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
 80   81   82   83   84 
Penerapan Bilangan Lokasi dalam Penempatan Detektor Asap pada Gedung Baru FMIPA Universitas Tanjungpura Verensia, Regita; Kusumastuti, Nilamsari; Prihandono, Bayu
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103282

Abstract

Perkembangan pembangunan yang semakin kompleks harus diiringi dengan perencanaan sistem keamanan yang memadai. Salah satu bahaya yang dapat mengancam berjalannya aktivitas adalah kebakaran. Dibutuhkan sistem proteksi kebakaran seperti detektor asap untuk mencegah kerugian yang dapat mengganggu kelancaran aktivitas sehari-hari. Penelitian ini mengkaji mengenai minimal banyaknya detektor asap yang dibutuhkan dengan menerapkan konsep bilangan lokasi pada teori graf. Bilangan lokasi membedakan antarsimpul berdasarkan representasi metriknya terhadap himpunan referensi sehingga detektor asap dapat ditempatkan dengan memastikan cakupan tetap penuh dengan jumlah seminimal mungkin. Studi kasus yang diambil adalah Gedung Baru FMIPA Universitas Tanjungpura yang terdiri dari tiga lantai. Setiap lantai direpresentasikan ke dalam bentuk graf dengan simpul pada graf merepresentasikan ruangan atau titik di koridor dekat tangga dan sisi pada graf merepresentasikan keterhubungan antarruangan atau titik yang direpresentasikan simpul-simpul yang ada pada graf. Dua simpul akan bertetangga apabila antarruangan atau titik yang direpresentasikan kedua simpul tersebut terpisah oleh dinding atau pintu dari ruangan yang direpresentasikan salah satu dari dua simpul tersebut menghadap ke ruangan atau titik yang direpresentasikan simpul lainnya. Graf dari setiap lantai kemudian dicari bilangan lokasinya untuk menentukan minimum banyaknya detektor asap yang diperlukan, dan himpunan referensinya, untuk mengetahui alternatif penempatan detektor asap. Proses komputasi dilakukan dengan Python. Hasil yang diperoleh adalah lantai pertama memerlukan tiga detektor asap dengan 12 alternatif penempatannya, lantai kedua memerlukan empat detektor asap dengan 90 alternatif penempatannya, dan lantai ketiga memerlukan tiga detektor asap dengan 18 alternatif penempatannya.
Analisis Brand Switching Konsumen Coffeeshop di Kota Pontianak dengan Metode Markov Chain Aprilianti, Aulia; Yundari, Yundari; Helmi, Helmi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103649

Abstract

Jumlah coffeeshop di Kota Pontianak terus meningkat seiring dengan perubahan gaya hidup masyarakat. Coffeeshop kini menjadi tempat bersantai, belajar, hingga bekerja. Persaingan ketat diantara pelaku usaha mendorong terjadinya perpindahan konsumen coffeeshop. Perilaku ini dapat mencerminkan rendahnya loyalitas pelanggan dan berdampak pada keberlangsungan usaha. Oleh karena itu, analisis pola perpindahan merek (brand switching) serta memprediksi perilaku pelanggan dalam jangka panjang perlu dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perpindahan merek dan mengklasifikasi sifat-sifat rantai Markov dalam memprediksi perpindahan konsumen dalam memilih coffeeshop pada periode tertentu. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner secara daring kepada mahasiswa aktif Universitas Tanjungpura Pontianak dengan lima coffeeshop sebagai objek penelitian, yaitu CW, Chatting, UPZ, 5cm, dan Haruna. Penelitian ini dimulai dengan melakukan analisis statistik deskriptif, setelah itu dilakukan perhitungan matriks peluang transisi, klasifikasi state, serta menguji kestabilan dengan melakukan perkalian matriks berulang sampai diperoleh kondisi stabil. Periode pengamatan ditetapkan per minggu, dimulai pada minggu pertama bulan April 2025. Hasil analisis menunjukkan bahwa masing-masing coffeeshop mencapai keadaan tetap pada periode ke-33 yaitu pada minggu ketiga bulan November 2025. Pada periode tersebut, peluang pelanggan memilih coffeeshop CW mencapai 37.9% dan Chatting mencapai 32.9%. Nilai ini lebih tinggi dibandingkan coffeeshop Haruna sebesar 16.9%, 5cm sebesar 8.0%, dan UPZ dengan peluang terkecil sebesar 4.3%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa distribusi pelanggan antar-coffeeshop telah mencapai pola yang stabil, yang menandakan terbentuknya keseimbangan preferensi konsumen terhadap masing-masing merek. Kecenderungan tersebut dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti suasana yang nyaman, lokasi yang strategis, serta harga yang terjangkau pada masing-masing coffeeshop.
Penerapan Klasifikasi Always Better Control Online Shop Moyskin.Id untuk Analisis Pengendalian Persediaan Utari, Dina; Helmi, Helmi; Yudhi, Yudhi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103626

Abstract

Suatu usaha atau toko berupaya untuk mengoptimalkan tingkat penjualan dengan meminimalkan jumlah barang yang tidak terserap oleh pasar. Pengendalian persediaan menjadi hal penting untuk memastikan kelancaran operasional bisnis. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui klasifikasi persediaan produk dan pengendalian persediaan produk menggunakan metode Always Better Control dan Statistical Process Control pada online shop “Moyskins.id”. Penelitian diawali dengan pengumpulan data produk, kemudian dilakukan perhitungan kontribusi nilai masing-masing produk terhadap total nilai persediaan, serta pengelompokan produk ke dalam tiga kategori yaitu A, B, dan C berdasarkan persentase kumulatif nilai. Setelah itu, dilakukan analisis pengendalian persediaan menggunakan diagram kontrol untuk memantau kestabilan data persediaan dari kategori yang telah diklasifikasikan. Hasil klasifikasi ABC menunjukkan bahwa produk kelompok A terdiri dari 9 jenis (30%) dari seluruh jenis produk dengan nilai investasi sebesar Rp24.405.215 (37,93%) dari total investasi. Kelompok B terdiri dari 7 jenis (23,33%) dari seluruh jenis produk dengan nilai investasi sebesar Rp7.737.175 (12,03%) dari total investasi. Sedangkan produk yang tergolong kelompok C terdiri dari 16 jenis (46,67%) dari seluruh jenis produk dengan nilai investasi sebesar Rp32.196.500 (50,04%) dari total investasi persediaan produk online shop Moyskins.id. Kemudian pada analisis Statistical Process Control diperoleh tingkat kerusakan barang pecah sebesar 34 produk dan packaging rusak sebesar 33 produk. Kemudian diperoleh nilai rata-rata kerusakan produk (CL) sebesar 0,0142, batas kendali atas (UCL) sebesar 0,790, dan batas kendali bawah (LCL) sebesar 0,0506 = 0. Hasil dari pengolahan peta kendali P-Chart proporsi kerusakan setiap produk masih dalam batas kendali, sehingga dapat dikatakan kualitas produk sudah stabil dan terkontrol.
Analisis Deret Taylor dalam Menentukan Aproksimasi Polinomial dari Suatu Fungsi Rayhannisa, Rayhannisa; Yundari, Yundari; Yudhi, Yudhi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103655

Abstract

Deret Taylor ialah representasi suatu fungsi terdiferensiasi dalam bentuk deret pangkat tak hingga di sekitar suatu titik, yang jika dipotong hingga orde tertentu menghasilkan polinomial Taylor sebagai bentuk aproksimasi fungsi. Deret Taylor memungkinkan untuk mendekati fungsi yang sulit dihitung dengan menggunakan aproksimasi polinomial. Tujuan dari aproksimasi ialah memperoleh nilai atau solusi yang mendekati nilai sebenarnya, meskipun hasil yang diperoleh tidak sepenuhnya sama sehingga menimbulkan selisih. Selisih antara nilai pendekatan dengan nilai sebenarnya inilah yang disebut sebagai error. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji teori deret Taylor dalam mencari aproksimasi polinomial serta menerapkan aproksimasi polinomial dengan menggunakan aplikasi Python. Metode yang digunakan adalah studi literatur dan verifikasi komputasi menggunakan Python untuk menentukan fungsi f (x) dan titik pusat x0, menghitung turunan hingga orde-n, mencari polinomial Taylor Pn (x), serta mengevaluasi error menggunakan bentuk sisa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa semakin tinggi orde polinomial, error aproksimasi semakin kecil, sedangkan fungsi polinomial dapat diperoleh secara eksak pada orde yang sesuai. Fungsi dengan turunan besar seperti tan x membutuhkan orde lebih tinggi untuk mencapai ketelitian yang baik. Verifikasi menggunakan Python mempermudah perhitungan turunan, pembentukan polinomial, serta evaluasi error secara otomatis sehingga hasilnya lebih akurat dan efisien. Secara keseluruhan, deret Taylor terbukti menjadi metode sistematis yang efektif untuk aproksimasi fungsi, serta integrasi dengan Python memperkuat aspek kecepatan dan ketepatan perhitungan.
Pemodelan Data Cuaca dengan Variabel Eksogen Kulminasi Matahari menggunakan Model Varimax Anjelika, Seselia; Martha, Shantika; Huda, Nur’ainul Miftahul
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103101

Abstract

Perubahan cuaca di wilayah tropis seperti Kota Pontianak dipengaruhi oleh berbagai faktor meteorologi yang saling berinteraksi. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan antara suhu rata-rata, kelembapan rata-rata, dan lama penyinaran matahari sebagai variabel cuaca atau variabel endogen, serta menganalisis pengaruh kulminasi matahari sebagai variabel eksogen. Data yang digunakan berasal dari BMKG Stasiun Meteorologi Maritim Pontianak dalam bentuk data bulanan periode 2021-2024. Analisis yang diterapkan adalah VARIMAX (Vector Autoregressive Model with Exogenous Variables) dengan tahapan meliputi analisis deskriptif, uji stasioneritas, identifikasi ordo model, estimasi parameter, pengujian asumsi residual, peramalan, dan evaluasi model menggunakan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga variabel cuaca memiliki keterkaitan yang signifikan, sedangkan variabel eksogen kulminasi matahari tidak signifikan secara statistik namun tetap dipertimbangkan secara teoritis. Model terbaik yang diperoleh adalah VARIMAX (1,2,0) dengan tingkat kesalahan MAPE In-Sample sebesar 4,77% untuk suhu, 5,21% untuk kelembapan, dan 15,79% untuk penyinaran matahari dan MAPE Out-Sample sebesar 8,16% untuk suhu, 8,04% untuk kelembapan, dan 26,91% untuk penyinaran matahari. Temuan ini menegaskan bahwa model VARIMAX dapat digunakan untuk memahami dinamika cuaca tropis sekaligus mendukung peramalan jangka pendek di wilayah Pontianak.
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Kalimantan Menggunakan Regresi Logistik Multilevel Hadi, Muhammad Silmi; Imro’ah, Nurfitri; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103627

Abstract

Tingkat pengangguran terbuka merupakan salah satu masalah sosial yang dapat berdampak langsung pada kesejahteraan masyarakat dan memiliki potensi untuk menghambat pertumbuhan ekonomi. Hal ini sangat penting diteliti secara menyeluruh mengenai faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pengangguran, terutama di wilayah Pulau Kalimantan. Tingkat pengangguran yang tinggi menunjukkan bahwa banyak pekerja masih belum terserap ke pasar kerja. Tingkat pengangguran terbuka Kota Pontianak Provinsi Kalimantan Barat pada tahun 2023 adalah yang tertinggi di seluruh Kalimantan. Batas wajar tingkat pengangguran terbuka secara nasional adalah 4-6%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi variabel yang memengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Pulau Kalimantan serta memodelkan dengan menggunakan regresi logistik biner multilevel. Analisis regresi logistik biner multilevel digunakan karena mampu menangani data dengan struktur bertingkat. Penelitian ini menggunakan tingkat pengangguran terbuka sebagai variabel dependen, umur harapan hidup, indeks pembangunan manusia, harapan lama sekolah, tingkat partisipasi angkatan kerja, serta persentase penduduk miskin adalah variabel independen level 1 di tingkat kabupaten/kota. Produk domestik regional bruto adalah variabel level 2 di tingkat provinsi. Hasil model terbaik yang diperoleh adalah model pertama dan faktor yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka adalah tingkat partisipasi angkatan kerja.
Pemodelan Persentase Penduduk Miskin menggunakan Regresi Data Panel Hausman-Taylor (Studi Kasus: Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat Tahun 2020-2024) Azura, Tina; Perdana, Hendra; Yudhi, Yudhi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103657

