PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO"

Transkripsi

1 PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 011

2 ABSTRAK RISMANTO FERNANDUS SIRINGO RINGO. Penyelesaian Magic Square Sebagai Permasalahan Sistem Persamaan Linear (SPL). Dibimbing oleh N. K. Kutha Ardana dan Teduh W. M. Magic square adalah suatu susunan bilangan dari 1 sampai n ke dalam kotak-kotak sebanyak n n sedemikian sehingga jumlah dari tiap kolom, baris, dan diagonalnya sama. Magic square telah dipelajari sejak abad 0 SM dalam sebuah buku catatan dari China bernama Lo Shu. Magic square mulai dipakai dan diartikan dalam berbagai cara hingga dibahas dan dipelajari secara ilmiah sejak tahun Magic square secara khusus dipelajari dalam tulisan ilmiah ini sebagai sebuah permasalahan Sistem Persamaan Linear (SPL). Solusi dari magic square akan dicari mulai dari magic square berukuran 1 1 sampai dengan 5 5. Pencarian solusi dilakukan dengan penyederhanaan SPL interpretasi dari magic square oleh operasi baris dasar pada matriks koefisiennya. Dengan bantuan software Mathematica 7.0 pada proses komputasinya, didapatkan seluruh solusi untuk kelima ukuran magic square. Operasi-operasi matriks juga akan digunakan untuk mendapatkan magic square baru dari yang sudah ada. Hasil yang didapatkan kemudian digunakan untuk mencari adanya pola ataupun algoritma yang dapat dibentuk untuk dipakai dalam mencari solusi secara umum. Kata kunci: magic square, matriks, SPL, operasi baris dasar

3 ABSTRACT RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO. Finding solution for Magic Square as Linear Equation System (LES) Problems. Supervised by N. K. Kutha Ardana and Teduh W. M. Magic square is an arrangement of numbers from 1 to into n n squares such that the sum of each rows, columns and diagonals are same. The magic square has been studied for a long time, in a note from China called Lo Shu. The magic square has been used and interpreted into many ways and has been discussed and studied scientifically since The magic square especially studied in this paper as a Linear Equation System (LES). Solutions for the magic square are searched from magic square sized 1 1 to 5 5. The solutions were searched by simplifying the LES interpretation of the magic square by basic row operations of the coefficient matrix. All solutions for five size of magic squares were obtained using Mathematica 7.0 sofware in the computational process. The matrix operations also used to obtain new magic square from the existing ones. The results then used for searching pattern or algorithm which can be used to look for the general solutions. Keywords: magic square, matrix, LES, basic row operation.

4 PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO Skripsi Sebagai salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Matematika DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 011

5 Judul Skripsi : Penyelesaian Magic Square Sebagai Permasalahan Sistem Persamaan Linear (SPL) Nama : Rismanto Fernandus Siringo-ringo NIM : G Menyetujui, Pembimbing I, Pembimbing II, Ir. Ngakan Komang Kutha Ardana, M.Sc NIP Teduh Wulandari Mas oed, M.Si NIP Mengetahui, Ketua Departemen Matematika, Dr. Dra. Berlian Setiawaty, MS. NIP Tanggal Lulus :

6 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bandar Lampung pada tanggal 8 Januari 1985 dari bapak Jasman Siringo-ringo dan Ibu Rumiris Tobing. Penulis adalah anak pertama dari tiga bersaudara. Tahun 003 penulis lulus dari SMA Negeri Bandar Lampung dan pada tahun yang sama lulus seleksi masuk IPB melalui jalur Ujian Seleksi Masuk Institut Pertanian Bogor (USMI). Penulis melanjutkan studi di Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Selama mengikuti perkuliahan, penulis pernah empat kali menjadi asisten dosen untuk mata kuliah Komputasi Terapan baik untuk S1 dan S. Penulis juga aktif dalam organisasi kampus seperti Tim Pendamping, Gumatika, Kemaki, dan terlibat dalam beberapa kepanitiaan seperti Pesta Sains, Retret, dan menjadi trainer atau peserta dalam beberapa pelatihan. Sejak tahun 009 penulis menjadi pengajar olimpiade matematika di SMA Negeri Cibinong dan SMA Kosgoro Bogor.

7 vii DAFTAR ISI Halaman I PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan Ruang Lingkup... 1 II LANDASAN TEORI... 1 III PEMBAHASAN Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL Beberapa Operasi Matriks dari Magic Square ka A + kj n A + B AB Penyelesaian Magic Square Untuk n =1,, 3, 4, Penyelesaian untuk n = Penyelesaian untuk n = Penyelesaian untuk n = Penyelesaian untuk n = Penyelesaian untuk n = IV SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN... 1

8 viii DAFTAR GAMBAR Gambar 1. Bentuk umum magic square... Gambar. Magic square Gambar 3. Magic square... 3 Gambar 4. Magic square Gambar 5(a-h). Solusi magic square Gambar 6. Magic square Gambar 7. Magic square Gambar 8(a,b). Contoh magic square berukuran

9 ix DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1. Contoh sanggahan untuk jumlah diagonal matriks C = AB Lampiran. Row reduce menggunakan Mathematica Lampiran 3. Sintaks Mathematica 7.0 dalam mencari seluruh solusi magic square berukuran 4 4 dari SPL yang sudah disederhanakan

10 1 I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Magic square telah dipelajari sejak abad 0 sebelum masehi. Catatan pertama sekitar tahun 1000 sebelum masehi terdapat di China yaitu sebuah buku bernama Lo Shu. Pada abad ke-9 sebelum masehi, astrolog Arab menggunakannya dalam menghitung horoskop (Andrews, 1917). Sekitar waktu yang sama di India magic square tidak hanya digunakan dalam konteks matematika misalnya resep pembuatan parfum dan penghitungan kelahiran dalam bidang medis. Pada abad ke- sebelum masehi, magic square berukuran 4 4 muncul yang sering dihubungkan dengan praktek religius (Ballew, 006). Magic square mulai tersebar di dunia barat sekitar tahun 1300 setelah masehi. Magic square secara khusus telah menarik perhatian pada matematikawan amatir dan penggemar teka-teki karena konsepnya yang mudah dipahami. Meskipun konsep magic square mudah dipahami dan telah dipelajari dalam waktu yang lama, sampai saat ini magic square belum ditemukan solusi umumnya atau algoritma umum untuk menyelesaikannya. 1.. Tujuan Di dalam tulisan ilmiah ini akan dipelajari mengenai magic square sebagai sebuah permasalahan SPL. Kemudian akan dicari magic square baru menggunakan operasi matriks serta keterkaitan setiap ukuran magic square berdasarkan jumlah solusi, pola penyelesaian SPL, dan yang lainnya untuk mengetahui apakah memungkinkan menciptakan suatu algoritma umum penyelesaian magic square berukuran n n Ruang Lingkup Magic square dapat dikembangkan sampai berukuran berapapun. Dalam tulisan ilmiah ini, penulis membatasi pembahasan dan pencarian pola untuk magic square berukuran sampai dengan 5 5. II LANDASAN TEORI Definisi 1 Magic Square dan Bilangan Magic Magic square adalah suatu susunan bilangan-bilangan 1,, 3,, n ke dalam kotak-kotak berjumlah n n sedemikian sehingga jumlah bilangan-bilangan di setiap baris, di setiap kolom, dan di kedua diagonal utama berjumlah sama yang disebut bilangan magic. [Weisstein, 1999] Definisi Persamaan Linear dan Sistem Persamaan Linear Suatu persamaan linear dengan n peubah adalah persamaan dengan bentuk a 1 x 1 + a x + + a n x n = b dengan a 1, a,..., a n, dan b adalah bilanganbilangan real dan x 1, x,..., x n adalah peubah. Maka suatu sistem persamaan linear dari m persamaan dengan n peubah merupakan suatu sistem berbentuk a 1,1 x 1 + a 1, x + + a 1,n x n = b 1 a,1 x 1 + a, x + + a,n x n = b a m,1 x 1 + a m, x + + a m,n x n = b n dengan a i,j dan b i adalah bilangan-bilangan real serta i = 1,,, m dan j = 1,,, n Sistem-sistem dengan bentuk seperti ini disebut sebagai sistem persamaan linear m n. [Leon, 001] Definisi 3 Operasi Baris Dasar Operasi baris dasar dari matriks A berukuran m n yang diperbesar merupakan operasi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan sistem-sistem persamaan linear, yaitu: 1. Kalikan sebuah baris ke-i dari matriks A dengan konstanta k yang tidak sama dengan nol. Operasi ini dinotasikan dengan E i(k) (A).. Pertukarkan baris ke-i dengan baris ke-j dari matriks A, dengan i j. Operasi ini dinotasikan dengan E i,j (A). 3. Tambahkan perkalian dari baris ke-j dengan konstanta k 0, pada baris ke-i dari matriks A. Operasi ini dinotasikan dengan E i,j(k) (A). dengan i, j = 1,,, m dan k adalah bilangan real. [Anton, 007]

