Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI

jmsk
Website

Published by Universitas Hasanuddin

ISSN : 18581382 EISSN : 26148811 DOI : -

Core Subject : Education,

Mathematics

Jurnal ini mempublikasikan paper-paper original hasil-hasil penelitian dibidang Matematika, Statistika dan Komputasi Matematika.

Arjuna Subject : -

Articles 496 Documents

7 8 9 10 11

Seleksi Model Multinomial Logit Melalui Metode Maksimum Likelihood Dan Kuadrat Terkecil Diperumum Erna Tri Hardiani
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 3 No. 1: July 2006
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Regresi kualitatif akhir-akhir ini banyak digunakan sebagai jawaban atas beragamnya data set yang terdiri dari data kualitatif dan data kuantitatif. Dalam penelitian ini penulis memiliki data set dalam bentuk respon yang terdiri dari data kualitatif terurut berdistribusi multnomial sedangkan peubah prediksi berbentuk data kategorikal. Dengan kedua asumsi tersebut penulis memilih menggunakan Model Multinomial Logit, Alan Agresti (1990). Dari proses tersebut penaksiran parameter dilakukan dengan dua metode yakni metode kuadrat terkecil di perumum dan metode maksimum likelihood, Gonzales, P.L. (1993). Selanjutnya akan dipilih metode mana yang lebih efektif. Di dalam penelitian ini, hasilnya akan diaplikasikan untuk menentukan peluang seseorang menderita demam berdarah di kota Makassar berdasarkan data dari Rumah Sakit Umum Pemerintah (RSUP) Wahidin Sudirohusodo di Makassar, Sulawesi Selatan.

Penurunan Syarat Orde Metode Runge-Kutta dengan Deret Butcher Muhtar Muhtar
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 12 No. 2: January 2016
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Tulisan ini membahas aplikasi deret Butcher dalam penurunan syarat orde metode Runge-Kutta. Penurunan deret Butcher didasarkan pada deret Taylor dengan menggunakan representasi pohon berakar terhadap turunan elementer fungsi. Dengan menggunakan deret Butcher, kompleksitas penurunan metode Runge-Kutta dengan menggunakan deret Taylor bisa dihindari. Penurunan metode Runge-Kutta orde lima dipilih sebagai contoh aplikasi. Sistem persamaan non-linear yang terbentuk dari syarat orde diselesaikan dengan bantuan software Maple. Hasilnya diberikan dua varian metode Runge-Kutta orde lima.

Ketidaksamaan Chebyshev Hukum Bilangan Besar pada Bisnis Asuransi Georgina M. Tinungki
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 5 No. 2: January 2009
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Bisnis asuransi sangat erat kaitannya dengan teori statistik, khususnya teori probabilitas (kemungkinan) dalam mengelola risiko yang dijaminnya. Pentingnya mengasuransikan mobil untuk mengalihkan risiko yang mungkin terjadi akibat kerusakan, kecurian, atau kecelakaan terhadap kendaraan maupun jika kecelakaan tersebut menyebabkan kerugian secara langsung terhadap pihak ketiga. Prinsip yang diambil dari teori probabilitas ini dinamakan hukum bilangan besar (the law of large number). Cara yang dilakukan perusahaan asuransi dalam mengaplikasikan prinsip hukum bilangan besar ini ialah memperbanyak jumlah risiko itu sendiri. The Law of Large Number merupakan teorema dari statistik. Jika terdapat variabel acak, maka variabel acak itu akan stabil dalam waktu yang lama. Ini berarti dalam jangka waktu yang panjang nilai pengamatan akan selalu mendekati nilai harapan. Jenis kekonvergenen yang terpenting dalam hal ini jenis kekonvergenen lemah, yang menyatakan bahwa rataan sampel konvergen dalam peluang. Ketidaksamaan Chebyshev merupakan alat yang ampuh untuk membuktikan kekonvergenan lemah, yang dapat ditunjukkan pada pembuktian hukum bilangan besar yang lemah (The Weak Law).

Pemaksimalan Papan Sirkuit Di Pandang Sebagai Masalah Planarisasi Graf 2-Layer Menggunakan Algoritma Genetika Jusmawati Massalesse; Muh. Ali Imran
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 14 No. 1 (2017): July 2017
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Tulisan ini dimaksudkan untuk menyelesaikan permasalahan pencetakan papan sirkuit 2-layer melalui suatu algoritma pencarian yang dikenal sebagai Algoritma Genetika. Tujuannya adalah mendapatkan jumlah jalur terbanyak yang dapat dicetak pada sebuah papan sirkuit 2 layer. Algoritma Genetika melakukan pencarian melalui proses evolusi tiruan dengan menggunakan suatu fungsi ukuran yang disebut fungsi fitness. Proses evolusi dilakukan melalui simulasi dengan bantuan komputer menggunakan software Mathlab. Representasi permasalahan dinyatakan dalam graf Kn. Di dalam tulisan ini, diambil graf K10 sebagai contoh kasus. Setelah dilakukan iterasi sejumlah 1500 kali diperoleh hasil bahwa nilai fitness tertinggi dicapai mulai pada iterasi ke 1000. Subgraf planar maksimal diperoleh dengan menghilangkan 7 sisi dari graf K10. Hal ini berarti bahwa apabila terdapat 10 konektor yang akan dicetak pada papan sirkuit 2-layer maka jumlah jalur maksimal yang dapat dicetak adalah jumlah sisi K10 dikurangi 7 (45-7=38).

COMPARING NAIVE BAYES, K-NEAREST NEIGHBOR, AND NEURAL NETWORK CLASSIFICATION METHODS OF SEAT LOAD FACTOR IN LOMBOK OUTBOUND FLIGHTS Mega Luna Suliztia; Achmad Fauzan
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 16 No. 2 (2020): JMSK, JANUARY, 2020
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Classification is the process of grouping data based on observed variables to predict new data whose class is unknown. There are some classification methods, such as Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor and Neural Network. Naïve Bayes classifies based on the probability value of the existing properties. K-Nearest Neighbor classifies based on the character of its nearest neighbor, where the number of neighbors=k, while Neural Network classifies based on human neural networks. This study will compare three classification methods for Seat Load Factor, which is the percentage of aircraft load, and also a measure in determining the profit of airline.. Affecting factors are the number of passengers, ticket prices, flight routes, and flight times. Based on the analysis with 47 data, it is known that the system of Naïve Bayes method has misclassifies in 14 data, so the accuracy rate is 70%. The system of K-Nearest Neighbor method with k=5 has misclassifies in 5 data, so the accuracy rate is 89%, and the Neural Network system has misclassifies in 10 data with accuracy rate 78%. The method with highest accuracy rate is the best method that will be used, which in this case is K-Nearest Neighbor method with success of classification system is 42 data, including 14 low, 10 medium, and 18 high value. Based on the best method, predictions can be made using new data, for example the new data consists of Bali flight routes (2), flight times in afternoon (2), estimate of passenger numbers is 140 people, and ticket prices is Rp.700,000. By using the K-Nearest Neighbor method, Seat Load Factor prediction is high or at intervals of 80% -100%.

Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Elastisitasnya Aidawayati Rangkuti
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 8 No. 2: January 2012
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Seleksi kurva pengeluaran konsumsi masyarakat Sulawesi Selatan terhadap telur dan susu adalah membentuk kurva log linier dengan elastisitasnya lebih besar dari 1. Hal ini menunjukkan konsumsi telur dan susu tersebut merupakan komoditi barang mewah dari berbagai komoditi yang dikonsumsi masyarakat Sulawesi Selatan

Analisis Model Populasi Mangsa Pemangsa dengan Area Reservasi dan Pemanenan Pemangsa Syamsul Agus; Syamsuddin Toaha; Kasbawati Kasbawati
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 15 No. 1 (2018): July 2018
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Manajemen perikanan adalah upaya untuk mendukung konservasi sumber daya perikanan dan menghidari eksplotasi yang berlebihan serta tetap memberikan keuntungan ekonomi. Dalam tulisan ini dibahas suatu model populasi mangsa pemangsa dan pemanenan pada pemangsa dengan melibatkan fungsi biaya dan fungsi penerimaan. Dinamika ketiga spesies tersebut dimodelkan dengan mengasumsikan spesies mangsa di area bebas , spesies di area reservasi , dan spesies pemangsa di area bebas yang dinyatakan dalam bentuk sistem persamaan diferensial. Titik keseimbangan model beserta kestabilannya dianalisis dengan metode linearisasi dengan matriks Jacobi dan analisis kestabilan berdasarkan nilai eigen dari persamaan karakteristik dengan menggunakan kriteria Routh-Hurwitz, juga dianalisis dengan simulasi numerik untuk mengetahui kestabilan titik keseimbangan dan keuntungan maksimal. Hasil analisis menunjukkan bahwa kestabilan titik keseimbangan interior pada model ditentukan oleh nilai-nilai parameter model dan usaha pemanenan. Ketiga spesies tidak punah dan dapat tetap lestari meskipun ada usaha pemanenan serta dapat memberikan keuntungan maksimal

Keragaman Bahasa Matematika Untuk Satu Konsep Matematis Yang Sama Loeky Haryanto
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 10 No. 2: January 2014
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Dengan menggunakan banyak contoh, tulisan ini membahas fakta-fakta bahwa satu konsep matematika bisa dinyatakan atau dikomunikasikan dengan beberapa bahasa matematika yang masih bernuansa bahasa sehari-hari dengan cara yang berbeda-beda, efisien dan tidak multitafsir. Sebagai ilustrasi satu kosnep matematika yang bisa disajikan dengan beberapa cara yang berbeda, diberikan tiga contoh struktur matematis: himpunan polinom-polinom berderajat 1 yang terdapat dalam Aljabar Boole tiga peubah dari disiplin logika formal, geometri Euklid EG(3,2) dari geometri dan kode Reed-Muller RM(1,3) dari ‘coding theory’. Masing-masing struktur bisa digunakan secara terpisah untuk membahas satu konsep matematis yang sama. Karena sebagai alat komunikasi bahasa matematika bersifat universil dengan semesta pembicaraan berupa entitas-entitas abstrak yang hanya ada di alam pikiran, maka pilihan metoda pendidikan dan pengajaran (bahasa) matematika tidak bisa disamakan dengan metoda pendidikan dan pengajaran pada disiplin atau ilmu-ilmu yang lain.

Pengklasteran dengan Algoritma Fuzzy C-Means Muhammad Abdy
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 12 No. 1: July 2015
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Pengklasteran merupakan proses mengelompokan data berdasarkan kemiripan atau kedekatannya. Hard-clustering akan mengelompokan data ke dalam klaster-klaster dimana setiap titik data akan berada dalam tepat satu klaster, sementara soft-clustering akan mengelompokan data dalam klaster dimana setiap data dapat menjadi anggota dari beberapa klaster dengan derajat keanggotaan yang berbeda-beda. Salah satu soft-clustering yang sangat populer adalah fuzzy c-mean, yaitu sutu algoritma pengklasteran yang mencari pusat-pusat klaster dengan meminimumkan fungsi ketidakmiripan. Pada tulisan ini akan dibahas algoritma fuzzy c-means dan akan diberikan contoh data simulasi.

Reversible Low Contrast Mapping dan Penggunaannya dalam Reversible Watermarking Hendra Hendra
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 5 No. 1: July 2008
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Page 9 of 50 | Total Record : 496

7 8 9 10 11

Filter by Year

2005 2025

Filter By Issues

All Issue Vol. 21 No. 2 (2025): JANUARY 2025 Vol. 21 No. 1 (2024): SEPTEMBER 2024 Vol. 20 No. 3 (2024): May 2024 Vol. 20 No. 2 (2024): JANUARY 2024 Vol. 20 No. 1 (2023): SEPTEMBER, 2023 Vol. 19 No. 3 (2023): MAY, 2023 Vol. 19 No. 2 (2023): JANUARY 2023 Vol. 19 No. 1 (2022): SEPTEMBER, 2022 Vol. 18 No. 3 (2022): MAY, 2022 Vol. 18 No. 2 (2022): JANUARY 2022 Vol. 18 No. 1 (2021): September 2021 Vol. 17 No. 3 (2021): May, 2021 Vol. 17 No. 2 (2021): JANUARY 2021 Vol. 17 No. 1 (2020): JMSK, SEPTEMBER, 2020 Vol. 16 No. 3 (2020): JMSK, MAY, 2020 Vol. 16 No. 2 (2020): JMSK, JANUARY, 2020 Vol. 15 No. 2 (2019): JMSK Vol. 15, No. 2, January 2019 Vol. 16 No. 1 (2019): JMSK, July, 2019 Vol. 15 No. 1 (2018): July 2018 Vol. 14 No. 2 (2018): January 2018 Vol. 14 No. 1 (2017): July 2017 Vol. 13 No. 2 (2017): January 2017 Vol. 13 No. 1: July 2016 Vol. 12 No. 2: January 2016 Vol. 12 No. 1: July 2015 Vol. 11 No. 2: January 2015 Vol. 11 No. 1: July 2014 Vol. 10 No. 2: January 2014 Vol. 10 No. 1: July 2013 Vol. 9 No. 2: January 2013 Vol. 9 No. 1: July 2012 Vol. 8 No. 2: January 2012 Vol. 8 No. 1: July 2011 Vol. 7 No. 2: January 2011 Vol. 7 No. 1: July 2010 Vol. 6 No. 2: January 2010 Vol. 6 No. 1 (2009): July 2009 Vol. 5 No. 2: January 2009 Vol. 5 No. 1: July 2008 Vol. 4 No. 2: January 2008 Vol. 4 No. 1: July 2007 Vol. 3 No. 2: January 2007 Vol. 3 No. 1: July 2006 Vol. 2 No. 2: January 2006 Vol. 2 No. 1: July 2005 More Issue

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota makassar,

Sulawesi selatan

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email -

Phone -

Journal Mail Official -

Editorial Address -

Location Kota makassar, Sulawesi selatan INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota makassar,

Sulawesi selatan

INDONESIA