cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
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
Published by Institut Pertanian Bogor
ISSN : -     EISSN : 29635233     DOI : https://doi.org/10.29244/milang.18.1
Core Subject : Education,
Mathematics
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.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika (Lain-Lain)
Articles 230 Documents
 2   3   4   5   6 
PEMANFAATAN SUMBER DAYA ALAM TERBARUKAN DALAM MODEL SEWA EKONOMI HANUM, F.; NUGRAHANI, E. H.; SUSANTI, 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.14.2.57-69

Abstract

Sumber daya alam, baik biotik maupun abiotik merupakan kekayaan bumi yang dapat dimanfaatkan untuk memenuhi kebutuhan dan kesejahteraan manusia. Sumber daya alam terbarukan adalah sumber daya alam yang dapat diperbarui seperti hewan, tumbuhan, air, dan udara. Tujuan penelitian ini ialah merekonstruksi model sewa ekonomi dan memberikan simulasi solusi maksimum dari penerimaan sewa ekonomi. Dalam penelitian ini, diambil tiga kasus yang berbeda, sehingga setiap kasus yang diambil akan menghasilkan penerimaan sewa ekonomi maksimum. Penelitian ini juga, membuat simulasi solusi maksimum penerimaan sewa ekonomi dan setiap kasus akan bernilai positif.
METODE STEEPEST DESCENT DENGAN UKURAN LANGKAH BARU UNTUK PENGOPTIMUMAN NIRKENDALA WUNGGULI, D.; SILALAHI, B. P.; GURITMAN, S.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 1 (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.14.1.1-10

Abstract

Metode steepest descent adalah metode gradien sederhana untuk pengoptimuman. Metode ini memiliki kekonvergenan yang lambat dalam menuju ke solusi optimum, hal ini terjadi karena langkahnya yang berbentuk zig-zag. Barzilai dan Borwein berusaha menyempurnakan metode ini dengan memodifikasi algoritme sehingga hasilnya berjalan cukup baik untuk masalah dengan dimensi yang besar. Hasil metode Barzilai dan Borwein ini telah memicu banyak penelitian pada metode steepest descent, diantaranya terdapat metode Alternatif Minimisasi dan metode Yuan. Dalam tulisan ini telah dimodifikasi metode steepest descent dengan ukuran langkah baru. Hasil modifikasi ini kemudian dibandingkan dengan metode Barzilai dan Borwein, Alternatif Minimisasi dan metode Yuan dengan kasus fungsi kuadratik ditinjau dari iterasi dan running time. Rata-rata hasil perbandingan menunjukkan bahwa modifikasi dengan ukuran langkah baru ini memberikan hasil yang baik untuk dimensi yang kecil dan mampu menyaingi hasil metode Barzilai-Borwein dan metode Alternatif Minimisasi untuk dimensi yang besar. Ukuran langkah baru ini memiliki kekonvergenan yang lebih cepat dibandingkan dengan m
MODEL PENDUGAAN KERUGIAN AKIBAT BENCANA LETUSAN GUNUNG API DI SEKTOR PERTANIAN ASIH, L. D.; SUMARNO, H.; SIANTURI, P.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 1 (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.14.1.11-26

Abstract

Dalam penelitian ini, model pendugaan kerugian yang digunakan merupakan pengembangan dari model yang dikembangkan oleh International Center of Geohazard (ICG), melalui NORSAR (Norwegia) dan University of Alicante (Spanyol) yang diterapkan di sebuah alat yang disebut SELENA (SEismic Loss EstimatioN using logic tree Approach) yang digunakan untuk menduga kerugian ekonomi akibat bencana gempa bumi. Oleh karena bencana gempa bumi dan letusan gunung api diasumsikan sama-sama memiliki peluang kerusakan yang bergantung terhadap jarak lokasi ke pusat bencana, maka model SELENA tersebut dapat diterapkan untuk bencana letusan gunung api dengan menyesuaikan beberapa parameter melalui proses kalibrasi model. Beberapa parameter yang harus disesuaikan, yaitu  tipe hunian, tipe bangunan dan jenis kerusakan diubah menjadi jenis tanaman, umur tanaman dan zona rawan bencana. Perhitungan luas area tanam, peluang kerugian dan biaya perbaikan juga perlu disesuaikan untuk menghitung total kerugian ekonomi. Dengan menggunakan data hipotetik dan data luas area tanam D.I Yogyakarta serta model pendugaan kerugian akibat letusan gunung api diperoleh nilai kerugian dan selang kerugian untuk masing-masing tanaman jenis-i berumur-j yang berada di zona-k, serta didapatkan juga nilai kerugian dan selang yang dialami per hektar luas tanaman jenis-i berumur-j berada di zona-k.
KAJIAN TEORITIK KELAS KUNCI LEMAH PADA KRIPTOSISTEM IDEA BERDASARKAN FAKTOR LINEAR DAN KRIPTANALISIS DIFERENSIAL TAUFIK, G.; GURITMAN, S.; SILALAHI, B. P.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 1 (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.14.1.27-40

Abstract

Pada karya ilmiah ini dilakukan kajian teoretik yang berkaitan dengan konstruksi kelas kunci lemah pada kriptosistem IDEA dan melakukan penegasan terhadap penelitian yang terdahulu. Proses konstruksi kelas kunci lemah dilakukan berdasarkan faktor linear dan kriptanalisis diferensial. Konstruksi kelas kunci lemah berdasarkan faktor linear menghasilkan persamaan linear global yang digunakan untuk menurunkan peluang pemulihan bit-bit yang belum diketahui. Sedangkan konstruksi kelas kunci lemah berdasarkan kriptanalisis diferensial yang pada putaran ke tujuh tidak disyaratkan menghasilkan kelas kunci lemah sebanyak 266. Penegasan dilakukan dengan cara menurunkan proposisi-proposisi terhadap tabel yang dibuat oleh Daemen dkk.
DEKODING SINDROM KODE GILBERT-VARSHAMOV BINER BERJARAK MINIMUM RENDAH SAEPULROHMAN, A.; GURITMAN, S.; SILALAHI, B. P.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 1 (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.14.1.41-54

Abstract

Dalam sistem komunikasi, kemampuan untuk mengirim dan menerima pesan secara cepat sangat dibutuhkan.  Semakin besar sebuah data, semakin lama waktu yang diperlukan untuk pengiriman dan semakin besar pula kemungkinan data hilang dalam proses pengiriman pesan. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah cara untuk membuat (kontruksi) sebuah kode yang lebih optimal tanpa merusak informasi yang dikandung oleh data tersebut. Kode Gilbert-Varshamov biner adalah salah satu cara penyandian (encoding) yang menggunakan tiga arameter dengan panjang kode ?, dimensi ? dan jarak minimum ? yang dinotasikan sebagai kode-[?,?,?]. Problem utama dalam penelitian ini adalah ngoptimalkan sebuah kode- [?,?,?] berjarak minimum rendah yang dapat meminimalkan kesalahan sehingga pesan yang diterima sesuai dengan yang dikirim. Jika terjadi kesalahan maka dilakukan proses pemulihan (decoding) menjadi pesan asli dengan menggunakan metode dekoding sindrom. Dalam ngimplementasikan proses enkoding dan dekoding dilakukan pengembangan dengan bantuan software matematika
PENYELESAIAN MASALAH SYARAT BATAS PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA DALAM SCILAB DENGAN MENGGUNAKAN BVODE GARNADI, A. D.; AYATULLAH, F.; EKASTRYA, D.; JULIANTO, M. T.; NURDIATI, S.; ERLIANA, W.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 1 (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.14.1.55-68

Abstract

Diuraikan penggunaan rutin bvode di lingkungan SCILAB untuk menyelesaikan masalah syarat batas sistem persamaan diferensial biasa.Tujuannya ialah agar pengguna dapat mempergunakan bvode setelah membaca uraian penggunaannya. Penggunaan rutin digambarkan dengan tiga contoh yang memperlihatkan kegunaannya.
PERILAKU DINAMIS MODEL MANGSA-PEMANGSA TIPE GAUSE YANG DIPERUMUM DENGAN WAKTU TUNDA PEMANENAN KONSTAN HASANNUDIN, H.; KUSNANTO, A.; JAHARUDDIN, J.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 14 No. 1 (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.14.1.69-88

Abstract

Terdapat beberapa model matematis untuk memodelkan peristiwa mangsa- pemangsa. Salah satu model yang cukup banyak penerapannya adalah model mangsa-pemangsa tipe Gause yang diperumum dengan mempertimbangkan waktu tunda dan sebuah parameter pemanenan konstan. Analisis kestabilan dilakukan terhadap model tanpa dan dengan waktu tunda. Untuk model tanpa waktu tunda diperoleh titik tetap yang salah satunya bersifat spiral stabil, sedangkan titik tetap pada model dengan waktu tunda terdapat titik tetap yang bersifat spiral stabil/tidak stabil. Untuk model dengan waktu tunda, semakin besar nilai waktu tunda mengakibatkan munculnya limit cycle, dan terjadi bifurkasi Hopf superkritis saat kesetimbangan mengalami perubahan stabilitas dari spiral stabil menjadi spiral tak stabil.
KAJIAN NUMERIK PENDUGA FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK EKSPONENSIAL DARI FUNGSI PERIODIK DITAMBAH TREN LINEAR SUATU PROSES POISSON NONHOMOGEN NASIB, S. K.; MANGKU, I W.; SUMARNO, H.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 13 No. 2 (2014): 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.13.2.1-10

Abstract

Pada karya ilmiah ini dilakukan kajian numerik untuk melihat perilaku penduga tipe kernel bagi komponen periodik dari fungsi intensitas yang berbentuk eksponensial dari fungsi periodik ditambah tren linear pada suatu proses Poisson nonhomogen. Penyusunan penduga tipe kernel tersebut hanya menggunakan realisasi tunggal dari proses Poisson yang diamati pada interval pengamatan [0,n]. Pada kajian ini dipilih fungsi kernel seragam untuk mengevaluasi sifat-sifat asimtotik penduga dengan tujuan menentukan bandwidth yang dapat meminimumkan MSE, menenukan nilai n yang menghasilkan MSE penduga kurang dari 0.05, serta memverifikasi kenormalan asimtotik penduga.
ANALISIS WAVELET DAN ARIMA UNTUK PERAMALAN HARGA EMAS PT. ANTAM TBK INDONESIA KURNIA, M. T.; NUGRAHANI, E. H.; SUMARNO, H.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 13 No. 2 (2014): 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.13.2.11-22

Abstract

Forecasting is an estimation of the systematic process which is most likely to occur in the future based on past informations. Wavelet is one of forcasting method without parameter, which is used in signal analysis, data compression, and time series analysis. On the other hand ARIMA is the most general class of models for forecasting a time series, which can be stationarized by transformations, such as differencing and logging. This research present the forecasting of gold price in Indonesia using wavelet and ARIMA. The results show that wavelet gives the value of Mean Square Error (MSE) which is smaller than the ARIMA. Therefore wavelet is considered quite well in the analysis of time series data.
ANALISIS DINAMIKA MODEL PENYEBARAN PENYAKIT KOLERA FITRIANAH, A.; KHATIZAH, E.; KUSNANTO, A.
MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 13 No. 2 (2014): 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.13.2.23-34

Abstract

Model matematika penyakit kolera Liao & Wang  berbentuk SIR dengan konsentrasi bakteri yang terbagi dua yaitu bakteri yang sangat berbahaya (hyper infectious) dan bakteri yang kurang berbahaya (less infectious). Model ini menghasilkan dua titik tetap, yaitu titik tetap tanpa penyakit dan titik tetap endemik. Analisis kestabilan titik tetap ditentukan menggunakan kriteria Routh-Hurwitz. Dengan asumsi total populasi konstan, dinamika populasi pada kondisi titik tetap endemik menunjukkan bahwa peningkatan laju pertumbuhan bakteri akan mempercepat terjadinya wabah penyakit. Kecepatan terjadinya wabah akan lebih besar pada saat laju infeksi bakteri hyper infectious meningkat dibandingkan pada saat laju infeksi bakteri less infectious meningkat. Di sisi lain, laju kelahiran/kematian populasi manusia yang besar akan memperbesar pula kecepatan terjadinya wabah.

Page 4 of 23 | Total Record : 230

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2002 2025


Reset
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