cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
charles eferaim mongi
Contact Email
charlesmongi@unsrat.ac.id
Phone
+6281356700321
Journal Mail Official
decartesian@unsrat.ac.id
Editorial Address
Jurusan Matematika Jalan Kampus Kleak Unsrat Manado
Location
Kota manado,
Sulawesi utara
INDONESIA
d'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi
Published by Universitas Sam Ratulangi
ISSN : 23024224     EISSN : 26851083     DOI : https://doi.org/10.35799/
Core Subject : Education,
Mathematics
This journal provides a forum for researchers, academics, professions, to publish research articles or review results. Topics of articles published in this journal include: 1. Applied Mathematics 2. Analysis 3. Statistics 4. Mathematical Modelling 6. Information System 7. Computational Science
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Terapan
Articles 221 Documents
 17   18   19   20   21 
Analisis Sentimen di Media Online menggunakan metode Naive Bayes Elizabeth Graseylla Ruus; Luther A. Latumakulita; Jantje D. Prang
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

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

Abstract

Telah dilakukan penelitian untuk menghasilkan sistem analisis sentimen pada judul berita tentang COVID-19 di media online dengan parameter positif (klasifikasi berita baik) dan negatif (klasifkasi berita buruk). Proses analisis dan klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan 50 Data berita Training dan 10 Data berita Testing. Hasil eksperimen menunjukan bahwa performa dari penerapan algoritma Naive Bayes menghasilkan nilai acuracy sebesar 0,7 , nilai precision sebesar 0,6 , dan nilai recall sebesar 0,75.
Prediksi Harga Saham Kimia Farma dan Saham Netflix di Era New Normal Menggunakan Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Gerral Mokosolang; Yohanes A.R. Langi; Mans L. Mananohas
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

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

Abstract

Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan salah satu model peramalan yang berbasis time series yang dikembangkan oleh George E. P. Box dan Gwilym M. Jenkins pada tahun 1976. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang di ambil dari website resmi yahoo finance berupa harga saham PT. Kimia Farma, Tbk periode 1 Januari 2019 sampai 28 Februari 2021 dan saham Netflix, Inc pada periode waktu 1 Januari 2020 sampai 28 Februari 2021. Hasil dari penelitian ini menunjukkan Harga saham hasil forecasting model ARIMA (0,1,1) saham Kimia Farma, cenderung mengalami kenaikan untuk tiga bulan kedepan sedangkan Harga saham hasil forecasting ARIMA (1,1,1) saham Netflix, cukup akurat dalam memprediksikan harga saham Netflix selama tiga bulan kedepan.
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran di Provinsi Sulawesi Utara Menggunakan Metode Regresi Data Panel Sintia Rondonuwu; Jantje D. Prang; Marline S. Paendong
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh jumlah penduduk, upah minimum, dan produk domestik regional bruto (PDRB) terhadap tingkat pengangguran di Sulawesi Utara. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi data panel dengan pendekatan common effect model (CEM). Data-data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah penduduk, upah minimum, dan produk domestik regional bruto (PDRB) di Provinsi Sulawesi Utara tahun 2010-2019. Berdasarkan hasil analisis, dapat diketahui bahwa variabel laju PDRB, dan upah minimum regional berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel tingkat pengangguran  di Provinsi Sulawesi Utara. Variabel upah minimum berpengaruh negatif dan  signifikan terhadap variabel tingkat pengangguran di Sulawesi Utara. 
MODEL REGRESI LOGISTIK BINER KECENDERUNGAN GEJALA MAAG PADA MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNSRAT Adelina Adinda Putri; Deiby T. Salaki; Julia Titaley
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

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

Abstract

Regresi logistik biner merupakan metode yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel dependen yang bersifat dichotomous (berskala nominal atau ordinal dengan dua kategori) dengan satu atau lebih variabel independen yang bersifat kontinu atau kategorik. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model regresi logistik biner, menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi secara signifikan terhadap kecenderungan gejala maag dan menghitung akurasi model regresi logistik biner yang diperoleh. Data yang digunakan adalah data mahasiswa aktif Jurusan Matematika FMIPA UNSRAT dengan teknik pengambilan sampel menggunakan purposive sampling dan jumlah sampel 249, dimana variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 1 variabel dependen yakni status gejala maag dan 7 variabel independen yakni, jumlah SKS, jenis kelamin, status tempat tinggal, KIP Kuliah, keaktifan berorganisasi, pola makan, dan tingkat stres. Dari hasil penelitian, didapatkan model regresi logistik biner, faktor yang mempengaruhi secara signifikan yakni jenis kelamin, dan akurasi model regresi logistik biner yang diperoleh sebesar 71,9%.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS MONITORING BAGAN BERBASIS WEB di PERAIRAN TELUK MANADO dan SEKITARNYA Yotam Naftali Koloay; Chriestie E.J.C. Montolalu; John S. Kekenusa
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem yang dapat menampilkan informasi lokasi bagan, sekaligus sistem yang dapat me-monitoring transaksi.  Metode penelitian yang digunakan ialah research and development dengan model pengembangan waterfall untuk menghasilkan dan menguji keefektifan dari suatu produk, obyek dari penelitian ini adalah website, dengan dua teknik pengumpulan data yaitu observasi dan wawancara secara langsung. Hasil penelitian adalah sistem yang di implementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP: Hypertext Preprocessor Native, dengan menggunakan database management system My Structured Query Language dan Google Maps Application Protocol Interface selain untuk menghemat waktu, keakuratan, ketelitian, dan ketepatan dalam menyajikan suatu informasi laporan dari setiap transaksi hingga lokasi dari bagan rakit beserta tangkapan yang ada di perairan teluk Manado dan sekitarnya.
Analisis Sentimen Penilaian Masyarakat Indonesia terhadap GeNose pada Komentar Youtube Menggunakan Metode Naïve Bayes Michael Jonathan; Yessica Nataliani
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.11.1.2022.38339

Abstract

Saat ini dunia sedang menghadapi virus yang benar-benar mematikan yaitu  COVID-19 karena virus ini menyebar dengan sangat cepat dan menyerang paru-paru. Banyak orang yang meninggal dunia dikarenakan sulit untuk bernafas. Khususnya di Indonesia, banyak masyarakat Indonesia yang terkena COVID-19 dan banyak yang sampai meninggal dunia. Banyak daerah yang ditetapkan sebagai zona merah yang menandakan bahwa daerah tersebut beresiko tinggi. Oleh karena itu universitas berbondong-bondong untuk menciptakan alat yang dapat meminimalisir penyebaran COVID-19. Salah satunya adalah Universitas Gadjah Mada (UGM) yang menciptakan alat yang dapat mendeteksi COVID-19 yaitu GeNose. Masyarakat memiliki beberapa argumen pro dan kontra dengan adanya GeNose. Untuk itu diperlukan penelitian untuk mengetahui apakah GeNose dapat berguna terhadap masyarakat Indonesia dalam meminimalisir virus tersebut atau tidak. Penelitian dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes. Hasil klasifikasi menghasilkan accuracy mencapai 90.70% dengan kategori komentar bersifat negatif. Nilai recall sebesar 87.60% dan precision sebesar 93.39%. Data tersebut membuktikan bahwa GeNose kurang maksimal dalam meminimalisir COVID-19.
Analisis Faktor dan Gerombol untuk Pengelompokan Kemiripan Desa di Kecamatan Lolak Kabupaten Bolaang Mongondow Berdasarkan Sumber Daya Ekonomi Hanny A. H. Komalig; Mans L. Mananohas; Firly A. Mewengkang
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

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

Abstract

A B S T R A KAnalisis Faktor dan Gerombol untuk Pengelompokan Desa di Kecamatan Lolak Kabupaten Bolaang Mongondow Berdasarkan Sumber Daya Ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan desa di Kecamatan Lolak Kabupaten Bolaang Mongondow menggunakan analisis gerombol dan menentukan faktor yang kuat mempengaruhi terbentuknya kelompok tersebut.   Hasil Penelitianini diperoleh bahwa terbentuk tiga kelompok yang ada di Wilayah Bolaang Mongondow khususnya Kecamatan Lolak dengan kelompok pertama yaitu Desa Pinogaluman; kelompok kedua yaitu Desa Solog dan Desa Lolak-Tombolango; dan kelompok ketiga yaitu Desa-desa selain ketiga desa tersebut di Kecamatan Lolak Kabupaten Bolaang Mongondow. Selanjutnya dalam pengelompokan tersebut, variabel Jumlah kios pertanian dan variabel Persentase areal tanaman Jagung tidak mempunyai pengaruh dalam pengelompokan, sedangkan variabel Jumlah gilingan padi mempunyai pengaruh yang paling kuat dalam pengelompokan desa di Kecamatan Lolak Kabupaten Bolaang Mongondow.
Penggunaan Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Untuk Meramalkan Nilai Tukar Petani (NTP) di Provinsi Sulawesi Utara Firmina November Sorlury; Charles E. Mongi; Nelson Nainggolan
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

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

Abstract

Nilai Tukar Petani (NTP) adalah angka perbandingan antara indeks harga yang diterima (It) dan indeks harga yang di bayar (Ib) petani. NTP merupakan salah satu alat ukur yang digunakan untuk menilai tingkat kesejahteraan petani. Salah satu metode peramalan yang dapat digunakan adalah metode time series Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model time series yang terbaik serta untuk mengetahui hasil peramalan nilai tukar petani di Provinsi Sulawesi Utara, menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Hasil penelitian menunjukan bahwa dengan menggunakan metode ARIMA memperlihatkan model yang dapat menggambarkan Nilai Tukar Petani adalah model ARIMA (5,2,0). Dari hasil peramalan diperoleh bahwa NTP pada bulan Agustus 2021 – Desember 2021 mengalami peningkatan secara perlahan pada setiap bulannya.
Analisis Chi-Square, Studi Kasus : Hubungan Motivasi, Keinginan dan Cita-cita masuk IAKN Palangka Raya Fernando Dorothius Pongoh
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.11.1.2022.39266

Abstract

Motivasi, keinginan dan cita-cita merupakan faktor yang mempengaruhi minat masuk perguruan tinggi. Untuk menguji hubungan motivasi, keinginan dan cita-cita maka akan dilakukan analisis menggunakan statistik chi-square. Data yang digunakan adalah data primer mahasiswa semester 3 Prodi PAK tahun 2021 sebanyak 55 mahasiswa. Hasil analisis menunjukkan adanya hubungan yang signifikan antara Motivasi vs Keinginan, Motivasi vs Cita-cita, dan Keinginan vs Cita-cita pada mahasiswa Prodi PAK IAKN Palangka Raya.
Perbandingan Metode Support Vector Regression menggunakan Kernel Radial Basis Function dan Kernel Linear dalam Peramalan Laju Inflasi di Kota Manado Jon Prasetio Bawues; Charles E. Mongi; Deiby T. Salaki
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 11 No. 2 (2022): September 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.11.2.2022.39931

Abstract

Inflasi adalah kenaikan harga barang dan jasa secara umum dan terus menerus, atau melemahnya daya jual mata uang suatu negara. Inflasi yang tidak stabil berdampak negatif terhadap kondisi sosial ekonomi masyarakat. Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan faktor yang mempengaruhi terjadinya inflasi, perubahan IHK dari waktu ke waktu mempengaruhi terjadinya inflasi. Tujuan penelitian ini yaitu memprediksi inflasi berdasarkan IHK menggunakan metode Support Vector Regression (SVR). Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu IHK Kota Manado Januari 2010 – Desember 2021. Prediksi nilai IHK terbaik didapat menggunakan kernel radial basis dengan parameter . Hasil prediksi pada data training menghasilkan nilai akurasi   dan RMSE masing – masing  85 % dan 0.07, hasil akurasi pada data testing menghasilkan  dan RMSE masing – masing 78 % dan 0.15. Hasil peramalan inflasi Kota Manado berdasakan IHK pada bulan Januari 2022 – Juli 2022 menunjukan penurunan secara perlahan tiap bulannya.

Page 19 of 23 | Total Record : 221

 17   18   19   20   21 

Filter by Year

2012 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 13 No. 2 (2024): September 2024 Vol. 13 No. 1 (2024): Maret 2024 Vol. 12 No. 2 (2023): September 2023 Vol. 12 No. 1 (2023): Maret 2023 Vol. 11 No. 2 (2022): September 2022 Vol 11, No 1 (2022) Maret 2022 Vol. 10 No. 2 (2021): September 2021 Vol. 10 No. 1 (2021): Maret 2021 Vol 9, No 2 (2020): September 2020 Vol. 9 No. 1 (2020): Maret 2020 Vol. 8 No. 2 (2019): September 2019 Vol. 8 No. 1 (2019): Maret 2019 Vol. 7 No. 2 (2018): September 2018 Vol. 7 No. 1 (2018): Maret 2018 Vol. 6 No. 2 (2017): September 2017 Vol. 6 No. 1 (2017): Maret 2017 Vol. 5 No. 2 (2016): September 2016 Vol. 5 No. 1 (2016): Maret 2016 Vol. 4 No. 2 (2015): September 2015 Vol. 4 No. 1 (2015): Maret 2015 Vol. 3 No. 2 (2014): September 2014 Vol. 3 No. 1 (2014): Maret, 2014 Vol. 2 No. 2 (2013): September, 2013 Vol. 2 No. 1 (2013): Maret 2013 Vol. 1 No. 1 (2012): 2012 More Issue