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
 3   4   5   6   7 
Search results for , issue "Vol. 13 No. 2 (2025)" : 74 Documents clear
MENGHITUNG DETERMINAN MATRIKS MENGGUNAKAN POLA ALJABAR DARI METODE SARRUS MOHAMAD NUR FAUZI; Nabila Asyiqotur Rohmah
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Matematika memiliki peran penting dalam kehidupan sehari-hari. Selain itu, matematika juga dapat memberikan pemecahan masalah di bidang teknik atau bidang lainnya. Salah satu materi yang diajarkan dalam matematika adalah determinan matriks. Ada banyak cara untuk menemukan determinan matriks, seperti Metode Sarrus. Cara ini sangat mudah diterapkan. Namun, metode ini sangat terbatas dalam penerapannya. Misalnya, dalam menentukan determinan matriks 3x3, metode Sarrus sangat mudah diterapkan. Namun, untuk matriks 4x4, metode ini merupakan proses yang cukup panjang dan tidak sederhana. Oleh karena itu, dalam penelitian ini kita akan membahas metode pola aljabar dari metode sarrus untuk menentukan determinan matriks nxn, khususnya matriks 4x4 dengan lebih cepat.
PEMODELAN REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN PENDEKATAN POLINOMIAL LOKAL PADA INFLASI DI INDONESIA Muhamad Al Hafiz
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 Inflasi merupakan kondisi kenaikan harga suatu barang dan jasa secara umum dan terjadi secara terus menerus dalam jangka waktu tertentu. Fluktuasi dan tingkat inflasi yang tinggi merupakan tanda ketidakstabilan ekonomi yang dialami oleh suatu negara. Tentu saja terdapat faktor-faktor yang mempengaruhinya sehingga menyebabkan pola hubungan pada data tidak membentuk pola tertentu. Analisis regresi nonparametrik dapat digunakan untuk memodelkan data inflasi yang tidak membentuk pola tertentu. Penelitian ini menggunakan metode nonparametrik polinomial lokal untuk memodelkan inflasi dengan tiga faktor yang mempengaruhinya, yaitu suku bunga Sertifikasi Bank Indonesia , kurs jual rupiah terhadap dollar US dan jumlah uang beredar. Metode polinomial lokal mengestimasi fungsi regresi nonparametrik dengan mempertimbangkan bandwidth optimum dan orde polinomial optimum. Model regresi polinomial lokal optimum diperoleh berdasarkan nilai GCV minimum sebesar 0.06685779 dan MSE minimum sebesar 0.05824057 dengan bandwidth optimum 9.1 dan orde polinomialnya 3. Model terbaik memiliki nilai RMSE sebesar 0.2413308 yang menunjukkan bahwa model prediksi yang diperoleh memiliki akurasi yang baik karena mendekati angka 0 yang berarti bahwa model yang digunakan cukup akurat. Selanjutnya dari ketiga faktor yang mempengaruhi inflasi pada penelitian ini, dengan menggunakan dua pendekatan diketahui bahwa faktor yang paling berpengaruh yaitu faktor suku bunga yang memiliki hubungan non linier yang kuat terhadap inflasi, dan menyebabkan kenaikan RMSE yang paling signifikan terhadap inflasi menjadi 0.2475925. Kata kunci: inflasi, polinomial lokal, bandwidth, RMSE Abstract Inflation is a condition in which the prices of goods and services rise generally and continuously over a period of time. Fluctuations and high inflation rates are a sign of economic instability experienced by a country. Of course, there are factors that influence it, causing the relationship pattern in the data to not form a certain pattern. Nonparametric regression analysis can be used to model inflation data that does not form a certain pattern. This study uses the local polynomial nonparametric method to model inflation with three influencing factors, namely the Bank Indonesia Certification interest rate, the rupiah selling rate against the US dollar and the money supply. The local polynomial method estimates the nonparametric regression function by considering the optimum bandwidth and optimum polynomial order. The optimum local polynomial regression model is obtained based on the minimum GCV value of 0.06685779 and minimum MSE of 0.05824057 with an optimum bandwidth of 9.1 and polynomial order of 3. The best model has an RMSE value of 0.2413308 which indicates that the prediction model obtained has good accuracy because it is close to 0 which means that the model used is quite accurate. Furthermore, of the three factors that affect inflation in this study, using two approaches, it is known that the most influential factor is the interest rate factor which has a strong non-linear relationship to inflation, and causes the most significant increase in RMSE to inflation to 0.2475925. Keywords: inflation, local polynomial, bandwidth, RMSE
PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS PADA PENGELOMPOKAN KECAMATAN DI KABUPATEN PAMEKASAN BERDASARKAN TENAGA KESEHATAN rizqoh, nailatur_rizqoh
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Clustering merupakan salah satu Teknik yang bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristik Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil pengelompokan (clustering) kecamatan berdasarkan tenaga kesehatan di kabupaten pamekasan menggunakan dua metode yang berbeda, yaitu K-means dan Fuzzy C-means. Data yang digunakan meliputi data tenaga kesehatan di masing-masing kecamatan seperti: bidan, perawat, tenaga kesehatan msyarakat, tenaga kesehatan lingkungan dan lain sebagainya. Pengelompokn ini, dilakukan terhadan empat splinter group (SG1- SG4), masing-masing dianalisis menggunakan kedua metode. Evaluasi hasilklasterisasi menggunakan indeks validitas Silhoutte Coefficient (SC). hasil menunjukkan bahwa metode K-means menghasilkan nilai yang lebih tinggi yaitu: 0,755596061 di bandingkan dengan FCM, menandakan bahwa pengelompokn yang dihasilkan memiliki struktur yang lebih baik dan pemisahan antar cluster yang lebih jelas. Oleh karena itu, metode K-means dapat disimpulkan sebagai metode yang lebih efektif dalam pengelompokan kecamatan di kabupaten pamekasan berdasarkan tenaga kesehatan
BILANGAN KROMATIK GRACEFUL GANJIL PADA HASIL OPERASI COMB GRAF TANGGA DAN LINTASAN Kristhina, Ni Nyoman Trisya Inne; I Gusti Nyoman Yudi Hartawan; Raphita Yanisari Silalahi
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Pada suatu graf G yang terhubung dan sederhana, pewarnaan graceful ganjil didefinisikan sebagai pewarnaan titik c∶ V(G)→{1,2,…,k} untuk beberapa bilangan bulat positif k, yang menginduksi pewarnaan sisi |c(u)-c(v)| menjadi bilangan ganjil. Bilangan terkecil k yang mempertahankan c sebagai pewarnaan graceful ganjil disebut bilangan kromatik graceful ganjil untuk G, dilambangkan dengan χ_og (G). Penelitian ini bertujuan untuk menemukan bilangan kromatik graceful ganjil pada graf hasil operasi comb graf tangga dengan graf lintasan yaitu graf L_n⊳P_m, dengan n≥1 dan m≥2.Kata Kunci: bilangan kromatik graceful ganjil, operasi comb, graf tangga, graf lintasan
ANALISIS CLUSTER WILAYAH KECAMATAN BERDASARKAN FAKTOR PENYEBAB STUNTING DI PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG Fadillah Luthfiyah
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Stunting merupakan permasalahan gizi yang sampai saat ini masih menjadi perhatian dunia, termasuk di Indonesia. Beradasarkan data Survei Kesehatan Indonesia Tahun 2023, pada 38 provinsi yang ada di Indonesia terdapat 15 provinsi yang mengalami kenaikan prevalensi stunting. Provinsi Kepulauan Bangka Belitung menjadi salah satu provinsi yang mengalami kenaikan prevalensi stunting di tahun 2023 dengan angka sebesar 20,6%. Kenaikan angka prevalensi stunting tersebut tidak terlepas dari berbagai faktor-faktor yang dapat mempengaruhi stunting. Beberapa wilayah kabupaten/kota juga masih menghadapi tantangan besar dalam upaya penurunan stunting. Berdasarkan uraian tersebut, maka akan dilakukan penelitian untuk menganalisis cluster wilayah kecamatan yang ada di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung berdasarkan faktor penyebab terjadinya stunting dengan menggunakan metode Agglomerative Nesting. Melalui analisis cluster, diharapkan dapat diidentifikasi karakteristik faktor penyebab stunting di setiap wilayah sehingga lebih mudah dipahami. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Agglomerative Nesting (AGNES) dengan average linkage meruakan metode yang paling optimal dengan koefisien korelasi cophenetic sebesar 0,7463. Selain itu, jumlah cluster yang optimal terbentuk sebanyak 3 cluster. Adapun cluster 1 memiliki karakteristik faktor penyebab stunting yang sudah cukup baik, namun masih perlu peningkatan pada indikator bayi < 6 bulan yang mendapat ASI eksklusif. Sedangkan pada cluster 2, karakteristik faktor penyebab stunting cukup buruk pada hampir semua indikator jika dibandingkan dengan cluster lainnya. Pada cluster 3, karakteristik faktor penyebab stunting sudah cukup baik. Namun tetap diperlukan perhatian pada indikator ibu hamil yang anemia serta akses sanitasi yang aman.
PENERAPAN METODE ANALISIS FAKTOR UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERHAMBATNYA PENYELESAIAN : Bahasa indonesia Feka, Dina Meriana
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Masalah dalam penelitian ini adalah faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi  terhambatnya penyelesaian skripsi mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Pertanian, Sains dan Kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi terhambatnya penyelesaian Skripsi Mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Pertanian, Sains dan Kesehatan. Metode yang digunakkan dalam penelitian ini yaitu Metode Analisis Faktor. Data yang digunakkan dalam penelitian ini yaitu data primer yang bersumber dari hasil kuesioner terhadap responden yaitu mahasiswa Program Studi Matematika yang sudah melakukan ujian skripsi. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat 12 variabel yang memenuhi syarat sehingga diperoleh faktor yang mempengaruhi terhambatnya penyelesaian skripsi mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Pertanian, Sains dan Kesehatan. Kedua belas variabel tersebut dikelompokkan menjadi  3 faktor dimana dari segi penamaan faktor, terdapat 2 faktor yaitu faktor pertama dan faktor kedua merupakan Faktor Internal dan Eksternal Mahasiswa, dan faktor ketiga yaitu  Faktor Pendukung
PEMODELAN HARGA SAHAM DENGAN PEMBAGIAN DIVIDEN MENGGUNAKAN GEOMETRIC BROWNIAN MOTION DAN SIMULASI MONTE CARLO Firdaus, Anjali Wardha; Rudianto Artiono
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Pada saat ini investasi merupakan salah satu kegiatan ekonomi yang semakin populer di masyarakat. Salah satu jenis investasi adalah investasi berupa saham. Beberapa perusahaan yang menawarkan investasi saham bagi para investor juga membagikan laba yang diperoleh perusahaan dengan membagikannya dalam bentuk dividen kepada para investor saham. Model Geometric Brownian Motion dengan kombinasi simulasi Monte Carlo dapat memperoleh tingkat akurasi kurang dari 10% di beberapa kasus dalam memprediksi harga saham. Namun, penelitian terkait prediksi harga saham yang mengasumsikan pembagian dividen masih terbatas, padahal dividen merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi minat investor dalam berinvestasi saham. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memodelkan harga saham dengan pembagian dividen menggunakan Geometric Brownian Motion dan Simulasi Monte Carlo. Dari hasil simulasi model, didapatkan keakuratan nilai MAPE sebesar 1,59% ketika simulasi dilakukan dengan 100000 iterasi, yang artinya dapat dikatakan tingkat keakuratan model tersebut dalam memprediksi harga saham adalah sangat akurat.
Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk Menentukan Kedalaman Tanah yang Efektif di Kabupaten Pamekasan Makkiyah, Nurul
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Kedalaman efektif tanah adalah jarak vertikal dari permukaan tanah hingga batas lapisan yang tidak dapat ditembus oleh akar tanaman, yang dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti jenis tanah, topografi, struktur geologi, iklim, dan vegetasi. Kabupaten Pamekasan, sebagai daerah pertanian di Jawa Timur, memerlukan informasi akurat mengenai kedalaman efektif tanah untuk pengelolaan lahan yang optimal. Penelitian ini membandingkan dua metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), dalam menentukan kedalaman efektif tanah di Kabupaten Pamekasan. Kriteria yang digunakan mencakup tingkat kedalaman tanah dan luas tanah pada tiap kedalaman. Hasil uji sensitivitas menunjukkan bahwa metode SAW memiliki total perubahan sebesar 983,1554%, sedangkan metode TOPSIS hanya 0,0081984%. Perbedaan signifikan ini mengindikasikan bahwa metode SAW lebih sensitif terhadap perubahan bobot kriteria dan lebih relevan dalam konteks penelitian ini. Kata Kunci: Kedalaman Tanah, Simple Additive Weighting, Topsis. Abstract Effective soil depth is the vertical distance from the soil surface to the layer that cannot be penetrated by plant roots, which is influenced by factors such as soil type, topography, geological structure, climate, and vegetation. Pamekasan Regency, as an agricultural area in East Java, requires accurate information regarding effective soil depth for optimal land management. This study compares two Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, namely Simple Additive Weighting (SAW) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), in determining effective soil depth in Pamekasan Regency. The criteria used include the depth of soil and the area of land at each depth. The sensitivity test results show that the SAW method has a total change of 983.1554%, while the TOPSIS method only has 0.0081984%. This significant difference indicates that the SAW method is more sensitive to changes in the weighting of criteria and is more relevant in the context of this study. Keywords: Soil Depth, Simple Additive Weighting, Topsis.  
PERAMALAN HARGA EMAS DAN PERAK DENGAN PENDEKATAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (VARMA) Qutshiyah, Inayatul; Yudistira, Ira
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Investasi emas dan perak dianggap menjanjikan dalam jangka panjang, namun lentur harga yang tinggi membuat prediksi harga menjadi penting. Penelitian ini menggunakan model Vector Autoregressive Moving Average (VARMA) untuk meramalkan harga emas dan perak berdasarkan data triwulanan sepanjang tahun 2024. Model terbaik yang diperoleh adalah VARMA (1,1) dengan nilai RMSE rendah, yaitu 0,014 untuk emas dan 0,037 untuk perak. Prediksi untuk 13 periode ke depan menunjukkan tren kenaikan harga secara bertahap. MAPE peramalan emas sebesar 40,2% dan perak 26,6%, keduanya memenuhi syarat layak. Uji kointegritas menunjukkan adanya hubungan kointegrasi antara harga emas dan perak, sehingga model VARMA tidak cocok untuk perkiraan jangka panjang. Meski ada selisih dengan data aktual, model mampu menggambarkan tren secara konsisten, sehingga efektif untuk memperkirakan jangka pendek dalam pengambilan keputusan investasi.
PENGEMBANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS PENANGANAN PENYAKIT RABIES DI KABUPATEN BULELENG DENGAN METODE AHP-SAW Ni Luh Putu Reysita Arianti; Gusti Ayu Mahayukti; I Made Candiasa
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Penyakit rabies adalah penyakit dengan resiko penularan tinggi yang mematikan dan masih menjadi isu kesehatan yang signifikan khususnya di Kabupaten Buleleng, Bali. Tingginya kasus Gigitan Hewan Penular Rabies (GHPR) serta kurang optimalnya pengalokasian sumber daya seperti distribusi Vaksin Anti Rabies (VAR) menuntut adanya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan prioritas penanganan di tingkat kecamatan. Riset ini bertujuan mengembangkan aplikasi berbasis website menggunakan metode AHP-SAW untuk menentukan ranking kecamatan prioritas penanggulangan penyakit rabies. Data yang digunakan adalah data sebaran rabies Kabupaten Buleleng tahun 2023. Penelitian ini juga menggunakan 8 kriteria yaitu kasus hewan menggigit, kasus GHPR pada manusia, kasus positif rabies pada hewan, kasus positif rabies pada manusia, tingkat vaksinasi pada hewan, tingkat vaksinasi pada manusia, populasi penduduk, dan populasi Hewan Penular Rabies (HPR). Hasil pengujian aplikasi dengan uji black-box mencakup bahwa seluruh fungsi aplikasi berjalan sesuai harapan, selanjutnya pada uji sensitivitas menghasilkan perankingan yang stabil dengan persentase perubahan tertinggi sebesar 11%. Kesimpulannya, aplikasi mampu menghasilkan perankingan yang akurat dan sesuai dengan perhitungan manual dengan tingkat efektivitas yang baik.

Page 5 of 8 | Total Record : 74

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2025 2025


Reset
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