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
 6   7   8   9   10 
Implementation of Branch and Bound Algorithm and Variable Reduction Algorithm in Production Profit Optimization Jayanti, Hanny Puspha; Abrori, Muchammad
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 Nurnugroho, Burhanudin Arif
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 Fadhlullah, Luthfi Alleyda
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 Abdillah, Alfiyyah 'Ainul; Thobirin, Aris; Wijayanti, Dian Eka
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.
Studi Komparatif Model ARIMA, ANN, dan Hybrid ARIMA-ANN untuk Peramalan Laju Inflasi di Indonesia Rizal, Jose; Dzakirah, Qanitahudz; Sunandi, Etis
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 12 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v12i1.30366

Abstract

Model ARIMA merupakan metode populer dalam peramalan data deret waktu. Namun demikian, model ini memiliki keterbatasan dalam mengenali pola nonlinier yang dapat menyebabkan peningkatan kesalahan peramalan. Sebagai solusinya, Artificial Neural Network (ANN) yang mampu memotret pola nonlinier dapat diaplikasikan. Untuk menggabungkan keunggulan dari kedua model, dikembangkan metode Hybrid ARIMA-ANN. Penelitian ini membandingkan performa model ARIMA, ANN, dan Hybrid ARIMA-ANN pada kajian peramalan laju inflasi di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada data training, model Hybrid ARIMA-ANN memberikan performa terbaik dengan nilai MAPE sebesar 18,73% dan MASE sebesar 1,86. Pada data testing, model Hybrid menunjukkan peningkatan akurasi dengan nilai MAPE sebesar 17,95% dan MASE sebesar 1,16. Hasil ini mendukung penerapan metode Hybrid ARIMA-ANN sebagai pendekatan yang lebih andal dan efektif untuk peramalan deret waktu yang memuat pola linier dan nonlinier secara bersamaan.
Analisis Kejadian Hujan Es Berbasis Satelit Himawari-9 Dengan Metode Rgb (Studi Kasus Jombang 24 September 2024) Dhaifullah Rafif Aslam; Yahya Darmawan
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 12 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v12i1.30623

Abstract

Hujan merupakan salah satu unsur penting cuaca, terdapat dua jenis awan hujan. Awan konvektif tidak hanya menghasilkan hujan, tetapi berpotensi menimbulkan hujan es. Pada 24 September 2024 telah terjadi hujan es di Kabupaten Jombang yang mengakibatkan sejumlah kerusakan. satelit digunakan untuk mengetahui kondisi perawanan pada saat kejadian hujan es terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pembentukan awan konvektif yang menyebabkan hujan es. Data Satelit Himawari-9 digunakan untuk dilakukan pengolahan menggunakan Teknik (Red, Green, Blue) RGB. Metode Day Convective Storm digunakan untuk mengetahui persebaran awan tinggi yang memiliki potensi hujan es. Metode Airmass ditambahkan untuk mengetahui persebaran awan dan massa udara awan tersebut. Hasil menunjukkan bahwa terdapat awan tinggi tebal yang berpotensi hujan es di Kabupaten Jombang. Terdapat massa udara yang hangat dan lembap sehingga awan mudah terbentuk. Adanya konvergensi pada wilayah Kabupaten Jombang menimbulkan updraft sehingga mendukung pertumbuhan awan. Kecepatan angin berkisar 2,4 – 5,6 knot dan kelembapan relatif 70 – 90% yang tergolong tinggi. Nilai CAPE 1050 J/Kg dan CIN 30 J/Kg sehingga menujukkan terdapat aktivitas konveksi kuat.
Penyelesaian Masalah Pengemasan Produk dengan menggunakan Metode Hungarian dan Metode Divide Row and Subtract Column wardhani, kusuma
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 12 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v12i1.30776

Abstract

Masalah Penugasan (Assignment Problem) merupakan suatu kasus khusus dari masalah pemrograman liniear. Masalah penugasan digunakan untuk mengalokasikan sejumlah sumber daya pada sejumlah pekerjaan atau tugas dengan dasar satu-satu. Di mana setiap satu sumber (pekerja) ditugaskan pada satu tujuan (pekerjaan) dengan tujuan untuk meminimalkan biaya produksi atau memaksimalkan pendapatan. Pada penelitian ini, membahas mengenai penerapan masalah penugasan untuk menyelesaikan masalah maksimasi dengan data tidak seimbang (Unballanced) pada studi kasus pengemasan makanan ringan menggunakan Metode Hungarian Dan Metode Divide Row And Subtract Column. Metode Hungarian diawali dengan cara mengurangkan nilai terbesar di setiap baris dan mengurangkan nilai terkecil untuk setiap kolom. Sedangkan, Metode Divide Row and Subtract Column diawali dengan cara membagi nilai terbesar di setiap baris dan mengurangkan nilai terkecil di setiap kolom. Kedua metode tersebut pada dasarnya menghasilkan solusi optimal yang sama akan tetapi memiliki perbedaan pada algortima, entri matriks (dummy), dan jumlah iterasinya.
SEIAR Epidemic Model on the Spread on the Spread of COVID-19 in the Special Region of Yogyakarta sitirizkiayuni; Yudi Ari Adi
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 10 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v10i1.30866

Abstract

Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 ( SARS-Cov-2) merupakan virus varian baru yang menyebabkan penyakit menular yang disebut dengan Coronavirus Disease (COVID-19). World Health Organization (WHO) menyatakan COVID-19 sebagai pandemi global pada tanggal 11 Maret 2020. Untuk menggambarkan penyebaran COVID-19, pada artikel ini disusun model epidemik SEIAR yang menunjukkan dinamika populasi dari lima kompartmen, yaitu kelompok rentan, kelompok terpapar, kelompok terinfeksi bergejala, kelompok terinfeksi tanpa gejala, dan kelompok sembuh. Hasil penelitian ini diperoleh dua titik kesetimbangan, yaitu titik kesetimbangan penyakit dan titik kesetimbangan endemik. Analisis kestabilan titik kesetimbangan dengan menggunakan kriteria Routh-Hurwitz menunjukkan titik kesetimbangan bebas penyakit bersifat stabil asimtotik lokal pada saat R_0<1 dan tidak stabil pada saat R_0>1 . Selanjutnya, pada prediksi kasus COVID-19 di Daerah Istimewa Yogyakarta yang diperkirakan nilai R_0=1,48. Kemudian dilakukan analisis sensitivitas untuk mengetahui parameter yang paling berpengerauh terhadap bilangan reproduksi dasar. Hasil penelitian menunjukkan laju infeksi (β) merupakan parameter yang paling berpengaruh terhadap penyebaran COVID-19 di Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi salah satu referensi kepada pemerintah Daerah Istimewa Yogyakarta untuk menekan laju infeksi pada kasus penyebaran COVID-19.
Optimasi Parameter Support Vector Regression (SVR) Menggunakan Algoritma Grey Wolf Optimizer (GWO) Yulia Candra Dewi; Joko Purwadi
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 10 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v10i1.30867

Abstract

Prediksi harga bawang merah merupakan hal penting bagi petani dan pemerintah untuk mengurangi risiko ekonomi dan membuat keputusan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi harga bawang merah di Indonesia menggunakan Support Vector Regression (SVR) yang dioptimalkan dengan algoritma Grey Wolf Optimizer (GWO). SVR adalah teknik pembelajaran mesin yang efektif untuk regresi, tetapi mempunyai kesulitan dalam menetapkan parameter optimalnya. Untuk itu, algoritma GWO, yang terinspirasi dari strategi berburu serigala, digunakan untuk mengoptimalkan parameter SVR. Dalam penelitian ini, data harga bawang merah sejak tanggal 1 Januari 2022 sampai 31 Desember 2023 yang diperoleh dari website resmi Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS) dikumpulkan dan dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat eror yang diukur dengan RMSE (Root Mean Square Error) untuk model GWO-SVR diperoleh sebesar 0.062561 sedangkan model SVR sebesar 0.078579. Dapat dilihat bahwa terjadi penurunan nilai RMSE, sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma optimasi GWO dapat meningkatkan kinerja dari model SVR.
Batik Motif From The Movement Of Dynamics Harmoic Waves Sugiyanto; Bariromah; Awliya Amali Tazkiya; Ratna Sinta Dewi; Musyarofah Nurul Maisaroh
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 10 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v10i1.30868

Abstract

This batik motif is inspired by the movement of waves in the context of dynamic harmony. Through mathematical and philosophical analysis, wave motion is explored as a symbol of life that constantly changes yet remains harmonious. The methods used include studies on wave displacement, wave partitioning, and the dynamics of waves on a string fixed at one end. Each phase of wave movement is interpreted from the perspective of culture and life values, inviting the viewer to understand the beauty in change and appreciate diversity. Through this motif, the creator wishes to convey that beauty can be found in the dynamic fluctuations of life, inspiring one to face challenges with balance.

Page 8 of 11 | Total Record : 105

 6   7   8   9   10 

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