cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sugiyarto
Contact Email
jk_math@uad.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jk_math@uad.ac.id
Editorial Address
Program Studi Mateamtika Univeritas Ahmad Dahlan, Matematika, FMIPA Universitas Ahmad Dahlan, Jl. Ringroad Selatan, Kragilan, Tamanan, Kec. Banguntapan, Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta 55191
Location
Kota yogyakarta,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Matematika
Published by Universitas Ahmad Dahlan
ISSN : 20878796     EISSN : 27743241     DOI : http://dx.doi.org/10.26555/konvergensi
Core Subject : Education,
Mathematics
Fuzzy Systems and its Applications Geometry Theories and its Applications Graph Theories and its Applications Real Analysis and its Applications Operation Research and its Applications Statistical Theories and its Applications Dinamical Systems and its Applications Mathematical Modeling and its Applications Discrete Mathematics and its Applications Computer Mathematics and its Applications Actuarial Mathematics and its Application
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Terapan
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 6, No 2 (2019)" : 5 Documents clear
Estimasi Parameter Model Survival Distribusi Mixture Weibull Reskika Hasmayuni; Joko Purwadi
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 6, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v6i2.19590

Abstract

Penelitian ini membahas tentang estimasi model survival distribusi Mixture Weibull menggunakan inferensi Bayes dengan memperhatikan distribusi prior. Bertujuan untuk mengetahui model dari distribusi Mixture Weibull serta hasil estimasi dari model survival distribusi Mixture Weibull yang terdiri dari dimana masing-masing parameter memiliki distribusi prior menggunakan metode Bayes. Model untuk analisis disribusi Mixture Weibull menggunakan metode Bayesian. Dengan parameter Weibull dari tiap elemen distribusi serta  adalah bobot dari tiap elemen. Hasil estimasi parameter model survival distribus Mixture Weibull dengan metode Bayes yang diterapkan pada studi kasus pasien penderita Tuberkulosis dengan  dan  maka diperoleh w1 sama dengan 0.333333, dan w2 sama dengan 0.333333 serta hasil nilai estimasi untuk komponen Weibull tunggal dengan lamda 1.232808 dan beta 1.751471
Metode Brown’s Double Exponential Smoothing dalam Peramalan Laju Inflasi di Indonesia Dini Purwanti; Joko Purwadi
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 6, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v6i2.19548

Abstract

Penelitian ini membahas tentang metode analisis runtun waktu (time series), metode yang digunakan yaitu Brown’s Double Exponential Smoothing. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan penerapan metode Brown’s Double Exponential Smoothing dalam peramalan laju inflasi di Indonesia, mengetahui nilai parameter optimum dan mengetahui tingkat akurasi dari hasil peramalan. Penelitian ini mengambil data inflasi dari website resmi Bank Indonesia. Langkah-langkah peramalan menggunakan metode Brown's yaitu menentukan nilai parameter optimum, menghitung nilai pemulusan tunggal (single smoothing), menghitung nilai pemulusan ganda (double smoothing), menghitung nilai konstanta pemulusan, menghitung nilai koefisien trend, kemudian melakukan peramalan. Berdasarkan perhitungan pada metode Brown’s diperoleh nilai parameter optimum yaitu alpha (α) sebesar 0,9 dengan nilai MAPE sebesar 10,607%. Dari perhitungan peramalan menggunakan metode Brown's diperoleh nilai kesalahan/eror yaitu MAPE sebesar 10,607% yang berarti bahwa metode Brown's mempunyai kemampuan yang baik dalam peramalan sesuai dengan kriteria MAPE.
Implementasi Analisa Komponen Utama untuk Mereduksi Variabel yang Mempengaruhi Perbaikan pada Fungsi Ginjal Tikus Fitrianingsih Fitrianingsih; Sugiyarto Sugiyarto
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 6, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v6i2.19549

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mereduksi variabel yang mempengaruhi fungsi ginjal pada tikus. Untuk memperoleh informasi yang diinginkan, maka diperlukan suatu metode yang tepat agar dapat digunakan dalam mengolah data yang sudah ada. Ada banyak metode yang digunakan untuk mereduksi variabel, di antaranya yaitu Principal Component Analysis (PCA) dan Factor Analysis (FA). Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode principal component analysis (PCA) atau analisa komponen utama. PCA merupakan salah satu metode dalam analisis multivariat yang secara khusus dikembangkan untuk mereduksi dimensi data yang ukurannya besar menjadi lebih sederhana tanpa harus kehilangan informasi data asli. Pada penelitian ini, metode PCA digunakan untuk mereduksi jumlah variabel, sehingga dari 8 variabel yang ada hanya akan diketahui 3 variabel yang benar-benar mempengaruhi perbaikan fungsi ginjal tikus, dimana 3 variabel yang dihasilkan tersebut dapat mewakili 8 variabel yang ada pada dataset. Variabel baru hasil reduksi akan dijadikan sebagai variabel input untuk membuat model persamaan regresinya untuk melihat sebagaimana pengaruh variabel tersebut terhadap perbaikan fungsi ginjal tikus. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data dosis pemberian ekstrak tanaman obat. Adapun model regresi akhir hasil komponen utama yaituY=β0 + β1PC1 + β2PC2 + β3PC3
Nilai Ketakteraturan Sisi Total Pada Graf Hasil Kali Comb Pm Dan C5, Serta Subdivisi Pada Hasil Kali Comb P_m Dan C_7 Kholifa Septia Ulfa; Isnaini Rosyida
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 6, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v6i2.19550

Abstract

Misalkan  adalah sebuah graf dan  adalah bilangan bulat positif. Pelabelan total pada graf G adalah suatu pemetaan  Bobot titik  dinyatakan  dan bobot sisi  dinyatakan dengan . Suatu pelabelan total dikatakan tak teratur sisi total, jika bobot setiap sisi berbeda. Nilai ketakteraturan sisi total dari graf  dinotasikan dengan tes adalah nilai  minimum atau label terbesar minimum yang digunakan untuk melabeli graf  dengan pelabelan tak teratur sisi total. Penelitian ini diselidiki nilai ketakteraturan sisi total pada graf.
Analisis Faktor Resiko Penderita Diabetes Mellitus (DM) Tipe II dengan Menggunakan Regresi Spline Linda Fatmawati; Sugiyarto Sugiyarto
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 6, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v6i2.19551

Abstract

Diabetes Mellitus (DM) merupakan gangguan metabolisme dari distribusi gula oleh tubuh. Penderita DM tidak bisa memproduksi jumlah insulin dalam jumlah yang cukup, atau tubuh tidak mampu menggunakan insulin secara efektif, sehingga terjadilah kelebihan gula dalam darah. Kelebihan gula yang kronis dalam darah (hiperglikemia) ini menjadi racun bagi tubuh. Klasifikasi atau jenis DM ada bermacam-macam, tetapi di Indonesia yang paling banyak ditemukan adalah DM tipe II. Analisis faktor resiko DM tipe II dengan regresi spline mampu mengestimasi data yang tidak memiliki pola tertentu. Hasil permodelan diperoleh kesimpulan bahwa model terbaik dapat dijelaskan melalui model regresi linier kombinasi knot terbobot. Model ini menghasilkan nilai GCV sebesar GCV 24514,2137 dan koefisien determinasi 24,96 %. Dari hasil diatas nampak bahwa variabel yang berpengaruh tehadap gula darah sewaktu adalah hemoglobin, leukosit, tekanan sistol, dan tekanan distol.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2019 2019


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 2 (2025) Vol. 12 No. 1 (2025) Vol. 11 No. 2 (2024) Vol. 11 No. 1 (2024) Vol 11, No 1 (2024) Vol. 10 No. 2 (2023) Vol. 10 No. 1 (2023) Vol. 9 No. 2 (2022) Vol 9, No 2 (2022) Vol. 9 No. 1 (2022) Vol 9, No 1 (2022) Vol 8, No 2 (2021) Vol 8, No 1 (2021) Vol 7, No 2 (2020) Vol 7, No 1 (2020) Vol 6, No 2 (2019) Vol 6, No 1 (2019) More Issue