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 105 Documents
 5   6   7   8   9 
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.
BILANGAN KROMATIK LOKASI PADA GRAF C_n \odot P_1 Deddy Rahmadi; Muhammad Luthfi Kamal; Dhiya Anisah Utami; Alvian Nur Rohman; Muhammad Ridho Ramadhan
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.v11i1.28401

Abstract

Bilangan kromatik lokasi suatu graf merupakan perluasan dari konsep dimensi partisi dan pewarnaan titik pada suatu graf. Jumlah minimum warna yang diperlukan untuk melakukan pewarnaan lokasi pada graf disebut bilangan kromatik lokasi graf. Penelitian ini merupakan studi literatur yang membahas tentang bilangan kromatik lokasi pada graf C_n \odot P_1. Pendekatan yang digunakan untuk menghitung bilangan kromatik lokasi adalah melibatkan penentuan batas atas dan bawah.
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.
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.
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
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.
Analisa dan Prediksi Cost Pada Food Mart Menggunakan Model Algoritma Random Forest Regression Aris Thobirin; Zulfatin Nafisah
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v11i2.30666

Abstract

Perusahaan Convenient Food Mart (CFM) berada di Amerika Serikat yang menjual berbagai produk bahan makanan, minuman ringan hingga makanan siap saji menerapkan strategi Cost Acquisition Customer (CAC) untuk mengetahui analisa target dan besaran biaya yang akan dikeluarkan sehingga tidak mengeluarkan biaya anggaran yang tinggi dan tetap mempertahankan pelanggan serta menarik pelanggan yang baru. Oleh karena itu, penulis memprediksi biaya akuisisi pelanggan tersebut menggunakan model Random Forest Regression. Berdasarkan model algoritma tersebut diperoleh nilai akurasi atau �2 score sebesar 0.901893 sehingga model algoritma tersebut memiliki performa model atau nilai keakuratan yang cukup baik. Sedangkan untuk feature importance atau variabel terpenting dari model algoritma tersebut terdiri dari promotion name dengan nilai 0.5, store city dengan nilai 0.2, dan store state dengan nilai 0.19.. Pada algoritma Random Forest Regression juga diperoleh nilai prediksi yang tidak berbeda jauh dengan nilai aktualnya sehingga besaran biaya yang dikeluarkan tidak berbeda jauh dari aslinya untuk mencapai target tertentu.
Prediksi Tingkat Kepuasan Pelanggan Maskapai Penerbangan Menggunakan Decision Tree Hernadi, Julan; Fadhilah Afwiyah
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v11i2.30735

Abstract

Penelitian ini mengkaji penerapan algoritma Decision Tree Regression dalam memprediksi tingkat kepuasan pelanggan maskapai penerbangan. Dengan menggunakan dataset yang relevan, model Decision Tree berhasil dibangun dan dievaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Decision Tree merupakan alat yang efektif untuk menganalisis data pelanggan dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan model prediksi dalam bidang ilmu data, khususnya dalam konteks industri penerbangan..
Penerapan Suku Bunga Skotastik Model Vasicek Dalam Menghitung Premi Ansuransi Joint Life Sipayung, Septia Cahaya sari
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.
BILANGAN KROMATIK LOKASI PADA GRAF C_n \odot P_1 Rahmadi, Deddy; Kamal, Muhammad Luthfi; Utami, Dhiya Anisah; Rohman, Alvian Nur; Ramadhan, Muhammad Ridho
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.v11i1.28401

Abstract

Bilangan kromatik lokasi suatu graf merupakan perluasan dari konsep dimensi partisi dan pewarnaan titik pada suatu graf. Jumlah minimum warna yang diperlukan untuk melakukan pewarnaan lokasi pada graf disebut bilangan kromatik lokasi graf. Penelitian ini merupakan studi literatur yang membahas tentang bilangan kromatik lokasi pada graf C_n \odot P_1. Pendekatan yang digunakan untuk menghitung bilangan kromatik lokasi adalah melibatkan penentuan batas atas dan bawah.

Page 7 of 11 | Total Record : 105

 5   6   7   8   9 

Filter by Year

2019 2025


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