Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

BIMASTER

jbmstr
Website

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 18 Documents

1 2

Search results for , issue "Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya" : 18 Documents clear

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL PADA INDEKS SAHAM LQ-45 MENGGUNAKAN CONSTANT CORRELATION MODEL (CCM) Ovi Indah Afriani; Setyo Wira Rizki; Neva Satyahadewi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Investasi yang dilakukan oleh seorang investor perlu memperhatikan return dan risiko yang ada. Memaksimalkan return dan meminimalkan risiko dapat dilakukan dengan membentuk suatu portofolio optimal saham. Constant correlation model (CCM) digunakan untuk membentuk portofolio optimal dengan saham diurutkan menggunakan Excess Return to Standard Deviation (ERS) dan dibandingkan dengan Cut-off Rate candidate ( ). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah saham yang terdaftar dalam indeks saham LQ-45 periode September 2016 sampai dengan Oktober 2019. Pembentukan portofolio optimal dilakukan dengan tiga prosedur utama yaitu, menghitung ERS dan mengurutkan saham, menentukan nilai koefisien korelasi konstan antar saham yang dilanjutkan dengan menentukan Cut-off Rate, dan menentukan bobot optimal setiap saham. Berdasarkan portofolio optimal yang terbentuk, dapat diketahui bahwa empat dari delapan saham yang masuk ke dalam portofolio optimal merupakan saham yang bergerak dibidang real properti dan real estate. Sehingga, dari portofolio optimal yang terbentuk dapat diketahui bahwa pada periode tersebut, saham dibidang real properti dan real estate sedang berada dalam performa yang baik. Berdasarkan bobot yang ada, seorang investor dapat mengetahui besarnya alokasi dana untuk investasi setiap saham yang ada agar mendapatkan return yang maksimal. Kemudian, didapatkan expected return sebesar 0,173% dari dana investasi sebesar Rp100.000.000,00 dan risiko portofolio sebesar1,31%. Kata Kunci: excess return, cut-off rate, bobot saham

PEMODELAN FIXED EFFECT GEOGRAPHICALLY WEIGHTED PANEL REGRESSION UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KALIMANTAN BARAT Sutro Sutro; Yundari Yundari; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mengukur pencapaian penduduk dalam mengakses hasil pembangunan untuk memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan sebagainya. Analisis terhadap faktor yang mempengaruhi IPM perlu dilakukan dalam beberapa periode waktu dan memperhatikan letak geografis atau lokasi pengamatan. Oleh karena itu, berkembanglah analisis regresi panel yang melibatkan analisis regresi lokal yaitu geographically weighted panel regression (GWPR). GWPR merupakan penggabungan antara model geographically weighted regression (GWR) dengan model regresi data panel. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui model dan variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia di Kalimantan Barat pada 14 kabupaten/kota dalam rentang tahun 2011-2015. Hasil uji Chow dan uji Hausman menunjukkan bahwa model estimasi regresi data panel yang sesuai adalah fixed effect model (FEM) yang menghasilkan nilai adjusted R2 sebesar 0,8019. Selanjutnya estimasi Parameter dengan metode weighted least square (WLS) yang melibatkan jarak euclidean tiap-tiap lokasi. Bandwidth optimum yang dipilih berdasarkan nilai cross validation (CV) yang paling minimum antara fungsi pembobot fixed kernel gaussian, bisquare, dan tricube. Fungsi pembobot fixed kernel gaussian dipilih dengan alasan memiliki nilai CV paling minimum yaitu 64,90764. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dihasilkan untuk Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat masing-masing berbeda dan Provinsi Kalimatan Barat terbagi menjadi dua kelompok berdasarkan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap IPM. Hasil prediksi menggunakan model GWPR diperoleh nilai MAPE 1,4%, hal tersebut menyatakan bahwa model GWPR sangat baik.Kata kunci: WLS, bandwidth, fixed kernel.

