Judul: Strategi Pengembangan Rekreasi Sungai Citarik Di Kecamatan Cikidang, kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Kegiatan wisata dalam konteks perikanan terbagi menjadi Wisata Tirta (Tawar) dan Wisata Bahari (Laut). Kegiatan Wisata Tirta dapat dilakukan secara langsung dan tidak langsung melalui kegiatan menyelam, berlayar, memancing dan kegiatan lainnya yang berhubungan dengan tujuan untuk menjelajahi alam bawah air yang dilakukan di sungai, danau, waduk dan kawasan rawa-rawa serta muara.
Keyword: 

Judul: Strategi Pengembangan Pariwisata Tirta Berwawasan Lingkungan (Studi Kasus di Waduk Cirata, Kabupaten Cianjur, Jawa Barat)
Abstrak: Waduk Cirata merupakan salah satu obyek wisata tirta di Kabupaten Cianjur yang cukup potensial karena memiliki pemandangan yang khas dengan karakteristik bentangan air waduk yang luas, ketinggian tanah di sekitar genangan yang mampu menciptakan bentangan-bentangan alam yang baik dan posisinya yang meliputi tiga wilayah kabupaten di Jawa Barat yaitu Kabupaten Bandung, Purwakarta dan Cianjur. Tujuan penelitian ini adalah (1) Mengetahui kondisi dan potensi sumberdaya obyek wisata Waduk Cirata; (2) Mengetahui karakteristik, persepsi dan preferensi pengunjung dan masyarakat setempat tentang lingkungan rekreasi Waduk Cirata; (3) Menyusun strategi pengembangan parawisata tirta yang berwawasan lingkungan di obyek wisata Waduk Cirata. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi kasus dengan menggunakan data primer dan sekunder. Pengambilan sampel dilakukan dengan tehnik Purposive Sampling dan analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif, persepsi dan preferensi pengunjung terhadap obyek wisata dan SWOT.
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: