Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.573
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Research in the Mathematical and Natural Sciences Research Review: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Jurnal Riset Mahasiswa Matematika Jurnal Multidisiplin Sahombu Journal of Mathematics, Computation and Statistics (JMATHCOS)
Armayani Arsal
Negeri Gorontalo University
Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
Development of a Hybrid Model of Diffie–Hellman and Hill Cipher Based on Fuzzy Sets for Strengthening Cryptographic Key Security Armayani Arsal; Muh. Fachrul Latief
Journal of Mathematics, Computations and Statistics Vol. 9 No. 2 (2026): Volume 09 Issue 02 (June 2026)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/Jmathcos12307

Abstract

In this paper, key security has been examined, which is a fundamental factor in cryptographic systems because the quality of the key significantly affects the algorithm's resilience against cryptanalysis attacks. This research aims to develop a hybrid cryptography model of Diffie-Hellman and Hill Cipher based on fuzzy sets. This hybrid model is designed by combining the advantages of Diffie–Hellman in the secure key exchange process with Hill Cipher as a matrix-based encryption algorithm. Fuzzy sets are used as an adaptive mechanism in the key generation and strengthening process to enhance the randomness, complexity, and uncertainty of the key value. The research methods include literature study, hybrid scheme design, fuzzy rule formulation, and implementation of encryption and decryption processes. The result of this research is the formation of a hybrid cryptography model capable of generating keys that are more difficult to predict, thereby strengthening data protection against potential cryptanalysis attacks.
Penerapan Metode Fuzzy Time Series Chen Orde Tinggi Pada Peramalan Nilai Tukar Petani Provinsi Gorontalo Nur Miftah Muhammad; Isran K. Hasan; Armayani Arsal; Emli Rahmi; Laode Nashar
Jurnal Riset Mahasiswa Matematika Vol 5, No 4 (2026): Jurnal Riset Mahasiswa Matematika
Publisher : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/jrmm.v5i4.41337

Abstract

Nilai Tukar Petani (NTP) merupakan salah satu indikator ekonomi yang digunakan untuk menggambarkan tingkat kesejahteraan petani dan kondisi sektor pertanian. Pergerakan nilai NTP yang bersifat fluktuatif memerlukan pendekatan peramalan yang mampu menangkap pola data secara memadai. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Fuzzy Time Series (FTS) Chen orde tinggi untuk meramalkan Nilai Tukar Petani di Provinsi Gorontalo serta mengidentifikasi model orde yang memberikan tingkat kesalahan peramalan yang paling tepat. Data yang digunakan berupa data bulanan NTP Provinsi Gorontalo periode Januari 2020 hingga Oktober 2025 yang terdiri dari 70 observasi dan diperoleh dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik. Data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji menggunakan pendekatan pembagian berdasarkan waktu. Tahapan analisis meliputi penentuan himpunan semesta, pembentukan interval, proses fuzzifikasi, pembentukan Fuzzy Logical Relationship (FLR) dan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG), defuzzifikasi, serta evaluasi kinerja model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil analisis menunjukkan bahwa model FTS Chen orde dua menghasilkan nilai MAPE sebesar 3,3164% pada data uji, yang lebih kecil dibandingkan dengan model orde satu. Sementara itu, model orde tiga tidak dapat digunakan secara optimal karena tidak terbentuk hubungan fuzzy pada beberapa periode data pengujian. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan FTS Chen orde dua dapat memberikan hasil peramalan yang relatif lebih baik pada data NTP yang dianalisis dalam penelitian ini.
Regresi Robust Method Of Moment dan Weighted Least Square dalam Mengatasi Masalah Pencilan dan Heterokedastisitas (Studi Kasus: Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia Tahun 2022) Agnalia Sintasya Putri; Armayani Arsal
Research Review: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Vol. 4 No. 1 (2025): Research Review: Jurnal Ilmiah Multidisiplin (Februari 2025 - Juli 2025)
Publisher : Transbahasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54923/researchreview.v4i1.120

Abstract

Multiple linear regression is a method that investigates the relationship between independent variables and dependent variables. The purpose of this study is to examine data that has outlier and heteroscedasticity problems. The method used in this research is the Robust Method of Moment Weighted Least Square. This study uses data on Open Unemployment Rate (Y), Total Population (X1), Human Development Index (X2), and Labor Force Participation Rate. The results of parameter estimation with the Ordinary Least Square (OLS) method obtained the initial data equation Ŷ= 4.824 - 4.729 + 4.291 + 3.559. The test results on the model can be seen that there is heteroscedasticity and outliers. Robust Method (Method Of Moment) Weighted Least Square analysis obtained a regression equation Ŷ = 0.09023 + 0.15395 + 0.26832 + 0.52220 with R 2 of 0.068 and MSE of 0.63. The test results on the model can be seen that there is no heteroscedasticity and the outlier problem has been reduced. This shows that the Robust (Method Of Moment) Weighted Least Square method is a method that can be used for outlier and heteroscedasticity problems in data.
Perbandingan Metode Biclustering untuk Pengelompokan Wilayah Berdasarkan Faktor Penyebab Kusta di Sulawesi Revo Asiki; Fahrezal Zubedi; Armayani Arsal
Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Vol. 8 No. 3 (2026): August
Publisher : Sekawan Institut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jtim.v8i3.1028

Abstract

Leprosy is one of the health issues that spread due to various social and environmental factors. It is a public health issue whose spread is influenced by various social and environmental factors. The aim of this study is to group districts/cities on the island of Sulawesi based on the factors that influence the spread of leprosy using a biclustering approach. The methods used were Cheng & Church (CC) and Iterative Signature Algorithm (ISA), which can cluster data simultaneously on the dimensions of area and variables. The data used are secondary data from 2024 covering eight variables and a number of districts/cities as the units of observation. The analysis stages included pre-processing, missing value handling using mean imputation, data standardisation, and application of the two biclustering methods. The performance was evaluated using Mean Squared Residue (MSR), the Liu & Wang index, and variance. The results of the study show that the CC method produces an average MSR value of 0.006015, which is lower than the ISA method's value of 0.015006. The average Liu & Wang index value for the CC method was 0.2905, lower than the ISA method's value of 0.7356. Furthermore, the average variance in the CC method was 0.07737, which was lower than the ISA method at 2.7859. Based on these three evaluation criteria, the Cheng & Church method is more effective in grouping regions based on factors influencing the spread of leprosy in Sulawesi.
Determinan dan Invers Matriks Toeplitz Bentuk Khusus Ordo n×n Berpangkat Bilangan Bulat Positif Menggunakan Ekspansi Kofaktor Verawaty Moha; Nurwan Nurwan; Armayani Arsal
Jurnal Riset Mahasiswa Matematika Vol 5, No 5 (2026): Jurnal Riset Mahasiswa Matematika
Publisher : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/jrmm.v5i5.43654

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan bentuk umum perpangkatan, determinan, dan invers matriks Toeplitz bentuk khusus berordo n×n berpangkat bilangan bulat positif menggunakan metode ekspansi kofaktor. Metode penelitian dilakukan secara analitik melalui studi literatur, dimulai dengan mengamati pola elemen hasil perpangkatan matriks berordo kecil, merumuskan bentuk umum, dan membuktikannya menggunakan metode induksi matematika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa elemen-elemen diagonal atas matriks hasil perpangkatan membentuk pola koefisien binomial. Berdasarkan metode ekspansi kofaktor dan matriks adjoin, diperoleh formula umum determinan matriks Toeplitz khusus tersebut, yaitu \(\det(T_n^m) = a^{nm}\), serta formula umum invers yang dinyatakan secara eksplisit berdasarkan elemen-elemen matriksnya. Formula ini dapat digunakan untuk menyederhanakan perhitungan determinan dan invers matriks Toeplitz berpola khusus berordo besar tanpa memerlukan prosedur komputasi yang panjang.
Analisis Kinerja Model Random Forest dan Logistic Regression untuk Memprediksi Pengaruh Lingkungan terhadap Zona Nilai Tanah (ZNT) di Kota Gorontalo Irnawati Dau; Isran K. Hasan; Armayani Arsal
Jurnal Riset Mahasiswa Matematika Vol 5, No 5 (2026): Jurnal Riset Mahasiswa Matematika
Publisher : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/jrmm.v5i5.43715

Abstract

Zona Nilai Tanah (ZNT) merupakan indikator penting dalam menentukan nilai ekonomi suatu wilayah yang dipengaruhi oleh berbagai faktor lingkungan dan spasial. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja model Regresi Logistik Ordinal dan Random Forest dalam mengklasifikasikan ZNT berdasarkan variabel lingkungan di Kota Gorontalo. Data yang digunakan merupakan data sekunder berbasis spasial yang berasal dari Peta ZNT tahun 2023 dan 2024 dengan total 560 sampel. Variabel prediktor meliputi topografi, jarak terhadap sumber daya alam, jarak terhadap ruang terbuka hijau, jarak terhadap fasilitas umum, jarak terhadap kawasan pencemar, dan penggunaan lahan, sedangkan variabel respon berupa klasifikasi ZNT ke dalam kategori rendah, sedang, dan tinggi. Tahapan analisis meliputi pra-pemrosesan data, transformasi variabel, pembagian data latih dan data uji dengan proporsi 80:20, serta pemodelan menggunakan Regresi Logistik Ordinal dan Random Forest. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model menghasilkan kinerja klasifikasi yang setara dengan nilai accuracy sebesar 96,43\%, precision sebesar 96,52\%, recall sebesar 96,43\%, dan F1-score sebesar 96,43\%. Pada model Regresi Logistik Ordinal, variabel jarak terhadap fasilitas umum merupakan variabel yang signifikan terhadap klasifikasi ZNT, sedangkan pada model Random Forest variabel jarak terhadap fasilitas umum dan penggunaan lahan menunjukkan kontribusi prediktif yang relatif lebih tinggi dibandingkan variabel lainnya.
KOMBINASI ALGORITMA KRIPTOGRAFI RC6 DAN STEGANOGRAFI LSB UNTUK PENGAMANAN PESAN TEKS Ferawati Kai; Agusyarif Rezka Nuha; Asriadi Asriadi; Hasan S. Panigoro; Nisky Imansyah Yahya; Armayani Arsal
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 02 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The rapid advancement of technology has led to various types of technological crimes. One solution to secure messages is by using cryptographic and steganographic techniques. This research combined the Rivest Code 6 (RC6) cryptographic algorithm and the Least Significant Bit (LSB) steganographic algorithm to enhance message security. The study analyzed changes in an image embedded with a message and sent through applications such a WhatsApp, Telegram, and E-mail. The final result show that the image embedded with the message does not undergo significant changes. However, stego images sent directly via WhatsApp and Telegram experience size alterations, which cause the embedded messages to become corrupted. Meanwhile, stego images sent as documents retain their size, allowing the message to remain intact. Additionally, stego images sent via E-mail, either as attachments or directly, do not experience size changes, and the embedded messages can be fully retrieved.
Calculation of Annual Premiums and Premium Reserves for Endowment Joint Life Insurance Based on Stochastic Interest Rates Using the Monte Carlo Method Bela Cintiya Samwan; Agusyarif Rezka Nuha; Armayani Arsal; Emli Rahmi; La Ode Nashar
Jurnal Multidisiplin Sahombu Vol. 6 No. 01 (2026): Jurnal Multidisiplin Sahombu, January 2026
Publisher : Sean Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This study examines the determination of annual premiums and premium reserves for an endowment joint life insurance product by incorporating interest rate uncertainty through the Cox-Ingersoll-Ross (CIR) stochastic model and Monte Carlo simulation. The Indonesian Mortality Table 2023 is used to compute joint survival probabilities for the three insured individuals, while the CIR parameters are estimated from historical interest rate data for the period 2020-2024. The present value of benefits and annuities is calculated along each simulated path, enabling the premium and premium reserves to be evaluated prospectively based on fluctuating interest rate dynamics. The results show that the magnitude of premiums and reserves is influenced by the initial ages of the insured, the mortality structure, the sum assured, and the variability of the simulated interest rates. At the beginning of the contract, all scenarios produce negative reserves because accumulated premiums are still insufficient to cover the expected present value of benefits. However, the reserves increase steadily over time and turn positive toward the end of the insurance term. These findings indicate that the Monte Carlo approach based on the CIR model provides a more adaptive and realistic representation of premium and reserve behavior compared with deterministic methods, thereby supporting more accurate financial risk assessment for insurance companies.
Penjadwalan Mata Pelajaran Menggunakan Metode Integer Linear Programming di SMA Negeri 1 Tilango Fitria Djafar; Muhammad Rifai Katili; Salmun K Nasib; Nurwan Nurwan; Djihad Wungguli; Armayani Arsal
Research in the Mathematical and Natural Sciences Vol. 4 No. 1 (2025): November 2024-April 2025
Publisher : Scimadly Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55657/rmns.v4i1.200

Abstract

Penjadwalan mata pelajaran secara optimal sangat penting untuk memastikan kelancaran kegiatan belajar dan mengajar. Di SMA Negeri 1 Tilango, penjadwalan yang dilakukan secara manual oleh pihak kurikulum cenderung memakan waktu yang cukup lama, sehingga sering terjadi bentrok antar mata pelajaran pada waktu yang bersamaan. Proses penjadwalan manual ini cukup sulit karena harus memenuhi semua aturan dan kebijakan sekolah yang berlaku. Untuk mengatasi tantangan tersebut, digunakan metode integer linear programming (ILP) yang dapat membantu menyusun jadwal mata pelajaran secara lebih efisien dan terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan jadwal mata pelajaran yang ideal dengan meminimalkan total bobot pelajaran, hari, dan waktu menggunakan metode ILP. Penyusunan jadwal diselesaikan dengan bantuan software Lingo 18.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jadwal yang dihasilkan dengan metode ILP lebih optimal dibandingkan dengan penjadwalan manual, karena mampu memenuhi semua batasan dan kendala yang telah ditentukan oleh sekolah..
Pemilihan Metode Optimal Untuk Prediksi Angka Kemiskinan Di Provinsi Gorontalo: Perbandingan Double Exponential Smoothing dan Bayesian Structural Time Series Meitasya wolah; Salmun K. Nasib; Armayani Arsal; Isran K. Hasan; Asriadi; Siti Nurmardia Abdussamad
Research in the Mathematical and Natural Sciences Vol. 4 No. 1 (2025): November 2024-April 2025
Publisher : Scimadly Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55657/rmns.v4i1.202

Abstract

Kajian ini mengevaluasi angka kemiskinan di Indonesia yang masih tinggi dengan fokus pada Provinsi Gorontalo yang menjadi urutan kelima sebagai provinsi termiskin di Indoneisa. Meskipun angka kemiskinan ekstrem nasional menurun menjadi 1,12% pada Maret 2023, Gorontalo mencatat masih 183,71 ribu penduduk miskin dengan garis kemiskinan per kapita sebesar Rp 442.194. Tujuan penelitian ini untuk membandingkan dua teknik peramalan, yaitu Bayesian Structural Time Series (BSTS) dan Double Exponential Smoothing (DES) untuk menilai efektivitas masing-masing metode dalam memprediksi angka kemiskinan di Provinsi Gorontalo. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Double Exponential Smoothing (DES) memiliki Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 6,6%, lebih rendah dibandingkan MAPE Bayesian Structural Time Series (BSTS) yang mencapai 7,39%. MAPE yang lebih rendah pada Double Exponential Smoothing (DES) menunjukkan kemampuannya yang lebih baik dalam mengidentifikasi pola data dan menghasilkan perkiraan yang lebih akurat. Meskipun BSTS mampu menangkap komponen musiman dan Trend dengan teknik probabilistik yang canggih, hasil ini menegaskan bahwa Double Exponential Smoothing (DES) adalah metode yang lebih efektif untuk memprediksi angka kemiskinan di Provinsi Gorontalo.
Co-Authors Agnalia Sintasya Putri Agusyarif Rezka Nuha Asriadi Asriadi Asriadi Bela Cintiya Samwan Djihad Wungguli FAHREZAL ZUBEDI Ferawati Kai Fitria Djafar Hasan S. Panigoro Irnawati Dau Isran K Hasan Isran K. Hasan Isran K. Hasan La Ode Nashar La Ode Nashar Latief, Muh Fachrul Meitasya wolah Muhammad Rifai Katili Nisky Imansyah Yahya Nur Miftah Muhammad Nurwan Rahmi, Emli Revo Asiki Salmun K. Nasib Siti Nurmardia Abdussamad Verawaty Moha