Judul: Perkembangan larva ikan betutu Oxyeleotris marmorata (BLKR), yang dipelihara di kolam dan di tangki
Abstrak: Penelitian perkembangan ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan perkembangan larva ikan betutu yang dipelihara di kolam dan tangki. Pemeliharaan larva dilakukan didalam hapa berukuran 1x1x0,8 m berukuran yang dibenamkan di kolam beton berukuran 4x2x0,6m yang telah ditumbuhi pakan alami. Penumbuhan pakan alami dengan cara pengeringan selama 2 hari, lalu dipupuk dengan 100g kotoran ayam/2 dan diairi setinggi 20cm. Tiga hari kemudian dilakukan penyemprotan diazinon 60 EC dengan dosis 7mg/1. Jumlah larva yang dipelihara dihapa adalah 14 ekor/1. ..dst
Keyword: Oxyeleotris marmorata, Ikan betutu, Larva ikan, Pakan ikan

Judul: Pertumbuhan dan tingkat kelangsungan hidup larva ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr.), yang diberi pakan alami infusoria
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pertumbuhan tingkat kelangsungan hidup larva ikan betutu, dan Oxyeleotris marmorata (Blkr.), yang diberi pakan alami infusoria, dan dilaksanakan pada tanggal 19 Februari sampai 3 Maret 1991 di Kolam Babakan Darmaga, Bogor. Infusoria diberikan ke larva ikan betutu dengan kepadatan 100, 500 dan 900 individu/ml, masing-masing dengan tiga kali ulangan. Larva ikan dipelihara dalam akuarium dengan volume air sebanyak 40 liter dan kepadatan larva 40 ekor/liter. Penggantian air dilakukan setiap hari sebanyak 20% dari volume air sebelum pemberian pakan (pagi hari). Pengambilan contoh ikan sebanyak 10 ekor dilakukan 3 hari sekali. Dalam perut larva tidak ditemukan adanya infusoria sehingga diduga infusoria tidak dimakan oleh larva. Infusoria yang tumbuh dalam media kultur adalah dari jenis Euglena sp., Chilodonella sp. dan Vorticella sp.. Bobot larva ikan betutu menurun selama pemeliharaan. Laju pertumbuhan dan kelangsungan hidupnya meningkat masing-masing dari 7,55 hingga 3,11% per hari dan dari 1,94 hingga 3,40% dengan meningkatnya pemberian infusoria dari 100 hingga 900 individu/ml.
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: