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
 37   38   39   40   41 
ANALISIS KETERKAITAN A NTAR KOMODITAS PROTEIN DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ALMOST IDEAL DEMAND SYSTEM (AIDS) Cesa Febri Desti; Dodi Devianto; Izzati Rahmi HG
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.2.3.162-166.2013

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melihat keterkaitan antar harga komoditas protein dengan menggunakan model Almost Ideal Demand System (AIDS).Objek penelitian adalah mahasiswa matematika Pasca Sarjana Universitas Andalas Padang yangmengkonsumsi komoditi sumber protein hewani meliputi : daging, ayam dan telur. Pendugaan parameter menggunakan metode Generalized Least Square (GLS) melalui persamaan Seemingly Unrelated Regression (SUR). Hasil penelitian menunjukkan proporsikonsumsi pangan yang dominan adalah komoditas ayam sebesar 0.409. Nilai elastisitas harga permintaan untuk ketiga komoditi memiliki tanda negatif, ini berarti bahwaketiga komoditi merupakan kebutuhan pokok. Elastisitas pendapatan bertanda positif,mengindikasikan bahwa ketiga komoditi adalah barang normal. Pada umumnya elastistasharga silang bertanda positif, mengindikasikan bahwa antar komoditi pangan memilikihubungan saling menggantikan.
SIFAT-SIFAT MATRIKS ORTOGONAL DAN TRANSFORMASI ORTOGONAL Adib Abdul Majid; Yanita Yanita; Nova Noliza Bakar
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.8.2.7-14.2019

Abstract

Matriks ortogonal merupakan salah satu bentuk khusus dari jenis-jenis matriks. Suatu matriks dikatakan ortogonal ketika vektor-vektor nya mempunyai hasil kali titik sama dengan 0. Pada makalah ini akan dibuktikan sifat-sifat matriks ortogonal dan transformasi ortogonal, dan bagaimana keduanya terkait. Karena transformasi linier dapat diwakilkan oleh matriks, oleh karena itu jika suatu transformasi liniernya ortogonal, maka suatu matriksnya juga ortogonal.Kata Kunci: Matriks ortogonal, Transfromasi Ortogonal
PENENTUAN CADANGAN ASURANSI JIWA BERJANGKA PADA STATUS HIDUP GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE PREMIUM SUFFICIENCY Finti Warni; Dodi Devianto; Radhiatul Husna
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.6.4.56-63.2017

Abstract

Abstrak. Asuransi jiwa yaitu suatu upaya yang dilakukan manusia untuk mengurangidampak kerugian nansial akibat terjadinya peristiwa yang tidak diinginkan sepertimeninggal dunia, kecelakaan, bencana dan lain-lain. Salah satu jenis asuransi jiwaberdasarkan jumlah peserta asuransi adalah asuransi jiwa gabungan. Asuransi jiwagabungan merupakan asuransi jiwa yang diikuti oleh lebih dari satu peserta asuransi yangnamanya berada dalam satu kontrak (joint life status). Asuransi jiwa dibeli dengan pem-bayaran premi. Diantara jenis-jenis asuransi jiwa, kebanyakan peserta asuransi memilihasuransi jiwa berjangka karena premi asuransi jiwa berjangka paling rendah/murah di-antara premi asuransi jiwa lainnya. Sebagian premi harus dicadangkan oleh perusahaanasuransi yang disebut dengan cadangan premi. Cadangan premi diperlukan untuk menu-tupi klaim peserta asuransi yang dapat terjadi sewaktu-waktu. Cadangan dapat dihitungdengan menggunakan premi kotor yaitu premi bersih ditambah biaya manajemen pe-rusahaan asuransi. Pada metode premium suciency, cadangan premi dihitung denganmenggunakan premi kotor sehingga metode ini dapat menjelaskan secara rinci cadanganpremi yang harus disediakan oleh perusahaan asuransi.Kata Kunci: Asuransi jiwa berjangka, asuransi jiwa gabungan, premi kotor, cadanganpremi, metode premium suciency
BILANGAN RADO 2-WARNA UNTUK P mi=1−1 aixi = xm Dwiprima Elvanny Myori
Jurnal Matematika UNAND Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.3.1.63-67.2014

Abstract

Diberikan L yang merepresentasikan persamaan P mi =1− 1 aixi = xm denganxi ∈ [1, n], ai, n ∈ Z +. Bilangan Rado R(a 1, a 2, . . . , am − 1 ) adalah bilangan asli terkecilR(a 1, a 2, . . . , am − 1 ) dengan n ≥ R(a 1, a 2, . . . , am − 1 ) sedemikian sehingga untuk setiap2-pewarnaan pada [1, n] terdapat suatu solusi monokromatik untuk sistem L. Paper inimengkaji kembali bahwa bilangan Rado 2-warna untuk Pmi =1− 1 aixi = xm adalah a(a +b) 2 + b, dimana xi ∈ [1, n], ai, n ∈ Z +, a = min {a 1, . . . , am − 1}, dan b = Pmi =1− 1 ai − a.
DETERMINAN MATRIKS 2 × n Yola Sartika Sari; Nova Noliza Bakar
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.8.2.188-194.2019

Abstract

Konsep determinan yang sering dikenal adalah determinan dari suatu matriks bujursangkar atau determinan matriks n × n, tetapi sekarang telah berkembang konsep determinan pada matriks tak bujursangkar. Dalam tulisan ini akan dibahas determinan matriks berukuran 2 × n dengan n ≥ 2 dan sifat-sifat determinan matriks 2 × n. Salah satu sifat determinan matriks 2 × n dapat dikaitkan dengan luas poligon.Kata Kunci: Determinan Matriks 2 × n, Poligon
PENERAPAN MODEL REGRESI COX-WEIBULL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAMA KESEMBUHAN PASIEN TUBERCULOSIS Stepani Burni Safitri; Hazmira Yozza; Izzati Rahmi H.G
Jurnal Matematika UNAND Vol 5, No 4 (2016)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.5.4.62-71.2016

Abstract

Abstrak. Tuberculosis (TBC) merupakan suatu penyakit saluran pernafasan yangdisebabkan bakteri Mycobacterium Tuberculosis dan dapat menyebabkan kematian.Meskipun demikian, dengan perawatan yang tepat, penyakit ini dapat disembuhkan.Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi laju kesembuhanpasien penderita TBC di Rumah Sakit dr. M. Djamil Padang serta memodelkanlaju kesembuhan pasien dan mengetahui laju kesembuhannya. Data lama rawatinap pasien penderita TBC di Rumah Sakit dr. M. djamil Padang berdistribusi Weibullsehingga metode analisis yang digunakan adalah analisis survival dengan model regresiCox-Weibull. Diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi laju kesembuhanpasien TBC penderita TBC adalah usia dan jenis kelamin. Dari nilai odds ratio diketahuibahwa pasien dengan jenis kelamin perempuan memiliki resiko sembuh sebesar0,721 kali lebih besar dibandingkan pasien dengan jenis kelamin laki-laki dan diketahuijuga bahwa jika usia bertambah satu tahun maka resiko penderita TBC untuk mencapaikesembuhan bertambah sebesar 1,007 kali dibandingkan pasien lain. Dari penelitianini diketahui juga bahwa kebiasaan merokok berkolerasi dengan variabel jenis kelamin.Sehingga meskipun pengaruh kebiasaan merokok terhadap laju kesembuhan pasien penderitaTBC tidak nyata,namun pengaruh ini dapat dianggap diwakili oleh variabel jeniskelamin.
HARGA OPSI SAHAM TIPE AMERIKA DENGAN MODEL BINOMIAL Mia Muchia Desda
Jurnal Matematika UNAND Vol 1, No 1 (2012)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.1.1.44-50.2012

Abstract

Opsi merupakan hak untuk membeli atau menjual sahamtertentu pada waktu dan harga yang telah ditentukan. Harga saham di-asumsikan memiliki dua nilai periode yang akan datang yaitu naik atauturun begitu pula dengan harga opsi sehingga penentuan harga opsi da-pat didekati dengan model binomial. Pada model harga opsi terdapatbeberapa faktor yang mempengaruhi yaitu harga pelaksanaan K, waktujatuh tempo T, dan harga saham pada saat jatuh tempo T. Parameterdasar yang perlu dicari untuk menentukan harga opsi yaitu tingkat ke-naikan harga saham u, tingkat penurunan harga saham d, harga sahamawal S0, dan probabilitas risiko netral p dan q. Setelah keempat pa-rameter tersebut diperoleh maka harga harga opsi tipe Amerika modelbinomial dapat dimodelkan sebagai berikutvN(SN) = maxfg(SN); 0g= maxfg(SN);11 + r[pVn+1(us) + qVn+1(ds)]gdengan n = N ???? 1;N ???? 2; ; 0 dan p = 1+r????d(u????d) , q = u????1????r(u????d) , r adalahtingkat suku bunga bebas risiko, serta g(SN) adalah nilai intristik saham,Vn+1(us) adalah nilai intristik opsi saat harga saham naik dan Vn+1(ds)adalah nilai intristik opsi saat harga saham turun.
BILANGAN KROMATIK LOKASI PADA GRAF LOBSTER Ln,m,1 DENGAN n = 2, 3, 4 DAN m = 3 Mega Silvia; Des Welyyanti; Efendi Efendi
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.7.3.94-103.2018

Abstract

Misalkan G = (V, E) graf terhubung dan c suatu k-pewarnaan sejati dari G. Kelas warna pada G dinotasikan dengan Si, merupakan himpunan titik-titik yang berwarna i dengan 1 ≤ i ≤ k. Misalkan Π = {S1, S2, · · · , Sk} merupakan partisi terurut dari V (G) berdasarkan suatu pewarnaan titik, maka representasi v terhadap Π disebut kode warna dari v dinotasikan dengan cΠ(v). Kode warna cΠ(v) dari suatu titik v ∈ V (G) didefinisikan sebagai vektor-k :cΠ(v) = (d(v, S1), d(v, S2), · · · , d(v, Sk))dimana d(v, Si) = min{d(v, x|x ∈ Si)} untuk 1 ≤ i ≤ k. Jika setiap titik yang berbeda di G memiliki kode warna yang berbeda untuk suatu Π, maka c disebut pewarnaan lokasi dari G. Minimum dari banyaknya warna yang digunakan pada pewarnaan lokasi dari graf G disebut bilangan kromatik lokasi dari G dinotasikan dengan χL(G). Graf Lobster adalah graf yang diperoleh dengan menambahkan 1 titik anting pada graf ulat yang berderajat 1. Graf lobster dilambangkan dengan L(m, n, k) untuk m ≥ 1 dan n ≥ 2, dimana n adalah banyaknya titik di lintasan utama, m adalah banyaknya titik berjarak 1 dari lintasan utama, k adalah banyaknya titik berjarak 2 dari lintasan utama. Pada tulisan ini akan dibahas bilangan kromatik lokasi pada graf lobster Ln,m,1 dengan n = 2, 3, 4 dan m = 3.Kata Kunci: Kelas warna, kode warna, bilangan kromatik lokasi, Graf Lobster
KAITAN SPEKTRUM KETETANGGAAN DARI GRAF SEKAWAN Dwi Haryaningsih
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.3.4.1-5.2014

Abstract

Suatu graf G dapat ditentukan oleh spektrum ketetanggaannya jika tidak adagraf non isomorfik lain dengan spektrum ketetanggaan yang sama. Pada tulisan ini dikajikembali makalah [4] tentang kaitan spektrum ketetanggaan dari graf sekawan.
HIMPUNAN LEMBUT KABUR HESITANT DAN APLIKASINYA DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN Sri Delvia Oriza; Nova Noliza Bakar
Jurnal Matematika UNAND Vol 6, No 3 (2017)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.6.3.23-31.2017

Abstract

Abstract. Molodstov's soft set theory is a newly emerging mathematical tool to handleuncertainty. The soft set theory can be combined with other mathematical theory like asfuzzy set theory. This paper aims to extend hesitant fuzzy set to hesitant fuzzy soft sets.Then, the complement, "AND", "OR", union, intersection operations and De Morgan'slaw are dened on hesitant fuzzy soft sets. Finally, with the help of level soft set, thehesitant fuzzy soft sets are applied to a decision making problem.Kata Kunci: Soft set, Fuzzy set, Hesitant fuzzy set, Hesitant fuzzy soft set, Level softset

Page 39 of 86 | Total Record : 858

 37   38   39   40   41 

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