Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

BIMASTER

jbmstr
Website

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 27 Documents

1 2 3

Search results for , issue "Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER" : 27 Documents clear

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK DENGAN PENGARUH PROGRAM KESADARAN (Data Kasus Penyakit Campak Tahun 2017 di Kabupaten Kubu Raya) Yudhi, Rimalia, Yundari,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Campak adalah suatu penyakit akut sangat menular yang disebabkan oleh virus. Penyakit ini ditandai dengan gejala awal demam, batuk, pilek dan konjungtivis yang kemudian diikuti dengan bercak kemerahan pada kulit (rash). Pada penelitian ini penyakit campak dimodelkan secara matematika berdasarkan asumsi dan pendefinisian parameter. Model matematika yang digunakan terdiri dari empat subpopulasi pada manusia yaitu subpopulasiÂ rentan (S), subpopulasi terinfeksi (I), subpopulasi sembuh (R) dan subpopulasi rentan yang sadar ( ). Selain itu, terdapat satu pengaruh pada proses penyebaran yaitu pengaruh program kesadaran (M). Model yang telah terbentuk, dicari determinan Routh-Hurwitz dan dianalisis untuk mengetahui perilaku dari sistem dengan menggunakan simulasi numerik. Simulasi model matematika dan nilai parameter menunjukkan bahwa terdapat dua titik kesetimbangan yaitu titik kesetimbangan bebas penyakit yang bersifat stabil asimtotik dan titik kesetimbangan endemik penyakit yang bersifat tidak stabil. Â Kata kunci: model matematika, titik kesetimbangan, Routh-Hurwitz.Â

ANALISIS KELAYAKAN PADA INVESTASI HOTEL XY DI KALIMANTAN BARAT Evy Sulistianingsih, Widiya Putri, Naomi Nessyana Debataraja,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Analisis kelayakan investasi merupakan suatu alat bantu bagi perusahaan dalam pengambilan keputusan investasi, apakah investasi tersebut layak untuk diteruskan atau tidak. Analisis kelayakan investasi dapat dilakukan menggunakan beberapa metode diantaranya adalah net present value (NPV), internal rate of return (IRR), dan payback period (PP). Investasi akan menghasilkan keuntungan jika nilai NPV yang dihasilkan lebih dari nol atau dengan kata lain, nilai discount rate yang diperoleh lebih besar dari bunga relevan, dan modal investasi dapat dikembalikan lebih cepat dari jangka waktu peminjaman jika nilai PP lebih kecil dari jangka waktu investasi. Penelitian ini menggunakan data hotel XY yaitu data luas tanah, luas bangunan, jumlah lantai gedung, jumlah kamar, tipe kamar, koefisien tiap lantai bangunan, harga satuan tanah, harga sewa kamar, dan sumber dana proyek. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kelayakan pada investasi hotel XY. Berdasarkan analisis diperoleh nilai NPV sebesar Rp23.025.467.095, nilai IRR sebesar 17,645% lebih besar dari tingkat suku bunga 12% (17,645% > 12%), dan PP diperoleh hasil yaitu 5 tahun 8 bulan. Dengan perolehan tersebut dapat disimpulkan bahwa investasi proyek pembangunan hotel XY layak untuk dilanjutkan.Kata Kunci: Net Present Value, Internal Rate of Return, Payback PeriodÂ

PENGUJIAN KORELASI KANONIK PENUMPANG PESAWAT DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL SUPADIO Fery Prastio; Shantika Martha; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Analisis korelasi kanonik berguna dalam menguraikan struktur hubungan dari dua kelompok variabel. Penguraian struktur hubungan dilakukan dengan menginterpretasikan muatan silang kanonik untuk mengetahui urutan variabel mana saja dalam sebuah kelompok yang paling berkontribusi terhadap besaran hubungan antara dua kelompok variabel. Pengujian korelasi kanonik pada penelitian ini dilakukan pada data yang berkaitan dengan penerbangan, dimana satu kelompok variabel dependen yang beranggotakan lima variabel yang memuat data jumlah penumpang bulanan maskapai Kalstar Aviation , Lion Air , Nam Air , Sriwijaya Air dan Xpress Air yang dihubungkan dengan sebuah kelompok variabel independen yang beranggotakan lima variabel diantaranya adalah pergerakan pesawat , banyaknya wisatawan masuk melalui jalur entikong , rata-rata curah hujan , proyeksi jumlah penduduk Kalimantan Barat , dan indeks harga konsumen . Hubungan yang terjadi diantara kedua kelompok variabel tersebut dijelaskan melalui besaran koefisien korelasi kanonik yang dalam penelitian ini menjelaskan bahwa kedua kelompok variabel tersebut berhubungan sangat erat. Kata Kunci: korelasi kanonik, multivariat, analisis penerbangan, bandar udara

PENGGUNAAN METODE GREEKS BLACK SCHOLES UNTUK ANALISIS SENSITIVITAS HARGA OPSI BELI EROPA Nurfitri Imroâ€™ah, Nana Pratiwi, Evy Sulistianingsih,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Investor yang melakukan usaha bisnis seperti investasi dengan aset dasar saham mempunyai risiko yang dapat menyebabkan kerugian. Dengan demikian investor perlu melakukan lindung nilai seperti opsi. Namun dengan menggunakan opsi investor masih mengadapi risiko, sehingga diperlukan manajemen risiko harga opsi. Metode Greeks merupakanÂ alat penting dalam manajemen risiko. Greeks merupakan lima huruf yunani dan derivatif dari model Black-Scholes yang digunakan untuk mengetahui sensitivitas yang dimiliki opsi. Hasil analisis sensitivitas penelitian ini yaitu diperoleh nilai delta yang mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal lebih besar dari harga pelaksanaan dan semakin dekat dengan waktu jatuh tempo (ITM). Nilai gamma yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal berada disekitar harga pelaksanaan dan semakin dekat dengan waktu jatuh tempo (ATM). Nilai Theta yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal berada disekitar harga pelaksanaan dan semakin dekat dengan waktu jatuh tempo (ATM). Nilai vega yang diperoleh mempunyaiÂ sensitivitas paling tinggi ketikaÂ harga saham awal berada disekitar harga pelaksanaan dan semakin jauh dengan waktu jatuh tempo (ATM). Nilai Rho yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal saham lebih besar dari harga pelaksanaan dan semakin jauh dengan waktu jatuh tempo (ITM).Â Kata Kunci : Opsi beli tipe Eropa, Model Black-Scholes, Metode Greeks, AnalisisÂ sensitivitas

PENERAPAN MODEL LIGHTHILL WHITHAM RICHARD (LWR) PADA JALAN TANJUNGPURA PONTIANAK MENGGUNAKAN PENDEKATAN MERGING DAN DIVERGING Woro Budiartini Partiwi, Yuni Sarah, Helmi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Masalah arus lalu lintas di jalan raya dapat dipengaruhi oleh kecepatan, kepadatan, arus lalu lintas, posisi kendaraan dan waktu yang dinyatakan sebagai variabel-variabel yang ada di jalan raya. Arus lalu lintas dapat dimodelkan berdasarkan variabel-variabel yang ada di jalan raya disebut sebagai variabel dasar makroskopik pada lalu lintas. Salah satu model yang dapat digunakan pada model makroskopik adalah model Lighthill Whitham Richard. VariabelÂ makroskopik yang digunakan pada model LWR yaitu kecepatan (v), kepadatan ( ), dan arus (q). Selanjutnya menggunakan metode masalah Riemann sehingga didapat model arus total merging dan diverging. Penelitian ini diterapkan pada Â jalan Tanjungpura untuk menghitung arus total merging dan diverging pada pukul 06.30-07.30 WIB, 13.00-14.00 WIB, dan 16.00-17.00 WIB. Berdasarkan hasil simulasi diperoleh kepadatan lalu lintas pada jalan Tanjungpura meningkat pada pukul 06.45 WIB dan 16.12 WIB.Â Kata Kunci: Arus Lalu Lintas, Masalah Riemann, Tingkat Kepadatan

PENERAPAN METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER Studi Kasus : Perum BULOG Divre Kalbar Pontianak Lidwina Evi Purwanti; Mariatul Kiftiah; Fransiskus Fran
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Masalah transportasi merupakan bagian khusus dari program linier yang digunakan untuk memecahkan masalah dalam meminimumkan biaya transportasi sehingga dapat memperoleh keuntungan yang maksimum. Salah satu metode transportasi yang dapat digunakan adalah metode Zero Suffix dengan parameter yang digunakan yaitu biaya, persediaan dan permintaan dalam keadaan tertentu parameter tersebut tidak selalu dapat diketahui dengan pasti karena permasalahan dilapangan yang tidak bisa dihindari, maka solusi untuk ketidakpastian ini menggunakan pendekatan himpunan fuzzy. Pada masalah transportasi dicari pengalokasian yang tepat yang diterapkan pada Perum BULOG Divisi Regional Kalbar Pontianak untuk memperoleh biaya yang minimum. Berdasarkan hasil penelitian disimpulkan bahwa, pengalokasian beras yang berada di Gudang Wajok Hulu didistribusikan ke Kabupaten Mempawah dan Kabupaten Landak sedangkan pengalokasian beras yang berada di Gudang Sungai Raya Kubu Raya didistribusikan ke Kota Pontianak dan Kabupaten Kubu Raya. Metode transportasi yang diterapkan pada Perum BULOG dapat menghemat biaya sebesar Rp 36.851.355. Keadaan dimana jumlah persediaan dan permintaan beras tidak diketahui dengan pasti pada transportasi fuzzy memperoleh biaya minimum sebesar Rp 252.530.278,6.Kata Kunci : Logika Fuzzy, Robust Rangking, Suffix Value.

ANALISIS DESKRIPTIF KUALITAS AIR DIKAWASAN PERMUKIMAN DI KOTA PONTIANAK Fikri, Muhammad
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Pengelompokan kualitas air di kawasan permukiman sangatlah penting. Â Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan model diskriminan yang terdiri dari faktor dominan pencemaran air. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sampel air permukaan yang diambil dari 42 lokasi di Kota Pontianak. Variabel yang digunakan adalah variabel fisik dan kimia. Sampel dianalisis adalah kandungan zat besi (Fe), oksigen terlarut (DO), kebutuhan oksigen biokimia (BOD) dan lebar sungai yang juga dianggap sebagai variabel independen. Langkah-langkah penelitian adalah melakukan uji laboratorium kemudian melakukan statistik deskriptif terhadap masing-masing variabel. Â Kata Kunci : Pencemaran air, Deskriptif statistik.

IMPLEMENTASI METODE LEAN SIX SIGMA PADA PRODUKSI WAJAN NOMOR 18 DI CV. XYZ Siti Hardianti; Neva Satyahadewi; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Pengendalian kualitas dapat dilakukan dengan berbagai cara, diantaranya menggunakan metode Lean Six Sigma. Metode Lean Six Sigma dapat menunjukkan jalannya proses produksi sehingga diketahui pemborosan, kecacatan dan proses terjadinya produksi melalui value stream mapping. Lean Six Sigma dapat diterapkan di bidang industri, satu diantaranya adalah perusahaan CV. XYZ. Perusahaan tersebut memproduksi wajan dengan nomor 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28 dan 30. Wajan nomor 18 adalah wajan yang paling diminati konsumen. Tahapan dalam Lean Six Sigma dimulai dari define, measure dan analyze. Jenis kecacatan diklasifikasikan menjadi empat kelas yaitu sangat serius (A), serius (B), cukup serius (C) dan tidak serius (D) dengan jumlah observasi sebanyak 78 hari. Kecacatan terbesar terjadi di kelas cacat sangat serius yaitu sebesar 44,38%. Level sigma merupakan kemungkinan besar kecacatan yang akan terjadi jika memproduksi satu juta produk. Pada penelitian ini, level sigma yang dihasilkan kecacatan sangat serius adalah 3,2, sehingga dengan menggunakan nilai Defect Per Million Oppertunities (DPMO) dapat disimpulkan bahwa dalam satu juta produksi kemungkinan produk cacat sebesar 44.211 buah. Berdasarkan analisis Failure Mode and Effect Analyze (FMEA), diketahui penyebab kecacatan sangat serius dikarenakan material dengan nilai Risk Priority Number (RPN) sebesar 84. Sehingga dengan menggunakan kriteria penilaian RPN diketahui bahwa kecacatan yang disebabkan oleh material tergolong sedang. Kata Kunci: Demerit, Failure Mode and Effect Analyze.

PENENTUAN PORTOFOLIO SAHAM OPTIMAL MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Eka Lestari; Evy Sulistianingsih; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Investor akan dihadapkan oleh keuntungan dan risiko dalam melakukan investasi. Untuk mengurangi risiko tersebut, investor dapat melakukan diversifikasi yaitu mengalokasikan dana ke beberapa saham sehingga terbentuk portofolio saham. Algoritma Genetika merupakan teknik yang diadopsi dari proses evolusi alam yang digunakan untuk melakukan pencarian penyelesaian optimal atas sejumlah penyelesaian masalah yang mungkin. Penelitian ini, mengimplementasikan Algoritma Genetika untuk memperoleh portofolio saham yang dapat memberikan keuntungan yang maksimal dan risiko tertentu. Parameter yang digunakan dalam Algoritma Genetika yaitu ukuran populasi (pop size) sebanyak 50 kromosom, probabilitas crossover 60% dan probabilitas mutasi sebesar 10%. Data yang digunakan adalah data penutupan harga saham bulanan indeks LQ 45 periode Januari 2010 sampai Juni 2018. Berdasarkan hasil analisis, Algoritma Genetika lebih optimal dibandingkan dengan perhitungan manual menggunakan Single Index Model dalam menentukan portofolio saham karena keuntungan yang diperoleh lebih besar dan risiko lebih kecil. Fitness terbesar dari tiga generasi diperoleh sebesar 0,1122 dengan keuntungan 0,0081 dan risiko 0,0719. Sedangkan keuntungan dan risiko berdasarkan perhitungan manual menggunakan Single Index Model diperoleh yaitu 0,0075 dan 0,0746.Kata Kunci: Algoritma Genetika, Offspring, Crossover, Mutasi, Single Index Model

PENDEKATAN BAYESIAN SELF PADA MODEL SURVIVAL EKSPONENSIAL-GAMMA UNTUK MENENTUKAN PREMI TUNGGAL BERSIH DWIGUNA k-TAHUN Naomi Nessyana Debataraja, Lisa Noviani, Setyo Wira Rizki,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Â Analisis survival adalah sekumpulan aturan atau prosedur dalam ilmu statistika untuk menganalisis data dengan memperhatikan variabel waktu dimulai dari berlangsungnya suatu kejadian sampai akhir kejadian. Dalam penelitian ini analisis survival digunakan untuk menganalisis fungsi survival eksponensial dengan parameter yang telah diestimasi menggunakan Pendekatan Bayesian SELF dengan prior gamma. Selanjutnya, model survival yang telah diestimasi digunakan dalam model Actuarial Present Value (APV) Â asuransi dwiguna. Pada penelitian ini digunakan premi tunggal bersih yaitu jenis premi asuransi yang tidak memperhatikan faktor biaya (anuitas). Tujuan Penelitian ini adalahÂ menentukan premi tunggal bersih dwiguna k-tahun untuk seseorang yang berusia dari 1 sampai 55 tahun dengan jumlah sampel sebanyak 55 orang, dalam jangka 10 tahun, 15 tahun dan 20 tahun. Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan bahwa harga premi untuk seseorang yang berusia 1 sampai 55 tahun, berjangka 10 tahunÂ sebesar Rp. 61.551.502,7 ,Â berjangka 15 tahun adalah Rp.51.490.493,06Â dan berjangka 20 tahun adalah Rp. 45.394.374,22. Sehingga disimpulkan semakin lama jangka pembayaran semakin murah harga premi yang dibayarkan.Â Kata Kunci :Prior, Actuarial Present Value, estimasi model.Â Â Kata Kunci :Prior, Actuarial Present Value, estimasi model.Â

Page 1 of 3 | Total Record : 27

1 2 3

Filter by Year

2019 2019

Filter By Issues

All Issue 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 (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 Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): BIMASTER Vol 9, No 2 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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 Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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 Vol 7, No 3 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): BIMASTER Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 1 (2018): BIMASTER Vol 7, No 1 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 03 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 03 (2017): BIMASTER Vol 6, No 02 (2017): BIMASTER Vol 6, No 02 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota pontianak,

Kalimantan barat

INDONESIA