Garuda - Garba Rujukan Digital

PENGENDALIAN PERSEDIAAN OLI MESIN MENGGUNAKAN MODEL RE-ORDER POINT (ROP) DAN ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) Rahma, Ade Novia; Rielsa, Risca Amelya; Safitri, Elfira
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 2, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh manajemen persediaan yang memiliki arti penting dalam perusahaan untuk menunjang kelancaran proses produksi. Hasil peneitian menunjukkan bahwa sistem pengendalian persediaan di PT. Nusantara Berlian Motor masih belum optimal yang disebabkan kebijakan manajemen yang masih menggunakan ilmu perkiraan atau belum ada pencatatan secara rinci serta belum ada perencanaan dalam pengendalian persediaan. Pada pehitungan ROP (Re-Order Point) pada perusahaan adalah sebanyak 780 unit. Perbedaan kebijakan persediaan yang telah diterapkan sebelumnya pada perusahaan yaitu tidak mencatat secara pasti kapan harus mengadakan pemesanan kembali. Tetapi menurut metode EOQ perusahaan harus melakukan pemesanan ulang kembali saat persediaan tinggal 780 unit agar kegiatan jual beli tidak terhambat. Maka dengan demikian ROP (Re-Order Point) dapat menjadi penentu untuk kelancaran proses jual beli.AbstractThis research is motivated by inventory management which has an important meaning in the company to support the smooth production process. The results showed that the inventory control system at PT. Nusantara Berlian Motor is still not optimal due to management policies that still use the science of estimation or there is no detailed recording and there is no proven planning in controlling inventory. In the calculation of ROP (Re-Order Points) in the company is 780 units. Differences in inventory policies that have been previously applied to the company that is not recording exactly when to reorder. But according to the EOQ method the company must reorder when there are only 780 units left so that the buying and selling activities are not hampered. So thus the ROP (Re-Order Point) can be a determinant for the smooth buying and selling process.

MODEL MATEMATIKA SEIRS-SEI PADA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN PENGARUH SUHU Sabran, La Ode; Jannah, Miftahul
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 2, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Penyakit Demam Berdarah (DBD) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus dengue dan ditularkan melalui gigitan nyamuk. Penyakit ini banyak berkembang di daerah tropis dan sub-tropis seperti Indonesia. Ada dua populasi makhluk hidup yang terlibat dalam penyebaran penyakit DBD yaitu manusia yang disebut host dan nyamuk Aedes Aegypti betina yang disebut sebagai vector pembawa virus dengue. Oleh karena itu, penyebaran penyakit DBD dapat dimodelkan mengikuti model host-vector. Keberadaan vektor nyamuk Aedes Aegypti, sangat mempengaruhi penyebaran dan jumlah kasus terjadinya penyakit DBD. Suhu atau temperatur udara merupakan salah satu faktor lingkungan yang mempengaruhi kehidupan nyamuk Aedes Aegypti. Dalam penelitian ini akan dilakukan konstruksi model transmisi penyebaran penyakit Demam Berdarah dengan Model SEIR-SEI yang dipengaruhi oleh suhu. Selanjutnya dilakukan analisis dinamik dari model transmisi penyakit DBD yang dipengaruhi oleh suhu dari nyamuk ke manusia. Dengan menggunakan software matematika Maple 17, diperoleh hasil simulasi numerik Model SEIRS-SEI menunjukkan bahwa suhu sangat mempengaruhi penurunan atau peningkatan populasi nyamuk terhadap penyebaran penyakit demam berdarah.AbstractDengue Fever (DHF) is a contagious disease caused by the dengue virus and transmitted through mosquito bites. This disease develops in many tropical and sub-tropical areas such as Indonesia. There are two populations of living things that are involved in the spread of dengue, namely humans, called the host and female Aedes aegypti mosquitoes, which are known as vectors of the dengue virus. Therefore, the spread of dengue can be modeled following the host-vector model. The existence of the Aedes Aegypti mosquito vector greatly affects the spread and number of cases of dengue fever. Temperature or air temperature is one of the environmental factors that affect the life of the Aedes Aegypti mosquito. In this study, the construction of a model of transmission of the spread of Dengue Fever with the SEIR-SEI Model which is one of the environmental factors that affect the life of the Aedes Aegypti mosquito. In this study, the construction of a model of transmission of the spread of Dengue Fever with the SEIR-SEI Model which is influenced by temperature will be constructed. Furthermore, a dynamic analysis of the dengue transmission model which is influenced by temperature from mosquitoes to humans is carried out. By using the Maple 17 mathematical software, the numerical simulation results of the SEIRS-SEI Model show that temperature greatly affects the decline or increase in mosquito populations against the spread of dengue fever.

PEMODELAN MATEMATIKA PADA KASUS PENJAGAAN KESEHATAN MASYARKAT KOTA MEDAN DI ERA NORMAL Harizahayu, Harizahayu
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 3, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Meningkatnya jumlah kasus Covid-19 ini disebabkan rendahnya tingkat produktivitas dan pelayanan kesehatan bagi masyarakat di era new normal. Tulisan ini bertujuan untuk mengkaji produktivitas dan pemeliharaan kesehatan masyarakat kota Medan selama beraktivitas, baik bekerja di luar rumah maupun di dalam ruangan pada masa transisi menuju era normal baru. Survei ini dilakukan secara online oleh 366 responden dari berbagai kalangan untuk mengetahui respon masyarakat, selama masa pandemi ini apakah mereka sudah mampu menjaga kesehatan dan peduli menjaga kesehatan di era new normal ini, selama beraktivitas. Responden menyelesaikan survei berbasis kuesioner yang terdiri dari 15 pertanyaan, kemudian semua data ditabulasikan ke dalam excel dan dianalisis menggunakan SEM. Kesadaran masyarakat masih rendah dalam melaksanakan pelayanan kesehatan mandiri. Minimnya perawatan kesehatan mandiri terlihat pada sebagian masyarakat yang tidak menggunakan masker dan tidak menjaga jarak saat beraktivitas di luar rumah. Survei yang dilakukan saat ini menyimpulkan, meskipun mayoritas responden sudah memiliki pengetahuan tentang Covid-19, masih banyak yang belum sadar untuk mematuhi aturan.Kata Kunci: Covid-19, era normal baru, kesehatan masyarakat, SEM

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL AUTOREGRESSIVE ORDE (1) DENGAN MENGGUNAKAN METODE LIKELIHOOD MAKSIMUM Jannah, Miftahul; Fitri H, Indah Nurina
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 1, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Model Autoregressive (AR) merupakan suatu model yang digunakan untuk melakukan prediksi atau meramal suatu kejadian dimasa yang akan datang dengan menggunakan data-data pada waktu sebelumnya. Untuk memprediksi kejadian dimasa mendatang dilakukan penaksiran parameter dari model Autoregressive (AR). Pada penelitian ini akan dibahas penaksiran parameter Autoregressive (AR) untuk orde p=1 yang disingkat dengan model AR(1). Metode yang digunakan untuk menaksir parameter model AR(1) adalah dengan menggunakan metode Likelihood Maksimum (LM). Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan menentukan fungsi likelihood dari model AR(1). Untuk menentukan fungsi likelihood dari model AR(1) terlebih dahulu ditentukan fungsi peluang dari model AR(1). Fungsi peluang modelÂ AR(1) bisa ditentukan dari definisi model AR(1) tersebut, yaitu Â dimana Â dan Â saling bebas maka diperolehÂ , sehingga diperoleh fungsi peluang dari model AR(1). Selanjutnya dilakukan simulasi data dengan memilih nilai parameter Â dan Â Â Simulasi data dilakukan untuk membandingkan nilai taksiran parameter Â Â dan Â dari model AR(1). Dengan menggunakan software matematika MATLAB, diperoleh nilai penaksiran dari parameter-parameter model AR(1) secara analitik dan numerik hampir sama. Hal ini tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan.Â Â AbstractAutoregressive (AR) is a model used to predict the future time by using the data in the past. To predict the future time parameter estimation is performed from Autoregressive (AR) model. In this research will discussed estimation Autoregressive (AR) for orde p = 1 which in brief with AR(1). The method used to estimate parameter model of AR(1) is using likelihood maximum method. The first step is determining the function of likelihood from AR(1) model. Before determine the likelihood fuction, we determine the probability function ofÂ AR(1) model. The probability function ofÂ AR(1) model can be obtained from the definition ofÂ AR(1) model. That isÂ Â where Â and Â independent, then obtained ,Â so that the opportunity function of the model AR(1)Â is obtained. Futhermore, after the parameter estimator obtained from model AR will be simulated using the mathematical software is MATLAB. From the simulation results, the values obtained for the estimation of the parameters of model AR(1) analytically and numerically show almost the same value. This does not show a significant difference.

MENENTUKAN KEBIJAKAN PEMERINTAH KOTA PADANG MELALUI SIMULASI PERMODELAN SEIR KASUS COVID 19 Hamzah, Prima Kurniati; Kohar, Wakidul; Fauzi, Ahmad; Riza, Ozzy S
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 2, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Covid 19 atau dikenal dengan corona virus merupakan penyakit yang menyerang pernapasan yang ditularkan lewat percikan air ludah dan benda yang terkena percikan air ludah yang mengandung virus corona. Angka kasus covid 19 terus melonjak sehingga perlu diprediksi dengan model matematika SEIR agar mendapat gambaran kasus covid pada saat memasuki bulan Ramadhan dan hari raya Idul fitri. Hal ini bertujuan agar pemerintah perlu membuat kebijakan baru untuk menekan angka kasus covid 19 disaat memasuki bulan Ramadhan dan hari Raya Idul Fitri 1441 H. Hasil penelitian menyatakan angka kasus covid 19 meningkat tajam pada bulan Ramadhan dan libur idul fitri. Pemerintah perlunya membuat kebijakan agar tidak melakukan tradisi mudik, menghentikan sementara pasar pabukoan, melakukan survailens aktif, melakukan karantina ketat terhadap kelompok risiko tinggi serta adanya sanksi yang tegas bagi oknum yang melanggar.AbstractCorona virus, well known as Covid-19 is a respiratory disease transmitted from an infected people to other through saliva liquid that has infected by the virus. The cases gradually increased and to predict the number of cases we applied the mathematical modelâ€ SEIRâ€. This study aimed to predict corona cases at Ramadhan and holiday to celebration the Eid Fitri of 1441 H. The result has shown that the cases would be increasing significantly at those time. The government decided a tight policy for the people who had planned to return to their village, and to shop to the open market, to do an active survailence, tight isolation and punished the people who disobey the policy.

NULLITAS MAKSIMUM MATRIKS HERMITIAN DIGAMBARKAN OLEH GRAF G Syafii, Mohamad; Putri, Darvi Mailisa; Rahman, Alfit
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan sebuah pola matriks Hermitian yang digambarkan graf G. Tentunya banyak kemungkinan matriks Hermitian yang didapatkan. Dengan berbantuan program Matlab, peneliti merumuskan pola matriks Hermitian yang didapatkan dengan tujuan memperoleh nullitas maksimum. Pada penilitian ini nullitas terbesar (maksimum) dari matriks Hermitian yang digambarkan graf G dapat dituliskan dengan M(G)=maks{null(A):AâˆˆH(G), G(A)=G). Adapun graf yang digunakan pada penelitianÂ adalah graf komplit, graf lintasan,Â graf sikel, graf bipartisi komplit, dan graf star.Â Teorema pendukung yang digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan M(G) adalah M(G)+mr(G)=|G|, dengan mr(G) adalah minimum rank dari matriks Hermite yang digambarkan oleh graf G dan |G|Â adalah order dari G atau banyaknya sisi pada Graf G.Â

MENENTUKAN BESARNYA OMSET PEGADAIAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO Rahmawati, Rahmawati; Rahma, Ade Novia; Basriati, Sri; Andriani, Novi
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 2, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jumlah omset berdasarkan jumlah nasabah, inflasi dan kurs di Pegadaian Syariah Cabang Subrantas Unit Sidomulyo Pekanbaru. Teknik analisa yang digunakan studi ini adalah Metode Fuzzy Tsukamoto yang merupakan salah satu Fuzzy Inference System. Penelitian diawali dengan pembentukan aturan dan himpunan fuzzy, lalu dicari nilai z untuk setiap aturan dengan menggunakan fungsi MIN pada aplikas fungsi implikasinya, kemudian dicari nilai keakuratan atau Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari omset. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi jumlah omset dengan nilai keakuratan mencapai 84,4098%.AbstractThis study aims to determine the amount of turnover based on the number of customers, inflation and the exchange rates at the Pegadaian Syariah Branch Subrantas Sidomulyo Unit Pekanbaru. The analysis technique used in this study is the Tsukamoto Fuzzy Method which is one of the Fuzzy Inference Systems. The research begins with the formation of fuzzy rules and sets, then looks for the z value for each rule by using the MIN function in the application of the implication function, then looks for the accuracy value or Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of the turnover. The results of this study indicate that the prediction of turnover with accuracy reaches 84.4098%.

