Judul: Analisa beberapa faktor yang mempengaruhi produksi budidaya ikan mas dalam kolam air deras studi kasus di Kabupaten Sukabumi Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Penelitian dini dilatar belakangi oleh adanys beberapa mssalah yang menyangkut hal-hal seperti turunnya produksi, tidak beroperasinya beberapa kolam air deras, dan besarnya potensi yang dimiliki untuk pengembangannya. Diduga pokok utama timbulnya masalah yang ada adalah tidak efisiennya proses produksi yang dilakukan sekarang ini. Untuk itu tujuan pertama penelitian ini adalah untuk menduga fungsi respon produksi serta mempelajari faktor-faktor yang berpengaruh terhadap peningkatan produksi ikan mas delam Kolam Air Deras ini, dan yang kedua adalah untuk mengetahui tingkat efisiensi ekonomis dari penggunaan faktor-raktor produksi sekarang ini serta mencoba menentukan kombinasi optimumnya.
Keyword: 

Judul: Analisa usaha perikanan di kolam air deras : studi kasus di Kec. Cicurug, Kab. Sukabumi
Abstrak: Penelitian ini dilakukan mulai dari tanggal 3 Maret sampai 3 Juni 1986 di Kecamatan Cicurug, Kabupaten Sukabumi. Sampel diambil dari tiga desa, yaitu Desa Tenjoayu, Tenjolaya dan Desa Pasawahan? Metode yang dipakai adalah studi kasus dengan satuan kasus adalah pemilik usaha perikanan di kolam air deras. Tujuan penelitian ini ialah mengetahui dan menganalisa faktor-faktor teknis dan ekonomis yang berpengaruh terhadap keberhasilan usaha perikanan kolam air deras, dan mencari jalan pemecahannya. Produksi ikan mas dari usaha perikanan di kolam air deras di tiga desa tempat penelitian, berkisar antara o.16 sampai 0.48 kw/m²/tahun. Perbedaan tersebut secara teknis disebabkan karena perbedaan perbandingan debit air dengan volume air dalam kolam, padat penebaran dan jumlah makanan yang diberikan. Biaya produksi per meter persegi per tahun yang dikeluarkan adalah sebesar 55 903.09, dengan alokasi terbesar digunakan untuk pembelian makanan ikan, yaitu sebesar 50.12 persen.
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: