cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
I Wayan Sudarsana
Contact Email
-
Phone
+6281320509373
Journal Mail Official
mathjurnal.untad@gmail.com
Editorial Address
Jl. Soekarno-Hatta Km 9 No 1 Palu 94116
Location
Kota palu,
Sulawesi tengah
INDONESIA
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN
Published by Universitas Tadulako
ISSN : 18298133     EISSN : 2450766X     DOI : -
Core Subject : Education,
Mathematics
Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan adalah Jurnal yang diterbitkan oleh Program Studi Matematika FMIPA Universitas Tadulako. Jurnal ini menerbitkan artikel hasil penelitian atau telaah pustaka bersifat original meliputi semua konsentrasi bidang ilmu matematika dan terapannya, seperti analisis, aljabar, kombinatorika, matematika diskrit, statistika, dan semua aspek terapannya.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika (Lain-Lain)
Articles 307 Documents
 27   28   29   30   31 
Prediksi Jumlah Kasus Schistosomiasis Di Kabupaten Poso Sulawesi Tengah Ulan Rahmawati; Resnawati; Maulidyani Abu; Puspita, Juni Wijayanti
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2023.v20.i2.16378

Abstract

The prevalence of Schistosomiasis cases in Poso Regency specifically in Napu and Bada changes every year and in 2021 there was a significant increase in cases. Therefore it is necessary to predict cases in 2022 or the 13th and 14th semesters using Lagrange extrapolation. The prediction results of the cases number in Napu in 13th and 14th semesters are 461 and 5445 for humans, 12442 and 43045 for snails, and 1370 and 4789 for rats respectively. The prediction results in Bada in the 13th and 14th semesters are 202 and 984 cases for humans, -804 and -2863 cases for snails, and -251 and -890 cases for rats respectively. The Lagrange polynomial errors are −0,16335 × 10−5 and −0,8629 × 10−5 for the 13th and 14th semesters for humans, 0,578 × 10−7 and 0,2288 × 10−7 the for 13th and 14th semesters for snails and rats. Some of the predictions were unrealistic, so the Lagrange extrapolation method is not appropriate for predicting Schistosomiasis cases.
Klasterisasi Perusahaan Sektor Energi Berdasarkan Rasio Kinerja Keuangan dengan Metode Fuzzy C-Means Sriwirdani, Aisyah; Ahmad, Defri
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2023.v20.i2.16493

Abstract

The increasing number of companies on the Indonesia Stock Exchange means that there are more investment options for investors, causing investors to be confused about choosing the right company to invest in. Investors need to avoid mistakes in investing, one of which is by analyzing the company's financial performance ratios. In this study, companies in the open energy sector will be grouped based on financial performance ratios using the Fuzzy C-Means method. The results of this clustering can be used as material for consideration for investors wishing to invest in the open energy sector. The Fuzzy C-Means method is a method for grouping objects where the presence of cluster members is based on the degree of fuzzy membership. The ratios to be used are Earning per Share (EPS), Price Earning Ratio (PER), Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), and Net Profit Margin (NPM). The number of clusters to be formed is 2 clusters. The calculation results obtained are that there are 46 companies in Cluster 1 and 22 companies in Cluster 2. Based on the analysis of cluster characteristics, cluster 2 is a cluster that contains companies with high financial ratios with the highest ratio value being Earning per share and net profit margin This means that the financial performance of companies in this cluster is quite good.
Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means Untuk Pengelompokkan Kemiskinan Di Kabupaten/kota Provinsi Aceh Sukardi, Miftakhul Kharis; Indah Manfaati Nur
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2023.v20.i2.16494

Abstract

Kemiskinan telah menjadi masalah yang tidak asing lagi bagi Indonesia. Meski begitu, masalah puing-puing sampai saat ini masih menjadi masalah yang larut-larut. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan kabupaten provinsi Aceh berdasarkan angka kemiskinan tahun 2021 menggunakan data mining fuzzy cmans. Karena provinsi Aceh termasuk dalam 5 provinsi termiskin di Indonesia. Penambangan data dikenal sebagai teknik yang digunakan untuk mengungkap pola tersembunyi dalam kumpulan data dengan tujuan menghasilkan wawasan baru. Teknik data mining salah satunya yaitu clustering. Clustering adalah teknik data mining yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripannya ke dalam kelompok-kelompok yang dikenal dengan cluster. Terdapat beberapa algoritma yang digunakan dalam klasterisasi, salah satunya adalah algoritma Fuzzy C-Means (FCM) Clustering. Algoritma FCM dapat membantu pemerintah dalam strategi pengentasan kemiskinan dengan menyesuaikan manajemen strategi mereka untuk kelompok-kelompok tertentu. Hasil penelitian menunjukkan tiga kelompok dengan distrik-distrik yang berbeda pada setiap kelompok. Validasi metode FCM menunjukkan kualitas yang baik dengan nilai Fuzzy Silhouette Index (FSI) sebesar 0,537. Modified Partition Coefficient Index (MPCI) juga menunjukkan kualitas kelompok yang baik dengan nilai 0,441. Davies Bouldin Index (DBI) menunjukkan nilai 1.074 yang menunjukkan hasil clustering cukup baik karena nilai validasi DBI berkisar antara 0 hingga tak terhingga. Hasil penelitian menunjukkan tiga kelompok dengan distrik-distrik yang berbeda pada setiap kelompok. Validasi metode FCM menunjukkan kualitas yang baik dengan nilai Fuzzy Silhouette Index (FSI) sebesar 0,537. Modified Partition Coefficient Index (MPCI) juga menunjukkan kualitas kelompok yang baik dengan nilai 0,441. Davies Bouldin Index (DBI) menunjukkan nilai 1.074 yang menunjukkan hasil clustering cukup baik karena nilai validasi DBI berkisar antara 0 hingga tak terhingga. Hasil penelitian menunjukkan tiga kelompok dengan distrik-distrik yang berbeda pada setiap kelompok. Validasi metode FCM menunjukkan kualitas yang baik dengan nilai Fuzzy Silhouette Index (FSI) sebesar 0,537. Modified Partition Coefficient Index (MPCI) juga menunjukkan kualitas kelompok yang baik dengan nilai 0,441. Davies Bouldin Index (DBI) menunjukkan nilai 1.074 yang menunjukkan hasil clustering cukup baik karena nilai validasi DBI berkisar antara 0 hingga tak terhingga.
Analisis Korelasi Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pendapatan Kepala Keluarga Auw, Desi Natalia; Hafizah, Siti; Leki, Aina Mardina; Makalbani, Aloria; Loban, Jeni M
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2023.v20.i2.16546

Abstract

Penelitian terkait bertujuan untuk mengukur korelasi antara jumlah anggota keluarga(X1), usia (X2), dan pendidikan (X3) terhadapap pendapatan (Y) setiap kepala keluarga, Penelitian ini dilakukan di Desa Alaang, Kecamatan Alor Barat Laut, Kabupaten Alor, dan data yang digunakan merupakan data primer yang diperoleh langsung di desa dengan menggunakan angket. Jumlah total 285 kepala keluarga yang menjadi responden. Dengan variabel yang digunakan yaitu jumlah anggota keluarga (x1), usia (x2), pendidikan (x3), dan pendapatan (y). Teknik analisis data yang kami gunakan adalah analisis korelasi spearman dimana korelasi Rank Spearman atau yang biasanya disebut dengan Spearman Rank Correlation Coefficient merupakan salah satu penerapan koefisien korelasi dalam metode analisis data statistik non parametrik. Statistik non parametric ini merupakan suatu ukuran asosiasia atau hubungan yang dapat digunakan pada kondisi atau kedua variabel yang diukur adalah skala ordinal (berbentuk ranking) atau kedua variable adalah kuantitatif namun kondisii normal tidak terpenuhi. Data korelasi dapat dihitung ranking data terlebih dahulu menggunakan bantuan MS.Excel dan software SPSS 16.0. Hasil penelitian menunjukan bahwa dari variabel-veriabel yang ditentukan terdapat hubungan yang signifikansi dimana hubungan antara variabel jumlah anggota keluarga (X1) dan pendapatan (Y) terdapat hubungan yang sangat rendah, sedangkan antara variabel usia (X2) dan variabel pendapatan (Y) terdapat hubungan yang linier yang cukup kuat serta pendidikan (X3) dan pendapatan (Y) terdapat hubungan yang sangat rendah. Kata Kunci : Pendapatan, Korelasi, Sperman.
Prediksi Tingkat Inflasi Di Indonesia Menggunakan Metode Average Based Fuzzy Time Series Nurul Ikrima; Agus Indra Jaya; Abdul Mahatir Najar; Hajar
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2023.v20.i2.16582

Abstract

Inflation is a very important indicator in maintaining the stability of the country's economy, so it is necessary to predict the inflation rate to determine the movement of the inflation rate in the future. To predict the inflation rate in Indonesia in 2023, this research uses the Average Based Fuzzy Time Series (FTS) method based on Python programming. This method uses the principle of fuzzy set as the basis of its calculation. The data used in this study are monthly data on inflation rates in Indonesia for the period January 2013 - December 2022 obtained from the official website of Bank Indonesia (BI). The results showed that the prediction of the inflation rate in Indonesia in 2023 was in the range of 5.23% - 5.51% with the highest inflation value occurring in April and the lowest inflation value occurring in January. The accuracy level of the Average Based FTS method is calculated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 0.820849835% which indicates that the method can be used to predict the inflation rate. Keywords : Average Based, FTS, Inflation, Prediction, Python
Pemodelan Kasus Balita Stunting Di Provinsi Sulawesi Tengah Menggunakan Robust Geographically Weighted Regression Gamayanti, Nurul Fiskia; Nur'eni; Fadjryani; Difa Shalsabila
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2023.v20.i2.16585

Abstract

Stunting pada balita merupakan kasus yang semakin berbahaya bagi balita. Dimana kasus tersebut dapat mengakibatkan kematian pada penderitanya. Jumlah kasus kejadian stunting balita di Sulawesi Tengah terus meningkat setiap tahunnya. Pada pemodelan kasus balita stunting di Sulawei Tengah dibutuhkan pemodelan khusus dimana pada kasus tersebut terdapat keragaman spasial dan terdapat data pencilan sehingga dibutuhkan penanganan khusus yaitu model yang dapat mengakomodasi keragaman spasial dan pencilan tersebut yaitu Robust Geographically Weighted Regression (RGWR). Pada hasil penelitian ini diperoleh 13 model kasus balita stunting untuk masing-masing kabupaten/kota di Sulawesi Tengah. Dimana tingkat akurasi dari model yang diperoleh sebesar 12,60% artinya model RGWR yang diperoleh telah sesuai dan efektif dalam memodelkan kasus balita stunting di Sulawesi Tengah
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Volume Produksi Padi Provinsi Aceh Nurviana; Nirmala Sari; Ulya Nabilla
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2023.v20.i2.16609

Abstract

The agricultural sector has a very significant contribution to the achievement of the Sustainable Development Goals (SDG's) and is also the second largest contributor to Gross Domestic Product (GDP). Aceh's agricultural sector excels in various commodities such as rice, corn, soybeans, and chili. One of the main commodities in Aceh's agricultural sector is rice. Rice is a staple food commodity for the Indonesian people whose needs continue to increase along with the increase in population and also as a source of income for the farming community in meeting their needs. The volume of rice production from year to year fluctuates greatly, experiencing a decrease or increase. the realization of the rice harvest from January to December 2022 amounted to 271.75 thousand hectares, or decreased by around 25.31 thousand hectares (8.52 percent) compared to 2021 which reached 297.06 thousand hectares. The purpose of this study is to analyze the factors that affect the volume of rice production in Aceh Province. The results of the study obtained a regression model Y = 556505,224 + 3,081 X1-1376,14 X2 + 139,57 X3 + 92,797 X4-1,019 X5. The results of the simultaneous test show that the harvest area, rainfall, irrigation area, seed use, and labor together or simultaneously have a significant effect on rice production at a significance level of 0.05. Partially, the variable that has a positive and significant effect on rice production is the variable of harvest area. In addition, the variable area of irrigation and the use of seeds also have a positive effect on rice production but not significant. Meanwhile, the variables of average rainfall and labor have a negative effect on rice paddy production.
Estimasi Peluang Gempa Bumi Menggunakan Metode Maksimum Likelihood Dan Distribusi Poisson Di Wilayah Sulawesi Tengah Jamidun; Nur'Eni; Rais
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2023.v20.i2.16683

