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 219 Documents
 16   17   18   19   20 
Proyeksi Pertumbuhan Mobil Pribadi Roda Empat (Plat Hitam) Kota Manado Menggunakan Persamaan Differensial Model Pertumbuhan Populasi Kontinu (Model Logistik) Hala, Kartika; Prang, Jantje; Komalig, Hanny
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 5, No 2 (2016): September 2016
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (489.748 KB) | DOI: 10.35799/dc.5.2.2016.14017

Abstract

Proyeksi populasi merupakan proses perhitungan jumlah populasi dimasa yang akan datang berdasarkan asumsi arah perkembangan natalitas (kelahiran), mortalitas (kematian) dan mobilitas (migrasi). Model populasi logistik mengasumsikan bahwa pada waktu tertentu jumlah populasi akan mendekati titik keseimbangan (equilibrium). Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan model Persamaan Diferensial Kontinu Model Logistik yang dipakai untuk memprediksikan tingkat pertumbuhan mobil pribadi roda empat plat hitam kota Manado. Berdasarkan data yang diperoleh dari POLDA Sulut, Kantor Samsat Manado dan Kantor Dinas Perhubungan Kota Manado, maka diasumsikan batas tampung (K) yaitu 18.500 unit mobil. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa model yang akurat untuk dipakai dalam meramalkan tingkat pertumbuhan mobil pribadi roda empat plat hitam yaitu model dengan k=0,9837,  dengan tingkat laju pertumbuhan relatif  98,73% pertahunnya. Berdasarkan model tersebut tingkat pertumbuhan mobil pribadi roda empat plat hitam tahun 2020 yaitu 18496 unit mobil. Kata kunci : Proyeksi populasi, Persamaan Diferensial Kontinu, Populasi Logistik, Tingkat pertumbuhan
Analisis Regresi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan Pajak Daerah di Kota Manado Sulawesi Utara Bululung, Wempi; Prang, Jantje D.; Mongi, Charles E.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.10.2.2021.34700

Abstract

Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis data dalam statistika yang sering kali digunakan untuk mengkaji hubungan antara beberapa variabel dan meramal suatu variabel. Dalam analisis regresi, variabel yang dipengaruhi disebut variabel terikat (dependent) dan variabel yang mempengaruhi disebut variabel bebas (independent). Tujuan penelitian ini adalah untuk mencari pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi, Jumlah Penduduk, Tingkat Kemiskinan, Wisatawan, Pelanggan Listrik PLN terhadap penerimaan pajak daerah di Kota Manado pada tahun 2012 – 2018. Jenis data pada penelitian ini berupa data sekunder, yakni: pajak daerah, pertumbuhan ekonomi, inflasi, jumlah penduduk, tingkat kemiskinan, wisatawan, pelanggan listrik PLN. Data pajak daerah diperoleh dari Dinas Pendapatan Daerah Kota Manado. Pertumbuhan ekonomi, inflasi, jumlah penduduk, tingkat kemiskinan, wisatawan, pelanggan listrik PLN diperoleh melalui website Badan Pusat Statistik kota Manado. Hasil uji regresi didapatkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap pajak daerah hanya ada dua variabel yaitu jumlah penduduk dan wisatawan
Penentuan Jalur Terpendek Distribusi Air Mineral Menggunakan Ant Colony Optimization Manuputty, Debora Ertji Amelia; Montolalu, Chriestie E. J. C.; Manurung, Tohap
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.10.2.2021.34987

Abstract

Penentuan jalur distribusi berpengaruh dalam pengoptimalan biaya dan kualitas barang serta ketepatan waktu pengantaran di PT. Tirta Investama- DC.AQUA. Traveling Salesman Problem (TSP) dapat digunakan menentukan lintasan terpendek sebuah siklus tur yang mengunjungi semua kota tepat hanya satu kali. Salah satu cara menyelesaikan permasalahan TSP adalah menggunakan Ant Colony Optimization dengan Algoritma Ant System. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pendistribusian air mineral sehingga dicari jalur pendistribusian terpendek dalam mengurangi kerugian perusahaan. Berdasarkan hasil penelitian perhitungan algoritma Ant System menunjukkan jalur distribusi yang diperoleh 18,14 Km yang memiliki jalur distribusi lebih pendek dibandingkan dengan jalur yang sama berdasarkan Google Maps diperoleh jalur distribusi yaitu 19,60 Km.
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Hasil Produksi Padi Sawah di Desa Kopandakan II Belenehu, Fiqih Syaukani; Weku, Winsy Christo Deilan; Hatidja, Djoni
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.10.2.2021.34915

Abstract

Padi merupakan komoditi pertanian penghasil beras yang digunakan oleh masyarakat Indonesia sebagai bahan pangan pokok sehari-hari. Ketersediaan pangan di tengah masyarakat haruslah terpenuhi sejalan dengan pertumbuhan penduduk. Desa Kopandakan II merupakan daerah penghasil padi sawah terbanyak di kecamatan Lolayan. Beberapa faktor yang dapat mempengaruhi hasil produksi padi sawah yaitu luas lahan, jumlah benih, jumlah pupuk urea, jumlah pupuk phonska, jumlah tenaga kerja dan hama. Hubungan antara faktor-faktor produksi dengan hasil panen atau produksi dapat dimodelkan dengan menggunakan analisis regresi berganda. Data penelitian bersumber dari data primer yang diperoleh dari wawancara langsung menggunakan kuisioner kepada petani responden. Teknik pengambilan sampel menggunakan metode sampling acak sederhana dengan ukuran sampel sebanyak 68 petani padi sawah. Pada proses analisis, terjadi pelanggaran asumsi dimana residual tidak terdistribusi normal, untuk mengatasi hal tersebut maka perlu dilakukan penanganan dengan cara mentransformasikan data menggunakan bentuk logaritma natural. Hasil penelitian menunjukan bahwa faktor yang mempengaruhi hasil produksi padi sawah di desa Kopandakan II yaitu luas lahan (X1), jumlah benih (X2), jumlah pupuk phonska (X4), jumlah tenaga kerja (X5) dan hama (X6).
Analisis Multidimensional Scaling Untuk Data Evaluasi Pembelajaran Oleh Mahasiswa (Epom) Terhadap Kompetensi Kinerja Dosen Pada Program-Program Studi Di Universitas Sam Ratulangi Manado Husin, Ayu Ningsih; Komalig, Hanny A.H.; Paendong, Marline
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.10.2.2021.34977

Abstract

Dalam proses perkuliahan yang dilakukan dosen, baik yang menyangkut tentang kompetensi profesional, dan kinerja dosen merupakan faktor penentu bagi kelancaran proses dan indeks prestasi yang dicapai mahasiswa. Secara  simultan  kompetensi  pedagogik, kompetensi profesional, kompetensi kepribadian dan kompetensi sosial  berpengaruh  terhadap  penilaian  kinerja  dosen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui interpretasi dari sebaran program-program studi dalam plot MDS berdasarkan kompetensi-kompetensi dosen dalam data EPOM tahun 2019 menggunakan analisis multidimensional scaling (MDS). Data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh dari hasil kuesioner EPOM tahun 2019 di 64 program studi yang berisi 30 pertanyaan tentang kinerja dosen di Universitas Sam Ratulangi. Hasil penelitian didapat empat plot Mulidimensional Scaling dari kompetensi pedagogik dimana ada 2 kelompok prodi, kompetensi professional ada 2 kelompok prodi, kompetensi kepribadian ada 3 kelompok prodi dan kompetensi sosial ada 2 kelompok prodi. Interpretasi dari plot kompetensi pedagogik, Plot kompetensi profesional dan Plot kompetensi kepribadian kelompok prodi 1 cenderung nilainya terhadap skor 4 dan kelompok prodi 2 nilainya cenderung terhadap skor 3. Untuk interpretasi Plot kompetensi sosial kelompok prodi 1 dan kelompok prodi 3 cenderung nilainya terhadap skor 3 dan kelompok prodi 2 cenderung nilainya terhadap skor 4.
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pernikahan Usia Dini di Kecamatan Pasan Kabupaten Minahasa Tenggara Tilaar, Yesinta Kezia; Nainggolan, Nelson; Komalig, Hanny A.H
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.10.2.2021.35289

Abstract

Pernikahan dini merupakan sebuah pernikahan dibawah umur yang target persiapannya belum dikatakan maksimal seperti persiapan fisik, persiapan materi serta persiapan mental emosional. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pernikahan usia dini di Kecamatan Pasan Kabupaten Minahasa Tenggara menggunakan metode analisis faktor. Analisis faktor merupakan analisis statistik yang berfungsi untuk mereduksi beberapa variabel yang saling independen menjadi lebih sedikit variabel. Dalam penelitian ini digunakan data primer menggunakan metode angket. Objek yang diteliti adalah orang yang menikah pada usia 15-20 tahun dan periode pernikahannya terjadi pada tahun 2010-2021 di Kecamatan Pasan dan digunakan sebanyak 10 variabel. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh 3 faktor dominan yang mempengaruhi keputusan remaja menikah usia muda di Kecamatan Pasan yaitu faktor Kehamilan diluar nikah (39,385%), Faktor Pergaulan (19,013%) dan Faktor Ekonomi (15,246%). Ketiga faktor tersebut memberikan proporsi keragaman kumulatif sebesar 73,644%.
Penerapan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam Model Intervensi Fungsi Step terhadap Indeks Harga Konsumen di Kota Manado Mokorimban, Filsa Eugeni; Langi, Yohanes; Nainggolan, Nelson
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.10.2.2021.34969

Abstract

Analisis intervensi adalah metode untuk mengolah data deret waktu yang dipengaruhi oleh peristiwa di luar kendali yang disebut intervensi. Secara umum, analisis intervensi dibedakan menjadi analisis intervensi fungsi step dan fungsi pulse. Pada data Indeks Harga Konsumen (IHK) di kota Manado tahun 2014 sampai 2020 ditemui adanya fluktuasi yang signifikan, yaitu pada bulan Januari 2020 (T=73). Model intervensi yang diduga adalah fungsi step karena pengaruh intervensi yang terjadi berlangsung dalam kurun waktu yang cukup lama, yaitu mulai Januari 2020 sampai Desember 2020 (T=73 sampai T=84). Model intervensi yang diperoleh dari hasil analisis data adalah ARIMA (0,1,1) dengan orde intervensi b=0, s=12, dan r=1.    
Metode Black Scholes Dalam Menghitung Harga Opsi Asia (Studi Kasus Pada Saham HMS Holdings Corp) Iqrami, Al Izhar; Nainggolan, Nelson; Manurung, Tohap
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.10.2.2021.35287

Abstract

Opsi Asia dengan European style adalah opsi yang payoff-nya bergantung pada rata-rata harga aset selama masa hidup opsi dan hanya dapat dieksekusi pada saat jatuh tempo. Opsi Asia dapat dihitung menggunakan rata-rata geometrik yang didekatkan ke kerangka Black Scholes sehingga didapat formula Black Scholes untuk opsi call Asia dan opsi put Asia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan antara harga opsi di pasar saham dengan hasil perhitungan yang dilakukan menggunakan metode Black Scholes. Adapun  parameter-parameter yang digunakan seperti : harga saham awal  sebesar $26,53, harga pelaksanaan (K) sebesar $25,00 ; $30,00 ; $35,00 tingkat bunga bebas resiko (r) adalah 0,0025, waktu jatuh tempo (T) selama 47 hari, volatilitas harga saham  adalah 0,39677021. Dari parameter-parameter tersebut kemudian diperoleh harga opsi call Asia untuk harga pelaksanaan (K) sebesar $25,00 ; $30,00 ; $35,00 masing-masing adalah $1,790927 ; $0,066597 ; $0,000235, dan harga opsi put Asia adalah $0,301904 ; $3,575965 ; $8,507994. Diperoleh perbedaan antara harga opsi call dengan model Black Scholes dan harga opsi di pasaran yang cukup signifikan.
Kajian Model Prediksi Metode Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) pada Data Mengandung Multikolinearitas Mait, Yeremia Armstrong; Salaki, Deiby Tineke; Komalig, Hanny A. H.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.10.2.2021.34909

Abstract

Indonesia dan semua negara di dunia masih berkutat dengan penanganan masalah Covid-19. Pengeluaran anggaran pemerintah terhadap penanganan di bidang kesehatan serta penyaluran bantuan sosial untuk masyarakat dapat mempengaruhi tingkat inflasi di Indonesia. Analisis yang digunakan adalah analisis regresi. Metode kuadrat terkecil (MKT) merupakan salah satu metode pendugaan parameter yang mensyaratkan ketiadaan multikolinearitas antar peubah bebas. Jika terdapat multikolinearitas maka Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) merupakan metode alternatif yang dapat menyeleksi peubah sekaligus menduga parameter. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan performa LASSO dengan MKT dilihat dari root mean squared error (RMSEP) dan nilai mean absolute error (MAE) serta menentukan model regresi inflasi sejumlah kota besar di Indonesia dengan menggunakan metode LASSO. Data yang digunakan adalah data simulasi yang dibangkitkan dengan bantuan aplikasi dan data real yaitu inflasi 90 kota besar di Indonesia tahun 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LASSO menghasilkan nilai RMSEP dan nilai MAE yang jauh lebih baik dari MKT serta LASSO dapat menghasilkan model regresi untuk inflasi sejumlah kota besar di Indonesia dengan baik. Indonesia and all countries in the world are still struggling with the handling of the Covid-19 problem. The government's budget expenditure on handling in the health sector and the distribution of social assistance to the community can affect the inflation rate in Indonesia. The analysis used is regression analysis. The least squares method is a parameter estimation method that requires the absence of multicollinearity between independent variables. If there is multicollinearity, the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) is an alternative method that can select variables as well as estimate parameters. The purpose of this study was to compare the performance of LASSO with MKT in terms of the root mean squared error (RMSEP) and the mean absolute error (MAE) and to determine the inflation regression model for a number of major cities in Indonesia using the LASSO method. The data used are simulation data generated with the help of applications and real data, namely inflation in 90 major cities in Indonesia in 2020. The results show that LASSO produces RMSEP and MAE values which are much better than least square method and LASSO can produce regression models for inflation of a number of big cities in Indonesia. 
Pengelompokan Kecamatan Di Kabupaten Minahasa Berdasarkan Data Hasil Produksi Pertanian Tahun 2019 Dengan Menggunakan Analisis Komponen Utama (Aku) Dan Analisis Gerombol Cantika Valensia Mukuan; Fernando Dorothius Pongoh; Hanny A.H. Komalig
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

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

Abstract

Pengelompokan Kecamatan di Kabupaten Minahasa Berdasarkan Data  Hasil Produksi Pertanian Tahun 2019 dengan Analisis Komponen Utama (AKU) dan Analisis Gerombol. Bertujuan untuk mereduksi variabel dengan Analisis Komponen Utama, dan Mengelompokkan Kecamatan-kecamatan se-Kabupaten Minahasa dengan menggunakan Analisis Gerombol. Data yang diambil ialah data sekunder dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik dengan data produksi pertanian dalam studi ini ialah 25 Kecamatan di kabupaten Minahasa tahun 2019, dengan 13 variabel hasil produksi pertanian. Adapun hasil penelitian ini terbentuk 4 Komponen Utama yang merupakan kombinasi linier dari variabel-variabel asli penyusunnya dan mampu menjelaskan sebesar mampu menjelaskan 74,197% variasi dari ke-13 variabel. Terbentuknya 5 kelompok atau gerombol dari ke 25 kecamatan dengan menggunakan metode analisis gerombol average lingkage.

Page 18 of 22 | Total Record : 219

 16   17   18   19   20 

Filter by Year

2012 2024


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