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 832 Documents
 38   39   40   41   42 
PERKALIAN MATRIKS PERSEGI MENGGUNAKAN ALGORITMA STRASSE Helmi, Yanti, Evi Noviani,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 3, No 03 (2014): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v3i03.7438

Abstract

Perkalian matriks merupakan salah satu operasi dasar dalam aljabar linear dan sering digunakan dalam komputasi ilmiah.Kasus komputasi ilmiah yang melibatkan perkalian matriks umumnya menggunakan matriks berordo besar.Algoritma Strassen merupakan salah satu algoritma yang dapat menjadi alternatif digunakan pada perkalian matriks yang berordo besar. Algoritma Strassen melakukan perkalian matriks persegi menggunakan 18 bentuk penjumlahan skalar dan 7 bentuk perkalian skalar sebagai dasar perhitungannya, yang diteruskan secara rekursif hingga diperoleh hasil perkalian. Algoritma ini memiliki kompleksitas waktu O(n2,81) untuk mengalikan matriks ordo n×n. Saat awal perkembangannya, algoritma ini hanya dapat digunakan untuk matriks ordo syarat yaitu, bilangan pangkat dari 2. Namun algoritma ini terus dikembangkan sehingga telah dapat digunakan untuk semua matriks persegi ordo sebarang dengan menambahkan baris dan kolom nol hingga memenuhi ordo syarat. Hasil yang diperoleh dari perhitungan flops (jumlah operasi aritmatika dasar yang diperlukan algoritma) menunjukkan bahwa, algoritma Strassen lebih optimal apabila digunakan pada matriks dengan ordo yaitu bilangan pangkat dari 2, yaitu tepatnya mulai dari ordo 1024×1024. Namun untuk perkalian matriks ordo bilangan pangkat dari 2 dibawah 1024×1024, penggunaan algoritma Strassen tidak menunjukkan keoptimalannya. Oleh karena itu algoritma Strassen dapat disarankan sebagai suatu alternatif pada proses komputasi ilmiah yang melibatkan perkalian matriks persegi dengan ordo besar mulai dari 1024×1024 dimana ordo matriks merupakan bilangan pangkat dari 2. Kata Kunci :Perkalian Matriks, Kompleksitas Waktu, Algoritma Strassen.PERKALIAN MATRIKS PERSEGI MENGGUNAKAN ALGORITMA STRASSE
PEMODELAN MATEMATIKA DARI PERAMBATAN RETAK DI DALAM BALOK KANTILEVER Neva Satyahadewi., Wahyu Kanira, Evi Noviani,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4, No 01 (2015): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v4i01.9787

Abstract

Balok Kantilever merupakan balok yang salah satu ujungnya disangga. Pada saat balok Kantilever diberi beban, retak dapat terjadi pada balok tersebut. Balok Kantilever yang tidak dapat menahan beban secara dinamis lambat laun balok tersebut dapat hancur. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis model kecepatan perambatan retak yang terjadi pada balok Kantilever. Pada penelitian ini diasumsikan bahwa balok Kantilever bersifat elastis linear dan homogen isotropis. Sifat tersebut mengakibatkan terjadinya deformasi pada saat balok diberi tekanan. Deformasi yang terjadi dapat menyebabkan terjadinya retak akibat beban yang diterima. Pada balok Kantilever, displacement yang terjadi dapat mempengaruhi proses retak. Perluasan retak dapat terjadi saat tersedia energi untuk pertumbuhan retak mampu melebihi kekuatan material. Pada persamaan keseimbangan energi dipengaruhi oleh pembebanan, displacement, energi regangan, energi kinetik dan energi permukaan retak.  Energi kinetik dapat dipengaruhi oleh kecepatan perambatan retak dari balok kantilever. Perambatan retak yang terjadi pada balok Kantilever dipengaruhi oleh perubahan energi regangan, energi kinetik, dan perubahan energi permukaan. Sehingga, kecepatan retak V yang merambat pada balok Kantilever untuk Mode I dapat melambat atau melaju seiring dengan nilai β yang turun atau naik.   Kata Kunci: Balok Kantilever, Teorema Transport Reynolds, Diferensial
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA DI KOTA PONTIANAK DENGAN METODE DESEASONALIZED Nurfitri Imro’ah, Masrudin, Neva Satyahadewi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 3 (2018): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v7i3.26104

Abstract

Peramalan adalah suatu metode untuk memperkirakan suatu nilai yang akan terjadi di masa mendatang, menggunakan data masa lalu dianalisis menggunakan metode statistika. Metode deseasonalized merupakan bagian dari metode dekomposisi yang termasuk metode deret berkala. Metode deseasonalized adalah suatu metode peramalan dengan cara menghilangkan pengaruh variasi musiman, sehingga memfokuskan ke seluruh trend jangka panjang. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis jumlah wisatawan mancanegara di Kota Pontianak dengan metode deseasonalized. Penelitian ini dimulai dengan menghitung indeks musiman, kemudian menentukan bentuk model peramalan dengan persamaan garis trend. Dari hasil penelitian diperoleh bentuk model ramalan . Nilai MAPE yang dihasilkan sebesar 20,11 %, artinya peramalan dengan metode deseasonalized memiliki akurasi peramalan yang cukup. Kata Kunci: Peramalan, Metode deseasonalized, MAPE.
DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS Mariatul Kiftiah, Heronimus Hengki, Helmi,
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 | DOI: 10.26418/bbimst.v4i03.12550

Abstract

Matriks kompleks merupakan matriks yang entri-entrinya bilangan kompleks. Matriks kompleks terdiri dari matriks hermit jika A=A*, hermit miring jika –A=A*, matriks satuan (uniter) jika A-1=A* dan matriks normal jika AA*=A*A. Penelitian ini mengkaji syarat matriks kompleks supaya bisa didiagonalisasikan. Suatu matriks kompleks A bisa didiagonalisasikan secara satuan jika dan hanya jika terdapat matriks satuan P yang digunakan untuk mendiagonalkan matriks kompleksnya. Langkah pertama mendiagonalisasi matriks A adalah menentukan persamaan karakteristik dari polinomial karakteristik untuk mencari nilai eigen dan vektor eigennya. Selanjutnya, membentuk vektor basis untuk masing-masing vektor eigen dari matriks A, kemudian menerapkan proses Gram-Schmidt pada masing-masing vektor basis sehingga diperoleh suatu basis ortonormal. Matriks baru P dibentuk dari vektor-vektor basis yang ortonormal. Jika matriks P yang terbentuk merupakan matriks satuan maka matriks diagonalnya dapat dicari dengan menghitung P-1AP=P*AP=D, dimana D adalah matriks diagonal, adalah invers dari matriks , dan adalah transpose konjugat dari matriks . Kata Kunci: matriks kompleks, proses Gram-Schmidt, diagonalisasi satuan
PEMBENTUKAN POHON KLASIFIKASI DENGAN METODE CHAID Dadan Kusnandar., Yustisia Wirania, M.Novitasari Mara,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2, No 1 (2013): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v2i1.1634

Abstract

Masalah klasifikasi sering dijumpai pada kehidupan sehari-hari baik mengenai sosial, industri, kesehatan maupun perbankan. Salah satu cara untuk melakukan klasifikasi tersebut adalah dengan menggunakan pohon keputusan dengan metode CHAID(Chi-Squared Automatic InteractionDetection). Metode CHAID dapat memberikan informasi mengenai adanya asosiasi dan interaksi antar variabel independen yang sangat berguna dalam penyusunan model. Metode CHAID menghasilkan diagram pohon yang menyediakan informasi tentang hubungan antara variable dependen dan variable independen.Uji yang digunakan untuk menghasilkan diagram pohon adalah uji Chi-Square dan koreksi Bonferroni. Dalam penelitian ini digunakan data hasil usaha tani Desa Sebubus Kecamatan Paloh Kabupaten Sambas tahun 2008 sebagai contoh aplikasi, dengan rata-rata pendapatan masyarakat sebagai variabel dependen. Berdasarkan hasil analisis metode CHAID diperoleh tiga variabel independen yang mempengaruhi rata-rata pendapatan, yaitu luas lahan, hasil produksi dan jumlah modal. Kata Kunci : pohonkeputusan, CHAID, Chi-Square, koreksi Bonferroni.
PENGGUNAAN METODE HOPFIELD MODIFIKASI UNTUK MENCARI LAJU ALIRAN AIR PADA PIPA DISTRIBUSI AIR PDAM Helmi, Hipolitus Januar Pogo, Bayu Prihandono,
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 | DOI: 10.26418/bbimst.v5i03.16679

Abstract

Sistem penyediaan air bersih di kotaPontianak dikelola oleh PDAM Tirta Khatulistiwa. PDAM  mensuplai air bersih melalui sistem distribusi tertutup perpipaan yang terdiri dari sistem pipa, pompa, katup dan perlengkapan lainnya. Kompleksitas dari jaringan perpipaan mengakibatkan permasalahan dalam pendistribusian seperti kehilangan tekanan karena gesekan air terhadap dinding pipa, suplai debit dan tekanan air belum cukup terutama daerah yang jauh dari sumber distribusi. Tujuan penelitian ini adalah mencari besarnya tekanan dan debit air dalam saluran pipa distribusi. Persamaan hidrolis yang digunakan untuk mengkaji laju aliran air adalah persamaan Hazen-William. Persamaan laju aliran air yang terbentuk memuat  variabel yang belum diketahui nilainya. Penyelesaian nilai yang belum diketahui pada persamaan laju aliran air yaitu nilai tekanan dan debit air menggunakan metode Hopfield Modifikasi. Metode Hopfield Modifikasi merupakan salah satu metode untuk mencari solusi dari suatu persamaan matematika secara numerik. Langkah pertama dalam metode Hopfield Modifikasi adalah membentuk persamaan laju aliran air ke fungsi energi persamaan. Fungsi energi persamaan diturunkan terhadap masing-masing variabelnya. Menentukan nilai-nilai awal tekanan dan debit air, selanjutnya memperbaharui nilai tekanan dan debit air dengan metode Euler dan fungsi sigmoid biner. Pembaharuan nilai dilakukan sampai memenuhi syarat yang ditentukan yaitu nilai eror yang dihasilkan lebih kecil dari atau telah mencapai maksimum 500 iterasi. Berdasarkan analisis perhitungan laju aliran  air yang dihasilkan pada masing-masing segmen pipa yang masuk ke blok adalah rata-rata sebesar 0,0803 ft2/s. Sedangkan kebutuhan air rata-rata per blok adalah sebesar 0,0352 ft2/s. Kata kunci: Metode Hopfield Modifikasi, Persamaan Hazen-William.
PENENTUAN CADANGAN PREMI PADA ASURANSI JIWA DWI GUNA DENGAN METODE ZILLMER Evy sulistianingsih., Lasta dewi, Neva satyahadewi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2, No 03 (2013)
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v2i03.3858

Abstract

Cadangan premi adalah sejumlah uang yang dihimpun oleh perusahaan asuransi yang diperoleh dari selisih nilai santunan dan nilai tunai pembayaran pada suatu waktu pertanggungan sebagai persiapan pembayaran klaim. Salah satu cadangan premi adalah cadangan prospektif dimana perhitungannya didasarkan pada nilai sekarang dari semua pengeluaran di waktu yang akan datang dikurangi dengan nilai sekarang total pendapatan diwaktu yang akan datang untuk setiap pemegang polis. Salah satu metode yang menggunakan konsep cadangan prospektif adalah Metode Zillmer, metode ini menggunakan premi kotor sebagai dasar perhitungan dengan memperhitungkan biaya operasional perusahaan. Dalam perhitungan cadangan Zillmer sangat dipengaruhi oleh tingkat suku bunga (i) dan tabel mortalita yang digunakan oleh perusahaan. Semakin rendah tingkat suku bunga semakin besar nilai premi tahunannya. Penggunaan tabel mortalita CSO 1958 menghasilkan nilai premi tahunan yang lebih besar bila dibanding dengan Tabel Mortalita Indonesia (TMI) 1999. Kata Kunci : Cadangan Premi, Metode Zillmer, Cadangan Prospektif.
PERHITUNGAN BIAYA TAMBAHAN DALAM PENDANAAN PROGRAM PENSIUN DENGAN METODE ACCRUED BENEFIT COST Neva Satyahadewi., Septiana, Dadan Kusnandar,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 3, No 01 (2014): Bimaster
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v3i01.5188

Abstract

Biaya tambahan dalam pendanaan program pensiun dapat dihitung dengan metode Accrued Benefit Cost. Metode ini merupakan metode yang dapat menentukan biaya tunjangan pensiun berdasarkan manfaat yang diterima setiap tahunnya. Perhitungan yang dilakukan dipengaruhi oleh tabel Group Annuity Mortality (GAM) 1971, yang kemudian menghitung ukuran kewajiban pensiun, kewajiban aktuaria, biaya normal, dan biaya tambahan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis penggunaan metode Accrued Benefit Cost untuk menghitung biaya tambahan pada pendanaan program pensiun dan mengaplikasikan perhitungan biaya tambahan pada PT. PLN (Persero) wilayah Kalimantan Barat. Data yang digunakan sebanyak 140 data gaji karyawan yang masuk kerja sejak tahun 2008 hingga 2010. Perhitungan dengan memperhatikan gaji awal, lamanya bekerja, tingkat kenaikan gaji dan fungsi bunga, dapat dihitung manfaat yang akan diterima dan biaya tambahan yang dikeluarkan pihak perusahaan. Biaya tambahan yang dikeluarkan PT. PLN (Persero) wilayah Kalimantan Barat pada tahun 2013 untuk 140 karyawan adalah sebesar Rp9.383.351,-. Biaya tambahan tersebut dapat mencukupi manfaat yang akan diterima karyawan apabila perusahaan mengalami defisit. Apabila perusahaan tidak mengalami defisit, biaya tambahan yang telah disediakan dapat dijadikan investasi pada perusahaan tersebut. Kata Kunci: Biaya Tambahan, Program Pensiun, Accrued Benefit.
METODE ORDINARY LEAST SQUARES DAN LEAST TRIMMED SQUARES DALAM MENGESTIMASI PARAMETER REGRESI KETIKA TERDAPAT OUTLIER Dadan Kusnandar, Intan Fitri Maharani, Neva Satyahadewi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 3, No 03 (2014): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v3i03.7350

Abstract

Metode Ordinary Least Squares (OLS) merupakan metode yang sering digunakan untuk mengestimasi parameter model regresi. Namun keberadaan outlier dalam data dapat menyebabkan hasil estimasi parameter regresi yang diperoleh oleh metode OLS menjadi tidak efisien. Metode Least Trimmed Squares (LTS) merupakan metode yang dapat digunakan ketika data terkontaminasi outlier. Pada penelitian ini tingkat efisiensi metode OLS dan LTS dibandingkan dalam mengestimasi parameter regresi ketika terdapat oulier dalam data. Penelitian ini menggunakan 20 kondisi data yang berbeda dalam ukuran sampel dan persentase outlier. Tingkat efisiensi dari kedua metode dibandingkan berdasarkan nilai bias dan Mean Square Error (MSE) dari nilai estimasi yang dihasilkan. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode LTS menghasilkan nilai bias dan MSE lebih kecil dibandingkan metode OLS. Sehingga metode LTS lebih efisien dalam mengestimasi parameter regresi dibandingkan metode OLS ketika terdapat outlier dalam data. Kata Kunci: Simulasi, MSE, Bias, Regresi Robust.
MODEL PELUANG KEJADIAN TSUNAMI PASCA TERJADI GEMPA BUMI DI WILAYAH PESISIR PULAU SUMATERA Syahrul Akbar, Jose Rizal, Etis Sunandi, Fachri Faisal,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4, No 01 (2015): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v4i01.9649

Abstract

Penelitian ini bertujuan mendapatkan sebuah persamaan matematis yakni peluang kejadian tsunami pasca terjadi gempabumi khususnya untuk wilayah pesisir pulau Sumatera. Melihat bentuk datanya, pendekatan yang sesuai digunakan adalah Regresi Berganda Logit Normal. Untuk mencapai tujuan tersebut, dilakukan beberapa tahapan pemodelan dari satu variabel respon dan tiga variabel prediktor. Dalam pengolahan datanya digunakan bantuan Software SPSS versi 16. Hasil studi menunjukkan bahwa (1) tidak terjadi multikolinieritas antar variabel prediktor (2) peluang kejadian tsunami pasca gempa bumi dapat diprediksi dengan pendekatan model regresi berganda logit normal antara satu variabel respon(terjadi atau tidak terjadi tsunami) dan  ketiga variabel prediktor (kedalaman, kekuatan, dan bentuk gempa). Besarnya kesesuaian model yang dihasilkan dengan data empiris yang digunakan dalam penelitian ini adalah 83,3%, sedangkan sisanya sebesar 16,7% belum dapat dijelaskan melalui model yang dihasilkan. Hal ini dapat disebabkan adanya variabel lain  yang tidak teramati. (3) Dari model logit yang dihasilkan menunjukkan bahwa, semakin besar kekuatan gempa, maka kecendrungan kejadian tsunami akan meningkat sebesar 4.085 kali lipat, sedangkan variabel kedalaman sebesar 0,981. Kata Kunci : Tsunami, gempa bumi, regresi logit, multikolinieritas

Page 40 of 84 | Total Record : 832

 38   39   40   41   42 

Filter by Year

2012 2025


Reset
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 : 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 : 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 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