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 820 Documents
 20   21   22   23   24 
PENERAPAN DIAGRAM KONTROL MEWMA PADA PENGENDALIAN KARAKTERISTIK KUALITAS PENGOLAHAN AIR PDAM TIRTA KHATULISTIWA Shantika Martha, Putri Catur Wahyuni, Evy Sulistianingsih,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (335.332 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i2.31537

Abstract

 Pengendalian kualitas dengan diagram kontrol Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA),  merupakan usaha untuk meminimalkan produk cacat atau rusak dari produk yang diproduksi oleh perusahaan. Hal tersebut dilakukan untuk mempertahankan kualitas produk yang dihasilkan agar sesuai dengan kriteria produk yang telah ditetapkan dan dapat diterima oleh konsumen. Dalam produksi pengolahan air bersih pada PDAM Tirta Khatulistiwa dilakukan pengontrolan kualitas dengan lima karakteristik kualitas yaitu warna, kekeruhan, suhu, Daya Hantar Listrik (DHL) dan pH dengan menggunakan Diagram Kontrol MEWMA. Penerapan diagram kontrol MEWMA pada penelitian ini menggunakan  senilai 0,05 dengan Batas Pengendali Atas (BPA) yaitu senilai . Proses produksi pengolahan air bersih berada di bawah batas BPA hingga pengontrolan keempat, sehingga dapat dikatakan bahwa proses telah terkontrol atau dengan kata lain proses telah stabil. Kata Kunci: Diagram Kontrol, Multivariate Expoentially Weighted Moving Average (MEWMA), BPA
PENCARIAN ALIRAN MAKSIMUM DENGAN ALGORITMA Sumiarti, Fransiska
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 01 (2017): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (116.831 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v6i01.19620

Abstract

Algoritma Ford-Fulkersondigunakan untuk  mengetahui aliran maksimum pada sebuahjaringan  dengan satu simpul awal dansimpul akhir. Untuk jaringan yang memiliki simpul awal atau simpul akhir lebihdari satu maka algoritma Ford-Fulkerson tidak bisa digunakan untuk pencarianaliran maksimum. Oleh karena itu dilakukan modifikasi algoritma Ford-Fulkerson.Penelitian ini membahas tentang pencarian aliran maksimum dengan algoritma Ford-Fulkersondan modifikasinya. ModifikasiAlgoritma Ford-Fulkerson dilakukan untuk membentuk jaringan baru, menambahkansatu titik sumber utama dan satu titik sumber tujuan serta membentukkapasitas di busur dari beberapa titik tujuan ke satu titik tujuanutama. Kapasitas di busur dibentuk dengannilai kapasitas maksimum dan memberi nilai aliran awal sebesar nol. Ilustrasi padajaringan untuk menentukan aliranmaksimum denganmodifikasi algoritma Ford-Fulkerson dilakukan dengan mengambil empattitik sumber dan empat titik tujuan. Langkahpenyelesaiannya yaitu melakukan pelabelanpada titik,menggunakan prosedur balik, serta mencari augmenting path sampaisemua titik yang terlabel telah teramati dan titik tujuan utama tidak terlabel. Kata kunci: AlgoritmaFord-Fulkerson, Aliran Maksimum,Jaringan.
ANALISIS PERINGKAT WEBSITE PERGURUAN TINGGI NEGERI DI KALIMANTAN DENGAN METODE VIKOR Nurfitri Imro’ah, Malik Abdul Rasyid, Evy Sulistianingsih,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (462.315 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i3.33570

Abstract

Multiple Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Salah satu metode pengambilan keputusan dalam MCDM adalah metode VIsekriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR). Metode VIKOR adalah sebuah metode untuk menentukan ranking dari sampel-sampel yang ada dengan melihat hasil dari nilai utilitas, regrets dan jarak solution sebagai alternatif terbaik dari setiap sampel. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis peringkat website Perguruan Tinggi Negeri di Kalimantan dengan metode VIKOR. Pengumpulan data menggunakan search engine Google, dengan objek penelitian sebanyak 21 Perguruan Tinggi Negeri di Kalimantan. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan maka ditarik kesimpulan bahwa Universitas Mulawarman merupakan Perguruan Tinggi Negeri dengan website terbaik di Kalimantan. Peringkat kedua didapat Universitas Tanjungpura, disusul peringkat ketiga dengan Universitas Palangka Raya.Kata Kunci: website, perguruan tinggi, MCDM, VIKOR.
MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Naomi Nessyana Debataraja, Faradhila Amry, Dadan Kusnandar,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (116.082 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.24815

Abstract

Model Vector Autoregressive (VAR) dapat digunakan untuk meramalkan data deret waktu lebih dari satu variabel. Pada model VAR diasumsikan semua variabel dalam model adalah endogen. Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data bulanan deret waktu produksi kelapa sawit dalam periode tahun 2012 sampai tahun 2015  pada tujuh kebun di Kalimantan Barat serta data deret waktu curah hujan masing-masing kebun. Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan dan meramalkan produksi kelapa sawit PTPN XIII pada tahun 2016 dengan model VAR. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat tiga model VAR yang dapat diterapkan terhadap data produksi kelapa sawit sebagai berikut: VAR(1) untuk Kebun Gunung Mas, Parindu dan Ngabang; VAR(2) untuk Kebun Kembayan; serta VAR(3) untuk Kebun Rimba Belian dan  Sungai Dekan; sedangkan pemodelan untuk data Kebun Gunung Meliau tidak dapat menggunakan VAR. Nilai MAPE untuk semua model menunjukkan nilai berkisar 12% - 16% yang artinya hasil peramalan model adalah baik.  Kata Kunci : peramalan deret waktu, stasioneritas, korelasi residual.
ANALISIS PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BELLMAN-FORD (STUDI KASUS: PENGANTARAN PAKET POS DI KECAMATAN PONTIANAK KOTA) Fransiskus Fran, Hendri, Mariatul Kiftiah,
BIMASTER Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER
Publisher : BIMASTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (653.189 KB)

Abstract

 PT. Pos Indonesia adalah salah satu Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang bergerak dalam bidang jasa pelayanan lalu lintas berita, uang dan barang dengan memiliki jaringan pelayanan terbesar dan tersebar di seluruh pelosok tanah air. Penentuan lintasan terpendek dalam pengantaran barang menjadi masalah bagi jasa pengiriman barang untuk mempercepat pengiriman barang ke tempat tujuan. Algoritma Bellman-Ford digunakan untuk menyelesaikan permasalahan lintasan terpendek. Algoritma Bellman-Ford menghitung semua jarak terpendek yang berawal dari satu simpul pada  graf berbobot. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji dan mengaplikasikan algoritma Bellman-Ford untuk menentukan lintasan terpendek pengantaran paket pos dari Kantor Pos pusat Kalimantan Barat ke Kantor Pos Rahadi Usman. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data tentang lintasan pengiriman paket Pos. Simpul merepresentasikan 2 kantor Pos dan persimpangan antara jalan atau gang, dan sisi merepresentasikan lintasan yang  menghubungkan antara simpul satu dengan simpul yang lainnya. Bobot pada graf merepresentasikan jarak (meter) antara simpul satu dengan simpul yang lain. Hasil dari penelitian ini diperoleh lintasan terpendek yang dimulai dari kantor Pos pusat Kalimantan Barat melewati Jl. Sultan Abdurahman, Jl. Tengku Umar, Jl. Hos. Cokroaminoto, Jl. Patimura dan melewati Jl. Zainudin sampai ke tempat tujuan yaitu kantor Pos Rahadi Usman dengan jarak 2870 meter.  Kata Kunci: Bellman-Ford, PT. Pos Indonesia, Lintasan Terpendek
ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENCARI LINTASAN TERPENDEK DAN OPTIMALISASI KENDARAAN PENGANGKUT SAMPAH DI KOTA PONTIANAK Dadan Kusnandar., Supriyani Wijayanti, Bayu Prihandono,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (379.942 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v4i03.11619

Abstract

Pencarian lintasan terpendek dan pembagian tugas dalam pengangkutan sampah dari Tempat Pembuangan Sampah Sementara (TPS) ke Tempat Pembuangan Sampah Akhir (TPA) diperlukan supaya sampah yang ada di TPS dapat terangkut secara maksimal sesuai waktu yang telah ditentukan. Tujuan dari penelitian ini adalah menyusun model lintasan terpendek dan menentukan jumlah kendaraan dalam pengangkutan sampah dari TPS ke TPA. Data banyaknya TPS dan jarak jalan dibuat dalam model graf berdasarkan letak wilayah pada peta Kota Pontianak. Lintasan terpendek dalam pengangkutan sampah di Kota Pontianak didapat dengan menggunakan Algoritma Dijkstra dan waktu yang ditentukan dalam pengangkutan sampah yaitu mulai pukul 02.00 WIB  ditargetkan selesai maksimal pukul 07.00 WIB. Penentuan jumlah kendaraan didasarkan pada banyaknya TPS, lintasan terpendek dan waktu maksimal lima jam bagi tiap kendaraan. Berdasarkan penentuan jumlah kendaraan dari lintasan terpendek  yang diperoleh dengan Algoritma Dijkstra didapat jumlah kendaraan yang dibutuhkan yaitu sebanyak 48 kendaraan. Kata kunci:teori graf, jumlah kendaraan
PERBANDINGAN MODEL REGRESI LOGISTIK DAN MODEL REGRESI BETA BINOMIAL DALAM KASUS KREDIT MACET Shantika Martha, Tria Dewi Newita,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 4 (2018): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (76.017 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i4.28029

Abstract

Regresi logistik adalah salah satu metode statistik yang menjelaskan  hubungan variabel tak bebas yang bersifat dikotomi dengan variabel bebas yang bersifat data kuantitatif dan kualitatif. Dalam regresi logistik overdispersi adalah konsep yang penting yang terjadi apabila adanya pengelompokan dan pengukuran atau percobaan yang berulang pada objek yang sama, yang mengakibatkan kesalahan pada standar eror atau kesalahan dalam penarikan kesimpulan.Oleh sebab itu untuk mengatasi overdispersi pada data biner maka dilakukan analisis dengan menggunakan model beta binomial. Model beta binomial adalah gabungan dari sebarang distribusi Beta dan distribusi Binomial dengan metode Maximum Likelihood digunakan untuk menduga parameter dari kedua model. Tujtuan penelitian ini adalah membandingkan antara model regresi Beta Binomial dan regresi Logistik pada  data kredit macet di salah satu unit simpan pinjam di Kalimantan Barat. Hasil analisis menunjukkan bahwa pada data terjadi overdispersi. Namun demikian yang regresi Beta Binomial tidak menunjukkan hasil yang lebih baik dibanding regresi Logistik.Kata Kunci:Overdispersi, Maksimum Likelihood, Kredit Macet. 
ANALISIS PERTUMBUHAN EKONOMI KOTA PONTIANAK DENGAN METODE LOCATION QUOTIENT, SHIFT SHARE DAN GRAVITASI Shantika Martha, Evi Julianti,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 01 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (249.191 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v5i01.14566

Abstract

Pertumbuhan ekonomi merupakan keadaan nyata yang menunjukkan keberhasilan suatu daerah dalam melakukan pembangunan ekonomi daerah. Pembangunan ekonomi daerah tidak terlepas dari sektor-sektor basis yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi daerah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sektor potensial dan mengidentifikasikannya ke dalam sektor basis. Analisis gravitasi dan analisis shift share digunakan untuk mengidentifikasikan sektor-sektor ke dalam sektor basis. Langkah selanjutnya mengidentifikasikan daerah yang berinteraksi terbesar dengan Kota Pontianak menggunakan analisis gravitasi. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu ditemukan enam sektor basis yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi Kota Pontianak. Sektor-sektor basis tersebut yakni sektor listrik, gas dan air minum, sektor bangunan, sektor perdagangan, hotel dan restoran, sektor pengangkutan dan komunikasi, sektor keuangan, persewaan dan jasa perusahaan, dan sektor jasa-jasa yang didistribusikan ke Kabupaten Kubu Raya. Kata kunci: Location Quotient, Shift Share, Gravitasi
ANALISIS STRATEGI OPTIMASI MENGGUNAKAN PROGRAM LINEAR DAN TEORI PERMAINAN (Studi Kasus : Penggunaan Laptop Oleh Mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA UNTAN) Woro Budiartini Partiwi, Ersha Audina, Yundari,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 1 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (130.948 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i1.30691

Abstract

Penggunaan laptop di semua kalangan membuat persaingan pasar antar produk laptop semakin meningkat untuk mencapai suatu keuntungan. Masing-masing produk merek laptop mengeluarkan spesifikasi yang saling menunjukkan kelebihannya. Adapun produk laptop tersebut adalah merek Asus, Acer dan merek lainnya. Untuk mencapai keuntungan optimal diperlukan strategi dalam pemasaran produk laptop yang penyelesaiannya dengan menggunakan program linear dan teori permainan. Program linear adalah aplikasi matematika dalam menentukan suatu masalah yang bertujuan untuk memaksimumkan dan meminimumkan. Teori permainan adalah model matematika yang digunakan dalam situasi konflik atau persaingan antar berbagai kepentingan yang saling berhadapan sebagai pesaing yang diselesaikan menggunakan metode strategi murni. Adapun tujuan penelitian adalah untuk melihat hasil solusi optimal dan strategi pemasaran pada produk laptop. Penelitian ini menggunakan data primer berupa kuesioner yang ditujukan kepada Mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA Untan. Hasil penelitian ini adalah laptop asus maupun laptop acer tidak memiliki kendala saat dibandingkan dengan laptop lainnya yang memiliki kendala sebesar 2,75 untuk mencapai keuntungan dalam penjualannya. Sedangkan laptop asus dan acer saat dibandingkan antara keduanya memiliki kendala masing-masing sebesar 1,35 untuk mencapai keuntungan. Solusi optimal strategi yang digunakan masing-masing laptop adalah garansi untuk laptop asus dan lainnya, untuk laptop acer menggunakan strategi spesifikasi agar keuntungannya lebih optimal. Kata Kunci: program linear, simpleks, teori permainan, strategi murni.
IDENTIFIKASI AUTOKORELASI SPASIAL PADA PENYEBARAN ANAK TERLANTAR DI KABUPATEN KETAPANG DENGAN INDEKS MORAN Bayu Prihandono, Adi retno Kuncoro Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (587.918 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v5i03.17540

Abstract

Tingkat penyebaran anak terlantar di suatu daerah diperkirakan dapat dipengaruhi oleh penyebaran anak terlantar di daerah lain yang berdekatan. Pernyataan tersebut didukung oleh hukum geografi pertama yang diungkapkan Tobler yang menyatakan “segala sesuatu saling berhubungan satu sama lain dan sesuatu yang berada lebih dekat mempunyai  hubungan  yang  lebih  erat dibandingkan   dengan   yang   berada   lebih   jauh”. Oleh karena itu, jika suatu daerah memiliki jumlah anak terlantar yang tinggi, maka diduga daerah tersebut akan mempengaruhi jumlah anak terlantar di daerah yang berbatasan langsung dengannya. Ukuran kemiripan pada jumlah anak terlantar ini dapat diketahui dengan menghitung autokorelasi spasial. Autokorelasi spasial adalah ukuran kemiripan dari objek dalam suatu ruang sampel. Autokorelasi spasial dapat dicari dengan menggunakan metode indeks moran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi spasial pada penyebaran anak terlantar di Kabupaten Ketapang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tidak ada autokorelasi spasial pada penyebaran anak terlantar karena nilai Indeks Moran sebesar 0.0049. Nilai ini mendekati nol sehingga dapat disimpulkan bahwa penyebaran anak terlantar di masing-masing kecamatan tidak saling mempengaruhi satu sama lain dan polanya adalah menyebar. Kata Kunci : Anak Terlantar, Indeks Moran, Autokorelasi Spasial

Page 22 of 82 | Total Record : 820

 20   21   22   23   24 

Filter by Year

2012 2025


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 : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): BIMASTER 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 Vol 8, No 1 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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 : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): BIMASTER 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