cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Pustaka bangsa Indonesia
Contact Email
pustakabangsaindonesia21@gmail.com
Phone
+62895619158302
Journal Mail Official
pustakabangsaindonesia21@gmail.com
Editorial Address
Jl. Raya, Jl. Lolo Gn. Sarik Lubuk Minturun Blok A/2, Kec. Kuranji, Kota Padang, Sumatera Barat 25158
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
Journal of Computational and Mathematical Sciences (JCMS)
Published by CV. Pustaka Bangsa Indonesia
ISSN : 31242014     EISSN : 31242014     DOI : -
Core Subject :
Journal of Computational and Mathematical Sciences (JCMS) merupakan jurnal ilmiah yang mempublikasikan hasil penelitian teoretis dan terapan di bidang ilmu komputasi dan matematika. Jurnal ini diterbitkan oleh CV. Pustaka Bangsa Indonesia dan telah terdaftar dengan Nomor ISSN : 3124-2014 (Online). JCMS pertama kali terbit pada bulan Desember dan diterbitkan secara berkala sebanyak empat kali dalam satu tahun, yaitu pada bulan Desember, Maret, Juni, dan September. Setiap manuskrip yang dikirimkan akan melalui proses peer-review untuk menjamin kualitas dan integritas ilmiah artikel yang diterbitkan. Journal of Computational and Mathematical Sciences (JCMS) merupakan jurnal ilmiah yang mempublikasikan hasil penelitian teoretis dan terapan di bidang ilmu komputasi dan matematika. Jurnal ini bertujuan menjadi wadah diseminasi pengetahuan bagi akademisi, peneliti, dan praktisi dalam pengembangan metode komputasi, analisis matematis, serta penerapannya dalam berbagai permasalahan ilmiah dan teknologi. Ruang lingkup JCMS mencakup komputasi matematika, pemodelan dan simulasi numerik, algoritma dan analisis numerik, statistika komputasional, optimasi, kecerdasan buatan berbasis matematis, sains data, serta penerapan metode komputasi dan matematika dalam sains, teknik, ekonomi, dan bidang terkait lainnya. Jurnal ini mendorong pendekatan penelitian yang analitis, sistematis, dan berbasis bukti ilmiah, baik melalui kajian teoretis maupun eksperimen komputasional.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Aplikasi Logika Fuzzy dalam Penyelesaian Masalah Pengambilan Keputusan Multikriteria Miftah Alfidyah
Journal of Computational and Mathematical Sciences Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

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

Abstract

Logika fuzzy telah menjadi pendekatan penting dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan multikriteria (MCDM) yang sering melibatkan ketidakpastian dan subjektivitas. Artikel ini membahas penerapan berbagai metode fuzzy, seperti Fuzzy AHP, Fuzzy TOPSIS, Fuzzy DEMATEL, dan metode hibrida dalam mendukung pengambilan keputusan di sektor rantai pasok, energi, kesehatan, dan transportasi. Hasil kajian menunjukkan bahwa fuzzy mampu mengubah penilaian linguistik menjadi informasi kuantitatif yang lebih terukur, sehingga meningkatkan akurasi, objektivitas, dan adaptivitas proses pengambilan keputusan. Selain itu, perkembangan metodologis terkini memperlihatkan integrasi fuzzy dengan metode lain dan teknologi kecerdasan buatan untuk mengatasi keterbatasan klasik. Dengan demikian, logika fuzzy tidak hanya memberikan solusi praktis, tetapi juga membuka peluang penelitian lanjutan dalam pengembangan model pengambilan keputusan yang lebih kompleks dan berkelanjutan.
Aplikasi Teori Graf dalam Keamanan Jaringan dan Analisis Media Sosial Sari Marlina
Journal of Computational and Mathematical Sciences Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

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

Abstract

Teori graf merupakan salah satu pendekatan matematis yang banyak digunakan untuk menganalisis keterhubungan dan pola dalam jaringan kompleks. Penelitian ini membahas pemanfaatan teori graf dalam dua bidang utama, yaitu keamanan siber dan media sosial. Dalam konteks keamanan siber, teori graf digunakan untuk mendeteksi serangan, memetakan jalur penyebaran ancaman, serta mengidentifikasi titik rawan dalam jaringan. Sementara itu, pada media sosial, teori graf membantu menemukan komunitas, mengidentifikasi akun berpengaruh, serta mendeteksi akun bot dan penyebaran informasi palsu. Analisis berbasis teori graf menunjukkan efektivitas dalam menggambarkan dinamika jaringan, meskipun masih memiliki keterbatasan pada aspek privasi data dan komputasi. Temuan ini menegaskan bahwa teori graf dapat menjadi pendekatan strategis untuk mendukung keamanan digital dan pengelolaan informasi, sekaligus membuka peluang integrasi dengan machine learning dan big data untuk hasil analisis yang lebih komprehensif.
Pemodelan Matematika Dinamika Penyakit Menular dengan Strategi Vaksinasi Anala Agusnur
Journal of Computational and Mathematical Sciences Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

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

Abstract

Penelitian ini membahas pemodelan matematika dinamika penyebaran penyakit menular dengan menekankan peran strategi vaksinasi dalam mengendalikan epidemi. Model yang digunakan merupakan modifikasi dari model SIR (Susceptible–Infected–Recovered) dengan menambahkan faktor vaksinasi untuk mempelajari pengaruh cakupan dan efektivitas vaksin terhadap bilangan reproduksi dasar (R0) dan bilangan reproduksi efektif (Re). Analisis matematis dilakukan melalui pendekatan matriks next-generation, sedangkan simulasi numerik digunakan untuk mengamati berbagai skenario vaksinasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa vaksinasi mampu menurunkan nilai R0, memperlambat laju penyebaran, menurunkan jumlah kasus, serta menunda puncak epidemi. Selain itu, ditemukan adanya ambang vaksinasi yang perlu dicapai untuk mewujudkan kekebalan kelompok. Kesimpulan penelitian ini menegaskan bahwa strategi vaksinasi efektif dalam mengendalikan penyakit menular dan pemodelan matematika dapat menjadi dasar ilmiah bagi perumusan kebijakan kesehatan masyarakat.
Simulasi Numerik Perpindahan Panas pada Media Berpori dengan Metode Elemen Hingga Asty Raisha Agma
Journal of Computational and Mathematical Sciences Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

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

Abstract

Penelitian ini membahas simulasi numerik perpindahan panas pada media berpori menggunakan metode elemen hingga (finite element method, FEM). Model matematis dibangun berdasarkan persamaan energi dengan mempertimbangkan pengaruh porositas, konduktivitas termal padat, kecepatan fluida, serta ketebalan media. Simulasi dilakukan melalui diskretisasi domain ke dalam elemen hingga, dilanjutkan dengan penerapan kondisi batas sesuai studi kasus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan porositas dan kecepatan fluida memperkuat konveksi sehingga menurunkan temperatur outlet dan meningkatkan bilangan Nusselt. Material dengan konduktivitas tinggi menghasilkan distribusi temperatur lebih seragam, sementara peningkatan ketebalan media memperbesar resistansi termal dan menurunkan efisiensi perpindahan panas. Temuan ini menegaskan efektivitas FEM dalam menganalisis fenomena termal kompleks serta memberikan implikasi penting bagi aplikasi praktis, seperti penyimpanan energi, pendinginan elektronik, dan sistem isolasi termal.
Studi Perbandingan Pendekatan Machine Learning dan Statistik untuk Pemodelan Prediktif Pelia Elza
Journal of Computational and Mathematical Sciences Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan membandingkan pendekatan statistik klasik dan algoritma machine learning dalam pemodelan prediktif dengan fokus pada akurasi, interpretabilitas, serta efisiensi komputasi. Metode penelitian menggunakan desain komparatif dengan menganalisis kinerja regresi linear, regresi logistik, decision tree, random forest, support vector machine, dan neural networks pada dataset sekunder. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode statistik lebih unggul dalam aspek interpretabilitas dan efisiensi, sedangkan machine learning memiliki akurasi lebih tinggi pada data besar dan kompleks. Perbedaan ini menegaskan pentingnya pemilihan metode yang sesuai dengan karakteristik data dan tujuan analisis. Secara teoretis, penelitian ini memperkaya literatur terkait pemodelan prediktif, sementara secara praktis memberikan panduan bagi peneliti dan praktisi dalam memilih metode yang paling tepat. Integrasi keduanya berpotensi menghasilkan strategi prediksi yang lebih efektif dan komprehensif.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember