Judul: Perencanaan Ulang Lanskap Kebun Hortikultur Chiquita, Kabupaten Bogor
Abstrak: Adanya permintaan atas tanaman hias baik sebagai bunga atau daun potong penghias ruangan, elemen lanskap pengisi taman-taman permanen, maupun untuk dekorasi dalam bentuk taman temporer menunjukan bahwa pembudidayaan tanaman hias memiliki prospek yang baik. Demikian pula dengan adanya permintaan akan produk hortikultur lain, seperti sayur, yang tak pernah berhenti. Kebun hortikultur merupakan salah satu sarana untuk memenuhi permintaan pasar. Usaha kebun hortikultur merupakan bagian dari agroindustri khususnya di bidang hortikultur.
Keyword: 

Judul: Analisis strategi pengembangan usaha rangkaian tanaman hias kreatif pada "Creative Shop" di Desa Babakan, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Salah satu komoditas hortikultura yang telah membuktikan kontribusinya terhadap PDB Indonesia adalah tanaman hias. Dengan semakin berkembangnya fungsi tanaman hias, berbagai karya inovasi dan kreativitas dilakukan dengan merangkaikan tanaman dengan produk pertanian yang lain sehingga lebih menarik dan kreatif serta menambah kontribusi dalam pengembangan ekonomi kreatif di Indonesia. Industri kreatif berbasis pertanian perlu dikembangkan karena Indonesia memiliki sumberdaya terbarukan yang melimpah. Pertanian di masa yang akan datang dituntut untuk lebih kreatif dan ramah terhadap lingkungan dengan harga jual produk yang kompetitif. Selain itu, kreativitas dalam bidang pertanian diperlukan untuk meningkatkan nilai tambah hasil pertanian, alternatif lapangan kerja, dan pendapatan rumah tangga. Dalam rangka menjawab tantangan tersebut, maka berdirilah Cresh (Creative Shop) sebagai sebuah usaha yang bertujuan meningkatkan nilai tambah produk-produk pertanian.
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: