Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika最新文献

{"title":"ANALISA CLUSTER MENGGUNAKAN K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN PROVINSI MENURUT DATA INTESITAS BENCANA ALAM DI INDONESIA TAHUN 2017-2021","authors":"Hajar Firdaus, A’yunin Sofro","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p50-60","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p50-60","url":null,"abstract":"Bencana merupakan sebuah kejadian yang serius dimana terjadi sebuah kekacauan yang dapat disebabkan oleh alam, manusia, teknologi yang berbahaya, serta berbagai faktor lain yang mempengaruhi keadaan normal suatu wilayah ataupun komunitas. Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah intensitas bencana alam terbanyak di dunia setelah Amerika Serikat. Pada tahun 2020, Indonesia tercatat memiliki jumlah intensitas bencana alam sebesar 4.977 kasus. Tindakan penanggulangan untuk menangani kekacauan dan juga kerugian yang terjadi dikarenakan bencana alam merupakan salah satu tanggung jawab dari pemeritah di Indonesia. Tindakan penanggulangan bencana alam tersebut bertujuan untuk meminimalisir terjadinya korban jiwa ataupun kerugian lainnya yang disebabkan oleh bencana alam tersebut, sehingga perlu adanya tindakan untuk mencegah banyaknya kerugian yang terjadi. Salah satunya yaitu dengan menentukan karakteristik dari intesitas bencana alam tersebut dan mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesai berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Pada artikel ini akan membahas pengelompokan provinsi di Indonesia dengan menggunakan metode K-means clustering dan Fuzzy C-means clustering. Hasil yang diperoleh dari analisis clustering tersebut menunjukkan bahwa dengan menggunakan Fuzzy C-means clustering akan memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan K-means clustering. Hal tersebut ditunjukkan dengan rata-rata Silhouette Coefficient Fuzzy C-means clustering yang lebih besar dibandingkan dengan K-means clustering yaitu sebesar 0.8403194 yang termasuk dalam kategori pengelompokan yang kuat.","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43532491","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ANALISIS STRATEGI PERSAINGAN LAYANAN JASA PESAN-ANTAR MAKANAN MENGGUNAKAN GAME THEORY (STUDI KASUS PERSAINGAN SHOPEEFOOD DAN GOFOOD)","authors":"Aprillia Eka Cahyani, Y. Astuti","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p190-198","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p190-198","url":null,"abstract":"ShopeeFood dan GoFood merupakan layanan jasa pesan-antar makanan yang cukup dikenal masyarakat. Keduanya bergerak di bidang yang sama dan menawarkan layanan jasa yang sejenis. Hal tersebut tentu membuat kondisi persaingan akan semakin ketat. Perusahaan harus menciptakan strategi yang optimal untuk memenuhi kepuasan pelanggan karena persepsi dan preferensi pelanggan sangat penting. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan strategi persaingan yang tepat berdasarkan fasilitas yang diberikan perusahaan sebagai prioritas pelanggan dalam memilih layanan jasa pesan-antar makanan. Untuk mencapai tujuan tersebut diperlukan analisis Game Theory menggunakan strategi murni ataupun strategi campuran dengan metode simpleks hingga mencapai saddle point. Game Theory atau Teori Permainan dapat digunakan dalam mengambil keputusan dengan menganalisis persaingan yang ada. Dalam penelitian ini menggunakan SPSS untuk menghitung uji validitas dan reliabilitas. Sedangkan POM QM for windows digunakan untuk menentukan strategi optimal dari ShopeeFood dan GoFood. Sumber data diambil melalui kuesioner dengan responden yaitu mahasiswa FMIPA Universitas Negeri Surabaya. Terdapat lima variabel yang digunakan yaitu harga, promo, kemudahan penggunaan aplikasi, pelayanan kurir, dan kelengkapan merchant. Menurut hasil analisis Game Theory diperoleh nilai permainan optimal sebesar 34. Strategi persaingan yang tepat untuk ShopeeFood sebagai pemain baris yaitu strategi promo (𝑋2) agar dapat memaksimalkan keuntungan. Sedangkan GoFood sebagai pemain kolom memperoleh strategi optimal yaitu strategi promo (𝑌2) agar dapat meminimalkan kerugian.Kata Kunci: Strategi Murni, Strategi Campuran, Game Theory, ShopeeFood dan GoFood, Persaingan","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47704721","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"BCK-Aljabar Kuadrupel Neutrosofik","authors":"Kevin Alifviansyah, A. Lukito","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p226-238","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p226-238","url":null,"abstract":"Artikel ini memperkenalkan bilangan kuadrupel neutrosofik yang berbasis pada suatu himpunan untuk mengonstruksi BCK-aljabar kuadrupel neutrosofik. Kemudian diselidiki beberapa sifatnya dan akan dipelajari konsep ideal, ideal implikatif positif, ideal tertutup pada BCK-aljabar kuadrupel neutrosofik. Untuk subhimpunan  dan  dari BCK/BCI-aljabar kuadrupel neutrosofik, akan dikaji himpunan  yang terdiri atas bilangan kuadrupel neutrosofik dengan syarat tertentu. Akan disajikan beberapa syarat agar himpunan  menjadi ideal implikatif positif pada BCK-Aljabar kuadrupel neutrosofik dan himpunan  menjadi ideal tertutup pada BCK-aljabar kuadrupel neutrosofik. \u0000Kata Kunci: BCK-aljabar kuadrupel neutrosofik, bilangan BCK-aljabar kuadrupel neutrosofik, ideal implikatif positif kuadrupel neutrosofik \u0000   \u0000Abstract \u0000In the discussion of this article, introduces the neutrosophic quadruple-number primarily based totally on a set to construct BCK-Algebra quadrupel neutrosofik, then investigated some its properties and studied the concepts of ideals, closed ideals, and positive implicative ideals in a neutrosophic quadruple BCK-algebra. For subsets U and V of a neutrosophic quadruple BCK/BCI-algebra, the  set includes of neutrosophic quadruple-numbers with a certain condition. There will be several conditions for  to be closed ideal in a neutrosophic quadruple BCK-algebra and  to be a positive implicative ideal in a neutrosophic quadruple BCK-algebra. \u0000Keywords: neutrosophic quadruple BCK-algebra, neutrosophic quadruple BCK-number, positive implicative neutrosophic quadruple ideal","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"49157420","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA OPTIMALISASI PELAYANAN PASIEN DI PUSAT KESEHATAN MASYARAKAT","authors":"Melisa Nur Khasanah, Y. Astuti","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p170-179","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p170-179","url":null,"abstract":"Puskesmas ialah suatu instansi dimana sangat berperan untuk melayani masyarakat yang harus memberikan pelayanan terbaik. Terdapat banyak pasien perharinya sehingga dapat mengakibatkan antrian yang panjang dalam melayani pasiennya. Dengan persoalan tersebut maka peneliti akan mencoba memecahkan permasalahan menggunakannya metode antrian. Antrian merupakan kegiatan dengan beberapa orang atau barang yang membentuk suatu garis tunggu untuk dilayani oleh server. Sistem dalam antrian dapat digunakan sebagai kedatangan pasien untuk suatu pelayanan, menunggu untuk mendapatkan pelayanan, dan meninggalkannya sistem setelah mendapat pelayanan. Peristiwa tersebut dapat muncul dikarenakan kebutuhan layanan di luar kapasitas dari layanan atau fasilitas layanan, sehingga memungkinkan pasien yang datang tidak dapat segera mendapat pelayanan. Pola pembentukan antrian akibat kedatangan pasien yaitu mengikuti distribusi Poisson. Sedangkan pada waktu pelayanan yaitu distribusi eksponensial, sehingga jika waktuk pelayanan berdistribusi eksponensial maka tingkat pelayanan mengikuti distribusi poisson. Analisis data dengan menggunakan metode Multi Channel - Single Phase yang menunjukkan tingkat pelayanan optimal yaitu dengan menggunakan 2 server yang menghasilkan total biaya minimum yang dikeluarkan sebesar Rp.19.892,633. Probabilitas semua petugas menganggur yaitu 0.374, sehingga tidak membuat pasienya mengantri cukup lama. \u0000Kata Kunci: Teori antrian, Optimalisasi, Distribusi poisson, Distribusi exponensial.","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48494277","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"KLASIFIKASI JENIS JANGKRIK BERDASARKAN SUARA MENGGUNAKAN DIMENSI FRAKTAL METODE HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)","authors":"Adin Nunasikhah Nan, Dwi Juniati","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p199-207","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p199-207","url":null,"abstract":"Abstrak \u0000Dalam taksonomi hewan, jangkrik merupakan famili dari Gryllidae yang menjadi anggota ordo Orthoptera. Jangkrik merupakan serangga yang berkerabat dengan belalang dan kecoa. Jangkrik juga dikenal dengan suaranya yang khas, yang mana suara ini hanya dihasilkan oleh jangkrik jantan sementara jangkrik betina tidak menghasilkan suara. Suara ini dihasilkan karena adanya gesekan antara kedua sayap bagian depan. Banyaknya jenis jangkrik dan tubuhnya yang sangat kecil membuatnya sulit untuk diklasifikasikan. Akan tetapi, setiap jenis jangkrik memiliki range frequency sinyal suara yang berbeda yang dikeluarkan setiap jenisnya. Dengan adanya dimensi fraktal dapat dilakukan analisis suara jangkrik berdasarkan suaranya. Pada penelitian ini akan diklasifikasikan jenis jangkrik dengan menggunakan metode Higuchi dan K- Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan adalah 93 data suara yang diambil dari website Checklist Crickets Of Mexiko yaitu 30 data suara jangkrik lapangan (Grillinae), 23 data suara jangkrik bersisik (Mogoplistinae), 20 data suara jangkrik tanah (Nemobiinae) dan 20 data suara jangkrik pohon (Oechantinae). Langkah pertama yaitu pre-processing kemudian proses analisis pengenalan ciri suara menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dengan tipe mother wavelet Daubechies 4 dengan dekomposisi 5 level. Selanjutnya mencari nilai dimensi fraktal menggunakan metode Higuchi. Setelah mendapat nilai dimensi fraktal data dibagi menjadi dua yaitu data train dan data test, kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan metode KNN. Dari penelitian ini diperoleh hasil bahwa klasifikasi suara jangkrik dengan menggunakan dimensi fraktal metode Higuchi dengan nilai kmax adalah 60 dan K di KNN adalah 1, 3 dan 5 mendapat nilai akurasi tertinggi sebesar 90%. Hal ini menandakan bahwa 90% dari data suara jangkrik yang ada diprediksi benar ke masing-masing jenisnya sementara ada 10% dari data suara jangkrik yang ada diprediksi benar dalam jenis jangkrik yang berbeda. \u0000Kata Kunci: Jangkrik, Suara Jangkrik, dimensi fraktal metode Higuchi, KNN.","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"49617804","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Peramalan Jumlah Keberangkatan Penumpang Pelayaran Dalam Negeri di Pelabuhan Tanjung Perak Menggunakan Metode ARIMA dan SARIMA","authors":"S. Putri, A’yunin Sofro","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p61-67","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p61-67","url":null,"abstract":"Seiring berkembangnya zaman, Indonesia memiliki perkembangan yang pesat dalam bidang tranportasi, khusunya transportasi laut yaitu kapal terbang. Arus transportasi laut yang ramai juga dirasakan oleh Pelabuhan Tanjung Perak yang berada di Surabaya. Adanya fluktuasi dan terjadi penurunan jumlah penumpang di Pelabuhan Tanjung Perak pada bulan Februari 2020 akibat munculnya virus COVID-19 yang memberi akibat pada bidang pariwisata dan bidang transportasi untuk menutup sementara beroperasinya sektor tersebut. Adapaun penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penumpang pelayaran dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Metode ARIMA dan SARIMA memiliki data berfluktuasi yang berbeda pola. Metode ARIMA dengan pola yang menunjukkan fluktuasi yang tidak tetap dan metode SARIMA dengan pola musiman. Dengan prediksi ini diharapkan dapat membantu sektor yang ada di Pelabuhan untuk mengantisipasi kenaikan dan penuruna penumpang, mempersiapkan sarana prasarana, dan menyediakan fasilitas yang memadai. Penelitian ini menganalisis jumlah keberangkatan penumpang pelayaran di Pelabuhan Tanjung Perak sebagai data sekunder dari situs resmi Badan Pusat Statistik dengan periode Januari 2014 sampai dengan November 2021. Model yang terpilih pada metode ARIMA yaitu ARIMA(1,1,1) sedangkan pada metode SARIMA yaitu SARIMA(1,1,1)(2,0,0)12. Hasil penelitian menunjukkan analisis dengan metode ARIMA mempunyai nilai akurasi lebih kecil daripada analisis dengan menggunakkan metode SARIMA yaitu sebesar 16.15% dan merupakan metode terbaik untuk peramalan ini. Kata Kunci: Peramalan, ARIMA, SARIMA","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44361384","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"PEMILIHAN LEMBAGA AMIL ZAKAT TERBAIK DENGAN METODE MODIFIED FUZZY DIVERGENCE MEASURE","authors":"Nimas Lintang Andaru, R. Sulaiman","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p94-100","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p94-100","url":null,"abstract":"Tingginya angka kemiskinan masih menjadi permasalahan perekonomian Indonesia saat ini. Salah satu solusi untuk masalah ini adalah melalui penghimpunan dana zakat, infak, dan sedekah (ZIS). Saat akan menyalurkan ZIS, tentunya seorang muzaki akan memilih LAZ yang terpercaya. Sebenarnya, telah terdapat beberapa LAZ yang direkomendasikan oleh BAZNAS. Namun, muzaki tentunya hanya memilih satu atau dua lembaga dalam menyalurkan zakat, infak, dan sedekahnya berdasarkan pertimbangan faktor-faktor tertentu. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengusulkan sistem pendukung keputusan dalam pemilihan Lembaga Amil Zakat terbaik atau yang direkomendasikan berdasarkan beberapa kriteria menggunakan metode Modified Fuzzy Divergence Measure. Penelitian ini menggunakan enam alternatif Lembaga Amil Zakat, yaitu LAZ Baitul Maal Hidayatullah, LAZ Dompet Dhuafa Republika, LAZ Muhammadiyah, LAZ Nurul Hayat, LAZ Rumah Zakat Indonesia, dan LAZ Yatim Mandiri. Penilaian Lembaga Amil Zakat terbaik berdasarkan lima kriteria, yaitu profesionalisme, pelayanan, inovasi program, kenyamanan, dan transparansi keuangan (akuntabilitas). Data diperoleh dari pengisian kuesioner oleh responden yang pernah menyalurkan dana zakat, infak, dan/atau sedekah di lembaga yang dipilih melalui google form. Dari hasil analisis data diperoleh bahwa peringkat pertama yaitu Lembaga Amil Zakat C dengan  sebesar 0.021097. Peringkat kedua yaitu Lembaga Amil Zakat D dengan  sebesar 0.023562. Peringkat ketiga yaitu Lembaga Amil Zakat E dengan  sebesar 0.103935. Peringkat keempat yaitu Lembaga Amil Zakat F dengan  sebesar 0.177659. Peringkat kelima yaitu Lembaga Amil Zakat A dengan  sebesar 0.777667. Peringkat keenam yaitu Lembaga Amil Zakat B dengan  sebesar 0.999743. Sehingga, Lembaga Amil Zakat terbaik atau yang direkomendasikan adalah Lembaga Amil Zakat C.","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46062554","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ANALISIS DINAMIK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE II DAN EFEK KETAKUTAN","authors":"Alicia Dhea Amara, D. Savitri","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p140-149","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p140-149","url":null,"abstract":"Model prey-predator pada artikel ini mengikuti model modifikasi Leslie-Gower dengan fungsi respon tipe Holling II dan mempertimbangkan efek ketakutan. Efek ketakutan merupakan perilaku prey terhadap hadirnya predator yang dapat menurunkan laju pertumbuhan predator. Prosedur dalam penelitian meliputi, menentukan titik kesetimbangan, melakukan analisis kestabilan, dan mengkonfirmasi hasil analisis tersebut melalui simulasi numerik. Hasil analisis kesetimbangan dan kestabilan dari model diperoleh lima titik kesetimbangan yaitu,  adalah tidak stabil,  dan  adalah stabil asimtotik serta  dan adalah stabil dengan syarat. Hasil simulasi numerik terhadap solusi sistem yang memvariasikan parameter efek ketakutan menunjukkan kesesuaian dengan hasil analisis kestabilan. Parameter effek ketakutan pada prey dapat mempengaruhi kondisi prey dan berdampak berkurangnya populasi prey tersebut sehingga punah. \u0000Kata Kunci: prey-predator, Leslie-Gower, efek ketakutan, Holling II \u0000 ","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47747585","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"APLIKASI HIMPUNAN FUZZY INTUISIONISTIK DALAM DIAGNOSA PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN EXTENDED HAUSDORFF DISTANCE","authors":"Siti Sofia Nurwananda, Raden Sulaiman","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p41-49","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p41-49","url":null,"abstract":"Hepatitis adalah salah satu penyakit yang menyebabkan kondisi peradangan pada organ hati dan dapat menyerang seseorang dari segala usia. Penyebab utama penyakit hepatitis yaitu adanya infeksi virus yang disebabkan oleh lima tipe virus hepatitis terdiri dari Virus Hepatitis A, Virus Hepatitis B, Virus hepatitis C, Virus Hepatitis D, dan Virus Hepatitis E. Gejala umum yang tampak pada penderita hepatitis seperti kelelahan, demam, muntah, kehilangan nafsu makan, mual, nyeri pada bagian perut dan sebagian pasien mengalami penyakit kuning. Diagnosa penyakit hepatitis dapat ditinjau berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh setiap pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosa penyakit hepatitis dengan memperhatikan gejala-gejala yang dialami dari setiap pasien menggunakan metode Extended Hausdorff Distance yaitu Jarak Hamming yang dinormalisasi dalam himpunan fuzzy intuisionistik. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data rekam medis 28 pasien dari Rumah Sakit Islam Kalianget. Hasil penelitian diperoleh 5 pasien terdiagnosis menderita penyakit hepatitis A, 16 pasien menderita penyakit hepatitis B, 2 pasien menderita penyakit hepatitis C, 3 pasien menderita penyakit hepatitis D, dan 2 pasien menderita penyakit hepatitis E. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada 28 data pasien penyakit hepatitis menghasilkan tingkat akurasi sebesar 64,28%.","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43446894","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Penerapan Regresi Logistik Multinomial untuk Analisis Model Tingkat Depresi pada Lansia","authors":"Faizatin Arofah, A’yunin Sofro","doi":"10.26740/mathunesa.v10n1.p84-93","DOIUrl":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v10n1.p84-93","url":null,"abstract":"Depresi merupakan salah satu gangguan kesehatan mental yang mengganggu kehidupan sehari-hari dan pada tingkat yang paling parah dapat menyebabkan seseorang bunuh diri. Menurut WHO 280 juta orang di dunia mengalami depresi, dimana sebesar   depresi dialami oleh lansia dan di Indonesia  lansia mengalami depresi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model untuk mengetahui model terbaik, mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat depresi pada lansia, dan ketepatan klasifikasi model. Metode yang digunakan adalah metode regresi logistik multinomial, yang merupakan salah satu metode analisis data untuk mencari hubungan antara variabel respon yang memiliki lebih dari dua kategori atau polychotomous terhadap variabel prediktor. Data pada penelitian ini menggunakan data dari 90 responden lansia pada penelitian sebelumnya dengan mengisi kuesioner mengenai uji GDS-15 (Geriatric Depression Scale) di Puskesmas Bandar Khalipah untuk mengetahui tingkat depresi pada lansia, kemudian data disesuaikan dengan metode regresi logistik multinomial. Kemudian model terbaik didapatkan dari nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa didapatkan enam model regresi logistik multinomial dengan faktor usia adalah faktor yang paling signifikan dalam mempengaruhi tingkat depresi lansia dan nilai Akaike Information Criterion (AIC) yang didapatkan menunjukkan bahwa model 1 dengan nilai Akaike Information Criterion (AIC) sebesar 109.836 merupakan model terbaik dengan nilai akurasi sebesar 61.11%. \u0000Kata Kunci: Akaike Information Criterion (AIC), Depresi, Lansia, Regresi Logistik Multinomial. \u0000  \u0000 ","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41635775","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}