Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika

mathunesa
Website

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 24 Documents

1 2 3

Search results for , issue "Vol 9 No 2 (2021)" : 24 Documents clear

ANALISIS DINAMIK MODEL MANGSA PEMANGSA HOLLING-TANNER DENGAN ADANYA MAKANAN TAMBAHAN PADA PEMANGSA Qurrotul Aini; Dian Savitri
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Artikel ini mempelajari model mangsa pemangsa Holling-Tanner tipe II dengan mengasumsikan adanya makanan tambahan. Analisis pada sistem dengan menentukan titik tetap dan kestabilan lokal masing-masing solusi. Hasil analisis kestabilan diperoleh lima titik tetap yaitu titik kepunahan semua populasi yang tidak stabil, titik kepunahan populasi pemangsa yang tidak stabil, titik kepunahan mangsa dan titik interior kedua populasi eksis yang stabil dengan syarat tertentu. Simulasi numerik dilakukan untuk mengetahui kesesuaian hasil analisis. Hasil simulasi menggambarkan perubahan solusi sistem berupa potret fase. Diagram bifurkasi hasil kontinuasi numerik terhadap parameter makanan tambahan pada pemangsa, yaitu ???? menunjukkanadanya bifurkasi Hopf saat ???? = 0.44333809 dan bifurkasi Transkritikal saat ???? = 0.48095. Pada simulasidengan nilai parameter tingkat pertumbuhan pemangsa, yaitu ???? berbeda terjadi bifurkasi Transkritikal dan bifurkasi Saddle Node pada saat 0.92047 < ???? < 0.941161, serta adanya sistem yang memiliki dua titik tetap stabil yaitu titik kepunahan mangsa dan titik kedua populasi bertahan hidup.Kata kunci: Holling-Tanner tipe II, Bifurkasi Hopf, Bifurkasi Saddle Node dan Bifurkasi Transkritikal.

DEFINISI SEDERHANA DARI GENERALISASI RUANG BERNORMA DAN SIFAT-SIFATNYA NILATUL AZIZAH; Muhammad Jakfar
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Penelitian tentang ruang bernorma telah banyak dilakukan oleh matematikawan. Banyak peneliti yang berupaya untuk menggeneralisasi konsep ruang bernorma, namun beberapa tahun kemudian diketahui konsep-konsep tersebut ternyata bukanlah generalisasinya. Hingga tibalah pada tahun 2019, seorang ahli matematika A. Kundu dkk mengenalkan generalisasi baru pada ruang bernorma yang dikenal dengan ruang G2NS (Genelaization 2-Normed Space). Akan tetapi, definisi yang disajikan oleh Kundu dkk kuranglah sederhana. Dalam tulisan ini, akan ditunjukkan definisi sederhana dari G2NS. Lebih jauh lagi, akan ditunjukkan pula sifat-sifat dari ruang G2NS. Dari hasil pembahasan, ternyata pada G2NS mempunyai sifat titik tetap tunggal. Kata Kunci: ruang norm, Generalized 2-normed space (G2NS), titik tetap tunggal.

Sifat-Sifat Himpunan Lunak Arini Alfa Hasanah; Dwi Nur Yunianti
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Teori himpunan lunak diperkenalkan pertama kali oleh Molodtsov. Teori ini sebagai penyelesaian dari masalah ketidakpastian yang melibatkan himpunan parameter. Pada artikel ini, akan diuraikan definisi himpunan lunak, kesamaan dua himpunan lunak, himpunan kuasa, komplemen himpunan lunak, himpunan kosong dari himpunan lunak, dan himpunan absolut dari himpunan lunak. Selain itu juga dijelaskan operasi yang terkait seperti operasi DAN, ATAU, serta juga operasi gabungan, dan irisan disertai contoh yang mendukung. Artikel ini juga mengkaji keterkaitan sifat-sifat pada operasi himpunan biasa terhadap himpunan lunak. Berdasarkan hasil kajian beberapa teori tersebut, disimpulkan bahwa hubungan operasi DAN dan ATAU pada himpunan lunak berlaku hukum De Morgan, bersifat asosiatif, dan juga distributif. Sedangkan operasi gabungan dan irisan pada himpunan lunak tidak berlaku hukum De Morgan.

Bilangan Kromatik Modular Pada Beberapa Subkelas Graf Fitri Aziza Kusumaningrum; Budi Rahadjeng
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Let G be a graph, modular k-coloring, k > 2 on graph G without isolated vertex is a vertex coloring on graph G with elements in the set of integers modulo k, Zk satisfying the properties for every two neighboring vertex in G, the number of colors (v) from their different neigbors in Zk. The modular chromatic number mc(G) in G is the minimum k integer where there is modular k-coloring on graph G. In this article describes modular chromatic numbers on Star Graph (Sn), Caterpillar Graph , Fan Graph (Fn), Helm Graph (Hn) and Triangular Book Graph (Btn). Keywords: Modular coloring, Modular chromatic number

ANALISIS JENIS PENYAKIT PARU-PARU BERDASARKAN CHEST X-RAY MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS Fani Nur Azizah; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Lungs are vital organs that easily infected making them susceptible to diseases, such as atelectasis,effusion, pneumothorax and cancer. Diseases in the lungs can be detected using x-ray. Based onmedicaltheory, the results of the x-ray images of the lung diseases are difficult for ordinary people toread.. This research analyzes the x-ray image of the lungs to make easier the process of analysis. Theanalysis will be easy to carry out if the charaxteristic is known. In this case, fractal dimensions wereimplemented to clustering the typse if lung disesase based on chest x-ray. There are 100 x-ray image ofthe lungs that will be processed using segmentation. Result of segmentation is a region of the lungs.These regions are used in Canny edge detection to find out spots of lung disease. Then the dimensionvalue is calculated using box counting so that it can be clustered. The results of the experiment using thefuzzy c-means method with four clusters have an accuracy of 86%. Keywords : Chest X-ray, Box Counting, Fuzzy C-Means

Analisis Dinamik Model Koinfeksi Penyakit Rubella dan Covid-19 Rezanissa Purnamandaru; Rudianto Artiono
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Kasus Covid-19 pertama kali ditemukan di Pasar Grosir Makanan Laut Huanan yang ada di Kota Wuhan, Ibukota Provinsi Hubei, Cina Tengah. Penyakit ini semakin menyebar ke beberapa negara di dunia, termasuk Indonesia karena penularannya pesat. Menurut WHO, penyakit menular tertinggi di Indonesia selain Covid-19 adalah penyakit Rubella. Kedua penyakit tersebut memiliki karakteristik yang hampir sama, sehingga pada artikel ini akan dibahas mengenai analisis model koinfeksi penyakit Rubella dan Covid-19. Analisis dilakukan dengan membuat pemodelan matematika koinfeksi penyakit, menentukan titik kritis, menentukan bilangan reproduksi dasar, dan simulasi numerik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 4 titik kritis, yaitu titik kritis bebas penyakit, titik kritis endemik penyakit Rubella, titik kritis endemik Covid-19, serta titik kritis koinfeksi penyakit Rubella dan Covid-19. Hasil analisis dari semua titik kritis adalah stabil, karena semua nilai eigen yang dihasilkan bernilai negatif. Dari next generation matrix dihasilkan 2 bilangan reproduksi dasar, yaitu untuk penyakit Rubella (????0????) dan untuk Covid-19 (????0????). Ketika ????0????<1 dan ????0????<1, maka titik kritis bebas penyakit stabil sehingga penyakit Rubella dan Covid-19 akan menghilang dari populasi. Ketika ????0????>1 dan ????0????<1, maka titik kritis bebas penyakit menjadi tidak stabil yang artinya akan ditemukan orang yang terinfeksi Rubella pada populasi (Titik kritis endemik Rubella akan eksis). Ketika ????0????<1 dan ????0????>1, maka titik kritis bebas penyakit menjadi tidak stabil yang artinya akan ditemukan orang yang terinfeksi Covid-19 pada populasi (Titik kritis endemik Covid-19 akan eksis). Hasil dari simulasi numerik yang dilakukan menggunakan MATLAB juga mendukung hasil analisis tersebut. Kata kunci: Covid-19, Rubella, Koinfeksi, Pemodelan Matematika

Implementasi Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation Untuk Klasifikasi Jenis Penyakit Pada Daun Tanaman Tomat Anglita Wigina Putri
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Tomato is a horticultural plant that can be easily found in Indonesia. Tomatoes are popular for public consumption because their nutritional values have excellent content for health, besides tomatoes are widely cultivated because the price is quite stable. However, there are obstacles in tomato plants cultivation for farmers because tomatoes are vulnerability to diseases, so that farmers have difficulty distinguishing types of diseases that look similar. Therefore, this research was conducted to help farmers in identifying various diseases in tomato leaves. This research uses Artificial Neural Network (ANN) method with backpropagation algorithm to classify the types of diseases in tomato leaves. The data used for testing were 50 image data of bacterial spot disease, 50 image data of yellow leaf curl disease, and 50 image data of healthy leaves. Tomato leaves types of diseases classification with the best result that utilized backpropagation with Cross-validation 4 folds by following the rules with batch size of 100, hidden layers defined as , the learning rate for weight updates is 0.3, with validation threshold is used to terminate validation testing is 20, and 500 as the number of epoch to train through, have been resulted in an accuracy of 78% which required time 319.77 seconds to process data. Which was then assisted by Confusion Matrix as a tool to measure the performance of the classification results that have been carried out and precision results of 0.78 so as to obtain 117 data of true positive. Keywords: Tomato, Leaf imagery classification, Artificial Neural Network (ANN), Backpropagation.

Kombinasi Algoritma Branch and Bound dan Cheapest Insertion Heuristic dalam Menyelesaikan Asymmetric Travelling Salesman Problem Muhammad Alifullah Sampurno Nur; Budi Rahadjeng
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Travelling Salesman Problem (TSP) adalah suatu permasalahan seorang salesman yang mengunjungi setiap kota tepat satu kali dan kembali lagi ke kota asal dengan jarak tempuh minimum. Tujuan dalam artikel ini adalah menentukan rute perjalanan layanan jemput donasi LAZIS dengan menerapkan kombinasi Algoritma Branch and Bound dan Cheapest Insertion Heuristic dalam menyelesaikan Asymmetric TSP. Data yang digunakan adalah data sekunder berisi alamat donatur yang didapatkan dari LAZIS. Analisis data dilakukan dengan cara menginterpretasikan permasalahan ke dalam bentuk graf kemudian dilakukan pencarian dan penentuan jarak dengan menggunakan aplikasi Google Maps, memberi bobot pada graf dengan jarak yang diperoleh kemudian kombinasi Algoritma Branch And Bound dan Cheapest Insertion Heuristic digunakan untuk menyelesaikan permasalahan. Hasil yang didapatkan untuk rute terpendeknya adalah Kantor LAZIS→ Sri→ Reza→ Bayu→ Tasya→ Maisaroh→ Sarmo→ Khusnul→ Lely→ Yayuk→ Ayniyatur→ Istiqomah→ Nina→ Heny→ Ainur→ Ratna→ Kantor LAZIS dengan total jarak 54,9 km. Kata kunci: Teori Graf, Travelling Salesman Problem, Branch and Bound, Cheapest Insertion Heuristic

Klasifikasi Tingkat Kebingungan Siswa Terhadap Video Pembelajaran Massive Open Online Source (MOOC) Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Tukhfatur Rizmah Azis
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Pembelajaran online telah dilakukan oleh beberapa dosen maupun siswa dalam menyampaikan dan menerima materi. Hal ini biasa dilakukan dengan memberikan video di platform kelas online atau mengajak bergabung dalam ruang obrolan online. MOOC atau Massive Open Online Course adalah salah satu platform kursus online yang telah digunakan oleh kalangan dosen, peneliti, dan siswa dengan menyuguhkan video pembelajaran kepada siswa dari dosen. Namun setelah adanya pembelajaran online terdapat perbedaan perilaku siswa ketika menerima pembelajaran online dan offline. Tidak seperti pendidikan di kelas, di mana guru dapat menilai apakah siswa dapat memahami materi melalui pertanyaan verbal atau bahasa tubuh mereka. Maka dalam hal ini penelitian akan difokuskan pada salah satu permasalahan yakni mendeteksi tingkat kebingungan pada siswa saat menonton video pembelajaran dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan data sinyal electroencephalography (EEG). Analisis dilakukan dengan melakukan perbandingan nilai ketepatan klasifikasi dari tiga fungsi kernel SVM yakni linear, Radial Basic Function (RBF), serta Polinomial Regresi. Berdasarkan pengolahan data yang telah diperoleh pada metode SVM Linear pada pre-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 63,16% pada user-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 63,16%. Sedangkan metode Polinomial Regresi pada pre-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 68,42%, pada user-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 57,89%. Serta metode RBF pada pre-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 63,16% pada user-defined label mendapatkan hasil akurasi mencapai 57,89%. Hal ini menunjukkan bahwa metode SVM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data sinyal EEG. Kata Kunci: SVM, MOOC, Sinyal Electroencephalography, Linear, RBF, Polinomial Regresi.

Penerapan Model SEQIR dengan Kontrol Optimal pada Dinamik Pandemi Covid-19 Zhindy Armandani; Yusuf Fuad
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Belum tersedianya vaksin yang efektif untuk pencegahan Covid-19, tingkat penularan yang tinggi, dan sifat dari virus yang masih belum diketahui membuat pemerintah di beberapa negara misalnya India mengambil kebijakan total lockdown untuk pengendalian penularan Covid-19. Model matematika dapat membantu tindakan intervensi untuk memengaruhi sistem dinamik penyebaran penyakit maupun Covid-19. Penelitian ini menerapkan model dinamik pada penyebaran Covid-19 dengan terlebih dahulu merekonstruksi model dinamik, menentukan titik ekuilibrium dan bilangan reproduksi dasar, menganalisis kestabilan sistem dan sensitivitas respon model dinamik, serta menampilkan simulasi numerik dengan nilai parameter dan nilai awal dari Mandal et al., (2020). Berdasarkan hasil pembahasan diperoleh bilangan reproduksi dasar artinya Covid-19 telah menjadi sebuah pandemi. Analisis kestabilan menunjukkan bahwa model berdasarkan titik ekuilibrium bebas penyakit maupun titik ekuilibrium endemik adalah stabil asimtotik karena nilai eigen bernilai real negatif. Sedangkan analisis sensitivitas menunjukkan bahwa parameter dan memengaruhi tingkat penularan Covid-19. Hasil dari simulasi numerik dengan dan tanpa kontrol optimal di kasus New Delhi, India, yang menerapkan kebijakan total lockdown dan kasus sejenis di Jawa Timur, Indonesia yang tanpa kebijakan total lockdown mendemonstrasikan bahwa perilaku grafik solusinya sangat signifikan identik. Hasil tersebut menegaskan bahwa kebijakan lockdown tidak sepenuhnya efektif untuk mengurangi penyebaran virus Covid-19 di India. Untuk peneliti selanjutnya disarankan dapat menerapkan nilai parameter kontrol optimal yang lain pada model dan atau model dinamik lain. Kata kunci : Bilangan reproduksi dasar, Covid-19, karantina, kontrol optimal, model matematika, sensitivitas.

Page 2 of 3 | Total Record : 24

1 2 3

Filter by Year

2021 2021

Filter By Issues

All Issue Vol. 13 No. 3 (2025) 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

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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