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 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 11 No. 1 (2023)" : 8 Documents clear
PERAMALAN JUMLAH UNIT INDUSTRI DI JAWA BARAT MENGGUANAKAN FUZZY TIME SERIES Sofhya, Herlinda
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p17-24

Abstract

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator perekonomian. Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah PDRB terbesar ketiga di Indonesia. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik, sektor industri pengolahan merupakan sektor terbesar yang menyokong PDRB Jawa Barat. Sektor Industri Pengolahan menyokong 42% dari PDRB Jawa Barat. Pada Tahun 2001 jumlah Unit Industri di Jawa barat ada sebanyak 201.953 yang terdiri dari 198.478 Industri Kecil dan Menengah (IKM) dan 3475 Industri Besar (IB). Pada tahun 2021 jumlah unit usaha di Jawa barat mencapai 216.671, artinya terdapat penambahan unit usaha yang cukup banyak dalam 20 tahun yaitu sebanyak 14.718 unit usaha. Pembangunan industri di Jawa barat berkembang sangat pesat. Pembangunan industri ini memberikan dampak positif dan dampak negatif. Perkembangan Industri di Jawa Barat perlu dikendalikan dengan kebijakan yang tepat. Data perkiraan jumlah unit industri di masa yang akan dapat menjadi acuan bagi pemerintah dalam menentukan kebijakan yang tepat. Pada penelitian ini akan dilakukan peramalan menggunakan fuzzy time series untuk memprediksi jumlah unit industri di Jawa Barat. Model fuzzy time series yang digunakan adalah model cheng dan akurasi hasil prediksi akan dihitung menggunakan nilai MAPE. Berdasarkan hasil peramalan menggunakan metode fuzzy time series dengan model cheng, diperoleh prediksi jumlah unit industri tahun 2023 sebesar 215.200. Menurut prediksi jumlah unit industri di Jawa Barat akan berkurang sebanyak 1.471 unit jika dibandingkan tahun sebelumnya. Selanjutnya tingkat akurasi hasil peramalan data jumlah industri menggunakan metode fuzzy time series dengan model cheng menunjukan hasil prediksi yang sangat akurat dengan eror berdasarkan nilai MAPE adalah sebesar 0,442327%.
IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM MERAMALKAN TINGKAT INFLASI DI INDONESIA Wiranto, Ahmad Rizki; Setiawan, Eri; Nuryaman, Aang; Usman, Mustofa
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p8-16

Abstract

Peramalan merupakan upaya dalam memperkirakan sesuatu di masa depan berdasarkan pada pola data atau informasi di masa lalu. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Exponential Smoothing, dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) merupakan beberapa metode yang sering digunakan dalam peramalan data deret waktu. Namun, metode tersebut memiliki kelemahan yaitu data yang digunakan harus stasioner serta akurasi yang dihasilkan kurang baik. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, peneliti banyak yang menerapkan metode Jaringan Syaraf Tiruan salah satunya Backpropagation Neural Network. Metode Backpropagation Neural Network sangat baik digunakan dalam peramalan bidang ekonomi. Masalah ekonomi di Indonesia yang sampai saat ini masih menjadi permasalahan besar adalah inflasi. Dalam kajian ini, dilakukan peramalan inflasi di Indonesia menggunakan data inflasi periode Januari 2000 hingga Oktober 2022. Hasil yang diperoleh menunjukan pembagian data terbaik yaitu 50% training dan 50% testing dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner didapatkan arsitektur terbaik yaitu 12-21-1 dengan nilai Mean Square Error (MSE) pada tahapan training sebesar 0,00067535 dan pada tahapan testing yaitu 0,0767. Setelah dilakukan peramalan, diperoleh bahwa inflasi tertinggi terjadi pada bulan Oktober 2023 sebesar 0,5579 serta peramalan inflasi terkecil terjadi pada Februari 2023 sebesar 0,203.
Analisis Kestabilan dan Penerapan Kontrol Optimal pada Model Penyebaran Rumor Melalui Liputan Media Rusmarlina, Verent Nindi Oktaviani; Fuad, Yusuf
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p35-48

Abstract

ANALISIS REGRESI MULTINOMIAL UNTUK PEMODELAN FAKTOR PENYEBAB KEKERASAN DALAM RUMAH TANGGA Novitasari, Eggi; Sofro, A'yunin
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p25-34

Abstract

Domestic violence is an act committed against a person, which results in suffering and also physical, mental, sexual, and domestic neglect which includes the threat of committing acts, coercion, and unlawful deprivation of independence within the scope of the household. This study aims to analyze the model to determine the factors that influence domestic violence. Factors that are suspected to be influential are age, education level of the victim, place of occurrence, gender of the perpetrator, citizenship status, type of relationship between the perpetrator and the victim, family income, number of family dependents. The method used is the multinomial regression method, which is one of the data analysis methods that looks for the relationship between polychotomous response variables with a nominal scale. The data in this study used data obtained from the Office of Women and Children Empowerment in 2021. The results show that age and number of family dependents are factors that have a significant effect on domestic violence. Keywords: Domestic Violence, Multinomial Regression
Mortality Baseline Model Using Linear Time Series and Linear Mixed Model in Excess Mortality Calculation During COVID-19 in DKI Jakarta Agistia, Maulia Dita; Suardi, Lenny
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p1-7

Abstract

COVID-19 pandemic has affected the mortality across a globe. To investigate the impact of COVID-19, many countries have recorded number of deaths due to COVID-19. In Indonesia, DKI Jakarta reports the highest number of mortality due to COVID-19. However, the reported data may have discrepancy, for example the scope of testing for COVID-19 that has not been widely implemented, false-negative on testing results and deaths that occur before COVID-19 test. The measurement of excess mortality has been suggested to cover the lack of data. Baseline mortality will be the main component in calculating excess mortality. Monthly deaths data of DKI Jakarta from January 2018 up to February 2021 will be used to generate baseline mortality model. The analysis will compare two models, linear time series and linear mixed model. Model accuracy will be calculated to choose the better baseline mortality model. The better model of baseline mortality will give better estimation of excess mortality during COVID-19. Linear time series provides a better accuracy on baseline mortality model in DKI Jakarta. The result shows that there are 25,553 excess mortality during COVID-19 pandemic in DKI Jakarta from June 2020 until June 2021. The SMR during pandemic COVID-19 is around 133%.
Penentuan Prioritas Keluarga Penerima Manfaat PKH Menggunakan Metode Entropi-TOPSIS (Studi Kasus : Desa Jatikalen, Nganjuk, Jawa Timur) Septiana, Shella Putri; Sulaiman, Raden
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p49-58

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah multidimensi yang dialami di Indonesia. Meskipun demikian, kemiskinan di Indonesia sudah mulai membaik. Perubahan kearah yang lebih baik tersebut menjadi salah satu bukti keberhasilan dari program-program kemiskinan yang diluncurkan oleh pemerintah. Salah satu program yang memiliki kontribusi tinggi dalam menekan angka kemiskinan di Indonesia adalah Program Keluarga Harapan (PKH). Meskipun memiliki kontribusi tinggi, pada kenyataannya dalam proses penyalurannya masih banyak yang tidak sesuai atau tidak tepat sasaran. Pada penelitian ini, digunakan metode Entropi-TOPSIS untuk menentukan prioritas keluarga penerima manfaat PKH supaya terhindar dari masalah ketidaktepatan sasaran. Metode Entropi-TOPSIS merupakan gabungan dari metode pembobotan Entropi dan TOPSIS. Metode pembobotan Entropi digunakan untuk mendapatkan bobot kepentingan setiap kriteria. Sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk memperoleh alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang disediakan. Adapun kriteria yang digunakan dalam penentuan prioritas keluarga penerima manfaat PKH yaitu status tempat tinggal, luas bangunan tempat tinggal, kondisi tempat tinggal, status sanitasi BAB, sumber air minum, sumber penerangan, jumlah tanggungan, pekerjaan kepala keluarga, pendidikan tertinggi kepala keluarga, dan kepemilikan aset. Selain itu, alternatif yang disediakan ada sebanyak 26 keluarga di RT 008 dan RT 009, RW 002, Desa Jatikalen, Kecamatan Jatikalen, Kabupaten Nganjuk yang memiliki komponen PKH dan tercatat dalam kartu keluarga yang sama. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode pembobotan Entropi didapat kriteria kondisi tempat tinggal yang memiliki pengaruh besar dalam penentuan prioritas keluarga penerima manfaat PKH. Kemudian, dengan menggunakan metode Entropi-TOPSIS diperoleh urutan prioritas keluarga penerima manfaat PKH dan keluarga K20 menempati urutan pertama dengan nilai preferensi sebesar 0,70418144. Kata Kunci: Kemiskinan, PKH, metode Entropi-TOPSIS.
Teori Permainan untuk Mengkaji Strategi Pelanggan Optimal pada Traveloka dan Tiket.com Natalia, Desy Denada; Nababan, Esther Sorta Mauli; Gultom, Parapat; Syahputra, Muhammad Romi
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p59-66

Abstract

Seiring semakin mudahnya masyarakat untuk bepergian dan pesatnya perkembangan teknologi digital, masyarakat lebih memilih untuk memesan tiket secara online. Hal ini mendorong banyak e-commerce penjualan tiket online bermunculan dengan caranya masing-masing untuk menarik pelanggan dan menjaga loyalitas pelanggan. Diperlukan strategi optimal untuk mencegah perpindahan pelanggan. Menurut survei, Traveloka dan Tiket.com adalah e-commerce yang paling banyak digunakan. Kedua e-commerce tersebut saling bersaing untuk mencari dan mempertahankan pelanggannya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui strategi pelanggan optimal dalam persaingan e-commerce penjualan tiket pesawat yaitu Traveloka dan Tiket.com menggunakan teori permainan serta untuk mengetahui probabilitas perpindahan pelanggan di antara kedua e-commerce tersebut dengan metode rantai markov. Dalam permainan dua pemain jumlah nol terdapat dua strategi yaitu strategi murni dan strategi campuran, namun apabila kedua strategi itu tidak menghasilkan titik pelana maka akan digunakan metode alternatif. Pada penelitian ini, akan digunakan metode dual simpleks. Penelitian ini menghasilkan solusi optimal dengan menggunakan metode dual simpleks dimana bagi kedua e-commerce strategi optimalnya adalah strategi harga termurah dan strategi banyaknya metode pembayaran, dengan probabilitas perpindahan Traveloka sebesar 0,4817 dan Tiket.com sebesar 0,5183.
Model Dinamik SEARQ dan Penerapan Kontrol Optimal pada Permasalahan Kecanduan Media Sosial Al Addawiyah, Amartya Fierzi; Fuad, Yusuf
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p67-81

Abstract

Kecanduan media sosial atau medsos, merupakan sebuah gangguan psikologis yang mana para penggunanya banyak menghabiskan waktu untuk membuka medsos karena rasa penasaran yang tinggi, kurangnya kontrol diri, serta kurangnya kegiatan produktif di kehidupannya. Dengan mengadaptasi model dinamik SEARQ dari Alemneh & Alemu (2021), artikel ini bertujuan untuk merekonstruksi model dinamik kecanduan medsos dengan dan tanpa penerapan kontrol optimal. Pada model dinamik SEARQ terdapat sub populasi S (rentan), subpopulasi E (terpapar), subpopulasi A (kecanduan), subpopulasi R (sembuh), subpopulasi Q (keluar). Selanjutnya ditentukan titik kesetimbangan dengan dan tanpa kontrol, bilangan reproduksi dasar, analisis kestabilan titik kesetimbangan dan sensitivitas respon model dinamik, serta diberikan simulasi numerik dari respon model dinamik. Berdasarkan model dinamik dengan dan tanpa kontrol, diperoleh titik kesetimbangan bebas medsos \gamma^0=(1,9231;0;0;0;0,0769) dan titik kesetimbangan endemik medsos \gamma^*=(9,14;0;0;1,1;0) dan bilangan reproduksi dasar \Gamma_0=0,2103 yang berarti kecanduan medsos tidak terjadi wabah pandemi. Analisis kestabilan menunjukkan bahwa titik kesetimbangan bebas medsos adalah stabil asimtotik karena semua nilai eigen dari matriks Jacobiernilai riil negatif yaitu \lambda_1=-0,25, \lambda_2=-0,26, \lambda_3=-0,65, \lambda_4=-1,12226 dan \lambda_5=-0,33774, sedangkan untuk titik kesetimbangan endemik medsos adalah stabil asimtotik karena semua nilai eigen dari matriks Jacobiernilai riil negatif yaitu \lambda_1=-0,25, \lambda_2=-0,26, \lambda_3=-0,65, \lambda_4=-1,4599 dan \lambda_5=-0,0001. Dari analisis sensitivitas, diperoleh bahwa jika salah satu dari parameter \alpha, \beta, \pi, \sigma ditingkatkan nilainya, maka nilai \Gamma_0 akan meningkat. Berdasarkan hasil simulasi numerik, penerapan kontrol u_1 berupa strategi edukasi tentang efek negatif medsos kepada komunitas anak-anak, remaja hingga masyarakat umum, dan strategi pengobatan u_2 berupa penyembuhan individu yang kecanduan dengan rehabilitasi dan pembatasan penggunaan medsos, atau kombinasi strategi edukasi (u_1=0,9) dan strategi pengobatan (u_2=0,9) . Strategi terbaik adalah strategi kombinasi, yang signifikan efektif untuk mengurangi penyebaran individu kecanduan medsos. Untuk penelitian lanjutan bisa diterapkan variasi nilai parameter kontrol optimal yang berbeda pada model SEARQ atau dengan penerapan model dinamik lain. Kata kunci : Bilangan reproduksi dasar, kecanduan media sosial, kontrol optimal, model matematika, titik kesetimbangan, sensitivitas.

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

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