cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
kartika yulianti
Contact Email
kartika.yulianti@upi.edu
Phone
+6289646358817
Journal Mail Official
eurekamatika@upi.edu
Editorial Address
Program Studi Matematika, Departemen Pendidikan Matematika, Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pendidikan Indonesia Jl. Dr. Setiabudhi No. 229, Bandung 40154, Indonesia
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Eurekamatika
Published by Universitas Pendidikan Indonesia
ISSN : 2776480X     EISSN : 25284231     DOI : https://doi.org/10.17509/jem
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics
Jurnal EurekaMatika (e-ISSN: 2528-4231, p-ISSN: 2776-480X) was first published annually on December 2013, and then since 2017 has been published twice a year, on May and November. JEM is a peer-reviewed Mathematics journal with its scope covers Algebra, Analysis, Statistics, and Applied Mathematics. This journal is published by Mathematics study program of Indonesia University of Education (Universitas Pendidikan Indonesia) collaborates with Himpunan Peneliti dan Pendidik Matematika Indonesia (HIPPMI). The editorial contents and elements that comprise the journal include: -Theoretical articles -Empirical studies -Practice-oriented papers -Case studies -Review of papers, books, and resources. As far as the criteria for evaluating and accepting submissions is concerned, a rigorous review process will be used. Submitted papers will, prior to the formal review, be screened so as to ensure their suitability and adequacy to the journal. In addition, an initial quality control will be performed, so as to ensure matters such as language, style of references and others, comply with the journal´s style.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika (Lain-Lain)
Articles 145 Documents
 11   12   13   14   15 
A Note on Relative Normal Subgroups Yudi Mahatma; Ibnu Hadi; Binastya Anggara Sekti
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 1 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i1.56092

Abstract

Let G be finite group and α∈Aut(G). In 2016, Ganjali and Erfanian introduced the notion of a normal subgroup of G which is relative to α, called the α-normal subgroup. In detail, N is an α-normal subgroup of G if for every g∈G and n∈N we have g^(-1) nα(g)∈N. In this research, we show that if N is an α-normal subgroup of G and τ∈Aut(G) then N is τ-normal in G if and only if α(g)τ(g^(-1) )∈N for every g∈G.Keywords: Group, Normal subgroup, α-normal subgroup.AbstrakMisalkan G grup hingga dan α∈Aut(G). Tahun 2016, Ganjali dan Erfanian memperkenalkan ide tentang suatu subgrup normal dari G relatif terhadap α, dinamakan subgrup normal-α. Secara rinci, N adalah suatu subgrup normal-α dari G apabila untuk setiap g∈G dan n∈N berlaku g^(-1) nα(g)∈N. Dalam penelitian ini diperlihatkan bahwa jika N adalah suatu subgrup normal-α dari G dan τ∈Aut(G) maka N normal-τ di G jika dan hanya jika α(g)τ(g^(-1) )∈N untuk setiap g∈G.
Polinomial Kromatik Graf Tripartit Lengkap Jafanin Ashril Indarta; Kristina Wijaya; Ikhsanul Halikin; Kusbudiono Kusbudiono
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 1 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i1.56969

Abstract

Let G=(V,E) be a connected graph and c be a proper vertex coloring using t colors. Vertex coloring on the graph G is a function c:V(G)→{1,2,…,t}, such that c(u)≠c(v) if u and v are two vertices that adjacent to each other. If a graph can be colored with t colors, then the smallest number used on the graph G is referred as a chromatic number, denoted by χ(G). While, the number of distinct ways to color the vertices of G with t colors is called as chromatic polynomial, denoted by P_G (t). In this paper, through axiomatic deductive and pattern detection methods, we propose the chromatic polynomials of complete tripartite graph, denoted by K_((l,m,n) ) for l,m ∈{1,2} and l≤m≤n.Keywords: Chromatic Number, Chromatic Polynomial, Complete Tripartite Graph, Vertex Coloring.  AbstrakMisalkan G=(V,E) adalah graf terhubung dan c adalah pewarnaan titik dengan t warna. Pewarnaan titik pada graf G adalah fungsi c:V(G)→{1,2,…,t}, sedemikian sehingga c(u)≠c(v) jika u dan v merupakan dua titik yang bertetangga. Apabila suatu graf dapat diwarnai sejumlah t warna, maka paling sedikit warna yang digunakan pada graf G disebut sebagai bilangan kromatik dan dinotasikan dengan χ(G). Sedangkan, banyaknya cara yang dapat digunakan untuk mewarnai titik pada graf G dengan t warna yang disediakan disebut sebagai polinomial kromatik dan dinotasikan dengan PG(t). Pada artikel ini, dengan metode pendeteksian pola dan deduktif aksiomatik dirumuskan polinomial kromatik dari graf tripartit lengkap, yang dinotasikan dengan Kk,l,m dengan l,m ∈ {1,2} dan l≤m≤n. 
Aplikasi Algoritma Viterbi dalam Hidden Markov Model untuk Menganalisis Trend Pasar Saham di Bursa Efek (Studi Kasus di PT. Bank Central Asia, Tbk.) Eligia Helvianti Tri Lina P; Yundari Yundari; Nur’ainul Miftahul Huda
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i2.63743

Abstract

This study aims to analyze and apply the Viterbi algorithm in the Hidden Markov Model on stock market trend movement data at PT Bank Central Asia, Tbk in 2022. At the initial stage, the closing stock price data of PT Bank Central Asia, Tbk for the next fifteen days is predicted using the ARIMA method. Then, the second stage is classifying closing stock data as a result of predictions. The third stage is to determine the parameters of the Hidden Markov Model. The fourth stage is to determine the Hidden State sequence with the Viterbi Algorithm, and the last stage is to analyze the application of the Viterbi Algorithm to the movement of the stock market trend. The results show that the Viterbi algorithm is used to determine the most optimal Hidden State sequence from a sequence of observed states. The right time for an investor to make a decision to sell shares is when the stock price is rising and the stock market trend is in a bullish position, namely on the March 4th, 10th, 16th, 17th and 21th 2022. Meanwhile, buying shares is when the stock price is down and the stock market trend is in a bearish position, namely on the March 3rd, 9th, 14th, 18th and 23th 2022.Keywords: Hidden Markov Model, Stock Market Trends, Viterbi Algorithm. AbstrakPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengaplikasikan algoritma Viterbi dalam Hidden Markov Model pada data pergerakan trend pasar saham di PT. Bank Central Asia, Tbk tahun 2022. Pada tahap awal dilakukan prediksi data harga saham penutupan PT Bank Central Asia, Tbk selama lima belas hari ke depan menggunakan metode ARIMA. Tahap kedua adalah mengklasifikasi data hasil dari prediksi. Tahapan ketiga adalah menentukan parameter-parameter Hidden Markov Model. Tahapan keempat menentukan barisan Hidden State dengan Algoritma Viterbi, dan tahap terakhir adalah menganalisis pengaplikasian Algoritma Viterbi pada pergerakan trend pasar saham. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Viterbi digunakan untuk menentukan barisan Hidden State yang paling optimal dari suatu barisan observed state. Waktu yang tepat seorang investor mengambil keputusan untuk menjual saham adalah ketika harga saham dalam keadaan naik dan trend pasar saham dalam posisi bullish yaitu pada tanggal 4, 10, 16, 17, dan 21 Maret 2022. Sedangkan untuk membeli saham adalah ketika harga saham dalam keadaan turun dan trend pasar saham dalam posisi bearish yaitu tanggal 3,9, 14, 18, dan 23 Maret 2022.
Penentuan Lintasan Terpendek Perjalanan Pengiriman Barang Menggunakan Algoritma Cheapest Insertion Heuristic (Studi Kasus PT. Indah Logistik Cargo Bandar Lampung) Ahya Shofa Ananda; Notiragayu Notiragayu; Wamiliana Wamiliana; Muslim Ansori
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i2.63723

Abstract

The growth in the number of online shop members has caused the value of e-commerce transactions in Indonesia to increase. This resulted in increased distribution of goods at PT. Indah Logistik Cargo. One of the constraints at PT. Indah Logistik Cargo is inefficient routes the distribution of packages. Distribution problem at this delivery service company include the Traveling Salesman Problem (TSP), which can be solved using the Cheapest Insertion Heuristic (CIH) algorithm. In this paper, the solution is carried out manually and also utilizes the Python programming language to optimize the delivery service travel path. Factual data owned by PT. Indah Logistik Cargo states that the total distance for delivering goods is 51.600 meters. Meanwhile, based on the results of manual calculations using the CIH algorithm, a total distance of 51.550 meters was obtained, which is smaller by a difference of 50 meters from the factual data. Furthermore, the results of calculations using the Python programming obtained 47.150 meters, or a difference of 4.450 meters. Therefore, the use of the CIH algorithm is proven to provide a path with a smaller total distance traveled.Keywords: CIH Algorithm, Goods Delivery, Shortest Path.AbstrakPeningkatan jumlah anggota online shop membuat nilai transaksi e-commerce di Indonesia mengalami kenaikan. Hal ini mengakibatkan meningkatnya pendistribusian barang pada PT. Indah Logistik Cargo. Kendala pada PT. Indah Logistik Cargo adalah keterlambatan penyaluran paket ke para konsumen akibat jalur lintasan yang tidak efisien. Permasalahan pendistribusian pada perusahaan jasa pengiriman ini termasuk permasalahan Travelling Salesman Problem (TSP) yang dapat diselesaikan menggunakan Algoritma Cheapest Insertion Heuristic (CIH). Pada tulisan ini, penyelesaian masalah tersebut dilakukan secara manual dan juga menggunakan bahasa pemrograman Python. Data faktual yang dimiliki PT. Indah Logistik Cargo bahwa total jarak pengiriman barang yaitu 51.600 meter. Sementara, berdasarkan hasil perhitungan dengan algoritma CIH secara manual diperoleh total jarak 51.550 meter, yang lebih kecil dengan selisih 50 meter dari data faktual. Sedangkan, hasil perhitungan dengan bahasa pemrograman Python diperoleh 47.150 meter, atau mempunyai selisih 4.450 meter. Oleh karena itu, penggunaan algoritma CIH terbukti memberikan lintasan dengan total jarak tempuh yang lebih kecil.
Application Bootstrap to Estimate the Confidence Intervals of NO2 Levels in the Kriging Method Nina Fitriyati; Yanne Irene; Azzahra Benita
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i2.66241

Abstract

NO2 levels must be monitored continuously to minimize negative environmental impacts. In general, the estimation of NO2 levels using the Kriging method produces point estimates. In this study, we developed an interval estimate for NO2 levels by applying the quasi-random Bootstrap resampling method. We used data on NO2 levels in 14 areas in South Tangerang City in 2021. The data is stationary, so the appropriate estimation method is ordinary kriging. To develop the 95% confidence interval, we applied 1000 resamplings to the Bootstrap. The estimation results show that the lowest 95% confidence interval for NO2 levels is in the range of 25.23123 – 27.82351 μgr/m3 in Pamulang Timur Village, and the highest 95% confidence interval for NO2 levels is in the range of 45.59886 – 46.08371 μgr/m3 in the Ciater Village.Keywords: Bootstrap, Confidence Interval, Kriging, Quasi-Random.  AbstrakKadar NO2 perlu dipantau secara terus menerus untuk meminimalisir dampak negatif terhadap lingkungan. Pada umumnya, estimasi kadar NO2 menggunakan metode kriging menghasilkan estimasi titik. Pada penelitian ini akan dikembangkan estimasi selang untuk kadar NO2 dengan mengaplikasikan metode resampling quasi-random bootstrap. Data yang digunakan adalah kadar NO2 pada 14 wilayah di Kota Tangerang Selatan tahun 2021. Data tersebut stasioner sehingga metode estimasi yang digunakan adalah ordinary kriging. Untuk pembentukan selang kepercayaan 95% diaplikasikan 1000 resampling pada metode bootstrap. Hasil estimasi menunjukkan bahwa selang kepercayaan kadar NO2 terkecil berada pada rentang nilai 25,23123 – 27,82351  yang berlokasi di Kelurahan Pamulang Timur dan selang kepercayaan kadar NO2 terbesar berada pada rentang 45,59886 – 46,08371  yang berlokasi di Kelurahan Ciater.  
Minimasi Biaya Masalah Penjadwalan Awak Pesawat Menggunakan Teknik Penugasan Elis Ratna Wulan; Aa Mujtaba; Rima Mutia
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i2.66182

Abstract

In this paper, the problem of airline crew scheduling is studied. The main difficulties are divided into team missions and team mixes based on their sheer size, initial arrangement, and flexible rules and directions of airport locations. In this paper, we propose the problem in which flight schedules and crew schedules for aircraft are optimally fixed through data provision. Then, we construct a mathematical model by determining the transportation cost from all flight schedules for a given time period to not disturb crew members with available crews. The model is solved using the Hungarian method. From the present study undertaken, the optimum solution for the given cost between Bhubaneshwar and Kolkata flight routes was observed as 85 hours.Keywords: Flight Crew Scheduling, Hungarian Method, Minimum Cost. AbstrakPada makalah ini, dikaji permasalahan penjadwalan kru maskapai. Kendala utama dari masalah penjadwalan kru adalah pembagian tugas berkelompok, pencampuran tim berdasarkan ukurannya yang besar, dan penataan awalnya, serta peraturan dan pedoman fleksibel dari posisi bandara. Dalam makalah ini, diusulkan masalah di mana jadwal penerbangan dan jadwal kru pesawat difiksasi secara optimal dengan memberikan data. Kemudian, dibangun model matematika dengan membatasi biaya transportasi dari semua penjadwalan penerbangan dari periode waktu tertentu untuk tidak mengganggu anggota kru dengan kru yang tersedia. Model tersebut diselesaikan dengan metode Hungarian. Dari studi kasus yang diambil, solusi optimal dari biaya maskapai yang diberikan antara rute kru Bhubaneswar dan Kolkata tercatat sebesar 85 jam. 
Penggabungan Affine Cipher dan Least Significant Bit-2 untuk Penyisipan Pesan Rahasia pada Gambar Kurniasih, Firda; Marwati, Rini; Sispiyati, Ririn
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i2.62115

Abstract

As technology develops, improving message security is very important. One approach that can be taken to improve message security is to combine cryptography and steganography. In this study, the authors combined Affine Cipher cryptographic and Least Significant Bit-2 (LSB-2) steganography. In this merge method, the Affine Cipher cryptography is applied first, then, the encrypted message is inserted into an image using LSB-2. Specifically, LSB-2 is a modification of the Least Significant Bit (LSB) method which works by exchanging the sixth bits of each pixel color element in the image with the bits of the secret message. The LSB-2 used is a random LSB-2. In this case, the random numbers are generated by the Pseudo Random Number Generator (PRNG). The results of this research are a computer application with the Python language version 3.11 which can disguise messages and insert them in an image. Based on the implementation, the combination Affine Cipher and LSB-2 can complicate cryptanalysis because it has to hack two algorithms and the message is hidden randomly in an image.Keywords: Affine Cipher, Cryptography, LSB-2, Message Security, Steganography.  AbstrakSeiring berkembangnya teknologi, peningkatan keamanan pesan menjadi sangat penting. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan keamanan pesan adalah dengan menggabungkan kriptografi dan steganografi. Pada penelitian ini, penulis melakukan penggabungan antara teknik kriptografi Affine Cipher dan steganografi Least Significant Bit-2 (LSB-2). Dalam metode penggabungan ini, keamanan pesan dilakukan dengan menerapkan kriptografi Affine Cipher terlebih dahulu. Kemudian, pesan yang telah dienkripsi disisipkan ke dalam citra menggunakan LSB-2. Lebih spesifiknya, LSB-2 merupakan modifikasi dari metode Least Significant Bit (LSB) dengan menukarkan bit ke enam dari setiap elemen warna pixel pada gambar dengan bit-bit dari pesan rahasia yang ingin disembunyikan. LSB-2 yang digunakan merupakan LSB-2 secara acak. Bilangan acak yang diperlukan dalam proses ini dihasilkan melalui Pseudo Random Number Generator (PRNG). Hasil penelitian ini berupa aplikasi komputer dengan bahasa pemrograman Python versi 3.11 yang dapat menyamarkan pesan dan menyisipkannya dalam gambar. Berdasarkan implementasi, diperoleh hasil bahwa penggabungan Affine Cipher dan LSB-2 dapat mempersulit kriptanalisis karena harus meretas dua algoritma dan pesan disembunyikan secara acak keberadaannya di dalam gambar. 
Nilai Minimal Span Pelabelan L(3,1) pada Graf Supercycle Sc(n,r) Fanny Febryani; Kartika Yulianti; Yaya Sukjaya Kusumah; Utari Wijayanti
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i2.66736

Abstract

An labeling of a graph  is a function f from the set of vertex V(G) to the set of positive integers for any two vertices u, v where label difference |f(u)-f(v)|≥3 for distance d(u,v)=1 and label difference |f(u)-f(v)|≥1 for distance d(u,v)=2. In this study, the smallest positive integer λ where the maximum label used on L(3,1)-labeling for supercycle graph Sc(n,r) was formulated. The supercycle graph Sc(n,r) is the result of combining two special graphs, namely cycle graph  Cn and Hanoi graph Hr. To determine the formula for the minimum span value of labeling on supercycle graph, a pattern detection method is used, which is labeling several supercycle graph with certain n and r values, then we generalized. We obtained that λ(Sc(n,1))=6 if n= 1. Furthermore, λ(Sc(n,1))=7 if n1 and even; λ(Sc(n,1))=8 if n1 and odd. In addition, λ(Sc(n,r))=8, for r1.Keywords: L(3,1)-Labeling, Supercycle Graphs. AbstrakPelabelan L(3,1) didefinisikan sebagai pemetaan dari himpunan titik pada graf G ke himpunan bilangan bulat positif dimana untuk setiap dua titik u,v jika d(u,v)=1 berlaku |f(u)-f(v)|≥3 dan jika d(u,v)=2 berlaku |f(u)-f(v)|≥1. Pada penelitian ini dirumuskan nilai minimal rentang (span) pelabelan L(3,1) untuk graf supercycle Sc(n,r), yang dinotasikan dengan λ(Sc(n,r)). Graf supercycle Sc(n,r) merupakan hasil dari penggabungan dua buah graf khusus, yaitu graf cycle Cn  dan graf Hanoi Hr.  Proses penentuan nilai minimal span dari pelabelan L(3,1) pada graf supercycle, digunakan metode pendeteksian pola, yaitu dilakukan pelabelan pada beberapa graf supercycle Sc(n,r) dengan nilai n dan r tertentu, kemudian digeneralisasi secara induksi. Hasil penelitian ini diperoleh nilai  λ(Sc(n,1))=6, jika n=1. Kemudian, λ(Sc(n,1))=7, jika n1 dan n genap, λ(Sc(n,1))=8, jika n1 dan n ganjil. Selanjutnya, λ(Sc(n,r))=8 untuk r1. 
Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) untuk Memodelkan Nilai Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2021 Rizky Ardhani; Nar Herrhyanto; Fitriani Agustina
Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v11i2.63140

Abstract

Regression methods that take into account spatial aspects are often influenced by the geographical conditions of each observation location. In this study, a regression model was constructed to predict the relationship between the value of the illiteracy rate and several independent variables using Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) in South Sumatra province. These independent variables are the population (X1), the pure elementary school participation rate (X2), the pure junior high school participation rate (X3), the number of elementary school teaching staff (X4), the number of junior high school teaching staff (X5), and the percentage of poor people (X6).  MGWR was chosen because of the use of bandwidth in each variable, so it is expected to provide a model accuracy that is thought to be more accurate to the data. One of the ABH models found in Palembang City is Y= -0.0187+0.55X1-0.1748X2 - 0.0062X3 - 1.6129X4 + 0.5394X6.Keywords: Bandwidth, GWR, Illiteracy Rate, MGWR, Spatial Heterogenity. AbstrakMetode regresi dengan memperhatikan aspek spasial sering kali dipengaruhi oleh kondisi geografis dari masing-masing lokasi pengamatan. Pada penelitian ini dikontruksi model regresi untuk memprediksi hubungan nilai Angka Buta Huruf (ABH) dengan beberapa variabel bebas menggunakan Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) di provinsi Sumatera Selatan. Variabel-variabel bebas yang dimaksud adalah jumlah penduduk (X1), angka partisipasi murni SD (X2), angka partisipasi murni SMP (X3), banyak tenaga pendidik SD (X4), banyak tenaga pendidik SMP (X5) , dan persentase penduduk miskin (X6).  MGWR dipilih karena memungkinkan penggunaan bandwidth pada setiap variabel, sehingga diharapkan mampu memberikan suatu ketepatan model yang diduga lebih akurat terhadap suatu data. Salah satu model ABH yang terdapat di Kota Palembang adalah Y= -0.0187+0.55X1-0.1748X2 - 0.0062X3 - 1.6129X4 + 0.5394X6.
Estimasi Parameter pada Model Matematis Perubahan Suhu Dinding Rumah menggunakan Algoritma Genetika Alkautsar, Muhammad Ammar; Fauzi, Rifky
Jurnal EurekaMatika Vol 12, No 1 (2024): Jurnal EurekaMatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v12i1.72093

Abstract

This research focuses on the problem of temperature variation over 24 hours on house walls, modeled as a differential equation through Newton's law of cooling/heating. To describe this phenomenon accurately, a Genetic Algorithm is employed to estimate the parameters in the model.  This algorithm is valid to be used to model synthetic data (data generated from analytical formulas) because it produces a fairly small error, namely 0.1168. Subsequently, the Genetic Algorithm is used to estimate parameters in vector form, which are then compared with observed data. The Newton's cooling/heating model is solved using finite difference methods. The results indicate that the parameters vary over specific time intervals, showing both negative and positive changes, demonstrating that the walls undergo cooling and heating processes during certain periods. Furthermore, the model results show that this algorithm performs well, with a Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.13105.Keywords: Finite Difference Method, Genetic Algorithm, Newton's Law of Cooling/Heating, Wall Heating Abstrak Pada penelitian ini dikaji masalah variasi suhu selama 24 jam pada dinding rumah yang dimodelkan sebagai persamaan diferensial melalui hukum pendinginan/pemanasan Newton. Untuk dapat menggambarkan fenomena tersebut, yakni dalam hal menentukan estimasi parameter pada model tersebut diperlukan Algoritma Genetika. Algoritma ini cukup valid digunakan untuk memodelkan data sintesis (data yang dibangkitkan dari formula analitik) karena menghasilkan error yang cukup kecil yakni sebesar 0.1168. Kemudian algoritma genetika digunakan untuk mengestimasi parameter dalam bentuk vektor yang dibandingkan dengan data hasil pengamatan. Dalam hal ini model pendinginan/pemanasan Newton diselesaaikan dengan metode beda hingga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameternya bervariasi pada rentang-rentang waktu tertentu, khususnya adanya perubahan nilai negatif dan positif. Hal ini menunjukkan bahwa dinding mengalami proses pendinginan dan pemanasan pada rentang waktu tertentu. Lebih lanjut, hasil modelnya menunjukkan bahwa algoritma ini cukup baik yakni dengan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.13105.

Page 14 of 15 | Total Record : 145

 11   12   13   14   15 

Filter by Year

2014 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12, No 1 (2024): Jurnal EurekaMatika Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Eurekamatika Vol 11, No 1 (2023): Jurnal Eurekamatika Vol 10, No 2 (2022): Jurnal Eurekamatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika Vol 9, No 2 (2021): Jurnal EurekaMatika Vol 9, No 1 (2021): Jurnal Eurekamatika Vol 8, No 2 (2020): Jurnal Eurekamatika Vol 8, No 1 (2020): Jurnal EurekaMatika Vol 7, No 2 (2019): Jurnal EurekaMatika Vol 7, No 1 (2019): Jurnal EurekaMatika Vol 6, No 2 (2018): Jurnal EurekaMatika Vol 6, No 1 (2018): Jurnal EurekaMatika Vol 5, No 2 (2017): Jurnal EurekaMatika Vol 5, No 1 (2017): Jurnal EurekaMatika Vol 4, No 1 (2016): Jurnal EurekaMatika Vol 3, No 1 (2015): Jurnal EurekaMatika Vol 2, No 1 (2014): Jurnal EurekaMatika More Issue