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

12 13 14 15 16

ANALISIS KEMISKINAN DENGAN PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR Evy Sulistianingsih, Puji Astuti, Naomi Nessyana Debataraja,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 3 (2018): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Â Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan pengembangan dari model regresi linier untuk mengatasi masalah heterogenitas spasial. Letak geografis untuk setiap lokasi ditambahkan sehingga parameter untuk setiap lokasi berbeda-beda. Estimasi parameter model GWR diperoleh menggunakan Weighted Least Square (WLS) dengan memberikan pembobot yang berbeda di setiap lokasi. Pembobot yang digunakan adalah Gaussian KernelÂ dengan pemilihan bandwidth optimum menggunakan Cross Validation (CV). Tujuan dari penelitian ini untuk menentukan model GWR dalam mendapatkan faktor yang mempengaruhi kemiskinan di 22 kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Nilai koefisien determinasi Â yang diperoleh pada model GWR di Provinsi Nusa Tenggara Timur adalah 84,42%. Dengan demikian, besar pengaruh variabel dependen terhadap persentase kemiskinan sebesar 84,42% dan besar pengaruh faktor lain yang tidak dijelaskan pada model GWR adalah 15,58%.Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Kata Kunci : Breusch-Pagan, Gaussian Kernel, Cross Validation, Spasial

PREDIKSI JUMLAH LULUSAN DAN PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA FMIPA UNTAN TAHUN ANGKATAN 2013/2014 DENGAN METODE RANTAI MARKOV Naomi Nessyana Debataraja, Ahmad Hidayat, Evy Sulistianingsih,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Proses Markov adalah suatu proses stokastik dengan distribusi peluang bersyarat yang memenuhi sifat Markov. Proses Markov dikatakan sebagai rantai Markov jika memiliki ruang state yang diskrit. Rantai Markov sepenuhnya didefinisikan sebagai matriks peluang transisi satu langkah yang menjelaskan distribusi peluang pada state dimana proses dimulai pada saat nol. Metode rantai Markov dibedakan menjadi dua yakni, metode rantai Markov waktu diskrit dan metode rantai Markov waktu kontinu. Metode rantai Markov waktu diskrit pada penelitian ini digunakan untuk memprediksi jumlah lulusan dan predikat kelulusan mahasiswa FMIPA Untan tahun angkatan 2013/2014. Berdasarkan hasil perhitungan yang diperoleh, dari 375 mahasiswa terdapat sebanyak 230 mahasiswa yang akan lulus dengan berbagai predikat yaitu, predikat cum laude sebanyak 22 mahasiswa, predikat sangat memuaskan sebanyak 139 mahasiswa dan predikat memuaskan sebanyak 69 mahasiswa. Kata Kunci : proses stokastik, rantai Markov, peluang transisi, ruang state.

BILANGAN TERHUBUNG PELANGI PADA GRAF PLANTER DAN GRAF GURITA Fransiskus Fran, Yupensius Joko, Helmi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 1 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Pewarnaan pelangi yaitu pewarnaan sisi pada Â yang menyebabkan graf Â terhubung pelangi dengan sisi yang bertetangga dapat memiliki warna yang sama. Bilangan terhubung pelangi pada graf , dinotasikan Â yaitu bilangan bulat positif terkecil Â sehingga Â mempunyai suatu pewarnaan Â pelangi. Berikut ini membahas tentang bilangan Â pada graf planter dan graf gurita. Graf planterÂ merupakan graf yang dibentuk dari penjumlahan graf kipas dan graf cycle. Graf gurita Â Â merupakan graf yang dibentuk dari penjumlahan graf kipas dan graf bintang. Kemudian diperoleh bahwa Â pada graf planter adalah , , Â dan Â pada graf gurita Â adalah , .Â Kata Kunci : bilangan terhubung pelangi, graf planter Â , graf gurita Â .

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 MODEL DISTRIBUSI JUMLAH KEDATANGAN DAN WAKTU PELAYANAN PASIEN INSTALASI RAWAT JALAN RUMAH SAKIT Riska Sismetha; Marisi Aritonang; Mariatul Kiftiah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 01 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

RSIA Anugerah Bunda Khatulistiwa merupakan rumah sakitkhusus pelayanan kesehatan untuk ibu dan anak yang ada di Pontianak. Salah satufasilitas yang tersedia di RSIA Anugerah Bunda Khatulistiwa adalah pelayananpasien instalasi rawat jalan. Permasalahan yang sering terjadi pada pelayananpasien rawat jalan yaitu lamanya prosedur di beberapa fasilitas pelayananseperti pendaftaran, poli spesialis dan instalasi farmasi. Hal ini dapatdilihat dari barisan calon pasien yang berada di depan loket pendaftaran,pasien yang konsultasi ke dokter dan pasien yang mengambil obat di instalasifarmasi. Penelitian ini menganalisis proses kedatangan pasien, waktu pelayananpasien, menentukan model antrian dengan notasi Kendall-Lee dan menganalisiskinerja dari sistem antrian yang sesuai pada beberapa fasilitas pelayanan diinstalasi rawat jalan RSIA Anugerah Bunda Khatulistiwa. Notasi Kendall-Leedituliskan dalam format umum (a/b/c):(d/e/f) yaitu , dengan a adalah distribusikedatangan, b adalah distribusi waktu pelayanan, c adalah jumlah fasilitaspelayanan, d adalah disiplin pelayanan, e adalah ukuran dalam antrian dan fadalah sumber kedatangan. Dari hasil analisis, diperoleh model antrianuntuk bagian pendaftaran adalah (M/M/3):(FCFS/ / ). Pada bagian spesialis anak, spesialis obstetri(kandungan) dan spesialis gigi diperoleh model (M/G/1):(FCFS/ / ), serta pada bagian Instalasi Farmasi diperoleh model(M/M/2):(FCFS/ / ). Berdasarkan kinerja dari sistem antriandapat disimpulkan bahwa sistem pelayanan instalasi rawat jalan meliputi bagianpendaftaran, poli spesialis dan instalasi farmasi di RSIA Anugerah BundaKhatulistiwa dalam kondisi baik dengan rata-rata tingkat kedatangan pasientidak melebihi kapasitas kecepatan pelayanannya. Katakunci: Teoriantrian, Rumah sakit, Model antrian

PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA BERJANGKA MENGGUNAKAN METODE LAST SURVIVOR Aulia Puteri Amari; 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

Asuransi jiwa yang berkembang di Indonesia ada dua macam, yaitu asuransi jiwa perorangan (single life) dan asuransi jiwa bersama (multi life). Asuransi multi life memiliki dua istilah berdasarkan status kematian dari kumpulan tertanggung yaitu joint life dan last survivor. Asuransi joint life memberikan status kematian jika salah satu dari anggota kelompok mengalami kematian selama masa pertanggungan asuransi. Asuransi last survivor memberikan status kematian jika tersisa hanya satu anggota yang bertahan hidup hingga akhir masa pertanggungan asuransi berakhir. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya premi tahunan asuransi jiwa berjangka last survivor tiga orang tertanggung dengan usia suami 30 tahun, usia istri 25 tahun dan usia anak 5 tahun. Perhitungan premi tahunan yang dibayarkan tertanggung dibagi menjadi dua yaitu pada anak laki-laki dan anak perempuan dengan tingkat suku bunga 6% dan benefit yang didapatkan sebesar Rp300.000.000 adalah Rp4.627.901 untuk anak perempuan dan Rp4.660.859 untuk anak laki-laki. Berdasarkan penelitian ini juga diperoleh besar premi tahunan asuransi jiwa berjangka last surivor bergantung pada tingkat suku bunga, jenis kelamin dan usia tertanggung. Laki-laki membayar premi lebih mahal dari perempuan. Semakin tinggi tingkat suku bunga maka semakin kecil premi yang dibayarkan sedangkan premi semakin mahal jika usia nasabah semakin tinggi. Kata kunci: Asuransi Jiwa Joint Life, Last Survivor, Premi, Santunan.

PENENTUAN CADANGAN PREMI ASURANSI JIWA DWIGUNA BERJANGKA DENGAN METODE ILLINOIS Hendra Perdana, Dwi Ayu Lestari, Neva Satyahadewi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Asuransi jiwa adalah asuransi yang bertujuan menanggung resiko-resiko orang terhadap kerugian finansial yang tak terduga yang disebabkan oleh kematian, kecelakaan atau mengalami cacat tetap. Perusahaan asuransi sebagai penanggung akan memberikan premi sebagai santunan apabila seseorang yang mengikuti asuransi mengalami kematian. Perusahaan harus menmpersiapkan dana sebagai cadangan premi untuk mengantisipasi kercugian bila di masa yang akan datang terjadi klaim. Cadangan premi ini nantinya akan digunakan untuk membayar uang pertanggungan apabila terjadi klaim. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan besarnya cadangan yang diperoleh dengan menggunakan metode Illinois yang merupakan perluasan dari metode prospektif. Pada penelitian ini dilakukan studi kasus untuk seorang laki-laki berusia 20 tahun dengan jangka waktu pembayaran 20 tahun, dan masa asuransi 25 tahun. Santunan yang diberikan kepada tertanggung sebesar Rp100.000.000 dan suku bunga 5,75%. Data yang digunakan yaitu Tabel Mortalita Indonesia tahun 2011. Nilai cadangan yang dihasilkan untuk tahun pertama sebesar Rp1.522.035. Nilai cadangan akan semakin besar setiap tahunnya selama masa pertanggungan hingga pada akhir masa pertanggungan Â akan bernilai sama dengan santunan yang diterima oleh tertanggung.Â Kata Kunci: Premi, Cadangan, Metode Illinois, Cadangan Prospektif.Â

PENGUKURAN VALUE AT RISK DENGAN PENDEKATAN AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (ARCH) (Studi Kasus Data Saham PT. Gudang Garam Tbk.) Neva Satyahadewi., Dila Aprillia, Muhlasah Novitasari Mara,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Risiko dalam investasi adalah ketidakpastian yang dihadapi investor karena harga aset atau investasi menjadi lebih kecil dari pada expected return. Risiko dapat dicerminkan dengan volatilitas dari return. Volatilitas saham dapat memiliki karakteristik homoskedastisitas atau heteroskedastisitas. Volatilitas yang heteroskedastisitas dapat dihitung dengan menggunakan model Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH). Setelah mengetahui volatilitas maka investor dapat memperkirakan dengan tingkat keyakinan dan jangka waktu tertentu berapa potensi risiko penurunan nilai return (Value at Risk (VaR)). VaR ini dapat diukur dengan menggunakan metode Variance Covariance yang mengasumsikan bahwa return berdistribusi normal. Saham yang digunakan untuk studi kasus pada penelitian ini adalah saham dari PT. Gudang Garam Tbk, dengan periode data dari Juni 2003 sampai September 2014. Hasil perhitungan studi kasus nilai VaR dapat diartikan pada tingkat keyakinan sebesar 95%, pola nilai VaR berfluktuasi dengan kerugian terbesar terjadi dibulan September 2015 yakni sebesar Rp. 159.415.917,26 dan kerugian terkecil terjadi dibulan November 2014 yakni sebesar Rp. 135.087.042,52. Kata Kunci: Volatilitas, ARCH, Value at Risk

OPERATOR NORMAL PADA RUANG HILBERT Nopiani Nopiani; Mariatul Kiftiah; Yudhi Yudhi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 4 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Ruang Hilbert merupakan ruang hasil kali dalam (pre-Hilbert) yang lengkap. Ruang pre-Hilbert dikatakan lengkap jika setiap barisan Cauchy di dalamnya konvergen. Pada ruang Hilbert terdapat jenis-jenis operator linear diantaranya operator adjoint dan operator normal. Pembahasan mengenai operator normal memerlukan konsep ruang Hilbert, operator linear kontinu dan operator adjoint. Operator linear kontinu T dikatakan normal apabila operator T memenuhi sifat TT*=T*T , dengan T* merupakan operator adjoint. Hasil penelitian yang diperoleh adalah (i) jika T Î Lc(H ) operator normal maka T* operator normal dan || T* x || = || Tx ||, (ii) jika T Î Lc(H ) operator normal maka T-lI juga merupakan operator normal, (iii) jika T Î Lc(H ) operator normal dan T-1 ada maka T-1 dan TT-1 juga merupakan operator normal, (iv) jika T Î Lc(H ) operator normal maka || Tn || = || T ||n untuk setiap nÎN.Kata Kunci : Operator Linear Kontinu, Operator Normal, Ruang Hilbert

OPTIMASI PRODUKSI DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (Studi Kasus pada Industri Percetakan Koran) Naomi Nessyana Debataraja, Eka Dian Rahmawati, Dadan Kusnandar,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 02 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Metode response surface merupakan Â rancangan percobaan yang modelnya dapat dibentuk menggunakan koefisien polinomial ortogonal dengan menguraikan jumlah kuadrat pada setiap perlakuan. Dalam penelitian ini penerapan metode response surface dilakukan pada industri percetakan koran di PT Akcaya Pariwara. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor yang mempengaruhi kecacatan produk, membentuk model polinomial ortogonal serta menentukan daerah optimum dan titik minimum dari model. Berdasarkan observasi, pH air dan tekanan angin diduga sebagai faktor yang mempengaruhi jumlah kecacatan produk koran. Penelitian ini menggunakan percobaan faktorial RAL yang terdiri atas empat taraf faktor pH air dan empat taraf faktor tekanan angin. Kombinasi setiap perlakuan diulang sebanyak dua kali. Dari hasil analisis varians dan penguraian jumlah kuadrat perlakuan ditentukan model kuadratik sebagai model estimasi. Hasil estimasi pada proses produksi menghasilkan daerah optimum yaitu ketika jumlah kecacatan produk kurang dari 12 kg yang terjadi saat pH air berada diantara 5,0-6,4 dan tekanan angin berada diantara 6,4 7,3. Titik minimum jumlah kecacatan produk sebesar 11,8 kg saat pH air berada dititik 5,3 dan tekanan angin sebesar 6,9 bar. Kata Kunci : rancangan percobaan, polinomial ortogonal, metode response surface

Page 14 of 82 | Total Record : 820

12 13 14 15 16

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 (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