Judul: Endocrine Disrupting Chemicals (EDC) pada Komunitas Ikan di Sungai Brantas, Surabaya, Jawa Timur.
Abstrak: Sungai Brantas merupakan sungai terpanjang di Jawa Timur dengan panjang 320 km dan luas 12000 km2. Peningkatan jumlah aktivitas penduduk menyebabkan tingginya beban limbah di suatu perairan yang berasal dari kegiatan industri rumah tangga, rumah sakit, dan kegiatan pertanian yang berpengaruh terhadap kualitas airnya. Pencemaran yang terjadi pada biota ikan karena proses bioakumulasi di perairan. Tujuan penelitian ini untuk menentukan tingkat pencemaran EDC yang dapat mempengaruhi keberlanjutan hidup ikan. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli sampai November 2017 dengan dua stasiun yaitu daerah Karah (Stasiun I) dan Gubeng (Stasiun II) di Sungai Brantas Surabaya. Total ikan contoh yang diambil sebanyak 420 ekor. Uji kandungan EDC pada daging ikan menggunakan metode GC-MS. Jenis ikan yang banyak terakumulasi adalah ikan nila. Jenis EDC yang melebihi baku mutu pada tubuh ikan adalah pestisida klorpirifos. Kadar senyawa EDC yang paling tinggi terjadi pada musim kemarau.
Keyword: Bioakumulasi, ikan, toksik, Sungai Brantas

Judul: Kandungan logam berat Hg, Cd dan Pb dalam air dan ikan di perairan Ujung Pangkah, Jawa Timur
Abstrak: Penelitian ini dilakukan pada bulan Desember 2005 di perairan Ujungpangkah, Kecamatan Ujungpangkah, Kabupaten Gresik, Propinsi Jawa Timur. Tujuan penelitian adalah untuk menginformasikan kandungan logam berat Hg, Cd dan Pb yang terakumulasi pada air dan beberapa ikan di perairan Ujungpangkah, Jawa Timur yang dibandingkan dengan Perairan Teluk Jakarta. Analisis untuk mengetahui kandungan logam berat dilakukan dengan menggunakan AAS (Atomic Absorption Spectrophotometer). Hasil analisis kandungan logam berat Hg dalam air di Perairan Ujungpangkah mempunyai nilai yang kecil, yaitu lebih kecil dari 0,001 mg/l, hal ini menunjukkan bahwa konsentrasi logam berat Hg di Perairan Ujungpangkah, Jawa Timur masih di bawah baku mutu. Kandungan logam berat Cd, yaitu lebih kecil dari 0,001 mg/l masih di bawah baku mutu dan Pb 0,017 0,034 mg/l di Perairan Ujungpangkah sudah melebihi standar baku mutu yang ditetapkan. Kandungan logam berat Hg pada daging ikan di Perairan Ujungpangkah, Jawa Timur antara lain pada ikan manyung (Arius thalassinus) sebesar 0,04 mg/kg. kakap hitam (Johnius sp.) dan kuro (Eleutheronema tetradactylum) sebesar 0,03 mg/kg. Hal ini menunjukkan bahwa organisme tersebut positif terdeteksi adanya kandungan logam berat Hg, tetapi masih berada di bawah ambang batas menurut Keputusan Dirjen POM No. 03725/B/SK/VII/89 dan Badan Kesehatan Dunia (WHO). Sementara untuk kandungan logam berat Cd pada ikan manyung (Arius thalassinus) sebesar 24,5 mg/kg, kakap hitam (Johnius sp.) sebesar 19,7 mg/kg dan kuro (Eleutheronema tetradactylum) sebesar 18,9 mg/kg. Kandungan logam berat Pb pada ikan manyung (Arius thalassinus) sebesar 89 mg/kg, kakap hitam (Johnius sp.) sebesar 86,6 mg/kg dan kuro (Eleutheronema tetradactylum) sebesar 87,2 mg/kg. Hal ini berarti daging ikan pada Arius thalassinus, Johnius sp. dan Eleutheronema tetradactylum telah tercemar berat oleh logam berat Cd dan Pb. Berdasarkan batas aman yang ditetapkan Badan Kesehatan Dunia (WHO) dan FAO mengenai batas toleransi pemasukkan logam per minggu (Provisional Tolerable Weekly Intake), dari data hasil penelitian jumlah ikan (Arius thalassinus, Johnius sp. dan Eleutheronema tetradactylum) yang dapat dikonsumsi untuk logam Hg sekitar 73 - 540 ekor untuk ikan ukuran kecil (rata-rata panjang 11,1 - 18 cm), untuk logam Cd sekitar 1 - 2 ekor untuk ikan ukuran kecil dan untuk logam Pb sekitar 1 ekor untuk ikan ukuran kecil. Nilai suhu air masih memenuhi baku mutu air laut untuk biota laut (Kep. Men LH No. 51 Thn 2004), tetapi untuk pH dan DO tidak memenuhi baku mutu dibeberapa lokasi pengambilan sampel (untuk pH stasiun 1, 3 dan 12 dan untuk DO stasiun 1, 2, 3, 4, 5, 7 dan 8).
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: