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 16 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya" : 16 Documents clear
PERBANDINGAN METODE ASM, STEPPING STONE DAN METODE MODI PADA BIAYA ANGKUT TRANSPORTASI (Kasus Studi: Data Pendistribusian Raskin Perum Bulog Divre Kalimantan Barat Tahun 2018 Pada Bulan Januari-September) Fitri Fitri; Helmi Helmi; Mariatul Kiftiah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (454.986 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i3.33172

Abstract

Dalam mendistribusikan barang ke berbagai tujuan sebagai salah satu bagian dari operasional perusahaan, tentu membutuhkan biaya transportasi yang besar. Perencanaan yang matang diperlukan agar biaya transportasi yang dikeluarkan seminimal mungkin. Perum Bulog Divre Kalimantan Barat sebagai pelaksana program Raskin untuk beberapa wilayah di Kalimantan Barat yaitu Divre Kota Pontianak, Subdivre Singkawang, Subdivre Ketapang, Subdivre Sintang, Subdivre Sanggau, dan Subdivre Putussibau dibawah koordinasi Divre Kalimantan Barat mengeluarkan dana yang cukup besar untuk kegiatan pendistribusian. Pengeluaran biaya angkut transportasi yang dikeluarkan Perum Bulog Divre Kalimantan Barat sebesar Rp. 2.236.337.070,-. Metode transportasi yang digunakan untuk memecahkan permasalahan transportasi pada penelitian ini adalah metode ASM, metode Stepping Stone dan metode Modi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode ASM, metode Stepping Stone dan metode Modi dalam meminumumkan biaya angkut transportasi pendistribusian Raskin Perum Bulog Divre Kalimantan Barat. Langkah-langkah dalam pemecahan pencarian solusi optimal pada masalah transportasi ini dengan membuat tabel transportasi dari data yang sudah dikumpulkan. Mencari solusi optimal menggunakan metode ASM, metode Stepping Stone dan metode Modi. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh besarnya biaya angkut transportasi menggunakan metode ASM,  Stepping Stone dan metode Modi menghasilkan biaya transportasi yang sama sebesar Rp. 2.046.604.020,-,  sehingga menghemat biaya pendistribusian sebesar Rp. 189.733.050,- atau sama dengan 8,48% berkurangnya dari biaya distribusi yang dikeluarkan Perum Bulog. Perusahaan dapat menghemat biaya dengan cara pengalokasian yang tepat.Kata kunci: Riset Operasi,  Metode Vogel, Raskin
BILANGAN DOMINASI EDGE-VERTEX DAN VERTEX-EDGE PADA GRAF LINTASAN, CYCLE, CENTIPEDE DAN MASING-MASING MIDDLE GRAPHNYA Evi Utami; Evi Noviani; Fransiskus Fran
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (699.414 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i3.34096

Abstract

Sebuah himpunan ,  adalah himpunan dominasi pada graf  jika semua simpul yang tidak berada pada himpunan  bertetangga sedikitnya dengan satu simpul dari  dan kardinalitas minimum dari  disebut bilangan dominasi . Ada banyak jenis bilangan dominasi yang telah dikembangkan diantaranya bilangan dominasi edge-vertex dan bilangan dominasi vertex-edge. Sebuah himpunan  adalah himpunan dominasi edge-vertex jika untuk semua simpul pada  ada sisi  sedemikian sehingga  mendominasi  dan kardinalitas minimum dari  disebut bilangan dominasi edge-vertex . Sebuah himpunan  adalah himpunan dominasi vertex-edge jika untuk semua sisi pada  ada simpul  sedemikian sehingga  mendominasi  dan kardinalitas minimum dari  disebut bilangan dominasi vertex-edge . Hasil dari penelitian diperoleh bilangan dominasi edge-vertex pada graf lintasan, cycle dan centipede serta pada middle graph dari graf tersebut yaitu , , , ,  dan . Bilangan dominasi vertex-edge pada graf lintasan, cycle dan centipede serta pada middle graph dari graf tersebut yaitu , , , ,  dan .  Kata Kunci: bilangan dominasi, edge-vertex, vertex-edge, graf lintasan, cycle, centipede
VERIFIKASI MODEL ARIMA PADA PERAMALAN JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS KOTA PONTIANAK MENGGUNAKAN STATISTICAL PROCESS CONTROL Canseria Yuli Ismayanti; Dadan Kusnandar; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (652.026 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i3.33246

Abstract

Peramalan adalah alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Salah satu langkah setelah peramalan adalah melakukan verifikasi model untuk memeriksa apakah model yang didapat sudah baik atau tidak untuk peramalan pada periode ke depan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Statistical Process Control (SPC) untuk memverifikasi model ARIMA terbaik dengan grafik pengendali Individual Moving Range (IMR). Grafik pengendali yang digunakan untuk menentukan perubahan dalam pola data menggunakan nilai errornya. Data yang digunakan dalam  penelitian ini  merupakan data bulanan jumlah kecelakaan lalu lintas Kota Pontianak dari tahun 2012 hingga tahun 2016 yang diperoleh dari Kepolisian Daerah Kalimantan Barat. Berdasarkan identifikasi model didapat model terbaik yaitu model ARIMA  dengan hasil verifikasinya menunjukkan bahwa semua nilai error dalam keadaan terkendali. Perolehan nilai  MAPE pada model ARIMA adalah 14,88% dan BIC sebesar 4,23 artinya model ARIMA  baik untuk meramalkan jumlah kecelakaan lalu lintas Kota Pontianak satu tahun ke depan. Kata Kunci: Peramalan, SPC, grafik pengendali IMR
PENCARIAN CLUSTER OPTIMUM PADA SINGLE LINKAGE, COMPLETE LINKAGE DAN AVERAGE LINKAGE Nur Asiska; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): 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.v8i3.33173

Abstract

Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang digunakan untuk mengelompokkan objek/kasus (responden) menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil dimana setiap kelompok berisi objek/kasus yang mirip satu sama lain. Dalam analisis cluster dua prosedur yang digunakan untuk pengelompokan yaitu analisis cluster hierarki dan non-hierarki. Penentuan jumlah cluster optimum yang tepat untuk digunakan diperoleh melalui identifikasi pola pergerakan varian pada cluster yang mencapai global optimum. Penemuan posisi cluster yang mencapai global optimum pada pola pergerakan varian diperoleh melalui penerapan metode valley-tracing. Pada penelitian, digunakan penerapan analisis cluster hierarki untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Kalimantan Barat berdasarkan indikator IPM. Dari hasil analisis pembentukan cluster optimum pada metode single linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 4 cluster. Pada metode complete linkage diperoleh cluster optimum sebanyak 5 cluster. Metode average linkage menghasilkan cluster optimum sebanyak 5 cluster Kata Kunci : Analisis Multivariat, Analisis Cluster, Cluster Optimum 
RADIUS, DIAMETER DAN CENTER DARI GRAF FUZZY BERARAH Ayu Fitriani; Mariatul Kiftiah; Fransiskus Fran
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): 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.v8i3.34218

Abstract

Sebuah graf fuzzy adalah himpunan tak kosong  dengan sepasang fungsi dari  dan  sedemikian sehingga untuk setiap  di , . Penelitian ini menggunakan kasus khusus dimana , untuk setiap  dan . Penelitian ini menentukan nilai radius, diameter dan center pada graf fuzzy berarah dan mengkaji pengaruh arah pada graf terhadap hasil dari radius, diameter dan center. Pada graf fuzzy roda berarah  terbentuk 14 graf berdasarkan arah keluar dari simpul pusat  , dimana untuk 1 arah keluar terbentuk 4 graf, untuk 2 arah keluar terbentuk 6 graf dan untuk 3 arah keluar terbentuk 4 graf. Radius, diameter dan center dari graf fuzzy roda berarah diperoleh dengan menggunakan teori eksentrisitas. Radius, diameter yang diperoleh adalah berupa nilai dengan interval tertutup . Center berupa graf trivial, graf kosong dan graf terhubung dan arah mempengaruhi radius, diameter dan center pada graf fuzzy roda berarah  hasil radius, diameter dan center ada yang berbeda untuk 1 arah keluar, 2 arah keluar dan 3 arah keluar dari simpul pusat dari graf roda. Kata kunci : graf roda, eksentrisitas, graf fuzzy
METODE MAXIMUM LIKELIHOOD DALAM PENAKSIRAN MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia Seluruh Provinsi di Indonesia pada Tahun 2016) Henny Priandini Amalia; Yundari Yundari; Helmi Helmi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): 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.v8i3.33585

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah suatu indikator tingkat kualitas hidup manusia melalui berbagai faktor yang mempengaruhi. Pembangunan manusia terus mengalami kemajuan seiring dengan meningkatnya Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Data IPM setiap tahunnya pasti berbeda-beda, hal ini memungkinkan adanya saling ketergantungan dari faktor-faktor yang mempengaruhi IPM dengan terjadinya korelasi antardaerah. Permasalahan ini dapat dimodelkan dalam bentuk pemodelan spasial. Salah satu pemodelan spasial adalah model Spatial Autoregressive (SAR). Pada penelitian ini dilakukan pemodelan SAR dengan tujuan untuk menganalisis adanya dependensi spasial dari beberapa lokasi dan pengaruh faktor-faktor dari suatu variabel independen. Pada estimasi model SAR digunakan metode Maximum Likelihood dan diterapkan pada kasus IPM seluruh provinsi di Indonesia pada tahun 2016. Hasil penelitian diperoleh bahwa terdapat dependensi lag spasial antarprovinsi yang berarti provinsi yang berdekatan memiliki nilai yang cenderung mirip. Uji dependensi spasial dilakukan pada matriks pembobot dengan metode queen contiguity dan diperoleh nilai p-value signifikan pada 5%. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat dependensi spasial antarprovinsi. Berdasarkan model yang telah diperoleh untuk masing-masing tetangga, disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah tetangga sangat berpengaruh terhadap nilai estimasi persentase indeks pembangunan manusia seluruh provinsi di Indonesia pada tahun 2016. Kata Kunci : Regresi Spasial, Dependensi Spasial, IPM, Spatial Autoregressive. 

Page 2 of 2 | Total Record : 16

 1   2 

Filter by Year

2019 2019


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 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 Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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 Vol 7, No 1 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 03 (2017): BIMASTER Vol 6, No 03 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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