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 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER" : 6 Documents clear
PENGGUNAAN METODE BENEFIT PRORATE PADA PROGRAM PENDANAAN PENSIUN MANFAAT PASTI (DEFINED BENEFIT) M.Novitasari Mara., Nurmailis, Neva Satyahadewi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v1i01.652

Abstract

Perhitungan dana pensiun manfaat pasti (defined benefit) terbagi menjadi tiga metode, yaitu metode accrued benefit, metode benefit prorate, dan metode cost prorate. Perbedaan yang cukup mendasar dalam ketiga metode ini yaitu terletak pada perhitungan kewajiban aktuaria dan biaya normal. Jurnal ini membahas mengenai metode Benefit Prorate, dimana untuk perhitungan ukuran kewajiban pensiun hanya menggunakan Plan Termination Liability (PTL), artinya program ini digunakan untuk menghitung besarnya dana pensiun apabila terjadi pensiun pada masa aktif kerja maupun pensiun pada waktu yang telah ditetepkan. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisis penggunaan metode benefit prorate dan mengaplikasikan metode benefit prorate untuk mengetahui besarnya biaya yang dikeluarkan oleh PT. PLN Wilayah Kalimantan Barat pada periode masa kerja tahun 2011 untuk 232 karyawan yang diterima sebagai pegawai tetap pada tahun 2001 hingga 2010. Penggunaan metode benefit prorate dalam perhitungan dana pensiun dapat memberikan kepastian dana baik kepada peserta yang akan menerima manfaat ataupun kepada pihak penyelenggara. Berdasarkan perhitungan, besarnya biaya yang dikeluarkan oleh PT. PLN Wilayah Kalimantan Barat pada periode kerja tahun 2011 adalah Rp 326.304.676,51. Kata Kunci : Dana Pensiun, Metode Benefit Prorate
MODIFIKASI ARITMETIKA INTERVAL DAN PENERAPANNYA PADA SISTEM PERSAMAANINTERVAL LINEAR Aritonang, Beni Irawan., Mika Lasni Roha Saragih, Marisi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v1i01.828

Abstract

Aljabar linear merupakan salah satu cabang ilmu penting yang dipelajari dalam matematika. Teori matriks merupakan salah satu pokok permasalahan utama yang dibahas dalam aljabar linear. Sebagai penerapannya teori matriks dapat digunakan untuk membantu dalam penyelesaian sistem persamaan linear. Secara umum entri-entri pada suatu matriks dapat berupa bilangan real ataupun bilangan kompleks, tetapi pada perkembangannya entri-entri matriks dapat juga berupa suatu interval. Pada matriks interval operasi-operasi yang berlaku sangat tergantung pada operasi-operasi aritmetika pada interval. Aritmetika interval adalah suatu aritmetika yang didefinisikan atas himpunan interval-interval. Pada aritmetika interval biasa tidak memenuhi sifat distributif, tetapi sifat subdistributif, sedangkan pada modifikasi aritmetika interval memenuhi sifat distributif. Modifikasi aritmetika interval dapat diterapkan untuk penyelesaian sistem persamaan interval linear, pada penelitian ini digunakan aturan Cramer. Kata kunci: Matriks, matriks interval, aritmetika interval.
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA TAK LINEAR DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Bayu Prihandono., Rahayu, Sugiatno,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v1i01.603

Abstract

Secara umum, persamaan diferensial biasa tak linear dapat diselesaikan dengan linearisasi. Namun, tidak semua persamaan diferensial biasa tak linear dapat langsung dilinearisasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan persamaan diferensial biasa tak linear adalah metode transformasi diferensial. Metode ini dapat digunakan tanpa linearisasi. Artikel ini membahas penyelesaian persamaan dieferensial biasa tak linear yaitu persamaan diferensial Riccati dengan metode transformasi diferensial untuk menentukan solusinya. Penyelesaian persamaan diferensial Riccati dengan metode transformasi diferensial dilakukan dengan mentrasnformasikan persamaan sesuai dengan definisi transformasi diferensial. Dengan mensubstitusikan setiap bilangan bulat positif dan bilangan 0 pada transfromasi diferensial, diperoleh nilai transformasi yang kemudian disubstitusikan pada invers transformasi diferensial. Invers yang diperoleh merupakan solusi dari persamaan diferensial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode transformasi diferensial merupakan metode alternatif untuk menyelesaikan persamaan diferensial biasa tak linear tanpa linearisasi. Kata Kunci: linearisasi, persamaan diferensial Riccati, transformasi diferensial.
METODE SIMPLEKS FUZZY UNTUK PERMASALAHAN PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN VARIABEL TRAPEZOIDAL FUZZY Kusumastuti, Bayu Prihandono., Anastasia Tri Afriani, Nilamsari
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v1i01.629

Abstract

Himpunan fuzzy adalah himpunan yang dinyatakan dengan suatu fungsi keanggotaan, yang memetakan setiap domain di himpunan fuzzy ke tepat satu bilangan di interval nol hingga satu. Penerapan teori himpunan fuzzy pada riset operasi adalah persoalan pemrograman linear fuzzy. Pada penelitian ini digunakan bilangan trapezoidal fuzzy sebagai variabel. Untuk mengurutkan bilangan trapezoidal fuzzy digunakanlah fungsi ranking linear. Metode yang digunakan untuk mencari solusi optimal adalah metode simpleks fuzzy. Solusi optimal dicari dengan melakukan beberapa iterasi pada tabel simpleks fuzzy. Hasil dari pembahasan menunjukkan bahwa bilangan trapezoidal fuzzy pada persoalan pemrograman linear fuzzy dapat diselesaikan dengan menggunakan metode simpleks fuzzy. Kata Kunci : Pemrograman Linear dengan Variabel Trapezoidal Fuzzy, Fungsi Ranking, Metode Simpleks Fuzzy, Bilangan Trapezoidal Fuzzy
MENDETEKSI OUTLIER DENGAN METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT M.Novitasari Mara., Mukti Kurniadi, Marisi Aritonang,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v1i01.651

Abstract

Keberadaan outlier pada data dapat mengganggu proses analisis data, sehingga pendeteksian outlier merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan. Ketika data yang digunakan adalah data multivariat, maka pendeteksian tersebut menjadi sulit untuk dilakukan.Pada umumnya, sebelum melakukan pendeteksian outlier pada data multivariat, terlebih dahulu perlu dilakukan peyederhanaan atau pereduksian dimensi data.Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Analisis Komponen Utama (AKU).Dalam penelitian ini, outlier dideteksi menggunakan metode Minimum Covariance Determinant (MCD).Prinsip metode MCD adalah mendapatkan subhimpunan dari keseluruhan pengamatan yang matriks varians-kovariansnya memiliki determinan terkecil diantara semua kombinasi kemungkinan data.Pendeteksian outlier dengan metode MCD dilakukan berdasarkan jarak robust dan nilai cut-offnya.Suatu pengamatan terdeteksi sebagai outlier ketika jarak robust lebih besar dari nilai cut-off. Sedangkan untuk mengklasifikasikan outlier tersebut dilakukan dengan cara membuat plot jarak mahalanobis versus jarak robust yang disebut dengan diagnostic plot. Pada penelitian ini dilakukan deteksi outlier untuk data tahun 1994 tentang gaji pegawai pada perguruan tinggi di Amerika. Berdasarkan analisis yang dilakukan dengan bantuan software R versi 2.13.2, dapat disimpulkan bahwa sebanyak 309 pengamatan terdeteksi sebagai outlier, yang terdiri dari 48 pengamatan termasuk jenis bad leverage dan 261 pengamatan termasuk jenis outlier orthogonal. Bagi peneliti lain yang ingin meneliti tentang pendeteksian outlier pada kasus multivariat dapat menggunakan metode-metode lain seperti metode Minimum Volume Ellipsoid (MVE) dan metode Welsch untuk kemudian dibandingkan tingkat efisiensinya dengan metode MCD. Kata Kunci : Analisis Komponen Utama, jarak robust, diagnostic plot, nilai cut-off, outlier multivariate.
PERBANDINGAN APLIKASI CPM, PDM, DAN TEKNIK BAR CHART-KURVA S PADA OPTIMALISASI PENJADWALAN PROYEK Beni Irawan., Wahyu Amani, Helmi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v1i01.604

Abstract

Jurnal ini membahas perbandingan aplikasi CPM, PDM, teknik bar chart-kurva S pada optimalisasi penjadwalan proyek pembangunan gedung kantor Balai Penyuluhan Pertanian, Perikanan, dan Kehutanan (BP3K) yang berlokasi di kecamatan Lumar di Kabupaten Bengkayang. Tujuannya adalah menganalisis lintasan kritis dan nilai optimal pada manajemen proyek tersebut. Untuk menganalisisnya digunakan ketiga metode tadi dan dicari metode mana yang paling optimal penggunaanya. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil data time schedule dan rencana anggaran biaya yang diperoleh dari Cv Lumar Agro Mandiri yang menangani rencana penjadwalan proyek pembangunan gedung kantor BP3K pada bulan Juli 2010. Dari data tersebut dapat dihitung lintasan kritis dan nilai optimum dengan membuat tahap-tahap penyelesaiannya yaitu 1) menyusun daftar rencana kegiatan pelaksanaan pembangunan proyek, 2) menyusun network, 3) menyusun ke dalam model matematika, 4) menentukan perhitungan maju dan perhitungan mundur, serta perhitungan kelonggaran waktu, 5) menentukan lintasan kritis dan nilai optimum. Hasil perhitungan dari manajemen proyek tersebut dengan menggunakan CPM dan teknik bar chart-kurva S mendapatkan lintasan kritis 10 minggu dengan biaya Rp.328.415.302,09. Dengan menggunakan PDM lintasan kritis yang didapat 8,5 minggu dengan biaya Rp.314.742.302,09. Hasil penghitungan Cv Lumar Agro Mandiri yaitu lintasan kritis sekitar 12 minggu dengan biaya Rp. 347.557.000,00. Dengan demikian hasil dengan menggunakan PDM lebih menguntungkan dibandingkan dengan CPM dan teknik bar chart-kurva S. Hal ini dapat diketahui dari penghematan waktu 24 hari dan penghematan biaya sebesar Rp.32.814.697,91. Kata Kunci: CPM, PDM, bar chart, kurva S, lintasan kritis

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2012 2012


Reset
Filter By Issues
All Issue 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 Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): BIMASTER Vol 9, No 2 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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 Vol 7, No 1 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 03 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 03 (2017): BIMASTER Vol 6, No 02 (2017): BIMASTER Vol 6, No 02 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 01 (2017): BIMASTER Vol 6, No 01 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER Vol 5, No 02 (2016): BIMASTER Vol 5, No 01 (2016): BIMASTER Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER Vol 4, No 01 (2015): BIMASTER Vol 4, No 2 (2015): BIMASTER Vol 3, No 03 (2014): BIMASTER Vol 3, No 02 (2014): BIMASTER Vol 3, No 01 (2014): Bimaster Vol 2, No 03 (2013) Vol 2, No 02 (2013): Bimaster Vol 2, No 1 (2013): BIMASTER Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER More Issue