Judul: Pola Garis dan Warna pada Ikan Green Tiger (Puntius tetrazona) dan Keturunannya
Abstrak: Ikan green tiger (Puntius tetrasona Blkr) atau the moss green tiger barb adalah salah satu ikan hias air tawar yang sudah cukup lama dikenal di kalangan penggemar ikan hias karena keunikan corah tubuhnya. Menurut Friese (1990) dan Petrovicky (1988), ikan green tiger adalah hasil mutasi dari ikan sumatra attau ikan tiger barb yang normal.
Keyword: 

Judul: Pola garis dan warna pada generasi ketiga ikan Green Tiger (Puntius tetrazona Blkr.)
Abstrak: Penelitian dilakukan di Laboratorium Pengembangbiakan Ikan, Fakultas Perikanan, IPB, pada bulan Januari sampai dengan bulan Mei 1993. Tujuannya untuk mengetahui pola garis dan warna yang tampak pada generasi ketiga ikan green tiger (Puntius tetrazona Blkr.) serta menduga geno- tip yang berperan dalam menentukan pola garis dan warna pada tubuh ikan tersebut. Penelitian ini merupakan kelanjutan terhadap penelitian pola garis dan warna pada ikan green tiger generasi kedua. Induk-induk ikan green tiger yang merupakan keturunan kedua (F2) dipijahkan dengan perlakuan: 1. Ikan green tiger hitam >< ikan green tiger hitam, 2. Ikan green tiger hitam >< ikan green tiger hijau, 3. Ikan green tiger hijau >< ikan green tiger hijau. Setelah memijah induk-induk diangkat dan telur-telur dibiarkan menetas dalam akuarium pemijahan. Larva dipeli- hara sampai berumur 15 hari dalam akuarium pemijahan dan kemudian dipindahkan kedalam akuarium yang lebih besar. Pengamatan dilakukan setelah ikan berumur 2 bulan dimana pola garis dan warna sudah dapat diamati. Pengamatan dilakukan dengan menghitung jumlah ikan berdasarkan pola garis dan warna yang tampak pada tubuh ikan tersebut. Dari data yang didapat, kemungkinan notasi genotip dengan perbandingan antar genotip dan fenotip dianalisa dengan diagram Punnet. Perbandingan fenotip yang diperoleh diuji dengan menggunakan rumus Chi-squere atau x² untuk mengetahui apakah perbandingan fenotip yang didapat mendekati suatu sebaran teoritis tertentu, yang mana sebaran teori- tis tersebut adalah rasio fenotip harapan berdasarkan diagram Punnet (Yatim, 1983)…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: