Judul: Studi perencanaan dan disain kapal ikan serba guna (kasus proyek pembangunan dan pengembangan perikanan Sumatera)
Abstrak: Tujuan studi ini adalah untuk: (1) mempelajari secara umum disain ikan serba guna, dan (2) membandingkan spesifikasi kapal yang dibangun dengan spesifikasi kapal yang ditetapkan oleh Biro Klasifikasi Indonesia (BKI), khususnya spesifikasi kontsruksi kapal. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan mengikuti secara langsung implementasi perencanaan dan disain kapal ikan serba guna, mulai dari tahap "lofting" sampai tahap konstruksi.
Keyword: 

Judul: Desain dan konstruksi kapal penangkap ikan  di Sidoarjo (studi kasus salah satu kapal di PPI Juanda)
Abstrak: Sebagian besar kapal perikanan yang beroperasi di Indonesia dibangun secara tradisional, dimana pembangunannya tidak menggunakan perencanaan desain dan konstruksi, serta perhitungan naval architecture. Badan yang berwenang dalam menetapkan hal-hal yang berkaitan dengan pembangunan kapal di Indonesia adalah Biro Klasifikasi Indonesia (BKI). Kapal yang sesuai dengan standar yang ditetapkan oleh BKI akan mendapatkan sertifikasi layak laut, dengan ketentuan dalam pembangunannya diawasi oleh BKI. Sementara itu, kapal perikanan yang dibangun secara tradisional umumnya tidak dibangun di bawah pengawasan BKI, sehingga kapal tersebut tidak disertifikasi layak laut, sebagai contoh adalah kapal perikanan di Pangkalan Pendaratan Ikan (PPI) Juanda Sidoarjo. Sampai saat ini, belum dilakukan penelitian tentang keragaan teknis kapal-kapal tersebut. Dengan demikian, perlu adanya penelitian mengenai desain dan konstruksi kapal untuk menilai kelaik-lautan kapal-kapal tersebut. Penelitian ditujukan untuk mendokumentasikan desain dan konstruksi kapal, menganalisis kesesuaian konstruksi kapal dengan standar BKI dan mendeskripsikan tahapan pembuatan kapal perikanan di PPI Juanda. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kapal di PPI Juanda memiliki bentuk double pointed, dengan bentuk badan kapal round flat bottom pada bagian tengah dan ”V” bottom pada bagian haluan dan buritan. Berdasarkan nilai kisaran yang disampaikan, desain kapal tersebut sudah sesuai dengan jenis alat tangkap yang digunakan (static gear). Selain itu, kesesuaian bagian konstruksi kapal sebagian besar telah memenuhi standar BKI (62,5%). Tahapan utama pembangunan kapal di PPI Juanda, meliputi peletakan lunas, linggi, papan kulit, gading, balok dek, papan dek, dan yang terakhir adalah pengecatan.
Keyword: Design, Ship contruction, Ship building

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: