Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.661
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika (MIMS) Indonesian Journal of Cultural and Community Development Journal of Mathematics Education and Science Real Coster Journal of Research Applications in Community Services Basis : Jurnal Ilmiah Matematika Eksponensial (Journal of Environmental Sustainability Management) Jurnal Geosaintek
Wasono, Wasono
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : Basis : Jurnal Ilmiah Matematika

 1 
Prediksi Transaksi Penjualan Frozen Food di Pergudangan UD. Putra Santoso dengan Penerapan Metode Least Square Safiah, Safiah; Wasono, Wasono; Wigantono, Sri
Basis : Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 4 No. 1 (2025): BASIS: Jurnal Ilmiah Matematika
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/basis.v4i1.1453

Abstract

Prediksi adalah suatu proses untuk memperkirakan sesuatu yang akan terjadi di masa mendatang berdasarkan informasi masa lampau. Metode yang dapat digunakan untuk memprediksi salah satunya yaitu metode Least Square. Metode Least Square adalah salah satu metode deret waktu atau time series yang membutuhkan data masa lalu untuk melakukan prediksi pada masa mendatang sehingga dapat ditentukan hasilnya. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penjualan produk frozen food pada masa mendatang menggunakan metode Least Square. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah jumlah penjualan dari 5 data supplier terbesar di UD. Putra Santoso. Hasil penelitian menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menentukan nilai akurasi yaitu pada 4 data supplier diperoleh nilai akurasi 26,56% - 30,12% yang artinya kemampuan prediksi layak dan pada 1 data supplier diperoleh nilai akurasi 18,83% artinya kemampuan prediksi baik.
Aplikasi Pewarnaan Graf untuk Optimalisasi Distribusi Beras di Badan Usaha Logistik (BULOG ) Kota Samarinda Nuryatma, Nuryatma; Wasono, Wasono; Amijaya, Fidia Deny Tisna
Basis : Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 3 No. 1 (2024): BASIS: Jurnal Ilmiah Matematika
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/basis.v3i1.1135

Abstract

Pendistribusian barang atau jasa merupakan salah satu bagian terpenting bagi setiap instansi pemerintahan maupun perusahaan swasta. Proses pendistribusian dapat mengalami permasalahan transportasi. Salah satu permasalahan transportasi yang terjadi dalam proses pendistribusian dialami oleh Perusahaan Umum Badan Usaha Logistik (Perum BULOG) dalam melakukan distribusi bantuan sosial berupa Beras BST-BB PPKM tahun 2021 di Kota Samarinda. Permasalahan transportasi tersebut dapat diselesaikan dengan teori graf yaitu pewarnaan graf menggunakan algoritma Welch-Powell, metode transportasi yaitu metode North West Corner (NWC) dan metode Stepping Stone (SS). Tujuan Penelitian adalah untuk mendapatkan solusi optimal dalam pendistribusian beras BST BB-PPKM 2021 di kota Samarinda. Data yang digunakan adalah pendistribusian beras BST berupa biaya distribusi, jarak dan beban Bahan Bakar Minyak (BBM) pada tiap wilayah distribusi, persediaan beras BST pada tiap gudang, dan penerima manfaat beras tersebut di 10 kecamatan Kota Samarinda. Hasil analisis penelitian, diperoleh pewarnaan graf menggunakan metode transportasi menjadi solusi optimal dalam pendistribusian beras BST dengan membandingkan perhitungan data awal distribusi, data sebelum dan sesudah pewarnaan graf. Pembagian wilayah distribusi setelah pewarnaan graf menjadi empat wilayah dengan jadwal pengiriman menjadi empat hari. Biaya distribusi beradasarkan data pendistribusian awal sebesar Rp1.238.687,6, sebelum (solusi awal sebesar Rp1.238.687,6 dan solusi optimal Rp1.233.058,6) dan sesudah pewarnaan graf (solusi awal sebesar Rp1.223.715,6 dan solusi optimal Rp1.219.578).
Optimalisasi Biaya Transportasi Pendistribusian Produk Frozen Food Menggunakan Metode Vogel’s Approximation dan Metode Stepping Stone (Studi Kasus : PT. Ciomas Adisatwa Balikpapan) Anitasari, Zindy; Wasono, Wasono; Amijaya, Fidia Deny Tisna
Basis : Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 3 No. 1 (2024): BASIS: Jurnal Ilmiah Matematika
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/basis.v3i1.1193

Abstract

Distribusi bagi setiap perusahaan merupakan suatu kegiatan penting karena terdapat aspek-aspek transaksi pemasaran seperti pembelian dan penjualan suatu barang atau produk. Kegiatan distribusi dapat mengalami suatu permasalahan dalam transportasi, yaitu pada jalur rute pengiriman barang ke tempat tujuan yang dapat mempengaruhi biaya pendistribusian. Salah satu permasalahan transportasi dalam proses pendistribusian terjadi pada perusahaan PT. Ciomas Adisatwa Balikpapan dalam menentukan jalur dan memperoleh biaya pengangkutan yang tidak optimal. Tujuan dari penelitian ini yaitu mendapatkan solusi optimal pendistribusian produk PT. Ciomas Adisatwa sehingga dapat memperoleh keuntungan yang maksimal dan meminimumkan biaya pengangkutan. Penyelesaian masalah transportasi pada penelitian menggunakan metode North West Corner (NWC), metode Least Cost, dan metode Vogel’s Approximation (VAM) sebagai solusi layak awal dan menggunakan metode Stepping Stone sebagai uji optimalitasnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data jumlah kapasitas di tempat sumber, jumlah permintaan dari tempat tujuan, dan data biaya distribusi dari sumber ke tempat tujuan. Berdasarkan hasil analisis dari solusi layak awal, metode NWC menghasilkan biaya sebesar Rp 9.211.000,00, metode Least Cost menghasilkan biaya sebesar Rp 10.436.400,00 dan metode VAM menghasilkan biaya sebesar Rp 6.249.000,00. Uji optimalitas dilanjutkan menggunakan kombinasi metode VAM dan Stepping Stone yang menghasilkan nilai biaya pembayaran yang lebih rendah yaitu sebesar Rp 6.098.200,00. Dibandingkan dengan metode VAM, uji optimalitas menggunakan metode Stepping Stone dapat menghemat biaya distribusi sebesar Rp 150.800,00.
Analisis Teori Antrean Berstruktur Multiple Channel Single Phase (MCSP) dengan Disiplin Antrean First Come First Served (FCFS) pada Sistem Pelayanan Kasir di Pramuka Mart Kota Samarinda Mujiyarti, Anis; Wasono, Wasono; Wigantono, Sri
Basis : Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 3 No. 1 (2024): BASIS: Jurnal Ilmiah Matematika
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/basis.v3i1.1213

Abstract

Antrean digunakan untuk meminimalkan banyaknya pelanggan menunggu dan jumlah fasilitas layanan yang digunakan. Masalah antrean dalam penelitian ini adalah rata - rata kedatangan pelanggan, rata - rata waktu pelayanan, dan jumlah kasir yang kurang optimal pada sistem pelayanan kasir di Pramuka Mart. Pada kondisi waktu tertentu, Pramuka Mart memiliki jumlah pelanggan yang ramai sehingga menyebabkan terjadinya antrean. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rata - rata kedatangan pelanggan, waktu rata - rata pelayanan, dan pengoptimalan jumlah kasir yang memiliki bentuk struktur antrean Multiple Channel Single Phase dengan model antrean \[M/M/2\]. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah kedatangan dan waktu pelayanan pelanggan yang melakukan pembayaran pada sistem pelayanan kasir di Pramuka Mart. Pengambilan data dilakukan selama \[14\] hari mulai pukul 08.00-15.00 WITA. Hasil analisis kondisi steady state menunjukkan rata - rata kedatangan pada kondisi sepi adalah \[45\] orang, kondisi normal adalah \[64\] orang, dan kondisi ramai adalah \[84\] orang. Analisis kondisi Steady State yang dilakukan memperoleh hasil waktu rata - rata pelayanan pelanggan adalah \[68\] orang per jam. Hasil analisis diperoleh bahwa jumlah kasir optimal yang digunakan pada kondisi sepi adalah \[2\] kasir, kondisi normal adalah \[2\] kasir, dan kondisi ramai adalah \[3\] kasir.
Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes pada Klasifikasi Penyakit Tekanan Darah Tinggi (Studi Kasus: Klinik Polresta Samarinda) Pridiptama, Raka Putra; Wasono, Wasono; Amijaya, Fidia Deny Tisna
Basis : Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 3 No. 1 (2024): BASIS: Jurnal Ilmiah Matematika
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/basis.v3i1.1264

Abstract

Klasifikasi adalah suatu proses untuk menemukan sifat-sifat yang sama dalam suatu himpunan data untuk diklasifikasikan ke dalam kelas-kelas yang berbeda. Algoritma metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah support vector machine (SVM) dan naïve Bayes. Algoritma SVM adalah supervised learning yang bekerja dengan mencari hyperplane atau fungsi pemisah terbaik untuk memisahkan kelas, sedangkan naïve Bayes adalah supervised learning yang didasarkan pada asumsi kemandirian (naif) antar prediktor yang dikenal dengan teorema Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model dan keakuratan algoritma SVM dan naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi terhadap status hipertensi dari rekam medis pasien di Klinik Polresta Samarinda tahun 2022. Berdasarkan analisis akurasi pada algoritma SVM sebesar 96,67% dengan tepat mengklasifikasikan 29 dari 30 data sedangkan pada algoritma naïve Bayes sebesar 93,33% dengan tepat mengklasifikasikan 28 dari 30 data. Hasil perbandingan pengukuran akurasi dari kedua algoritma tersebut menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma naïve Bayes.
Co-Authors A'yun, Qonita Qurrota Adawiyah, Rabbiatul Aminah, Esse Anitasari, Zindy Asmaidi Asmaidi Auliya Rahman A’yun, Qonita Qurrota Cahyadi, Aldy Fradana Mahaputra Cahyono, Rico Dwi Dala, Maria Alensia Deltin Damayanti, Dwi Kartika Dewi Apriani Fr Dimas Raditya Elvita, Melati Fajriati, Nur Ainun Fauzi, Andri Azmul Fazriwanandi, Achmad Fidia Deny Tisna Amijaya Hendra Sukmana Hermawan, Qori Fajar Ika Purnamasari Kagu, Rosnita Temba Kho, Yuvindro Khotimah, Sayyidah Husnul Manggiri, Itsar Mangngiri, Itsar Moh. Nurul Huda, Moh. Nurul Muhammad Riza Mujiyarti, Anis Mulyadi, Taqriri Kamal Munfaati, Rafika Husnia Nanda Khoirunisa, Nanda Nohe, Darnah Andi Nuryatma, Nuryatma Pridiptama, Raka Putra Putri, Annisa Amalia Putri, Desi Febriani Raming, Indriasri Ridhawati, Ridhawati Rito Goejantoro, Rito Safiah, Safiah Sahputra, Dimas Raditya Said Said, Said Sam, Faza Syahrudin Sandariria, Hardina Sanjaya, Yudhy Saputri, Marisa Nanda Siahaan, Renson Sifriyani, Sifriyani Suciati, Rara Suyanto Suyanto Suyitno Suyitno Syafitri, Febriana Syaripuddin Syaripuddin Tulzahrah, Shanaz Tumilaar, Rinancy Wigantono, Sri Wulandari Wulandari Zetsaona Sihotang