cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Lyra Yulianti
Contact Email
lyra@sci.unand.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
lyra@si.unand.ac.id
Editorial Address
http://jmua.fmipa.unand.ac.id/index.php/jmua/index
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
Jurnal Matematika UNAND
Published by Universitas Andalas
ISSN : 2303291X     EISSN : 27219410     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Mathematics
Fokus dan Lingkup dari Jurnal Matematika FMIPA Unand meliputi topik-topik dalam Matematika sebagai berikut : Analisis dan Geometri Aljabar Matematika Terapan Matematika Kombinatorika Statistika dan Teori Peluang.
Arjuna Subject : -
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 9, No 3 (2020)" : 7 Documents clear
PEMODELAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI SUMATERA BARAT MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI SPASIAL AMI LESTARI; HAZMIRA YOZZA; IZZATI RAHMI HG
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 3 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.3.222-230.2020

Abstract

Analisis regresi spasial merupakan pengembangan dari analisis regresi linier klasik dengan melibatkan unsur lokasi ke dalam model. Pada penelitian ini dibentuk model untuk menentukan faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin menurut kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat dengan menggunakan analisis regresi spasial. Pemodelan ini didahului oleh pengujian autokorelasi spasial dengan uji Getis-Ord G. Berdasarkan koefisien autokorelasi Getis-Ord G diperoleh bahwa pada data jumlah penduduk miskin terdapat autokorelasi positif. Selanjutnya dilakukan analisis regresi spasial menggunakan Spatial Error Model (SEM) dengan parameter λ = −0, 723224, yang menunjukkan bahwa jika suatu wilayah yang dikelilingi oleh wilayah lain sebanyak n, maka pengaruh dari masing-masing wilayah yang mengelilinginya dapat diukur sebesar 0, 723224. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel bebas yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumatera Barat adalah jumlah penduduk, persentase laju pertumbuhan ekonomi, dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan.Kata Kunci: Autokorelasi spasial, Uji Getis-Ord G, Spatial Error Model
KETERCAPAIAN SISTEM FRAKSIONAL LINIER KONTINU DENGAN INPUT KONSTAN FAUZANA LAILATURRAHMI; HAZMIRA YOZZA
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 3 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.3.231-239.2020

Abstract

Dalam artikel ini dikaji kriteria ketercapaian sistem fraksional linier kontinu dengan input konstan berikut: Dαx(t) = Ax(t) + Bu(t), 0 < α ≤ 1, dimana Dα menyatakan operator turunan fraksional, x(t) ∈ Rn menyatakan vektor keadaan, u(t) ∈ Rm menyatakan vektor input, A ∈ Rn×n, B ∈ Rn×m dan t menyatakan waktu. Kriteria ketercapaian tersebut diperoleh dengan menggunakan kaidah aljabar linier. Beberapa contoh disajikan untuk mengilustrasikan kriteria ketercapaian tersebut.Kata Kunci: Sistem fraksional linier, ketercapaian, turunan Caputo
IDENTIFIKASI AUTOKORELASI SPASIAL PADA KASUS MALARIA DI PROVINSI ACEH MENGGUNAKAN KOEFISIEN GEARY MEILINA DINIARI; HAZMIRA YOZZA; FERRA YANUAR
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 3 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.3.240-246.2020

Abstract

Malaria adalah penyakit yang disebabkan oleh parasit Plasmodium sp yang disebarkan oleh nyamuk Anopheles betina. Banyaknya penduduk suatu daerah yang terjangkit penyakit malaria akan berpengaruh terhadap banyaknya penduduk di daerah sekitarnya yang terjangkit penyakit tersebut. Hal ini disebabkan karena nyamuk yang terinfeksi parasit dapat berpindah dari suatu daerah ke daerah lain dan menyebarkan parasit malaria ke daerah tersebut. Untuk mengetahui hubungan antar wilayah digunakan koefisien Geary. Pada kasus malaria di Provinsi Aceh diperoleh c = 0, 513794945. Nilai c < 1 menyatakan bahwa pada data kasus malaria terdapat autokorelasi positif yang berarti wilayah yang saling berdekatan memiliki nilai yang mirip, sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi spasial pada data kasus malaria di Provinsi Aceh.Kata Kunci: Malaria, Koefisien Geary’s, Autokorelasi
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR FRACTIONAL DENGAN TURUNAN TIPE JUMARIE RAMADHAL NOFRINA PUTRI; RADHIATUL HUSNA
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 3 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.3.207-213.2020

Abstract

Dalam makalah ini ditentukan solusi sistem persamaan diferensial fractional linier orde dengan turunan tipe Jumarie. Bentuk umum solusi diberikan dalam beberapa teorema. Beberapa contoh diberikan untuk mengilustrasikan keberlakuan teorema.Kata Kunci: Persamaan Diferensial Fraksional, Jumarie, Fungsi Mittag-Leffler
METODE SMALL AREA ESTIMATION HIERARCHICAL BAYES DALAM PENDUGAAN PERSENTASE KASUS PENYAKIT KUSTA BASAH DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2018 NADIA HUSNA; HAZMIRA YOZZA; DODI DEVIANTO
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 3 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.3.247-255.2020

Abstract

Kusta adalah penyakit infeksi kronis yang disebabkan oleh bakteri yang disebut Mycrobacterium leprae yang menyerang saraf tepi, kulit dan jaringan tubuh lainnya. Kusta memiliki dua tipe yaitu kusta kering dan kusta basah. Penyakit kusta basah sangat mudah menular sehingga kasus kusta basah lebih banyak terjadi. Pada penelitian ini dilakukan pendugaan persentase kasus penyakit kusta basah di Provinsi Jawa Timur tahun 2018. Pendugaan dilakukan dengan penduga langsung dan dengan menggunakan metode Small Area Estimation Hierarchical Bayes. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendugaan persentase kusta basah dengan menggunakan metode Small Area Estimation Hierarchical Bayes diperoleh pada semua kabupaten/kota yang nilai dugaan persentase kusta basahnya diatas 90% dengan rata-rata pendugaan 0, 9550 dan cenderung lebih baik karena dilihat dari nilai standard error -nya yang lebih kecil dibandingkan dengan penduga langsung.Kata Kunci: Kusta, Small Are Estimation, Hierarchical Bayes
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) LULUSAN S-1 MATEMATIKA FMIPA UNAND DENGAN MENGGUNAKAN METODE CHAID DONI PUTRA; IZZATI RAHMI HG; YUDIANTRI ASDI
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 3 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.3.214-221.2020

Abstract

Prestasi belajar merupakan hasil pencapaian yang maksimal menurut kemampuan seseorang pada waktu tertentu pada sesuatu yang dipelajari, dikerjakan, dimengerti, dan diterapkan. Pengukuran akan capaian prestasi belajar seseorang dalam perguruan tinggi ditetapkan dalam bentuk Indeks Prestasi Semester (IPS) dengan skala 0 − 4 tiap semesternya yang nantinya akan dikalkulasikan menjadi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) di akhir masa perkuliahan. Berdasarkan hasil Data Wisuda Jurusan Matematika tahun 2016 − 2018, lulusan banyak terdapat pada selang 3 ≤ IPK < 3.5. Di samping itu, lulusan dengan IPK selang 3.5 ≤ IPK ≤ 4 masih sedikit sekali jika dibandingkan dengan lulusan yang mempunyai IPK selang 3 ≤ IPK < 3.5. Untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Lulusan S-1 Jurusan Matematika FMIPA Unand dilakukan suatu penelitian dengan metode klasifikasi berstruktur pohon menggunakan metode CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detection). Objek penelitian ini adalah Lulusan S-1 Jurusan Matematika FMIPA Unand. Berdasarkan analisis CHAID yang telah dilakukan, terdapat empat faktor yang paling berpengaruh terhadap IPK lulusan yaitu perpustakaan, kesempatan untuk berinteraksi dengan dosen di luar jadwal kuliah, ketuntasan materi perkuliahan, dan kondisi umum belajar.Kata Kunci: Prestasi belajar, Selang IPK, Uji Khi-Kuadrat (χ 2 ), Metode Berstruktur Pohon, Metode CHAID
BILANGAN KROMATIK LOKASI GRAF TAK TERHUBUNG DENGAN GRAF LINTASAN DAN LIMA BINTANG GANDA SEBAGAI KOMPONEN-KOMPONENNYA MUHAMMAD AZHARI; DES WELYYANTI; EFFENDI EFFENDI
Jurnal Matematika UNAND Vol 9, No 3 (2020)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.9.3.256-261.2020

Abstract

Misalkan H adalah graf tak terhubung dan c adalah pewarnaan-k titik pada H yang menginduksi partisi Π = {C1, C2, · · · , Ck} dari V (H). Kode warna dari titik v ∈ V (G) adalah (d(v, C1), d(v, C2), · · · , d(v, Ck)) dengan d(v, Ci) = min{d(v, x)|x ∈ Ci} dan d(v, Ci) < ∞ untuk 1 ≤ i ≤ k. Pewarnaan c dikatakan pewarnaan k-lokasi jika semua kode warna dari semua titik di H berbeda. Bilangan kromatik lokasi dari graf tak terhubung H yang dinotasikan sebagai χ 0 L (H), adalah bilangan bulat terkecil k sedemikian sehingga H mempunyai k-pewarnaan lokasi. Pada tulisan ini akan dibahas bilangan kromatik lokasi graf tak tehubung dengan graf lintasan dan lima graf bintang ganda sebagai komponen-komponennya.Kata Kunci: Bilangan Kromatik Lokasi, Graf tak Terhubung, Graf Lintasan, Graf Bintang Ganda

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12, No 1 (2023) Vol 11, No 4 (2022) Vol 11, No 3 (2022) Vol 11, No 2 (2022) Vol 11, No 1 (2022) Vol 10, No 4 (2021) Vol 10, No 3 (2021) Vol 10, No 2 (2021) Vol 10, No 1 (2021) Vol 9, No 4 (2020) Vol 9, No 3 (2020) Vol 9, No 2 (2020) Vol 9, No 1 (2020) Vol 8, No 4 (2019) Vol 8, No 3 (2019) Vol 8, No 2 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 4 (2018) Vol 7, No 3 (2018) Vol 7, No 2 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 4 (2017) Vol 6, No 3 (2017) Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 4 (2016) Vol 5, No 3 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 4, No 4 (2015) Vol 4, No 3 (2015) Vol 4, No 2 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol 3, No 4 (2014) Vol 3, No 3 (2014) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 4 (2013) Vol 2, No 3 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 1, No 2 (2012) Vol 1, No 1 (2012) Vol 1, No 1 (2012) More Issue