Judul: Biologi Reproduksi Ikan Layur (Trichiurus lepturus Linnaeus, 1758) dan Pengelolaannya di Perairan Selat Sunda.
Abstrak: Ikan layur (Trichiurus lepturus) merupakan bagian dari ikan bentopelagis yang tertangkap menggunakan payang di perairan Selat Sunda. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji aspek biologi reproduksi dan sosial ekonomi. Penelitian ini berdasarkan pengambilan data primer yang pada bulan Mei-September 2016 dengan pengambilan contoh sebanyak lima kali dilakukan setiap 30 hari. Jumlah ikan layur yang diambil sebanyak 874 ikan, diantaranya 558 ikan jantan dan 316 ikan betina. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rasio ikan layur tidak seimbang, rasio jantan dan betina sebesar 1:0,57. Ukuran pertama kali matang gonad ikan jantan dan betina masing-masing adalah 398,53 mm dan 444,40 mm. Musim pemijahan ikan layur terjadi pada bulan Mei sampai Juli dengan puncak pemijahan pada bulan Mei, dan tipe pemijahan terindikasi bersifat total spawner. Potensi reproduksi ikan layur dapat dikategorikan cukup tinggi dengan kisaran fekunditas 425-454 235 butir. Harga ikan layur yang dilelang di Labuan berkisar antara Rp 9 000 sampai Rp 32 000 per kg. Ikan layur bereproduksi untuk mempertahankan jenis dan populasinya juga merupakan komponen penting dalam dinamika populasi ikan.
Keyword: Biologi reproduksi, ikan layur, Selat Sunda

Judul: Biologi Reproduksi Ikan Layur (Trichiurus lepturus Linnaeus, 1758) di Perairan Selat Sunda.
Abstrak: Ikan layur (Trichiurus lepturus) merupakan salah satu ikan ekonomis penting dan mulai diperhitungkan sebagai komoditi ekspor yang potensial. Tingginya permintaan akan ikan layur mengakibatkan tingginya upaya penangkapan yang dapat mengancam ketersediaan ikan layur di perairan. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji aspek biologi reproduksi, seperti rasio kelamin, ukuran pertama kali matang gonad, periode pemijahan, tipe pemijahan, dan fekunditas ikan layur. Pengambilan ikan contoh dilakukan pada bulan April-Agustus 2015 di PPP Labuan, Banten. Metode yang digunakan dalam pengambilan ikan contoh adalah penarikan contoh acak berlapis (stratified random sampling). Rasio kelamin antara ikan layur jantan dan betina adalah 0,84. Hasil analisis Spearman-Karber menunjukkan ukuran pertama kali matang gonad ikan layur adalah 536,29 untuk jantan dan 566,82 mm untuk betina, sedangkan hasil pengamatan menunjukkan ukuran ikan layur terkecil yang telah matang gonad adalah 401 mm untuk jantan dan 454 mm untuk betina. Ikan layur memijah sekitar bulan April, Mei, dan Juli. Tipe pemijahan ikan layur adalah batch spawners. Fekunditas ikan layur berkisar 1200-21400 butir telur.
Keyword: Biologi reproduksi, ikan layur, Trichiurus lepturus, Selat Sunda, Labuan

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: