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 694 Documents
PEMODELAN PERTUMBUHAN TIMBULAN SAMPAH PLASTIK DI INDONESIA MENGGUNAKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA: Sampah plastik, persamaan diferensial biasa, pemodelan eksponensial, prediksi, Indonesia. Khanaya, Zaskia
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p180-184

Abstract

Sampah plastik merupakan masalah lingkungan yang krusial di Indonesia akibat peningkatan konsumsi dan karakteristiknya yang sulit terurai. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan pertumbuhan timbulan sampah plastik di Indonesia menggunakan Persamaan Diferensial Biasa (PDB) bentuk eksponensial. Data timbulan sampah tahun 2020–2024 diperoleh dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK). Hasil analisis menunjukkan laju pertumbuhan sebesar 6,17% per tahun. Berdasarkan model yang dibangun, diprediksi timbulan sampah plastik akan terus meningkat dari 37,55 juta ton pada tahun 2025 menjadi 51,15 juta ton pada tahun 2030. Model ini dapat menjadi dasar dalam perencanaan strategi pengelolaan sampah plastik yang lebih efektif dan berkelanjutan.
Penerapan Algoritma RSA untuk Keamanan Pertukaran Pesan Real-Time Berbasis Web gultom, Rizal
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p194 - 199

Abstract

Perkembangan pesat aplikasi web real-time menuntut mekanisme keamanan yang tangguh untuk melindungi pertukaran data tanpa mengorbankan kinerja. Studi ini mengimplementasikan sistem kriptografi hibrid yang menggabungkan algoritma RSA untuk pertukaran kunci aman dan algoritma AES untuk enkripsi payload yang efisien dalam aplikasi pesan real-time berbasis web. Sistem ini dikembangkan menggunakan Node.js, Express, dan Socket.IO untuk memfasilitasi komunikasi real-time. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan hibrida berhasil memastikan enkripsi end-to-end, dengan RSA melindungi distribusi kunci sesi dan AES menjaga enkripsi pesan dengan latensi rendah. Uji fungsional mengonfirmasi pelaksanaan yang benar dari proses pembangkitan kunci, enkripsi, dan dekripsi, sementara analisis kinerja menyoroti keseimbangan yang berkelanjutan antara keamanan dan efisiensi. Temuan ini menegaskan bahwa model RSA-AES merupakan solusi praktis dan efektif untuk melindungi komunikasi web real-time dari penyadapan dan serangan man-in-the-middle.
PEMILIHAN PRODUK SEMEN TERBAIK DENGAN METODE FUZZY ELECTRE (ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITÉ) Fatchur Rochmah; Yunianti, Dwi Nur
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p201 - 211

Abstract

Semen merupakan bahan pengikat utama dalam campuran beton yang berperan penting terhadap kekuatan tekan, daya rekat, dan ketahanan konstruksi bangunan. Pemilihan produk semen yang tepat menjadi faktor penting untuk menjamin kualitas konstruksi, namun keputusan di lapangan sering kali hanya didasarkan pada harga tanpa mempertimbangkan aspek teknis maupun non-teknis. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan produk semen terbaik di Indonesia menggunakan metode Fuzzy ELECTRE ( Elimination et Choix Traduisant la Réalité ) sebagai pendekatan pengambilan keputusan multikriteria. Metode ini menggabungkan konsep outranking pada ELECTRE dengan logika fuzzy untuk menyelesaikan penyelesaian dalam penilaian. Penelitian ini menggunakan data primer yang diperoleh dari 20 responden yang berpengalaman di bidang konstruksi melalui penyebaran kuesioner. Empat merek semen yang digunakan sebagai alternatif yaitu Semen Gresik, Semen Tonasa, Semen Dynamix, dan Semen Conch, dengan tujuh kriteria penilaian meliputi cepat kering, daya tahan terhadap cuaca, kerekatan, pengemasan, harga, ketersediaan produk, dan kekuatan tekan. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode Fuzzy ELECTRE, diperoleh bahwa Semen Gresik menjadi produk semen terbaik dengan skor tertinggi sebesar 14.36, diikuti oleh Semen Dynamix dengan skor 11.00, Semen Tonasa dengan skor 3.28, dan Semen Conch dengan skor −3.00. Hasil ini menunjukkan bahwa Semen Gresik memiliki kinerja paling unggul pada sebagian besar kriteria teknis dan non-teknis, sehingga layak dijadikan rekomendasi utama dalam pemilihan produk semen terbaik untuk meningkatkan kualitas konstruksi di Indonesia. Kata Kunci: Semen, Kualitas Konstruksi, Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy ELECTRE, Pengambilan Keputusan Multi Kriteria.
Implementasi Metode FCM Dan SAW dalam Pengelompokan dan Pemilihan Daerah Perkebunan Biofarmaka (Rimpang) Terbaik di Jawa Barat Nabilah 'Afaaf; Yunianti, Dwi Nur
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p212 - 226

Abstract

Tanaman biofarmaka jenis rimpang seperti jahe, lengkuas, kunyit, dan kencur memiliki potensi besar untuk dikembangkan di Provinsi Jawa Barat, namun diperlukan analisis kesesuaian wilayah yang tepat. Penelitian ini menerapkan metode Fuzzy C-Means (FCM) untuk mengelompokkan daerah berdasarkan ketinggian, suhu, kelembapan, kecepatan angin, curah hujan, dan penyinaran matahari, serta metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk memberikan penilaian dan pemeringkatan guna menunjukkan daerah dengan hasil perkebunan biofarmaka rimpang terbaik pada setiap klaster berdasarkan kriteria luas panen dan jumlah produksi. Metode FCM diuji dengan jumlah klaster 2, 3, dan 4 menggunakan indeks Xie-Beni untuk memperoleh klaster optimal. Hasil terbaik diperoleh pada klaster 2 dengan nilai Xie-Beni sebesar 0,0551899560, yang menghasilkan dua zona utama, yaitu Zona Tropis Tinggi Lembap Tenang Hujan Sedang Cerah dan Zona Tropis Rendah Sangat Lembap Tenang Hujan Tinggi Teduh. Hasil analisis menunjukkan bahwa Zona Tropis Tinggi Lembap Tenang Hujan Sedang Cerah paling sesuai untuk pengembangan tanaman jahe, lengkuas, kunyit, dan kencur, dengan daerah terbaik berdasarkan metode SAW adalah Kabupaten Garut dan Kabupaten Sumedang. Sementara itu, Zona Tropis Rendah Sangat Lembap Tenang Hujan Tinggi Teduh paling sesuai untuk pengembangan tanaman kencur, dengan daerah terbaik yaitu Kabupaten Subang. Kata kunci: Fuzzy C-Means, Simple Additive Weighting, Biofarmaka rimpang, Pengelompokan, Pemilihan daerah terbaik
PEMILIHAN TRANSPORTASI UMUM TERBAIK PADA TRAYEK TERMINAL JOYOBOYO SAMPAI PUSAT KOTA SURABAYA DENGAN METODE FUZZY INTUSIONISTIK SWARA-COPRAS Annisa Ika Puspitasari; Yunianti, Dwi Nur
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p150-164

Abstract

Abstrak Transportasi umum berperan penting dalam mendukung mobilitas masyarakat perkotaan, mengurangi kemacetan, serta meningkatkan efisiensi perjalanan. Keberagaman moda transportasi di Kota Surabaya menimbulkan kebutuhan akan evaluasi yang objektif agar masyarakat memiliki referensi yang jelas dalam memilih moda transportasi yang sesuai dengan kebutuhannya. Penelitian ini bertujuan menentukan moda transportasi umum terbaik pada trayek Terminal Joyoboyo–Pusat Kota Surabaya dengan menggunakan metode Fuzzy Intuitionistic SWARA-COPRAS. Metode ini digunakan karena mampu mengakomodasi ketidakpastian penilaian responden serta memberikan pembobotan kriteria yang lebih objektif. Data penelitian diperoleh dari penilaian responden terhadap 13 kriteria, antara lain kemudahan pembayaran digital, keamanan perjalanan, ketepatan waktu, tarif, fasilitas, catatan kecelakaan, keandalan pengemudi, aksesibilitas, kapasitas, kepadatan, dampak lingkungan, kecepatan, serta integrasi dengan sistem lain. Hasil analisis menunjukkan bahwa kemudahan pembayaran digital (0,08048), keamanan perjalanan (0,07984), dan ketepatan waktu (0,07944) merupakan kriteria dengan bobot tertinggi, sedangkan integrasi dengan sistem lain (0,07100) memiliki bobot terendah. Berdasarkan hasil perhitungan COPRAS, alternatif Bus Suroboyo menempati peringkat pertama dengan nilai utilitas 100%, disusul Feeder Wira-Wiri (97,7%), Trans Semanggi (95,2%), dan Bus Tumpuk Suroboyo (92%). Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat menjadi rujukan bagi masyarakat dalam memilih moda transportasi umum terbaik di Surabaya. Kata Kunci: : Fuzzy Intusionistik SWARA-COPRAS, Transportasi Umum, Kepentingan Kriteria, Pengurutan Alternatif. Abstract Public transportation plays an important role in supporting urban mobility, reducing traffic congestion, and improving travel efficiency. The diversity of public transportation modes in Surabaya creates the need for an objective evaluation so that society has a clear reference in selecting the most suitable mode of transport. This study aims to determine the best public transportation mode on the Joyoboyo Terminal–City Center Surabaya route using the Fuzzy Intuitionistic SWARA-COPRAS method. This method was selected because it accommodates uncertainty in respondents’ assessments and provides more objective weighting of criteria. The data were collected from respondents’ evaluations of 13 criteria, including digital payment convenience, travel safety, punctuality, fare, facilities, accident records, driver reliability, accessibility, passenger capacity, passenger density, environmental impact, travel speed, and system integration. The results indicate that the highest weights are assigned to digital payment convenience (0.08048), travel safety (0.07984), and punctuality (0.07944), while system integration (0.07100) has the lowest weight. Based on the COPRAS calculation, Bus Suroboyo ranked first with a utility degree of 100%, followed by Feeder Wira-Wiri (97.7%), Trans Semanggi (95.2%), and Bus Tumpuk Suroboyo (92%). Therefore, this study not only provides an academic contribution but also serves as a valuable reference for society in selecting the most effective public transportation mode in Surabaya. Keywords: Fuzzy Intuitionistic SWARA-COPRAS, Public Transportation, Criteria Importance, Alternative Ranking.
PREDIKSI HARGA SAHAM PT BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK MENGGUNAKAN MODEL STOKASTIK GEOMETRIC BROWNIAN MOTION : (STUDI KASUS: DATA HARGA SAHAM BBNI 2024) Rizal, Jose; Rahma Sholeha, Tari; Hidayati, Nurul; Novianti, Pepi; Sriliana, Idhia
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p227 - 234

Abstract

The Geometric brownian motion (GBM) model is widely used in predicting financial instruments such as stocks, because it can overcome the weakness of Brownian motion (BM) which can produce negative values. This study aims to apply the GBM model to predict the daily stock price of PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk (BBNI) for the period from January to December 2024. The data used is secondary data on daily closing prices obtained from Investing.com, with a distribution of 95% training data and 5% testing data. Parameter drift and volatility are estimated using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method, while model accuracy is evaluated using MAPE and RMSE. The results show that a data proportion of 95%:5% provides the best prediction performance with a MAPE value of 5.724% and an RMSE of 0.267, indicating a high level of accuracy. Thus, the GBM model is reliable enough to describe the price movements of BBNI shares. Future research could develop models that take external factors into account or compare them with other stochastic models.
PEMODELAN DAN PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI BANJIR: STUDI KASUS KOTA MEDAN Putri Maulidina Fadilah; Putri Harliana; Br Rambe, Imelda Wardani; Nasution, Alvi Sahrin
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p235 - 242

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana hidrometeorologis yang sering terjadi di Indonesia, termasuk di Kota Medan, dan menimbulkan kerugian sosial ekonomi yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan membandingkan model prediksi kejadian banjir menggunakan tiga algoritma machine learning, yaitu Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree (CART). Data yang digunakan merupakan data hidrometeorologis Kota Medan periode 2021–2024 yang diperoleh dari BMKG dan Geoportal BNPB, meliputi variabel curah hujan (RR), suhu (TN, TX, TAVG), kelembapan (RH_AVG), kecepatan angin (FF_X), arah angin (DDD_X), serta jumlah kecamatan dan rumah terdampak. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, pemodelan, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 86,24% dan AUC sebesar 0,851, yang menunjukkan kemampuan prediksi yang sangat baik. Analisis feature importance menunjukkan bahwa curah hujan (RR) merupakan faktor paling berpengaruh terhadap kejadian banjir, diikuti oleh temperatur minimum (TN) dan temperatur rata-rata (TAVG). Metode ROSE terbukti efektif dalam mengatasi ketidakseimbangan kelas dengan meningkatkan recall tanpa mengorbankan akurasi. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest lebih andal dan stabil dibandingkan SVM dan Decision Tree dalam konteks analisis data hidrometeorologis, serta berpotensi menjadi dasar pengembangan sistem peringatan dini banjir berbasis kecerdasan buatan di masa depan. Kata Kunci: Prediksi Banjir, Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree, ROSE.
Bilangan Kromatik Graceful pada Graf Terkait Lingkaran Martadewi, Ni Kadek Ari
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p243 - 254

Abstract

Pewarnaan graceful pada graf adalah suatu bentuk pewarnaan titik yang menginduksi pewarnaan sisi berdasarkan nilai mutlak selisih antara dua titik yang bertetangga, di mana setiap titik dan sisi yang bertetangga memiliki warna yang berbeda. Bilangan kromatik graceful merupakan jumlah warna minimum yang memenuhi syarat tersebut, yang disimbolkan dengan chi_g(G). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan chi_g(G) pada dua variasi graf terkait lingkaran, yaitu graf bunga matahari Sf_n dan graf kincir angin belanda D_n^m, yang memiliki struktur siklik dan konektivitas titik pusat yang khas. Hasil menunjukkan bahwa chi_g(Sf_n)=3n+1 untuk n>=3. Sementara itu, chi_g(D_n^m)=2m+1 untuk m>=2 dan n>=3.
ANALISIS PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN DOMESTIK MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) DI KOTA PANGKAL PINANG Hidayat, Muhammad Irfan; Kumala, Mei Dita
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p255 - 262

Abstract

Sektor pariwisata berperan penting sebagai pendorong utama pertumbuhan ekonomi suatu daerah, dengan jumlah wisatawan menjadi indikator yang patut diperhatikan. Peningkatan kunjungan wisatawan berimplikasi pada meningkatnya potensi risiko, sehingga diperlukan upaya peramalan yang tepat. Dalam penelitian ini, metode Long Short-Term Memory (LSTM) diterapkan untuk memprediksi jumlah perjalanan wisatawan domestik di Kota Pangkal Pinang dan dibandingkan dengan metode ARMA serta SARIMA. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa metode LSTM menghasilkan nilai RMSE sebesar 32.431,219, yang lebih rendah dibandingkan ARMA (41.273,347) dan SARIMA (101.884,554). Temuan ini mengindikasikan bahwa LSTM lebih efektif dalam memberikan hasil peramalan yang paling akurat.
IMPLEMENTASI METODE FCM DAN TOPSIS DALAM PENGELOMPOKAN DAN PEMERINGKATAN PERUSAHAAN F&b DI INDONESIA Likyanah, Regita Putri Adilia; Dwi Nur Yunianti
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p263 - 276

Abstract

Perusahaan Food and Beverage (F&B) memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia dan menunjukkan perkembangan signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Banyaknya jumlah perusahaan F&B tersebut memerlukan adanya pemetaan yang dapat memberikan gambaran terkait karakteristik perusahaan berdasarkan rasio keuangannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan dan melakukan pemeringkatan perusahaan F&B berdasarkan rasio keuangan. Metode Fuzzy C-Means (FCM) digunakan untuk mengelompokkan perusahaan menjadi lima klaster, yaitu solva-profit, klaster likuid-pasar, klaster profit-pasar, klaster likuid-solva, dan klaster likuid-profit. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa terdapat 3 perusahaan pada klaster solva-profit, 7 perusahaan pada klaster likuid-pasar, 26 perusahaan pada profit-pasar, 33 perusahaan pada klaster likuid-solva, dan 8 perusahaan pada klaster likuid-profit. Selanjutnya, metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) diterapkan untuk melakukan pemeringkatan perusahaan dalam tiap klaster. Hasil pemeringkatan menunjukkan bahwa WMPP, ADES, TAYS, CRAB, dan AMMS menempati peringkat satu pada masing-masing klaster. Melalui kombinasi metode FCM dan TOPSIS, penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif mengenai karakteristik perusahaan F&B serta menjadi alat bantu strategis bagi manajemen perusahaan, investor, dan pemangku kebijakan dalam pengambilan keputusan. Kata Kunci: food and beverage, rasio keuangan, FCM, TOPSIS.