Judul: Tingkat Kerentanan Sumber Daya Ikan Berbasis Data Produktivitas dan Suseptabilitas di Selat Sunda
Abstrak: Selat Sunda merupakan salah satu perairan yang menyumbang sumber daya ikan cukup besar untuk dikonsumsi oleh masyarakat. Pemanfaatan sumber daya tersebut dicirikan dari seberapa banyak armada kapal yang beroperasi dan alat tangkap yang digunakan. Alat tangkap yang digunakan berpengaruh pada keberlanjutan ikan, Keberlanjutan ikan tidak dilihat dari aspek biologisnya saja tetapi dari aspek ekologisnya. Produktivitas dan suseptabilitas analisis merupakan salah satu cara untuk melihat keberlanjutan ikan yang dilihat dari berbagai parameter. Sumber daya ikan yang diambil: ikan swanggi (Priacanthus tayenus), ikan kurisi (Nemipterus japonicus), ikan kuniran (Upeneus moluccensis), ikan tembang (Sardinella fimbriata), dan ikan kembung lelaki (Rastralliger kanagurta). Index kerentanan yang didapatkan menggunakan program PSA secara berturutturut sebesar 1.39, 1.42, 1.31, 1.04, dan 1.20. Hasil yang didapatkan bernilai dibawah 1.8 yang artinya sumber daya tersebut belum tergolong rentan. PSA membantu melihat tingkat kerentanan sumber daya ikan berbasis data serta mengevaluasi keberlanjutan spesies yang berasal dari Selat Sunda.
Keyword: kerentanan, produktivitas, suseptabilitas.

Judul: Analisis Kerentanan Ikan Terhadap Dinamika Suhu Permukaan Laut di Perairan Selat Sunda
Abstrak: Selat sunda merupakan salah satu daerah penangkapan yang bersifat open access, yang dapat dimanfaatkan oleh semua orang sehingga upaya penangkapan ikan di Selat Sunda juga tinggi. Hasil tangkapan yang diperoleh dari berbagai jenis alat tangkap mengalami penurunan baik jumlah maupun ukuran tertangkap yang semakin kecil. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat kerentanan sumberdaya ikan terhadap dinamika suhu permukaan laut di perairan Selat Sunda berdasarkan data produktivitas dan suseptabilitas. Penelitian ini dilakukan pada bulan Mei sampai September 2018. Ikan contoh diperoleh di Pelabuhan Perikanan Pantai (PPP) Labuan, Banten. Metode yang digunakan untuk analisis kerentanan yaitu analisis produktivitas dan suseptibilitas (PSA). Hasil analisis PSA menunjukkan bahwa ikan kurisi (Nemipterus japonicus), kembung lelaki (Rastrelliger kanagurta), kuniran (Upeneus moluccensis), dan selar kuning (Sardinella leptolepis) termasuk dalam kategori kerentanan rendah (<1,6) dalam kondisi suhu yang realitf stabil. Keempat jenis ikan memiliki pola yang berbeda-beda antara suhu permukaan laut dengan hasil tangkapan ikan. Ikan kunian dan ikan selar kuning mengalami perubahan pola dari tahun 2014 sampai 2017.
Keyword: kerentanan, produktivitas, Selat Sunda, suseptabilitas

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: