Judul: Aspek Reproduksi sebagai Dasar Pengelolaan Populasi Tiram (Crassostrea iredalei Faustino, 1932) di Pabean Ilir, Indramayu.
Abstrak: Tiram (Crassostrea iredalei) merupakan salah satu jenis tiram dari famili Ostreidae yang dimanfaatkan untuk komoditas pangan dan bisnis. Permintaan pasar yang tinggi mengakibatkan populasi tiram menurun, sehingga diperlukan pengelolaan tiram yang tepat ditinjau dari aspek reproduksinya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan aspek reproduksi tiram sebagai dasar perencanaan pengelolaan sumberdaya tiram secara berkelanjutan. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April, Mei dan Agustus 2016 di Pabean Ilir, Indramayu. Jumlah total tiram yang diamati sebanyak 1591 tiram. Rasio kelamin tiram (jantan:betina) sebesar 1:2,6 yang menunjukkan keberadaan tiram tidak seimbang. Pola pertumbuhan tiram adalah alometrik negatif. Berat daging (IBD) dan Indeks Kematangan Gonad (IBD) berbanding terbalik. Pemijahan diduga sepanjang tahun, dengan puncak pemijahan setelah bulan Agustus. Ukuran pertama kali tertangkap (Lc) tiram betina adalah 61,6 mm dan jantan 41,4 mm lebih kecil dibandingkan ukuran pertama kali matang gonadnya (Lm) betina adalah 74,6 mm dan jantan 51,5 mm. Upaya pengelolaan yang dapat dilakukan adalah pelarangan penangkapan pada musim pemijahan dan penentuan ukuran tiram yang diperbolehkan ditangkap.
Keyword: Pabean Ilir, pemijahan, reproduksi, tiram

Judul: Beberapa Aspek Reproduksi Tiram Crassostrea iredalei Di Muara Sungai Ciheru, Desa Mekar Sari, Kecamatan Cigeulis, Kabupaten Pandeglang, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan di muara Sungai Ciheru, bertujuan untuk mempelajari beberapa aspek reproduksi tiram Crassostrea iredalei di muara sungai tersebut dihubungkan dengan keadaan lingkungannya, sehingga dapat memberikan sumbangan dalam usaha pengembangan sumberdaya tiram. Pengambilan sampel tiram dilakukan secara acak sebanyak tujuh kali dalam selang waktu dua minggu pada bulan September sampai dengan bulan Desember 1985. Pengambilan plankton dan pengukuran suhu air dan kadar garam dilakukan sebanyak delapan kali dalam selang waktu satu minggu mulai bulan Oktober sampai dengan bulan Nopember 1985. Tanah dasar perairan diambil dua kali yaitu pada awal penelitian dan akhir penelitian. Sampel tiram tersebut diukur panjang, lebar, dan tebal cangkangnya. Tubuh tiram yang telah dibuka cangkangnya diamati kondisi gonadnya secara makroskospis yang dibandingkan dengan ciri-ciri "eksternal" tingkat kematangan gonad dengan metode Mok (1973) dan Yang (1970), dan secara mikroskospis untuk mengetahui keadaan sel-sel kelamin. Dan juga tubuh tiram ini ditimbang, diukur vo- lume tubuh dan gonad, dan diukur diameter telurnya. Setelah pengamatan kondisi gonad, dilanjutkan dengan pengamatan kondisi gonad, dilanjutkan dengan pengamatan tingkat kematangan gonad dan jenis kelaminnya dari preparat histologis. Preparat histologis gonad tiram dibuat dengan metode "Parafin". Interpretasi gambar histologis gonad ber- dasarkan Rougley (1933), Tranter (1957 b), Galtsoff (1964), Mok (1973), Kastoro (1975), dan Imai (1982)…dst
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: