Judul: Studi tentang tingkat produktivitas keluarga petani ikan hias : di desa Cibadak, Kecamatan Semplak, Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor- faktor yang mempengaruhi tingkat produktivitas keluarga ikan hias. Contoh yang diteliti adalah keluarga petani ikan hias di desa Cibadak. Contoh diambil sebanyak 31 keluarga petani ikan hias dari keseluruhan populasi sebanyak 35 keluarga (empat keluarga petani sedang tidak berproduksi). Data yang dikumpulkan terdiri atas data primer dan data sekunder. Data primer meliputi data identitas keluarga, alokasi waktu anggota keluarga, teknologi yang digunakan, dan tingkat pendidikan kepala keluarga. Data ini diperoleh melalui wawancara dengan menggunakan kuesioner. Data sekunder berupa keadaan umum daerah penelitian diperoleh dari kantor desa Cibadak.
Keyword: ikan hias

Judul: Analisis Tingkat Kesejahteraan Keluarga Petani Ikan Hias Air Tawar di Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor
Abstrak: meningkatkan kesejahteraan terutama bagi para nelayan dan petani ikan melalui pembangunan komoditas prioritas yang memiliki nilai ekonomis tinggi baik dalam pasar domestik maupun ekspor. Kecamatan Ciampea merupakan wilayah Kabupaten Bogor yang mempunyai potensi besar di bidang perikanan baik budidaya ikan hias, ikan konsumsi maupun pembenihan ikan, bahkan Dinas Perikanan Kabupaten Bogor telah menjadikan Kecamatan Ciampea sebagai sentra produksi ikan hias di Kabupaten Bogor. Alasan itulah yang mendorong penulis untuk menganalisis tingkat kesejahteraan keluarga petani ikan hias air tawar di Kecamatan Ciampea. . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pendapatan keluarga petani ikan hias, tingkat pengeluaran keluarga dan sekaligus menganalisis tingkat kesejahteraan keluarga petani dengan menggunakan kriteria kemiskinan dari Sayogyo, kriteria kemiskinan dari Direktorat Tata Guna Tanah dan indikator kesejahteraan dari Biro Pusat Statistik.
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: