cover
Contact Name
Mochamad Tito Julianto
Contact Email
mtjulianto@apps.ipb.ac.id
Phone
+6282210017722
Journal Mail Official
milang@apps.ipb.ac.id
Editorial Address
Sekolah Sains Data, Matematika dan Informatika, Jl. Meranti, Kampus IPB Dramaga, Kabupaten Bogor 16680
Location
Kota bogor,
Jawa barat
INDONESIA
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications
ISSN : -     EISSN : 29635233     DOI : https://doi.org/10.29244/milang.18.1
Core Subject : Education,
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications, originally established in 2002 as the Journal of Mathematics and Its Applications (ISSN 1412-677X), transitioned to online publishing in 2018 and was renamed in 2022 to reflect its broadened scope. The name MILANG, a Sundanese word meaning “to count,” also stands for the journal’s key focus areas: Mathematics in Informatics, Life Sciences, Actuarial Science, Natural Sciences, and Graph Theory. This journal, published twice a year in June and December by the Department of Mathematics, IPB University, embraces an open access policy, making all articles freely available upon publication to support the global dissemination of innovative mathematical research.
Articles 230 Documents
ANALISIS EMPIRICAL ORTHOGONAL FUNCTION (EOF) BERBASIS SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD) PADA DATA CURAH HUJAN INDONESIA LESTARI, I. L.; NURDIATI, S.; SOPAHELUWAKAN, A.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 15 No. 1 (2016): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.15.1.13-22

Abstract

Analisis Empirical Orthogonal Function (EOF) digunakan untuk mereduksi dimensi data yang berukuran besar dengan mempertahankan sebanyak mungkin variasi dari himpunan data asal. EOF merupakan suatu metode untuk menentukan pola-pola dominan pada data yang berevolusi dalam ruang dan waktu. Secara aljabar, EOF atau komponen utama yang diperoleh merupakan kombinasi linear dari semua peubah asli yang memiliki varians terbesar secara berurutan dan tidak berkorelasi dengan komponen utama sebelumnya. Metode EOF yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan pendekatan Singular Value Decomposition (SVD). Analisis dilakukan pada data curah hujan TRMM 3B43 bulanan untuk wilayah cakupan Indonesia selama 204 bulan dan dihitung nilai kesalahan dari hasil reduksi data. Berdasarkan hasil analisis diperoleh lima nilai singular terbesar yang memiliki total varians sebesar 90.03%. Mode pertama (EOF1) menjelaskan 30,68% dari total varians dan merupakan varians terbesar yang mewakili hampir seluruh data. Mode EOF kedua sampai EOF kelima masing-masing menjelaskan 19.89%, 16.82%, 11.43% dan 11.19% dari total varians. Setiap mode EOF yang diperoleh menggambarkan pola spasial, sedangkan vektor singular menggambarkan pola temporal. Efektifitas dari lima mode EOF yang dihasilkan tersebut diuji untuk dapat menghampiri data asli. Hampiran data asli diperoleh dengan menentukan nilai kesalahan dari hasil reduksi menggunakan teknik error norm matriks.
MODEL GOAL PROGRAMMING DAN PENGOPTIMUMAN TAKLINEAR PADA PENJADWALAN PERAWAT HAKIM, L.; BAKHTIAR, T.; JAHARUDDIN, J.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 15 No. 1 (2016): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.15.1.23-32

Abstract

Penjadwalan perawat merupakan pekerjaan penting dalam operasional sebuah rumah sakit. Jika manajemen rumah sakit melakukan penjadwalan dengan baik maka akan berdampak pada kinerja perawat yang semakin baik. Salah satu indikator penjadwalan yang baik adalah tercapainya distribusi beban kerja yang merata bagi seluruh perawat. Namun demikian, adanya keterbatasan sumber daya untuk memenuhi kebutuhan rumah sakit menjadi kendala tersendiri dalam upaya mencapai keadilan. Dalam hal ini, goal programming dapat menjadi salah satu solusi untuk mengatasi kendala tersebut. Dalam penelitian ini, nonpreemptive goal programming digunakan untuk memecahkan masalah penjadwalan perawat. Tujuan model ini adalah untuk meminimumkan beberapa simpangan preferensi perawat terhadap banyaknya shift kerja dan libur. Kami juga memberikan alternatif penyelesaian penjadwalan perawat menggunakan model optimasi taklinear dengan meminimumkan ragam beban kerja pada setiap shift kerja dan libur. Model ini diaplikasikan pada penjadwalan perawat ruang rawat inap Rumah Sakit Umum Daerah Kota Bogor.
ANALISIS BIFURKASI MODEL LESLIE GOWER TIPE HOLLING II DENGAN WAKTU TUNDA SAHAMONY, N. F.; SIANTURI, P.; JAHARUDDIN, J.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 15 No. 1 (2016): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.15.1.33-44

Abstract

Pada artikel ini dijelaskan model persamaan diferensial nonlinear  mangsa pemangsa Leslie Gower dengan waktu tunda pada mangsa dan pemangsa. Berdasarkan hasil analisis diperoleh empat titik tetap, satu di antaranya bersifat stabil dan tiga lainnya tidak stabil pada saat nilai ???? = 0 (tanpa waktu tunda). Waktu tunda kritis (????0) adalah nilai batas yang menyebabkan perubahan kestabilan. Simulasi numerik dibagi menjadi tiga kasus, yakni ketika nilai ???? = 0 (tanpa waktu tunda) bersifat stabil, ???? < ????0 bersifat stabil dan saat nilai ???? > ????0 bersifat tidak stabil. Dari hasil simulasi saat nilai ???? > ????0 bersifat tidak stabil hal ini disebabkan karena terjadi bifurkasi pada model tersebut, titik tetap yang awalnya bersifat stabil menjadi tidak stabil.
PENDUGAAN PARAMETER DAN KEKONVERGENAN PENDUGA PARAMETER MODEL POISSON HIDDEN MARKOV FIKRI, M.; SETIAWATY, B.; PURNABA, I G. P.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 15 No. 1 (2016): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.15.1.45-54

Abstract

Model hidden Markov terdiri dari sepasang proses stokastik yaitu proses observasi dan proses yang memengaruhi observasi. Proses stokastik yang memengaruhi observasi ini diasumsikan membentuk rantai Markov dan tidak diamati. Model Poisson hidden Markov (MPHM) adalah salah satu model hidden Markov diskret dan proses observasinya jika diketahui proses yang memengaruhinya diasumsikan menyebar Poisson. Salah satu ciri MPHM adalah bersifat overdispersi, yaitu ragam data lebih besar dari rataannya. Permasalahan utama MPHM ialah  menduga parameter yang memaksimumkan fungsi likelihood. Fungsi likelihood dihitung menggunakan algoritme Forward-Backward. Algoritme Expectation Maximization (algoritme EM) digunakan untuk memaksimumkan fungsi likelihood. Penduga parameter MPHM yang diperoleh menggunakan algoritme EM konvergen ke titik stasioner dari fungsi likelihood.
PEMODELAN POISSON HIDDEN MARKOV UNTUK PREDIKSI BANYAKNYA KECELAKAAN DI JALAN TOL JAKARTA-CIKAMPEK NURHASANAH, N.; SETIAWATY, B.; BUKHARI, F.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 15 No. 1 (2016): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.15.1.55-64

Abstract

Model Poisson hidden Markov digunakan untuk memodelkan banyaknya kecelakaan yang terjadi di jalan tol Jakarta-Cikampek pada tahun 2013- 2014. Data banyaknya kecelakaan merupakan barisan observasi yang mengalami overdispersi dan bergantung pada penyebab kecelakaan yang diasumsikan tidak diamati secara langsung dan membentuk rantai Markov. Model Poisson hidden Markov dicirikan oleh parameternya. Pendugaan parameter model dilakukan dengan menggunakan metode Maksimum Likelihood yang perhitungannya menggunakan algoritme Expectation Maximization. Nilai dugaan parameter digunakan untuk membangkitkan barisan penduga kecelakaan. Keakuratan model diukur menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Menggunakan kriteria AIC diperoleh model Poisson hidden Markov 2 state sebagai model terbaik dengan nilai MAPE 34.0786% untuk prediksi satu waktu yang akan datang.
APLIKASI METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL PADA SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA KHATIZAH, E.; KARIMA, P. T.; ASTUTI, D. I.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 2 (2015): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.14.2.1-8

Abstract

Metode transformasi diferensial merupakan salah satu metode pendekatan analitik yang cukup sederhana dan efektif dalam menyelesaikan sistem persamaan diferensial biasa linear dan tak linear. Pada penelitian ini, metode transformasi diferensial diterapkan untuk menentukan penyelesaian model Romeo-Juliet sebagai wakil sistem linear dan model Lotka-Volterra yang mewakili sistem tak linear. Menggunakan perbandingan dengan metode analitik dan metode numerik, hasil penelitian menunjukkan bahwa metode transformasi diferensial cukup akurat untuk selang di sekitar waktu awal (? = 0). Akan tetapi metode ini kurang akurat ketika selang waktu semakin meningkat. Dengan demikian, metode transformasi diferensial sangat cocok untuk mengamati perilaku variabel pada suatu model dalam jangka waktu yang relatif pendek.
PENYELESAIAN MASALAH SYARAT BATAS PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA DALAM SOFTWARE R DENGAN MENGGUNAKAN BVPSOLVE ERLIANA, W.; GARNADI, A. D.; NURDIATI, S.; JULIANTO, M. T.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 2 (2015): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.14.2.9-18

Abstract

Diuraikan penggunaan paket bvpSolve di lingkungan R untuk menyelesaikan masalah syarat batas sistem persamaan diferensial biasa. Tujuannya ialah agar pengguna dapat mempergunakan bvpSolve setelah membaca uraian penggunaannya. Penggunaan paket bvpSolve diilustrasikan dengan dua contoh yang memperlihatkan kegunaannya.
PEMODELAN FREKUENSI PETIR DI BOGOR MENGGUNAKAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY NURDIATI, S.; KHATIZAH, E.; ROSDIYANA, N.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 2 (2015): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.14.2.19-28

Abstract

Guinness Book of Record pada tahun 1989 dalam artikel Antara News (2013) menunjukkan bahwa Bogor adalah salah satu daerah yang memiliki potensi petir tertinggi di dunia. Namun, alat pencatat frekuensi petir yaitu lightning counter sering mengalami kerusakan sehingga data frekuensi petir tidak tercatat dengan baik. Penelitian ini dilakukan untuk membuat model frekuensi petir di Bogor menggunakan pendekatan logika fuzzy. Metode yang digunakan adalah metode Mamdani yang terdiri atas empat tahapan yaitu fuzzifikasi, aplikasi fungsi implikasi, agregasi semua aturan, dan defuzzifikasi. Model yang terbentuk mengambil input berupa suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, curah hujan dan penguapan. Output dari model ini adalah frekuensi petir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 81 aturan model frekuensi petir. Keakuratan pemodelan fuzzy dapat dilihat dari nilai mean percentage absolute error (MAPE) sebesar 17.2%.
MODEL STOKASTIK PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DI KOTA DEPOK SUMARNO, H.; SIANTURI, P.; KUSNANTO, A.; SISWADI, S.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 2 (2015): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.14.2.29-44

Abstract

Kajian penyebaran penyakit dengan pendekatan deterministik telah banyak dilakukan. Tujuan dari kajian ini adalah untuk mempelajari model stokastik penyebaran penyakit demam berdarah di Kota Depok. Pertama, digunakan asumsi bahwa populasi dalam kondisi stasioner. Pada model ini diasumsikan tidak terjadi pertambahan penduduk. Kedua, diasumsikan bahwa penduduk Kota Depok masih terus meningkat. Hasil analisis menunjukkan bahwa di Kota Depok tidak terjadi endemi penyakit dengue. Dalam model terturup terjadi kestabilan dengan perbandingan rentan, infeksi, dan sembuh 99.78%, 0.11%, dan 0.11%. Sedangkan dalam model terbuka tidak terjadi kesetimbangan, namun banyaknya populasi terinfeksi semakin lama semakin kecil.
PENJADWALAN KEGIATAN PERKULIAHAN MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING: STUDI KASUS DI PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA IPB RUHIYAT, R.; HANUM, F.; PERMANA, R. A.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 2 (2015): Journal of Mathematics and Its Applications
Publisher : School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jmap.14.2.45-56

Abstract

Jadwal mata kuliah mayor-minor yang tumpang tindih sering menjadi masalah bagi mahasiswa dalam menyusun rencana studinya. Dalam penelitian ini, dimodelkan masalah penjadwalan kegiatan perkuliahan untuk mata kuliah mayor-minor. Model ini diimplementasikan pada kasus penjadwalan di Program Studi S1 Matematika FMIPA IPB. Metode yang digunakan dalam pemodelan ini adalah goal programming dengan meminimumkan banyaknya jadwal mata kuliah yang tumpang tindih. Penyelesaian dari model ini diperoleh dengan bantuan perangkat lunak LINGO 11.0.

Page 3 of 23 | Total Record : 230


Filter by Year

2002 2025


Filter By Issues
All Issue Vol. 21 No. 1 (2025): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 20 No. 2 (2024): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 20 No. 1 (2024): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 19 No. 2 (2023): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 19 No. 1 (2023): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 18 No. 2 (2022): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 18 No. 1 (2022): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 17 No. 2 (2018): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 17 No. 1 (2018): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 16 No. 2 (2017): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 16 No. 1 (2017): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 15 No. 2 (2016): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 15 No. 1 (2016): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 2 (2015): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 1 (2015): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 13 No. 2 (2014): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 13 No. 1 (2014): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 12 No. 2 (2013): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 12 No. 1 (2013): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 11 No. 2 (2012): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 11 No. 1 (2012): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 10 No. 2 (2011): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 10 No. 1 (2011): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 9 No. 2 (2010): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 9 No. 1 (2010): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 8 No. 2 (2009): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 8 No. 1 (2009): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 7 No. 2 (2008): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 7 No. 1 (2008): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 6 No. 2 (2007): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 6 No. 1 (2007): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 5 No. 2 (2006): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 5 No. 1 (2006): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 4 No. 2 (2005): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 4 No. 1 (2005): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 3 No. 2 (2004): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 3 No. 1 (2004): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 2 No. 2 (2003): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 2 No. 1 (2003): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 1 No. 2 (2002): Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 1 No. 1 (2002): Journal of Mathematics and Its Applications More Issue