Abstract

Dalam analisis ekonometrika, pemilihan metode estimasi yang tepat sangat penting untuk menghasilkan parameter yang konsisten dan efisien, khususnya pada data panel yang mengandung variabel time invariant dan potensi korelasi antara variabel independen dengan efek individu yang tidak teramati. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Hausman-Taylor sebagai pendekatan alternatif dalam melakukan estimasi parameter pada model regresi data panel untuk mengatasi keterbatasan model fixed effect dan model random effect. Metode penelitian meliputi analisis deskriptif data, penentuan model regresi data panel, serta melakukan estimasi parameter data panel Hausman-Taylor dengan mengelompokkan variabel independen menjadi variabel time invariant dan time variant. Sumber data yang digunakan adalah data sekunder yang dipublikasikan oleh BPS Kalimantan Barat, berupa data persentase penduduk miskin di 14 kabupaten/kota selama periode 2020-2024. Variabel yang digunakan adalah Persentase Penduduk Miskin (Y), Tingkat Pengangguran Terbuka (x_1), Laju Pertumbuhan Penduduk (x_2), Rasio Ketergantungan (x_3), Upah Minimum Kabupaten/Kota (x_4), Rata-rata Lama Sekolah (x_5). Hasil estimasi menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi sebesar 54,58% dengan model yang terbentuk, yaitu PMM_it=0,041552TPT_it+0,020392LPP_it+0,012257RK_i-0,0000009UMK_it-1,0676RLS_i+ε_i. Variabel yang secara statistik berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk miskin, yaitu upah minimum kabupaten/kota dan rata-rata lama sekolah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model Hausman-Taylor mampu mengakomodasi keterbatasan model panel konvensional dan memberikan hasil estimasi yang tidak bias, konsisten, serta efisien.
Analisis Strategi Serangan Balik dalam Futsal melalui Pendekatan Teori Permainan (Studi Kasus: AFC Women’s Asian Cup Qualifiers 2025 Timnas Indonesia vs Timnas Hong Kong) Arzeta, Ardila; Kusumastuti, Nilamsari; Prihandono, Bayu
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103104

Abstract

Strategi serangan balik dalam permainan futsal merupakan taktik penting dalam mengambil keputusan yang sangat bergantung pada kemampuan tim dan pelatih untuk membaca serta merespon strategi lawan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis strategi serangan balik dalam futsal melalui pendekatan teori permainan, dengan studi kasus pertandingan Timnas Futsal Putri Indonesia melawan Timnas Hong Kong pada AFC Women’s Asian Cup Qualifiers 2025. Data pertandingan dianalisis menggunakan metode Composite Performance Index (CPI) untuk menghitung efektivitas strategi, kemudian disusun dalam matriks payoff. Permainan ini diklasifikasikan sebagai permainan nonkooperatif, sehingga penyelesaian dilakukan dengan menentukan respons terbaik (best response) dan keseimbangan Nash. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi serangan balik yang efektif bagi tim menyerang adalah quick passing terhadap zone marking (〖EP〗_21=0,430), set piece terhadap low block (〖EP〗_42=0,420), counter attack terhadap high pressing (〖EP〗_53=0,918), dan overlapping terhadap man-to-man (〖EP〗_34=0,085). Strategi serangan balik yang efektif bagi tim bertahan, yaitu zone marking terhadap build up (〖EQ〗_11=0,860), man-to-man terhadap quick passing (〖EQ〗_42=0,586), high pressing terhadap overlapping (〖EQ〗_33=0,620), low block terhadap set piece (〖EQ〗_24=0,780), dan zone marking terhadap counter attack (〖EQ〗_15=0,541); pemilihan ini berdasarkan nilai efektivitas tertinggi terhadap strategi yang digunakan lawan. Selanjutnya, keseimbangan Nash tercapai pada pasangan strategi set piece dan low block (〖EP〗_42=0,420;〖EQ〗_24=0,780).
Optimalisasi Portofolio Saham Jakarta Islamic Index (JII) Sektor Energi dengan Metode Median Variance Savitri, Dini Dwi; Satyahadewi, Neva; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103635

Abstract

Investasi adalah aktivitas pengelolaan dana pada aset tertentu dengan tujuan memperoleh keuntungan melalui pendapatan atau peningkatan nilai aset. Saham menjadi salah satu instrumen investasi yang menarik, terutama saham yang terdaftar dalam Jakarta Islamic Index (JII), sebuah indeks yang berisi 30 saham perusahaan yang memenuhi prinsip syariah di Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan saham pada sektor energi dalam JII menggunakan metode Median Variance, yang tidak memerlukan asumsi distribusi normal dan tidak rentan terhadap outlier, serta mengukur risiko menggunakan Value at Risk (VaR) dengan pendekatan simulasi historis. Data yang digunakan merupakan data saham harian dari JII sektor energi periode 31 Mei 2023 hingga 31 Mei 2024. Optimalisasi portofolio Median Variance dimulai dengan melakukan perhitungan nilai return saham, menentukan hubungan antar saham menggunakan korelasi Kendall-Tau, perhitungan nilai median return dan kovarian antar saham sebagai dasar dalam menentukan bobot optimal portofolio dengan metode Median Variance. Terakhir, risiko portofolio diukur menggunakan VaR dengan metode simulasi historis. Berdasarkan hasil analisis, bobot optimal untuk saham ITMG, PGAS, PTBA, ADRO, dan AKRA masing-masing adalah 25,48%, 33,01%, 4,29%, 7,12%, dan 30,09% memiliki nilai harapan keuntungan sebesar 0,025% atau Rp25.000,00 dan dengan tingkat risiko sebesar 0,014% atau Rp14.410,00 per periode. Pada tingkat kepercayaan 95%, dengan dana awal sebesar Rp100.000.000,00 estimasi VaR menunjukkan potensi kerugian maksimum harian sebesar -1,73% atau Rp1.730.391,98. Hasil ini dapat menjadi acuan bagi investor yang ingin berinvestasi sesuai dengan prinsip syariah, sekaligus tetap mempertimbangkan aspek return dan risiko sebagaimana dalam investasi konvensional.
Penerapan Metode Fuzzy AHP (FAHP) untuk Sistem Perangkingan Smartphone dalam Mendukung Pemilihan Produk Lintang, Sekar; Kusumastuti, Nilamsari; Prihandono, Bayu
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103708

Abstract

Pemilihan smartphone sering kali menjadi permasalahan bagi konsumen karena banyaknya pilihan dengan spesifikasi, fitur, dan harga yang bervariasi. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem pendukung keputusan yang mampu memberikan rekomendasi secara objektif berdasarkan beberapa kriteria. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) dalam sistem perangkingan smartphone guna mendukung proses pemilihan produk. Metode FAHP digunakan karena mampu menangani ketidakpastian dan subjektivitas dalam penilaian antar kriteria melalui pendekatan Triangular Fuzzy Number (TFN). Penelitian ini menggunakan enam kriteria utama, yaitu harga, kamera utama, kapasitas baterai, RAM, memori internal, dan ukuran layar. Tahapan analisis mencakup proses fuzzifikasi, penyusunan matriks perbandingan berpasangan, pengujian konsistensi, perhitungan nilai sintesis fuzzy, defuzzifikasi, normalisasi bobot, dan perangkingan alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Realme 10 Pro+ (A_8) merupakan alternatif terbaik dengan skor tertinggi sebesar 0.778, sedangkan Samsung Galaxy A25 5G (A_11) berada di posisi terendah dengan skor 0.119. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa metode FAHP mampu memberikan hasil perangkingan yang objektif dan dapat diandalkan dalam mendukung pengambilan keputusan pemilihan smartphone.

Page 83 of 84 | Total Record : 832

 80   81   82   83   84 

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 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 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 : 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 : 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 : 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