Judul: Kandungan logam berat merkuri (Hg), Kadmium (Cd) dan plumbum(Pb) pada beberapa jenis ikan ditinjau dari sumber makanannya
Abstrak: Sumberdaya hayati laut yang meliputi segala jenis organisme dapat dimanfaatkan sebagai bahan pangan maupun non pangan. Sekitar separuh dari ikan yang dipasarkan, dikonsumsi dalam bentuk segar. Sedangkan separuhnya dibekukan, dikalengkan, dibumbui atau diproses menjadi tepung ikan atau minyak ikan. Karena sebagian besar dari hasil perikanan dimanfaatkan sebagai bahan pangan, maka manusia selalu berkepentingan dengan keamanannya. Makanan yang sehat tidak hanya harus cukup jumlahnya, tetapi juga aman, segar dan sehat dalam arti mengandung nilai gizi yang cukup, tidak busuk dan bebas dari komponen atau zat yang bila termakan akan menyebabkan penyakit atau bahkan mengakibatkan kematian. Pada produk perikanan terdapat kemungkinan pencemaran oleh lingkungan. Sebagai contoh, perairan Teluk Jakarta telah tercemar oleh logam-logam Hg, Pb, Zn, Ni, Cr dan Cn dalam jumlah yang melewati ambang batas yang telah ditetapkan (Departemen Pertanian, 1983). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan logam berat Hg, Cd dan Pb, pada beberapa jenis ikan konsumsi dari wilayah penangkapan yang berbeda serta mengetahui perbedaan kandungan logam berat Hg, Cd dan Pb yang disebabkan oleh pengaruh sumber makanan dan wilayah penangkapan. ...
Keyword: 

Judul: Analisa kandungan logam berat Hg, Pb, Cd, Cu, dan As pada beberapa jenis ikan konsumsi
Abstrak: Memasuki era pasar bebas 2003, ikan sebagai salah satu sumber kekayaan alam Indonesia dapat menjadi produk yang kompetitif dan diandalkan. Selain bernilai gizi tinggi, ikan juga mempunyai harga yang relatif murah. Tetapi perairan tempat hidup ikan, misalnya perairan Teluk Jakarta, telah diidentifikasi tercemari sejumlah logam berat yang dapat mengganggu kesehatan manusia. Untuk mengetahui lebih jauh keamanan dalam mengkonsumsi ikan dan kandungan gizi dari ikan-ikan konsumsi tersebut, maka diadakan analisa kandungan logam berat (Hg, Pb, Cd, Cu, dan As) pada beberapa jenis ikan konsumsi dan analisa proksimat untuk mengetahui kandungan gizinya. lkan-ikan yang dianalisa ini diperoleh dari Muara Angke, tempat penjualan ikan terbesar di Jakarta, dan berlokasi di dekat Teluk Jakarta. Di tempat ini, dijual berbagai jenis ikan, antara lain ikan kakap merah, kembung, bawal hitam, tongkol, dan ikan beronang. Dari hasil analisa ditemukan bahwa daging ikan kakap merah mengandung Pb sebesar 2,029 - 13, 271 ppm; Cd 0,091 - 0,745 ppm; Cu berkisar dari di bawah 0,03 sampai 0,850 ppm; Hg dari di bawah 0,0005 sampai 0,05 ppm; dan As sebesar 0,01 - 0,05 ppm. Hasil yang diperoleh tersebut menunjukkan bahwa logam Pb pada ikan kakap telah melebihi ambang batas yang telah ditetapkan oleh FAO, yaitu sebesar 2 ppm.
Keyword: 

Judul: Pengenalan kata berbasiskan fonem dengan pemodelan resilient backpropagation
Abstrak: The aim of this research is to know the performance of Neural Network as a model for word recognition. The research uses Resilient Backpropagation for modeling and Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) for feature extraction. The voice data used comes from one speaker. Total words used are 70 words that consist of 50 words as a dictionary of words and 20 words, that each word repeated 10 times. Dictionary words consist of 50 words from a combination of phonemes used in the research. Phonemes used in this research are 10 phonemes consist of 4 vowels and 6 consonants phonemes. From the 20 words, each word is repeated 10 times, 7 times used as training data and 3 times are used as test data. The output from testing process are word transcription. The convertion process from the word transcription into word is done manually by 5 person. This research produces two models. Average accuracy obtained from model with 100 hidden neuron is 75% for test data and 61% for the dictionary of words. The best average accuracy obtained is 93% for test data and 62 % for the dictionary of words generated by testing the model with 1000 hidden neurons. Overfitting occurs in the second model with 1000 hidden neurons. It causes the model can only produce good output for data that has been trained.
Keyword: