PELABELAN GRACEFUL PADA GRAF LINTASAN Pn

A simple graph G=(V, E) with n vertices and m edges is called graceful, if that graph G can be labeled with a bijection f:V(G) {1, 2, .., n} and g:E(G) {1, 2, .., m}, with condition label on any edge equals the difference between the labels of the two endpoints. This study examined graceful labeling on path graph Pn for n>=3

Analisis Peningkatan Kualitas Pelayanan dengan Quality Function Deployment (QFD) pada Laboratorium Matematika Pusat Laboratorium Terpadu

ABSTRAK Penelitian ini dilakukan untuk mengeksplorasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kualitas pelayanan Laboratorium Matematika Pusat laboratorium Terpadu serta merencanakan strategi peningkatan kualitas pelayanan dengan menggunakan Metode Quality Function Deployment (QFD). Dari hasil eksplorasi terhimpun sebanyak 30 mahasiswa, kemudian 30 atribut tersebut di ekstrasi dengan menggunakan metode Eksplorasi Faktor Analisis (EFA) dan diperoleh 9 komponen utama. Untuk memenuhi harapan dan keinginan mahasiswa tersebut, maka pihak prodi memberikan lima tanggapan teknis responsivenss dan tingkat tangibles. Dari lima respon tersebut, yang menjadi prioritas utama adalah tingkat tangibles yang mampu memenuhi 44,83% kebutuhan mahasiswa terhadap pelayanan Laboratorium Tugas Matematika dan yang menjadi prioritas terakhir adalah tingkat Emphaty dengan nilai prioritas 11,19% Kata Kunci: Pelayanan, Kualitas, EFA, QFD, Priorita

Classification of Tuberculosis and Pneumonia in Human Lung Based on Chest X-Ray Image using Convolutional Neural Network

Abstract In this paper, we use chest x-ray images of Tuberculosis and Pneumonia to diagnose the patient using a convolutional neural network model. We use 4273 images of pneumonia, 1989 images of normal, and 394 images of tuberculosis. The data are divided into 80% as the training set and 20% as the testing set. We do the preprocessing steps to all of our images data, such as resize, converting RGB to grayscale, and Gaussian normalization. On the training dataset, the sampling technique used is undersampling and oversampling to balance each class. The best model was chosen based on the Area under Curve value i.e. the area under the curve of Receiver Operating Characteristics. This method shows that the best model obtains when trains the training dataset using oversampling. The Area under Curve value is 0.99 for tuberculosis and 0.98 for pneumonia. Therefore, this best model succeeds to identify 86% true for tuberculosis and 96% true for pneumonia. Keywords: chest X-ray images; tuberculosis; pneumonia; convolutional neural network.                                                                  Abstrak Pada penelitian ini memanfaatkan data citra chest x-ray penderita penyakit tuberculosis dan pneumonia. Model convolutional neural network digunakan untuk membantu mendiagnosis kedua penyakit ini. Data yang digunakan masing-masing sudah dilabeli sebanyak 4273 citra pneumonia, 1989 citra normal dan 394 citra tuberculosis. Data tersebut dibagi menjadi 80% himpunan data latih dan 20% data uji. Himpunan data tersebut telah melalui 3 tahap prepocessing yaitu resize citra, merubah citra RGB menjadi grayscale dan standarisasi gausian pada citra. Pada data latih dilakukan teknik sampling berupa undersampling dan oversampling data untuk menyeimbangkan data latih antar kelas. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai Area under Curve yaitu luas daerah di bawah kurva Receiver Operating Chracteristics. Hasil menunjukkan bahwa model terbaik dihasilkan ketika dilatih menggunakan data latih hasil oversampling dengan nilai Area under Curve kelas tuberculosis sebesar 0,99 dan nilai Area under Curve kelas pneumonia sebesar 0,98. Oleh karena itu, model terbaik ini mampu mengindentifikasi sebanyak 86% penyakit tuberculosis dan 96% penyakit pneumonia. Kata Kunci: citra chest X-ray; penyakit infeksi paru; pengolahan citra digital Convolutional Neural Network

World Gold Price Forecast using APARCH, EGARCH and TGARCH Model

Abstract Investment is a process of investing money for profit or material result. One investment commodity is gold. Gold is a precious metal in which the value tends to fluctuate over time. This indicates that there is a non-constant variance called heteroscedasticity. The appropriate time-series model to solve this heteroscedasticity problem is ARCH/GARCH. However, this model can't be applied for the financial cases that have an asymmetric effect (the downward and increase tendency in the level of volatility when returns rise and vice versa). Therefore, in this research, we forecast the world gold prices using APARCH, EGARCH, and TGARCH methods. We use the monthly world gold price data from June 1993 until May 2018. The result shows that the best-fitted model to forecasting the world gold prices is EGARCH (1.1). This model has the smallest error than the other models with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 4.66%. Keywords: return; volatilities; heteroscedasticity; asymmetric effect; APARCH; EGARCH; TGARCH.   Abstrak Investasi adalah proses menginvestasikan uang untuk keuntungan atau hasil material. Salah satu komoditas investasi adalah emas. Emas adalah logam mulia yang nilainya cenderung berfluktuasi dari waktu ke waktu. Ini menunjukkan bahwa ada varian non-konstan yang disebut heteroskedastisitas. Metode deret waktu yang tepat untuk menyelesaikan masalah ini adalah ARCH/GARCH. Namun model ini tidak dapat digunakan untuk kasus keuangan yang memiliki efek asimetris (kecenderungan menurun dan meningkatnya volatilitas ketika nilai return naik dan sebaliknya). Oleh karena itu, dalam penelitian ini, kami memprediksi harga emas dunia menggunakan metode APARCH, EGARCH, dan TGARCH dengan data harga emas dunia bulanan pada bulan Juni 1993 - Mei 2018. Hasilnya menunjukkan bahwa, di antara ketiga metode itu, model terbaik untuk memprediksi harga emas dunia adalah EGARCH (1.1) dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 4,66%. Kata kunci: return; volatilitas; heteroskedastisitas; efek asimetris; APARCH; EGARCH; TGARCH

Rainbow Connection Number on Amalgamation of General Prism Graph

Abstract Let  be a nontrivial connected graph, the rainbow-k-coloring of graph G is the mapping of c: E(G)-> {1,2,3,…,k} such that any two vertices from the graph can be connected by a rainbow path (the path with all edges of different colors). The least natural numbe