PENENTUAN HARGA OPSI BELI TIPE EROPA MENGGUNAKAN METODE TRINOMIAL Hendra Perdana, Qisti Nissa, Neva Satyahadewi,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Penanaman modal dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh keuntungan bagi pemiliknya. Dalam penanaman modal, terdapat beberapa instrumen keuangan, salah satunya kontrak. Kontrak opsi merupakan kontrak derivatif yang nilai atau peluang keuntungannya bergantung pada kinerja aset yang mendasarinya. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menghitung harga opsi adalah metode trinomial. Metode trinomial memiliki tiga kemungkinan pergerakan harga saham, yaitu harga saham naik, tetap dan turun. Pada penelitian ini, dihitung harga opsi beli tipe Eropa menggunakan metode trinomial dengan data saham dari perusahaan International Business Machines Corporation (IBM) periode 1 November 2018 sampai dengan 1 November 2019, dengan harga saham awal sebesar $134,45, harga kesepakatan $120, tingkat suku bunga 1,75%, dan waktu jatuh tempo opsi saham adalah 20 November 2019 sampai dengan 20 Desember 2019 (umur kontrak opsi saham 30 hari). Perhitungan dilakukan dengan menghitung return, variansi return dan volatilitas. Dan selanjutnya mengitung parameter dan untuk menghitung harga saham pada setiap pergerakan. Berdasarkan studi kasus, diperoleh harga opsi beli tipe Eropa sebesar $14,67. Jadi, harga yang harus dibayarkan pembeli opsi kepada penjual opsi agar mendapatkan hak atas opsi tersebut adalah sebesar $14,67. Sehingga, metode trinomial lebih realistis dalam memperkirakan harga opsi saham jika dibandingkan dengan metode binomial. Hal ini karena pada kenyataannya harga saham tidak hanya dapat bergerak naik dan turun, namun dapat juga bergerak tetap.Kata Kunci : kontrak opsi, metode trinomial, opsi Eropa.

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PRIOR UNIFORM DENGAN METODE BAYESIAN ABSOLUTE ERROR LOSS FUNCTION Bagus Setiadi; Setyo Wira Rizki; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kegagalan atau kejadian tertentu. Pada penelitian ini dibahas mengenai estimasi parameter model survival distribusi eksponensial prior Uniform dengan menggunakan Bayesian absolute error loss function (AELF) dan diterapkan pada kasus penderita kanker paru-paru. Estimasi parameter model survival dimulai dengan mencari fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, kemudian menentukan fungsi likelihood, distribusi prior, dan posterior untuk metode Bayesian. Dari metode Bayesian AELF diperoleh dan fungsi survival kemudian diterapkan pada data pasien penderita kanker paru-paru untuk mengetahui peluang individu dapat bertahan hidup. Berdasarkan hasil estimasi metode Bayesian AELF untuk studi kasus penderita kanker paru-paru dapat diketahui bahwa peluang hidup pasien yang mengidap penyakit kanker paru-paru semakin lama akan semakin kecil (mendekati nol). Nilai mean absolute persentage error (MAPE) yang diperoleh dari fungsi survival dengan menggunakan metode Bayesian AELF adalah sebesar 0,485%. Hal ini berarti bahwa metode Bayesian AELF memiliki kemampuan estimasi yang sangat baik dalam mengestimasi peluang bertahan hidup pasien penderita kanker paru-paru. Kata kunci: Loss Function, Prior Uniform, Absolute Error

OPTIMALISASI WAKTU PENGEMBALIAN MANFAAT PENSIUN MENGGUNAKAN METODE BENEFIT PRORATE TIPE CONSTANT PERCENT Mega Tri Junika; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Program pensiun merupakan investasi jangka panjang yang diberikan suatu perusahaan sebagai bentuk balas jasa atau kinerja pekerja dan juga suatu tanggung jawab perusahaan terhadap kesejahteraan pekerja. Benefit prorate merupakan metode yang menunjukkan manfaat pensiun berasal dari jumlah gaji saat ini dimana dipengaruhi oleh kumulatif manfaat terhadap perbandingan masa kerja yang telah dijalankan sejak awal kerja hingga pensiun. Tujuan penelitian ini adalah menentukan besar manfaat yang akan diterima oleh peserta program pensiun berdasarkan metode benefit prorate, menganalisis dan menentukan waktu pengembalian manfaat pensiun yang optimal. Penelitian ini berawal dari studi kasus mengenai seorang peserta (pria) program pensiun yang masuk kerja pada usia 20 tahun dengan gaji pokok awal sebesar Rp3.000.000,- per bulan. Ketentuan asumsi yang digunakan yaitu usia pensiun 56 tahun, tingkat suku bunga sebesar 8%, kenaikan gaji pokok tiap tahun (PhDP) sebesar 2%, dan proporsi dari gaji yang disiapkan untuk manfaat pensiun ( ) sebesar 2,5% dari total gaji selama bekerja. Setelah dilakukan perhitungan berdasarkan metode benefit prorate tipe constant percent diperoleh bahwa nilai manfaat yang diterima peserta saat pensiun adalah Rp586.460.648,-. Ketika peserta program pensiun tersebut ingin mengambil manfaat dana pensiun (C) sebesar Rp6.000.000,- per bulannya, maka berdasarkan perhitungan menggunakan metode amortisasi diperoleh lama waktu pengembalian manfaat pensiun yaitu 13 tahun 11 bulan. Lamanya waktu pengembalian manfaat pensiun dapat dipengaruhi oleh tingginya suku bunga dan rendahnya iuran pengembalian. Kata Kunci: Gaji, Dana Pensiun, Suku Bunga, Amortisasi

PENERAPAN COVARIANCE BASED STRUCTURAL EQUATION MODELING (CB-SEM) PADA KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP PELAYANAN KEPOLISIAN Hendra Perdana, Syafrizal Sodikin, Setyo Wira Rizki,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Kemajuan teknologi mendorong unit penyelenggara pelayanan publik untuk meningkatkan pelayanannya. Harapan dan keluhan masyarakat dalam hal pelayanan, menuntut unit penyelenggara pelayanan publik untuk membenahi sistem pelayanan yang digunakan, jika tidak ditangani dapat menimbulkan ketidakpercayaan dari masyarakat. Berdasarkan permasalahan tersebut, unit penyelenggara pelayanan publik perlu melakukan tindakan yang dapat memperbaiki sistem pelayanan. Salah satu unit penyelenggara pelayanan publik, yaitu Kepolisian Daerah (Polda) Kalimantan Barat melakukan survei kepuasan masyarakat terhadap pelayanan publik di wilayah hukum Polda Kalimantan Barat. Ada beberapa aspek yang menjadi variabel yaitu aspek penegakan hukum ( ), aspek pemeliharaan kamtibmas ( ), aspek pelayanan publik ( ), dan aspek kepercayaan masyarakat ( ). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah covariance based structural equation modeling (CB-SEM). CB-SEM merupakan SEM yang berbasis kovarian yang digunakan untuk penciptaan dan pembangunan model yang berorientasi pada pengujian teori. Penerapan CB-SEM diharapkan dapat menganalisis dan memperoleh informasi dari model struktural mengenai kinerja kepolisian pada aspek hukum, kamtibmas dan pelayanan publik terhadap kepercayaan masyarakat. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, hasil yang didapatkan yaitu aspek yang paling memengaruhi kepercayaan masyarakat adalah aspek pelayanan dengan pengaruh sebesar 46,7%. Kemudian, aspek pemeliharaan kamtibmas sebesar 36,8%, serta aspek penegakan hukum sebesar 2%. Dari model struktural yang telah dibentuk, model dapat menjelaskan sebesar 61% dari keseluruhan data penelitian.Kata Kunci : pelayanan publik, kepolisian, model struktural, CB-SEM.

TINGKAT AKURASI KLASIFIKASI JARAK KELAHIRAN DI KAMPUNG KELUARGA BERENCANA (KB) DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Agung Pratama Putra; Naomi Nessyana Debataraja; Dadan Kusnandar
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Klasifikasi dengan Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan untuk mencari fungsi pemisah (hyperplane) terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah kelas data pada ruang input. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan hasil akurasi optimal dari klasifikasi jarak kelahiran dengan menggunakan metode SVM di Kampung KB dengan indikator kelahiran ideal dan kelahiran tidak ideal. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 10 variabel, diantaranya adalah jarak antar kelahiran, pendidikan responden, dan umur pertama kali melahirkan. Langkah pertama adalah menentukan variabel dependen dalam hal ini adalah variabel jarak antar kelahiran, selanjutnya membagi kelompok data training 80% dan data testing 20%. Dilanjutkan dengan melakukan proses analisis SVM untuk menentukan fungsi Kernel terbaik dengan menggunakan fungsi Kernel Linear, Kernel Radial Basis Function (RBF) dan Kernel Polynomial pada data training, selanjutnya fungsi Kernel terbaik digunakan untuk mengklasifikasi data testing. Hasil penelitian menunjukkan ketetapan klasifikasi SVM pada data training dengan menggunakan fungsi Kernel linear sebesar 74,026%, Kernel RBF sebesar 100%, dan Kernel Polynomial sebesar 83,117%. Pada data testing hasil ketetapan klasifikasi dengan menggunakan fungsi Kernel RBF sebesar 100%.Kata Kunci: Jarak Kelahiran, Data Training, Data Testing, Fungsi Kernel.

PEWARNAAN TOTAL PADA GRAF RAJA Fransisca Febrianti Sundari; Neva Satyahadewi; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Pewarnaan total graf merupakan pewarnaan sisi dan simpul sehingga tidak terdapat dua sisi dan dua simpul yang saling bertetangga serta setiap sisi dan simpul saling bersisian memiliki warna yang sama. Pada pewarnaan total graf berlaku dengan adalah derajat maksimum graf dan adalah jumlah minimum warna yang diperlukan dalam pewarnaan total. Tujuan pewarnaan total adalah untuk menentukan jumlah warna minimum yang dapat digunakan untuk mewarnai setiap sisi dan simpul pada graf. Penelitian ini membahas tentang algoritma pewarnaan total serta pengaruh sisi dan simpul terhadap bilangan kromatik pada graf raja. Algoritma pewarnaan total pada graf raja meliputi pembentukan graf raja, penentuan himpunan bebas sisi dengan syarat gabungan semua himpunan bebas sisi sama dengan himpunan sisi, pemberian warna pada sisi berdasarkan himpunan bebas sisi, pemberian warna pada simpul dan penentuan bilangan kromatik berdasarkan pada kaidah pewarnaan total. Graf raja dilambangkan dengan dengan adalah banyaknya baris dan adalah banyaknya kolom pada papan catur. Berdasarkan penelitian ini diperoleh bahwa bilangan kromatik pada graf raja yaitu untuk dan untuk dan , bilangan kromatik pada graf raja yaitu untuk dan untuk dan , bilangan kromatik pada graf raja yaitu untuk dan untuk , bilangan kromatik pada graf raja yaitu untuk dan bilangan kromatik pada graf raja yaitu untuk . Selain itu juga diperoleh bahwa sisi dan simpul sangat berpengaruh terhadap bilangan kromatik pewarnaan total pada graf raja.Kata Kunci : bilangan kromatik, derajat maksimum, algoritma.

ANALISIS PORTOFOLIO MENGGUNAKAN METODE MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTOFOLIO (MVEP) DENGAN PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Lilit Tamara Dinta; Setyo Wira Rizki; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Investasi merupakan kegiatan penanaman modal yang bertujuan untuk mendapatkan keuntungan di masa datang. Investasi yang dilakukan seorang investor memiliki risiko yang sebanding dengan return yang ditawarkan sehingga perlu dilakukan penyebaran investasi dengan membentuk portofolio saham. Pembentukan suatu portofolio saham dapat dilakukan dengan memilih saham-saham efisien. Pemilihan saham-saham efisien dilakukan dengan menganalisis saham tersebut guna mengetahui prospek saham di masa dating. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data harga penutupan saham harian pada indeks saham LQ-45 yang konsisten masuk pada periode 1 Januari sampai dengan 31 Desember 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis saham dengan kinerja efisien menggunakan data envelopment analysis (DEA) dan menentukan bobot masing-masing saham yang terdapat dalam portofolio menggunakan metode mean variance efficient portofolio (MVEP). Hasilnya, delapan saham efisien kandidat portofolio yaitu ASII, BBCA, BBRI, GGRM, ICBP, INCO, PGAS, dan PTBA yang kemudian dianalisis sehingga dipilih lima saham untuk dijadikan suatu portofolio. Bobot untuk masing-masing saham dalam portofolio yaitu, BBCA sebesar 48,85%, ICBP sebesar 33,06%, PTBA sebesar 12,18%, INCO sebesar 4,81% dan PGAS sebesar 1,09%. Kata Kunci : bobot saham, saham efisien, portofolio

ANALISIS PORTOFOLIO MENGGUNAKAN METODE MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTOFOLIO (MVEP) DENGAN PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Hendra Perdana, Lilit Tamara Dinta, Setyo Wira Rizki,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Investasi merupakan kegiatan penanaman modal yang bertujuan untuk mendapatkan keuntungan di masa datang. Investasi yang dilakukan seorang investor memiliki risiko yang sebanding dengan return yang ditawarkan sehingga perlu dilakukan penyebaran investasi dengan membentuk portofolio saham. Pembentukan suatu portofolio saham dapat dilakukan dengan memilih saham-saham efisien. Pemilihan saham-saham efisien dilakukan dengan menganalisis saham tersebut guna mengetahui prospek saham di masa dating. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data harga penutupan saham harian pada indeks saham LQ-45 yang konsisten masuk pada periode 1 Januari sampai dengan 31 Desember 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis saham dengan kinerja efisien menggunakan data envelopment analysis (DEA) dan menentukan bobot masing-masing saham yang terdapat dalam portofolio menggunakan metode mean variance efficient portofolio (MVEP). Hasilnya, delapan saham efisien kandidat portofolio yaitu ASII, BBCA, BBRI, GGRM, ICBP, INCO, PGAS, dan PTBA yang kemudian dianalisis sehingga dipilih lima saham untuk dijadikan suatu portofolio. Bobot untuk masing-masing saham dalam portofolio yaitu, BBCA sebesar 48,85%, ICBP sebesar 33,06%, PTBA sebesar 12,18%, INCO sebesar 4,81% dan PGAS sebesar 1,09%.Kata Kunci : bobot saham, saham efisien, portofolio

Page 1 of 2 | Total Record : 18

1 2

Filter by Year

2020 2020

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 : 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 Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 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 : 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

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota pontianak,

Kalimantan barat

INDONESIA