GENERALISASI t-DERIVASI di B-ALJABAR Fitria, Elsi; Gemawati, Sri; Amalina, Amalina; Nurbai, Reihani Jemila
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Pada artikel ini didefinisikan konsep generalisasi left-right t-derivasi ((l, r)-t-derivasi) dan generalisasi right-left t-derivasi ((r, l)-t-derivasi) di B-aljabar dan diselidiki sifat-sifatnya. Kemudian, juga diselidiki sifat-sifat dari suatu generalisasi t-derivasi yang regular di B-aljabar. Pada bagian akhir, dibahas sifat-sifat generalisasi (l, r)-t-derivasi dan generalisasi (r, l)-t-derivasi di B-aljabar 0-komutatif.

ANALISIS FAKTOR UNTUK MENGANALISIS VARIABEL PENDUDUK MISKIN Anggraini, Dian; Al Mahkya, Dani; Fitriawati, Andi; Siahaan, Radot MH
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 2, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Data kemiskinan Indonesia umumnya menggunakan pengukuran basic needs approach. Berdasarkan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) setiap tahun, BPS membagi kriteria kesejahteraan masyarakat menjadi tiga kelompok berdasarkan kelompok pengeluaran, yaitu 40% kebawah, 40% tengah dan 20% keatas. Kelompok pengeluaran 40% kebawah bisa dikatakan sebagai penduduk miskin. Kelompok inilah yang akan diamati dan dilakukan analisis. Data BPS 10 tahun terakhir menyebutkan bahwa kemiskinan Provinsi Lampung terus mengalami penurunan setiap tahunnya dari tahun 2008 sebesar 22,19% sampai tahun 2018 menjadi 13,14%. Analisis faktor merupakan salah satu teknik untuk mengombinasikan variabel dengan tujuan menciptakan kelompok variabel baru. Analisis faktor sendiri dibagi menjadi dua, yaitu analisis faktor eksploratori dan konfirmatori. Informasi yang diperoleh dari data SUSENAS 2018 akan digunakan dalam analisis dan harapannya variabel baru yang didapatkan dengan analisis faktor eksploratori bisa menyederhanakan variabel yang selama ini digunakan oleh BPS. Berdasarkan hasil analisis faktor eksploratori yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa faktor baru yaitu faktor kebutuhan tambahan dan faktor kebutuhan utama yang terbentuk dari 5 variabel awal bisa digunakan untuk menggambarkan kondisi kelompok masyarakat dengan kelompok pengeluaran 40% kebawah. Faktor kebutuhan tambahan terdiri dari status kepemilikan rumah sendiri, memakai BPJS dan bisa baca tulis. Sedangkan faktor kebutuhan utama terdiri dari sumber air bersih yang digunakan dan pengeluaran untuk makan.AbstractThe Poverty data Indonesia usually use the basic needs approach. Based on the national socio economic data (SUSENAS) conducted by the Central Bureau of Statistics (BPS) every year. BPS divide criteria community welfare into three groups based on the expenditure, namely 40% down, 40% middle and 20% above. Level Expenditure group 40 % down can be as poor group. These groups are the ones to be observed and analysis. BPS data for the last 10 years states that poverty in Lampung Province continues to decrease every year from 2008 by 22.19% until 2018 to 13.14%. Factor analysis is one technique for combining variables with the aim of creating a new group of variables. Factor analysis itself is divided exploratory and confirmatory factor analysis. Information obtained from the 2018 SUSENAS data will be used in the analysis and it is hoped that new variables obtained by exploratory factor analysis can simplify the variables that have been used by BPS. Based on the results of exploratory factor analysis that has been carried out, it can be concluded that the new factors, namely the additional needs factor and the main needs factor formed from the 5 initial variables, can be used to describe the condition of community groups with expenditure groups 40% down. The additional needs factor consists of the ownership status of the house itself, using BPJS and being able to read and write. While the main needs factor consists of the source of clean water used and expenditure for food.

HUBUNGAN KOMPETENSI PROFESIONALITAS DOSEN DAN INDEKS PRESTASI KUMULATIF MAHASISWA DALAM STATISTIKA Susanto, Andi; Sepriyanti, Nana; Asfaâ€™ani, Ezhari
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 2, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh kompetensi profesionalitas dosen dan fasilitas belajar terhadap indeks prestasi kumulatif mahasiswa Program Studi Tadris Matematika FTK UIN Imam Bonjol Padang. Jenis penelitian adalah kuantitatif dengan metode deskriptif asosiatif, variabel independentnya adalah kompetensi profesionalitas dosen (x1) dan fasilitas belajar (x2) serta variabel dependentnya indeks prestasi kumulatif (y) mahasiswa. Instrumen yang pakai angket kompetensi profesionalitas dosen dan fasilitas belajar serta lembar hasil studi mahasiswa. Berdasarkan hasil pengolahan data angket ditemukan bahwa rata-rataÂ kompetensi profesionalitas dosen sebesar 71,48, dan fasilitas belajarÂ rata-rata 49,01. Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa Program Studi Tadris Matematika mempunyai rata-rata 3,25. Hasil uji hipotesis menyimpulkan bahwa Kompetensi Profesionalitas Dosen berkontribusi positif dan signifikan terhadap indeks prestasi kumulatif mahasiswa Program Studi Tadris Matematika FTK UIN Imam Bonjol Padang dengan koefisien korelasi kuat sebesar 0,717. Fasilitas Belajar berkontribusi positif dan signifikan terhadap indeks prestasi kumulatif dengan koefisien korelasi rendah sebesar 0,320. Kompetensi profesionalitas dosen dan fasilitas belajar secara bersama-sama berkontribusiÂ positif dan signifikan terhadap indeks prestasi kumulatif mahasiswa Program Studi Tadris Matematika FTK UIN Imam Bonjol Padang dengan koefisien korelasiÂ kuat sebesar 0,740. Berdasarkan uji hipotesis disimpulkan bahwa kompetensi profesionalitas dosen dan fasilitas belajar berpengaruh pada indeks prestasi kumulatif mahasiswa Program Studi Tadris Matematika FTK UIN Imam Bonjol Padang.AbstractThis study aims to determine the effect of professional competence of lecturers and learning facilities on student cumulative achievement index of the Mathematics Tadris Study Program, FTK, UIN Imam Bonjol Padang. This research is quantitative with an associative descriptive method, the independent variable is the professional competence of lecturers () and learning facilities () and the dependent variable is the student cumulative achievement index (y). The research instrument is a questionnaire of professional competence of lecturers and learning facilities and student study results sheets. It was found that the average professional competence of lecturers was 71.48, and learning facilities were 49.01. The Student's Grade Point Average in the Mathematics Tadris Study Program has an average of 3.25. Hypothesis result of test concluded that the Lecturer Professional Competence contributed positively and significantly to the cumulative achievement index of the students of the Mathematics Tadris Study Program, UIN Imam Bonjol Padang with a strong correlation coefficient of 0.717. Learning facilities contribute positively and significantly to cumulative achievement index with a low correlation coefficient of 0.320. Professional competence of lecturers and learning facilities jointly contributed positively and significantly to student cumulative achievement index of Mathematics Tadris Study Program of UIN Imam Bonjol Padang with a strong correlation coefficient of 0.740. Based on the hypothesis test, it was concluded that the professional competence of lecturers and learning facilities had an effect on student cumulative achievement index of Mathematics Tadris Study Program, UIN Imam Bonjol Padang.

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Darvi Mailisa Putri

Contact Email
darvimailisa@uinib.ac.id

Phone
+6285263004066

Journal Mail Official
darvimailisa@uinib.ac.id

Editorial Address
Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Imam Bonjol Padang Kampus III Jl. Sungai Bangek Kelurahan Balai Gadang Kecamatan Koto Tangah Kota Padang

Location
Kota padang,

Sumatera barat

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Darvi Mailisa Putri

Contact Email darvimailisa@uinib.ac.id

Phone +6285263004066

Journal Mail Official darvimailisa@uinib.ac.id

Editorial Address Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Imam Bonjol Padang Kampus III Jl. Sungai Bangek Kelurahan Balai Gadang Kecamatan Koto Tangah Kota Padang

Location Kota padang, Sumatera barat INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Darvi Mailisa Putri

Contact Email
darvimailisa@uinib.ac.id

Phone
+6285263004066

Journal Mail Official
darvimailisa@uinib.ac.id

Editorial Address
Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Imam Bonjol Padang Kampus III Jl. Sungai Bangek Kelurahan Balai Gadang Kecamatan Koto Tangah Kota Padang

Location
Kota padang,

Sumatera barat

INDONESIA