Judul: Analisis situasi ketahanan pangan di Provinsi Sulawesi Tengah
Abstrak: Penelitian ini bertuiuan untuk: (1) menganalisis Situasi Ketahanan Pangan di Sulawesi Tengah, (2) menganalisis kinerja kelembagaan ketahanan pangan. dan (3) menyusun Strategi dalam rangka percepatan Pemantapan Ketahanan Pangan di Sulawesi Tengah. Data yang digunakat terdiri atas data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh berdasarkan hasil wawancara dengan responden. Sedangkan data sekunder diperoleh dari instansi terkait dengan ketahanan pangan di Propinsi Sulwesi Tengah. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini Pertama, Neraca Bahan Makanan VBM) Propinsi Sulawesi Tengah Tahun 2005. Kedurr. dari sisi konsumsi pangan wilayah dilakukan analisis dengan Data Survey Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) pada dua titik yaitu 2002 dan 2005. Kedua data tersebut dianalisis dengan menggunakan Program Aplikasi Perencanaan Pangan dan Gizi. dan Interpretasi hasil analisis dilakukan secara diskriptif dengan menggunakan berbagai kriteria dan indikator.
Keyword: 

Judul: Analisis situasi dan kebutuhan konsumsi pangan Provinsi Sulawesi Selatan
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis situasi dan konsumsi pangan kebutuhan di Provinsi Sulawesi Selatan. Desain penelitian cross sectional dengan data sekunder digunakan dalam penelitian ini. Data sekunder meliputi regional karakteristik dan jumlah penduduk diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan data konsumsi pangan dari Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2009, 2010, dan 2011. Pengolahan dan analisis data dilakukan dengan menggunakan statistik deskriptif didukung dengan perangkat lunak “Program Aplikasi Perencanaan Pangan dan Gizi”. Data Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata konsumsi energi Sulawesi Selatan berada di atas 2000 kkal (2009 = 2006 kkal, 2010 = 2029 kkal, 2011= 2079 kkal), rata-rata konsumsi protein yang diatas 52 gram/kapita/hari (2009 = 57,5 gram/kapita/hari, 2010= 59,2 gram/kapita/hari, 2011 = 60,8 gram/kapita/hari). Namun skor Pola Makan yang Diinginkan berada di bawah 90 (2009 = 78,1, 2010 = 83,7, 2011 = 79,5). Skor ini masih di bawah 90 (2009 = 78,1, 2010 = 83,7, 2011 = 79.5). Penelitian ini juga melakukan proyeksi konsumsi pangan dan pangan kebutuhan konsumsi. Hasil proyeksi konsumsi menunjukkan bahwa Desirable Dietary Pola skor dan konsumsi pangan dikembangkan setiap tahunnya, yaitu pangan hewani kelompok 0,5 kg/kap/tahun, kelompok umbi-umbian 2,4 kg/kap/tahun, kelompok minyak dan lemak 0,2 kg/kap/tahun, buah/biji berlemak 0,1 kg/kap/tahun, kelompok benih 0,9 kg/kap/tahun, kelompok gula sebesar 1,1 kg/kap/tahun dan kelompok sayur-sayuran dan buah-buahan sebesar 1,2 kg/kap/tahun. Jika tidak, kebutuhan konsumsi pangan diperkirakan akan meningkat setiap tahun. Kelompok pangan yang akan berkembang menuju kebutuhan konsumsi adalah kelompok umbi-umbian 22,5 ribu ton/tahun, kelompok pangan hewani 9,2 ribu ton/tahun, minyak dan kelompok lemak 2,4 ribu ton/tahun, kelompok lemak buah/biji 1,2 ribu ton/tahun, kelompok biji-bijian 8,2 ribu ton/tahun, kelompok gula 0,9 ribu ton/tahun dan kelompok sayur-sayuran dan buah-buahan sebesar 22,2 ribu ton/tahun.
Keyword: Energy consumption, Protein consumption, Desirable dietary pattern

Judul: Pengembangan Model Codebook untuk Identifikasi Chord Gitar
Abstrak: Acoustic guitar can produce sound waves with different types of tones. High-low tone is determined by the fundamental frequency of the sound wave. Human sense of hearing can distinguish high-and low tones, but can not know for sure what kind of tone is heard by him. This study developed a guitar chord recognition system. This study uses MFCC as feature extraction methods and the codebook as pattern recognition method for identification of the guitar chord. Cluster technique used in this study is the K-means clustering. Data obtained from MFCC are clustered using the K-Means method, and the model for classification is constructed using the codebook method. The parameters used in MFCC is the number of cepstral coefficients, overlap, and the time frame, while an important parameter in the K-Means is the number of clusters. This study uses 8640 guitar chord sounds from 24 classes. Each of the data is made up of two chords which will be tested. Simulation results show that the maximum accuracy obtained is 98.89% obtained on 26 cepstral coefficients, overlap 0.4, time frame is 30 ms, on 100 clusters.
Keyword: chord, codebook, k-means, mel frequency cepstral coefficients (MFCC)