Judul: Pengaruh Dosis Aromatase Inhibitor Terhadap Nisbah Kelamin Ikan Betta (Betta Sp.)
Abstrak: Ikan Betta (Belta sp.) merupakan salah satu jenis ikan hi as air tawar yang populer dan banyak diminati, terutama ikan betta jantan, karena memiliki bentuk sirip dan warn a tubuh yang lebih menarik serta tingkah laku yang lebih agresif dibandingkan betinanya. Kelebihan tersebut juga menyebabkan ikan betta jantan memiliki harga jual yang lebih tinggi dibandingkan betinanya, dan mendorong orang membuat populasi I110110sex jantan. eara yang umum dilakukan untuk memperoleh populasi l11onosex adalah melalui teknik manipulasi pengarahan kelamin (sex reversaT). Selama ini teknik sex reversal untuk memperoleh populasi I110110sex jantan (maskulinisasi) banyak dilakukan menggunakan hormon 17a.-metiltestosteron (MT) baik melalui oral, penyuntikan maupun dengan cara perendaman. Namun akhir-akhir ini penggunaan hormon MT mulai dibatasi karena diduga menjadi salah satu penyebab pencemaran lingkungan, dan diduga dapat menyebabkan kanker pada manusia (Phelps el al., 2001). Sehingga perlu ditemukan alternatif metode untuk sex reversal yang lebih aman.
Keyword: 

Judul: Pengaruh dosis larutan hormon 17 alpha-metiltestosteron pada perendaman embrio terhadap nisbah kelamin Ikan Betta (Betta splendens Regan)
Abstrak: Keindahan warna ikan betta jantan menyebabkan jenis kelamin ini lebih banyak diminati dari pada yang betina. Disisi lain, jenis kelamin ikan dapat dirubah dengan pemberian hormon steroid pada masa diferensiasi seks. Oleh karena itu pada percobaan ini diteliti pengaruh dosis hormon 17a-metiltestosteron (MT) terhadap nisbah kelamin ikan betta dengan perendaman telur pada fase bintik mata. Percobaan ini terdiri dari empat perlakuan dan tiga ulangan dengan beda perlakuan dosis hormon yang digunakan. Perlakuan meliputi dosis hormon M, 0 mg/l (kontrol), 10 mg/l, dosis 20 mg/l dan dosis 30 mg/l, selama 8 jam pada stadia bintik mata. Digunakan tiga pasang induk ikan betta yang dipelihara secara terpisah sampai matang gonad. Setelah itu dilakukan pemijahan secara berpasangan dengan memberi daun eceng gondok sebagai tempat penempelan busa untuk peletakan telur-telurnya. Setelah 20 jam dari waktu pemijahan telur-telur dipanen dari busa dan dihitung, kemudian di tempatkan dalam saringan plastik yang berada dalam akuarium inkubasi telur. Embrio dibiarkan berkembang sampai mencapai fase bintik mata, yaitu sekitar 30 jam dari waktu pembuahan. Setelah itu embrio dimasukkan dalam mangkok perendaman selama 8 jam dengan diberi aerasi kecil. Embrio hasil perlakuan diangkat dan dimasukan dalam akuarium yang medianya telah diberi metilen blue dan dibiarkan sampai menetas. Larva ikan betta dipelihara sampai umur 3 bulan. ...
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: