Judul: Tingkatan belanja rumah tangga untuk konsumsi ikan segar di kecamatan Bogor barat
Abstrak: pendapatan yang dilakukan rumah tangga untuk pembelian ikan segar. Aspek yang dapat dipelajari dalam belanja tersebut antara lain jumlah dan jenis ikan segar yang dibeli atau dikonsumsi (dalam kilogram), kemudian penulis juga mempelajari kuat lemahnya hubungan pendapatan terhadap belanja ikan segar baik dalam bentuk proporsi belanja (%), nilai belanja (rupiah), maupun jumlah yang dikonsumsi (kilogram). Hasil penelitian menunjukkan bahwa total konsumsi rata-rata ikan segar oleh rumah tangga sebesar 105, 89 kilogram per tahun, dengan konsumsi per anggota rumah tangga sebesar 23,40 kilogram per tahun. Proporsi rata-rata ikan segar total per rumah tangga sebesar 11,00 % per tahun, tawar sebesar 5,00% serta laut dan payau sebesar 6,00%. Ikan segar yang banyak dikonsumsi oleh rumah tangga adalah Mas, Mujair Nila (Nila), dan Kembung. Nilai belanja ikan segar total berkorelasi positif sangat kuat dengan pendapatan rumah tangga, proporsi belanja ikan segar total berkorelasi positif lemah dengan pendapatan rumah tangga, dan jumlah ikan segar total yang dikonsumsi berkorelasi positif sangat kuat dengan pendapatan rumah tangga.
Keyword: Household spending, fresh fish, household income

Judul: Studi Preferensi dan Perilaku Konsumsi terhadap Produk Ikan Segar di Komplek Perumahan Sindang Barang I, Kelurahan Loji, Kecamatan Bogor Barat
Abstrak: Konsumsi ikan sebagai salah satu sumber protein hewani untuk penduduk Wilayah Kota Bogor terus meningkat dari tahun 1994-1998 yaitu sebesar 17.74 Kg per kapita per tahun menjadi 20.52 Kg per kapita per tahun. Namun peningkatan konsumsi tersebut masih berada di bawah tingkat konsumsi yang direkomendasikan pada Widyakarya Pangan dan Gizi V, yaitu sebesar 26.55 Kg per kapita per tahun.
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: