cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
ujm@mail.unnes.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
ujm@mail.unnes.ac.id
Editorial Address
Sekaran, Gunungpati, Semarang
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Unnes Journal of Mathematics
Published by Universitas Negeri Semarang
ISSN : 22526943     EISSN : 24605859     DOI : https://doi.org/10.15294/ujm
Core Subject : Education,
Mathematics
Unnes Journal of Mathematics (UJM) publishes research issues on mathematics and its apllication. The UJM processes manuscripts resulted from a research in mathematics and its application scope, which includes. The scopes include research in: 1. Algebra 2. Analysis 3. Discrete Mathematics and Graph Theory 3. Differential Equation 4. Geometry 5. Mathematics Computation, 6. Statistics.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika (Lain-Lain)
Articles 10 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 11 No 2 (2022)" : 10 Documents clear
NILAI KETAKTERATURAN TITIK TOTAL PADA GRAF DOVE TAIL DENGAN TITIK PENDAN DAN GRAF RANTAI KAKTUS CYCLE C8 DENGAN TITIK PENDAN Charisma Fitra Andriyan; Isnaini Rosyida
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.37008

Abstract

ANALISIS KOMPRESI FILE TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA LEMPEL ZIV WELCH (LZW) Muhammad Iqbal; Rusbi Anggi Prayogi; Dwi Yunitasari
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.62053

Abstract

Semakin meningkatnya penggunaan komputer pada kehidupan sehari-hari, membuat semakin banyak kebutuhan penyimpanan data. Untuk mengatasinya, telah dikembangkan berbagai algoritma kompresi yang digunakan untuk memampatkan data, salah satunya adalah Algoritma LZW. Algoritma ini melakukan kompresi dengan menggunakan dictionary, di mana fragmen-fragmen teks digantikan dengan indeks yang diperoleh dari sebuah “kamus”. Dari aplikasi kompresi yang dibuat dengan Algoritma LZW, didapatkan hasil pengujian terhadap 40 file berjenis *.doc, *.txt, *.rtf, *.html yaitu file jenis *.doc memiliki rasio kompresi paling rendah
IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY METODE MAMDANI PADA PREDIKSI BIAYA PEMAKAIAN LISTRIK (STUDI KASUS: KELURAHAN GANDASARI, KOTA TANGERANG) Ema Julpia Aenun; Mashuri Mashuri
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.50061

Abstract

Electricity is a very important need for human life. The rapid development of technology makes various activities and equipment more modern which can only run with electricity. The higher the use of electricity will certainly have an impact on the cost of electricity consumption. The cost of using electricity is a problem that contains uncertainty. Fuzzy logic is one of the decision support systems that can be implemented for uncertainty problems. The purpose of this study is to implement the Mamdani method of fuzzy logic in the prediction of electricity consumption costs and obtain accuracy results from the implementation of the fuzzy logic. The input variables used are house area, electronic equipment used, electrical power, and economic income. Also, the output variable used is the cost of electricity consumption. The Mamdani method is also called the Min-Max method which requires 4 stages to obtain the output. This research will be carried out with the help of Matlab software because there are various tools for the Mamdani method. Based on the results of the implementation of the Mamdani fuzzy logic method on the prediction of electricity consumption costs, the MAPE value is 19.60%, which means that it has a truth value of 80.40%. This shows that the fuzzy logic of the Mamdani method is good for predicting the cost of electricity consumption in Gandasari Village, Tangerang City.
MODEL EPIDEMIK TIPE SEIR DENGAN PENGGUNAAN MASKER DAN VAKSINASI UNTUK PENCEGAHAN PENULARAN COVID-19 Inandha Sukmawati Rafi; Stevanus Budi Waluya
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.55701

Abstract

COVID-19 merupakan pandemi yang terjadi sejak tahun 2019. Pencegahan penularan dan infeksi COVID-19 dapat dilakukan dengan vaksinasi dan penggunaan masker. Akan tetapi masyarakat menganggap bahwa vaksin saja cukup untuk menghambat penularan COVID-19 tanpa harus memakai masker. Sehingga pada penelitian ini membahas tentang pengaruh vaksinasi dan penggunaan masker terhadap penularan COVID-19. Penelitian ini menggunakan metode studi literatur dengan mengumpulkan materi dari berbagai referensi. Melalui model yang dibentuk diperoleh dua titik kesetimbangan yaitu titik kesetimbangan bebas penyakit dan titik kesetimbangan endemik . Sedangkan penularan COVID-19 ditentukan oleh bilangan reproduksi dasar . Jika maka stabil asimtotik lokal. Apabila maka tidak stabil dan stabil asimtotik lokal. Hasil dari simulasi diperoleh bahwa semakin tinggi jumlah individu yang divaksin akan menghambat penularan COVID-19. Disisi lain penggunaan masker mampu mempengaruhi jumlah individu yang terinfeksi.
Karakteristik matriks-M dan analisis input-output Leontief pada sistem ekonomi Chalimatur Rofingah; Mashuri Mashuri
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.58032

Abstract

Model ekonomi Leontief merupakan model yang paling populer digunakan oleh para ekonom untuk menganalisis input-output pada sistem ekonomi. Model ini pertama kali diperkenalkan oleh Wassily Leontief pada tahun 1930-an. Sistem ekonomi yang dimaksud di sini adalah sistem pada suatu wilayah. Pada dasarnya input-output Leontief menerapkan teori matriks khususnya jenis Matriks-M. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan karakteristik Matriks-M dan untuk menganalisa input-output Leontief pada sistem ekonomi yang menunjukkan situasi feasible. Oleh karenanya penelitian ini merupakan jenis penelitian teoritis dengan metode studi kepustakaan. Studi kepustakaan adalah teknik mengumpulkan berbagai data dan literatur yang ada hubungannya dengan permasalahan yang diajukan. Secara umum simpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah (1) Matriks-M merupakan subkelas dari Matriks ; (2) Matriks-M juga merupakan subkelas dari matriks monoton; (3) Matriks-M memiliki beberapa sifat antara lain Matriks-M nonsingular, Matriks-M singular, dan sifat khas yaitu matriks-M dengan “property c”; (4) Sedangkan untuk model Leontief, model ini dibagi menjadi dua yakni model Leontief terbuka dan Leontief tertutup. Model Leontief terbuka dengan matriks input disebut feasible jika sistem memiliki solusi non negatif yaitu untuk setiap vektor permintaan . Dan model Leontief tertutup dengan matriks input disebut feasible jika terdapat sedemikian sehingga .
A Mathematical Model of COVID-19 with Double Doses of Vaccination and Quarantine Lutfia Husna Khoirunnisa; Stevanus Budi Waluya
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.58575

Abstract

Covid-19 (coronavirus disease 2019) is a disease caused by a virus called SARS-CoV-2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2), and began to appear at the end of 2019. One of the ways to prevent the spread of covid-19 from spreading is to provide double-dose vaccination and quarantine for individuals who can transmit covid-19 (infectious). Through this research, a mathematical model was formed for the case of the spread of covid-19 by considering the existence of double-dose vaccination, and quarantine were given to infectious. In the model formed, we get a basic reproduction number R0, and two equilibrium points, namely the disease-free equilibrium point (E0 ) that will be locally asymptotically stable when R_0<1, and the endemic equilibrium point (E* ) that will be locally asymptotically stable when R0>1. Furthermore, in the numerical simulation carried out, it is known that double doses of vaccine and quarantine can decrease the transmission of covid-19.
PEMODELAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY Jannatun Khustia Lubis; Iqbal Kharisudin
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.59758

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peramalan harga saham PT XL Axiata Tbk, PT Indosat Tbk, dan PT Telkom Indonesia Tbk menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) dan Automatic ARIMA (auto ARIMA) melalui program python. Data harga penutupan saham mulai tanggal 01 Januari 2015 sampai 31 Desember 2020 dibagi menjadi dua, yaitu 80% data training dan 20% data testing. Data diproses menggunakan masing-masing metode secara terpisah. Tahapan penelitian pada metode LSTM yaitu, data preprocessing, build model, model selection, dan peramalan. Paramater fokus pada metode LSTM yaitu jumlah epoch dan jumlah neuron. Tahapan penelitian pada metode auto ARIMA yaitu, data preparation, build model, dan peramalan. Setelah kedua data diramalkan, data dibandingkan dengan metriks akurasi MSE dan RMSE. Pada penelitian ini, disimpulkan bahwa metode auto ARIMA lebih baik dibandingkan dengan metode LSTM untuk meramalkan saham PT XL Axiata Tbk dan PT Telkom Indonesia Tbk, serta metode LSTM lebih baik dibandingkan dengan metode auto ARIMA untuk meramalkan saham PT Indosat Tbk.
Penerapan Metode Multi Objective Goal Programming Berbantuan POM-QM Pada Perencanaan Produksi UMKM Dapur Bocil Nialis Septiyani; Rahayu Budhiati Veronica
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.60982

Abstract

Perkembangan teknologi dan permasalahan pandemi menyebabkan sulitnya untuk mendapatkan pekerjaan. Hal ini, memicu masyarakat untuk membuka sebuah usaha. Dengan perkembangan seperti ini, dapat menyebabkan persaingan di dunia industri. Penelitian ini bertujuan untuk penerapan metode multi objective goal programming (MOGP) pada perencanaan produksi UMKM Dapur Bocil. Perencanaan produksi merupakan hal penting dan langkah awal yang perlu dilakukan oleh setiap usaha. Perencanaan produksi berhubungan dengan jumlah produksi, ketepatan waktu penyelesaian, pendapatan penjualan, dan biaya minimum. Metode MOGP dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah yang mengandung satu atau lebih dari satu tujuan (goals). Penerapan untuk perencanaan produksi ini menggunakan software POM-QM. Dalam perancangan produksi UMKM Dapur Bocil ini menggunakan 4 variabel keputusan yaitu Dimsum Ayam, Dimsum Ayam Cabai, Dimsum Jamur, dan Dimsum Udang serta 7 goals yang akan dicapai. Berdasarkan hasil output POM-QM menunjukkan bahwa untuk mencapai goals yang telah dibuat, pemilik harus memproduksi 180 Dimsum Ayam, 60 Dimsum Ayam Cabai, 87 Dimsum Jamur, dan 33 Dimsum Udang. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode MOGP menghasilkan perencanaan produksi yang lebih menguntungkan dengan yang diterapkan sebelumnya di UMKM Dapur Bocil. Technological developments and the problems of the pandemic make it difficult to get a job. This triggers people to open a business. With developments like this, it can lead to competition in the industrial world. This study aims to apply the multi-objective goal programming (MOGP) method in the production planning of UMKM Dapur Bocil. Production planning is an important thing and the first step that needs to be done by every business. Production planning relates to the amount of production, timeliness of completion, sales revenue, and minimum costs. The MOGP method can be used to solve problems that contain one or more goals (goals). The application for this production planning uses POM-QM software. In designing the production of UMKM Dapur Bocil, 4 decision variables are used, namely Chicken Dimsum, Chili Chicken Dimsum, Mushroom Dimsum, and Shrimp Dimsum and 7 goals to be achieved. Based on the results of the POM-QM output, it shows that to achieve the goals that have been made, the owner must produce 180 Chicken Dimsum, 60 Chili Chicken Dimsum, 87 Mushroom Dimsum, and 33 Shrimp Dimsum. These results indicate that the MOGP method produces production planning that is more profitable than previously applied in UMKM Dapur Bocil.
PERBANDINGAN METODE ELMAN RECURRENT DAN RADIAL BASIS FUNCTION UNTUK PERAMALAN WISATAWAN Istiqomah Ambarwati; Scolastika Mariani
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.61066

Abstract

Elman Recurent Neural Network (ERNN) adalah model jaringan syaraf yang memiliki minimal satu feedback loop, sedangkan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) adalah model JST yang mentransformasikan input secara nonlinier menggunakan fungsi aktivasi Gaussian pada lapisan tersembunyi sebelum diproses secara linier di lapisan output. Tujuan penelitian untuk memperoleh model terbaik dari ERNN dan RBFNN dengan fungsi pelatihan terbaik untuk peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara di Indonesia. Hasil ERNN model terbaik diperoleh pada arsitektur jaringan 2-15-1 dengan algoritma pelatihan gradient descent with momentum and adaptive learning rate dengan momentum 0,2 , learning rate 0,1 , nilai MSE dan MAPE pengujian sebesar 1,70E+10 dan 13,5869%, serta akurasi jaringan sebesar 86,4131%. Sedangkan hasil peramalan menggunakan RBFNN diperoleh model terbaik pada arsitektur jaringan 2-8-1 dengan algoritma pelatihan gradient descent with momentum and adaptive learning rate atau gradient descent with momentum dengan spread 1. Nilai MSE dan MAPE pengujian sebesar 1,26E-02 dan 6,7043%, serta akurasi jaringan sebesar 93,2957%. Model terbaik untuk peramalan jumlah kunjungan wisman adalah RBFNN (2-8-1). Elman Recurent Neural Network (ERNN) is a neural network model that has at least one feedback loop, while Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) is an ANN model that transforms input nonlinearly using a Gaussian activation function in the hidden layer before being processed linearly in the output layer. The purpose of the study was to obtain the best model from ERNN and RBFNN with the best training fuction for forecasting the number of foreign tourist arrivals in Indonesia. The best ERNN model results are obtained on a 2-15-1 network architecture with a gradient descent with momentum and adaptive learning rate training algorithm with a momentum of 0.2, learning rate of 0.1, MSE and MAPE testing values 1.70E+10 and 13,5869%, and network accuracy of 86,4131%. While the results of forecasting using RBFNN obtained the best model on the network architecture 2-8-1 with a training algorithm gradient descent with momentum and adaptive learning rate or gradient descent with momentum with a spread of 1. The MSE and MAPE testing values 1.26E-02 and 6, 7043%, and network accuracy of 93.2957%. The best model for forecasting the number of foreign tourists visiting is RBFNN (2-8-1).
METODE GENETIC ALGORITHM - LONG SHORT-TERM MEMORY PADA PERAMALAN HARGA SAHAM Lathifatul Azizah; YL Sukestiyarno
Unnes Journal of Mathematics Vol 11 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v11i2.61067

Abstract

Pelatihan dan keberhasilan algoritma deep learning sangat dipengaruhi terhadap pemilihan hyperparameter yang tepat. Dalam penelitian ini akan dilakukan hybrid antara Genetic Algorithm dan Long Short-Term Memory untuk mencari model yang cocok dalam memprediksi harga saham Bank Rakyat Indonesia Tbk. Hybrid LSTM yang diintegrasikan dengan GA untuk menemukan window size, epoch, dan jumlah unit LSTM. Pemilihan algoritma untuk pengoptimalan menggunakan optimizers untuk mendapatkan model terbaik sehingga dapat ditemukan hyperparameter terbaik untuk peramalan data time series. Dari metode Genetic Algorithm – Long Short-Term Memory yang telah diterapkan menghasilkan, bahwa metode tersebut memiliki tingkat akurasi yang baik dengan nilai MAPE di bawah 10% di setiap optimizer yang digunakan. Tingkat kesalahan yang dihasilkan cukup rendah dengan nilai RMSE 93,03 sampai dengan 94,40 saat training dan testing. Kemudian hyperprameter terpilih yang dapat digunakan yaitu epoch sebesar 24, dengan neurons [4, 5, 2] dan window size 2, serta optimizer Adam. The training and success of deep learning algorithms is strongly influenced by the selection of the right hyperparameters. In this research, a hybrid between Genetic Algorithm and Long Short-Term Memory will be carried out to find a suitable model in predicting the stock price of Bank Rakyat Indonesia Tbk. Hybrid LSTM integrated with GA to find window size, epoch, and number of LSTM units. Algorithm selection for optimization uses optimizers to get the best model so that the best hyperparameters can be found for forecasting time series data. From the Genetic Algorithm – Long Short-Term Memory method that has been applied, it shows that this method has a good level of accuracy with MAPE values ​​below 10% in each optimizer used. The resulting error rate is quite low with an RMSE value of 93.03 to 94.40 during training and testing. Then the selected hyperparameter that can be used is epoch of 24, neurons [4, 5, 2], window size 2, and optimizer Adam.

Page 1 of 1 | Total Record : 10

 1 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 2 (2023): Unnes Journal of Mathematics Vol 12 No 1 (2023) Vol 11 No 2 (2022) Vol 11 No 1 (2022) Vol 10 No 2 (2021) Vol 10 No 1 (2021) Vol 9 No 2 (2020) Vol 9 No 1 (2020) Vol 8 No 2 (2019) Vol 8 No 1 (2019) Vol 7 No 2 (2018) Vol 7 No 1 (2018) Vol 6 No 2 (2017) Vol 6 No 1 (2017) Vol 5 No 2 (2016) Vol 5 No 1 (2016) Vol 4 No 2 (2015) Vol 4 No 1 (2015) Vol 3 No 2 (2014) Vol 3 No 1 (2014) Vol 2 No 2 (2013) Vol 2 No 1 (2013) Vol 1 No 2 (2012) Vol 1 No 1 (2012) More Issue