Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.369
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Statistika JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Variance : Journal of Statistics and Its Applications Journal of Mathematics Education and Science Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Journal of Social Outreach Journal of Research Applications in Community Services Basis : Jurnal Ilmiah Matematika Teknikom: Teknologi Informasi, Ilmu Komputer dan Manajemen Eksponensial Georeference: Jurnal Kajian Ilmu dan Pembelajaran Geografi JMT (Jurnal Matematika dan Terapan) MILANG Journal of Mathematics and Its Applications
Fidia Deny Tisna Amijaya
Program Studi Matematika, Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Mulawarman
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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 51 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 51 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
NONPARAMETRIK REGRESSION MODEL ESTIMATION WITH THE FOURIER SERIES THE FOURIER SERIES APPROACH AND ITS APPLICATION TO THE ACCUMULATIVE COVID-19 DATA IN INDONESIA Pasarella, Muhammad Danil; Sifriyani, Sifriyani; Amijaya, Fidia Deny Tisna
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 16 No 4 (2022): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (381.327 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol16iss4pp1167-1174

Abstract

The nonparametric regression model is applied to regression curves for which the regression curve is unknown. Fourier series estimation is an approach in nonparametric regression, which has high flexibility and is able to adjust to the local nature of data effectively. The purpose of the research is to obtain an estimate of the nonparametric regression model with the Fourier series approach with optimal oscillation values and the model suitability of the positive case of Covid-19 in Indonesia. Research on modeling positive cases of Covid-19 in Indonesia using nonparametric regression with the best Fourier series approach is found in the third oscillation by having a minimum GCV of 78969281 with the best model criteria R2 = 97.86% with influencing factors are the percentage of active smokers, the number of health workers, the number of health service facilities, population density and the percentage of the poor population.
APPLICATION OF QUADRATIC PROGRAMMING ON PORTFOLIO OPTIMIZATION USING WOLFE’S METHOD AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM Syaripuddin, Syaripuddin; Amijaya, Fidia Deny Tisna; Wasono, Wasono; Tulzahrah, Shanaz; Suciati, Rara
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 18 No 2 (2024): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol18iss2pp1067-1080

Abstract

Stock portfolios can be modeled into quadratic programming problems using the Markowitz mean-variance model. Quadratic programming problems can be solved using two methods, namely classical and heuristic methods. In this research, the classical method uses Wolfe’s method, while the heuristic method uses the particle swarm optimization (PSO) algorithm. This research aims to determine optimal results in portfolio problems using two methods, namely Wolfe’s method and the PSO algorithm. The data used in this research is data from 10 stock companies that distribute the highest dividends in the IDX High Dividend 20 category for the 2022 period. The research results discuss the portfolios of PT Astra International Tbk and PT. Indo Tambangraya Megah Tbk. Based on the result, using Wolfe’s method, the ASII and ITMG stock portfolios are obtained, namely the optimal proportion of ASII shares = 0.76401 or 76.401% and ITMG shares = 0.23598 or 23.598%, while the PSO algorithm obtains a portfolio of ASII and ITMG shares, namely ASII shares = 75.02% and ITMG shares = 24.98%. Compared to Wolfe’s method, the PSO algorithm has a smaller Z value 5.7.
Implementasi Algoritma Greedy Menggunakan Pyhton dalam Pendistribusian Bantuan Logistik Korban Banjir di Kota Samarinda Fiqri, Muhammad Dul; Fahreza, Ilham; Br Tarigan, Agnes Janitarian; Putri, Desi Febriani; Amijaya, Fidia Deny Tisna
Basis : Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 4 No. 2 (2025): BASIS: Jurnal Ilmiah Matematika
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/76q5ga62

Abstract

Bencana banjir adalah salah satu bencana alam yang sering terjadi di berbagai wilayah yang memiliki dampak signifikan pada kehidupan sehari-hari masyarakat, baik itu dari segi sosial, ekonomi, maupun fisik. Distribusi logistik yang cepat dan efisien sangat penting untuk memenuhi kebutuhan korban bencana. Studi ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas sistem distribusi logistik dalam bencana banjir, dengan fokus pada daerah Kota Samarinda. Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kuantitatif yang berfokus pada studi kasus, yang menggunakan data primer dari kuesioner dan wawancara, serta data sekunder dari laporan lembaga terkait dan data dari Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Algoritma Greedy dalam distribusi bahan logistik kepada korban bencana banjir di Kota Samarinda. Penelitian ini menggunakan Algoritma Greedy sebagai metode utamanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Greedy dapat mempercepat proses distribusi bahan logistik dengan mengoptimalkan penggunaan kendaraan dan waktu. Meskipun tidak selalu menghasilkan solusi global optimal, metode ini terbukti efektif dalam konteks distribusi cepat dan efisien selama situasi darurat  
PENERAPAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND UNTUK OPTIMASI RUTE WISATA DI KALIMANTAN TIMUR BERDASARKAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM Pasia Rande; Stefania Sesilia G. Witin; Welly Dona Permatasari; Nur Aminah; Fidia Deny Tisna Amijaya; Desi Febriani Putri
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Kalimantan Timur merupakan daerah yang memiliki potensi wisata tinggi, terutama dengan adanya pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN). Untuk mendukung efisiensi kunjungan wisata, dibutuhkan rute perjalanan yang optimal agar waktu dan biaya yang digunakan dapat diminimalkan. Penelitian ini membahas penerapan algoritma Branch and Bound dalam menyelesaikan permasalahan Travelling Salesman Problem (TSP) guna menentukan rute wisata terpendek di Kalimantan Timur. Algoritma ini bekerja dengan prinsip pencabangan dan pembatasan untuk mengevaluasi semua kemungkinan jalur, lalu memilih solusi dengan jarak tempuh minimum. Data jarak antar lokasi wisata diperoleh dari Google Maps, kemudian dimodelkan dalam bentuk graf berbobot tak berarah. Dari hasil penelitian ini diperoleh rute terpendeknya adalah Bandara Sepinggan Balikpapan, Hutan Mangrove Margomulyo, Pantai Melaw, Samboja Lodge, Bukit Bingkirai, Batu Dinding Long Melaha, Taman Ekologis Anang Hasyim, Bandara Sepinggan Balikpapan dengan total jarak tempuh km.
Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization untuk Menentukan Rute Terpendek Tempat Populer di Kota Samarinda Desi Febriani Putri; Kurniawan Noor Bilal; Fidia Deny Tisna Amijaya; Karina Putri; Dimas Raditya Sahputra
JMT (Jurnal Matematika dan Terapan) Vol. 7 No. 1 (2025): JMT (Jurnal Matematika dan Terapan)
Publisher : Mathematics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Science, Universitas Negeri Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/jmt.7.1.3

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dalam menentukan rute terpendek menuju tempat-tempat populer di Kota Samarinda. Samarinda, sebagai salah satu pusat pertumbuhan di Kalimantan Timur, menghadapi tantangan serius dalam manajemen lalu lintas akibat kepadatan dan ketidakaturan. Dengan memanfaatkan ACO, yang terinspirasi dari perilaku semut dalam mencari sumber makanan, penelitian ini berusaha memberikan solusi optimal untuk mempermudah wisatawan dalam menentukan rute terbaik menuju berbagai destinasi wisata di kota tersebut. Masalah ini dikategorikan sebagai Travelling Salesman Problem (TSP), di mana tujuan utamanya adalah menemukan rute perjalanan paling efisien yang mengunjungi setiap lokasi sekali dan kembali ke titik awal. Data koordinat lokasi diperoleh menggunakan Google Maps, yang kemudian diolah menjadi graf untuk representasi jalur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ACO efektif dalam menemukan rute terpendek dengan total jarak optimal sebesar 69.95 km. Implementasi ACO ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem rute wisata yang lebih efisien di masa mendatang.
KLASTERISASI POTENSI MAHASISWA PROGRAM STUDI MATEMATIKA UNIVERSITAS MULAWARMAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS UNTUK MENYARING MAHASISWA BERPRESTASI Farha, Izzaty; Nola Febriana Saputri; Melati Elvita; Andri Azmul Fauzi; Fidia Deny Tisna Amijaya
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 20 No. 2 (2024): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/milang.20.2.89-99

Abstract

This study aims to cluster students of the Mathematics Study Program at Mulawarman University based on their academic achievements using the K-Means method. By grouping students into several clusters based on similarities in academic scores, it is hoped that this approach can assist in more objectively screening high-achieving students. The data used consists of course grades from the 2023 cohort over two semesters, employing an exploratory quantitative approach and data mining methods. The analysis process is conducted using Google Colab and the Elbow Method to determine the optimal number of clusters, resulting in three clusters: students with high, medium, and low scores. The findings indicate that the K-Means method is effective in clustering academic achievement data and assists the Mathematics Study Program in screening high-achieving students. The visualization of the clustering results shows the distribution of students in three main groups with centroids representing the average of these groups, thereby enabling a more systematic and measurable process for identifying and developing student potential.
Graph Coloring on the Primary Dryland Forest Cover Map of Kalimantan Using the Greedy Algorithm Izzaty Farha; Putri Pita Mutia; Rachel Cornelia Simanjuntak; Desi Febriani Putri; Fidia Deny Tisna Amijaya
Journal of Mathematics Education and Science Vol. 8 No. 2 (2025): Journal of Mathematics Education and Science
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri Bojonegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32665/james.v8i2.4628

Abstract

In graph theory, graph coloring is a popular approach, including in map creation, and this study aims to apply the Greedy algorithm to color forest land-cover maps while ensuring that adjacent areas do not share the same color. The data used consist of land-cover classification maps and the relationships between regions represented as planar graphs. The Greedy algorithm is implemented by arranging nodes based on their highest degrees and then coloring them sequentially. The coloring results show that the algorithm can provide an efficient solution with a minimum number of colors according to the upper bound of graph coloring, particularly for primary dry forest land-cover maps in East Kalimantan Province, achieving a chromatic number χ(G) = 4, ensuring no neighboring areas share the same color. Although it does not always yield an optimal solution, the algorithm proves effective, simple, and applicable to various other uses such as spatial analysis, regional clustering, or geographic information systems. The novelty of this study lies in its application to primary dry forests in Kalimantan, which have been rarely explored, and its contribution to spatial analysis and conservation efforts.
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.
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 A’yun, Qonita Qurrota Adawiyah, Rabbiatul Akbar Rizky Wardani Aminah, Esse Andri Azmul Fauzi Anitasari, Zindy Ardyanti, Hesti Asmaidi Asmaidi Asmaidi Auliya Rahman Ayu Wulandari A’yun, Qonita Qurrota Bayu Iswahyudi Noor Br Tarigan, Agnes Janitarian Cahyadi, Aldy Fradana Mahaputra Clemensius Arles Dala, Maria Alensia Deltin David Siahaan Desi Febriani Putri Desi Febriani Putri Dewi Erla Mahmudah Dewi Erla Mahmudah, Dewi Erla Dimas Raditya Dimas Raditya Sahputra Dimas Raditya Sahputra Dwi Indra Yunistya Dyah Arumatica Novilla Elvita, Melati Erlina Erlina Fahreza, Ilham Farha, Izzaty Fauzi, Andri Azmul Fiqri, Muhammad Dul Gunsyang, Grassella Hardina Sandariria Husna Novia Husna Novia Ramadhanty Ibrahim, Rizky Nur Ika Purnamasari Ika Purnamasari Imasdiani, Imasdiani Indriasri Raming Itsar Mangngiri Izzaty Farha Karina Putri Korompot Naufal Fahrezi Kurniawan Noor Bilal Kusrahman, Nanda Yopan Laila Nur Qamara Latifah Uswatun Khasanah Lestari, Nur Aini Ayu Lisda Ramadhani M. Sabransyah Mahmudi Mahmudi Manggiri, Itsar Martua Tri Januar Sinaga Meiliyani Siringoringo Melati Elvita Memi Nor Hayati Moch Nurul Huda Moh Khoridatul Huda, Moh Khoridatul Moh. Nurul Huda Moh. Nurul Huda, Moh. Nurul Muhammad Faisal Mulyadi, Taqriri Kamal Munfaati, Rafika Husnia Mushalifah, Mushalifah Mustika, Anggi Winda Nadya Rahmawati Nanang Wahyudi Neni Rahayu Nola Febriana Saputri Nur Amah Nur Aminah Nuryatma, Nuryatma Pasarella, Muhammad Danil Pasia Rande Pridiptama, Raka Putra Putri Pita Mutia Putri, Annisa Amalia Putri, Desi Febriani Qonita Qurrota A'yun Qonita Qurrota A’yun Rabbiatul Adawiyah Rachel Cornelia Simanjuntak Rachman, Dezty Adhe Chajannah Rachmawati, Amalia Rakhmawaty, Nurul Raming, Indriasri Ratna Dwi Christyanti, Ratna Dwi Rito Goejantoro, Rito Sahputra, Dimas Raditya Said Said, Said Sifriyani, Sifriyani Sri Wahyuningsih Sri Wahyuningsih Sri Wigantono Stefania Sesilia G. Witin Suciati, Rara Syaripuddin Syaripuddin Syaripuddin Syaripuddin Taqriri Kamal Mulyadi Tulzahrah, Shanaz Tumilaar, Rinancy Vika Novitasari Wasono Wasono Wasono, Wasono Welly Dona Permatasari Wulandari Wulandari Yoki Novia Nasution Yuki Novia Nasution Yuki Novia Nasution Yuki Novia Nasution Yuki Novia Nasution Yuki Novia Nasution, Yuki Novia Yuliasari, Pratiwi Dwi