Judul: Penentuan jadwal operasi jaringan irigasi tetes untuk budidaya hortikultura dalam rumah plastik dengan media tanam kuntan
Abstrak: Tujuan penelitian masalah khusus ini adalah untuk menentukan jadwal pengoperasian jaringan irigasi tetes untuk budidaya tanaman tomat dan paprika dalam rumah plastik dengan media tanam kuntan. Penelitian masalah khusus ini dilaksanakan di Saung Mirwan, Gadog, Bogor. Penelitian berlangsung dari bulan Februari hingga April 1995. Data primer yang diperoleh yaitu sifat fisik media tanam (kadar air tanah dan permeabilitas) dan keseragaman penyebaran air, sedang data sekunder yaitu data iklim (diperoleh dari stasiun klima- tologi), dan data tanaman (diperoleh dari literatur). Analisis terhadap data iklim, data tanaman dan data sifat fisik media tanam dilakukan untuk menentukan waktu dan jumlah pemberian air irigasi. Analisis terhadap keseraga- man penyebaran air dilakukan untuk menentukan lama operasi pompa air. ...
Keyword: 

Judul: Penjadwalan kebutuhan air tanaman tomat (Lycopersicon lycopersicum L.) pada media tanam arang sekam dan pasir dengan sistem irigasi tetes
Abstrak: Pengelolaan irigasi, secara umum bertujuan untuk memaksimumkan pertumbuhan tanaman dalam hubungannya dengan efisiensi penggunaan air, efisiensi biaya investasi serta kemudahan operasional. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan selang waktu dan jumlah pemberian air irigasi serta menentukan jadwal kebutuhan air tanaman tomat dengan sistem irigasi tetes pada media tanam arang sekam dan pasir. Penelitian dilaksanakan di PT Saung Mirwan, Cisarua Bogor, dari bulan Oktober sampai Desember 1995. Media tanam yang digunakan adalah arang sekam dan pasir dengan sistem hidroponik. Bibit tomat yang berumur satu bulan di masukkan kedalam polybag yang telah diisi arang sekam (bulk density 0.462 g/cm³) dan pasir (bulk density 1.53 g/cm³). Data primer yang diperoleh yaitu karakteristik arang sekam dan pasir (porositas, permeabilitas dan kadar air media tanam), data iklim (suhu dan kelembaban udara) dan keseragaman penyebaran air. Sedang data sekunder yaitu data iklim (persentase sinar matahari dan kecepatan angin, diperoleh dari stasiun klimatologi), data tanaman (diperoleh dari literatur) dan data sifat fisik media tanam (laju infiltrasi, diperoleh dari literatur). Analisis terhadap data iklim, data tanaman. kadar air tersedia dan laju infiltrasi dilakukan untuk menentukan waktu dan jumlah pemberian air irigasi. Data curah hujan pada penelitian ini tidak diperhitungkan karena penjadwalan kebutuhan air tanaman tomat dengan sistem irigasi tetes dilakukan di rumah kaca. ...
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: