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 767 Documents
 70   71   72   73   74 
Clustering Kualitas Pendidikan di Jawa Timur dengan Metode Fuzzy C-Means dan Indeks Validitas Partition Coefficient Elizabeth Olivia Hermawan; Raden Sulaiman
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p356 - 369

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kualitas pendidikan kabupaten/kota di Jawa Timur menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM) serta menentukan jumlah cluster optimal dengan indeks validitas Partition Coefficient (PC). Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur dan mencakup indikator rata-rata lama sekolah, tingkat pendidikan tertinggi yang ditamatkan, angka partisipasi pendidikan, angka melek huruf, serta rasio murid terhadap guru. Pengujian dilakukan dengan variasi 2 hingga 5 cluster, dan hasil evaluasi menunjukkan bahwa dua cluster memberikan nilai PC tertinggi sehingga ditetapkan sebagai jumlah cluster optimal. Hasil pengelompokan membagi kabupaten/kota menjadi dua kelompok, yaitu wilayah dengan dominasi kualitas pendidikan dasar dan wilayah dengan dominasi kualitas pendidikan menengah, dengan masing-masing terdiri atas 21 dan 17 kabupaten/kota. Perbedaan antarcluster terutama dipengaruhi oleh rata-rata lama sekolah dan capaian pendidikan menengah. Secara keseluruhan, metode FCM dengan evaluasi PC mampu menghasilkan pengelompokan yang jelas dan relevan sebagai dasar perumusan kebijakan pendidikan di Jawa Timur.
Kapabilitas Proses Produksi Kaca Sunergy Menggunakan Peta Kendali Multivariat Short Runs di PT Asahimas Flat Glass Tbk Veronica Putri
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p135 - 145

Abstract

Kebutuhan akan efisiensi energi dan aspek estetika pada bangunan modern terus mengalami peningkatan seiring berkembangnya industri manufaktur kaca. Salah satu jenis kaca yang banyak digunakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut adalah kaca low-emissivity (low-E). PT Asahimas Flat Glass Tbk, sebagai salah satu perusahaan industri kaca terbesar di Indonesia, turut berperan dalam menyediakan solusi tersebut melalui produk unggulannya, yaitu kaca Sunergy SNFL 6 mm, yang dirancang khusus untuk bangunan modern. Konsistensi produk agar memenuhi standar kualitas yang ketat menjadi tantangan tersendiri bagi perusahaan sementara perusahaan belum menerapkan pengendalian kualitas yang mampu mendeteksi variasi secara bersamaan dalam waktu periode produksi yang terbatas. Pengendalian kualitas yang dapat dilakukan untuk menganalisis beberapa karakteristik kualitas yang saling dependen adalah dan Multivariate Coefficient of Variation (MCV) dan Multivariat Short Run, diagram Ishikawa, dan FMEA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses produksi kapabel secara statistik, tetapi masih terdapat ketidaksesuaian disebabkan oleh ketidaktelitian operator saat setting parameter mesin, performa mesin, spray coating tidak sesuai, bahan baku yang tidak homogen, dan kelembapan ruangan yang memengaruhi proses produksi. Sedangkan prioritas paling tinggi berasal dari ketidaktepatan metode penyemprotan dan pengendalian temperatur mesin tidak homogen. Kata Kunci: Diagram Ishikawa, FMEA, Kaca Sunergy, Kapabilitas proses, Multivariate Coefficient of Variation, Multivariat Short Run, Peta Kendali.
Analisis Cluster antara Metode Hierarki dan Non-Hierarki untuk Kriminalitas di Provinsi Jawa Timur Swasono Rahardjo; Melani Sinta Rahma Santosa
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p146 - 156

Abstract

Selama empat tahun terakhir, tindak kriminalitas di Jawa Timur mengalami cedera. Kondisi tersebut dapat meresahkan dan mempengaruhi rasa aman masyarakat. Tindakan yang dapat diambil untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah dengan mengelompokkan wilayah kabupaten/kota di Jawa Timur menurut indikator kriminalitas, yaitu dengan analisis cluster . Terdapat dua metode utama dalam analisis cluster , yaitu Hierarki dan Non-Hierarki. Dalam penelitian ini membahas analisis cluster menggunakan kedua metode tersebut untuk kriminalitas di Jawa Timur. Selanjutnya, pengelompokan wilayah kabupaten/kota di Jawa Timur menurut indikator kriminalitas dilakukan menggunakan hasil terbaik berdasarkan perhitungan indeks validitas Davies-Bouldin (DB), Silhouette, Calinski-Harabasz (CH), Dunn, dan Connectivity . Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil pengelompokan daerah rawan kriminalitas di Provinsi Jawa Timur yang terbaik. Untuk mencapai tujuan dalam penelitian ini, analisis dilakukan dengan menggunakan alat bantu berupa software Minitab 19 dan RStudio . Hasil analisis menunjukkan bahwa metode terbaik dalam analisis cluster antara metode Hierarki dan Non-Hierarki untuk kriminalitas di Jawa Timur adalah K-Medoids /PAM dengan 2 cluster , dengan 37 kabupaten/kota pada cluster 1 dan 1 kota pada cluster 2. Karakteristik setiap cluster nya adalah cluster 1 cluster 1 dapat dikategorikan sebagai kelompok wilayah dengan tingkat kriminalitas rendah. Sementara itu, pada cluster 2 dapat dikategorikan sebagai kelompok wilayah dengan tingkat kriminalitas tinggi.
Pelabelan Harmonis Ganjil pada Beberapa Kelas Graf Jelang Ramadhan; I Ketut Budayasa
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p157 - 171

Abstract

Misalkan graf dengan himpunan titik dan himpunan sisi dengan dan . Pelabelan harmonis ganjil pada adalah fungsi injektif sedemikian hingga fungsi terinduksi dengan adalah bijektif. Selanjutnya, graf yang memiliki pelabelan seperti itu, disebut graf harmonis ganjil. Jika , maka pelabelan tersebut dinamakan pelabelan harmonis ganjil kuat. Selanjutnya, graf memiliki yang pelabelan seperti itu, disebut graf harmonis ganjil kuat. Misalkan sikel dengan titik dan sikel dengan titik. Maka, graf yang dibentuk dari dan dengan menggabungkan sebuah titik dan sebuah titik dilambangkan . Graf yang dibentuk dari dan dengan menggabungkan sebuah sisi dan sebuah sisi dilambangkan . Pada skripsi ini akan dibuktikan bahwa jika graf harmonis ganjil, maka adalah graf bipartit. Graf merupakan graf harmonis ganjil jika dan hanya jika atau .Ditunjukkan graf merupakan graf harmonis ganjil, jika dan bilangan bulat genap. Selanjutnya, jika graf adalah graf harmonis ganjil kuat dan graf adalah sebarang graf harmonis ganjil, maka graf yang diperoleh dengan menghimpitkan sisi dan adalah graf harmonis ganjil.
A Square Chromatic Number of Some Graph Classes Loricha Dwi Reylawati; I Ketut Budayasa
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p172 - 181

Abstract

Let G is a simple and connected graph. For two distinct vertices u,v ∈ V(G), the distance from vertex u to vertex v in G is denoted by d(u,v). A square coloring of G is the function: w : V(G) → {1, 2, …, k}, k ∈ Z+, such that w(u) ≠ w(v) for any two distinct vertices u,v with d(u,v) ≤ 2. The minimum number of colors required by a square coloring is called the square chromatic number of G, denoted by χp(G), is the minimum positive integer k such that admits a square k-coloring of G using k distinct colors. This study explains the exact value of the square chromatic number of several graph classes, namely complete graphs, bipartite graphs, complete bipartite graphs, cycles, trees, caterpillar graphs, wheel graphs, and complete block path graphs.
PERMODELAN KETERKAITAN DINAMIS ANTARA TEMPERATURE RATA - RATA DAN KELEMBAPAN RATA - RATA HARIAN MENGGUNAKAN VARMA - GARCH: PERMODELAN KETERKAITAN DINAMIS ANTARA TEMPERATURE RATA - RATA DAN KELEMBAPAN RATA - RATA HARIAN MENGGUNAKAN VARMA - GARCH Novi Puspita
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p182 - 190

Abstract

Humidity and temperature are two meteorological variables that are physically and dynamically interconnected, making them suitable to be analyzed as multivariate time series that exhibit interactions across periods. This study aims to model the dynamic linkage and joint volatility between daily average temperature (TAVG) and daily average relative humidity (RHAVG) in Bengkulu City using a combination of the Vector Autoregressive Moving Average (VARMA) and Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) frameworks. The analytical procedure includes initial exploration, stationarity testing, identification of the mean model order based on information criteria, Granger causality testing, VARMA residual diagnostics, volatility modeling using univariate eGARCH(1,1) for each residual series, and final diagnostic evaluation along with forecasting accuracy assessment. Model selection results indicate that VARMA(6,0) is the most appropriate order for capturing the mean dynamics of both variables. Granger causality tests reveal a bidirectional relationship between TAVG and RHAVG, implying that the historical information of each variable contributes to forecasting the other. Residual diagnostics for the mean model show reduced autocorrelation but the presence of conditional heteroskedasticity and departures from normality, thus necessitating variance modeling. The eGARCH(1,1) model with a Student-t distribution yields significant parameters and successfully eliminates ARCH effects and autocorrelation in both standardized and squared residuals. A 30-step-ahead forecast based on the VARMA(6,0)–eGARCH(1,1) combination produces MAPE values of approximately 4.46% for TAVG and 5.12% for RHAVG, indicating excellent predictive accuracy. These findings demonstrate that the VARMA–GARCH approach effectively captures the mean dynamics and volatility of meteorological conditions, reinforcing its potential for early-warning systems and climate-informed local planning. Keywords: Multivariate time series, VARMA, GARCH, Temperature, Humidity.
PENERAPAN METODE FUZZY AHP-FUZZY TOPSIS DALAM MENENTUKAN SUNSCREEN TERBAIK UNTUK KULIT BERJERAWAT Wiola Derul Rahayu; Raden Sulaiman
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p191 - 204

Abstract

Tingginya paparan sinar ultraviolet di Indonesia dan prevalensi jerawat menjadikan penggunaan sunscreen sangat penting. Namun, pemilihan produk sunscreen yang tepat untuk kulit berjerawat semakin kompleks seiring dengan banyaknya merek. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sunscreen terbaik untuk kulit berjerawat berdasarkan tujuh kriteria, yaitu harga, kemudahan diratakan, kecepatan meresap, rasa ringan pada kulit saat pemakaian, hasil tampilan kulit setelah pemakaian, kemampuan mengontrol minyak, dan pengaruh terhadap kondisi jerawat. Metode yang digunakan adalah Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) dan Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS). Metode FAHP digunakan untuk menentukan bobot kepentingan setiap kriteria, sedangkan FTOPSIS digunakan untuk pemeringkatan alternatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa kriteria pengaruh terhadap kondisi jerawat memiliki bobot tertinggi (0.4021), diikuti oleh kemampuan mengontrol minyak (0.2170), hasil tampilan kulit setelah pemakaian (0.1288), rasa ringan pada kulit saat pemakaian (0.1131), kecepatan meresap (0.0692), kemudahan diratakan (0.0533), dan harga (0.0303). Berdasarkan nilai preferensi FTOPSIS, Labore BiomeProtectTM Acne & Oil Correct Physical Sunscreen SPF 50+ PA++++ menempati peringkat pertama dengan nilai 0.8373, diikuti oleh Facetology Triple Care Sunscreen for Acne & Oil Skin SPF 40 PA+++ (0.6087), NPure Cica Beat the Sun Glow SPF 50+ PA++++ (0.5155), Wardah UV Shield Acne Calming Sunscreen Moisturizer SPF 35 PA+++ (0.4693), Azarine Calm My Acne Sunscreen Moisturizer SPF 35 PA+++ (0.3357), dan Emina Sun Battle SPF 50 PA++++ Cica Acne Fighter Sunscreen (0.1225). Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi konsumen dalam memilih sunscreen yang sesuai untuk kulit berjerawat. Kata Kunci: Sunscreen, Kulit Berjerawat, FAHP-FTOPSIS.
Perbandingan Model SARIMA dan SARIMAX dalam Peramalan Produksi Padi Bulanan di Kabupaten Banyuwangi Erma Kusumawati; Affiati Oktaviarina
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p205 - 218

Abstract

Produksi padi merupakan komoditas pangan strategis yang berperan penting dalam mendukung ketahanan pangan. Kabupaten Banyuwangi sebagai salah satu sentra produksi padi di Provinsi Jawa Timur menunjukkan produksi padi bulanan yang berfluktuasi secara musiman dan mengalami kecenderungan penurunan dalam beberapa tahun terakhir, sehingga menimbulkan ketidakpastian dalam memperkirakan produksi padi pada periode mendatang. Kondisi tersebut menuntut adanya metode peramalan yang mampu menangkap pola musiman data produksi padi serta mempertimbangkan pengaruh faktor eksternal, khususnya luas panen. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model SARIMA dan SARIMAX terbaik, membandingkan kinerja kedua model dalam meramalkan produksi padi bulanan di Kabupaten Banyuwangi, serta menghasilkan peramalan produksi padi untuk 12 bulan ke depan. Data yang digunakan berupa data sekunder produksi padi dan luas panen padi bulanan di Kabupaten Banyuwangi periode Januari 2018 hingga Desember 2024 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SARIMA terbaik yang diperoleh adalah SARIMA (0,1,2)(0,1,1)12, sedangkan model SARIMAX terbaik adalah SARIMAX (2,1,2)(0,1,1)12. Evaluasi kinerja peramalan menunjukkan bahwa model SARIMAX (2,1,2)(0,1,1)12 memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan model SARIMA (0,1,2)(0,1,1)12, ditunjukkan oleh nilai MAPE sebesar 4,50% yang berada pada kategori sangat akurat. Hasil peramalan produksi padi bulanan Kabupaten Banyuwangi untuk periode Januari hingga Desember 2025 menunjukkan pola fluktuasi musiman, dengan produksi tertinggi diperkirakan terjadi pada bulan April dan produksi terendah pada bulan Februari. Kata Kunci: Produksi Padi, Peramalan, Musiman, SARIMA, SARIMAX.
Model Matematika Penyebaran MDR-TB Dengan Pengobatan Regimen BPaLM Irna Laradiyanti; Abadi
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p473-478

Abstract

Model matematika penyebaran MDR-TB dengan pengobatan regimen BpaLM disusun dalam bentuk sistem persamaan diferensial nonlinear SEIMTR yang terdiri dari enam kompartemen yaitu: rentan (S), terpapar (E), terinfeksi (I), MDR-TB (M), pengobatan (T), dan sembuh (R). Berdasarkan hasil analisis sistem, diperoleh dua titik kesetimbangan, yaitu pada kondisi bebas penyakit dan kondisi endemik , serta bilangan reproduksi dasar yang merepresentasikan dinamika penyebaran penyakit. Nilai berperan sebagai ambang batas dalam menentukan dinamika penyebaran penyakit. Jika maka infeksi akan menurun dan akhirnya menghilang dari populasi. Sebaliknya, jika , maka infeksi dapat bertahan dalam populasi. Simulasi numerik menunjukkan bahwa ketika diambil nilai parameter akan didapatkan nilai bilangan reproduksi dasar , yang menunjukkan bahwa penyakit akan menurun seiring waktu dan akan menghilang dari populasi. Sebaliknya, jika diambil nilai parameter akan didapatkan nilai bilangan reproduksi dasar , yang menunjukkan bahwa infeksi akan bertahan dalam populasi hingga tingkat waktu tertentu. Hasil simulasi juga memperlihatkan bahwa regimen BPaLM efektif dalam menekan dampak penyebaran MDR-TB dengan meningkatkan jumlah orang yang sembuh.
PERBANDINGAN METODE NEWTON-RAPHSON DAN BISEKSI DALAM ANALISIS TREN KENAIKAN SUHU NASA GISS TEMPERATURE Erlina Erlina Ayunda Cahyanti; Aurelia Krisnanti Wijaya; Maulida Shifa Annisa; Sischa Wahyuning Tyas; Anggraini Puspita Sari
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p219 - 225

Abstract

Global warming has been increasing in recent decades and has become an issue in global climate studies. Global temperature anomalies are the main indicator used to monitor temperature changes over time. This study was conducted to analyze global temperature rise trends on NASA GISS Temperature data and to determine when the 1,5°C rise threshold will be reached, in accordance with international climate mitigation targets. The research method used was third order polynomial regression modeling to generate temperature anomaly increase trends and the application of two numerical methods, namely the Newton-Raphson and Bisection methods, to find the root of the model function. The modelling results showed that the cubic regression method had the best results with a value of , AICC -614,8, and low RMSE. The Newton-Raphson method achieved convergence in 4 iterations, while Bisection required 17 iterations, but both methods produced consistent root values, indicating that the 1,5°C limit is expected to be reached in 2039. This research can provide a numerical calculation of global warming and can be used as a basic for climate mitigation policy making. Keywords: Bisection, Newton-Raphson, NASA, Temperature Trends.

Page 72 of 77 | Total Record : 767

 70   71   72   73   74 

Filter by Year

2013 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 02 (2026) Vol. 14 No. 01 (2026) Vol. 13 No. 03 (2025) Vol. 13 No. 02 (2025) Vol. 13 No. 01 (2025) Vol. 12 No. 03 (2024) Vol. 12 No. 02 (2024) Vol. 12 No. 01 (2024) Vol. 11 No. 03 (2023) Vol. 11 No. 02 (2023) Vol. 11 No. 01 (2023) Vol. 10 No. 03 (2022) Vol. 10 No. 02 (2022) Vol. 10 No. 01 (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