Judul: Biologi Reproduksi Ikan Baronang (Siganus Guttatus Bloch 1787) Di Kepulauan Seribu, Jakarta
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mengkaji aspek biologi reproduksi ikan baronang, yang mencakup nisbah kelamin, ukuran pertama kali matang gonad, tipe pemijahan, musim pemijahan, dan potensi reproduksi. Penelitian ini dilakukan sebanyak lima kali pengambilan contoh, yakni pada bulan November hingga Desember 2014 dan April hingga Juni 2015 di Kepulauan Seribu. Total ikan contoh yang diamati sebanyak 210 ekor, terdiri atas 64 ekor ikan betina dan 146 ekor ikan jantan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nisbah kelamin ikan baronang tidak seimbang, pola pertumbuhan isometrik, rata-rata potensi reproduksi ikan baronang 96 000 butir, dan tipe pemijahan bersifat total spawning.
Keyword: pengelolaan, reproduksi, Siganus guttatus

Judul: Makanan Ikan Baronang (Siganus Guttatus Bloch 1787) Di Perairan Kepulauan Seribu, Jakarta
Abstrak: Makanan merupakan faktor yang menentukan kelangsungan hidup, pertumbuhan, dan reproduksi ikan. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh informasi tentang aspek makanan ikan baronang di perairan sekitar Kepulauan Seribu, Jakarta. Penelitian ini dilakukan selama empat bulan, yaitu pada bulan November dan Desember 2014, April dan Mei 2015. Total ikan contoh yang diamati sebanyak 188 ekor ikan, dengan jumlah 148 ekor yang dapat teramati jenis kelaminnya, terdiri atas 56 ekor ikan betina dan 92 ekor ikan jantan. Hasil analisis biometrik dan analisis makanannya menunjukkan bahwa ikan baronang termasuk ikan omnivora cenderung herbivora. Makanan utama ikan ini adalah lamun, makroalga, dan mikroalga. Aktivitas makan ikan baronang semakin menurun dengan bertambahnya ukuran panjang. Ikan baronang lebih aktif mencari makan di bulan November dibandingkan dengan tiga bulan lainnya. Ikan baronang memanfaatkan makanan yang beragam dan memiliki nilai tumpang tindih yang besar.
Keyword: Makanan, Kepulauan Seribu, Siganus guttatus

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: