Judul: Kajian bentuk kasko model kapal terhadap tahanan gerak model kapal
Abstrak: Kapal ikan merupakan wahana apung dimana beberapa aktifitas perikanan dapat dilakukan diatasnya. Salah satu faktor yang harus dipenuhi oleh kapal ikan adalah mampu bergerak dengan kecepatan tinggi. Kecepatan kapal dipengaruhi oleh tahanan gerak, dimana semakin besar tahanan gerak maka kecepatan kapal akan semakin berkurang. Tahanan gerak juga mempengaruhi konsumsi bahan bakar kapal. Besar kecilnya tahanan gerak yang dihasilkan oleh kasko kapal sangat dipengaruhi oleh bentuk dan dimensi kasko kapal. Dalam penelitian ini hanya digunakan empat bentuk kasko, yaitu U-bottom, round bottom, round flat bottom, dan akatsuki. Penelitian ini bertujuan untuk : (1) Menganalisis perbedaan desain dari keempat bentuk kasko model kapal, (2) Menghitung dan menganalisis tahanan gerak model kapal berdasarkan bentuk kasko dan kecepatan arus. Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui perbedaan desain dari keempat bentuk kasko model ikan kapal.
Keyword: 

Judul: Bentuk Kasko dan Pengaruhnya terhadap Tahanan Kasko Kapal Ikan
Abstrak: Kapal ikan di Indonesia mempunyai bentuk dan jenis yang beraneka ragam. Perbedaan bentuk dan jenis ini salah satunya adalah perbedaan bentuk kasko atau badan kapal. Bentuk kasko dari suatu kapal salah satunya akan mempengaruhi tahanan kasko kapal. Tahanan kasko memiliki peran paling dominan terhadap besarnya tahanan gemk total kapal. Besar kecilnya tahanan gerak akan mempengaruhi besarnya kecepatan kapal pada saat bergerak. Kecepatan tersebut sangat menentukan dan: keberhasilan operasi penangkapan ikan.
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: