cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Nur Wahidin Ashari
Contact Email
nurwahidin_pmath@uncp.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
nurwahidin_pmath@uncp.ac.id
Editorial Address
Jalan Latammacelling No. 9 B Kota Palopo
Location
Kota palopo,
Sulawesi selatan
INDONESIA
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika
Published by Universitas Cokroaminoto Palopo
ISSN : 26158132     EISSN : 26157667     DOI : 10.30605/proximal
Core Subject : Education,
Mathematics
Proximal publishes research results, literature studies, and scientific papers on mathematics and mathematics education. Published scientific studies include Mathematics Teaching, Development of Mathematics Education, Mathematical Sciences, Applied Mathematics, Actuarial Mathematics, and related fields.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Terapan
Articles 688 Documents
 65   66   67   68   69 
Perbandingan Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naive Bayes Pada prediksi Harga saham Sektor Asuransi Nurhayati, Rina; Melyna Mushtofa, Pramesti; Sri Mulyani, Fithri
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.7967

Abstract

Mengingat tingginya volatilitas pasar modal, kemampuan memprediksi pergerakan harga saham menjadi sangat krusial bagi investor dalam pengambilan keputusan strategis, khususnya pada sektor asuransi yang memiliki risiko yang dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu K- Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve Bayes dalam memprediksi harga saham di sektor asuransi. Penelitian ini mengimplementasikan kedua algortima tersebut untuk memprediksi naik atau turunnya harga saham. Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif komparatif, di mana instrumen pengumpulan data dilakukan melalui studi dokumentasi data sekunder berupa riwayat harga saham harian. Penelitian mengolah data harian dari lima perusahaan asuransi, yaitu asuransi Ramayana, Jasa Tania, Sinarmas, Tugu dan Panin, selama periode Mei 2023 hingga april 2025. Teknik analisis data dilakukan melalui beberapa tahapan, meliputi data cleaning, pembagian data, proses penerapan algoritma, serta evaluasi model. Data dibagi menjadi 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Hasil kinerja model dievaluasi menggunakan confusion matrix, meliputi akurasi, recall, dan presisi. KNN secara konsisten lebih unggul dan stabil hampir di semua perusahaan yang diteliti. Akurasi KNN secara konsisten berkisar antara 92,84% hingga 97,63%. Presisi KNN juga kuat, berkisar antara 81,94% hingga 98,21%. Recall KNN juga sangat tinggi, bahkan mencapai 100%. Naïve Bayes menunjukan kinerja yang kurang konsisten dan bervariasi. Akurasi Naïve Bayes jauh lebih rendah pada perusahan Ramayana (64,03%) dan Jasa Tania (67,64%). Presisi Naïve Bayes sangat rendah pada saham Ramayana (34,29%) dan Jasa Tania (56,69%). Recall Naïve Bayes juga bervariasi. Pada nilai recall Naïve Bayes menghasilkan nilai yang bervariasi dan turun pada Jasa Tania (27,34%) dan Ramayana (30,70%).
A Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dan Random Forest dalam Klasifikasi Kelayakan Pemberian Pinjaman pada BPR Nusumma Jawa Barat Salsa Sabila, Tami; Fithri Sri Mulyani; Pramesti Melyna Mustofa
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.7977

Abstract

Pesatnya peningkatan pengajuan kredit pada lembaga keuangan menuntut adanya sistem evaluasi kelayakan pinjaman yang mampu bekerja secara cepat, akurat, dan objektif guna meminimalkan risiko kredit bermasalah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF), dalam mengklasifikasikan kelayakan pemberian pinjaman pada BPR Nusumma Jawa Barat. Penelitian ini menggunakan data primer sebanyak 753 observasi dengan enam variabel prediktor dan satu variabel target berupa status pinjaman. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen kuantitatif melalui beberapa tahapan, meliputi pembersihan data, penyeimbangan kelas menggunakan metode ROSE, transformasi data, pembangunan model SVM dan Random Forest, serta evaluasi kinerja model menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, F1-score, dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM menghasilkan nilai AUC sebesar 0,9748, sedangkan algoritma Random Forest memperoleh nilai AUC sebesar 0,9953. Berdasarkan hasil tersebut, Random Forest menunjukkan performa klasifikasi yang lebih unggul dibandingkan SVM. Temuan ini mengindikasikan bahwa Random Forest berpotensi menjadi algoritma yang lebih optimal untuk diterapkan sebagai sistem pendukung keputusan dalam evaluasi kelayakan kredit, sehingga dapat membantu lembaga keuangan dalam meningkatkan efektivitas dan kualitas pengambilan keputusan kredit.
Analisis Klaster dan Prediksi Dinamika Produksi Padi Sawah menggunakan K-Means dan Adams-Bashforth-Moulton di Kabupaten Banyumas Wisnu; Winarni, Ambar; Hayati, Istifada Nurul
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.8065

Abstract

This study aims to classify rice-farming areas in Banyumas Regency based on differences in rice production characteristics between regions that have the potential to influence rice production planning and distribution. This study was conducted to support food security in line with Indonesia's national development vision for 2045. The data used included rice production volume and rice field area. Cluster analysis was performed using the K-Means method with the determination of the optimal number of clusters through the Elbow method, resulting in three regional clusters, namely low, medium, and high rice production clusters, which reflect the differences in rice production characteristics between subdistricts in Banyumas Regency. Rice production dynamics were modeled using the Verhulst growth model, which was solved numerically using the fourth-order Runge Kutta method, followed by the Adams-Bashforth-Moulton method to predict rice production. Predictions were made for 2025, 2030, and 2045 to illustrate rice production trends over several time periods. The main analysis of this study focused on the period up to 2030 because the model did not include several important external factors that could potentially affect rice production in the long term. The error analysis results showed that the error values in the predictions for the 2025 and 2030 periods were relatively small, indicating that the model was able to represent rice production dynamics well during those periods. Predictions up to 2045 are presented as a mathematical illustration of long-term trends and are not used as the main basis for error evaluation or drawing conclusions. The results of this study are expected to be used as preliminary considerations for local governments in formulating rice production plans, taking into account the different characteristics of regional clusters and the predicted rice production in Banyumas Regency.
Bilangan Kromatik Graceful pada Graf Terkait Lingkaran Martadewi, Ni Kadek Ari; Silalahi, Raphita Yanisari; Suparta, I Nengah
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/8109

Abstract

Pewarnaan graceful pada graf adalah suatu bentuk pewarnaan pada titik yang menginduksi pewarnaan sisi berdasarkan nilai mutlak selisih antara dua titik yang bertetangga, di mana setiap titik dan sisi yang bertetangga memiliki warna yang berbeda. Bilangan kromatik graceful, dilambangkan dengan xg(G), adalah jumlah warna minimum yang memenuhi kondisi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai eksak bilangan kromatik graceful pada dua variasi graf terkait lingkaran, yaitu graf bunga matahari  (Sfn) dan graf kincir angin belanda  (Dnm), yang memiliki struktur siklik dan konektivitas titik pusat yang khas. Pendekatan yang digunakan bersifat konstruktif-deduktif, yaitu dengan membangun fungsi pewarnaan titik secara eksplisit untuk setiap kasus parameter, kemudian membuktikan keoptimalannya melalui batas bawah yang diturunkan dari derajat maksimum graf. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa  x_g(Sfn)=3n+1 untuk n>=3. Sementara itu,  x_g(Dnm)=2m+1 untuk  m>=2dan n>=3. Temuan ini memberikan pemahaman yang lebih jelas mengenai pola bilangan kromatik graceful pada graf terkait lingkaran dengan simpul pusat dominan serta memperluas karakterisasi teoretis untuk graf berbasis pusat dengan konektivitas radial.
Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Lee dan Markov Chain dalam Peramalan Harga Cabai Rawit (Studi Kasus Kota Tasikmalaya) Nurhamidah; Mustofa, Pramesti Melyna; Fithri Sri Mulyani, M.Pd
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.7992

Abstract

Fluktuasi harga cabai rawit yang tinggi dan tidak stabil sering menimbulkan ketidakpastian bagi konsumen, pedagang, serta pemerintah daerah dalam pengendalian inflasi dan perencanaan distribusi pangan, sehingga diperlukan metode peramalan yang akurat dan andal. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat akurasi dan efektivitas dua metode peramalan, yaitu Fuzzy Time Series (FTS) Lee dan Fuzzy Time Series Markov Chain, dalam memprediksi harga cabai rawit di Kota Tasikmalaya. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif deskriftif dengan objek penelitian berupa data harga cabai rawit mingguan di Kota Tasikmalaya periode April 2024 hingga April 2025 yang bersumber dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis (PIHPS) Nasional. Analisis data dilakukan melalui tahapan fuzzyfikasi, pembentukan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG), perhitungan matriks probabilitas transisi Markov, defuzzyfikasi, serta evaluasi akurasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model FTS Lee memiliki performa yang lebih baik dengan nilai kesalahan yang lebih rendah, yaitu MAPE sebesar 5,36%, MAE sebesar 3.014, dan RMSE sebesar 3.823, dibandingkan dengan model FTS Markov Chain yang menghasilkan MAPE sebesar 7,91%, MAE sebesar 4.286, dan RMSE sebesar 5.332. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode FTS Lee lebih efektif dan lebih akurat dalam meramalkan pergerakan harga cabai rawit di Kota Tasikmalaya.Penelitian ini membandingkan akurasi dan efektivitas dua metode peramalan, yaitu Fuzzy Time Series (FTS) Lee dan Fuzzy Time Series Markov Chain, untuk memprediksi harga cabai rawit di Kota Tasikmalaya.
Penggunaan Hierarchical Agglomerative Clustering Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Tingkat Kesejahteraan Di Sulawesi Selatan Irwan, Irwan; Talib, Ahmad; Lestari, Ayu
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.8055

Abstract

This study aims to classify regencies/municipalities in South Sulawesi Province based on welfare indicators using cluster analysis. Cluster analysis is a technique for grouping objects according to the similarity of their characteristics. The method employed is hierarchical agglomerative clustering with the average linkage approach, which is a stepwise clustering procedure that merges two objects with the shortest distance until a single cluster is formed. The average linkage method defines the distance between clusters as the average distance between all objects in one cluster and all objects in another cluster. Prior to clustering, a sampling adequacy test, correlation test, and Principal Component Analysis (PCA) were conducted to address multicollinearity. Subsequently, the Euclidean distance matrix was calculated, a dendrogram was constructed, and the optimal number of clusters was determined by cutting the dendrogram at the largest difference between successive fusion distances, which indicates a significant change in the cluster structure. The results show that two clusters were obtained. Cluster 1, representing regions with lower welfare levels, consists of Selayar, Bulukumba, Bantaeng, Jeneponto, Takalar, Gowa, Sinjai, Maros, Pangkep, Barru, Bone, Soppeng, Wajo, Sidrap, Pinrang, Enrekang, Luwu, Tana Toraja, Luwu Utara, Luwu Timur, Toraja Utara, Parepare, and Palopo. Cluster 2, representing regions with higher welfare levels, consists of Makassar.
Perhitungan Premi Tunggal Bersih Asuransi Jiwa Seumur Hidup Dengan Variasi Usia Dan Tingkat Suku Bunga Hukmah; Ina Annisa; Widya Wahyuni; Novial Virani
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.8250

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menghitung dan menganalisis sensitivitas premi tunggal bersih pada asuransi jiwa seumur hidup terhadap variasi usia masuk dan tingkat suku bunga. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan pendekatan simulasi Aktuaria, yakni perhitungan premi dilakukan berdasarkan prinsip ekivalensi dengan menyamakan nilai kini premi dan nilai kini manfaat asuransi. Data yang digunakan adalah data sekunder dari Tabel Mortalita Indonesia (TMI) IV 2019. Analisis dilakukan pada usia 35, 40, dan 50 tahun dengan tingkat suku bunga 3,5%, 5%, dan 6% serta uang pertanggungan tetap sebesar Rp100.000.000. Selanjutnya, dilakukan analisis sensitivitas untuk melihat pengaruh perubahan usia masuk dan tingkat suku bunga terhadap nilai premi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa premi tunggal bersih meningkat seiring bertambahnya usia masuk tertanggung dan menurun seiring meningkatnya suku bunga. Selain itu, perubahan suku bunga memberikan pengaruh yang lebih besar terhadap premi dibandingkan usia masuk. Penelitian ini menunjukkan bahwa usia masuk dan tingkat suku bunga berpengaruh signifikan terhadap penentuan premi tunggal bersih asuransi jiwa seumur hidup.
Analisis Literasi Matematika Siswa Dalam Menyelesaikan Soal Pemecahan Masalah Murnia Murnia; Muhammad Ilyas; Taufiq Taufiq; Patmaniar
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.8399

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pentingnya literasi matematika siswa dalam menghadapi tuntutan pemecahan masalah abad ke-21, khususnya berdasarkan hasil Asesmen Kompetensi Minimum (AKM) yang menunjukkan masih rendahnya kemampuan penalaran siswa. Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan kemampuan pemecahan masalah siswa pada tiga level literasi matematika, yaitu perlu intervensi khusus, dasar, dan cakap. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif yang dilaksanakan di SMP Cokroaminoto Palopo dengan instrumen berupa tes AKM, tes pemecahan masalah, dan wawancara. Analisis kemampuan pemecahan masalah didasarkan pada tahapan Polya: memahami masalah, merencanakan, menyelesaikan, dan mengevaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa siswa pada level perlu intervensi khusus belum mampu memenuhi seluruh indikator pemecahan masalah, terutama dalam memahami informasi dan menggunakan penalaran. Siswa level dasar telah mampu memahami masalah, tetapi belum mampu merencanakan, menyelesaikan, dan mengevaluasi secara optimal. Sementara itu, siswa level cakap sudah mampu memahami dan merencanakan penyelesaian dengan baik, namun belum sistematis dalam pelaksanaan dan belum mampu melakukan evaluasi secara tepat karena keterbatasan dalam penalaran dan penarikan kesimpulan. Temuan ini menegaskan perlunya strategi pembelajaran yang lebih terarah untuk meningkatkan kemampuan penalaran matematis siswa.

Page 69 of 69 | Total Record : 688

 65   66   67   68   69 

Filter by Year

2018 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026 Vol. 8 No. 4 (2025): Volume 8 Nomor 4 Tahun 2025 Vol. 8 No. 3 (2025): Volume 8 Nomor 3 Tahun 2025 (July - September) Vol. 8 No. 2 (2025): Innovasi dalam Matematika dan Pembelajarannya Vol. 8 No. 1 (2025): Integrasi Matematika, Teknologi, dan Budaya dalam Pendidikan dan Aplikasi Terap Vol. 8 No. 1 (2025): Sains Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 7 No. 2 (2024): Menjembatani Matematika dan Pendidikan Matematika menuju Pemanfaatan Berkelanju Vol. 7 No. 1 (2024): Sustainable Development Goal in Mathematics and Mathematics Education Vol. 6 No. 1 (2023): Volume 6 Nomor 1 tahun 2023 Vol. 6 No. 2 (2023): Matematika dan Pendidikan Matematika: Permasalahan dan Solusinya Vol. 6 No. 1 (2023): Inovasi Teknologi, Psikologi Belajar, dan Adaptasi Pembelajaran Matematika di E Vol. 5 No. 2 (2022): Volume 5 Nomor 2 Tahun 2022 Vol. 5 No. 1 (2022): Volume 5 Nomor 1 Tahun 2022 Vol. 4 No. 2 (2021): Volume 4 Nomor 2 tahun 2021 Vol. 4 No. 1 (2021): Volume 4 Nomor 1 tahun 2021 Vol. 3 No. 2 (2020): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2020 Vol. 3 No. 1 (2020) Vol. 2 No. 2 (2019) Vol. 2 No. 1 (2019) Vol. 1 No. 2 (2018) Vol. 1 No. 1 (2018) More Issue