Judul: Tingkat konsumsi protein ikan pada wanita dewasa kelompok tani ikan di Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman Propinsi D.I. Yogyakarta
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat konsumsi protein ikan pada contoh di Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman D.I. Yogyakarta. Tujuan khusus dalarn penelitian ini adalah (1) mengetahui karakteristik individu (umur, pendidikan, pekerjaan, dan pengetahuan tentang ikan) dan karakteristik keluarga (besar keluarga dan pendapatan keluarga) di Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman, (2) mengetahui kebiasaan makan ikan keluarga contoh di Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman, (3) membandingkan konsumsi ikan contoh di Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman, (4) membandingkan tingkat konsumsi protein ikan contoh di Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman, (5) menganalisis hubungan antara tingkat pendidikan, pengetahuan gizi, besar keluarga, dan pendapatan keluarga dengan konsumsi ikan, tingkat konsu~nsip rotein ikan, dan tingkat konsumsi protein contoh di Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman, (6) menganalisis hubungan antara tingkat konsumsi protein ikan dengan tingkat konsumsi protein contoh di Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman.
Keyword: 

Judul: Konsumsi ikan anak usia sekolah pada keluarga nelayan dan non nelayan berdasarkan keadaan sosial ekonomi
Abstrak: Secara umum penelitian ini bertujuan untuk mengetahui konsumsi ikan pada anak usia Sekolah Dasar keluarga nelayan dan non nelayan berdasarkan tingkat sosial ekonominya di Kabupaten Serang. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah 1) Membandingkan konsumsi ikan anak usia Sekolah Dasar pada keluarga nelayan dan non nelayan; 2) Membandingkan konsumsi ikan anak usia Sekolah Dasar pada keluarga nelayan dan non nelayan berdasarkan tingkat pendapatan; 3) Menganalisis sumbangan konsumsi protein ikan terhadap tingkat kecukupan protein; 4) Menganalisis hubungan karakteristik keluarga, karakteristik contoh dan kebiasaan mengkonsumsi ikan dengan konsumsi ikan anak usia Sekolah Dasar. Penelitian dilakukan pada bulan Mei sampai dengan Juni 2007 di Kelurahan Kagungan, Kecamatan Serang (non nelayan) dan Desa Banten, Kecamatan Kasemen (nelayan), Kabupaten Serang, Banten. Lokasi penelitian dipilih secara purposive. Desain yang digunakan dalam penelitian ini adalah cross sectional study. Contoh dikelompokkan ke dalam empat kelompok, yaitu contoh yang berasal dari keluarga nelayan sejahtera, keluarga nelayan pra sejahtera, keluarga non nelayan sejahtera dan keluarga non nelayan pra sejahtera. Kemudian masing-masing kelompok dipilih secara acak sebanyak 30 contoh, sehingga total contoh dalam penelitian adalah 120 orang.
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: