Judul: Struktur komunitas makrrozoobenthos sebagai indikator perubahan kualitas perairan di Kali Surabaya
Abstrak: Seiring meningkatnya laju pertumbuhan penduduk dan aktivitas pembangunan di segala sektor, menyebabkan produksi limbah industri dan domestik akan semakin meningkat. Hal ini tentunya berpengaruh terhadap kondisi Kali Surabaya. Perubahan kondisi perairan sungai akibat beban masukan limbah menyebabkan menghilangnya beberapa organisme diantaranya makrozoobenthos. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari kondisi perairan Kali Surabaya, dengan mengetahui struktur komunitas makrozoobenthos dan kemungkinan adanya gangguan seperti pencemaran perairan terhadap komunitas makrozoobenthos melalui penerapan Kurva Perbandingan Kelimpahan-Biomas (Kurva ABC). Penelitian dilakukan di ruas-ruas Kali Surabaya sepanjang kurang lebih 37 km pada bulan April sampai Mei 1998. Stasiun penelitian ditentukan secara sistematik. Lokasi penelitian dibagi menjadi sebelas stasiun pengamatan. Untuk mengetahuI kondisi struktur komunitas makrozoobenthos maka dilakukan analisis komposisi, kepadatan, indeks keanekaragaman, indeks keseragaman dan indeks dominansi. Tingkat pencemaran perairan diduga dengan analisis Kurva ABC (Abundance and Biomass Comparisson) dan lndeks Mutu Lingkungan (IML) perairan. Makrozoobenthos yang didapatkan di lokasi penelitian terdiri alas empat kelas yaitu Gastropoda, Pelecypoda, Oligochaeta dan Diptera. Komposisi makrozoobenthos yang didapatkan mengalami perubahan yang ekstrim dengan komposisi kelas Oligochaeta merupakan kelas biota yang dominan. Kepadatan makrozoobenthos mengalami variasi dari St. I (hulu) menuju St. XI (hilir). Nilai indeks keanekaragaman menunjukkan keanekaragaman yang rendah kecuali pada St. Ill, IV dan VIII. Nilai indeks keseragaman juga menunjukkan nilai yang cukup bervariasi kecuali pada St. I dan XI hanya didapatkan satu jenis. Sedangkan nilai indeks dominansi sebagian besar mendekati nilai 1, dengan demikian hampir semua stasiun pengamatan terjadi dominansi organisme. Berdasarkan nilai-nilai indeks tersebut maka diperkirakan ruas-ruas kali Surabaya mengalami gangguan lingkungan berupa pencemaran. Hasil analisis perbandingan kelimpahan-biomass (Kurva ABC) menunjukkan bahwa perairan Kali Surabaya sebagian besar telah tercemar, kecuali St. VII termasuk dalam kriteria agak tercemar.
Keyword: 

Judul: Struktur komunitas Makrozobenthos di perairan teluk Jakarta dan teluk Banten
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur komunitas makrozoobenthos dan melihat hubungannya dengan kondisi perairan serta membandingkan tampilan struktur komunitas makrozoobenthos antara perairan Teluk Jakarta dan Teluk Banten yang diduga tingkat pencemaran perairannya berbeda. Pene1itian ini dilaksanakan pada bulan Juli sampai November 2000 di perairan Teluk Jakarta dan Teluk Banten. Pengambilan contoh air dan makrozoobenthos dilakukan pada bulan Juli, September dan November 2000 pada tiga stasiun pengamatan di kedua lokasi tersebut berselisih waktu satu minggu. Pengamatan kualitas air dan makrozoobenthos dilakukan secara in situ dan ex situ. Analisis ex situ untuk contoh air dilakukan di Laboratorium Polution Control Biotrop dan Laboratorium Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Industri Basil Pertanian (BBPPIHP) Bogor, dan identifikasi makrozoobenthos dilakukan di Laboratorium Manajemen Sumberdaya Perairan FPIK-IPB. Analisis substrat dilakukan di Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat Bogor. Komposisi jenis makrozoobenthos di perairan Bojonegara, Teluk Banten, terdiri atas lima kelas yaitu Gastropoda, Pelecypoda, Scapopoda, Echinodermata dan Polychaeta, sedangkan di perairan Muara Kamal, Teluk Jakarta, juga terdiri atas lima kelas dengan kelas-kelas yang agak berbeda yaitu Gastropoda, Pelecypoda, Scapopoda, Polychaeta, dan Crustacea. Perairan Bojonegara, Teluk Banten, mempunyai jumlah taksa makrozoobenthos lebih banyak, komposisi lebih tinggi, kepadatan lebih rendah, indeks keapekaragaman lebih tinggi, indeks keseragaman lebih tinggi, dan indeks dominansi lebih rendah bila dibandingkan dengan perairan Muara Kamal, Teluk Jakarta. Basil perhitungan indeks keanekaragaman, keseragaman, dan dominansi serta jenis dan kepadatan makrozoobenthos yang diuji dengan menggunakan statistik nonparametrik The Mann-Whitney V-test di kedua perairan yaitu Bojonegara, Teluk Banten dan Muara Kamal, Teluk Jakarta, menunjukkan bahwa secara umum jenis makrozoobenthos hampir sarna di kedua.perairantersebut{I'.<.0,0:;),...
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: