Judul: Penyebaran Oksigen Terlarut dari Sungai Cicendo di Waduk Cirata, Jawa Barat
Abstrak: Oksigen terlarut (Dissolved Oxygen/DO) sebagai salah satu senyawa terpenting untuk mendukung kelangsungan hidup organisme perairan, berasal dari proses fotosintesis oleh autotrof dan difusi melalui udara, serta aliran yang masuk (inflow) ke dalam perairan. Sungai Cicendo merupakan salah satu sungai yang mengalir menuju Waduk Cirata. Sungai tersebut diharapkan dapat memasok DO untuk Waduk Cirata. DO yang dibawa aliran sungai yang masuk ke Waduk Cirata disertai adanya pengaruh fisik lingkungan seperti arus, suhu, dan kekeruhan akan memengaruhi penyebaran DO di waduk. Penyebaran ini menghasilkan ketersediaan DO yang kemudian dapat dimanfaatkan. Pemanfaatan DO adalah untuk respirasi organisme perairan, dekomposisi bahan organik oleh mikroba, dan proses-proses kimiawi. Kegiatan budidaya ikan dengan karamba jaring apung (KJA) di Waduk Cirata menghasilkan limbah organik yang harus didekomposisi oleh mikroba dengan bantuan DO. Peningkatan jumlah limbah organik akan meningkatkan kebutuhan DO. Apabila DO yang tersedia tidak mencukupi kebutuhannya, maka aliran sungai menuju waduk (inflow) dapat memasok ketersediaan DO di perairan. Tujuan dari penelitian ini adalah mempelajari penyebaran DO secara spasial pada Sungai Cicendo sampai Waduk Cirata, Jawa Barat.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Pencampuran Massa Air terhadap Ketersediaan Oksigen Terlarut pada Lokasi Keramba Jaring Apung di Waduk Cirata, Purwakarta
Abstrak: Waduk cirata merupakan salah satu waduk yang dibangun di DAS Citarum, yang pada saat pembangunannya ditujukan sebagai pembangkit listrik tenaga air. Waduk Cirata juga dimanfaatkan untuk tujuan budidaya ikan konsumsi dengan menggunakan keramba jaring apung (KJA). Saat ini waduk cirata mengalami masalah yang cukup serius seperti penurunan kualitas air yang disebabkan oleh bahan organik yang berasal dari sisa pakan, limbah domestik, dan industri. Dalam kondisi anoksik proses penguraian bahan organik terjadi secara anaerobik sehingga akan menghasilkan gas-gas beracun seperti H2S, NH3, dan CH4. Jika dalam kondisi ini terjadi pembalikan masa air ke permukaan akan membahayakan kehidupan biota perairan dan mengakibatkan kematian massal ikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui variasi ketersediaan oksigen terlarut melalui pencampuran masa air di beberapa kedalaman di lokasi keramba jaring apung pada waduk Cirata, sehingga akan diketahui pengaruhnya terhadap biota dan petani ikan pada waduk tersebut. Penelitian dilaksanakan pada bulan September 2010. Dari hasil penelitian pendahuluan di dapatkan titik kedalaman pencampuran adalah kedalaman 2, 12, 24, dan 42 meter. Selanjutnya, dilakukan pencampuran massa air (masing-masing 2 kali ulangan) dari kedalaman 2 dan 12 meter sebagai perlakuan 1; kedalaman 2, 12, dan 24 meter sebagai perlakuan 2; dan kedalaman 2, 12, 24, dan 42 meter sebagai perlakuan 3. Parameter utama dari penelitian ini adalah DO dan parameter pendukung terdiri dari suhu, kecerahan, NH3, pH dan H2S. hasil penelitian ini dikaitkan dengan baku mutu berdasarkan Peraturan Pemerintah No. 82 tahun 2001 kelas III (kegiatan perikanan).
Keyword: 

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification