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
 73   74   75   76   77 
Perbandingan Simpleks dan Match Factor untuk Optimalisasi Pengangkutan Batu Bara (Studi Kasus: Alat Berat PT Petrosea Tamiyang Layang) riska widiastuti
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.p537-546

Abstract

Optimalisasi penggunaan alat berat pada kegiatan pengangkutan batu bara sangat penting dilakukan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan menekanbiaya produksi perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan penggunaan alat berat pada kegiatan pengangkutan batu bara di PT Petrosea Tamiyang Layang dengan membandingkan dua metode, yaitu linear programming dengan metode simpleks dan metode match factor. Permasalahan yang dihadapi perusahaan adalah tingginya biaya operasional serta ketidakseimbangan antara jumlah alat gali muat (excavator) dan alat angkut (dump truck) yang menyebabkan penggunaan alat berat menjadi tidak optimal. Metode linear programming dengan simpleks digunakan untuk menentukan jumlah alat berat yang optimal dengan tujuan meminimalkan biaya operasional berdasarkan fungsi tujuan dan kendala yang ada. Sementara itu, metode match factor digunakan untuk menganalisis tingkat keserasian kerja antara excavator dan dump truck berdasarkan waktu siklus dan kapasitas alat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode linear programming dengan simpleks mampu memberikan solusi optimal dalam menentukan jumlah alat berat yaitu sebanyak 3 unit excavator dan 11 unit dump truck dengan biaya operasional minimum yaitu Rp592.200.000 per hari, sedangkan metode match factor memberikan solusi optimal dalam menentukan jumlah alat berat yaitu sebanyak 3 unit excavator dan 12 unit dump truck dengan biaya operasional yaitu Rp620.400.000 per hari. Berdasarkan hasil perbandingan, metode linear programming dengan simpleks dinilai lebih efektif dan dipilih sebagai metode yang paling optimal dalam penelitian ini. Kata Kunci: alat berat, batu bara, linear programming, metode simpleks, match factor, optimasi.
HYPERCOMPLEX FRACTAL VISUALIZATION: AN EXPANSIVE EXPLORATION OF JULIA AND MANDELBROT SETS THROUGH ADVANCED ITERATION SCHEMES Pardomuan Robinson Sihombing
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.p581-588

Abstract

Introduction: The complex dynamics and geometry of multi-dimensional hypercomplex fractals, particularly quaternions (4D), pose computational challenges but promise new symmetry revelations. This paper integrates advanced non-standard iteration schemes extracted from fixed-point theory. Methodology: This study examines the application of the Garodia-Uddin method (quaternion fractal), Picard-Thakur iteration with s-convection, and Viscosity Approximation. Rendering was executed through an escape-time algorithm, prototyping high-resolution matrix-based analytics via R. Results: Algorithm modification significantly lowered the Mean Escape Time (AET). The distortion of non-linear control parameters (viscosity, convexity, rotation) directly controls the Fractal Dimension, allowing the synthesis of layered organic "Biomorphs" shapes and dense and stable 4D filament structures. Prototyping experiments with the R syntax also resulted in high-resolution aesthetic parametric curve projections. Discussion: The implications of this finding go beyond pure mathematics. State-of-the-art hyper-dimensional fractal representations are now relevant across disciplines, applied in holographic visualization of Artificial Neural Network (AI) architecture, macroeconomic turbulence simulations, and the development of high-precision generative art designs.
ANALISIS PERUBAHAN SIFAT MEKANIS KEKUATAN TARIK DAN KEMULURAN MATERIAL PVC INSULATION 104 NATURAL DALAM PROSES PRODUKSI KABEL CU/PVC (NYA) 4 MM² Helen Twomay Sianturi; Werry Febrianti
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.p547-553

Abstract

This study aims to analyze the effect of the cable production process on the mechanical properties, namely tensile strength and elongation, of PVC 104 Natural Insulation material for CU/PVC (NYA) 4 mm² cables. As a preliminary step, a Shapiro-Wilk normality test was conducted on the difference data (setelah-sebelum) to validate the use of parametric statistical methods. The results showed that the difference data for both variables were normally distributed, allowing the analysis to proceed using a Paired T-Test at a significance level of The t-test results indicated that the production process significantly increased the kuat tarik ( ) and significantly decreased the elongation ( ). This statistically valid conclusion indicates that the production process makes the Insulation material stronger but less flexible
A, ANALISIS AKURASI RUNGE-KUTTA SEBAGAI NILAI AWAL ADAMS-BASHFORTH-MOULTON PADA PREDIKSI PRODUKSI KELAPA SAWIT PROVINSI KALIMANTAN TIMUR Dian Selasih; Rinancy Tumilaar; Andri Azmul Fauzi
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.p554-562

Abstract

Palm oil production is one of the important sectors in the Indonesian economy, including in East Kalimantan Province. However, in recent years, production has shown slow growth and fluctuations, so an accurate prediction model is needed to support planning and decision making. This study aims to form a logistic differential equation model and analyze the accuracy level of the Adams–Bashforth–Moulton method of order 5 with the initial value method of the Classical Runge–Kutta order 5 and Runge–Kutta Fehlberg 45. The data used are palm oil production data of East Kalimantan Province for 2015–2024 obtained from the Central Bureau of Statistics of Indonesia. The obtained model has a growth rate parameter of 0.4 and a capacity of 4,100,900 tons. The model solution is carried out using ABM order 5 with RK5 and RKF45 as the initial value method, where in RKF45 it is limited by using the order 5 approach. The accuracy level is evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results showed that RK5 produced a MAPE value of 9.88841685%, while RKF45 was 9.88841880%. RK5 was chosen as the best method because it produced a smaller MAPE value. Based on these methods, the predicted palm oil production in 2025–2028 is 3,981,149.3717 tons, 4,0019,602.672 tons, 4,045,869.3641 tons, and 4,063,720.3084 tons, respectively. Keywords: Logistic Growth Model, Runge-Kutta, Adams-Bashfort-Moulton, Palm Oil Production, East Kalimantan.
MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA POLA DATA CURAH HUJAN DI KOTA BENGKULU Novelisa Syendra Wanti; Yuliana Martha Siallagan; Stevani Aprilya Sagala; Idhia Sriliana; Etis Sunandi
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.p563-570

Abstract

Curah hujan merupakan unsur iklim yang memiliki pola fluktuatif, bersifat periodik, dan cenderung tidak linear sehingga memerlukan metode pemodelan yang fleksibel. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan pola data curah hujan di Kota Bengkulu menggunakan regresi nonparametrik dengan pendekatan deret Fourier. Data yang digunakan merupakan data curah hujan dan variabel meteorologi serta klimatologi periode 2021–2025. Pemilihan model terbaik dilakukan berdasarkan nilai Generalized Cross Validation (GCV), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan koefisien determinasi R2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik pada stasiun Meteorologi diperoleh pada osilasi ke-5 dengan nilai GCV sebesar 53798,75, MSE sebesar 8607,885, MAPE sebesar 52,2%, dan R2sebesar 61,2%. Sementara itu, model terbaik pada stasiun Klimatologi juga diperoleh pada osilasi ke-5 dengan nilai GCV sebesar 56742,6, MSE sebesar 9078,819, MAPE sebesar 74,09%, dan R2sebesar 60,9%. Hasil visualisasi menunjukkan bahwa model deret Fourier mampu mengikuti pola fluktuasi dan pola periodik curah hujan pada kedua stasiun pengamatan. Namun, nilai MAPE yang masih cukup besar menunjukkan bahwa tingkat akurasi prediksi model belum optimal, terutama pada data stasiun Klimatologi.Kata Kunci: regresi nonparametrik, deret Fourier, curah hujan, GCV, Kota Bengkulu.
Perbandingan Regresi Nonparametrik Spline Truncated dan Kernel Gaussian dalam Pemodelan Penderita Tuberkulosis (TBC) di Indonesia Tahun 2025 Fauziah Syafitri; Reva Amelia; Chesa Nabilla Azzahra; Idhia Sriliana; Etis Sunandi
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.p571-580

Abstract

Tuberkulosis (TBC) masih menjadi masalah kesehatan utama di Indonesia dengan tingkat prevalensi yang bervariasi antar wilayah. Hubungan antara prevalensi TBC dan faktor-faktor yang memengaruhinya cenderung kompleks serta tidak selalu mengikuti pola linier. Penelitian ini membandingkan kinerja regresi nonparametrik Spline Truncated dan Kernel Gaussian dalam memodelkan prevalensi TBC di Indonesia tahun 2025, menggunakan variabel jumlah rumah sakit umum, jumlah kasus HIV/AIDS, persentase akses sanitasi layak, dan persentase akses air minum layak. Pemilihan knot optimal pada Spline Truncated dan bandwith optimal pada Kernel Gaussian dilakukan menggunakan GCV. Pada metode Spline Truncated diperoleh model terbaik dengan satu titik knot optimal pada masing-masing variabel prediktor, nilai MSE sebesar 2,2365 dan sebesar 83,89%. Sementara itu, metode Kernel Gaussian menghasilkan MSE sebesar 8,311203 dan sebesar 40,13%. Berdasarkan perbandingan tersebut, regresi Spline Truncated menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan Kernel Gaussian karena memiliki MSE lebih kecil dan lebih tinggi. Temuan ini dapat digunakan sebagai alternatif statistik untuk mendukung kebijakan kesehatan masyarakat di Indonesia.
IMPLEMENTASI METODE HYBRID ARIMA-LSTM DALAM MEMPREDIKSI HARGA PRODUSEN SUBSEKTOR PERKEBUNAN RAKYAT DI PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG Danil
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.p370-382

Abstract

Provinsi Kepulauan Bangka Belitung merupakan salah satu daerah yang perekonomiannya didukung oleh subsektor perkebunan rakyat, terutama komoditas karet, lada, dan kelapa sawit. Fluktuasi harga produsen pada ketiga komoditas tersebut memengaruhi pendapatan petani dan keberlanjutan usaha perkebunan rakyat, sehingga diperlukan suatu metode peramalan yang mampu menghasilkan prediksi harga secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga produsen karet, lada, dan kelapa sawit menggunakan metode hybrid ARIMA-LSTM. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik dalam memprediksi harga produsen karet yaitu model ARIMA(0,1,1) dan model LSTM dengan parameter terbaik timestep 3, hidden unit 20, jumlah layer 3, batch size 55, epoch 25, dropout 0.1, dan learning rate 0.001 dengan tingkat akurasi 94,80%. Model hybrid ARIMA-LSTM terbaik yang digunakan dalam memprediksi harga produsen lada adalah model ARIMA(1,1,1) dan model LSTM dengan parameter terbaik timestep 3, hidden unit 30, jumlah layer 1, batch size 40, epoch 100, dropout 0,1, dan learning rate 0,005 dengan tingkat akurasi 96,85%. Sedangkan model hybrid ARIMA-LSTM terbaik yang digunakan dalam memprediksi harga produsen kelapa sawit yaitu model ARIMA(2,1,2) dan model LSTM dengan parameter terbaik timestep 3, hidden unit 90, jumlah layer 3, batch size 48, epoch 55, dropout 0,1, dan learning rate 0,001 dengan tingkat akurasi 98,63%.
Pewarnaan Radio Graf Komplet dan Graf Persahabatan Brigita Risky Fernanda; Budi Rahadjeng
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.p383-393

Abstract

Pewarnaan radio merupakan salah satu pengembangan teori pewarnaan graf yang memperhatikan jarak antar titik pada graf dan digunakan sebagai model matematis untuk meminimalkan interferensi frekuensi pada jaringan komunikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pewarnaan radio dan bilangan radio pada graf komplet serta menentukan pewarnaan radio dan batas atas bilangan radio pada graf persahabatan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur dengan pendekatan analitis terhadap struktur graf dan konstruksi pelabelan radio yang memenuhi syarat pewarnaan radio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bilangan radio graf komplet adalah . Pada graf persahabatan diperoleh . Selain itu, untuk graf persahabatan dengan diperoleh batas atas , dengan nilai eksak dan . Untuk dengan diperoleh batas atas , sedangkan untuk dengan diperoleh batas atas . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa struktur graf berpengaruh terhadap pola pelabelan dan nilai bilangan radio yang dihasilkan. Kata Kunci: Pewarnaan Radio, Bilangan Radio, Graf Komplet, Graf Persahabatan.
KLASIFIKASI TINGKAT PENDIDIKAN PROVINSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN SVM DENGAN HYPERPARAMETER OPTIMIZATION OPTUNA Michael Sianturi
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.p394-403

Abstract

Educational attainment disparity among provinces in Indonesia remains a major problem, reflected in the wide variation of Mean Years of Schooling (MYS) values. This study aims to classify the education level of 34 provinces in Indonesia into three categories (Low, Medium, High) based on socio-economic indicators for the 2016-2025 period. The method used is Support Vector Machine (SVM) with hyperparameter optimization using the Optuna framework and validated using Time Series Cross-Validation to avoid data leakage in time series data. This study compares four SVM kernel functions: RBF, Polynomial, Linear, and Sigmoid. The results show that the RBF kernel achieved the highest cross-validation accuracy of 89.23% with optimal parameters C = 999.05 and gamma = 0.00471. On the 2023-2025 testing data, the RBF kernel achieved an accuracy of 85.29% (29 out of 34 provinces correctly predicted), with macro precision of 88.7% and macro F1-score of 82.9%. Classification errors occurred in 5 provinces with MYS values around the class boundaries (9.00-9.38 years). There are significant performance differences among the four SVM kernels, with the RBF kernel proven to be the most superior in capturing the non-linear patterns of socio-economic data of Indonesian provinces.
The Analisis Risiko Kerugian Bencana Alam di Indonesia Menggunakan Extreme Value Theory-Value at Risk Dengan Pendekatan Bayesian Mixture Model Latifah Sekar Hanin
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.p404-412

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara dengan tingkat kerentanan bencana alam tertinggi di dunia, sehingga berpotensi menimbulkan kerugian ekonomi yang signifikan setiap tahun. Kondisi geologis dan geografis yang kompleks menyebabkan tingginya frekuensi bencana geofisika dan hidrologi, sehingga diperlukan analisis risiko yang mampu menggambarkan peluang terjadinya bencana sekaligus besarnya kerugian yang ditimbulkan. Penelitian ini menerapkan pendekatan kuantitatif melalui matriks risiko dengan dua komponen utama, yaitu frekuensi dan konsekuensi. Frekuensi kejadian bencana diestimasi menggunakan distribusi Poisson, yang sesuai untuk memodelkan kejadian yang bersifat jarang (rare events). Konsekuensi risiko diukur menggunakan VaR, yang merepresentasikan potensi kerugian pada tingkat kepercayaan tertentu. Karena data kerugian bencana bersifat ekstrem dan memiliki ekor distribusi yang berat (heavy-tailed), pemodelan VaR dilakukan menggunakan EVT dengan metode POT, di mana central part dimodelkan menggunakan distribusi Lognormal dan tail part menggunakan GPD. Estimasi parameter dilakukan dengan Bayesian Mixture Model melalui algoritma Metropolis–Hastings MCMC, dan parameter posterior digunakan dalam simulasi Monte Carlo untuk memperoleh estimasi EAL dan VaR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa banjir dan gempa bumi berada dalam kategori High Risk. Kerugian tahunan rata-rata (EAL) akibat banjir mencapai 331.773 ribu USD, sedangkan gempa bumi mencapai 888.907 ribu USD, menunjukkan bahwa gempa bumi menimbulkan kerugian rata-rata yang lebih besar. Risiko kerugian ekstrem juga lebih tinggi pada gempa bumi, dengan VaR 95% sebesar 1.282.478 ribu USD untuk banjir dan 3.064.858 ribu USD untuk gempa bumi. Temuan ini menegaskan perlunya strategi mitigasi yang berkelanjutan serta alokasi dana kontinjensi yang lebih optimal untuk mengurangi potensi kerugian finansial akibat bencana alam di Indonesia.

Page 76 of 77 | Total Record : 767

 73   74   75   76   77 

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