cover
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
ISSN : 20878796     EISSN : 27743241     DOI : http://dx.doi.org/10.26555/konvergensi
Core Subject : Education,
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
Articles 105 Documents
Penerapan Suku Bunga Skotastik Model Vasicek Dalam Menghitung Premi Ansuransi Joint Life Septia Cahaya sari Sipayung
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v11i1.27760

Abstract

Asuransi merupakan instrumen keuangan yang memberikan perlindungan finansial terhadap risiko yang tidak dapat diprediksi, seperti kecelakaan, bencana alam, penyakit, dan kematian. Risiko ini dapat diminimalkan melalui asuransi, yang merupakan perjanjian antara perusahaan asuransi dan pemegang polis. Dalam konteks asuransi jiwa, penelitian ini menggunakan model suku bunga Vasicek untuk menghitung premi asuransi jiwa joint life bagi dua peserta,  di mana Ari (x) memulai kontrak pada usia 25 tahun, sementara Budi (y) memulai pada usia 30 tahun. Jangka waktu kontrak asuransi ini adalah 15 tahun dengan harga pertanggungan sebesar Rp. 100.000.000, premi diestimasi sebesar Rp 9.628.425,00. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa perbedaan usia tertanggung dan lama kontrak serta fluktuasi suku bunga memiliki pengaruh signifikan terhadap nilai premi asuransi jiwa. Studi ini memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang memengaruhi premi asuransi jiwa joint life, dengan menggunakan model Vasicek dan tabel mortalitas Indonesia 2019.
Optimalisasi Parameter Support Vector Regression dengan Algoritma Random search dan Algoritma Grid search Luthfi Alleyda Fadhlullah
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v11i1.29917

Abstract

Optimalisasi Parameter Support Vector Regression dengan Algoritma Random search dan Algoritma Grid search
Chatterjea fixed point theorem on 2-modular Spaces Burhanudin Arif Nurnugroho
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v11i1.28660

Abstract

In this article, we introduce and prove the Chatterjea fixed point theorem on 2-modular spaces.
Klasifikasi penentuan status gizi balita dengan metode naive bayes Alfiyyah 'Ainul Abdillah; Aris Thobirin; Dian Eka Wijayanti
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v11i1.30139

Abstract

Klasifikasi merupakan pengelompokan untuk memprediksi suatu kelas berdasarkan data dan data-data tersebut memiliki table atau atribut. Salah satu metode dalam klasifikasi adalah naïve bayes. Metode naïve bayes banyak digunakan dalam berbagai bidang penelitian. Pada bidang kesehatan, metode naïve bayes digunakan dalam penelitian kesehatan anak. Salah satu penelitiannya membahas tentang gizi pada bayi dibawah umur lima tahun. Pada penelitian klasifikasi status gizi balita dengan metode naive bayes digunakan untuk melakukan klasifikasi data pada kelas tertentu. Metode naive bayes diterapkan pada penelitian ini untuk mengidentifikasi data balita. Data balita tersebut kemudian dianalisis untuk pembuatan model. Setelah pembuatan model kemudian menentukan model yang terbaik. Selanjutnya, model tersebut digunakan untuk memprediksi data balita di Puskesmas Ponjong I. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pembagian data dengan perbandingan 90% data training dan 10% data testing menghasilkan akurasi sebesar 82,14%. Model klasifikasi ini mampu memprediksi status gizi balita dengan lebih baik daripada pembagian data lainnya. Hasil prediksi menunjukkan bahwa terdapat 14 anak dengan status gizi baik, 2 anak dengan gizi kurang, dan 2 anak dengan gizi lebih. Informasi ini memiliki implikasi penting bagi puskesmas, karena puskesmas dapat melakukan perawatan dan pengawasan lebih fokus terhadap kelima balita yang diklasifikasikan memiliki masalah gizi yang buruk.
Implementation of Branch and Bound Algorithm and Variable Reduction Algorithm in Production Profit Optimization Hanny Puspha Jayanti; Muchammad Abrori
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v11i1.28535

Abstract

Linear Programming (LP) cannot answer production problems that require decision variables to be integers. For this reason, Integer Linear Programming (ILP) exists as a special case of LP where the decision variables are integers. This research is intended to determine the difference in output values and the number of iterations used in the Branch and Bound Algorithm and Variable Reduction to solve the problem of maximizing production profits. The Branch and Bound algorithm divides the problem into sub-problems that lead to a solution by forming a search tree structure and applying restrictions to achieve an optimal solution. Meanwhile, the Variable Reduction Algorithm involves moving the decision variables from the left side to the right side of the constraint function. This study uses data from the Rembang Dairy Industry, with the problem of wanting to maximize production profits. Using Maple's assistance, the settlement using the Branch and Bound Algorithm and Variable Reduction yields the same profit, which is IDR 14,786,548. However, the calculation process using the Variable Reduction Algorithm requires more iterations than the Branch and Bound Algorithm.
Komparasi Naive Bayes dan Backpropagation Neural Network dalam Klasifikasi Produksi Garam Indonesia Desi Puji Lestari
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 9 No. 1 (2022)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v9i1.21458

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh hasil klasifikasi dan peramalan produksi dua tahun yang akan datang dari daerah penghasil garam tertinggi di Indonesia dengan menggunakan Naive Bayes dan Backpropagation Neural Network. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah produksi garam di Indonesia pada tahun 2011 sampai dengan tahun 2019 dengan jumlah data 685 dari 38 daerah kota/kabupaten penghasil garam di Indonesia. Data tersebut akan dikelompokan menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan data 65% untuk data latih dan 35% untuk data uji. Hasil yang didapat dari proses klasifikasi Naive Bayes dan peramalan Backpropagation terdapat 10 kota/kabupaten penghasil garam tertinggi di Indonesia yakni Kabupaten Rembang 2020 sebesar 1467ton, Kabupaten Pati 2020 sebesar 306500 ton, Kabupaten Demak 2020 sebesar 128455 ton, Kabupaten Cirebon 2020 sebesar 251144 ton, Kabupaten Indramayu 2020 sebesar 241074 ton, Kabupaten Sampang 2020 sebesar 363450 ton, Kabupaten Pamekasan 2020 sebesar 130925 ton, Kabupaten Sumenep 2020 sebesar 391785 ton, dan Kota Surabaya 2020 sebesar 128549 ton, Kabupaten Bima 2020 sebesar 127173 ton. Dengan menggunakan Naive Bayes didapatkan nilai accurancy sebesar 96,92% untuk peramalan Backpropagation sebesar 80,52% dengan MSE sebesar 8.6975e+09.
Peramalan curah hujan di kota bandung menggunakan singular spectrum analysis Tri Kartika Febrianti; Winita Sulandari; Hasih Pratiwi
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 8, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v0i0.21461

Abstract

Curah hujan merupakan fenomena alam yang selalu terjadi di Indonesia setiap tahunnya. Fenomena ini bisa saja menyebabkan bencana seperti banjir dan tanah longsor. Adanya peramalan sangat dibutuhkan sebagai bentuk peringatan dini mengenai kondisi di waktu yang akan datang. Singular Spectrum Analysis (SSA) merupakan suatu teknik analisis deret waktu dan peramalan. SSA bertujuan untuk menguraikan deret waktu asli menjadi sejumlah kecil komponen yang dapat diinterpretasikan menjadi tren, osilasi dan noise. Tujuan dari penelitian ini yaitu menyajikan model peramalan curah hujan di Kota Bandung menggunakan metode Singular Spectrum Analysis (SSA). Berdasarkan penelitian ini, diketahui bahwa data curah hujan di Kota Bandung memiliki pola musiman. Penentuan window length (L) dilakukan dengan trial and error, yang dalam kasus ini diperoleh window length 17. Melalui dekomposisi dan rekonstruksi dengan window length 17 diperoleh 4 pengelompokan, yaitu satu kelompok tren dan tiga kelompok musiman. Pada penelitian ini digunakan RMSE untuk mengukur kesalahan hasil peramalan. Berdasarkan hasil pengujian dengan metode Singular Spectrum Analysis (SSA) diperoleh RMSE sebesar 167,510.
Pemodelan Stokastik dan Probability of Extinction Penyebaran Penyakit Kaki gajah Melania S Biri; Irvandi G Pasangka; Ariyanto Ariyanto; Meksianis Zadrak Ndi
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 9 No. 1 (2022)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v9i1.21848

Abstract

Model stokastik berbasis Continous Time Markov Chain untuk dinamika penyebaran penyakit kaki gajah diformulasi dan probability   of extinction atau peluang kepunahan ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepunahan penyakit akan semakin besar apabila jumlah individu terinfeksi pada awal epidemik kecil.
Analysis of diabetes mellitus gene expression data using two-phase biclustering method Rahmat Al Kafi; Alhadi Bustamam; Wibowo Mangunwardoyo
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 8, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v0i0.22111

Abstract

The purpose of this research is to find bicluster from Type 2 Diabetes Mellitus genes expression data which samples are obese and lean people using two-phase biclustering. The first step is to use Singular Value Decomposition to decompose matrix gene expression data into gene and condition based matrices. The second step is to use K-means to cluster gene and condition based matrices, forming several clusters from each matrix. Furthermore, the silhouette method is applied to determine the number of optimum clusters and measure the accuracy of grouping results. Based on the experimental results, Type 2 Diabetes Mellitus dataset with 668 selected genes produced optimal biclusters, with six biclusters. The obtained biclusters consist of 2 clusters on the gene-based matrix and 3 clusters on the sample-based matrix with silhouette values, respectively, are 0.7361615 and 0.7050163.
Power analysis in designing an experiment: The effect of acoustic treatments on mung beans Nurul Ain Hazirah Abdullah; Khatijahhusna Abd Rani; Aishah Mohd Noor; Mohd Hafiz Fazalul Rahiman
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 8, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v0i0.22113

Abstract

Recently, acoustic treatments have become an attention in agricultural studies. Many researchers found that acoustic treatments can be a supplemental factor in enhancing plant growth. However, the researches on this field have been mostly restricted to find the significant effect of their studies. Although extensive researches have been carried out, few studies do not report the sample size used in their experiment. Hence, this study will emphasise on the application of power analysis in the phase of designing an experiment which focus on the experiment to find the effect of acoustic treatments on mung beans. This paper presents a step-by-step guide to find the minimum number of sample size needed to conduct the experiment and how retrospective power analysis is calculated specifically for the data analysis using multivariate analysis of variance (MANOVA). Based on this study, the minimum total sample size estimated to conduct this experiment is 120 to 216. Upon conducting the experiment, the retrospective power is 97.3% and the effect size is 0.096. The effect size obtained can be a reference parameter for future experiment.

Page 5 of 11 | Total Record : 105