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 820 Documents

9 10 11 12 13

ANALISIS METODE MOODIE YOUNG DALAM MENENTUKAN KESEIMBANGAN LINTASAN PRODUKSI Mariatul Kiftiah, Dwi Yuli Handayani, Bayu Prihandono,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Lintasan produksi merupakan suatu proses kegiatan produksi yang terdiri dari sejumlah area kerja yang ditangani seorang operator atau lebih untuk membuat suatu produk. Sedangkan keseimbangan lintasan adalah serangkaian proses penyeimbangan stasiun kerja dengan cara mendistribusikan tiap-tiap elemen kerja ke stasiun kerja hingga waktu pengerjaan tiap stasiun kerja relatif sama. Adapun tujuan keseimbangan lintasan produksi yaitu meminimasi waktu menganggur di tiap stasiun kerja dan menyeimbangkan beban kerja pada tiap-tiap stasiun kerja sehingga dicapai efisiensi kerja yang tinggi pada setiap stasiun kerja. Metode Moodie Young adalah salah satu metode keseimbangan lintasan yang mampu memecahkan permasalahan pada kesimbangan lintasan dan hasil yang didapat mendekati efisien. Metode Moodie Young adalah metode keseimbangan yang menggunakan dua tahap analisis. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan keseimbangan stasiun kerja dan menentukan efisiensi lintasan, balance delay, dan smoothes index. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengurangan stasiun kerja, dari 6 stasiun kerja menjadi 3 stasiun kerja sehingga waktu menganggur disetiap stasiun lebih minimum. Selanjutnya hasil yang diperoleh setelah menggunakan metode Moodie Young adalah tingkat efisiensi lintasan sebesar 85,89% kemudian nilai balance delay yang diperoleh sebesar dan smoothes index yang diperoleh sebesar 40,98 menit. Kata Kunci: balance delay, smoothes index, Moodie Young.

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

PERBANDINGAN METODE BENEFIT PRORATE TIPE CONSTANT DOLLAR DAN TIPE CONSTANT PERCENT PADA PENDANAAN PENSIUN MANFAAT PASTI (Studi Kasus: Data Guru Kontrak Kec. Nanga Tayap Kab. Ketapang) Setyo Wira Rizki, Ade Reza Wijaya Neva Satyahadewi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 03 (2017): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Jaminan masa depan merupakan hak setiap pegawai setelah masa kerja berakhir, sehingga dibentuklah program dana pensiun manfaat pasti (defined benefit). Perhitungan program dana pensiun manfaat pasti ini menggunakanÂ metode Benefit Prorate tipe Constant Dollar dan tipe Constant Percent. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data sekunder guru kontrak di Kabupaten Ketapang Kecamatan Nanga Tayap periode tahun 2009 sampai 2016. Penelitian ini bertujuan membandingkan metode Benefit Prorate tipe Constant Dollar dan tipe Constant Percent dan untuk mengetahui besarnya manfaat dana pensiun yang diterima oleh guru kontrak. Perbedaan pada kedua tipe ini terletak pada perhitungan Kewajiban Aktuaria Â dan Biaya Normal, yaitu perhitungan yang berdasarkan besarnya gaji dan masa kerja. Berdasarkan hasil analisa perhitungan, pada metode Benefit Prorate kumulatif Biaya Normal tipe Constant Dollar lebih kecil dari pada Biaya Normal tipe Constant Percent. Besarnya manfaat dana pensiun yang akan diterima peserta dipengaruhi oleh gaji peserta dana pensiun, masa kerja, dan tingkat suku bunga.Â Kata kunci: Defined Benefit, Dana Pensiun, Guru Kontrak.

ANALISIS PEMILIHAN PAKET LAYANAN INTERNET MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Setyo Wira Rizki, Filipa Stephani Medyati, Marisi Aritonang,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Banyaknya paket internet yang ditawarkan oleh operator telekomunikasi, membuat pelanggan sulit untuk menentukan pilihan. Dengan demikian, adanya sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan paket layanan internet diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan untuk memilih paket layanan internet yang diinginkan atau yang dibutuhkan. Proses pemilihan paket internet ini merupakan permasalahan yang melibatkan banyak komponen atau kriteria yang dinilai (multikriteria), sehingga dalam penyelesaiannya diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan dengan multikriteria. Metode sistem pendukung keputusan yang multikriteria antara lain adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW digunakan karena proses perhitungannya yang lebih mudah dipahami, cepat dan sederhana, sedangkan metode AHP lebih unggul dalam keakuratan data karena dalam menentukan nilai bobot kriteria dilakukan berdasarkan perhitungan. Dalam penelitian ini menerapkan metode snowball atau bola salju sebagai metode pengambilan sampel dengan teknik pengambilan sampel berdasarkan wawancara dan korespondensi. PadaÂ penelitian ini terdapat empat operator telekomunikasi sebagai alternatif yaitu Telkomsel, Tri, Indosat, XL dan tiga kriteria yang digunakan, yaitu kriteria harga paket internet, kualitas jaringan internet dan layanan kartu operator. Hasil analisis dari kedua metode didapatkan alternatif terbaik adalahÂ kartu XL.Kata Kunci : Paket Internet, AHP, SAW, snowball

OPTIMASI RATA-RATA PRODUKSI PADI KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN KUADRATIK METODE WOLFE Yudhi, Anni Larita, Helmi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 3 (2018): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Kebutuhan pangan Indonesia yang sebagian besar bertumpu pada komoditas beras menyebabkan perlunya optimasi produksi padi agar kebutuhan pangan penduduk dapat tercukupi. Salah satu metode optimasi yang dapat digunakan adalah Pemrograman Kuadratik metode Wolfe. Proses optimasi menggunakan Pemrograman Kuadratik metode Wolfe meliputi pembentukan model Pemrograman Kuadratik terdiri dari fungsi tujuan dan kendala dan membentuk fungsi tujuan baru yang linear dan kendala baru berupa syarat Karush Kuhn Tucker (KKT). Fungsi tujuan baru yang linear diminimumkan menggunakan Phase I pada metode Simpleks Two-Phase dan solusi yang diperoleh dari meminimumkan fungsi tujuan linear disubstitusikan ke fungsi tujuan awal sehingga diperoleh solusi optimal untuk permasalahan sebenarnya. Pada penelitian ini dibahas mengenai model Pemrograman Kuadratik, langkah-langkah, dan hasil optimasi rata-rata produksi padi Kalimantan Barat menggunakan Pemrograman Kuadratik metode Wolfe dengan 14 variabel keputusan berupa luas panen dan 14 kendala berupa luas panen yang tidak melebihi luas tanam maksimal dari 12 kabupaten dan dua kota di Kalimantan Barat. Rata-rata produksi padi Kalimantan Barat optimal yang diperoleh dalam penelitian ini adalah 323,8276658 kw/Ha.Â Kata Kunci : optimasi, Pemrograman Kuadratik, metode Wolfe

ANALISIS VARIANS TIGA FAKTOR PADA RANCANGAN SPLIT-SPLIT PLOT Neva Satyahadewi., Silvia Widayanti, Muhlasah Novitasari Mara,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Rancangan faktorial tiga faktor merupakan perluasan dari rancangan faktorial dua faktor, dimana dalam rancangannya melibatkan tiga faktor perlakuan. Salah satu rancangan yang menerapkan rancangan faktorial tiga faktor yaitu rancangan split-split plot. Rancangan split-split plot memiliki tiga unit percobaan yang dibagi menjadi whole plot, split plot dan split-split plot. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji analisis varians tiga faktor pada rancangan split-split plot dan mengetahui bagaimana penerapannya dalam kehidupan sehari-hari. Tahapan dalam analisis varian tiga faktor pada rancangan split-split plot dimulai dari menginput data dan penataan letak data, menghitung nilai jumlah kuadrat total, analisis pada masing-masing petak, menghitung nilai galat dan melakukan pengujian hipotesis. Berdasarkan contoh kasus yaitu sebuah percobaan dilakukan untuk meneliti apakah ada pengaruh dari lamanya waktu inkubasi, suhu dan konsentrasi tryptone yang digunakan terhadap pertumbuhan bakteri. Dari ketujuh hipotesis yang diujikan terlihat bahwa dari interaksi ketiga faktor menunjukkan tidak ada pengaruh interaksi antara lamanya waktu inkubasi, suhu dan konsentrasi tryptone terhadap pertumbuhan bakteri. Hal ini ditunjukkan dari nilai Fhitung pada interaksi pada ketiga faktor yang lebih kecil dari nilai Ftabel. Kata Kunci : Analisis Varians, Rancangan Split-Split Plot.

ANALISIS KESTABILAN MODEL PENYEBARAN PENYAKIT KAKI GAJAH (FILARIASIS) (Data Kasus Kronis Filariasis di Kabupaten Sambas) Woro Budiartini Partiwi, Nurhajijah, Helmi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 1 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Filariasis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh infeksi cacing Filaria yang ditularkan melalui gigitan nyamuk. Penyakit ini tersebar luas di pedesaan dan perkotaan yang beriklim tropis serta dapat menyerang semua golongan tanpa mengenal usia dan jenis kelamin. Model matematika dalam penelitian ini mendeskripsikan tentang penyebaran penyakit Filariasis berdasarkan asumsi dan nilai parameter yang digunakan. Penelitian ini menggunakan model matematika yang terdiri dari empat subpopulasi pada populasi manusia yaitu manusia yang rentan terhadap penyakit , manusia yang terjangkit penyakit , manusia yang terinfeksi penyakit , dan manusia yang kebal terhadap penyakit Â serta tiga subpopulasi pada populasi nyamuk yaitu nyamuk yang rentan terhadap penyakit , nyamuk yang terjangkit penyakit , dan nyamuk yang terinfeksi penyakit . Model matematika yang telah dibentuk selanjutnya 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. Analisis sensitivitas dari sistem dalam penelitian ini menunjukkan bahwa semakin besar keberhasilan pemberian obat pencegahan Filariasis pada manusia menyebabkan nilai bilangan reproduksi dasar kurang dari satu dan semakin kecil keberhasilan pemberian obat pencegahan Filariasis pada manusia menyebabkan nilai bilangan reproduksi dasar lebih dari satu.Â Kata Kunci : model matematika, Filariasis, bilangan reproduksi dasar

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

PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL MENGGUNAKAN METODE PANGKAT Eka Wulan Ramadhani, Yuyun Eka Pratiwi, Mariatul Kiftiah,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 02 (2017): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Matriks intervalmerupakan perluasan dari matriks real dengan entri-entrinya berupa interval.Interval yang digunakan adalah interval tertutup. Permasalahan yang seringmuncul pada suatu matriks tidak terkecuali matriks interval adalah nilai eigendan vektor eigen. Pada matriks interval permasalahan tersebut dapatdiselesaikan dengan menggunakan salah satu metode numerik yaitu metode pangkat.Metode pangkat adalah metode iterasi yang digunakan untuk menentukan nilaieigen terbesar dan vektor eigen yang bersesuaian dari suatu matriks. Penelitianini bertujuan untuk menentukan nilai eigen dan vektor eigen dari matriksinterval menggunakan metode pangkat dengan operasi aritmetika interval yangdimodifikasi. Operasi tersebut digunakan agar dual yang merupakan operatorpenting dalam menukar batas atas dengan batas bawah dari suatu interval dapatdigunakan dalam perhitungan. Langkah pertama dalam menentukan nilai eigen danvektor eigen matriks interval menggunakan metode pangkat adalah menentukanvektor tak nol ( Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â dari matriks interval . Selanjutnya menghitung Â dengan Â dan menentukan Â yang digunakan untukmenghitung . Setelah itu menentukan kekonvergenan . Kemudian menentukan nilai eigen matriks interval menggunakanformula Â dengan Â dan . Setelah diperoleh nilai eigen dan vektor eigen, dilakukanpengecekan nilai eigen dan vektor eigen dengan menggunakan persamaan . Diperoleh nilai eigen dan vektor eigen matriks interval yangbersesuaian. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode pangkat bisadigunakan untuk menentukan nilai eigen dan vektor eigen pada matriks intervaldengan operasi aritmetika interval yang dimodifikasi.Â Kata Kunci : aritmetika interval,modifikasi aritmetika interval

PENDEKATAN BAYESIAN GELF UNTUK ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL RAYLEIGH DENGAN PRIOR UNIFORM Nurfitri Imroâ€™ah, Petty Jelda, Setyo Wira Rizki,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Â Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek yang dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kegagalan atau kejadian tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalahÂ untuk menentukan model survival dan model hazard estimasi parameter berdistribusi Rayleigh dengan metode Bayesian General Entropy Loss Function (GELF) menggunakan prior Uniform. Estimasi parameter fungsi survival dan fungsi hazard Bayesian GELF didapat denganÂ mencari nilai estimasi parameter Bayesian GELF. Selanjutnya diterapkan pada data 175 pasien penderita Primary Billiary Cirrhosis (PBC) yang diperoleh dari program R versi 3.3.0 untuk mengetahui peluang individu dapat bertahan hidup. Nilai estimasi parameter Bayesian GELF dari data yang dihitung menggunakan progam R adalah 896,8008. Berdasarkan hasil estimasi parameter model survival distribusi Rayleigh metode Bayesian GELF dapat diketahui peluang seorang penderita penyakit PBC untuk bertahan hidup semakin lama semakin kecil (mendekati nol), dengan resiko kematian yang semakin besar.Kata Kunci : Distribusi Rayleigh, Bayesian GELF, Prior Uniform.

Page 11 of 82 | Total Record : 820

9 10 11 12 13

Filter by Year

2012 2025

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 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 : 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 : 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

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