Judul: Analisis manajemen strategis bisnis ikan hias air tawar di Johanes freshwater fish farm Parung, Bogor
Abstrak: Johanes Freshwater Fish Farm merupakan salah satu perusahaan ikan hias air tawar yang ada di Bogor. Dalam menjalankan usahanya, perusahaan tidak terlepas dari kendala-kendala, baik itu kendala yang berasal dari dalam maupun luar perusahaan. Perusahaan memerlukan strategi yang tepat untuk menghadapi kendala-kendala tersebut dan persaingan dalam bisnis ikan hias. Manajemen strategis membantu perusahaan dalam memformulasikan, mengimplementasikan dan mengevaluasi strategi agar tujuan perusahaan dapat tercapai dengan baik.
Keyword: 

Judul: Analisis formulasi strategi pengembangan bisnis ikan hias koi pada CV Ayunawa Freshwater Fish Farm Bogor, Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Ikan hias merupakan salah satu komoditas andalan dari sektor perikanan yang mampu menghasilkan devisa dan dapat bersaing di pasar Intenasional, baik ikan hias air tawar maupun ikan hias air laut. Ekspor ikan hias, dalam perekonomian Indonesia memiliki peranan yang cukup penting. Kelebihan ikan hias air tawar jika dibandingkan dengan ikan hias air laut adalah selain mudah dibudidayakan juga dapat tetap terjaga kelestariannya, sedangkan ikan hias air laut selain sulit dibudidayakan, apabila terlalu banyak ditangkap akan mempengaruhi kelestariannya di alam atau dapat mengakibatkan over fishing. Hal ini menyebabkan perlunya strategi yang tepat agar dapat meningkatkan atau mengembangkan bisnis perikanan ikan hias air tawar khususnya Koi sebagai salah satu komoditi yang memiliki prospek yang baik. Tujuan dari penelitian ini adalah : (1) mengidentifikasi faktor lingkungan internal dan eksternal perusahaan, (2) merumuskan alternatif strategi yang akan dilaksanakan perusahaan, (3) Menentukan prioritas strategi yang akan diterapkan oleh perusahaan.
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: