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 pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
BIMASTER
Published by Universitas Tanjungpura
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics
Bimaster adalah Jurnal Ilmiah berkala bidang Matematika, Statistika dan Terapannya yang terbit secara online dan dikelola oleh Jurusan Matematika FMIPA Untan
Arjuna Subject : -
Articles 22 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya" : 22 Documents clear
PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN MODIFIKASI ALGORITMA RUNUT-BALIK (BACKTRACKING) Studi Kasus: Penjadwalan Kuliah pada Program Studi Matematika FMIPA Untan Semester Ganjil Meliana Pasaribu, Retno Wulandari, Mariatul Kiftiah,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53442

Abstract

Penyusunan jadwal mata kuliah di Program Studi (Prodi) Matematika FMIPA Universitas Tanjungpura semester ganjil dapat menggunakan pendekatan metode CSP (Constraint Satisfaction Problem) dan modifikasi dari Algoritma runut-balik (Backtracking). Pendekatan CSP digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah dengan memenuhi sejumlah kendala atau kriteria. Modifikasi Algoritma Backtracking dilakukan untuk menghilangkan thrashing, yaitu penelusuran simpul yang tidak mengarah ke solusi sehingga dalam prosesnya terjadi eliminasi pada level yang tidak menghasilkan solusi dan dilanjutkan dengan memperluas level baru pada pohon. Penyusunan jadwal mata kuliah dapat dikonstruksikan ke dalam pohon yang memiliki 50 simpul dan level sebanyak 75, namun yang terpakai hanya 62 level saja karena selebihnya dieliminasi karena tidak sesuai dengan kendala. Lintasan yang dihasilkan dari pohon penjadwalan yang diperoleh berupa barisan dari simpul-simpul, terdapat simpul yang sama pada barisan dikarenakan simpul diimplementasikan sebagai mata kuliah. Terdapat mata kuliah yang memiliki dua pertemuan sehingga terdapat simpul yang sama pada barisan. Jadwal Prodi Matematika semester ganjil menghasilkan jadwal kuliah yang optimal. Jadwal mata kuliah yang optimal, yaitu ketika diperoleh kombinasi terbaik untuk pasangan mata kuliah dan dosen pengajar secara keseluruhan dengan waktu perkuliahan maupun ruangan.  Kata Kunci : Constraint Satisfaction Problem, Thrashing, Solusi.
PROGRAM APLIKASI PERHITUNGAN CADANGAN PREMI ASURANSI JIWA METODE FULL PRELIMINARY TERM DENGAN MACRO VBA Rosi Kismonika; Neva Satyahadewi; Setyo Wira Rizki
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53277

Abstract

Visual basic for application adalah pengembangan bahasa pemograman visual basic yang diterapkan dalam program microsoft excel. Macro merupakan sebuah script pada sebuah aplikasi yang dapat mengotomatisasi perintah atau program, dan script tersendiri merupakan rangkaian kode untuk melakukan perintah dalam macro. Penelitian ini membahas tentang program aplikasi perhitungan cadangan premi asuransi metode full preliminary term untuk menganalisis risiko kerugian pada perusahaan asuransi, perusahaan asuransi jiwa dapat mengantisipasi risiko kerugian dengan memanfaatkan cadangan dari premi asuransi. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah tabel mortalita 2019, untuk menghitung cadangan premi  yang harus dibayarkan kepada peserta asuransi jiwa. Peserta asuransi jiwa berusia 25 tahun sampai 50 tahun yang berjenis kelamin laki-laki dan perempuan. Jenis asuransi yang dipilih adalah asurasi jiwa dwiguna dengan masa pertanggungan 25 tahun, dan besar santunan yang akan di terima pihak tertanggung sebesar Rp150.000.000,- dan menggunakan tingkat suku bunga sebesar 3% atau 6%. Program Aplikasi Perhitungan Cadangan Premi Asuransi Jiwa Metode Full Preliminary Term dengan Macro dan Microsoft Excel Visual For Application (VBA) merupakan alat bantu yang dibuat untuk memudahkan perusahaan asuransi dalam memaksimalkan cadangan dari pemegang polis. Kata Kunci : Microsoft Excel, Macro, Excel VBA, Full Preliminary Term
IMPLEMENTASI METODE LATENT CLASS CLUSTER ANALYSIS DALAM PENGELOMPOKAN WILAYAH BERDASARKAN INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA Florencita Yessica; Dadan Kusnandar; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53269

Abstract

Analisis multivariat merupakan analisis yang digunakan untuk memahami struktur data yang melibatkan lebih dari dua variabel pada setiap objek. Salah satu analisis pada analisis multivariat ialah analisis cluster yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Setiap kelompok berisi objek-objek yang mirip satu sama lain. Pada analisis cluster terdapat metode Latent Class Cluster Analysis yang mengasumsikan objek masuk ke dalam salah satu cluster dengan jumlah dan ukuran cluster yang tidak diketahui sebelumnya. Pada penelitian ini metode Latent Class Cluster Analysis digunakan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Barat. Indikator Indeks Pembangunan Manusia pada tahun 2019 yang digunakan yakni Angka Harapan Hidup saat Lahir, Angka Kesakitan, Harapan Lama Sekolah Rata-rata Lama Sekolah, Pengeluaran per Kapita dan Jumlah Penduduk Miskin. Metode ini menggunakan pendekatan berbasis model yang didasarkan pada konsep probabilitas dengan Algoritma Expectation Maximization sebagai tahapan estimasi parameter. Pemilihan model cluster berdasarkan kriteria nilai Bayesian Information Criterion terkecil kemudian pengelompokan anggota cluster menggunakan peluang posterior. Dari hasil analisis diperoleh model dengan 2 cluster. Cluster 1 terdiri dari 12 kabupaten/kota dan cluster 2 terdiri dari 2 kabupaten/kota. Berdasarkan pengelompokan kedua cluster yang diperoleh dapat dikategorikan sebagai “IPM Tinggi” untuk cluster 1 dan ”IPM Rendah” untuk cluster 1. Berdasarkan hasil tersebut maka bentuk kebijakan-kebijakan dari pemerintah dapat lebih diperhatikan dan prioritaskan pada perkembangan indikator IPM kabupaten/kota yang terdapat pada cluster 1.   Kata Kunci: Indeks pembangunan manusia, latent class cluster analysis, peluang posterior
SPEKTRUM ADJACENCY DARI GRAF BINTANG, GRAF MAHKOTA, DAN GRAF TANGGA Yani Agustina; Nilamsari Kusumastuti; Fransiskus Fran
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53668

Abstract

Suatu graf G dapat disajikan dalam berbagai bentuk, antara lain dalam bentuk geometrik, dalam bentuk himpunan, dan dalam bentuk matriks yang memuat informasi tentang ikatan di antara titik-titiknya. Bentuk matriks dari suatu graf yang memuat informasi tentang ikatan ini disebut matriks adjacency. Matriks adjacency dari suatu graf sederhana G dengan n titik merupakan matriks berukuran n × n dengan entri ke-ij (baris ke-i dan kolom ke-j) bernilai 0 atau 1. Entri baris ke-i dan kolom ke-j pada matriks adjacency bernilai 0 jika tidak terdapat sisi yang menghubungkan titik vᵢ dan vj serta bernilai 1 jika tidak memenuhi. Spektrum adjacency dari suatu graf dinotasikan Spec(G) adalah matriks berukuran 2 × p, dengan p menyatakan banyaknya nilai eigen yang berbeda dari A(G). Entri a1j dari Spec(G) menyatakan nilai-nilai eigen yang berbeda tersebut dan entri a2j menyatakan multiplisitas dari nilai eigen yang bersesuaian. Dalam penelitian ini, dicari mengenai rumusan pola spektrum adjacency dari graf bintang (Sn), graf mahkota (Sn0), dan graf tangga (Ln). Perumusan pola tersebut diawali dengan menentukan A(G) dari masing-masing graf untuk nilai  yang berbeda-beda, kemudian dicari nilai-nilai eigen dari A(G) dan multiplisitasnya. Dari hasil tersebut, dirumuskan spektrum dari masing-masing graf menjadi sebuah teorema dan dibuktikan kebenarannya. Kata Kunci: matriks adjacency, nilai eigen, multiplisitas.
PENERAPAN METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN METODE SEMI VARIANS DALAM PERHITUNGAN RISIKO PORTOFOLIO SAHAM Nurfitri Imro’ah, Yohana Konan, Dadan Kusnandar,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53482

Abstract

Perhitungan risiko atau VaR adalah estimasi kerugian maksimum yang akan didapat selama periode waktu tertentu dalam kondisi pasar normal pada tingkat kepercayaan tertentu. Model Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) merupakan salah satu pendekatan untuk menghadapi volatilitas data yang tidak konstan atau bersifat heteroskedastis sedangkan model Semi Varians (SV) merupakan model yang tidak memerlukan asumsi distribusi apapun sehingga kedua metode tersebut dapat diterapkan pada data nilai return saham yang sama. Penelitian ini menghitung nilai risiko portofolio optimal dan metode yang digunakan dalam menentukan nilai risiko adalah EWMA dan SV. Hasil penelitian menunjukkan bahwa portofolio optimum yang diperoleh dengan menggunakan metode EWMA dengan nilai eksposur awal sebesar Rp400.000.000,00, investor mendapatkan kerugian kurang dari Rp23.049.600,00 dengan peluang 95%. Sedangkan dengan metode SV dengan nilai eksposur awal sebesar Rp400.000.000,00, investor mendapatkan kerugian kurang dari Rp22.541.200,00 dengan peluang 95%. Kata Kunci: Value at Risk (VaR), Portofolio, EWMA, Semi Varians.
PERAMALAN HARGA SAHAM SYARIAH JAKARTA ISLAMIC INDEX DENGAN MODEL ARIMAX-GARCH Nurfitri Imro’ah, Asmarita, Dadan Kusnandar,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53279

Abstract

Pasar modal syariah adalah pasar modal yang kegiatan dan mekanisme transaksinya sesuai dengan syariat Islam. Instrumen keuangan syariah mulai berkembang pada pasar modal dengan diluncurkannya harga saham Jakarta Islamic Index (JII). Harga saham setiap hari mengalami perubahan, salah satu faktor yang mempengaruhi hal tersebut yaitu nilai kurs dolar. Peramalan terhadap indeks harga saham menjadi penting agar dapat membantu investor untuk memprediksi keuntungan yang diperoleh. Model yang digunakan untuk peramalan harga saham JII dengan adanya variabel eksogen dan mengatasi data yang terindikasi heteroskedastisitas adalah model ARIMAX-GARCH .Tujuan penelitian ini adalah memperoleh model terbaik yang sesuai untuk meramalkan harga saham JII dengan menggunakan model ARIMAX-GARCH. Data yang digunakan adalah data harian penutupan harga saham JII dan data kurs dolar periode 1 Agustus 2019 hingga 15 Oktober 2020. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model ARIMAX(3,0,3)-GARCH(3,3) adalah model terbaik untuk meramalkan data yang dipilih berdasarkan nilai AIC terkecil. Hasil peramalan harga saham JII  dengan model ARIMAX(3,0,3)-GARCH(3,3) menunjukkan bahwa data hasil peramalan mendekati data aktual dengan nilai MAPE sebesar 1,80%, hal ini berarti bahwa model yang digunakan dalam kategori sangat baik. Kata Kunci: ARIMAX, GARCH, Harga Saham JII, Kurs Dolar.
ANALISIS RISIKO PORTOFOLIO SAHAM DENGAN METODE VARIAN-KOVARIAN (Studi Kasus: Harga penutup saham mingguan dengan kode TLKM, HMSP dan INCO periode 1 Januari 2018-28 Desember 2020) Setyo Wira Rizki, Aisyah Verny Yolanda, Neva Satyahadewi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53270

Abstract

Investasi merupakan kegiatan penanaman modal yang bertujuan untuk mendapatkan keuntungan di masa datang. Salah satu jenis investasi yang memiliki risiko tinggi yaitu saham. Risiko dalam berinvestasi diartikan sebagai kerugian yang akan terjadi. Investor dapat mengetahui nilai kerugian maksimum saat melakukan investasi dengan menentukan nilai VaR. VaR biasa diaplikasikan pada portofolio dan aset tunggal. Portofolio merupakan suatu kombinasi dari sejumlah aset pada suatu investasi. Terdapat tiga metode dalam menghitung VaR, yaitu metode varian-kovarian, simulasi monte carlo, dan simulasi historis. Metode varian-kovarian merupakan metode perhitungan VaR yang menggunakan asumsi semua return aset-aset berdistribusi normal. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data harga penutup saham mingguan pada tiga kode saham yaitu TLKM, HMSP dan INCO mulai dari tanggal 1 Januari 2018-28 Desember 2020. Penelitian ini bertujuan menghitung risiko maksimal pada suatu portofolio yang terjadi di masa mendatang dengan metode VaRian-koVaRian. Hasilnya, jika investor menginvestasikan dana sebesar Rp 100.000.000,- dengan tingkat konfidensi 95% dalam jangka waktu 7 hari setelah tanggal 28 Desember 2020, VaR portofolio ketiga kode saham sebesar Rp 5.857.681 atau 5,86%. Berdasarkan uji backtesting nilai VaR untuk ketiga kode saham diterima (valid). Sehingga investor direkomendasikan untuk berinvestasi pada ketiga saham tersebut.   Kata Kunci: Risiko, VaR, Varian-Kovarian
OPTIMALISASI PRODUKSI TEH BAJAKAH PADA UKM FAHMY PRINTING MENGGUNAKAN METODE PEMBOBOTAN DAN METODE CUTTING PLANE Meliana Pasaribu, Fisqiatul Jannah, Nilamsari Kusumastuti,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53669

Abstract

Usaha Kecil dan Menengah (Ukm) Fahmy Printing merupakan Ukm yang bergerak di bidang jasa dan pembuatan teh bajakah. Ukm Fahmy Printing memiliki produk unggulan yaitu teh bajakah. Proses produksi teh bajakah berkaitan dengan ketersediaan bahan baku, jumlah permintaan dan ketersediaan produk di pasaran. Dalam proses produksinya Ukm Fahmy Printing belum memiliki perkiraan yang tepat dalam menentukan banyaknya produk yang harus diproduksi agar keuntungan dan biaya produksi yang dikeluarkan dapat optimal. Oleh karena itu, perlu diteliti mengenai perencanaan produksi teh bajakah agar keuntungan dan biaya produksi yang dikeluarkan dapat optimal. Dalam penelitian ini dibahas bagaimana memodelkan permasalahan optimalisasi pada Ukm Fahmy Printing menjadi permasalahan program linear multiobjektif dan mencari solusi optimalnya menggunakan metode pembobotan dan metode Cutting Plane. Penggunaan metode pembobotan adalah untuk mengubah fungsi multiobjektif menjadi fungsi objektif. Sedangkan penggunaan metode Cutting Plane adalah untuk memperoleh hasil penyelesaian yang bernilai integer dengan menambahkan kendala gomory. Berdasarkan perhitungan diperoleh jumlah optimal teh bajakah yang harus diproduksi yaitu 140 kotak untuk teh bajakah kemasan 25pcs, 50 kotak untuk teh bajakah kemasan 50pcs, dan 48 kotak untuk teh bajakah kemasan 100pcs. Dalam permasalahan produksi di Ukm Fahmy Printing diperoleh keuntungan maksimal yaitu Rp 9.854.778 dengan biaya produksi minimal yang harus dikeluarkan yaitu Rp 5.375.223. Kata Kunci: gomory, keuntungan optimal, biaya produksi
TRANSFORMASI LAPLACE UNTUK MENYELESAIKAN GENERALISASI INTEGRAL FRESNEL Fransiskus Fran, Asmawati Wanazizah, Mariatul Kiftiah,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53483

Abstract

Integral Fresnel adalah integral dengan bentuk S(u)=\int\limits_{\0}^{\u}{sin(x^2)\,dx dan C(u)=\int\limits_{\0}^{\u}{cos(x^2)\,dx denganu∊ℝ. Kedua integral tersebut diperumum menjadi \int\limits_{\0}^{\infty}{sin(t(x^p)) \,dx dan \int\limits_{\0}^{\infty}{cos(t(x^p))\,dx denganp>1, dan t∈ ℝ^+ yang selanjutnya dinamakan generalisasi integral Fresnel. Dalam penelitian ini, dicari penyelesaian dari generalisasi integral Fresnel dengan menggunakan pendekatan transformasi Laplace. Penyelesaian generalisasi integral Fresnel diawali dengan memisalkan suatu fungsi f(t)=\int\limits_{\0}^{\infty}{sin (t(x^p))\,dx  dan g(t)=\int\limits_{\0}^{\infty}{cos(t(x^p))\,dx sehingga dapat diubah kebentuk transformasi Laplace. Kemudian dilanjutkan dengan menggunakan definisi dan rumus-rumus transformasi Laplace, serta sifat-sifat fungsi Gamma dan Beta. Selanjutnya mentransformasikan kembali ke fungsi awal menggunakan invers transformasi Laplace. Hasil penelitian menunjukan bahwa transformasi Laplace dapat digunakan untuk mencari penyelesaian numerik generalisasi integral Fresnel dengan rumus \int\limits_{\0}^{\infty}{sin(t(x^p))\,dx=∏sec(∏/2p)/(2p(t^(1/p)))Γ(1-(1/p)) dan \int\limits_{\0}^{\infty}{sin(t(x^p))\,dx=∏csc(∏/2p)/(2p(t^(1/p)))Γ(1-(1/p)). Kata Kunci : Integral Fresnel, Generalisasi Integral Fresnel, Transformasi Laplace.
PERHITUNGAN DANA PENSIUN DENGAN METODE ATTAINED AGE NORMAL PADA TINGKAT SUKU BUNGA MODEL VASICEK (Studi Kasus: Guru Honorer Sekolah Dasar Kecamatan Bunut Hilir) Hendra Perdana, Sumiani, Setyo Wira Rizki,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53280

Abstract

Program dana pensiun merupakan salah satu bentuk perencanaan masa depan bagi karyawan ketika pensiun karena adanya jaminan hari tua. Penelitian ini menggunakan metode Attained Age Normal yang merupakan metode perhitungan di mana nilai sekarang manfaat pensiun peserta dialokasikan antara usia peserta pada tanggal perhitungan hingga usia pensiun normal. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis perhitungan nilai sekarang dari manfaat pensiun (PVFB) yang dibayarkan pihak program pensiun kepada peserta di masa mendatang dan iuran normal (NC) yang dibayarkan peserta kepada pihak program pensiun dengan metode Attained Age Normal pada tingkat suku bunga model Vasicek yang bersifat fluktuatif. Langkah awal analisis dimulai dengan mengestimasi parameter model Vasicek dengan metode Maximum Likelihood Estimator (MLE), kemudian mencari nilai anuitas hidup, fungsi manfaat, dan iuran normal. Data yang digunakan adalah data guru honorer di Sekolah Dasar, Kecamatan Bunut Hilir, Kabupaten Kapuas Hulu, berjenis kelamin Laki-laki, mulai bekerja pada usia 24, 34, dan 36 tahun, dengan usia saat ini 28, 37 dan 39 tahun. Gaji pokok tetap sebesar Rp1.000.000,- per bulan. Tingkat suku bunga Vasicek yang digunakan adalah 4,63%, 5,83%, dan 6,18%.  Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa nilai PVFB dan NC cenderung mengalami penurunan seiring bertambahnya usia masuk. Selain itu, semakin besar tingkat suku bunga yang digunakan maka nilai PVFB dan NC semakin kecil, sehingga nilai PVFB yang dibayarkan pihak program pensiun kepada peserta lebih kecil, begitu pula iuran normal yang dibayarkan peserta. Kata Kunci: Pensiun, Attained Age Normal, Vasicek

Page 1 of 3 | Total Record : 22

 1   2   3 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 5 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 4 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 3 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 2 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 1 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 6 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 5 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 4 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 3 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 2 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 1 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 6 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 5 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 4 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 3 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya (dalam proses) Vol 12, No 3 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 2 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 1 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 5 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 4 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 1 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 4 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 3 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 4 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): BIMASTER Vol 9, No 2 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): BIMASTER Vol 9, No 1 (2020): BIMASTER Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): BIMASTER Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER Vol 8, No 1 (2019): BIMASTER Vol 8, No 1 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 4 (2018): BIMASTER Vol 7, No 4 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 3 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 3 (2018): BIMASTER Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): BIMASTER Vol 7, No 1 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 1 (2018): BIMASTER Vol 6, No 03 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 03 (2017): BIMASTER Vol 6, No 02 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 02 (2017): BIMASTER Vol 6, No 01 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 01 (2017): BIMASTER Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER Vol 5, No 02 (2016): BIMASTER Vol 5, No 01 (2016): BIMASTER Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER Vol 4, No 01 (2015): BIMASTER Vol 4, No 2 (2015): BIMASTER Vol 3, No 03 (2014): BIMASTER Vol 3, No 02 (2014): BIMASTER Vol 3, No 01 (2014): Bimaster Vol 2, No 03 (2013) Vol 2, No 02 (2013): Bimaster Vol 2, No 1 (2013): BIMASTER Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER More Issue