Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Diagonalisasi Matrik Sistem Anxn

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Diagonalisasi Matrik Sistem Anxn"

Transkripsi

1 Institut Teknologi Seuluh Noember Surabaya Diagonalisasi Matrik Sistem Ann

2 Materi Contoh Soal Latihan

3 Materi Contoh Soal Eigenvalue Matrik Ann Eigenvektor Diagonalisasi Matrik Ann Latihan

4 Materi Contoh Soal Latihan Pengantar Sub bab ini meruakan salah satu sub bab dari okok bahasan Karakteristik Sistem Berdasar Persamaan Keadaan. Pada sub bab ini akan membahas mengenai diagonalisasi matrik Ann. Selain diagonalisasi matrik ann, eigen value dan eigen vektor yang akan dibahas ada materi ini.

5 Materi Contoh Soal Latihan Eigenvalue Matrik Ann Materi Eigenvalue dari matrik Ann adalah akar dari ersamaan karakteristik yang dinyatakan sebagai diterminan berikut, λi A eigenvalue sering disebut akar - akar karakteristik. Sebagai contoh suatu matrik A sebagai berikut, A

6 Materi Contoh Soal Latihan Materi Eigenvalue Matrik Ann ersamaan karakteristiknya adalah, λi A ( )( )( ) eigenvelue dari A adalah akar dari ersamaan karakteristik tersebut, atau,-,dan.

7 Materi Contoh Soal Latihan Eigenvektor Materi Eigenvektor sangat berguna dalam engendalian modern. Matrik vektor tidak negatif i, bersama dengan eigenvalue dinyatakan dengan ersamaan. ( i I-A) i = dimana i, i=,,,n, adalah eigenvalue matarik A, disebut sebagai eigenvektor matrik A.

8 Materi Materi Contoh Soal Latihan Pengantar Jika suatu matrik Ann dengan eigenvalue-eigenvalue yang berbeda dinyatakan dengan ersamaan sebagai berikut: maka transformasi =Pz dimana,.. : : : :.... a a a a n n n A.. : : : : n n n n n n n P Diagonalisasi Matrik Ann.

9 Materi Materi Contoh Soal Latihan Pengantar,,., sama dengan eigenvalue dari A yang berbeda akan mentransformasi P - AP menjadi matrik diagonal, atau n P AP Jika matrik A yang didefinisikan oleh ersamaan 9 4 z z z z z z y Diagonalisasi Matrik Ann.

10 Materi Materi Contoh Soal Latihan Pengantar Diagonalisasi Matrik Ann. a a a A yang melibatkan eigenvalue jamak, maka diagonalisasi tersebut tidak mungkin dieroleh. Sebagai contoh, jika matrik A dimana, memunyai eigenvalue,,.,, maka transformasi P dimana, P

11 Materi Contoh Soal Latihan Diagonalisasi Matrik Ann. Materi akan menghasilkan, P AP bentuk ini disebut bentuk matrik Jordan

12 Contoh Soal Materi Contoh Soal Latihan Pengantar ) )( )( ( A λi Penyelesaian: Persamaan karakteristiknya adalah, eigenvelue dari A adalah akar dari ersamaan karakteristik tersebut, atau,-,dan. u Persamaan ruang keadaan dinyatkan dalam bentuk di bawah. Tentukan nilai eigen nya

13 Materi Contoh Soal Latihan Contoh Soal Dengan menggunakan ersamaan y y y y u Tunjukkan bahwa enyajian ruang keadaan seerti yang dinyatakan oleh ersamaan A Bu y C Dan P 4 9 dengan cara diagonalisasi matrik.

14 Contoh Soal Penyelesaian Materi Contoh Soal Latihan Pengantar A 9 4 P P AP dengan eigenvalue = -, = -, = - maka matrik P, maka matrik, Dari enyelesaian telah dieroleh matrik,

15 Contoh Soal Materi Contoh Soal Latihan Pengantar Penyelesaian: Berdasarkan nilai eigen dari matrik A adalah,-,dan, maka dieroleh bentuk diagonalisasi matrik (Pers. ): u Persamaan ruang keadaan dinyatakan dalam bentuk di bawah. Tentukan diagonalisasi matrik dan ersamaan keluaran nya. y P = 4 9 Persamaan keluaran, Pers. (9) dan Pers. (): 9 4 z z z z z z y

16 Materi Contoh Soal Latihan Contoh Soal 4 Diberikan matrik A sebagai berikut, Carilah eigenvektor matrik A A 5 4

17 Contoh Soal 4 Penyelesaian Materi Contoh Soal Latihan Pengantar Dengan menggunakan ersamaan karakteristik, dieroleh eigenvalue =, = =. Maka matrik A dikatakan memunyai orde dua ada eigenvelue=. Eigenvektor untuk eigenvelue = ditentukan dengan menggunakan ersamaan A I 5 ) 4 5 ( ) ( i i

18 Materi Contoh Soal Latihan Contoh Soal 4 Penyelesaian dari matrik ini akan dieroleh dua ersamaan indeendent, sehingga bisa diilih sebarang harga = dan menghasilkan =- dan =-, maka

19 Contoh Soal 4 Penyelesaian Materi Contoh Soal Latihan Pengantar Sedangkan generalized eigenvektor, yang berkaitan dengan eigenvelue orde-, dieroleh dengan mensubtitusi = A I 5 ) ( diambil harga sebarang =, dieroleh =-/7 dan =-5/7, maka 7 5 7

20 Contoh Soal 4 Penyelesaian Materi Contoh Soal Latihan Pengantar Subtitusi = A I 5 ) ( diambil harga sebarang =, dieroleh =-/49 dan = -4/49, maka

21 Materi Contoh Soal Latihan Diagonalisasi matrik A nn daat dinyatakan dalam bentuk berikut yang biasa disebut dengan matrik Jordan P AP Dimana memunyai eigenvalue,,.,

22 Materi Contoh Soal Latihan Latihan Diberikan matrik A sebagai berikut, A 7 Carilah eigenvektor matrik A

23 Materi Contoh Soal Latihan. Eigen value dari matrik system A, daat digunakan untuk menentukan koefisien ada matrik Diagonal.. Diagonalisasi matrik daat digunakan untuk membentuk ersamaan keluaran, dengan semua variable statenya di amati

24 SEKIAN & TERIMAKASIH

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keterkendalian (Controlability)

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keterkendalian (Controlability) Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Keterkendalian (Controlability) Contoh Soal Ringkasan Latihan Contoh Soal Ringkasan Latihan Vektor Bebas Linear Keterkendalian Keadaan Secara Sempurna dari

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Analisa Kestabilan Lyapunov

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Analisa Kestabilan Lyapunov Institut Teknologi Seuluh Noember Surabaya Analisa Kestabilan Lyaunov Contoh Soal Ringkasan Latihan Contoh Soal Ringkasan Latihan Sistem Keadaan Kesetimbangan Kestabilan dalam Arti Lyaunov Penyajian Diagram

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keteramatan (Observability)

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keteramatan (Observability) Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaa Keteramatan (Observabilit) Contoh Soal Ringkasan Latihan Contoh Soal Ringkasan Konsep Keteramatan Keteramatan Sistem Kontinu Sarat Keteramatan Sempurna pada

Lebih terperinci

Eigen value & Eigen vektor

Eigen value & Eigen vektor Eigen value & Eigen vektor Hubungan antara vektor x (bukan nol) dengan vektor Ax yang berada di R n pada proses transformasi dapat terjadi dua kemungkinan : 1) 2) Tidak mudah untuk dibayangkan hubungan

Lebih terperinci

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Eigen Value Eigen Vector TIM KALIN

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Eigen Value Eigen Vector TIM KALIN KS091206 KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Eigen Value Eigen Vector TIM KALIN TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS Setelah menyelesaikan pertemuan ini mahasiswa diharapkan: Dapat menghitung eigen value dan eigen vector

Lebih terperinci

NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN disebut vektor eigen dari matriks A =

NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN disebut vektor eigen dari matriks A = NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN >> DEFINISI NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN Jika A adalah sebuah matriks n n, maka sebuah vektor taknol x pada R n disebut vektor eigen (vektor karakteristik) dari A jika Ax adalah

Lebih terperinci

Trihastuti Agustinah

Trihastuti Agustinah TE 9467 Teknik Numerik Sistem Linear Trihastuti Agustinah Bidang Studi Teknik Sistem Pengaturan Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember O U T L I N E OBJEKTIF TEORI CONTOH 4 SIMPULAN

Lebih terperinci

7. NILAI-NILAI VEKTOR EIGEN. Nilai Eigen dan Vektor Eigen Diagonalisasi Diagonalisasi Ortogonal

7. NILAI-NILAI VEKTOR EIGEN. Nilai Eigen dan Vektor Eigen Diagonalisasi Diagonalisasi Ortogonal 7. NILAI-NILAI VEKTOR EIGEN Nilai Eigen dan Vektor Eigen Diagonalisasi Diagonalisasi Ortogonal Nilai Eigen, Vektor Eigen Diketahui A matriks nxn dan x adalah suatu vektor pada R n, maka biasanya tdk ada

Lebih terperinci

Latihan 7 : Similaritas, Pendiagonalan Matriks, Polinom Matriks

Latihan 7 : Similaritas, Pendiagonalan Matriks, Polinom Matriks Latihan 7 : Similaritas, Pendiagonalan Matriks, Polinom Matriks 6. Tentukan polinomial karakteristik dari matriks transformasi A=. Andaikan A adalah matriks persegi berdimensi x. Polinom karakteristik

Lebih terperinci

PERSAMAAN KUADRAT. Untuk suatu kuadrat sempurna x bx c, nilai c diperoleh dengan membagi koefisien x dengan 2, kemudian mengkuadratkan hasilnya.

PERSAMAAN KUADRAT. Untuk suatu kuadrat sempurna x bx c, nilai c diperoleh dengan membagi koefisien x dengan 2, kemudian mengkuadratkan hasilnya. PERSAMAAN KUADRAT Bab. Bentuk Umum : a b c 0, a 0, a, b, c Real Menyelesaikan ersamaan kuadrat :. dg. Memfaktorkan : a b c a ( a )( a q) q a q = a ( q) a dimana : b = + q dan c, Jika ac 0 dan q berbeda

Lebih terperinci

SISTEM KONTROL LINIER

SISTEM KONTROL LINIER SISTEM KONTROL LINIER Silabus : 1. SISTEM KONTROL 2. TRANSFORMASI LAPLACE 3. PEMODELAN MATEMATIKA DARI SISTEM DINAMIK 4. ANALISIS SISTEM KONTROL DALAM RUANG KEADAAN 5. DESAIN SISTEM KONTROL DALAM RUANG

Lebih terperinci

BAB 7 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

BAB 7 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. BAB 7 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Nilai Eigen dan Vekor Eigen. Diagonalisasi. Diagonalisasi secara Orogonal 7. NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN Definisi

Lebih terperinci

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR MUHG/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR TIM DOSEN 8 VEKTOR DAN NILAI EIGEN /5/7 9.9 Beberapa Aplikasi Ruang Eigen Uji Kesabilan dalam sisem dinamik Opimasi dengan SVD pada pengolahan Cira Sisem Transmisi dan lain-lain.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Salah satu bentuk model matematika adalah berupa persamaan diferensial. Persamaan diferensial sering digunakan dalam memodelkan suatu permasalahan untuk menggambarkan

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linear Elementer Silabus : Aljabar Linear Elemener MA SKS Bab I Mariks dan Operasinya Bab II Deerminan Mariks Bab III Sisem Persamaan Linear Bab IV Vekor di Bidang dan di Ruang Bab V Ruang Vekor Bab VI Ruang Hasil Kali

Lebih terperinci

MATRIKS BENTUK KANONIK RASIONAL DENGAN MENGGUNAKAN PEMBAGI ELEMENTER INTISARI

MATRIKS BENTUK KANONIK RASIONAL DENGAN MENGGUNAKAN PEMBAGI ELEMENTER INTISARI Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. (17), hal 7 34. MATRIKS BENTUK KANONIK RASIONAL DENGAN MENGGUNAKAN PEMBAGI ELEMENTER Ardiansyah, Helmi, Fransiskus Fran INTISARI Pada

Lebih terperinci

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU Sistem persamaan linear orde/ tingkat satu memiliki bentuk standard : = = = = = = = = = + + + + + + + + + + Diasumsikan koefisien = dan fungsi adalah menerus

Lebih terperinci

Teori kendali. Oleh: Ari suparwanto

Teori kendali. Oleh: Ari suparwanto Teori kendali Oleh: Ari suparwanto Minggu Ke-1 Permasalahan oleh : Ari Suparwanto Permasalahan Diberikan sistem dan sinyal referensi. Masalah kendali adalah menentukan sinyal kendali sehingga output sistem

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI A. Matriks 1. Pengertian Matriks Definisi II.A.1 Matriks didefinisikan sebagai susunan persegi panjang dari bilangan-bilangan yang diatur dalam baris dan kolom. Contoh II.A.1: 9 5

Lebih terperinci

ALJABAR LINIER MAYDA WARUNI K, ST, MT ALJABAR LINIER (I)

ALJABAR LINIER MAYDA WARUNI K, ST, MT ALJABAR LINIER (I) ALJABAR LINIER MAYDA WARUNI K, ST, MT ALJABAR LINIER (I) 1 MATERI ALJABAR LINIER VEKTOR DALAM R1, R2 DAN R3 ALJABAR VEKTOR SISTEM PERSAMAAN LINIER MATRIKS, DETERMINAN DAN ALJABAR MATRIKS, INVERS MATRIKS

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembahasan mendasar mengenai matriks terutama yang berkaitan dengan matriks yang dapat didiagonalisasi telah jelas disajikan dalam referensi yang biasanya digunakan

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN. Berdasarkan uraian pada Bab III dan Bab IV maka dapat disimpulkan sebagai

BAB V KESIMPULAN. Berdasarkan uraian pada Bab III dan Bab IV maka dapat disimpulkan sebagai BAB V KESIMPULAN Berdasarkan uraian ada Bab III dan Bab IV maka daat disimulkan sebagai berikut 1. Keluarga emetaan K C,δ (R, R) dan L C,δ (R, R) adalah beberaa bentuk keluarga emetaan demi linear dari

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Analisis Komponen Utama 211 Pengantar Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari tulisan Karl Pearson pada tahun 1901 untuk peubah non-stokastik Analisis

Lebih terperinci

BAB V DIAGONALISASI DAN DEKOMPOSISI MATRIKS. Sub bab ini membahas tentang faktorisasi matriks A berorde nxn ke dalam hasil

BAB V DIAGONALISASI DAN DEKOMPOSISI MATRIKS. Sub bab ini membahas tentang faktorisasi matriks A berorde nxn ke dalam hasil BAB V DIAGONALISASI DAN DEKOMPOSISI MATRIKS. Diagonalisasi Sub bab ini membahas tentang faktorisasi matriks A berorde nn ke dalam hasil kali berbentuk PDP, di mana D adalah matriks diagonal. Jika diperoleh

Lebih terperinci

SUMMARY ALJABAR LINEAR

SUMMARY ALJABAR LINEAR SUMMARY ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA BANDUNG 2010 2 KATA PENGANTAR Bismillahirrahmanirrahim Segala puji bagi Allah Rabb semesta alam. Shalawat serta

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini akan diberikan beberapa materi yang akan diperlukan di dalam pembahasan, seperti: matriks secara umum; matriks yang dipartisi; matriks tereduksi dan taktereduksi; matriks

Lebih terperinci

Menentukan Rumus Umum Suku ke-n dari Barisan Bilangan dalam BentukPenjumlahan Polinom Melalui Sistim Persamaan Linier. OLEH WARMAN, S.Pd.

Menentukan Rumus Umum Suku ke-n dari Barisan Bilangan dalam BentukPenjumlahan Polinom Melalui Sistim Persamaan Linier. OLEH WARMAN, S.Pd. Menentukan Rumus Umum Suku ke-n dari Barisan Bilangan dalam BentukPenjumlahan Polinom Melalui Sistim Persamaan Linier OLEH WARMAN, S.Pd. DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN BLITAR SMP NEGERI 1 GANDUSARI Agustus

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Matrik Alih

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Matrik Alih Intitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Matrik Alih Materi Contoh Soal Ringkaan Latihan Aemen Materi Contoh Soal Ringkaan Latihan Aemen Pengantar Dalam Peramaan Ruang Keadaan berdimeni n, teradapat

Lebih terperinci

A 10 Diagonalisasi Matriks Atas Ring Komutatif

A 10 Diagonalisasi Matriks Atas Ring Komutatif A 10 Diagonalisasi Matriks Atas Ring Komutatif Joko Harianto 1, Puguh Wahyu Prasetyo 2, Vika Yugi Kurniawan 3, Sri Wahyuni 4 1 Mahasiswa S2 Matematika FMIPA UGM, 2 Mahasiswa S2 Matematika FMIPA UGM, 3

Lebih terperinci

Edy Sarwo Agus Wibowo, Yuni Yulida, Thresye

Edy Sarwo Agus Wibowo, Yuni Yulida, Thresye Jurnal Matematika Murni dan Terapan εpsilon Vol.7 No.2 (2013) Hal. 12-19 PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER MELALUI DIAGONALISASI MATRIKS Edy Sarwo Agus Wibowo, Yuni Yulida, Thresye Program

Lebih terperinci

Penyelesaian Penempatan Kutub Umpan Balik Keluaran dengan Matriks Pseudo Invers

Penyelesaian Penempatan Kutub Umpan Balik Keluaran dengan Matriks Pseudo Invers Penyelesaian Penempatan Kutub Umpan Balik Keluaran dengan Matriks Pseudo Invers Agung Wicaksono Program Studi Matematika Jurusan Matematika FSM UNDIP Onforest212@gmail.com Abstrak: Metode matriks pseudo

Lebih terperinci

Hasil Kali Dalam Berbobot pada Ruang L p (X)

Hasil Kali Dalam Berbobot pada Ruang L p (X) Hasil Kali Dalam Berbobot ada Ruang L () Muhammad Jakfar, Hendra Gunawan, Mochammad Idris 3 Universitas Negeri Surabaya, muhammadjakfar@unesa.ac.id Institut Teknologi Bandung, hgunawan@math.itb.ac.id 3

Lebih terperinci

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks Matriks & Ruang Vektor Pertemuan Sistem Persamaan Linier dan Matriks Start Matriks & Ruang Vektor Outline Materi Pengenalan Sistem Persamaan Linier (SPL) SPL & Matriks Matriks & Ruang Vektor Persamaan

Lebih terperinci

Penerapan Multivariate Exponentially Weighted Moving Average Control Chart Pada Proses Pembuatan Boiler di PT. ALSTOM ESI Surabaya

Penerapan Multivariate Exponentially Weighted Moving Average Control Chart Pada Proses Pembuatan Boiler di PT. ALSTOM ESI Surabaya 1 Peneraan Multivariate Exonentially Weighted Moving Average Control Chart Pada Proses Pembuatan Boiler di PT. ALSTOM ESI Surabaya R. Candra Dewantara (1), Dr. Muhammad Mashuri, M.T. () Jurusan Statistika,

Lebih terperinci

Sistem Kendali dengan Format Vektor - Matriks

Sistem Kendali dengan Format Vektor - Matriks Sistem Kendali dengan Format Vektor - Matriks Oleh : Rohani Jahja Widodo Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2008 Hak Cipta 2008 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang memperbanyak atau

Lebih terperinci

Antiremed Kelas 10 Matematika

Antiremed Kelas 10 Matematika Antiremed Kelas Matematika Persamaan dan Fungsi Kuadrat - Persamaan Kuadrat - Soal Uraian Do Name: ARMAT Version : - halaman. Nyatakan ersamaan-ersamaan berikut ke dalam bentuk baku kemudian tentukan nilai

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Pemilahan Data

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Pemilahan Data BAB 3 PEMBAHASAN 3.1 Pemilahan Data Pemilahan data dilakukan untuk menentukan data mana saja yang akan diolah. Dalam enelitian ini, data yang diikutsertakan dalam engolahan ditentukan berdasarkan teori

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN Mata Kuliah : Aljabar Linear Kode / SKS : TIF-5xxx / 3 SKS Dosen : - Deskripsi Singkat : Mata kuliah ini berisi Sistem persamaan Linier dan Matriks, Determinan, Vektor

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al.,

II. TINJAUAN PUSTAKA. Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al., II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Dinamik Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al., 2002). Salah satu tujuan utama dari sistem dinamik adalah mempelajari perilaku dari

Lebih terperinci

MAKALAH ALJABAR LINIER

MAKALAH ALJABAR LINIER MAKALAH ALJABAR LINIER Transformasi Linier Makalah Ini Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linier Dosen Pengampu : Abdul Aziz Saefudin, S.Pd.I, M.Pd Disusun Oleh: III A4 Kelompok 12 1. Ria

Lebih terperinci

BAB IV NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN. Bab ini membahas suatu vektor tidak nol x dan skalar l yang mempunyai

BAB IV NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN. Bab ini membahas suatu vektor tidak nol x dan skalar l yang mempunyai BAB IV NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN Bab ini membahas suau vekor idak nol dan skalar l yang mempunyai hubungan erenu dengan suau mariks A. Hubungan ersebu dinyaakan dalam benuk A λ. Bagaimana kia memperoleh

Lebih terperinci

Diagonalisasi Matriks Segitiga Atas Ring komutatif Dengan Elemen Satuan

Diagonalisasi Matriks Segitiga Atas Ring komutatif Dengan Elemen Satuan Diagonalisasi Matriks Segitiga Atas Ring komutatif Dengan Elemen Satuan Fitri Aryani 1, Rahmadani 2 Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Suska Riau e-mail: khodijah_fitri@uin-suskaacid Abstrak

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI A. Matriks 1. Pengertian Matriks Definisi II. A. 1 Matriks didefinisikan sebagai susunan segi empat siku- siku dari bilangan- bilangan yang diatur dalam baris dan kolom (Anton, 1987:22).

Lebih terperinci

TE Teknik Numerik Sistem Linear

TE Teknik Numerik Sistem Linear TE 9467 Teknik Numerik Sistem Linear Operator Linear Trihastuti Agustinah Bidang Studi Teknik Sistem Pengaturan Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember O U T L I N E. Objektif.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang dibicarakan yang akan digunakan pada bab selanjutnya. Bentuk umum dari matriks bujur sangkar adalah sebagai berikut:

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang dibicarakan yang akan digunakan pada bab selanjutnya. Bentuk umum dari matriks bujur sangkar adalah sebagai berikut: BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini dibicarakan mengenai matriks yang berbentuk bujur sangkar dengan beberapa definisi, teorema, sifat-sifat dan contoh sesuai dengan matriks tertentu yang dibicarakan yang

Lebih terperinci

DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS

DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS Buletin Ilmiah Mat Stat dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No 3 (2015), hal 337-346 DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS Heronimus Hengki, Helmi, Mariatul Kiftiah INTISARI Matriks kompleks merupakan matriks

Lebih terperinci

Matriks - Definisi. Sebuah matriks yang memiliki m baris dan n kolom disebut matriks m n. Sebagai contoh: Adalah sebuah matriks 2 3.

Matriks - Definisi. Sebuah matriks yang memiliki m baris dan n kolom disebut matriks m n. Sebagai contoh: Adalah sebuah matriks 2 3. MATRIKS Pokok Bahasan Matriks definisi Notasi matriks Matriks yang sama Panambahan dan pengurangan matriks Perkalian matriks Transpos suatu matriks Matriks khusus Determinan suatu matriks bujursangkar

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN RUANG FUNGSI KLASIK Oleh: Encum Sumiaty FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia Bandung

PENGEMBANGAN RUANG FUNGSI KLASIK Oleh: Encum Sumiaty FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia Bandung PENGEMBANGAN RUANG FUNGSI KLASIK Oleh: Encum Sumiaty FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia Bandung e-mail: e.sumiaty@yahoo.com Abstrak Diketahui ruang fungsi klasik L (, ). Melalui oerator T ada ruang

Lebih terperinci

MODUL V EIGENVALUE DAN EIGENVEKTOR

MODUL V EIGENVALUE DAN EIGENVEKTOR MODUL V EIGENVALUE DAN EIGENVEKTOR 5.. Pendahuluan Biasanya jika suatu matriks A berukuran mm dan suatu vektor pada R m, tidak ada hubungan antara vektor dan vektor A. Tetapi seringkali kita menemukan

Lebih terperinci

APLIKASI MATRIKS DAN RUANG VEKTOR, oleh Dr. Adiwijaya Hak Cipta 2014 pada penulis GRAHA ILMU Ruko Jambusari 7A Yogyakarta Telp: ;

APLIKASI MATRIKS DAN RUANG VEKTOR, oleh Dr. Adiwijaya Hak Cipta 2014 pada penulis GRAHA ILMU Ruko Jambusari 7A Yogyakarta Telp: ; APLIKASI MATRIKS DAN RUANG VEKTOR, oleh Dr. Adiwijaya Hak Cipta 2014 pada penulis GRAHA ILMU Ruko Jambusari 7A Yogyakarta 55283 Telp: 0274-889398; Fax: 0274-889057; E-mail: info@grahailmu.co.id Hak Cipta

Lebih terperinci

Trihastuti Agustinah

Trihastuti Agustinah TE 467 Teknik Numerik Sistem Linear Trihastuti Agustinah Bidang Studi Teknik Sistem Pengaturan Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember O U T L I N E OBJEKTIF 2 3 CONTOH 4 SIMPULAN

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Linier Sistem Persamaan dengan m persamaan dan n bilangan tak diketahui ditulis dengan : Dimana x 1, x 2, x n : bilangan tak diketahui a,b : konstanta Jika SPL

Lebih terperinci

SISTEM FLUTTER PADA SAYAP PESAWAT TERBANG

SISTEM FLUTTER PADA SAYAP PESAWAT TERBANG SISTEM FLUTTER PADA SAYAP PESAWAT TERBANG SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan guna Memperoleh Gelar Sarjana

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas beberapa poin tentang sistem dinamik, kestabilan sistem dinamik, serta konsep bifurkasi. A. Sistem Dinamik Secara umum Sistem dinamik didefinisikan

Lebih terperinci

Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey

Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey J. Math. and Its Appl. ISSN: 9-65X Vol., No., Nov 5, 5 Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey Dian Savitri Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Negeri Surabaya d savitri@yahoo.com Abstrak

Lebih terperinci

Tujuan. Mhs dapat mendemonstrasikan operasi matriks: penjumlahan, perkalian, dsb. serta menentukan matriks inverse

Tujuan. Mhs dapat mendemonstrasikan operasi matriks: penjumlahan, perkalian, dsb. serta menentukan matriks inverse Matriks Tujuan Mhs dapat mendemonstrasikan operasi matriks: penjumlahan, perkalian, dsb. serta menentukan matriks inverse Pengertian Matriks Adalah kumpulan bilangan yang disajikan secara teratur dalam

Lebih terperinci

TRANSFORMASI AFFIN PADA BIDANG

TRANSFORMASI AFFIN PADA BIDANG Jurnal Matematika Vol. No. November 03 [ : 8 ] TRANSFORMASI AFFIN PADA BIDANG Gani Gunawan dan Suwanda Program Studi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Islam Bandung Prgram Studi Statistika, Fakultas

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai nilai eigen dan vektor eigen, sistem dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan sistem dinamik, kriteria Routh-Hurwitz,

Lebih terperinci

APLIKASI MATRIKS LESLIE UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH DAN LAJU PERTUMBUHAN SUATU POPULASI

APLIKASI MATRIKS LESLIE UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH DAN LAJU PERTUMBUHAN SUATU POPULASI Buletin Ilmiah Math Stat Dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No 3 (2013), hal 163-172 APLIKASI MATRIKS LESLIE UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH DAN LAJU PERTUMBUHAN SUATU POPULASI Yudha Pratama, Bayu Prihandono,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 2.1.1 Persamaan Diferensial Persamaan diferensial adalah persamaan yang memuat variabel bebas, variabel tak bebas dan derivative-derivatif

Lebih terperinci

SOAL SELEKSI TINGKAT KOTA/KABUPATEN OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2009 BIDANG MATEMATIKA SMP

SOAL SELEKSI TINGKAT KOTA/KABUPATEN OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2009 BIDANG MATEMATIKA SMP SOAL SELEKSI TINGKAT KOTA/KABUPATEN OLIMPIADE SAINS NASIONAL 009 BIDANG MATEMATIKA SMP SOAL PILIHAN GANDA 1. Jika a, b, 1, c, dan d membentuk barisan aritmetika, maka a + b + c + d = a. 4 b. 60 c. d. 90.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. dalam matriks (Anton, 2000:45). kolom (garis vertikal) yang dikandungnya. Suatu matriks dengan hanya

BAB II LANDASAN TEORI. dalam matriks (Anton, 2000:45). kolom (garis vertikal) yang dikandungnya. Suatu matriks dengan hanya BAB II LANDASAN TEORI A. Matriks. Pengertian Matriks Definisi II.A. Matriks adalah suatu susunan bilangan-bilangan berbentuk segiempat. Bilangan-bilangan dalam susunan itu disebut anggota dalam matriks

Lebih terperinci

SOLUSI PEMERINTAH KABUPATEN BOGOR DINAS PENDIDIKAN TRY OUT UJIAN NASIONAL TAHUN PELAJARAN 2013/2014

SOLUSI PEMERINTAH KABUPATEN BOGOR DINAS PENDIDIKAN TRY OUT UJIAN NASIONAL TAHUN PELAJARAN 2013/2014 SOLUSI PEMERINTAH KABUPATEN BOGOR DINAS PENDIDIKAN TRY OUT UJIAN NASIONAL TAHUN PELAJARAN 0/0 Pilihan Ganda. Ingkaran ernyataan Jika hujan turun maka tanah gersang menjadi subur adalah... Jika hujan turun

Lebih terperinci

D I C. I d Arus Kontrol. Tegangan Kontrol

D I C. I d Arus Kontrol. Tegangan Kontrol B a b 5 Field Effect Transistor (FET) Jenis lain dari transistor adalah Field Effect Transistor (FET). Perbedaan utama antara BJT dan FET adalah engontrol kerja dari transistor tersebut. Jika BJT kerjanya

Lebih terperinci

SIMAK UI 2010 Matematika Dasar

SIMAK UI 2010 Matematika Dasar SIMAK UI 00 Matematika Dasar Kode Soal 307 Doc. Name: SIMAKUI00MATDAS307 Version: 0-0 halaman 0. Dua buah dadu dilemar secara bersamaan. x adalah angka yang keluar dari dadu ertama. y adalah angka yang

Lebih terperinci

MASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS

MASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS MASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS Farida Suwaibah, Subiono, Mahmud Yunus Jurusan Matematika FMIPA Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya,, e-mail: fsuwaibah@yahoo.com

Lebih terperinci

Analisis Kapabilitas Proses Produksi Monosodium Glutamat (MSG) di PT. Ajinomoto Indonesia

Analisis Kapabilitas Proses Produksi Monosodium Glutamat (MSG) di PT. Ajinomoto Indonesia JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Print) D-5 Analisis Kaabilitas Proses Produksi Monosodium Glutamat (MSG) di PT. Ajinomoto Indonesia Junta Dwi Kurnia, Sri Mumuni Retnaningsih,

Lebih terperinci

I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde 1 (Review)

I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde 1 (Review) I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde (Review) November 0 () I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde (Review) November 0 / 6 Teori Umum Bentuk umum sistem persamaan diferensial linier orde satu

Lebih terperinci

DIAGONALISASI MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN INTISARI

DIAGONALISASI MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN INTISARI Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 3 (2013), hal. 183-190 DIAGONALISASI MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN Fidiah Kinanti, Nilamsari Kusumastuti, Evi Noviani

Lebih terperinci

DIAGONALISASI MATRIKS HILBERT

DIAGONALISASI MATRIKS HILBERT Jurnal UJMC, Volume 3, Nomor 2, Hal 7-24 pissn : 2460-3333 eissn : 2579-907X DIAGONALISASI MATRIKS HILBERT Randhi N Darmawan Universitas PGRI Banyuwangi, randhinumeric@gmailcom Abstract The Hilbert matrix

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. untuk berkunjung ke suatu negara. Permintaan pariwisata biasanya diukur dari segi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. untuk berkunjung ke suatu negara. Permintaan pariwisata biasanya diukur dari segi BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Permintaan Pariwisata Pariwisata mamu mencitakan ermintaan yang dilakukan oleh wisatawan untuk berkunjung ke suatu negara. Permintaan ariwisata biasanya diukur dari segi jumlah

Lebih terperinci

IV PEMBAHASAN. 4.1 Penentuan Titik Tetap Model Dinamika Virus HIV Titik tetap persamaan (3.1) diperoleh dengan menentukan dt 0, dt *

IV PEMBAHASAN. 4.1 Penentuan Titik Tetap Model Dinamika Virus HIV Titik tetap persamaan (3.1) diperoleh dengan menentukan dt 0, dt * 6 IV PEMBAHASAN 4. Penentuan Titik Teta Model Dinamika Titik teta ersamaan (3. dieroleh dengan menentukan dt, dt dan dv. Sehingga menurut ersamaan tersebut dieroleh titik teta s d N s dt T, T, V, T, kn

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) Sumber kerumitan masalah keputusan bukan hanya dikarenakan faktor ketidakpasatian atau ketidaksempurnaan informasi saja. Namun masih terdapat penyebab

Lebih terperinci

MA Analisis dan Aljabar Teori=4 Praktikum=0 II (angka. 17 Juli

MA Analisis dan Aljabar Teori=4 Praktikum=0 II (angka. 17 Juli INSTITUT TEKNOLOGI KALIMANTAN JURUSAN MATEMATIKA DAN TEKNOLOGI INFORMASI PROGRAM STUDI MATEMATIKA SILABUS MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Tgl Penyusunan Aljabar Linear ELementer MA Analisis

Lebih terperinci

III. PEMBAHASAN. dimana, adalah proses Wiener. Kemudian, juga mengikuti proses Ito, dengan drift rate sebagai berikut: dan variance rate yaitu,

III. PEMBAHASAN. dimana, adalah proses Wiener. Kemudian, juga mengikuti proses Ito, dengan drift rate sebagai berikut: dan variance rate yaitu, 4 masing menyatakan drift rate dan variance rate dari. Untuk roses stokastik yang didefinisikan ada ruang robabilitas (Ω,, berlaku hal berikut: Misalkan adalah roses Wiener ada (Ω,,. Integral stokastik

Lebih terperinci

MATRIKS UNITER, SIMILARITAS UNITER DAN MATRIKS NORMAL. Anis Fitri Lestari. Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Ponorogo ABSTRAK

MATRIKS UNITER, SIMILARITAS UNITER DAN MATRIKS NORMAL. Anis Fitri Lestari. Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Ponorogo ABSTRAK MATRIKS UNITER, SIMILARITAS UNITER DAN MATRIKS NORMAL Anis Fitri Lestari Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Ponorogo ABSTRAK Matriks normal merupakan matriks persegi yang entri-entrinya bilangan kompleks

Lebih terperinci

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks Aljabar Matriks No No Unit Unit Kompetensi 1 Menerapkan keamanan web dinamis 2 Membuat halaman web dinamis dasar 3 Membuat halaman web dinamis lanjut 4 Menerapkan web hosting 5 Menerapkan konten web memenuhi

Lebih terperinci

DESAIN KOMPENSATOR KAWASAN FREKUENSI. Dalam bab terdahulu, telah dipelajari analisa TKA dan prosedur desain. Desain

DESAIN KOMPENSATOR KAWASAN FREKUENSI. Dalam bab terdahulu, telah dipelajari analisa TKA dan prosedur desain. Desain DESAIN KOMPENSATOR KAWASAN FREKUENSI Dalam bab terdahulu, telah dielajari analisa TKA dan rosedur desain. Desain TKA telah ditamilkan sebagai metode untuk menangani tanggaan eralihan (transien) sistem

Lebih terperinci

Yang dipelajari. 1. Masalah Nilai Eigen dan Penyelesaiannya 2. Masalah Pendiagonalan. Referensi : Kolman & Howard Anton. Ilustrasi

Yang dipelajari. 1. Masalah Nilai Eigen dan Penyelesaiannya 2. Masalah Pendiagonalan. Referensi : Kolman & Howard Anton. Ilustrasi 7// NILAI EIGEN dan VEKTOR EIGEN Yang dipelajari.. Masalah Nilai Eigen dan Penyelesaiannya. Masalah Pendiagonalan Referensi : Kolman & Howard Anton. Ilustrasi Misalkan t : R n R n dengan definisi t(x)

Lebih terperinci

MENENTUKAN NILPOTENT ORDE 4 PADA MATRIKS SINGULAR MENGGUNAKAN TEOREMA CAYLEY HAMILTON TUGAS AKHIR

MENENTUKAN NILPOTENT ORDE 4 PADA MATRIKS SINGULAR MENGGUNAKAN TEOREMA CAYLEY HAMILTON TUGAS AKHIR MENENTUKAN NILPOTENT ORDE 4 PADA MATRIKS SINGULAR MENGGUNAKAN TEOREMA CAYLEY HAMILTON TUGAS AKHIR Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika Oleh: IRMA

Lebih terperinci

PENGOLAHAN SINYAL MULTIMEDIA

PENGOLAHAN SINYAL MULTIMEDIA MAKALAH PENGOLAHAN SINYAL MULTIMEDIA Eigenvector Analysis, Principal Component Analysis and Independent Component Analysis OLEH: PUTU NOPA GUNAWAN D411 10 009 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A Matriks 1 Pengertian Matriks Definisi 21 Matriks adalah kumpulan bilangan bilangan yang disusun secara khusus dalam bentuk baris kolom sehingga membentuk empat persegi panjang

Lebih terperinci

TUGAS MANDIRI KULIAH PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Tahun Ajaran 2016/2017

TUGAS MANDIRI KULIAH PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Tahun Ajaran 2016/2017 A. Pengantar Persamaan Diferensial TUGAS MANDIRI KULIAH PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Tahun Ajaran 016/017 1. Tentukan hasil turunan dari fungsi sebagai berikut: a. f() = c e b. f() = c cos k + c sin k c.

Lebih terperinci

LAMPIRAN I. Alfabet Yunani

LAMPIRAN I. Alfabet Yunani LAMPIRAN I Alfabet Yunani Alha Α Nu Ν Beta Β Xi Ξ Gamma Γ Omicron Ο Delta Δ Pi Π Esilon Ε Rho Ρ Zeta Ζ Sigma Σ Eta Η Tau Τ Theta Θ Usilon Υ Iota Ι hi Φ, Kaa Κ Chi Χ Lambda Λ Psi Ψ Mu Μ Omega Ω LAMPIRAN

Lebih terperinci

Eigenvector dan eigenvalues

Eigenvector dan eigenvalues Eigenvector dan eigenvalues Pengertian Sebuah matriks bujur sangkar dengan orde n n misalkan A, dan sebuah vektor n kolom X. Vektor X adalah vektor dalam ruang Euklidian R yang dihubungkan dengan sebuah

Lebih terperinci

D-109 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.1, (2015) ( X Print)

D-109 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.1, (2015) ( X Print) D-9 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 4 No 25 2337-352 23-928X Print Pemodelan Log Linier dan Regresi Logistik Biner Bivariat ada Hasil Medical Check-U Pegawai Negeri Siil PNS Institut Teknoi Seuluh Noember

Lebih terperinci

JURNAL FOURIER April 2017, Vol. 6, No. 1, ISSN X; E-ISSN

JURNAL FOURIER April 2017, Vol. 6, No. 1, ISSN X; E-ISSN JURNAL FOURIER Aril 7, Vol. 6, No., -6 ISSN 5-763X; E-ISSN 54-539 Kaitan Antara Ruang W m, () Sobolev dan Ruang L () Lebesgue Piit Pratii Rahayu Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi, UIN

Lebih terperinci

Sistem Persamaan Linier FTI-UY

Sistem Persamaan Linier FTI-UY BAB V Sistem Persamaan Linier Salah satu hal penting dalam aljabar linear dan dalam banak masalah matematika terapan adalah menelesaikan suatu sistem persamaan linear. Representasi Sistem Persamaan Linear

Lebih terperinci

Bentuk umum : SPL. Mempunyai penyelesaian disebut KONSISTEN. Tidak mempunyai penyelesaian disebut TIDAK KONSISTEN TUNGGAL BANYAK

Bentuk umum : SPL. Mempunyai penyelesaian disebut KONSISTEN. Tidak mempunyai penyelesaian disebut TIDAK KONSISTEN TUNGGAL BANYAK Bentuk umum : dimana x, x,..., x n variabel tak diketahui, a ij, b i, i =,,..., m; j =,,..., n bil. diketahui. Ini adalah SPL dengan m persamaan dan n variabel. SPL Mempunyai penyelesaian disebut KONSISTEN

Lebih terperinci

S I L A B U S. Kode Mata Kuliah : SKS : 3. Dosen Pembimbing : M. Soenarto

S I L A B U S. Kode Mata Kuliah : SKS : 3. Dosen Pembimbing : M. Soenarto 081316373780 S I L A B U S Mata Kuliah : ALJABAR LINIER Kode Mata Kuliah : SKS : 3 Prasyarat : MATEMAA DASAR Dosen Pembimbing : M. Soenarto Prodi / Jenjang : MATEMAA / S1 Buku Sumber : Singapore : Mc-Graw-

Lebih terperinci

ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS

ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA BANDUNG 2010 2 KATA PENGANTAR Bismillahirrahmanirrahim Segala puji bagi Allah Rabb semesta alam Shalawat serta salam

Lebih terperinci

KERANGKA TEORITIS. pemasaran, stok, impor dan ekspor beras Indonesia saling terkait secara simultan

KERANGKA TEORITIS. pemasaran, stok, impor dan ekspor beras Indonesia saling terkait secara simultan III. KERANGKA TEORITIS Berdasarkan tinjauan ustaka yang telah dikemukakan maka disimulkan bahwa antara komonen enawaran, ermintaan, harga, endaatan etani, marjin emasaran, stok, imor dan eksor beras Indonesia

Lebih terperinci

VEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN

VEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN VEKTOR PRIORITAS DALAM ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DENGAN METODE NILAI EIGEN Moh. Hafiyusholeh 1, Ahmad Hanif Asyhar 2 Matematika UIN SunanAmpel Surabaya, hafiyusholeh@uinsby.ac.id 1 Matematika

Lebih terperinci

Pengontrolan Kualitas Statistika Produk Wire Rod Steel Di PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk. Cilegon

Pengontrolan Kualitas Statistika Produk Wire Rod Steel Di PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk. Cilegon JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Print) Pengontrolan Kualitas Statistika Produk Wire Rod Steel Di PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk. Cilegon Aditya Rahadian Fachrur dan Sri Mumuni

Lebih terperinci

MODUL IV FISIKA MODERN EFEK COMPTON

MODUL IV FISIKA MODERN EFEK COMPTON MODUL IV FISIA MODERN EFE COMPTON Tujuan instruksional umum Agar mahasiswa daat memahami tentang Efek Comton Tujuan instruksional khusus: - Daat menerangkan tentang momentum foton - Daat menerangkan efek

Lebih terperinci

Nilai dan Vektor Eigen

Nilai dan Vektor Eigen Nilai dan Vekto Eigen Mengingat kembali: pekalian matiks Dibeikan matiks A x dan vekto-vekto u, v, dan w 0 1 u 0 5 A v w u 1 Hitunglah Au, Aw, Av. Manakah dai hasil kali tesebut yang hasilnya adalah vekto

Lebih terperinci

Penyelesaian Penempatan Kutub Umpan Balik Keluaran dengan Matriks Pseudo Invers

Penyelesaian Penempatan Kutub Umpan Balik Keluaran dengan Matriks Pseudo Invers Penyelesaian Penempatan Kutub Umpan Balik Keluaran dengan Matriks Pseudo Invers Agung Wicaksono, J2A605006, Jurusan Matematika, FSM UNDIP, Semarang, 2012 Abstrak: Metode matriks pseudo invers merupakan

Lebih terperinci

Garis Entry Behavior. Mata kuliah: Matriks dan Ruang Vektor (IT ) / 2 sks CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH MATRIKS DAN RUANG VEKTOR:

Garis Entry Behavior. Mata kuliah: Matriks dan Ruang Vektor (IT ) / 2 sks CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH MATRIKS DAN RUANG VEKTOR: Mata kuliah: Matriks dan Ruang Vektor (IT 043331) / 2 sks CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH MATRIKS DAN RUANG VEKTOR: 1. Mahasiswa mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif (KU1);

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear)

II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear) 3 II. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Biasa Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Misalkan suatu sistem persamaan diferensial biasa dinyatakan sebagai = + ; =, R (1) dengan

Lebih terperinci

>> SOAL MATEMATIKA SMA KELAS X SEMESTER 2 << ( 100 SOAL MATEMATIKA )

>> SOAL MATEMATIKA SMA KELAS X SEMESTER 2 << ( 100 SOAL MATEMATIKA ) >> SOAL MATEMATIKA SMA KELAS X SEMESTER > Pilihlah jawaban yang benar! Soal nomor samai 60 tentang Trigonometri:. Cos 0 o senilai dengan. cos 0 o cos 0 o sin 0 o cos 0 o sin

Lebih terperinci