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 
A Spatial Extreme Value Modelling with Fused Lasso and Fused Ridge Regularization: Case Study of Extreme Rainfall in North Sumatera Province Adellia Purnomo
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.p441-452

Abstract

Extreme rainfall is a hydrometeorological phenomenon that can cause disasters such as floods and landslides, especially in North Sumatera Province, which has a complex geographical and topographical character. The purpose of this study is to model extreme rainfall spatially using the Extreme Value Theory (EVT) approach through the Generalized Pareto Distribution (GPD) model with the Peaks Over Threshold (POT) method, as well as to compare the performance of regularization using fused lasso and fused ridge in stabilizing spatial parameter estimation. The data used is daily rainfall data from 2014 to 2024 from five BMKG stations in North Sumatera Province. Thresholds were determined using a combination of the percentile method and the Mean Residual Life Plot (MRL). The parameter estimates were calculated using Maximum Likelihood Estimation (MLE). Model evaluation was performed using the Takeuchi information criterion (TIC). The results show that both regularization methods are capable of modeling spatial extreme rainfall effectively and produce return levels that increase with longer return periods. The highest return levels for both models were observed in Central Tapanuli. Based on the TIC values, fused ridge outperformed fused lasso with a TIC value of 100,913.9 and was therefore selected as the best model for spatial extreme rainfall modeling in North Sumatra Province. This study is expected to contribute to the development of spatial extreme value modeling and support data-driven hydrometeorological disaster risk mitigation.
Penerapan Pewarnaan Graf dalam Menentukan Jumlah Hari Minimum pada Penjadwalan Kunjungan Destinasi Wisata Populer di Sumatera Barat divaindriani; yezatricahyani
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.p453-459

Abstract

Sumatera Barat memiliki banyak destinasi wisata populer yang tersebar di berbagai wilayah sehingga wisatawan sering mengalami kesulitan dalam menyusun jadwal perjalanan yang efisien. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode pewarnaan graf untuk menentukan jumlah hari minimum kunjungan destinasi wisata di Sumatera Barat. Destinasi wisata direpresentasikan sebagai simpul, sedangkan hubungan antar destinasi yang memiliki waktu tempuh lebih dari dua jam direpresentasikan sebagai sisi. Data penelitian terdiri atas 13 destinasi wisata populer di Sumatera Barat. Hasil pewarnaan graf menunjukkan bahwa graf memiliki bilangan kromatik sebesar 4, yang berarti seluruh destinasi wisata dapat dikelompokkan ke dalam empat hari kunjungan. Dengan demikian, metode pewarnaan graf dapat digunakan sebagai alternatif dalam penyusunan jadwal perjalanan wisata yang lebih efektif dan efisien. Kata Kunci: pewarnaan graf, bilangan kromatik, penjadwalan wisata, teori graf, Sumatera Barat
PENERAPAN MODEL REGRESI COX STRATIFIKASI UNTUK ANALISIS WAKTU KESINTASAN PASIEN KANKER PARU Noval Febriyansyah; brillian capah
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.p460-465

Abstract

Kanker paru merupakan penyakit dengan tingkat kesintasan yang rendah, sehingga prediksi waktu seorang pasien bertahan hidup menjadi sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan waktu kesintasan pasien kanker paru veteran dan mangatasi masalah pelanggaran asumsi Propotional Hazard (PH). Metode yang digunakan adalah Regresi Cox Stratifikasi terhadap data observasi 137 pasien kanker paru. Uji asumsi PH dilakukan secara grafis mengunakan plot Log-Minus-Log. Hasil pengujian awal menunjukan bahwa variable tipe sel kanker (celltype) melanggar asumsi PH karena kurva Hazard yang di hasilkan saling bersilangan seiring berjalan waktu. Sebagai penanganan, tipe sel kanker dikeluarkan dari persamaan predictor utama dan diubah menjadi variabel stratifikasi agar memiliki baseline hazard yang unik. Hasil estimasi model Cox Stratifikasi membuktikan bahwa skor Karnofsky adalah satu-satunya variabel yang memengaruhi waktu kesintasan secara signifikan (p-value < 0,05). Nilai Hazard Ratio (HR) untuk skor Karnofsky sebesar 0,9625 mengindikasikan bahwa setiap peningkatan satu poin skor fisik tersebut akan menurunkan Risiko kematian pasien sebesar 3,75%. Kesimpulannya, dengan mengendalikan perbedaan risiko dasar antar tipe sel kanker kondisi fisik (skor Karnofsky) terbukti menjadi faktor prognoctik penentu yang saling signifikan terhadap kelangsungan hidup pasien kanker paru. Kata Kunci: Asumsi Propotional Hazard, kanker paru, kesintasan, regresi cox stratifikasi.
PERBANDINGAN KINERJA MODEL DERET WAKTU ARIMA, LSTM, DAN GRU UNTUK PERAMALAN PM10 HARIAN DI JAKARTA: PERBANDINGAN KINERJA MODEL DERET WAKTU ARIMA, LSTM, DAN GRU UNTUK PERAMALAN PM10 HARIAN DI JAKARTA Khusnia Nurul Khikmah; A'yunin Sofro
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.p466-472

Abstract

Polusi udara khususnya partikulat matter kategori PM10 merupakan masalah lingkungan utama di kota besar seperti Jakarta. Dampaknya terhadap kesehatan masyarakat dan kebutuhan akan kebijakan mitigasi yang tepat menjadikan analisis kualitas udara sangat mendesak untuk dilakukan. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk menganalisis masalah ini adalah melalui peramalan konsentrasi PM10. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja model statistik tradisional yaitu autoregressive integrated moving average (ARIMA) dengan model deep learning yaitu long short-term memory (LSTM) dan gated recurrent unit (GRU) dalam meramalkan konsentrasi PM10 harian di Jakarta. Data yang digunakan adalah data PM10 periode Januari 2010 hingga Februari 2025 dengan total 5538 observasi harian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model deep learning GRU kemudian LSTM memberikan hasil akurasi yang lebih baik dibanding model statistik tradisional ARIMA, yang dibuktikan secara berurutan melalui nilai RMSE (13,366, 13,441, dan 17,526), MAE (8,918, 8,958, dan 12,416), MSE (178,647, 189,674, dan 307,163), dan MAPE (21,211%, 21,361%, dan 31,228%). Hasil ini menunjukkan bahwa GRU dan LSTM lebih baik dalam menangkap pola non-linear dan ketergantungan jangka panjang pada PM10 dibandingkan metode ARIMA tradisional.
PEMODELAN ROBUST SPATIAL AUTOREGRESSIVE (RSAR) PADA KASUS DIABETES MELITUS DI PROVINSI JAWA TIMUR Ahmada Yulia Saputri; Danang Ariyanto
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.p413-422

Abstract

Penyakit Diabetes Melitus merupakan salah satu Penyakit Tidak Menular (PTM) yang paling mematikan di dunia. Prevalensi penyakit diabetes melitus di Provinsi Jawa Timur bervariasi karena dipengaruhi oleh perbedaan lingkungan dan gaya hidup. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan Prevalensi Diabetes Melitus pada 38 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2024 menggunakan Robust Spatial Autoregressive (RSAR) estimasi-M dengan pembobot Queen Contiguity . Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan nilai uji Indeks Moran diperoleh adanya autokorelasi spasial dan dependensi spasial pada variabel respon. Hasil dari Moran's Scatterplot juga menunjukkan adanya outlier yaitu pada observasi 6 dan 35. Dengan menggunakan taraf signifikan sebesar 0,05, ditemukan variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon yaitu prevalensi diabetes melitus yaitu rata-rata konsumsi kalori (x 4 ) dengan nilai estimasi 0,0004 dan p-value 4,673110 kemudian rata-rata konsumsi gula pasir (x 5 ) dengan nilai estimasi 0,2103 dan p-value 6,176369 . Kata Kunci: Diabetes Melitus, Robust Spatial Autoregressive , Analisis Spasial.
PERBANDINGAN MODEL REGRESI ZERO-INFLATED POISSON (ZIP) DAN REGRESI ZERO-INFLATED NEGATIVE BINOMIAL (ZINB) TERHADAP KASUS DIFTERI DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2024 Ismachul Diana Masruroh; Danang Ariyanto
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.p423-431

Abstract

Kasus difteri merupakan salah satu permasalahan kesehatan masyarakat yang masih menjadi perhatian di Indonesia, khususnya di Provinsi Jawa Timur. Data kasus difteri tahun 2024 menunjukkan karakteristik berupa banyaknya nilai nol (excess zeros) dan adanya overdispersi, sehingga model regresi Poisson tidak lagi sesuai untuk digunakan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan model regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP) dan Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) dalam memodelkan kasus difteri serta menentukan model terbaik berdasarkan kriteria Akaike’s Information Criterion (AIC). Data yang digunakan merupakan data sekunder kasus difteri di 38 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2024, dengan variabel prediktor meliputi persentase pemberian ASI eksklusif, persentase balita dipantau pertumbuhan dan perkembangan, persentase pelayanan kesehatan bayi, dan persentase imunisasi DPT-HB-Hib3. Hasil analisis menunjukkan bahwa data memiliki excess zeros sebesar 76,32% dan mengalami overdispersi dengan nilai dispersi sebesar 1,441615 (>1). Hasil pemodelan menunjukkan bahwa variabel persentase pelayanan kesehatan bayi dan persentase imunisasi DPT-HB-Hib3 berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus difteri. Berdasarkan perbandingan nilai AIC, model Regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP) menghasilkan nilai AIC yang lebih kecil dibandingkan model Regresi Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB), sehingga dipilih sebagai model terbaik dalam memodelkan kasus difteri di Provinsi Jawa Timur tahun 2024. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pemilihan model statistik yang tepat untuk data kesehatan dengan karakteristik excess zeros dan overdispersi guna mendukung pengambilan kebijakan pengendalian penyakit yang lebih akurat. Kata kunci: Difteri, Zero-Inflated Poisson (ZIP), Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB), excess zeros, overdispersi, AIC
ANALISIS DINAMIK MODEL PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DOSIS GANDA DAN PENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN Ahmad Haris Febrianto; 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.p253-262p

Abstract

Penyakit campak merupakan penyakit menular yang dapat menyebar melalui kontak langsung maupun melalui lingkungan yang terkontaminasi virus, sehingga diperlukan pendekatan matematis untuk memahami dinamika penyebarannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengonstruksi, menganalisis kestabilan titik kesetimbangan, serta melakukan simulasi model pada penyebaran penyakit campak dengan mempertimbangkan vaksinasi dosis ganda dan faktor lingkungan. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur dengan mengadaptasi model (Alemneh & Belay, 2023), yang mengandung kompartemen patogen dan model (Tilahun et al., 2020) yang menerapkan vaksinasi dua dosis. Analisis dilakukan dengan menentukan titik kesetimbangan, menghitung bilangan reproduksi dasar (R_0) menggunakan metode Next Generation Matrix, serta mengkaji kestabilan titik kesetimbangan melalui matriks Jacobian dan kriteria Routh–Hurwitz. Selanjutnya, simulasi numerik dilakukan menggunakan perangkat lunak Matlab R2023a untuk mendukung hasil analisis teoritis. Analisis kestabilan menunjukkan bahwa titik kesetimbangan bebas penyakit stabil asimtotik lokal jika R_0<1. Simulasi numerik dengan parameter beta_2 = 0.2 menghasilkan R_0 = 0.6038 sehingga penyakit hilang, sedangkan dengan parameter beta_2 = 0.9 menghasilkan R_0 = 2.1694 yang menunjukkan kondisi endemik. Secara keseluruhan, penelitian ini menyimpulkan bahwa vaksinasi dua dosis yang efektif serta isolasi penderita berperan penting dalam menekan penyebaran penyakit campak. Untuk pengembangan selanjutnya, disarankan agar model memasukkan faktor musiman serta divalidasi menggunakan data riil agar hasil yang diperoleh lebih representatif terhadap kondisi lapangan.

Page 77 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