Matriks :)
•
1 like•2,884 views
Matriks adalah susunan bilangan yang disusun secara sistematis dalam baris dan kolom. Terdapat berbagai jenis matriks seperti matriks persegi, matriks tegak, dan lainnya. Operasi dasar pada matriks meliputi penjumlahan, pengurangan, dan sifat-sifatnya seperti komutatif dan asosiatif.
![Perhatikan bahwa elemen matriks A tersebut berindeks rangkap, misalnya
a23 menyatakan elemen matriks A pada baris ke-2 dan kolom ke-3,
sedangkan matriks A berordo m X n dan ditulis A mxn
2.
Jenis-jenis Matriks
Berdasarkan ordonya terdapat jenis matriks, sbb :
a. Matrik bujursangkar/persegi yaitu matriks berordo n x n atau banyaknya
baris sama dengan banyaknya kolom disebut juga sebagai matriks persegi
berordo n.
1 3 
Contoh: B 2 x 2 = 
 , maka 1 dan 12 dikatakan berada pada diagonal
6 12
utama B.
b. Matriks baris yaitu matriks berordo 1 x n atau hanya memiliki satu baris.
Contoh: C 1x3 = [1 3 5]
c. Matriks kolom yaitu matriks yang hanya memiliki satu kolom
8 
Contoh: E 2 x1 =  
 4
d. Matriks tegak yaitu matriks berordo m x n dengan m>n
6 8 
Contoh: A =  4 1  , A berordo 3 X 2 sehingga matriks A tampak tegak


7 3 


e. Matriks datar yaitu matriks berordo m x n dengan m<n
2 3 5 
Contoh: F = 
 , F berordo 2 X 3 sehingga matriks F tampak datar
 4 6 10 
2](https://image.slidesharecdn.com/matriks-131025043954-phpapp02/85/Matriks-2-320.jpg)
![Berdasarkan elemen-elemen penyusunnya terdapat jenis matriks, sbb :
a. Matriks nol yaitu matriks yang semua elemen penyusunnya adalah nol
dan dinotasikan sebagai O.
0 0
Contoh: O 1x3 = [0 0 0] , O 2 x 2 = 

0 0
b. Matriks diagonal yaitu matriks persegi yang semua elemen diatas dan
dibawah diagonalnya adalah nol dan dinotasikan sebagai D.
 1 0 0
Contoh: D 3 x3 = 0 2 0


0 0 3


c. Matriks skalar yaitu matriks diagonal yang semua elemen pada
diagonalnya sama.
5
0
Contoh: D 4 x 4 = 
0

0
0 0 0
5 0 0

0 5 0

0 0 5
d. Matriks simetri yaitu matriks persegi, yang setiap elemennya, selain
elemen diagonal, adalah simetri terhadap diagonal utama.
3 1
Contoh: F2 x 2 = 

 1 4
e. Matriks simetri miring yaitu matriks simetri yang elemen-elemennya,
selain elemen diagonal, saling berlawanan.
 0 5 − 7
Contoh: G 3 x3 = − 5 0 − 2


7 2 0


3](https://image.slidesharecdn.com/matriks-131025043954-phpapp02/85/Matriks-3-320.jpg)
![3. Perkalian Dua Matriks
Dua matriks AB dapat dikalikan bila dan hanya bila jumlah kolom
matriks A sama dengan jumlah baris matriks B. Jadi A mxn B nxp bisa
didefinisikan, tapi B nxp A mxn tidak dapat didefinisikan.
A
B
AB
mxn
nxp
mxp
=
Perhatikan bahwa hasil kali matriks AB berordo mxp
Elemen-elemen dari AB diperoleh dari hasil kali setiap baris pada
matriks A dengan setiap kolom pada matriks B, kemudian dijumlahkan
menjadi satu elemen.
Untuk lebih jelasnya, berikut ini diberikan contoh- contoh perkalian
matriks dengan matriks.
Contoh perkalian matriks 1xp dengan matriks px1 :
4
B = [6 8 7] dan C = 7  , B 1x3 C 3 x1 = [(6 x 4) + (8 x7) + (7 x 2)] = [94]
 
2
 
Contoh perkalian matriks px1 dengan matriks 1xp:
 2x 6 2 x8 2 x7 
2
12 16 14 
5 x 6 5 x8 5 x7  = 30 40 35 
5  dan B= [6 8 7] , A
A=  
3 x1 B 1x3 = 



 4 x 6 4 x8 4 x7
4
24 32 28


 


Hasilkalinya merupakan suatu matriks berordo 3X3.
10](https://image.slidesharecdn.com/matriks-131025043954-phpapp02/85/Matriks-10-320.jpg)
Matriks :)
- 1. MATRIKS A. Pengertian Matriks 1. Pengertian Matriks dan Ordo Matriks Perhatikan tabel yang memuat data jumlah siswa di suatu sekolah Tabel Jumlah Siswa Kelas Laki-laki Wanita Ι 240 180 ΙΙ 220 210 ΙΙΙ 205 205 Dari tabel di atas, bila diambil angka-angkanya saja dan ditulis dalam 240 180  tanda kurung buka dan kurung tutup , bentuknya menjadi 220 210 .   205 205   Bentuk sederhana inilah yang kita sebut sebagai matriks. Pengertian Matriks: Susunan bilangan (elemen) yang disusun menurut baris dan kolom sehingga berbentuk persegipanjang. (Tumisah, 2002:hal 150) Matriks dinotasikan dengan huruf kapital A, B, K, dan sebagainya. Banyaknya baris dan banyaknya kolom suatu matriks menentukan ukuran dari matriks tersebut. yang disebut ordo matriks  a11 a12 a13 a  21 a22 a23 Secara umum, matriks A mxn =  a31 a32 a33  ... ...  ... am1 am2 am3  ... a1n  ... a2n   ... a3n   ... ...  ... amn   1
- 2. Perhatikan bahwa elemen matriks A tersebut berindeks rangkap, misalnya a23 menyatakan elemen matriks A pada baris ke-2 dan kolom ke-3, sedangkan matriks A berordo m X n dan ditulis A mxn 2. Jenis-jenis Matriks Berdasarkan ordonya terdapat jenis matriks, sbb : a. Matrik bujursangkar/persegi yaitu matriks berordo n x n atau banyaknya baris sama dengan banyaknya kolom disebut juga sebagai matriks persegi berordo n. 1 3  Contoh: B 2 x 2 =   , maka 1 dan 12 dikatakan berada pada diagonal 6 12 utama B. b. Matriks baris yaitu matriks berordo 1 x n atau hanya memiliki satu baris. Contoh: C 1x3 = [1 3 5] c. Matriks kolom yaitu matriks yang hanya memiliki satu kolom 8  Contoh: E 2 x1 =    4 d. Matriks tegak yaitu matriks berordo m x n dengan m>n 6 8  Contoh: A =  4 1  , A berordo 3 X 2 sehingga matriks A tampak tegak   7 3    e. Matriks datar yaitu matriks berordo m x n dengan m<n 2 3 5  Contoh: F =   , F berordo 2 X 3 sehingga matriks F tampak datar  4 6 10  2
- 3. Berdasarkan elemen-elemen penyusunnya terdapat jenis matriks, sbb : a. Matriks nol yaitu matriks yang semua elemen penyusunnya adalah nol dan dinotasikan sebagai O. 0 0 Contoh: O 1x3 = [0 0 0] , O 2 x 2 =   0 0 b. Matriks diagonal yaitu matriks persegi yang semua elemen diatas dan dibawah diagonalnya adalah nol dan dinotasikan sebagai D.  1 0 0 Contoh: D 3 x3 = 0 2 0   0 0 3   c. Matriks skalar yaitu matriks diagonal yang semua elemen pada diagonalnya sama. 5 0 Contoh: D 4 x 4 =  0  0 0 0 0 5 0 0  0 5 0  0 0 5 d. Matriks simetri yaitu matriks persegi, yang setiap elemennya, selain elemen diagonal, adalah simetri terhadap diagonal utama. 3 1 Contoh: F2 x 2 =    1 4 e. Matriks simetri miring yaitu matriks simetri yang elemen-elemennya, selain elemen diagonal, saling berlawanan.  0 5 − 7 Contoh: G 3 x3 = − 5 0 − 2   7 2 0   3
- 4. f. Matriks Identitas/satuan yaitu matriks diagonal yang semua elemen pada diagonal utamanya adalah 1 dan dinotasikan sebagai I.  1 0 Contoh: I 2 x 2 =   0 1 g. Matriks segitiga atas yaitu matriks persegi yang elemen-elemen di bawah diagonal utamanya adalah nol. 1 3 5 Contoh: G 3 x3 = 0 2 4   0 0 6   h. Matriks segitiga bawah yaitu matriks persegi yang elemen-elemen di atas diagonal utamanya adalah nol.  1 0 0 Contoh: H 3 x3 = 6 2 0    4 9 6   i. Matriks transpose yaitu matriks yang diperoleh dari memindahkan elemen-elemen baris menjadi elemen pada kolom atau sebaliknya. Transpose matriks A dilambangkan dengan A T 6 8  6 4 7  Contoh: A 3 x 2 =  4 1  , maka A T =   , perhatikan bahwa ordo   8 1 3  7 3    dari A T adalah 2 X 3. 3. Kesamaan Matriks Dua buah matriks atau lebih dikatakan sama bila dan hanya bila mempunyai ordo sama dan elemen-elemen yang seletak juga sama. 4
- 5. 2 3 4  2 3 4  Contoh: A 2 x3 =   , B 2 x3 =  4 6 8  maka A = B 4 6 8    Perhatikan bahwa C 2 x3 = 2 8 4  4 6 3    dan C 2 x3 ≠A 2 x3 karena ada elemennya yang seletak dan nilainya tidak sama. Perhatikan juga bahwa 2 4  D =  3 6  dan D ≠A karena ordo kedua matriks tersebut tidak sama.   4 8    B. Operasi Matriks dan Sifat-sifatnya 1. Penjumlahan dan Pengurangan Dua Matriks Untuk menjelaskan operasi penjumlahan dan pengurangan pada matriks, perhatikan tabel peminjam buku dibedakan atas jenis program keahlian siswa berikut :. Tabel Siswa program keahlian Akuntansi Jenis Buku Peminjam Laki-laki Wanita Fiksi 47 65 Non Fiksi 42 36 (Tabel 1) Tabel Siswa program keahlian Perkantoran Jenis Buku Peminjam Laki-laki Wanita Fiksi 21 27 Non Fiksi 53 25 (Tabel 2) 5
- 6. Pertanyaan: Berapakah jumlah siswa laki-laki yang meminjam buku kategori fiksi dan jumlah siswa wanita yang meminjam buku kategori non fiksi dari kedua program keahlian tersebut ? Jawab: Dengan mudah kita bisa menjawab pertanyaan tersebut dengan melihat isi tabel yang bersesuaian dan menjumlahkannya. Hasil penjumlahan disajikan dalam tabel berikut : Tabel Siswa program keahlian Akuntansi dan Perkantoran Jenis Buku Peminjam Laki-laki Wanita Fiksi 47+21=68 65+27=92 Non Fiksi 42+53=95 36+25=61 (Tabel 3) Jadi jumlah siswa laki-laki yang meminjam buku jenis fiksi dari kedua program keahlian itu sebanyak 68 orang dan jumlah siswi yang meminjam buku jenis non fiksi dari kedua program keahlian itu sebanyak 61 orang. Pengertian penjumlahan matriks : Jika A + B = C, maka elemen-elemen C diperoleh dari penjumlahan elemen-elemen A dan B yang seletak, yaitu c ij = a ij + b ij untuk elemen C pada baris ke-i dan kolom ke-j. Akibatnya, matriks A dan B dapat dijumlahkan apabila kedua matriks memiliki ordo yang sama.  1 2 5 6 5 6  1 2 Contoh: A =   , B = 7 8 maka A + B = 3 4 + 7 8      3 4  6 8 =   =C 10 12 6
- 7. Sifat-sifat penjumlahan matriks : 1. A+B = B+A (hukum komutatif untuk penjumlahan) 2. A+(B+C) = (A+B)+C (hukum asosiatif untuk penjumlahan) 3. A+O = O+A = A T T T 4. (A+B) = A + B 5. Ada matriks B sedemikian sehingga A + B = B + A = 0 yaitu B = - A Untuk menjelaskan operasi pengurangan matriks, perhatikan soal berikut : Udin seorang pekerja bangunan, ia dan teman-temannya sedang membangun sebuah rumah tinggal. Pada pengecatan pertama, rumah itu menghabiskan beberapa kaleng cat tembok dan cat kayu yang disajikan pada tabel berikut ini: Tabel Pengecatan ke-1 Cat tembok Jenis Cat Cat kayu Jenis Warna Warna putih 6 3 Warna biru 4 3 Pak mandor memperkirakan untuk mengecat rumah itu sampai selesai memerlukan sejumlah cat kayu dan cat tembok yang dituliskannya pada tabel berikut ini: (tiap kalengnya dalam satuan yang sama dengan tabel di atas) 7
- 8. Tabel Pak Mandor Cat tembok Jenis Cat Cat kayu Jenis Warna Warna putih 21 8 Warna biru 11 6 Pak mandor menyuruh Udin ke toko untuk membeli lagi cat tembok dan cat kayu agar pada pengecatan kedua rumah itu dapat diselesaikan. Berapa kaleng cat tembok dan cat kayu yang harus dibeli Udin untuk masing-masing warna tersebut? Jawab: Untuk mengetahui kekurangan cat tembok dan cat kayu masing-masing warnanya, dapat dihitung dengan jalan: tabel pak mandor dikurangi dengan tabel pengecatan pertama yaitu dengan mengurangi tiap jenis cat dan warna yang bersesuaian letaknya. tabel cat yang harus dibeli Udin Jenis Cat Cat tembok Cat kayu Jenis Warna Warna putih 21-6=15 8-3=5 Warna biru 11-4=7 6-3=3 Pengertian pengurangan matriks : Jika A−B = C, maka elemen-elemen C diperoleh dari pengurangan elemen-elemen A dan B yang seletak, yaitu c ij = a ij −b ij atau pengurangan dua matriks ini dapat dipandang sebagai penjumlahan, yaitu A + (-B) 8
- 9. 5 4  Contoh: A =  6 9  , B =   7 0    3 6  5 4    1 2   5 4  3 6   2 − 2  6 9  −  5 4  = 1 5  A−B =       7 0  1 2   6 − 2       5 4  − 3 − 6 2 − 2  6 9  + − 5 − 4 =  1 5  atau A−B = A+(-B) =       7 0   − 1 − 2 6 − 2       2. Perkalian Matriks dengan Bilangan Real ( Skalar ) Matriks A dikalikan dengan suatu bilangan real k maka kA diperoleh dari hasilkali setiap elemen A dengan k. 3 8 Contoh: P =   maka 4P= 4 5 1 3 8 12 32 5 1 = 20 4      Jika a dan b bilangan real dan B, C dua matriks dengan ordo sedemikian hingga dapat dilakukan operasi hitung berikut, maka berlaku sifat-sifat perkalian matriks dengan skalar : 1) a(B+C)=aB+aC 2) a(B−C) = aB−aC 3) (a+b)C = aC+bC 4) (a-b)C = aC−bC 5) (ab)C = a(bC) 6) T T (aB) = aB 9
- 10. 3. Perkalian Dua Matriks Dua matriks AB dapat dikalikan bila dan hanya bila jumlah kolom matriks A sama dengan jumlah baris matriks B. Jadi A mxn B nxp bisa didefinisikan, tapi B nxp A mxn tidak dapat didefinisikan. A B AB mxn nxp mxp = Perhatikan bahwa hasil kali matriks AB berordo mxp Elemen-elemen dari AB diperoleh dari hasil kali setiap baris pada matriks A dengan setiap kolom pada matriks B, kemudian dijumlahkan menjadi satu elemen. Untuk lebih jelasnya, berikut ini diberikan contoh- contoh perkalian matriks dengan matriks. Contoh perkalian matriks 1xp dengan matriks px1 : 4 B = [6 8 7] dan C = 7  , B 1x3 C 3 x1 = [(6 x 4) + (8 x7) + (7 x 2)] = [94]   2   Contoh perkalian matriks px1 dengan matriks 1xp:  2x 6 2 x8 2 x7  2 12 16 14  5 x 6 5 x8 5 x7  = 30 40 35  5  dan B= [6 8 7] , A A=   3 x1 B 1x3 =      4 x 6 4 x8 4 x7 4 24 32 28       Hasilkalinya merupakan suatu matriks berordo 3X3. 10
- 11. Contoh perkalian matriks mxn dengan matriks nxp:  1 2 A=  , B = 3 4  1 0 1 0 2 0    1 2  1 0 1 A 2x 2 B 2x3 =    3 4 0 2 0  (1x1) + (2x0) (1x0) + (2x 2) (1x1) + (2x0)   1 4 1 AB =   =   (3 x1) + ( 4 x0) (3 x0) + ( 4 x 2) (3 x1) + ( 4 x0) 3 8 3 Perhatikan hal-hal berikut ini : 1) Pada umumnya AB ≠BA ( tidak komutatif ) 2) Apabila A suatu matriks persegi maka : A 2 = A.A ; A3 = A2 .A : A4 = A3 . A dan seterusnya 3) Apabila AB = Bc maka tidak dapat disimpulkan bahwa B = C ( tidak berlaku sifat penghapusan ) 4) Apabila AB = 0 maka tidak dapat disimpulkan bahwa A=0 atau B =0 Sifat-sifat perkalian matriks dengan matriks : 1) A(BC) = (AB)C 2) A(B+C) = AB + AC 3) (B+C)A = BA + CA 4) A(B−C) = AB−AC 5) (B−C)A = BA−CA 6) a(BC) = (aB)C = B(aC) 7) AI = IA = A 11
- 12. C. Determinan Matriks Untuk setiap matriks persegi terdapat suatu bilangan tertentu yang disebut determinan. Pengertian Determinan matriks adalah jumlah semua hasil perkalian elementer yang bertanda dari A dan dinyatakan dengan det(A). (Howard Anton, 1991 : hal 67) Yang diartikan dengan sebuah hasil perkalian elementer bertanda dari suatu matriks A adalah sebuah hasil perkalian elementer pada suatu kolom dengan +1 atau -1. Untuk lebih jelasnya, berikut ini diuraikan cara mencari determinan matriks berordo 2x2 dan matriks berordo 3x3. 1. Determinan matriks berordo 2 X 2 a a b Jika matriks A =   maka det (A) = A = c c d b = ad−bc d a b Sebagai pengingat ketentuan di atas diperoleh dari   c d 8 4 8 4 Contoh: P =   , maka det(P) = P = 3 4 = (8x4)-(4x3) = 20 3 4 2. Determinan matriks berordo 3 X 3 Untuk mencari determinan matriks berordo 3 X 3 dapat digunakan dua metode, sebagai berikut : a. Metode Sarrus p q r  Jika matriks B =  s t u   v w x    12
- 13. p q r maka det(B) = B = s t u = ptx + quv +rsw – rtv – qsx-puw v w x Sebagai pengingat ketentuan di atas diperoleh dari p q r  p q  s t u s t   v w x  v w   Perlu diperhatikan bahwa cara demikian tidak berlaku bila matriks berordo 4x4 dan yang lebih tinggi lagi. 2 4 6  Contoh: Q =  1 3 5 , maka det(Q) = Q adalah   7 8 9   2 4 6 2 4 6  2 4 1 3 5 = 1 3 5 1 3   7 8 9 7 8 7 8 9   = (2x3x9)+(4x5x7)+(6x1x8)-(6x3x7)- (2x5x8)-(4x1x9) = 242-242 = 0 b. Metode Kofaktor Terlebih dahulu siswa dijelaskan tentang sub matriks atau minor dari suatu matriks. Minor suatu matriks A dilambangkan dengan M ij adalah matriks bagian dari A yang diperoleh dengan cara menghilangkan elemen-elemennya pada baris ke-i dan elemen-elemen pada kolom ke-j. 2 4 6  2 4 6   1 3 5 , maka M =  1 3 5 = 3 5 Contoh: Q =  11   8 9   7 8 9 7 8 9      13
- 14. 2 4 6  M 12 =  1 3 5 =   7 8 9   2 4 6   1 5   1 3  7 9 , M 13 =  1 3 5 = 7 8    7 8 9    M 11 , M 12 dan M 13 merupakan submatriks hasil ekspansi baris ke-1 dari matriks Q. Kofaktor suatu elemen baris ke-i dan kolom ke-j dari matriks A i+ j Mij = (-1) i+ j det (M ij ) dilambangkan dengan K ij = (-1) Untuk mencari det(A) dengan metode kofaktor cukup mengambil satu ekspansi saja misal ekspansi baris ke-1 2 4 6  Contoh: Q =  1 3 5 , untuk mendapatkan det(Q) dengan metode   7 8 9   kofaktor adalah mencari terlebih dahulu determinan-determinan minornya yang diperoleh dari ekspansi baris ke-1 diatas, yaitu det(M 11 )=-13 , det(M 12 )=-26 dan det(M 13 ) =-13, maka : Q = q 11 .k 11 +q 12 .k 12 + q 13 .k 13 = q 11 .(-1) 1+1 det(M 11 )+q 12 (-1) 1+ 2 det(M 12 )+q 13 (-1) 1+ 3 det(M 13 ) = 2.13−4.26 + 6.13 = 0 3. Adjoin Matriks Adjoin matriks A adalah transpose dari kofaktor-kofaktor matriks tersebut, dilambangkan dengan adj A = (k ij ) t 14
- 15. 2 4 6  Contoh: Q =  1 3 5 telah diketahui dari hitungan sebelumnya bahwa   7 8 9   k 11 =13, k 12 =−26 dan k 13 =13 sekarang kita hanya mencari kofaktor dari ekspansi baris ke-2 dan ekspansi baris ke-3, yaitu : k 21 =(-1) 2+1 4 k 31=(-1) 3+1 6 2 6 2 4 =−12, k 22 =(-1) 2+ 2 =24, k 23 =(-1) 2+ 3 =−12 8 9 7 9 7 8 4 6 2 6 2 4 =2, k 32 =(-1) 3+ 2 =−4, k 33 =(-1) 3+ 3 =2 3 5 1 5 1 3  k11 k 21 k 31   13 − 12 2  Adj A = k12 k 22 k 32  = − 26 24 − 4     k13 k 23 k 33   13 − 12 2      D. Invers Matriks Matrks-matriks persegi A dan B sedemikian hingga AB = BA = I maka A disebut insvers B ditulis B-1 dan sebaliknya B adalah invers A ditulis A-1 sehingga berlaku AA −1 = A −1 A = I, dimana I matriks identitas. Invers matriks A dirumuskan A −1 = 1. 1 .Adj(A) det(A) Invers matriks berordo 2x2 a b 1 −1 Jika A =   , maka A = det( A ) c d  d − b − c a    5 3 −1 Contoh: A=   , tentukan A ! 3 2 Jawab: det(A) = (5x2) − (3x3) = 1 15