cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Lyra Yulianti
Contact Email
lyra@sci.unand.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
lyra@si.unand.ac.id
Editorial Address
http://jmua.fmipa.unand.ac.id/index.php/jmua/index
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
Jurnal Matematika UNAND
Published by Universitas Andalas
ISSN : 2303291X     EISSN : 27219410     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Mathematics
Fokus dan Lingkup dari Jurnal Matematika FMIPA Unand meliputi topik-topik dalam Matematika sebagai berikut : Analisis dan Geometri Aljabar Matematika Terapan Matematika Kombinatorika Statistika dan Teori Peluang.
Arjuna Subject : -
Articles 23 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 3, No 4 (2014)" : 23 Documents clear
KAJIAN METODE ZILLMER, FULL PRELIMINARY TERM, DAN PREMIUM SUFFICIENCY DALAM MENENTUKAN CADANGAN PREMI PADA ASURANSI JIWA DWIGUNA M. Rizki Oktavian; Dodi Devianto; Ferra Yanuar
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.160-167.2014

Abstract

Asuransi jiwa adalah suatu upaya perlindungan yang diberikan oleh pihakpenanggung terhadap resiko pada jiwa tertanggung yang akan timbul dari suatu peristiwa yang tidak dapat diprediksi. Perlindungan berupa santunan tergantung atas besarnya premi yang dibayarkan. Sebagian dari premi harus dicadangkan dalam bentuk cadangan premi. Perhitungan cadangan premi dilakukan dengan metode cadangan prospektif dan retrospektif yang menggunakan premi netto sebagai dasar perhitungannya. Dalam kenyataannya perusahaan asuransi memerlukan biaya tambahan. Untukmenghindari kerugian, terutama di tahun-tahun awal maka metode cadangan retrospektif maupun prospektif perlu dikembangkan dengan menyertakan biaya operasional perusahaan dalam perhitungannya. Beberapa metode pengembangan ini adalah metodeZillmer, full preliminary term, dan premium sufficiency. Ketiga metode memberikan hasilyang sama pada saat masa pertanggungan asuransi berakhir, tetapi terlihat perbedaanyang cukup signifikan pada perhitungan cadangan di awal masa pertanggungan.
PEMODELAN PRODUKSI TANAMAN PANGAN BERDASARKAN KARAKTERISTIK TENAGA KERJA MENGGUNAKAN REGRESI AKAR CIRI Gusti Novia; Izzati Rahmi HG
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.86-94.2014

Abstract

Produksi tanaman pangan tentu saja tidak pernah lepas dari peranan tenagakerja. Penelitian ini bertujuan mengkaji model hubungan terbaik antara karakteristiktenaga kerja terhadap hasil produksi tanaman pangan. Diduga terjadi korelasi yangtinggi antara karakteristik-karakteristik tenaga kerja, sehingga analisis hubungan antarakarakteristik tenaga kerja terhadap produksi tanaman pangan dilakukan dengan menggunakan regresi akar ciri. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperolehdari Badan Pusat Statistik dan data Statistik Ketenagakerjaan sektor pertanian 2012yang dikeluarkan oleh Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian (Sekretariat JendralKementrian Pertanian 2013). Berdasarkan hasil analisis data dan pemilihan model terbaik menggunakan eliminasi langkah mundur, diperoleh persamaanY = 3 .368 .8146 , 455 − 0 , 891 X3 − 0 , 600 X4 + 0 , 189 X5 − 2 , 522 X6 + 3 , 340 X9 + 1 , 060 X12− 3 , 900 X14 − 0 , 017 X17 + 1 , 065 X19 + 0 , 574 X20 + 0 , 260 X21 + 1 , 196 X23 + 0 , 579 X24 .Jadi, karakteristik tenaga kerja yang berpengaruh terhadap produksi tanaman panganadalah jumlah tenaga kerja yang tamat ( X3), jumlah tenaga kerja yang tamat SMP( X4), jumlah tenaga kerja yang tamat SMA ( X5), jumlah tenaga kerja yang tamatSMK ( X6), jumlah tenaga kerja yang berumur 15-19 tahun ( X9), jumlah tenaga kerjayang berumur 30-34 tahun ( X12), jumlah tenaga kerja yang berumur 40-44 tahun ( X14),jumlah tenaga kerja yang berumur 55-59 tahun ( X17), jumlah tenaga kerja yang berusahasendiri ( X19), jumlah tenaga kerja yang dibantu buruh tidak tetap ( X20), jumlah tenagakerja yang dibantu buruh tetap ( X21 ), jumlah tenaga kerja yang merupakan pekerjabebas pertanian ( X23), jumlah tenaga kerja yang merupakan pekerja keluarga ( X24).
PELABELAN TOTAL ( a, d) -SISI ANTI AJAIB SUPER PADA GABUNGAN GRAF LENGKAP mK n Helen Parkhurst
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.24-27.2014

Abstract

Misalkan G adalah suatu graf dengan banyak titik p dan banyak sisi q. Pelabelan total (a, d)-sisi antiajaib dari graf G adalah suatu fungsi bijektif f : V(G)∪E(G) →{1, 2, · · · , p + q} sedemikian sehingga bobot sisi w(u, v) = f(u) + f(uv) + f(v) denganuv ∈ G membentuk barisan aritmatika dengan suku awal a dan beda d. Suatu pelabelantotal graf G dikatakan super jika f(V) = {1, 2, · · · , p}. Tulisan ini mengkaji kembali tentang pelabelan total (a, d)-sisi antiajaib super pada gabungan graf lengkap mKn untukn ≥ 3 dan m ≥ 3, seperti yang telah diperoleh dalam [1].
PENDUGAAN KOEFISIEN RELIABILITAS MULTIDIMENSIONAL PADA MODEL KONSTRUK BERBASIS STRUCTURAL EQUATION MODELING Yosika Putri; Ferra Yanuar; Dodi Devianto
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.130-138.2014

Abstract

Banyak ditemui peneliti yang mengestimasi data hasil pengukuran yang memiliki struktur multidimensi dengan menggunakan koefisien yang menghendaki asumsistruktur unidimensionalitas pengukuran, misalnya koefisien reliabilitas alpha cronbach,dimana semua indikator yang terdapat dalam model tidak ada pengelompokan padavariabel-variabel latent-nya. Berbeda dengan koefisien reliabilitas multidimensional yangmengharuskan pengelompokan setiap variabel indikatornya terhadap variabel latent-nya.Structural Equation Modeling (SEM) merupakan teknik analisis multivariat yang dapat menganalisis hubungan antara variabel secara kompleks yang terdiri dari modelpengukuran dan model struktural. Model pengukuran dapat dilakukan dengan analisis konfirmatori dan model struktural dapat dilakukan de-ngan analisis regresi. Dalampenelitian ini, kedua jenis pendugaan koefisien reliabilitas tersebut digunakan pada konstruk berbasis SEM, dimana koefisien reliabilitas unidimensional akan diterapkan padakoefisien reliabilitas multidimensional.
PENERAPAN REGRESI POISSON DAN BINOMIAL NEGATIF DALAM MEMODELKAN JUMLAH KASUS PENDERITA AIDS DI INDONESIA BERDASARKAN FAKTOR SOSIODEMOGRAFI Aulia Safitri; Izzati Rahmi HG; Dodi Devianto
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.58-65.2014

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk menentukan model terbaik untuk memodelkanjumlah kasus AIDS di Indonesia berdasarkan faktor sosiodemografi dengan menggunakan model regresi Poisson dan model regresi Binomial Negatif. Ketika model telahdidapatkan, dilakukan perbandingan antara model regresi Poisson dan model regresiBinomial Negatif untuk mencari model terbaik yang dapat digunakan. Berdasarkan nilai Log-likelihood, uji Likelihood ratio, AIC dan BIC, model regresi Binomial Negatiflebih baik digunakan dibandingkan dengan regresi Poisson untuk kasus AIDS menurutprovinsi di Indonesia tahun 2011 dengan satu variabel yang signifikan, yaitu kepadatanpenduduk. Model untuk regresi Binomial Negatif yang dihasilkan adalah:y = exp(6 .444 + 0 .00018 x 1 ) .
PERBANDINGAN PENDUGA ORDINARY LEAST SQUARES (OLS) DAN GENERALIZED LEAST SQUARES (GLS) PADA MODEL REGRESI LINIER DENGAN REGRESOR BERSIFAT STOKASTIK DAN GALAT MODEL BERAUTOKORELASI Helmi Iswati; Rahmat Syahni; Maiyastri .
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.168-176.2014

Abstract

Pendugaan parameter model regresi linier pada analisis regresi linier, biasanyadilakukan dengan metode penduga OLS. Penduga OLS harus memenuhi asumsi-asumsistatistik yang disebut dengan asumsi klasik. Jika asumsi tidak dipenuhi, maka akanmenghasilkan kesimpulan yang tidak valid sehingga penduga OLS tidak bisa digunakanlagi dalam melakukan pendugaan parameter. Oleh karena itu diperlukan metode pendugaan lain untuk memperoleh hasil yang valid yaitu penduga GLS. Pelanggaran asumsidiantaranya terdapat autokorelasi pada galat model dan regresor bersifat stokastik.Adanya autokorelasi dengan regresor bersifat stokastik dilihat melalui simulasi MonteCarlo dengan ukuran sampel, koefisien autokorelasi dan ulangan yang bervariasi. Selainitu, pendugaan parameter juga dievaluasi melalui beberapa kriteria yaitu nilai AbsolutBias, Varian dan MSE. Hasil simulasi menunjukkan bahwa semakin bertambahnya ukuran sampel mengakibatkan kriteria penduga parameter semakin kecil. Sementara itu,ulangan yang tinggi yang dilakukan pada simulasi ini tidak mempengaruhi kriteria penduga parameter. Pada pendugaan parameter model untuk semua penduga, penduga GLSlebih efisien dan stabil dibanding dengan penduga OLS kecuali untuk koefisen autokorelasi −0.5 ≤ ρ ≤ −0.25 dan ρ = 0.5 pada βb1 , dan ρ = −0.25 pada βb2.
MODEL DINAMIKA CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN Suci Rahma Nura; Mahdhivan Syafwan
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.96-103.2014

Abstract

This article discusses a model of a love affair between two individuals by takinginto account the effect of the appeal of each individual. There are three important thingsthat must be considered in this model ; i.e, oblivion (the forgetting process), return (thepleasure of being loved), and instict (reaction to the partner’s appeal). Some dynamicalproperties of the model and its interpretations are also elaborated in this article.
PENDUGAAN PARAME TER MODEL AUTOREGRESSIVE PADA DERET WAKTU Nelfa Sari; Maiyastri .; Hazmira Yozza
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.28-37.2014

Abstract

Model deret waktu stokastik dikenal dengan model ARIMA. Model ARIMAterdiri dari model AR, MA dan ARMA. Model AR adalah bentuk regresi yangmenghubungkan suatu nilai pengamatan dengan nilai pengamatan masa lalunya padaselang waktu tertentu. Dari hubungan tersebut, terdapat parameter model AR yangakan diduga. Untuk pendugaan parameter dikhususkan untuk AR orde satu yang dinotasikan dengan AR(1) dan AR orde dua yang dinotasikan dengan AR(2). Pendugaanparameter model AR(1) dan model AR(2) ini menggunakan metode momen, metodekuadrat terkecil dan metode kemungkinan maksimum. Dari uraian ketiga metode pendugaan tersebut menghasilkan sistem persamaan Yule Walker dan diperoleh pendugamodel AR dengan menyelesaikan penduga dari sistem persamaan Yule Walker. Rumusyang diperoleh diterapkan pada dua contoh data.
PERBANDINGAN KUASA WILCOXON RANK SUM TEST DAN PERMUTATION TEST DALAM BERBAGAI DISTRIBUSI TIDAK NORMAL Resti Mustika Sari; Yudiantri Asdi; Ferra Yanuar
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.139-146.2014

Abstract

Kuasa dari suatu uji statistik adalah peluang menolak hipotesis nol kalauhipotesis nol tersebut salah. Simulasi dengan menggunakan software R dilakukan untukmembandingkan kuasa Wilcoxon Rank Sum Test dan Permutation Test untuk membandingkan dua nilai tengah populasi yang dibangkitkan dari distribusi Uniform, Eksponensial, Log Normal dan Weibull. Hasil simulasi data menunjukkan bahwa pada sebaranUniform uji yang lebih baik adalah Permutation Test. Untuk sampel menengah dansampel besar pada distribusi Eksponensial, Weibull dan Log-Normal uji yang lebih baikadalah Wilcoxon Rank Sum Test. Sedangkan untuk sampel berukuran kecil yang berasaldari distribusi Eksponensial, Weibull dan Log-Normal tidak bisa ditentukan mana uji yglebih baik diantara Wilcoxon Rank Sum Test dan Permutation Test.
GRUP HOMOLOGI YANG TEREDUKSI PADA HIMPUNAN KUBIK Siti Maisyaroh
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 4 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.4.66-69.2014

Abstract

Diberikan suatu ruang topologi X. Selanjutnya didefinisikan suatu objek aljabar H∗ (X) yang disebut dengan homologi dari X dan (H˜∗ (X)) yang disebut dengan homologi yang tereduksi dari X. Himpunan grup homologi ke-k dari X dinotasikan dengan Hk(X) dan (H˜k(X)) merupakan himpunan grup homologi ke-k yangtereduksi dari X. H0(X) merupakan grup homologi berdimensi nol yang menyatakanbanyaknya connected component pada himpunan kubik tersebut, dimana himpunantitik-titik pada {Pi|i = 1, · · · ,n} pada X terdiri atas satu titik dari masing-masingconnected component pada X. Pada skripsi ini, dikaji bahwa Hk(X) isomorfik dengan(H˜k(X)) dimana k 6= 0. Koleksi dari rantai dasar [Pˆ i − Pˆ 0] ∼ yang bersesuaian denganPi ({[Pi − P0] ∼ ∈ H˜ 0(X) | i = 1,...,n}) membentuk suatu basis untuk (H˜ 0(X)).

Page 2 of 3 | Total Record : 23

 1   2   3 

Filter by Year

2014 2014


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 4 (2025) Vol. 14 No. 3 (2025) Vol. 14 No. 2 (2025) Vol 14, No 1 (2025) Vol. 14 No. 1 (2025) Vol 13, No 4 (2024) Vol. 13 No. 4 (2024) Vol. 13 No. 3 (2024) Vol 13, No 3 (2024) Vol. 13 No. 2 (2024) Vol 13, No 2 (2024) Vol. 13 No. 1 (2024) Vol 13, No 1 (2024) Vol. 12 No. 4 (2023) Vol 12, No 4 (2023) Vol. 12 No. 3 (2023) Vol 12, No 3 (2023) Vol 12, No 2 (2023) Vol. 12 No. 2 (2023) Vol 12, No 1 (2023) Vol 11, No 4 (2022) Vol 11, No 3 (2022) Vol 11, No 2 (2022) Vol 11, No 1 (2022) Vol 10, No 4 (2021) Vol 10, No 3 (2021) Vol 10, No 2 (2021) Vol 10, No 1 (2021) Vol 9, No 4 (2020) Vol 9, No 3 (2020) Vol 9, No 2 (2020) Vol 9, No 1 (2020) Vol 8, No 4 (2019) Vol 8, No 3 (2019) Vol 8, No 2 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 4 (2018) Vol 7, No 3 (2018) Vol 7, No 2 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 4 (2017) Vol 6, No 3 (2017) Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 4 (2016) Vol 5, No 3 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 4, No 4 (2015) Vol 4, No 3 (2015) Vol 4, No 2 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol 3, No 4 (2014) Vol 3, No 3 (2014) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 4 (2013) Vol 2, No 3 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 1, No 2 (2012) Vol 1, No 1 (2012) Vol 1, No 1 (2012) More Issue