Judul: Pengaruh padat penebaran terhadap kelangsungan hidup benih ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr)
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan di Instalasi Kolam Percobaan BALITKANWAR Cibalagung, Bogor dari bulan Mei sampai dengan Juli 1989. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh padat penebaran terhadap kelangsungan. hidup dan pertumbuhan benih ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr.). Wadah penelitian yang digunakan adalah tangki fiberglass sebanyak 12 buah yang berbentuk bulat dengan diameter 50 cm dan tinggi 30 cm. Wadah diisi air sebanyak 20 liter dan air tidak mengalir serta diaerasi terus- menerus. Ikan yang digunakan adalah ikan betutu dengan bobot rata-rata 0,79 gram, panjang 35 cm. Pakan yang diberikan adalah cacing Tubifex dengan tingkat pemberian pakan 40% Pemberian pakan dilakukan 3 kali sehari sama banyak. Penyesuaian jumlah pakan dilakukan setiap 2 minggu sekali.
Keyword: 

Judul: Pengaruh salinitas terhadap kelangsungan hidup dan pertumbuhan benih ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr.)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui salinitas yang memberikan kelangsungan hidup dan pertumbuhan terbaik bagi benih ikan betutu. Penelitian ini dilakukan di Instalasi Kolam Percobaan Cibalagung, Balai Penelitian Perikanan Air Tawar, Bogor dan berlangsung selama bulan Juni 1989. Ikan terlebih dahulu diaklimatisasi selama 6 hari terhadap perlakuan salinitas 0, 3, 6, 9 dan 12 ppt. Wadah pemeliharaan berupa akuarium kaca berukuran 40 x 40 x 25 cm sebanyak 15 buah (untuk 5 perlakuan dan 3 ulangan), dengan sistem air tidak mengalir dan berisi air sebanyak 10 liter dengan salinitas tertentu. Perancangan percobaan secara acak lengkap (RAL). Ikan dipelihara selama 1 bulan dengan kepadatan 3 ekor per liter dengan bobot awal rata-rata 10.15 mg. Pakan yang diberikan berupa Artemia salina hasil penetasan kista di media bersalinitas 5 dan 10 ppt. Jumlah pakan yang diberikan sebanyak 120 dan 100 % dari bobot biomasa per hari masing-masing selama 2 minggu pertama dan 2 minggu terakhir, dan diberikan tiga kali sehari masing- masing sebanyak 30% pada pukul 07.00, 12.00 dan 40 % pada pukul 17.00. Setiap 1 minggu sekali dilakukan penimbangan ikan dan penyesuaian jumlah pakan. Fisika-kimia air percobaan diperiksa pada awal, tengah dan akhir penelitian. deskriptif. Analisis data dilakukan secara Salinitas 0 hingga 3 ppt memberikan kelangsungan hidup benih ikan betutu 100 % salinitas 6 ppt hanya 8.89% hingga akhir penelitian (28 hari), dan pada salinitas 9 dan 12 ppt ikan mati semua masing-masing pada hari ke-23 dan ke-12. Laju pertumbuhan harian dan efisiensi pemberian pakan meningkat dari 0 hingga 3 ppt. Laju pertumbuhan harian dan efisiensi pemberian pakan terbesar terjadi pada 3 ppt, yaitu masing-masing sebesar 8.75 % dan 8.94%....
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: