Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
10.457
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pythagoras: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Media Statistika BIMASTER Jurnal Pendidikan Matematika dan IPA Jurnal Gaussian Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Journal of Mathematical and Fundamental Sciences Edumatsains Al-Jabar : Jurnal Pendidikan Matematika Indonesian Journal of Science and Mathematics Education BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Teorema: Teori dan Riset Matematika VOX EDUKASI: Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan Jambura Journal of Mathematics GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat InPrime: Indonesian Journal Of Pure And Applied Mathematics Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal AlphaEuclidEdu Jurnal Diferensial Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Jurnal Abdimas Bina Bangsa Komatika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Eurekamatika
Yundari, Yundari
Jurusan Matematika FMIPA Universtas Tanjungpura
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 97 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 97 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
PENGEMBANGAN PEMBERIAN CONTOH PENJUMLAHAN BILANGAN BULAT MENGGUNAKAN MULTI REPRESENTASI SEBAGAI MUATAN BAHAN AJAR Deni Winda Sari; Mohamad Rif'at; Yundari Yundari
Jurnal AlphaEuclidEdu Vol 3, No 2 (2022): Volume 3 Number 2 Desember 2022
Publisher : UNIVERSITAS TANJUNGPURA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/ja.v3i2.51498

Abstract

This study aims to describe: the feasibility level of teaching materials developed in the form of Student Worksheets, responses, and student learning outcomes after being given learning. The type of research used isResearch and Development (R&D)with the development model of Thiagarajan . The subjects in this study were the seventh grade students of the Asoka Singkawang Private Junior High School, which amounted to 20 people. The instruments used are questionnaires on the feasibility of teaching materials, student response questionnaires, and posttest questions. Data collection techniques: the feasibility of teaching materials was validated by experts, student responses were given a questionnaire, and learning outcomes were given posttest questions. Data were analyzed descriptively quantitatively. The results obtained: the feasibility level of teaching materials is 87.26% with very feasible criteria for use, student response questionnaires are 87% with very high criteria, meaning that student responses are very good, and student learning outcomes are classically fulfilled, namely 85% of students who achieve grades. minimal completeness. Conclusion: the developed teaching materials can be used in learning. Suggestion: further researchers can develop giving examples in learning mathematics and other learning using more diverse representations.
Pemodelan STARIMA(1,1,1) pada Log Sinar Gamma Laurens Paskhia Dirda Rusanditia; Yundari Yundari; Nur’ainul Miftahul Huda
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 2 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v10i2.52896

Abstract

The lowest rock layer can indicate the earliest period, while the top rock layer can suggest the most recent era. Backcasting, or the prediction of past rock strata, is crucial because it can make drilling operations more cost-, time-, and labor-effective. The objective of this research is to investigate the Space-time Autoregressive Integrated Moving Average (STARIMA) model and apply the STARIMA (1,1,1) model to predict and identify the rock strata. The research process begins with calculating the location weights and parameter estimates. Furthermore, the STARIMA (1,1,1) modeling was carried out on the in-sample data with the parameter estimates that have been obtained. Then the residuals in the model were tested to see the assumptions obtained. After that, predictions were made to obtain the gamma-ray log value for the previous 5 depths. The study's findings indicate that there is a large with the RMSE measuring average values of 21.15 and 32.87, respectively. The smallest gamma ray log value obtained from the prediction results from a depth of 96 m to 96.8 m is 11.5666 API and the largest is 26.1699 API. Overall, the results of the prediction indicate that the rock layers contain coal.Keywords: Backcasting, Gamma Ray Log, Rock Layer.AbstrakLapisan batuan terendah dapat menyatakan waktu tertua dan lapisan batuan tertinggi dapat menyatakan waktu yang lebih muda. Prediksi terhadap lapisan batuan lebih tua (backcasting) menjadi penting karena dapat membantu kegiatan pemboran agar efektif dan efisien dalam waktu, tenaga dan biaya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji model Space-time Autoregressive Integrated Moving Average (STARIMA) dan mengaplikasikan model STARIMA(1,1,1) pada data log sinar gamma untuk memprediksi dan mengidentifikasi lapisan batuan. Proses penelitian ini diawali dengan menghitung bobot lokasi dan estimasi parameter. Selanjutnya dilakukan pemodelan STARIMA(1,1,1) pada data in-sample dengan estimasi parameter yang telah diperoleh. Kemudian residual pada model tersebut diuji untuk melihat asumsi yang didapat. Setelah itu, prediksi dilakukan untuk memperoleh nilai log sinar gamma untuk 5 kedalaman sebelumnya. Hasil dari penelitian ini adalah data in-sample dan out-sample menunjukkan terdapat galat yang cukup besar dengan nilai ukur RMSE sebesar 21,15 dan 32,87. Diperoleh nilai log sinar gamma terkecil pada hasil prediksi dari kedalaman 96 m hingga 96,8 m adalah 10,3460 API dan terbesar adalah 26,1699 API. Secara keseluruhan, hasil prediksi menunjukkan terdapat kandungan batubara pada lapisan batuannya.
PERHITUNGAN EXPECTED SHORTFALL PADA INVESTASI SAHAM DENGAN PENDEKATAN EKSPANSI CORNISH FISHER Winanda Epriyanti; Yundari Yundari; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 4 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i4.57772

Abstract

Investasi adalah suatu kegiatan menanamkan modal yang dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh keuntungan di masa yang akan datang. Salah satu bentuk investasi adalah saham. Perhitungan risiko sangat penting dalam berinvestasi saham. Metode Value at Risk (VaR) merupakan suatu metode pengukuran risiko saham yang paling umum digunakan. Kelemahan VaR adalah tidak memperhatikan kerugian yang melebihi tingkat kepercayaan yang digunakan karena tidak menutup kemungkinan akan terjadi kerugian yang lebih besar dari estimasi nilai VaR yang diperoleh. Untuk mengatasi kelemahan tersebut digunakan metode Expected Shortfall (ES). Kelebihan dari metode ES adalah dapat menghitung besar kerugian yang nilainya melebihi VaR. ES dengan ekspansi Cornish Fisher dapat mengestimasi risiko saham tanpa harus memenuhi asumsi normalitas dengan menyesuaikan nilai skewness dan kurtosis. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengestimasi besar risiko saham menggunakan metode ES dengan pendekatan ekspansi Cornish Fisher dan membandingkannya dengan nilai VaR. Data yang digunakan adalah data harga penutupan saham PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk periode 26 Maret 2020 sampai dengan 19 November 2021. Data harga penutupan saham diubah menjadi data return saham. Data return saham yang digunakan tidak memenuhi asumsi normalitas sehingga perhitungan ES menggunakan pendekatan ekspansi Cornish Fisher. Selanjutnya, residual model awal dari data return saham yang mempunyai efek heteroskedastisitas dimodelkan ke dalam ARCH/GARCH. Model ARCH(1) yang diperoleh merupakan model terbaik. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa dengan tingkat kepercayaan 95%, nilai peluang risiko ES sebesar 0,0424999 dalam prediksi satu hari kedepan. Kemudian dengan tingkat kepercayaan yang sama diperoleh nilai peluang risiko VaR sebesar 0,0265019. Hasil perhitungan nilai peluang risiko ES dapat memperhitungkan kerugian yang nilainya 0,015998 lebih besar dibanding nilai peluang risiko VaR. Kata Kunci: Return Saham, Value at Risk (VaR), ARCH/GARCH
PERBANDINGAN BEBERAPA MATRIKS PEMBOBOT DALAM SPATIAL ERROR MODEL PADA IPM PULAU KALIMANTAN TAHUN 2020 Ayu Sri Utami; Yundari Yundari; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 5 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i5.59491

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan ukuran untuk mengamati kinerja pencapaian pembangunan suatu wilayah dalam aspek pendidikan, harapan hidup dan kelayakan hidup. IPM suatu wilayah dapat mempengaruhi IPM di wilayah lainnya. Adanya hubungan ketergantungan wilayah tersebut, maka dibentuk suatu model regresi spasial. Model regresi spasial yang digunakan yaitu Spatial Error Model (SEM). SEM merupakan model spasial yang terjadi karena terdapat pengaruh spasial pada errornya. SEM dapat memberikan pemodelan yang lebih baik dengan adanya koefisien error spasial yang menunjukkan tingkat hubungan pengaruh suatu wilayah dengan wilayah lainnya. Model spasial memerlukan gambaran struktur spasial dengan komponen penting dalam pemodelan yaitu matriks pembobot. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan IPM Pulau Kalimantan berdasarkan matriks pembobot terbaik. dan membandingkan beberapa matriks pembobot dalam pemodelan SEM. Penelitian ini menggunakan beberapa matriks pembobot yaitu Rook Contiguity, Bishop Contiguity, dan Queen Contiguity. Data yang digunakan adalah IPM sebagai variabel dependen dengan variabel independennya yaitu angka harapan hidup (X1), harapan lama sekolah (X2), dan pendapatan perkapita (X3) 56 kabupaten/kota Pulau Kalimantan tahun 2020. Data dianalisis menggunakan regresi linier berganda untuk mendapatkan model dilakukan uji asumsi klasik. Selanjutnya membentuk matriks pembobot yang masing-masing dilakukan uji autokorelasi spasial, keterkaitan spasial, estimasi dan signifikansi parameter. Kemudian pemilihan model dengan matriks pembobot berdasarkan nilai AIC terkecil. Hasil penelitian diperoleh matriks pembobot Rook dan Queen memenuhi autokorelasi spasial. Kedua matriks pembobot tersebut terjadi ketergantungan spasial error, sehingga pemodelan yang digunakan yaitu SEM. Pemodelan IPM terbaik yaitu menggunakan model SEM dengan matriks pembobot Rook Contiguity berdasarkan nilai AIC terkecil yaitu 128,1008. Kata Kunci: autokorelasi spasial, moran’s indeks, rook contiguity
Combined Model Time Series Regression – ARIMA on Stocks Prices Desi Desi; Setyo Wira Rizki; Yundari Yundari
Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Vol 3 No 2 (2022): Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Pattimura University, Ambon, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/tensorvol3iss2pp65-72

Abstract

Stock price data tend to experience a linear trend and fluctuate over time. So that forecasting is needed to predict stock prices in the next period. The nature of the linear trend can be modeled by linear time series regression and ARIMA. The purpose of this study is to form a combined model time series regression linear – ARIMA and predict stock prices using the combined mode time series regression linear – ARIMA. Combining two models can increase the level of forecasting accuracy compared to using separate models. The data used is the daily closing price of PT Unilever Indonesia Tbk for the period January 4, 2021 to December 30, 2021. The data forms a trend pattern that tends to be linear. The data is divided into in sample and out sample data with a proportion of 80:20. The model time series regression linear is formed by regressing the trend variable and stock closing price variable. From the model time series regression, the residual value is sought that will be used to form the ARIMA model. The model time series regression linear is then combined with the ARIMA model, where the model formed is a combined model time series regression linear – ARIMA (0,1,1) with the MAPE is 1.349906%. The results of PT Unilever Tbk’s stock price forecasting for the period January 3, 2022 to January 21, 2022, continued to decline. The highest forecasting results occurred on January 3, 2022, amounting to 4,091.253. While the lowest forecasting results occurred on January 21, 2022, which amounted to 3,827.192.
Pelatihan Pengoptimalan Pembuatan Media Pembelajaran Menggunakan Aplikasi Powtoon Nurainul Mifahul Huda; Yudhi; Fransiskus Fran; Helmi; Meliana Pasaribu; Yundari; Bayu Prihandono; Nilamsari Kusumastuti; Mariatul Kiftiah; Evi Noviani
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 3 No. 2.1 Desember (2022): SPECIAL ISSUE
Publisher : Cv. Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (608.626 KB)

Abstract

Pandemi Covid-19 yang saat ini melanda Indonesia memberikan tantangan yang cukup berat di dunia pendidikan. Kegiatan belajar mengajar yang selama ini dilakukan dengan tatap muka secara langsung di sekolah harus berubah menjadi kegiatan belajar mengajar yang dilakukan secara online. Beberapa aktivitas pendidikan yang dilaksanakan secara online diantaranya aktivitas belajar mengajar. Media pembelajaran yang dapat digunakan dalam pembelajaran online yaitu media pembelajaran Powtoon yang dapat membuat peserta didik tidak bosan dalam pembelajaran karena aplikasi web ini memiliki banyak fitur yang menarik. aplikasi web ini juga mempunyai fitur-fitur yang menarik dan memiliki banyak manfaat sehingga dapat memudahkan system pembelajaran. Oleh karena itu, aplikasi Powtoon dapat menjadi solusi media pembelajaran yang digunakan pada masa pandemi Covid-19. Oleh karena itu dengan adanya Kegiatan PKM Pelatihan Pengoptimalan Pembuatan Media Pembelajaran menggunakan Aplikasi Powtoon diharapkan mampu memperkenalkan dan memberikan informasi kepada guru giru terkait Powtoon. Pelaksanaan pengoptimalan pembuatan media pembelajaran menggunakan Powtoon dimulai dengan pretest kemudian pemaparan tentang konsep pengenalan dan penggunaan aplikasi Powtoon secara luring di SMP Negeri 5 Pontianak. Kegiatan dilanjutkan dengan Pelatihan pembuatan media pembelajaran. Setelah kedua sesi tersebut dilaksanakan sesi Tanya jawab. Evaluasi dilakukan setelah kegiatan pelatihan, para guru diminta untuk membuat media pembelajaran sesuai dengan mata pelajaran yang diampu dan mengerjakan soal posttest. Selanjutnya dilakukan monitoring terhadap pelaksanaan pelatihan pembuatan media pembelajaran menggunakan aplikasi Powtoon. Selain itu juga dilakukan survey tanggapan kepada guru-guru terkait tanggapan mereka tentang pelatihan yang dilakukan oleh Program Studi Matematika FMIPA UNTAN dan survey Webqual 4.0 terhadap aplikasi Powtoon. Hasil kuisioner dianalisis dan diambil kesimpulan sebagai bahan pertimbangan untuk kegiatan PKM yang akan datang.
Penerapan Algoritma Dijkstra pada Pendistribusian Bahan Bakar Minyak di Pontianak Riski Apriadi; Bayu Prihandono; Yundari Yundari
EduMatSains : Jurnal Pendidikan, Matematika dan Sains Vol 7 No 2 (2023): Januari
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Kristen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33541/edumatsains.v7i2.4149

Abstract

Determination of the shortest path or the fastest travel time is a problem that occurs to drivers of trucks loaded with fuel oil (BBM) when delivering their tanks to one of the public refueling stations (SPBU) in Pal Lima. To get to the destination, several paths that can be passed. This study aims to determine the shortest path and fastest travel time using Dijkstra's algorithm. Dijkstra's algorithm can be used on both directed and weighted graphs. The first step that must be done is to determine the starting node and destination node. After that, the calculation is carried out from the initial departure node to the neighboring node, the node with the smallest weight is used as the next calculation node. The same is done until all nodes are evaluated. Crossroads are assumed as vertices and between intersections as edges in Dijkstra's algorithm. From the results of the study, the shortest path was obtained through the Kapuas 2 Toll Road, Jl. Adi Sucipto, Jl. Imam Bonjol, Jl. Tanjung Pura, Jl. Rahadi, Jl. Mr. Love, Jl. Hassanudin, Jl. H. Rais, Pal III, Pal V with a minimum distance of 12,768 Km. For the fastest route, it is through the Kapuas 2 Toll Road, Jl. Major Alianyang, Jl. Arteri Supadio, Jl. General Ayani, Jl. Abdurrahman, Jl. Sultan Syahrir, Dr. Sutomo, Jl. Dr. Wahidin, Jl. Pal V with the fastest travel time of 27 minutes.
PERAMALAN DATA COVID-19 DI PROVINSI KALIMANTAN BARAT DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY TIME SERIES MARKOV CHAIN Firhan Januardi; Yundari Yundari; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 1 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v12i1.62854

Abstract

Corona virus – 19 atau COVID-19 adalah penyakit infeksi disaluran pernapasan, yang menyebabkan penderitanya kesulitan bernafas. Wabah ini meluas hampir di seluruh dunia, mengakibatkan aktivitas dan perekonomian masyarakat mengalami penurunan. Kalimantan Barat adalah provinsi di Indonesia yang berisiko mengalami terinfeksi COVID-19, karena aktivitas yang terjadi mengalami kenaikan dari satu daerah ke daerah lainnya yang mengalami kenaikan. Penelitian ini menganalisis data COVID-19 di Kalimantan Barat pada periode 01 Juni hingga 31 Agustus 2021 dan meramalkan kasus terinfeksi pada tanggal 1 September 2021 menerapkan metode fuzzy time series Markov Chain. Metode ini menyatukan metode fuzzy time series dengan rantai markov, dengan menggunakan matriks probabilitas transisi dan bertujuan mendapatkan nilai probabilitas terbesar. Penelitian ini langkah pertama yaitu menetapkan himpunan semesta pembicaraan, menentukan panjang interval, menetapkan himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan, melaksakan fuzzifikasi dan menentukan Fuzzy Logical Relationship (FLR) serta dilakukan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG), berikutnya perhitungan peramalan menggunakan metode fuzzy time series (FTS) Markov Chain. Hasil analisis peramalan menggunakan metode FTS Markov Chain untuk tanggal 1 September 2021 yaitu 302 kasus COVID-19. Hasil ketetapan peramalan yang diuji dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah 45,87%. Kata Kunci:   COVID, fuzzy time series, peramalan
Implementasi Metode Polinomial Newton Gregory untuk Mengestimasi Produksi Tanaman Biofarmaka di Kalimantan Barat Zada Almira; Yundari Yundari; Nurfitri Im’roah
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 1 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i1.57451

Abstract

Biopharmaceutical plants or known as medicinal plants are types of plants that have functions and efficacious as medicines and are used to cure or prevent various diseases. Empirically, the use of biopharmaceutical plants is believed to be efficacious and passed on as a cultural wealth from generation to generation through tradition. Previous research has shown that some people in West Kalimantan still use biopharmaceutical plants as an alternative to traditional medicine. So, there needs to be an estimate of the number of production biopharmaceutical plants in West Kalimantan using Newton Gregory Polynomial Interpolation. Methode of The Newton Gregory Polynomial has two types, namely Forward Newton Gregory Polynomial and Backward Newton Gregory Polynomial. The accuracy of the two methods can be seen from the results of the relative error analysis. The simulation with the Newton Gregory Backward Polynomial, the average of relative error is 0,5338, while the implementation with the Newton Gregory Forward Polynomial, the average of relative error is 0,6569.Keywords: Newton Gregory Polynomial, Newton Gregory Polynomial, Mean Relative Error. AbstrakTanaman biofarmaka atau dikenal dengan nama tanaman obat adalah jenis-jenis tanaman yang memiliki khasiat sebagai obat dan dipergunakan untuk penyembuhan ataupun mencegah berbagai penyakit. Pemanfaatan tanaman biofarmaka secara empiris diyakini kemanjurannya dan diwariskan sebagai kekayaan budaya turun melalui tradisi. Penelitian terlebih dahulu membuktikan bahwa sebagian masyarakat di Kalimantan Barat masih menggunakan tanaman biofarmaka sebagai alternative pengobatan tradisional. Maka dari itu diperlukan adanya pengestimasian jumlah produksi tanaman biofarmaka Provinsi Kalimantan Barat menggunakan Interpolasi Polinomial Newton Gregory. Interpolasi Polinomial Newton Gregory memiliki dua jenis, yaitu Polinomial Newton Gregory Maju dan Polinomial Newton Gregory Mundur. Hasil simulasi estimasi menunjukkan bahwa Polinomial Newton Gregory Mundur, diperoleh rata-rata galat relatif sebesar 0,5338, Sedangkan implementasi dengan menggunakan Polinomial Newton Gregory Maju diperoleh rata-rata galat relatif 0,6569.
PENERAPAN METODE SAVING MATRIX DALAM PENENTUAN RUTE TERPENDEK PENGANGKUTAN SAMPAH DI KABUPATEN KUBU RAYA Ikbal Muhaimin; Yundari Yundari; Meliana Pasaribu
EPSILON: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN Vol 17, No 1 (2023)
Publisher : Mathematics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/epsilon.v17i1.8031

Abstract

The process of transporting waste from the Waste Disposal Site (TPS) to the Final Disposal Site (TPA) is one of the problems in Kubu Raya district that needs attention. This is because the volume of waste in each TPS in Kubu Raya varies, and the number and capacity of transport vehicles provided by the PUPR Office of Kubu Raya is limited. Of course, these problems affect the distance traveled by the transport vehicle, travel time and costs incurred. Therefore, it is necessary to choose the optimal transportation route. The route is said to be optimal when each TPS is transported one way and does not exceed the capacity of the conveyance, so that the total distance obtained is the minimum total distance. The existing problems are then modeled in mathematical form and solved using the Saving Matrix method. This method combines destination points that can be traversed one way by paying attention to the volume of demand for each destination so as not to exceed the vehicle capacity. Based on the research results obtained four optimal vehicle routes with a total distance of 141.6 km. with details for the distance of vehicle route one which is 41.5 km, vehicle route two is 35.95 km, vehicle route three is 35.9 km, and vehicle route four is 28.25 km. This shows that the application of the Saving Matrix method provides more efficient results compared to the previous route of 162 km
Co-Authors Adam Asyrad Ahmad Yani T Alexander Ananda, Adelia Ariani, Prisilia Arizal, Arizal Ayu Lestari Ayu Sri Utami Bambang Poniman Barita Riana Sitours Bayu Prihandono Brella Glysentia Vilgalita Dea Rizki Darmawanti Dede Suratman Deni Winda Sari Desi Desi Ditanti Putri Shofia Eligia Helvianti Tri Lina P Elishabet Yohana Enis Rahayu Erlando Erlando Ervina Febyolga Evangelista, Gitta Evi Novian Evi Noviani Evi Noviani Evy Sulistianingsih Fansiskus Fran Ferry Adrian Fikadila, Lisa Firhan Januardi Firmansyah, Dimas Fran, Fransiskus Fransiskus Fran Fransiskus Fran Hamdani Hamdani Hanssen, Calvin Helmi Helmi Helmi Helmi Helmi Helmi Helmi Hendra Perdana Hengki, Marius Henny Priandini Amalia Huda, Nur'ainul Miftahul Huda, Nur’ainul Miftahul Ikbal Muhaimin Intan Luthfiani Fajria Julianus Takuan Juwita, Dia Prima Laksono Trisnantoro Lauren, Nover Laurens Paskhia Dirda Rusanditia Lina Astuti Mariatul Kiftiah Martha, Shantika Meisita, Cheril Meliana Pasaribu Melinda Mareta Sari Mohamad Rif'at Mudinillah, Adam Muhammad Ilyas Mujiarti, Eka May Muslimah (F54210032) Nadia Putri Kurniawati Neno Juli Triami Neva Satyahadewi Nilamsari Kusumastuti Ningrum, Runi Aisyah Diyah Novia Kristefany Kabang NURFITRI IMRO’AH Nurfitri Im’roah Nurliantika, Nurliantika NUR’AINUL MIFTAHUL HUDA Pranata Anggi Putra, Fajar Rahmana Putri Romanda Rachmawati, Febby Ramadhan, Rahul Rif'at, Mohammad Riski Apriadi Rivaldi, Syahrul Rizki, Setyo Wira Rohit Rifatullah Ryan Jonathan Safitri, Fauziah Sasqia Aklysta Antaristi Setyo Wira Rizki Setyo Wira Rizki Shantika Martha Shantika Martha Silvy Heriyanti Siti Aprizkiyandari, Nurul Qomariyah, Shantika Martha, Suryani Suryani Tamtama, Ray Udjianna Sekteria Pasaribu Urfila Dian Puspita Utriweni Mukhaiyar Venti, Monalisa Wele, Bruno Sala Winanda Epriyanti Yudhi Yulis Jamiah Yuni Chintya Zada Almira Zubaidah Zubaidah