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 118 Documents
 8   9   10   11   12 
Nilai Span Terkecil dari Beberapa Keluarga Graf Kipas Komarullah, Hafif
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v13i1.32037

Abstract

Pelabelan L(2,1) merupakan salah satu bentuk pelabelan pada graf yang penting dalam pengalokasian frekuensi dan pengkodean jaringan, di mana setiap dua simpul yang berjarak satu diberi label berbeda minimal dua, dan simpul yang berjarak dua diberi label berbeda minimal satu. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai minimum span λ_2,1 pada beberapa keluarga graf kipas, yaitu graf parasut PC_n, graf semi parasut SP_n, dan graf dasi kupu-kupu DKP_n . Metode yang digunakan adalah deskriptif aksiomatik dan pendeteksian pola untuk mengkonstruksi pelabelan secara sistematis serta membuktikan nilai minimum span masing-masing graf. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai λ_2,1 (PC_n )=n+1, λ_2,1 (SP_n )=n+1, dan λ_2,1 (DKP_n )=2n+5. Temuan ini memperluas kajian pelabelan L(2,1) pada graf dengan struktur kombinatorial khusus dan dapat digunakan sebagai acuan dalam pengembangan teori maupun aplikasinya di bidang teknologi komunikasi dan jaringan.
Analisis Pengelompokan Skripsi Mahasiswa Fakultas Sains Institut Teknologi Sumatera dengan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering dan K-Means Clustering Muthoharoh, Luluk
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v13i1.32040

Abstract

Skripsi merupakan karya ilmiah mahasiswa sarjana berdasarkan penelitian dalam bidang tertentu. Di Fakultas Sains Institut Teknologi Sumatera (Itera), jumlah skripsi yang terus meningkat belum didukung system pengelompokan topik yang sistematis. Penelitian ini menerapkan metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) untuk mengelompokkan skripsi berdasarkan kemiripan topik. Data yang digunakan berupa 575 judul skripsi dari sembilan program studi di Fakultas Sains ITERA tahun 2024. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, perhitungan bobot dengan metode TF-IDF, dan reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Pengelompokan dilakukan dengan tiga metode linkage, yaitu average, single, dan complete, serta pengukuran kemiripan menggunakan cosine distance. Hasil menunjukkan bahwa metode average linkage memberikan hasil terbaik dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0.3091 pada titik potong 0.86. Topik tiap cluster ditentukan dari lima kata kunci dominan berdasarkan nilai TF-IDF tertinggi sebagai label representatif. Penelitian ini diharapkan menjadi langkah awal dalam pengembangan sistem pengelompokan topik skripsi yang lebih terstruktur dan informatif. Analysis of Student Thesis Clustering in the Faculty of Science, Sumatra Institute of Technology, Using the Agglomerative Hierarchical Clustering Method Type your abstract here (10 pt). spasi 1Abstracts are written in two languages, namely Indonesian and English, typed in 1 paragraph 1 space of 150-250 words, containing research points, such as objectives, methods and research results. An undergraduate thesis is a scientific work by students based on research in a specific field. At the Faculty of Science, Institut Teknologi Sumatera (ITERA), the increasing number of theses has not yet been supported by a systematic topic grouping system. This study applies the Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) method to group theses based on topic similarity. The data used consists of 575 thesis titles from nine study programs at the Faculty of Science ITERA in 2024. The research stages include text preprocessing, term weighting using the TF-IDF method, and dimensionality reduction using Principal Component Analysis (PCA). Clustering was performed using three linkage methods: average, single, and complete, with similarity measurement using cosine distance. The results show that the average linkage method provided the best result with a silhouette coefficient value of 0.3091 at a cutting point of 0.86. The topic of each cluster was determined based on five dominant keywords with the highest TF-IDF values as representative labels. This study is expected to serve as an initial step in developing a more structured and informative thesis topic grouping system
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketahanan Pangan Kabupaten/Kota di Indonesia Menggunakan Algoritma Classification and Regression Tree (CART) Lestari, Wina Ayu; Rahma Dewi , Aulia; Aprilia, Dinda; Dyah Pangesti , Riwi
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v13i1.32082

Abstract

Ketahanan pangan merupakan isu strategis dalam pembangunan nasional karena berkaitan dengan kesejahteraan dan stabilitas sosial ekonomi, namun masih terdapat disparitas antar kabupaten/kota di Indonesia. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ketahanan pangan menggunakan algoritma Classification and Regression Tree (CART). Data bersumber dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik yang mencakup 512 kabupaten/kota, dengan variabel respon berupa komposit ketahanan pangan dan variabel prediktor meliputi kedalaman kemiskinan, persentase pengeluaran pangan, serta persentase stunting. Analisis dilakukan melalui tahapan preprocessing, penyederhanaan kategori ketahanan pangan untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, pembagian data pelatihan dan pengujian, pembangunan serta pemangkasan pohon CART, dan evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil menunjukkan model terbaik memiliki akurasi 84,47% dan macro F1 sebesar 0,5749. Kedalaman kemiskinan menjadi faktor paling dominan, diikuti stunting dan pengeluaran pangan. Wilayah dengan kemiskinan tinggi cenderung berada pada kategori ketahanan pangan rentan, sedangkan wilayah dengan kemiskinan rendah dan kondisi gizi lebih baik cenderung berada pada kategori ketahanan pangan tahan. Dengan demikian, CART terbukti efektif dan interpretatif dalam mengidentifikasi faktor utama ketahanan pangan sebagai dasar kebijakan berbasis data.
Perhitungan Premi Tunggal Bersih Asuransi Jiwa Seumur Hidup Dengan Suku Bunga Stokastik Model Vasicek Sinaga, Kezia; Padang, Chelsea Beatrice; Antonia Ingrid
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v13i1.32111

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menghitung premi tunggal bersih pada asuransi jiwa seumur hidup dengan mempertimbangkan ketidakpastian suku bunga menggunakan pendekatan stokastik. Dalam praktik aktuaria konvensional, suku bunga umumnya diasumsikan konstan, padahal pada kenyataannya suku bunga berfluktuasi mengikuti kondisi pasar keuangan sehingga dapat memengaruhi nilai kini manfaat dan premi asuransi. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan model Vasicek untuk memodelkan pergerakan suku bunga secara stokastik. Data yang digunakan meliputi Tabel Mortalita Indonesia (TMI) IV 2019 sebagai dasar peluang kematian dan data suku bunga BI 7-Day Reverse Repo Rate untuk estimasi parameter model. Parameter model diestimasi menggunakan metode regresi, kemudian dilakukan simulasi suku bunga menggunakan metode Monte Carlo dengan pendekatan Euler-Maruyama untuk memperoleh faktor diskonto. Selanjutnya, premi tunggal bersih dihitung berdasarkan prinsip ekivalensi antara nilai kini manfaat dan nilai kini premi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan suku bunga stokastik menghasilkan premi yang lebih fleksibel dan mencerminkan kondisi pasar dibandingkan pendekatan deterministik, serta menunjukkan sensitivitas yang tinggi terhadap perubahan parameter suku bunga.
Analisis Kesalahan Siswa Dalam Menyelesaikan Soal Numerasi Pada Materi SPLDV Berdasarkan Teori Newman Rahman, Najela Khairani; Nari, Nola; Medika, Gema Hista; Iltavia
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v13i1.32127

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh banyaknya siswa yang mengalami kesulitan dalam menyelesaikan soal numerasi pada materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV), khususnya dalam mentransformasikan soal cerita ke dalam model matematika. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan jenis kesalahan siswa berdasarkan prosedur Newman’s Error Analysis (NEA) serta menganalisis faktor penyebab. Jenis penelitian ini adalah deskriptif kualitatif dengan pendekatan studi kasus. Subjek penelitian adalah siswa kelas VIII.5 MTsN 6 Lima Puluh Kota yang mencakup kategori kemampuan tinggi, sedang, dan rendah. Data dikumpulkan melalui tes numerasi dan wawancara, kemudian dianalisis menggunakan teknik reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesalahan siswa terjadi pada seluruh tahapan Newman. Kesalahan dominan terdapat pada tahap memahami masalah dan transformasi, terutama pada siswa berkemampuan rendah. Kesalahan proses pada siswa tinggi dan sedang umumnya karena ketidaktelitian, sedangkan pada siswa rendah karena ketidaktahuan prosedur. Kesalahan penulisan jawaban akhir disebabkan oleh kurangnya ketelitian dan manajemen waktu.
Pengaruh Hafalan Al-Qur’an Terhadap Minat Dan Hasil Belajar Matematika Siswa Kelas VIII MTs’S Kata Hati Chairunnisa, Deffa Ryani; Rahmi, Fathur; Rahmi, Ulva; Medika, Gema Hista
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v13i1.32142

Abstract

Penelitian ini dilatar belakangi oleh fenomena bahwa siswa yang memiliki kemampuan menghafal Al-Qur’an cenderung memiliki semangat belajar dan hasil belajar yang lebih baik dibandingkan siswa lainnya. Kegiatan menghafal Al-Qur’an diduga mampu melatih daya ingat, konsentrasi serta kemampuan berpikir analitis yang juga dibutuhkan dalam memahami konsep-konsep matematika. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh hafalan terhadap minat belajar dan hasil belajar matematika siswa kelas VIII MTsS Kata Hati. Jenis penelitian ini adalah kuantitatif dengan metode asosiatif. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII MTsS Kata Hati yang berjumlah 43 orang. Pengambilan sampel ditentukan secara acak terlebih dahulu dituliskan uji normalitas, homogenitas, uji kesamaan rata-rata pada populasi data. Sampel pada penelitian ini adalah siswa kelas VIII.A dan kelas VIII.B sampel uji coba. Instrumen penelitian meliputi data nilai hafalan Al-Qur’an, angket minat belajar dan hasil belajar matematika. Data dianalisis menggunakan analisis deskriptif dan anlisis regresi linier sederhana dengan bantuan software SPSS versi 26. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan antara hafalan Al-Qur’an terhadap minat belajar matematika siswa, dengan nilai Sig. = 0,035 pada taraf nyata a = 0,05 yang berarti Sig. < sebuah. Selain itu, terdapat pengaruh positif dan signifikan antara hafalan Al-Qur’an terhadap hasil belajar matematika siswa, dengan nilai Sig. = 0,001 pada taraf nyata a = 0,05 yang berarti Sig. < sebuah. Jadi, dapat disimpulkan bahwa hafalan Al-Qur’an memberikan pengaruh yang signifikan terhadap minat dan hasil belajar matematika siswa kelas VIII MTsS Kata Hati.
Dimensi Metrik pada Hasilkali Kartesius Graf S_n×P_2 Anggoro, Vani Krismo; Rifda Izza
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v13i1.32146

Abstract

Misalkan diberikan graf sederhana G=(V,E) dengan v∈V adalah titik di G, dan W⊆V, dimana W={v_1,v_2,…,v_k }. Representasi jarak titik v∈V terhadap himpunan W, dinotasikan dengan r(v│W)=(d(v,v_1 ),d(v,v_2 ),…,d(v,v_k )). Himpunan W dikatakan himpunan pembeda di G jika representasi jarak untuk setiap pasangan dari titik-titik berbeda u,v∈V sehingga r(u|W)≠r(v|W). Himpunan pembeda yang memiliki kardinalitas minimum untuk graf G disebut dengan dimensi metrik yang dinotasikan dengan dim(G). Graf S_n×P_2 adalah graf hasil kali kartesius antara graf bintang dengan n titik dan graf lintasan dengan 2 titik, dengan V(S_n×P_2 )={w_(i1,) w_(i2,) c_1,c_2 ┤|1≤i≤n} dimana w_i1 menyatakan titik (daun) ke-i pada lapisan (layer) pertama, w_i2 menyatakan titik daun ke-i pada lapisan (layer) kedua, dan c_1,c_2 masing-masing adalah titik pusat pada lapisan pertama dan lapisan kedua. Dimensi metrik dari graf S_n×P_2 adalah dim⁡(S_n×P_2 )=n.
Prediksi Curah Hujan Bulanan Sumatera Utara Menggunakan Model SARIMA Haliza, Putri Yusra; Auta Shintha Sarah; Didi Febrian; Novel W.M.Simanjuntak
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v13i1.32153

Abstract

Penelitian ini memiliki tujuan dalam rangka memprediksi curah hujan bulanan di Provinsi Sumatera Utara dengan model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Curah hujan di wilayah ini menunjukkan fluktuasi yang tinggi dengan pola musiman, sehingga diperlukan pemodelan yang mampu menangkap karakteristik tersebut. Data yang dipergunakan berupa curah hujan bulanan periode Januari 2016 hingga Januari 2026 yang dianalisis menggunakan Python. Tahapan penelitian meliputi visualisasi data, uji stasioneritas dengan Augmented Dickey-Fuller (ADF), differencing untuk mencapai kondisi stasioner, identifikasi model melalui plot ACF dan PACF, uji signifikansi parameter, serta diagnosis residual menggunakan uji Shapiro-Wilk dan Box-Ljung. Pemilihan model terbaik dilakukan menurut nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan evaluasi akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian mengungkapkan bahwasanya model SARIMA(0,1,1)(1,0,1)¹² merupakan model terbaik dengan nilai AIC terkecil sebesar 1258,5816 dan MAPE sebesar 26,63%. Prediksi periode Februari 2026 hingga Desember 2027 mengindikasikan pola musiman yang konsisten, dengan curah hujan lebih rendah pada pertengahan tahun dan meningkat pada akhir tahun, terutama bulan November. This investigation purposes to predict monthly rainfall in North Sumatra Province using the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model. Rainfall variability in this region shows a clear seasonal pattern, making accurate prediction important for climate-related planning and mitigation. The data utilized were monthly rainfall reanalysis data from January 2016 to January 2026, processed and analyzed using Python. The modeling procedure included rainfall visualization, stationarity testing with the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test, differencing to achieve stationarity, model identification through ACF and PACF plots, parameter significance testing, and residual diagnostics using Shapiro-Wilk and Box-Ljung tests. Model selection was according to the Akaike Information Criterion (AIC) and forecasting accuracy was evaluated using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results indicate that SARIMA(0,1,1)(1,0,1)¹² is the best model, with significant parameters, residuals satisfying normality and white noise assumptions, and the smallest AIC value (1258.5816). The model achieved a MAPE of 26.63%, indicating a fairly good forecasting performance. Forecast results for February 2026 to December 2027 show consistent seasonal fluctuations, with lower rainfall in mid-year and higher rainfall toward the end of the year, especially in November.

Page 12 of 12 | Total Record : 118

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2019 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 13 No. 1 (2026) 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