Abstract

Sulawesi Tengah merupakan salah satu daerah yang sering dilanda gempa bumi. Hal ini mengindikasikan bahwa daerah ini memiliki aktifitas seismik yang cukup tinggi. Secara geologi wilayah ini mendapat tekanan karena interaksi tumbukan 3 lempeng utama dunia yakni lempeng Eurasia, Indo Australia dan Pasifik Akibat tumbukan tersebut menyebabkan terbentuknya beberapa Sesar yang aktif. Gempa bumi yang menyebabkan liquifakasi dan sunami di Sulawesi Tengah pada 28 September 2018 sumber gempanya berada dijalur lintasan sesar Palu Koro di kedalaman 10 km di bawah dasar permukaan laut pada jarak 80 km barat laut Kota Palu. Waktu kejadian gempa bumi besar hingga saat ini belum ada ahli yang bisa meprediksi secara tepat. Untuk itu melalui kajian ini kami melakukan pendekatan untuk memprediksi waktu kejadian gempa bumi ini dengan melakukan analisis secara statistik menggunakan metode maksimum likelihood dan distribusi Poisson dari data data gempa bumi yang pernah terjadi. Nilai parameter seismotektonik () dari hubungan magnitudo dengan frekuensi gempa bumi, diperoleh nilai yang terbesar pada region I untuk gempa menengah yakni sebesar 0,8065, hal ini menyatakan bahwa pada daerah region I merupakan daerah rawan terjadi gempa bumi karena kemampuan untuk meredam energi penggeseran sesar relatif kecil sehingga tingkat kerapuhan material yang tersusun di dalam bumi tersebut yang jika diberi gaya sedikit akan terjadi patahan dan kemudian terjadilah gempa bumi.
Mathematical Model of The Spread of Foot and Mouth Diseases (FMD) Hajar; Nacong, Nasria
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 21 No. 1 (2024)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2024.v21.i1.16853

Abstract

Foot and Mouth Disease (FMD) is a contagious animal disease and can cause death. FMD is caused by an RNA virus belonging to the genus Apthovirus, family Picornaviridae. FMD can be transmitted through direct contact with exposed animals, indirect contact and through the air. In this research, a mathematical model of the spread of FMD in animal populations will be constructed by adapting the SIR (Susceptible, Infected, Recovered) model. From this model two critical points are obtained. The first critical point is the disease-free critical point and the second critical point is the endemic critical point for FMD. The existence of can be guaranteed, because all parameters are positive. And it is stable jika .. Furthermore exists and is stable if ..
Analisis Komparasi Algoritma Clustering Berbasis Partisi Untuk Data Numerik Dan Data Kategorikal Lusiyanti, Desy; Fajri, Iman Al; Andri; Fajri, Mohammad
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2023.v20.i2.16871

Abstract

Dalam prakteknya, tidak selalu semua fitur data bertipe numerik ataupun bertipe kategorik. Perbedaan fitur pada suatu data menjadi permasalahan dalam menentukan metode yang akan digunakan. Salah satu cara yang sering digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu mengubah salah-satu dari nilai fitur dengan menyesuaikan metode yang akan digunakan. Misalkan dalam analisis cluster, terdapat beberapa algoritma yang sering digunakan diantaranya adalah K-Means dan K-Modes. Kedua metode ini memiliki perbedaan dari fitur yang digunakan. K-Means menggunakan tipe data numerik sedangkan K-Modes menggunakan tipe data kategorik. Dalam penelitian ini dilakukan komprasi antara metode K-Means dan K-Modes untuk mengclusterkan pasien penyakit jantung. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data rekam medis pasien penyakit jantung RSUD Undata palu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari kedua metode yang dibandingkaan memiliki tingkat akurasi yang baik, yaitu 84.47% (untuk metode K-Means), dan 83.85% (untuk metode K-Modes).

Page 29 of 31 | Total Record : 307

 27   28   29   30   31 

Filter by Year

2009 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 21 No. 2 (2024) Vol. 21 No. 1 (2024) Vol. 20 No. 2 (2023) Vol. 20 No. 1 (2023) Vol. 19 No. 2 (2022) Vol. 19 No. 1 (2022) Vol. 18 No. 2 (2021) Vol. 18 No. 1 (2021) Vol. 17 No. 2 (2020) Vol. 17 No. 1 (2020) Vol. 16 No. 2 (2019) Vol. 16 No. 1 (2019) Vol. 15 No. 2 (2018) Vol. 15 No. 1 (2018) Vol. 14 No. 2 (2017) Vol. 14 No. 1 (2017) Vol. 13 No. 2 (2016) Vol. 13 No. 1 (2016) Vol. 12 No. 2 (2015) Vol. 12 No. 1 (2015) Vol. 11 No. 1 (2014) Vol. 10 No. 1 (2013) Vol. 9 No. 1 (2012) Vol. 8 No. 1 (2011) Vol. 7 No. 2 (2010) Vol. 7 No. 1 (2010) Vol. 6 No. 2 (2009) Vol. 6 No. 1 (2009) More Issue