Judul: Perkembangan larva ikan betutu Oxyeleotris marmorata (BLKR), yang dipelihara di kolam dan di tangki
Abstrak: Penelitian perkembangan ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan perkembangan larva ikan betutu yang dipelihara di kolam dan tangki. Pemeliharaan larva dilakukan didalam hapa berukuran 1x1x0,8 m berukuran yang dibenamkan di kolam beton berukuran 4x2x0,6m yang telah ditumbuhi pakan alami. Penumbuhan pakan alami dengan cara pengeringan selama 2 hari, lalu dipupuk dengan 100g kotoran ayam/2 dan diairi setinggi 20cm. Tiga hari kemudian dilakukan penyemprotan diazinon 60 EC dengan dosis 7mg/1. Jumlah larva yang dipelihara dihapa adalah 14 ekor/1. ..dst
Keyword: Oxyeleotris marmorata, Ikan betutu, Larva ikan, Pakan ikan

Judul: Perkembangan larva ikan betutu, Oxyleotris marmorata (Blkr.)
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan larva ikan betutu mulai dari saat menetas sampai mencapai bentuk definitif (bentuk menyerupai induknya). Percobaan dilakukan di Laboratorium Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor, Darmaga dari tanggal 8 Juli sampai 4 Agustus 1990. Bahan yang digunakan adalah telur ikan betutu: hasil pemijahan secara semi alami di kolam. Penetasan dilakukan di akuarium sedang pemeliharaan larva di kolam yang dipupuk. Larva yang digunakan adalah yang menetas pada hari ketiga. Pemberian plankton yang lolos saringan 100 dilakukan pada larva umur satu hari sampai 1,5 hari, yaitu: saat larva menjelang ditebar ke kolam pendederan. Penga- matan larva dilakukan secara mikroskopis dan aspek yang diamati meliputi: diameter kuning telur, diameter butir minyak, diameter mata, panjang total, panjang dari mulut ke anus, tinggi bukaan mulut maksimum, tinggi badan, perkembangan sirip, sisik, pigmen, bobot larva, jenis dan jumlah jasad pakan yang terdapat dalam saluran pencernaan: serta persentase larva yang makan.
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: