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 74 Documents
 1   2   3   4   5 
Search results for , issue "Vol. 13 No. 2 (2025)" : 74 Documents clear
Aljabar Hiperstruktur Dalam Persilangan Sederhana Studi Kasus: Persilangan Warna Bunga Mirabilis Jalapa Ade; Edi; Anita
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Aljabar hiperstruktur merupakan perluasan dari struktur aljabar klasik. Pada struktur aljabar klasik, operasi antara dua unsur merupakan unsur, sedangkan dalam aljabar hiperstruktur operasi antara dua unsur merupakan suatu himpunan. Aljabar hiperstruktur memiliki banyak penerapan dalam disiplin ilmu lain khususnya terkait dengan pewarisan genetik. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan aljabar hiperstruktur yang berkaitan dengan masalah pewarisan genetik terutama dalam persilangan warna bunga Mirabilis Jalapa dengan dua hiperoperasi yang berbeda. Pendefinisian hiperoperasi pada hasil persilangan tersebut memberikan hiperstruktur aljabar yang berbeda-beda. Pada kasus hiperoperasi pertama, hiperstruktur aljabar yang diperoleh adalah -semi grup. Pada kasus hiperoperasi kedua, hiperstruktur aljabar yang diperoleh adalah semi hipergrup, hipergrup, dan - grup. Namun, pendefinisian hiperoperasi yang berbeda dari kasus yang diberikan dapat memberikan aljabar hiperstruktur lainnya.
PERBANDINGAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAN TRANSFORMASI WAVELET STASIONER UNTUK DENOISING CITRA Ahmad Khairul Umam; Irma Wulandari; Agung Teguh Setyadi; Hasnah Aulia Zahra; Khansa Nadhif Shafa
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The wavelet transform is an improvement of the Fourier transform. Discrete Wavelet Transform (DWT) and Stationary Wavelet Transform (SWT) are part of the wavelet transform. DWT and SWT can be used to reduce noise in images. In this research, DWT and SWT methods are compared for image denoising process. The PSNR value and computation time for level 1 and 2 wavelets are compared. A grayscale test image of Lena and the cat measuring 512×512 pixels are used. We use Haar, Daubechies, biorthogonal, symlets, and coiflets wavelets. From this research results, the highest PSNR value is for the SWT method. As for the fastest computation time, it is all for DWT method.
Beban Ganda dan Tiga Malnutrisi Antara Ibu-Anak dan pengaruhnya Terhadap Kejadian Stunting di Desa Gunung Selan Kecamatan Argamakmur APRILIA, Mahesa; Muhammad Subhan, M.Si
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak 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. Kata Kunci: malnutrisi, stunting, wasting, obesitas, regre probit ordinal. Abstract The double and triple burden of malnutrition is the problem of malnutrition that occurs in an individual, a group, or a population. Many developing countries are facing this problem, including Indonesia. This study aims to determine the causes of double and triple burden of malnutrition in Gunung Selan Village, Argamakmur Sub-district based on maternal characteristics, child characteristics, and household characteristics. This research is an applied research with statistical analysis method using ordinal probit regression to show the effect of independent variables on the dependent variable. The data used in this study are primary data obtained by interviews and field studies. The sample determination for this study used proportinal random sampling. Data analysis begins with conducting independence test, gamma correlation test, parameter estimation, model significance test, parameter significance test, model fit test, and model interpretation. The factors that influence the occurrence of malnutrition are mother characteristics and household characteristics, namely mothers who are not in school to mothers with a junior high school education level, households with more than two children, and households with income below the minimum wage. Keywords: malnutrition, stunting, wasting, obesity, ordinal logistic regression.
PENERAPAN KONTROL KAMPANYE, PEMBERIAN HUKUMAN, DAN PERBAIKAN SISTEM PADA MODEL MATEMATIKA KORUPSI Ajeng Sekar Probowati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam artikel ini, fokus pada penerapan kontrol kampanye, hukuman, dan perbaikan sistem dalam model matematika korupsi, yang ditandai dengan empat kompartemen: Rentan (S), Korup (C), Dipenjara (J), dan Jujur (H). Tujuan utama kontrol optimal dalam model ini adalah untuk meminimalkan populasi individu yang Korup dan Dipenjara, juga untuk meminimalkan biaya terkait dari setiap tindakan kontrol. Strategi pengendalian yang optimal dapat diturunkan secara analitis menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin dan selanjutnya diselesaikan secara numerik melalui metode Forward-Backward Sweep. Simulasi numerik secara konsisten menunjukkan efektivitas penerapan pengendalian kampanye, hukuman, dan perbaikan sistem dalam mengurangi tingkat korupsi secara signifikan. Secara khusus, langkah-langkah ini menghasilkan pengurangan yang signifikan pada individu yang korup dan dipenjara, sehingga menggambarkan keefektifan kontrol dalam memerangi korupsi dalam sistem masyarakat.
Penerapan Model Persamaan Diferensial Logistik untuk Memperkirakan Laju Pertumbuhan Kendaraan Bermotor di Provinsi Sumatera Utara Khairunnisa Ani Putri, Khairunnisa
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pertumbuhan kendaraan bermotor di Provinsi Sumatera Utara terus meningkat didorong oleh pesatnya pertumbuhan penduduk dan urbanisasi yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk memproyeksikan jumlah kendaraan bermotor di wilayah tersebut hingga tahun 2030 serta mengidentifikasi dinamika pertumbuhan kendaraan mendekati kapasitas maksimum. Dengan memanfaatkan data historis dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan menggunakan metode kuantitatif berbasis model logistik, penelitian ini berupaya memberikan dasar yang kuat untuk perencanaan transportasi yang lebih efektif dan berkelanjutan. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah kendaraan bermotor diproyeksikan meningkat dari 7.595.500 unit pada 2024 menjadi 8.001.900 unit pada 2030, mendekati kapasitas maksimum sebesar 8.151.734 unit. Seiring mendekati batas ini, laju pertumbuhan kendaraan menunjukkan perlambatan signifikan, memberikan gambaran realistis mengenai kapasitas daya dukung sistem transportasi. Model Logistik II dipilih sebagai pendekatan terbaik dengan tingkat akurasi tinggi (MAPE 1,14%), menjadikannya alat yang andal untuk mendukung pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan transportasi. Penelitian ini tidak hanya bertujuan untuk menyediakan prediksi yang akurat, tetapi juga untuk memperluas aplikasi model logistik pada objek non-manusia, seperti kendaraan bermotor, sehingga memberikan kontribusi penting bagi literatur akademik dan praktis terkait transportasi, urbanisasi, dan perencanaan infrastruktur di masa depan.
ANALISIS PERBANDINGAN METODE DECISION TREE REGRESSION DAN RANDOM FOREST REGRESSION PADA PREDIKSI KEPESERTAAN JAMINAN KESEHATAN NASIONAL Masita, Aisha Rahma Putri; Dina, Prilyandari; Atok, R. Mohamad
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kesehatan adalah salah satu aspek penting dalam mencapai kesejahteraan individu dan keberhasilan pembangunan negara. Untuk menjamin akses layanan kesehatan yang merata, pemerintah Indonesia meluncurkan program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) pada 1 Januari 2014. Namun, jumlah peserta aktif JKN hanya mencapai sekitar 80% pada tahun 2024, yang menyebabkan defisit keuangan pada BPJS Kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah peserta aktif JKN menggunakan metode Decision Tree Regression dan Random Forest Regression, serta membandingkan performa kedua metode tersebut. Variabel respon adalah jumlah peserta aktif JKN, sedangkan variabel independen berupa jumlah fasilitas kesehatan seperti jumlah puskesmas, jumlah dokter praktik perorangan, jumlah klinik pratama termasuk klinik TNI/POLRI, jumlah FKRTL, jumlah penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka, pengeluaran perkapita disesuaikan, jumlah penduduk, angka harapan hidup (AHH), dan rata-rata konsumsi non makanan rumah tangga yang memiliki pengeluaran telekomunikasi, pada periode data dari 2016 – 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah FKRTL, jumlah penduduk, jumlah dokter, dan jumlah puskesmas secara konsisten memberikan kontribusi besar dalam prediksi pada metode Decision Tree Regression maupun Random Forest Regression. Selain itu, Decision Tree Regression mengidentifikasi jumlah klinik pratama dan jumlah penduduk miskin sebagai variabel tambahan yang penting dalam memprediksi jumlah peserta aktif JKN. Decision Tree Regression menghasilkan nilai MAE sebesar 772.464,5, nilai MAPE sebesar 27,80%, dan nilai RMSE sebesar 1.324.906. Random Forest Regression memberikan hasil lebih baik dengan nilai MAE sebesar 518.909,8, nilai MAPE sebesar 14,79%, dan nilai RMSE sebesar 923.888,9. Secara keseluruhan, Random Forest Regression terbukti lebih baik dalam akurasi prediksi terlihat dari nilai MAE, MAPE, dan RMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan Decision Tree Regression. Hal ini karena kemampuannya mengurangi kesalahan dengan menggabungkan prediksi dari banyak tree. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi BPJS Kesehatan untuk mengembangkan strategi berbasis data dan optimalisasi fasilitas kesehatan sebagai strategi utama dalam meningkatkan keikutsertaan masyarakat pada program JKN.
MODEL OPTIMASI WAKTU TUNGGU LAMPU LALU LINTAS DENGAN METODE WEBSTER Nasya, Nasya; Simamora , Devitasari; Amanda Putri , Citra; Sagita Ningsi , Ria
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

In big cities like Medan, traffic jams are a problem that often occurs, especially in the SM Road T-junction area. King. To overcome this problem, a study was carried out that combined the use of compatible graph modeling and the Webster method. The application of compatible graphs helps in determining the phases of traffic lights and identifying lanes that can operate simultaneously. Meanwhile, the Webster method is used to calculate the ideal waiting time for vehicles. This study resulted in the optimization of two traffic light phases with a total cycle time of 344 seconds, where there was an increase in the duration of the green light on each road section. This system is proven to be more effective because it provides a longer green light flash time compared to red lights. Keywords: Traffic, compatible graph, Webster's method.
METODE HOLT DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PRODUKSI DAGING AYAM KAMPUNG Intahaya, Ari; Salamah, Nur; Ummah, Hidayatul; Alfiani, Faradillah Siska; Fadhlia, Zahrotul Wardah; Isroil, Ahmad
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This study aims to forecast the production of free-range chicken in East Java using the Holt-Double Exponential Smoothing method. By utilizing production data from the past several years, this method was chosen for its ability to capture existing trend patterns. The analysis results indicate that the method provides a high level of accuracy in forecasting. In general, the production of free-range chicken is expected to increase in most regions, although some areas may experience a decline. It is expected that farmers and local governments would use the study's conclusions as a foundation for their decision-making in order to preserve the stability and sustainability of free-range chicken production.
PERAMALAN SUHU UDARA RATA-RATA DI KOTA MATARAM MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE Wardani, Putri Amalia; Anaras, Erin; Astuti, Dewi; Robbaniyyah, Nuzla Af’idatur; Rusadi, Tri Maryono
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This study focuses on forecasting the average air temperature in the city of Mataram by applying the Least Square method to determine data patterns based on historical data. The data used includes the average air temperature from 2019 to 2023, obtained from the BPS Mataram City. Based on the pattern used, the resulting forecasting model for the average air temperature is Ŷ = 27.44 - 0.143X. The forecasted results indicate a gradual decrease in the average air temperature from 2024 to 2030 in Mataram. This trend is reflected by the change in the forecasted average air temperature value in the model, with a rate of -0.143. The model's accuracy is demonstrated by a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 3.22%, indicating a very good level of accuracy in forecasting the average air temperature for the predicted years. This research is expected to provide useful information for the community and relevant stakeholders in Mataram to anticipate temperature changes and to plan for better climate adaptation policies in the future.
Analisis Cluster Menggunakan K-Means: Studi Kasus pada Data Penguin Azhaar Dini M.
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini dibuat untuk mempelajari pola penyebaran spesies penguins berdasarkan ciri-ciri fisik seperti panjang paruh, lebar paruh, panjang sirip, dan massa tubuh. Metode clustering K-Means digunakan untuk melakukan pengelompokan data, sementara Principal Component Analysis (PCA) dimanfaatkan untuk mengurangi dimensi data sehingga hasil pengelompokan dapat divisualisasikan dengan lebih mudah. Dari hasil analisis, diketahui bahwa data penguin secara optimal dapat dikelompokkan menjadi tiga cluster, sesuai dengan jumlah spesies yang ada dalam dataset. Pola pengelompokan ini memberikan wawasan yang signifikan untuk identifikasi spesies penguin dengan lebih efisien. Penelitian ini berkontribusi sebagai acuan dalam pengelolaan data biologis serta pengembangan sistem informasi untuk konservasi.

Page 1 of 8 | Total Record : 74

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2025 2025


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