cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yasir Sidiq
Contact Email
lppi@ums.ac.id
Phone
+6282134901660
Journal Mail Official
lppi@ums.ac.id
Editorial Address
Gedung C - Kampus 1 Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. Ahmad Yani, Pabelan, Kartasura, Sukoharjo 57169, Jawa Tengah, Indonesia
Location
Kota surakarta,
Jawa tengah
INDONESIA
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Published by Universitas Muhammadiyah Surakarta
ISSN : -     EISSN : 26560615     DOI : -
Core Subject : Education,
Education Mathematics
Konferensi ini diadakan oleh Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Muhammadiyah Surakarta untuk mewadai ide-ide baru dalam bidang Penelitian Matematika.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika (Lain-Lain)
Articles 373 Documents
 15   16   17   18   19 
Super Graceful Labeling For A Class of Trees Purwanto, P; Rahayu, Ariska Puji
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2019: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (591.652 KB)

Abstract

Let be a graph having vertex set , edge set , number of vertices | | , and number of edges | | . A super graceful labeling is a bijection function such that | | for every . A graph is called a super graceful graph if it admits a super graceful labeling. A tree is a tree obtained from a star on vertices by joining each vertex (one vertex if ) of degree 1 , , , to different new vertices . Super gracefulness of many classes of graphs, including special classes of trees, has been studied in the literature. In this paper we present a super graceful labeling of the tree .
Existence of Clean Elements in A Matrix Ring Over ℤ Ambarsari, Ida Fitriana; Sulandra, I Made; Irawati, Santi
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2019: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (640.698 KB)

Abstract

A ring with unity is called clean, if every element is clean i.e. for every element there exist an idempotent element and a unit element such that . The set of matrices ( ) {[ ]| } is a ring with respect to the usual addition and multiplication operation of matrices. The ring ( ) is not clean for some integral domain , but the ring has eight forms of clean elements. Those clean elements are constructed by adding an idempotent element and a unit element. Since the ring ℤ of all integers is an integral domain, so the subring (ℤ) ( ) is not clean. In his paper, we discuss the existence of clean elements in (ℤ) based on the forms of clean elements in ( ) and proved the sufficiency and necessary condition of clean elements in (ℤ).
Association Between Smoking Behavior and Tuberculosis in Indonesia : A Meta-Analysis Oinike, Aritonang Keshia; Pontoh, Resa Septiani; Tantular, Bertho
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2019: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (672.42 KB)

Abstract

According to WHO, Pulmonary TB is still one of the most deadly diseases and the death rate has reached millions of lives throughout the world including Indonesia. Smoking is one of the main causes of someone contracting pulmonary TB. The goal of this study is to find association between Pulmonary TB and smoking habits in Indonesia using published study. Published studies that reproting Pulmonary TB and smoking habits was complemented by manual searching. Thirty-six studies were selected that covering 12 province in Indonesia. Meta-analysis was conducted using Random effect model. 46641 patients were included in the analysis, and there were 1698 patients that suffering from Pulmonary TB and 44943 patients that not suffering. The association between Pulmonary TB and smoking habits is statistically significant with <0.0001 in p-value and 4.94 in z-score. The pooled odds ratio estimate for smokersvsnon smokers was of 1.8697dan 95% - CI [1.4583; 2.3972] or patients who smoked 1.86 times at risk of pulmonary TB than non-smoking patients. Smoking habits is significantly associated with the risk of Pulmonary TB in Indonesia.
Faktor Pengaruh dan Analisis Kemiskinan di Provinsi Lampung Tahun 2017 Mayasari, Tri Rena
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2019: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (448.7 KB)

Abstract

Lampung merupakan Provinsi yang memiliki persentase kemiskinan diatas rata-rata persentase kemiskinan Nasional. Adanya permasalahan kemiskinan di Provinsi Lampung akan menghambat laju pertumbuhan ekonomi dan memberi dampak ketidakstabilan sosial, ketidakpastian, dan tragedi kemanusiaan seperti kelaparan, tingkat kesehatan yang rendah dan gizi buruk. Oleh karena itu, perlu adanya pengkajian analisis kemiskinan dan faktor yang memengaruhinya untuk dijadikan landasan dalam pengambilan keputusan oleh Pemerintah Daerah Provinsi Lampung. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan keadaan kemiskinan di Provinsi Lampung dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan tersebut. Dalam penelitian ini, dibangun model Regresi Linier Berganda atas pengaruh antara kondisi daerah, Penciptaan lapangan kerja, Pendapatan Perkapita dan Pembangunan Manusia terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Lampung. Hasil analisis menunjukkan bahwa Penciptaan lapangan kerja berpengaruh paling besar dalam penurunan kemiskinan. Peningkatan Pendapatan perkapita juga signifikan menurunkan persentase kemiskinan. Dari hasil analisis ini, Pemerintah Provinsi Lampung disarankan untuk menyusun kebijakan yang mengarah pada penciptaan lapangan kerja yang masif agar mempercepat penurunan kemiskinan di Provinsi Lampung.
Penerapan Metode Spatial Autoregressive Model pada Pemetaan Daerah di Indonesia Berdasarkan Gizi Buruk Tahun 2016 Rakhmalia, Riza Indriani; Mu'minin, Aisyah Ummi; Huda, Tri Atmaja; Widodo, Edy
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2018: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1643.454 KB)

Abstract

Gizi balita merupakan salah satu indikator kesehatan masyarakat. Salah satu cara untuk meningkatkan indikator kesehatan yaitu dengan memperbaiki status gizi pada balita. Akibat yang ditimbulkan dari kurang gizi adalah kerentanan terhadap penyakit-penyakit infeksi terlebih pada kasus gizi buruk yang dapat menyebabkan kematian. Tujuan dari penelitian adalah untuk mengetahui karakteristik dan pengaruh variable dependen terhadap variabel independen, serta dapat mengimplementasikan metode regresi spatial pada gizi buruk. Peneliti menggunakan analisis Spatial Autoregressive Model (SAR) untuk pemetaan daerah di Indonesia berdasarkan Gizi Buruk tahun 2016. Variabel dependen yang digunakan adalah variabel angka gizi buruk, dan terdapat beberapa variabel independen yaitu persentase penduduk miskin, persentase pemberian ASI ekslusif dan persentase balita kurus. Data yang digunakan bersumber dari Data Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2016. Hasil penelitian menunjukkan hanya variabel persentase balita kurus yang mempengaruhi gizi buruk di Indonesia dengan nilai R2 = 0,579 yang berarti bahwa model tersebut mampu menjelaskan variasi dari gizi buruk sebesar 57,9% dan sisanya 42,1% dijelaskan oleh variabel lain diluar model. Provinsi dengan jumlah penduduk gizi buruk balita tinggi antara lain Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Sulawesi Barat, Sulawesi Tengah,Sulawesi Selatan, Sulawesi Timur, Papua Barat, Maluku Tengah, Maluku Selatan, dan Nusa Tenggara Timur.
Kajian Hubungan Operator Accretive dan Operator Non Negatif Hariyanto, Susilo; Sumanto, Yusephus Decupertino; Solikhin, S; Aziz, Abdul; Saputro, Razis Aji
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2018: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1474.968 KB)

Abstract

Operator adalah suatu pemetaan dari ruang vektor ke ruang vektor. Jika operator ini memenuhi sifat linier,maka disebut operator linier. Dalam artikel ini akan dikaji mengenai suatu jenis operator linier tertentu yangdidefinisikan pada ruang Hilbert dan memiliki sifat bagian riil dari hasil kali dalamnya harus bernilai positif ataunol. Selanjutnya operator yang memenuhi sifat ini dinamakan dengan operator accretive. Selain operatoraccretive akan dikaji pula suatu jenis operator linier yang memiliki sifat hasil kali dalamnya dari bentuk tertentuharus bernilai positif atau nol. Operator ini disebut operator non negatif. Untuk memperjelas karakteristik darikedua jenis ini masingmasing akan dibahas secara rinci dan diberikan contoh. Disamping itu hubungan antaraoperator accretive dan operator non negatif juga merupakan salah satu pokok bahasan yang menarik. Olehkarena itu artikel ini juga membahas hubungan keduanya. Dari hubungan antara operator accretive dan operatornon negatif akan diperoleh suatu pernyataan bahwa jika
Pengelompokan Data yang Memuat Pencilandengan Kriteria Elbowdan Koefisien Silhouette (Algoritme K-Medoids) Utami, Dwi Sari; Saputro, Dewi Retno Sari
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2018: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1483.689 KB)

Abstract

Analisis kelompok adalah metode statistika multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan objek pengamatan yang memiliki kemiripan (karakteristik sama). Terdapat dua metode pengelompokan dalam analisis kelompok yaitu metode pengelompokan hierarchical (hierarki) dan nonhierarchical (nonhierarki). K-medoids merupakan metode pengelompokan nonhierarki yang mempartisi n data ke dalam k kelompok yang memiliki karakteristik sama dan menggunakan medoid (median) sebagai pusat kelompoknya. Dengan demikian, k-medoids ini robust terhadap adanya data pencilan. Dalam proses pengelompokan digunakan algoritme k-medoidsdengan kriteria elbow dan validasinya dengan koefisien silhouette. Kriteria elbow digunakan dengan melihat plot jumlah kuadrat sesatan (JKS) dari beberapa jumlah kelompok(k). Jika terbentuk siku (elbow) untuk nilai JKS pada suatu nilai k, maka nilai tersebut menjadi banyaknya kelompok yang akan dibentuk. Koefisien silhouette berada antara-1dan 1. Pada artikel ini dilakukan kajian kriteria elbow dan koefisien silhouette dengan algoritme k-medoids untuk pengelompokan data yang memuat pencilandan penerapannya pada kasus demam berdarah di Indonesia tahun 2016. Kajian menunjukkan bahwa pengelompokan kasus demam berdarah pada 34 provinsi di Indonesia tahun 2016 menghasilkan 3 kelompok dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0.6409981.
Model Generalizedspace Time Autoregressive Integrated dengan Eror Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GSTARI-ARCH) Gustiasih, Restuning; Saputro, Dewi Retno Sari
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2018: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1487.438 KB)

Abstract

Data runtun waktu spasial merupakan data yang tidak hanya mempunyai keterkaitan dengan kejadian pada waktu-waktu sebelumnya, namun juga mempunyai keterkaitan dengan lokasi. Salah satu pemodelan yang dapat digunakan untuk menganalisis data runtun waktu spasial adalah model generalized space time autoregressive (GSTAR) dengan asumsi eror bervariansi konstan. Namun, seringkali dalam suatu kejadian ditemukan kondisi dengan variansi selalu berubah setiap saat (tidak konstan) atau disebut terjadi heteroskedastisitas. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan model yang dapat digunakan pada variansi yang tidak konstan yaitu model GSTAR dengan eror autoregressive conditional heteroscedastic (ARCH) atau dikenal dengan model GSTAR-ARCH. Untuk data runtun waktu spasial yang tidak memenuhi asumsi kestasioneran digunakan model generalized space time autoregressive integrated (GSTARI) sehingga model menjadi GSTARIARCH. Metode least square digunakan untuk estimasi parameter persamaan mean GSTAR sedangkan maximum likelihood digunakan untuk estimasi parameter eror pengganggu ARCH. Tujuan penelitian ini untuk mengkaji ulang model GSTARI-ARCH. Metode dalam penulisan ini adalah studi literatur yang diperoleh dari beberapa artikel, jurnal, dan buku yang mendukung dalam mencapai penelitian. Hasil kajian diperoleh model GSTARI-ARCH yang mempunyai persamaan mean sebagai model GSTARI dan eror sebagai model multivariat ARCH.
Estimasi Parameter Model Generalizedspace Time Autoregressive (GSTAR) menggunakan Metode Generalized Least Square (GLS) Suryani, S; Saputro, Dewi Retno Sari
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2018: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1497.925 KB)

Abstract

Data time series atau data runtun waktu merupakan suatu data terurut berdasarkan waktu. Dalam beberapa kasus, terdapat data yang tidak hanya dipengaruhi waktu namun juga dipengaruhi kondisilokasi disekitarnya (pengaruh spasial). Model ruang waktu merupakan suatu model yang digunakanuntuk menggambarkan dan meramalkan data runtun waktu yang memiliki pengaruh spasial. Salah satu model ruang waktu adalah model space time autoregressive (STAR). Model STAR memilikiasumsi yang harus dipenuhi yaitu lokasi amatan harus memiliki karakteristik homogen. Pengembangan model STAR adalah model GSTAR yang dapat diterapkan pada karakteristik lokasiamatan yang heterogen dengan parameter autoregressive dan parameter space tidak harus samapada setiap lokasi. Estimasi parameter model GSTAR dengan respon multivariate dan sesatan yang saling berkorelasi menggunakan metode ordinary least square (OLS) menghasilkan estimator yang tidak efisien. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan lakukan estimasi parameter model GSTAR dengan metode GLS. Metode GLS merupakan generalisasi dari metode OLS, dimana metode GLS mempertimbangkan matriks variansi-kovariansi dalam estimasi parameter. Penelitian ini merupakan kajian teori, dengan menurunkan dan mengkaji ulang model GSTAR, mengkonstruksi dalam bentuk matriks dan melakukan estimasi parameter dengan GLS. Hasil kajian diperoleh estimator dengan metode GLS yang lebih efisien dari pada OLS dan ditunjukkan ketidakbiasan estimatornya.
Prediksi Cadangan Klaim Asuransi Pendidikan dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Deret Fourier Mardianto, M. Fariz Fadillah
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2018: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1576.898 KB)

Abstract

Pendidikan adalah salah satu kebutuhan rohani manusia yang penting. Akhir-akhir ini, untuk menjamin kelancaran dana pendidikan, diterapkan sistem asuransi pembiayaan pendidikan anak. Secara Statistik, tren jumlah peserta asuransi pendidikan meningkat tiap tahunnya. Asuransi pendidikan memiliki karakteristik yang berbeda dengan asuransi yang lain. Karakteristik asuransi pendidikan adalah jumlah klaim pengguna dilakukan secara periodik, yaitu tiap pergantian semester dan tahun ajaran baru. Jumlah klaim terkait dengan cadangan klaim asuransi. Prediksi cadangan klaim penting dilakukan untuk perencanaan kebijakan perusahaan asuransi agar tidak mencapai defisit. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam prediksi berdasarkan pendekatan regresi nonparametrik deret Fourier. Pendekatan ini sesuai karena secara matematis deret Fourier merupakan suatu fungsi periodik yang jika ditambahkan dengan fungsi linear, maka dapat mengakomodasi komponen tren dan musiman. Hasil dari penelitian ini adalah suatu model prediksi jumlah klaim asuransi pendidikan dengan kriteria kebaikan optimal yang didasarkan pada kesederhanaan model.

Page 17 of 38 | Total Record : 373

 15   16   17   18   19 

Filter by Year

2016 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue 2020: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2019: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2018: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2017: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2016: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya