Jurnal Kajian dan Terapan Matematika
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.
Articles
190 Documents
<![CDATA[IDENTIFIKASI BENTUK GEOMETRI DAN TRANSFORMASI GEOMETRI PADA MOTIF BATIK LARANGAN YOGYAKARTA ]]>
<![CDATA[Ramadhan, Ridwan Nur]]>;
<![CDATA[Lestari, Himmawati Puji]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 10, No 3 (2024): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v10i3.19981
<![CDATA[Penyusunan motif batik larangan Yogyakarta merupakan salah satu contoh integrasi transformasi geometri dengan budaya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi benuk-bentuk geometri dalam penyusunan motif batik larangan Yogyakarta. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui konsep-konsep transfromasi geometri dalam penyusunan motif batik larangan Yogyakarta. Penelitian ini menggunakan metode kajian pustaka dan ethomedeling. Metode kajian pustaka digunakan untuk mencari bentuk-bentuk geometri yang ada pada motif-motif batik yang diteliti. Sementara itu, ethomedeling digunakan untuk penyusunan unsur motif batik larangan Yogyakarta menggunakan konsep-konsep pada geometri transformasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat konsep matematika pada motif batik larangan Yogyakarta yaitu berupa bentuk geometri dan transformasi geometri. Bentuk geometri yang ditemui pada motif batik larangan Yogyakarta berupa bangun elips, lingkaran, jajar genjang, persegi panjang dan trapesium. Sementara itu, konsep transformasi geometri berupa rotasi, translasi, dan refleksi terdapat pada penyusunan motif batik larangan Yogyakarta.Kata kunci: etnomatematika, transformasi geometri, motif batik larangan Yogyakarta]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA PENYEDIAAN FASILITAS INDEKOS ]]>
<![CDATA[Ameliana, Cindy]]>;
<![CDATA[Waryanto, Nur Hadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 10, No 3 (2024): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v10i3.20236
<![CDATA[D.I. Yogyakarta sebagai kota pelajar menjadi penyebab banyaknya mahasiswa berdatangan. Kondisi ini memunculkan permasalahan kebutuhan tempat tinggal, salah satunya berupa indekos. Kurangnya informasi seputar indekos, khususnya fasilitas yang diperoleh sesuai harga sewa indekos yang ditawarkan. Untuk itu perlu dilakukan penelitian mencari pola aturan asosiasi antar fasilitas indekos yang dipilih penyewa indekos dengan Algoritma Apriori. Data yang digunakan berupa ragam fasilitas yang ditawarkan indekos di sekitar Kampus Universitas Negeri Yogyakarta (UNY). Langkah penelitian terdiri dari: (i) perencanaan, (ii) preprocessing data, (iii) Algoritma Apriori, (iv) Association rules, (v) Uji WEKA. Dari hasil analisis dan pengujian y dengan menggunakan nilai min.supp sebesar 50% dan min.conf sebesar 70%, diketahui bahwa Algoritma Apriori dapat diimplementasikan pada data fasilitas indekos. Terdapat pengaruh harga sewa terhadap pola fasilitas indekos yakni terdapat pada hubungan Harga (≤ RP 700.000) è Kamar mandi luar. Adapun nilai conf. tertinggi sebesar 100% terdapat pada pola hubungan Lemari è Kasur dan Lemari, Wi-Fi è Kasur; sedangkan kurang eratnya hubungan Kasur è Wi-Fi dengan nilai conf. terendah yakni sebesar 71%.Kata kunci: Algoritma Apriori, Data Mining, Indekos.]]>
<![CDATA[PENERAPAN ALGORITMA SELF ORGANIZING MAP DALAM PENGELOMPOKAN WILAYAH BERDASARKAN KETAHANAN PANGAN DI KABUPATEN BANTUL ]]>
<![CDATA[Prasari, An Naffila Putri]]>;
<![CDATA[Wutsqa, Dhoriva Urwatul]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 10, No 3 (2024): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v10i3.19961
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan hasil analisis cluster dan karakteristik cluster dari hasil clustering dengan metode Self Organizing Map dan Davies Bouldin Index (DBI) untuk pengelompokan wilayah di Kabupaten Bantul berdasarkan indikator ketahanan pangan. Ketahanan pangan merupakan faktor krusial dalam memastikan ketersediaan dan akses pangan yang cukup bagi masyarakat. Pada data indikator ketahanan pangan di Kabupaten Bantul perlu dilakukan analisis cluster untuk memetakan setiap kecamatan ke suatu cluster. Data yang digunakan adalah data indikator ketahanan pangan tahun 2021 yang diperoleh dari laman resmi BPS, dinas kabupaten, dan kementerian terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 4 cluster adalah jumlah cluster terbaik dengan nilai validasi DBI 0.6793819. Cluster ke-1 terdiri dari 13 anggota, cluster ke-2 terdiri dari 1 anggota, cluster ke-3 terdiri dari 2 anggota, dan cluster ke-4 terdiri dari 1 anggota. Setiap cluster memiliki karakteristik masing-masing. Secara berturut-turut dari cluster ke-1 s.d. cluster ke-4 dapat dikelompokkan sebagai cluster dengan wilayah tahan pangan, tidak tahan pangan, kurang tahan pangan, dan sangat tahan pangan.Kata Kunci: ketahanan pangan, clustering, self organizing map, davies bouldin index]]>
<![CDATA[PEMODELAN SEIR PADA PERILAKU PEMBELIAN ALBUM FISIK NCT DI KOMUNITAS NCTZEN JOGJA ]]>
<![CDATA[Salsabila, Safira Amalia]]>;
<![CDATA[Saptaningtyas, Fitriana Yuli]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 10, No 3 (2024): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v10i3.20202
<![CDATA[Penggemar K-Pop memiliki tren tersendiri yaitu adanya pembelian album fisik idola di tengah populernya layanan musik streaming seperti Spotify dan Youtube. Salah satu idola K-Pop dengan pembelian album fisik yang tinggi adalah NCT. Ada banyak faktor yang menyebabkan penggemar NCT atau biasa disebut NCTzen menjadi kecanduan membeli album fisik NCT. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model matematika pada perilaku pembelian album fisik NCT. Model yang digunakan model adalah model SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered) karena dalam penularannya terdapat gejala kecanduan album fisik NCT atau periode laten. Selanjutnya akan dianalisis titik ekuilibrium dan kestabilannya serta bilangan reproduksi dasar. Langkah-langkah dalam penelitian ini dimulai dengan menyebar kuesioner kepada anggota komunitas NCTzen Jogja. Kemudian, perilaku pembelian album fisik NCT dimodelkan dengan model SEIR. Selanjutnya, model akan dianalisis untuk mencari titik ekuilibrium, kestabilan titik ekuilibrium, dan bilangan reproduksi dasar serta melakukan simulasi menggunakan aplikasi Maple 18. Model yang diperoleh berupa sistem persamaan diferensial nonlinear dimensi empat yang mempunyai satu titik ekuilibrium bebas kecanduan dan satu titik ekuilibrium kecanduan. Dengan bilangan reprduksi dasar diperoleh bahwa dengan parameter kenaikan pajak θ0,08155 atau parameter Sustainability Forum ω0,07955 ataupun jika tingkat perpindahan dari individu terpapar ke individu terinfeksi bernilai β0,001934.Kata kunci: model SEIR, album fisik NCT]]>
<![CDATA[MODEL SISTEM ANTRIAN DAN ANALISIS PELAYANAN PASIEN PADA LOKET PENGAMBILAN OBAT DI PUSKESMAS (STUDI KASUS: PUSKESMAS KALASAN) ]]>
<![CDATA[Akbar, Alya Shalahuddinn]]>;
<![CDATA[Fauzan, Muhammad]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 10, No 3 (2024): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v10i3.20193
<![CDATA[Tujuan penelitian ini adalah: (1) Mendeskripsikan sistem antrian pada loket pengambilan obat di Puskemas Kalasan. (2) Mendeskripsikan jumlah fasilitas pelayanan yang optimal pada saat kondisi ramai bagian loket pengambilan obat di Puskesmas Kalasan. Penelitian ini merupakan penelitian terapan dengan menggunakan analisis teori antrian. Populasi pada penelitian ini yaitu semua resep obat yang dikeluarkan oleh dokter di Puskesmas Kalasan dan resep yang masuk dalam antrian pada Puskesmas Kalasan, dan sampel pada penelitian ini yaitu resep obat yang masuk antrian pada loket pengambilan obat di Puskesmas Kalasan saat kondisi ramai. Data dikumpulkan dengan lembar observasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Model antrian yang diterapkan di Puskesmas Kalasan pada loket pengambilan obat yaitu (M/M/3):(FCFS/∞/∞) dengan sistem antrian Multi Channel Single Phase. (2) Sistem pelayanan di loket pengambilan obat Puskesmas Kalasan pada umumya sudah baik atau optimal, walaupun pada hari tertentu fasilitas pelayanan masih ada yang belum optimal. Hal tersebut ditunjukan dengan nilai tingkat kegunaan fasilitas yang secara umum masih di bawah 66%, yaitu sebesar 63,3%.Kata kunci: model sistem antrian, antrian loket pengambilan obat, analisis pelayanan, Puskesmas Kalasan.]]>
<![CDATA[PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENCARIAN RUTE TERPENDEK ANTARA TEMPAT WISATA DI PURWOREJO ]]>
<![CDATA[wicaksono, aris]]>;
<![CDATA[Caturiyati, Caturiyati]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 10, No 3 (2024): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (November) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v10i3.19993
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rute terpendek antar tempat wisata di Purworejo dengan menerapkan Algoritma Genetika. Penelitian ini menggunakan Algoritma Genetika untuk mengoptimalkan masalahan Travelling Salesman Problem (TSP) dan menentukan rute terpendek untuk mengunjungi 10 tempat wisata di Purworejo. Data jarak antar tempat wisata dikumpulkan menggunakan aplikasi Google Maps. Teknik Algoritma Genetika yang digunakan adalah seleksi turnamen dengan ukuran turnamen 10% dari populasi, order crossover dengan probabilitas 0,9, swap mutasi dengan probabilitas 0,2 dan variasi ukuran populasi 50 dan 100 serta variasi jumlah generasi 500 dan 1000. Hasil penelitian ini didapat rute 1-2-6-3-5-8-4-10-9-7-1 yaitu rute: Alun-alun Kota Purworejo dan Museum Tosan Aji - Taman Kota Geger Menjangan - Wisata Bukit Sikepel - Taman Sidandang - Curug Siklotok - Goa Seplawan - Curug Silangit - Pantai Jatimalang - Pantai Ketawang - Taman Wisata Curug Kaliurip - Alun-alun Kota Purworejo dan Museum Tosan Aji atau sebaliknya dengan panjang rute 144,9 km.Kata kunci: Algoritma Genetika, rute terpendek, tempat wisata Purworejo.]]>
<![CDATA[PENERAPAN ALGORITMA PRIM DAN KRUSKAL DALAM JARINGAN DISTRIBUSI AIR BERSIH PAMDES TIRTOSARI KALURAHAN SENDANGSARI ]]>
<![CDATA[Setyawan, Azis Putra]]>;
<![CDATA[Musthofa, Musthofa]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 11, No 1 (2025): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (April) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v11i1.23059
<![CDATA[Penelitian ini menggunakan graf untuk memodelkan data jaringan pipa distribusi PAMDes Tirtosari, dengan jaringan pipa sebagai sisi dan sambungan antar rumah sebagai simpul. Algoritma Prim dan Kruskal diterapkan untuk memperoleh jaringan pipa optimal berdasarkan bobot di Padukuhan Gatak. Selanjutnya dilakukan analisis efektivitas dari segi biaya untuk memastikan perubahan jaringan pipa layak dilakukan. Berdasarkan hal tersebut maka dapat dijadikan sebagai perencanaan untuk pembentukan jaringan pipa di Padukuhan Jetis Depok. Penelitian ini menghasilkan jaringan pipa optimal di Padukuhan Gatak dengan 105 titik, 104 sisi, dan panjang total menggunakan Algoritma Prim dan Kruskal yang sama-sama efektif. Jaringan pipa optimal mengurangi panjang pipa sebesar , menghemat biaya pipa dan perawatan sejumlah dalam satu tahun sehingga perubahan jaringan pipa dinilai layak. Untuk perencanaan jaringan pipa ke Padukuhan Jetis Depok yang belum teraliri, kedua algoritma menghasilkan jaringan optimal sepanjang .]]>
<![CDATA[OPTIMASI MASALAH KNAPSACK 0-1 DENGAN MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS ]]>
<![CDATA[Anwar, Zahra Zharifah]]>;
<![CDATA[Caturiyati, Caturiyati]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 11, No 1 (2025): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (April) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v11i1.22844
<![CDATA[Optimasi merupakan aspek yang mendasar dalam pengambilan keputusan, di mana tujuannya adalah untuk mengidentifikasi solusi optimal dari sekumpulan alternatif yang kompleks. Contoh masalah sehari-hari yang memerlukan optimasi adalah masalah pemuatan barang (masalah knapsack), yang berdampak langsung pada efisiensi operasi logistik dan pada akhirnya berpengaruh pada biaya operasional. Salah satu variasi utama dalam masalah knapsack adalah masalah knapsack 0-1. Setiap item pada masalah knapsack 0-1 memiliki pilihan untuk dimuat ke dalam knapsack atau tidak. Masalah knapsack 0-1 merupakan masalah optimasi kombinatorial yang paling banyak dipelajari. Sebagai masalah yang tergolong NP-hard, masalah knapsack 0-1 memiliki tingkat kerumitan yang tinggi. Salah satu algoritma penyelesaian masalah knapsack 0-1 adalah pemrograman dinamis.]]>
<![CDATA[PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS CLUSTERING UNTUK PEMETAAN KECAMATAN DI KABUPATEN BANTUL BERDASARKAN STATUS GIZI BALITA ]]>
<![CDATA[Andreansyah, Guntur]]>;
<![CDATA[Marwoto, Bambang Sumarno Hadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 11, No 1 (2025): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (April) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v11i1.23088
<![CDATA[Berdasarkan survei status gizi, keadaan gizi balita di Kabupaten Bantul memiliki masalah gizi ganda (double burden). Selain melalui survei status gizi, pemahaman tentang keadaan status gizi balita dapat dilakukan melalui pemetaan. Penelitian bertujuan untuk memetakan status gizi balita di Kabupaten Bantul berdasarkan hasil perbandingan terbaik antara algoritma K-Means dan K-Medoids. Data status gizi yang digunakan mencakup 15 variabel penyebab tidak langsung yang mempengaruhi status gizi dari kecamatan di Kabupaten Bantul tahun 2022 dan 2023. Clustering menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids yang hasilnya divalidasi dengan metode Davies-Bouldin Index dan Silhouette Coefficient. Hasil analisis menunjukan bahwa algoritma K-Means dengan tiga cluster merupakan algoritma teroptimal dengan nilai validasi Davies-Bouldin Index 1,3829301131 dan Silhouette Coefficient 0,2088311419. Tiga cluster yang terbentuk selanjutnya dikategorikan sebagai: tingkat status gizi balita sedang (14 data), buruk (8 data), dan baik (12 data). Berdasarkan hasil tersebut, diharapkan dapat menjadi dasar untuk evaluasi dan peningkatan status gizi balita di Kabupaten Bantul.]]>
<![CDATA[KLASIFIKASI CORAK DAUN AGLAONEMA MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION ]]>
<![CDATA[Pratiwi, Alya Firdaus]]>;
<![CDATA[Waryanto, Nur Hadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 11, No 1 (2025): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika (April) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Negeri Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21831/jktm.v11i1.19972
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan corak daun Aglaonema menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan algoritma Backpropagation, serta meninjau pengaruh dari perbandingan rasio dataset, pemilihan fungsi aktivasi, dan arsitektur model Backpropagation terhadap hasil akurasi klasifikasi ANN Backpropagation. Data citra daun Aglaonema diolah menggunakan ekstraksi fitur GLCM (Graylevel co-occurrence matrix) sebagai input klasifikasi. Terdapat beberapa tahapan dalam penelitian ini, yaitu pengambilan data citra daun Aglaonema, pengolahan citra digital pada tahap preprocessing data dan ekstraksi fitur tekstur GLCM, pembagian dataset dengan perbandingan 70:30 dan 80:20, membuat arsitektur model ANN Backpropagation, serta evaluasi model untuk memperoleh akurasi terbaik dalam klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan akurasi ANN Backpropagation mencapai 40% hingga 92%, dengan arsitektur terbaik 20-400-200-100-50-10 menggunakan fungsi aktivasi ELU (Exponential Linear Unit) pada hidden layer dan sigmoid pada output layer. Hasil evaluasi menunjukkan recall 95%, precision dan F1-score 93%.]]>
