Articles
<![CDATA[OPTIMALISASI WAKTU PRODUKSI MINYAK KELAPA DENGAN METODE PERT (Studi Kasus pada Data Produksi Minyak Kelapa CV. Usaha Bersama Kabupaten Sambas) ]]>
<![CDATA[Waliyanti Waliyanti]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>;
<![CDATA[Yundari Yundari]]>
<![CDATA[ Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya ]]>
Publisher : <![CDATA[FMIPA Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (478.955 KB)
|
DOI: 10.26418/bbimst.v8i3.34187
<![CDATA[Proses produksi minyak kelapa memerlukan penjadwalan agar bisa teratur dan selesai dalam waktu yang optimal. Suatu metode yang menganalisis waktu optimal untuk menyelesaikan produktivitas minyak kelapa adalah metode PERT (Program Evaluation and Review Technique). Metode PERT adalah metode analisis yang digunakan dalam situasi memperkirakan waktu yang belum pasti. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang diperoleh dari CV. Usaha Bersama Kabupaten Sambas berupa data durasi waktu setiap aktivitas produksi minyak kelapa. Langkah awal mengidentifikasi setiap durasi waktu aktivitas produksi dan mencari estimasi waktu yang diharapkan (Te). Pengidentifikasian jalur kritis dengan menggunakan Analisis Network dilakukan untuk melihat hubungan ketergantungan antara bagian-bagian aktivitas. Selanjutnya perhitungan varians (σ2) disetiap jalur kritis dan deviasi standar (σ) keseluruhan aktivitas digunakan untuk mengetahui besar probabilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengoptimalan waktu yang diharapkan pada produksi minyak kelapa selesai dalam waktu 309 jam. Kata Kunci: metode PERT, analisis network, optimalisasi]]>
<![CDATA[ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE BAYESIAN GELF MENGGUNAKAN PRIOR INFORMATIF DAN NON-INFORMATIF ]]>
<![CDATA[Surati Surati]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>;
<![CDATA[Setyo Wira Rizki]]>
<![CDATA[ Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya ]]>
Publisher : <![CDATA[FMIPA Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (117.886 KB)
|
DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.24832
<![CDATA[Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kegagalan atau kejadian tertentu. Data dikatakan tersensor apabila data tidak dapat diamati secara lengkap karena objek penelitian hilang atau mengundurkan diri atau sampai akhir penelitian objek tersebut belum mengalami kejadian tertentu. Tujuan pada penelitian ini adalah menentukan estimasi parameter model survival distribusi Eksponensial pada data tersensor dengan metode Bayesian GELF menggunakan prior Gamma sebagai prior informatif dan prior Jeffreys sebagai prior non-informatif dan menerapkan pada kasus penderita kanker paru-paru. Setelah diperoleh estimator dari kedua prior, selanjutnya diterapkan pada data pasien penderita kanker paru-paru berdistribusi Eksponensial yang diambil dari program R versi 3.3.0 untuk mengetahui peluang individu dapat bertahan hidup. Nilai MSE yang diperoleh untuk fungsi survival dan fungsi hazard untuk prior Gamma ialah 0.000135766 dan 1.2999E-07, sedangkan fungsi survival dan fungsi hazard untuk prior Jeffreys ialah 0.000186044 dan 1.76866E-07. Berdasarkan nilai MSE dari estimator pada penelitian ini, diperoleh metode Bayesian GELF prior Gamma lebih baik dari pada metode Bayesian GELF prior Jeffreys. Salah satu contoh hasil dari olah data metode Bayesian GELF prior Gamma, diperoleh peluang hidup pasien pada kasus ini yang mengidap penyakit kanker paru-paru selama 1 hari adalah 0.992169551, selama 80 hari adalah 0.5331772256, selama 250 hari adalah 0.14011148, selama 587 hari adalah 0.009906501, dan selama 999 hari adalah 0.000388427. Kata Kunci: Distribusi Eksponensial, Metode Bayesian GELF, Prior Gamma, Prior Jeffreys, Survival.]]>
<![CDATA[MENGKONSTRUKSI FUNGSI GREEN PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR ORDE n DENGAN METODE TRANSFORMASI SUMUDU ]]>
<![CDATA[Maisurah Maisurah]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>;
<![CDATA[Yudhi Yudhi]]>
<![CDATA[ Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya ]]>
Publisher : <![CDATA[FMIPA Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (510.077 KB)
|
DOI: 10.26418/bbimst.v9i2.39944
<![CDATA[Fungsi Green merupakan salah satu metode yang dapat menyelesaikan persamaan diferensial biasa linear nonhomogen. Akan tetapi, fungsi Green harus dikonstruksi terlebih dahulu. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengkonstruksi fungsi Green pada persamaan diferensial linear orde nonhomogen melalui metode transformasi Sumudu. Persamaan diferensial biasa linear orde nonhomogen dengan syarat awal ditransformasi dengan transformasi Sumudu. Kemudian dikonstruksi ke bentuk dengan merupakan transformasi dari dan merupakan transformasi dari dan ditransformasi dengan invers transformasi Sumudu, sehingga diperoleh fungsi Green Kata Kunci : Persamaan diferensial, Transformasi Sumudu, dan Fungsi Green]]>
<![CDATA[PERBANDINGAN KINERJA PETA KENDALI DECISION ON BELIEF (DOB) DAN PETA KENDALI U PADA PRODUKSI CRUMB RUBBER ]]>
<![CDATA[Maria Regina Vindasari]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>;
<![CDATA[Nurfitri Imro’ah]]>
<![CDATA[ Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 4 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya ]]>
Publisher : <![CDATA[FMIPA Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/bbimst.v9i4.43369
<![CDATA[Setiap perusahaan pasti menginginkan proses produksi yang terkendali. Terkait hal itu, pemilihan peta kendali sebagai alat pengendalian kualitas statistik merupakan keputusan yang penting. Umumnya produk yang dihasilkan sebuah perusahaan memiliki jumlah yang bervariasi setiap periodenya serta pengendalian kualitas yang dilakukan lebih sering menghitung kecacatan dari produk yang dihasilkan. Peta kendali yang sesuai pada kasus tersebut adalah peta kendali atribut. Peta kendali atribut adalah peta kendali yang digunakan apabila karakteristik yang digunakan bersifat cacat atau tidak cacat. Pada kasus ini, dapat dipilih peta kendali 15u"> karena jumlah produksi yang dihasilkan bervariasi dan cacat yang dihitung adalah jumlah cacat pada per satuan produk. Perkembangan peta kendali atribut yang semakin pesat memunculkan peta kendali baru yang dinamakan peta kendali Decision on Belief (DOB). Peta kendali ini dikatakan lebih cepat dalam melihat pergeseran data. Terkait hal itu, dilakukan perbandingan kinerja antara peta kendali DOB dan peta kendali 15u"> untuk menganalisis proses produksi crumb rubber pada PT. PQL. Penelitian dilakukan dengan terlebih dahulu membuat peta kendali 15u"> dan peta kendali DOB. Setelah itu dilakukan analisis perbandingan kinerja dari peta kendali DOB dan peta kendali 15u"> . Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kinerja dari peta kendali DOB lebih cepat mendeteksi pergeseran data sehingga dapat meminimalisir kemungkinan terjadinya proses yang tidak terkendali. Kata Kunci: Pengendalian kualitas statistik, Peta kendali 15u"> , Peta kendali DOB.]]>
<![CDATA[MENENTUKAN LINTASAN TERPENDEK PADA JALUR PENGANGKUTAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN ALGORITMA BELLMAN- FORD (Studi Kasus: PT. Perkebunan Nusantara XIII Kebun Parindu Afdeling Inti I) ]]>
<![CDATA[Maria Wisda Adventa]]>;
<![CDATA[Evi Noviani]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>
<![CDATA[ Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 5 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya ]]>
Publisher : <![CDATA[FMIPA Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/bbimst.v12i5.70910
<![CDATA[Lintasan terpendek merupakan lintasan dari suatu tempat ke tempat lain yang memiliki bobot minimum. Dalam proses produksi atau distribusi suatu perusahaan berupaya untuk menghabiskan biaya distribusi yang minimum termasuk PT. Perkebunan Nusantara XIII Kebun Parindu Afdeling Inti I yang merupakan salah satu perusahaan kelapa sawit yang berada di Kabupaten Sanggau. Perusahaan ini memerlukan informasi tentang lintasan terpendek dalam pengangkutan kelapa sawit untuk membawa muatan sawit dari Tempat Pengumpulan Hasil (TPH) menuju Pabrik Kelapa Sawit (PKS). Algoritma Bellman-Ford merupakan salah satu cara untuk menentukan lintasan terpendek dalam teori graf. Algoritma ini menghitung seluruh jarak terpendek yang berasal dari simpul awal ke simpul tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lintasan terpendek menggunakan algoritma Bellman-Ford pada jalur pengangkutan kelapa sawit di PT. Perkebunan Nusantara XIII Kebun Parindu Afdeling Inti I. Penelitian ini dimulai dengan mengambil data jarak antar tempat yang didapatkan dari google maps selanjutnya dilakukan proses penghitungan bobot pada setiap simpul untuk mendapatkan bobot terkecil sehingga didapat lintasan terpendek dengan simpul-simpul yang saling berhubungan, simpul tersebut merupakan nama jalan/lokasi. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh lintasan terpendeknya dengan simpul 1–2–3–4–5–13–16–21–22 yaitu dimulai dari TPH Perkebunan Kelapa Sawit PTPN XIII Kebun Parindu Afdeling inti 1 melewati Jl. Mawang, Jl. Raya Bonti, Jl. Puskesmas, Jl. Pusat Damai, Jl. Tapang, Jl. Perintis, serta melalui Jl. PKS Parindu hingga ke tempat tujuan yaitu pabrik kelapa sawit PTPN XIII Kebun Parindu dengan jarak 18.791 meter. Kata Kunci : Teori Graf, PT. Perkebunan Nusantara XIII, Lintasan Terpendek]]>
<![CDATA[SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN INTEGRAL VOLTERRA JENIS PERTAMA MENGGUNAKAN METODE SIMPSON 1/3 ]]>
<![CDATA[Sabinus Sandi]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>;
<![CDATA[Yudhi Yudhi]]>
<![CDATA[ Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 5 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya ]]>
Publisher : <![CDATA[FMIPA Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/bbimst.v12i5.70889
<![CDATA[Integral adalah bentuk operasi matematika yang menjadi kebalikan dari operasi turunan. Integral juga dapat didefinisikan sebagai limit dari jumlah atau suatu luas daerah tertentu. Jika integral dari suatu fungsi tidak selalu mudah diperoleh, maka pada persamaan integral juga memungkinkan sulit diperoleh fungsi yang tidak diketahui dalam persamaan tersebut. Persamaan integral adalah persamaan matematika yang melibatkan fungsi yang tidak diketahui dalam suatu integral. Persamaan integral Volterra didefinisikan sebagai persamaan integral dimana batas atas dari integralnya yaitu suatu variabel dan batas bawahnya berupa konstanta. Penelitian ini bertujuan menentukan solusi numerik persamaan integral Volterra jenis pertama menggunakan metode Simpson 1/3. Penelitian dalam artikel ini dimulai dengan menjabarkan persamaan integral Volterra jenis pertama menggunakan suatu sifat integral sehingga diperoleh sejumlah partisi integral dan pada integralnya dihampiri menggunakan metode Simpson 1/3. Setelah diperoleh formula penyelesaian persamaan integral Volterra jenis pertama dengan metode Simpson 1/3, diberikan beberapa contoh pengaplikasian. Berdasarkan hasil dan pembahasan, diperoleh formula untuk menentukan solusi numerik pada persamaan integral Volterra jenis pertama menggunakan metode Simpson 1/3, dan dapat disimpulkan juga bahwa semakin kecil panjang partisi yang digunakan, maka semakin baik akurasi yang dihasilkan.Kata kunci : luas daerah, partisi, polinomial berderajat dua.]]>
<![CDATA[OPTIMASI TRANSPORTASI SEIMBANG DAN TAK SEIMBANG MENGGUNAKAN METODE MODIFIKASI ASM ]]>
<![CDATA[Irena Ana Setiani]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>;
<![CDATA[Meliana Pasaribu]]>
<![CDATA[ Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 5 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya ]]>
Publisher : <![CDATA[FMIPA Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/bbimst.v12i5.71008
<![CDATA[ Masalah transportasi adalah masalah pendistribusian barang dari beberapa sumber ke beberapa tujuan dengan tujuan untuk meminimumkan biaya pengiriman. Masalah transportasi dikatakan seimbang, jika total persediaan sama dengan total permintaan dan dikatakan tidak seimbang jika total persediaan tidak sama dengan total permintaan. Metode ASM mampu memberikan solusi optimal pada transportasi seimbang tetapi tidak pada masalah tak seimbang. Untuk mengatasi masalah ini metode ASM dimodifikasikan dengan adanya penambahan baris atau kolom dummy. Pendistribusian Beras Bulog Raskin pada Perum Bulog Divre Kalimantan Barat dan Garam UD. Aditya Mandiri di Kecamatan Batang, Kabupaten Pati tepatnya di Desa Batusari mengeluarkan dana yang cukup besar untuk kegiatan pendistribusian. Oleh karena itu perlu diketahui perencanaan yang matang agar biaya transportasi seminimal mungkin. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis langkah pengerjaan metode modifikasi ASM dan menentukan solusi dari masalah transportasi seimbang pada pendistribusian Beras Bulog Raskin dan tak seimbang pada pendistribusian garam UD. Aditya Mandiri. Permasalahan yang ada dikontruksikan ke dalam model transportasi. Masalah tersebut selanjutnya diselesaikan dengan menggunakan metode modifikasi ASM. Berdasarkan hasil penelitian, disimpulkan bahwa Gudang Serdam mendistribusikan Beras Bulog Raskin ke tujuan Divre Kota Pontianak, Subdivre Sanggau, Subdivre Sintang, dan Subdivre Putussibau dan Gudang Wajok Hulu mendistribusikan Beras Bulog Raskin ke Subdivre Singkawang, Subdivre Ketapang dan Subdivre Sanggau. Dengan demikian diperoleh biaya keseluruhan yang dikeluarkan Beras Bulog Raskin pada Perum Bulog Divre Kalimantan Barat dalam mendistribusikan Beras Bulog Raskin yaitu sebesar Rp. 2.046.604.020,-. dan pabrik di Jepara mendistribusikan garam ke tujuan Lampung dan pabrik di Pati mendistribusikan garam ke tujuan Tangerang, Jakarta dan Lampung. Dengan demikian biaya keseluruhan UD. Aditya Mandiri dalam mendistribusikan garam yaitu sebesar Rp. 23.200.000,-. Kata Kunci: Baris dummy. kolom dummy, biaya transportasi, metode ASM dan solusi optimal]]>
<![CDATA[PENDEKATAN PEMBELAJARAN BERBASIS PERMAINAN SEBAGAI UPAYA MENINGKATKAN KECERDASAN MATEMATIKA SISWA ]]>
<![CDATA[Mariatul Kiftiah]]>;
<![CDATA[Nilamsari Kusumastuti]]>;
<![CDATA[Bayu Prihandono]]>;
<![CDATA[Yundari Yundari]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>;
<![CDATA[Evi Noviani]]>;
<![CDATA[Fransiskus Fran]]>;
<![CDATA[Yudhi Yudhi]]>;
<![CDATA[Meliana Pasaribu]]>;
<![CDATA[Nur’ainul Miftahul Huda]]>
<![CDATA[ Jurnal Abdimas Bina Bangsa Vol. 5 No. 1 (2024): Jurnal Abdimas Bina Bangsa ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Bangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46306/jabb.v5i1.979
<![CDATA[The perception of mathematics as a compulsory subject in school is often negative. To address this challenge, a service-learning initiative was implemented at SMAN 1 Sambas, employing a game-based pedagogy. Mathematics seminars and exhibitions were organized by Mathematics Study Program to enhance students' engagement and comprehension of mathematical concepts. The effectiveness of this approach was evaluated through a questionnaire, which revealed a high level of approval among students regarding the relevance, motivation, understanding of mathematical principles, problem-solving abilities, and playing skills in mathematics learning. This approach is expected to change students’ perception of mathematics and improve their learning outcomes]]>
<![CDATA[PENENTUAN BIAYA TRANSPORTASI PENDISTRIBUSIAN IKAN NILA MENGGUNAKAN ALLOCATION TABLE METHOD ]]>
<![CDATA[Putra Handika Arya Pratama]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>;
<![CDATA[Yudhi Yudhi]]>
<![CDATA[ Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 1 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya ]]>
Publisher : <![CDATA[FMIPA Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/bbimst.v13i1.74056
<![CDATA[Metode transportasi merupakan alat yang digunakan untuk mengatasi permasalahan dalam bidang transportasi. Permasalahan tersebut terkait dengan pendistribusian produk dari beberapa sumber ke berbagai tujuan. Maksud dari permasalahan transportasi adalah untuk menemukan metode optimal atau efisien agar produk dapat dialokasikan dengan tepat, sehingga biaya yang dikeluarkan dapat diminimalkan sebanyak mungkin. Allocation Table Method (ATM) merupakan salah satu teknik dalam optimasi yang bertujuan untuk menemukan solusi layak dasar yang memadai terhadap permasalahan transportasi dan terkadang memberikan hasil yang serupa dengan solusi optimal dengan cara melakukan alokasi pendistribusian pada tabel transportasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi biaya distribusi dengan menggunakan pendekatan ATM. Studi kasus yang diambil adalah biaya distribusi di Usaha Ikan Nila milik A pada bulan Desember 2022. Usaha ini mendistribusikan ikan dari 3 sumber (Pick up) menuju 8 pasar dengan total biaya distribusi sekitar Rp 2.689.928,00. Permasalahan distribusi ikan dirumuskan dalam bentuk model matematika dan dicari solusinya menggunakan ATM, yang menghasilkan biaya distribusi sekitar Rp 2.408.970,00. Terdapat selisih sebesar Rp 280.958,00 antara perhitungan biaya distribusi usaha budidaya ikan nila dengan pendekatan ATM. Kata Kunci : permasalahan transportasi, alokasi, solusi layak dasar.]]>
<![CDATA[OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN PRODUK BASRENG PADA UMKM BERKAH JAYA SNACK MENGGUNAKAN METODE TRANSPORTASI TIDAK LANGSUNG ]]>
<![CDATA[Febriani Sary]]>;
<![CDATA[Helmi Helmi]]>;
<![CDATA[Evi Noviani]]>
<![CDATA[ Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 1 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya ]]>
Publisher : <![CDATA[FMIPA Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/bbimst.v13i1.74048
<![CDATA[Berkah Jaya Snack adalah sebuah agen pendistribusian snack dan kue kering di Pontianak. Berkah Jaya Snack memiliki tiga cabang yang terdapat di Sambas, Sungai Raya Dalam (Serdam), dan Singkawang. Permasalahan dalam pengantaran barang akan berdampak pada pendapatan yang diperoleh sehingga diperlukan sebuah metode optimasi yang dapat meminimalkan biaya pendistribusian agar didapat hasil yang optimal. Metode transportasi dapat diterapkan agar memperoleh pendistribusian yang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengalokasikan produk secara optimal sehingga dapat meminimumkan biaya pendistribusian basreng di Berkah Jaya Snack dengan menggunakan metode transportasi tidak langsung. Langkah-langkah yang dilakukan adalah menentukan solusi awal dengan menggunakan Northwest Corner Method (NWC), Least Cost Method (LC), dan Vogels Approximation Method (VAM). Selanjutnya, dari solusi awal dilakukan uji optimasi untuk mendapatkan solusi optimal dengan Modified Distribution Method (MODI). Berdasarkan hasil penelitian didapat hasil solusi awal dengan menggunakan metode NWC sebesar , menggunakan metode LC sebesar , dan menggunakan VAM sebesar . Kemudian dilakukan uji optimasi menggunakan metode Modified Distribution (MODI) diperoleh biaya minimum sebesar . Metode solusi awal yang lebih akurat digunakan untuk data dari Berkah Jaya Snack adalah dengan menggunakan VAM, karena menghasilkan besar biaya yang sama dengan hasil optimal dari metode MODI. Kata Kunci : biaya distribusi, solusi optimal, MODI ]]>
