Judul: Studi potensi wisata waduk serbaa guna Ir. H. Juanda Jatiluhur dan kemungkinan pengembangannya
Abstrak: Waduk Serba Guna Ir. H. Juanda Jatiluhur selain berfungsi sebagai pembangkit tenaga listrik dan pengairan juga dapat berfungsi sebagai tempat dan obyek rekreasi di alam terbuka. Keindahan alamnya merupakan daya tarik tersendiri bagi pengunjung. Obyek Wisata Jatiluhur yang terletak di dalam kompleks Waduk Serba Guna Ir. H. Juanda Jatiluhur menempati lokasi di pantai barat, timur, dan selatan bendungan utama Waduk Jatiluhur, luasnya mencapai 250 Ha. Secara administratif Obyek Wisata Jatiluhur terletak di Desa Jatimekar dan Desa Panyidangan, Kecamatan Jatiluhur, Kabupaten Purwakarta, Propinsi Jawa Barat. Obyek Wisata Jatiluhur berjarak 10 Km ke arah barat daya dari Kota Purwakarta, dapat ditempuh dengan kendaraan roda 2, 4, atau lebih. Berada pada ketinggian 115 meter dari atas permukaan laut, curah hujan rata-rata 2.240 mm/tahun dan suhu udara berkisar antara 23,0°C-31,9°C. Dengan meningkatnya permintaan rekreasi di alam terbuka dari tahun ke tahun yang antara lain disebabkan oleh semakin baiknya prasarana jalan sehingga mobilitas manusia meningkat dan naiknya pendapatan masyarakat, maka lambat laun obyek wisata alam yang terdapat di kompleks Waduk Serba Guna Ir. H. Juanda Jatiluhur diduga akan semakin ramai dikunjungi. Untuk itu suatu studi potensi
Keyword: 

Judul: Nilai ekonomi pemanfaatan waduk Jatiluhur untuk perikanan dan wisma Tirta di kabupaten Purwakarta, Jawa Barat
Abstrak: Pemanfaatan sumberdaya perairan umum untuk aktivitas budidaya ikan air tawar menjadi sangat penting dengan berkembangnya pembangunan waduk di Indonesia. Perairan waduk pada umumnya digunakan sebagai pembangkit listrik, air minum atau irigasi pertanian.
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: