Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.355
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri International Journal of Advances in Intelligent Informatics AKSIOLOGIYA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Ilmiah Soulmath : Jurnal Edukasi Pendidikan Matematika BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Zeta - Math Journal Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Jurnal Abdi: Media Pengabdian Kepada Masyarakat Abimanyu: Journal of Community Engagement MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Bakti Sekawan : Jurnal Pengabdian Masyarakat Kenduri: Jurnal Pengabdian Dan Pemberdayaan Masyarakat
Maulana, Dimas Avian
Universitas Negeri Surabaya
Religion Arts Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) pada Wilayah Pulau Jawa dengan Visualisasi Peta Tematik Siti Fadilatul Khasanah; Ayu Setya Permatasari; Elok Biandari; Rahmawati Erma Standsyah; Dimas Avian Maulana
Jurnal Ilmiah Soulmath : Jurnal Edukasi Pendidikan Matematika Vol 14 No 2 (2026)
Publisher : Universitas Dr. Soetomo

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

Abstract

Abstract This study analyzes human development patterns across regencies and cities on Java Island using a clustering approach based on the Human Development Index (HDI). Persistent regional disparities in socio-economic conditions and development outcomes motivate the need to identify groups of regions with similar characteristics. The analysis uses three indicators—poverty rate, open unemployment rate, and life expectancy—calculated from recent multi-year official statistical data. The K-Means algorithm is employed to classify regions, with the optimal number of clusters determined through cluster compactness evaluation. The results identify four distinct clusters. The first cluster is characterized by low poverty, high unemployment, and relatively good life expectancy. The second cluster shows low poverty and unemployment levels with moderate life expectancy. The third cluster has the highest poverty rate, low unemployment, and relatively low life expectancy, indicating significant welfare challenges. The fourth cluster records the highest life expectancy, accompanied by moderate poverty and unemployment levels, reflecting better overall well-being. The spatial distribution of the clusters reveals a clear distinction between rural and urban areas. These findings provide a comprehensive understanding of regional disparities in human development across Java Island and offer valuable insights for designing targeted, cluster-based development policies to reduce inequality and improve regional welfare. Keywords: Human Development; HDI; K-Means; Clustering   Abstrak Pembangunan manusia antar kabupaten/kota di Pulau Jawa menunjukkan perbedaan karakteristik yang mencerminkan ketimpangan capaian kesejahteraan dan kualitas hidup masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola dan karakteristik pembangunan manusia kabupaten/kota di Pulau Jawa melalui pendekatan klasterisasi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berdasarkan indikator kemiskinan, tingkat pengangguran terbuka, dan Angka Harapan Hidup yang direpresentasikan dalam bentuk nilai rata-rata periode terkini berdasarkan data resmi Badan Pusat Statistik. Metode yang digunakan adalah klasterisasi K-Means untuk mengelompokkan wilayah dengan karakteristik pembangunan manusia yang serupa secara objektif, dengan penentuan jumlah klaster optimal melalui evaluasi kekompakan klaster. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya empat klaster wilayah dengan karakteristik pembangunan manusia yang berbeda. Klaster pertama dicirikan oleh tingkat kemiskinan relatif rendah namun tingkat pengangguran yang tinggi, dengan angka harapan hidup yang cukup baik. Klaster kedua memiliki tingkat kemiskinan dan pengangguran yang relatif rendah, meskipun angka harapan hidupnya masih berada pada kategori sedang. Kluster ketiga menunjukkan tingkat kemiskinan yang paling tinggi disertai tingkat pengangguran yang rendah, serta angka harapan hidup yang relatif rendah, sehingga mencerminkan wilayah dengan tantangan kesejahteraan yang cukup serius. Sementara itu, klaster keempat ditandai oleh angka harapan hidup yang paling tinggi dengan tingkat kemiskinan dan pengangguran pada kategori menengah, yang mengindikasikan wilayah dengan kualitas kesehatan dan kesejahteraan penduduk yang relatif lebih baik. Secara spasial, hasil klasterisasi memperlihatkan pola perbedaan yang jelas antara wilayah pedesaan dan perkotaan. Temuan ini memberikan gambaran komprehensif mengenai ketimpangan pembangunan manusia antarwilayah serta dapat dimanfaatkan sebagai dasar perumusan kebijakan pembangunan wilayah berbasis klaster. Kata Kunci: IPM; K-Means; Klasterisasi; Pembangunan Manusia
Digital Literacy Mentoring and Basic Visual Programming for Indonesian Diaspora Children at Sanggar Belajar PERMAI, Penang, Malaysia Danang Ariyanto; Yuliani Puji Astuti; Affiati Oktaviarina; Riskyana Dewi Intan Puspitasari; Dinda Galuh Guminta; Yuni Rosita Dewi; Dimas Avian Maulana
KENDURI : Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Vol. 6 No. 2 (2026): May-August
Publisher : Yayasan Darussalam Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62159/kenduri.v6i2.2472

Abstract

Digital literacy and basic programming skills are important competencies that need to be introduced from an early age, particularly for children who are increasingly exposed to digital technology and online learning environments. This community service activity aimed to provide digital literacy mentoring and introduce basic visual programming to Indonesian diaspora children at Sanggar Belajar PERMAI, Penang, Malaysia. The program was conducted online through Zoom Meeting on December 23, 2025, by a team from the Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Surabaya, in collaboration with Sanggar Belajar PERMAI. The activity was implemented using a participatory mentoring approach supported by a learning module prepared by the team. The materials covered digital literacy, computational thinking, basic programming logic, sequence, loops, and debugging through visual block-based activities using studio.code.org as a supporting learning platform. The evaluation was conducted qualitatively through observation of participant engagement, interaction, ability to follow instructions, and completion of visual programming challenges. The results showed that participants were able to understand basic programming logic through daily life analogies and visual activities. Participant engagement also increased gradually during the session, especially when they worked on game-based programming challenges. Although the online format limited individual monitoring and direct interaction, the activity remained interactive and was supported by facilitators and parents. This program contributed to expanding access to child-friendly technology learning and strengthening participants’ digital awareness, logical thinking, confidence, and problem-solving skills.
ANALISIS KESTABLAN MODEL MATEMATIKA KECANDUAN PORNOGRAFI DI KALANGAN PELAJAR DAN MAHASISWA Ardian Nugraha Ramadani; Dimas Avian Maulana
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 03 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n3.p434-442

Abstract

Internet yang menjadi sarana komunikasi dan interaksi yang utama bagi masyarakat dari berbagai kalangan telah membawa banyak perubahan dalam kehidupan sehari-hari manusia. Selain memberikan dampak positif, internet juga membawa dampak negatif terutama bagi perkembangan dan pertumbuhan otak remaja dan anak-anak terkait dengan masalah pornografi. Efek paparan yang paling banyak dirasakan adalah adiksi atau kecanduan. Kecanduan pornografi adalah perilaku yang tidak normal dimana seseprang mengalami kepuasasn seksual yang lebih banyak melalui literatur dan gambar-gambar pornografi. Pada penelitian ini akan direkonstruksi model matematika kecanduan pornografi dengan membagi menjadi empat populasi, yaitu individu yang rentan terhadap pornografi (S), individu yang terpapar pornografi (E), individu yang kecanduan pornografi (A), dan individu yang sembuh dari kecanduan pornografi (R). Berdasarkan model yang sudah direkonstruksi maka dihasilkan dua titik kesetimbangan, yaitu titik kesetimbangan bebas kecanduan dengan nilai Z0 = (m/k;0;0;0) dan titik kesetimbangan endemik dengan nilai Z1 = (5,24; 1,55; 0,08; 20,4) selanjutnya dengan menuntukan bilangan reporoduksi dasar (R0) dengan menggunakan Next Generation Matrix (NGM) dengan nilai dan mengalisis kestabilannya menggunakan nilai eigen dan kestabilan Routh-Hurwitz. Titik Kesetimbangan bebas kecanduan bersifat stabil asimtotik jika dan hanya jika R0<1, sedangkan titik kesetimbangan endemik bersifat stabil asimtotik jika dan hanya jika R0>1. Dilakukan simulasi numerik menggunakan python dengan nilai awal dan parameter dari data yang diambil dari kuisioner online. Hasil dari simulasi numerik didapatkan bahwa pada model kecanduan pornografi di kalangan pelajar dan mahasiswa terjadi endemik dengan nilai.R0=1,36.
Kajian Metode Entry Age Normal dan Projected Unit Credit untuk Menghitung Kewajiban Aktuaria Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja Salsabila Reza Andriananda; Dimas Avian Maulana
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 03 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n3.p443-457

Abstract

Aparatur Sipil Negara (ASN) terdiri dari Pegawai Negeri Sipil (PNS) dan Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja (PPPK) yang diangkat oleh pejabat pembina kepegawaian dan diserahi tugas dalam suatu jabatan pemerintahan atau diserahi tugas negara lainnya dan digaji berdasarkan peraturan perundang-undangan. Hak dan kewajiban ASN melekat pada PNS maupun PPPK. Perbedaan yang sangat signifikan terhadap hak yang tidak diterima oleh PPPK adalah jaminan pensiun dan jaminan hari tua. Untuk memastikan kestabilan finansial di hari tua, PPPK dapat mendaftarkan diri pada program dana pensiun, dimana pegawai dapat merencanakan terkait perpanjangan kontrak hingga usia maksimal yang diperbolehkan disebut pensiun normal atau rencana tidak memperpanjang kontrak yakni pensiun dipercepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui skema mana yang paling baik dan paling menguntungkan bagi pemegang polis maka dilakukan perhitungan untuk mengetahui manfaat pensiun, iuran normal dan kewajiban aktuaria pada program pensiun normal dan pensiun dipercepat. Dalam penelitian ini digunakan metode Entry Age Normal dan Projected Unit Credit untuk kemudian dibandingkan agar diperoleh kesimpulan metode perhitungan terbaik dari sisi peserta. Berdasarkan hasil perhitungan, didapatkan bahwa metode EAN lebih baik dari PUC karena total nilai akhir iuran yang dibayarkan oleh peserta lebih kecil untuk manfaat pensiun yang sama, dimana besar kewajiban aktuarianya lebih besar.
PERAMALAN HARGA MINYAK MENTAH JENIS WEST TEXAS INTERMEDIATE MENGGUNAKAN GEOMETRIC BROWNIAN MOTION TERMODIFIKASI KALMAN FILTER Rafi Rachmad Ramadhan; Dimas Avian Maulana
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 12 No. 03 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v12n3.p558-568

Abstract

Harga minyak mentah memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perekonomian global. Hal ini dikarenakan kenaikan harga minyak akan meningkatkan biaya produksi, sehingga harga produk meningkat. Harga produk yang tinggi dapat menyebabkan stagnansi pasar. Oleh karena itu, pemahaman berkelanjutan tentang pergerakan harga minyak mentah dunia penting untuk pengembangan dan pertumbuhan ekonomi. Beberapa model matematika dapat digunakan dalam memprediksi pergerakan harga minyak, salah satunya adalah Geometric Brown Motion termodifikasi Kalman Filter. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Geometric Brown Motion (GBM) dan Geometric Brown Motion termodifikasi Kalman Filter (GBM-KF). Metode tersebut digunakan untuk memprediksi data harga minyak mentah per barel jenis West Texas Intermediate. Hasil dari penilitian ini menunjukkan bahwa metode GBM-KF menghasilkan MAPE sebessar 2,586460%. MAPE tersebut lebih kecil dari lintasan terbaik GBM yang menghasilkan MAPE sebesar 2,621398%. Kedua metode tersebut menghasilkan MAPE < 10% yang mengindikasikan bahwa kedua metode tersebut mempunyai tingkat akurasi peramalan yang tinggi untuk kasus ini.
PENERAPAN MODEL GEOMETRIC BROWNIAN MOTION TERMODIFIKASI KALMAN FILTER DALAM PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA SERIKAT DAN YUAN CHINA A'idah Nur Hanifah; Dimas Avian Maulana
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 12 No. 03 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v12n3.p671-680

Abstract

Adanya kenaikan suku bunga The Fed oleh Amerika Serikat dan devaluasi yuan China terhadap dolar Amerika Serikat menyebabkan melemahnya nilai tukar rupiah, yang mana merupakan indikator penting dalam menentukan kondisi perekonomian Indonesia. Perubahan nilai tukar rupiah dapat dipengaruhi oleh faktor internal dan eksternal yang bersifat acak setiap saat sehingga sulit diprediksi. Model Geometric Brownian Motion (GBM) yang selanjutnya akan dimodifikasi dengan metode filtering, Kalman Filter (KF) akan digunakan untuk memprediksi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat dan yuan China di masa depan berdasarkan data dari periode sebelumnya. GBM merupakan model waktu kontinu yang terjadi karena adanya pergerakan acak nilai volatilitas yang mengikuti proses stokastik. Penambahan metode filtering pada model GBM diharapkan dapat meminimalkan kovariansi error dan meningkatkan akurasinya. Kedua model menghasilkan rata-rata nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) < 10%, sehingga akurasi prediksinya termasuk dalam kategori sangat baik. Berdasarkan simulasi menggunakan data out sample nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat (USD/IDR) dan rupiah terhadap yuan China (CNY/IDR), model Geometric Brownian Motion termodifikasi Kalman Filter (GBM-KF) lebih akurat dari model GBM dengan rata-rata nilai MAPE berturut-turut sebesar 0,66% dan 0,40%.
PENERAPAN GEOMETRIC BROWNIAN MOTION YANG TERMODIFIKASI KALMAN FILTER (GBM-KF) UNTUK MEMPREDIKSI HARGA EMAS Muhammad Arif Hunaifi; Dimas Avian Maulana
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 12 No. 03 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v12n3.p714-725

Abstract

Pemahaman pergerakan harga komoditas menjadi penting untuk memahami dunia ekonomi dan keuangan global. Salah satu komoditas yang digunakan sebagai alat lindung adalah emas, yang dianggap sebagai alat investasi yang sering digunakan di tengah ketidakpastian pergerakan ekonomi. Emas sering digunakan sebagai alat investasi karena harganya yang cenderung stabil dan fluktuasinya relatif kecil. Harga emas menjadi salah satu indikator penting dalam stabilitas perkonomian global. Dalam penelitian ini, dilakukan penerapan model Geometric Brownian Motion dengan Kalman Filter untuk memprediksi harga emas berdasarkan data historis harian emas dari situs website https://finance.yahoo.com/ selama tahun 2023. Dengan menggunakan bantuan bahasa pemrograman python, diperoleh hasil running program dengan banyak iterasi (lintasan) yang digunakan yakni 100, 500, 1000, dan 5000 lintasan. Dengan nilai minimal MAPE yang dihasilkan oleh masing masing lintasan tersebut yakni sebesar 2,80%, 2,27%, 2,17%, dan 1,69%. Hasil dari konstruksi model GBM termodifikasi Kalman Filter menunjukkan hasil prediksi yang lebih efektif dibandingkan dengan konstruksi model GBM. Hal ini ditunjukkan dengan penurunan nilai MAPE model GBM sebesar 1,6976 % menjadi 0,4165 % untuk model GBM yang telah termodifikasi Kalman Filter. Penambahan algoritma Kalman Filter membantu meminimalkan nilai error sehingga menghasilkan prediksi harga emas yang lebih akurat.
Co-Authors A&#039;yunin Sofro A'idah Nur Hanifah Affi Oktaviarina AFFIATI OKTAVIARINA AGUNG LUKITO Amelia Permata Indah Ardian Nugraha Ramadani Asri Maharani Aulia Nurita Sari Auliya, Elok Rizqi Ayu Setya Permatasari Danang Ariyanto Dinda Galuh Guminta Dwi Juniati Elok Biandari Erlix Rakhmad Purnama Hanifah, A’idah Nur I Ketut Budayasa Ibnu Febry Kurniawan Ika Kurniasari Ika Kurniasari Jihan Fadhilah Junaidi Budi Prihanto Khikmah, Khusnia Nurul Khumairo, Nabilatul Khusnia Nurul Khikmah Mirwa Adiprahara Anggarani Muhammad Arif Hunaifi Muhammad Mahdy Al Akbar Nofriyadi, Rizki Permata, Reny Amalia Prihanto, Junaidi Budi Purnama, Erlix Rakhmad Purnama, Mohammad Dian Rafi Rachmad Ramadhan Rahmawati Erma Standsyah Rana Hisanah Azizah Raya Sulistyowati Retno Wulansari Ricky Eka Putra Ricky Eka Putra Riska Wahyu Romadhonia Riskyana Dewi Intan Puspitasari Romadhonia, Riska Wahyu RUDIANTO ARTIONO, RUDIANTO Salsabila Reza Andriananda Siti Fadilatul Khasanah Sofro, A'yunin Sofro, A’yunin Tri Sudarwanto Yohanes Billy Surya Wijaya Yuliani Puji Astuti Yuni Rosita Dewi Yusuf Fuad YUSUF FUAD Zatadini, R. A. Diva