Articles
295 Documents
<![CDATA[PERBANDINGAN METODE ADM ( Adomian Decomposition Method ) DAN METODE FTCS ( Forward Time Central Space ) DALAM MENYELESAIKAN MASALAH ORDE n PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL ]]>
<![CDATA[Kaprwai, Muh]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 5 No 1 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24252/msa.v5i1.4492
<![CDATA[Pada artikel ini akan mendiskusikan dan mensimulasikan penyelesaikan numerik persamaan diferensial parsial dengan menggunakan metode dekomposisi adomian. Penerapan numerik persamaan diferensial parsial dengan menggunakan metodedekomposisi adomian pada program Matlab.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah, metode dekomposisi adomian. Dari beberapa metode padanumerik, Metode dekomposisi adomian memberikan solusi nilai galat atau nilai eror yang cukup akurat pada persamaan parsial dan membandingkannya dengan MetodeFTCS ( Forward-Difference). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari perbandingan Metode Dekomposisi Adomian dan FTCS dari contoh persamaan diferesial parsial, menunjukkan bahwa metode dekomposisi adomian membuktikan sebuah pendekatan yang sangat akurat.]]>
<![CDATA[PEMODELAN BEBAN PUNCAK ENERGI LISTRIK MENGGUNAKAN MODEL GJR-GARCH ]]>
<![CDATA[Ermawati]]>;
<![CDATA[Basri, Nurzarina]]>;
<![CDATA[Nurfadilah, Khalilah]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 6 No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (261.187 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v6i1.5123
<![CDATA[Energi listrik adalah salah satu kebutuhan pokok yang memiliki peranan yang sangat penting dalam kehidupan. Kebutuhan akan energi listrik tidak bisa terlepas dari kehidupan baik itu untuk kebutuhan rumah tangga, industri, maupun pemerintahan.setiap harinya konsumsi listrik pada waktu tertentu akan mengalami puncak pemakaian, sehingga dipandang perlu untuk mengetahui model peramalan beban puncak listrik sebagai bahan pertimbangan bagi pengambil kebijakan untuk menstabilkan sistem energi listrik khususnya di daerah Makassar oleh PT PLN (Persero) Wilayah SULSELRABAR. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, dalam penelitian ini GJR-GARCH dianggap cocok untuk mengetahui model peramalan beban puncak energi listrik. Berdasarkan hasil penelitian maka diperoleh beberapa model yang digunakan dalam proses peramalan ini yaitu model ARIMA (1,1,1) dan model GJR-GARCH (1,1).]]>
<![CDATA[ANALISIS KLASTER UNTUK PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI SULAWESI SELATAN BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT ]]>
<![CDATA[Alwi, Wahidah]]>;
<![CDATA[Hasrul, Muh]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 6 No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (202.503 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v6i1.4782
<![CDATA[Setiap negara yang menjadi tujuan utama dalam pembangunan adalah peningkatan kesejahteraan rakyat. Salah satu penyebab dari permasalahan kesejahteraan rakyat adalah pembangunan yang dilakukan oleh pemerintah tidak terlaksana secara merata atau dengan kata lain pemerintah dalam melaksanakan pembangunan di suatu daerah tidak tepat sasaran. Maka dari itu salah satu solusi yang bisa diterapkan adalah pengidentifikasian karakteristik berdasarkan tingkat kesejahteraan rakyat tiap daerah sehingga pemerintah dapat mengambil atau memutuskan kebijakan dan strategi yang baik/tepat sasaran dalam pembangunan. Dalam penilitian ini akan dibahas mengenai pengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat dengan analisis cluster. Dimana analisis cluster merupakan teknik pengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimiliki. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan berdasarkan beberapa indikator kesejahteraan rakyat. Salah satu metode dalam analisis cluster untuk mengelompokkan adalah metode Average Linkage yaitu metode yang ditentukan dari rata-rata jarak seluruh objek pada cluster lainnya. Dari hasil analisis diperoleh bahwa pengelompokkan 24 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan dapat dibentuk tiga kelompok (cluster), yaitu Cluster 1 terdiri 21 Kabupaten/Kota, Cluster 2 terdiri 2 Kabupaten/Kota, dan Cluster 3 terdiri 1 Kabupaten/Kota.]]>
<![CDATA[OPTIMASI PEMBAGIAN TUGAS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE HUNGARIAN (Studi Kasus : Karyawan Grand Sony Tailor Makassar) ]]>
<![CDATA[Ibnas, Risnawati]]>;
<![CDATA[kasse, irwan]]>;
<![CDATA[Nur Wirun, Nur Huda]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 6 No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (204.511 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v6i1.5279
<![CDATA[ABSTRAK, Program linear yang dapat dijumpai dalam kehidupan sekitar adalah masalah penugasan (assignment problem). Masalah umum penugasan meliputi n tugas yang harus ditetapkan kepada m pekerja dimana setiap pekerja memiliki kompetensi yang berbeda dalam menyelesaikan setiap tugas. Salah-satu metode dalam menyelesaikan persoalan ini adalah metode Hungarian. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan penugasan karyawan dengan melihat dari segi biaya operasional minimum dan waktu penyelesaian minimum pekerjaan dengan menggunakan metode Hungarian. Dari hasil penelitian, setelah menggunakan metode Hungarian diperoleh waktu penyelesaian menjahit pakaian pada Grand Sony Tailor yaitu 39 jam, dimana terjadi efisiensi waktu sebanyak 4 jam jika dibandingkan waktu penyelesaian sebelum menggunakan metode Hungarin yaitu selama 43 jam. adapun untuk biaya produksi yang dikeluarkan perusahaan melihat dari penempatan tugas karyawan dengan waktu penyelesaian optimum yaitu Rp 4.925.500,00dengan keuntungan perusahaan Rp 1.624.750,00 dalam menyelesaikan 10 jenis pakaian.]]>
<![CDATA[PERAMALAN TINGKAT SUKU BUNGA PASAR UANG ANTAR BANK (PUAB) DENGAN VECTOR AUTOREGRESSIVE EXOGENOUS (VARX) ]]>
<![CDATA[Nurfadilah, Khalilah]]>;
<![CDATA[C, Fery Ramadhan]]>;
<![CDATA[Kasse, Irwan]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 6 No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (396.531 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v6i1.5194
<![CDATA[Penelitian ini merupakan aplikasi metode Vector Autoregressive Exogenous (VARX) yang merupakan salah satu metode runtun waktu multivariat yang diaplikasikan untuk mencari besaran hubungan antara variabel endogen dengan variabel eksogen. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui ramalan suku bunga PUAB menggunakan metode VARX serta untuk melihat hubungan antara variabel suku bunga PUAB, BI rate, dan SIBOR. Ada beberapa tahapan dalam penelitian ini mulai dari menguji kestasioneran data hingga menguji hubungan antar variabel, atau dalam hal ini uji Kausalitas Granger. Penggunaan metode VARX dengan variabel endogen suku bunga PUAB dan BI rate serta variabel eksogen yaitu SIBOR menghasilkan model terbaik berdasarkan nilai AIC terkecil yaitu model VARX(2,1).]]>
<![CDATA[REPRESENTASE QUATERNION DENGAN MENGGUNAKAN NOTASI C_j-pair ]]>
<![CDATA[irwan, muh]]>;
<![CDATA[Jalil, Erniwati]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 6 No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (120.341 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v6i1.5407
<![CDATA[Quaternion merupakan perluasan bilangan kompleks dalam empat dimensi (4D). dalam melakukan representasi bilangan quaternion terdapat beberapa cara yang bisa digunakan, seperti bentuk polar (Polar Form),The Cayley-Dickson, The ortho-split dan notasi. Pada artikel ini digunakan notasi C_j-Pair untuk merepresentasikan quaternion serta memperlihatkan kasus khusus dalam aplikasinya pada perkalian bikompleks quaternion.]]>
<![CDATA[ANALISIS REGRESI DATA PANEL PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN PROVINSI SULAWESI SELATAN TAHUN 2011-2015 ]]>
<![CDATA[Alwi, Wahidah]]>;
<![CDATA[Rayyan, Ismi]]>;
<![CDATA[Nurfadilah, Khalilah]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 6 No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (249.291 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v6i2.6416
<![CDATA[Penelitian ini membahas tentang analisis regresi data panel pada faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan pada Tahun 2011-2015. Keberadaan jumlah penduduk miskin di beberapa Kabupaten/kota Provinsi Sulawesi Selatan yang masih relatif besar dapat mempertegas bahwa kebijakan dan program pengentasan kemiskinan yang telah diprogramkan oleh pemerintah dalam beberapa tahun terakhir tidaklah cukup efektif untuk memperbaiki taraf hidup penduduk miskin yang ada di Provinsi Sulawesi Selatan. Oleh karena itu, diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan untuk mengatasi masalah kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Sulawesi Selatan pada Tahun 2011-2015 menggunakan Analisis Regresi Data Panel. Model regresi diperoleh dari estimasi Ordinary Least Square dengan pendekatan fixed effects model menggunakan variabel dummy untuk mengetahui perbedaan intersep masing-masing Kabupaten/Kota yang menjelaskan efek perbedaan wilayah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel rata-rata lama sekolah ( ) dan pertumbuhan penduduk ( ) berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan (Y) di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2011-2015.]]>
<![CDATA[PENGGUNAAN MODEL EPIDEMI SIR (SUSCEPTIBLES-INFECTED-REMOVED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT HIV/AIDS DI MAKASSAR ]]>
<![CDATA[Ridwan, Muhammad Rais]]>;
<![CDATA[Fardinah, Fardinah]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 6 No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (924.871 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v6i2.6201
<![CDATA[Penelitian ini menggunakan data jumlah penduduk Kota Makassar dan jumlah individu yang terinfeksi penyakit HIV/AIDS mulai tahun 2014 s.d 2016 diperoleh model penyebaran penyakit HIV/AIDS dengan penggunaan model epidemi SIR dengan titik ekuilibrium (S,I)=(15625,14276795). Kemudian berdasarkan nilai eigen matriks Jacobi diperoleh titik (S,I) tersebut bersifat stabil asimtotik dengan nilai – nilai eigen -0,01 dan -91,4. Selanjutnya, diperoleh bilangan reproduksi dasar, yakni 91,471 yang menunjukkan bahwa satu individu yang terinfeksi, rata-rata dapat menularkan kepada 91 hingga 92 jiwa individu rentan terhadap penyakit HIV/AIDS. Dalam hal ini, penyakit tersebut di Kota Makassar akan bersifat endemik dalam kurun waktu 100 tahun ke depan. Hal ini dibuktikan dengan simulasi numerik menggunakan software Maple dan Matlab dengan melihat perilaku solusi penyelesaian S(t) dan I(t) untuk kurun waktu yang relatif lama.]]>
<![CDATA[PENENTUAN HARGA KONTRAK OPSI TIPE AMERIKA MENGGUNAKAN QUASI MONTE CARLO ]]>
<![CDATA[syata, ilham]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 6 No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (153.009 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v6i2.6807
<![CDATA[Metode Quasi Monte Carlo merupakan metode Monte Carlo yang menggunakan barisan kuasi acak sebagai pengganti barisan acak semu. Adapun permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini yaitu seberapa besar harga kontrak opsi tipe Amerika menggunakan metode Quasi Monte Carlo. Dengan menggunakan data harga saham dari Oracle corporation, hasil perhitungan dengan harga saham awal sebesar , strike price sebesar , tingkat suku bunga ialah , dan volatilitas dengan waktu jatuh tempo selama satu tahun maka diperoleh harga kontrak opsi put Amerika menggunakan Quasi Monte Carlo dengan barisan kuasi acak Halton ialah sebesar . Sedangkan harga kontrak opsi put Amerika menggunakan Quasi Monte Carlo dengan barisan kuasi acak Sobol ialah sebesar .]]>
<![CDATA[Pemodelan PDRB Sektor Konstruksi di Jawa Timur Tahun 2010-2015 dengan Regresi Data Panel ]]>
<![CDATA[Haryanto, Sugi]]>;
<![CDATA[Saryono, Aris]]>
<![CDATA[ Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 6 No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (183.43 KB)
|
DOI: 10.24252/msa.v6i2.6278
<![CDATA[Salah satu sektor ekonomi yang strategis dalam perekonomian Jawa Timur yaitu sektor konstruksi. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektor konstruksi dapat digunakan untuk melihat perkembangan kegiatan ekonomi di bidang konstruksi. Tujuan dalam penelitian ini yaitu memperoleh faktor-faktor yang memengaruhi PDRB sektor konstruksi kabupaten/kota di Jawa Timur 2010-2015. Hasil uji Lagrange Multiplier menyimpulkan bahwa hanya efek objek yang berpengaruh nyata terhadap PDRB sektor konstruksi di Jawa Timur 2010-2015. Model data panel yang sesuai menggambarkan PDRB sektor konstruksi di Jawa Timur 2010-2015 adalah model pengaruh tetap individu. Peubah yang berpengaruh nyata yaitu penduduk yang bekerja di sektor konstruksi, pendapatan asli daerah (PAD), dan indeks pembangunan manusia (IPM). Untuk peubah indeks kemahalan konstruksi tidak signifikan berpengaruh. Nilai R2 dan R2 adjusted yang dihasilkan pada model ini yaitu sebesar 93.53% dan 92.10%. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menambahkan faktor kewilayahan, karena dimungkinkan adanya pengaruh spasial pada nilai PDRB konstruksi kabupaten/kota di Jawa Timur.]]>
