cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sri Andayani
Contact Email
jktm@uny.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jktm@uny.ac.id
Editorial Address
Program Studi Matematika FMIPA UNY Jl. Colombo No. 1 Karangmalang, Yogyakarta 55281
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika
Published by Universitas Negeri Yogyakarta
ISSN : -     EISSN : 30311152     DOI : 10.21831
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika adalah jurnal yang menyajikan hasil penelitian, pemikiran, kajian teori, pengembangan terkini, dan penerapan matematika. Ruang lingkup jurnal ini mencakup bidang: • Aljabar, • Analisis, • Geometri, • Matematika terapan, • Komputasi, dan • Statistika.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Terapan
Articles 10 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika" : 10 Documents clear
ESTIMASI CONDITIONAL VALUE AT RISK (CVaR) PADA PORTOFOLIO MENGGUNAKAN COPULA BERSYARAT Intan Lisnawati , Retno Subekti
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakRisiko dapat diartikan sebagai tingkat kerugian yang dapat dialami investor dalam berinvestasi. Conditional Value at Risk (CVaR) merupakan salah satu metode untuk mengestimasi risiko. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prosedur estimasi CVaR pada portofolio menggunakan copula bersyarat. Metode yang digunakan untuk mengestimasi CVaR dalam penelitian ini adalah menggunakan fungsi distribusi copula bersyarat Clayton. Copula bersyarat adalah copula yang menerapkan koefisien dependensi ekor berdasarkan karakteristik dari masing-masing copula bersyarat yang digunakan. Salah satu copula bersyarat adalah copula Clayton dari kelas Archimedian. Dalam membentuk fungsi distribusi marginal dari saham digunakan model ARCH/GARCH sebagai metode yang dapat memodelkan data dengan variansi yang tidak homogen. Hasil penelitian adalah prosedur estimasi CVaR pada portofolio menggunakan copula bersyarat yaitu: perhitungan return saham, identifikasi karakteristik data, pemodelan distribusi marginal dengan GARCH, pembentukan fungsi distribusi bersama dengan copula bersyarat Clayton, dan perhitungan CVaR. Kata kunci: Portofolio, Copula Bersyarat, CVaR AbstractRisk can be interpreted as the level of loss that can be experienced by investors in investing. CVaR is one method to estimate risk. Conditional copula is a copula that implements tail dependent coefficients based on the characteristics of each conditional copula used. One of the conditional copulas is Clayton's copula from the Archimedian class. This study aims to find out the CVaR estimation procedure on the portfolio using conditional copula. The method used to estimate CVaR in this study is to use Clayton's conditional copula distribution function. The stock marginal distribution is modeled by ARCH / GARCH because stock data has a non-homogeneous variance. The result of this research is CVaR estimation procedure on portfolio using conditional copula, those are: stock return calculation, identification of data characteristic, modeling of marginal distribution with GARCH, establishment of distribution function along with Clayton conditional copula, and CVaR calculation. Keywords: Portfolio, Conditional Copula, CVaR
PENGUKURAN VALUE AT RISK (VaR) PADA PORTOFOLIO MENGGUNAKAN METODE GARCH-EVT-COPULA Puspa Renggani , Retno Subekti
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakSalah satu metode analisis risiko yang populer adalah Value at Risk (VaR). Beberapa metode yang digunakan untuk menentukan VaR mengasumsikan bahwa return berdistribusi normal dan mengukur dependensi diantara saham-saham portofolio menggunakan korelasi linear. Namun, pada kenyataanya asumsi normalitas pada data finansial jarang dipenuhi dan umumnya bersifat heavy tail. Selain itu, kebergantungan antar saham yang nonlinear juga tidak sesuai jika diukur dengan korelasi linear. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prosedur dalam  mengestimasi VaR dengan metode GARCH-EVT-Copula. Copula adalah fungsi distribusi multivariat yang menggabungkan distribusi marginal return univariat dalam portofolio, sekaligus dapat menggambarkan struktur kebergantungan nonlinear. Adanya kebergantungan antar saham disebabkan oleh pergerakan ekstrim dari satu saham yang mempengaruhi harga saham lain. Kejadian-kejadian ekstrim ini perlu dimodelkan dengan Extreme Value Theory (EVT) melalui pendekatan Generalized Pareto Distribution(GPD) untuk meminimalkan underestimate terhadap risiko. Karena GPD memerlukan asumsi data i.i.d., maka data return yang umumnya bersifat heteroskedastik terlebih dahulu dimodelkan dengan GARCH (1,1) dengan inovasi distribusi Student-t. Kata Kunci : Value at Risk, Copula, GARCH, Generalized Pareto Distribution, Portofolio AbstractValue at Risk (VaR) is one of the popular risk measure in risk management. Many of the theoretical concepts in finance developed over the past decades. Most of method developed assumes that individual return on the portfolio in normal distribution and size of the dependence among individual return in portfolio use linear correlation. But in reality, most of the individual returns are not normally distributed and generally heavy tail. The research aims to estimate VaR using GARCH-EVT-Copula method. Copula is a multivariate distribution function that combines distribution of univariate marginal returns in portfolio, as well as to describe the structure of non-linear dependence. The existence of dependence between stocks caused by extreme movement of a stock that affects another stock prices. These extreme events need to be modeled by Generalized Pareto Distribution (GPD) approach to minimize risk underestimation. Because of GPD requires assumptions i.i.d., so the returns that are generally heteroskedastic have to modeled by GARCH(1,1) with Student-t distribution innovation.  Keyword : Value at Risk, Copula, GARCH, Generalized Pareto Distribution, Portfolio
ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIKA KOMPETISI ANTAR DUA POPULASI Retno Ambarwati , Dr. Hartono
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis model matematika sistem kompetisi antar dua populasi dan mengetahui jenis bifurkasi sistem tersebut apabila parameter tingkat kematian populasi karena persaingan antar individu divariasikan. Model matematika kompetisi antar dua populasi memiliki empat titik ekuilibrium yang keberadaan tiga diantaranya bergantung pada tingkat kematian kedua populasi karena persaingan antar individu dan satu titik ekuilibrium lainnya tidak bergantung pada tingkat kematian kedua populasi karena persaingan antar individu. Kestabilan titik ekuilibrium ditentukan berdasarkan nilai eigen dari hasil linearisasi di sekitar titik ekuilibrium. Perubahan kestabilan titik ekuilibrium dan perubahan banyaknya titik ekuilibrium sebagai penanda terjadinya bifurkasi. Selain itu, simulasi dilakukan untuk beberapa pasang nilai tingkat kematian karena persaingan antar. Hasil perhitungan nilai eigen dari hasil linearisasi dan hasil analisis secara numerik dari sistem kompetisi dua populasi dengan parameter tingkat kematian kedua populasi karena persaingan antar individu yang divariasikan menunjukkan terjadinya bifurkasi pada sistem kompetisi antar dua populasi. Apabila tingkat kematian populasi jenis I kurang dari tingkat kematian populasi jenis II maka populasi jenis II akan punah dan terdapat tiga titik ekuilibrium, apabila tingkat kematian populasi jenis I sama dengan tingkat kematian populasi jenis II maka terdapat dua kondisi yaitu : 1) Populasi jenis I dan populasi jenis II hidup bersama dengan empat titik ekuilibrium atau tak hingga banyak titik ekuilibrium, 2) Populasi jenis I akan punah ketika populasi awal jenis II lebih besar dari populasi awal jenis I dan terdapat empat titik ekuilibrium sedangkan populasi jenis II akan punah ketika populasi awal jenis I lebih besar dari populasi awal jenis II dan terdapat empat titik ekuilibrium, selanjutnya apabila tingkat kematian populasi jenis I kurang dari tingkat kematian populasi jenis II maka populasi jenis I akan punah dan terdapat tiga titik ekuilibrium. Kata kunci : Sistem kompetisi, titik ekuilibrium, nilai eigen, bifurkasi AbstractThis research aims to analyze the mathematical model of competition system between two populations and to know the type of bifurcation of the system if the parameter of mortality rate the population because of the competition between individuals is varied.  The mathematical model of competition between the two populations has four equilibrium points where the existence of three points depends on the mortality rate of the two populations because the competition between individuals and one other is not dependent on the mortality rate of the two populations because of the competition between individuals. The stability of the equilibrium point is determined based on the eigen value from the result of the linearization around the equilibrium point. The change in stability of the equilibrium point and the change in the number of equilibrium points as a marker of the occurrence of bifurcation. In addition, the simulation is performed for several pairs of mortality rate because the competition between individuals.                              The results of calculating eigenvalues from the result of the linearizationand numerical results of the competition system between two populations with the parameters of the mortality rate of the two populations because the competition between individuals being varied will indicate the occurrence of bifurcation in the competition system between two populations. If the mortality rate of type I population is less than the mortality rate of population type II then the population of type II will be extinct and there are three equilibrium points, if the mortality rate of population of type I is equal to the level of mortality of population type II then there are two conditions: 1) Population type I and type II living together with four equilibrium points or infinity equilibrium points, 2) Population type I will be extinct when the initial population of type II is larger than the initial population of type I and there are four equilibrium points and population type II will become extinct when the initial population of type I is larger than the initial population of type II, if the mortality rate of the type I population is less than the mortality rate of population type II then the population of type I will become extinct and there are three equilibrium points. Keywords: Competition system, equilibrium point, eigenvalues, bifurcation
ANALISIS MODEL MATEMATIKA TENTANG PENGARUH RADIOTERAPI TERHADAP PERTUMBUHAN SEL KANKER, SEL SEHAT, DAN SEL IMUN Nur Fitriana Atmini Dhoruri Kus Prihantoso K, M.Si
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh radioterapi terhadap pertumbuhan sel kanker, sel sehat, dan sel imun. Tahap yang dilakukan adalah menyusun model matematika interaksi antar sel tanpa radioterapi dan dengan radioterapi, menentukan titik ekuilibrium, menganalisis kestabilan di sekitar titik ekuilibrium, dan melakukan simulasi numerik. Hasil analisis model menunjukkan bahwa model dengan radioterapi mengakibatkan hilangnya sel kanker dan sel imun, serta sel sehat mampu bertahan hidup di dalam tubuh, sedangkan pada model sebelum diberi pengobatan menunjukkan keberadaan sel kanker bersama sel sehat dan sel imun. Pada model dengan radioterapi terdapat satu titik ekuilibrium bebas kanker yang stabil, artinya populasi sel kanker akan menghilang seiring bertambahnya waktu. Pada model sebelum diberi pengobatan tidak terdapat titik ekuilibrium yang stabil artinya populasi sel kanker, sel sehat, dan sel imun akan tumbuh secara beriringan, sehingga masih terdapat sel kanker di dalam tubuh. Hal ini menunjukan bahwa radioterapi dapat digunakan untuk mengendalikan pertumbuhan kanker di dalam tubuh.Kata kunci: radioterapi, kanker, predator-prey.ABSTRACTThe goal of this study is to know the effect of radiotherapy towards the growth of cancer, healthy, and immune cells. Steps done in the model analysis are explaining mathematics model of the interaction of cellswith or without radiotherapy, determining the equilibrium point, analyzing the stability surrounding the equilibrium point, and making numerical simulation. The result of model analysis show that the model with radiotherapy caused the loss of cancer and immune cells and has an impact of healthy cells survival, while in  the pre-treatment model show that the existence of cancer cells with healthy immunce cells. In the model with radiotherapy treatment, there is one free cancer stable equilibrium, which means that cancer cells population will decrease as the time goes. On the pre-treatment model there is no stable equilibrium point which means cancer cells, healthy cells, and immune cells population growth simultaneously, thus there are still some cancer cells found in the body. This shows that radiotherapy can be used to control the growth of cancer cells in the body.Keywords: Radiotherapy, cancer, predator-prey.
PENERAPAN ALGORITMA ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEM (AIS) DENGAN MODIFIKASI ROUTE CONSTRUCTION Siti Eka Dewi Retno Sartika , Eminugroho Ratna Sari
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakCapacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) merupakan gabungan dari bentuk umum capacitated vehicle routing problem (CVRP) dengan vehicle routing problem with time windows (VRPTW). Masalah CVRPTW yang dibahas adalah menentukan rute pendistribusian Bright Gas 5,5 Kg di PT. Wina Wira Usaha Jaya dengan batasan kapasitas dan waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelesaikan masalah CVRPTW pada Algoritma Artificial Immune System dengan modifikasi Route Construction. Algoritma AIS diselesaikan dengan dua tahap yaitu tahap route construction-route minimization dan tahap local search. Diperoleh hasil bahwa berdasarkan perbandingan total jarak tempuh dan total waktu tempuh, pemilihan titik yang paling jauh dengan total jarak tempuh 184,75 km dan waktu tempuh 807 menit lebih baik dari pemilihan titik yang paling dekat dengan total jarak tempuh 192,15 km dan waktu tempuh 814 menit, sedangkan berdasarkan tingkat keefektifitasan kapasitas tabung yang tersedia pemilihan titik yang paling dekat lebih baik dari pemilihan titik yang paling jauh. Kata kunci: CVRPTW, Algoritma Artificial Immune System (AIS), Bright Gas 5,5 Kg AbstractCapacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) is a combination between capacitated vehicle routing problem (CVRP) and vehicle routing problem with time windows (VRPTW). In this study, we determine distribution route of Bright Gas 5.5 Kg at PT. Wina Wira Usaha Jaya subject to the capacity and time limitation. The purpose of this research is to solve the CVRPTW problem using Algorithm Artificial Immune System (AIS) with modification of Route Construction. The AIS algorithm is completed in two stages: the route construction-route minimization and the local search. The results obtained that based on the comparison of total mileage and total travel time, the selection of the most distance point with a total distance of 184.75 km and travel time 807 minutes better than the selection of closest distance point to total mileage 192.15 km and travel time 814 minutes, while based on the degree of effectiveness of the available tube capacity the closest point selection is better than the farthest point selection. Keywords: CVRPTW, Artifical Immune System (AIS) Algorithm, Bright Gas 5,5 Kg
APLIKASI MODEL WAVELET – FUZZY SYSTEM UNTUK PREDIKSI BANYAK PENUMPANG KERETA API DAOP VI YOGYAKARTA Reinaldy Luthfi Fuady , Agus Maman Abadi
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakKereta api adalah salah satu sarana transportasi angkutan umum yang ramai digunakan. Transportasi merupakan suatu kebutuhan penting untuk masyarakat dalam beraktifitas. Dalam menunjang peningkatan kualitas transportasi umum dibutuhkan suatu analisi berupa prediksi banyak penumpang kedepannya. Salah satu model yang dapat digunakan untuk memprediksi banyak penumpang kereta api adalah wavelet-fuzzy system. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi banyak penumpang kereta api di DAOP VI Yogyakarta menggunakan wavelet-fuzzy system dan mendeskripsikan tingkat keakuratan model dalam memprediksi banyak penumpang kereta api.Pemodelan wavelet-fuzzy System Takagi Sugeno Kang (TSK) orde satu diawali dengan transformasi data banyak penumpang kereta api kedalam transformasi wavelet. Dilakukan pembagian data traning dan dan testing. Data traning digunakan sebagai pembentuk sistem, sedangkan data testing adalah data yang akan diuji menggunakan sistem yang telah dibentuk pada data traning. Untuk membentuk sistem pada traning ditentukan variabel input dan output dengan menggunakan Autocorrelation Function (ACF) dan Parcial Autocorrelation Function (PACF). Selanjutnya dibentuk fungsi keanggotaan fuzzy pada himpunan tegas, proses ini disebut fuzzifikasi. Nilai fuzzy yang terbentuk kemudian akan mejadi sebuah rule. Rule tersebut nantinya akan menghasilkan output suatu SPL untuk menyelesaikan SPL yang didapatkan digunakan Dekomposisi Nilai Singular (DNS). Kemudian penulis lakukan defuzzifikasi untuk mendapatkan