SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 14
DETERMINAN MATRIKS HASIL DEKOMPOSISI

            CARA DOOLITLE




               Disusun Oleh

            Nama : Kurnia Dewi

            NIM : 09221033



            Dosen Pembimbing :

      Agustiany Dumeva Puteri, SSi. MSi.




      PROGRAM STUDI TADRIS MATEMATIKA

              FAKULTAS TARBIYAH

   INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI RADEN FATAH

                  PALEMBANG

                       2012
DETERMINAN MATRIKS HASIL DEKOMPOSISI

                                     CARA DOOLITLE




                                         Kurnia Dewi 1

                                          ABSTRAK

Determinan matriks adalah bilangan tunggal yang diperoleh dari semua permutasi
elemen matriks bujur sangkar. Jika subkrip permutasi elemen matriks adalah genap
(inverse genap) diberi tanda positif (+) sebaliknya jika subkrip permutasi adalah
ganjil (inverse ganjil) diberi tanda negatuf (-). Inversi terjadi jika bilangan yang lebih
besar mendahului bilangan yang lebih kecil dalam urutan subkrip permutasi elemen
matriks. Untuk mencari determinan matriks dapat dilakukan dengan beberapa
metode (cara). Salah satu cara untuk mencari determinan matriks yaitu metode
dekomposisi lower upper (LU). Dekomposisi lower upper (LU) adalah suatu metode
penyelesaiaan dalam mencari determinan suatu matiks ordo tinggi secara efektif,
efisien, dan dengan hasil yang sangat mendekati nilai eksaknya. Dengan
menggunakan metode ini, determinan matriks dapat diperoleh dengan cara terlebih
dahulu mendekomposisi matriks tersebut menjadi matriks segitiga bawah (L) dan
matriks segitiga atas (U). Determinan tersebut diperoleh dari hasil perkalian elemen-
elemen diagonal utama matriks lower (L) dan upper (U). Salah satu metode untuk
menyelesaikan dekomposisi LU, yaitu metode Doolittle. Untuk matriks yang berordo
lebih dari sepuluh sampai ordo tak hingga sebaiknya menggunakan algoritma
matematika.
Kata kunci: determinan matriks, metode doolitle.




1
    Mahasiswa tadris matematika 1 angkatan 2009 IAIN Raden Fatah Palembang
PENDAHULUAN

A . Latar Belakang

       adalah ilmu pasti yang hingga kini sesuai dengan perkembangannya telah
mengalami perkembangan yang sangat pesat, yaitu dengan dikembangkannya oleh
para ilmuwan di seluruh dunia yang mempunyai persepsi yang cukup berbeda.
Matematika adalah Sumber dari segala sumber ilmu. Apabila seseorang tidak
memahami matematika maka dia akan sulit untuk memahami ilmu-ilmu yang lain.
Dalam menyelesaiakan suatu permasalahan suatu permasalahan dalam matematika
juga dapat menggunakan beberapa cara (metode) Mungkin ketika di SMU, kita
hanya diajarkan materi dengan beberapa kasus serta cara penyelesaian yang belum
terlalu kompleks, sehingga ketika bertemu dengan kasus yang sangat kompleks maka
tidaklah efektif jika diselesaikan dengan cara yang sederhana. Oleh karena itu di
dalam perkuliahan kita diajarkan cara penyelesaian yang mungkin dapat efektif dan
efisien ketika kita ingin menyelesaikan suatu permasalahan yang sangat kompleks.
       Dalam hal ini, peranan para ilmuwan sangatlah penting. Seiring dengan
kemajuan jaman yang semakin canggih kemampuan berfikir dan rasa ingin tahu serta
kemampuan mengembangkan suatu teori beserta cara penyelesaian dari beberapa
kasus yang kompleks dapat diselesaikan dengan lebih efektif dan efisien daripada
dengan cara yang sederhana yang memerlukan banyak waktu, tenaga, dan pikiran.
       Pada kasus mencari determinan matiks terdapat beberpa cara (metode) dalam
menyelesaikannya. Akan tetapai terkadang terdapat metode yang kurang cocok atau
kurang efektif dalam menentukan determinan matriks. Hal ini mungkin dikarenakan
metode yang digunakan terlalu susah sehingga tingkat kesalahan siswa dalam
menjawab soal atau menentukan determinan matriks menjadi cukup tinggi. Selain itu
ada beberapa metode yang hanya bisa mencari determinan matiks terbatas ordonya
sehingga tidak dapat digunakan pada matriks dengan ordo tinggi.
       Dekomposisi lower upper (LU) adalah suatu metode penyelesaiaan dalam
mencari determinan suatu matiks ordo tinggi secara efektif, efisien, dan dengan hasil
yang sangat mendekati nilai eksaknya. Dengan menggunakan metode ini, determinan
matriks dapat diperoleh dengan cara terlebih dahulu mendekomposisi matriks
tersebut menjadi matriks segitiga bawah (L) dan matriks segitiga atas (U).
Determinan tersebut diperoleh dari hasil perkalian elemen-elemen diagonal utama
matriks lower (L) dan upper (U). Ada 2 metode untuk menyelesaikan dekomposisi
LU, yaitu metode Doolittle dan metode Crout . Dalam makalah ini penulis akan
membahas mencari determinan matriks hasil dekomposisi dengan cara doolitle.


B. Permasalahan
        Bagaimana menentukan determinan matriks hasil dekomposisi dengan
menggunanakan metode doolitle?


C. Batasan Masalah
        Menentukan determinan matriks pada ordo n x n (matriks bujur sangkar).


D. Tujuan
        Untuk mengetahui determinan matriks hasil dekomposisi matriks metode
doolitle.


KAJIAN PUSTAKA

A. Pengertian-Pengertian

  1. Pengertian Matriks

        Matriks adalah kumpulan bilangan-bilangan yang disusun secara khusus
dalam bentuk baris dan kolom sehingga berbentuk empat persegi panjang. Suatu
matriks A yang terdiri dari m baris dan n kolom dapat dituliskan sebagai Am.n atau
A (m x n). Beberapa Jenis Matriks Berdasarkan Susunan Elemennya

    (1) Matriks Bujur Sangkar
        Adalah suatu matriks dengan banyaknya baris = banyaknya kolom= n disebut
        berordo n
        Contoh :

             1      3
        A=              adalah matriks bujur sangkar ordo 2
             2      4


    (2) Matriks Nol
        adalah matriks yang semua elemennya nol ( 0)
(3) Matriks Diagonal
   adalah matriks bujur sangkar yang semua elemen di luar diagonal utama
   adalah nol

   Contoh :

                     1   0   0
                     0   2   0
                     0   0   3


(4) Matriks Identity ( Satuan )

   adalah matriks diagonal yang elemen –elemen diagonal utamanya semua
   sama dengan 1
                 1   0   0
   Contoh :      0   1   0
                 0   0   1

(5) Matriks Skalar
   adalah matriks diagonal utamanya sama dengan k Matriks Identitas adalah
   bentuk khusus dari matriks skalar dengan k = 1
   Contoh :
                 2   0   0
                 0   2   0
                 0   0   2

(6) Matriks Segitiga Bawah ( Lower Triangular )
   adalah matriks bujur sangkar yang semua elemen di atas diagonal utama sama
   dengan nol.
   Contoh :
                 2   0   0
                 1   3   0
                 4   0   2



(7) Matriks Segitiga Atas ( Upper Triangular )
   adalah matriks bujur sangkar yang semua elemen di bawah diagonal utama
   sama dengan nol.
Contoh :
                              2       1       0
                              0       3       5
                              0       0       2



(8) Matriks Simetris
     adalah matriks yang transposenya sama dengan dirinya sendiri, Dengan
   perkataan lain A = AT dan matriks simetris merupakan matriks bujur sangkar.
   Contoh :
              1       2           0                    1           2       0
                                                  T
   A= 2               3           1   dan A = 2                    3       1
              0       1           1                    0           1       1



(9) Matriks Antisimetris
   adalah matriks yang transposenya adalah negatifnya, Dengan perkataan lain
   AT = - A
   Contoh :
              0           1               1       2                    0           1   1   2
                  1       0           3           4                    1           0   3   4
   A=                                                 , AT =
              1               3       0           1                        1       3   0   1
              2           4               1       0                        2       4   1   0



(10) Matriks Hermitian
      adalah matriks dengan transpose hermitiannya =                                           dirinya sendiri. Dengan
      perkataan lain AH = - A
Contoh
          3           2       i                            3           2       i
A=                                    dan AH =
      2       i           4                            2       i           4



(11) Matriks Invers ( Kebalikan ) :
      Jika A dan B adalah matriks bujur sangkar ordo n dan berlaku AB = BA +
      I maka dikatakan B invers dari A dan ditulis B = A-1 sebaliknya A adalah
      invers dari B dan ditulis A = B-1
(12) Matriks Komutatif.
         adalah Jika A dan B matriks yang bujur sangkar dan berlaku AB = BA.
         dan
         Anti Komutatif
         Jika AB = -BA


   (13) Matriks Idempoten, Periodik, Nilpoten
            Matriks Idempoten
               Jika A Matriks Bujur Sangkar dan berlaku     AA = A2 = A
            Matriks Periodik
               Jika A Matriks Bujur Sangkar dan berlaku           AAA…A = Ap = A
               dikatakan periodik dengan periode p-1
            Matriks Nilpoten
               Jika A Matriks Bujur Sangkar dan berlaku     Ar = 0, dikatakan Nilpoten
               dengan indeks r dan r bilangan bulat positip. 0 adalah matriks Nol.


2. Pengertian Determinan Matriks

       Determinan matriks adalah bilangan tunggal yang diperoleh dari semua
permutasi       elemen matriks bujur sangkar. Jika subkrip permutasi elemen matriks
adalah genap (inverse genap) diberi tanda positif (+) sebaliknya jika subkrip
permutasi adalah ganjil (inverse ganjil) diberi tanda negatuf (-). Inversi terjadi jika
bilangan yang lebih besar mendahului bilangan yang lebih kecil dalam urutan
subkrip permutasi elemen matriks.

       Determinan matriks hanya didefinisikan pada matriks bujur sangkar (matriks
kuadrat). Notasi determinan matriks A:




Jika diketahui matriks A:
Maka determinan dari matriks A:




Sifat Determinan Matriks

   1. Determinan transpose suatu matriks sama dengan determinan matriks itu
       sendiri ; det At = det A
   2. Matriks persegi yang salah satu vektor barisnya (kolomnya) unsur-unsurnya
       nol, maka nilai determinannya sama dengan 0 (nol).
   3. Determinan dari suatu matriks persegi A yang salah satu baris (kolom) - nya
       dikalikan dengan skalar k, maka determinannya berubah menjadi k ïAï
   4. Determinan suatu matriks yang salah satu baris (kolom) nya ditukar dengan
       baris (kolom) yang lain, maka nilai determinan matriks tersebut berubah
       menjadi negatip determinan semula.
   5. Determinan dari suatu matriks persegi yang mempunyai dua baris (kolom)
       yang sama adalah sama dengan 0 (nol).
   6. Determinan dari suatu matriks persegi yang salah satu barisnya (kolomnya)
       merupakan kelipatan dari baris (kolom) yang lain adalah sama dengan 0
       (nol).

B. Metode untuk Menentukan Determinan Matriks

       Salah satu metode untuk menentukan determinan matriks yaitu metode
dekomposisi matriks. Determinan suatu matriks dapat diperoleh dengan cara terlebih
dahulu mendekomposisi matriks tersebut menjadi matriks segitiga bawah (L) dan
matriks segitiga atas (U). Determinan tersebut diperoleh dari hasil perkalian elemen-
elemen diagonal utama matriks L dan U.
A = LU




Determinan matriks A:




                 i = indek baris




PEMBAHASAN

Determinan Matriks Hasil Dekomposisi Cara Doolitle

      Menentukan determinan suatu matriks dengan cara tersebut terlebih dahulu
didekomposisikan menggunakan metode doolitle (elemen diagonal matriks U adalah
1)




Contoh:

1.Tentukan determinan matriks berikut ini:




 Solusi:




 Tahap1:
Tahap 2:




Tahap:3




 Tahap 4:

                                         =




Tahap 5:




2.Tentukan determinan matriks berikut:




Solusi:
Tahap 1:




Tahap 2:




Tahap 3:

            —

            —



Tahap 4:




Tahap 5:
PENUTUP

Kesimpulan

        Berdasarkan hasil pembahasan, dapat disimpulkan bahwa mencari
determinan matriks dengan menggunakan hasil dekomposisi matriks cara doolitle
lebih efektif dan efisien dibandingkan dengan metode (cara) yang lainnya. Cara
doolitle dapat digunakan pada matriks berordo tinggi dan khusunya pada matriks n x
n (matriks bujur sangkar).

Saran

        Dari hasil pembahasan maka penulis menyarankan kepada pembaca untuk
menggunakan cara doolitle dalam mencari determinan matriks untuk ordo tingkat
tinggi.Akan tetapi, apabila ordo matriksnya lebih dari 10 sampai dengan tak hingga
maka sebaiknya menggunakan algoritma matematika karena metode doolitle tersebut
memiliki kelemahan dalam mencari determinan matriks untuk ordo tinggi yaitu
caranya sangat kompleks.
DAFTAR PUSTAKA

Bismo, Setijo, “Kumpulan Bahan Kuliah Metode Numerik”,Jurusan TGP-FTUI,
     1999.
Pantur dan Susila Nyoman. 1991.Aljabar Elementer. Erlangga:J akarta.


Ruminta. 2009.Matriks Persamaan Linnier dan Pemograman Linier. Rekayasa
    Sains: Bandung

Setijo Bismo,DEA.http://www.chemeng.ui.ac.id/~bismo/S2/mtks2/modul-2.pdf,Modul
     Sistem Persamaan Aljabar Linier. Diakses 21 April 2012
Determinan matriks hasil dekomposisi

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Analisis bab1 bab2
Analisis bab1 bab2Analisis bab1 bab2
Analisis bab1 bab2Charro NieZz
 
Sistem aksioma dan model
Sistem aksioma dan modelSistem aksioma dan model
Sistem aksioma dan modelStepanyCristy
 
Merentang (Spanning) Tugas Matrikulasi Aljabar Linear
Merentang (Spanning) Tugas Matrikulasi Aljabar LinearMerentang (Spanning) Tugas Matrikulasi Aljabar Linear
Merentang (Spanning) Tugas Matrikulasi Aljabar LinearMuhammad Alfiansyah Alfi
 
Persamaan garis lurus(Geometri Analitik Ruang)
Persamaan garis lurus(Geometri Analitik Ruang)Persamaan garis lurus(Geometri Analitik Ruang)
Persamaan garis lurus(Geometri Analitik Ruang)Dyas Arientiyya
 
Makalah geseran (translasi)
Makalah geseran (translasi)Makalah geseran (translasi)
Makalah geseran (translasi)Nia Matus
 
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi MatriksPembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi MatriksIpit Sabrina
 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Arvina Frida Karela
 
Diktat logika informatika unsoed
Diktat logika informatika unsoedDiktat logika informatika unsoed
Diktat logika informatika unsoedLarasWiranti2
 
Defenisi dan sifat kekongruenan Teobil
Defenisi dan sifat kekongruenan TeobilDefenisi dan sifat kekongruenan Teobil
Defenisi dan sifat kekongruenan TeobilNailul Hasibuan
 
Vektor, Aljabar Linier
Vektor, Aljabar LinierVektor, Aljabar Linier
Vektor, Aljabar LinierSartiniNuha
 
Makalah sejarah aljabar
Makalah sejarah aljabarMakalah sejarah aljabar
Makalah sejarah aljabarsuti asih
 
Fungsi phi dan teorema euler
Fungsi phi dan teorema eulerFungsi phi dan teorema euler
Fungsi phi dan teorema eulervionk
 
Sistem bilangan bulat (makul teori bilangan)
Sistem bilangan bulat (makul teori bilangan)Sistem bilangan bulat (makul teori bilangan)
Sistem bilangan bulat (makul teori bilangan)Ig Fandy Jayanto
 
Homomorfisma grup
Homomorfisma grupHomomorfisma grup
Homomorfisma grupYadi Pura
 
Keterbagian, KPK & FPB
Keterbagian, KPK & FPBKeterbagian, KPK & FPB
Keterbagian, KPK & FPBHyronimus Lado
 
Modul 2 keterbagian bilangan bulat
Modul 2   keterbagian bilangan bulatModul 2   keterbagian bilangan bulat
Modul 2 keterbagian bilangan bulatAcika Karunila
 

Mais procurados (20)

Analisis bab1 bab2
Analisis bab1 bab2Analisis bab1 bab2
Analisis bab1 bab2
 
Sistem aksioma dan model
Sistem aksioma dan modelSistem aksioma dan model
Sistem aksioma dan model
 
Merentang (Spanning) Tugas Matrikulasi Aljabar Linear
Merentang (Spanning) Tugas Matrikulasi Aljabar LinearMerentang (Spanning) Tugas Matrikulasi Aljabar Linear
Merentang (Spanning) Tugas Matrikulasi Aljabar Linear
 
Persamaan garis lurus(Geometri Analitik Ruang)
Persamaan garis lurus(Geometri Analitik Ruang)Persamaan garis lurus(Geometri Analitik Ruang)
Persamaan garis lurus(Geometri Analitik Ruang)
 
Makalah geseran (translasi)
Makalah geseran (translasi)Makalah geseran (translasi)
Makalah geseran (translasi)
 
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi MatriksPembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
Pembuktian Sifat – Sifat Operasi Matriks
 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
 
Modul 3 kongruensi
Modul 3   kongruensiModul 3   kongruensi
Modul 3 kongruensi
 
Diktat logika informatika unsoed
Diktat logika informatika unsoedDiktat logika informatika unsoed
Diktat logika informatika unsoed
 
Defenisi dan sifat kekongruenan Teobil
Defenisi dan sifat kekongruenan TeobilDefenisi dan sifat kekongruenan Teobil
Defenisi dan sifat kekongruenan Teobil
 
Vektor, Aljabar Linier
Vektor, Aljabar LinierVektor, Aljabar Linier
Vektor, Aljabar Linier
 
Koset
KosetKoset
Koset
 
Makalah sejarah aljabar
Makalah sejarah aljabarMakalah sejarah aljabar
Makalah sejarah aljabar
 
Fungsi phi dan teorema euler
Fungsi phi dan teorema eulerFungsi phi dan teorema euler
Fungsi phi dan teorema euler
 
Sistem bilangan bulat (makul teori bilangan)
Sistem bilangan bulat (makul teori bilangan)Sistem bilangan bulat (makul teori bilangan)
Sistem bilangan bulat (makul teori bilangan)
 
Grup siklik
Grup siklikGrup siklik
Grup siklik
 
Fungsi Pembangkit
Fungsi PembangkitFungsi Pembangkit
Fungsi Pembangkit
 
Homomorfisma grup
Homomorfisma grupHomomorfisma grup
Homomorfisma grup
 
Keterbagian, KPK & FPB
Keterbagian, KPK & FPBKeterbagian, KPK & FPB
Keterbagian, KPK & FPB
 
Modul 2 keterbagian bilangan bulat
Modul 2   keterbagian bilangan bulatModul 2   keterbagian bilangan bulat
Modul 2 keterbagian bilangan bulat
 

Destaque

Determinan hasil dekomposisi dengan cara crout pada matriks bujur sangkar
Determinan  hasil dekomposisi dengan cara crout pada matriks bujur sangkarDeterminan  hasil dekomposisi dengan cara crout pada matriks bujur sangkar
Determinan hasil dekomposisi dengan cara crout pada matriks bujur sangkarBAIDILAH Baidilah
 
MATRIKS DAN DETERMINAN
MATRIKS DAN DETERMINANMATRIKS DAN DETERMINAN
MATRIKS DAN DETERMINANOng Lukman
 
Fungsi Komposisi dan Fungsi Invers
Fungsi Komposisi dan Fungsi InversFungsi Komposisi dan Fungsi Invers
Fungsi Komposisi dan Fungsi InversMoh Hari Rusli
 
Contoh bukan subgrup normal
Contoh bukan subgrup normalContoh bukan subgrup normal
Contoh bukan subgrup normalNida Shafiyanti
 
Makalah bioteknologi pdf
Makalah bioteknologi pdfMakalah bioteknologi pdf
Makalah bioteknologi pdfDody Perdana
 
Determinan dan invers matriks
Determinan dan invers matriksDeterminan dan invers matriks
Determinan dan invers matriksSMKN 9 Bandung
 
Matrix - Invers, tranpose, determinant. (2x2, 3x3) XII Science LN
Matrix - Invers, tranpose, determinant. (2x2, 3x3) XII Science LNMatrix - Invers, tranpose, determinant. (2x2, 3x3) XII Science LN
Matrix - Invers, tranpose, determinant. (2x2, 3x3) XII Science LNMuhammad Yossi
 

Destaque (13)

Determinan hasil dekomposisi dengan cara crout pada matriks bujur sangkar
Determinan  hasil dekomposisi dengan cara crout pada matriks bujur sangkarDeterminan  hasil dekomposisi dengan cara crout pada matriks bujur sangkar
Determinan hasil dekomposisi dengan cara crout pada matriks bujur sangkar
 
Modul 4 matrik dan determinan
Modul 4 matrik dan determinanModul 4 matrik dan determinan
Modul 4 matrik dan determinan
 
Uas b. indonesia
Uas b. indonesiaUas b. indonesia
Uas b. indonesia
 
MATRIKS DAN DETERMINAN
MATRIKS DAN DETERMINANMATRIKS DAN DETERMINAN
MATRIKS DAN DETERMINAN
 
Matriks
MatriksMatriks
Matriks
 
Matriks
Matriks Matriks
Matriks
 
Invers fungsi
Invers fungsiInvers fungsi
Invers fungsi
 
Fungsi Komposisi dan Fungsi Invers
Fungsi Komposisi dan Fungsi InversFungsi Komposisi dan Fungsi Invers
Fungsi Komposisi dan Fungsi Invers
 
Contoh bukan subgrup normal
Contoh bukan subgrup normalContoh bukan subgrup normal
Contoh bukan subgrup normal
 
Makalah bioteknologi pdf
Makalah bioteknologi pdfMakalah bioteknologi pdf
Makalah bioteknologi pdf
 
Determinan dan invers matriks
Determinan dan invers matriksDeterminan dan invers matriks
Determinan dan invers matriks
 
Matrix - Invers, tranpose, determinant. (2x2, 3x3) XII Science LN
Matrix - Invers, tranpose, determinant. (2x2, 3x3) XII Science LNMatrix - Invers, tranpose, determinant. (2x2, 3x3) XII Science LN
Matrix - Invers, tranpose, determinant. (2x2, 3x3) XII Science LN
 
Modul 6 spl
Modul 6 splModul 6 spl
Modul 6 spl
 

Semelhante a Determinan matriks hasil dekomposisi (20)

MATRIKS.pptx
MATRIKS.pptxMATRIKS.pptx
MATRIKS.pptx
 
Buku siswa Materi Matriks
Buku siswa Materi MatriksBuku siswa Materi Matriks
Buku siswa Materi Matriks
 
ruang vektor
ruang vektor ruang vektor
ruang vektor
 
Matriks dan determinan
Matriks dan determinanMatriks dan determinan
Matriks dan determinan
 
Matriks dan determinan
Matriks dan determinanMatriks dan determinan
Matriks dan determinan
 
Dasar dasar aljabar linier
Dasar dasar aljabar linierDasar dasar aljabar linier
Dasar dasar aljabar linier
 
Matriks dan determinan
Matriks dan determinanMatriks dan determinan
Matriks dan determinan
 
Matrik
MatrikMatrik
Matrik
 
Matriks_Enggar Dywari_Math is so fun
Matriks_Enggar Dywari_Math is so funMatriks_Enggar Dywari_Math is so fun
Matriks_Enggar Dywari_Math is so fun
 
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
 
Menentukan generalized invers Mariks 3 x 3
Menentukan generalized invers Mariks 3 x 3Menentukan generalized invers Mariks 3 x 3
Menentukan generalized invers Mariks 3 x 3
 
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
 
Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)
Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)
Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)
 
Alin 1.3 1.5, 1.7
Alin 1.3 1.5, 1.7Alin 1.3 1.5, 1.7
Alin 1.3 1.5, 1.7
 
PERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptx
PERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptxPERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptx
PERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptx
 
1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt
 

Mais de BAIDILAH Baidilah

Analisis varian satu jalan krukal wallis
Analisis varian satu jalan krukal wallisAnalisis varian satu jalan krukal wallis
Analisis varian satu jalan krukal wallisBAIDILAH Baidilah
 
Penerapan fuzzy inference system (fis) tsukamoto dalam menganalisa tingkat re...
Penerapan fuzzy inference system (fis) tsukamoto dalam menganalisa tingkat re...Penerapan fuzzy inference system (fis) tsukamoto dalam menganalisa tingkat re...
Penerapan fuzzy inference system (fis) tsukamoto dalam menganalisa tingkat re...BAIDILAH Baidilah
 
Penerapan sifat kelinearan sigma untuk menentukan rumus jumlah bilangan asli ...
Penerapan sifat kelinearan sigma untuk menentukan rumus jumlah bilangan asli ...Penerapan sifat kelinearan sigma untuk menentukan rumus jumlah bilangan asli ...
Penerapan sifat kelinearan sigma untuk menentukan rumus jumlah bilangan asli ...BAIDILAH Baidilah
 
Penyelesaian sistem persamaan linear dengan metode iterasi gauss seidel
Penyelesaian sistem persamaan linear dengan metode iterasi gauss seidelPenyelesaian sistem persamaan linear dengan metode iterasi gauss seidel
Penyelesaian sistem persamaan linear dengan metode iterasi gauss seidelBAIDILAH Baidilah
 
Program perhitungan zakat dengan
Program perhitungan zakat denganProgram perhitungan zakat dengan
Program perhitungan zakat denganBAIDILAH Baidilah
 
Keajaiban angka dalam al qur’an
Keajaiban angka dalam al qur’anKeajaiban angka dalam al qur’an
Keajaiban angka dalam al qur’anBAIDILAH Baidilah
 
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsistenMenentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsistenBAIDILAH Baidilah
 
Aplikasi algoritma fruend dalam turnamen round robin
Aplikasi algoritma fruend dalam turnamen round robinAplikasi algoritma fruend dalam turnamen round robin
Aplikasi algoritma fruend dalam turnamen round robinBAIDILAH Baidilah
 
Penggunaan skala untuk menentukan waktu tempuh
Penggunaan skala untuk menentukan waktu tempuhPenggunaan skala untuk menentukan waktu tempuh
Penggunaan skala untuk menentukan waktu tempuhBAIDILAH Baidilah
 
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1BAIDILAH Baidilah
 
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1BAIDILAH Baidilah
 
Daftar hadir ujian_seminar_proposal
Daftar hadir ujian_seminar_proposalDaftar hadir ujian_seminar_proposal
Daftar hadir ujian_seminar_proposalBAIDILAH Baidilah
 
Berita acara seminar_proposal_skripsi
Berita acara seminar_proposal_skripsiBerita acara seminar_proposal_skripsi
Berita acara seminar_proposal_skripsiBAIDILAH Baidilah
 
Daftar hadir tim_penguji_proposal
Daftar hadir tim_penguji_proposalDaftar hadir tim_penguji_proposal
Daftar hadir tim_penguji_proposalBAIDILAH Baidilah
 
Penilaian ujian seminar_proposal_skripsi
Penilaian ujian seminar_proposal_skripsiPenilaian ujian seminar_proposal_skripsi
Penilaian ujian seminar_proposal_skripsiBAIDILAH Baidilah
 
Surat undangan tim_penguji_seminar_proposal_skripsi
Surat undangan tim_penguji_seminar_proposal_skripsiSurat undangan tim_penguji_seminar_proposal_skripsi
Surat undangan tim_penguji_seminar_proposal_skripsiBAIDILAH Baidilah
 
Sop ujian seminar proposal tadris mipa iain rf
Sop ujian seminar proposal tadris mipa iain rfSop ujian seminar proposal tadris mipa iain rf
Sop ujian seminar proposal tadris mipa iain rfBAIDILAH Baidilah
 
Cover map-ujian-seminar-proposal
Cover map-ujian-seminar-proposalCover map-ujian-seminar-proposal
Cover map-ujian-seminar-proposalBAIDILAH Baidilah
 

Mais de BAIDILAH Baidilah (20)

Analisis varian satu jalan krukal wallis
Analisis varian satu jalan krukal wallisAnalisis varian satu jalan krukal wallis
Analisis varian satu jalan krukal wallis
 
Penerapan fuzzy inference system (fis) tsukamoto dalam menganalisa tingkat re...
Penerapan fuzzy inference system (fis) tsukamoto dalam menganalisa tingkat re...Penerapan fuzzy inference system (fis) tsukamoto dalam menganalisa tingkat re...
Penerapan fuzzy inference system (fis) tsukamoto dalam menganalisa tingkat re...
 
Penerapan sifat kelinearan sigma untuk menentukan rumus jumlah bilangan asli ...
Penerapan sifat kelinearan sigma untuk menentukan rumus jumlah bilangan asli ...Penerapan sifat kelinearan sigma untuk menentukan rumus jumlah bilangan asli ...
Penerapan sifat kelinearan sigma untuk menentukan rumus jumlah bilangan asli ...
 
Penyelesaian sistem persamaan linear dengan metode iterasi gauss seidel
Penyelesaian sistem persamaan linear dengan metode iterasi gauss seidelPenyelesaian sistem persamaan linear dengan metode iterasi gauss seidel
Penyelesaian sistem persamaan linear dengan metode iterasi gauss seidel
 
Program perhitungan zakat dengan
Program perhitungan zakat denganProgram perhitungan zakat dengan
Program perhitungan zakat dengan
 
Keajaiban angka dalam al qur’an
Keajaiban angka dalam al qur’anKeajaiban angka dalam al qur’an
Keajaiban angka dalam al qur’an
 
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsistenMenentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
Menentukan sistem persamaan linier dalam bentuk sistem konsisten dan inkonsisten
 
Aplikasi algoritma fruend dalam turnamen round robin
Aplikasi algoritma fruend dalam turnamen round robinAplikasi algoritma fruend dalam turnamen round robin
Aplikasi algoritma fruend dalam turnamen round robin
 
Penggunaan skala untuk menentukan waktu tempuh
Penggunaan skala untuk menentukan waktu tempuhPenggunaan skala untuk menentukan waktu tempuh
Penggunaan skala untuk menentukan waktu tempuh
 
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
 
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
Menyederhanakan fungsi boolean dengan menggunakan metode quin1
 
Daftar hadir ujian_seminar_proposal
Daftar hadir ujian_seminar_proposalDaftar hadir ujian_seminar_proposal
Daftar hadir ujian_seminar_proposal
 
Berita acara seminar_proposal_skripsi
Berita acara seminar_proposal_skripsiBerita acara seminar_proposal_skripsi
Berita acara seminar_proposal_skripsi
 
Daftar hadir tim_penguji_proposal
Daftar hadir tim_penguji_proposalDaftar hadir tim_penguji_proposal
Daftar hadir tim_penguji_proposal
 
Penilaian ujian seminar_proposal_skripsi
Penilaian ujian seminar_proposal_skripsiPenilaian ujian seminar_proposal_skripsi
Penilaian ujian seminar_proposal_skripsi
 
Surat undangan tim_penguji_seminar_proposal_skripsi
Surat undangan tim_penguji_seminar_proposal_skripsiSurat undangan tim_penguji_seminar_proposal_skripsi
Surat undangan tim_penguji_seminar_proposal_skripsi
 
Sop ujian seminar proposal tadris mipa iain rf
Sop ujian seminar proposal tadris mipa iain rfSop ujian seminar proposal tadris mipa iain rf
Sop ujian seminar proposal tadris mipa iain rf
 
Cover map-ujian-seminar-proposal
Cover map-ujian-seminar-proposalCover map-ujian-seminar-proposal
Cover map-ujian-seminar-proposal
 
Bai
BaiBai
Bai
 
Bai
BaiBai
Bai
 

Determinan matriks hasil dekomposisi

  • 1. DETERMINAN MATRIKS HASIL DEKOMPOSISI CARA DOOLITLE Disusun Oleh Nama : Kurnia Dewi NIM : 09221033 Dosen Pembimbing : Agustiany Dumeva Puteri, SSi. MSi. PROGRAM STUDI TADRIS MATEMATIKA FAKULTAS TARBIYAH INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI RADEN FATAH PALEMBANG 2012
  • 2. DETERMINAN MATRIKS HASIL DEKOMPOSISI CARA DOOLITLE Kurnia Dewi 1 ABSTRAK Determinan matriks adalah bilangan tunggal yang diperoleh dari semua permutasi elemen matriks bujur sangkar. Jika subkrip permutasi elemen matriks adalah genap (inverse genap) diberi tanda positif (+) sebaliknya jika subkrip permutasi adalah ganjil (inverse ganjil) diberi tanda negatuf (-). Inversi terjadi jika bilangan yang lebih besar mendahului bilangan yang lebih kecil dalam urutan subkrip permutasi elemen matriks. Untuk mencari determinan matriks dapat dilakukan dengan beberapa metode (cara). Salah satu cara untuk mencari determinan matriks yaitu metode dekomposisi lower upper (LU). Dekomposisi lower upper (LU) adalah suatu metode penyelesaiaan dalam mencari determinan suatu matiks ordo tinggi secara efektif, efisien, dan dengan hasil yang sangat mendekati nilai eksaknya. Dengan menggunakan metode ini, determinan matriks dapat diperoleh dengan cara terlebih dahulu mendekomposisi matriks tersebut menjadi matriks segitiga bawah (L) dan matriks segitiga atas (U). Determinan tersebut diperoleh dari hasil perkalian elemen- elemen diagonal utama matriks lower (L) dan upper (U). Salah satu metode untuk menyelesaikan dekomposisi LU, yaitu metode Doolittle. Untuk matriks yang berordo lebih dari sepuluh sampai ordo tak hingga sebaiknya menggunakan algoritma matematika. Kata kunci: determinan matriks, metode doolitle. 1 Mahasiswa tadris matematika 1 angkatan 2009 IAIN Raden Fatah Palembang
  • 3. PENDAHULUAN A . Latar Belakang adalah ilmu pasti yang hingga kini sesuai dengan perkembangannya telah mengalami perkembangan yang sangat pesat, yaitu dengan dikembangkannya oleh para ilmuwan di seluruh dunia yang mempunyai persepsi yang cukup berbeda. Matematika adalah Sumber dari segala sumber ilmu. Apabila seseorang tidak memahami matematika maka dia akan sulit untuk memahami ilmu-ilmu yang lain. Dalam menyelesaiakan suatu permasalahan suatu permasalahan dalam matematika juga dapat menggunakan beberapa cara (metode) Mungkin ketika di SMU, kita hanya diajarkan materi dengan beberapa kasus serta cara penyelesaian yang belum terlalu kompleks, sehingga ketika bertemu dengan kasus yang sangat kompleks maka tidaklah efektif jika diselesaikan dengan cara yang sederhana. Oleh karena itu di dalam perkuliahan kita diajarkan cara penyelesaian yang mungkin dapat efektif dan efisien ketika kita ingin menyelesaikan suatu permasalahan yang sangat kompleks. Dalam hal ini, peranan para ilmuwan sangatlah penting. Seiring dengan kemajuan jaman yang semakin canggih kemampuan berfikir dan rasa ingin tahu serta kemampuan mengembangkan suatu teori beserta cara penyelesaian dari beberapa kasus yang kompleks dapat diselesaikan dengan lebih efektif dan efisien daripada dengan cara yang sederhana yang memerlukan banyak waktu, tenaga, dan pikiran. Pada kasus mencari determinan matiks terdapat beberpa cara (metode) dalam menyelesaikannya. Akan tetapai terkadang terdapat metode yang kurang cocok atau kurang efektif dalam menentukan determinan matriks. Hal ini mungkin dikarenakan metode yang digunakan terlalu susah sehingga tingkat kesalahan siswa dalam menjawab soal atau menentukan determinan matriks menjadi cukup tinggi. Selain itu ada beberapa metode yang hanya bisa mencari determinan matiks terbatas ordonya sehingga tidak dapat digunakan pada matriks dengan ordo tinggi. Dekomposisi lower upper (LU) adalah suatu metode penyelesaiaan dalam mencari determinan suatu matiks ordo tinggi secara efektif, efisien, dan dengan hasil yang sangat mendekati nilai eksaknya. Dengan menggunakan metode ini, determinan matriks dapat diperoleh dengan cara terlebih dahulu mendekomposisi matriks tersebut menjadi matriks segitiga bawah (L) dan matriks segitiga atas (U). Determinan tersebut diperoleh dari hasil perkalian elemen-elemen diagonal utama
  • 4. matriks lower (L) dan upper (U). Ada 2 metode untuk menyelesaikan dekomposisi LU, yaitu metode Doolittle dan metode Crout . Dalam makalah ini penulis akan membahas mencari determinan matriks hasil dekomposisi dengan cara doolitle. B. Permasalahan Bagaimana menentukan determinan matriks hasil dekomposisi dengan menggunanakan metode doolitle? C. Batasan Masalah Menentukan determinan matriks pada ordo n x n (matriks bujur sangkar). D. Tujuan Untuk mengetahui determinan matriks hasil dekomposisi matriks metode doolitle. KAJIAN PUSTAKA A. Pengertian-Pengertian 1. Pengertian Matriks Matriks adalah kumpulan bilangan-bilangan yang disusun secara khusus dalam bentuk baris dan kolom sehingga berbentuk empat persegi panjang. Suatu matriks A yang terdiri dari m baris dan n kolom dapat dituliskan sebagai Am.n atau A (m x n). Beberapa Jenis Matriks Berdasarkan Susunan Elemennya (1) Matriks Bujur Sangkar Adalah suatu matriks dengan banyaknya baris = banyaknya kolom= n disebut berordo n Contoh : 1 3 A= adalah matriks bujur sangkar ordo 2 2 4 (2) Matriks Nol adalah matriks yang semua elemennya nol ( 0)
  • 5. (3) Matriks Diagonal adalah matriks bujur sangkar yang semua elemen di luar diagonal utama adalah nol Contoh : 1 0 0 0 2 0 0 0 3 (4) Matriks Identity ( Satuan ) adalah matriks diagonal yang elemen –elemen diagonal utamanya semua sama dengan 1 1 0 0 Contoh : 0 1 0 0 0 1 (5) Matriks Skalar adalah matriks diagonal utamanya sama dengan k Matriks Identitas adalah bentuk khusus dari matriks skalar dengan k = 1 Contoh : 2 0 0 0 2 0 0 0 2 (6) Matriks Segitiga Bawah ( Lower Triangular ) adalah matriks bujur sangkar yang semua elemen di atas diagonal utama sama dengan nol. Contoh : 2 0 0 1 3 0 4 0 2 (7) Matriks Segitiga Atas ( Upper Triangular ) adalah matriks bujur sangkar yang semua elemen di bawah diagonal utama sama dengan nol.
  • 6. Contoh : 2 1 0 0 3 5 0 0 2 (8) Matriks Simetris adalah matriks yang transposenya sama dengan dirinya sendiri, Dengan perkataan lain A = AT dan matriks simetris merupakan matriks bujur sangkar. Contoh : 1 2 0 1 2 0 T A= 2 3 1 dan A = 2 3 1 0 1 1 0 1 1 (9) Matriks Antisimetris adalah matriks yang transposenya adalah negatifnya, Dengan perkataan lain AT = - A Contoh : 0 1 1 2 0 1 1 2 1 0 3 4 1 0 3 4 A= , AT = 1 3 0 1 1 3 0 1 2 4 1 0 2 4 1 0 (10) Matriks Hermitian adalah matriks dengan transpose hermitiannya = dirinya sendiri. Dengan perkataan lain AH = - A Contoh 3 2 i 3 2 i A= dan AH = 2 i 4 2 i 4 (11) Matriks Invers ( Kebalikan ) : Jika A dan B adalah matriks bujur sangkar ordo n dan berlaku AB = BA + I maka dikatakan B invers dari A dan ditulis B = A-1 sebaliknya A adalah invers dari B dan ditulis A = B-1
  • 7. (12) Matriks Komutatif. adalah Jika A dan B matriks yang bujur sangkar dan berlaku AB = BA. dan Anti Komutatif Jika AB = -BA (13) Matriks Idempoten, Periodik, Nilpoten Matriks Idempoten Jika A Matriks Bujur Sangkar dan berlaku AA = A2 = A Matriks Periodik Jika A Matriks Bujur Sangkar dan berlaku AAA…A = Ap = A dikatakan periodik dengan periode p-1 Matriks Nilpoten Jika A Matriks Bujur Sangkar dan berlaku Ar = 0, dikatakan Nilpoten dengan indeks r dan r bilangan bulat positip. 0 adalah matriks Nol. 2. Pengertian Determinan Matriks Determinan matriks adalah bilangan tunggal yang diperoleh dari semua permutasi elemen matriks bujur sangkar. Jika subkrip permutasi elemen matriks adalah genap (inverse genap) diberi tanda positif (+) sebaliknya jika subkrip permutasi adalah ganjil (inverse ganjil) diberi tanda negatuf (-). Inversi terjadi jika bilangan yang lebih besar mendahului bilangan yang lebih kecil dalam urutan subkrip permutasi elemen matriks. Determinan matriks hanya didefinisikan pada matriks bujur sangkar (matriks kuadrat). Notasi determinan matriks A: Jika diketahui matriks A:
  • 8. Maka determinan dari matriks A: Sifat Determinan Matriks 1. Determinan transpose suatu matriks sama dengan determinan matriks itu sendiri ; det At = det A 2. Matriks persegi yang salah satu vektor barisnya (kolomnya) unsur-unsurnya nol, maka nilai determinannya sama dengan 0 (nol). 3. Determinan dari suatu matriks persegi A yang salah satu baris (kolom) - nya dikalikan dengan skalar k, maka determinannya berubah menjadi k ïAï 4. Determinan suatu matriks yang salah satu baris (kolom) nya ditukar dengan baris (kolom) yang lain, maka nilai determinan matriks tersebut berubah menjadi negatip determinan semula. 5. Determinan dari suatu matriks persegi yang mempunyai dua baris (kolom) yang sama adalah sama dengan 0 (nol). 6. Determinan dari suatu matriks persegi yang salah satu barisnya (kolomnya) merupakan kelipatan dari baris (kolom) yang lain adalah sama dengan 0 (nol). B. Metode untuk Menentukan Determinan Matriks Salah satu metode untuk menentukan determinan matriks yaitu metode dekomposisi matriks. Determinan suatu matriks dapat diperoleh dengan cara terlebih dahulu mendekomposisi matriks tersebut menjadi matriks segitiga bawah (L) dan matriks segitiga atas (U). Determinan tersebut diperoleh dari hasil perkalian elemen- elemen diagonal utama matriks L dan U.
  • 9. A = LU Determinan matriks A: i = indek baris PEMBAHASAN Determinan Matriks Hasil Dekomposisi Cara Doolitle Menentukan determinan suatu matriks dengan cara tersebut terlebih dahulu didekomposisikan menggunakan metode doolitle (elemen diagonal matriks U adalah 1) Contoh: 1.Tentukan determinan matriks berikut ini: Solusi: Tahap1:
  • 10. Tahap 2: Tahap:3 Tahap 4: = Tahap 5: 2.Tentukan determinan matriks berikut: Solusi:
  • 11. Tahap 1: Tahap 2: Tahap 3: — — Tahap 4: Tahap 5:
  • 12. PENUTUP Kesimpulan Berdasarkan hasil pembahasan, dapat disimpulkan bahwa mencari determinan matriks dengan menggunakan hasil dekomposisi matriks cara doolitle lebih efektif dan efisien dibandingkan dengan metode (cara) yang lainnya. Cara doolitle dapat digunakan pada matriks berordo tinggi dan khusunya pada matriks n x n (matriks bujur sangkar). Saran Dari hasil pembahasan maka penulis menyarankan kepada pembaca untuk menggunakan cara doolitle dalam mencari determinan matriks untuk ordo tingkat tinggi.Akan tetapi, apabila ordo matriksnya lebih dari 10 sampai dengan tak hingga maka sebaiknya menggunakan algoritma matematika karena metode doolitle tersebut memiliki kelemahan dalam mencari determinan matriks untuk ordo tinggi yaitu caranya sangat kompleks.
  • 13. DAFTAR PUSTAKA Bismo, Setijo, “Kumpulan Bahan Kuliah Metode Numerik”,Jurusan TGP-FTUI, 1999. Pantur dan Susila Nyoman. 1991.Aljabar Elementer. Erlangga:J akarta. Ruminta. 2009.Matriks Persamaan Linnier dan Pemograman Linier. Rekayasa Sains: Bandung Setijo Bismo,DEA.http://www.chemeng.ui.ac.id/~bismo/S2/mtks2/modul-2.pdf,Modul Sistem Persamaan Aljabar Linier. Diakses 21 April 2012