Judul: Analisis Perilaku Konsumen Rumah Tangga Terhadap Buah-buahan Tropika (Studi Kasuss di Kelurahan Tegalega Kecamatan Bogor Tengah Kota Bogor
Abstrak: Kondisi buah-buahan tropika yang segar dengan bentuk dan penampilan fisik menarik menjadi hal penting yang dipertimbangkan konsumen rumah tangga dalam mengkonsumsi buah-buahan, sehingga menimbulkan adanya upaya mempertahankan kesegaran dan ketahanan bentuk buah yang dibelinya. Seiring adanya keinginan pembelian dalam jumlah besar untuk konsumsi periode berikutnya menyebabkan konsumen rumah tangga melakukan penyimpanan buah-buahan yang dibelinya pada refrigerator dengan harapan buah tahan lama dan tetap segar. Selain itu, adanya kecenderungan bahwa tingkat konsumsi buah per kapita lebih rendah dari Ketersediaan buah per kapita maka salah satu cara yang dapat dilakukan untuk meningkatkan konsumsi buah-buahan tropika yaitu dengan penyimpanan buahbuahan pada refrigerator.
Keyword: 

Judul: Analisa perilaku konsumsi buah segar konsumen rumah tangga dan faktor-faktor yang mempengaruhinya: Studi kasus di Kotamadya Jakarta Timur
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mernpelajari pola konsumsi buah konsumen rumah tangga, mempelajari faktor-faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan konsumen· rumah tangga dalam memilih buah lokal dan buah impor, dan mempelajari faktor-faktor yang mempengaruhi perrnintaan buah konsumen rumah tangga. Penelitian diiakukan di Kotamadya Jakarta Timur. Meialui pendekatan fisik tempat tinggal, dipilih secara purposif masing-masing dua lokasi yang mewakili ketiga keles l(onsumen (ekonomi bawah, menengah dar, atas). Dengan teknik accidental sampling, dipilih 15 sampel rumah tangga di masing-masing lokasi (total sampel menjadi 90). Metode analisis yang digunakan adalah tabulasi deskriptif, metode regresi logistik dan metode linear berganda. Hasil penelitian adalah sebagai berikut : Golongan alas relatif lebih fleksibel dalam memilih buah dibanding golongan bawah dan menengah yang terbatas oleh daya beli. Golongan atas mengkonsumsi buah lokal dan buah impor dan dalam pembeliannya memperhatikan kualitas, penampilan dan kepraktisan. Sedangkan golongan menengah dan bawah lebih banyak mengkonsumsi buah lokal. Buah lokal yang paling sering dan banyak dikonsumsi keluarga golongan atas, menengah dan bawah adalah pisang, pepaya, dan jeruk. Rata-rata tingkat konsumsi terbesar adalah tingkat konsumsi keluarga golongan menengah, masing-masing untuk ketiga jenis buah adalah 9,48 sisir/kapita/semester, 12,40 kg/kapita/semester, dan 4,04 kg/kapita/semester. Sepanjang krisis moneter hanya golongan atas yang masih bertahan membeli buah impor. Rata-rata tingkat konsumsi apel dan jeruk impor keluarga golongan alas adalah sebanyak 2,44 kg/kapita/semester dan 2,48 kg/kapita/semester.
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: