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 625 Documents
 7   8   9   10   11 
ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOADING DOCK BONGKAR BARANG DI PTKAMADJAJA LOGISTICS GUDANG K-66 CONTRACT LOGISTICS NESTLE FURQON ILHAMSYAH
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 2 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (722.222 KB)

Abstract

Dalam era globalisasi permintaan akan kebutuhan barang dan jasa sangatlah tinggi. Peningkatan tersebuttentu akan menyebabkan permasalahan pada sistem pelayanan. Tingginya permintaan yang melebihi barangkapasitas pelayanan maka akan menyebabkan suatu antrian. Suatu proses antrian (queuing process) adalahsuatu proses yang berhubungan dengan kedatangan seseorang pelanggan pada suatu fasilitas pelayanan,kemudian menunggu dalam suatu baris (antrian) jika semua pelayannya sibuk, dan akhirnya meninggalkanfasilitas tersebut setelah dilayani.Objek penelitian dari penelitian skripsi ini adalah antrian truk pada loading dock bongkar barang di PT.Kamadjaja Logistics gudang K-66 Contract Logistics Nestle. Data diambil pada rentang waktu 1 Juli 2013sampai dengan 13 Juli 2013 pada semua shift. Data yang didapat akan dilakukan pengujian distribusi denganbantuan menggunakan software SPSS 20. Terjadinya antrian truk pada loading dock bongkar barang dapatdianalisis dengan menggunakan metode sistem antrian. Dengan menggunakan metode sistem antrian kita bisamengambil suatu kesimpulan apakah sistem antrian pada loading dock sudah optimal atau belum danmendapatkan jumlah server yang optimal. Dari hasil penelitian ini, didapat jumlah server yang optimal adalahdengan meningkatkan jumlah server dari yang sebelumnya memakai 2 server menjadi 3 server.Kata Kunci : Sistem Antrian, SPSS 20, Server
ANALISIS POSISI PRODUK MIE INSTAN DENGAN METODE MULTIDIMENSIONAL SCALING ( MDS )PADA MAHASISWA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI SURABAYA HIDAYATUL ULA
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 2 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (820.972 KB)

Abstract

Saat ini Indonesia adalah salah satu produsen mie instan terbesar di dunia oleh karena itu banyak perusahaan yangbersaing untuk mendapatkan kosumen, tentunya perusahaan harus menawarkan sesuatu yang berbeda oleh karena ituteori dan metode yang bisa di gunakan salah satunya adalah metode Multidimensional Scaling. Penelitian ini bertujuanuntuk menganalisis posisi produk mie instan yang meliputi Mie SEDAAP, Mie Indomie, mie Sarimi, Mie supermi, danMie ABC menggunakan metode Multidimensional Scaling pada mahasiswa FMIPA Universitas Negeri Surabaya. Padapenelitian ini data diperoleh dari penyebaran kuisioner, kuisioner telah di uji valid dengan nilai r masing-masing butirinstrumen lebih dari 0,5 dan reliable dengan nilai alpha di atas 0,6. Hasil penelitian menunjukkan Mie ABC memilikipesaing terdekat yaitu Mie Supermi. Supermie memiliki pesaing terdekat yaitu Mie Sarimi. Mie Indomie memilikipesaing terdekat yaitu Mie SEDAAP.Kata Kunci : Mie instan. Multidimensional Scaling
KLASIFIKASI KELOMPOK UMUR MANUSIA BERDASARKAN ANALISIS DIMENSIFRAKTAL BOX COUNTING DARI CITRA WAJAH DENGAN DETEKSI TEPI CANNY Muchammad Al Amin
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 2 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (950.866 KB)

Abstract

Klasifikasi kelompok umur manusia dalam penelitian ini dibagi menjadi empat kelompok yaitu kanak-kanak (5-11 tahun), remaja (12-25 tahun), dewasa (26-45 tahun), dan lansia (46-65 tahun). Klasifikasi kelompok umur manusiadapat didasarkan pada intensitas kerutan yang nampak pada citra wajah. Metode yang dapat digunakan untukmenganalisis intensitas kerutan tersebut salah satunya yaitu dimensi fraktal box counting. Untuk mendapatkanpenampakan kerutan wajah yang lebih jelas pada citra wajah dapat digunakan deteksi tepi Canny dan beberapapengolahan citra yang lain seperti konversi warna citra.Dalam penelitian ini digunakan data 60 citra wajah individu yang diambil secara langsung dari warga desaNgingas, Kecamatan Waru, Kabupaten Sidoarjo. Data tersebut terdiri dari empat kelompok sesuai dengan kelompokumur di depan dan masing-masing kelompok terdiri dari 15 citra. Data citra tersebut diolah menjadi citra grayscale yangkemudian dilakukan deteksi tepi Canny. Setelah didapat citra tepi wajah kemudian dilakukan penghitungan dimensifraktal box counting. Nilai dimensi fraktal digunakan untuk klasifikasi. Data citra dibagi secara acak menggunakanmetode k-fold cross validation (k=5) menjadi 5 partisi dan dilakukan 5 kali iterasi. Kemudian dilakukan klasifikasi daritiap data citra menggunakan metode ???????????? (????-Nearest Neighbor) dengan percobaan nilai ????=1, 2, 3, …, dan 12. Didapatnilai akurasi paling optimal yaitu 98,33% ketika nilai ????=2.Kata Kunci : citra wajah, kelompok umur, deteksi tepi Canny, dimensi fraktal box counting.
SEGMENTASI CITRA LiDAR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS NOVITA ANDINA FITRIANI
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 2 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (660.006 KB)

Abstract

Segmentasi citra LiDAR masih menjadi pembahasan yang menarik hingga saat ini. Skripsi ini membahassegmentasi LiDAR menggunakan algoritma K-Means. Terdapat dua dataset yang digunakan dalam penelitian skripsiini. Dataset diambil dari Geographic Information System (GIS) yaitu Open Topography dan dipetakan denganmenggunakan aplikasi Google Earth. Citra pertama yaitu EarthScope Northern California LiDAR Imagery, merupakancitra pada bagian utara California. Sedangkan citra yang kedua merupakan citra pada area Ketintang. Citra tersebutdisegmentasi menjadi 3 bagian yaitu daratan (jalan), vegetasi dan pemukiman. Setelah proses segmentasi selesai,selanjutnya dilakukan teknik masking untuk memberikan pewarnaan pada bagian yang telah tersegmentasi. Hasil dariproses segmentasi pada data pertama yaitu warna merah yang menunjukkan daratan (jalan), warna hijau menunjukkanvegetasi, dan warna biru menunjukkan pemukiman. Sedangkan untuk hasil dari proses segmentasi pada data keduayaitu warna merah yang menunjukkan pemukiman, warna hijau menunjukkan vegetasi, dan warna biru menunjukkandaratan (jalan).Kata Kunci : Segmentasi citra , LiDAR, K-Means, Geographic Information System (GIS), Matlab R2009a.
IDEAL ANTI FUZZY PADA ALJABAR_CI SITI NUR LAILI
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 2 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (848.991 KB)

Abstract

Struktur aljabar merupakan himpunan yang tak kosong dengan satu atau lebih operasi dan memenuhiaksioma– aksioma yang berlaku. Pulak Sabhanpandit dan Biman Ch.Chetia memperkenalkan ideal antifuzzy dalam aljabar-CI. Aljabar-CI merupakan suatu himpunan tak kosong ????, elemen khusus 1 dan operasibiner ∗ memenuhi aksioma : (i) ???? ∗ ???? = 1, (ii)1 ∗ ???? = ????, (iii) ???? ∗ (???? ∗ ????) = ???? ∗ (???? ∗ ????), untuk semua????, ????, ???? ∈ ????. Misal ???? himpunan fuzzy pada aljabar-CI, ???? disebut ideal anti fuzzy jika untuk setiap ????, ????, ???? ∈???? memenuhi ????????(???? ∗ ????) ≤ ????????(????) dan (???????? ((???? ∗ (???? ∗ ????)) ∗ ????)) ≤ max{????????(????), ????????(????)}. Hasil penelitianmenjelaskan konsep dan struktur yang terkait dari ideal anti fuzzy pada aljabar-CI.Kata Kunci: Aljabar-CI, ideal anti fuzzy, homomorfisme, hasil kali kartesius
FORECASTING FITNESS GYM MEMBERSHIP PADA PUSAT KEBUGARAN “THE BODY ART FITNESS,AEROBIC & POOL” MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING AGNES AGUSTINE
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 3 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (982.016 KB)

Abstract

Perkembangan dunia industri semakin hari semakin berkembang pesat. Hal ini ditandai dengan terjadinyapercepatan teknologi yang semakin maju dalam dunia industri. Saat ini untuk mencapai keunggulan bersaing,perusahaan bukan hanya dituntut untuk dapat mengelola dengan baik sistem yang sedang berjalan pada waktu sekarang.Perusahaan harus dapat meramalkan kondisi dan keadaan untuk dapat mencapai keunggulan bersaing, sertamemprediksikan keuntungan yang akan didapatkan.peramalan merupakan perhitungan yang objektif dan denganmenggunakan data-data masa lalu, untuk menentukan sesuatu di masa yang akan datang.Penelitian ini merupakan jenis penelitian studi kasus.Pengumpulan data didapatkan melalui arsip data jumlahmember/anggota pada pusat kebugaran “The Body Art Fitness, Aerobic, & Pool”. Teknik analisis data yang digunakanmenggunakan metode peramalan Exponential Smoothing yang terdiri dari Single Exponential Smoothingdan DoubleExponential Smoothing (Holt).Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode peramalan yang tepat untuk diterapkan pada forecasting jumlahanggota fitness gym pada pusat kebugaran “The Body Art Fitness, Aerobic, & Pool” adalah metode Single ExponentialSmoothing, dimana hasil peramalan dengan metode ini menghasilkan nilai MAD, MSE, dan MAPE terkecil.Kata Kunci :Forecasting, Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing (Holt).
PLANARITAS-1 HASIL KALI LEKSIKOGRAFIK GRAF NOVI DWI PRATIWI
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 3 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (802.546 KB)

Abstract

Graf planar-1 pertama kali diperkenalkan pada tahun 1965 oleh Ringel membahas masalah pewarnaan titik danmuka pada graf bidang. Sebuah graf ???? disebut planar-1 jika ???? dapat digambar pada bidang datar sehingga setiap sisiyang terpotong paling banyak dipotong oleh satu sisi lainnya. Hasil kali leksikografik merupakan salah satu operasiyang digunakan dalam graf planar-1. Hasil kali leksikografik dua graf ???? dan ????, dilambangkan dengan ???? ○ ???? adalahsebuah graf yang himpunan titiknya adalah hasil kali kartesian ????(????) × ????(????) dan dua titik (????, ????) dan (????, ????)berhubungan langsung di ???? ○ ???? jika dan hanya jika ???? berhubungan langsung dengan ???? di ???? atau ???? = ???? dan ????berhubungan langsung dengan ???? di ????. Diungkap beberapa kelas graf ???? dan ???? sedemikian hingga ???? ○ ???? planar-1 atau???? ○ ???? bukan planar-1. Kata Kunci : graf planar-1, hasil kali leksikografik.
SEMIGRUP KANSELATIF BERDASARKAN KONJUGAT Muhammad Ilham Fauzi
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 3 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (810.354 KB)

Abstract

Himpunan tak kosong ???? dengan operasi biner “ ∗ ” disebut semigrup jika tertutup dan asosiatif. Padasemigrup ????, jika ???????? = ???????? mengakibatkan ???? = ???? dan jika ???????? = ???????? mengakibatkan ???? = ???? untuksemua ????, ????, ???? ∈ ???? maka ???? disebut semigrup kanselatif. Semigrup ???? merupakan semigrup yang memuatkonjugat jika ∃???? ∈ ???? dan ????, ???? ∈ ???? sedemikian hingga ???????? = ????????, maka ???? disebut konjugat ???? oleh ???? dandinotasikan dengan ???????? = ????. Hasil penelitian menjelaskan konsep serta sifat-sifat semigrup kanselatifberdasarkan konjugat.Kata Kunci: Semigrup, Semigrup Kanselatif, konjugat, Nilpoten kelas 2.
PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR DIMENSI FRAKTAL BOX COUNTING CHUSNUL KHOTIMAH
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 3 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (849.112 KB)

Abstract

Biometrika adalah ilmu yang sekarang sedang berkembang pesat. Ciri khas biometrika yang mengambil keunikan ciri dari tubuh manusia membuat biometrika berkembang untuk sistem keamanan modern. Biometrika dibagi menjadi dua, yaitu behavioral (cara berjalan, cara mengetik, dll) dan phsycal (iris, retina, wajah, sidik jari, telapak tangan, dll). Iris dipilih karena setiap manusia memiliki ciri yang khusus yaitu setiap individu berbeda dan iris mata dilindungi oleh kornea sehingga akan memiliki bentuk yang tetap. Pada sistem pengenalan iris mata ini dilakukan 3 tahap yaitu, pra-pemrosesan data, ekstraksi ciri dan pencocokan. Pada proses pra-pemrosesan digunakan transformasi Hough untuk mencari daerah iris mata dan Daugman’s rubber sheet model untuk normalisasi dataset iris mata menjadi blok persegi panjang. Kemudian untuk mencari ciri dari iris mata ini digunakan metode box counting untuk mendapatkan nilai dimensi. Dimensi-dimensi dengan jarak euclidean yang berdekatan berarti berada pada kelas yang sama, teori ini dikenal dengan K-Nearest Neighbor sebagai klasifikasi data. Data yang digunakan 60 data dari 10 kelas. Dalam penelitian menggunakan 5-fold cross validation sehinnga diperoleh nilai akurasi terbesar 92,632 % untuk nilak K= 3 pada metode K-Nearest Neighbor(KNN). Kata Kunci: Biometrika, Pengenalan Iris, Dimensi Fraktal.
KONTROL PROPORSIONAL-DERIVATIF PADA SISTEM DINAMIKPESAWAT TERBANG TIPE AIRBUS A380-800 MOHAMMAD HAFIZ
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 5 No 3 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1026.74 KB)

Abstract

Penelitian ini terinspirasi oleh penelitian yang dilakukan oleh Trisnawati dan Fuad (2016) yang membahassistem dinamik pesawat Boeing 737-400 dengan penerapan kontrol pole-placement. Pada penelitiantersebut kestabilan dengan kontrol pole-placement masih membutuhkan waktu yang relatif lama. Penelitianini mengkaji sistem dinamik pesawat Airbus A380-800, linierisasi sistem, serta upaya percepatan untukkestabilan. Hasil analisis kestabilan menunjukkan bahwa sistem linier pada modus gerak longitudinal stabildengan nilai eigen dan , sedangkanketidakstabilan terjadi pada modus gerak lateral-direksional dengan nilai eigen, dan . Selanjutnya pada penelitian ini diterapkankontrol proporsional-derivatif untuk mempercepat kestabilan dan mengurangi overshoot. Penerapankontrol proporsional-derivatif dengan menentukan gain dan gain pada fungsi transfer modus geraklongitudinal maupun modus gerak lateral-direksional. Dengan kriteria Routh-Hurwitz, gain dan gainyang memenuhi untuk modus gerak longitudinal adalah dan. Sedangkan untuk modus gerak lateral-direksional gain dan gaindipenuhi oleh dan . Simulasi diberikan untuk modusgerak longitudinal dengan dan , serta untuk modus gerak lateral-direksional dengandan . Pada modus gerak longitudinal sistem linier stabil setelah 40 detikdengan tanpa overshoot Pada modus gerak lateral-direksional sistem linier stabil setelah 50 detik namunmasih memuat overshoot.Kata Kunci: gerak longitudinal, gerak lateral-direksional, analisis kestabilan, kontrol proporsionalderivatif.

Page 9 of 63 | Total Record : 625

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2013 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