Judul: Penyebaran Oksigen Terlarut dari Sungai Cicendo di Waduk Cirata, Jawa Barat
Abstrak: Oksigen terlarut (Dissolved Oxygen/DO) sebagai salah satu senyawa terpenting untuk mendukung kelangsungan hidup organisme perairan, berasal dari proses fotosintesis oleh autotrof dan difusi melalui udara, serta aliran yang masuk (inflow) ke dalam perairan. Sungai Cicendo merupakan salah satu sungai yang mengalir menuju Waduk Cirata. Sungai tersebut diharapkan dapat memasok DO untuk Waduk Cirata. DO yang dibawa aliran sungai yang masuk ke Waduk Cirata disertai adanya pengaruh fisik lingkungan seperti arus, suhu, dan kekeruhan akan memengaruhi penyebaran DO di waduk. Penyebaran ini menghasilkan ketersediaan DO yang kemudian dapat dimanfaatkan. Pemanfaatan DO adalah untuk respirasi organisme perairan, dekomposisi bahan organik oleh mikroba, dan proses-proses kimiawi. Kegiatan budidaya ikan dengan karamba jaring apung (KJA) di Waduk Cirata menghasilkan limbah organik yang harus didekomposisi oleh mikroba dengan bantuan DO. Peningkatan jumlah limbah organik akan meningkatkan kebutuhan DO. Apabila DO yang tersedia tidak mencukupi kebutuhannya, maka aliran sungai menuju waduk (inflow) dapat memasok ketersediaan DO di perairan. Tujuan dari penelitian ini adalah mempelajari penyebaran DO secara spasial pada Sungai Cicendo sampai Waduk Cirata, Jawa Barat.
Keyword: 

Judul: Sumbangan Oksigen dari Hasil Fotosintesis (Perifiton dan Fitoplankton) serta Difusi Udara ke Perairan Mengalir di Bagian Hulu Sungai Ciampea, Bogor
Abstrak: Keberadaan oksigen menjadi kunci keberhasilan bagi organisme untuk bertahan hidup, demikian halnya dengan organisme akuatik. Sumber oksigen terlarut di badan perairan yang mengalir berasal dari aktivitas fotosintesis organisme autotrof dan difusi udara. Oksigen dalam perairan memiliki peran yang sangat penting dalam proses-proses yang terjadi di perairan, seperti proses dekomposisi bahan organik oleh bakteri serta proses respirasi organisme akuatik. Kadar oksigen terlarut (DO) di dalam perairan alami bervariasi, tergantung pada suhu, salinitas, turbulensi air, percampuran (mixing), pergerakan massa air (turbulensi), aktivitas fotosintesis, respirasi, dan limbah yang masuk ke badan air, serta tekanan atmosfer. Semakin besar suhu pada tekanan udara yang sama maka ketersediaan oksigen terlarut di perairan akan semakin sedikit. Perifiton dan fitoplankton merupakan kelompok organisme autotrof yang melakukan aktivitas fotosintesis Sungai Ciampea. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sumbangan DO dari hasil fotosintesis (perifiton dan fitoplankton) dan difusi udara ke perairan mengalir, serta membandingkan proporsi kandungan DO yang berasal dari fotosintesis dengan difusi udara. Penelitian ini dilaksanakan dalam dua tahap pada bulan April-Agustus 2010 di bagian hulu Sungai Ciampea, Bogor. Penelitian pendahuluan dilaksanakan untuk mendapatkan substrat buatan yang digunakan dalam penelitian utama. Penelitian utama dilakukan untuk mengukur DO hasil fotosintesis dan difusi udara. Metode modifikasi Winkler dilakukan setelah inkubasi terhadap perifiton pada substrat buatan dan fitoplankton pada air contoh. Penghitungan DO hasil difusi udara diperoleh berdasarkan rumus dari Owen (1964) in Gang Ji (2007) dan Churchill (1962) in Nemerow (1991). Pembagian stasiun didasarkan pada keberadaan cahaya di lapang yang kemudian dilakukan uji statistik dengan Rancangan acak Lengkap (RAL).
Keyword: 

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification