cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Florianus Aloysius Nay
Contact Email
nayflorianus@gmail.com
Phone
+6281246445803
Journal Mail Official
ejournal.leibniz@gmail.com
Editorial Address
Jln. Veteran No. 1-3 Kelurahan Kelapa Lima, Kecamatan Kelapa Lima Kota Kupang - Provinsi Nusa Tenggara Timur
Location
Kab. kupang,
Nusa tenggara timur
INDONESIA
Leibniz: Jurnal Matematika
Published by Universitas San Pedro
ISSN : -     EISSN : 27752356     DOI : -
Core Subject : Education,
Mathematics
Ruang lingkup artikel ilmiah yang dapat diterbitkan dalam Jurnal Leibniz ini adalah sebagai berikut: Geometri dan Aplikasinya, Teori Graf dan Aplikasinya, Riset Operasi dan Aplikasinya, Sistem Dinamik dan Aplikasinya, Model Matematika dan Aplikasinya, Teori Kontrol dan Aplikasinya, Aljabar dan Aplikasinya, Model Pembelajaran Matematika, Etnomatematika dalam Pembelajaran Matematika, Teknologi dalam Pembelajaran Matematika, dan Kognisi dalam Pembelajaran Matematika
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Terapan
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "vol. 6 no. 01 (2026): leibniz: jurnal matematika" : 6 Documents clear
Simulasi Gelombang Air Laut Selat Madura Menggunakan Smoothed Particle Hydrodynamics Aqshal Tegar Wiratama; M. Biyadihie Adikuasa; Ahmad Hanif Asyhar
Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 6 No. 01 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika
Publisher : Program Studi Matematika - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas San Pedro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59632/leibniz.v6i01.655

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) dalam simulasi dinamika gelombang air laut di Selat Madura. Simulasi dilakukan menggunakan perangkat lunak DualSPHysics dengan mekanisme piston-type wave-maker yang mengintegrasikan data harian tinggi dan arah gelombang dari BMKG sebagai parameter input. Karakteristik dinamika gelombang yang dihasilkan menunjukkan bahwa elevasi output simulasi memiliki pola fluktuasi yang konsisten dengan data observasi lapangan. Hasil validasi model SPH ditunjukkan dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.0193 dan 0.0063, serta koefisien determinasi () mencapai 0.97973 dan 0.9938. Hal ini membuktikan adanya hubungan linier yang sangat kuat antara tinggi gelombang input dan output simulasi, di mana model mampu menjelaskan 99% variansi data aktual. Penelitian ini merupakan eksplorasi awal penggunaan metode berbasis partikel SPH untuk memodelkan karakteristik hidrodinamika di perairan Selat Madura.
Pemodelan Kasus Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur dengan Algoritma Geographically Weighted Logistic Regression Jauhara Rana Budiani; Tantra Pratama Hendarsyah; Nur Mahmudah
Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 6 No. 01 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika
Publisher : Program Studi Matematika - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas San Pedro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59632/leibniz.v6i01.693

Abstract

Kemiskinan di Jawa Timur pada tahun 2024 mencapai 9,79% dan menunjukkan variasi spasial antar kabupaten/kota. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status kemiskinan menggunakan pendekatan Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR). Data bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur tahun 2024 dengan 38 kabupaten/kota sebagai unit analisis. Variabel prediktor meliputi pengeluaran per kapita, tingkat pengangguran terbuka, rata-rata lama sekolah, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan angka harapan hidup. Analisis diawali dengan pengujian autokorelasi spasial dan heterogenitas wilayah, kemudian dilanjutkan dengan pemodelan regresi logistik biner dan GWLR menggunakan pembobot Adaptive Gaussian Kernel dengan pemilihan bandwidth melalui cross validation. Kinerja model dievaluasi menggunakan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan akurasi klasifikasi. Hasil menunjukkan bahwa model GWLR memiliki kinerja lebih baik dibandingkan regresi logistik global dengan nilai AIC sebesar 47,99 dan tingkat akurasi sebesar 74%. Variabel rata-rata lama sekolah menjadi faktor paling dominan di sebagian besar wilayah, sementara pengaruh variabel lainnya bersifat spasial dan tidak homogen. Temuan ini menegaskan pentingnya pendekatan klasifikasi berbasis spasial dalam analisis kemiskinan.
Comparison of Geographically Weighted Regression with Adaptive Gaussian and Bisquare Kernel on Open Unemployment Rate in Riau Islands Widya Reza; Febrya Christin Handayani Buan; Puce Angreni
Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 6 No. 01 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika
Publisher : Program Studi Matematika - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas San Pedro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59632/leibniz.v6i01.705

Abstract

Regression analysis is an analysis to determine the relationship and influence of independent variables on the dependent variable. If the data has a spatial relationship, this analysis has the potential to produce a less accurate model because the regression analysis ignores the influence of the location. One of the data indicated to have a spatial relationship is the open unemployment rate. One spatial analysis that can be used to accommodate spatial relationships is the Geographically Weighted Regression (GWR) model. In the GWR model, a spatial weighting matrix is required whose size depends on the proximity between locations. In this study, two spatial weighting matrix were used: Adaptive Gaussian Kernel and Adaptive Bisquare Kernel. Based on the results of the analysis, it is known that the factors influencing the open unemployment rate in the Riau Islands in 2024 at several locations are the human development index, Economic Growth, and Minimum Wages by Regency/City. Based on the R2 value and AIC value, the best spatial weight matrix produced is the Adaptive Bisquare Kernel weighting function with an R2 value of 93.32% and an AIC value of 15.2835.
Pemodelan Kasus Pneumonia Berat pada Balita di Kota Surabaya Menggunakan Zero-Inflated Negative Binomial A’yunin Sofro; Deswita Nada Fitriani
Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 6 No. 01 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika
Publisher : Program Studi Matematika - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas San Pedro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59632/leibniz.v6i01.730

Abstract

Pneumonia berat pada balita merupakan salah satu permasalahan kesehatan masyarakat yang signifikan, khususnya di perkotaan seperti Surabaya, karena dapat meningkatkan risiko morbiditas dan mortalitas balita. Data jumlah kasus pneumonia berat pada balita di Kota Surabaya berbentuk data cacah yang menunjukkan adanya overdispersi serta proporsi nilai nol berlebih. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan jumlah kasus pneumonia berat pada balita di Kota Surabaya menggunakan model Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) serta mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhinya. Analisis awal menggunakan regresi Poisson menunjukkan ketidaksesuaian asumsi akibat overdispersi dan nilai nol berlebih, sehingga pemodelan dilanjutkan menggunakan beberapa pendekatan termasuk regresi ZINB. Pemilihan model dilakukan berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC). Hasil analisis menunjukkan bahwa model ZINB memiliki nilai AIC paling rendah dan mampu mengakomodasi karakteristik data dengan baik. Pada model ZINB, variabel jumlah rumah tangga dengan akses air bersih terbukti berpengaruh signifikan pada komponen count maupun pada komponen logit. Selain itu, variabel dummy tahun 2023 juga berpengaruh signifikan pada komponen count, yang menunjukkan jumlah kasus pneumonia berat yang lebih rendah dibandingkan dengan tahun 2022. Hasil ini menunjukkan bahwa akses air bersih merupakan faktor lingkungan yang berperan penting dalam menurunkan jumlah kasus pneumonia berat pada balita di Kota Surabaya.
Application of XGBoost and Catboost Algorithms for Elderly Hypertension Classification on IFLS 5 Data Ekklesiafilifi Loyalita Crossesa; A’yunin Sofro
Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 6 No. 01 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika
Publisher : Program Studi Matematika - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas San Pedro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59632/leibniz.v6i01.734

Abstract

Hypertension in the elderly poses complex classification challenges, characterized by noisy categorical features in health survey datasets. This study focuses on using XGBoost and CatBoost algorithms to overcome barriers when classifying hypertension in the elderly ( years) using IFLS 5 data. Unlike standard methods that focus on accuracy, this evaluation emphasizes the recall metric to reduce false negative errors, which is crucial for ensuring safety in medical screening. After carefully tuning the hyperparameters using GridSearchCV and 5-fold cross-validation on 2,774 participants, the models revealed clear algorithmic trade-offs. CatBoost demonstrated superior generalization stability and achieved the highest accuracy (66.49%), while XGBoost exhibited significant superiority in sensitivity (recall of 80.18%) by effectively applying regularization to detect minority class signals. Evaluating feature significance using the information gain and prediction values change metrics verified that biological indicators, particularly diabetes and BMI, were the main predictors compared to demographic variables. In summary, CatBoost is reliable, but XGBoost is better suited for building clinical decision support systems where the priority is detecting sensitivity.
Dominating Sets and Connectivity Preservation in Power Graphs of Symmetric and Cyclic Groups Ika Metiza Maris; Rawdah Adawiyah Tarmizi; Nor Hafizah Md Husin
Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 6 No. 01 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika
Publisher : Program Studi Matematika - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas San Pedro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59632/leibniz.v6i01.746

Abstract

The power graph P(G) is a simple graph associated with a group G that represents power relations among its elements. Although power graphs have been widely studied in connection with domination and connectivity, the effect of removing dominating sets, particularly those excluding the identity element, on graph connectivity has not been examined in detail. This study aims to characterize dominating sets in power graphs of finite groups and to investigate whether connectivity is preserved after their removal, with emphasis on symmetric groups and cyclic groups. This research employs a theoretical and analytical approach based on group theory and algebraic graph theory. The results show that, for symmetric groups Sn, there exists a dominating set excluding the identity element such that the power graph remains connected after its removal. Furthermore, for cyclic groups Cn, any generator forms a minimum dominating set, and the power graph remains connected after its removal.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2026 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 02 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 6 No. 01 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 5 No. 02 (2025): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 5 No. 01 (2025): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 4 No. 2 (2024): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 4 No. 1 (2024): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 3 No. 2 (2023): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 3 No. 1 (2023): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 2 No. 2 (2022): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 2 No. 1 (2022): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 1 No. 2 (2021): Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Leibniz: Jurnal Matematika More Issue