Judul: Penerapan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) Sebagai Ekstraksi Ciri Pada Pengenalan Fonem Dengan Euclid Standar Deviasi Sebagai Metode Ukuran Jarak
Abstrak: Pengenalan suara merupakan studi lapangan dalam pengolahan suara. Penelitian tentang fitur suara memiliki beberapa metode pengolahan, salah satunya adalah Mel Frekuensi Cepstrum Coefisien (MFCC). Fungsi MFCC adalah mengekstrak fitur suara. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan MFCC sebagai ekstraksi ciri dan Euclid Standard Deviaton sebagai metode pengukuran jarak pada pengenalan fonem. Dalam penelitian ini, data dibagi menjadi dua jenis, yaitu data dengan noise dan data tanpa noise. Kedua jenis data ini digunakan untuk menunjukkan bagaimana kebisingan memengaruhi hasil. Nilai kebisingannya adalah 10dB dan 15dB. Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode Euclid Standard Deviation dapat digunakan untuk pengenalan fonem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi terbaik dicapai ketika fitur suara tanpa noise diproses menggunakan Euclid Standard Deviation, tanpa proses noise canceling yang memiliki akurasi 96%. Untuk perbandingan persentase antara data dengan noise 10dB dan data dengan noise 15dB, akurasi terbaik dicapai oleh data dengan noise 15dB yang memiliki akurasi 10,6%. Proses noise canceling pada data tanpa noise mengurangi persentasenya menjadi 91,3%. Sedangkan noise canceling mampu meningkatkan akurasi pengenalan suara. Untuk sinyal dengan noise 10dB, akurasinya meningkat dari 7,6% menjadi 8,6%. dan untuk sinyal dengan noise 15dB, akurasinya meningkat dari 10,6% menjadi 12,5%.
Keyword: Euclid Standard Deviation, MFCC, Phoneme Recognition

Judul: Pengenalan Pembicara Dengan Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC)     Sebagai Metode Ekstraksi Ciri Dan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Sebagai     Metode Pengenalan Pola
Abstrak: Suara yang dimiliki setiap manusia mempunyai ciri khas tersendiri yang dapat dijadikan sebagai alat identifikasi. Identifikasi pembicara atau speaker recognition merupakan salah satu aplikasi dalam ranah Natural Language Processing yang merupakan suatu sistem untuk mengidentifikasi siapa yang berbicara. Penelitian dilakukan dengan merekam suara beberapa orang. Kemudian suara diolah dengan tahapan silence Elimination, dilanjutkan dengan ekstraksi ciri dengan metode Mel Frekuensi Cepstrum Coefisien (MFCC). Pemodelan menggunakan Back Propagation Neural Networks sebagai metode pengenalan pola. Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa Pemodelan penggunaan Back Propagation Neural Networks pada pengenalan speaker mempunyai akurasi sebesar 94,02% lebih baik dibandingkan dengan penggunaan Resilient Backpropagation sebesar 92,8% pada penelitian sebelumnya. Akurasi terbaik Back Propagation Neural Networks dengan 50 lapisan tersembunyi, perbandingan data test dan data train 60:40, dan overlap 40%. Pengujian dengan penambahan noise 30dB pada pengujian data akurasi meannya adalah 92,27%, noise 20dB pada data dengan akurasi rata-rata 73,55%, noise 10dB pada data dengan akurasi rata-rata 24% dan pada data dengan noise Akurasi rata-rata 5dB adalah 13,31%.
Keyword: Backpropagation ANN, back propagation ANN, MFCC, Speaker Recognition

Judul: Perdagangan Jenis Kura-kura Darta dan Kura-kura Air Tawar di Jakarta
Abstrak: Tortoises and freshwater turtles, as wildlife resources, have long been used since the beginning of mankind to the modern era as food, medicinal ingredients, pets, handicrafts and religious release. This research aim: (1) to analyze the trade of tortoise and freshwater turtles as pets in Jakarta; (2) to analyze the perception of stakeholders on the conservation og Indonesia's biodiversity.
Keyword: