cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Nilwan Andiraja
Contact Email
nilwanandiraja@uin-suska.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
nilwanandiraja@uin-suska.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. kampar,
Riau
INDONESIA
Jurnal Sains Matematika dan Statistika
Published by Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
ISSN : 24604542     EISSN : 26158663     DOI : -
Core Subject : Education,
Mathematics
Jurnal JSMS (print ISSN: 2460-4542 dan online ISSN: 2615-8663) adalah akademik jurnal yang diterbitkan dua kali setahun (Januari dan Juli). Jurnal JSMS bertujuan menerbitkan hasil penelitian berkualitas tinggi yang direview oleh beberapa orang reviewer di bidang Matematika dan Statistika yang dikelola oleh Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri (UIN) Sultan Syarif Kasim Riau.
Arjuna Subject : -
Articles 9 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024" : 9 Documents clear
Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Khotijah, Siti; Sarifah, Luluk; Fuaddiyah, Alifatul
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.20890

Abstract

Berinvestasi merupakan kegiatan di mana dana diinvestasikan dalam satu atau lebih kelas aset selama periode waktu tertentu dengan harapan menghasilkan pendapatan dan/atau meningkatkan nilai investasi di masa depan Salah satu investasi yang berkembang saat ini adalah investasi emas. Emas merupakan logam mulia yang memiliki ketahanan yang tinggi untuk disimpan dalam jangka waktu yang lama. Akan tetapi terdapat resiko dalam berinvestasi emas, resiko umum saat berinvestasi emas adalah harganya berfluktuasi setiap hari. Teknik prediksi yang akurat diperlukan untuk menghindari risiko. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk melakukan prediksi adalah Radial Basis Function Neural Network  (RBFNN). Hasil prediksi harga emas pada tahun 2022 dengan menggunakan metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) mengalami kenaikan disetiap bulannya dengan nilai MSE sebesar 0.54134. Hal ini menunjukkan bahwa akan terjadi kenaikan harga harga emas pada tahun 2022 disetiap bulannya.
Perbandingan Harga Opsi Put Tipe Eropa Menggunakan Metode Binomial dan Trinomial Wahyuni, Wahyuni; Ekawati, Darma
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.20504

Abstract

Opsi adalah suatu jenis kontrak antara dua pihak di mana satu pihak memberikan hak kepada pihak yang lain, opsi terbagi menjadi dua yaitu opsi call dan opsi put. Dalam penelitian ini memfokuskan perhitungan opsi put. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan harga opsi eropa menggunakan metode binomial dan trinomial. Penelitian ini penelitian kuantitatif untuk penentuan harga opsi put tipe eropa. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder  berupa data harga saham dari tiga perusahaan yang  berbeda. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode binomial dan trinomial untuk PT Bank Jago, dengan harga saham awal sebesar Rp. 10.200 dan harga kesepakatan Rp. 10.300 diperoleh harga opsi put menggunakan metode binomial sebesar Rp. 1.259 sedangkan jika menggunakan metode trinomial diperoleh harga opsi sebesar Rp. 767. Kemudian untuk PT United Tractors, dengan harga saham awal sebesar Rp. 31.600 dan harga kesepakatan Rp. 31.700 diperoleh diperoleh harga opsi put menggunakan metode binomial opsi sebesar Rp. 2.390 sedangkan jika menggunakan metode trinomial diperoleh harga opsi sebesar Rp. 1.398. Dan untuk PT Tower Bersama Insfratucture, dengan harga saham awal Rp. 3.000 dan harga kesepakatan Rp. 3.041 diperoleh harga opsi put menggunakan metode binomial Rp. 199 sedangkan jika menggunakan metode trinomial diperoleh harga opsi sebesar Rp. 134. Metode trinomial memberikan harga opsi put yang lebih rendah dibandingkan metode binomial, selain harga saham perhitungan harga opsi eropa juga dipengaruhi oleh harga kesepakatan, volatilitas, jumlah priode dan metode.
Analisis Regresi Data Panel pada Dampak Pendidikan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung Viryanto, Ferdy Agus; Yusri, Thesa Adi Saputra; Mahmudin, Rizanal
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.26228

Abstract

Pengangguran terbuka adalah isu multidimensional yang memiliki dampak yang luas. Hal ini merupakan permasalahan yang rumit karena melibatkan banyak faktor yang saling terkait dalam pola yang kompleks. Data penelitian mencakup data panel yang mencakup time series dari tahun 2017 hingga 2021 dan cross section dari 7 kabupaten/kota. Variabel dependen adalah tingkat pengangguran terbuka, dengan variabel independen termasuk laju pertumbuhan produk domestik regional bruto atas dasar harga konstan tahun 2010, jumlah penduduk, dan rata-rata lama sekolah. Analisis dilakukan menggunakan regresi data panel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan dengan menggunakan model fixed effect dan metode ordinary least square adalah model dan metode terbaik dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pengangguran terbuka. Laju pertumbuhan produk domestik regional bruto atas dasar harga pasar konstan tahun 2010 dan jumlah penduduk tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada tingkat pengangguran terbuka. Namun, rata-rata lama sekolah memiliki pengaruh positif dan signifikan pada tingkat pengangguran terbuka. Variasi sebesar 70,63% dari tingkat pengangguran terbuka dapat dijelaskan oleh ketiga variabel independen ini.
Boosting Housing Markets: Amplifying Reserve Requirements for Greater Economic Growth, Insights from China and Indonesia Rachmad, Sri Hartini; Hajriani, Meilisa; Basorudin, Muhammad; Fajar, Muhammad; Iriana, Nona; Dillena, Kennith G.C.; Wibisono, Okki Navarone
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.25895

Abstract

Enhancing the inclusivity, safety, resilience, and sustainability of urban areas, as outlined in Goal 11 of the Sustainable Development Goals (SDGs) to be accomplished by 2030, entails ensuring universal access to adequate, secure, and affordable housing along with essential services, and the enhancement of informal settlements. Consequently, numerous megacities worldwide grapple with burgeoning populations, precipitating a surge in housing costs, particularly exacerbated by volatile financial environments. The post-2013 financial recuperation in the United States precipitated a capital exodus towards Emerging economies, precipitating currency depreciation and imported inflation due to heavy reliance on foreign reserves. In response, the Indonesian central bank augmented reserve requirements to curtail money supply, while its Chinese counterpart reduced such requisites to stimulate economic expansion. This inquiry endeavors to discern the short-term impact of heightened reserve requirements on consumer, investment, and working capital credit pertinent to housing consumption, and in the long run, examines their ramifications on total output within the current account. Employing the Vector Error Correction Model (VECM), this study scrutinizes the central bank's credit policies' influence on overall output over both temporal horizons. Augmenting reserve requirements, integral to banks' balance sheets, impinges on liquidity and credit provisioning capacities, affecting not only consumer and housing credit but also investment and working capital credit, crucial financing conduits bolstering real sector activity and economic growth.
Fuzzy Time Series Chen Untuk Forecasting Hasil Produksi Tebu Di Kabupaten Langkat Andini, Antika Putri; Muliani, Fitra
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.23375

Abstract

Abstrak                                                                                                  Kabupaten Langkat merupakan salah satu daerah penghasil tebu terbesar di Sumatera Utara. Hampir 96% produksi tebu di Provinsi Sumatera Utara dihasilkan dari Kabupaten Langkat. Untuk itu perlu dilakukan prediksi produksi tebu untuk tahun 2023. Ada beberapa metode untuk mempresiksi produksi tebu, salah satunya adalah metode time series model chen. Ada beberapa tahapan metode time series model chen  mulai dari menentukan semesta pembicaraan, menghitung panjang interval, fuzzifikasi, menentukan FLR, menentukan FLRG, menghitung nilai peramalan kemudikan setelah didapat hasil peramalan, akan dilakukan uji ketepatan pramalan (MAPE). Setelah mengikuti langkah-langkah pada peramalan Fuzzy Time Series Model Chen di dapatkan nilai peramalan produksi tebu untuk tahun 2023 yaitu sebesar 3137,75 ton dan setelah dilakukan uji ketepatan peramalan Nilai MAPE yang didapatkan sebesar 18,6363%. Maka dari itu dapat disimpulkan bahwa peramalan ini baik karena nilai MAPE kurang dari 20%.Kata Kunci : Fuzzy Time Series Chen, Peramalan, Dan Produksi Tebu
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLUSTERISASI KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN DI KEPULAUAN MALUKU DAN PAPUA Matdoan, M. Y.; Igo, La; Rumeon, Ramli; Fadhilah, Rahmi; Laamena, N. S.
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.21260

Abstract

Berdasarkan data Badan Pusat Statistik Tahun 2022 menunjukan bahwa persentase penduduk miskin terbesar berasal dari Kepulauan Maluku dan Papua. Penelitian ini menggunakan meotde K-Means untuk klusterisasi kabupaten/kota berdasarkan tingkat kemiskinan. Data yang diperoleh pada penelitian ini berasal dari BPS Provinsi Papua, Papua Barat, Maluku dan Maluku Utara yang terdiri dari 63 kabupaten/kota dengan 8 menggunakan variabel. Penelitian ini disimpulkan bahwa terdapat 3 kluster dalam tingkat kemiskinan di Kepulauan Papua dan Maluku. Kluster 0 terdiri atas Kabupaten Maluku Tengah, Kota Ambon, Kota Merauke, Jayawijaya, Kota Jayapura, Lanni Jaya dan Kota Sorong. Cluster 1 yang terdiri atas Kabupaten Seram Bagian Barat, Buru, Halmahera Tengah, Halmahera Selatan, Halmahera Timur, Halmahera Utara, Kepulauan Sula, Pulau Morotai, Jayapura, Biak Numfor, Puncak Jaya, Nabire, Paniai, Mimika, Tolikara, Yahukimo, Puncak, Manokwari dan Nduga. Selanjutnya cluster 2 yang terdiri atas Kepulaun Tanimbar, Maluku Tenggara, Kepulaun Aru, Seram Bagian Timur, Maluku Barat Daya, Buru Selatan, Tual, Halmahera Barat, Pulau Taliabu, Ternate, Tidore Kepulauan, Kepulauan Yapen,  Mappi, Boven Digoel, Asmat, Sarmi, Pegunungan Bintang, Keerom, Supiori, Waropen, Mamberamo Raya, Yalimo, Dogiyai, Mamberamo Tengah, Intan Jaya, Deiyai, Kaimana, Teluk Wondama, Fakfak, Teluk Bintuni, Sorong Selatan, Sorong, Tambrauw, Raja Ampat Maybrat, Pegunungan Arfak  dan Manokwari Selatan. Kata Kunci:  Kemiskinan, Klustering, K-Means.
Perbandingan Metode SARIMA, Double Exponential Smoothing dan Holt-Winter Additive dalam Peramalan Retail Sales Mobil Honda Susanti, Natalie Efrata; Saputra, Rizki; Situmorang, Ika Apriani
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.26375

Abstract

Artikel ini menulis tentang perbandingan kinerja tiga teknik peramalan (SARIMA, Double Exponential Smoothing, dan Holt-Winter Additive) untuk penjualan retail sales mobil Honda. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui metode terbaik untuk meramalkan retail sales mobil Honda serta untuk meramalkan penjualan retail sales mobil Honda selama 1 periode ke depan. Berdasarkan hasil yang diperoleh melalui penelitian ini, hasil MSD terbaik dihasilkan oleh metode SARIMA. Setelah diperoleh metode terbaik ditemukan, diperoleh model SARIMA terbaik yang dapat dilihat dari MSD terendah dari model SARIMA yang ada dan didapatkan bahwa model SARIMA  merupakan model terbaik yang akan digunakan untuk meramalkan penjualan retail sales selama 1 periode ke depan.Kata Kunci:  Double exponential smoothing, Holt-Winter additive, mobil Honda, retail sales dan SARIMA.
Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Kimia pada Produksi Gula di PT. XYZ Menggunakan Economic Order Quantity (EOQ) Utami, Silvia Firda; Andika, Ahyar; Hudaningsih, Nurul; Adiasah, Iksan; Hermanto, Koko
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.21497

Abstract

Selain melakukan pengendalian bahan baku sebagai fokus utama dalam sebuah perusahaan manufaktur, pengendalian bahan pendukung juga menjadi hal yang perlu mendapatkan perhatian demi kelancaran proses produksi. Salah satunya pada perusahaan yang bergerak di bidang good manufacturing, seperti PT.XYZ yang memproduksi gula kristal dengan bahan pendukung produksi berupa bahan-bahan kimia terdiri dari Phosphoric Acid, Hydrated Lime, Kemtalo Flote 100 dan Kemtalo Floc L. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat manajemen operasi dalam menentukan jumlah pemesanan optimal bahan kimia pada PT.XYZ dengan menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ), kemudian melakukan perbandingan total biaya pengendalian persediaan yang selama ini dilakukan oleh perusahaan dengan total biaya pengendalian persediaan menggunakan metode EOQ sehingga dapat diketahui biaya dari metode mana yang lebih optimal. Selain itu dilakukan analisis reoder point sebagai acuan pemesanan kembali bahan-bahan kimia. Hasil analisis menunjukan Total biaya Persediaan bahan kimia Phosphoric Acid, Hydrated Lime, Kemtalo Flote 100 dan Kemtalo Floc L menggunakan metode EOQ lebih optimal dengan selisih berturut-turut adalah 7.038.862, Rp. 310.675.683, Rp. 29.818.184 dan Rp. 113.901.125. Sedangkan nilai reoder point kempat bahan kimia adalah 9.256,89 kg, 20.671,33 kg, 2.792,96 kg dan 3.001,32 kg.
Perbandingan Model Chen dan Lee pada Metode Fuzzy Time Series untuk Peramalan Nilai Tukar Petani (NTP) di Provinsi Aceh andika, Fery; Nurviana, Nurviana; Sari, Riezky Purnama
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.23463

Abstract

Pertanian merupakan sektor andalan di Provinsi Aceh, di mana sektor pertanian memberikan kontribusi terbesar terhadap perekonomian Aceh. Data menunjukkan sebanyak 40,50% pekerja di Provinsi Aceh bekerja di sektor pertanian. Angka ini mencerminkan besarnya ketergantungan ekonomi penduduk Aceh pada sektor pertanian. Oleh karena itu, langkah pemerintah untuk meningkatkan kesejahteraan petani sangatlah penting dan strategis. Salah satu indikator untuk mengukur daya beli petani adalah Nilai Tukar Petani (NTP) yang diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) yang mencerminkan tingkat kesejahteraan petani. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana hasil metode Fuzzy Time Series model Chen dan Lee dalam memprediksi Nilai Tukar Petani (NTP) di Provinsi Aceh, mengetahui bagaimana perbandingan NTP Provinsi Aceh menggunakan metode Fuzzy Time Series model Chen dan Lee.  Data yang diperlukan dalam penelitian antara lain Nilai Tukar Petani (NTP) Provinsi Aceh periode Januari 2018 hingga April 2023.  Fuzzy Time Series merupakan sebuah konsep berdasarkan teori himpunan fuzzy dan konsep variabel linguistik. Metode Fuzzy Time Series model Chen dan Lee menggunakan nilai linguistik dan data historis sebagai prinsip dasar untuk proses perhitungan prediksi. Perbedaan antara model Chen dan Lee terletak pada tahap FLRG. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa untuk periode bulan Mei 2023 Nilai Tukar Petani (NTP) di Provinsi Aceh menggunakan model chen sebesar 111,03 dan model Lee sebesar 111,95. Dengan MAPE sebesar 1,50% untuk model Chen dan 1,08% untuk model Lee. Kata Kunci:  Nilai Tukar Petani, Fuzzy Time Series, Model Chen, Model Lee

Page 1 of 1 | Total Record : 9

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12, No 1 (2026): JSMS Januari 2026 Vol 11, No 2 (2025): JSMS Juli 2025 Vol 11, No 1 (2025): JSMS Januari 2025 Vol 10, No 2 (2024): JSMS Juli 2024 Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024 Vol 9, No 2 (2023): JSMS Juli 2023 Vol 9, No 1 (2023): JSMS Januari 2023 Vol 8, No 2 (2022): JSMS Juli 2022 Vol 8, No 1 (2022): JSMS Januari 2022 Vol 7, No 2 (2021): JSMS Juli 2021 Vol 7, No 1 (2021): JSMS Januari 2021 Vol 6, No 2 (2020): JSMS Juli 2020 Vol 6, No 1 (2020): JSMS Januari 2020 Vol 5, No 2 (2019): JSMS Juli 2019 Vol 5, No 1 (2019): JSMS Januari 2019 Vol 4, No 2 (2018): JSMS Juli 2018 Vol 4, No 2 (2018): JSMS Juli 2018 Vol 4, No 1 (2018): JSMS Januari 2018 Vol 3, No 2 (2017): JSMS Juli 2017 Vol 3, No 1 (2017): JSMS Januari 2017 Vol 2, No 2 (2016): JSMS Juli 2016 Vol 2, No 1 (2016): JSMS Januari 2016 Vol 1, No 2 (2015): JSMS Juli 2015 Vol 1, No 1 (2015): JSMS Januari 2015 More Issue