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 48 Documents
 1   2   3   4   5 
Search results for , issue "Vol 8, No 4 (2019): BIMASTER" : 48 Documents clear
ESTIMASI MODEL PERSAMAAN SIMULTAN DENGAN METODE TWO STAGE LEAST SQUARE (2SLS) Misno Misno; Evy Sulistianingsih
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (400.748 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i4.35875

Abstract

Kemiskinan adalah keadaan dimana seorang individu atau sekelompok orang tidak mampu memenuhi kebutuhan dasarnya. Pengangguran merupakan keadaan seseorang yang tergolong dalam angkatan kerja yang ingin mendapatkan pekerjaan, tetapi belum dapat mendapatkan pekerjaan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji model persamaan simultan pada analisis kemiskinan dan pengangguran dengan metode 2SLS. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2016. Model persamaan simultan merupakan himpunan persamaan yang terdiri lebih dari satu variabel tak bebas dan lebih dari satu persamaan yang saling terkait. Metode 2SLS merupakan perluasan dari metode OLS yang termasuk kedalam kelompok analisis persamaan struktural. Dari hasil pengujian terdapat hubungan antar variabel kemiskinan dan pengangguran. Hasil estimasi parameter pada model simultan persamaan kemiskinan menunjukkan bahwa variabel pengangguran dan IPM berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan. Hasil estimasi parameter pada model simultan persamaan pengangguran menunjukkan bahwa kemiskinan dan jumlah penduduk berpengaruh signifikan terhadap pengangguran. Kata Kunci: Model Persamaan Simultan, Metode 2SLS, Kemiskinan, Pengangguran
ANALISIS CLUSTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE PARTISI PADA PENGGUNA ALAT KONTRASEPSI DI KALIMANTAN BARAT Musfiani Musfiani
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (497.146 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i4.36584

Abstract

Analisis cluster merupakan salah satu metode analisis multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kemiripan dan ketidakmiripan karakteristiknya, sehingga objek yang terletak pada suatu cluster memiliki kesamaan yang tinggi antar anggota dalam satu cluster dan perbedaan yang tinggi antar cluster yang satu dengan yang lain. Metode partisi merupakan salah satu metode pengelompokan  non-hierarki yang pengelompokannya dibentuk untuk mengoptimalkan jarak objek dalam sebuah cluster. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan penggunaan alat kontrasepsi di Kalimantan Barat dengan menggunakan metode K-Means dan metode K-Medoids  serta menentukan metode terbaik dengan validasi Root Mean Square Standart Deviation (RMSSTD). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengguna  alat kontrasepsi di Kalimantan Barat tahun 2017 dengan 5 variabel penelitian yaitu MOW, kondom, implant, suntik, dan pil. Hasil uji  validasi Root Mean Square Standart Deviation (RMSSTD) diperoleh metode terbaik terdapat pada metode K-Medoids dengan jumlah cluster optimalnya lima cluster. Hasil pengelompokan metode K-Medoids dengan lima cluster optimal, untuk  jumlah anggota cluster pertama terdapat 3 kabupaten, cluster ke dua terdapat 4 kabupaten, cluster ke tiga terdapat 3 kabupaten, cluster ke empat terdapat 2 kabupaten dan cluster ke lima terdapat 2 kabupaten.Kata Kunci: analisis cluster, partisi, RMSSTD, kontrasepsi
PENERAPAN METODE CHERNOFF FACES PADA KINERJA DOSEN JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNTAN Nurfitri Imro’ah, Rohani, Shantika Martha,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (443.758 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i4.36365

Abstract

Metode Chernoff  Faces adalah suatu teknik visualisasi berupa metode grafik yang merepresentasikan data multivariat dalam bentuk wajah kartun. Metode  ini menampilkan data multivariat dalam bentuk wajah manusia dengan posisi mata, hidung, telinga, dan mulut yang menunjukkan nilai dari variabel dengan bentuk, ukuran, peletakkan dan arah yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan kinerja dosen jurusan Matematika FMIPA UNTAN menggunakan metode Chernoff Faces. Data kinerja dosen diambil dari penyebaran 98 kuisioner dengan 9 variabel kepada mahasiswa jurusan Matematika FMIPA UNTAN. Hasil Penelitian ini menyimpulkan bahwa kinerja dosen jurusan Matematika di FMIPA UNTAN secara keseluruhan sudah baik. Kata Kunci : Chernoff Faces, kinerja dosen, data multivariat
ANALISIS REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL PADA PEMILIHAN ALAT KONTRASEPSI WANITA (Studi Kasus di Puskesmas Sungai Kakap) Setyo Wira Rizki, Novianti,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (373.166 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i4.36002

Abstract

Regresi logistik multinomial merupakan regresi yang digunakan saat variabel dependen mempunyai skala yang bersifat multinomial. Skala multinomial adalah suatu pengukuran yang dikategorikan menjadi lebih dari dua kategori. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data primer tentang karakteristik pengguna alat kontrasepsi di Puskesmas Sungai Kakap. Ukuran data yang digunakan adalah sebanyak 150 dengan variabel dependen berupa jenis alat kontrasepsi, yaitu IUD, MOW, implant, suntik dan pil, sedangkan untuk variabel independen berupa usia ibu, pekerjaan ibu, pendidikan suami, pekerjaan suami, jumlah anak hidup, umur anak terakhir, dan rencana hamil. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang berpengaruh terhadap pemilihan alat kontrasepsi dan untuk mengetahui probabilitas pemilihan alat kontrasepsi wanita di Puskesmas Sungai Kakap. Hasil penelitian menunjukkan probabilitas seorang ibu dalam menentukan pemilihan alat kontrasepsi dipengaruhi oleh umur ibu, pekerjaan ayah, jumlah anak hidup, dan rencana hamil. Probabilitas kelompok ibu yang berusia diatas 30 tahun dengan jenis pekerjaan suami terampil, jumlah anak lebih dari 2 orang dan tidak memiliki rencana hamil, untuk memilih IUD-MOW-implant adalah 22,898%. Probabilitas kelompok ibu yang berusia kurang dari atau sama dengan 30 tahun dengan jenis pekerjaan suami terampil, jumlah anak kurang dari atau sama dengan 2 orang dan memiliki rencana hamil, untuk memilih suntik adalah 94,7562% dan probabilitas kelompok ibu yang berusia diatas 30 tahun dengan jenis pekerjaan suami tidak terampil, jumlah anak kurang dari atau sama dengan 2 orang dan tidak memiliki rencana hamil, untuk memilih pil adalah 91,509%. Kata kunci : Regresi Logistik Multinomial, pemilihan alat kontrasepsi
STRUKTUR DAN SIFAT- SIFAT Q-ALJABAR Esi Sari; Helmi Helmi; Fransiskus Fran
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (421.446 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i4.35880

Abstract

Aljabar abstrak merupakan bagian dari ilmu matematika yang mempelajari struktur aljabar. Pada umumnya struktur aljabar yang dibahas memenuhi sifat asosiatif seperti halnya pada grup, akan tetapi terdapat struktur aljabar yang tidak mensyaratkan sifat asosiatif didalamnya, salah satunya adalah Q-aljabar. Suatu himpunan merupakan Q-aljabar apabila himpunan tersebut tak kosong dan memuat konstanta  yang dilengkapi dengan operasi biner  serta memenuhi aksioma – aksioma tertentu. Pada penelitian ini mengkaji tentang struktur dan sifat- sifat yang berlaku pada Q-aljabar. Berdasarkan penelitian diperoleh bahwa suatu Q-aljabar yang memenuhi sifat asosiatif merupakan grup. Untuk setiap p-radical merupakan ideal pada Q-aljabar, sedangkan tidak semua G-bagian merupakan ideal pada Q-aljabar. Jika fungsi  merupakan homomorfisma Q-aljabar maka  merupakan ideal. Kata Kunci : Q-aljabar,G-bagian, ideal, homomorfisma
METODE COKRIGING UNTUK MENGESTIMASI KANDUNGAN AIR DI KOTA PONTIANAK Marwalida Rachmadiar; Naomi Nessyana Debataraja; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (624.581 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i4.36640

Abstract

Air merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi manusia. Kualitas air dapat ditentukan dengan melihat standar baku mutu kesehatan lingkungan untuk keperluan higiene sanitasi.  Salah satu indikator fisik penentu kualitas air adalah Total Dissolved Solid (TDS). TDS adalah indikator yang menunjukkan kandungan padatan terlarut dalam air yang termasuk didalamnya senyawa-senyawa organik dan anorganik, mineral dan garam-garamnya. Salah satu senyawa kimia yang dapat membantu memperkirakan kandungan TDS adalah kesadahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi kandungan TDS dengan metode cokriging. Metode cokriging adalah metode estimasi yang meminimalkan kesalahan estimasi dengan memanfaatkan korelasi silang antara beberapa variabel. Kesadahan menjadi variabel tambahan dalam membantu mengestimasi TDS pada lokasi baru yang ditentukan. Model semivariogram teoritis TDS, kesadahan dan cross semivariogram yang digunakan adalah model exponential. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukan diperoleh estimasi TDS pada sembilan titik lokasi baru yang ditentukan dan airnya digunakan untuk kebutuhan higiene sanitasi masyarakat di sekitar lokasi tersebut. Hasil estimasi TDS terbesar di Parit Tokaya yaitu sebesar 76,3 mg/l dan hasil estimasi terkecil di parit sekitar Jalan  Tani yaitu sebesar 17,2 mg/l. Kata Kunci: variogram, higiene sanitasi, kualitas air, cokriging 
BILANGAN B-KROMATIK PADA GRAF ORIGAMI, GRAF LINTANG, DAN GRAF TADPOLE Fransiskus Fran, Pranasari Kornelia, Evi Noviani,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (499.907 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i4.36551

Abstract

Pewarnaan -colouring pada graf  adalah pewarnaan simpul-simpul , sedemikian sehingga terdapat minimal satu simpul pada setiap kelas warna bertetangga dengan setidaknya satu simpul pada setiap kelas warna lainnya. Jumlah warna maksimum yang digunakan pada pewarnaan -colouring di graf  disebut dengan bilangan -kromatik yang dinotasikan dengan . Pada penelitian ini dibahas tentang bilangan -kromatik pada graf origami, graf lintang, dan graf tadpole. Graf origami (dinotasikan dengan On) merupakan graf dengan pusat berupa cycle dengan n simpul dan lipatan-lipatan yang dibentuk dari penggabungan dua buah cycle C3  , sedangkan graf lintang (dinotasikan dengan Lm  ) terbentuk dari 2 simpul kutub dan m simpul lintang, dan graf tadpole (dinotasikan dengan Tm,n) terbentuk dari graf lintasan dengan n simpul dan graf cycle dengan m simpul. Berdasarkan penelitian diperoleh bilangan -kromatik pada graf origami yaitu 4 untuk n = 3 dan n = 4, 5 untuk n = 5, dan 6 untuk  ≥ 6. Bilangan b-kromatik pada graf lintang yaitu 2 untuk m ≥ 2 dan bilangan -kromatik pada graf tadpole yaitu 3 untuk m ≥ 3 dan n ≥ 2.  Kata Kunci: -colouring, graf origami, graf lintang, graf tadpole
PENENTUAN GARIS KEMISKINAN PROVINSI MENGGUNAKAN METODE MULTIPLE CLASSIFICATION ANALYSIS Nurfitri Imro’ah, Alvin Firdaus, Shantika Martha,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (809.86 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i4.36198

Abstract

Multiple classification analysis (MCA) adalah metode yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan  beberapa variabel bebas yang berskala kategorik (nominal atau ordinal) dengan sebuah variabel terikat yang berskala numerik (interval atau rasio). Metode MCA memberikan hasil yang memuaskan dalam mengidentifikasi hubungan antara variabel bebas dan terikat, dimana MCA dapat menghasilkan parameter untuk seluruh kategori, dan juga dapat mengukur besarnya hubungan variabel dependen dengan masing-masing variabel bebas sebelum dan setelah dikontrol variabel bebas lain melalui statistik eta dan statistik beta. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan model MCA pada faktor-faktor yang berpengaruh terhadap garis kemiskinan provinsi (GKP). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data publikasi BPS tahun 2017 yang meliputi data rata-rata lama sekolah (RLS), product domestic regional bruto (PDRB), pengeluaran perkapita perbulan (PPP), upah minimum provinsi (UMP), tingkat pengangguran terbuka (TPT) dan inflasi (I) pada 34 provinsi di Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa RLS, PDRB dan PPP berpengaruh signifikan terhadap GKP. PPP merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap GKP yaitu dengan nilai eta sebesar 71,9%  dan  beta sebesar 58,1%. Sedangkan variabel PDRB memiliki  nilai eta sebesar 65,7%  dan nilai beta 39,9%. Variabel RLS hanya memiliki nilai eta 47,2% dan beta sebesar 14,0%. Model MCA yang diperoleh juga memberikan hasil yang sangat baik karena memiliki nilai MAPE 8,93%.Kata Kunci: MCA, Statistik Eta, Statistik Beta

Page 5 of 5 | Total Record : 48

 1   2   3   4   5 

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 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 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 : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 4 (2018): BIMASTER 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 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