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 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 9, No 3 (2023): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November)" : 5 Documents clear
PERBANDINGAN FORECASTING HARGA DAGING AYAM BROILER DI PASAR KRANGGAN DENGAN METODE ARIMA DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Iva Agustiyani; Elly Arliani
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 9, No 3 (2023): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November)
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan model yang cocok dalam melakukan peramalan harga daging ayam broiler di Pasar Kranggan sehingga diperoleh hasil peramalan yang tidak berbeda jauh dengan harga aktualnya. Jenis penelitian ini kuantitatif dengan objeknya yaitu harga daging ayam broiler di Pasar Kranggan. Terdapat 2 metode pada penelitian ini, metode yang digunakan yaitu metode ARIMA dan Double Exponential Smoothing dengan dibantu oleh software Rstudio. Kedua metode tersebut kemudian akan dibandingkan nilai keakuratan peramalannya dengan melihat nilai pengukuran kesalahannya. Metode dengan nilai pengukuran kesalahan terkecil, dapat dikatakan bahwa metode tersebut merupakan metode yang tepat untuk meramalkan harga daging ayam broiler di Pasar Kranggan. Dalam penelitian ini, nilai pengukuran kesalahan terkecilnya terdapat pada metode ARIMA dengan MAPE sebesar 0,4851034, MSE sebesar 0,02195757 dan RMSE sebesar 0,06482779. Pada metode ini model ARIMA (2,1,1) menunjukan model terbaik dalam melakukan peramalan harga daging ayam Broiler di Pasar Kranggan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode ARIMA merupakan metode terbaik dalam melakukan peramalan harga daging ayam Broiler di Pasar Kranggan dibandingkan dengan metode Double Exponential Smoothing.Kata kunci: Harga Ayam Broiler, ARIMA, Double Exponential Smoothing, Rstudio.
PERAMALAN HARGA BERAS MENGGUNAKAN METODE HYBRID AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE DAN NEURAL NETWORK (ARIMA-NN) Manuela Visakha; Dhoriva Urwatul Wutsqa
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 9, No 3 (2023): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November)
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan model dan ketepatan hasil Hybrid ARIMA-NN dalam meramalkan harga beras di Indonesia tahun 2015-2021 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik. Hybrid ARIMA-NN adalah model gabungan model Autoregressive Intregated Moving Average (ARIMA) dan Neural Network. Peramalan dilakukan dengan cara melakukan pemodelan ARIMA terlebih dahulu, kemudian residual dari ARIMA dimodelkan dengan Neural Network. Algoritma dalam Neural Network yang digunakan dalam penelitian ini adalah backpropagation. Hasil peramalan menggunakan Hybrid ARIMA-NN diukur keakuratannya menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian ini diperoleh model Hybrid ARIMA(2,0,0) dan NN(2,9,1) yang terdiri dari AR dengan ordo 2, differencing dengan ordo 0, dan MA dengan ordo 0 kemudian model Neural Network dengan 2 neuron input, 9 neuron tersembunyi, dan 1 neuron output. Hasil akurasi model Hybrid ARIMA-NN diperoleh nilai MAPE sebesar 0,9778% yang menunjukkan bahwa model memiliki tingkat keakuratan yang baik.Kata kunci: peramalan, harga beras, Hybrid ARIMA-NN, Autoregressive Intregated Moving Average, Neural Network.
MODEL BOUNDED VARIABLES LINEAR PROGRAMMING UNTUK OPTIMASI PRODUKSI ROTI DI UMKM PENGOLAHAN ROTI Hanik Sri Rahayu; Caturiyati Caturiyati
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 9, No 3 (2023): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November)
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Optimasi perencanaan produksi adalah upaya untuk memperoleh hasil yang terbaik bagi suatu perusahaan. Selama ini UMKM hanya memproduksi roti manis berdasarkan permintaan konsumen yang tidak menentu sehingga tujuan memaksimalkan keuntungan belum optimal. Perusahaan membutuhkan perencanaan produksi yang lebih baik untuk memenuhi permintaan konsumen secara optimal dengan mempertimbangkan biaya produksi, bahan baku dan waktu produksi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan model bounded variables linear progamming (BVLP) dengan tujuan memaksimalkan keuntungan perusahaan dengan batasan ketersediaan sumber daya yang ada. Model BVLP adalah program linear di mana variabel-variabel keputusan yang digunakan memiliki batas atas dan batas bawah tertentu. Dalam penelitian ini, terdapat tambahan batasan terikat yaitu permintaan produksi minimum dan maksimum sebagai batas bawah dan batas atas terhadap variabel keputusan. Model BVLP diselesaikan dengan metode bounded variables simplex yang merupakan modifikasi dari metode simpleks standar. Dari hasil penelitian, UMKM memperoleh keuntungan sebesar Rp 401.510,88 dengan memproduksi 480 roti semir, 240 roti coklat, 160 roti tela madu , 400 roti kelapa, 144 roti piscok berukuran kecil serta 220 roti semir, 15 roti coklat, 63 roti tela madu, 60 roti kelapa, dan 240 roti piscok berukuran besar.Kata kunci: optimasi, perencanaan produksi, bounded variables linear programming, bounded variables simplex
CLUSTERING KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR IPM MENGGUNAKAN SOM DAN FCM Choirul Fatihin; Sri Andayani
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 9, No 3 (2023): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November)
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Salah satu upaya pemerintah dalam mengukur pembangunan manusia yaitu melalui indeks pembangunan manusia (IPM). IPM di Indonesia mengalami peningkatan namun tidak lebih besar dari tahun sebelumnya akibat dari covid-19. Setiap daerah tentunya memiliki tingkat keberhasilan pembangunan manusia yang berbeda, sehingga perlu dilakukan analisis hasil pembangunan manusia salah satunya menggunakan analisis clustering. Hasil analisis dapat dimanfaatkan pemerintah sebagai bahan evaluasi dan perencanaan sasaran program pemerintah yang sesuai di setiap daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil clustering kabupaten/kota di Jawa Timur berdasarkan indikator indeks pembangunan manusia menggunakan metode Self-Organizing Maps (SOM) dan Fuzzy C-Means (FCM) dan mengetahui karakteristik masing-masing kelompok dari metode terbaik. Penelitian ini menggunakan data indikator indeks pembangunan manusia Provinsi Jawa Timur tahun 2021 yang diperoleh dari laman resmi Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan terdiri dari 38 kabupaten/kota dan 4 variabel. Metode validasi klaster yang digunakan adalah Davies-Bouldin Index (DBI) dan Calinski-Harabasz Index (CHI). Berdasarkan DBI diperoleh metode clustering terbaik adalah SOM dengan jumlah klaster 3, learning rate 0,1 dan normalisasi min-max dengan indeks sebesar 0,74823. Berdasarkan CHI diperoleh metode clustering terbaik adalah FCM dengan jumlah klaster 3, bobot pangkat 1,5, dan normalisasi min-max dengan indeks sebesar 43,9344.Kata Kunci: indeks pembangunan manusia, analisis clustering, self-organizing maps, fuzzy c-means
ANALISIS SISTEM ANTREAN PEREKAMAN KTP-EL DI DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL KABUPATEN SLEMAN Veni Rizki Lestari; Sahid Sahid
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 9, No 3 (2023): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November)
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model, menentukan ukuran keefektifan, dan mensimulasikan model sistem antrean pada pelayanan perekaman KTP-el di Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Sleman. Sistem antrean yang digunakan dalam penelitian ini adalah single channel-single phase dan multi channel-single phase. Tahapan penelitian ini diawali dengan tahap pengumpulan data primer dan sekunder. Kemudian dilanjutkan dengan tahap analisis data yang terdiri atas penghitungan rata-rata laju kedatangan dan pelayanan, pemeriksaan kondisi tunak, dan uji kecocokan distribusi. Selanjutnya, ditentukan model, ukuran keefektifan, dan simulasi sistem antrean pelayanan perekaman KTP-el. Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan diperoleh model sistem antrean yang diterapkan pada pelayanan perekaman KTP-el belum mencapai optimal, sehingga perlu dilakukan penambahan satu server, terutama pada pukul 08.00 – 10.00 WIB. Akibatnya, diperoleh model yang optimal yaitu, dengan tingkat kesibukan sistem sebesar; peluang sistem menganggur; rata-rata jumlah pemohon dalam antrean; rata-rata jumlah pemohon dalam sistem; rata-rata waktu menunggu dalam antrean; dan rata-rata waktu menunggu dalam sistem. Selanjutnya, diperoleh hasil simulasi bahwa tingkat kegunaan server pertama sebesar  dan server kedua. Artinya, dengan menggunakan model dua server, setiap server bekerja lebih stabil dibandingkan menggunakan model satu server.Kata kunci: sistem antrean, KTP-el, Disdukcapil

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2023 2023


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