cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
kartika yulianti
Contact Email
kartika.yulianti@upi.edu
Phone
+6289646358817
Journal Mail Official
eurekamatika@upi.edu
Editorial Address
Program Studi Matematika, Departemen Pendidikan Matematika, Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pendidikan Indonesia Jl. Dr. Setiabudhi No. 229, Bandung 40154, Indonesia
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Eurekamatika
Published by Universitas Pendidikan Indonesia
ISSN : 2776480X     EISSN : 25284231     DOI : https://doi.org/10.17509/jem
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics
Jurnal EurekaMatika (e-ISSN: 2528-4231, p-ISSN: 2776-480X) was first published annually on December 2013, and then since 2017 has been published twice a year, on May and November. JEM is a peer-reviewed Mathematics journal with its scope covers Algebra, Analysis, Statistics, and Applied Mathematics. This journal is published by Mathematics study program of Indonesia University of Education (Universitas Pendidikan Indonesia) collaborates with Himpunan Peneliti dan Pendidik Matematika Indonesia (HIPPMI). The editorial contents and elements that comprise the journal include: -Theoretical articles -Empirical studies -Practice-oriented papers -Case studies -Review of papers, books, and resources. As far as the criteria for evaluating and accepting submissions is concerned, a rigorous review process will be used. Submitted papers will, prior to the formal review, be screened so as to ensure their suitability and adequacy to the journal. In addition, an initial quality control will be performed, so as to ensure matters such as language, style of references and others, comply with the journal´s style.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika (Lain-Lain)
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika" : 8 Documents clear
Model Matematika Resistensi Bakteri Staphylococcus Aerus terhadap Antibiotik Ciprofloxacin serta Respon Sistem Imun Cangra Nalika Khadijah; Siti Fatimah; Ririn Sispiyati
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (359.394 KB) | DOI: 10.17509/jem.v9i2.40056

Abstract

The emergence of antibiotic-resistant bacteria is one of the most serious public health problems. These bacteria develop a defense mechanism against antibiotics, often called immune. In this study, the authors propose a mathematical model that describes the dynamics of sensitive staphylococcus aerus bacteria infected by ciprofloxacin antibiotics, resistant staphylococcus aerus bacteria, and immune cells assuming that the resistance is obtained from the mutations of sensitive bacteria exposed to antibiotic exposure. Qualitative analysis found a balance of the number of bacteria produced by sensitive bacteria that survive the effects of antibiotics and immune cells is less than the number of bacteria produced by resistant bacteria where resistant bacteria would coexist with immune cells in a person's body. The results of this analysis show the fact that when a person's immune system weakens, there is a higher chance of being infected. So, the parameter that can be controlled to suppress the population of resistant bacteria is the effectiveness level of immune cell response to bacteria, this result is supported by numerical simulations performed on the model.Keywords: Antibiotic, Bacterial Resistance, Equilibrium Points, Immune System, Ordinary Differential Equations Systems, Stability.AbstrakMunculnya bakteri yang resisten atau kebal terhadap antibiotik menjadi salah satu masalah kesehatan masyarakat paling serius. Dalam penelitian ini, dikaji model matematika yang menggambarkan dinamika bakteri Staphylococcus aerus sensitif yang terpapar antibiotik ciprofloxacin, bakteri Staphylococcus aerus resisten, dan sel imun dengan anggapan bahwa resistensi diperoleh dari mutasi bakteri sensitif terkena paparan antibiotik. Analisis kualitatif menemukan adanya keseimbangan saat jumlah bakteri yang diproduksi oleh bakteri sensitif yang bertahan terhadap efek antibiotik dan sel imun kurang dari produksi bakteri resisten di mana bakteri resisten akan hidup beriringan dengan sel imun di dalam tubuh seseorang. Hasil dari analisis ini menunjukan fakta bahwa ketika sistem imun tubuh seseorang melemah, maka peluang terinfeksi lebih tinggi. Jadi, parameter yang dapat dikontrol untuk menekan populasi bakteri resisten adalah tingkat efektivitas respon sel imun terhadap bakteri, didukung oleh simulasi numerik yang dilakukan pada model.
Optimisasi Pendistribusian Dana Bantuan Operasional Sekolah (BOS) dengan Pendekatan Fuzzy Goal Programming Mia Kusmiati; Khusnul Novianingsih; Fitriani Agustina
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1144.271 KB) | DOI: 10.17509/jem.v9i1.33356

Abstract

Distributing School Operational Assistance (BOS) fund is a problem encountered by the Government to distribute the BOS fund to each school. The amount of BOS fund is calculated based on the number of students with the distribution of BOS fund each quarter varying. In practice, the distribution of BOS fund did not follow the government regulations because the amount of funds received by schools often did not match with the number of students. In this paper, we optimize the distribution of BOS fund to obtain the distribution of BOS funds that accordance with BOS technical guidelines. The problem of distributing BOS funds is solved using the Fuzzy Goal Programming (FGP) approach. The FGP model gives the value of goals for each objective and finds a solution that satisfies all constraints. The computational results show that the FGP model can solve the multi-objective problem in the distribution of BOS funds and the model gives good solutions.Keywords: BOS Fund Distribution, Fuzzy-Crisp Method, Fuzzy Goal Programming, Goal Programming, Multi-Objective, Optimal Solution. AbstrakPendistribusian dana Bantuan Operasional Sekolah (BOS) adalah suatu permasalahan yang dihadapi Pemerintah dalam pembagian dana BOS untuk tiap sekolah. Besaran dana BOS untuk setiap sekolah ditentukan berdasarkan jumlah siswa dengan pendistribusian yang nilainya berubah setiap triwulan. Namun pada prakteknya, pendistribusian dana BOS itu tidak megikuti ketentuan pemerintah karena jumlah dana yang diterima sekolah sering kali tidak sesuai dengan jumlah siswanya. Tujuan optimalisasi pendistribusian dana BOS yaitu untuk memperoleh hasil pendistribusian dana BOS yang sesuai dengan petunjuk teknis BOS. Pada penelitian ini, masalah pendistribusian dana BOS akan diselesaikan menggunakan pendekatan model Fuzzy Goal Programming (FGP). Model FGP membentuk nilai goals untuk setiap tujuan dan mencari sebuah solusi yang memberi pencapaian pada semua kendala. Hasil implementasi model FGP untuk masalah pendistribusian dana BOS pada tiap SMKN di Kota Bandung menunjukkan bahwa model FGP yang dibangun mampu menyelesaikan masalah multi objektif pada pendistribusian dana BOS dan mampu memberikan solusi yang baik.
Hasil Cross Product dari Dua Graf-k Rizza Lestari; Rizky Rosjanuardi; Sumanang Muhtar Gozali
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (226.965 KB) | DOI: 10.17509/jem.v9i2.40081

Abstract

This article discusses results of cross product of two k-graphs. This study discusses the structure of the k-graphs, which consists of category and functor that satisfying the factorisation property. Furthermore, we discussed the crossed product results from two k-graphs, which includes product category and functor for such product category. Then an illustration is given on how to form a (k_1+k_2)-graph from two different k-graphs, namely k_1-graph and k_2-graph.Keywords: Category, Cross Product, Functor, Functor for Product, k-Graph.AbstrakArtikel ini membahas tentang hasil cross product dari dua graf-k. Dalam penelitian ini dibahas mengenai struktur dari graf-k, yang terdiri dari kategori dan fungtor yang memenuhi sifat faktorisasi. Selanjutnya dibahas bagaimana hasil cross product dari dua graf- k, yang mencakup produk kategori dan fungtor untuk produk kategori tersebut. Lalu diberikan ilustrasi bagaimana membentuk graf-(k_1+k_2)dari dua graf-k yang berbeda, yaitu graf-k_1 dan graf-k_2.
Pemodelan Hasil Panen Padi terhadap Ketergantungan Cuaca Ekstrem di Indonesia Menggunakan Copula Gaussian Sri Yuningsih; Embay Rohaeti; Yasmin Eka Faridhan
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v10i1.45672

Abstract

Good paddy crop yield needs enough water, no more and no less. Extreme weather often causes paddy farmer financial loss; it may decrease paddy crop yield, or even crop failure. Extreme weather occurs when there is low intensity (0-100 mm) or high intensity rainfall (300-500 mm). A model is developed using Gaussian copula to estimate paddy crop yield when extreme weather occurred. Parameter estimation for the copula model is done using Kendall-Tau approach.  Secondary data from Statistics Indonesia used in this study is paddy crop yield and rainfall data from year 2014 to 2018. The generated Gaussian copula model isC_0.01884 (0.5,0.63)=Φ_0.01884 (Φ^(-1) (0.5),Φ^(-1) (0.63)). The model shows a weak dependency between paddy crop yield and rainfall in Indonesia.Keywords: Extreme Weather, Gaussian Copula, Paddy Crop. AbstrakHasil panen padi yang baik memerlukan air yang cukup, tidak kekurangan dan tidak kelebihan air. Cuaca ekstrem merupakan salah satu penyebab kerugian para petani padi, karena ketika cuaca ekstrem terjadi dapat berakibat menurunnya hasil panen padi, bahkan gagal panen. Cuaca ekstrem terjadi jika curah hujan berintensitas rendah (0-100 mm) dan intensitas tinggi (300-500 mm). Pemodelan dilakukan untuk menduga hasil panen padi saat terjadi cuaca ekstrem menggunakan Copula Gaussian. Pendugaan parameter untuk model Copula dilakukan dengan pendekatan Kendall-Tau. Data penelitian yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistika yaitu data hasil panen padi (dalam satuan ton) pada tahun 2014-2018 dan data curah hujan (dalam satuan mm) pada tahun 2014-2018.  Model Copula Gaussian yang dihasilkan adalah C_0.01884 (0.5,0.63)=Φ_0.01884 (Φ^(-1) (0.5),Φ^(-1) (0.63)). Model tersebut menunjukkan ketergantungan yang lemah antara hasil panen padi dengan curah hujan di Indonesia.
Analisis Model Intervensi Multi Input Fungsi Pulse dan Fungsi Step dengan Deteksi Outlier terhadap Harga Saham Lorensya Lorensya; Lukita Ambarwati; Yudi Mahatma
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v9i2.45387

Abstract

Intervention is a shock that occurs due to internal and external factors. This study aims to determine the multi-input intervention model of pulse function and step function with the best outlier detection on stock price data and find out the forecasting results. The ARIMA method is used to process data before the occurrence of intervention so that an intervention order (order b, s, r) is formed. The data used in this study is data on the share price of PT Bank Negara Indonesia (Persero) tbk in the period 20 June 2019 – 30 July 2020. We obtained multi-input intervention model of pulse function (b = 8, s = 0, r = 1) and step function (b = 11, s = 0, r = 1) with the addition of eight outliers of additive outlier type and shift level. Based on the model, the results of forecasting the share price of PT Bank Negara Indonesia (Persero) tbk are in the range of 4,500.00 IDRKeywords: Intervention, Outlier, Pulse Function, Step Function.  AbstrakIntervensi merupakan suatu goncangan yang terjadi akibat faktor internal maupun faktor eksternal. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model intervensi multi input fungsi pulse dan fungsi step dengan deteksi outlier terbaik pada data harga saham serta untuk mengetahui hasil peramalannya. Metode ARIMA digunakan untuk mengolah data sebelum terjadinya intervensi sehingga terbentuk orde intervensi (orde b, s, r). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data harga saham PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk pada periode 20 Juni 2019 - 30 Juli 2020. Diperoleh model intervensi multi input fungsi pulse (b = 8, s = 0, r = 1) dan fungsi step (b = 11, s = 0, r = 1) dengan penambahan delapan outlier bertipe additive outlier dan level shift. Berdasarkan model yang terbentuk, diperoleh hasil peramalan harga saham PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk berada pada kisaran Rp4.500,00.
Penyelesaian Masalah Transportasi Menggunakan Metode Sumathi-Sathiya dan Metode Pendekatan Karagul-Sahin (KSAM) Fahrudin Muhtarulloh; Meirista Meirista; Rini Cahyandari
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v10i1.45390

Abstract

This study discusses solving transportation problems by comparing two different methods for the minimization case, namely the Sumathi-Sathiya method and the Karagul-Sahin Approximation Method (KSAM). The first step is to determine whether the data is balanced or unbalanced. For unbalanced data, dummy rows or columns were added to make the data balanced. The Sumathi-Sathiya method startsby selecting the smallest total of the row and column then allocated the demand according to the available supply. As for KSAM, it starts with the smallest cost of  scope of the ratio of demand, supply, as well as shipping costs  , then selected matrix that has the smallest transportation cost result. Based on simulation of 100 data, the result shows that for 52 data, KSAM is more optimal than the Sumathi-Sathiya Method. As for the other 48 data, the Sumathi-Sathiya Method is more optimal than KSAM, with a number of diverse iterations.Keywords: Karagul Sahin Approximation Method, Sumathi-Sathiya Method, Transportation Problems. AbstrakPenelitian ini membahas tentang penyelesaian masalah transportasi dengan membanding dua metode yang berbeda untuk kasus minimasi yaitu metode Sumathi-Sathiya dan Karagul-Sahin Approximation Method (KSAM) yang bertujuan untuk mengetahui metode mana yang mendapatkan biaya transportasi paling minimum. Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan data seimbang atau tidak seimbang. Untuk data tidak seimbang harus menambahkan baris atau kolom dummy sehingga data menjadi seimbang. Metode Sumathi-Sathiya dimulai dengan memilih total terkecil dari baris dan kolom, kemudian dialokasikan permintaan sesuai dengan persediaan yang tersedia. Sedangkan untuk KSAM, dimulai dengan  cakupan rasio permintaan, persediaan, serta biaya pengiriman terkecil sampai mendapatkan solusi layak awal, kemudian dipilih matriks yang memiliki hasil biaya transportasi terkecil. Berdasarkan simulasi 100 data, diperoleh hasil bahwa untuk 52 data, KSAM lebih optimal dibandingkan Metode Sumathi-Sathiya. Sedangkan untuk 48 data lainnya, Metode Sumathi-Sathiya lebih optimal dibandingkan KSAM, dengan jumlah iterasi beragam.
Uji Optimalitas Menggunakan Metode Stepping Stone untuk Solusi Layak Awal dengan Metode Direct Sum dan New Heuristic Method Aisyah Zahro; Elis Ratna Wulan; Asep Solih Awalluddin
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v10i1.45492

Abstract

This research discusses solving the transportation problem of minimization cases using the Direct Sum Method and New Heuristic Method on balanced and unbalanced data to determine an initial feasible solution, which is then tested for its optimality using the Stepping Stone Method. The stages of the Direct Sum Method, then, the largest direct amount cost is selected. Next, the lowest cell and allocate the minimum demand or supply are selected, then the lowest cell is selected again until all demand and supply are met. While the New Heuristic Method stages followed by selecting the lowest cell, and the minimum demand or supply is allocated, then the lowest cell is re-selected until all demand and supply are met. Based on the analysis with the Stepping Stone Method, the Direct Sum Method has more optimal results and has a slight change in allocation compared to the New Heuristic Method.Keywords: Direct Sum Method, Linear Programming, New Heuristic Method, Operations Research, Stepping Stone Method, Transportation Problem.  AbstrakPenelitian ini membahas tentang penyelesaian masalah transportasi kasus minimasi dengan metode Direct Sum dan New Heuristic Method pada data seimbang dan tidak seimbang untuk menentukan solusi layak awal, yang kemudian diuji optimalitasnya dengan metode Stepping Stone. Untuk tahapan penyelesaian menggunakan metode Direct Sum, kemudian dipilih biaya jumlah langsung terbesar.  Selanjutnya, dipilih sel terendah dan dialokasikan permintaan atau persediaan seminimum mungkin, kemudian pilih kembali sel terendah sampai permintaan dan persediaan terpenuhi semua. Sedangkan tahapan penyelesaian menggunakan New Heuristic Method. Selanjutnya dipilih sel terendah dan dialokasikan permintaan atau persediaan seminimum mungkin, kemudian dipilih kembali sel terendah sampai permintaan dan persediaan terpenuhi semua. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pengujian optimalitas dengan metode Stepping Stone, metode Direct Sum memiliki hasil yang lebih optimal dan memiliki perubahan alokasi yang sedikit dibandingkan New Heuristic Method.
Analisis Harga Opsi Beli Tipe Eropa dengan Metode Antithetic Variate dari Monte Carlo Nadia Putri Kurniawati; Yundari Yundari; Setyo Wira Rizki
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v10i1.47673

Abstract

Stock options is one of the derivative products of stocks. The purpose of this study is to analyze the price of European type call options using the antithetic variate method from Monte Carlo. The data used is the daily closing price of Apple Inc shares for the period October 1, 2020 to September 30,2021. The steps taken are to determine the parameters used, calculate the stock return value, average, variance and volatility of stock returns, generally data that is normally distributed. Then simulate stock prices using the data that has been generated, calculates the payoff value, the price of the European type of call option and the standard error value. The result shows that for the Monte Carlo method, a call option price of $17,523 in the 50.000th simulation, while the antithetic variate method of Monte Carlo obtained a call option price of $17,387 in the 100th simulation. In other words, the standard error of the antithetic variate method from Monte Carlo is smaller than the Monte Carlo method with the assumption of a minimum standard error of 0,050.Keywords: Monte Carlo Simulation,  Stock Option, Variance Reduction Technique. AbstrakOpsi saham merupakan produk derivatif dari saham sebagai salah satu alternatif investasi. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis harga opsi beli tipe Eropa menggunakan antithetic variate dari Monte Carlo. Data yang digunakan yaitu harga penutupan saham harian Apple Inc periode 01 Oktober 2020 sampai dengan 30 September 2021. Langkah-langkah yang dilakukan adalah menentukan parameter yang digunakan, menghitung nilai return saham, rata-rata, variansi dan volatilitas dari return saham, membangkitkan data yang berdistribusi normal. Kemudian mensimulasikan harga saham menggunakan data yang telah dibangkitkan, menghitung nilai payoff, harga opsi beli tipe Eropa dan nilai standard error. Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Monte Carlo, diperoleh harga opsi beli sebesar $17,523 pada simulasi ke-50.000, sedangkan metode antithetic variate dari Monte Carlo diperoleh harga opsi beli sebesar $17,387 pada simulasi ke-100. Dengan kata lain, standard error metode antithetic variate dari Monte Carlo lebih kecil dibandingkan metode Monte Carlo dengan asumsi standard error minimumnya sebesar 0,050.

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2022 2022


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