cover
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,
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
SIFAT-SIFAT MODUL NOETHERIAN SILVIA MARTASARI; I MADE ARNAWA; NOVA NOLIZA BAKAR
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 2 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.2.121-129.2020

Abstract

Diberikan R adalah suatu ring komutatif dengan unsur satuan dan M adalah suatu grup abelian (hampir selalu terhadap penjumlahan). Suatu modul atas ring R (Rmodul) adalah suatu grup abelian M yang dilengkapi dengan dua operasi dan memenuhi syarat-syarat tertentu. Suatu submodul S dari modul M analog dengan subgrup H dari grup G. Modul Noetherian merupakan salah satu jenis modul. Modul Noetherian merupakan modul yang memenuhi kondisi rantai naik (ascending chain condition) atas submodul-submodulnya. Modul yang dibangkitkan secara berhingga disebut dengan modul Noetherian. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh sifat-sifat dari modul Noetherian. Kata Kunci: Modul, Modul Noetherian, Kondisi rantai naik
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI KOTA/KABUPATEN PROVINSI SUMATERA BARAT DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI PANEL AYU ALIFAH; HAZMIRA YOZZA; YUDIANTRI ASDI
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.1.53-61.2020

Abstract

Kemiskinan diartikan sebagai suatu keadaan dimana taraf hidup manusia berada pada keadaan serba kekurangan dan tidak mampu untuk memenuhi kebutuhan dasar. Salah satu cara untuk mengukur kemiskinan di suatu daerah adalah dengan menggunakan indikator persentase penduduk miskin di daerah tersebut. Provinsi Sumatera Barat merupakan salah satu daerah yang masih memiliki penduduk miskin dengan persentase yang cukup besar. Pemerintah Sumatera Barat berusaha untuk menekan persentase kemiskinan dari berbagai aspek yang terkait dengan faktor-faktor yang diperkirakan mempengaruhi angka kemiskinan. Data mengenai persentase penduduk miskin serta faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya dikumpulkan Badan Pusat Statistik untuk semua daerah secara berkala, sehingga untuk semua daerah secara berkala, sehingga untuk masing-masing daerah tersedia data dari tahun ke tahun. Data pengamatan yang dikumpulkan untuk beberapa objek pengamatan dan untuk beberapa waktu itu disebut data panel. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat pada tahun 2015-2017 dengan menggunakan Analisis Regresi Panel. Pada penelitian ini diperoleh metode yang tepat digunakan adalah random effect model dengan faktor yang signifikan mempengaruhi persentase kemiskinan yaitu penduduk yang tamat SMA. Dari hasil penelitian ini, semakin tinggi persentase penduduk yang tamat SMA, maka semakin rendah persentase penduduk miskin.Kata Kunci: Data Panel, Analisis Regresi Panel, Random effect model
PENGAPLIKASIAN PETA KENDALI P BAYES PADA DATA KASUS DI PT. XYZ FITARI RESMALANI; FERRA YANUAR; DODI DEVIANTO
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 2 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.2.162-168.2020

Abstract

Kualitas dijadikan suatu hal utama yang perlu diperhatikan karena kualitas tidak dapat dipisahkan dalam pengendalian produksi. Salah satu alat statistika yang digunakan untuk mengetahui apakah suatu proses produksi dalam keadaan terkendali yaitu peta kendali. Pada penelitian ini menggunakan peta kendali atribut dengan distribusi Binomial atau biasa disebut sebagai peta kendali p yang kemudian diduga menggunakan metode klasik dan metode Bayes. Data yang digunakan merupakan data sekunder pada PT. XYZ. Pada pengaplikasiannya, saat menggunakakan peta kendali p klasik tidak ditemukan data yang diluar batas kendali, sedangkan saat menggunakan peta kendali p Bayes terdapat sampel yang berada diluar batas kendali. Hal ini dikarenakan lebar selang pada Bayes lebih kecil. Kata Kunci: Peta Kendali p, metode Bayes, metode klasik
MODEL PORTOFOLIO OPTIMAL MARKOWITZ PADA SAHAM INDEKS LQ45 PERIODE JANUARI 2015 – JANUARI 2019 PUTRI PUTRI; DODI DEVIANTO; YUDIANTRI ASDI
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 2 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.2.93-98.2020

Abstract

Investasi saham merupakan trend yang sedang berkembang pesat di dunia perekonomian Indonesia. Dalam melakukan investasi, investor akan membentuk sebuah portofolio untuk memperoleh keuntungan yang maksimal. Portofolio optimal dapat dibentuk menggunakan model Markowitz. Model Markowitz berfokus untuk meminimalkan risiko tanpa mengubah nilai return yang akan diperoleh. Pada studi kasus data perusahaan yang terdaftar konsisten dalam Indeks LQ45 periode Januari 2015-Januari 2019, diperoleh portofolio optimal dengan nilai return ekspektasi sebesar 0.010984851 dan perolehan nilai risiko sebesar 0.030635422 Kata Kunci: Portofolio Optimal, Portofolio Markowitz
KLASIFIKASI DAERAH TERTINGGAL DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYEA CLASSIFIER WINDA LIDYA; HAZMIRA YOZZA; FERRA YANUAR
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.1.23-29.2020

Abstract

Status daerah dapat diprediksi berdasarkan klasifikasi dengan metode Naive Bayes. Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis peluang sederhana yang berdasarkan penerapan teorema Bayes dengan tingkat akurasi cukup tinggi. Klasifikasi status daerah ditentukan berdasarkan indikator yang terkait dalam penentuan status daerah. Menghitung klasifikasi Naive Bayes untuk indikator kontinu menggunakan sebaran normal. Pengukuran Kinerja Klasifikasi ditentukan dengan menggunakan matriks konfusi, diperoleh nilai akurasi sebesar 0,905 yang artinya nilai akurasi yang diperoleh cukup baik dalam klasifikasi status daerah.Kata Kunci: Status daerah, klasifikasi, Naive Bayes, sebaran normal, matriks konfusi, akurasi.
PENERAPAN ANALISIS DISKRIMINAN KUADRATIK PADA PENDUGAAN KLASIFIKASI KELURAHAN DI KOTA DUMAI SUCHI RACHMADANY; YUDIANTRI ASDI; IZZATI RAHMI HG
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 2 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.2.130-137.2020

Abstract

Perencanaan pembangunan di Indonesia memerlukan klasifikasi daerah perdesaan dan daerah perkotaan. Klasifikasi tersebut telah diatur berdasarkan Peraturan Kepala Badan Pusat Statistik Nomor 37 Tahun 2010 dengan 10 (sepuluh indikator). Namun, terkadang sulit untuk memperoleh data dengan keseluruhan indikator, sehingga diperlukan cara untuk menduga klasifikasi desa/kelurahan termasuk daerah perdesaan atau perkotaan dengan indikator yang tersedia dan menghasilkan pendugaan klasifikasi yang mendekati klasifikasi yang dihasilkan oleh indikator yang lengkap. Oleh karena itu, digunakan analisis diskriminan kuadratik. Penelitian ini bertujuan untuk menduga fungsi diskriminan kuadratik pada klasifikasi kelurahan di Kota Dumai, serta menentukan tingkat keakuratan dan kekonsistenan klasifikasi. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Kota Dumai yaitu Kota Dumai dalam Angka Tahun 2018. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis diskriminan kuadratik dengan 6 (enam) peubah prediktor (X) dan 2 (dua) peubah respon (Y). Pada penelitian ini diperoleh fungsi disrkiminan kuadratik pada pendugaan klasifikasi kelurahan di Kota Dumai yaitu dˆQ 1 (x) adalah fungsi diskriminan kuadratik untuk daerah perdesaan dan dˆQ 2 (x) adalah fungsi diskriminan kuadratik untuk daerah perkotaan. Fungsi diskriminan kuadratik dˆQ 1 (x) dan dˆQ 2 (x) tersebut mempunyai peluang kesalahan klasifikasi sebesar 0,1818, mempunyai hasil klasifikasi yang akurat, dan mempunyai nilai QP ress > χ2 (1,α) dengan α = 0, 05 yang menunjukkan klasifikasi konsisten. Dengan menggunakan fungsi pendugaan klasifikasi ini daerah dapat menduga apakah termasuk dalam klasifikasi daerah perdesaan atau perkotaan dengan indikator yang tersedia dari daerah tersebut. Kata Kunci: Analisis diskriminan, Fungsi diskriminan kuadratik, Klasifikasi
PENENTUANBILANGANKROMATIKLOKASIGRAF PRISMA C n;n;n YOZA DELLA SYAUMI; NARWEN NARWEN; EFFENDI EFFENDI
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.1.62-69.2020

Abstract

Misalkan G = (V, E) graf terhubung. Bilangan kromatik dari graf G adalah bilangan asli terkecil k sedemikian sehingga G mempunyai suatu pewarnaan-k titik sejati. Bilangan kromatik dari G dinotasikan dengan χ(G). Misalkan χ(G) = k, ini berarti titiktitik di G paling kurang diwarnai dengan k warna dan tidak dapat diwarnai dengan k − 1 warna. jika titik-titik di G diwarnai dengan k warna maka tidak ada titik yang bertetangga mempunyai warna yang sama. 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 k-vektor, 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. Pada tulisan ini akan dibahas bilangan kromatik lokasi graf prisma Cn,n,n yang dibentuk dari tiga graf lingkaran Cn, untuk n ≥ 3.Kata Kunci: kelas warna, kode warna, bilangan kromatik lokasi
MENENTUKAN MATRIKS INVERS POSITIF DENGAN MENGGUNAKAN INVERS BANACHIEWICZ RIDHA FADHILA SANI; YANITA YANITA; ADMI NAZRA
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 2 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.2.169-176.2020

Abstract

Penelitian ini membahas tentang penentuan matriks invers positif menggunakan invers Banachiewicz. Matriks invers positif didefinisikan sebagai suatu matriks partisi N yang merupakan matriks Z (matriks yang elemen non-diagonalnya non-positif) yang memiliki invers dan invers dari matriks partisi N tersebut memiliki entri-entri yang bernilai positif. Pada penelitian ini dikaji kondisi-kondisi yang mengakibatkan matriks partisi N tersebut dapat dikatakan sebagai matriks invers positif yaitu dimana matriks partisi N cukup memenuhi kondisi Georgescu-Roegen dimana seluruh leading minor utama adalah positif. Kata Kunci: Matriks partisi, matriks invers positif, invers Banachiewicz, minor utama, leading minor utama, dan kondisi Georgescu-Roegen
PENGGUNAAN RUMUS BANACHIEWICZ-SCHUR YANG DIPERUMUM DALAM PENENTUAN INVERS DIPERUMUM MATRIKS PARTISI SRI WAHYUNI; YANITA YANITA; NOVA NOLIZA BAKAR
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 2 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.2.99-106.2020

Abstract

Penelitian ini membahas tentang penentuan rumus Banachiewicz-Schur yang diperumum dalam menentukan invers diperumum matriks partisi. Untuk Menentukan invers diperumum matriks partisi, maka akan ditentukan {1}-invers dan {1, 2}-invers dari suatu matriks. Untuk menentukan {1}-invers dan {1, 2}-invers dari suatu matriks, maka dapat ditentukan dengan beberapa cara yaitu dengan menggunakan invers kiri, invers kanan, faktorisasi full rank, bentuk normal Hermite. Kata Kunci: Matriks partisi, rumus Banachiewicz-Schur, invers Moore-Penrose
BEBERAPA OPERASI DAN SIFAT-SIFAT PADA HIMPUNAN LEMBUT KABUR RELI FIRMANENTI; NOVA NOLIZA BAKAR
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.1.30-37.2020

Abstract

Pada penelitian ini dibahas tentang operasi-operasi pada himpunan lembut kabur seperti gabungan himpunan lembut kabur, irisan himpunan lembut kabur, komplemen himpunan lembut kabur, algebraic sum himpunan lembut kabur, dan algebraic product himpunan lembut kabur. Kemudian, akan dibahas beberapa sifat pada himpunan lembut kabur yang terkait dengan operasi himpunan lembut kabur, serta adanya definisi mengenai monoid dan semiring yang terkait pada himpunan lembut kabur.Kata Kunci: Himpunan lembut, himpunan kabur, himpunan lembut kabur, monoid, semiring