PENGERTIAN MATRIKS
·
Pengertian
Matriks
Pengertian matriks adalah
kumpulan bilangan (atau unsur) yang disusun menurut baris dan kolom tertentu.
Bilangan-bilangan yang disusun tersebut dinamakan eleme-elemen atau
komponen-komponen matriks. Nama sebuah matriks biasanya dinyatakan dengan huruf
kapital. Dalam sebuah matriks ada istilah ordo. Yang dimaksud dengan ordo atau
ukuran matriks adalah banyaknya baris x banyak kolom dalam sebuah matriks.
Contoh :
Matriks A di atas terdiri dari 3 baris dan 4 kolom. Sobat
bisa mengatakan matriks A berordo 3 x 4 atau
di tulis A(3×4).
Matriks banyak dimanfaatkan untuk menyelesaikan berbagai
permasalahan matematika misalnya dalam menemukan solusi masalah persamaan
linear, transformasi linear yakni bentuk umum dari fungsi linear contohnya
rotasi dalam 3 dimensi. Matriks juga seperti variabel biasa, sehingga
matrikspun dapat dimanipulasi misalnya dikalikan, dijumlah, dikurangkan, serta
didekomposisikan. Menggunakan representasi matriks, perhitungan dapat dilakukan
dengan lebih terstruktur.
MACAM-MACAM MATRIKS
· Berdasarkan Ordo
1.
Matriks Bujur Sangkar
Adalah matriks yang banyak barisnya sama dengan banyak
kolomnya
Contoh
2.
Matriks
Baris adalah Matriks Baris adalah matriks yang terdiri dari satu baris
Contoh
: A =
( 2 1 3 -7 )
3.
Matriks Kolom adalah Matriks Kolom adalah matriks yang terdiri
dari satu kolom.
Contoh :
A = 3
5
7
4.
Matriks
Tegak adalah suatu matriks yang banyaknya baris lebih dari
banyaknya kolom.
Contah
: B=
2 5
7 6
4 6
5.
Matriks
datar adalah Matriks yang banyaknya
baris kurang dari banyaknya kolom.
· Berdasarkan Elemen-Elemen Penyusunnya
ü
Matriks Nol
Adalah matriks nol
karena semua elemennya bernilai NOL
ü
Matriks Diagonal
Adalah matriks bujur sangkar yang semua elemen di luar
diagonal utama adalah nol
Contoh :
ü
Matriks Segi Tiga Atas
Adalah matriks bujur sangkar yang elemen-elemen di bawah
diagonal utamanya (kiri atas ke kanan bawah) bernilai nol
ü
Matriks Sembarang
matriks yang tidak punya aturan – aturan khusus seperti di
atas (seluruh elemennya adalah bebas).
Contoh – contoh :
ü
Matriks Segitiga Bawah
Kebalikan dari segitiga atas, matriks ini berbentuk bujur
sangkar yang elemen-elemen di atas diagonal utamanya bernilai nol.
ü
Matriks Skalar
Matriks skalar adalah matriks yang elemen-elemen pada lajur
diagonalnya bernilai sama. Simak contoh di bawah ini
ü
Matriks Identitas
Adalah matriks skalar yang elemen-elemen diagonal utamanya
bernilai 1
ü
Matriks Simetri adalah suatu matriks bujur sangkar yang unsur pada
baris ke-i kolom ke-j sama dengan unsur
pada baris ke-j kolom ke-i sehingga aij = aji .
TRASPOSE
MATRIKS
Pengertian Transpose Matriks
Transpose
matriks A adalah matriks baru yang diperoleh dengan mengubah baris menjadi kolom matriks mula –
mula, atau sebaliknya.Transpose matriks A dinotasikan AT atau At .
INVERS
MATRIKS
Pengertian Invers Matriks
Suatu matriks dapat dibalik jika dan hanya jika matriks
tersebut adalah matriks persegi (matriks yang berukuran n x n) dan matriks
tersebut non-singular (determinan 0). Tidak semua matriks memiliki invers.
Invers matriks dapat didefinisikan sebagai berikut.
Definisi :
Jika A adalah suatu matriks kuadrat, dan jika kita dapat mencari
matriks B sehingga AB = BA = I, maka A dikatakan dapat dibalik (invertible) dan
B dinamakan invers dari A
Contoh-Contoh Invers
Matriks
Contoh 1 :
Hitung invers matriks A2×2 berikut A = .
Penyelesaian :
Jika kita punya matriks 2×2, misal A = , maka invers matriks dapat
dihitung menggunakan rumus
A-1= B
Cek, apakah AB = BA = I
AB = = = I
BA = = = I
Karena AB = BA = I, maka berdasarkan Definisi, B adalah
invers dari matriks A.
Bagaimana cara menghitung invers jika matriksnya memiliki
ordo lebih dari 2? Misal matriks 3×3, 4×4, dan seterusnya. Pada matriks yang
berordo lebih dari dua ini kita akan memanfatkan Eliminasi Gauss Jordan.
Contoh 2 :
Carilah invers matriks 3×3 yaitu A =
Penyelesaian :
Susun matriks sedemikian sehingga seperti dibawah ini.
Matriks disebelah kiri adalah matriks A dan sebelah kanan
adalah matriks identitas. Kemudian lakukan Operasi Baris Elementer sedemikan
sehingga matriks sebelah kiri menjadi matriks identitas dan matriks identitas
(pada sebelah kanan) yang akan menjadi invers matriks tersebut.
1. baris kedua : B2 + (-2B1) [artinya baris kedua
dijumlahkan dengan -2 kali baris pertama]baris ketiga : B3 + (-B1) [artinya
baris kedua dijumlahkan dengan -1 kali baris pertama]
2. baris ketiga : B3
+ 2B2 [artinya baris ketiga dijumlahkan dengan 2 kali baris kedua]
3. baris ketiga : B3 x (-1) [artinya baris ketiga dikali
dengan -1]
4. baris kedua : B2 + 3B3 [artinya baris kedua dijumlahkan
dengan 3 kali baris ketiga]baris pertama : B1 + (-3B3) [artinya baris pertama
dijumlahkan dengan -3 kali baris ketiga]
5. baris pertama : B1 + (-2B2) [artinya baris pertama
dijumlahkan dengan -2 kali baris kedua]
Karena matriks kiri sudah terbentuk menjadi matriks
identitas, maka invers dari matriks A adalah
A-1 =
BAB VI
DETERMINAN
MATRIKS
Pengertian Determinan Matriks
Determinan adalah suatu fungsi tertentu yang menghubungkan
suatu bilangan real dengan suatu matriks bujursangkar.
Sebagai contoh, kita ambil matriks A2×2
A = untuk mencari determinan matrik A maka,
detA = ad – bc
o
Determinan dengan Ekspansi Kofaktor
Determinan dengan
Minor dan kofaktor
A = – 2 + 3 = 1(-3) – 2(-8) + 3(-7) = -8
Determinan dengan Ekspansi Kofaktor Pada Kolom Pertama
Pada dasarnya ekspansi kolom hampir sama dengan ekspansi
baris seperti di atas. Tetapi ada satu hal yang membedakan keduanya yaitu
faktor pengali. Pada ekspansi baris, kita mengalikan minor dengan komponen
baris pertama. Sedangkan dengan ekspansi pada kolom pertama, kita mengalikan
minor dengan kompone kolom pertama.
Misalkan ada sebuah matriks A3×3
A = – 4 + 3 = 1(-3) – 4(-8) + 3(-7) = 8
Adjoin Matriks 3 x 3
Bila ada sebuah matriks A3×3
A =
Kofaktor dari matriks A adalah
C11 = -12 C12 = 6 C13 = -16
C21 = 4 C22 = 2 C23 = 16
C31 = 12 C32 = -10 C33 = 16
maka matriks yang terbentuk dari kofaktor tersebut adalah
untuk mencari adjoint sebuah matriks, kita cukup mengganti
kolom menjadi baris dan baris menjadi kolom
adj(A) =
Determinan Matriks Segitiga Atas
Jika A adalah matriks segitiga nxn (segitiga atas, segitiga
bawah atau segitiga diagonal) maka det(A) adalah hasil kali diagonal matriks
tersebut
= (2)(-3)(6)(9)(4) = -1296
Metode Cramer
jika Ax = b adalah sebuah sistem linear n yang tidak di
ketahui dan det(A)≠ 0 maka persamaan tersebut mempunyai penyelesaian yang unik
dimana A j adalah matrik yang didapat dengan mengganti kolom
j dengan matrik b
Contoh soal:
Gunakan metode cramer untuk menyelesaikan persoalan di bawah
ini
x1 + 2x3 = 6
-3x1 + 4x2 + 6x3 = 30
-x1 – 2x2 + 3x3 = 8
Jawab:
bentuk matrik A dan b
A =
kemudian ganti kolom j dengan matrik b
A1 = A2 = A3 =
dengan metode sarrus kita dapat dengan mudah mencari
determinan dari matrik-matrik di atas maka,
Tes Determinan untuk Invertibilitas
Pembuktian: Jika R di reduksi secara baris dari Ä. Sebagai
langkah awal, kita akan menunjukkan bahwa det(A) dan det(R) keduanya adalah nol
atau tidak nol: E1,E2,…,Er menjadi matrix element yang berhubungan dengan
operasi baris yang menghasilkan Rdari A. Maka,
R=Er…E2 E1 Adan,
det(R)=det(Er)…det(E2)det(E1)det(EA)Jika A dapat di-invers,
maka sesuai dengan teorema equivalent statements , maka R = I, jadi det(R) = 1
≠ 0 dan det(A) ≠ 0. Sebaliknya, jika det(A) ≠ 0, maka det(R) ≠ 0, jadi R tidak
memiliki baris yang nol. Sesuai dengan teorema R = I, maka A adalah dapat
di-invers. Tapi jika matrix bujur sangkar dengan 2 baris/kolom yang proposional
adalah tidak dapat diinvers.
Contoh Soal :
A=
dengan metode Sarrus, kita dapat menghitung determinan dari
matrix A
det(A) = 64
1+3x2= λx1 4x1+2x2=λx2
dapat ditulis dalam bentuk
= λ
yang kemudian dapat diubah
A = dan x =
yang kemudian dapat ditulis ulang menjadi
λ
λ
sehingga didapat bentuk
λ I - A =
namun untuk menemukan besar dari λ perlu dilakukan operasi
det (λ I - A) =
0 ;λ adalah eigenvalue dari A
dan dari contoh diperoleh
det (λ I - A) =
= 0
atau λ^2 – 3λ – 10 = 0
dan dari hasil faktorisasi di dapat λ1 = -2 dan λ2 = 5
dengan memasukkan nilai λ pada persamaan (λ I – A) x = 0,
maka eigenvector bisa didapat bila λ = -2 maka diperoleh
dengan mengasumsikan x2 = t maka didapat x1 = t
PENJUMLAHAN
DAN PENGURANGAN MATRIKS
Penjumlahan Matriks
Penjumlahan matriks hanya dapat dilakukan terhadap
matriks-matriks yang mempunyai ukuran (orde) yang sama. Jika A=(aij) dan
B=(bij) adalah matriks-matriks berukuran sama, maka A+B adalah suatu matriks
C=(cij) dimana (cij) = (aij)+(bij) atau [A]+[B] = [C] mempunyai ukuran yang
sama dan elemennya (cij) = (aij) + (bij)
Contoh:
A+C tidak terdefinisi (tidak dapat dicari hasilnya) karena
matriks A dan matriks B mempunyai ukuran yang berbeda
Pengurangan Matriks
Sama seperti pada penjumlahan matriks, pengurangan matriks
hanya dapat dilakukan pada matriks-matriks yang mempunyai ukuran yang sama.
Jika ukurannya berbeda maka matriks hasil tidak terdefinisikan.
SIFAT-SIFAT PERKALIAN PADA MATRIKS
Perkalian Matriks dengan Skalar
Jika k adalah suatu bilangan skalar dan A=(aij) maka matriks
kA(kaij) yaitu suatu matriks kA yang diperoleh dengan mengalikan semua elemen
matriks A dengan k. Mengalikan matriks dengan skalar dapat dituliskan di depan
atau dibelakang matriks. Misalnya [C]=k[A]=[A]k dan (cij ) = (kaij )
Pada perkalian matriks dengan skalar berlaku hukum
distributif dimana k(A+B)=kA+kB
Perkalian Matriks dengan Matriks
Beberapa hal yang perlu diperhatikan:
1. Perkalian matriks dengan matriks umumnya tidak komutatif
2. Syarat perkalian adalah jumlah banyaknya kolom pertama
matriks sama dengan jumlah banyaknya baris matriks kedua
3. Jika matriks A berukuran mxp dan matriks pxn maka
perkalian A*B adalah suatu matriks C=(cij) berukuran mxn dimana
Beberapa Hukum Perkalian Matriks:
1.
Hukum Distributif, A*(B+C) = AB + AC
2.
Hukum Assosiatif, A*(B*C) = (A*B)*C
3.
Tidak Komutatif A*B ¹ B*A
4.
Jika A*B = 0, maka beberapa kemungkinan
1. A
= 0 dan B = 0
2. A
= 0 atau B = 0
3.
A ¹0 dan B ¹0
5.
Bila A*B = A*C, belum tentu B = C