Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Matematika Sains Matematika Sains: Jurnal Ilmu Matematika
Mirtawati Mulyami
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
MODEL VEKTOR AUTOREGRESI UNTUK PRAKIRAAN CURAH HUJAN DI JAKARTA TIMUR DAN JAKARTA SELATAN Mirtawati Mulyami; Andri Saputra
Matematika Sains Vol 1 No 1 (2023): JURNAL MATEMATIKA SAINS VOLUME 1 NOMOR 1 TAHUN 2023
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/ms.v1i1.2631

Abstract

Model Vektor Autoregresi (VAR) adalah model multivariat time series yang dapat digunakan untuk memodelkan data time series di beberapa lokasi secara simultan. Sebagaimana model multivariat time series lainnya, model VAR menjadikan syarat kestasioneran dan penaksiran parameter model agar model yang di susun layak digunakan untuk prakiraan suatu objek untuk waktu yang akan datang. Tahapan dalam prakiraan terdiri dari : 1. Penyusunan model VAR. 2. Prakiraan curah hujan. Sedangkan tahapan penyusunan model VAR terdiri dari : 1. Identifikasi, 2. Estimasi parameter, 3. Uji kelayakan model. Untuk identifikasi digunakan Plot data pasangan fungsi Auto Correlation Function (ACF) dan Partial Auto Correlation Function (PACF) untuk melihat stasioneritas dan menentukan orde p model. Untuk estimasi parameter digunakan Maksimum Likelihood Estimator (MLE) dan untuk uji kelayakan model digunakan Mean Square Error (MSE). Data yang digunakan adalah data curah hujan berbasis hari di dua wilayah yaitu Jakarta Timur dan Jakarta Selatan dengan periode pengamatan 50 hari dan di hitung dalam satuan mm. Program software yang digunakan adalah R.
Klasifikasi Tingkat Keparahan Korban Pada Kecelakaan Lalu Lintas Dengan Metode Chi-Squared Automatic Interaction Detection (CHAID) Di Kota Bekasi Zulaiha Zulaiha; Mirtawati Mulyami; Andri Saputra
Matematika Sains Vol 1 No 2 (2023): JURNAL MATEMATIKA SAINS VOLUME 1 NOMOR 2 TAHUN 2023
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/ms.v1i2.3237

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan suatu peristiwa di jalan yang tidak dapat diduga dan tidak disengaja yang melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pengguna jalan yang mengakibatkan korban manusia maupun kerugian harta, benda. Kecelakaan lalu lintas sulit di minimalisasi dan cenderung meningkat setiap tahunnya seiring pertambahan jalan dan banyaknya jumlah kendaraan. Menurut data POLRES kota Bekasi kecelakaan lalu lintas mengalami kenaikan setiap tahunnya, maka perlu dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa sajakah yang mempengaruhi kecelakaan lalu lintas yang mengalami meninggal dunia, luka berat, dan luka ringan. Metode yang digunakan adalah CHAID, karena CHAID akan menghasilkan pohon keputusan dalam klasifikasi sehingga akan memudahkan dalam interprestasi. Prosedur metode CHAID yaitu membagi variabel independen (Jenis Kelamin, Usia Korban, Pendidikan, Pekerjaan, Waktu Kejadian, Faktor Pengemudi, Jumlah Kendaraan Yang Terlibat, Jenis Kendaraan, Jenis Kecelakaan, Status Jalan, Lokasi Kawasan) menjadi sebuah kelompok berdasarkan pada variabel dependennya (Tingkat Keparahan Korban). Analisis CHAID dengan menggunakan software SPSS 24 menghasilkan 7 segmen klasifikasi dimana terdapat 4 faktor yang mempengaruhi Tingkat Keparahan Korban yaitu, Pekerjaan, Jenis Kendaraan, Status Jalan, dan Jumlah Kendaraan Yang Terlibat. Model Klasifikasi metode CHAID dengan software SPSS 24 memiliki akurasi sebesar 96,8%, maka model tersebut sudah sangat baik. Sedangkan analisis CHAID dengan menggunakan software SIPINA menghasilkan 5 segmen terdapat 3 faktor yang mempengaruhi Tingkat Keparahan Korban yaitu, Pekerjaan, Status Jalan, dan Jumlah Kendaraan Yang Terllibat. Model Klasifikasi metode CHAID dengan software SIPINA memiliki akurasi sebesar 86,9%, maka model tersebut sudah sangat baik.
MODEL VEKTOR AUTOREGRESI UNTUK PRAKIRAAN CURAH HUJAN DI JAKARTA TIMUR DAN JAKARTA SELATAN Mirtawati Mulyami; Andri Saputra
Matematika Sains Vol 1 No 1 (2023): JURNAL MATEMATIKA SAINS VOLUME 1 NOMOR 1 TAHUN 2023
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/ms.v1i1.2631

Abstract

Model Vektor Autoregresi (VAR) adalah model multivariat time series yang dapat digunakan untuk memodelkan data time series di beberapa lokasi secara simultan. Sebagaimana model multivariat time series lainnya, model VAR menjadikan syarat kestasioneran dan penaksiran parameter model agar model yang di susun layak digunakan untuk prakiraan suatu objek untuk waktu yang akan datang. Tahapan dalam prakiraan terdiri dari : 1. Penyusunan model VAR. 2. Prakiraan curah hujan. Sedangkan tahapan penyusunan model VAR terdiri dari : 1. Identifikasi, 2. Estimasi parameter, 3. Uji kelayakan model. Untuk identifikasi digunakan Plot data pasangan fungsi Auto Correlation Function (ACF) dan Partial Auto Correlation Function (PACF) untuk melihat stasioneritas dan menentukan orde p model. Untuk estimasi parameter digunakan Maksimum Likelihood Estimator (MLE) dan untuk uji kelayakan model digunakan Mean Square Error (MSE). Data yang digunakan adalah data curah hujan berbasis hari di dua wilayah yaitu Jakarta Timur dan Jakarta Selatan dengan periode pengamatan 50 hari dan di hitung dalam satuan mm. Program software yang digunakan adalah R.
Klasifikasi Tingkat Keparahan Korban Pada Kecelakaan Lalu Lintas Dengan Metode Chi-Squared Automatic Interaction Detection (CHAID) Di Kota Bekasi Zulaiha Zulaiha; Mirtawati Mulyami; Andri Saputra
Matematika Sains Vol 1 No 2 (2023): JURNAL MATEMATIKA SAINS VOLUME 1 NOMOR 2 TAHUN 2023
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/ms.v1i2.3237

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan suatu peristiwa di jalan yang tidak dapat diduga dan tidak disengaja yang melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pengguna jalan yang mengakibatkan korban manusia maupun kerugian harta, benda. Kecelakaan lalu lintas sulit di minimalisasi dan cenderung meningkat setiap tahunnya seiring pertambahan jalan dan banyaknya jumlah kendaraan. Menurut data POLRES kota Bekasi kecelakaan lalu lintas mengalami kenaikan setiap tahunnya, maka perlu dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa sajakah yang mempengaruhi kecelakaan lalu lintas yang mengalami meninggal dunia, luka berat, dan luka ringan. Metode yang digunakan adalah CHAID, karena CHAID akan menghasilkan pohon keputusan dalam klasifikasi sehingga akan memudahkan dalam interprestasi. Prosedur metode CHAID yaitu membagi variabel independen (Jenis Kelamin, Usia Korban, Pendidikan, Pekerjaan, Waktu Kejadian, Faktor Pengemudi, Jumlah Kendaraan Yang Terlibat, Jenis Kendaraan, Jenis Kecelakaan, Status Jalan, Lokasi Kawasan) menjadi sebuah kelompok berdasarkan pada variabel dependennya (Tingkat Keparahan Korban). Analisis CHAID dengan menggunakan software SPSS 24 menghasilkan 7 segmen klasifikasi dimana terdapat 4 faktor yang mempengaruhi Tingkat Keparahan Korban yaitu, Pekerjaan, Jenis Kendaraan, Status Jalan, dan Jumlah Kendaraan Yang Terlibat. Model Klasifikasi metode CHAID dengan software SPSS 24 memiliki akurasi sebesar 96,8%, maka model tersebut sudah sangat baik. Sedangkan analisis CHAID dengan menggunakan software SIPINA menghasilkan 5 segmen terdapat 3 faktor yang mempengaruhi Tingkat Keparahan Korban yaitu, Pekerjaan, Status Jalan, dan Jumlah Kendaraan Yang Terllibat. Model Klasifikasi metode CHAID dengan software SIPINA memiliki akurasi sebesar 86,9%, maka model tersebut sudah sangat baik.
APLIKASI ALJABAR LINIER PADA PEMROGRAMAN LINIER Mirtawati Mulyami
Matematika Sains Vol 2 No 2 (2024): Jurnal MatematikaSains Volume 2 Nomor 2 tahun 2024
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/ms.v2i2.4291

Abstract

Pemrograman linier merupakan model matematika untuk menentukan harga ekstrim dari fungsi fungsi linier, bila variabelnya harus memenuhi satu atau lebih kendala dalam bentuk persamaan atau pertidaksamaan. Penyelesaian masalah pemrograman linier dengan metode simpleks adalah metode yang paling popular diantara metode penyelesaian yang lain. Makalah ini juga menuliskan metode simplesk untuk menyelesaikan pemrograman linier namun dengan penekanan pada aplikasi aljabar linier pada metoda simpleks.
Co-Authors Andri Saputra Zulaiha Zulaiha