Judul: Reproduksi Ikan "Shirogisu" Sillago japonica (Temminck dan Schlegel) di Perairan Teluk Omura, Nagasaki, Jepang
Abstrak: Ikan S. japonica pertama kali matang gonad pada ukuran kelas panjang 185 - 198 mm dan frekuensi terbesar pada ikan jantan pada selang kelas rata-rata 220 mm (100 %) dan ikan betina pada selang kelas rata-rata 234 mm (100 %). Melalui histologi gonad ikan betina, pada TKG II terdapat sel oogonia dimana sel telur belum matang (perinucleolus) yaitu inti sel mulai membesar dan membran sel yang tebal. Pada TKG III, sel telur berkembang menjadi oocyte primer dan kemudian menjadi oocyte sekunder dimana sel telur telah matang (ripe eggs), butiran kuning telur telah terbentuk dan membran sel mulai menipis. Pada TKG IV, sel telur berkembang menjadi ootid, dimana terjadinya penyatuan butiran kuning telur yang menuju salah satu kutub anima (Fusion of yolk globule) dan terdapat membran sel yang menipis pada sel telur yang matang (Oolema of ripe eggs). Pada TKG V, sel telur berkembang menjadi ovum yang akan dikeluarkan pada saat pemijahan, mulai berkurangnya ootid dan terdapat folikel yang kosong. Sedangkan pada testes ikan jantan, TKG I ditunjukkan adanya sel spermatogonia yang berada di dalam kantung tubulus seminifer. Pada TKG I1 sel berkembang menjadi sel spermatogonia. Pada TKG III sel spermatogonia berkembang menjadi spermatocytes primer dimana terjadi pembelahan sel secara miosis (pembelahan pertama) dan kemudian berkembang menjadi spermatocytes sekunder dimana terjadi pembelahan sel yang kedua. Pada TKG IV sel spermatocytes berkembang menjadi sel spermatid, dan pada TKG V sel spermatid herkembang menjadi spermatozoa yang akan dikeluarkan pada saat pemijahan.
Keyword: 

Judul: Reproduksi dan Kebiasaan Makanan Ikan "Shirogisu" Sillago japonica Temminck dan Schlegel di Perairan Teluk Kagoshima, Jepang
Abstrak: Salah satu potensi sumberdaya perikanan ekonomis penting di dunia yang cukup besar adalah jenis ikan-ikan sillaginid yang tersebar di sepanjang Lautan Hindia dan Lautan Pasifik bagian barat. Penangkapan berlebih dan perubahan lingkungan menyebabkan populasi sillaginid perlu diperhatikan kelestariannya. Potensi untuk membudidayakan ikan tersebut, khususnya di perairan estuaria seperti pada kolam air payau, cukup besar terutama di Asia. Salah satu jenis ikan sillaginid yang paling populer di Jepang adalah ikan "Shirogisu" Sillago japonica. Informasi tentang S. japonica antara lain aspek reproduksi dan kebiasaan makanannya sangat diperlukan sebagai dasar bagi pengelolaan populasinya, baik yang berhubungan dengan penangkapan maupun kegiatan budidaya.
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: