Judul: Luas Relung dan Tumpang Tindih Relung Makanan dan Habitat Antara Ikan Sapu-sapu (Hyposarcus pardalis) dengan Ikan Lainnya di Situ Cigudeg, Kabupaten Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kebiasaan makanan, tumpang tindih relung makanan dan habitat. Penelitian dilaksanakan selama bulan Oktober 1998 - Januari 1999 di Situ Cigudeg, Kecamatan Cigudeg, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Pengambilan contoh ikan dilakukan pada 5 stasiun pengalnatan. Dilakukan dalam empat waktu, pengambilan contoh ikan dengan menggunakan jala lempar. Pengambilan contoh plankton dan pengukuran kualitas air dilakukan dilokasi pengambilan contoh ikan dilakukan bersamaan dengan pengambilan contoh ikan yang kedua, ketiga dan keempat. Analisis plankton menggunakan metode penyapuan kemudian ditentukan kelimpahannya.
Keyword: 

Judul: Alokasi Sumberdaya Habitat Dan Makanan Ikan Senggal (Macrones namurus C.V.) Di Sungai Cidurian, Kecamatan Jasinga, Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini untuk mengetahui tingkat pemanfaatan sumberdaya habitat dan makanan oleh ikan senggal di Sungai Cidurian, Kecamatan Jasinga, Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat. Dilakukan pada pertengahan bulan Agustus sampai dengan awal bulan Nopember 1985. Contoh ikan yang dianalisa diperoleh dari hasil penang- kapan menggunakan jala lempar dan pancing dengan berbagai ukuran. Pengamatan sebaran spasial yang dilakukan menunjukkan adanya 7 tipe sumberdaya habitat spasial. Tipe tersebut terbagi dalam 2 kelompok besar, kelompok bersubstrat batuan dan non-batuan. Tiap kelompok maupun subkelompok mempunyai sifat yang khusus. Ikan senggal yang tertangkap di Sungai Cidurian seluruhnya berjumlah 107 ekor, yang terbagi dalam 5 kelompok ukuran, berturut-turut kelompok S₁, 91 - 111 mm; S2, 112 - 141 mm; S3, 142 - 181 mm; S4, 182 - '4' 231; dan S5, 232 - 301 mm. Distribusi ikan pada masing-masing tipe sumberdaya habitat spasial berbeda, namun nisbah kelaminnya tidak berbeda. Hasil analisa isi lambung ikan senggal menunjukkan adanya perbedaan jenis makanan, baik menurut jenis kelamin, tipe sumberdaya habitat spasial maupun kelompok ukuran ikan. Luas relung makanan memperlihatkan tingkat selektivitas kelompok ikan dalam memanfaatkan sumberdaya habitat dan makanan. Tingkat selektivitas kelompok ukuran ikan dalam memanfaatkan sumberdaya habitat dari yang tertinggi berturut- turut S5, S₁, S4, S3, dan S2. Tingkat selektivitas kelompok ukuran ikan dalam memanfaatkan sumberdaya makanan dari yang tertinggi berturut-turut S5, S4, S2, S₁, dan $3. Secara umum, tingkat selektivitas ikan senggal dalam memanfaatkan sumberdaya habitat lebih tinggi dibandingkan dengan tingkat selektivitasnya dalam memanfaatkan sumberdaya makanan. Makanan lebih berpengaruh terhadap strategi adaptasi ikan senggal dalam memanfaatkan sumberdaya habitat dan makanannya. Faktor kondisi ikan senggal jantan dan betina tidak ber- beda nyata. Dengan melihat faktor kondisi, luas relung habitat dan luas relung makanannya, diduga faktor lingkungan kurang mendukung pertumbuhan kelompok ikan S5…dst
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: