Judul: Analisis Dinamika dan Sirkulasi Laut di Kawasan Selat Sunda serta Peranannya terhadap Perairan Sekitarnya
Abstrak: Selat Sunda menghubungkan Laut Jawa dan Samudera Hindia yang membentang dalam orientasi timur laut - barat daya. Pergerakan massa air di Selat Sunda yang dipengaruhi oleh pergerakan massa air dari Laut Jawa dan dari Samudera Hindia secara musiman, mempengaruhi kelimpahan dan produktivitas perairan di Selat Sunda. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji sirkulasi tahunan di wilayah perairan Selat Sunda dan sekitarnya, serta mengetahui peranan dari Selat Sunda terhadap perairan sekitarnya. Eksperimen penutupan Selat Sunda dilakuakn untuk mengetahui peranan selat. Penelitian ini akan menggunakan simulasi dengan model CROCO (Coastal and Regional Ocean Community) di kawasan Selat Sunda pada koordinat 4oLS-9oLS dan 102oBT-110oBT dengan rentang waktu dari tahun 2009-2018. Hasil simulasi mengahasilkan informasi bahwa sirklusi tahunan arus menunjukkan pola sirkulasi arus pada musim barat (Desember-Januari-Februari(DJF)) di perairan Selat Sunda menuju Laut Jawa walaupun terlihat agak lemah dengan kecepatan maksimalnya 0,29 m/s yakni arus yang berada di pintu masuk menuju Laut Jawa. Kecepatan arus yang berada disekitar pintu keluar dekat Laut Jawa memiliki kcepatan sebesar 0,02m/s. Musim timur (Juni-Juli-Agustus(JJA)) arus kuat masuk dari Laut Jawa menuju Selat Sunda dan keluar menuju Samudera Hindia dengan kecepatan arus maksimal berkisar antara 0,24 – 0,85 m/s. Volume transport arus zonal didominasi dengan pergerakkan massa air ke arah barat dengan nilai berkisar antara -0,49 sv hingga 0,82 sv, serta massa air juga dominan bergerak menuju selatan dengan nilai sekitar antara -0,47 sv hingga 0,42 sv. Analisis Empirical Orthogonal Functin (EOF) suhu dan salinitas menunjukkan bahwa variabilitas di perairan Sunda didominasi oleh siklus tahunan. Eksperimen penutupan Selat Sunda memperlihatkan adanya perubahan kondisi fisik perairan seperti arus suhu dan salinitas. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting dalam memahami dinamika oseanografi Selat Sunda dan kaitannya dengan aspek lain seperti ekosistem, pemodelan, manajemen umber daya laut dan perubahan iklim
Keyword: Selat Sunda, CROCO, Sirkulasi

Judul: Oceanographic Dynamics  and Simulation of Sea Surface Circulation in the Makassar Strait
Abstrak: Selat Makassar merupakan bagian penting dari perairan global yang menghubungkan Samudera Pasifik dan Samudera Hindia dalam sirkulasi termohalin global dan juga dipengaruhi oleh banyak variabilitas yang ada di Perairan Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan kondisi oseanografi serta pola sirkulasi di Selat Makassar dan analisis trajektori massa air dari pantai Balikpapan. Dalam penelitian digunakan dari model CROCO resolusi 1/36º dengan rentang data 2015-2018 dan model Ichtyop dalam analisis trajektori. Data model digunakan untuk melihat variabilitas suhu, salinitas, arus, dan volume transpor. Hasil dari penelitian menunjukkan dinamika parameter oseanografi berfluktuasi secara musiman hingga kedalaman 60-70 m. Pada musim barat kondisi arus permukaan menuju ke utara. Pada musim timur arus berbalik menuju selatan. Volume transpor dominan terjadi di kedalaman termoklin yang mencapai maksimal ketika musim timur. Analisis trajektori pada permukaan terlihat partikel menyebar mengikuti pola arus musiman yang menuju Laut Sulawesi saat musim barat dan menuju Laut Jawa saat musim timur., Makassar Strait has main role in global circulation connecting Pacific Ocean and Indian Ocean as global thermohaline circulation system. Moreover Makassar Strait also influenced by many variability of Indonesian Seas. The aim of the study is to describe the oceanographic condition and circulation system of Makassar Strait, and analyze the water mass trajectory from Balikpapan coast. This study used CROCO models dataset with 1/36º resolution from 2015-2018 timeseries and Ichtyop model for trajectory analysis. The model dataset is used to observe the dynamic of oceanographic parameters such as temperature, salinity, ocean current, and transport volume. Result of the study revealed the dynamics of oceanographic parameters is fluctuate seasonally up to 60-70 m depth. During Northwest Monsoon (NWM) surface ocean current flows northward. During the Southeast Monsoon (SEM) the surface current flows opposite to the southward, The transport volume is dominated in termocline depth which maximum during SEM. The trajectory analysis at ocean surface revealed the particles spread following the seasonal change. During NWM is dominant flows to the Sulawesi Sea and during SEM flows to the Java Sea.
Keyword: Analisis Trajektori, Model CROCO, Selat Makassar

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: