Articles
10 Documents
Search results for
, issue
"Vol 7 No 2 (2019)"
:
10 Documents
clear
<![CDATA[Penggunaan dan Pengembangan Model Epidemi Sir pada Penyebaran Penyakit Tuberkulosis di Sulawesi Selatan ]]>
<![CDATA[Ridwan, Muhammad Rais]]>;
<![CDATA[Hadi, Abdul]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (356.819 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.11548
<![CDATA[Penelitian ini menggunakan analisis data deskriptif sebagai tahap awal yang berdasarkan data jumlah penduduk Sulawesi Selatan dan jumlah individu yang terinfeksi penyakit Tuberkulosis tahun 2016 dan 2017. Tahap kedua, menentukan asumsi-asumsi sehingga dibentuk model penyebaran penyakit Tuberkulosis, yakni model epidemi SIR dengan titik ekuilibrium Tahap ketiga, menentukan nilai eigen matriks Jacobi diperoleh di titik (S,I)=(1563,172072437) dengan sifat kestabilan, stabil asimtotik dengan nilai – nilai eigen -0.05 dan -5506,27 Selanjutnya, diperoleh bilangan reproduksi dasar, yakni R0= 275,404 yang menunjukkan bahwa satu individu yang terinfeksi, rata-rata dapat menularkan kepada 275 hingga 276 jiwa individu rentan terhadap penyakit Tuberkulosis. Tahap terakhir, berdasarkan data hasil penularan tersebut menunjukkan bahwa penyakit Tuberkulosis di Sulawesi Selatan akan bersifat endemik dalam kurun waktu 100 tahun akan datang. Interpretasi berdasarkan simulasi numerik menggunakan software Maple dan Matlab juga menunjukkan bersifat endemik dengan melihat perilaku solusi penyelesaian dan untuk kurun waktu yang relatif lama.]]>
<![CDATA[Penentuan Cadangan Premi dengan Metode New Jersey pada Asuransi Jiwa Dwiguna Berjangka ]]>
<![CDATA[Oktaviani, Risqi]]>;
<![CDATA[Alwi, Wahidah]]>;
<![CDATA[Sauddin, Adnan]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (162.675 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.10544
<![CDATA[in this article discusses about the prospective premium reserve modified using New Jersey method on endowment insurance. The purpose of this article to know how much premium reserve on life insurance company with using New Jersey method. The result premium reserve the end of fifth year using on life insurance company for the insured at the age 25,30,35,40, and 45 years sequentially is Rp.5.376.856,82, Rp5.388.103,39, Rp5.410.332,27, Rp5.449.476,43, and Rp5.511.600,89 with conmpensation by Rp.10.000.000.]]>
<![CDATA[Peramalan Indeks Saham Syariah Indonesia Menggunakan Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA) ]]>
<![CDATA[Muthahharah, Isma]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (418.975 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.11149
<![CDATA[Pasar modal merupakan bagian alternatif media untuk melakukan investasi. Indeks Saham Syariah Indonesia merupakan indikator pergerakan dari seluruh saham syariah yang tercatat di Bursa Efek Indonesia sedangkan JII merupakan bagian atau subset dari ISSI karena hanya 30 saham syariah yang tercatat di BEI periode Juni-November 2019. Saat ini jumlah konstituen yang tergabung pada Daftar Efek Syariah (DES) dan tercatat di Bursa Efek Indonesia sebanyak 408 saham pada periode 12 Juli 2019 sampai denga DES berikutnya. Peramalan Indeks Saham Syariah menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan 231 data yang dibagi menjadi data in-sample dan data out-sample. Penelitian ini menghasilkan model ARIMA (1,0,0) dengan yang berarti bahwa saham hari ini tidak dipengaruhi saham sebelum dan setelahnya. Hasil ramalan ISSI maksimum sebesar 174,36 dengan minimum sebesar 175,31.]]>
<![CDATA[Peramalam Ekspor Minyak Kelapa Sawit Indonesia Menggunakan Model ARIMA ]]>
<![CDATA[Rakhmawan, Sapto]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (360.442 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.10837
<![CDATA[Indonesia is a country known as the biggest exporter of palm oil in the world. It is well known that palm oil is very important for our daily life including cooking oil, vegetable fat for milk and ice cream, raw materials of soap or cosmetics industry, or alternative fuels. The export value of palm oil has contributed significantly to the trade balance of Indonesia, and hence it is essential for boosting the economic development of the nation. Forecasting the export values of palm oil, therefore, becomes a necessity to help the government in making right policy related to the economic development. In this article, we discussed ARIMA model and applied these model to forecast the palm oil export values. We used monthly palm oil export value starting from January 2008 until December 2018. The results showed that ARIMA model was suitable for time series data. The forecasting results showed that the palm oil export value will increase for the next 24 period.]]>
<![CDATA[Simulasi Gelombang Interface Menggunakan Skema Staggered Grid ]]>
<![CDATA[Oktavia, Aulia]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (343.57 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.10048
<![CDATA[Perbedaan salinitas, temperatur, dan tekanan menyebabkan keadaan air laut menjadi ter- stratifikasi dengan massa jenis yang berbeda. Lapisan fluida dengan massa jenis yang lebih kecil akan berada di atas fluida dengan massa jenis lebih besar. Gelombang interface adalah gelombang yang terjadi pada batas antara dua lapisan air laut dengan massa jenis yang berbeda. Dalam hal ini, persamaan air dangkal dua lapis digunakan untuk mempelajari gelombang interface. Skema staggered grid diterapkan untuk menyelesaikan persamaan air dangkal dua lapis ini. Pertama akan disimulasikan mode barotropic dan baroclinic. Peri- ode dari masing-masing mode ini dihitung dan menunjukkan kesesuaian dengan formula analitik. Selanjutnya skema ini juga digunakan untuk mensimulasikan gelombang panjang interface yang berpropagasi melalui topografi dengan kedalaman yang berbeda (fenomena shoaling ), juga masalah dam break yang terjadi pada interface dari dua lapisan fluida.]]>
<![CDATA[Penentuan Besaran Jaminan Hari Tua Karyawan Berdasarkan Skema NDC (Notional Defined Contribution) ]]>
<![CDATA[Anugrawati, Sri Dewi]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (340.005 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.11469
<![CDATA[NDC adalah skema pendanaan pensiun yang menggunakan jumlah kontribusi dari sekelompok karyawan pada suatuperusahaan yang dikombinasikan konsep pay as you go. Dalam penelitian ini digunakan konsep distribusi survival untuk menghitung peluang hidup, anuitas jiwa, jumlah gaji karyawan saat memasuki kontrak dana pensiun dan masa kerja untuk menentukan besaran Jaminan Hari Tua yang akan diterima di tahun ke-5 dari 61 orang karyawan sebagai sampel dari 105 orang populasi karyawan di perusahaan X. Hasil penelitian dengan menggunakan asumsi tingkat bunga 5%, kenaikan gaji pertahun sebesar 5%, tingkat kontribusi sebesar 5,7%, dan IHK sebesar 11% menunjukkan bahwa jumlah Jaminan Hari Tua dari karyawan perusahaan X bergantung kepada lama sisa masa kerja, usia saat masuk dana pensiun dan gaji terakhir.]]>
<![CDATA[Pemodelan Matematika Dalam Sistem Massa Pegas Dengan Massa Tidak Konstan ]]>
<![CDATA[Jalil, Erniwati]]>;
<![CDATA[Irwan, Muh]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (311.485 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.11357
<![CDATA[Pada paper ini diperkenalkan teori pemodelan matematika dalam bidang fisika. pada sistem massa pegas teredam linear dengan massa tidak constant dengan perubahan massa untuk setiap saat dua kali lebih ringan dari berat sebelumnya. Hasil yang diperoleh adalah suatu model matematika dalam bentuk pesamaan diferensial linear orde dua dengan koefisien tidak constant. Adapun solusi persamassam berbentuk kurva sinosoida dengan amplitude dan phase gelombang tidak tetap. Hal ini disebabkan karena pengaruh massa benda dan koefisein gaya gesek. ]]>
<![CDATA[Implementasi Metode Vector Autoregressive (Var) dalam Meramalkan Jumlah Penduduk (Studi Kasus : Kabupaten Gowa) ]]>
<![CDATA[Ibnas, Risnawati]]>;
<![CDATA[Salam, Nur]]>;
<![CDATA[Agustina, Nurwahyu]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (334.708 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.11943
<![CDATA[Vector Autoregressive (VAR) dalam peramalan jumlah penduduk. Kabupaten Gowa terbagi menjadi 2 wilayah yaitu dataran rendah dan dataran tinggi. Luas kabupaten Gowa adalah 1.883,33 km3, luas dataran tinggi sekitar 72.26 % dan dataran rendah 27,74% yang masing-masing meliputi 9 kecamatan. Berdasarkan data BPS Gowa tahun 2016 jumlah penduduk dataran tinggi yaitu 187.900 jiwa dan dataran rendah yaitu 577.613 jiwa. Metode vector autoregressive (VAR) ialah metode time series dari Autoregressive (AR) jika data univarat dan Vector autoregressive (VAR) jika data Multivariat. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui laju pertumbuhan penduduk dataran tinggi dan dataran rendah di kabupaten Gowa pada tahun 2022 dengan menggunakan metode Vector Autoregressive (VAR). Adapun data yang digunakan yaitu data jumlah penduduk kabupaten Gowa tahun 1998 sampai dengan tahun 2016. Hasil penelitian diperoleh model VAR(1) yang digunakan untuk memprediksi laju pertumbuhan penduduk dan dapat disimpulkan bahwa jumlah penduduk tahun 2022 di dataran dan di dataran rendah yaitu mengalami peningkatan setiap tahun.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Kota Makassar Menggunakan Metode CART ]]>
<![CDATA[Sauddin, Adnan]]>;
<![CDATA[Alwi, Wahidah]]>;
<![CDATA[AN, Ningsih]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (683.713 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.11188
<![CDATA[Penelitian ini membahas tentang kondisi angkatan kerja di kota Makassar yang mengalami peningkatan setiap tahunnya. Metode yang digunakan adalah metode CART (Classification And Regression Tree). Adapun hasil dari penelitian ini diperoeh bahwa metode CART dengan tingkat ketepatan klasifikasi 69,68% mengklasifikasi angkatan kerja menjadi lima]]>
<![CDATA[Estimasi Peluang Klaim Tebus pada Perusahaan Asuransi menggunakan Model Point Process ]]>
<![CDATA[Alwi, Wahidah ida]]>;
<![CDATA[Anugrawati, Sri Dewi]]>;
<![CDATA[Ismawati, Ismawati]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (304.705 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v7i2.10543
<![CDATA[Penelitian ini membahas perkiraan peluang klaim tebus pada suatu perusahaan asuransi, klaim tebus adalah suatu klaim yang di ajukan karena wanprestasi tertanggung (Seseorang yang berhenti/keluar dari asuransi sebelum waktu jatuh tempo atau terjadi suatu risiko asuransi). Klaim tebus juga merupakan klaim yang sulit diprediksi karena kejadiannnya bersifat acak. Oleh karena itu pada penelitian ini digunakan model Point process dalam mengestimasi peluang klaim tebus. Point process merupakan salah satu proses stokastik yang dapat menerangkan suatu kejadian yang bersifat acak baik dalam ruang maupun waktu. Point process dikarakteristikkan berdasarkan intensitas bersyaratnya (Conditional Intensity). Pada penelitian ini intensitas bersyarat Point process dipandang sebagai proses renewal yang disebut sebagai Hazard Rate. Metode estimasi yang digunakan adalah maximum likelihood temporal point process yang dikontsruksi dengan proses Bernoulli dimana waktu antar kejadian dibagi menjadi selang-selang sempit yang dipandang sebagai percobaan binomial. Sehingga diperoleh Hasil estimasi Hazard Rate dan peluang munculnya klaim yang akan datang berdasarkan fungsi Hazard Rate dari waktu antar kedatangan klaim yang berdistribusi lognormal. Pada skripsi ini diperoleh hasil semakin besar/panjang wantu antar kedatangan klaim,maka semakin besar pula peluang klaim terjadi pada interval waktu tersebut .]]>
