cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rudianto Artiono
Contact Email
rudiantoartiono@unesa.ac.id
Phone
+6281554785969
Journal Mail Official
mathunesa@unesa.ac.id
Editorial Address
The Department of Mathematics, The first floor of C-8 Building, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Surabaya Jl. Ketintang, Surabaya 60231, East Java, Indonesia
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika
Published by Universitas Negeri Surabaya
ISSN : 23019115     EISSN : 2716506X     DOI : https://doi.org/10.26740/mathunesa
Core Subject : Education,
Mathematics
MATHunesa is a mathematical scientific journal published by the Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, The State University of Surabaya with e-ISSN 2716-506X and p-ISSN 2301-9115. This journal is published every four months in April, August, and December. One volume consists of three publication numbers. MATHunesa aims at providing a platform and encourages emerging scholars and academicians globally to share their professional and academic experiences to explore, but not limited to the following topics: 1. Analysis Mathematics, 2. Algebra, 3. Applied Mathematics, 4. Statistics, 5. Computation, 6. Combinatorics, and 7. Also giving an opportunity to show the power of innovation and finding new things in the field of mathematics. This journal was published online for the first time in 2013 as part of the graduation for students majoring in Mathematics at the State University of Surabaya.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika (Lain-Lain)
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 7 No 1 (2019)" : 6 Documents clear
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANEMIA REMAJA PUTRI DENGAN MENGGUNAKAN BAYESIAN REGRESI LOGISTIK DAN ALGORITMA METROPOLIS-HASTING DYAH KURNIAWATI; HERY TRI SUTANTO
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (667.093 KB)

Abstract

Anemia ialah suatu kondisi dimana kadar hemoglobin atau jumlah sel darah merah mengalami kekurangan dibawah standar normal. Anemia terjadi pada pria ketika kadar hemoglobin lebih rendah dari 13,5 gram/100 ml, sedangkan pada wanita terjadi ketika kadar hemoglobin lebih rendah dari 12 gram/100 ml. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi anemia pada remaja putri. Untuk memenuhi tujuan tersebut dengan digunakan metode Bayesian regresi logistik. Bayesian regresi logistik merupakan analisis pada regresi logistik dengan estimasi menggunakan metode bayes. Estimasi dengan metode bayes ini diselesaikan menggunakan simulasi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan algoritma Random Walk Metropolis-Hasting. Berdasarkan hasil analisis menggunakan Bayesian regresi logistik, faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap penyakit anemia pada remaja putri yaitu faktor lama menstruasi ( . Kata kunci: Anemia, Bayesian regresi logistik, MCMC, Metropolis-Hasting.
BILANGAN FIBONACCI GRAF CEBONG ANIS SETYONINGSIH; DWI JUNIATI
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (890.247 KB)

Abstract

Misalkan adalah graf terhubung dengan himpunan titik dan himpunan sisi bilangan Fibonacci pada graf adalah banyaknya himpunan independent , dengan adalah bilangan Fibonacci pada graf . Pada skripsi ini akan dibahas mengenai bilangan Fibonacci pada graf Lintasan , graf Sikel dan graf Cebong. Bilangan Fibonacci pada graf Lintasan adalah sedangkan bilangan Fibonacci pada graf Sikel adalah . Lebih lanjut akan dibahas mengenai sifat-sifat himpunan independent pada graf Cebong yang bersesuaian dengan bilangan Fibonacci pada graf Cebong, adapun graf Cebong merupakan graf hasil gabungan dari graf lintasan dan graf sikel. Dalam pembahasan ini akan dibahas sifst dari himpunan independen pada graf Cebong terhadap bilangan Fibonacci. Kata kunci: Bilangan Fibonacci, himpunan Independen, dan graf cebong.
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) ZAHRINA FAKHRIYAN ANNABILAH; HERY TRI SUTANTO
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (941.586 KB)

Abstract

Pembangunan suatu bangsa merupakan aspek penting pada sebuah negara. Suatu ukuran standar pembangunan manusia yang ditetapkan oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Pada tahun 2016 angka IPM provinsi Jawa Timur mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya menjadi 69,74%. Pada penelitian ini rumusan masalah yang akan dibahas adalah pemodelan pada Indeks Pembangunan Manusia di provinsi Jawa Timur. Perbedan lokasi tentunya juga memberikan karakteristik lokasi yang beragam. Oleh karena itu dilakukan analisis secara spasial (berdasarkan lokasi) menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Hasil analisis menggunakan metode GWR diperoleh model yang berbeda di setiap kota dan kabupaten yang diamati Kata kunci : Indeks pembangunan manusia, spasial, geographically weighted regression (GWR)
KEKONVEKSAN SUATU FUNGSI PADA RUANG METRIK KONVEKS ALFIRA RAHMAH; Manuharawati Manuharawati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1041.92 KB)

Abstract

Suatu ruang metrik dengan struktur konveks disebut ruang metrik konveks dan dinotasikan dengan . Suatu fungsi di dalam ruang metrik konveks perlu di analisis kekonveksannya. Hal ini dapat diketahui menggunakan sifat-sifat fungsi di dalam ruang metrik konveks. Artikel ini relevan dengan penelitian Ahmed A. Abdelhakim yaitu menjelaskan tentang sifat-sifat kekonveksan suatu fungsi pada ruang metrik konveks, diantaranya adalah komposisi fungsi -konveks, penjumlahan fungsi -konveks dan perkalian skalar dengan fungsi -konveks adalah -konveks. Kata kunci: ruang metrik konveks, kekonveksan
KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES RETINA MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION MAS AKHMAD KHAMDANI
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (620.751 KB)

Abstract

Diabetes retina merupakan gejala komplikasi dari penyakit Diabetes Mellitus yang lmenyebabkan lretina ltidak dapat mengirimkan lgambar lpenglihatan lke lotak lsecara lnormal akibat lpeningkatan lglukosa lpada darah. Dalam lskripsi ini lalgoritma lBackpropagation akan ldigunakan luntuk lmengidentifikasi lpenyakit diabetes retina. Dataset lyang lakan digunakan ldalam lskripsi ini yaitu dataset lDiabetic lRetinopathy lDebrecen ldiambil ldari lUCI lRepository lMachine Learning lsebanyak l1151 ldata lyang lterdiri ldari l19 latribut ldan l1 latribut lmenunjukkan lkelas lyang lakan ldibentuk. Dengan menggunakan software weka 3.8.3, identifikasi penyakit diabetes retina dimulai dengan mengubah data kelas (output) dari numeric diubah menjadi kategorik. Data kemudian dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma Backpropagation dengan menentukan inisialisasi awal bobot, inisialisasi awal learning rate, inisialisasi awal jumlah note pada lapisan tersembunyi (hidden layer), jumlah iterasi maksimal (epoch). Performa lhasil lidentifikasi lmenggunakan algoritma lBackpropagation lmemberikan lhasil lakurasi ltertinggi lsebesar 74,2029% dan waktu yang dibutuhkan 6,13 detik note hidden layer 6 learning rate 0,25 dan maksimum epoch 1000. Kata kunci : identifikasi, diabetes retina, backpropagation.
KLASIFIKASI KEADAAAN EMOSIONAL BERDASARKAN SINYAL EEG MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE ANNISA HILMI MASRUROH
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1037.507 KB)

Abstract

Elektroensephalogram (EEG) merupakan salah satu biosinyal yang merekam aktivitas otak melalui kulit kepala. Diperlukan sebuah pengolahan sinyal EEG karena pengenalan secara visual sulit dilakukan. Hal tersebut dikarenakan sinyal EEG berbentuk gelombang elektrik yang sangat lemah. Pada penelitian ini, sinyal EEG diolah secara matematis sehingga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan keadaan emosional. Seseorang tidak dapat mengidentifikasi keadaan emosional manusia dari isyarat verbal maupun non verbal saja karena emosi merupakan proses psiko-fisiologis yang dikaitkan dengan suasana hati, temperamen, kepribadian, serta motivasi. Untuk mengklasifikasikan keadaan emosional berdasarkan sinyal EEG, pada penelitian ini digunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan adalah DEAP : A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals dataset sebanyak 1280 data pada tiap 1 chunk sinyal. Eksperimen dilakukan menggunakan Weka 3.9 dengan split rasio 7:3. Dari hasil pengujian, akurasi yang diperoleh pada C=1 yaitu 56.25% dengan , 56.25% dengan , dan 56.77% dengan . Kata kunci : Klasifikasi, Keadaan Emosional, Sinyal EEG, SVM, DEAP dataset

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2019 2019


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11 No 03 (2023): Article in Press Vol 11 No 2 (2023) Vol 11 No 1 (2023) Vol 10 No 3 (2022) Vol 10 No 2 (2022) Vol 10 No 1 (2022) Vol 9 No 3 (2021) Vol 9 No 2 (2021) Vol 9 No 1 (2021) Vol 8 No 3 (2020) Vol 8 No 2 (2020) Vol 8 No 1 (2020) Vol 7 No 3 (2019) Vol 7 No 2 (2019) Vol 7 No 1 (2019) Vol 6 No 3 (2018) Vol 6 No 2 (2018) Vol 6 No 1 (2018) Vol 5 No 3 (2017) Vol 5 No 2 (2017) Vol 5 No 1 (2017) Vol 3 No 3 (2014) Vol 3 No 2 (2014) Vol 3 No 1 (2014) Vol 1 No 5 (2013) Vol 1 No 4 (2013) Vol 1 No 3 (2013) Vol 1 No 2 (2013) Vol 1 No 1 (2013) More Issue