cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
BIMASTER
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Bimaster adalah Jurnal Ilmiah berkala bidang Matematika, Statistika dan Terapannya yang terbit secara online dan dikelola oleh Jurusan Matematika FMIPA Untan
Arjuna Subject : -
Articles 832 Documents
ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS DATA DENGAN METODE T2 HOTELLING INDIVIDUAL Hendra Perdana, Miliana Erpianti, Naomi Nessyana Debataraja,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (112.074 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41159

Abstract

Statistical Proses Control (SPC) merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk menganalisis data produksi dalam rangka mengendalikan dan memperbaiki kualitas suatu produk. Berdasarkan jumlah variabel yang terlibat SPC terbagi menjadi dua macam, yaitu diagram kendali satu variabel (univariat) dan diagram kendali lebih dari satu variabel (multivariat). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengendalian kualitas data dengan diagram kendali T2 Hotelling individual. T2 Hotelling individual merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk menganalisis data produksi dalam rangka mengendalikan dan memperbaiki kualitas produk, jika hasil produksinya bersifat homogen. Dalam penelitian ini T2 Hotelling individual diterapkan pada proses pengendalian kualitas boiler. Data yang digunakan adalah data sekunder mengenai temperatur burner pada boiler. Terdapat 25 hari pengamatan dengan delapan variabel pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan adanya satu titik yang berada diluar batas kendali yaitu, pengamatan hari ke-9. Hal ini menunjukkan bahwa proses produksi boiler belum sepenuhnya sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan dan perlu dilakukan tindakan perbaikan, yaitu dengan membuang data pengamatan hari ke-9 yang berada diluar batas kendali dan dilakukan anaalisis kembali sampai datanya terkendali sehingga proses produksi dapat dikatakan baik dan stabil untuk memproduksi boiler.Kata Kunci: SPC, MSPC, boiler
ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS DATA DENGAN METODE T2 HOTELLING INDIVIDUAL Hendra Perdana, Miliana Erpianti, Naomi Nessyana Debataraja,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (112.074 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41159

Abstract

Statistical Proses Control (SPC) merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk menganalisis data produksi dalam rangka mengendalikan dan memperbaiki kualitas suatu produk. Berdasarkan jumlah variabel yang terlibat SPC terbagi menjadi dua macam, yaitu diagram kendali satu variabel (univariat) dan diagram kendali lebih dari satu variabel (multivariat). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengendalian kualitas data dengan diagram kendali T2 Hotelling individual. T2 Hotelling individual merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk menganalisis data produksi dalam rangka mengendalikan dan memperbaiki kualitas produk, jika hasil produksinya bersifat homogen. Dalam penelitian ini T2 Hotelling individual diterapkan pada proses pengendalian kualitas boiler. Data yang digunakan adalah data sekunder mengenai temperatur burner pada boiler. Terdapat 25 hari pengamatan dengan delapan variabel pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan adanya satu titik yang berada diluar batas kendali yaitu, pengamatan hari ke-9. Hal ini menunjukkan bahwa proses produksi boiler belum sepenuhnya sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan dan perlu dilakukan tindakan perbaikan, yaitu dengan membuang data pengamatan hari ke-9 yang berada diluar batas kendali dan dilakukan anaalisis kembali sampai datanya terkendali sehingga proses produksi dapat dikatakan baik dan stabil untuk memproduksi boiler.Kata Kunci: SPC, MSPC, boiler
PENERAPAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PADA PEMODELAN KUALITAS AIR DI KOTA PONTIANAK Fitriani, Siti
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1048.241 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41297

Abstract

Model Geographically weighted regression (GWR) merupakan pengembangan dari model regresi global dimana setiap parameter dihitung pada setiap titik lokasi pengamatan, sehingga setiap lokasi pengamatan memiliki nilai parameter regresi yang berbeda-beda. Metode untuk mengestimasi parameter model GWR menggunakan weighted least square (WLS). Dalam penelitian ini, model GWR diterapkan untuk menentukan model sebaran Total Dissolved Solid (TDS) pada kualitas air di Kota Pontianak. Variabel dependen yang digunakan adalah Total Dissolved Solid (TDS) dan variabel independennya yaitu Chemical Oxygen Demand (COD), Biological Oxygen Demand (BOD), pH, kesadahan dan warna. Metode yang digunakan untuk memilih bandwidth optimum menggunakan cross validation (CV). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GWR dengan pembobot Fixed Bisquare Kernel lebih baik dibandingkan model regresi global karena memiliki nilai AIC terkecil sebesar 346,45 dan nilai MAPE sebesar 22,52%. Kata Kunci: Pencemaran Air, Spasial, Regresi Global.
PENERAPAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PADA PEMODELAN KUALITAS AIR DI KOTA PONTIANAK Fitriani, Siti
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1048.241 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41297

Abstract

Model Geographically weighted regression (GWR) merupakan pengembangan dari model regresi global dimana setiap parameter dihitung pada setiap titik lokasi pengamatan, sehingga setiap lokasi pengamatan memiliki nilai parameter regresi yang berbeda-beda. Metode untuk mengestimasi parameter model GWR menggunakan weighted least square (WLS). Dalam penelitian ini, model GWR diterapkan untuk menentukan model sebaran Total Dissolved Solid (TDS) pada kualitas air di Kota Pontianak. Variabel dependen yang digunakan adalah Total Dissolved Solid (TDS) dan variabel independennya yaitu Chemical Oxygen Demand (COD), Biological Oxygen Demand (BOD), pH, kesadahan dan warna. Metode yang digunakan untuk memilih bandwidth optimum menggunakan cross validation (CV). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GWR dengan pembobot Fixed Bisquare Kernel lebih baik dibandingkan model regresi global karena memiliki nilai AIC terkecil sebesar 346,45 dan nilai MAPE sebesar 22,52%. Kata Kunci: Pencemaran Air, Spasial, Regresi Global.
ANALISIS PORTOFOLIO MENGGUNAKAN METODE MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTOFOLIO (MVEP) DENGAN PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Lilit Tamara Dinta; Setyo Wira Rizki; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (153.069 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41203

Abstract

Investasi merupakan kegiatan penanaman modal yang bertujuan untuk mendapatkan keuntungan di masa datang. Investasi yang dilakukan seorang investor memiliki risiko yang sebanding dengan return yang ditawarkan sehingga perlu dilakukan penyebaran investasi dengan membentuk portofolio saham. Pembentukan suatu portofolio saham dapat dilakukan dengan memilih saham-saham efisien. Pemilihan saham-saham efisien dilakukan dengan menganalisis saham tersebut guna mengetahui prospek saham di masa dating. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data harga penutupan saham harian pada indeks saham LQ-45 yang konsisten masuk pada periode 1 Januari sampai dengan 31 Desember 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis saham dengan kinerja efisien menggunakan data envelopment analysis (DEA) dan menentukan bobot masing-masing saham yang terdapat dalam portofolio menggunakan metode mean variance efficient portofolio (MVEP). Hasilnya, delapan saham efisien kandidat portofolio yaitu ASII, BBCA, BBRI, GGRM, ICBP, INCO, PGAS, dan PTBA yang kemudian dianalisis sehingga dipilih lima saham untuk dijadikan suatu portofolio. Bobot untuk masing-masing saham dalam portofolio yaitu, BBCA sebesar 48,85%, ICBP sebesar 33,06%, PTBA sebesar 12,18%, INCO sebesar 4,81% dan PGAS sebesar 1,09%. Kata Kunci : bobot saham, saham efisien, portofolio
ANALISIS PORTOFOLIO MENGGUNAKAN METODE MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTOFOLIO (MVEP) DENGAN PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Hendra Perdana, Lilit Tamara Dinta, Setyo Wira Rizki,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (153.069 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41203

Abstract

Investasi merupakan kegiatan penanaman modal yang bertujuan untuk mendapatkan keuntungan di masa datang. Investasi yang dilakukan seorang investor memiliki risiko yang sebanding dengan return yang ditawarkan sehingga perlu dilakukan penyebaran investasi dengan membentuk portofolio saham. Pembentukan suatu portofolio saham dapat dilakukan dengan memilih saham-saham efisien. Pemilihan saham-saham efisien dilakukan dengan menganalisis saham tersebut guna mengetahui prospek saham di masa dating. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data harga penutupan saham harian pada indeks saham LQ-45 yang konsisten masuk pada periode 1 Januari sampai dengan 31 Desember 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis saham dengan kinerja efisien menggunakan data envelopment analysis (DEA) dan menentukan bobot masing-masing saham yang terdapat dalam portofolio menggunakan metode mean variance efficient portofolio (MVEP). Hasilnya, delapan saham efisien kandidat portofolio yaitu ASII, BBCA, BBRI, GGRM, ICBP, INCO, PGAS, dan PTBA yang kemudian dianalisis sehingga dipilih lima saham untuk dijadikan suatu portofolio. Bobot untuk masing-masing saham dalam portofolio yaitu, BBCA sebesar 48,85%, ICBP sebesar 33,06%, PTBA sebesar 12,18%, INCO sebesar 4,81% dan PGAS sebesar 1,09%.Kata Kunci : bobot saham, saham efisien, portofolio
PENYELESAIAN PERSAMAAN LAPLACE DALAM KOORDINAT POLAR Fitriani Fitriani; Evi Noviani; Yudhi Yudhi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (166.263 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41232

Abstract

Persamaan Laplace merupakan persamaan diferensial parsial yang mempunyai bentuk umum dalam koordinat kartesius dua dimensi, yaitu . Penelitian ini bertujuan menyelesaikan persamaan Laplace dalam koordinat polar. Persamaan Laplace dari koordinat kartesius ditransformasikan ke koordinat polar. Kemudian dicari penyeselesaian persamaan Laplace dengan syarat batas Dirichlet dalam bentuk formula Poisson. Selanjutnya formula Poisson diselesaikan dengan metode numerik. Berdasarkan hasil penelitian, penyelesaian persamaan Laplace dengan syarat batas menggunakan 100 partisi pada titik diperoleh error yang terbesar yaitu Sedangkan persamaan Laplace dengan syarat batas, menggunakan 100 partisi pada titik diperoleh error yang terbesar yaitu .Kata Kunci: persamaan Laplace, formula Poisson, koordinat polar
PENYELESAIAN PERSAMAAN LAPLACE DALAM KOORDINAT POLAR Yudhi, Fitriani, Evi Noviani,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (166.263 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41232

Abstract

Persamaan Laplace merupakan persamaan diferensial parsial yang mempunyai bentuk umum dalam koordinat kartesius dua dimensi, yaitu . Penelitian ini bertujuan menyelesaikan persamaan Laplace dalam koordinat polar. Persamaan Laplace dari koordinat kartesius ditransformasikan ke koordinat polar. Kemudian dicari penyeselesaian persamaan Laplace dengan syarat batas Dirichlet dalam bentuk formula Poisson. Selanjutnya formula Poisson diselesaikan dengan metode numerik. Berdasarkan hasil penelitian, penyelesaian persamaan Laplace dengan syarat batas menggunakan 100 partisi pada titik diperoleh error yang terbesar yaitu Sedangkan persamaan Laplace dengan syarat batas, menggunakan 100 partisi pada titik diperoleh error yang terbesar yaitu .Kata Kunci: persamaan Laplace, formula Poisson, koordinat polar
ANALISIS MODEL ANTRIAN PEMBUATAN KARTU TANDA PENDUDUK DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL KOTA PONTIANAK Nurul Qomariyah; Shantika Martha; Siti Aprizkiyandari
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (192.738 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41233

Abstract

Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Disdukcapil) merupakan lembaga pemerintah yang bertugas dibidang kependudukan dan catatan sipil. Layanan catatan sipil berupa layanan yang berkaitan dengan kelahiran, kematian, perkawinan, perceraian, dan lainnya. Permasalahan yang sering terjadi pada proses pembuatan KTP adalah lamanya prosedur di beberapa fasilitas pelayanan. Hal ini dapat diamati dari kedatangan pemohon ke bagian pendaftaran, lalu pemohon yang datang ke bagian foto dan rekam, dan pemohon mengambil KTP di bagian percetakan. Oleh karena itu diperlukan model sistem antrian yang sesuai dengan kondisi fasilitas pelayanan proses pembuatan KTP. Tujuan penelitian adalah menganalisis proses kedatangan dan waktu pelayanan serta menganalisis model antrian yang sesuai dengan proses pembuatan KTP di Disdukcapil Kota Pontianak. Penelitian dilakukan dengan tahap yaitu pengumpulan data, analisis data, dan penarikan kesimpulan. Analisis data yang dilakukan untuk distribusi kedatangan dan waktu pelayanan pemohon diuji dengan goodness of fit. Hasil analisis diperoleh model antrian bagian pendaftaran, foto dan rekam, dan percetakan adalah (M/G/1):(FCFS/∞/∞). Berdasarkan kinerja antrian proses pembuatan KTP di Disdukcapil Kota Pontianak dapat disimpulkan bahwa pelayanan pemohon di beberapa fasilitas pelayanan sudah berjalan baik, dengan rata-rata jumlah kedatangan pemohon ( ) tidak melebihi rata-rata kecepatan pelayanan pemohon ( ). Kata Kunci: kolmogorov-smirnov, proses poisson, waktu antar kedatangan
ANALISIS MODEL ANTRIAN PEMBUATAN KARTU TANDA PENDUDUK DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL KOTA PONTIANAK Siti Aprizkiyandari, Nurul Qomariyah, Shantika Martha,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (192.738 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41233

Abstract

Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Disdukcapil) merupakan lembaga pemerintah yang bertugas dibidang kependudukan dan catatan sipil. Layanan catatan sipil berupa layanan yang berkaitan dengan kelahiran, kematian, perkawinan, perceraian, dan lainnya. Permasalahan yang sering terjadi pada proses pembuatan KTP adalah lamanya prosedur di beberapa fasilitas pelayanan. Hal ini dapat diamati dari kedatangan pemohon ke bagian pendaftaran, lalu pemohon yang datang ke bagian foto dan rekam, dan pemohon mengambil KTP di bagian percetakan. Oleh karena itu diperlukan model sistem antrian yang sesuai dengan kondisi fasilitas pelayanan proses pembuatan KTP. Tujuan penelitian adalah menganalisis proses kedatangan dan waktu pelayanan serta menganalisis model antrian yang sesuai dengan proses pembuatan KTP di Disdukcapil Kota Pontianak. Penelitian dilakukan dengan tahap yaitu pengumpulan data, analisis data, dan penarikan kesimpulan. Analisis data yang dilakukan untuk distribusi kedatangan dan waktu pelayanan pemohon diuji dengan goodness of fit. Hasil analisis diperoleh model antrian bagian pendaftaran, foto dan rekam, dan percetakan adalah (M/G/1):(FCFS/?/?). Berdasarkan kinerja antrian proses pembuatan KTP di Disdukcapil Kota Pontianak dapat disimpulkan bahwa pelayanan pemohon di beberapa fasilitas pelayanan sudah berjalan baik, dengan rata-rata jumlah kedatangan pemohon tidak melebihi rata-rata kecepatan pelayanan pemohon .Kata Kunci: kolmogorov-smirnov, proses poisson, waktu antar kedatangan.

Filter by Year

2012 2025


Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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