Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

Fungsi Transposisi Modulo dan Penerapannya Pada Pencarian Susunan Tangga Nada dan Tingkatan Akor Wajongkere, Yuanita; Titaley, Jullia; Langi, Yohanes A.R.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 8, No 1 (2019): Maret 2019
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (619.572 KB) | DOI: 10.35799/dc.8.1.2019.22789

Abstract

Dalam musik, transposisi bertujuan untuk menaik-turunkan nada, nada dasar, dan akor pada sebuah lagu. Penelitian ini bertujuan untuk mencari susunan tangga nada mayor dan minor juga tingkatan akor minor menggunakan fungsi transposisi modulo 12. Data yang digunakan adalah data tentang tangga nada mayor, minor asli, harmonis dan melodis, serta tingkatan akor minor. Setelah ke 12 nada dasar diubah ke bentuk integer model of pitch, dengan memanfaatkan fungsi transposisi , ditemukan keseluruhan susunan tangga nada dimulai dari tangga nada mayor pada nada dasar C#, D, D#, E, F, F#, G, G#, A, A#, dan B. Demikian juga, ditemukan keseluruhan susunan nada pada tangga nada minor asli, harmonis dan melodis untuk setiap nada dasar A#, B, C, C#, D, D#, E, F, F#, G, dan G#. Menggunakan fungsi transposisi yang sama, untuk x himpunan  akor minor natural, harmonis dan melodis, ditemukan tingkatan akor minor lainnya mulai dari tingkatan akor minor asli/natural baik dari tingkatan ke I sampai tingkatan ke VII pada setiap akor dasar A#m, Bm, Cm, C#m, Dm, D#m, Em, Fm, F#m, Gm, dan G#m. Demikian juga untuk tingkatan akor harmonis dan melodis didapat keseluruhan tingkatan akor mulai dari akor dasar A#mM7, BmM7, CmM7, C#mM7, DmM7, D#Mm7, EmM7, FmM7, F#mM7, GmM7, dan G#mM7. Hal ini penting agar lebih memudahkan seorang pemusik dalam memainkan melodi dan akor-akor penyusun sebuah lagu, bila nada dasarnya berpindah menjadi lebih tinggi atau rendah. Begitu juga sang penyanyi akan lebih mudah untuk menentukan nada dasar yang cocok pada sebuah lagu yang akan dinyanyikan sesuai dengan keinginan penyanyi.
Penentuan Model Persamaan Regresi Alometrik Terbaik Untuk Menduga Biomassa Pohon Cempaka (Elmerrillia ovalis) Di Kecamatan Tareran Kabupaten Minahasa Selatan Tato'Appi', Wandy; Mananohas, Mans L.; Langi, Yohanes A.R.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 8, No 1 (2019): Maret 2019
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (402.008 KB) | DOI: 10.35799/dc.8.1.2019.24755

Abstract

A B S T R A K Hubungan alometrik merupakan hubungan antara suatu variabel terikat yang diduga oleh satu atau lebih variabel bebas, yang dalam hal ini diwakili oleh karakteristik yang berbeda dalam pohon. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan persamaan regresi alometrik terbaik penduga biomassa batang dan biomassa total pohon cempaka serta menentukan besarnya potensi biomassa batang dan total pohon cempaka pada luas 1 ha. Sebanyak 20 pohon contoh dengan diameter 15-30 cm yang digunakan untuk menyusun persamaan regresi alometrik biomassa batang dan total pohon cempaka. Persamaan regresi alometrik terbaik penduga biomassa batang dan total pohon cempaka hanya terdiri dari satu variabel bebas yaitu variabel diameter setinggi dada (Dbh). Adapun persamaan alometriknya yaitu untuk biomassa batang : Log Bbtg = 1.5371 + 0.721 LogDbh dan biomassa total : LogBtot = -7.08 + 2.391LnDbh + 56.17(1/Dbh). Besarnya potensi biomassa batang dan total pohon cempaka pada luas 1 ha dengan Dbh 18-32 cm sebesar 218224.472 kg dan 486757.831 kg. 
Analisis Rantai Markov Terhadap Pola Perpindahan Konsumen Pasar Swalayan di Kota Manado dengan Penilaian Pasar Swalayan menggunakan Metode Simple Additive Weight (SAW) Suratinoyo, Riri A.; Pongoh, Fernando D.; Langi, Yohanes A.R.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 8, No 2 (2019): September 2019
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (304.604 KB) | DOI: 10.35799/dc.8.2.2019.23920

Abstract

Perpindahan konsumen pasar swalayan sangat berpengaruh di dunia industri. Konsumen memiliki peran penting bagi industri tersebut, sehingga sangat penting untuk mengetahui pola perpindahan konsumen, mengacu pada beberapa penelitian sebelumnya, untuk mengetahui pola perpindahan konsumen harus menggunakan Analisis Rantai Markov. Rantai Markov sendiri memiliki sifat bahwa kejadian di masa lalu tidak mempengaruhi kejadian di masa yang akan datang apabila kejadian saat ini diketahui. Setelah mengetahui pola perpindahan konsumen, langkah selanjutnya adalah melakukan penilaian pasar swalayan menggunakan metode Simple Additive Weight yang lebih dikenal dengan metode penjumlahan terbobot. Kedua metode ini sangat baik dalam penelitian ini, dengan  menggunakan analisis Rantai Markov didapati bahwa Golden merupakan pasar swalayan paling diminati oleh konsumen karena memiliki paling banyak konsumen yang berbelanja dalam kurun waktu lama. Sedangkan menggunakan metode Simple Additive Weight didapati bahwa Freshmart merupakan pasar swalayan terbaik karena memenuhi 6 kriteria yang telah di tentukan yakni Harga, Kelengkapan Kebutuhan, Promosi, Lokasi, Kenyamanan Tempat dan Pelayanan Karyawan.
Analisis Portofolio Saham Model Mean – Variance Markowitz Menggunakan Metode Lagrange Negara, I Nyoman Wijaya; Langi, Yohanes A.R.; Manurung, Tohap
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 2 (2020): September 2020
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (504.384 KB) | DOI: 10.35799/dc.9.2.2020.29656

Abstract

Investor yang berinvestasi dalam bentuk portofolio perlu melakukan analisis terhadap tingkat keuntungan dan risiko yang berhubungan searah, yang artinya besar keuntungan akan sesuai dengan besar risikonya. Pada penelitian ini digunakan model mean – variance Markowitz yang kemudian dioptimasi menggunakan metode Lagrange. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui saham – saham apa saja yang layak dimasukkan kedalam portofolio dengan menentukan proporsi bobot masing – masing saham sehingga menjadi portofolio optimal. Penelitian ini menggunakan data closing price harian selama 1 tahun pada saham – saham yang terdaftar pada periode listing IDX30 Agustus 2018 dan Februari 2019. Dari hasil penelitian ini, diperoleh 18 saham yang layak dimasukkan kedalam portofolio yang sebelumnya berjumlah 28 saham. Portofolio yang terbentuk ada 2, portofolio yang pertama dengan expected return 0,002% diperoleh risiko sebesar 0,0095% dengan proporsi bobot tertinggi yaitu saham BBCA sebesar 0,4654% dan portofolio kedua dengan expected return 0,003% diperoleh risiko sebesar 0,0136% dengan proporsi bobot tertinggi yaitu saham BBCA sebesar 0,5663%.
Model Optimasi Produksi Air Bersih PDAM Kabupaten Bolaang Mongondow Timur Menggunakan Metode Preemptive Goal Programming Kawulusan, Lita Silpianingsih; Rindengan, Altien J.; Langi, Yohanes A.R.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 2 (2020): September 2020
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (401.309 KB) | DOI: 10.35799/dc.9.2.2020.29187

Abstract

Air merupakan salah satu kebutuhan pokok makhluk hidup. Seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk maka kebutuhan akan air bersih juga semakin bertambah, oleh sebab itu pemerintah mengelola sebuah perusahaan yaitu Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM). Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menentukan hasil optimasi produksi air bersih dengan menggunakan metode preemptive goal programming pada PDAM Kabupaten Bolaang Mongondow Timur. Dengan menggunakan metode ini diperoleh jumlah produksi air bersih unit Modayag yaitu sebesar 16824,07  dan unit Kotabunan sebesar 7624,92  dengan jumlah pendapatan yang diperoleh unit Modayag sebesar Rp.120.291.468 dan unit Kotabunan sebesar Rp.55.192.006. Selain itu, tujuan memproduksi air bersih yang tidak melebihi kapasitas produksi dapat tercapai dimana unit Modayag tersisa sebesar 12983,93  dan unit kotabunan tersisa 5335,08  dari kapasitas produksi yang ditetapkan. Adapun fungsi tujuan memenuhi tingkat permintaan air bersih berdasarkan jenis pelanggan dapat terpenuhi dan tujuan untuk memproduksi air bersih yang melebihi produksi minimal air bersih terdapat satu variabel keputusan yaitu variabel keputusan jumlah produksi air bersih jenis pelanggan rumah sakit pemerintah unit Modayag yang memiliki nilai solusi optimal kurang dari produksi minimal air bersih, selain itu nilai variabel keputusan lainnya telah melebihi produksi minimal air bersih yang telah ditetapkan. 
Analisis Korepondensi Terhadap Karakteristik Kinerja Dosen Berdasarkan Faktor Penentu Mutu Pelayanan Di Jurusan Matematika Fmipa Universitas Sam Ratulangi Liputo, Djaka; Hatidja, Djoni; Langi, Yohanes A.R.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 3, No 1 (2014): Maret, 2014
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (387.523 KB) | DOI: 10.35799/dc.3.1.2014.3808

Abstract

Abstract Research has been conducted to determine the performance characteristics of lecturers based on determinants of service quality in the Department of Mathematics FMIPA of Sam Ratulangi University by using the correspondence analysis. The data used are primary data obtained through the distribution of questionnaires to students of academic year 2012/2013 that are 28 courses and 357 respondence. Based on the results of correspondence analysis found that five factors determining the lecturer and the service has a significant relationship. There is a relationship between the lecture and five factor determinants of service that can be seen through the results of the correspondence analysis plot. Diversity is explained by the plot of 90.71%. Objects or lecturer adjacent to one variable (reliability) is a Lecturer 4, Lecturer 8, Lecturer 11 and Lecturer 14. Objects that are adjacent to the two variables (responsiveness) is Lecturer 7, Lecturer 9, Lecturer 12, Lecturer 15 and Lecturer 17. Objects adjacent to the three variables (collateral) is Lecture 2, Lecture 6, Lecture 8, Lecturer 16 and Lecturer 21. Furthermore, Lecture 1, Lecture 3, Lecture 5, Lecture 6, Lecture 15, Lecture 18, and Lecturer 20 are approaching four variables (empathy). Lecturer 3, Lecturer 5, Lecturer 9, Lecturer 12, Lecturer 15, Lecturer 17 and Lecturer 18 are objects that are close to five variables (direct evidence). This shows the closeness between the lecture and five factor determinants of service. . Keywords : Correspondence Analysis, Lecturer, Student, Service Abstrak Telah dilakukan penelitian untuk mengetahui karakteristik kinerja dosen berdasarkan faktor penentu mutu pelayanan di Jurusan  FMIPA UNSRAT dengan menggunakan Analisis Korespondensi. Data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh melalui pembagian kuesioner kepada mahasiswa tahun ajaran 2012/2013 yakni sebanyak 28 mata kuliah dan 357 jumlah responden. Berdasarkan hasil analisis korespondensi diperoleh bahwa dosen dan lima faktor penentuan pelayanan memiliki hubungan yang signifikan. Terdapat hubungan antara dosen dan lima faktor penentu pelayanan yang dapat dilihat melalui hasil plot analisis korespondensi. Keragaman yang diterangkan oleh plotnya sebesar 90,71%. Objek-objek atau dosen yang berdekatan pada variabel satu (kehandalan) adalah Dosen 4, Dosen 8, Dosen 11, dan Dosen 14. Objek- objek yang berdekatan dengan variabel dua (daya tanggap) adalah Dosen 7, Dosen 9, Dosen 12, Dosen 15, dan Dosen 17. Objek-objek yang berdekatan dengan variabel tiga (jaminan)  adalah Dosen 2, Dosen 6, Dosen 8, Dosen 16 dan Dosen 21. Selanjutnya, Dosen 1, Dosen 3, Dosen 5, Dosen 6, Dosen 15, Dosen 18, dan Dosen 20 mendekati variabel empat (empati). Dosen 3, Dosen 5, Dosen 9, Dosen 12, Dosen 15, Dosen 17, dan Dosen 18 adalah objek-objek yang mendekati variabel lima (bukti langsung). Hal ini menunjukan adanya kedekatan antara dosen dan lima faktor penentu pelayanan.   Kata kunci: Analis Korespondensi, Dosen, Mahasiswa, Pelayanan
PERSEPSI KONSUMEN TERHADAP PRODUK SEPATU OLAHRAGA DI SPORT STATION MEGAMALL DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS MULTIDIMENSIONAL SCALING Triana J Masuku; Marline S Paendong; Yohanes A.R. Langi
JURNAL ILMIAH SAINS Volume 14 Nomor 2, Oktober 2014
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (325.179 KB) | DOI: 10.35799/jis.14.2.2014.5929

Abstract

ABSTRAK Analisis Multidimensional Scaling (MDS) adalah salah satu analisis multivariat yang berhubungan dengan penempatan beberapa objek pada suatu peta multidimensional yang ditentukan berdasarkan kemiripan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan persepsi konsumen terhadap produk sepatu olahraga dan mengetahui kemiripan antara sepatu olahraga di Sport Station Megamall. Objek penelitiannya adalah sepatu olahraga Converse, Adidas, Diadora, Nike, Puma, Reebok dan New Balance. Dengan menggunakan Quota Sampling, jumlah responden yang dicari untuk masing-masing sepatu olahraga adalah 20 responden sehingga total respondennya adalah 140 orang. Hasilnya menunjukkan bahwa pada peta MDS sepatu olahraga Adidas dan Nike memiliki jarak yang saling berdekatan sehingga dikatakan keduanya mirip dibandingkan dengan sepatu olahraga lainnya. Keduanya mirip untuk atribut bahan dan model sepatu. Kata kunci: Analisis Multidimensional Scaling, Sepatu Olahraga   PERCEPTION OF THE CONSUMERS ABOUT SPORT SHOES PRODUCTS IN SPORT STATION OF MEGAMALL WITH USING ANALYSIS OF MULTIDIMENSIONAL SCALING   ABSTRACT Analysis of Multidimensional Scaling (MDS) is one of the multivariate analysis that related to placement some objects in a multidimensional map based on similarity. The purpose of this research is to describe the perception of consumers about sport shoes and know similarities between sport shoes in Sport Station of Megamall. The data in this research are Converse, Adidas, Diadora, Nike, Puma, Reebok and New Balance sport shoes. With using quota sampling, respondents for each sport shoes are 20 so the total are 140 respondents. The result shows that Adidas and Nike on MDS map have distance is near each other so both of them are called same than the others. Their similarities are material and display of shoes atributes. Keywords: Multidimensional Scaling Analysis, Sport Shoes
Prediksi Harga Saham Kimia Farma dan Saham Netflix di Era New Normal Menggunakan Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Gerral Mokosolang; Yohanes A.R. Langi; Mans L. Mananohas
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

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

Abstract

Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan salah satu model peramalan yang berbasis time series yang dikembangkan oleh George E. P. Box dan Gwilym M. Jenkins pada tahun 1976. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang di ambil dari website resmi yahoo finance berupa harga saham PT. Kimia Farma, Tbk periode 1 Januari 2019 sampai 28 Februari 2021 dan saham Netflix, Inc pada periode waktu 1 Januari 2020 sampai 28 Februari 2021. Hasil dari penelitian ini menunjukkan Harga saham hasil forecasting model ARIMA (0,1,1) saham Kimia Farma, cenderung mengalami kenaikan untuk tiga bulan kedepan sedangkan Harga saham hasil forecasting ARIMA (1,1,1) saham Netflix, cukup akurat dalam memprediksikan harga saham Netflix selama tiga bulan kedepan.
Analisis Perpindahan Konsumen pada Pusat Perbelanjaan di Kota Manado dengan Menggunakan Rantai Markov Fanda Venna Tumiwa; Yohanes A.R. Langi; Marline S. Paendong
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 11 No. 2 (2022): September 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.11.2.2022.42049

Abstract

Perkembangan di sektor perdagangan semakin hari semakin meningkat, khususnya pada pusat perbelanjaan. Pusat perbelanjaan merupakan salah satu tempat yang paling banyak dikunjungi oleh masyarakat, karena pusat perbelanjaan menyediakan sebagian besar dari apa yang masyarakat butuhkan dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari. Semakin banyak orang berkunjung ke pusat perbelanjaan maka semakin tinggi tingkat minat berbelanja di suatu pusat perbelanjaan. Tujuan penelitian ini dilakukan yaitu untuk memprediksi peluang perpindahan konsumen yang melakukan transaksi pada pusat perbelanjaan di masa yang akan datang dengan menggunakan metode rantai markov. Pusat perbelanjaan yang diteliti adalah pusat perbelanjaan yang ada di Kota Manado. Berdasarkan hasil prediksi tahun 2023 hingga tahun 2025, jumlah konsumen yang mengunjungi Star Square (Bahu Mall) mencapai 21,9%, Manado Town Square mencapai 23,1%, Mega Trade Center mencapai 12,8%, Mega Mall mencapai 20,6%, Grand Kawanua City Walk mencapai 7,9%, dan untuk Lippo Plaza mencapai 13,7%.
Analisis Metode New Jersey pada Cadangan Asuransi Jiwa Dwiguna dengan Asumsi Hukum Gompertz Tiffany Celine Ukus; Yohanes A.R. Langi; Tohap Manurung
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 11 No. 2 (2022): September 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.11.2.2022.42532

Abstract

Untuk menghindari risiko likuiditas, perusahaan asuransi perlu menyediakan cadangan. Dalam mengoperasikan perusahaannya, perusahaan asuransi membutuhkan biaya dan beberapa biaya harus dibayarkan pada tahun pertama. Ini menyebabkan biaya tahun pertama lebih besar dibandingkan biaya tahun berikutnya. Keadaan ini mendorong perusahaan untuk mencari sumber dana tambahan. Oleh karena itu, cadangan perlu dimodifikasi. Pada penelitian ini digunakan metode New Jersey sebagai metode penyesuaian cadangan dengan hukum mortalita Gompertz serta Tabel Mortalita Indonesia 2011 untuk perhitungan peluang hidup, dengan suku bunga tetap. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan nilai cadangan prospektif berdasarkan asumsi hukum Gompertz dengan nilai cadangan prospektif yang dimodifikasi dengan metode New Jersey berdasarkan asumsi hukum Gompertz. Berdasarkan penelitian ini, diperoleh nilai cadangan prospektif yang dimodifikasi dengan metode New Jersey berdasarkan asumsi hukum Gompertz lebih kecil dibandingkan cadangan prospektif berdasarkan asumsi hukum Gompertz, pada tahun pertama sampai ke-19.