cover
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
ISSN : 23019115     EISSN : 2716506X     DOI : https://doi.org/10.26740/mathunesa
Core Subject : Education,
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.
Articles 27 Documents
Search results for , issue "Vol. 13 No. 1 (2025)" : 27 Documents clear
IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI PADA PREDIKSI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROVINSI KEP. BANGKA BELITUNG TAHUN 2010-2023 Halim, Nikken; Sakti, Adam Indra; Lutfiyaturrohmah, Khilma; Pramita, Agnes; Prayanti, Baiq Desy Aniska
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p64-72

Abstract

The Human Development Index is a comprehensive picture of the level of human development in a region, as the impact of development activities carried out in that region. There are three basic dimensions as a benchmark for measuring the Human Development Index that covers longevity and healthy living, knowledge, and a decent standard of living. Fuzzy logic is one of the decision support systems that can be implemented for uncertainty issues. The aim of this research is to implement the fuzzy logic of the Mamdani method on the Human Development Index (HDI) prediction and obtain accurate results from such implementation. The research variables used were life expectancy, average school age, school age expectation and per capita expenditure. This research will be done with the help of Matlab software. Based on the implementation of the fuzzy logic of the Mamdani method on the IPM prediction, the MAPE value is obtained with an average of 0.087169912% which means that it has a true value of 99.91283009%. This shows that the Fuzzy Logic of Mammdani's method is well used to predict IPM in the Bangka Belitung Islands Province.
Klasifikasi Faktor-faktor dalam Penentuan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan bagi Keluarga Miskin di Nagari Batipuh Baruah Menggunakan Metode CHAID Anggraini, Nova; Helma, Helma
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p260-266

Abstract

Kemiskinan adalah masalah sosial yang mendesak di Indonesia, dengan 9,36% penduduk atau 25,9 juta orang tergolong miskin menurut Badan Pusat Statistik (2023). Salah satu upaya untuk mengurangi kemiskinan adalah Program Keluarga Harapan (PKH), yang memberikan bantuan tunai bersyarat kepada keluarga miskin. Meskipun PKH berhasil, masih ada masalah dalam penentuan penerima yang belum tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor signifikan yang mempengaruhi status penerimaan PKH di Nagari Batipuh Baruh menggunakan metode CHAID. Hasil klasifikasi dengan metode CHAID menunjukkan bahwa faktor anggota keluarga yang sedang menempuh wajib belajar 12 tahun, pendapatan, anggota keluarga lansia, dan jumlah tanggungan keluarga berpengaruh signifikan terhadap status penerimaan PKH di Nagari Batipuh Baruh. Analisis CHAID menunjukkan bahwa ciri-ciri keluarga miskin penerima PKH yang paling berpengaruh adalah anggota keluarga yang sedang menempuh wajib belajar 12 tahun dan pendapatan <Rp.2.742.476. Kata Kunci: Keluarga Miskin, PKH, Klasifikasi, dan Metode CHAID
PEMBUKTIAN TEOREMA DIVERGENSI GAUSS MENGGUNAKAN OBJEK BOLA VOLI Yuwandira, Siti
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p57-63

Abstract

Bola Voli adalah salah satu bola yang memiliki tekanan udara atau gas. Ketika bermain bola voli kerap sekali terjadi bahwa bola tersebut kempes, hal ini dikarenakan bola terlalu sering dimainkan (dipantul-pantulkan) sehingga tekanan udara pada bola voli berkurang. Untuk meminimalisir kejadian tersebut yaitu dengan mengetahui tekanan udara pada bola voli menggunakan teorema divergensi gauss. Selain itu, Penelitian ini bertujuan untuk memperkenalkan Teorema Divergensi Gauss dengan objek Pada bola voli. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kualitatif deskriptif. Metode yang digunakan penelitian ini adalah metode pembuktian langsung terhadap bunyi teorema Divergensi Gauss. Langkah pertama yaitu pembuktian teorema divergensi gauss secara formal. Setelah itu pembuktian teorema Divergensi gauss pada bola voli dengan menggunakan konsep vektor, fungsi vektor dan diferensial. Setelah dibuktikan, hasil nilainya sama (terbukti), maka pembuktian teorema divergensi gauss pada bola voli terbukti)
SUATU SKEMA ENKRIPSI BERBASIS GRAF permatasari, ni putu
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p48-56

Abstract

Abstrak: Kriptografi adalah ilmu dan seni mengamankan informasi dengan mengubahnya menjadi format yang tidak dapat dibaca oleh orang yang tidak berwenang, menggunakan teknik dan algoritma untuk menyandikan (enkripsi) dan mengembalikan (dekripsi) data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode kriptografi yang dikembangkan oleh peneliti, yaitu metode 1 dan metode 2. Evaluasi metode yang dikembangkan ini mencakup aspek keamanan data, efisiensi , dan kualitas enkripsi-dekripsi. Penelitian dilakukan melalui uji coba kedua metode dengan menggunakan plainteks yang sama dan bantuan program untuk mencatat waktu yang dibutuhkan dalam melakukan enkripsi maupun dekripsi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode 1 lebih efisien dari segi waktu, tetapi tidak cocok untuk data yang membutuhkan keamanan tinggi. Sementara itu, metode 2 lebih unggul dalam hal keamanan, namun dengan biaya waktu yang lebih besar dan kompleksitas yang lebih tinggi. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa pemilihan pada metode kriptografi harus mempertimbangkan kebutuhan spesifik dari pengguna, terutama terkait dengan keseimbangan antara efisiensi dan keamanan. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk mengembangkan metode kriptografi yang dapat menggabungkan keunggulan dari kedua metode ini, sehingga dapat menawarkan keamanan yang tinggi dengan efisiensi yang lebih baik.
Pemodelan CEEMDAN LSTM, CEEMDAN GRU dan Metode Dasarnya untuk Peramalan Emisi Karbon Dioksida di Indonesia Pandi, Eunike Cantika Kusuma; Kharisudin, Iqbal
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p25-33

Abstract

Emisi karbon dioksida dan dampaknya bagi bumi menjadi fokus penelitian dalam beberapa tahun terakhir. Emisi ini mengalami peningkatan setiap tahun akibat kendaraan bermotor, batu bara, bahan bakar fosil, dan faktor lainnya yang dapat memicu krisis global. Untuk mencapai keseimbangan emisi dan mencegah krisis, diperlukan kompensasi emisi karbon dioksida melalui upaya net zero emissions. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi emisi karbon dioksida di masa mendatang menggunakan model peramalan yang tepat. Penelitian ini mengembangkan model peramalan yang menggabungkan Long Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU) dengan Complete Ensemble Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN). LSTM adalah pengembangan dari Recurrent Neural Network (RNN) yang efektif dalam mengatasi ketergantungan jangka panjang pada data berurutan. GRU, sebagai varian LSTM, menawarkan implementasi yang lebih sederhana dan efisien. CEEMDAN digunakan untuk mengatasi sifat nonlinier dan nonstasioner pada data emisi karbon dioksida, sehingga meningkatkan akurasi model dengan menguraikan sinyal data yang kompleks. Kombinasi model CEEMDAN LSTM, CEEMDAN GRU, dan model dasarnya diterapkan untuk meningkatkan akurasi peramalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model EEMD LSTM dan EEMD GRU memberikan hasil peramalan emisi karbon dioksida Indonesia yang lebih baik dan efektif dibandingkan model lainnya. Hal ini dilihat dari nilai Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan Root Mean Square Error (RMSE) yang paling baik. Hasil ini dapat menjadi dasar pengambilan keputusan untuk kebijakan lingkungan yang lebih baik. Kata Kunci: Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), Complete Ensemble Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN), Emisi Karbon Dioksida.
ANALISIS PENGARUH RATA-RATA LAMA SEKOLAH, PDRB, UPAH MINIMUM, DAN TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TIMUR Khoirunnisa, Nabila; Rofiki, Imam
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p267-273

Abstract

Pengangguran merupakan permasalahan yang terjadi di berbagai wilayah di Indonesia salah satunya adalah Provinsi Jawa Timur. Tingkat pengangguran yang tinggi dapat menyebabkan berbagai masalah sosial dan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh rata-rata lama sekolah, PDRB per kapita, upah minimum, dan tingkat partisipasi angkatan kerja terhadap tingkat pengangguran terbuka di Jawa Timur pada tahun 2023. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linear berganda, dengan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Timur. Berdasarkan hasil regresi berganda menunjukkan bahwa variabel rata-rata lama sekolah, PDRB per kapita, upah minimum, dan tingkat partisipasi angkatan kerja secara simultan berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Jawa Timur. Variabel PDRB per kapita dan tingkat partisipasi angkatan kerja berpengaruh negatif, sedangkan rata-rata lama sekolah dan upah minimum berpengaruh positif.
PENERAPAN METODE PERAMALAN MENGGUNAKAN FUZZY ARMA: STUDI KASUS: JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG DATANG KE JAWA BARAT Rohana, Tama Lasni
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p13-24

Abstract

In the modern era, forecasting has become a critical tool in strategic planning across various sectors, including tourism, which plays a significant role in the economy of West Java. Forecasting the number of international tourist arrivals is a crucial step that can influence government policies, resource allocation, and investment decisions within the tourism industry. However, the complexity of factors affecting tourist arrivals, such as global economic conditions, political situations, weather changes, and cultural events, presents unique challenges for accurate forecasting. To minimize the risks associated with forecasting errors, it is essential to employ models that can handle non-stationary data as well as data that contains uncertainty and high complexity. The ARMA ( Autoregressive Moving Average) model is commonly used for forecasting time series data that follows a normal distribution, but this model has limitations when applied to non-stationary data or data with fuzzy characteristics. As a solution, the Fuzzy ARMA model was developed to address data that not only contains uncertainty but also incorporates fuzzy characteristics. Fuzzy logic provides the flexibility to handle uncertain data by using linguistic variables and fuzzy sets, enabling the Fuzzy ARMA model to deliver more accurate forecasts compared to traditional ARMA models.This research aims to develop and apply the Fuzzy ARMA model for forecasting the number of international tourist arrivals in West Java. The research process includes collecting monthly tourist arrival data, testing data stationarity, developing the Fuzzy ARMA model, and evaluating the model's accuracy. The parameters of the Fuzzy ARMA model are estimated using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method with the Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS) optimization approach.
Analisis Dinamik Model Koinfeksi Penyakit Hepatitis B dan Demam Berdarah Dengue Ummah, Nadillatul; Artiono, Rudianto
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p246-259

Abstract

Koinfeksi antara penyakit Hepatitis B dan Demam Berdarah Dengue merupakan tantangan dalam dunia medis yang membutuhkan pendekatan serius dalam diagnosis dan penanganannya. Menurut WHO, lebih dari 2 miliar orang di dunia telah terinfeksi Hepatitis B dengan angka kematian tahunan mencapai lebih dari 350 ribu orang, sementara sekitar 2,5 miliar orang berisiko terkena Demam Berdarah Dengue. Penelitian ini akan menganalisis model koinfeksi Hepatitis B dan Demam Berdarah Dengue untuk memahami interaksi antar penyakit pada dinamika penyebaran infeksi dalam populasi. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat empat titik kesetimbangan, yaitu titik kesetimbangan bebas penyakit, titik kesetimbangan endemik Hepatitis B, titik kesetimbangan endemik Demam Berdarah Dengue, serta titik kesetimbangan endemik koinfeksi. Bilangan reproduksi dasar ditentukan menggunakan Next Generation Matrix, untuk kasus titik kesetimbangan bebas penyakit menghasilkan dua bilangan reproduksi dasar, yaitu bilangan reproduksi dasar Hepatitis B (R01) dan bilangan reproduksi dasar Demam Berdarah Dengue (R02). Ketika R01<1dan R02<1, titik kesetimbangan bebas penyakit akan stabil, yang berarti kedua penyakit akan hilang dari populasi dalam jangka waktu tertentu. Jika R01>1dan R02<1, menunjukkan bahwa penyakit Hepatitis B akan tetap ada dalam populasi. Sebaliknya, jika R01<1dan R02>1, penyakit Demam Berdarah Dengue akan tetap ada dalam populasi. Jika R01>1dan R02>1, keduanya akan tetap ada dalam populasi. Hasil dari simulasi numerik yang dilakukan menggunakan MATLAB juga mendukung hasil analisis tersebut. Kata Kunci: Hepatitis B, Demam Berdarah Dengue, Koinfeksi, Pemodelan Matematika.
BEBAN GANDA DAN TIGA MALNUTRISI ANTARA IBU-ANAK DAN PENGARUHNYA TERHADAP KEJADIAN STUNTING DI DESA GUNUNG SELAN KECAMATAN ARGAMAKMUR APRILIA, Mahesa; Muhammad Subhan
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p34-47

Abstract

Beban ganda dan tiga malnutrisi adalah masalah malnutrisi yang terjadi pada seorang individu, kelompok, maupun suatu populasi. Banyak negara berkembang yang sedang menghadapi masalah ini, termasuk Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penyebab terjadinya beban ganda dan tiga malnutrisi di Desa Gunung Selan Kecamatan Argamakmur berdasarkan faktor karakteristik ibu, karakteristik anak, dan karakteristik rumah tangga. Penelitian ini merupakan penelitian terapan dengan metode analisis statistik menggunakan regresi probit ordinal untuk menunjukkan pengaruh variabel independen terhadap variable dependen. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dengan wawancara dan studi lapangan. Penentuan sampel untuk penelitian ini menggunakan proportinal random sampling. Analisis data diawali dengan melakukan uji independensi, uji korelasi gamma, estimasi parameter, uji signifikansi model, uji signifikansi parameter, uji kesesuaian model, dan interpretasi model. Adapun faktor yang mempengaruhi terjadinya malnutrisi ini adalah karakteristik ibu dan karakteristik rumah tangga, yaitu ibu yang tidak sekolah hingga ibu dengan tingkat pendidikan SMP, rumah tangga yang memiliki anak lebih dari dua, dan rumah tangga dengan penghasilan dibawah UMR.    
PERBANDINGAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN DECISION TREE MENGGUNAKAN BINARY DRAGONFLY ALGORITHM PADA KLASIFIKASI INDEKS KHUSUS PENANGANAN STUNTING (IKPS) KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA Pakaya, Andini Eka Saputri; Isran K. Hasan; Novianita Achmad
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n1.p236-245

Abstract

Stunting merupakan kondisi hambatan pertumbuhan dan perkembangan anak akibat defisiensi gizi kronis dan infeksi berulang. Dalam kondisi ini, anak menunjukkan tinggi atau panjang tubuh dibawah ukuran standar yang ditetapkan. Untuk menggabungkan upaya percepatan penurunan stunting yang telah dilakukan di tingkat nasional, provinsi, dan kabupaten/kota, dibentuklah suatu instrumen Indeks Khusus Penanganan Stunting atau IKPS. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree serta menggunakan Binary Dragonfly Algorithm sebagai fitur seleksi algoritma, pada dataset Indeks Khusus Penanganan Stunting (IKPS) Kabupaten/Kota tahun 2022 yang bersumber dari Website Badan Pusat Statistik, dengan variabel penelitian yang terdiri mulai dari imunisasi, penolongan tenaga kesehatan di fasilitas kesehatan, KB modern, ASI ekslusif, MP ASI, air minum layak, sanitasi layak, Pendidikan Anak Usia Dini, kepemilikan JKN/jamkesda, dan penerima KPS/KKS atau bantuan pangan, serta IKPS. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Support Vector Machine dan Decision Tree menggunakan algoritma seleksi fitur Binary Dragonfly Algorithm dalam mengklasifikasikan Indeks Khusus Penanganan Stunting (IKPS) Kabupaten/Kota di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan metode SVM memperoleh akurasi klasifikasi sebesar 86%, sedangkan metode Decision Tree memperoleh akurasi sebesar 50%.

Page 2 of 3 | Total Record : 27