Judul: Kajian Toksisitas dan Bioakumulasi Surfaktan Deterjen Linear Alkylbenzena Sulfonate (LAS) pada Juvenil Udang Galah (Macrobrachium rosenbergii)
Abstrak: Udang galah (Macrobrachium rosenbergii) adalah salah satu komoditas perikanan air tawar yang bernilai ekonomis penting. Namun dari tahun ke tahun kondisi kualitas air cenderung menurun akibat banyaknya pencemaran, sehingga berpotensi menimbulkan permasalahan bagi kegiatan budidaya udang galah. Salah satu bahan pencemar yang berpotensi membahayakan kehidupan organisme akuatik adalah surfaktan deterjen linear alkybenzena sulfonate (LAS). LAS merupakan bahan aktif deterjen yang paling banyak digunakan di Indonesia.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Linier Alkylbenzene Sulfonat terhadap mortalitas, daya tetas dan abnormalitas telur ikan patin (Pangasius hypophthalmus Sauvage)
Abstrak: Deterjen merupakan salah satu sumber pencemar utama dengan produksi di Indonesia tahun 1996 mencapai 444.6 ribu ton (Anonimous, 1997). Komponen utama penyusun deterjen adalah surfaktan. Kandungan surfaktan di dalam deterjen adalah sebesar 15 - 25 %. Menurut Sherman et al.(1989), Linier alkylbenzene sulfonat merupakan salah satu surfaktan anionik yang banyak digunakan pada detetjen rumah tangga dan dibuat dari rantai panjang atom karbon yang dapat diuraikan oleh mikroorganisme. Surfaktan deterjen termasuk LAS yang masuk ke perairan tidak hanya berpengaruh terhadap ikan dewasa saja tetapi stadia perkembangan awal hidup ikan yang merupakan stadia hidup yang sangat kritis akan terkena pengaruh juga. lnformasi mengenai pengaruh surfaktan, khususnya LAS terhadap perkembangan awal hidup ikan relatif sedikit. Oleh karena itu dilakukan penelitian ini dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh surfaktan LAS terhadap mortalitas, daya tetas dan abnormalitas telur ikan patin (Pungusius hypophthalmus Sauvage).
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: