cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Charles E. Mongi
Contact Email
charlesmongi@unsrat.ac.id
Phone
+6281356700321
Journal Mail Official
charlesmongi@unsrat.ac.id
Editorial Address
Jalan Kampus Kleak Unsrat Manado
Location
Kota manado,
Sulawesi utara
INDONESIA
dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi
Published by Universitas Sam Ratulangi
ISSN : 23024224     EISSN : 26851083     DOI : https://doi.org/10.35799/
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Mathematics
dCartesiaN merupakan jurnal yang berhubungan dengan matematika dan komputasi bersama turunan-turunannya (aljabar, geometri, analisis, matematika terapan, matematika diskrit, statistika, teknologi informasi, sistem informasi, rekayasa perangkat lunak).
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Terapan
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 2, No 2 (2013): September, 2013" : 6 Documents clear
Perbaikan Citra Digital dengan Menggunakan Filtering Technique dan Similarity Measurement Saselah, Gybert; Weku, Winsy; Latumakulita, Luther
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 2, No 2 (2013): September, 2013
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (837.179 KB) | DOI: 10.35799/dc.2.2.2013.3203

Abstract

Abstract Often the digital image can be contaminated with noise,  which usually occurs in the process of retrieval or storage of digital images and delivery process either via satellite or  cable . By using the technique of filtering noise reduction process will be performed on a digital image that has previously been given Gaussian noise and followed by a Similarity Measurement to identify similarities between  image filtered and original image. This study was conducted to determine the appropriate filtering techniques to reduce the Gaussian noise. Image processing in this study composed by the input image and read the image matrix, converting images, adding noise, denoising digital images by applying filters performed using Matlab R2012a software ( version 7.14.0.739) . Application of Gaussian filter with a value of = 1.0 produce a digital image that is closest to the original image than the application of a Gaussian filter with another value, for  . As for the application of the Wiener filter is seen that the greater the value, the resulting digital image will be closer to the original image. For further research can be done on other types of noise or to a combination of two or more noise. Keywords : Digital Image , Noise , Filter , Similarity Measurement. Abstrak Seringkali citra digital dapat terkontaminasi derau (noise), yang biasanya terjadi pada proses pengambilan ataupun penyimpanan citra digital serta proses pengiriman citra digital baik melalui satelit maupun melalui kabel juga. Dengan menggunakan teknik filtering akan dilakukan proses pengurangan noise pada suatu citra digital yang sebelumnya telah diberi Gaussian noise dan dilanjutkan dengan Similarity Measurement untuk mengidentifikasi kesamaan citra digital hasil filtering dengan citra original. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan teknik filtering yang tepat untuk mengurangi Gaussian noise. Proses pengolahan citra dalam penelitian ini terdiri dengan proses input gambar dan membaca matriks citra, konversi citra, menambahkan noise, denoising citra digital dengan menerapkan filter yang dilakukan dengan menggunakan software Matlab R2012a (versi 7.14.0.739). Penerapan Gaussian filter dengan nilai = 1,0 menghasilkan citra digital yang paling mendekati citra original dibandingkan dengan penerapan Gaussian filter dengan nilai  lain, dimana . Sedangkan untuk penerapan Wiener filter terlihat bahwa semakin besar nilai , maka citra digital yang dihasilkan akan semakin mendekati citra original. Untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada jenis noise lain ataupun untuk gabungan dua noise atau lebih. Kata kunci: Citra digital, Noise, Filter, Similarity Measurement
PENDEKATAN SPASIAL DALAM MENENTUKAN WILAYAH TANAM KELAPA MENGGUNAKAN METODE SAW Weku, Winsy
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 2, No 2 (2013): September, 2013
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (557.827 KB) | DOI: 10.35799/dc.2.2.2013.3435

Abstract

Abstrak Penentuan wilayah tanam kelapa merupakan hal yang penting untuk dibahas, karena memerlukan masukan dari beberapa pihak. Dalam penelitian ini menggunakan pihak ahli dari Balai Penelitian Kelapa Sulawesi Utara untuk menentukan kriteria dari penentuan wilayah tanam kelapa. Metode yang digunakan disini adalah Multi Criteria Decision Making dalam hal ini teknik Simple Additive Weighting. Lokasi yang didapatkan adalah Kabupaten Minahasa, Kota Bitung dan Manado, kemudian divisualisasikan dalam peta tematik.   Kata kunci : Wilayah Tanam Kelapa, Multi Criteria Decision Making, Simple Additive Weighting   Abstract Determination of coconut planting area is important to be discussed, because it requires input from multiple parties. In this study using the Coconut Research Institute experts from North Sulawesi to determine the criteria of determination of the coconut growing regions. The method used here is a Multi-Criteria Decision Making in the Simple Additive Weighting techniques. The locations obtained are Minahasa District, City of Bitung and Manado, then visualized in a thematic map.
Data Compression Using Shannon-Fano Algorithm Lamorahan, Christine; Pinontoan, Benny; Nainggolan, Nelson
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 2, No 2 (2013): September, 2013
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (338.775 KB) | DOI: 10.35799/dc.2.2.2013.3207

Abstract

Abstract Communication systems in the world of technology, information and communication are known as data transfer system. Sometimes the information received lost its authenticity, because size of data to be transferred exceeds the capacity of the media used. This problem can be reduced by applying compression process to shrink the size of the data to obtain a smaller size. This study considers compression for data text using Shannon – Fano algorithm and shows how effective these algorithms in compressing it when compared with the Huffman algorithm. This research shows that text data compression using Shannon-Fano algorithm has a same effectiveness with Huffman algorithm when all character in string all repeated and when the statement short and just one character in the statement that repeated, but the Shannon-Fano algorithm more effective then Huffman algorithm when the data has a long statement and data text have more combination character in statement or in string/ word. Keywords: Data compression, Huffman algorithm, Shannon-Fano algorithm Abstrak Sistem komunikasi dalam dunia teknologi informasi dan komunikasi dikenal sebagai sistem transfer data. Informasi yang diterima kadang tidak sesuai dengan aslinya, dan salah satu penyebabnya adalah besarnya ukuran data yang akan ditransfer melebihi kapasitas media yang digunakan. Masalah ini dapat diatasi dengan menerapkan proses kompresi untuk mengecilkan ukuran data yang besar sehingga diperoleh ukuran yang lebih kecil. Penelitian ini menunjukan salah satu kompresi untuk data teks dengan menggunakan algoritma Shannon – Fano serta menunjukan seberapa efektif algoritma tersebut dalam mengkompresi data jika dibandingkan dengan algoritma Huffman. Kompresi untuk data teks dengan algoritma Shannon-Fano menghasilkan suatu data dengan ukuran yang lebih kecil dari data sebelumnya dan perbandingan dengan algoritma Huffman menunjukkan bahwa algoritma Shannon- Fano memiliki keefektifan yang sama dengan algoritma Huffman jika semua karakter yang ada di data berulang dan jika dalam satu kalimat hanya ada satu karakter yang berulang, tapi algoritma Shannon-Fano lebih efektif jika kalimat lebih panjang dan jumlah karakter di dalam kalimat atau kata lebih banyak dan beragam. Kata kunci: Algoritma Huffman, Algoritma Shannon-Fano, Kompresi data
Penentuan Alih Fungsi Lahan Marginal Menjadi Lahan Pangan Berbasis Algoritma K-Means di Wilayah Kabupaten Boyolali Kaparang, Daniel; Eko, Sediyono
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 2, No 2 (2013): September, 2013
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (434.437 KB) | DOI: 10.35799/dc.2.2.2013.3217

Abstract

Abstract Changes in land use for industrial development, public housing and so on continues to grow along with the increasing of the population. Meanwhile, development of food security, continue to have problems, one of them is wide area of foodland. This study, build an analysis model to supporting variable land suitability against development of marginal land for opening primary food land as an information system. By using K-Means algorithm and focus on the data flow to become information, this study recommends a model of optimization analysis of marginal land to assist Agricultural Department in improving the agricultural service area to plant crops. Key words : Analysis model, K-Means, Marginal Land, Land Food, Characteristic Of The Land   Abstrak Perubahan fungsi lahan pangan untuk pembangunan industri, perumahan rakyat dan sebagainya, terus berkembang seiring dengan meningkatnya populasi penduduk. Sementara itu pembangunan ketahanan pangan terus mengalami kendala salah satunya luas area lahan pangan. Penelitian ini membangun model analisis variabel pendukung kesesuaian lahan terhadap pengembangan lahan maginal untuk pembukaan lahan pangan sebagai suatu sistem informasi. Dengan menggunakan algoritma k-means dan fokus pada alur data untuk menjadi informasi, maka penelitian ini merekomendasikan model analisis optimasi terhadap lahan marginal untuk membantu dinas pertanian dalam meningkatkan luas area tanam tanaman pangan.   Kata Kunci: Model analisis, k-means, lahan marginal, lahan pangan, karakteristik lahan
Analisis Kestabilan Model Interaksi Dua Pemangsa-Satu Mangsa Dengan Daya Dukung Lingkungan Pada Sistem Mangsa Langi, Yohanes
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 2, No 2 (2013): September, 2013
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (559.248 KB) | DOI: 10.35799/dc.2.2.2013.3809

Abstract

Abstrak Interaction on every living in this world have positive effect, negative. Effect, and also have no effect to other living things. This paper would talk about interaction model between two predators-one prey with environmental support to predator system which based on Lotka-Volterra model. Model arranged by variable R (number of predators), H (number of main predators), C (number of predators which commensalisms to H), u (predators grow up level R), v (predatorily level C), w (predatorily level H), (conversion efficiently C), (conversion efficiently H), x (predator’s deadly level C), y (predator’s deadly level H), z (commensalisms relation between predators C with predator H),(environmental support which could contain predator’s grow). Research’s result give stability point at fixed point which there is only main predator (H) and prey in using the environmental support will reduce as big as main predatorily level to prey (T2.). Stability point also happen on fixed point where there only prey in using environmental support which will reduce as big as predatorily level to prey ((T3.). Keywords : Predator –pray, Stability, Differential Equation Abstrak Interaksi antar makhluk hidup dalam kehidupan ini ada yang berdampak positif,negative, dan ada pulah ynag tidak berpengaruh terhadap mahkluk hidup lain. Tulisan ini akan membahas model interaksi antara dua pemangsa-satu  mangsa dengan daya dukung lingkungan  pada system mangsa yang di dasari dari model lotka – Volterra .Pada model yang dikembangkan diasumsikan bahwa interaksi antar pemangsa bersifat komensalis.Model model yang disusun disini terdiri atas varibel-variabel R (banyaknya mangsa), H (banyaknya mangsa inang), C (banyaknya pemangsa yang komensalis terhadap H), u (tingkat pertumbuhan mangsa R), v (tingkat pemangsaan pemangsa C), w (tingkat pemangsaan pemangsa H), (efisiensi konversi C), (efisiensi konversi H), x (tingkat kematian pemangsa C), y (tingkat kematian pemangsa H), z (hubungan komensalisme antara pemangsa C dan pemangsa H), (daya dukung lingkungan yang masih dapat menampung pertumbuhan mangsa). Dari hasil penelitian diperoleh titik kestabilan pada titik tetap dimana hanya terdapat pemangsa inang (H) dan mangsa dalam menggunakan daya dukung lingkungan yang ada akan berkurang sebesar tingkat pemangsaan pemangsa inang terhadap mangsa (T2). Titik kesatabilan  juga terjadi pada titik tetap dimana hanya terdapat mangsa dalam menggunakan daya dukung lingkungan  yang ada akan berkurang sebesar tingkat pemangsa inang terhadap mangsa( T3 ). Kata Kunci : Mangsa-Pemangsa, Kestabilan, Persamaan Difrensial
Model Fuzzy Goal Programming Yang Diselesaikan Dengan Linear Programming Pada Perencanaan Produksi Rindengan, Altien; Tri Supriyo, Prapto; Kustiyo, Aziz
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 2, No 2 (2013): September, 2013
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (380.947 KB) | DOI: 10.35799/dc.2.2.2013.3236

Abstract

Abstract Optimization of an objective in the model of linear programming (LP) is widely applied in solving the problems that exist. But with the increasing complexity of these problems, optimization with multiple objectives , known as goal programming (GP) being an option. In this GP, some of these goals were weighted before analysis . In this paper will discuss the formulation of fuzzy goal prongramming (FGP), in which these goals need not be discrete weighted, but enough to consider the decision maker wishes to impose limits on the value of each function's purpose. Fuzzy concept of a fuzzy membership function is applied to functions such objectives to be achieved. The problems in this case is production planning at the company with some goals to be achieved namely income, labor costs, and raw material costs. The result is a model with some objectives can be formulated in FGP models that can be solved with the LP for  production planning of the company. Keywords : fuzzy goal programming, linear programming, production planning ABSTRAK Optimalisasi suatu tujuan dalam model linear programming (LP) banyak diaplikasikan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang ada.  Tapi dengan makin kompleksnya masalah-masalah tersebut, pengoptimalan dengan beberapa tujuan atau dikenal dengan goal programming (GP) menjadi pilihan. Dalam GP ini, beberapa tujuan ini diberi pembobotan sebelum dianalisa.  Dalam tulisan ini akan dibahas tentang formulasi fuzzy goal prongramming (FGP), dimana tujuan-tujuan tersebut tidak perlu diboboti secara diskret, tapi cukup dengan mempertimbangkan keinginan pengambil keputusan untuk menentukan batasan nilai pada setiap fungsi tujuan yang ada.  Konsep fuzzy berupa fungsi keanggotaan fuzzy diterapkan pada fungsi-fungsi tujuan yang akan dicapai tersebut.  Masalah  yang digunakan adalah perencanaan produksi pada suatu perusahaan dengan beberapa tujuan yang ingin dicapai yaitu pendapatan, biaya tenaga kerja, dan biaya bahan baku.  Hasil yang diperoleh adalah model beberapa tujuan dapat diformulasi dalam model FGP yang dapat diselesaikan dengan LP untuk perencanaan produksi suatu perusahaan. Kata kunci :  fuzzy goal programming,  linear programming,  perencanaan produksi

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2013 2013


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 13 No. 2 (2024): September 2024 Vol. 13 No. 1 (2024): Maret 2024 Vol. 12 No. 2 (2023): September 2023 Vol. 12 No. 1 (2023): Maret 2023 Vol. 11 No. 2 (2022): September 2022 Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022 Vol 10, No 2 (2021): September 2021 Vol 10, No 1 (2021): Maret 2021 Vol 9, No 1 (2020): Vol. 9 No. 1 (Maret 2020) Vol 9, No 2 (2020): September 2020 Vol 9, No 1 (2020): Maret 2020 Vol 8, No 1 (2019): Vol. 8 No. 1, Maret 2019 Vol 8, No 2 (2019): September 2019 Vol 8, No 1 (2019): Maret 2019 Vol 7, No 1 (2018): VOL. 7 NO. 1, MARET 2018 Vol 7, No 2 (2018): September 2018 Vol 7, No 1 (2018): Maret 2018 Vol 6, No 2 (2017): September 2017 Vol 6, No 1 (2017): Maret 2017 Vol 5, No 2 (2016): Vol.5, No.2, September 2016 Vol 5, No 1 (2016): Vol. 5, No. 1, Maret 2016 Vol 5, No 2 (2016): September 2016 Vol 5, No 1 (2016): Maret 2016 Vol 4, No 2 (2015): September 2015 Vol 4, No 1 (2015): Maret 2015 Vol. 4 No. 1, Maret 2015 Vol 3, No 2 (2014): September 2014 Vol 3, No 1 (2014): Maret, 2014 Vol 2, No 2 (2013): Vol. 2, No. 2, September, 2013 Vol 2, No 2 (2013): September, 2013 Vol 2, No 1 (2013): Maret 2013 Vol 1, No 1 (2012): 2012 Vol 1, No 1 (2012): de Cartesian More Issue