Judul: Pengaruh umur pertumbuhan kacang tanah terhadap aliran permukaan dan erosi
Abstrak: Olindum Penyediaan bahan pangan baik dari segi jumlah maupun jenis, tidak boleh tidak harus dikembangkan. Namun sisi lain, kanan-lahan pertanian beririgasi semakin terbatas, sehingga perhatian mulai beralih kepada pengembangan "pertanian lahan kering". Di daerah-daerah tropis lembab seperti di Indosenia dengan rata-rata curah hujan melebihi 1500 mm per tahun, air merupakan penyebab utama terjadinya erosi. Hilangnya lapisan olah tanah yang subur dan baik dalam menunjang pertumbuhan tanaman, dan berkurangnya kemampuan tanah untuk menyerap dan menahan air merupakan dua macam ke- rusakan tanah yang ditimbulkan oleh erosi. Bahaya erosi ini banyak terjadi di daerah-daerah lahan kering, terutama yang terletak pada topografi berlereng. Keadaan ini sebagai akibat dari penggunaan dan pengelolaan tanah dan air yang kurang tepat. Dengan demikian setiap penggunaan lahan mutlak perlu memperhatikan kaedah-kaedah konservasi tanah dan air. Penanaman tanaman penutup tanah pada tanah-tanah yang terbuka merupakan salah satu tindakan yang efektif dalam pencegahan erosi. Peranan tanaman penutup tanah dalam mencegah erosi bisa secara langsung maupun tidak langsung. Penelitian ini bertujuan melihat pengaruh umur pertumbuhan kacang tanah (Arachis hypogea L.) terhadap aliran permkaan dan erosi…dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh Umur Pertumbuhan Kacang Tanah (Arachis hypogea L.) terhadap Aliran Permukaan dan Erosi
Abstrak: Penyediaan bahan pangan baik dari segi jumlah maupun jenis, tidak boleh tidak harus dikembangkan. Namun sisi lain, lahan-lahan pertanian beririgasi semakin terbatas, sehingga perhatian mulai beralih kepada pengembangan "pertanian lahan kering". Di daerah-daerah tropis lembab seperti di Indonesia dengan rata-rata curah hujan melebihi 1500 mm per tahun, air merupakan penyebab utama terjadinya erosi.
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: