Judul: Pengaruh pemberian hormon tiroksin dan lesitin melalui induk terhadap jumlah dan kualitas telur Ikan Betutu (Oxyeleotris marmorata (Blkr.))
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian hormon tiroksin serta pakan yang mengandung lesitin melalui induk terhadap pemijahan induk, penetasan telur dan perkembangan larva ikan betutu (Oxyeleotris marmorata (Blkr.)). 1994-Januari 1995. Percobaan dilakukan dari Nopember Kolam untuk pemijahan induk dengan ukuran 4,5 x 1,0 x 0,7 m dikeringkan selama 1 minggu untuk membunuh bibit- bibit penyakit di dasar kolam, kemudian dipasang sarang sebanyak 2 buah untuk tempat menempelnya telur, lalu diisi air dengan kedalaman 0,5 m. Induk yang akan digunakan diadaptasikan dahulu selama 1 minggu. Selesai masa adap- tasi induk diberi perlakuan dengan hormon tiroksin serta lesitin. Induk betina disuntik dengan hormon tiroksin dengan dosis 10 ug/g bobot tubuh induk betina. Pemberian lesitin dengan dosis 0,32 ml/200 g bobot tubuh induk lewat media pakan berupa anak ikan mas. Penetasan telur dan pemeliharaan larva dilakukan dalam akuarium yang berukuran 60x28x30 cm sampai 75% dari telur yang ditetaskan menetas. Aspek-aspek yang diamati adalah frekuensi pemijahan induk, kecepatan memijah, jumlah telur, derajat penetasan telur, umur keberadaan kuning telur, dan panjang larva. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh hormon triiodotironin dan kortisol, terhadap perkembangan, pertumbuhan daan kelangsungan hidup larva ikan betutu (Oxyeleotris marmorata, Blkr.)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Kolrnn Percobaan Babakan. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Institut Pertanian Bogor. dari tanggal 19 Aptil 1998 sampai de11gan 20 Juni 1998. Rancangan percobaan berdasarkan sistem acak lengkap dengan satu kontrol dan tiga perlaku n, yaitu perendaman larva dalam larutan (A) T₃ 2 mg/1 + C I mgll. (B) T₃ 2 mg/1 + C 0,1 mg/1, dan (C) T, 2 mg/1 + C 0,01 mg/I. Perendainan dilakukan selama satu jam. Pengaruh perlakuan terhadap perkembangan larva dianalisis secara deskriptif. sedangkan terhadap pernlillbuhan. kelangsungan hidup, penyerapan kuning telur dan butir minyak dilakukan analisis secara statistik clan cliuji F pada taraf kcpercayaan 95 %. Jika hasil uji F berbecla nyata maka dilanjutkan dengan ttii Dunner. Stadia larva betutu yang digunakan untuk percobaan ini yaitu yang masih memiliki kuning telur dan butir minyak, gelembung renang belum terbentuk. dan belum terjadi pigmentasi mata. Larva yang telah diberi perlakuan ditebar dalam akuarium pemeliharaan yang berukuran 60x50x50 cm³ dengan kepadatan 2 ekor/1. Selama pcmeliharaan larva diberi makanan berupa rotifera yang disenai fitoplankton dengan frekuensi tiga kali perhari dan dilakukan penyiponan dengan pergantian air sebanyak 10 % - 30 %. Pemberian pakan dan penyiponan mulai dilakukan pada hari ketiga setelah perlakuan. Perendaman larva ikan betutu dalam larutan T₃ 2 mg/1 + C 0,1 mg/I menyebabkan pembentukan dan pengisian gelembung renang serta pigmentasi mata menjadi lebih cepat terjadi. Sedangkan pigentasi tubuh terjadi lebih cepat pada larva yang direndam dalam media yang mengandtmg hormon T₃ 2 mg/1 + C 1 mg/1 dan T₃ 2 mg/I - C 0,1 mg/L Adaptm pefnlillbuhan panjang mutlak larva antara yang direndam dalam larutan hormon dan kontrol setelah duiji F pada taraf kepercayaan 95 % tidak mentmjukkan hasil yang berbeda nyata. Selain itu kelangstmgan hidup pacla larva yang diberi hormon T₃ 7 C lebih rendah dibandingkan kontroL Hal ini disebabkan efek penggtmaan hormon. kelaparan dan kehabisan energi pada stadia awal perkembangan larva.
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: