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 17 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER" : 17 Documents clear
ANALISIS KESTABILAN MELALUI DINAMIKA NOL SISTEM OUTPUT TEGANGAN DAN ARUS SEARAH KONVERTER BUCK-BOOST Fransiskus Fran, Selviana, Helmi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (424.823 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v5i03.18115

Abstract

Komponen utama dari sistem catu daya adalah konverter DC-DC yang berfungsi mengkonversikan daya elektrik bentuk DC (arus searah) ke DC lainnya. Dikatakan arus searah karena arus listrik mengalir terus menerus dari kutub positif ke kutub negatif. Sumber arus searah lainnya adalah akumulator atau aki. Konverter Buck-Boost (penurun-penaik tegangan) merupakan sistem pengubahan daya DC atau konverter DC-DC. Masalah utama dari konverter Buck-Boost adalah menghasilkan riak arus yang tinggi baik di sisi masukan maupun di sisi keluaran. Secara geometri masalah tersebut dapat digambarkan ke dalam grafik solusi suatu sistem dinamik dari persamaan diferensialnya. Penelitian ini menganalisis model dari rangkaian konverter Buck-Boost dan menganalisis kestabilan dari dinamika internal pada sistem output tegangan dan arus searah. Dengan menggunakan tehnik pemodelan rata-rata ruang keadaan, dibangun sistem affine nonlinear dari konverter Buck-Boost. Selanjutnya melalui dinamika nol dianalisis kestabilan dinamika internal dengan output yang diwakili oleh rata-rata tegangan kapasitor dan rata-rata arus induktor. Hasilnya yaitu sistem dengan output yang diwakili oleh rata-rata tegangan kapasitor merupakan sistem yang dinamika nolnya tidak stabil dan berfase nonminimum dan sistem yang diwakili oleh rata-rata arus induktor merupakan sistem yang dinamika nolnya stabil dan berfase nonminimum. Kata Kunci: Konverter Buck-Boost, Nonlinear, Dinamika Nol, Stabilisasi
IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 PADA VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA DESA KUALA DUA Hendra Perdana, Supriyati,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (212.396 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v5i03.16889

Abstract

Permasalahn gizi sering terjadi pada anak usia dibawah lima tahun. Masa pertumbuhan pada anak usia balita menjadi perhatian serius para orang tua. Banyak faktor yang mempengaruhi status gizi balita, antara lain keluarga, sarana dan prasarana kesehatan, dan keadaan lingkungan sekitar. Keberagaman faktor-faktor tersebut dapat diklasifikasikan dengan menggunakan metode pohon keputusan. Pohon keputusan adalah suatu metode klasifikasi serta prediksi yang berguna untuk mengeksplorasi data dan menemukan hubungan antar variabel. Ada beberapa algoritma yang dapat digunakan dalam pembentukan pohon keputusan, diantaranya adalah algoritma C4.5. Dalam penelitian ini Algoritma C4.5 digunakan untuk menganalisis dan mengetahui variabel-variabel yang mempengaruhi status gizi balita Desa Kuala Dua KAbupaten Kubu Raya. Penilaian status gizi anak dihitung berdasarkan standar pengukuran pengukuran status gizi. Perhitungan dimulai dengan menghitung nilai entrophy total, entrophy masing-masing atribut dan gain masing-masing atribut. Pohon keputusan yang terbentuk menjadikan variabel sumber air yang digunakan sebagai akar pohon karena memiliki nilai gain terbesar yaitu 0,3330. Pohon keputusan terdiri dari 2 tingkatan yang saling berhubungan antar variabel-variabel yang mempengaruhi status gizi balita. Kata Kunci : C4.5, gizi, gain, entrophy
ANALISIS FAKTOR PENANAMAN MODAL DALAM NEGERI, EKSPOR, DAN KONSUMSI PEMERINTAH TERHADAP PDRB KALIMANTAN BARAT DENGAN MODEL DATA PANEL Evy Sulistyaningsih, Supriyadi Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (454.799 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v5i03.17899

Abstract

Pertumbuhan ekonomi daerah memiliki peran yang sangat penting sebagai bagian dari pertumbuhan ekonomi nasional. Salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur pertumbuhan ekonomi suatu daerah adalah tingkat pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor penanaman modal dalam negeriekspor, dan konsumsi pemerintah, terhadap PDRB Kalimantan Barat dengan model data panel. Regresi panel merupakan analisis regresi yang menggabungkan data cross-section dan data time-series. Terdapat tiga model pada regresi panel, yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM). Pemilihan metode terbaik untuk mengestimasi regresi panel dilakukan dengan cara melakukan beberapa uji, yaitu Uji Chow, Uji Hausman dan Uji Lagrange Multiplier (LM). Hasil dari ketiga uji tersebut menunjukkan metode REM lebih tepat dalam mengestimasi model regresi panel untuk data PDRBdi Provinsi Kalimantan Barat dengan variabel independen ekspordan konsumsi pemerintah berpengaruh signifikan terhadap PDRB dengan nilai adjusted R2 sebesar 0,897.   Kata kunci: Random Effect Model, Panel, Regresi
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ARTION-FUNDO Bayu Prihandono, Naufal Helmi, Mariatul Kiftiah,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (437.606 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v5i03.16704

Abstract

Persamaan diferensial parsial linear (PDPL) dapat diselesaikan secara analitik dan numerik. Salah satu penyelesaian PDPL secara analitik yaitu dengan menggunakan metode transformasi Artion-Fundo. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan penyelesaian PDPL menggunakan metode transformasi Artion-Fundo. Penyelesaian persamaan diferensial parsial linear dengan metode transformasi Artion-Fundo dilakukan dengan cara mentransformasikan PDPL sehingga diperoleh persamaan diferensial biasa linear (PDBL). Selanjutnya PDBL yang diperoleh diselesaikan, dan kemudian penyelesaian dari PDBL ditransformasikan dengan menggunakan invers transformasi Artion-Fundo. Hasil inversi penyelesaian PDBL merupakan penyelesaian dari PDPL. Penelitian ini menunjukkan bahwa transformasi Artion-Fundo dapat menyelesaikan PDPL orde satu dan orde dua dengan koefisien konstan. Kata kunci : Transformasi Artion-Fundo, Persamaan Diferensial Parsial Linear
ANALISIS JUMLAH KLAIM ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR RODA EMPAT MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED POISSON REGRESSION (GPR) Hendra Perdana, Cahya Septia Dadan Kusnandar
BIMASTER Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : BIMASTER

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

Abstract

Model regresi Poisson digunakan untuk menganalisis data diskrit. Model regresi Poisson memiliki asumsi bahwa nilai mean dan variansnya sama (equidispersi). Namun pada penelitian ini ditemukan nilai variansi lebih besar daripada nilai rata-rata yang dikenal dengan overdispersi. Overdispersi akan menyebabkan nilai standar error menjadi underestimate. Oleh karena itu perlu dilakukan pendekatan dengan model regresi yang lebih sesuai dalam hal ini digunakan model Generalized Poisson Regression (GPR). Model GPR dapat digunakan pada data baik dalam keadaan equidispersi, underdispersi maupun overdispersi. Penelitian ini diaplikasikan pada data jumlah klaim asuransi kendaraan bermotor roda empat di PT. BUMIDA Kalimantan Barat tahun 2015. Estimasi parameter menggunakan Maximum Likelihood Estimation. Setelah parameter diestimasi didapat faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah klaim asuransi. Hasil estimasi yang diperoleh kemudian dipilih dengan melakukan pemilihan model terbaik berdasarkan nilai AIC, BIC yang paling kecil. Dari keempat model yang diestimasi diperoleh model terbaik adalah model GPR dengan semua rating factors. Kata kunci: Regresi Poisson, Overdispersi, Maximum Likelihood Estimation
ALGORITMA GENETIKA PADA PEMROGRAMAN LINEAR DAN NONLINEAR Ilhamsyah, Abdul Azis, Bayu Prihandono,
BIMASTER Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : BIMASTER

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

Abstract

Optimasi adalah proses memaksimumkan atau meminimumkan suatu fungsi tujuan dengan tetap memperhatikan batasan yang ada. Dalam merumuskan permasalahan optimasi digunakan suatu pemodelan matematika berupa pemrograman linear dan pemrograman nonlinear. Pemrograman linear dan nonlinear adalah teknik riset operasi untuk menyelesaikan suatu perencanaan aktifitas yang telah dibentuk dalam suatu model matematika agar tujuan yang diinginkan dapat tercapai. Salah satu metode untuk menyelesaikan kasus optimasi yaitu algoritma Genetika. Oleh sebab itu, tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis untuk mencari hasil optimum pada kasus optimasi dan implementasinya dengan algoritma Genetika. Algoritma Genetika merupakan simulasi dari proses evolusi dan operasi Genetika. Proses dari algoritma Genetika dimulai dengan membangkitkan sejumlah individu dalam suatu populasi. Setiap individu merepresentasikan suatu penyelesaian terhadap masalah yang dikerjakan. Kemudian setiap individu dalam suatu populasi akan diproses sesuai dengan evolusi alam sehingga mendapatkan individu yang terbaik. Berdasarkan proses evolusi tersebut dibuat suatu implementasi algoritma Genetika dengan menggunakan program komputer. Analisis algoritma Genetika dengan menggunakan program komputer pada kasus memaksimumkan dan meminimumkan fungsi tujuan 15X"> dengan kasus pemrograman linear yaitu 15 X=2x+3y+4z+5"> dengan batasan kendala 155≤x≤9"> , 153≤y≤7,"> dan 150≤z≤5"> dan fungsi tujuan 15Z"> untuk kasus pemrograman nonlinear yaitu 15Z=21,5+xsin4Ï€x+ycos20Ï€y+z tan2Ï€z "> dengan batasan kendala 157≤x≤12"> , 153≤y≤6,"> dan 150≤z≤5"> . Hasil yang diperoleh dengan 10 kali percobaaan algoritma Genetika mendapatkan nilai yang optimum yaitu pada pemrograman linear 15X=63,13"> untuk nilai maksimum dan 15X=24,13">  untuk nilai minimum dan pada pemrograman nonlinear 15Z=38,6182"> untuk nilai maksimum dan 15Z=24,4050">  untuk nilai minimum. Kata Kunci: Algoritma Genetika, Optimasi, Riset Operasi  
PENGGUNAAN METODE HOPFIELD MODIFIKASI UNTUK MENCARI LAJU ALIRAN AIR PADA PIPA DISTRIBUSI AIR PDAM Helmi, Hipolitus Januar Pogo, Bayu Prihandono,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v5i03.16679

Abstract

Sistem penyediaan air bersih di kotaPontianak dikelola oleh PDAM Tirta Khatulistiwa. PDAM  mensuplai air bersih melalui sistem distribusi tertutup perpipaan yang terdiri dari sistem pipa, pompa, katup dan perlengkapan lainnya. Kompleksitas dari jaringan perpipaan mengakibatkan permasalahan dalam pendistribusian seperti kehilangan tekanan karena gesekan air terhadap dinding pipa, suplai debit dan tekanan air belum cukup terutama daerah yang jauh dari sumber distribusi. Tujuan penelitian ini adalah mencari besarnya tekanan dan debit air dalam saluran pipa distribusi. Persamaan hidrolis yang digunakan untuk mengkaji laju aliran air adalah persamaan Hazen-William. Persamaan laju aliran air yang terbentuk memuat  variabel yang belum diketahui nilainya. Penyelesaian nilai yang belum diketahui pada persamaan laju aliran air yaitu nilai tekanan dan debit air menggunakan metode Hopfield Modifikasi. Metode Hopfield Modifikasi merupakan salah satu metode untuk mencari solusi dari suatu persamaan matematika secara numerik. Langkah pertama dalam metode Hopfield Modifikasi adalah membentuk persamaan laju aliran air ke fungsi energi persamaan. Fungsi energi persamaan diturunkan terhadap masing-masing variabelnya. Menentukan nilai-nilai awal tekanan dan debit air, selanjutnya memperbaharui nilai tekanan dan debit air dengan metode Euler dan fungsi sigmoid biner. Pembaharuan nilai dilakukan sampai memenuhi syarat yang ditentukan yaitu nilai eror yang dihasilkan lebih kecil dari atau telah mencapai maksimum 500 iterasi. Berdasarkan analisis perhitungan laju aliran  air yang dihasilkan pada masing-masing segmen pipa yang masuk ke blok adalah rata-rata sebesar 0,0803 ft2/s. Sedangkan kebutuhan air rata-rata per blok adalah sebesar 0,0352 ft2/s. Kata kunci: Metode Hopfield Modifikasi, Persamaan Hazen-William.

Page 2 of 2 | Total Record : 17

 1   2 

Filter by Year

2016 2016


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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 Vol 12, No 3 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya (dalam proses) 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 Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): BIMASTER Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): BIMASTER Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): BIMASTER Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER Vol 8, No 1 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 1 (2019): BIMASTER 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 Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 1 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 1 (2018): BIMASTER Vol 6, No 03 (2017): BIMASTER Vol 6, No 03 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 02 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 02 (2017): BIMASTER Vol 6, No 01 (2017): BIMASTER Vol 6, No 01 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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