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

14 15 16 17 18

PENENTUAN KESEIMBANGAN LINTASAN PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE HELGESON-BIRNIE Setyo Wira Rizki, Puji Astuti Saputri, Shantika Martha,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Keseimbangan lintasan adalah serangkaian proses penyeimbangan stasiun kerja dengan cara mendistribusikan tiap-tiap elemen kerja ke stasiun kerja agar waktu menganggur dari stasiun kerja pada suatu lintasan produksi dapat seminimal mungkin hingga pemanfaatan dari setiap stasiun kerja dapat digunakan dengan semaksimal mungkin. Sedangkan lintasan produksi merupakan suatu proses kegiatan produksi yang terdiri dari sejumlah area kerja yang ditangani oleh seorang operator atau lebih untuk membuat suatu produk.Â Teknik keseimbangan lintasan produksi dalam penelitian ini menggunakan metode Helgeson-Birnie. Metode Helgeson-Birnie merupakan metode dengan menentukan bobot posisi dari setiap elemen kerja, menentukan rangking dan teknik penyusunan stasiun kerja. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan kelompok tugas pada statsiun kerja dan meminimasi keseimbangan waktu tunggu (balance delay). Data yang digunakan adalah data waktu proses produksi percetakan koran pada bulan November tahun 2015. Keseimbangan lintasan produksi pada data waktu percetakan menggunakan metode Helgeson-Birnie didapat nilai Balavce Delay sebesar 21,03% ini menunjukan semakin baik keseimbangan lintasan produksi, nilai Efisiensi Lintasan sebesar 78,9%, Smoothes Index sebesar 64,28 menit dan hasil dari jumlah penyusunan statiun kerja adalah sebanyak 3 stasiun kerja.Kata Kunci : Balance Delay, Efisiensi Lintasan, Smoothes Index

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.

MODEL SPACE-TIME DAN PENERAPANNYA PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XIII Dadan Kusnandar, Ella Kurniawati Naomi N. Debataraja
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 03 (2017): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Model space-time adalah suatu model yang menggabungkan faktor waktu dan lokasi pada data deret waktu multivariat. Diperlukan empat langkah dalam mengkaji model space-time yaitu identifikasi model, penentuan matriks bobot, estimasi parameter dan diagnostic checking. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji model space-time dan menerapkannya pada produksi kelapa sawit di PTPN XIII. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari PTPN XIII berupa data bulanan produksi kelapa sawit pada tujuh kebun dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2015 dan data koordinat lokasi pada tujuh kebun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik yang dapat digunakan adalah ARIMA(1,1,1) dan matriks bobot lokasi yang digunakan adalah distance band, sehingga model space-time yang digunakan adalah model Space-Time Autoregressive Integrated Moving Average dengan ordo AR(1), MA(1) lag spasial (1) dan proses differencing sebanyak satu kali. Estimasi parameter model STARIMA menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Perolehan nilai MAPE pada model STARIMA untuk masing-masing lokasi berada dibawah 20% yang menunjukkan bahwa model STARIMA baik digunakan pada data produksi kelapa sawit di PTPN XIII.Kata Kunci: STARIMA, ARIMA, Distance Band, MKT dan MAPE

KONTROL OPTIMAL PADA MODEL EPIDEMI TIPE SEIT DENGAN METODE PRINSIP MINIMUM PONTRYAGIN Yudhi, Laila Tul Machfiroh, Helmi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Model epidemi pada penelitian ini dibagi menjadi empat sub-populasi, yaitu sub-populasi susceptible , sub-populasi exposed , sub-populasi infective , dan sub-populasi treatment . Dari keempat sub-populasi tersebut kemudian dibentuk model epidemi tipe SEIT. Model yang terbentuk kemudian diberikan kontrol, yaitu kontrol pengobatan untuk sub-populasi exposed Â dan sub-populasi infective . Pemberian kontrol bertujuan untuk meminimalkan jumlah individu exposed dan individu infective. Prinsip minimum Pontryagin merupakan salah satu metode untuk mendapatkan kontrol yang optimal dari suatu sistem. Hasil penelitian ini menunjukkan keefektifan kontrol dalam mengendalikan penyebaran suatu penyakit sehingga dapat mengurangi jumlah individu infective dan meminimumkan biaya pengobatan.Â Kata kunci : model epidemi tipe SEIT, kontrol optimal, prinsip minimum Pontryagin

PENILAIAN RISIKO KREDIT KORPORASI BERDASARKAN PROBABILITAS KEGAGALAN DENGAN MODEL MERTON Hendra Perdana, Dikky Wirwana, Evy Sulistianingsih,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 3 (2018): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Â Obligasi adalah surat hutang jangka panjang yang diterbitkan oleh suatu lembaga dengan nilai nominal dan waktu jatuh tempo. Ketika melakukan investasi obligasi, selain mendapatkan keuntungan, investasi obligasi juga dapat memberikan potensi risiko investasi. Salah satu risiko yang merupakan kerugian yang disebabkan oleh ketidakmampuan penerbit obligasi dalam membayar hutang kepada pemegang obligasi pada saat jatuh tempo. Penelitian ini akan menganalisis risiko kredit menggunakan analisis rasio keuangan dengan model Merton. Pada model Merton diasumsikan bahwa perusahaan dikatakan gagal membayar hutang atau bangkrut jika tidak dapat membayar hutang dan bunganya pada saat jatuh tempo. Model Merton diaplikasikanpada data aset PT. AKR Corporindo Tbk (AKRA) dengan nilai face value sebesar 623 Milyar dan PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk (PJAA) dengan nilai face value sebesar 200 Milyar. Berdasarkan hasil penelitian, PT. AKR Corporindo Tbk didapatkan nilai probabilitas kegagalan sebesar 0,000012% dan PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk sebesar 0.002037%. Nilai tersebut mengindikasikan bahwa kedua perusahaan dianggap masih dapat membayar hutang pada saat jatuh tempo..Kata Kunci: Model Merton, Risiko Kredit, Probabilitas Kegagalan.Â

MODEL ANTRIAN PADA STASIUN PENGISIAN DAN PENGANGKUTAN BULK ELPIJI (SPPBE) PT USAHA GAS ELPINDO PONTIANAK DENGAN NOTASI KENDALL-LEE Marisi Aritonang, Yustina Titin, Helmi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Masalah antrian merupakan hal yang tidak bisa terlepas dari sistem pelayanan. Antrian terjadi karena banyaknya pelanggan yang membutuhkan jasa pelayanan pada waktu bersamaan. Terdapat dua ukuran dalam antrian yaitu antrian terbatas dan antrian tidak terbatas. Antrian dikatakan terbatas jika hanya sejumlah pelanggan yang bisa masuk ke dalam sistem antrian. Hal ini terjadi dikarenakan adanyaÂ batasan kapasitas dan jumlah stok yang tersedia. Antrian tidak terbatas berarti tidak ada batasan jumlah pelanggan yang bisa masuk ke dalam sistem antrian. Pengisian ulang gas elpiji pada SPPBE PT Usaha Gas Elpindo Pontianak merupakan salah satu contoh antrian terbatas, jumlah truk yang bisa masuk ke dalam sistem antrian dibatasi, dikarenakan jumlah persediaan stok perhari yang tersedia terbatas. Penelitian ini menganalisis proses kedatangan truk, waktu pelayanan truk dan menentukan model antrian yang sesuai pada SPPBE PT Usaha Gas Elpindo Pontianak dengan notasi Kendall-Lee. Notasi Kendall-Lee dituliskan dalam format umum yaitu , dengan a adalah distribusi kedatangan, b adalah distribusi waktu pelayanan, c adalah jumlah fasilitas pelayanan, d adalah disiplin pelayanan, e adalah ukuran dalam antrian dan f adalah sumber kedatangan. Dengan uji Chi Kuadrat diperoleh proses kedatangan truk berdistribusi Poisson dan waktu pelayanan truk berdistribusi Eksponensial. Berdasarkan notasi Kendall-Lee, model antrian yang sesuai pada SPPBE PT Usaha Gas Elpindo Pontianak di tahap pertama (pengisian ulang) adalah model antrian dan pada tahap kedua (pengecekkan) adalah model antrian Kata Kunci : Sistem Antrian, Model Antrian Khusus Poisson

MODEL AUTOREGRESSIVE DISTRIBUTED LAG (ADL) PADA DATA HARGA SAHAM Naomi Nessyana Debataraja, Uny Minna Chilin, Evy Sulistianingsih,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 1 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Harga saham adalah sejumlah nilai dalam mata uang rupiah yang terbentuk berdasarkan penawaran jual dan permintaan beli efek yang dilakukan oleh anggota Bursa Efek di Bursa Efek Indonesia (BEI). PT. AKR Corporindo Tbk adalah salah satu perusahaan swasta terbesar di Indonesia yang mendistribusikan dan memperdagangkan bahan bakar dan bahan kimia dasar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh data IHSG dan kurs US Dollar terhadap harga saham dari PT. AKR Corporindo Tbk dengan menggunakan model Autoregressive Distributed Lag. Data yang digunakan merupakan data sekunder periode Januari 2011 sampai dengan Desember 2016. Model Autoregressive Distributed Lag (ADL) adalah model regresi yang memasukkan nilai variabel yang menjelaskan baik nilai masa kini atau nilai masa lalu (lag) dari variabel independen sebagai tambahan pada model yang memasukkan nilai lag dari variabel dependen sebagai salah satu variabel penjelas. Dari hasil pengujian, tidak terdapat kointegrasi antar variabel dependen dengan independen. Hasil estimasi parameter pada model ADL menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap harga saham PT. AKR Corporindo Tbk bulan sekarang adalah harga saham itu sendiri pada satu bulan sebelumnya dan IHSG pada bulan sekarang.Kata Kunci: Kointegrasi, Autoregressive Distributed Lag (ADL).Â

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.

PEMODELAN DINAMIKA KONSENTRASI TIMBAL DARI LIMBAH ELEKTRONIK PADA LINGKUNGAN HIDUP Uray Rina; Mariatul Kiftiah; Naomi Nessyana Debataraja
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 02 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Limbah elektronik adalah peralatan elektronik yang telah rusak atau tidak dikehendaki lagi oleh penggunanya. Limbah ini bersifat racun karena komponennya mengandung bahan berbahaya salah satunya adalah timbal. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji model konsentrasi timbal, mencari titik ekuilibrium model konsentrasi timbal dan mencari kriteria kestabilan model matematika konsentrasi timbal dari limbah elektronik pada lingkungan hidup. Pembentukan model dimulai dari konsentrasi timbal di populasi manusia, konsentrasi timbal di organisme perairan, konsentrasi timbal di organisme darat, konsentrasi timbal di darat dan konsentrasi timbal di perairan. Berdasarkan model yang terbentuk diperoleh titik ekuilibrium, dan dari model tersebut selanjutnya mencari kriteria kestabilan model. Analisis kestabilan model dalam penelitian ini adalah stabil asimtotik pada saat konsentrasi timbal di populasi manusia memakan organisme darat lebih besar dari konsentrasi timbal pada organisme darat yang memangsa organisme air. Hal ini menunjukkan bahwa dalam jangka waktu 500 bulan lingkungan hidup masih terkontaminasi timbal dari limbah elektronik. Kata kunci: titik ekuilibrium, kestabilan, stabil asimtotik

METODE BLOK KRIGING UNTUK MENGESTIMASI CADANGAN EMAS Luluk Hendriyana; Yundari Yundari; Yudhi Yudhi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Kegiatan pertambangan berkembang pesat, tidak lagi dilakukan secara tradisional namun sudah dilakukan dengan bantuan tenaga mesin berupa bor. Pengolahan tambang dengan mesin sangat memberikan hasil yang lebih besar. Namun demikian tidak sedikit biaya yang dikeluarkan pemilik tambang untuk mengebor lubang menggunakan mesin. Hasil yang diperoleh belum tentu cukup untuk mengembalikan modal dan berakibat keuntungan menjadi menurun. Geostatistika berperan dalam membuat model matematika terhadap kasus-kasus yang berkaitan dengan fenomena alam untuk meminimalisir terjadinya kesalahan. Salah satu metode geostatistika adalah kriging, sedangkan metode yang digunakan pada penelitian ini adalah blok kriging. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder berupa 15 lubang bor. Langkah-langkah dalam estimasi dengan menggunakan metode blok kriging yaitu menghitung nilai semivariogram eksperimental, memilih arah anisotropik, dan menghitung nilai semivariogram teoritis. Selanjutnya dilakukan pemilihan semivariogram teoritis terbaik berdasarkan nilai RSS terkecil, kemudian mencari bobot matrik dan bobot kriging. Dan dilanjutkan dengan mengestimasi cadangan emas dengan metode blok kriging. Hasil penelitian cadangan estimasi terbesar terdapat pada blok yang dipartisi pada lokasi ke 17 dengan nilai sebesar 0.1696 dan nilai variansi sebesar 0.0131.Kata kunci: Emas, Semivariogram,blok kriging

Page 16 of 82 | Total Record : 820

14 15 16 17 18

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 : 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

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