Judul: Bioekologi Ikan Gabus (Ophiocephalus striatus Bloch) di Bendung Curug, Kabupaten karawang rovinsi jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini dilakukan sejak pertengahan bulan Juni 1986 sampai dengan awal bulan Agustus 1986, di Bendung Cu- rug, Kabupaten Karawang, Propinsi Jawa Barat. Tujuan penelitian untuk mengetahui beberapa aspek bio- logi ikan gabus dalam hubungannya dengan pemanfaatan sumber- daya makanan dan habitat di Bendung Curug. Contoh ikan yang dianalisa diperoleh dari hasil penang- kapan dengan jaring insang (anggoh) dan rawe. Analisa kelompok ukuran panjang total ikan gabus dengan metoda Bhattacharya (1967) dalam Thong (1980) menunjukkan adanya empat kelompok ukuran panjang total, yaitu G1, G2, G3 dan G G4 dengan kisaran panjang total masing-masing berturut- turut 147 - 237 mm, 237 mm. - 277 mm, 277 337 mm dan 337 - 417 Kelompok ukuran G₁ dan G₁ mempunyai sifat pertumbuhan "isometric", sedangkan kelompok ukuran G₂ dan G3 adalah "allometric". Ikan gabus jantan dan betina sifat pertumbuh- annya adalah "isometric". Nisbah kelamin ikan gabus di Ben- dung Curug tidak berbeda nyata. Dari 93 ekor ikan gabus betina yang tertangkap, dida- patkan 57 ekor ikan yang sudah kelihatan butir-butir telur di dalam gonadnya. TKG I, II, III dan IV ditemukan pada ikan gabus dengan kisaran panjang total masing-masing 147...dst
Keyword: 

Judul: Suatu studi tentang hubungan panjang berat dan makanan udang regas di bendung curug, kabupaten karawang
Abstrak: Penelitian dilakukan sejak awal Desember 1980 sampai dengan awal April 1981 di Bendung Curug, Desa Curug, Kecamatan Klari, Kabupaten Karawang; untuk mempelajari Hubungan Panjang-Berat dan Makanan Alami Udang Regang, Macrobra- chium sintangense. Alat tangkap yang dipakai adalah solodok. Lokasi pengamatan dikelompokkan menjadi dua, yaitu wilayah pemasukan (lokasi I, II dan III) dan pengeluaran (lokasi IV, V dan VI). Ukuran panjang baku yang digunakan adalah panjang karapas. Pengukuran, penimbangan dan pengamatan udang contoh untuk analisa panjang-berat dilakukan di lapangan, sedangkan pengamatan analisa makanan alami dilaksanakan di Laboratorium Fakultas Perikanan IPB. Sifat pertumbuhan udang regang pada umumnya adalah alometrik, dan dapat berubah menjadi isometrik. Faktor kondisi rata-rata udang muda dan betina di wilayah pengeluaran lebih besar dibanding faktor kondisi rata-rata di wilayah pemasukan. Makanan alami udang regang terdiri dari detritus, Cyanophyceae, Bacillariophyceae, Chlorophyceae, Ciliata, Monogononta, Digononta, Crustaceae, Insecta, Aphismidia, Oligochaeta dan Cestoda, daun serta buah Hydrilla verticillata. Udang regang berukuran sedang memiliki persen kejadian makanan hewani yang lebih besar, dibanding dengan persen kejadian makanan hewani udang berukuran besar dan muda. Udang regang berdasarkan komposisi makanannya, termasuk golongan omnivore.
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: