cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
BIMASTER
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Bimaster adalah Jurnal Ilmiah berkala bidang Matematika, Statistika dan Terapannya yang terbit secara online dan dikelola oleh Jurusan Matematika FMIPA Untan
Arjuna Subject : -
Articles 8 Documents
Search results for , issue "Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya" : 8 Documents clear
PENANGANAN OVERDISPERSI DENGAN MODEL BINOMIAL NEGATIF PADA DATA KLAIM ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR RODA EMPAT Dhessy Rahmayanti; Setyo Wira Rizki
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (137.05 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.24811

Abstract

Model regresi Poisson pada umumnya digunakan untuk menganalisis data diskrit dengan asumsi ekuidispersi. Ketika asumsi tersebut terlanggar yaitu terjadi overdispersi maka regresi Poisson tidak lagi dapat digunakan. Beberapa metode yang digunakan untuk mengatasi hal ini yaitu Generalized Poisson, Binomial Negatif, dan Quassi likelihood. Penelitian ini menggunakan model Binomial Negatif untuk mengatasi overdispersi pada data klaim asuransi kendaraan bermotor roda empat PT. BUMIDA Kalimantan Barat tahun 2015. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Binomial Negatif dengan nilai parameter                          = 0.963 dan  dapat meminimalisir overdispersi yang terjadi pada model Poisson dilihat dari nilai varians yang mengalami penurunan yaitu dari 14,518 pada model Poisson menjadi 3,166 pada model Binomial Negatif. Selain dilihat dari nilai varians yang mengalami penurunan model Binomial Negatif juga memiliki nilai AIC dan BIC yang lebih kecil dibandingkan model Poisson. Hal ini menunjukkan bahwa model Binomial Negatif lebih baik dari pada model Poisson dalam mengatasi overdispersi.   Kata kunci: Regresi Poisson, Overdispersi, Binomial Negatif, Klaim asuransi kendaraan bermotor 
ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI CRUMB RUBBER DENGAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL Robiansyah Robiansyah; Dadan Kusnandar; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (217.877 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.24817

Abstract

Statistical Process Control (SPC) merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk menganalisis data produksi dalam rangka mengendalikan dan memperbaiki kualitas suatu produk. Dalam penelitian ini SPC diterapkan pada perusahaan karet  yang memproduksi olahan karet menjadi barang setengah jadi yaitu crumb rubber. Meskipun proses produksi dilaksanakan dengan baik, kualitas crumb rubber yang dihasilkan masih banyak yang tidak sesuai dengan yang diharapkan karena banyak produk yang cacat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data produksi crumb rubber dengan SPC dan menganalisis faktor-faktor penyebab yang mempengaruhi cacat produk crumb rubber. Hasil pengamatan terhadap diagram kendali u untuk cacat jenis white spot menunjukkan adanya dua titik berada di luar batas kendali. Hal ini berarti proses produksi yang terjadi pada produksi crumb rubber yang diakibatkan cacat white spot dalam keadaan tidak terkendali dan perlu dilakukan tindakan perbaikan. Pengamatan terhadap cacat jenis logam, kontaminasi dan low PO menunjukkan bahwa variabel kecacatan tersebut secara keseluruhan berada di dalam batas kendali, yang artinya cacat tersebut dapat dikendalikan pada proses produksi crumb rubber. Faktor-faktor  penyebab cacat  produk crumb rubber yaitu faktor manusia, faktor bahan baku, faktor mesin, faktor metode dan faktor lingkungan.Kata Kunci: SPC, crumb rubber, diagram kendali u, pengendalian kualitas
KNIGHT’S TOUR PADA PAPAN CATUR UKURAN 3×n DENGAN ATAU TANPA SATU KOTAK DIREMOVED Nicko Nicko; Mariatul Kiftiah; Fransiskus Fran
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (139.034 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.24812

Abstract

Knight’s Tour pada papan catur                          adalah urutan langkah bidak kuda catur pada setiap kotak pada papan catur berukuran , sehingga tidak ada kotak yang dikunjungi lebih dari satu kali. Knight’s Tour pada papan ukuran  dengan atau tanpa satu kotak diremoved adalah urutan langkah bidak kuda catur menggunjungi setiap kotak pada papan catur  sehingga tidak ada kotak yang dikunjungi lebih dari satu kali. Tujuan meremoved satu kotak agar setiap papan catur berukuran  dapat dikunjungi oleh bidak kuda catur dan memuat solusi Knight’s Tour. Aturan permainan Knight’s Tour yang digunakan yaitu menggunakan langkah bidak kuda catur pada umumnya yaitu langkah “L”. Kotak yang telah dikunjungi dinomori sesuai urutan bidak kuda catur menggunjungi setiap kotak. Secara matematis solusi dari permainan Knight’s Tour berkaitan dengan teori graf. Kotak-kotak dianggap sebagai simpul (node) dan urutan langkah bidak kuda catur mengunjungi setiap kotak dianggap sebagai sisi (edge). Jika dihubungkan maka akan membentuk suatu  lintasan Hamilton atau sirkuit Hamilton. Kata Kunci : Knight’s Tour, lintasan Hamilton, sirkuit Hamilton.
ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE BAYESIAN GELF MENGGUNAKAN PRIOR INFORMATIF DAN NON-INFORMATIF Surati Surati; Helmi Helmi; Setyo Wira Rizki
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (117.886 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.24832

Abstract

Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kegagalan atau kejadian tertentu. Data dikatakan tersensor apabila data tidak dapat diamati secara lengkap karena objek penelitian hilang atau mengundurkan diri atau sampai akhir penelitian objek tersebut belum mengalami kejadian tertentu. Tujuan pada penelitian ini adalah menentukan estimasi parameter model survival distribusi Eksponensial pada data tersensor dengan metode Bayesian GELF menggunakan prior Gamma sebagai prior informatif dan prior Jeffreys sebagai prior non-informatif dan menerapkan pada kasus penderita kanker paru-paru. Setelah diperoleh estimator dari kedua prior, selanjutnya diterapkan pada data pasien penderita kanker paru-paru berdistribusi Eksponensial  yang diambil dari program R versi 3.3.0 untuk mengetahui peluang individu dapat bertahan hidup. Nilai MSE yang diperoleh untuk fungsi survival dan fungsi hazard untuk prior Gamma ialah 0.000135766 dan 1.2999E-07, sedangkan fungsi survival dan fungsi hazard untuk prior Jeffreys ialah 0.000186044 dan 1.76866E-07. Berdasarkan nilai MSE dari estimator pada penelitian ini, diperoleh metode Bayesian GELF prior Gamma lebih baik dari pada metode Bayesian GELF prior Jeffreys. Salah satu contoh hasil dari olah data metode Bayesian GELF prior Gamma, diperoleh peluang hidup pasien pada kasus ini yang mengidap penyakit kanker paru-paru selama 1 hari adalah 0.992169551, selama 80 hari adalah 0.5331772256, selama 250 hari adalah 0.14011148, selama 587 hari adalah 0.009906501, dan selama 999 hari adalah 0.000388427. Kata Kunci: Distribusi Eksponensial, Metode Bayesian GELF, Prior Gamma, Prior Jeffreys, Survival.
PENGUKURAN VALUE AT RISK (VaR) PADA PORTOFOLIO DENGAN SIMULASI MONTE CARLO Elga Fitaloka; Evy Sulistianingsih; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (367.946 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.25055

Abstract

Salah satu bentuk pengukuran nilai risiko dalam berinvestasi adalah Value at Risk (VaR). VaR dapat didefinisikan sebagai estimasi kerugian maksimum yang akan didapat selama periode waktu tertentu dengan tingkat kepercayaan tertentu. Salah satu metode yang dapat digunakan VaR adalah simulasi Monte Carlo. VaR dengan simulasi Monte Carlo pada portofolio mengasumsikan bahwa return berdistribusi normal dan return portofolio tidak bersifat linier terhadap return saham tunggalnya. Data yang digunakan untuk studi kasus pada penelitian ini adalah data harga penutupan saham harian PT. Surya Citra Media Tbk, PT. Summarecon Agung Tbk, PT. Astra Agro Lestari Tbk, dan PT. Unilever Indonesia Tbk, periode 27 Februari 2015 sampai 2 Maret 2016. Hasil perhitungan pada penelitian ini menunjukkan bahwa jika investor menginvestasikan dananya sebesar Rp 100.000.000,00 maka kemungkinan kerugian maksimum yang diderita investor pada periode selanjutnya (1 hari setelah periode) dengan tingkat kepercayaan 95% tidak akan melebihi Rp 2.995.047,00.  Kata Kunci : Indeks, Modal, Keuntungan  
KESTABILAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE LQR Irfant Bayu Pratama; Helmi Helmi; Yudhi Yudhi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (275.261 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.24814

Abstract

 Sistem pendulum terbalik merupakan sistem yang tidak stabil dan nonlinear. Sistem ini tidak dapat mempertahankan kemiringan sudut pendulum, dikarenakan keberadaan gravitasi. Kemiringan sudut pendulum dapat mengubah kecepatan gerak kereta. Berdasarkan permasalahan tersebut, untuk mempertahankan keseimbangan sudut pendulum digunakan metode LQR. Langkah awal yang dilakukan adalah menentukan model dengan menggunakan persamaan Lagrange. Dari model tersebut dibuat persamaan state space, kemudian dilinearisasi menggunakan matriks Jacobi agar didapat persamaan yang linear. Dalam penelitian ini penerapan metode LQR dapat digunakan apabila pada karakteristiknya yaitu keterkontrolan mempunyai nilai rank empat. Hasil dari simulasi menunjukkan bahwa kereta mampu bergerak dengan kecepatan konstan dengan mempertahankan keadaan seimbang pendulum di sekitar nol radian. Kata Kunci : nonlinear, persamaan Lagrange, state space
PERAMALAN PRODUKSI KELAPA SAWIT DENGAN METODE WINTER’S EXPONENTIAL SMOOTHING DAN PEGELS EXPONENTIAL SMOOTHING Mutiara Nurisma Rahmadhani; Evy Sulistianingsih; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (692.815 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.24833

Abstract

Analisis data time series menggunakan metode Winter’s Exponential Smoothing dan Pegels Exponential Smoothing merupakan analisis data yang dipengaruhi pola data yaitu musiman Multiplikatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data produksi kelapa sawit PT. Rezeki Kencana Kecamatan Teluk Pakedai Kabupaten Kubu Raya periode Januari 2012 sampai Desember 2015. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan produksi kelapa sawit untuk tahun berikutnya yaitu tahun 2016. Hasil analisis menunjukkan metode Pegels Exponential Smoothing musiman Multiplikatif menghasilkan ramalan yang lebih baik daripada metode Winter’s Exponential Smoothing model Multiplikatif dengan nilai Mean Absolute Percent Error (MAPE) yaitu sebesar 15,46%. Metode Pegels Exponential Smoothing musiman Multiplikatif dapat meramalkan produksi kelapa sawit pada tahun berikutnya. Kata Kunci : Pegels Exponential Smoothing, Time Series, Peramalan
GENERALISASI TEOREMA SABUWALA-LEON PADA PERSAMAAN EULER-CAUCHY TAK HOMOGEN POLINOMIAL Apriliandi Apriliandi; Mariatul Kiftiah; Yudhi Yudhi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (114.519 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i2.25056

Abstract

Persamaan Euler-Cauchy pada penelitian ini adalah persamaan diferensial biasa dengan bentuk koefisien                         . Solusi partikular pada persamaan Euler-Cauchy tak homogen dapat ditentukan dengan salah satu metode yaitu Metode Koefisien Tak Tentu dengan mentransformasikan persamaan koefisien variabel menjadi persamaan koefisien konstan. Teorema Sabuwala-Leon dapat menentukan solusi partikular persamaan Euler-Cauchy tak homogen polinomial tanpa harus mentransformasikan persamaan awal. Titik singular pada penggunaan Teorema Sabuwala-Leon adalah sama dengan nol. Penelitian ini menggeneralisasi Teorema Sabuwala-Leon pada persamaan Euler-Cauchy tak homogen polinomial yang titik singularnya tidak hanya nol. Dengan memisalkan  maka terbentuk polinomial yang baru. Selanjutnya, diterapkan Teorema Sabuwala-Leon untuk setiap sehingga diperoleh solusi partikular. Kata Kunci : polinomial, solusi partikular, Euler-Cauchy.

Page 1 of 1 | Total Record : 8


Filter by Year

2018 2018


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 : 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 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 Vol 8, No 1 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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 : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 2 (2018): BIMASTER 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