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 858 Documents
 34   35   36   37   38 
PENGGUNAAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL DALAM MENENTUKAN EKSPEKTASI RETURN PADA SAHAM LQ45 Cindyana Aldrifisia; Hazmira Yozza; Dodi Devianto
Jurnal Matematika UNAND Vol 7, No 2 (2018)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.7.2.17-24.2018

Abstract

Abstrak. Capital Asset Pricing Model merupakan salah satu model yang digunakan un-tuk mengestimasi ekspektasi return beserta risiko dari suatu investasi. Pada Capital As-set Pricing Model nilai ekspektasi return saham ditentukan dalam keadaan equilibrium,dan risiko saham diukur dengan beta sebagai risiko sistematis saham. Dalam penelitianini Capital Asset Pricing Model digunakan untuk menentukan ekspektasi return danrisiko untuk saham-saham yang konsisten tergabung dalam Indeks LQ45 periode Febru-ari 2017 sampai Januari 2018. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa saham dengannilai beta yang rendah memiliki nilai ekspektasi return yang rendah, dan sebaliknya.Hal ini membuktikan bahwa terdapat hubungan positif dan linier antara risiko sistema-tis dengan ekspektasi return.Kata Kunci: Capital Asset Pricing Model, return, ekspektasi return, beta
KEKOMUTATIFAN PADA GRUP PERMUTASI Newton .
Jurnal Matematika UNAND Vol 2, No 3 (2013)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.2.3.73-76.2013

Abstract

Some research about cycle permutations and disjoints on cycle nonemptysets has been posted in some papers. However, the degree of the generalization of thisresult is varies. In this paper we studied the notion disjoint to be applied in arbitrarycollections of permutations on arbitrary nonempty sets.
PENENTUAN BILANGAN KROMATIK LOKASI GRAF THORN DARI GRAF JAHANGIR Th(J9(l1, l2,..., l9)) Abdi Musra; Lyra Yulianti; Des Welyyanti
Jurnal Matematika UNAND Vol 8, No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.8.1.341-344.2019

Abstract

Bilangan kromatik lokasi pada graf pertama kali dikaji oleh Chartrand dkk (2002). Konsep ini merupakan pengembangan dari konsep dimensi partisi dan pewarnaan graf. Misalkan c adalah suatu pewarnaan titik pada graf G dengan c(u) 6= c(v) untuk u dan v yang bertetangga di G. Misalkan Ci adalah himpunan titik-titik yang diberi warna i, yang selanjutnya disebut kelas warna ke-i, maka Π = {C1, C2,..., Ck} adalah himpunan yang terdiri dari kelas-kelas warna ke-i dari V(G). Kode warna cΠ(v) dari v adalah k-pasang terurut (d(v,C1), d(v,C2),..., d(v,Ck)) dengan d(v,Ci) = min {(d(v,x) | x ∈ Ci} untuk 1 ≤ i ≤ k. Jika setiap titik pada G mempunyai kode warna yang berbeda, maka c disebut pewarnaan lokasi G. Banyaknya warna minimum yang digunakan untuk pewarnaan lokasi disebut bilangan kromatik lokasi dari G, dan dinotasikan dengan χL(G).Kata kunci : graf Th(J9(l1, l2,..., l9)), bilangan kromatik lokasi.
PENGENDALIAN MUTU PRODUKSI BERAT SEMEN PT. SEMEN PADANG DENGAN BAGAN KENDALI SHEWHART DAN ROBUST Religea Reza Putri; Ferra Yanuar; Dodi Devianto
Jurnal Matematika UNAND Vol 5, No 1 (2016)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.5.1.65-73.2016

Abstract

Abstrak. Bagan kendali Shewhart terdiri dari dua macam bagan kendali yaitu bagankendali variabel dan bagan kendali atribut. Bagan kendali variabel dibedakan atas tigabagan kendali yaitu bagan kendali I MR;X R;X S.Bagan kendali Robust adalahbagan kendali yang tahan terhadap data pencilan. Penduga yang digunakan pada bagankendali Robust adalah penduga Hodges-Lehman dan penduga Shamos-Bickel-Lehman.Pada penelitian kali ini, sebagai aplikasi yang diterapkan untuk membuat bagan kendaliproses pengukuran berat semen, menggunakan metode bagan kendali Shewhart (bagankendaliX  R) dan bagan kendali Robust. Proses pengukuran berat semen adalah ke-masan 50kg yang diproduksi oleh PT. Semen Padang. Proses yang terjadi menurut keduabagan kendali adalah out of control.
MODEL PREMI TIDAK KONSTAN PADA ASURANSI DANA PENSIUN BERDASARKAN ASUMSI BESAR GAJI TERAKHIR Claudia Putri Zoelanda; Narwen .; Dodi Devianto
Jurnal Matematika UNAND Vol 6, No 4 (2017)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.6.4.22-28.2017

Abstract

Abstrak. Asuransi dana pensiun adalah salah satu bentuk upaya seorang pegawai un-tuk menjamin kesejahteraan hidup pada saat memasuki usia pensiun. Pegawai yangmengikuti asuransi pensiun harus membayarkan sejumlah uang yang disebut denganpremi yang nantinya akan diterima oleh pegawai tersebut ketika telah memasuki usiapensiun. Besarnya premi yang dibayarkan harus sesuai dengan gaji yang diterima olehpegawai. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung besarnya premi yang akan di ba-yarkan peserta agar tidak terbebani dengan pembayarannya. Dalam penelitian ini pe-serta mengikuti asuransi pada umur x tahun dan pensiun di usia r tahun. Besarnyaiuran yang akan dibayarkan peserta dihitung dengan menggunakan formula premi tidakkonstan dengan kenaikan tiap tahun konstan sebesar dimana besar gaji tiap tahun se-lalu meningkat. Perhitungan dengan formula ini berdasarkan asumsi besar gaji terakhiryang diterima oleh peserta. Dengan menggunakan formula premi tidak konstan besarnyaiuran yang dibayarkan oleh peserta selalu meningkat tiap tahun, tapi dengan kenaikanyang konstan sebesar .Kata Kunci: Asuransi Dana Pensiun, manfaat pensiun, iuran normal, model (formula)premi tidak konstan
PENDUGAAN ANGKA KEMISKINAN DI KABUPATEN PADANG PARIAMAN MENGGUNAKAN SMALL AREA ESTIMATION DENGAN PENDEKATAN HIERARCHICAL BAYESIAN (HB) LOGLOGISTIK Jusri Repi Basri Yuliani; Maiyastri Maiyastri; Rita Diana
Jurnal Matematika UNAND Vol 8, No 2 (2019)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.8.2.76-83.2019

Abstract

Penelitian ini mengkaji tentang pendekatan Hierarchical Bayesian (HB) Loglogistik yang diaplikasikan pada Small Area Estimation (SAE) dengan tujuan mengestimasi tingkat kemiskinan di Kabupaten Padang Pariaman. Metode pendugaan area kecil yang digunakan pada penelitian ini adalah model level area dasar (basic area level model ) dengan bantuan variabel penyerta yang tersedia pada level kecamatan. Variabel penyerta yang digunakan pada penelitian ini yaitu rasio SLTA/Sederajat (X1), persentase keluarga pertanian (X2), rasio industri mikro kecil (X3), persentase buruh tani dalam setiap anggota keluarga (X4), kepadatan penduduk (X5), dan persentase penduduk pelanggan listrik PLN (X6). Bentuk integrasi yang kompleks dari sebaran peluang bersyarat pada model diselesaikan menggunakan Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan menerapkan algortima Gibbs Sampling dan bantuan software WinBugs 1.4.3. Hasil estimasi menggunkan model HB yang diperoleh dibandingkan dengan hasil estimasi pendugaan langsung dengan memperhatikan nilai standard error sebagai tolok ukurnya. Hasil pendugaan tingkat kemiskinan untuk level kecamatan di Kabupaten Padang Pariaman dengan model HB menunjukkan nilai standard error yang kecil.Kata Kunci: Tingkat kemiskinan, Small Area Estimation, Hierarchical Bayesian
TEORI MATRIKS LEMBUT KABUR DAN APLIKASINYA DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN Yurniati .
Jurnal Matematika UNAND Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.5.2.78-85.2016

Abstract

Abstrak. Pada tulisan ini akan diperkenalkan matriks lembut kabur dan beberapa sifatsifataljabarnya. Selanjutnya juga didenisikan product dan metode dari matriks lembutkabur yang digunakan untuk pengambilan keputusan. Pada akhirnya dengan menerapkanmetode dan operasi-operasi pada matriks lembut kabur, didapatkan algoritma dalampengambilan keputusan yang digunakan untuk pemilihan rumah dan pemilihan mobildalam perusahaan asuransi.
KOEFISIEN KORELASI BEBERAPA HIMPUNAN KABUR Al Rifqi Rahmad Putra
Jurnal Matematika UNAND Vol 7, No 3 (2018)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.7.3.1-8.2018

Abstract

Teori himpunan kabur (fuzzy set) telah diperkenalkan oleh Zadeh pada tahun 1965, dimana teori ini dapat menjadi alternatif yang lebih baik dalam mencari solusi permasalahan yang mengandung ketidakpastian. Kemudian semakin berkembang ilmu pengetahuan, maka semakin banyak bentuk umum dari himpunan kabur (fuzzy set/FS) yang diusulkan dan dikembangkan, diantaranya ada himpunan kabur intuisionistik (Intuitionistic Fuzzy Sets/IFS), himpunan kabur hesitant (Hesitant Fuzzy Sets (HFS)), dan himpunan kabur dual hesitant (Dual Hesitant Fuzzy Sets (DHFS)). Pada penelitian ini akan dikaji tentang koefisien korelasi antara himpunan kabur intuisionistik, koefisien korelasi himpunan kabur hesitant dan koefisien korelasi himpunan kabur dual hesitant. Koefisien korelasi bertujuan untuk mengukur tingkat keeratan hubungan antara dua variabel atau parameter. Kemudian koefisien yang diperoleh di antara dua DHFS dengan menggunakan konsep dari statistik, formulanya dikembangkan untuk koefisien korelasi r1 untuk keanggotaan dan r2 untuk bukan keanggotaan. Selanjutnya rata-rata dari r1 dan r2 menentukan koefisien korelasi r di antara data yang diwakili oleh dua DHFS.Kata Kunci: Koefisien korelasi, himpunan kabur, himpunan kabur intusionistik, himpunan kabur hesitant, himpunan kabur dual hesitant, koefisien korelasi himpunan kabur intuisionistik, koefisien korelasi himpunan kabur hesitant, koefisien korelasi himpunan kabur dual hesitant
PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA Olivia Atinri; Hazmira Yozza; Yudiantri Asdi
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.2.53-61.2014

Abstract

Analisis regresi adalah suatu teknik statistika yang digunakan untuk menariksuatu kesimpulan mengenai hubungan antara satu variabel tak bebas ( Y) dengan satuatau lebih variabel bebas ( X) dalam suatu sistem. Dalam analisis regresi, diperlukanbeberapa asumsi yang harus dipenuhi oleh sebaran komponen galat (ε). Metode bootstrap merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menduga nilai-nilaipenduga parameter jika asumsi sebaran komponen galat tidak terpenuhi. Dalam metodebootstrap biasanya dilakukan resampling sebanyak B kali ulangan bootstrap. Penelitianini menggunakan metode simulasi Monte Carlo. Penelitian ini dilakukan dengan tujuanmenentukan banyaknya ulangan bootstrap untuk menduga β0 dan β1 pada analisis regresi linier sederhana. Hasil dari penelitian ini diperoleh, untuk ulangan bootstrap B=5menghasilkan nilai ragam penduga bootstrap relatif lebih tinggi. Untuk ukuran contohberukuran lebih atau sama dari 40, tidak perlu dilakukan banyak ulangan bootstrap,karena dengan melakukan ulangan yang sedikit penduga parameter regresi sederhanasudah memiliki ragam yang kecil. Untuk sampel berukuran yang lebih kecil, dapat dilakukan 25 kali ulangan bootstrap. Namun perlu dicatat untuk ukuran sampel sebesar10 sebaiknya tidak digunakan, karena menghasilkan penduga parameter regresi denganragam yang masih cukup besar.
STABILISASI SISTEM LINIER POSITIF MENGGUNAKAN STATE FEEDBACK Erin Dwi Fentika; Zulakmal .
Jurnal Matematika UNAND Vol 6, No 1 (2017)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.6.1.105-109.2017

Abstract

Kata Kunci: State feedback, kestabilan sistem, positif, nilai eigen

Page 36 of 86 | Total Record : 858

 34   35   36   37   38 

Filter by Year

2012 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 15 No. 1 (2026) 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