Judul: Strategi pengembangan taman obat keluarga (toga) melalui lembaga PKK : studi kasus di kelurahan Cipedak,Jagakarsa Jakarta Selatan
Abstrak: Krisis ekonomi menyebabkan melambungnya harga obat-obatan dan produk perawatan kesehatan sehingga kesehatan menjadi barang mahal. Hal ini dapat menurunkan tingkat kesehatan masyarakat, yang pada gilirannya akan mempengaruhi aspek kesejahteraan dan berdampak negatif pada ketahanan bangsa. Lemahnya daya beli masyarakat terhadap obat-obatan dan jasa pelayanan kesehatan modem memaksa masyarakat dan pemerintah mencari upaya mengatasi keadaan yang memprihatinkan ini, yaitu dengan cara menoleh kembali ke alam. Kecenderungan ini dikenal dengan "trend gaya hidup back to nature". Tujuan penelitian ini adalah (1) Mengetahui pemanfaatan dan penggunaan tumbuhan obat pada pekarangan atau areal Taman Obat Keluarga (TOGA) sebagai sarana pengobatan dan pemeliharaan kesehatan, (2) Mengetahui manfaat ekonomis TOGA, (3) Untuk menentukan strategi pengembangan TOGA dengan pemberdayaan melalui lembaga PKK sebagai aktor penggeraknya dengan pengidentifikasian faktor strategis eksternal dan intermal yang mempengaruhi.
Keyword: taman, obat keluarga

Judul: Pengembangan Pekarangan untuk Mendukung Gerakan Budaya Mandiri Kesehatan Alami (BUMIKlTA) di Kelurahan Situ Gede, Kecamatan Bogor Barat, Kotamadya Bogor
Abstrak: Pengobatan tradisional menggunakan tumbuhan obat dalam menjaga kesehatan telah diwariskan secara turun temurun sebagai budaya bangsa sehingga perlu terus dijaga dan ditingkatkan. Keberadaan pekarangan dapat membangun kemandirian masyarakat untuk memanfaatkan tumbuhan obat dari lingkungan sekitar untuk menjaga kesehatan keluarga sehari-hari dengan lebih ekonomis. Oleh karena itu, pemerintah mengadakan program Taman Obat Keluarga (TOGA) atau apotek hidup melalui lembaga Pembinaan Kesejahteraan Keluarga (PKK) di setiap desa.
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: