SlideShare a Scribd company logo
1 of 50
Matriks adalah suatu susunan angka atau bilangan, 
variabel, atau parameter yang berbentuk empat persegi 
dan biasanya ditutup dengan tanda kurung. (JOSEP 
BINTANG KALANGI, MATEMATIKA EKONOMI & BISNIS 
buku 2, hal 113)
KONSEP MATRIKS 
Setiap bilangan pada matriks disebut elemen (unsur) 
matriks. Letak suatu unsur matriks ditentukan oleh 
baris dan kolom di mana unsur tersebut berada. 
Suatu matriks dinyatakan dengan huruf kapital A , B , C 
,. . . dan seterusnya, sedangkan unsur matriks 
dinyatakan dengan huruf kecil a, b , c , . . ., dan 
seterusnya. 
Contoh : 
a b 
c d 
Kolom ke 1 
Kolom ke 2 
A = 
baris ke 1 baris ke 2
a b 
c d 
Kolom ke 1 
Kolom ke 2 
A = 
baris ke 1 baris ke 2 
Matriks A mempunyai dua baris dan dua kolom. Oleh 
karena itu kita katakan bahwa matriks A berordo 2 X 2 
ditulis A2X2 atau (a22). 
“Ordo suatu matriks ditentukan oleh banyaknya baris 
dan banyaknya kolom dalam matriks tersebut.”
KESAMAAN MATRIKS Matriks A dan matriks B dikatakan berordo sama atau 
berukuran sama jika banyaknya baris dan banyaknya kolom 
pada matriks A sama dengan banyaknya baris dan 
banyaknya kolom pada matriks B. 
Contoh : 
a b c 
d e f A = a b c 
d e f dan B = 
Matriks A berordo sama dengan matriks B, yaitu 2 x 3 
Definisi: 
Dua buah matriks A dan B dikatakan sama (ditulis A = B), jika : 
a. Matriks A dan B mempunyai ordo sama. 
b. Unsur-unsur yang seletak pada matriks A dan matriks B sama.
MACAM-MACAM MATRIKS
MATRIKS BARIS 
Matriks Baris adalah matriks yang terdiri dari satu baris. 
Contoh : A = ( 4 3 2 4 )
MATRIKS KOLOM 
Matriks Kolom adalah matriks yang terdiri dari satu 
kolom 
Contoh : A = 4 
5 
-1
MATRIKS PERSEGI ATAU MATRIKS 
BUJUR SANGKAR 
Matriks Persegi atau matriks Bujur Sangkar adalah 
matriks yang mempunyai jumlah baris = jumlah 
kolom 
Contoh : 
Contoh : A = , 
4 5 -1 
5 2 4 
3 2 1 
jumlah baris = jumlah kolom
MATRIKS NOL Matriks Nol adalah Suatu matriks yang setiap 
unsurnya 0 berordo m x n ,ditulis dengan huruf O 
Contoh : O2X3 = 
0 0 0 
0 0 0 
0 0 0
MATRIKS SEGI TIGA Matriks Segi Tiga adalah suatu matriks bujur sangkar 
yang unsur-unsur dibawah atau diatas diagonal 
utama semuanya 0 (nol). 
Contoh : C = 2 0 0 0 , D = 
3 7 0 0 
-9 0 8 0 
4 1 -3 5 
8 2 1 -3 
0 6 5 4 
0 0 3 7 
0 0 0 9
MATRIKS DIAGONAL Matriks Diagonal adalah suatu matriks bujur sangkar 
yang semua unsurnya , kecuali unsur-unsur pada 
diagonal utama adalah nol. 
Contoh : E = 5 0 0 0 
0 7 0 0 
0 0 -2 0 
0 0 0 8
MATRIKS SKALAR 
Matriks Skalar adalah matriks diagonal yang unsur-unsur 
pada diagonal utama semuanya sama. 
Contoh : F = 7 0 0 0 
0 7 0 0 
0 0 7 0 
0 0 0 7
MATRIKS IDENTITAS ATAU MATRIKS 
SAMTaUtrAikNs Identitas atau Matriks Satuan adalah matriks 
diagonal yang unsur-unsur pada diagonal utama 
semuanya 1 (satu) ditulis dengan huruf I. 
Contoh : I3 = , I4 = 
1 0 0 
0 1 0 
0 0 1 
1 0 0 0 
0 1 0 0 
0 0 1 0 
0 0 0 1 
I3 adalah matriks identitas ordo 3 dan I4 adalah matriks identitas ordo 4
MATRIKS SIMETRIS 
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. 
Contoh : G = 
1 3 2 5 
3 4 6 9 
2 6 7 8 
5 9 10 2 
Unsur pada baris ke-2 kolom ke-4 adalah 9 dan unsur 
pada baris ke-4 kolom ke-2 juga
MATRIKS MENDATAR 
Matriks Mendatar adalah matriks yang banyaknya 
baris kurang dari banyaknya kolom. 
Contoh : H2X3 = 3 2 1 
4 5 1
MATRIKS TEGAK 
Matriks Tegak adalah suatu matriks yang banyaknya 
baris lebih dari banyaknya kolom. 
Contoh : K3x2 = 
1 -8 
4 1 
9 1
MATRIKS TRANSPOS ( notasi At ) 
Transpos A adalah matriks baru dimana elemen 
kolom pertama = elemen baris pertama 
matriks A, elemen kolom kedua = elemen baris 
kedua matriks A, elemen kolom ketiga = 
elemen baris ketiga matriks A. 
Misal Matriks A = 
1 -2 5 8 
9 1 4 2 
0 3 -2 -3 
1 9 0 
-2 1 3 
5 4 -2 
8 2 -3 
Maka Transpos A adalah At = 
Jadi jika ordo matriks A = 3x4 maka ordo matriks transpos adalah 
4x3
SIFAT-SIFAT MATRIKS TRANSPOS 
1) ( A + B )t = At + Bt 
2) ( At )t = A 
3) ( AB )t = Bt At
OPERASI MATRIKS
PENJUMLAHAN DAN 
PENGURANGAN 2 MATRIKS 
Dua matriks dapat dijumlahkan atau 
dikurangkan jika ordonya sama. 
Misal ordo matriks A = 2 x 3 dan ordo matriks B = 2 x 
3, maka keduanya dapat dijumlahkan atau 
dikurangkan.
CONTOH 
Jika A = , dan B = 
3 2 1 
5 4 6 
7 5 -3 
-2 1 0 
Maka A + B = = 
3+7 2+5 1+(-3) 
5+(-2) 4+1 6+0 
A - B = = 
10 7 -2 
3 5 6 
3-7 2-5 1-(-3) 
5-(-2) 4-1 6-0 
-4 -3 4 
7 3 6
BEBERAPA SIFAT YANG BERLAKU PADA 
PENJUMLAHAN MATRIKS 
1) A + B = B = A ( Sifat Komutatif) 
2) (A + B) + C = A + ( B + C) (Sifat Asosiatif) 
3) A + 0 = 0 + A = A (Sifat Identitas tambah)
PERKALIAN BILANGAN REAL DENGAN 
MATRIKS 
Jika k adalah suatu bilangan Real (skalar) dan Matriks A = 
(aij), maka Matriks kA = (kaij) adalah suatu matriks yang di 
peroleh dengan mengalikan semua elemen matriks A dengan k. 
Jadi, jika A = , maka : kA = 
Contoh : Misal A = , 
a11 a12 
a21 a22 
maka 3A = 3 = = 
7 5 -3 
-2 1 0 
ka11 ka12 
ka21 ka22 
7 5 -3 
-2 1 0 
3.7 3.5 3.(-3) 
3.(- 
2) 
3.1 3.0 
21 15 -9 
-6 3 0
SIFAT-SIFAT PERKALIAN MATRIKS 
DENGAN BILANGAN REAL 
Jika a dan b bilangan real, maka : 
( a + b )A = aA + bA 
a ( A + B ) = aA + aB 
a( bA ) = (ab)A
PERKALIAN MATRIKS DENGAN 
MATRIKS (PERKALIAN 2 MATRIKS) 
Matriks A yang berordo mxp dengan suatu matriks B 
yang berordo pxn adalah matriks C yang berordo mxn. 
A mxp.Bpxn = C mxn 
Dalam perkalian matriks ini yang perlu diperhatikan 
adalah : Banyaknya kolom pada matriks A harus 
sama dengan banyaknya baris pada matriks B. Jika 
hal ini tidak dipenuhi, maka hasil kali matriks tidak 
didefinisikan.
Secara umum jika A = >> ordo matriks 2x3 
B = >> ordo matriks 3x2 
C = A . B 
= >> ordo matriks 2x2 
Dimana 
a11 a12 a13 
a21 a22 a23 
b11 b12 
b21 b22 
b31 b32 
c11 c12 
c21 c22 
c11 = a11b11+a12b21+a13b31 
c12 = a11b12+a12b22+a13b32 
c21 = a21b11+a22b21+a23b31 
c22 = a21b12+a22b22+a23b32
DETERMINAN MATRIKS 
Determinan matriks 퐴 di definisikan sebagai 
selisih antara perkalian elemen - elemen pada 
diagonal utama dengan perkalian elemen - 
elemen pada diagonal sekunder. Determinan dari 
matriks dinotasikan dengan det 퐴 atau |퐴|. Nilai 
dari determinan suatu matriks berupa bilangan 
real.
DETERMINAN MATRIKS ORDO 2x2 
a b 
c d 
a b 
c d 
Jika Matriks A = maka det (A) = |A| = | |= ad – 
bc 
Contoh 2 : 
1 
P = -6 3 
maka, 
2 1 
-6 3 
det (P) = |P| = | | = (2.3) – (1.(-6)) = 6+6 = 12
DETERMINAN MATRIKS ORDO 3x3 
Untuk mencari determinanmatriks berordod 
apatdigunakan dua metode, sebagaiberikut: 
MetodeSarrus 
MetodeEkspansiKofaktor
MCaEraT inOi pDalEing S tAepRatR diUguSnakan untuk menentukan 
determinan matriks ordo 3×3. 
Cara sarrus : 
i. Tuliskan kolom pertama dan kedua dari determinan 
awal di sebelah kanan setelah kolom ketiga. 
ii. Kalikan unsur – unsur pada keenam diagonal, yaitu 
tiga kolom diagonal utama (dari kiri ke kanan) dan 
tiga kolom diagonal pendamping (dari kanan ke kiri). 
Hasil kali diagonal utama dijumlahkan dan hasil kali 
pada diagonal pendamping dikurangkan.
Jika Matriks B = 
maka det (B) = |B| = 
p q r 
s t u 
v w x 
p q r 
s t u 
v w x 
p q 
s t 
v w 
= ptx + quv + rsw – vtr –wup – xsq 
Perlu diperhatikan bahwa Metode Sarrus tidak 
berlaku bila matriks berordo 4x4 dan yang lebih 
tinggi lagi.
METODE EKSPANSI KOFAKTOR 
a. Pengertian Minor . Minor suatu matriks 퐴 dilambangkan 
dengan 퐴퐴j adalah matriks bagian dari 퐴 yang diperoleh 
dengan cara menghilangkan elemen - elemennya pada 
baris ke-퐴 dan elemen elemen pada kolom ke-퐴. 
Contoh : Q = maka, 
M11 = , M12 = , M13 = 
3 2 4 
1 7 5 
7 2 3 
3 2 
1 7 
3 2 
1 7 
3 2 
1 7 
M11, M12 , M13 merupakan sub,matriks hasil ekspansi baris ke-1 
dari matriks Q
b. Pengertian Kofaktor Kofaktor suatu elemen baris ke-퐴 dan 
kolom ke-퐴dari matriks A dilambangkan dengan 
퐴퐴j =(−1)퐴+퐴. |퐴퐴j| = (−1)퐴+퐴.det (퐴퐴.j) 
Penentuan tanda dr determinan matriks persegi berodo 
3x3 : 
+ - + 
- + - 
+ - + 
Untuk mencari det (A) dg metode ekspansi kofaktor cukup mengambil satu 
ekspansi saja misal ekspansi bari ke -1
CONTOH 퐴 = 
3 2 4 
1 7 5 
7 2 3 
Untuk mendapatkan det(퐴) dengan metode kofaktor 
adalah mencari terlebih dahulu determinan – 
determinan minornya yang diperoleh dari ekspansi 
baris ke-1 diatas, yaitu : 
M= 7 5 
112 3 
, det(퐴) = 11 ; M= , det(퐴) = -32 ; 
111212M= , det(퐴)=− 47 
13131 7 
7 2 
det(퐴)= 퐴11.퐴11+퐴12.퐴12+퐴13.퐴13 
1 5 
7 3 
= (−1)1+1.|퐴11|.퐴11+ (−1)1+2.|퐴12|.퐴12 + (−1)1+3.|퐴13|.퐴13 
=11.3 − (−32).2 + (−47).4 =33+64−188 = −91
ADJOIN MATRIKS 
Adjoin matriks A adalah transpose dari kofaktor-kofaktor matriks 
tersebut, dilambangkan dengan adj A = (k ij )T 
3 2 4 
1 7 5 
7 2 3 
3 2 
1 7 
CONTOH : 
1 5 
7 3 
k11= (-1)1+1 | =11 ; k12= (-1)1+2 =32 ; 
1 7 
2 4 
k13= (-1)1+3 7 2 
=−47 ; k21= (-1)2+1 2 3 
=2 ; 
3 4 
3 2 
k22= (-1)2+2 | |=−19 ; k23 = (-1)2+3 =8 ; 
7 3 
7 2 
3 4 
k31= (-1)3+1 2 4 
=−18 ; k32= (-1)3+2 1 5 
=−11 
7 5 
k33= (-1)3+3 =18 
3 2 
1 7
k11 k12 k13 
k21 k22 k23 
k31 k32 k33 
Adj Q = = 
11 2 -18 
32 -19 -11 
-47 8 18 
Jika A= a b 
maka kofaktor-kofaktornya adalah 
k11= d, k12 c = d 
− c, k 21= − b dan k 22 = a. 
Kemudian Adj A = k11 k12 
= 
d -b 
k21 k22 
-c a 
Hal ini sama artinya dengan menukarkan elemen-elemen 
pada diagonal utamanya dan mengubah 
tanda pada elemen-elemen pada diagonal lainnya.
INVERS MATRIKS 
Invers matriks adalah lawan atau kebalikan suatu 
matriks dalam perkalian yang dilambangkan dengan A-1. 
Definisi: 
Jika matriks A dan B sedemikian sehingga A x B = B x A 
= I , dimana I matriks identitas maka B disebut invers 
dari A dan A invers dari B. 
Karena invers matriks A dilambangkan dengan A-1 maka 
berlaku: A x A-1 = A-1 x A= I 
Dimana I adalah matrik identitas.
INVERS MATRIKS ORDO 2×2 
Rumus Invers Matriks Berordo 2 × 2 
Misalkan A = invers dari A adalah A-1, yaitu 
2 1 
-3 -2 
A -1 = , dengan det A ≠ 0 
ù 
úû 
d b 
é 
- 
êë 
- 
c a 
1 
det A
Contoh : 
Tentukan invers dari matriks D = 
Jawab : 
det D = = 3(11) – (–7)(–6) = 33 – 42 = –9 
D -1= 
= 
= 
= 
ù 
úû 
3 6 
é 
- 
êë 
- 
7 11 
ù 
úû 
3 6 
é 
- 
êë 
- 
7 11 
ù 
úû 
11 6 
é 
7 3 
êë 
1 
A 
det 
ù 
úû 
11 6 
9 
é 
- 7 3 
êë 
1 
ù 
ú ú ú 
û 
é 
ê ê ê 
ë 
11 
- - 
7 
- - 
6 
3 
9 
9 
9 
9 
ù 
ú ú ú 
û 
é 
ê ê ê 
ë 
11 
- - 
7 
- - 
2 
1 
3 
9 
3 
9
INVERS MATRIKS ORDO 3×3 
Contoh: B = , tentukan B-1! 
1 2 3 
0 4 5 
0 0 6 
Untuk mencari determinan matriks B, cara paling praktis 
adalah dengan metode kofaktor dengan mengekspansi 
baris yang memuat nol terbanyak yaitu baris ke-3, maka : 
Det(B) = |B| = k31 . b31 + k32 . b32 + k33 . B33 
= (-1)3+1 .0+(-1)3+2 .0+(-1)3+3 .6 
é 
ù 
= 0 + 0 + 4 24 5 
= 24 
úû 
êë 
2 3 
1 3 
é 
0 5 
ù 
úû 
êë 
ù 
úû 
1 2 
é 
0 4 
êë
MENYELESAIKAN 
SISTEM PERSAMAAN LINEAR 
Penyelesaian Sistem Persamaan Linear Dua Variabel 
x = 
y 
1 
ad - bc 
d -b 
-c -a 
p 
q
CONTOH 
TENTUKAN HIMPUNAN PENYELESAIANSISTEM 
PERSAMAAN LINIER BERIKUT 
2x + y = 4 
3x + 2y = 9 
x 
2 1 = 
-3 -2 
y 
4 
9
Persamaan Matriks diatas dapat ditulis menjadi 
AX =B, A = , X = , B = 
2 1 
-3 -2 
det A = | | = 1 dan A-1 = 1/1 = 
Oleh karena itu, X =A-1B  = = 
Jadi, HP adalah {(-1, 6)} 
x 
y 
4 
9 
2 1 
-3 -2 
2 1 
-3 -2 
2 1 
-3 -2 
x 
y 
2 1 
-3 -2 
4 
9 
-1 
6
METODE CRAMER 
metode cramer didasarkan atas perhitungan 
determinan matriks. Suatu sistem persamaan linier 
Ax = b dengan A adalah matriks bujur sangkar dapat 
di kerjakan dengan metode cramer, jika hasil 
perhitungan menunjukkan bahwa det(A)≠0.
Matriks Dasar
Matriks Dasar
Matriks Dasar
Matriks Dasar

More Related Content

What's hot

Matematika Diskrit part 2
Matematika Diskrit part 2Matematika Diskrit part 2
Matematika Diskrit part 2radar radius
 
Analisis Vektor ( Bidang )
Analisis Vektor ( Bidang )Analisis Vektor ( Bidang )
Analisis Vektor ( Bidang )Phe Phe
 
Bahan ajar alin 2 rev 2014 pdf
Bahan ajar alin 2 rev 2014 pdfBahan ajar alin 2 rev 2014 pdf
Bahan ajar alin 2 rev 2014 pdfPawit Ngafani
 
Fungsi Gamma dan Beta (Kalkulus Peubah Banyak)
Fungsi Gamma dan Beta (Kalkulus Peubah Banyak)Fungsi Gamma dan Beta (Kalkulus Peubah Banyak)
Fungsi Gamma dan Beta (Kalkulus Peubah Banyak)Kelinci Coklat
 
Matematika Diskrit - 07 teori bilangan - 04
Matematika Diskrit - 07 teori bilangan - 04Matematika Diskrit - 07 teori bilangan - 04
Matematika Diskrit - 07 teori bilangan - 04KuliahKita
 
FAKTORISASI FERMAT & DIOPHANTINE LINIER
FAKTORISASI FERMAT & DIOPHANTINE LINIERFAKTORISASI FERMAT & DIOPHANTINE LINIER
FAKTORISASI FERMAT & DIOPHANTINE LINIERRarasenggar
 
Bab 5 program linear
Bab 5 program linearBab 5 program linear
Bab 5 program linearEko Supriyadi
 
Fungsi, Persamaan dan Pertidaksamaan Logaritma
Fungsi, Persamaan dan Pertidaksamaan LogaritmaFungsi, Persamaan dan Pertidaksamaan Logaritma
Fungsi, Persamaan dan Pertidaksamaan LogaritmaFranxisca Kurniawati
 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3Arvina Frida Karela
 
Presentasi matematika-kelas-xii-turunan
Presentasi matematika-kelas-xii-turunanPresentasi matematika-kelas-xii-turunan
Presentasi matematika-kelas-xii-turunanProgrammer and Design
 
Metode Simplek Minimasi
Metode Simplek MinimasiMetode Simplek Minimasi
Metode Simplek MinimasiSiti Zuariyah
 
Modul 5 residu kuadratis
Modul 5   residu kuadratisModul 5   residu kuadratis
Modul 5 residu kuadratisAcika Karunila
 
Fungsi pecah fungsi rasional
Fungsi pecah  fungsi rasional Fungsi pecah  fungsi rasional
Fungsi pecah fungsi rasional Ig Fandy Jayanto
 
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )Kelinci Coklat
 
sistem koordinat vektor (kartesian, silindris, bola)
sistem koordinat vektor (kartesian, silindris, bola)sistem koordinat vektor (kartesian, silindris, bola)
sistem koordinat vektor (kartesian, silindris, bola)Albara I Arizona
 
Persamaan linear satu variabel
Persamaan linear satu variabelPersamaan linear satu variabel
Persamaan linear satu variabelNuurwashilaah -
 

What's hot (20)

Matematika Diskrit part 2
Matematika Diskrit part 2Matematika Diskrit part 2
Matematika Diskrit part 2
 
Analisis Vektor ( Bidang )
Analisis Vektor ( Bidang )Analisis Vektor ( Bidang )
Analisis Vektor ( Bidang )
 
Bahan ajar alin 2 rev 2014 pdf
Bahan ajar alin 2 rev 2014 pdfBahan ajar alin 2 rev 2014 pdf
Bahan ajar alin 2 rev 2014 pdf
 
Contoh-soal-kalkulus-iii
Contoh-soal-kalkulus-iiiContoh-soal-kalkulus-iii
Contoh-soal-kalkulus-iii
 
Fungsi Gamma dan Beta (Kalkulus Peubah Banyak)
Fungsi Gamma dan Beta (Kalkulus Peubah Banyak)Fungsi Gamma dan Beta (Kalkulus Peubah Banyak)
Fungsi Gamma dan Beta (Kalkulus Peubah Banyak)
 
04 turunan
04 turunan04 turunan
04 turunan
 
Matematika Diskrit - 07 teori bilangan - 04
Matematika Diskrit - 07 teori bilangan - 04Matematika Diskrit - 07 teori bilangan - 04
Matematika Diskrit - 07 teori bilangan - 04
 
3 pemrograman matlab
3 pemrograman matlab3 pemrograman matlab
3 pemrograman matlab
 
FAKTORISASI FERMAT & DIOPHANTINE LINIER
FAKTORISASI FERMAT & DIOPHANTINE LINIERFAKTORISASI FERMAT & DIOPHANTINE LINIER
FAKTORISASI FERMAT & DIOPHANTINE LINIER
 
Bab 5 program linear
Bab 5 program linearBab 5 program linear
Bab 5 program linear
 
Fungsi, Persamaan dan Pertidaksamaan Logaritma
Fungsi, Persamaan dan Pertidaksamaan LogaritmaFungsi, Persamaan dan Pertidaksamaan Logaritma
Fungsi, Persamaan dan Pertidaksamaan Logaritma
 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
 
Presentasi matematika-kelas-xii-turunan
Presentasi matematika-kelas-xii-turunanPresentasi matematika-kelas-xii-turunan
Presentasi matematika-kelas-xii-turunan
 
Metode Simplek Minimasi
Metode Simplek MinimasiMetode Simplek Minimasi
Metode Simplek Minimasi
 
Modul 5 residu kuadratis
Modul 5   residu kuadratisModul 5   residu kuadratis
Modul 5 residu kuadratis
 
Fungsi pecah fungsi rasional
Fungsi pecah  fungsi rasional Fungsi pecah  fungsi rasional
Fungsi pecah fungsi rasional
 
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
 
Integral Permukaan
Integral PermukaanIntegral Permukaan
Integral Permukaan
 
sistem koordinat vektor (kartesian, silindris, bola)
sistem koordinat vektor (kartesian, silindris, bola)sistem koordinat vektor (kartesian, silindris, bola)
sistem koordinat vektor (kartesian, silindris, bola)
 
Persamaan linear satu variabel
Persamaan linear satu variabelPersamaan linear satu variabel
Persamaan linear satu variabel
 

Viewers also liked

Viewers also liked (7)

MATRIKS
MATRIKSMATRIKS
MATRIKS
 
Determinan dan Invers
Determinan dan InversDeterminan dan Invers
Determinan dan Invers
 
Matematika bisnis 2
Matematika bisnis 2Matematika bisnis 2
Matematika bisnis 2
 
Bab 4 matriks
Bab 4 matriksBab 4 matriks
Bab 4 matriks
 
Matriks=soal jawab
Matriks=soal jawabMatriks=soal jawab
Matriks=soal jawab
 
Pembahasan soal UN 2012 Matriks
Pembahasan soal UN 2012 MatriksPembahasan soal UN 2012 Matriks
Pembahasan soal UN 2012 Matriks
 
19. Soal-soal Matriks
19. Soal-soal Matriks19. Soal-soal Matriks
19. Soal-soal Matriks
 

Similar to Matriks Dasar (20)

Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3
 
Matriks untuk mhs.pptx
Matriks untuk mhs.pptxMatriks untuk mhs.pptx
Matriks untuk mhs.pptx
 
Matematika Teknik - Matriks
Matematika Teknik - MatriksMatematika Teknik - Matriks
Matematika Teknik - Matriks
 
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdfTugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
 
Matriks
MatriksMatriks
Matriks
 
1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt
 
MATRIKS NEW.pptx
MATRIKS NEW.pptxMATRIKS NEW.pptx
MATRIKS NEW.pptx
 
1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt
 
1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt
 
1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt
 
1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt
 
matriks_2.ppt
matriks_2.pptmatriks_2.ppt
matriks_2.ppt
 
Matriks 2
Matriks 2Matriks 2
Matriks 2
 
1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt
 
PPT Matwa Bab 3 Matriks.pptx
PPT Matwa Bab 3 Matriks.pptxPPT Matwa Bab 3 Matriks.pptx
PPT Matwa Bab 3 Matriks.pptx
 
ppt-matriks.ppt
ppt-matriks.pptppt-matriks.ppt
ppt-matriks.ppt
 
ppt-matriks (2).ppt
ppt-matriks (2).pptppt-matriks (2).ppt
ppt-matriks (2).ppt
 
Ppt matriks
Ppt matriksPpt matriks
Ppt matriks
 
Buku siswa Materi Matriks
Buku siswa Materi MatriksBuku siswa Materi Matriks
Buku siswa Materi Matriks
 
Kuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi I
Kuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi IKuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi I
Kuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi I
 

More from Hidayati Rusnedy (20)

Bab7 hidr
Bab7 hidrBab7 hidr
Bab7 hidr
 
Bab7 hidr
Bab7 hidrBab7 hidr
Bab7 hidr
 
Bab6 laru
Bab6 laruBab6 laru
Bab6 laru
 
Bab5 stoi
Bab5 stoiBab5 stoi
Bab5 stoi
 
Bab4 ikat
Bab4 ikatBab4 ikat
Bab4 ikat
 
Bab3 sist
Bab3 sistBab3 sist
Bab3 sist
 
Bab2 stru
Bab2 struBab2 stru
Bab2 stru
 
Bab1 pend
Bab1 pendBab1 pend
Bab1 pend
 
Bab10 kol
Bab10 kolBab10 kol
Bab10 kol
 
Bab9 kela
Bab9 kelaBab9 kela
Bab9 kela
 
Bab8 hidr
Bab8 hidrBab8 hidr
Bab8 hidr
 
Bab7 laru
Bab7 laruBab7 laru
Bab7 laru
 
Bab6 stoi
Bab6 stoiBab6 stoi
Bab6 stoi
 
Bab5 laru
Bab5 laruBab5 laru
Bab5 laru
 
Bab4 kese
Bab4 keseBab4 kese
Bab4 kese
 
Bab3 laju
Bab3 lajuBab3 laju
Bab3 laju
 
Bab2 term
Bab2 termBab2 term
Bab2 term
 
Bab1 stru
Bab1 struBab1 stru
Bab1 stru
 
Bab7 biom
Bab7 biomBab7 biom
Bab7 biom
 
Bab6 makr
Bab6 makrBab6 makr
Bab6 makr
 

Matriks Dasar

  • 1. Matriks adalah suatu susunan angka atau bilangan, variabel, atau parameter yang berbentuk empat persegi dan biasanya ditutup dengan tanda kurung. (JOSEP BINTANG KALANGI, MATEMATIKA EKONOMI & BISNIS buku 2, hal 113)
  • 2. KONSEP MATRIKS Setiap bilangan pada matriks disebut elemen (unsur) matriks. Letak suatu unsur matriks ditentukan oleh baris dan kolom di mana unsur tersebut berada. Suatu matriks dinyatakan dengan huruf kapital A , B , C ,. . . dan seterusnya, sedangkan unsur matriks dinyatakan dengan huruf kecil a, b , c , . . ., dan seterusnya. Contoh : a b c d Kolom ke 1 Kolom ke 2 A = baris ke 1 baris ke 2
  • 3. a b c d Kolom ke 1 Kolom ke 2 A = baris ke 1 baris ke 2 Matriks A mempunyai dua baris dan dua kolom. Oleh karena itu kita katakan bahwa matriks A berordo 2 X 2 ditulis A2X2 atau (a22). “Ordo suatu matriks ditentukan oleh banyaknya baris dan banyaknya kolom dalam matriks tersebut.”
  • 4. KESAMAAN MATRIKS Matriks A dan matriks B dikatakan berordo sama atau berukuran sama jika banyaknya baris dan banyaknya kolom pada matriks A sama dengan banyaknya baris dan banyaknya kolom pada matriks B. Contoh : a b c d e f A = a b c d e f dan B = Matriks A berordo sama dengan matriks B, yaitu 2 x 3 Definisi: Dua buah matriks A dan B dikatakan sama (ditulis A = B), jika : a. Matriks A dan B mempunyai ordo sama. b. Unsur-unsur yang seletak pada matriks A dan matriks B sama.
  • 6. MATRIKS BARIS Matriks Baris adalah matriks yang terdiri dari satu baris. Contoh : A = ( 4 3 2 4 )
  • 7. MATRIKS KOLOM Matriks Kolom adalah matriks yang terdiri dari satu kolom Contoh : A = 4 5 -1
  • 8. MATRIKS PERSEGI ATAU MATRIKS BUJUR SANGKAR Matriks Persegi atau matriks Bujur Sangkar adalah matriks yang mempunyai jumlah baris = jumlah kolom Contoh : Contoh : A = , 4 5 -1 5 2 4 3 2 1 jumlah baris = jumlah kolom
  • 9. MATRIKS NOL Matriks Nol adalah Suatu matriks yang setiap unsurnya 0 berordo m x n ,ditulis dengan huruf O Contoh : O2X3 = 0 0 0 0 0 0 0 0 0
  • 10. MATRIKS SEGI TIGA Matriks Segi Tiga adalah suatu matriks bujur sangkar yang unsur-unsur dibawah atau diatas diagonal utama semuanya 0 (nol). Contoh : C = 2 0 0 0 , D = 3 7 0 0 -9 0 8 0 4 1 -3 5 8 2 1 -3 0 6 5 4 0 0 3 7 0 0 0 9
  • 11. MATRIKS DIAGONAL Matriks Diagonal adalah suatu matriks bujur sangkar yang semua unsurnya , kecuali unsur-unsur pada diagonal utama adalah nol. Contoh : E = 5 0 0 0 0 7 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 8
  • 12. MATRIKS SKALAR Matriks Skalar adalah matriks diagonal yang unsur-unsur pada diagonal utama semuanya sama. Contoh : F = 7 0 0 0 0 7 0 0 0 0 7 0 0 0 0 7
  • 13. MATRIKS IDENTITAS ATAU MATRIKS SAMTaUtrAikNs Identitas atau Matriks Satuan adalah matriks diagonal yang unsur-unsur pada diagonal utama semuanya 1 (satu) ditulis dengan huruf I. Contoh : I3 = , I4 = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 I3 adalah matriks identitas ordo 3 dan I4 adalah matriks identitas ordo 4
  • 14. MATRIKS SIMETRIS 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. Contoh : G = 1 3 2 5 3 4 6 9 2 6 7 8 5 9 10 2 Unsur pada baris ke-2 kolom ke-4 adalah 9 dan unsur pada baris ke-4 kolom ke-2 juga
  • 15. MATRIKS MENDATAR Matriks Mendatar adalah matriks yang banyaknya baris kurang dari banyaknya kolom. Contoh : H2X3 = 3 2 1 4 5 1
  • 16. MATRIKS TEGAK Matriks Tegak adalah suatu matriks yang banyaknya baris lebih dari banyaknya kolom. Contoh : K3x2 = 1 -8 4 1 9 1
  • 17. MATRIKS TRANSPOS ( notasi At ) Transpos A adalah matriks baru dimana elemen kolom pertama = elemen baris pertama matriks A, elemen kolom kedua = elemen baris kedua matriks A, elemen kolom ketiga = elemen baris ketiga matriks A. Misal Matriks A = 1 -2 5 8 9 1 4 2 0 3 -2 -3 1 9 0 -2 1 3 5 4 -2 8 2 -3 Maka Transpos A adalah At = Jadi jika ordo matriks A = 3x4 maka ordo matriks transpos adalah 4x3
  • 18. SIFAT-SIFAT MATRIKS TRANSPOS 1) ( A + B )t = At + Bt 2) ( At )t = A 3) ( AB )t = Bt At
  • 20. PENJUMLAHAN DAN PENGURANGAN 2 MATRIKS Dua matriks dapat dijumlahkan atau dikurangkan jika ordonya sama. Misal ordo matriks A = 2 x 3 dan ordo matriks B = 2 x 3, maka keduanya dapat dijumlahkan atau dikurangkan.
  • 21. CONTOH Jika A = , dan B = 3 2 1 5 4 6 7 5 -3 -2 1 0 Maka A + B = = 3+7 2+5 1+(-3) 5+(-2) 4+1 6+0 A - B = = 10 7 -2 3 5 6 3-7 2-5 1-(-3) 5-(-2) 4-1 6-0 -4 -3 4 7 3 6
  • 22. BEBERAPA SIFAT YANG BERLAKU PADA PENJUMLAHAN MATRIKS 1) A + B = B = A ( Sifat Komutatif) 2) (A + B) + C = A + ( B + C) (Sifat Asosiatif) 3) A + 0 = 0 + A = A (Sifat Identitas tambah)
  • 23. PERKALIAN BILANGAN REAL DENGAN MATRIKS Jika k adalah suatu bilangan Real (skalar) dan Matriks A = (aij), maka Matriks kA = (kaij) adalah suatu matriks yang di peroleh dengan mengalikan semua elemen matriks A dengan k. Jadi, jika A = , maka : kA = Contoh : Misal A = , a11 a12 a21 a22 maka 3A = 3 = = 7 5 -3 -2 1 0 ka11 ka12 ka21 ka22 7 5 -3 -2 1 0 3.7 3.5 3.(-3) 3.(- 2) 3.1 3.0 21 15 -9 -6 3 0
  • 24. SIFAT-SIFAT PERKALIAN MATRIKS DENGAN BILANGAN REAL Jika a dan b bilangan real, maka : ( a + b )A = aA + bA a ( A + B ) = aA + aB a( bA ) = (ab)A
  • 25. PERKALIAN MATRIKS DENGAN MATRIKS (PERKALIAN 2 MATRIKS) Matriks A yang berordo mxp dengan suatu matriks B yang berordo pxn adalah matriks C yang berordo mxn. A mxp.Bpxn = C mxn Dalam perkalian matriks ini yang perlu diperhatikan adalah : Banyaknya kolom pada matriks A harus sama dengan banyaknya baris pada matriks B. Jika hal ini tidak dipenuhi, maka hasil kali matriks tidak didefinisikan.
  • 26. Secara umum jika A = >> ordo matriks 2x3 B = >> ordo matriks 3x2 C = A . B = >> ordo matriks 2x2 Dimana a11 a12 a13 a21 a22 a23 b11 b12 b21 b22 b31 b32 c11 c12 c21 c22 c11 = a11b11+a12b21+a13b31 c12 = a11b12+a12b22+a13b32 c21 = a21b11+a22b21+a23b31 c22 = a21b12+a22b22+a23b32
  • 27. DETERMINAN MATRIKS Determinan matriks 퐴 di definisikan sebagai selisih antara perkalian elemen - elemen pada diagonal utama dengan perkalian elemen - elemen pada diagonal sekunder. Determinan dari matriks dinotasikan dengan det 퐴 atau |퐴|. Nilai dari determinan suatu matriks berupa bilangan real.
  • 28. DETERMINAN MATRIKS ORDO 2x2 a b c d a b c d Jika Matriks A = maka det (A) = |A| = | |= ad – bc Contoh 2 : 1 P = -6 3 maka, 2 1 -6 3 det (P) = |P| = | | = (2.3) – (1.(-6)) = 6+6 = 12
  • 29. DETERMINAN MATRIKS ORDO 3x3 Untuk mencari determinanmatriks berordod apatdigunakan dua metode, sebagaiberikut: MetodeSarrus MetodeEkspansiKofaktor
  • 30. MCaEraT inOi pDalEing S tAepRatR diUguSnakan untuk menentukan determinan matriks ordo 3×3. Cara sarrus : i. Tuliskan kolom pertama dan kedua dari determinan awal di sebelah kanan setelah kolom ketiga. ii. Kalikan unsur – unsur pada keenam diagonal, yaitu tiga kolom diagonal utama (dari kiri ke kanan) dan tiga kolom diagonal pendamping (dari kanan ke kiri). Hasil kali diagonal utama dijumlahkan dan hasil kali pada diagonal pendamping dikurangkan.
  • 31. Jika Matriks B = maka det (B) = |B| = p q r s t u v w x p q r s t u v w x p q s t v w = ptx + quv + rsw – vtr –wup – xsq Perlu diperhatikan bahwa Metode Sarrus tidak berlaku bila matriks berordo 4x4 dan yang lebih tinggi lagi.
  • 32. METODE EKSPANSI KOFAKTOR a. Pengertian Minor . Minor suatu matriks 퐴 dilambangkan dengan 퐴퐴j adalah matriks bagian dari 퐴 yang diperoleh dengan cara menghilangkan elemen - elemennya pada baris ke-퐴 dan elemen elemen pada kolom ke-퐴. Contoh : Q = maka, M11 = , M12 = , M13 = 3 2 4 1 7 5 7 2 3 3 2 1 7 3 2 1 7 3 2 1 7 M11, M12 , M13 merupakan sub,matriks hasil ekspansi baris ke-1 dari matriks Q
  • 33. b. Pengertian Kofaktor Kofaktor suatu elemen baris ke-퐴 dan kolom ke-퐴dari matriks A dilambangkan dengan 퐴퐴j =(−1)퐴+퐴. |퐴퐴j| = (−1)퐴+퐴.det (퐴퐴.j) Penentuan tanda dr determinan matriks persegi berodo 3x3 : + - + - + - + - + Untuk mencari det (A) dg metode ekspansi kofaktor cukup mengambil satu ekspansi saja misal ekspansi bari ke -1
  • 34. CONTOH 퐴 = 3 2 4 1 7 5 7 2 3 Untuk mendapatkan det(퐴) dengan metode kofaktor adalah mencari terlebih dahulu determinan – determinan minornya yang diperoleh dari ekspansi baris ke-1 diatas, yaitu : M= 7 5 112 3 , det(퐴) = 11 ; M= , det(퐴) = -32 ; 111212M= , det(퐴)=− 47 13131 7 7 2 det(퐴)= 퐴11.퐴11+퐴12.퐴12+퐴13.퐴13 1 5 7 3 = (−1)1+1.|퐴11|.퐴11+ (−1)1+2.|퐴12|.퐴12 + (−1)1+3.|퐴13|.퐴13 =11.3 − (−32).2 + (−47).4 =33+64−188 = −91
  • 35. ADJOIN MATRIKS Adjoin matriks A adalah transpose dari kofaktor-kofaktor matriks tersebut, dilambangkan dengan adj A = (k ij )T 3 2 4 1 7 5 7 2 3 3 2 1 7 CONTOH : 1 5 7 3 k11= (-1)1+1 | =11 ; k12= (-1)1+2 =32 ; 1 7 2 4 k13= (-1)1+3 7 2 =−47 ; k21= (-1)2+1 2 3 =2 ; 3 4 3 2 k22= (-1)2+2 | |=−19 ; k23 = (-1)2+3 =8 ; 7 3 7 2 3 4 k31= (-1)3+1 2 4 =−18 ; k32= (-1)3+2 1 5 =−11 7 5 k33= (-1)3+3 =18 3 2 1 7
  • 36. k11 k12 k13 k21 k22 k23 k31 k32 k33 Adj Q = = 11 2 -18 32 -19 -11 -47 8 18 Jika A= a b maka kofaktor-kofaktornya adalah k11= d, k12 c = d − c, k 21= − b dan k 22 = a. Kemudian Adj A = k11 k12 = d -b k21 k22 -c a Hal ini sama artinya dengan menukarkan elemen-elemen pada diagonal utamanya dan mengubah tanda pada elemen-elemen pada diagonal lainnya.
  • 37. INVERS MATRIKS Invers matriks adalah lawan atau kebalikan suatu matriks dalam perkalian yang dilambangkan dengan A-1. Definisi: Jika matriks A dan B sedemikian sehingga A x B = B x A = I , dimana I matriks identitas maka B disebut invers dari A dan A invers dari B. Karena invers matriks A dilambangkan dengan A-1 maka berlaku: A x A-1 = A-1 x A= I Dimana I adalah matrik identitas.
  • 38. INVERS MATRIKS ORDO 2×2 Rumus Invers Matriks Berordo 2 × 2 Misalkan A = invers dari A adalah A-1, yaitu 2 1 -3 -2 A -1 = , dengan det A ≠ 0 ù úû d b é - êë - c a 1 det A
  • 39. Contoh : Tentukan invers dari matriks D = Jawab : det D = = 3(11) – (–7)(–6) = 33 – 42 = –9 D -1= = = = ù úû 3 6 é - êë - 7 11 ù úû 3 6 é - êë - 7 11 ù úû 11 6 é 7 3 êë 1 A det ù úû 11 6 9 é - 7 3 êë 1 ù ú ú ú û é ê ê ê ë 11 - - 7 - - 6 3 9 9 9 9 ù ú ú ú û é ê ê ê ë 11 - - 7 - - 2 1 3 9 3 9
  • 40. INVERS MATRIKS ORDO 3×3 Contoh: B = , tentukan B-1! 1 2 3 0 4 5 0 0 6 Untuk mencari determinan matriks B, cara paling praktis adalah dengan metode kofaktor dengan mengekspansi baris yang memuat nol terbanyak yaitu baris ke-3, maka : Det(B) = |B| = k31 . b31 + k32 . b32 + k33 . B33 = (-1)3+1 .0+(-1)3+2 .0+(-1)3+3 .6 é ù = 0 + 0 + 4 24 5 = 24 úû êë 2 3 1 3 é 0 5 ù úû êë ù úû 1 2 é 0 4 êë
  • 41.
  • 42.
  • 43. MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR Penyelesaian Sistem Persamaan Linear Dua Variabel x = y 1 ad - bc d -b -c -a p q
  • 44. CONTOH TENTUKAN HIMPUNAN PENYELESAIANSISTEM PERSAMAAN LINIER BERIKUT 2x + y = 4 3x + 2y = 9 x 2 1 = -3 -2 y 4 9
  • 45. Persamaan Matriks diatas dapat ditulis menjadi AX =B, A = , X = , B = 2 1 -3 -2 det A = | | = 1 dan A-1 = 1/1 = Oleh karena itu, X =A-1B  = = Jadi, HP adalah {(-1, 6)} x y 4 9 2 1 -3 -2 2 1 -3 -2 2 1 -3 -2 x y 2 1 -3 -2 4 9 -1 6
  • 46. METODE CRAMER metode cramer didasarkan atas perhitungan determinan matriks. Suatu sistem persamaan linier Ax = b dengan A adalah matriks bujur sangkar dapat di kerjakan dengan metode cramer, jika hasil perhitungan menunjukkan bahwa det(A)≠0.