cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
EurekaMatika (Jurnal Online Matematika S1)
Published by Universitas Pendidikan Indonesia
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Education,
Mathematics
Arjuna Subject : -
Articles 47 Documents
 1   2   3   4   5 
PROGRAM APLIKASI KRIPTOGRAFI PENYANDIAN ONE TIME PAD MENGGUNAKAN SANDI VIGENERE Pratiwi, Lis Endah; Marwati, Rini; Yusnitha, Isnie
Jurnal EurekaMatika Vol 2, No 1 (2014): Jurnal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK: Penggabungan konsep algoritma kriptografi sandi Vigenere dan One time pad memiliki keunggulan dalam hal peringkasan/pemadatan data. Pada sandi One time pad, kunci yang digunakan untuk proses enkripsi dan dekripsi mempunyai panjang yang sama dengan data awal, sedangkan dalam penggabungan konsep ini kunci sandi yang digunakan cukup memiliki panjang kunci setengah dari panjang data awal. Teori dasar matemaika yang digunakan dalam penggabungan konsep dua sandi kriptografi ini yang menjadi masalah yang perlu dibahas, juga merancang dan membuat program aplikasi kriptografi gabungan dua sandi tersebut dalam penulisan skripsi ini. Metodelogi penelitian yang diterapkan dalam penulisan skripsi ini berupa studi literatur, pengembangan program, pembuatan program serta pengujian program aplikasi kriptografi. Hasil dalam penulisan skripisi ini berupa program aplikasi kriptografi yang dapat mempermudah proses enkripsi dan dekripsi sandi kriptografi tersebut. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma dari penggabungan dua sandi kriptografi dapat dijelaskan secara matematis dan program aplikasi kriptogradi dapat dibuat mengguanakan bahasa pemrograman Delphi 7. Kata Kunci: program aplikasi, sandi one time pad, sandi Vigenere
PENERAPAN MODEL THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (TGARCH) DALAM PERAMALAN HARGA EMAS DUNIA Darmawan, Ryaneka; Puspita, Entit; Agustina, Fitriani
Jurnal EurekaMatika Vol 3, No 1 (2015): Journal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK  Ekonomi merupakan aspek penting suatu negara, beragamnya bentuk kegiatan ekonomi menggambarkan pentingnya ekonomi bagi masyarakat. Salah satu kegiatan ekonomi adalah investasi, investasi saat ini sangat beragam salah satunya investasi emas. Emas merupakan barang berharga dan memiliki nilai jual yang tinggi, selain itu emas juga lebih mudah didapatkan untuk saat ini. Oleh karena itu diperlukan suatu cara menentukan harga emas pada masa yang akan datang, sehingga investasi yang dilakukan mendapatkan keuntungan. Model runtun waktu terbagi dua kondisi, pertama kondisi dengan variansi konstan (homoskedastisitas) dan kedua kondisi variansi tidak konstan (heteroskedastisitas). Model runtun waktu dengan variansi konstan biasa disebut dengan model Box-Jenkin’s. Harga emas dunia merupakan data yang memiliki variansi tidak konstan, oleh karena itu peramalan harga emas dunia dengan menggunakan model Box-Jenkin’s kurang tepat sehingga model runtun waktu dengan kasus heteroskedastisitas lebih cocok digunakan. Banyak model runtun waktu untuk kondisi heteroskedastisitas, salah satu model terbaik yaitu model Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (TGARCH). Identifikasi model TGARCH dengan cara trial dan error, setelah dilakukan estimasi dan verifikasi maka didapatkan model TGARCH(2,1) sebagai model terbaik untuk peramalan. Hasil peramalan dengan model TGARCH(2,1) memiliki nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 723,032 dan nilai The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang relatif kecil sebesar 1,4952%.Kata kunci: Investasi, Emas, TGARCH, MSE, MAPEABSTRACT  Economics is an important aspect of a country, the diversity of forms of economic activity illustrate the economic importance for the community. One of the economic activity is investment, now investment is diverse one of them gold investment. Gold is valuable and has a high resale value, moreover gold more readily available for the moment. Therefore we need a way to determine the price of gold in the future, so that the investment will be getting profit. Time series models is divided into two conditions, the first condition with constant variance (homoscedastic) and the second condition is variance not constant (heteroscedastic). Time series models with constant variance commonly called the Box-Jenkins models. World gold prices is data that has variance is not constant, therefore the world gold price forecasting using models Box-Jenkins not quite right so the model time series with heteroskedastic case more suitable. Many models for time series heteroskedastic conditions, one of the best model is a model Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (TGARCH). Identification TGARCH model using by trial and error, after the estimation and verification of the obtained models TGARCH (2.1) as the best model for forecasting. Results forecasting model TGARCH (2.1) has a value of Mean Squared Error (MSE) of 723.032 and the value of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is relatively small as 1.4952%.Keywords : Investment, Gold, TGARCH, MSE, MAPE
Deteksi Pencilan dengan Pendekatan Bayesian pada Regresi Linear (Studi Kasus Hubungan Pengeluaran Rumah Tangga dengan PDRB di Jawa Barat Tahun 2013) Prihastiwi, Dwiningrum; Juandi, Dadang; Herrhyanto, Nar
Jurnal EurekaMatika Vol 3, No 1 (2015): Journal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak. Pokok pembahasan dalam skripsi ini adalah langkah-langkah mendeteksi pencilan dengan pendekatan Bayesian pada model regresi linear. Metode Bayesian memberikan hasil penaksiran yang lebih baik daripada penaksiran dengan metode klasik. Pendekatan Bayesian yang dilakukan adalah dengan mempertimbangkan distribusi awal (prior) dengan melihat fungsi likelihood data dan juga melibatkan distribusi posterior. Data pencilan merupakan salah satu masalah yang sering terjadi pada model regresi. Keberadaan data pencilan dapat mengganggu proses pengujian dan pengambilan keputusan dalam penelitian. Untuk itu, ingin dikaji lebih lanjut mengenai pencarian data pencilan dengan pendekatan Bayesian. Data pencilan ini dapat diketahui dengan membandingkan peluang prior dan peluang posterior dari data regresi yang diperoleh, jika nilai peluang posterior lebih besar dari peluang prior maka data tersebut dikatakan data pencilan.Kata kunci: Pencilan, Bayesian.Abstract. The main issue in this study is the steps to detect outlier by Bayesian approach in the linear regression model. Bayesian method gives better results than the assessment of assessments by classical methods. Bayesian approach is done by considering prior distribution, which is obtained by looking likelihood function, and posterior distribution. Data outliers is one of the problem that often occur in the regression model. The existence of data outliers can disturb trial processes and decision-making in research. Furthermore, would be examined on detecting outlier by Bayesian approach. The outlier can be determined by comparing prior and posterior probability which is obtained of data regression, if posterior probability value is greater than prior probability then it called by outlier.Keyword: outlier, Bayesian.
PRODUK SILANG ATAS SEMIGRUP ENDOMORFISMA Urfa, Ishma Fadlina; Rosjanuardi, Rizky; Yusnitha, Isnie
Jurnal EurekaMatika Vol 2, No 1 (2014): Jurnal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK: Misal  grup abelian terurut total dan  adalah bagian positifnya,  aljabar-, dan : adalah aksi dari semigrup  pada  melalui endomorfisma. Representasi isometrik  dari  adalah homomorfisma dari semigrup  ke semigrup isometri  pada ruang Hilbert . Adji, Laca, Nilsen, dan Raeburn (1994) telah membuktikan eksistensi representasi kovarian  dan bentuk produk silang yang dibangun oleh representasi isometrik  dari sistem dinamik , serta hubungan  dengan aljabar- yang dibangun oleh unsur-unsur isometri non-uniter. Pada tugas akhir ini akan dilihat bagaimana konstruksi pembuktian hasil-hasil diatas.Kata kunci: produk silang, aljabar-, semigrup, endomorfisma, representasi isometrik. ABSTRACT: Let  be totally ordered abelian group and  be its positive cone,  a -algebra, and an action of  on  by endomorphisms. An isometric representation of  is a homomorphism of the semigroup  into the semigroup of isometries  on a Hilbert space . Adji, Laca, Nilsen and Raeburn (1994) prove the existence of covariant representation  and crossed product generated by isometric representation  of dynamical system , and also the relation between  and a -algebra generated by nonunitary isometric representations. In this paper, we study how they construct the proof.Key words: crossed product, -algebra, semigroup, endomorphisms, isometric representation.
PENERAPAN METODE WEIGTHED LEAST SQUARE UNTUK MENGATASI HETEROSKEDASTISITAS PADA ANALISIS REGRESI LINEAR Hanifah, Nurul; Herrhyanto, Nar; Agustina, Fitriani
Jurnal EurekaMatika Vol 3, No 1 (2015): Journal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK  Analisis regresi merupakan analisis statistik yang mempalajari bagaimana memodelkan regresi linear. Jika model regresi linear memenuhi uji asumsi klasik dengan metode OLS maka mempunyai sifat BLUE (Beast Linear Unbiased Estimator). Uji heteroskedastisitas,yaitu varian error pada setiap nilai variabel bebas bernilai tidak konstan. Akibat dari heteroskedastisitas yaitu nilai parameter yang diperoleh tetap tidak bias tetapi varian penaksir yang diperoleh menjadi tidak efisien, artinya uji hipotesis yang dilakukan tidak akan memberikan hasil yang baik (tidak valid) atau prediksi koefisien-koefisien populasinya akan keliru. Oleh karena itu untuk mengetahui apakah terdapat heteroskedastisitas dilakukan uji White. Karena terdapat heteroskedastisitas pada skripsi ini, maka harus dilakukan transformasi dengan metode kuadrat terkecil tertimbang (Weighted Least Square).Kata Kunci: Uji Asumsi Klasik, Weighted least Square, Uji White. ABSTRACT  Regression analysis is a statistical analysis that learn how to model linear regression. If a linear regression model meets the Classic Assumption Test by OLS method, it has the nature of BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Error variance at each independent variable value is not constant. It means that heteroskedasticity test is unfulfilled and  the classical assumption is not met.The result of heteroskedastisitas is that the parameter value remains biased but variance estimator becomes inefficient. It means thata hypothesis test wouldn’t give good results (not valid) or predictions coefficients of the population would be mislead. Therefore, to know whether there are heteroskedasticity, White test is conducted. Because heteroskedasticity exists in this thesis, transformation with weighted least squares method (Weighted Least Square) must be carried out.Keyword: Classic Assumption Test, Weighted least Square, White Test. 
MONOTHETIC DIVISIVE CLUSTERING (MONA) PADA DATA INTERVAL DAN HISTOGRAM (Studi Kasus : Data Indeks Komponen IPM pada Provinsi-provinsi di Indonesia Wilayah Timur Tahun 2012) Fathia, Anisa Bella; Rachmatin, Dewi; Dahlan, Jarnawi Afgani
Jurnal EurekaMatika Vol 2, No 1 (2014): Jurnal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK: Monothetic Divisive Clustering (MONA) merupakan salah satu metode pengklasteran dalam analisis klaster hierarki, lebih tepatnya metode divisive atau pemecahan. Metode ini mula-mulanya menghimpun seluruh objek dalam satu klaster besar, kemudian klaster tersebut dipecah ke dalam dua sub-klaster berdasarkan pertanyaan biner, lalu kedua sub-klaster tersebut dipecah lagi ke dalam dua sub-klaster, begitu seterusnya hingga dalam satu klaster terdiri dari objek tunggal (singleton) atau tidak ada lagi variabel pemisah yang tersisa. Ketika menghadapi suatu data histogram atau data berdistribusi peluang biasanya sangat sulit untuk dilakukan penganalisisan khususnya pengelompokkan untuk mengidentifikasi masing-masing objek. Penggunaan metode Monothetic Divisive Clustering (MONA) pada data interval dan histogram sangat tepat dan efisien untuk digunakan. Kata kunci : monothetic divisive clustering, analisis klaster hierarki, divisive methods, data interval, data histogram, symbolic data.
Metode Peramalan Mortalita Menggunakan Metode Lee-Carter Nursaadah, Ima; Puspita, Entit; Marwati, Rini
Jurnal EurekaMatika Vol 3, No 1 (2015): Journal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK  Skripsi ini membahas mengenai aplikasi Model Lee-Carter untuk peramalan laju mortalita di Australia. Data yang digunakan adalah data peluang mortalita Australia tahun 1921-2008, dimana usia yang digunakan adalah 0-109 tahun. Central death rates  diasumsikan berbentuk linear dan eksponensial. Selanjutnya peluang mortalita diestimasi menggunakan Singular Value Deomposition (SVD) dan dibentuk kembali menjadi sebuah tabel mortalita Model Lee-Carter. Selanjutnya, akan diramalkan indeks kematian menggunakan ARIMA (0,1,1) untuk tahun 2009-2011. Dengan asumsi  dan  konstan, akan dibentuk tabel mortalita tahun 2009-2011. Hasil dari peramalan tabel mortalita tahun 2009-2011 memberikan hasil peramalan yang baik. Diperoleh pula bahwa asumsi eksponensial untuk central death rates memberikan error yang lebih kecil dibandingkan dengan asumsi linear.Kata kunci : mortalita, central death rates, peramalan, Lee-CarterABSTRACT This paper discusses about the application of the Lee-Carter Model to forecasting mortality rates in Australia. These rates are available for the periode that goes from 1921-2008, which using 0-109 ages. Central death rates assumed has linear and exponensial form. The probability of mortallity is estimated using The Singular Value Decomposition (SVD) and rebuilt to a mortality table Lee-carter model. Next, ARIMA (0,1,1) used for forecast the mortality indeks for the time periode that goes from 2009-2011 in order to project. Assuming both of  and  are constant. Results of forecasting mortality tables for 2009-2011 shows that exponential assumption for central death rates better than the linear assumption.Keyword : mortality, central death rates, forecasting, Lee-Carter
MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE Rahman, Jaelani; Puspita, Entit; Suherman, Maman
Jurnal EurekaMatika Vol 2, No 1 (2014): Jurnal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Runtun waktu ialah himpunan observasi yang dicatat berurut berdasarkan waktu. Tujuan dari metode runtun waktu ialah menemukan model yang sesuai sehingga didapatkan hasil peramalan yang baik. Salah satu model runtun waktu yang telah dikenal adalah Autoregressive. Pada data ekonomi sering terjadi perubahan struktur yang di akibatkan oleh perubahan kebijakan pemerintah, krisis ekonomi, perang dan model Autoregressive belum mampu menjelaskan perubahan struktur tersebut. Perubahan struktur biasanya ditandai dengan adanya perubahan dramatis. Markov Switching Autoregressive adalah salah satu model yang dapat digunakan jika pada data ditemui adanya perubahan struktur. Model dengan perubahan struktur ialah model dengan parameter yang berubah-ubah dalam periode waktu tertentu. Ide dasar dari Markov Switching Autoregressive ialah membuat model yang dinamis seiring dengan berubahnya data. Perubahan yang terjadi pada data seringkali dipengaruhi faktor-faktor yang tidak dapat diamati secara langsung. Markov Switching Autoregressive adalah salah satu model alternatif untuk memodelkan data yang dipengaruhi variabel tidak teramati. Dalam literatur variabel tidak teramati tersebut disebut state atau disimbolkan dengan , dimana  mengikuti rantai Markov. Nilai tukar rupiah terhadap dollar mengalami perubahan dramatis pada periode 1997-1998 dan perubahan tersebut dapat terjadi kembali di masa yang akan datang. Penyebab terjadinya perubahan pada nilai tukar tersebut juga seringkali tidak dapat diamati secara langsung. Estimasi parameter dengan menggunakan maksimum likelihood dan perhitungannya menggunakan algoritma Expectation Maximization. Dalam pendugaan parameter menggunakan software Eviews dan Oxmetrics 7. Chow test menangkap adanya perubahan struktur pada data nilai tukar dollar terhadap rupiah November 1995 sampai Maret 2015 dan model yang sesuai adalah MSAR(3,1).Kata kunci: runtun waktu, Autoregressive, perubahan struktur, Markov Switching Autoregressive
APLIKASI METODE THORANI DALAM PENYELESAIAN PERMASALAHAN PROGRAM LINEAR FUZZY Haryanti, Mutia Dwi; Lukman, Lukman; Agustina, Fitriani
Jurnal EurekaMatika Vol 3, No 1 (2015): Journal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK  Program linear merupakan salah satu teknik untuk menyelesaikan persoalan pengalokasian sumber-sumber yang terbatas menggunakan persamaan dan ketidaksamaan linear dalam rangka untuk mencari pemecahan yang optimum dengan memperhatikan pembatasan-pembatasan yang ada. Permasalahan program linear memiliki parameter antara lain jumlah produk yang harus diproduksi, jumlah bahan mentah yang tersedia terbatas atau jumlah tenaga kerja yang terampil terbatas. Seringkali parameter-parameter tersebut tidak dapat diprediksi secara pasti sehingga nilainya menjadi samar (fuzzy). Oleh karena itu, Thorani et al. (2012) memperkenalkan Metode Perangkingan Thorani untuk menyelesaikan masalah pemrograman linear dengan parameternya samar (fuzzy). Metode ini memiliki kelebihan dibanding metode lain karena perhitungannya lebih akurat dalam membandingkan beberapa bilangan samar (fuzzy). Untuk membantu perhitungan, sebuah aplikasi komputer dibuat untuk memudahkan pengguna dalam memahami penyelesain masalah program linear tersebut.Kata kunci: pemrograman linear fuzzy, bilangan fuzzy. ABSTRACT  Linear programming is one technique for solving the problems of allocating limited resources to use linear equations and inequalities in order to find the optimum solution by taking into account the existing restrictions. Parameters of linear programming problem are the amount of product to be produced, the amount of raw material available is limited or the amount of skilled labor is limited. Often these parameters can not be predicted with certainty so that its value become fuzzy. Therefore, Thorani et al. (2012) introduced a Thorani method to solve the linear programming problems where the parameters are fuzzy numbers. This method has advantages over other methods because the calculation is more accurate to compare some fuzzy numbers To help the calculation, a software designed to enable users to understand how to solve the linear programming problem.Key words: fuzzy linear programming, fuzzy numbers.
PRODUK SILANG TEREDUKSI DARI ALJABAR-C^* OLEH SEMIGRUP PADA AUTOMORFISMA Shabilla, Nadia; Rosjanuardi, Rizky; Yusnitha, Isnie
Jurnal EurekaMatika Vol 2, No 1 (2014): Jurnal EurekaMatika
Publisher : Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika FPMIPA UPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK: Gerard. J. Murphy (1991) mendefinisikan suatu sistem dinamik  terdiri dari  aljabar- dan  semigrup dengan unsur identitas, dimana keduanya dihubungkan oleh aksi homomorfisma  oleh  pada automorfisma di . Produk silang dari sistem dinamik , yaitu  terdiri dari aljabar-  (yang selanjutnya dinotasikan dengan) dan pasangan  yang merupakan homomofisma kovarian di . Pada tulisan ini dipelajari tentang bentuk representasi isometrik reguler dari  semigrup kanselatif kanan (dengan unsur identitas) di ruang Hilbert  dan konstruksi produk silang  dari sistem dinamik , yang terdiri dari  aljabar- unital dan  semigrup kanselatif kanan dengan identitas. Kemudian dikaji sifat universal dari produk silang  sehingga melahirkan produk silang tereduksi di . Kata Kunci: Aljabar-, Sistem Dinamik Aljabar-, Produk Silang Aljabar-, Produk Silang Tereduksi.

Page 2 of 5 | Total Record : 47

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2013 2017


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 5, No 1 (2017) Vol. 4, No. 1 (2016): Jurnal EurekaMatika Vol 3, No 1 (2015): Journal EurekaMatika Vol 2, No 1 (2014): Jurnal EurekaMatika Vol 1, No 1 (2013): Jurnal EurekaMatika