cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ni Wayan Switrayni
Contact Email
niwayan.switrayni@unram.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
eigen@unram.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota mataram,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
EIGEN MATHEMATICS JOURNAL
Published by Universitas Mataram
ISSN : 26153599     EISSN : 26153270     DOI : -
Core Subject : Education,
Mathematics
Eigen Mathematics Journal mempublikasikan artikel yang berkontribusi pada informasi baru atau pengetahuan baru terkait Matematika, Statistika, dan Aplikasinya. Selain itu, jurnal ini juga mempublikasikan artikel berbentuk survey dalam rangka memperkenalkan perkembangan terbaru dan memotivasi penelitian selanjutnya dalam bidang matematika, statistika, dan aplikasinya.
Arjuna Subject : -
Articles 118 Documents
 2   3   4   5   6 
Koreksi: Karakteristik Gaharu Grynops Vertegii (Gilg.) Domke Berdasarkan Analisis Sebaran Gray Scale Level Nurul Qomariyah; Rahadi Wirawan; Ni Kadek Nova Anggarani; Laili Mardiana; Kasnasi Al Hadi
Eigen Mathematics Journal Koleksi Koreksi Artikel (Corrigenda dan Addenda)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v1i1.59

Abstract

Pernyataan koreksi untuk artikel : https://doi.org/10.29303/emj.v1i1.27
Analisis Text Mining dari Cuitan Twitter Mengenai Infrastruktur di Indonesia dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes Bimananda W; Insan Riski; Karina Dwi; Rani Nooraeni; Theresa Siahaan; Yosherina Dhea
Eigen Mathematics Journal Vol. 2 No. 2 Desember 2019
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (336.897 KB) | DOI: 10.29303/emj.v1i2.36

Abstract

Pembangunan bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pada masa pemerintahan Presiden Joko Widodo sangat gencar dilakukan pembangunan infrastruktur untuk mendukung pertumbuhan ekonomi dan peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pembangunan infrastruktur ini tentu telah banyak memberikan dampak pada aktivitas masyarakat baik dari sisi positif maupun negatif.  Terlepas dari dampak yang dihasilkan, masyarakat kerap kali memberikan pendapat atau komentar terkait dengan pembangunan infrastruktur. Masyarakat menyampaikan aspirasinya terhadap pembangunan infrastruktur dan dampak apa yang dirasakannya melalui berbagai jejaring media sosial salah satunya adalah Twitter. Diperoleh hasil bahwa proporsi sentimen negatif lebih besar dibandingkan dengan sentimen positif. Selain itu, hasil pengklasifikasian dengan menggunakan metode Naïve Bayes diperoleh model yang paling baik pada model bandara dengan akurasi sebesar 82%, presisi sebesar 0,84 dan recall sebesar 0,48.
Mengatasi Error Berkorelasi Menggunakan Metode Transformasi Prewhitening pada Regresi Nonparametrik Kernel Bivariat Nurasiah Amini; Mustika Hadijati; Qurratul Aini
Eigen Mathematics Journal Vol. 2 No. 2 Desember 2019
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v1i2.42

Abstract

Suppose that given ???? data {(????1????, ????2????, ????????)}???? with nonparametric regression model :????=1????????  = ????(????1????, ????2????) + ???????? ; ???? = 1,2, ⋯ , ????with ????(????????) is a regression function and ???????? is a random errors. In nonparametric regression often found correlated errors, i.e. the error value does not meet the identical and independent assumptions. Correlated errors will adversely affect the estimation model. Correlated errors can be resolved by prewhitening transformation method, a method where the error is assumed to follow the model ARMA (????, ????). Applied on data is shown that regression model was obtained with correlated errors. The error obtained from the conventional Kernel regression model follows the AR(1) model with the value ∅1= 0.932. After the prewhitening transformation, the kernel regression model results from the prewhitening transformation with uncorrelated errors. The MSE value of the conventional Kernel estimation modal is 639203.308 smaller than the MSE value of the estimated Kernel prewhitening transformation model that is 290303.832, so the Kernel estimator resulting from prewhitening transformation is more efficient than conventional Kernel estimator.
Penerapan Regresi Logistik Biner Multilevel pada Partisipasi Angkatan Kerja di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2018 Meilani Thereza Saragih; Anindia Wahyu Inayah; Rani Nooraeni; Mikha Aprilio; Marita Mutiara Sinsyi; Yolanda Rizkie Aprilia
Eigen Mathematics Journal Vol. 3 No. 1 Juni 2020
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v3i1.60

Abstract

Analisis regresi logistik dibagi menjadi beberapa jenis data pada responnya, diantaranya yaitu respon biner, multinomial, ordinal dan poisson. Analisis regresi logistik yang paling sederhana digunakan adalah analisis regresi logistik biner. Regresi logistik biner digunakan untuk menganalisa hubungan antara satu variabel respon dan beberapa variabel independen, dengan variabel responnya berupa data kualitatif dikotomi yaitu bernilai 1 untuk menyatakan keberadaan sebuah karakteristik dan bernilai 0 untuk menyatakan ketidakberadaan sebuah karakteristik. Namun regresi biner ini kurang tepat apabila digunakan pada kasus yang memiliki struktur hirarki. Data yang memiliki struktur hirarki, sebenarnya terdapat efek dari kelompok yang membawahi unit-unit yang diteliti. Suatu metode yang digunakan untuk menyelesaikan kasus berstruktur hirarki adalah model multilevel. Penelitian ini menyajikan perbandingan antara model regresi logistik biner satu level dan model regresi logistik biner multilevel dalam menganalisis partisipasi angkatan kerja di Provinsi Jawa Tengah tahun 2018. Variabel yang digunakan adalah status bekerja sebagai variabel respon, tipe daerah tempat tinggal, umur, pendidikan, status perkawinan, jenis kelamin, dan pelatihan bersertifikat sebagai variabel penjelas level satu serta IPM, PDRB, dan UMK sebagai variabel penjelas level dua. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan membandingkan deviance pada null model regresi logistik biner satu level dan null model regresi logistik biner multilevel serta melakukan pengujian signifikan adanya random effect. Analisis yang dilakukan menunjukkan hasil bahwa deviance pada null model regresi logistik biner multilevel lebih kecil dibandingkan deviance regresi logistik biner satu level serta terdapat random effect sehingga model regresi logistik biner multilevel adalah model yang terbaik dalam menggambar partisipasi angkatan kerja di Provinsi Jawa Tengah tahun 2018. Estimasi parameter dengan regresi logistik biner multilevel memperoleh hasil bahwa faktor yang secara signifikan mempengaruhi status bekerja di Provinsi Jawa Tengah tahun 2018 adalah tipe daerah tempat tinggal, jenis kelamin, umur, status perkawinan, keikutsertaan dalam pelatihan yang bersertifikat. Selain itu, terdapat pengaruh perbedaan Kabupaten/Kota yang digambarkan dengan IPM dan PDRB sebagai variabel kontekstual. Sebesar 0,82 persen keragaman status bekerja pada Provinsi Jawa Tengah disebabkan oleh perbedaan karakteristik antar kabupaten/kota asal penduduk.
Analisis Rotasi Ortogonal pada Teknik Analisis Faktor Menggunakan Metode Procrustes Himayati Himayati; Ni Wayan Switrayni; Desy Komalasari; Nurul Fitriyani
Eigen Mathematics Journal Vol. 3 No. 1 Juni 2020
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v3i1.66

Abstract

Factor analysis is a multivariate statistical method that tries to explain the relationship between a number of independent variables by grouping these variables into factors. With this grouping, the existing variables will be easier to interpret. In increasing the power of factor interpretation, a matrix loading factor transformation must be performed. The transformation can be done by choosing the method that is in orthogonal rotation, the varimax or quartimax or equamax method. In order to find out which rotation techniques is the most appropriate, the minimum square distance values () generated from the procrustes method used. In this study three data were used from the results of the questionnaire, for data I obtain the value of the minimum distance squared with a varimax rotation that is  with ; for data II obtain the value of the minimum distance squared with a quartimax rotation that is  with ; for data III obtain the value of the minimum distance squared with a varimax rotation that is  with .
Peramalan Indeks Harga Konsumen Kota Mataram Menggunakan Vector Autoregressive Integrated Moving Average Moudy Puspita Ayudhiah; Syamsul Bahri; Nurul Fitriyani
Eigen Mathematics Journal Vol. 3 No. 1 Juni 2020
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1098.804 KB) | DOI: 10.29303/emj.v3i1.61

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan data Indeks Harga Konsumen (IHK) sub-kelompok padi-padian, umbi-umbian dan hasilnya serta sub-kelompok bumbu-bumbuan di Kota Mataram. Data yang digunakan adalah data tahun 2014 sampai dengan tahun 2017, yang digunakan untuk meramalkan nilai IHK pada tahun 2018. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Vector Autoregressive Integrated Moving Averageatau disebut VARIMA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik yang diperoleh adalah model VARIMA (1,1,0) dengan akurasi model untuk IHK padi-padian, umbi-umbian dan hasilnya berdasarkan nilai MAPE sebesar 0,7359% yang menyatakan bahwa hasil peramalan dapat dikategorikan sangat baik, sedangkan akurasi model untuk IHK bumbu-bumbuan berdasarkan nilai MAPE sebesar 10,6736% yang menyatakan bahwa hasil peramalan dapat dikategorikan baik.
Penerapan Model Regresi Zero Inflated Poisson pada Kejadian Kelahiran di Luar Nikah WUS di Provinsi Nusa Tenggara Timur Tahun 2017 (Analisis Data SDKI 2017) Dwi Cahyo Firmansyah; Fathin Nadillah; Megananda Ghowo Rizky; Nurul Hanifah Septiani; Sri Rahayu Yogyana Sinurat; Rani Nooraeni
Eigen Mathematics Journal Vol. 3 No. 1 Juni 2020
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v3i1.67

Abstract

Kelahiran di luar nikah adalah setiap kelahiran yang terjadi di luar pernikahan di mana orang tua mereka tidak menikah secara sah. Wanita yang melahirkan di luar nikah masih dianggap tabu di Indonesia, karena kelahiran di luar nikah dianggap melanggar budaya dan hukum Indonesia. Menurut data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2017, dari semua kasus kelahiran di luar nikah di kalangan perempuan usia subur di Indonesia, 53 persen di antaranya terjadi di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Kasus kelahiran di luar nikah di Indonesia terbilang sedikit karena keberadaan norma sosial, agama, dan stigma yang masih berlaku di masyarakat. Jadi, sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian kelahiran di luar nikah. Karena angka kelahiran di luar nikah relatif rendah (kejadian langka) sehingga metode yang tepat untuk menganalisis masalah ini adalah Zero Inflated Poisson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk model log, variabel yang mempengaruhi jumlah rata-rata anak yang lahir di luar nikah adalah status kontrasepsi, tingkat pendidikan, dan status pekerjaan. Untuk model logit, variabel yang mempengaruhi risiko tidak memiliki kelahiran di luar nikah adalah status pekerjaan dan kelompok umur.
Perbandingan Metode Classification and Regression Trees (CART) dengan Naïve Bayes Classification (NBC) dalam Klasifikasi Status Gizi Balita di Kelurahan Pagesangan Barat Nurul - Insan; Mustika Hadijati; Irwansyah Irwansyah
Eigen Mathematics Journal Vol. 3 No. 1 Juni 2020
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v3i1.68

Abstract

This study aims to compare the Classification and Regression Trees (CART) and Naïve Bayes Classification (NBC) methods in classifying the nutritional status of toddlers in West Pagesangan by looking at their accuracy and also knowing the variables that influence the classification of toddler nutritional status. The data used in this study were toddlers who come to the posyandu in May 2019, with predictor variables used namely gender, ages, weight, mother’s employment status, mother’s education level, number of children and parents income. The result showed that Naïve Bayes Classification (NBC) is better in classifying the nutritional status of toddlers in West Pagesangan than Classification and Regression Trees (CART). This can be seen from the accuracy values obtained with three comparisons of training data and testing data. In the comparison of 90% of training data: 10% of testing data, obtained an accuracy value of 90% for NBC and 85% for CART, in the comparison of 80% of training data: 20% of testing data, obtained an accuracy value 0f 82.5% for NBC and 80% for CART, while in comparison 70% traing data : 30% testing data, obtained an accuracy value 72% for NBC and 70%for CART. This study also showed that significant variables the classification of nutritional status of toddlers in West Pagesangan village are age, gender, weight and parents income.
Pengaruh Kurs Dolar Amerika Serikat, Inflasi, dan Tingkat Suku Bunga Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Dengan Vector Error Correction Ni Luh Putu Dewi Wikayanti; Qurratul Aini; Nurul Fitriyani
Eigen Mathematics Journal Vol. 3 No. 1 Juni 2020
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v3i1.58

Abstract

Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dipengaruhi oleh situasi politik dan perekomian global, serta adanya faktor seperti Kurs Dolar Amerika Serikat, Inflasi, dan Tingkat Suku Bunga, yang apabila melemah dapat mengakibatkan perekonomian terguncang. Penelitian ini bertujuan mengkonstruksi model Vector Error Correction Model (VECM) yang merupakan pengembangan model Vector Autoregressive pada runtun waktu yang tidak stasioner dan memiliki hubungan kointegrasi. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan jangka panjang maupun jangka pendek antara faktor-faktor yang mempengaruhi IHSG yaitu Kurs Dolar Amerika Serikat, Inflasi, dan Tingkat Suku Bunga serta menentukan hasil peramalan IHSG berdasarkan faktor yang mempengaruhinya. Model VECM yang diperoleh yaitu VECM(2), yang menunjukkan bahwa perubahan variabel Kurs Dolar Amerika Serikat memiliki pengaruh positif terhadap IHSG, sedangkan Inflasi dan Tingkat Suku Bunga memberikan pengaruh negatif terhadap perubahan IHSG. Hal ini berlaku untuk pengaruh jangka panjang maupun jangka pendek. Hasil peramalan diperoleh dengan menggunakan VECM(2) pada bulan Juli dan Agustus 2019 yaitu sebesar 6424,68 dan 6488,88 dengan nilai MAPE sebesar 1,534%. Nilai MAPE menunjukkan bahwa hasil peramalan dengan model VECM(2) memberikan hasil yang sangat baik.
Modifikasi Karakter Kode Pada Cipher Hill Menggunakan Kode ASCII Deni Hamdani; Junaidi Junaidi
Eigen Mathematics Journal Vol. 3 No. 1 Juni 2020
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v3i1.54

Abstract

Cipher hill adalah algoritma cipher poligrafik berdasarkan transformasi linear, yang ditemukan oleh Lester S. Hill pada tahun 1929. Algoritma cipher Hill mengenkripsi plainteks dengan kongruensi linier C≡KP(mod 26) dan mendekripsi cipherteks dengan kongruensi linier P≡K^(-1) C(mod 26). Enkripsi atau enciphering adalah proses mengubah plainteks (pesan asli) menjadi cipherteks (pesan tersandi), sementara proses balik mengubah cipherteks kembali menjadi plainteks oleh penerima yang dituju, disebut dekripsi atau deciphering. Banyak kode atau karakter dalam cipher Hill adalah sebanyak huruf dalam alphabet (A, B, C, ..., Z). Jumlah atau banyak karakter kode dalam cipher Hill, sangat berpengaruh terhadap kekuatan suatu cipher, sehingga diperlukan modifikasi dengan menambahkan atau mengganti karakter kode dengan karakter kode ASCII (American Standard Code for Information Interchange) (desimal) 33-126.

Page 4 of 12 | Total Record : 118

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2018 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8 No 2 (2025): December Vol 8 No 1 (2025): June Vol 7 No 2 (2024): December Vol 7 No 1 (2024): June Vol 6 No 2 (2023): December Vol. 6 No. 1 Juni 2023 Vol. 5 No. 2 Desember 2022 Vol. 5 No. 1 Juni 2022 Vol. 4 No. 2 Desember 2021 Vol. 4 No. 1 Juni 2021 VOL. 3 NO. 2 DESEMBER 2020 Vol. 3 No. 1 Juni 2020 Vol. 2 No. 2 Desember 2019 Vol. 2 No. 1 Juni 2019 Vol 1 No 1: Vol 1 No 1 Juni 2018 In Press Desember 2018 Koleksi Koreksi Artikel (Corrigenda dan Addenda) More Issue