hasil prediksi.Hasil penelitian menunjukan bahwa prediksi banyak penumpang kereta api dengan wavelet -  fuzzy system dengan input berupa lag 1 dan lag 2 mendapatkan hasil MAPE dan MSE untuk data traning dan testing berturut turut adalah 9,08%,  dan 8,61 %, . Dihasilkan prediksi banyak penumpang kereta api untuk 3 bulan kedepan dalam tiap minggunya. Kata kunci: Kereta api, Wavelet, Sugeno orde satu, fuzzy system, dekomposisi nilai singular, ACF dan PACF AbstractTrain is one of the public transportation that used by public. Transportation is a critical thing in the community. Support the improvement of the quality of public transport required a prediction analysis of passengers in the future. One of the models that can be used to predict a train passengers is wavelet-fuzzy system. This research aims to predict train passengers in DAOP VI Yogyakarta using wavelet-fuzzy system and describes the level of accuracy of the model in predicting train passengers.Model of wavelet-fuzzy System Takagi Sugeno Kang (TSK) one order begins with transformation of train passengers data into the wavelet transform. Split the traning and testing data. Training data is used for system former, and testing data is the data that will be tested using systems that have been form on traning data. To establish systems on traning need an input and output variables using the Autocorrelation Function (ACF) and Parcial Autocorrelation Function (PACF). Then Fuzzy membership function was formed next in the set, this process is called fuzzifikasi. And Fuzzy values that formed are become a rule. The rule will produce an output called SPL and its SPL solved and obtained by Singular value decomposition (DNS). Then writer do a defuzzifikasi to get the predictions.The results of this research showed that the predictions of train passengers with wavelet-fuzzy system and the form of lag 1 and lag 2 input get the MAPE and MSE of traning and testing data is 9.08%, 3.2137  and 8.61%, 3.3761  in respectively. The prediction result of train passengers on weekly in next 3 months  Keywords: train, Wavelet, Sugeno fuzzy one order, fuzzy system, singular value decomposition, ACF and PACF 
PENYELESAIAN MASALAH RUTE TERPENDEK DISTRIBUSI KERTAS DI CV. MARGOTAMA FANCINDO YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE NEAREST NEIGHBOUR DAN METODE SAVING MATRIX Shifa Siti Fatimah Addini's , Muhammad Fauzan
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakKertas merupakan salah satu kebutuhan manusia dalam kehidupan sehari-hari, sehingga pemakaian kertas setiap harinya berjumlah sangat besar. Tingginya permintaan kertas membuat perusahaan distribusi kertas pun semakin meningkat. Agar pendistribusian dapat mencapai hasil yang optimal, maka diperlukan solusi dalam masalah sistem transportasi. Permasalahan sistem transportasi ini termasuk dalam Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) yaitu permasalahan penentuan rute kendaraan untuk melayani beberapa pelanggan dengan batasan kapasitas. Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan masalah rute distribusi kertas di CV. Margotama Fancindo Yogyakarta menggunakan Metode Nearest Neighbour dan Metode Saving Matrix, kemudian membandingkan hasil penyelesaian dua metode tersebut.Penelitian ini dilakukan di CV. Margotama Fancindo Yogyakarta dalam pendistribusian kertas. Data yang diperlukan antara lain jarak antara depot dengan pelanggan dan jarak antar pelanggan, jumlah permintaan masing-masing pelanggan, jumlah kendaraan yang dioperasikan, dan kapasitas setiap kendaraan. Data penelitian kemudian diolah dan diselesaikan dengan Metode Nearest Neighbour dan Metode Saving Matrix. Metode Nearest Neighbour secara umum  merupakan metode yang digunakan untuk memecahkan masalah pemilihan rute dengan cara mencari jarak terpendek untuk menempuh lokasi pengiriman. Sementara, secara umum langkah-langkah Metode Saving Matrix adalah menentukan matriks jarak, menentukan matriks penghematan, mengalokasikan kendaraan dan rute, dan mengurutkan pelanggan pada suatu rute.Hasil penelitian menunjukkan bahwa Metode Nearest Neighbour lebih baik dalam segi jarak dibandingkan Metode Saving Matrix dalam menyelesaikan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Metode Nearest Neighbour menghasilkan jarak tempuh 236,85 km dan Metode Saving Matrix menghasilkan total jarak tempuh 240,62 km. Kata kunci: CVRP, Metode Nearest Neighbour, Metode Saving Matrix, rute, distribusi AbstractPaper is one of the human needs in everyday life, so the use of it every day is very high. The high demand for paper makes the number of paper distribution companies increasing. In order to achieve optimal distribution results, a solution is needed to the problem of the transportation system. The problems of this transportation system are included in the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) which is the problem of determining the route of the vehicle to serve several customers with capacity limitation. This research aims to solve the problem of paper distribution route in CV. Margotama Fancindo Yogyakarta using the Nearest Neighbour Method and the Saving Matrix Method then compares the results of the two methods.This research was conducted at CV. Margotama Fancindo Yogyakarta in the distribution of paper. The required data were the distance between the depot with the customer and the distance between customers, the number of requests of each customer, the number of vehicles operated, and the capacity of each vehicle. Research data is then processed and completed with the Nearest Neighbour Method and Saving Matrix Method. The Nearest Neighbors method is generally the method used to solve the problem of route selection by finding the shortest distance to travel to the delivery location. In general, the steps of the Saving Matrix Method are to determine the distance matrix, determine the austerity matrix, allocate vehicles and routes, and sort customers on a route.The results show that the Nearest Neighbors Method is better in terms of distance than the Saving Matrix Method in solving the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). The Nearest Neighbors method yielded 236.85 km of distance and the Saving Matrix Method resulted in a total distance of 240.62 km. Keywords: CVRP, Nearest Neighbors Method, Saving Matrix Method, route, distribution
OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI SEPATU "SERLIUM LEATHER" MENGGUNAKAN MODEL GOAL PROGRAMMING DAN DE NOVO PROGRAMMING Nurkhasanah , Eminugroho Ratna Sari
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak            Home industry "Serlium Leather" adalah suatu perusahaan yang bergerak di bidang produksi sepatu kulit yang memproduksi 7 model sepatu seperti loafer, ballerina, sneakers, pump, sandal, moccasin, dan oxford. Setiap model sepatu memiliki tingkat permintaan dan keuntungan yang berbeda-beda. Saat permintaan meningkat home industry "Serlium Leather" berharap jumlah sepatu yang diproduksi dapat memenuhi seluruh permintaan sehingga dapat memaksimalkan keuntungan yang diperoleh. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelesaikan masalah perencanaan produksi menggunakan model Goal Programming dan De Novo Programming. Untuk membentuk model Goal Programming dan De Novo Programming dilakukan dengan menentukan jumlah variabel dan parameter, serta menentukan fungsi sasaran dan fungsi kendala yang digunakan. Model Goal Programming tanpa prioritas sasaran diolah menggunakan peramalan dan model De Novo Programming diolah menggunakan pendekatan min-max Goal Programming. Diperoleh hasil bahwa berdasarkan perhitungan model Goal Programming tanpa prioritas sasaran diperoleh keuntungan sebesar Rp.243.960.800,00, sedangkan berdasarkan perhitungan model De Novo Programming dengan pendekatan min-max Goal Programming diperoleh keuntungan sebesar Rp.358.768.649,00 sehingga diperoleh bahwa model De Novo Programming dengan pendekatan min-max Goal Programming memberikan keuntungan yang lebih besar sebanyak Rp.114.807.849,00 dibandingkan model Goal Programming tanpa prioritas sasaran. Kata kunci: Optimasi, Perencanaan Produksi, Goal Programming, De Novo Programming, Sepatu Kulit Abstract            Home industry "Serlium Leather" is a company which specialize in the production of leather shoes that produce 7 shoe models such as loafer, ballerina, sneakers, pump, sandals, moccasin, and oxford. Each shoe model has different levels of demand and profit. When the demand increases the home industry "Serlium Leather" expects the quantity of shoes production can fulfill whole demand in order to maximize the profits. The purpose of this research is to solve the problem of production planning using Goal Programming model and De Novo Programming model. To form the model of Goal Programming and De Novo Programming is done by determining the number of variables and parameters, and determine the function of the target and the function of the constraints used. Goal Programming model without target priority is processed using forecasting and De Novo Programming model is processed using min-max Goal Programming approach. The results showed that based on the calculation of Goal Programming model without target priority, the profit is Rp.243.960.800,00, while based on the calculation of De Novo Programming model with min-max approach of Goal Programming,  the profit is Rp.358.768.649,00. So that,  De Novo Programming model with min-max approach of Goal Programming gives more profit as much as Rp.114.807.849,00 than Goal Programming model without priority target..Keywords: Optimization, Production Planning, Goal Programming, De Novo Programming, Leather Shoes
ANALISIS ANTRIAN SISTEM LAYANAN MANDIRI PADA SPBU ADISUCIPTO YOGYAKARTA Dwi Febriani , Sahid, M.Sc.
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakSPBU Adisucipto D.I Yogyakarta merupakan SPBU yang menerapkan pengisian BBM dengan sistem layanan mandiri khusus sepeda motor. Meningkatnya jumlah kendaraan bermotor khususnya sepeda motor menyebabkan kebutuhan masyarakat terhadap BBM juga mengalami peningkatan sehingga penerapan sistem ini masih menimbulkan antrian. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model dan ukuran keefektifan sistem antrian yang optimal pada pengisian BBM dengan sistem layanan mandiri di SPBU Adisucipto Yogyakarta. Data yang digunakan berupa data kedatangan pelanggan yang diperoleh dari observasi selama 1 pekan dan data laporan bulanan milik SPBU selama tahun 2017. Pengolahan data diawali dengan analisis data kedatangan dan pelayanan pelanggan, uji kecocokan distribusi, pemeriksaan kondisi tunak (steady state) kemudian penentuan model dan ukuran keefektifan sistem serta dilakukan simulasi dan optimasi sistem antrian. Hasil penelitian berupa model antrian multifase yang disusun secara seri. Model yang diterapkan belum optimal sehingga dilakukan penambahan satu server pada fase pembayaran setiap hari kecuali pada jam 01.30-06.00. Model yang optimal adalah model antrian untuk fase pembayaran dengan ukuran keefektifan meliputi        dan ; dan model antrian untuk fase pengisian BBM dengan ukuran keefektifan meliputi        dan  Kata kunci: sistem antrian, SPBU, sistem layanan mandiri, ukuran keefektifan. AbstractThe Adisucipto gas station Yogyakarta is a gas station that implements of the fuel charging using self-service system for motorcycle. The increasing number of motorcycles in D.I Yogyakarta gives impact in increasing the needs of petroleum so the implementation of this system still creates queue. The purpose of this research is to obtain the model and to measure the effectiveness optimal of the queuing system. The data used in this reseach consists of customer arivals data obtained from observation during a week and from monthly report by the gas station during 2017. Data processing begins with data analysis of arrival rate and customer service, fit test of distribution, steady state inspection, then determining the model, measuring the system effectiveness, simulating and optimizating the queuing system. The result of this research is that the applied queuing system model is a multiphase model which consists of two phases arranged in series. The applied model was not optimized so that is added one server in the payment phase for every day except at 01.30 P.M – 06.00 P.M. The optimal queuing system model consists of the payment phase, with queuing model M/M/2 :GD/∞/∞, the effectiveness measures        and  and the fuel charging phase, with queuing model M/M/2 :GD/∞/∞, the effectiveness measures        and .Keywords: queuing system, gas station, self-service system, effectiveness measure.
VALUE AT RISK (VaR) MENGGUNAKAN METODE GARCH-VINE COPULA PADA PORTOFOLIO Herida Okta Pintari , Retno Subekti
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakValue at Risk (VaR) merupakan salah satu alat ukur yang dapat digunakan untuk menghitung risiko pada portofolio. Beberapa metode pengukuran VaR mengasumsikan return berdistribusi normal dan ukuran dependensi diantara saham portofolio menggunakan korelasi linear. Pada dasarnya asumsi normalitas pada data finansial jarang dipenuhi dan return mengindikasikan adanya heteroskedastisitas. Selain itu, kebergantungan antar saham yang non-linear tidak sesuai jika diukur dengan korelasi linear. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui prosedur perhitungan VaR dengan metode GARCH-Vine Copula. Vine Copula adalah fungsi distribusi multivariat yang menggabungkan distribusi marginal return univariat dalam portofolio, sekaligus dapat menggambarkan struktur kebergantungan non-linearnya. Pembentukan distribusi marginal menggunakan model GARCH dengan asumsi distribusi Student-t untuk mengatasi adanya heteroskedastisitas. Hasil penelitian diperoleh langkah utama untuk pengukuran VaR adalah menghitung return saham, menentukan model marginal dengan GARCH, kemudian menggabungkan distribusi marginal menjadi distribusi bersama dengan Vine Copula, dan menghitung nilai VaR.  Kata kunci: Value at Risk, Vine Copula, GARCH, PortofolioAbstractValue at Risk (VaR) is a measuring instrument that can be used to calculate the risk on the portfolio. Several methods of measuring VaR assumes normal and return the size of the dependencies between the stock portfolio using a linear correlation. Basically the assumption of normality on the financial data is rarely met and return indicates a heteroskedasticity. In addition, relying inter shares the non-linear is not appropriate if measured by a linear correlation. The purpose of this research is to know the procedure of calculation of VaR with GARCH-methods of Vine Copula. Vine Copula is a multivariate distribution function that combines the univariate marginal distribution of return in a portfolio, and can describe the structure of dependent non-linear. The formation of the marginal distribution using GARCH model assuming the Student-t distribution to address the presence of heteroskedastisitas. The research results obtained are the main steps for measurement VaR is calculated the return stock, determine the marginal models with GARCH, then merge into the marginal distribution of the distribution along with a Vine Copula, and calculate the value of VaR.   Keywords: Value at Risk, Vine Copula, GARCH, portfolio

Page 1 of 1 | Total Record : 10

 1 

Filter by Year

2018 2018


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11, No 2 (2025): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (Juli) Vol 11, No 1 (2025): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (April) Vol 10, No 3 (2024): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November) Vol 10, No 2 (2024): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (Juli) Vol 10, No 1 (2024): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (April) Vol 9, No 3 (2023): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November) Vol 9, No 2 (2023): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (Juli) Vol 9, No 1 (2023): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (Maret) Vol 8, No 3 (2022): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 8, No 2 (2022): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 7, No 5 (2018): Jurnal Matematika Vol 7, No 4 (2018): Jurnal Matematika Vol 7, No 3 (2018): Jurnal Matematika Vol 7, No 2 (2018): Jurnal Matematika Vol 7, No 1 (2018): Jurnal Matematika Vol 6, No 4 (2017): Jurnal Matematika Vol 6, No 3 (2017): Jurnal Matematika Vol 6, No 2 (2017): Jurnal Matematika Vol 6, No 1 (2017): Jurnal Matematika Vol 5, No 6 (2016): Jurnal Matematika Vol 5, No 5 (2016): Jurnal Matematika Vol 5, No 4 (2016): Jurnal Matematika Vol 5, No 3 (2016): Jurnal Matematika Vol 5, No 2 (2016): Jurnal Matematika Vol 5, No 1 (2016): Jurnal Matematika More Issue