cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rudianto Artiono
Contact Email
rudiantoartiono@unesa.ac.id
Phone
+6281554785969
Journal Mail Official
mathunesa@unesa.ac.id
Editorial Address
The Department of Mathematics, The first floor of C-8 Building, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Surabaya Jl. Ketintang, Surabaya 60231, East Java, Indonesia
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika
Published by Universitas Negeri Surabaya
ISSN : 23019115     EISSN : 2716506X     DOI : https://doi.org/10.26740/mathunesa
Core Subject : Education,
Mathematics
MATHunesa is a mathematical scientific journal published by the Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, The State University of Surabaya with e-ISSN 2716-506X and p-ISSN 2301-9115. This journal is published every four months in April, August, and December. One volume consists of three publication numbers. MATHunesa aims at providing a platform and encourages emerging scholars and academicians globally to share their professional and academic experiences to explore, but not limited to the following topics: 1. Analysis Mathematics, 2. Algebra, 3. Applied Mathematics, 4. Statistics, 5. Computation, 6. Combinatorics, and 7. Also giving an opportunity to show the power of innovation and finding new things in the field of mathematics. This journal was published online for the first time in 2013 as part of the graduation for students majoring in Mathematics at the State University of Surabaya.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika (Lain-Lain)
Articles 25 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 11 No 2 (2023)" : 25 Documents clear
PENERAPAN DIMENSI FRAKTAL HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI PASSERIFORMES (BURUNG PENGICAU) BERDASARKAN SUARA Putri Anis Nurul Yania; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p92-101

Abstract

Passeriformes adalah salah satu kelas aves yang merupakan jenis burung pengicau. Tingkat konservasi dari spesies Passeriformes masih relatif rendah dan populasinya sudah mulai menurun, sehingga kelestarian Passeriformes perlu dipertahankan dari kepunahan maupun penurunan populasinya. Burung memiliki habitat yang beraneka ragam, sehingga menyebabkan keterbatasan dalam mengetahui ada atau tidaknya spesies burung di suatu wilayah. Suara kicauan dapat digunakan untuk mengenali jenis burung berdasarkan suaranya. Dengan dimensi fraktal bisa melakukan analisis suara Passeriformes berdasarkan ciri sinyal suaranya. Penelitian ini akan mengklasifikasikan Passeriformes berdasarkan suara menggunakan metode Higuchi serta K-Nearest Neighbor. Langkah awal yaitu pra-pemrosesan, selanjutnya adalah proses ekstraksi ciri menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan dekomposisi wavelet 5 level menggunakan tipe mother wavelet Daubechies4. Selanjutnya yaitu menghitung nilai dari dimensi fraktal dengan memakai metode Higuchi. Setelah memperoleh nilai dimensi fraktal, data dibagi menjadi dua yaitu data pelatihan dan data pengujian. Selanjutnya data diklasifikasikan menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor. Dalam penelitian ini, telah diperoleh nilai dengan akurasi tertinggi sebesar 90% dimana perbandingan data pelatihan maupun data pengujian adalah 9:1, dengan nilai Kmax =60, serta nilai k pada K-NN adalah 1, 2 dan 5. Sehingga, dapat disimpulkan penerapan dimensi fraktal Higuchi serta K-Nearest Neighbor dapat digunakan dalam mengklasifikasikan Passeriformes berdasarkan suara. Kata Kunci: Passeriformes, Dimensi Fraktal Higuchi, K-Nearest Neighbor (K-NN).
PENERAPAN DIMENSI FRAKTAL HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM KLASIFIKASI KONDISI KUCING BERDASARKAN SUARA Lilis Mardiana; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p82-91

Abstract

Kucing adalah salah satu hewan mamalia karnivora yang banyak dipelihara oleh manusia. Sifatnya yang mudah beradaptasi dengan manusia menjadikan kucing memiliki hubungan yang erat dengan pemiliknya. Cara kucing menyampaikan pesan yaitu dengan mengeluarkan suara yang identik dan beberapa dari suara tersebut mencerminkan kondisi kucing. Akan tetapi, kategorisasi suara-suara kucing merupakan tantangan yang besar karena beberapa suara sangat mirip dengan yang lain dan kucing dapat menghasilkan suara yang berbeda dalam perbedaan waktu yang sangat kecil. Hal ini yang membuat si pemilik kucing sulit mengartikan dan memahami kondisi kucingnya. Dengan menggunakan dimensi fraktal dapat dilakukan analisis suara kucing sesuai kondisinya. Pada penelitian ini akan diklasifikasikan kondisi kucing berdasarkan suara menggunakan dimensi fraktal Higuchi dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan yaitu 80 data suara kucing dengan kondisi angry (marah), fighting (berkelahi), happy (senang), huntingmind (berburu), mating (kawin), paining (sakit), resting (istirahat), dan warning (peringatan). Tahapan awal yang dilakukan yaitu proses Pre-Processing, kemudian ekstraksi ciri menggunakan Discrete Wavelet Transform dengan tipe mother wavelet Daubechies 4 dan dekomposisi 5 level. Selanjutnya akan dicari nilai dimensi fraktal dengan metode Higuchi. Setelah diperoleh nilainya, data dibagi menjadi 2 yaitu data training dan data testing. Selanjutnya diklasifikasikan menggunakan algoritma KNN dengan percobaan nilai K yaitu 1, 3, 5, 7, dan 9. Dari penelitian ini diperoleh akurasi tertinggi sebesar 87,5% dengan nilai K-max pada metode Higuchi adalah 60 dan K pada KNN adalah 9. Hal ini menunjukkan bahwa metode Higuchi dan KNN dapat diterapakan dalam klasifikasi kondisi kucing berdasarkan suara. Kata Kunci: Suara kucing, kondisi, dimensi fraktal, metode Higuchi, KNN.
KLASIFIKASI JENIS ANJING LAUT BERDASARKAN SUARA DENGAN METODE HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR Marisa Damayanti; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p102-111

Abstract

Anjing laut merupakan famili dari Phocidae yang termasuk ke dalam mamalia laut. Anjing laut berkomunikasi menggunakan suara yang dikeluarkannya. Banyaknya jenis anjing laut dan habitat anjing laut yang mayoritas berada di dalam air menjadikan anjing laut sulit untuk diklasifikasikan. Namun, suara yang dikeluarkan anjing laut dapat dijadikan sebagai penanda keberadaan anjing laut dan setiap jenis anjing laut mempunyai range frequency sinyal suara yang berbeda-beda. Dengan adanya dimensi fraktal dapat digunakan untuk mengklasifikasikan jenis anjing laut berdasarkan suara. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan jenis anjing laut dengan metode Higuchi dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data pada penelitian ini yaitu 100 data suara anjing laut yang diperoleh dari website Watkins Marine Mammals Sound Database yang terdiri atas 20 suara Weddel Seal, 20 suara Leopard Seal, 20 suara Bearded Seal, 20 suara Harp Seal, dan 20 suara Spotted Seal. Langkah pertama yaitu dengan melakukan pre-processing dilanjutkan dengan ekstraksi ciri sinyal suara menggunakan Discrete Wavelet Transform dengan mother wavelet Daubechies 4 dan dekomposisi 5 level. Kemudian, dihitung dimensi fraktal dengan metode Higuchi. Dilanjutkan dengan pembagian data menjadi data latih dan data uji. Kemudian diklasifikasikan menggunakan metode KNN. Dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa klasifikasi jenis anjing laut berdasarkan suara menggunakan metode Higuchi dengan kmax adalah 60 dan K di KNN adalah 10 mendapat akurasi tertinggi 80%. Akurasi 80% termasuk ke dalam kategori akurasi yang baik. Kata Kunci: Anjing Laut, Suara Anjing Laut, Metode Higuchi, KNN
Aplikasi Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Masalah Lintasan Terpendek Wisata di Yogyakarta dari Malioboro dan Borobudur Ramadhan Setyo Adji Wibowo; Budi Rahadjeng
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p113-121

Abstract

Abstrak Penentuan rute terpendek sangat berguna ketika berwisata untuk pengoptimalan jarak tempuh, biaya yang dikeluarkan dan banyaknya tempat yang dapat dikunjungi dalam sekali jalan. Untuk menentukan rute terpendek, ada banyak algoritma yang bisa dipakai, salah satunya Algoritma Dijkstra. Algoritmaa Dijkstra sering digunakan oleh peneliti, akademisi, hingga mahasiswa dalam menentukan permasalahan rute terpendek atau jalur tercepat pada sebuah perjalanan. Dalam artikel ini akan dibahas tentang penentuan rute terpendek yang dapat ditempuh dari Malioboro dan Candi Borobudur menuju tempat-tempat wisata lain di Yogyakarta menggunakan Algoritma Dijkstra. Kata kunci: Algoritma Dijkstra, Rute Terpendek, Objek Wisata, Yogyakarta.
PENERAPAN DIMENSI FRAKTAL BOX COUNTING DAN K-MEDOIDS UNTUK DETEKSI JENIS HEWAN KINGDOM MAMALIA BERDASARKAN MOTIF TUBUH Ananda Kusuma Wati; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p174-185

Abstract

Mammals are a group of vertebrate animals that have characteristics such as hair and mammary glands. And the kingdom of mammals is one of the kingdoms with a large number of species. The shape, color, and size of animals belonging to the mammalian kingdom can vary greatly. These differences can be distinguished by the characteristics of animals such as the distinctive shape of their body motifs. For image processing, the method that has been used to identify features in an image is edge detection. In the field of mathematics that is widely used to study the irregular shape of an object is fractal geometry. In this research, grouping of animals based on their body motifs based on fractal dimensions was carried out. 120 animal images were obtained in the mammal kingdom which will be processed through segmentation which obtains the region of animal body motifs. The region obtained will be used to determine the pattern of body motifs with Canny edge detection. Then it will be calculated using the box counting method and produce fractal dimension values ​​for the cluster stage. The results of the experimental K-Medoids Clustering method from six clusters, namely cheetahs, tigers, leopards, hyenas, giraffes, and zebras, have an accuracy of 84.16%. Keywords: Mammal Animal Body Motives, Box Counting, K-Medoids.
PENERAPAN METODE FUZZY ANALYTIC NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN LOKASI KANTOR CABANG BANK BARU DI KABUPATEN NGANJUK Sintia Wahyu Ningrum; Raden Sulaiman
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p128-138

Abstract

Determining the location of bank branch offices is a policy that must be taken to respond to challenges and changes in the long term, so an in-depth analysis is needed to choose the right location. Ranking is done based on the weight of the sub-criteria that have been processed using the Fuzzy Analytic Network Process (FANP) method. Weight calculations are also based on dependencies, both inner and outer dependencies. The existence of interrelationships between sub-criteria with one another makes the Fuzzy Analytic Network Process (FANP) method more complex than other decision-making techniques. Based on the calculation of the Fuzzy Analytic Network Process (FANP) method, the weight of each sub-criteria is obtained, namely the population of 8.62%, population density of 12.95%, land area of 4.65%, security facilities of 24.65%, availability of public utilities of 2.62%, location distance to settlements of 12.53%, the closest distance between fellow branches of 33.09%, and the number of competitors of 0.90%. Keywords: Bank location determination, Fuzzy Analytic Network Process (FANP), fuzzy, analytic network process, inner dependence.
REGRESI ZERO INFLATED POISSON UNTUK PEMODELAN ANGKA POSITIF PENYAKIT MALARIA DI JAWA TIMUR AJENG DIVA APRILIA; A'yunin Sofro
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p139-146

Abstract

The number of confirmed cases of malaria in East Java from 2020 to 2022 is a count data with numerous zero values and is exhibiting overdispersion. With Zero Inflated Poisson (ZIP) regression, this work seeks to solve the overdispersion issue that plagues Poisson regression. The ZIP model is superior to the Poisson regression model, according to the results. Data modeling with ZIP regression carries out model fit testing with the G test, parameter significance testing with the Wald test, and parameter estimation using Maximum Likelihood Estimation. For case data of malaria positivity, the ZIP regression model in this research is log(????????) = 3,695 + 0,0057X1 − 0,0569X2 − 0,0085X3 − 0,0619X4 + 0,0604X5 − 0,0118X6 − 0,012X8, and logit(????????) = −5,5185 + 0,0039X2 − 0,592X6. The test's findings indicate that factors such as population density, poverty levels, the proportion of households with access to clean water and sanitation, the morbidity rate, the number of medical facilities, the number of health complaints, and the percentage of public spaces that adhere to health standards all significantly influence the number of confirmed cases of malaria in East Java.Keywords: Malaria, excess zeros, overdispersion, Zero Inflated Poisson.
PENERAPAN KOMBINASI METODE SAW DAN TOPSIS DALAM MENENTUKAN DOMPET DIGITAL TERBAIK (STUDI KASUS: KOTA SURABAYA) Siti Nur Fadilah; Raden Sulaiman
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p147-155

Abstract

Currently, various types of digital wallets are present in society with various advantages and facilities offered. This is in line with life in the digital era, where the increasing use of digital wallets is in every daily activity, especially in Surabaya. However, the existence of a variety of digital wallet choices can cause a problem, where people can have difficulty considering the selection of the best digital wallet that will be used in their daily lives. So to overcome these problems, it is necessary to conduct a study that aims to identify which digital wallet is the best in the Surabaya city area in the hope that it can help and provide recommendations to the wider society, especially the people of Surabaya in determining the best digital wallet. The criteria used in this study are convenience, promotion, security, service features, and benefits. The alternatives used in this study are GoPay, DANA, OVO, ShopeePay, and LinkAja. The decisionmaking method applied in this study is a combination of the SAW and the TOPSIS method. The stage begins by applying the SAW method which produces a normalized matrix R, then continued by applying the TOPSIS method to obtain alternative ranking. The results of this study show that ShopeePay is the best digital wallet with the highest preference value of 0.997, followed by other digital wallets namely OVO, GoPay, DANA and LinkAja.
ANALISIS KESTABILAN MODEL PENYEBARAN TUBERKULOSIS DENGAN MDR-TB DAN PENGARUH VAKSINASI Anggun Sulistiyowati; Abadi Abadi
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p156-163

Abstract

Tuberkulosis (TB) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri yang pada umumnya menyerang paru-paru namun juga dapat menyerang organ lain seperti tulang, ginjal, kelenjar, dan lain-lain. Pencegahan TB dapat dilakukan dengan memberikan vaksinasi BCG pada individu saat masih bayi. Individu yang terinfeksi TB harus melakukan pengobatan secara rutin dan tuntas dalam jangka waktu yang ditentukan oleh tenaga medis untuk membunuh bakteri dan terjadinya resistensi antibiotik. Apabila pengobatan tidak tuntas, ditunda, atau gagal, TB dapat berkembang menjadi MDR (Multi Drug Resistant)-TB, yang mana ini adalah kondisi TB resisten terhadap pengobatan lini pertama yang sangat efektif untuk TB. Pada penelitian ini akan dikonstruksikan model matematika penyebaran TB dengan MDR-TB dan pengaruh vaksinasi dengan membagi individu menjadi enam populasi yakni individu rentan (S), individu yang tervaksinasi (V), individu yang terpapar (E), individu terinfeksi (I), individu resisten terhadap pengobatan (Res) dan individu yang sembuh (R). Model ini ditentukan titik kesetimbangan bebas penyakit dan titik kesetimbangan endemik lalu dilanjutkan menganalisis kestabilannya dengan nilai eigen dan Routh-Hurwitz serta didekati dengan menggunakan R0 (bilangan reproduksi dasar). Jika nilai R0 < 1, maka titik kesetimbangan bebas penyakit bersifat stabil asimtotik lokal. Sebaliknya, jika nilai R0 > 1, maka titik kesetimbangan endemiknya yang bersifat stabil asimtotik lokal. Selain itu dilakukan simulasi dengan software Matlab Online R2023a dengan nilai awal dan parameter dari jurnal rujukan dan didapatkan kesimpulan bahwa parameter yang paling berpengaruh adalah parameter angka kelahiran dan laju pengobatan. Kata Kunci: Tuberkulosis, MDR-TB, BCG, Bilangan Reproduksi Dasar.
IMPLEMENTASI DIMENSI FRAKTAL BOX COUNTING DAN K-MEANS DALAM KLASIFIKASI JENIS KUPU-KUPU (LEPIDOPTERA) BERDASARKAN BENTUK SAYAP Devi Puspita Sari; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p164-173

Abstract

Butterflies are insects that have aesthetic beauty and are also important assets in the field of nature protection. In nature, butterflies have a crucial role in maintaining ecosystems, especially in the process of pollination of flowering plants which contributes to the natural propagation of plants. Butterfly wings have an important role in identifying butterfly species based on size, shape and color. In mathematics, there is the concept of fractals which is a very suitable method for modeling natural phenomena and used as a tool to represent natural objects. In this study, a classification of butterfly species was carried out based on the shape of the butterfly's wings. A total of 100 butterfly images were used in this study, the first step was to convert the RGB images to grayscale and then segment the butterfly wings. The area is then used to identify butterfly wing type patterns using edge detection using the Canny method. Furthermore, by using the fractal box counting method, the resulting dimensional values are used in the clustering process. The results of the dimension values will be classified using the K-Means grouping method with five groups, namely Adonis Butterfly, Julia Butterfly, Brown Siproeta Butterfly, Metal Marks Butterfly, and African Giant Swallowtail Butterfly, showing an accuracy of 89%.

Page 1 of 3 | Total Record : 25

 1   2   3 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 13 No. 2 (2025) Vol. 13 No. 1 (2025) Vol. 12 No. 3 (2024) Vol. 12 No. 2 (2024) Vol. 12 No. 1 (2024) Vol. 11 No. 3 (2023) Vol 11 No 2 (2023) Vol. 11 No. 1 (2023) Vol 10 No 3 (2022) Vol 10 No 2 (2022) Vol 10 No 1 (2022) Vol 9 No 3 (2021) Vol 9 No 2 (2021) Vol 9 No 1 (2021) Vol 8 No 3 (2020) Vol 8 No 2 (2020) Vol 8 No 1 (2020) Vol 7 No 3 (2019) Vol 7 No 2 (2019) Vol 7 No 1 (2019) Vol 6 No 3 (2018) Vol 6 No 2 (2018) Vol 6 No 1 (2018) Vol 5 No 3 (2017) Vol 5 No 2 (2017) Vol 5 No 1 (2017) Vol 3 No 3 (2014) Vol 3 No 2 (2014) Vol 3 No 1 (2014) Vol 1 No 5 (2013) Vol 1 No 4 (2013) Vol 1 No 3 (2013) Vol 1 No 2 (2013) Vol 1 No 1 (2013) More Issue