Aljabar Linier
Pertemuan 1
Jadwal

Kuliah

Hari : Rabo

jam : 15.30

Sistem

Penilaian







UTS 30 %
UAS 30 %
Tugas 40 %
Silabus
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

Bab I Matriks dan Operasinya
Bab II Determinan Matriks
Bab III Invers Matriks
Bab IV Sistem Persamaan Linear
Bab V Sistem Persamaan Linear Homogen
Bab VI Matlab (SPL)
Bab VII Vektor
Bab VIII Perkalian Vektor
Bab IX Ruang Vektor
Bab X Proses Gram Schmidt
Bab XI Transformasi Linier Kernel
Bab XII Nilai Eigen , Vektor Eigen
Bab XIII MATLAB
Sub Pokok Bahasan 1
1. Matriks dan Operasinya
Sub Pokok Bahasan
– Matriks dan Jenisnya
– OperasiMatriks
– Operasi Baris Elementer
–Sifat OperasiMatriks
Beberapa Aplikasi Matriks
– Representasi image (citra)
– Chanel/Frequency assignment
– Operation Research
dan lain-lain.
Pengertian Matrix
Beberapa pengertian tentang matriks :
1. Matriks adalah himpunan skalar (bilangan riil atau kompleks) yang disusun atau
dijajarkan secara empat persegi panjang menurut baris-baris dan kolom-kolom.
2. Matriks adalah jajaran elemen (berupa bilangan) berbentuk empat persegi panjang.
3. Matriks adalah suatu himpunan kuantitas-kuantitas (yang disebut elemen), disusun
dalam bentuk persegi panjang yang memuat baris-baris dan kolom-kolom.

Notasi yang digunakan
Atau
 
 
 

Atau
Matriks


Notasi Matriks

A = a


11

 a21
 :

a
 m1

a12

.....

a22

....

:

:
....

am 2

a1n 

a2 n 
: 

amn 


Baris ke -1

Unsur / entri /elemen kemn (baris m kolom n)

Kolom ke -2
Matrix A berukuran (ordo) m x n
Misalkan A dan B adalah matriks berukura sama, A dan B dikatakan
sama (notasi A = B)
Jika aij = bij untuk setiap i dan j
Jenis Matriks
(i) MATRIKS NOL, adalah matriks yang semua elemennya nol
Sifat-sifat :
 A+0=A, jika ukuran matriks A = ukuran matriks 0
 A*0=0, begitu juga 0*A=0.
(ii) MATRIKS BUJURSANGKAR, adalah matriks yang jumlah
baris dan jumlah kolomnya sama. Barisan elemen a11, a22, a33,
….ann disebut diagonal utama dari matriks bujursangkar A
tersebut.
 Contoh : Matriks berukuran 2x2

1 4
A= 
 2 3



Jenis Matriks
(iii) MATRIKS DIAGONAL, adalah matriks bujursangkar yang
semua elemen diluar diagonal utamanya nol.
Contoh :
 2 0 0


 
 0 5 0
 0 0 3



(iv) MATRIKS SATUAN/IDENTITY, adalah matriks diagonal yang
semua elemen diagonalnya adalah 1.
 Contoh :  1 0 0 


0 1 0
0 0 1





Sifat-sifat matriks identitas : A*I=A , I*A=A
Jenis Matriks
(v) MATRIKS SKALAR, adalah matriks diagonal yang semua
elemennya sama tetapi bukan nol atau satu.
Contoh :  
A=  4 0 0 



0 4 0


(vi) MATRIKS 0 0 4  ATAS (UPPER TRIANGULAR), adalah
SEGITIGA


matriks bujursangkar yang semua elemen dibawah diagonal
elemennya = 0.
A = 3 2 1


0 4 5
0 0 4


(Vii) MATRIKS SEGITIGA BAWAH (LOWER TRIANGULAR),
adalah matriks bujursangkar yang semua elemen diatas
diagonal elemennya = 0.
3 0 0
 
A=  1 4 0 


6 9 4



(viii) MATRIKS SIMETRIS, adalah matriks bujursangkar yang
elemennya simetris secara diagonal. Dapat juga dikatakan
bahwa matriks simetris adalah matriks yang transposenya sama
A = AT
dengan dirinya sendiri.
1 2 0
1 2 0
Contoh :




T
A =  2 3 1
A = 2 3 1
0 1 1



0 1 1


(ix) MATRIKS ANTISIMETRIS, adalah matriks yang trnsposenya
adalah negatif dari matriks tersebut. Maka AT=-A dan aij=-aij,
elemen diagonal utamanya = 0
Contoh :


A=

1 −3 0 
0


4
2
 −1 0
 3 − 4 0 − 1


0
2
1
0



0 
 0 −1 3

A = 
0 − 4 − 2
 1
−3 4
0
1 


 0 − 2 −1 0 


T
TRANSPOSE MATRIKS



Jika diketahui suatu matriks A=aij berukuran mxn maka
transpose dari A adalah matriks AT =nxm yang didapat dari A
dengan menuliskan baris ke-i dari A sebagai kolom ke-i dari AT.



Beberapa Sifat Matriks Transpose :
 (A+B)T = AT + BT
 (AT) T = A
 k(AT) = (kA)T
 (AB)T = BT AT
Operasi Matrix
• Penjumlahan Matriks
Syarat : Dua matriks berordo sama dapat dijumlahkan
Contoh =
a.

a b   e

c d +g
 

 

f  a+e b+ f 
=
 c + g d + h

h 


b.

 1 6   3 1  4 7 

 3 5  +  4 1 =  7 6 
 
 


 
 

Operasi Matrix
• Pengurangan Matriks
Syarat : Dua matriks berordo sama dapat dkurangkan
Contoh =
a.

b.

a b   e

c d −g
 

 

f  a −e b− f 
=
 c − g d − h 

h 


 1 6   3 1  − 2 5 

 3 5  −  4 1 =  − 1 4 
 
 


 
 

Operasi Matrix
Perkalian Matriks
• Perkalian Skalar dengan Matriks
Contoh :

 p q   kp kq 
k
 r s  =  kr ks 
 


 


• Perkalian Matriks dengan Matriks
Misalkan A berordo pxq dan B berordo mxn
Syarat : A X B haruslah q = m , hasil perkalian AB , berordo pxn
a
A=
e


b
f

 p q


d

,B = r s

g  ( 2 x 3)
 t u

(3 x 2)

a
A.B =
e


b
f

 p q


d
 ap + br + dt
 ( 2 x 3) . r s 
=
 ep + fr + gt
g


 t u

(3 x 2)

aq + bs + du 

eq + fs + gu  ( 2 x 2 )

Hukum Perkalian Matriks :





Hukum Distributif, A*(B+C) = AB + AC
Hukum Assosiatif, A*(B*C) = (A*B)*C
Tidak Komutatif, A*B ≠ B*A
Jika A*B = 0, maka beberapa kemungkinan






(i) A=0 dan B=0
(ii) A=0 atau B=0
(iii) A≠0 dan B≠0

Bila A*B = A*C, belum tentu B = C
Operasi Baris Elementer (OBE)
Operasi baris elementer meliputi :
1. Pertukaran Baris
2. Perkalian suatu baris dengan konstanta tak nol
3. Penjumlahan hasil perkalian suatu baris dengan konstanta tak nol (seperti butir 2)
dengan baris yang lain.
Contoh : OBE 1

OBE2

2
3
 − 3 − 2 − 1
 1




A= 1
2
3 b1 ↔ b2  − 3 − 2 − 1
 0
 0
2
4
2
4




 4 − 4 0 − 4
 1 − 1 0 − 1




1 b1  0 2 1 7 
A = 0 2 1 7 
4
 2 −1 1 3    2 −1 1 3 
→




OBE3

 1 − 1 0 − 1
 1 − 1 0 − 1

 −b1 +b3 

A =  0 2 1 7   → 0 2 1 7 

 2 −1 1 3 
0 1 1 5 




Definisi yang perlu diketahui :
 1 −1 1 3 


B = 0 0 3 1
0 0 0 0


– Baris pertama dan ke-2 dinamakan baris tak nol, karena pada
kedua baris tersebut memuat unsur tak nol.
– Bilangan 1 pada baris pertama dan bilangan 3 pada baris ke-2
dinamakan unsur pertama tak nol pada baris masing-masing.
– Bilangan 1 (pada baris baris pertama kolom pertama) dinamakan
satu utama.
– Baris ke-3 dinamakan baris nol, karena setiap unsur pada baris
ke-3 adalah nol.
OBE


Sifat matriks hasil OBE :
1. Pada baris tak nol maka unsur tak nol pertama adalah 1 (dinamakan satu utama).
2. Pada baris yang berturutan, baris yang lebih rendah memuat 1 utama yang lebih
ke kanan.
3. Jika ada baris nol (baris yang semua unsurnya nol), maka ia diletakkan pada baris
paling bawah.
4. Pada kolom yang memuat unsur 1 utama, maka unsur yang lainnya adalah nol.

Matriks dinamakan esilon baris jika dipenuhi sifat 1, 2, dan 3 (Proses Eliminasi
Gauss)
Matriks dinamakan esilon baris tereduksi jika dipenuhi semua sifat (Proses
Eliminasi Gauss-Jordan)

Aljabar linier : Notasi Matriks

  • 1.
  • 2.
    Jadwal Kuliah Hari : Rabo jam: 15.30 Sistem Penilaian     UTS 30 % UAS 30 % Tugas 40 %
  • 3.
    Silabus • • • • • • • • • • • • • Bab I Matriksdan Operasinya Bab II Determinan Matriks Bab III Invers Matriks Bab IV Sistem Persamaan Linear Bab V Sistem Persamaan Linear Homogen Bab VI Matlab (SPL) Bab VII Vektor Bab VIII Perkalian Vektor Bab IX Ruang Vektor Bab X Proses Gram Schmidt Bab XI Transformasi Linier Kernel Bab XII Nilai Eigen , Vektor Eigen Bab XIII MATLAB
  • 4.
    Sub Pokok Bahasan1 1. Matriks dan Operasinya Sub Pokok Bahasan – Matriks dan Jenisnya – OperasiMatriks – Operasi Baris Elementer –Sifat OperasiMatriks Beberapa Aplikasi Matriks – Representasi image (citra) – Chanel/Frequency assignment – Operation Research dan lain-lain.
  • 5.
    Pengertian Matrix Beberapa pengertiantentang matriks : 1. Matriks adalah himpunan skalar (bilangan riil atau kompleks) yang disusun atau dijajarkan secara empat persegi panjang menurut baris-baris dan kolom-kolom. 2. Matriks adalah jajaran elemen (berupa bilangan) berbentuk empat persegi panjang. 3. Matriks adalah suatu himpunan kuantitas-kuantitas (yang disebut elemen), disusun dalam bentuk persegi panjang yang memuat baris-baris dan kolom-kolom. Notasi yang digunakan Atau       Atau
  • 6.
    Matriks  Notasi Matriks A =a  11  a21  :  a  m1 a12 ..... a22 .... : : .... am 2 a1n   a2 n  :   amn   Baris ke -1 Unsur / entri /elemen kemn (baris m kolom n) Kolom ke -2 Matrix A berukuran (ordo) m x n Misalkan A dan B adalah matriks berukura sama, A dan B dikatakan sama (notasi A = B) Jika aij = bij untuk setiap i dan j
  • 7.
    Jenis Matriks (i) MATRIKSNOL, adalah matriks yang semua elemennya nol Sifat-sifat :  A+0=A, jika ukuran matriks A = ukuran matriks 0  A*0=0, begitu juga 0*A=0. (ii) MATRIKS BUJURSANGKAR, adalah matriks yang jumlah baris dan jumlah kolomnya sama. Barisan elemen a11, a22, a33, ….ann disebut diagonal utama dari matriks bujursangkar A tersebut.  Contoh : Matriks berukuran 2x2 1 4 A=   2 3   
  • 8.
    Jenis Matriks (iii) MATRIKSDIAGONAL, adalah matriks bujursangkar yang semua elemen diluar diagonal utamanya nol. Contoh :  2 0 0      0 5 0  0 0 3   (iv) MATRIKS SATUAN/IDENTITY, adalah matriks diagonal yang semua elemen diagonalnya adalah 1.  Contoh :  1 0 0    0 1 0 0 0 1    Sifat-sifat matriks identitas : A*I=A , I*A=A
  • 9.
    Jenis Matriks (v) MATRIKSSKALAR, adalah matriks diagonal yang semua elemennya sama tetapi bukan nol atau satu. Contoh :   A=  4 0 0    0 4 0   (vi) MATRIKS 0 0 4  ATAS (UPPER TRIANGULAR), adalah SEGITIGA  matriks bujursangkar yang semua elemen dibawah diagonal elemennya = 0. A = 3 2 1   0 4 5 0 0 4  
  • 10.
    (Vii) MATRIKS SEGITIGABAWAH (LOWER TRIANGULAR), adalah matriks bujursangkar yang semua elemen diatas diagonal elemennya = 0. 3 0 0   A=  1 4 0    6 9 4   (viii) MATRIKS SIMETRIS, adalah matriks bujursangkar yang elemennya simetris secara diagonal. Dapat juga dikatakan bahwa matriks simetris adalah matriks yang transposenya sama A = AT dengan dirinya sendiri. 1 2 0 1 2 0 Contoh :     T A =  2 3 1 A = 2 3 1 0 1 1   0 1 1  
  • 11.
    (ix) MATRIKS ANTISIMETRIS,adalah matriks yang trnsposenya adalah negatif dari matriks tersebut. Maka AT=-A dan aij=-aij, elemen diagonal utamanya = 0 Contoh :  A= 1 −3 0  0   4 2  −1 0  3 − 4 0 − 1   0 2 1 0   0   0 −1 3  A =  0 − 4 − 2  1 −3 4 0 1     0 − 2 −1 0    T
  • 12.
    TRANSPOSE MATRIKS  Jika diketahuisuatu matriks A=aij berukuran mxn maka transpose dari A adalah matriks AT =nxm yang didapat dari A dengan menuliskan baris ke-i dari A sebagai kolom ke-i dari AT.  Beberapa Sifat Matriks Transpose :  (A+B)T = AT + BT  (AT) T = A  k(AT) = (kA)T  (AB)T = BT AT
  • 13.
    Operasi Matrix • PenjumlahanMatriks Syarat : Dua matriks berordo sama dapat dijumlahkan Contoh = a. a b   e  c d +g      f  a+e b+ f  =  c + g d + h  h   b.  1 6   3 1  4 7    3 5  +  4 1 =  7 6            
  • 14.
    Operasi Matrix • PenguranganMatriks Syarat : Dua matriks berordo sama dapat dkurangkan Contoh = a. b. a b   e  c d −g      f  a −e b− f  =  c − g d − h   h    1 6   3 1  − 2 5    3 5  −  4 1 =  − 1 4            
  • 15.
    Operasi Matrix Perkalian Matriks •Perkalian Skalar dengan Matriks Contoh :  p q   kp kq  k  r s  =  kr ks         • Perkalian Matriks dengan Matriks Misalkan A berordo pxq dan B berordo mxn Syarat : A X B haruslah q = m , hasil perkalian AB , berordo pxn a A= e  b f  p q   d  ,B = r s  g  ( 2 x 3)  t u  (3 x 2) a A.B = e  b f  p q   d  ap + br + dt  ( 2 x 3) . r s  =  ep + fr + gt g    t u  (3 x 2) aq + bs + du   eq + fs + gu  ( 2 x 2 ) 
  • 16.
    Hukum Perkalian Matriks:     Hukum Distributif, A*(B+C) = AB + AC Hukum Assosiatif, A*(B*C) = (A*B)*C Tidak Komutatif, A*B ≠ B*A Jika A*B = 0, maka beberapa kemungkinan     (i) A=0 dan B=0 (ii) A=0 atau B=0 (iii) A≠0 dan B≠0 Bila A*B = A*C, belum tentu B = C
  • 17.
    Operasi Baris Elementer(OBE) Operasi baris elementer meliputi : 1. Pertukaran Baris 2. Perkalian suatu baris dengan konstanta tak nol 3. Penjumlahan hasil perkalian suatu baris dengan konstanta tak nol (seperti butir 2) dengan baris yang lain. Contoh : OBE 1 OBE2 2 3  − 3 − 2 − 1  1     A= 1 2 3 b1 ↔ b2  − 3 − 2 − 1  0  0 2 4 2 4      4 − 4 0 − 4  1 − 1 0 − 1     1 b1  0 2 1 7  A = 0 2 1 7  4  2 −1 1 3    2 −1 1 3  →    
  • 18.
    OBE3  1 −1 0 − 1  1 − 1 0 − 1   −b1 +b3   A =  0 2 1 7   → 0 2 1 7    2 −1 1 3  0 1 1 5     
  • 19.
    Definisi yang perludiketahui :  1 −1 1 3    B = 0 0 3 1 0 0 0 0   – Baris pertama dan ke-2 dinamakan baris tak nol, karena pada kedua baris tersebut memuat unsur tak nol. – Bilangan 1 pada baris pertama dan bilangan 3 pada baris ke-2 dinamakan unsur pertama tak nol pada baris masing-masing. – Bilangan 1 (pada baris baris pertama kolom pertama) dinamakan satu utama. – Baris ke-3 dinamakan baris nol, karena setiap unsur pada baris ke-3 adalah nol.
  • 20.
    OBE  Sifat matriks hasilOBE : 1. Pada baris tak nol maka unsur tak nol pertama adalah 1 (dinamakan satu utama). 2. Pada baris yang berturutan, baris yang lebih rendah memuat 1 utama yang lebih ke kanan. 3. Jika ada baris nol (baris yang semua unsurnya nol), maka ia diletakkan pada baris paling bawah. 4. Pada kolom yang memuat unsur 1 utama, maka unsur yang lainnya adalah nol. Matriks dinamakan esilon baris jika dipenuhi sifat 1, 2, dan 3 (Proses Eliminasi Gauss) Matriks dinamakan esilon baris tereduksi jika dipenuhi semua sifat (Proses Eliminasi Gauss-Jordan)