cover
Contact Name
Fahrudin Muhtarulloh
Contact Email
fahrudin.math@uinsgd.ac.id
Phone
+6282240814040
Journal Mail Official
kubik@uinsgd.ac.id
Editorial Address
Jl. A.H. Nasution No.105, Cibiru, Bandung 40614
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
ISSN : 23380896     EISSN : 26860341     DOI : 10.15575/kubik
Fuzzy Systems and its Applications Geometry Theories and its Applications Graph Theories and its Applications Real Analysis and its Applications Operation Research and its Applications Statistical Theories and its Applications Dinamical Systems and its Applications Mathematics Modeling and its Applications Discrete Mathematics and its Applications Computer Mathematics and its Applications Mathematics Actuaria and its Applications
Articles 88 Documents
SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY c-MEANS (FCM) DAN SPATIAL FUZZY c-MEANS (sFCM) Qonita Ummi Safitri; Arief Fatchul Huda; Asep Solih Awaludin
KUBIK Vol 2, No 1 (2017): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v2i1.1471

Abstract

Pengolahan citra merupakan salah satu aplikasi yang dimanfaatkan dalam kehidupan. Salah satu kajian pengolahan citra adalah segmentasi. Segmentasi citra dilakukan dengan banyak pendekatan, diantaranya pedekatan klastering. Algoritma klastering yang digunakan pada segmentasi citra, umumnya berbasis fuzzy c-means. Fuzzy c-mean (FCM) membagi citra menjadi beberapa wilayah tingkat keabuan berdasarkan derajat keanggotaan pada rentang [0,1]. FCM kurang memanfaatkan informasi spasial, yang merupakan atribut penting dalam proses segmentasi citra. Oleh karena itu, Chuang dkk (2006) menambahkan fungsi spasial dalam perhitungan derajat keanggotaan FCM, dengan parameter kontrol non-spasial p dan parameter kontrol spasial q. Metode ini dikenal dengan nama spatial fuzzy c-means (sFCM). Kinerja algoritma FCM dan sFCM diuji menggunakan data citra simulasi, citra batik dan citra otak. Hasil segmentasi terbaik ditentukan berdasarkan indeks validasi Vpe, Vpc, Vxb dan SC. Hasil segmentasi menunjukkan bahwa variasi parameter p dan q terbaik menurut indeks validasi Vpe dan Vpc adalah sFCM2,1 dan sFCM2,2, sedangkan Vxb dan SC menghasilkan nilai optimal untuk FCM. Namun, sFCM hanya memberikan sedikit perbaikan terhadap hasil segmentasi FCM pada citra yang mengandung gaussian noise. Artinya, sFCM tidak robust (tahan) pada citra noise.
Analisis Kestabilan Ekuilibrium dan Eksistensi Solusi Periodik Pada Model Mangsa Pemangsa Dengan Penyebaran Penyakit Dani Suandi; Fadilah ilahi; Erna Putri Utami
KUBIK Vol 4, No 2 (2019): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v4i2.6430

Abstract

Model matematika mangsa pemangsa (predator-prey) dimodifikasi pada artikel ini. Modifikasi dilakukan dengan melibatkan penyebaran penyakit dan tingkat kekebalan pada kompartemen pemangsa. Analisis kestabilan lokal dilakukan dengan melihat nilai eigen dari matriks Jacobi. Sementara itu, Kriteria Dulac-Bendicson digunakan sebagai metode dalam menganalisis eksistensi solusi periodik. Berdasarkan hasil analisis, solusi periodik dapat terjadi pada model tersebut. Simulasi numerik disajikan sebagai konfirmasi dari hasil analisis.
Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk Kasus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa Ipah Junaedi; Diny Zulkarnaen; Siti Julaeha
KUBIK Vol 1, No 1 (2015): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v1i1.318

Abstract

Suatu model matematika diterapkan pada suatu kasus pemangsa yang tergantung sebagian pada mangsa di wilayah yang dilindungi. Adapun setelah dibentuk model mangsa pemangsa pada kasus ini maka diperoleh empat titik tetap, masing-masing titik tetap tersebut memiliki jenis kestabilan yang berbeda, yakni tidak stabil, saddle, dan stabil asimtotik. Selanjutnya model mangsa pemangsa disimulasikan untuk mengetahui dinamika pertumbuhan populasi mangsa dan pemangsa. Simulasi tersebut menggunakan metode Adam-Bashfort-Moulton dengan prosedur pendahuluan pencarian nilai awal menggunakan metode Euler.
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketahanan Hidup Pasien Tuberculosis dengan Model Regresi Cox (Studi kasus : Rumah Sakit Paru Bogor) Ani Andriyati; Embay Rohaeti
KUBIK Vol 4, No 1 (2019): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v4i1.5674

Abstract

Ketahanan hidup penderita tuberculosis dipengaruhi oleh faktor eksternal maupun internal. Beberapa faktor yang dapat mempengaruhi ketahanan hidup seorang penderita tuberculosis diantaranya yaitu usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, sanitasi lingkungan, kebiasaan merokok dan pencahyaan rumah. Analisis survival dapat menganalisis ketahanan hidup seorang penderita penyakit. Dalam mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan hidup penderita tuberculosis menggunakan analisis survival dengan model regresi cox. Adapun hasil dari analisis survival untuk ketahanan hidup pasien yaitu faktor sanitasi lingkungan, kebiasaan merokok dan mempunyai pencahayaan rumah  mempengaruhi ketahanan hidup penderita tuberculosis. Data waktu survival berdistribusi 3-parameter weibull dengan parameter , , dan  masing-masing bernilai 1.36794, 8.48634 dan -0.05489. Hasil dari model regresi cox  menunjukkan sanitasi lingkungan menjadi faktor yang paling mempengaruhi terhadap ketahanan hidup penderita tuberculosis Penderita dengan sanitasi lingkungan kurang baik akan meningkatkan fungsi hazard sebesar e1.237. Nilai Hazard ratio sanitasi sebesar 1/1.237 atau 0.8084 menunjukkan bahwa risiko untuk sembuh penderita yang memiliki sanitasi kurang baik adalah 0.8084 kali dari penderita dengan sanitasi lingkungan yang baik.
Peramalan Harga Saham Kioson di Era Ekonomi Digital Wahyuni Windasari
KUBIK Vol 3, No 1 (2018): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v3i1.2734

Abstract

Perkembangan teknologi dan perubahan ke era digital selain mempermudah investor untuk mendapatkan informasi mengenai suatu emiten di pasar modal juga berpengaruh terhadap keputusan investor untuk menanamkan sahamnya pada suatu emiten. Pesatnya kemajuan teknologi berimbas pada sentimen investor dalam memilih saham yang bergerak di bidang teknologi digital. Kioson merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di sektor perdagangan online (e-commerce) dan teknologi yang mencatatkan sahamnya di Bursa Efek Indonesia (BEI). Ramainya investor yang berinvestasi pada saham KIOSON terjermin pada lonjakan pergerakan harga saham. Dalam penelitian ini, akan dilakukan peramalan harga saham Kioson dengan menggunakan metode ARIMA. Dari hasil penelitian menunjukkan model ARIMA AR(2) merupakan model terbaik untuk menggambarkan pergerakan harga saham kioson, dengan nilai MSE untuk data fittingnya sebesar 210,705.
Peramalan Kecepatan Angin yang Direkam oleh Sistem AWS dengan Analisis Fuzzy Time Series Fajar Darwis Dzikril Hakimi; Moch. Noor Affan Anshori; Ahmad Hanif Asyhar
KUBIK Vol 2, No 2 (2017): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v2i2.1857

Abstract

Kehidupan manusia tidak bisa dipisahkan dari faktor alam yang bernama cuaca. Salah satunya yaitu kecepatan angin. Angin mempunyai banyak manfaat bagi kehidupan manusia. Tetapi, angin juga bisa mempunyai dampak buruk bagi manusia. Untuk mengantisipasi dampak buruk yang ditimbulkan oleh angin, maka diperlukan peramalan kecepatan angin. Selain itu, adanya krisis energi global juga menyebabkan pengembangan energi terbarukan yang salah satunya adalah energi angin. Jurnal ini berisi tentang peramalan data kecepatan angin dengan analisis fuzzy time series. Hasil error peramalan dihitung dengan metode MSE dan didapat error sebesar 1,0909. 
Model Regresi Data Panel Terbaik untuk Faktor Penentu Laba Neto Perusahaan Asuransi Umum Syariah di Indonesia Delia Fatharani Durrah; Rini Cahyandari; Asep Solih Awalluddin
KUBIK Vol 5, No 1 (2020): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v5i1.8488

Abstract

Data panel merupakan gabungan antara data cross section dengan data time series. Model regresi data panel terbaik pada penelitian ini adalah Random Effect Model (REM). Faktor penentu laba neto perusahaan asuransi umum syariah di Indonesia menunjukkan bahwa biaya klaim, hasil underwriting, dan pendapatan premi neto mempengaruhi laba neto perusahaan asuransi umum syariah di Indonesia selama periode pengamatan tahun 2014-2017.
Peramalan Kurs Jual Uang Kertas Mata Uang Singapore Dollar (SGD) terhadap Rupiah Menggunakan Model ARFIMA (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average) Rini Cahyandari; Rima Erviana
KUBIK Vol 1, No 1 (2015): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v1i1.323

Abstract

Model ARFIMA (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average) merupakan pengembangan dari model ARIMA yang pertama kali dikenalkan oleh Granger dan Joyeux (1980). Sedangkan Hosking (1981) memperkenalkan sifat jangka panjang (long memory) pada data dengan ciri hasil plot ACF (Autocorrelation Function) turun lambat secara hiperbolik dan memiliki nilai Statistik Hurst antara 0.5 < H < 1 . Model ARFIMA memiliki tiga parameter yaitu p, d, dan q. Dimana p adalah parameter autoregressive, d adalah parameter differencing dan q adalah parameter moving average. Dimana parameter d berupa bilangan riil antara -0.5 < d < 0.5 dan dapat dicari mengguakan metode regresi spektral. Penelitian terhadap kurs uang kertas mata uang Singapore Dollar terhadap rupiah dilakukan untuk mengetahui hasil estimasi parameter d dengan menggunakan regresi spektral untuk peramalan menggunakan model ARFIMA dan memperoleh kesimpulan bahwa model tersebut telah memenuhi dan memadai untuk dijadikan model peramalan. Dimana pada tahap identifikasi data memiliki nilai statistik Hurst sebesar 0.967 yang menunjukan H > 0.5 sehingga pola long memory. Model terbaik berdasarkan nilai MSE dan AIC terkecil sebesar MSE = 2173.33 dan AIC = -1238.81 yang dihasilkan yaitu pada data kurs uang kertas SGD terhadap rupiah dengan ARFIMA (7, d=-0.42, 7) dengan d=-0.42 menyatakan ARFIMA proses stasioner dengan ACF dan PACF semua negatif menunjukan turun lambat secara hiperbolik menuju nol dengan lag meningkat.
Minimisasi Biaya Sewa Pada Penjadwalan Flow Shop 3 Mesin dengan Menggunakan Metode Nawaz, Enscor, and Ham (NEH) Muhammad Faudzi Bahari; Elis Ratna Wulan
KUBIK Vol 4, No 2 (2019): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v4i2.6557

Abstract

Penelitian ini membahas tentang sebuah metode untuk meminimasi biaya sewa pada penjadwalan flow shop. Metode untuk pencarian waktu optimal yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Nawaz, Enscor, and Ham (NEH). Penelitian dilakukan pada proses produksi sandal di CV. SAMHARI. CV. SAMHARI melakukan proses produksi 400 pasang sandal dengan 6 jenis berbeda. Beberapa asumsi digunakan pada penelitian ini sehingga beberapa hal menjadi tidak diperhitungkan. Pada dasarnya metode ini dapat memberikan waktu efektif dalam melakukan sewa mesin produksi, sehingga CV. SAMHARI dapat merubah kebijakan sewa yang dilakukan dalam setiap kali proses produksi. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mencari biaya minimal yang harus dikeluarkan oleh CV. SAMHARI pada proses produksinya. Dengan menggunakan metode ini, diharapkan CV. SAMHARI dapat merubah kebijakan sewa yang diambil sehingga biaya sewa yang dikeluarkan menjadi lebih minimal. Setelah mengaplikasikan metode yang diajukan didapat bahwa CV. SAMHARI harus membayar biaya sewa sebesar Rp. , hal ini menghemat biaya produksi sebesar Rp. 244674. Berdasarkan hal tersebut, dapat dikatakan bahwa metode ini menghasilkan biaya minimal untuk setiap kali proses produksi yang dilakukan CV. SAMHARI.
Estimasi Parameter Distribusi Campuran BiWeibull Asep Solih Awalluddin
KUBIK Vol 3, No 2 (2018): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v3i2.4113

Abstract

Salah satu pendekatan distribusi yang banyak digunakan dalam analsis data statistik adalah Distribusi Weibull. Pendekatan distribusi Weibull tunggal untuk populasi yang didalamnya terdapat beberapa sub populasi kurang baik digunakan, karena adanya perbedaan karakteristik data antar sub populasi tersebut, sehingga memungkinkan memiliki parameter yang berbeda. Distribusi campuran (mixture distribution) diharapkan dapat mencadi solusi pendekatan bentuk distribusi dengan kondisi data berasal dari beberapa sub populasi. Sebagai contoh distribusi usia atau masa pengobatan (sampai mati) pasien kanker atau Aids, dengan sub populasi adalah ras atau kelompok usia. Tulisan ini membahas distribusi campuran Weibull, khususnya model distribusi campuran biWeibull yang akan digunakan dalam studi kasus data yang terdiri dari dua sub populasi. Metode estimasi parameter model yang digunakan Tahapan estimasi parameter model diuraikan dalam tulisan ini. Di lapangan, masalah yang timbul selanjutnya adalah bagaimana menaksir ketiga parameter model tersebut jika data ada di tangan. Dalam tulisan ini algoritma yang digunakan untuk menaksir parameter di atas adalah algoritma EM (Expectation Maximization). Studi kasus sebagai penerapan algoritma dilakukan untuk kasus pendekatan distribusi campuran biWeibull.