Judul: Analisis ekonomi usaha budidaya udang galah pada kelompok tani "Mitra Gemah Ripah" di Desa Situjaya, Kecamatan Karangpawitan, Kabupaten Garut
Abstrak: Kelompok Tani Mitra Gemah Ripah didirikan pada tahun 2001 dan mempunyai unit usaha di bidang budidaya Udang Galah, penjualan pakan dan pemasaran Udang Galah. Anggota Kelompok Tani Mitra Gemah Ripah yang berada di Desa Situjaya melakukan peralihan fungsi lahan pertanian dan kolam budidaya ikan campuran untuk kolam usaha Budidaya Udang Galah. Salah satu yang menjadi motivasi para pembudidaya untuk melakukan peralihan fungsi lahan tersebut adalah pendapatan yang diperoleh dari usahatani sawah dan kolam budidaya ikan campuran tidak menguntungkan dan penghasilan yang diperoleh tidak dapat diandalkan untuk memenuhi kebutuhan hidup yang semakin tinggi.
Keyword: 

Judul: Analisis biaya-volume-laba sebagai alat pengambilan keputusan taktis dalam perencanaan manajerial: studi kasus usaha budi daya udang galah Mitra Gemah Ripah Karangpawitan Kabupaten Garut
Abstrak: Garut merupakan salah satu kabupaten yang terletak di Provinsi Jawa Barat bagian selatan, memiliki luas wilayah sebesar 306.519 Ha. Kota Garut yang dikelilingi oleh gunung vulkanik membuat kandungan tanah kaya akan zat hara, sehingga sangat berpotensi untuk melakukan pengembangan usaha di bidang pertanian termasuk didalamnya potensi perikanan dan kelautan yang cukup luas. Dilihat dari bidang perairan khususnya bidang air tawar, kandungan air tawar di Garut terbilang gembur karena banyak mengandung unsur hara dan bebas limbah, sehingga tak sedikit orang yang mengembangkan usaha di bidang air tawar. Salah satu usaha bidang air tawar yang mulai dikembangkan oleh masyarakat Garut adalah usaha budi daya udang galah.
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: