Judul: Penentuan Persamaan Matematik Model Sekat Ukuran Ambang Tajam Berbentuk Segitiga Dengan Besar Sudut Ambang 60 Derajat
Abstrak: Irigasi adalah masalah yang sangat penting bagi sebuah negara agraris seperti Indonesia, sehingga memerlukan pe- nanganan dan pengelolaan yang matang. Pemakaian air iriga- $1 yang efisien akan dicapai apabila air yang dialirkan sesuai dengan kebutuhan tanaman pada waktu itu. Untuk pengukuran dan pengontrolan debit aliran yang ukup teliti, jenis alat ukur yang digunakan harus sesuai dengan kondisi yang ada, misalnya debit maksimum yang harus diukur. Hal ini disebabkan terdapat beberapa alat ukur debit yang hanya bisa digunakan untuk selang debit tertentu. Ada berbagai alat ukur yang bisa digunakan di bidang Pertanian, Sekat baik yang berupa sekat ukur maupun "flume". ukur juga bermacam-macam, nampang segiempat, mulai dari yang berpe- trapesium, sampai yang berbentuk segi- Penggunaan sekat ukur segitiga mempunyal beberapa Keuntungan dibandingkan sekat ukur jenis lain, diantaranya adalah : (1) Ketelitian, (2) sederhana dan mudah konstruksiya (3) tidak dihalang-halangi oleh material yang terapung, dan (4) ketahanannya. Dalam hubungan ini, telah dilakukan penelitian yang mengkhususkan diri pada sekat ukur segitiga dengan sudut ambang 60 derajat. Penelitian ini besar bertujuan me- nentukan persamaan matematik yang sesuai untuk jenis sekat ukur diatas…dst
Keyword: 

Judul: Modifikasi Alat Pengukur Debit Sekat Ukur dengan Ambang Segitiga Menggunakan Sensor E-Tape
Abstrak: Optimalisasi pelayanan air untuk berbagai kepentingan tak jarang dihadapkan dengan berbagai permasalahan. Pada saluran irigasi, mengetahui debit aliran dalam sebuah saluran irigasi merupakan hal yang sangat penting. Tujuan penelitian ini adalah mendesain alat pengukur debit pada saluran terbuka, menggunakan sekat ukur dengan ambang segitiga (berdasarkan SNI 03-6455.4-2000) yang dilengkapi mikrokontroler ardunio dan sensor e-tape. Penelitian dilakukan pada bulan Januari - Mei 2015 di Laboratorium Hidrolika dan Hidrodinamika, Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Penelitian ini dilaksanakan dengan beberapa tahapan, yaitu: perancangan alat, pengujian alat, analisis data dan pembahasan. Pengujian debit dilakukan dengan mengalirkan air sebesar 0.1 l/t hingga 0.2 l/t melalui sekat ukur segitiga. Hasil yang diperoleh, perbedaan debit antara pegukuran dengan perhitungan tidak berbeda jauh. Nilai koefisien determinasi sebesar R2 = 0.5875 menandakan bahwa hasil yang diperoleh cukup akurat.
Keyword: Arduino, Civil and environmental engineering, Desain sekat ukur, Kalibrasi sensor

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: