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 12 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 10, No 2 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya" : 12 Documents clear
PELABELAN GRACEFUL DAN SKOLEM GRACEFUL PADA GRAF U-BINTANG DAN GRAF S_n,3 Muhammad Ilyas; Yundari Yundari; Meliana Pasaribu
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.45751

Abstract

Pelabelan pada graf adalah sebarang fungsi yang menghubungkan unsur-unsur pada graf (titik atau sisi) dengan suatu bilangan (biasanya bilangan bulat tak negatif). Diberikan graf G dengan jumlah titik sebanyak  dan jumlah sisi sebanyak . Pelabelan graceful pada graf  adalah fungsi injektif  dari himpunan titik  ke himpunan  yang menginduksi fungsi bijektif  dari himpunan sisi  ke himpunan  sedemikian sehingga untuk setiap sisi  dengan  berlaku . Sedangkan pelabelan skolem graceful merupakan modifikasi dari pelabelan graceful. Graf yang memiliki pelabelan graceful atau skolem graceful berturut-turut disebut graf graceful atau graf skolem graceful. Graf yang digunakan dalam penelitian ini yaitu graf U-bintang dan graf . Graf U-bintang diperoleh dari amalgamasi titik pada graf  yang dimodifikasi sehingga membentuk graf  dengan dua graf bintang  dimana setiap titik berderajat satu pada graf  merupakan pusat graf bintang . Tujuan dari penelitian ini yaitu mengkonstruksi pelabelan graceful dan skolem graceful pada graf U-bintang  dan graf . Penelitian dimulai dengan membentuk graf U-bintang  dan graf . Kemudian graf tersebut dilabeli dengan pelabelan graceful dan skolem graceful. Pada penelitian ini diperoleh bahwa graf U-bintang dan graf  merupakan graf graceful dan graf skolem graceful. Selain itu juga diperoleh pola pelabelan graceful dan skolem graceful pada graf U-bintang  dan graf . Kata kunci: graf bintang, graceful dan skolem graceful
PEMETAAN KASUS MULTIDRUG RESISTANT TUBERCULOSIS(MDR-TB) DI KALIMANTAN BARAT Zettira Septiani; Naomi Nessyana Debataraja; Yudhi Yudhi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.46054

Abstract

Penyakit Tuberkulosis (TB) masih menjadi prioritas utama di dunia dan menjadi salah satu target dalam SDGs (Sustainability Development Goals). Pengobatan TB yang tidak memadai dapat meningkatkan risiko resistansi kuman terhadap Obat Anti TB (OAT), salah satunya adalah Multidrug Resistant Tuberculosis (MDR-TB). MDR-TB memerlukan waktu yang lebih lama dibandigkan pengobatan TB biasa, serta memiliki angka kegagalan pengobatan dan kematian yang tinggi. Pemetaan pada kasus MDR-TB yang terjadi dapat digunakan sebagai gambaran dalam penyebaran penyakit MDR-TB. Dengan pemetaan, kasus MDR-TB dapat dianalisis dari berbagai aspek sehingga dapat membantu dalam pengendalian penyebaran penyakit ini. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan kasus MDR-TB di Kalimantan Barat dengan pendekatan deskriptif dan menggunakan metode Indeks Moran. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data kasus MDR-TB di Kalimantan Barat yang diperoleh dari e-TB Manager TB Unit Dinas Kesehatan Provinsi Kalimantan Barat. Dari hasil yang diperoleh dalam penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa kasus MDR-TB di Kalimantan Barat meningkat pada tahun 2019 dibandingkan dengan tahun 2018. Kasus terbanyak pada tahun 2019 terjadi pada Kabupaten Ketapang. Kemudian, berdasarkan pemetaan yang dilakukan, diketahui bahwa daerah dengan kasus MDR-TB tinggi pada tahun 2019 terjadi di Kabupaten Mempawah, Ketapang, Kubu Raya, dan Kota Pontianak. Pemantauan penderita MDR-TB di daerah dengan angka kejadian yang tinggi sangat penting dilakukan untuk memutuskan mata rantai penularan MDR-TB. Kata Kunci: Multidrug Resistant Tuberculosis (MDR-TB), Pemetaan, Deskriptif, Indeks Moran
EKSPLORASI DATA TINGKAT KUALITAS AIR DI KOTA PONTIANAK: INDIKATOR FISIK DAN KIMIA Shindy Utari; Dadan Kusnandar; Naomi Nessyana Debataraja
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.45876

Abstract

Air bersih dan sanitasi layak merupakan salah satu tujuan dalam Sustainable Development Goals. Seiring berjalannya waktu, kualitas air mengalami penurunan terutama di daerah pemukiman akibat tercemar limbah dari hasil kegiatan manusia. Standar baku mutu kesehatan lingkungan dan persyaratan kesehatan air untuk keperluan higiene sanitasi diatur berdasarkan Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 32 Tahun 2017. Data yang digunakan adalah data primer yang diambil dari enam Kecamatan di Kota Pontianak. Terdapat dua indikator yang digunakan antara lain fisik dan kimia. Indikator fisik yang digunakan pada penelitian ini adalah suhu dan kekeruhan. Indikator kimia yang digunakan pada penelitian ini adalah pH. Langkah-langkah penelitian adalah melakukan statistik deskriptif terhadap masing-masing variabel.Kata Kunci: pencemaran air, standar baku mutu, statistik deskriptif
PENDANAAN PROGRAM PENSIUN MANFAAT PASTI DENGAN METODE MODIFIED SPREADING GAINS AND LOSSES Mariana Yopi; Setyo Wira Rizki; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.46540

Abstract

Program pensiun adalah program yang mengupayakan manfaat pensiun bagi peserta. Secara umum, program pensiun dibedakan menjadi dua, salah satunya program pensiun manfaat pasti. Program pensiun manfaat pasti adalah program pensiun yang manfaatnya ditetapkan di awal, sementara besar iuran yang dibayarkan didasarkan pada perhitungan aktuaria. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pendanaan program pensiun manfaat pasti dalam jangka panjang jika terjadi perbedaan asumsi tingkat suku bunga pengembalian investasi aktuaria dan tingkat suku bunga pengembalian investasi aktual dengan menggunakan metode modified spreading gains and losses. Perhitungan dimulai dengan bantuan Tabel Mortalita Indonesia (TMI) 2019 pada laki-laki dengan usia masuk kerja 25 tahun dan usia pensiun 56 tahun serta mengasumsikan tingkat suku bunga pengembalian investasi aktuaria yang digunakan sebesar 3%; 4,5%; dan 5%, sedangkan tingkat suku bunga pengembalian investasi aktual sebesar 4,5%. Terdapat tiga asumsi tingkat suku bunga pengembalian investasi, yaitu saat asumsi tingkat suku bunga pengembalian investasi aktuaria kurang dari tingkat suku bunga pengembalian investasi aktual, saat asumsi tingkat suku bunga pengembalian investasi aktuaria sama dengan tingkat suku bunga pengembalian investasi aktual, dan saat asumsi tingkat suku bunga pengembalian investasi aktuaria lebih dari tingkat suku bunga pengembalian investasi aktual. Selanjutnya menghitung normal contribution, actuarial liability, dana pensiun, loss, unfunded liability, supplementary contribution dengan metode modified spreading gains and losses, dan kontribusi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah pendanaan program pensiun sepenuhnya terdanai atau tidak terjadi keuntungan maupun kerugian dalam jangka panjang. Kata Kunci: pendanaan pensiun, program pensiun manfaat pasti, tingkat suku bunga
PERBANDINGAN MODEL ARIMAX DAN FUNGSI TRANSFER PADA PERAMALAN CURAH HUJAN Kunti Wijayanti; Shantika Martha; Naomi Nessyana Debataraja
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.45877

Abstract

Model ARIMAX merupakan modifikasi dari model dasar ARIMA dengan penambahan variabel bebas atau suatu perluasan dari ARIMA. Fungsi transfer disebut sebagai metode yang menggabungkan pendekatan kausal dan deret waktu ARIMA yang bertujuan untuk meramalkan keadaan pada masa yang akan datang. Model ARIMAX dan fungsi transfer ini digunakan untuk menganalisis data curah hujan dengan kelembaban udara sebagai variabel bebas. Tujuan penelitian ini untuk membandingkan model peramalan terbaik berdasarkan model ARIMAX dan fungsi transfer. Berdasarkan hasil analisis pada model ARIMAX diperoleh MAPE sebesar 50,7% dan fungsi transfer dengan nilai MAPE sebesar 73,7%. Hal ini dapat dikatakan bahwa hasil peramalan model ARIMAX dan fungsi transfer tidak dapat dibandingkan karena memiliki nilai MAPE lebih dari 50% yang artinya hasil peramalan kedua metode tersebut buruk atau tidak cocok untuk data curah hujan Kabupaten Ketapang. Kata Kunci: ARIMAX, fungsi transfer, curah hujan
ANALISIS DERAJAT KESEHATAN DI KALIMANTAN BARAT DENGAN GENERALIZED STRUCTURED COMPONENT ANALYSIS Fajri Anugrah Pratiwi; Naomi Nessyana Debataraja; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.46541

Abstract

Tinggi rendahnya angka kesehatan manusia dipengaruhi oleh faktor lingkungan, perilaku, pelayanan kesehatan, pendidikan, dan ekonomi. Faktor-faktor ini merupakan variabel laten yang tidak dapat diukur secara langsung. Jika ada sebuah hubungan antara laten dan indikatornya, maka metode yang digunakan adalah structural equation modeling (SEM). Pada penelitian ini digunakan SEM berbasis komponen yaitu generalized structured component analysis (GSCA). Metode ini tidak berdasarkan oleh banyak asumsi. Evaluasi pada GSCA dilakukan dalam tiga tahap yaitu pada model pengukuran, model struktural, dan overall goodness of fit model. Pada model pengukuran bertujuan untuk menguji hubungan antara variabel laten dan indikatornya. Sedangkan evaluasi pada model struktural untuk menguji hubungan antar variabel laten. Overall goodness of fit model merupakan model keseluruhan untuk melihat kecocokan suatu model dengan data keseluruhan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara variabel perilaku terhadap lignkungan, pendidikan terhadap perilaku, ekonomi terhadap lingkungan, serta hubungan antara perilaku, lingkungan, pelayanan kesehatan, dan ekonomi terhadap derajat kesehatan menggunakan metode GSCA dengan bantuan software open source GeSCA. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hubungan yang signifikan terdapat pada hubungan perilaku (variabel endogen) terhadap derajat kesehatan dan ekonomi (variabel eksogen) terhadap derajat kesehatan. Hasil model yang dibangun pada penelitian ini memiliki nilai FIT sebesar 0,5388 dan AFIT sebesar 0,4544. Sehingga model pada penelitian dapat dikatakan sudah cukup baik.  Kata Kunci : variabel laten, structural equation modeling (SEM), overall goodness of fit model
PEMODELAN GJR-GARCH PADA DATA KURS HARIAN RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA SAAT KRISIS EKONOMI Shantika Martha, Dhea Aprilia Wulansari, Yundari,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.45878

Abstract

Kurs merupakan data keuangan suatu negara yang menunjukkan daya beli internasional pada negara yang bersangkutan. Krisis ekonomi global berdampak pada perekonomian yang berpengaruh terhadap kurs menjadi tidak stabil, sehingga mengakibatkan volatilitas dan biasanya memiliki variansi error yang tidak konstan (heteroskedastisitas). Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) adalah model deret waktu yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas. Namun, model GARCH mengabaikan efek asimetris pada volatilitas, sehingga dikembangkanlah model Glosten Jaganathan Runkle GARCH (GJR-GARCH) yang dapat menangkap pengaruh asimetris pada volatilitas. Penelitian ini menggunakan data kurs harian rupiah terhadap dolar Amerika saat krisis ekonomi yang terjadi pada awal tahun 2018 dan 2020. Tujuan penelitian ini untuk menyelidiki pengaruh asimetris terhadap volatilitas dan memodelkan GJR-GARCH pada return kurs. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya pengaruh asimetris terhadap volatilitas karena error dari model GARCH(1,1) dengan MAPE sebesar 0,54% tidak berdistribusi normal. Sehingga model yang dapat digunakan adalah GJR-GARCH(1,1) dengan MAPE sebesar 0,39%. Model ini menghasilkan error yang white noise. Model ini juga, mengindikasi terdapat guncangan negatif yang berpengaruh terhadap volatilitas pada return kurs. Hal ini berarti pelemahan rupiah (penguatan dolar AS) akan mengakibatkan volatilitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan penguatan rupiah (pelemahan dolar AS). Kata Kunci : kurs, krisis ekonomi, asimetris, GJR-GARCH
PENERAPAN METODE PROJECTED UNIT CREDIT TIPE CONSTANT DOLLAR PADA PERHITUNGAN AKTUARIA DANA PENSIUN (Studi Kasus: Data Guru Honorer Sekolah Dasar Kec. Bunut Hilir) Hendra Perdana, Rina Amanda, Setyo Wira Rizki,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.45586

Abstract

Jaminan masa depan merupakan hak setiap pegawai setelah masa kerja berakhir, sehingga dibentuklah program dana pensiun. Untuk mengelola dana pensiun digunakan perhitungan aktuaria dana pensiun menggunakan metode projected unit credit (PUC) tipe constant dollar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil perhitungan iuran normal (NC), kewajiban aktuaria (AL), dan total nilai akhir iuran normal menggunakan metode projected unit credit terhadap guru honorer sekolah dasar di Kecamatan Bunut Hilir. Perhitungan dimulai dengan data peserta program dana pensiun berupa data usia masuk, usia saat ini, masa kerja, gaji saat ini, dan tingkat suku bunga. Langkah selanjutnya yaitu menghitung besar manfaat pensiun dengan tiga skala gaji, menghitung nilai sekarang manfaat pensiun, dan menghitung iuran pensiun serta kewajiban aktuaria. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh bahwa kenaikan iuran normal, kewajiban aktuaria, dan total nilai akhir iuran normal di pengaruhi oleh masa kerja peserta dan tingkat suku bunga. Kata Kunci: Program Dana Pensiun, Iuran Normal, Kewajiban Aktuaria
ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KECELAKAAN LALU LINTAS DI KABUPATEN MEMPAWAH Naomi Nessyana Debataraja, Riani Mahalalita, Dadan Kusnandar,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.46542

Abstract

Kabupaten Mempawah merupakan salah satu daerah dengan angka kecelakaan tertinggi yang ada di Kalimantan Barat. Banyak faktor yang menjadi penyebab terjadinya kecelakaan lalu lintas seperti faktor individu serta lingkungan sehingga dibutuhkan suatu model untuk menganalisis faktor apa saja yang signifikan mempengaruhi kecelakaan lalu lintas. Regresi linier merupakan teknik analisis data dalam statistika yang digunakan untuk mengkaji hubungan antara beberapa variabel dengan melakukan estimasi terhadap parameter-parameternya. Model Regresi linier digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang diduga signifikan mempengaruhi angka kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Mempawah tahun 2015 hingga 2018. Variabel-variabel yang digunakan pada analisis adalah angka kecelakaan lalu lintas sebagai variabel terikatnya serta empat variabel bebasnya yaitu jumlah penduduk, rasio jenis kelamin, panjang jalan rusak, dan persentase usia remaja. Hasil analisis menunjukkan bahwa dengan menggunakan model Regresi linier, didapat bahwa hanya variabel jumlah penduduk yang signifikan mempengaruhi angka kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Mempawah dengan koefisien determinasinya sebesar 71%.                                                                                                                                                   Kata Kunci: Kecelakaan lalu lintas, Regresi linier, Stepwise.
ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAMA MASA STUDI MAHASISWA FMIPA UNTAN MENGGUNAKAN MODEL PROBIT Yude Anggreni; Dadan Kusnandar; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): 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.v10i2.45879

Abstract

Model probit (probability unit) adalah model yang digunakan ketika variabel dependen (Y) berbentuk dikotomi atau biner dan galatnya diasumsikan berdistribusi normal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi lama masa studi mahasiswa FMIPA Untan dengan menggunakan model probit. Data yang digunakan adalah data kelulusan mahasiswa FMIPA Untan angkatan 2011. Untuk mengestimasi parameter model probit digunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE). Kemudian lakukan uji kebaikan dengan tiga tahapan, yaitu uji serentak, uji parsial, serta koefisien determinasi. Hasil dari ketiga uji menunjukkan bahwa model probit dapat digunakan untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi lama masa studi mahasiswa FMIPA Untan dengan variabel independennya jenis kelamin, TUTEP (Tanjungpura University Test of English Proficiency), IPK (Indek Prestasi Mahasiswa) dan Jurusan. Berdasarkan hasil dari pengujian menunjukkan bahwa faktor yang mempengaruhi lama masa studi FMIPA Untan adalah variabel independen IPK (X3), dengan nilai McFadden R-square ( ) sebesar 0,1745.Kata kunci: Model Probit, Uji Serentak, Uji Parsial, McFadden R-square.

Page 1 of 2 | Total Record : 12

 1   2 

Filter by Year

2021 2021


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 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