Judul: Strategi pengembangan taman obat keluarga (toga) melalui lembaga PKK : studi kasus di kelurahan Cipedak,Jagakarsa Jakarta Selatan
Abstrak: Krisis ekonomi menyebabkan melambungnya harga obat-obatan dan produk perawatan kesehatan sehingga kesehatan menjadi barang mahal. Hal ini dapat menurunkan tingkat kesehatan masyarakat, yang pada gilirannya akan mempengaruhi aspek kesejahteraan dan berdampak negatif pada ketahanan bangsa. Lemahnya daya beli masyarakat terhadap obat-obatan dan jasa pelayanan kesehatan modem memaksa masyarakat dan pemerintah mencari upaya mengatasi keadaan yang memprihatinkan ini, yaitu dengan cara menoleh kembali ke alam. Kecenderungan ini dikenal dengan "trend gaya hidup back to nature". Tujuan penelitian ini adalah (1) Mengetahui pemanfaatan dan penggunaan tumbuhan obat pada pekarangan atau areal Taman Obat Keluarga (TOGA) sebagai sarana pengobatan dan pemeliharaan kesehatan, (2) Mengetahui manfaat ekonomis TOGA, (3) Untuk menentukan strategi pengembangan TOGA dengan pemberdayaan melalui lembaga PKK sebagai aktor penggeraknya dengan pengidentifikasian faktor strategis eksternal dan intermal yang mempengaruhi.
Keyword: taman, obat keluarga

Judul: Kajian Pemanfaatan Tumbuhan Obat Keluarga di Kampung Babakan-Cengal Desa Karacak Kecamatan Leuwiliang, Kabupaten Bogor
Abstrak: Tumbuhan obat merupakan alternatif bahan obat bagi pemenuhan kesehatan berbagai kalangan masyarakat di Indonesia. Masyarakat Kampung Babakan-Cengal telah lama memanfaatkan tumbuhan obat yang terdapat di sekitar lingkungan rumahnya dalam mengobati penyakit yang dideritanya. Pemanfaatan tumbuhan berkhasiat obat yang telah dilakukan oleh masyarakat tersebut harus dilestarikan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji: (1) Potensi tumbuhan obat di Kampung Babakan-Cengal yang bisa dikembangkan untuk meningkatkan kesehatan keluarga secara mandiri, dan (2) Pengetahuan, pemanfaatan, dan kegiatan budidaya tumbuhan obat keluarga (TOGA) di Kampung Babakan-Cengal sebagai sarana pengobatan dan pemeliharaan kesehatan keluarga. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli sampai Agustus 2011 di Kampung Babakan-Cengal Desa Karacak Kecamatan Leuwiliang, Kabupaten Bogor. Metode yang digunakan adalah studi pustaka, survei potensi tumbuhan obat keluarga (TOGA), dan wawancara. Pemilihan responden dilakukan menggunakan teknik snowball dengan jumlah responden 30 orang. Sedangkan survei potensi tumbuhan obat dilakukan secara sensus. Analisis data dilakukan secara kuantitatif dan kualitatif yang selanjutnya dianalisis secara deskriptif.
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: