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 11 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 3, No 03 (2014): BIMASTER" : 11 Documents clear
PERBANDINGAN PRESTASI BELAJAR MAHASISWA MATEMATIKA FMIPA UNTAN PADA MATA KULIAH METODE STATISTIK DENGAN DUA KURIKULUM BERBEDA ., Nur Anggraini
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.v3i03.7439

Abstract

Prestasi belajar merupakan hasil nyata yang dilakukan oleh seseorang setelah melakukan kegiatan belajar. Program studi Matematika FMIPA UNTAN merupakan institusi pengembangan ilmu dasar yang diproyeksikan untuk menghasilkan lulusan sains yang berkualitas dan mampu barsaing di era globalisasi. Tahun 2011 Matematika FMIPA UNTAN mulai memberlakukan pembaharuan kurikulum, yaitu dari Kurikulum Berbasis Isi (KBI) dengan Kurikulum Berbasis Kompetensi (KBK). KBI yang terdiri dari Kurikulum Inti dan Kurikulum Institusional merupakan kurikulum berbasis ilmu pengetahuan dan keterampilan. Sedangkan KBK merupakan seperangkat rencana dan pengaturan tentang kompetensi yang dibakukan dengan penerapannya disesuaikan dengan keadaan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan prestasi belajar mahasiswa Matematika FMIPA UNTAN pada mata kuliah Metode Statistik yang menggunakan KBI dan KBK. Data yang digunakan dalam penelitin ini adalah mahasiswa angkatan 2006/2007 yang berjumlah 77 orang dan mahasiswa angkatan 2011/2012 berjumlah 44 orang. Prosedur pada penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data. Selanjutnya, data yang diperoleh dihitung rata-rata dan varians. Kemudian diuji hipotesis dengan uji signifikansi dua rata-rata  independen. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara prestasi belajar mahasiswa  yang menggunakan KBI dengan prestasi belajar mahasiswa yang menggunakan KBK. Kata Kunci: Prestasi Belajar, KBI, KBK
METODE PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA Evy Sulistianingsih., Romika Indahwati, Dadan Kusnandar,
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.v3i03.7352

Abstract

Multikolinearitas merupakan salah satu permasalahan dalam analisis Regresi Linear. Multikolinearitas dapat menyebabkan estimasi parameter dengan metode Ordinary Least Squares (OLS) menjadi penduga yang masih tetap tak bias dan konsisten, tetapi tidak efisien. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi multikolinearitas, yaitu Metode Partial Least Squares (PLS). Pada penelitian ini tingkat efisiensi metode OLS dan PLS dibandingkan dalam mengestimasi parameter regresi ketika terdapat multikolinearitas dalam data. Penelitian ini menggunakan 21 kondisi data yang berbeda dalam ukuran sampel dan tingkat korelasi. Tingkat efisiensi dari kedua metode dibandingkan berdasarkan nilai bias dan Mean Square Error (MSE) dari nilai estimasi yang dihasilkan. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode OLS merupakan penduga yang efisien ketika tidak ada korelasi antar variabelnya. Selain itu dapat disimpulkan juga bahwa metode PLS memiliki nilai bias yang cenderung mengecil seiring bertambahnya jumlah sampel dan sebaiknya digunakan sebagai suatu metode analisis ketika variabel bebas berkorelasi lebih dari atau sama dengan 0,8. Kata Kunci: Analisis Regresi, Matriks Korelasi, Multivariat, Simulasi
PENERAPAN METODE COST PRORATE TIPE CONSTANT PERCENT UNTUK PERHITUNGAN NILAI KEWAJIBAN AKTUARIA DANA PENSIUN Neva Satyahadewi, Rika Indriya Sari,
BIMASTER Vol 3, No 03 (2014): BIMASTER
Publisher : BIMASTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Metode Cost Prorate tipe Constant Percent merupakan metode pendanaan pensiun yang menghitung manfaat pensiun berdasarkan gaji karyawan sejak pertama kali masuk kerja. Metode tersebut dalam penelitian ini digunakan untuk menghitung besarnya kewajiban aktuaria yang harus dikeluarkan perusahaan kepada karyawan pada saat pensiun normal yaitu 56 tahun. Data yang digunakan adalah data karyawan PERUM DAMRI stasiun Pontianak dengan usia karyawan diatas 30 tahun. Besar kewajiban aktuaria yang harus dikeluarkan perusahaan kepada masing-masing peserta berbeda karena dipengaruhi oleh masa kerja dan gaji karyawan. Berdasarkan hasil perhitungan, besar kewajiban aktuaria yang akan dikeluarkan kepada 15 karyawan pada tahun 2013 adalah Rp853.841.866,69. Kata Kunci: dana pensiun, metode constant percent
MODEL PERUBAHAN KETINGGIAN AIR TERHADAP WAKTU PADA CERAMIC WATER FILTER Nilamsari Kusumastuti, Yogi Bagus Angriawan, Evi Noviani,
BIMASTER Vol 3, No 03 (2014): BIMASTER
Publisher : BIMASTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Model perubahan ketinggian air terhadap waktu merupakan model matematika yang merepresentasikan kecepatan aliran air yang tersaring menggunakan Ceramic Water Filter (CWF). Model ini erat kaitannya dengan perubahan massa air yang tersaring keluar melalui luas penampang sisi-sisi CWF. Perubahan massa air dipengaruhi oleh waktu proses penyaringan air. Perubahan massa air terhadap waktu secara fisis sebanding dengan massa jenis air yang konstan dan perubahan volume air terhadap waktu. Pengaruh perubahan ketinggian air terhadap waktu pada proses penyaringan air dengan menggunakan CWF dikaji untuk pembentukan dan penerapan model perubahan ketinggian air terhadap waktu. Pembentukan model ini diawali dengan menentukan volume dalam CWF secara geometris untuk mendeskripsikan volume air. Pada proses penyaringan air, tidak ada penambahan air sampai air habis tersaring, sehingga volume air tersaring sama dengan volume awal air. Selain itu, tidak ada pengaruh endapan yang menempel pada sisi-sisi CWF, sehingga konduktivitas hidroliknya konstan. Banyaknya aliran air yang tersaring per satuan waktu disebut dengan laju aliran air. Laju aliran air dimodelkan menggunakan persamaan Darcy. Perubahan massa air terhadap waktu dinyatakan juga sebanding dengan massa jenis air dan laju aliran air. Perubahan volume air terhadap waktu berdasarkan aturan rantai persamaan diferensial sebanding dengan perubahan volume air terhadap ketinggian air dan perubahan ketinggian air terhadap waktu. Hubungan antara perubahan massa air terhadap waktu dan perubahan volume air terhadap waktu, diperoleh model perubahan ketinggian air terhadap waktu. Pada aplikasi model ini terhadap produk CWF, diperoleh perubahan ketinggian air terhadap waktu sampai air tersaring habis adalah 1,743634 × 10-6 cm/s. Kata Kunci: Ceramic water filter, laju aliran air dan persamaan darcy.
PENGGUNAAN VALUE AT RISK DALAM ANALISIS RISIKO PADA PORTOFOLIO SINGLE INDEX MODEL (Studi Kasus Data Saham LQ 45) Evy Sulistianingsih, Edi Saputra, 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.v3i03.7440

Abstract

Salah satu metode yang dapat digunakan untuk membentuk portofolio optimal adalah Single Index Model (SIM). Metode ini lebih sederhana jika dibandingkan dengan Mean-Variance Model. Pembentukan portofolio optimal dengan SIM didasarkan pada nilai cut off point dan nilai excess return to beta. SIM mengasumsikan bahwa korelasi return antar saham terjadi karena adanya respon saham tersebut terhadap perubahan pasar. Setelah portofolio SIM terbentuk, maka dapat diperkirakan potensi risiko penurunan nilai return dari portofolio tersebut dengan Value at Risk (VaR). VaR ini dapat diukur dengan menggunakan metode Variance Covariance yang mengasumsikan bahwa return berdistribusi normal dan return portofolio bersifat linear terhadap return aset tunggalnya. Saham-saham  yang digunakan untuk studi kasus pada penelitian ini adalah saham yang tergabung pada indeks harga saham LQ 45 di  Bursa Efek Jakarta periode Januari 2008 sampai dengan Maret 2014. Kemudian, berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa dari 37 saham yang diambil sebagai sampel dari indeks LQ 45 hanya 6 saham yang masuk dalam portofolio. Portofolio tersebut memiliki standar deviasi sebesar 0,063338399, sehingga dengan model Variance Covariance pada tingkat keyakinan sebesar 95% diketahui bahwa kerugian maksimum yang mungkin akan diderita investor tidak akan melebihi Rp 104.191.665,8. Kata Kunci: Single Indeks Model, Value at Risk
ANALISIS MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP UNTUK PERAMALAN KENAIKAN TARIF DASAR LISTRIK (TDL) TERHADAP BESARNYA PEMAKAIAN LISTRIK Evy Sulistianingsih, Reta Ekayanti, Muhlasah Novitasari Mara,
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.v3i03.7353

Abstract

Analisis intervensi merupakan metode untuk mengolah data time series yang dipengaruhi oleh suatu peristiwa yang disebut intervensi. Secara umum, ada dua macam fungsi intervensi yaitu fungsi step dan pulse. Analisis intervensi fungsi step digunakan pada intervensi yang bersifat jangka panjang seperti kebijakan pemerintah, kebijakan perusahaan dan travel warning. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan model intervensi fungsi step yang didapat dari proses pemodelan ARIMA preintervensi, identifikasi respon intervensi, estimasi parameter intervensi, dan pemeriksaan diagnosis model intervensi. Adapun data yang digunakan berupa data besarnya pemakaian listrik (dalam kWh), kategori rumah tangga dengan daya 1300VA, Rayon Kota Pontianak periode Januari 2008 sampai dengan April 2014 yang diperoleh dari PT. PLN Rayon Kota Pontianak. Penelitian ini dibatasi pada pembentukan model intervensi fungsi step, dengan waktu intervensi T diketahui yakni Oktober 2013. Berdasarkan hasil analisis disimpulkan bahwa hasil peramalan dari model intervensi yang telah didapat menunjukkan besarnya pemakaian pada bulan Mei 2014 sampai dengan April 2015 mengalami penurunan ketika dampak intervensi terjadi pada waktu intervensi. Kata Kunci : Analisis intervensi, ARIMA, fungsi step
ANALISIS DAN SIMULASI MODEL MATEMATIKA PENYAKIT DEMAM DENGUE DENGAN SATU SEROTIF VIRUS DENGUE Muhlasah Novitasari Mara, Hendri Purwanto, 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.v3i03.7349

Abstract

Demam dengue merupakan penyakit endemik yang ditularkan melalui vektor nyamuk Aedes aegypti. Penyakit ini terdapat di lebih dari 100 negara di Amerika, Afrika, maupun Asia, khususnya negara-negara yang beriklim tropis. Persamaan diferensial dapat digunakan untuk merepresentasikan penyebaran virus dengue yang terjadi dalam selang waktu dan dimodelkan dalam bentuk model matematika. Model matematika dalam penelitian ini mencoba merepresentasikan tentang penyebaran demam dengue berdasarkan data yang diperoleh dan asumsi yang digunakan. Model matematika yang digunakan adalah model matematika yang diperoleh dari penelitian Syafruddin dan Noorani (2012) yang terdiri dari subpopulasi Susceptible (S), Exposed (E), Infected (I), dan Recovered (R). Model matematika SEIR selanjutnya dianalisis untuk melihat perilaku solusi dari sistem. Analisis kestabilan dari sistem dalam penelitian ini adalah stabil asimtotik yang menunjukkan adanya kasus endemik dan tidak stabil yang menunjukkan kasus nonendemik. Simulasi model matematika SEIR menunjukkan bahwa memerlukan waktu yang sangat lama untuk memastikan manusia yang terinfeksi memiliki terbebas dari infeksi virus dengue. Hal ini terjadi karena infeksi virus dengue yang terjadi secara terus-menerus antara populasi manusia dan nyamuk. Kata kunci: demam dengue, endemik, model SEIR, kestabilan, simulasi model.
ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG Nilamsari Kusumastuti, Hidayu Sulisti, 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.v3i03.7644

Abstract

Flu burung merupakan suatu penyakit menular yang disebabkan oleh virus influenza tipe A dengan subtipe H5N1 yang ditularkan oleh virus influenza dari unggas. Model matematika mempunyai kapabilitas dalam pemahaman penyebaran penyakit menular. Model matematika merupakan sekumpulan persamaan atau pertidaksamaan yang mengungkapkan perilaku suatu permasalahan nyata. Pada penelitian ini digunakan model penyebaran penyakit flu burung yang terbagi dalam dua populasi, yaitu populasi unggas dan manusia. Diasumsikan pada populasi unggas dibagi menjadi dua sub-populasi yaitu, sub-populasi unggas susceptible (Sb) dan infective (Ib). Sedangkan pada populasi manusia dibagi menjadi empat sub-populasi yaitu, sub-populasi manusia susceptible (Sh), pre-infective (Ph), infective (Ih), dan recovered (Rh). Dari model yang terbentuk diperoleh 3 titik kesetimbangan yaitu, titik kesetimbangan bebas penyakit, endemik di dalam populasi manusia, dan endemik di dalam populasi unggas-manusia. Rasio reproduksi dasar diperoleh dari nilai eigen matriks Jacobian yang berguna sebagai rasio potensi penyebaran penyakit flu burung. Dari hasil analisis diketahui sistem di sekitar titik kesetimbangan bebas penyakit stabil pada saat r0<1 dan R0<1 yang menunjukkan bahwa tidak terjadi penyebaran penyakit di populasi unggas-manusia. Sistem di sekitar titik kesetimbangan endemik di populasi manusia stabil pada saat r0<1 dan R0>1 yang menunjukkan bahwa terjadi penyebaran penyakit di populasi manusia. Sedangkan sistem di sekitar titik kesetimbangan endemik di populasi unggas-manusia stabil pada saat r0>1 yang menunjukkan bahwa terjadi penyebaran penyakit di populasi unggas-manusia. Kata Kunci : model matematika, titik kesetimbangan, rasio reproduksi dasar
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
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.

Page 1 of 2 | Total Record : 11

 1   2 

Filter by Year

2014 2014


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