Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Mathematics, Statistics, and Applications
Syamsuddin Mas'ud
State University of Makassar
Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Tinjauan Singkat tentang Optimisasi Konveks Syamsuddin Mas'ud
Journal of Mathematics, Statistics and Applications Vol. 2 No. 1 (2025): Mei
Publisher : PT. Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/

Abstract

Optimisasi konveks merupakan cabang optimisasi matematika yang memiliki peran penting dalam berbagai disiplin ilmu, seperti kecerdasan buatan, ekonomi, dan teknik. Keunggulan utama optimisasi konveks terletak pada jaminan solusi optimal global serta efisiensi metode penyelesaiannya. Artikel ini memberikan tinjauan literatur mengenai konsep dasar optimisasi konveks, metode utama yang digunakan, serta aplikasinya dalam berbagai bidang. Beberapa metode numerik yang banyak digunakan, seperti gradient descent, metode Newton, dan interior-point, dikaji dari segi efektivitas dan efisiensi komputasi. Selain itu, teori dualitas dalam optimisasi konveks dibahas sebagai alat analisis yang membantu penyederhanaan penyelesaian masalah. Dibandingkan dengan metode klasik seperti Simplex dan metode Lagrange, optimisasi konveks menawarkan stabilitas dan efisiensi yang lebih baik, terutama dalam menangani masalah skala besar. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa pengembangan metode optimisasi konveks semakin berorientasi pada integrasi dengan machine learning dan pemrosesan big data. Studi lanjutan direkomendasikan untuk mengeksplorasi pendekatan hibrida yang mengombinasikan optimisasi konveks dengan teknik lain guna meningkatkan efektivitas dalam aplikasi nyata.
Fungsi Konveks dalam Optimisasi: Struktur, Sifat, dan Generalisasinya Syamsuddin Mas'ud
Journal of Mathematics, Statistics and Applications Vol. 2 No. 1 (2025): Mei
Publisher : PT. Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/

Abstract

This article aims to provide a comprehensive review of convex functions, generalizations of convexity concepts, and their applications in optimization and mathematical analysis. Although the basic concepts of convex functions are well understood, the understanding and application of advanced concepts such as quasiconvexity, log-convexity, and conjugate functions remain limited in more complex optimization problems, particularly in the context of statistical parameter estimation and machine learning. This study employs a literature review methodology with a descriptive analysis of theories and concepts developed in books and scientific journals, comparing various approaches in optimization and more complex functional structures. The findings highlight that convex functions possess valuable characteristics for optimization, and generalizations of convexity concepts, such as quasiconvexity and log-convexity, can extend the applications of convex functions in more complex analyses, such as in statistical models and machine learning.
Co-Authors