11 III PEMBAHASAN 3.1. Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL Misalkan elemen dari baris ke-i dan kolom ke-j adalah a i,j maka magic squarenya secara umum adalah a 1,1 a 1, a 1,n a,1 a, a,n a n,1 a n, a n,n Gambar 1. Bentuk umum magic square dengan: a i,j {1,, 3,, n } untuk i, j {1,,3,, n}...(1) dan a p,q = a r,s p = r q = s untuk semua p, q, r, s {1,,3,, n}...() Persamaan () ini dimaksudkan untuk menjamin tidak ada angka yang terpakai dua kali, sehingga semua bilangan dari 1 sampai dengan n terpakai. Bilangan magic untuk magic square tersebut adalah m = j=1 a 1,j = j=1 a,j = = j=1 a n,j = i=1 a i,1 = i=1 a i, = = i=1 a i,n = i=1 a i,i = j=1 a n j+1,j...(3) Jika seluruh elemen dari magic square dijumlahkan, maka i=1 j=1 a i,j = k=1 k...(4) Dari kedua persamaan (3) dan (4), maka n m = 1 n (n + 1) m = 1 n(n + 1)...(5) Dengan menjabarkan persamaan (3), maka bentuk j=1 a 1,j = m j=1 a,j = m j=1 a n,j = m i=1 a i,1 = m i=1 a i, = m i=1 a i,n = m i=1 a i,i = m j=1 a n j+1,j = m (6) adalah sebuah Sistem Persamaan Linear (SPL) dengan n + persamaan dan n peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi j=1 a i,j = m; i = 1,,, n i=1 a i,j = m; j = 1,,, n i=1 a i,i = m j=1 a n j+1,j = m Matriks dari SPL ini adalah KA = m dengan K = matriks koefisien berukuran (n + ) n A = (a 1,1 a 1, a 1,n a,1 a, a,n a n,1 a n, a n,n ) T m = vektor kolom berukuran n 1 dengan seluruh elemennya adalah nilai m. 3.. Beberapa Operasi Matriks dari Magic Square Beberapa operasi matriks diantaranya adalah penjumlahan, perkalian skalar, perkalian vektor, dan invers. Pada bagian ini akan ditunjukkan apakah yang terjadi jika operasi-operasi tersebut dilakukan terhadap magic square. Jika A dan B adalah magic square, J n adalah matriks n n yang semua elemennya adalah 1, dan k adalah suatu bilangan asli, maka akan dicari beberapa bentuk berikut i. ka ii. A + kj n iii. A + B iv. AB ka Misalkan A adalah magic square berukuran n n dengan bilangan magic m A. Misalkan C = ka, maka c i,j = ka i,j dan akibatnya j=1 c i,j = ka i,j = k j=1 j=1 a i,j = km A ; untuk i = 1,,, n i=1 c i,j = ka i,j = k i=1 i=1 a i,j = km A ; untuk j = 1,,, n i=1 c i,i = i=1 ka i,i = k i=1 a i,i = km A j=1 c n j+1,j = j=1 ka n j+1,j = k j=1 a n j+1,j = km A Persamaan-persamaan di atas menunjukkan bahwa ka juga merupakan magic square dengan bilangan magic m C = km A

12 A + kj n Misalkan A adalah magic square berukuran n n dengan bilangan magic m A. Misalkan C = A + kj n, maka c i,j = a i,j + k dan akibatnya j=1 c i,j = n j=1(a i,j + k) = j=1 a i,j + nk = m A + nk; untuk i = 1,,, n i=1 c i,j = n i=1(a i,j + k) = i=1 a i,j + nk = m A + nk; untuk j = 1,,, n i=1 c i,i = n i=1 (a i,i + k) = i=1 a i,i + nk = m A + nk j=1 c n j+1,j = n j=1 (a n j+1,j + k) = j=1 a n j+1,j + nk = m A + nk Persamaan-persamaan di atas menunjukkan bahwa A + kj n juga merupakan magic square dengan bilangan magic m A + nk A + B Misalkan A dan B adalah magic square berukuran n n dengan bilangan magic masing-masing m A dan m B. Misalkan C = A + B, maka c i,j = a i,j + b i,j dan akibatnya j=1 c i,j = n j=1 (a i,j + b i,j ) = j=1 a i,j + j=1 b i,j = m A + m B ; untuk i = 1,,, n i=1 c i,j = n i=1 (a i,j + b i,j ) = i=1 a i,j + i=1 b i,j = m A + m B ; untuk j = 1,,, n i=1 c i,i = n i=1 (a i,i + b i,i ) = i=1 a i,i + i=1 b i,i = m A + m B j=1 c n j+1,j = n j=1(a n j+1,j + b n j+1,j ) = j=1 a n j+1,j + j=1 b n j+1,j = m A + m B Persamaan-persamaan di atas menunjukkan bahwa A + B juga merupakan magic square dengan bilangan magic m A + m B AB Misalkan A dan B adalah magic square berukuran n n dengan bilangan magic masing-masing m A dan m B. Misalkan C = AB maka c i,j = k=1 a i,k b k,j dan akibatnya j=1 c i,j = j=1 k=1 a i,k b k,j = a i,k k=1 j=1 b k,j = k=1 a i,k m B = m B k=1 a i,k = m B m A ; untuk i = 1,,, n i=1 c i,j = i=1 k=1 a i,k b k,j = b k,j k=1 i=1 a i,k = k=1 b k,j m A = m A k=1 b k,j = m A m B ; untuk j = 1,,, n Contoh sanggahan berikut menunjukkan bahwa jumlah diagonal pada AB tidak sama dengan m A m B (contoh lengkap untuk ukuran 3 3, 4 4, 5 5 terdapat pada Lampiran 1). Misalkan A = dan B = A dan B adalah magic square dengan bilangan magic m A = 15 dan m B = 15, maka 3 c i,i = 3 3 i=1 i=1 k=1 a i,k b k,i = 61 3 j=1 c 3 j+1,j = 3 3 j=1 k=1 a 3 j+1,k b k,j = 165 tidak sama dengan m A m B = 5 Hal ini mengakibatkan AB bukan merupakan magic square tetapi semi magic square yaitu magic square yang jumlah diagonalnya tidak sama dengan bilangan magic. Bilangan magic untuk semi magic square AB adalah m A m B 3.3. Penyelesaian Magic Square Untuk n =1,, 3, 4, 5 Mencari penyelesaian magic square adalah mencari solusi dari SPL interpretasi magic square tersebut. Penyelesaian magic square untuk ukuran mulai dari 1 sampai dengan 5 akan dibahas sebagai permasalahan SPL masing-masing Penyelesaian untuk n = 1 Untuk n = 1 dengan jelas dapat langsung diketahui magic square-nya adalah 1 Gambar. Magic square 1 1 dan m = 1. Secara otomatis, magic square di atas adalah satu-satunya solusi untuk n = Penyelesaian untuk n = Untuk n =, magic square-nya adalah a 1,1 a 1, a,1 a, Gambar 3. Magic square

13 4 dan nilai m = 1 ( + 1) = 5 SPL dari magic square ini adalah a 1,1 + a 1, = 5 a,1 + a, = 5 a 1,1 + a,1 = 5 a 1, + a, = 5 a 1,1 + a, = 5 a,1 + a 1, = 5 Dalam bentuk matriks: a 1, a 1, a 5 =, a, Bentuk ringkasnya adalah Dengan melakukan beberapa operasi baris dasar pada matriks di atas, didapatkan bentuk eselon baris Hasil ini jika diterjemahkan kembali ke dalam bentuk SPL adalah a 1,1 = 5 a 1, = 5 a,1 = 5 a, = 5 SPL ini kontradiksi dengan persamaan () bahwa tidak boleh ada elemen yang sama, sehingga untuk n =, magic square tidak memiliki solusi Penyelesaian untuk n = 3 Untuk n = 3, magic square-nya adalah a 1,1 a 1, a 1,3 a,1 a, a,3 SPL dari magic square ini adalah a 1,1 + a 1, + a 1,3 = 15 a,1 + a, + a,3 = 15 a 3,1 + a 3, + a 3,3 = 15 a 1,1 + a,1 + a 3,1 = 15 a 1, + a, + a 3, = 15 a 1,3 + a,3 + a 3,3 = 15 a 1,1 + a, + a 3,3 = 15 a 1,3 + a, + a 3,1 = 15 Dalam bentuk matriks: a 1, a , a 1, a ,1 15 a , = a,3 15 a 3, a 3, a 3,3 15 Bentuk ringkasnya adalah Dengan melakukan beberapa operasi baris dasar pada matriks di atas, didapatkan bentuk eselon baris Hasil ini jika diterjemahkan kembali ke dalam bentuk SPL adalah a1,1 + a3,3 = 10 a1, + a3, = 10 a1,3 a3, a3,3 5 = a,1 a3, a3,3 = 10 a, = 5 a,3 + a3, + a3,3 = 0 a + 3,1 a + 3, a = 3,3 15 Dari SPL yang sudah disederhanakan di atas, langsung didapatkan nilai untuk a, yaitu 5. Hal ini berarti kotak tengah dari solusi untuk magic square berukuran 3 3, haruslah diisi dengan angka 5. a 3,1 a 3, a 3,3 Gambar 4. Magic square 3 3 dan nilai m = 1 3 (3 + 1) = 15

14 5 Dari SPL tersebut pula didapatkan 6 persamaan berikut a1,1 = 10 a3,3 a1, = 10 a3, a1,3 = 5 + a3, + a3,3 a,1 = 10 + a3, + a3,3 a,3 = 0 a3, a3,3 a3,1 = 15 a3, a3,3 (7) Keenam persamaan ini menunjukkan enam peubah yang bergantung pada peubah lain yaitu a 1,1, a 1,, a 1,3, a,1, a,3, a 3,1 dan dua parameter yaitu a 3, dan a 3,3. Perhatikan bahwa dari kedelapan peubah ini, haruslah ada 4 bilangan ganjil, dan 4 bilangan genap, dan hal ini hanya diberikan oleh pasangan a 3, ganjil dan a 3,3 genap. Perhatikan juga bahwa 1 a 3,1 9 dan a 3,1 + a 3, + a 3,3 = 15 mengakibatkan 6 a 3, + a 3,3 14. Dengan demikian pasangan-pasangan a 3,, a 3,3 yang memungkinkan memberikan solusi untuk magic square berukuran 3 3 adalah (1,6), (1,8), (3,4), (3,6), (3,8), (7,), (7,4), (7,6), (9,), dan (9,4). Dari kesepuluh pasangan ini, yang memenuhi sistem persamaan (7) hanyalah pasangan-pasangan (1,6), (1,8), (3,4), (3,8), (7,), (7,6), (9,), dan (9,4). Kedelapan solusi tersebut dalam bentuk tabel adalah: a 3,, a 3,3 a 1,1 a 1, a 1,3 a,1 a,3 a 3,1 (1,6) (1,8) (3,4) (3,8) (7,) (7,6) (9,) (9,4) Kedelapan magic square tersebut adalah (a) (b) (e) (f) (g) (h) Gambar 5(a-h). Solusi magic square 3 3 Perhatikan bahwa kedelapan solusi magic square ini adalah tidak unik. Semuanya adalah permutasi dari refleksi atau rotasi dari 1 buah solusi. Sehingga pada dasarnya magic square berukuran 3 3 memiliki 1 solusi unik Penyelesaian untuk n = 4 Untuk n = 4, magic square-nya adalah a 1,1 a 1, a 1,3 a 1,4 a,1 a, a,3 a,4 a 3,1 a 3, a 3,3 a 3,4 a 4,1 a 4, a 4,3 a 4,4 Gambar 6. Magic square 4 4 dan nilai m = 1 4 (4 + 1) = SPL dari magic square ini adalah a 1,1 + a 1, + a 1,3 + a 1,4 = 34 a,1 + a, + a,3 + a,4 = 34 a 3,1 + a 3, + a 3,3 + a 3,4 = 34 a 4,1 + a 4, + a 4,3 + a 4,4 = 34 a 1,1 + a,1 + a 3,1 + a 4,1 = 34 a 1, + a, + a 3, + a 4, = 34 a 1,3 + a,3 + a 3,3 + a 4,3 = 34 a 1,4 + a,4 + a 3,4 + a 4,4 = 34 a 1,1 + a, + a 3,3 + a 4,4 = 34 a 4,1 + a 3, + a,3 + a 1,4 = (c) (d)

15 6 Dalam bentuk matriks a 1,1 a 1, a 1,3 a 1,4 a,1 a, a,3 a,4 a 3,1 a 3, a 3,3 a 3,4 a 4,1 a 4, a 4,3 a 4,4 Bentuk ringkasnya adalah = Dengan melakukan beberapa operasi baris dasar pada matriks di atas, didapatkan bentuk eselon baris Hasil ini jika diterjemahkan kembali ke dalam bentuk SPL adalah a1,1 a,4 a3,4 a4, a4,3 a4,4 = 34 a1, a,4 + a3, a3,3 a3,4 a4,3 a4,4 = 34 a1,3 + a,4 a3, + a3,3 + a3,4 + a4, + a4,3 + a4,4 = 68 a1,4 + a,4 + a3,4 + a4,4 = 34 a,1 + a,4 a3, a3,3 = 0 a, + a,4 + a3,3 + a3,4 + a4, + a4,3 + a4,4 = 68 a, 3 a,4 + a3, a3,4 a4, a4,3 a4,4 = 34 a3,1 a3, a3,3 a3, = a4,1 + a4, + a4,3 + a4,4 = 34

16 7 SPL ini ekivalen dengan a1,1 = a,4 + a3,4 + a4, + a4,3 + a4,4 34 a1, = a,4 a3, + a3,3 + a3,4 + a4,3 + a4,4 34 a1,3 = a,4 + a3, a3,3 a3,4 a4, a4,3 a4, a1,4 = a,4 a3,4 a4, a,1 = a,4 + a3, + a3,3 a, = a,4 a3,3 a3,4 a4, a4,3 a4, a, 3 = a,4 a3, + a3,4 + a4, + a4,3 + a4,4 34 a3,1 a3, a3,3 a3,4 34 = + a4,1 = a4, a4,3 a4, Dari SPL tersebut terlihat bahwa terdapat 9 peubah yang bergantung pada peubah lain (a 1,1, a 1,, a 1,3, a 1,4, a,1, a,, a,3, a 3,1, dan a 4,1 ) dan terdapat 7 parameter (a,4, a 3,, a 3,3, a 3,4, a 4,, a 4,3, dan a 4,4 ). Semua permutasi untuk nilai-nilai parameter ini diuji dengan menggunakan software Mathematica 7.0 dengan pengujinya adalah persamaan () yaitu tidak ada elemen yang bernilai sama. Sintaks dari program tersebut terdapat pada Lampiran 3 dengan banyaknya solusi Penyelesaian untuk n = 5 Untuk n = 5, magic square-nya adalah a 1,1 a 1, a 1,3 a 1,4 a 1,5 dan nilai m = 1 5 (5 + 1) = 65 SPL dari magic square ini adalah a 1,1 + a 1, + a 1,3 + a 1,4 + a 1,5 = 65 a,1 + a, + a,3 + a,4 + a,5 = 65 a 3,1 + a 3, + a 3,3 + a 3,4 + a 3,5 = 65 a 4,1 + a 4, + a 4,3 + a 4,4 + a 4,5 = 65 a 5,1 + a 5, + a 5,3 + a 5,4 + a 5,5 = 65 a 1,1 + a,1 + a 3,1 + a 4,1 + a 5,1 = 65 a 1, + a, + a 3, + a 4, + a 5, = 65 a 1,3 + a,3 + a 3,3 + a 4,3 + a 5,3 = 65 a 1,4 + a,4 + a 3,4 + a 4,4 + a 5,4 = 65 a 1,5 + a,5 + a 3,5 + a 4,5 + a 5,5 = 65 a 1,1 + a, + a 3,3 + a 4,4 + a 5,5 = 65 a 1,5 + a,4 + a 3,3 + a 4, + a 5,1 = 65 a,1 a, a,3 a,4 a,5 a 3,1 a 3, a 3,3 a 3,4 a 3,5 a 4,1 a 4, a 4,3 a 4,4 a 4,5 a 5,1 a 5, a 5,3 a 5,4 a 5,5 Gambar 7. Magic square 5 5 Bentuk ringkasnya adalah

17 8 Dengan melakukan beberapa operasi baris dasar pada matriks di atas, didapatkan bentuk eselon baris Hasil ini jika diterjemahkan kembali ke dalam bentuk SPL adalah a1,1 a,3 a,5 a3, + a 3,3 a 3,4 a3,5 a 4,3 a4,5 a5, a5,3 a5,4 a5,5 = a1, a,3 a,5 + a 3, a 3,3 a 3,4 a3,5 + a4, a 4,3 a4,4 a4,5 a5,3 a5,4 a5,5 = a1,3 + a,3 + a3,3 + a4,3 + a5,3 = 65 a1,4 + a,5 a 3,3 + a 3,4 + a 3,5 a 4, + a 4,4 + a 4,5 + a 5, + a 5,3 + a 5,4 + a 5,5 = 130 a1,5 + a,5 + a3,5 + a4,5 + a5,5 = a,1 + a,3 + a,5 a 3, a 3,3 a 3,4 a4, a 4,3 a4,4 = a, + a,3 + a,5 + a 3, + a 3,3 + a 3,4 + a3,5 + a 4,3 + a4,4 + a5, + a5,3 + a5,4 + a5,5 = a,4 a,5 + a3,3 a3,5 + a4, a4,5 a5, a5,3 a5,4 a5,5 = 65 a3,1 + a3, + a3,3 + a3,4 + a3,5 = 65 a4,1 + a4, + a4,3 + a4,4 + a4,5 = 65 a5,1 + a5, + a5,3 + a5,4 + a5,5 = 65 SPL di atas ekivalen dengan a1,1 = a,3 + a,5 + a3, a 3,3 + a 3,4 + a3,5 + a 4,3 + a4,5 + a5, + a5,3 + a5,4 + a5, a1, = a,3 + a,5 a3, + a3,3 + a3,4 + a3,5 a4, + a4,3 + a4,4 + a4,5 + a5,3 + a5,4 + a5,5 a1,3 = a,3 a3,3 a4,3 a5, a1,4 = a,5 + a 3,3 a 3,4 a 3,5 + a 4, a 4,4 a 4,5 a 5, a 5,3 a 5,4 a 5, a1,5 = a,5 a3,5 a4,5 a5, a,1 = a,3 a,5 + a 3, + a 3,3 + a 3,4 + a4, + a 4,3 + a4, a, = a,3 a,5 a 3, a 3,3 a 3,4 a3,5 a 4,3 a4,4 a5, a5,3 a5,4 a5,5 + a,4 = a,5 a3,3 + a3,5 a4, + a4,5 + a5, + a5,3 + a5,4 + a5,5 65 a3,1 = a3, a3,3 a3,4 a3, a4,1 = a4, a4,3 a4,4 a4, a5,1 = a5, a5,3 a5,4 a5, SPL ini memperlihatkan bahwa terdapat 11 peubah yang bergantung pada peubah lain (a 1,1, a 1,, a 1,3, a 1,4, a 1,5, a,1, a,, a,4, a 3,1, a 4,1, dan a 5,1 ) dan terdapat 14 parameter (a,3, a,5, a 3,, a 3,3, a 3,4, a 3,5, a 4,, a 4,3, a 4,4, a 4,5, a 5,, a 5,3, a 5,4, dan a 5,5 ). Parameter sebanyak 14 ini tidak memungkinkan dilakukan pengujian untuk semua permutasi dari nilai-nilainya. H.B. Meyer (010) melakukan proses yang sama dan berusaha mendapatkan banyaknya solusi untuk magic square berukuran 5 5. Hasil dari pereduksian SPL yang dilakukannya ditampilkan dalam Teorema 1 berikut

18 9 Teorema 1: a1,5 = 65 a1,1 a1, a1,3 a1,4 a,5 = 65 a,1 a, a,3 a,4 a3,5 = 65 a3,1 a3, a3,3 a3,4 a4, = a1,1 + a1, + a1,3 + a1,4 + a,1 a,4 + a3,1 a3,3 + a4,1 65 a4,3 = 35 4a1,1 a1, a1,3 a1,4 a,1 a, a,3 a3,1 a3, a3,3 a 3,4 a 4,1 a 4,4 a4,5 = a1,1 + a1, + a1,3 + a1,4 + a,1 + a, + a,3 + a,4 + a3,1 + a3, + a3,3 + a3,4 + a4,4 195 a5,1 = 65 a1,1 a,1 a3,1 a4,1 a5, = 130 a1,1 a1, a1,3 a1,4 a,1 a, + a,4 a3,1 a3, a3,3 a4,1 a5,3 = 4a1,1 + a1, + a 1,3 + a 1,4 + a,1 + a, + a 3,1 + a 3, + a 3,4 + a 4,1 + a 4,4 60 a5,4 = 65 a1,4 a,4 a3,4 a4,4 a5,5 = 65 a1,1 a, a3,3 a4,4 Dalam proses pencarian solusi ini, Meyer (010) juga mendapatkan beberapa batasan tambahan yang digunakan untuk mengurangi panjangnya proses komputasi, yaitu: Teorema : 55 3 a 1,1 + a, + a 1, + a,1 05 karena a 1,, a,1 1 dan a 1,, a,1 {1,,,5} dan a 1, a,1 maka 3 a 1, + a,1 dan dari Teorema a 1, + a,1 3 a 1,1 + a 1, + a,1 + a, 58 3 a 1,1 + a 1, + a,1 + a, Karena a 1,1, a 1,, a,1, a, Z + maka 0 a 1,1 + a 1, + a,1 + a, Dan dengan mengganti masing-masing a i,j dengan 6 a i,j maka 0 6 a 1,1 + 6 a 1, + 6 a,1 + 6 a, 84 a 1,1 a 1, a,1 a, Akibat 1: 0 a 1,1 + a 1, + a,1 + a, 84 Teorema 3: 18 3 a 1,1 + a, + a 3,3 + a 1, + a 1,3 + a 1,5 + a,3 + a 3,1 + a 3, ) 38 Teorema 4: (Jumlah pojok) 6 a 1,1 + a 1,5 + a 5,1 + a 5,5 78 Akibat : (jumlah X ) 5 a 1,1 + a 1,5 + a 3,3 + a 5,1 + a 5,5 104 Karena a i,j {1,, 3,, n } i, j {1,,3,, n} dan a k,l = a m,n k = m l = n untuk semua k, l, m, n {1,,3,, n} maka a 1,1 + a 1, + + a 5,5 = Dengan menyubtitusikan a 1,5, a,5, a 3,5, a 4,, a 4,3, a 4,5 a 5,1 a 5, a 5,3 a 5,4 dan a 5,5 pada Teorema 1 ke persamaan di atas, didapatkan Teorema 5: a 4,4 = a 1,1 9a 1, 7a 1,3 10a 1,4 9a,1 11a, 3a,3 a,4 9a 3,1 5a 3, 5a 3,3 6a 3,4 8a 4,1 ± D dengan D adalah bilangan kuadrat berikut

19 10 D = 15a 1,1 111a 1, 71a 1,3 68a 1,4 87a,1 71a, 39a,3 68a,4 87a 3,1 47a 3, 95a 3,3 36a 3,4 80a 4,1 + a 1,1 58a 1, 190a 1,3 17a 1,4 10a,1 134a, 30a,3 + 14a,4 10a 3,1 98a 3, + 70a 3,3 1a 3,4 00a 4,1 ) + a 1, 138a 1,3 13a 1,4 16a,1 90a, 18a,3 + 84a,4 16a 3,1 78a 3, + 66a 3,3 1a 3,4 10a 4,1 ) + a 1,3 100a 1,4 90a,1 6a, 30a,3 + 5a,4 50a 3, + a 3,3 1a 3,4 90a 3,1 80a 4,1 ) + a 1,4 84a,1 44a, 1a,3 + 40a,4 84a 3,1 44a 3, + 5a 3,3 4a 3,4 80a 4,1 ) + a,1 90a, 4a,3 + 36a.4 16a 3,1 54a 3, + 4a 3,3 1a 3,4 10a 4,1 ) + a, 54a,3 4a,4 66a 3,1 58a 3, 34a 3,3 1a 3,4 40a 4,1 + a,3 36a,4 18a 3,1 18a 3, 4a 3,3 1a 3,4 + a,4 60a 3,1 + 0a 3, 76a 3,3 4a 3,4 + 80a 4,1 + a 3,1 78a 3, + 18a 3,3 36a 3,4 10a 4,1 + a 3, a 3,3 36a 3,4 40a 4,1 + a 3,3 36a 3,4 + 80a 4, a 1, a 1, a 1, a 1, a, a, a,3 860a, a 3, a 3, + 650a 3, a 3, a 4, Dua magic square berikut ini menunjukkan bahwa a 1,1, a 1,, a 1,3, a 1,4, a,1, a,, a,3, a,4, a 3,1, a 3,, a 3,3, a 3,4, dan a 4,1 tidak secara lengkap menentukan magic square, namun oleh Teorema 5 terdapat maksimal magic square yang memiliki kesamaan ini karena hanya ada nilai a 4,4 yang mungkin (a) (b) Gambar 8(a,b). Contoh magic square berukuran 5 5 Dengan batasan-batasan yang diberikan oleh Teorema 1 sampai dengan 5 ini maka terdapat,0,441,79 banyaknya solusi untuk magic square berukuran 5 5 (Meyer, 010).

20 11 IV SIMPULAN DAN SARAN 4.1. Simpulan Magic squre dapat diselesaikan menggunakan metode SPL. Operasi-operasi matriks sperti penjumlahan, perkalian dengan skalar dapat digunakan untuk mencari magic square baru dari yang sudah ada, tetapi perkalian matriks hanya menghasilkan semi magic square. Banyaknya solusi dari magic square berukuran n n bertambah dengan sangat cepat seiring dengan bertambahnya n. Banyaknya solusi untuk magic square berukuran 1 1,, 3 3, 4 4, dan 5 5 berturut-turut adalah 1, 0, 8, 7.040, dan Barisan ini tidak memperlihatkan adanya pola. Bentuk-bentuk matriks yang dihasilkan melalui operasi-operasi baris dasar pada setiap ukuran magic square juga tidak memperlihatkan adanya pola yang dapat digunakan untuk mencari solusi magic square berukuran lebih besar. 4.. Saran Dalam tulisan ilmiah ini belum dibahas mengenai metode-metode yang saat ini popular digunakan untuk mencari contoh solusi untuk magic square berukuran besar. Jika ada penulis selanjutnya yang ingin membahas mengenai magic square dapat mempelajari dan mengembangkan metodemetode tersebut. DAFTAR PUSTAKA Andrews, W. S Magic Square and Cubes nd edition. Open Court Publishing Company. Anton, H Aljabar Linear Elementer. Edisi Kelima. Terjemahan Pantur Silaban & I Nyoman Susila. Erlangga, Jakarta. Ballew, P Magic Square Report [30 Agustus 010] Meyer, H. B. Some Theory Concerning 5 5 magic squares, ag5the.htm [04 November 010] Weisstein, Eric W. Magic Square from MathWorld-A Wolfram Web Resource are.html [5 Juli 010] Leon, S. J Aljabar Linear dan Aplikasinya. Edisi Kelima. Terjemahan Alit Bondan. Erlangga, Jakarta

21 LAMPIRAN

22 13 Lampiran 1. Contoh sanggahan untuk jumlah diagonal matriks C = AB Jumlah diagonal C adalah i=1 c i,i dan j=1 c n j+1,j. Karena C = AB, maka dan akibatnya a. Ukuran 3 3 Misalkan c i,j = n k=1 a i,k b k,j c i,i = i=1 i=1 k=1 a i,k b k,i j=1 c n j+1,j = j=1 k=1 a n j+1,k b k,j A = dan B = A dan B adalah magic square dengan bilangan magic m A = 15 dan m B = 15, maka tidak sama dengan m A m B = 5 b. Ukuran 4 4 Misalkan 3 c i,i = 3 3 i=1 i=1 k=1 a i,k b k,i = 61 3 j=1 c 3 j+1,j = 3 3 j=1 k=1 a 3 j+1,k b k,j = A = dan B = A dan B adalah magic square dengan bilangan magic m A = 34 dan m B = 34, maka tidak sama dengan m A m B = 1156 c. Ukuran 5 5 Misalkan 4 c i,i = 4 4 i=1 i=1 k=1 a i,k b k,i = j=1 c 4 j+1,j = 4 4 j=1 k=1 a 4 j+1,k b k,j = A = dan B = A dan B adalah magic square dengan bilangan magic m A = 65 dan m B = 65, maka tidak sama dengan m A m B = 45 5 c i,i = 5 5 i=1 i=1 k=1 a i,k b k,i = j=1 c 5 j+1,j = 5 5 j=1 k=1 a 5 j+1,k b k,j = 4575

23 14 Lampiran. Row reduce menggunakan Mathematica a. row reduce untuk magic square berukuran : RowReduce MatrixForm b. row reduce untuk magic square berukuran : RowReduce MatrixForm c. row reduce untuk magic square berukuran : RowReduce MatrixForm

24 15 1.d. row reduce untuk magic square berukuran : RowReduce MatrixForm

25 16 Lampiran 3. Sintaks Mathematica 7.0 dalam mencari seluruh solusi magic square berukuran 4 4 dari SPL yang sudah disederhanakan. a 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ; b ; i 0; For j1 1, j1 17, j1, a, 4 j1; For j 1, j 17, j, If MemberQ a, j,, Continue, a 3, j ; For j3 1, j3 17, j3, If MemberQ a, j3,, Continue, a 3, 3 j3 ; For j4 1, j4 17, j4, If MemberQ a, j4,, Continue, a 3, 4 j4 ; For j5 1, j5 17, j5, If MemberQ a, j5,, Continue, a 4, j5 ; For j6 1, j6 17, j6, If MemberQ a, j6,, Continue, a 4, 3 j6 ; For j7 1, j7 17, j7, If MemberQ a, j7,, Continue, a 4, 4 j7 ; a 1, 1 a, 4 a 3, 4 a 4, a 4, 3 a 4, 4 34; a 1, a, 4 a 3, a 3, 3 a 3, 4 a 4, 3 a 4, 4 34; a 1, 3 a, 4 a 3, a 3, 3 a 3, 4 a 4, a 4, 3 a 4, 4 68; a 1, 4 a, 4 a 3, 4 a 4, 4 34; a, 1 a, 4 a 3, a 3, 3 ; a, a, 4 a 3, 3 a 3, 4 a 4, a 4, 3 a 4, 4 68; a, 3 a, 4 a 3, a 3, 4 a 4, a 4, 3 a 4, 4 34; a 3, 1 a 3, a 3, 3 a 3, 4 34; a 4, 1 a 4, a 4, 3 a 4, 4 34; If Count a, 1, Count a,, Count a, 3, Count a, 4, Count a, 5, ; Count a, 6, Count a, 7, Count a, 8, Count a, 9, Count a, 10, Count a, 11, Count a, 1, Count a, 13, Count a, 14, Count a, 15, Count a, 16, 1, b Union b, a ; i ; Print i, " ", a ; a 1, 1 0; a 1, 0; a 1, 3 0; a 1, 4 0; a, 1 0; a, 0; a, 3 0; a 3, 1 0; a 4, 1 0; a 4, 4 0; ; a 4, 3 0; ; a 4, 0; ; a 3, 4 0; ; a 3, 3 0; ; a 3, 0; ; a, 4 0; Keluaran dari program ini adalah seluruh solusi solusi magic square berukuran yang cukup panjang, yaitu 7040 baris. Hal ini menunjukkan bahwa banyaknya solusi adalah Solusi-solusi tersebut dalam bentuk Short adalah

26 17 Short b, 10 1,, 15, 16, 1, 14, 3, 5, 13, 7, 10, 4, 8, 11, 6, 9, 1,, 15, 16, 13, 14, 3, 4, 1, 7, 10, 5, 8, 11, 6, 9, 1,, 16, 15, 13, 14, 4, 3, 1, 7, 9, 6, 8, 11, 5, 10, 1, 3, 14, 16, 10, 13, 4, 7, 15, 6, 11,, 8, 1, 5, 9, 1, 3, 14, 16, 1, 13, 4, 5, 15, 8, 9,, 6, 10, 7, 11, 1, 3, 14, 16, 15, 13, 4,, 10, 6, 11, 7, 8, 1, 5, 9, 1, 3, 14, 16, 15, 13, 4,, 1, 8, 9, 5, 6, 10, 7, 11, 706, 16, 14, 3, 1,, 4, 13, 15, 5, 9, 8, 1, 11, 7, 10, 6, 16, 14, 3, 1,, 4, 13, 15, 7, 11, 6, 10, 9, 5, 1, 8, 16, 14, 3, 1, 5, 4, 13, 1,, 9, 8, 15, 11, 7, 10, 6, 16, 14, 3, 1, 7, 4, 13, 10,, 11, 6, 15, 9, 5, 1, 8, 16, 15, 1,, 4, 3, 13, 14, 5, 10, 8, 11, 9, 6, 1, 7, 16, 15,, 1, 4, 3, 14, 13, 5, 10, 7, 1, 9, 6, 11, 8, 16, 15,, 1, 5, 3, 14, 1, 4, 10, 7, 13, 9, 6, 11, 8

PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO

PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO PENYELESAIAN MAGIC SQUARE SEBAGAI PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) RISMANTO FERNANDUS SIRINGO-RINGO DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS TRIDIAGONAL 2-TOEPLITZ DENGAN PENDEKATAN POLINOMIAL CHEBYSHEV MELIZA DITA UTAMI

PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS TRIDIAGONAL 2-TOEPLITZ DENGAN PENDEKATAN POLINOMIAL CHEBYSHEV MELIZA DITA UTAMI PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS TRIDIAGONAL 2-TOEPLITZ DENGAN PENDEKATAN POLINOMIAL CHEBYSHEV MELIZA DITA UTAMI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

(Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, / 66

(Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, / 66 MATRIKS Departemen Matematika FMIPA-IPB Bogor, 2012 (Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, 2012 1 / 66 Topik Bahasan 1 Matriks 2 Operasi Matriks 3 Determinan matriks 4 Matriks Invers 5 Operasi

Lebih terperinci

ALGORITMA ELIMINASI GAUSS INTERVAL DALAM MENDAPATKAN NILAI DETERMINAN MATRIKS INTERVAL DAN MENCARI SOLUSI SISTEM PERSAMAAN INTERVAL LINEAR

ALGORITMA ELIMINASI GAUSS INTERVAL DALAM MENDAPATKAN NILAI DETERMINAN MATRIKS INTERVAL DAN MENCARI SOLUSI SISTEM PERSAMAAN INTERVAL LINEAR Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 313 322. ALGORITMA ELIMINASI GAUSS INTERVAL DALAM MENDAPATKAN NILAI DETERMINAN MATRIKS INTERVAL DAN MENCARI SOLUSI SISTEM

Lebih terperinci

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

Matematika Teknik INVERS MATRIKS INVERS MATRIKS Dalam menentukan solusi suatu SPL selama ini kita dihadapkan kepada bentuk matriks diperbesar dari SPL. Cara lain yang akan dikenalkan disini adalah dengan melakukan OBE pada matriks koefisien

Lebih terperinci

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI 214 MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI Astri Fitria Nur ani Aljabar Linear 1 1/1/214 1 DAFTAR ISI DAFTAR ISI... i BAB I MATRIKS DAN SISTEM PERSAMAAN A. Pendahuluan... 1 B. Aljabar

Lebih terperinci

Matriks - 1: Beberapa Definisi Dasar Latihan Aljabar Matriks

Matriks - 1: Beberapa Definisi Dasar Latihan Aljabar Matriks Matriks - 1: Beberapa Definisi Dasar Latihan Aljabar Matriks Kuliah Aljabar Linier Semester Ganjil 2015-2016 MZI Fakultas Informatika Telkom University FIF Tel-U Agustus 2015 MZI (FIF Tel-U) Matriks -

Lebih terperinci

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR MUHG3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR TIM DOSEN Determinan Matriks Determinan Matriks Sub Pokok Bahasan Permutasi dan Determinan Matriks Determinan dengan OBE Determinan dengan Ekspansi Kofaktor Beberapa Aplikasi

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer MA SKS. 07/03/ :21 MA-1223 Aljabar Linear 1

Aljabar Linear Elementer MA SKS. 07/03/ :21 MA-1223 Aljabar Linear 1 Aljabar Linear Elementer MA SKS 7//7 : MA- Aljabar Linear Jadwal Kuliah Hari I Hari II jam jam Sistem Penilaian UTS 4% UAS 4% Quis % 7//7 : MA- Aljabar Linear Silabus : Bab I Matriks dan Operasinya Bab

Lebih terperinci

Operasi Baris Elementer (OBE) dan Eliminasi Gauss-Jordan (EGJ)

Operasi Baris Elementer (OBE) dan Eliminasi Gauss-Jordan (EGJ) Operasi Baris Elementer (OBE) dan Eliminasi Gauss-Jordan (EGJ) Kuliah Aljabar Linier Semester Ganjil 2015-2016 MZI Fakultas Informatika Telkom University FIF Tel-U Agustus 2015 MZI (FIF Tel-U) OBE dan

Lebih terperinci

6 Sistem Persamaan Linear

6 Sistem Persamaan Linear 6 Sistem Persamaan Linear Pada bab, kita diminta untuk mencari suatu nilai x yang memenuhi persamaan f(x) = 0. Pada bab ini, masalah tersebut diperumum dengan mencari x = (x, x,..., x n ) yang secara sekaligus

Lebih terperinci

MENENTUKAN PERPANGKATAN MATRIKS TANPA MENGGUNAKAN EIGENVALUE

MENENTUKAN PERPANGKATAN MATRIKS TANPA MENGGUNAKAN EIGENVALUE MENENTUKAN PERPANGKATAN MATRIKS TANPA MENGGUNAKAN EIGENVALUE Rini Pratiwi 1*, Rolan Pane 2, Asli Sirait 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

SATUAN PERKULIAHAN. 10 menit -apersepsi -motivasi Diberikan dalam bahasa Inggris 100% 2 Kegiatan inti:

SATUAN PERKULIAHAN. 10 menit -apersepsi -motivasi Diberikan dalam bahasa Inggris 100% 2 Kegiatan inti: I. IDENTITAS MATA KULIAH II. SATUAN PERKULIAHAN b. Materi pokok : Pengenalan Bentuk SPL dengan variabel d. Pertemuan ke : e. Waktu : menit STANDAR KOMPETENSI DAN INDIKATOR Mahasiswa memiliki keterampilan

Lebih terperinci

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI DOOLITTLE

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI DOOLITTLE Jurnal Sains, Teknologi Industri, Vol. 11, No. 2, Juni 2014, pp. 166-174 ISSN 1693-2390 print/issn 2407-0939 online PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI DOOLITTLE

Lebih terperinci

EVALUASI DETERMINAN MATRIKS REKURSIF DENGAN FAKTORISASI LB RUDIANSYAH

EVALUASI DETERMINAN MATRIKS REKURSIF DENGAN FAKTORISASI LB RUDIANSYAH EVALUASI DETERMINAN MATRIKS REKURSIF DENGAN FAKTORISASI LB RUDIANSYAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 ABSTRAK RUDIANSYAH. Evaluasi

Lebih terperinci

Membentuk Algoritma untuk Pemecahan Sistem Persamaan Lanjar secara Numerik

Membentuk Algoritma untuk Pemecahan Sistem Persamaan Lanjar secara Numerik Membentuk Algoritma untuk Pemecahan Sistem Persamaan Lanjar secara Numerik Bervianto Leo P - 13514047 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS CIRCULANT, CIRCULANT SIMETRIK, DAN BLOCK CIRCULANT HARYONO HERMANA

PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS CIRCULANT, CIRCULANT SIMETRIK, DAN BLOCK CIRCULANT HARYONO HERMANA PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS CIRCULANT, CIRCULANT SIMETRIK, DAN BLOCK CIRCULANT HARYONO HERMANA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Brute Force pada Teka-teki Magic Square 3 x 3

Penerapan Algoritma Brute Force pada Teka-teki Magic Square 3 x 3 Penerapan Algoritma Brute Force pada Teka-teki Magic Square 3 x 3 Dzar Bela Hanifa 13515007 Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia 13515007@std.stei.itb.ac.id Abstract Teka-teki

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR Bentuk umum persamaan linear dengan n peubah diberikan sebagai berikut : a1 x1 + a2 x2 +... + an xn = b ; a 1, a 2,..., a n R merupakan koefisien dari persamaaan dan x 1,

Lebih terperinci

Modul Praktikum. Aljabar Linier. Disusun oleh: Machudor Yusman IR., M.Kom. Ucapan Terimakasih:

Modul Praktikum. Aljabar Linier. Disusun oleh: Machudor Yusman IR., M.Kom. Ucapan Terimakasih: Modul Praktikum Aljabar Linier Disusun oleh: Machudor Yusman IR., M.Kom. Ucapan Terimakasih: David Abror Gabriela Minang Sari Hanan Risnawati Ichwan Almaza Nuha Hanifah Riza Anggraini Saiful Anwar Tri

Lebih terperinci

PENERAPAN MATRIKS HOUSEHOLDER PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR TAK KONSISTEN SKRIPSI

PENERAPAN MATRIKS HOUSEHOLDER PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR TAK KONSISTEN SKRIPSI PENERAPAN MATRIKS HOUSEHOLDER PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR TAK KONSISTEN SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu prasyarat untuk meraih gelar Sarjana (S1) Pendidikan Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas

Lebih terperinci

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 1 dan 2

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 1 dan 2 Aljabar Linier Elementer Kuliah 1 dan 2 1.3 Matriks dan Operasi-operasi pada Matriks Definisi: Matriks adalah susunan bilangan dalam empat persegi panjang. Bilangan-bilangan dalam susunan tersebut disebut

Lebih terperinci

REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI

REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRAK

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

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS A. OPERASI ELEMENTER TERHADAP BARIS DAN KOLOM SUATU MATRIKS Matriks A = berdimensi mxn dapat dibentuk matriks baru dengan menggandakan perubahan bentuk baris dan/atau

Lebih terperinci

BAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu

BAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu BAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu pengetahuan. Di bidang ilmu ukur, diperlukan untuk mencari titik potong dua garis dalam satu bidang. Di bidang

Lebih terperinci

Part III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti

Part III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti Part III DETERMINAN Oleh: Yeni Susanti Perhatikan determinan matriks ukuran 2x2 berikut: Pada masing-masing jumlahan dan Terdapat wakil dari setiap baris dan setiap kolom. Bagaimana dengan tanda + (PLUS)

Lebih terperinci

NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS TRIDIAGONAL NISA RACHMANI G

NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS TRIDIAGONAL NISA RACHMANI G NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS TRIDIAGONAL NISA RACHMANI G54103051 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 ABSTRACT NISA RACHMANI.

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

SISTEM PERSAMAAN LINEAR SISTEM PERSAMAAN LINEAR BAB 1 Dr. Abdul Wahid Surhim POKOK BAHASAN 1.1 Pengantar Sistem Persamaan Linear (SPL) 1.2 Eliminasi GAUSS-JORDAN 1.3 Matriks dan operasi matriks 1.4 Aritmatika Matriks, Matriks

Lebih terperinci

Part II SPL Homogen Matriks

Part II SPL Homogen Matriks Part II SPL Homogen Matriks SPL Homogen Bentuk Umum SPL homogen dalam m persamaan dan n variabel x 1, x 2,, x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = 0 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = 0 a m1 x 1 + a

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT KESETARAAN PADA MATRIKS SECONDARY NORMAL ABSTRACT

SIFAT-SIFAT KESETARAAN PADA MATRIKS SECONDARY NORMAL ABSTRACT SIFAT-SIFAT KESETARAAN PADA MATRIKS SECONDARY NORMAL Nursyahlina 1, S. Gemawati, A. Sirait 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Laboratorium Matematika Terapan, Jurusan Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer MUG1E3 3 SKS

Aljabar Linear Elementer MUG1E3 3 SKS // ljabar Linear Elementer MUGE SKS // 9:7 Jadwal Kuliah Hari I Selasa, jam. Hari II Kamis, jam. Sistem Penilaian UTS % US % Quis % // 9:7 M- ljabar Linear // Silabus : Bab I Matriks dan Operasinya Bab

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H

KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

Modul 2.2 Matriks dan Sistem Persamaan Linear (Topik 3) A. Pendahuluan Matriks dan Sistem Persamaan Linear

Modul 2.2 Matriks dan Sistem Persamaan Linear (Topik 3) A. Pendahuluan Matriks dan Sistem Persamaan Linear Modul 2.2 Matriks dan Sistem Persamaan Linear (Topik 3) A. Pendahuluan Salah satu kajian matematika sekolah menengah yang memiliki banyak aplikasinya dalam menyelesaikan permasalahan yang ada dalam kehidupan

Lebih terperinci

Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk :

Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk : Persamaan Linear Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk : a x + a y = b Persamaan jenis ini disebut sebuah persamaan linear dalam peubah x dan y. Definisi

Lebih terperinci

MATRIKS BUJUR SANGKAR AJAIB ORDE GENAP KELIPATAN EMPAT MENGGUNAKAN METODE DURER

MATRIKS BUJUR SANGKAR AJAIB ORDE GENAP KELIPATAN EMPAT MENGGUNAKAN METODE DURER MATRIKS BUJUR SANGKAR AJAIB ORDE GENAP KELIPATAN EMPAT MENGGUNAKAN METODE DURER Fitri Aryani, Lutfiatul Ikromah Jurusan Matematika Fakultas Sains Teknologi, UIN SUSKA Riau Email: baihaqi_fatimah78@yahoocom

Lebih terperinci

Ruang Baris, Ruang Kolom, dan Ruang Null (Kernel)

Ruang Baris, Ruang Kolom, dan Ruang Null (Kernel) Ruang Baris, Ruang Kolom, dan Ruang Null (Kernel) Kuliah Aljabar Linier Semester Ganjil 2015-2016 MZI Fakultas Informatika Telkom University FIF Tel-U November 2015 MZI (FIF Tel-U) Ruang Baris, Kolom,

Lebih terperinci

M AT E M AT I K A E K O N O M I MATRIKS DAN SPL I N S TITUT P ERTA N I A N BOGOR

M AT E M AT I K A E K O N O M I MATRIKS DAN SPL I N S TITUT P ERTA N I A N BOGOR M AT E M AT I K A E K O N O M I MATRIKS DAN SPL TO N I BAKHTIAR I N S TITUT P ERTA N I A N BOGOR 2 0 1 2 Kesetimbangan Dua Pasar Permintaan kopi bergantung tidak hanya pada harganya tetapi juga pada harga

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

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

MATRIKS DAN OPERASINYA. Nurdinintya Athari (NDT)

MATRIKS DAN OPERASINYA. Nurdinintya Athari (NDT) MATRIKS DAN OPERASINYA Nurdinintya Athari (NDT) MATRIKS DAN OPERASINYA Sub Pokok Bahasan Matriks dan Jenisnya Operasi Matriks Operasi Baris Elementer Matriks Invers (Balikan) Beberapa Aplikasi Matriks

Lebih terperinci

Modifikasi Metode Gauss atau Operasi Baris Elementer pada Solusi Sistim Persamaan Linier 3 Variabel dan 3 Persamaan

Modifikasi Metode Gauss atau Operasi Baris Elementer pada Solusi Sistim Persamaan Linier 3 Variabel dan 3 Persamaan Modifikasi Metode Gauss atau Operasi Baris Elementer pada Solusi Sistim Persamaan Linier 3 Variabel dan 3 Persamaan Edwin Julius Solaiman Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Advent Indonesia Abstrak

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 II KAJIAN PUSTAKA. operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas

BAB II KAJIAN PUSTAKA. operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas BAB II KAJIAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan mengenai matriks (meliputi definisi matriks, operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas aljabar max-plus, dan penyelesaian

Lebih terperinci

KAJIAN METODE KONDENSASI CHIO PADA DETERMINAN MATRIKS

KAJIAN METODE KONDENSASI CHIO PADA DETERMINAN MATRIKS Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 279 284. KAJIAN METODE KONDENSASI CHIO PADA DETERMINAN MATRIKS Adrianus Sumitro, Nilamsari Kusumastuti, Shantika Martha

Lebih terperinci

Penyelesaian Sistem Persamaan Linear (SPL) Dengan Dekomposisi QR

Penyelesaian Sistem Persamaan Linear (SPL) Dengan Dekomposisi QR Penyelesaian Sistem Persamaan Linear (SPL) Dengan Dekomposisi QR Shelvia Mandasari #1 M Subhan *2 Meira Parma Dewi *3 # Student of Mathematics Department State University of Padang Indonesia * Lecturers

Lebih terperinci

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd Qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty cvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA

MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 Hak Cipta milik Institut Pertanian Bogor, tahun 2008 Hak Cipta dilindungi

Lebih terperinci

Kata Pengantar. Puji syukur kehadirat Yang Maha Kuasa yang telah memberikan pertolongan hingga modul ajar ini dapat terselesaikan.

Kata Pengantar. Puji syukur kehadirat Yang Maha Kuasa yang telah memberikan pertolongan hingga modul ajar ini dapat terselesaikan. i Kata Pengantar Puji syukur kehadirat Yang Maha Kuasa yang telah memberikan pertolongan hingga modul ajar ini dapat terselesaikan. Modul ajar ini dimaksudkan untuk membantu penyelenggaraan kuliah jarak

Lebih terperinci

SOLUSI PENDEKATAN TERBAIK SISTEM PERSAMAAN LINEAR TAK KONSISTEN MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR

SOLUSI PENDEKATAN TERBAIK SISTEM PERSAMAAN LINEAR TAK KONSISTEN MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. 1 (2014), hal 91 98. SOLUSI PENDEKATAN TERBAIK SISTEM PERSAMAAN LINEAR TAK KONSISTEN MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR Febrianti,

Lebih terperinci

Penggunaan Algoritma Runut-balik Pada Pencarian Solusi dalam Persoalan Magic Square

Penggunaan Algoritma Runut-balik Pada Pencarian Solusi dalam Persoalan Magic Square Penggunaan Algoritma Runut-balik Pada Pencarian Solusi dalam Persoalan Magic Square Tahir Arazi NIM : 1350505 Program Studi Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung

Lebih terperinci

MATRIKS PASCAL DAN SIFAT-SIFATNYA YOGIE BUDHI RANTUNG

MATRIKS PASCAL DAN SIFAT-SIFATNYA YOGIE BUDHI RANTUNG MATRIKS PASCAL DAN SIFAT-SIFATNYA YOGIE BUDHI RANTUNG DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

Keunggulan Penyelesaian Persamaan Linear dengan Metode Dekomposisi LU dalam Komputerisasi

Keunggulan Penyelesaian Persamaan Linear dengan Metode Dekomposisi LU dalam Komputerisasi Keunggulan Penyelesaian Persamaan Linear dengan Metode Dekomposisi LU dalam Komputerisasi Elvina Riama K. Situmorang 55) Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI SANDI HILL UNTUK PENYANDIAN CITRA

IMPLEMENTASI SANDI HILL UNTUK PENYANDIAN CITRA IMLEMENTASI SANDI HILL UNTUK PENYANDIAN CITRA (J.J. Siang, et al.) IMPLEMENTASI SANDI HILL UNTUK PENYANDIAN CITRA J. J. Siang Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas MIPA, Universitas Kristen Immanuel Yogyakarta

Lebih terperinci

MATRIKS INVERS MOORE-PENROSE DALAM PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINIER

MATRIKS INVERS MOORE-PENROSE DALAM PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINIER MATRIKS INVERS MOORE-PENROSE DALAM PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINIER SKRIPSI Disusun Oleh : IDA MISSHOBAH MUNIR RAHAYU J2A 004 019 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

bilqis 1

bilqis 1 http://ariefhidayathlc.wordpress.com/ http://www.kompasiana.com/ariefhidayatpwt http://ariefhidayat88.forummi.com/ bilqis PERTEMUAN bilqis TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS Setelah menyelesaikan pertemuan ini

Lebih terperinci

PEMILIHAN KOEFISIEN TERBAIK KUADRATUR KUADRAT TERKECIL DUA TITIK DAN TIGA TITIK. Nurul Ain Farhana 1, Imran M. 2 ABSTRACT

PEMILIHAN KOEFISIEN TERBAIK KUADRATUR KUADRAT TERKECIL DUA TITIK DAN TIGA TITIK. Nurul Ain Farhana 1, Imran M. 2 ABSTRACT PEMILIHAN KOEFISIEN TERBAIK KUADRATUR KUADRAT TERKECIL DUA TITIK DAN TIGA TITIK Nurul Ain Farhana, Imran M Mahasiswa Program Studi S Matematika Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

MENGHITUNG DETERMINAN MATRIKS MENGGUNAKAN METODE SALIHU

MENGHITUNG DETERMINAN MATRIKS MENGGUNAKAN METODE SALIHU MENGHITUNG DETERMINAN MATRIKS MENGGUNAKAN METODE SALIHU DENGAN Andi Bahota 1*, Aziskhan 2, Musraini M. 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen JurusanMatematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

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

Matriks Leslie dan Aplikasinya dalam Memprediksi Jumlah dan Laju pertumbuhan Penduduk di Kota Makassar

Matriks Leslie dan Aplikasinya dalam Memprediksi Jumlah dan Laju pertumbuhan Penduduk di Kota Makassar Matriks Leslie dan Aplikasinya dalam Memprediksi Jumlah dan Laju pertumbuhan Penduduk di Kota Makassar Wahidah Sanusi 1, Sukarna 1 dan Nur Ridiawati 1, a) 1 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan

Lebih terperinci

Pertemuan 14. persamaan linier NON HOMOGEN

Pertemuan 14. persamaan linier NON HOMOGEN Pertemuan 14 persamaan linier NON HOMOGEN 10 Metode GAUSS Aljabar Linier Hastha 2016 10.2.2 METODE ELIMINASI GAUSS Apabila [A][X]=[B] maka dengan menyusun matriks baru yaitu matriks [A.B] akan didapat

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Sebagai acuan penulisan penelitian ini diperlukan beberapa pengertian dan teori yang berkaitan dengan pembahasan. Dalam sub bab ini akan diberikan beberapa landasan teori berupa pengertian,

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

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank khozin mu tamar 9 Oktober 2014 PERTEMUAN-4 : SISTEM KOORDINAT, DIMEN- SI RUANG VEKTOR DAN RANK 1. Sistem koordinat (a) Ketunggalan scalar

Lebih terperinci

APLIKASI METODE PANGKAT DALAM MENGAPROKSIMASI NILAI EIGEN KOMPLEKS PADA MATRIKS

APLIKASI METODE PANGKAT DALAM MENGAPROKSIMASI NILAI EIGEN KOMPLEKS PADA MATRIKS Jurnal UJMC, Volume, Nomor, Hal 36-40 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X APLIKASI METODE PANGKAT DALAM MENGAPROKSIMASI NILAI EIGEN KOMPLEKS PADA MATRIKS Novita Eka Chandra dan Wiwin Kusniati Universitas

Lebih terperinci

1.1 MATRIKS DAN JENISNYA Matriks merupakan kumpulan bilangan yang berbentuk segi empat yang tersusun dalam baris dan kolom.

1.1 MATRIKS DAN JENISNYA Matriks merupakan kumpulan bilangan yang berbentuk segi empat yang tersusun dalam baris dan kolom. Bab MATRIKS DAN OPERASINYA Memahami matriks dan operasinya merupakan langkah awal dalam memahami buku ini. Beberapa masalah real dapat direpresentasikan dalam bentuk matriks. Masalah tersebut antara lain

Lebih terperinci

Sistem Persamaan Linier (SPL)

Sistem Persamaan Linier (SPL) Sistem Persamaan Linier (SPL) Kuliah Aljabar Linier Semester Ganjil 2015-2016 MZI Fakultas Informatika Telkom University FIF Tel-U Agustus 2015 MZI (FIF Tel-U) SPL Agustus 2015 1 / 27 Acknowledgements

Lebih terperinci

MODEL EKONOMI LEONTIEF DALAM MENENTUKAN EKSPOR IMPOR SUATU NEGARA DENGAN MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI Lower Upper (LU)

MODEL EKONOMI LEONTIEF DALAM MENENTUKAN EKSPOR IMPOR SUATU NEGARA DENGAN MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI Lower Upper (LU) Jurnal Matematika, Statistika,& Komputasi 1 Vol.... No... 21... MODEL EKONOMI LEONTIEF DALAM MENENTUKAN EKSPOR IMPOR SUATU NEGARA DENGAN MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI Lower Upper (LU) Fachrul Islam 1, Jeffry

Lebih terperinci

PREDIKSI JANGKA PANJANG DARI PROSES POISSON SIKLIK DENGAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DIKETAHUI AGUSTINA MARGARETHA

PREDIKSI JANGKA PANJANG DARI PROSES POISSON SIKLIK DENGAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DIKETAHUI AGUSTINA MARGARETHA PREDIKSI JANGKA PANJANG DARI PROSES POISSON SIKLIK DENGAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DIKETAHUI AGUSTINA MARGARETHA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. yang biasanya dinyatakan dalam bentuk sebagai berikut: =

BAB II LANDASAN TEORI. yang biasanya dinyatakan dalam bentuk sebagai berikut: = BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Matriks Definisi 2.1 (Lipschutz, 2006): Matriks adalah susunan segiempat dari skalarskalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk sebagai berikut: Setiap skalar yang terdapat dalam

Lebih terperinci

Menentukan Nilai Eigen Tak Dominan Suatu Matriks Definit Negatif Menggunakan Metode Kuasa Invers dengan Shift

Menentukan Nilai Eigen Tak Dominan Suatu Matriks Definit Negatif Menggunakan Metode Kuasa Invers dengan Shift Jurnal Penelitian Sains Volume 14 Nomer 1(A) 14103 Menentukan Nilai Eigen Tak Dominan Suatu Matriks Definit Negatif Menggunakan Metode Kuasa Invers dengan Shift Yuli Andriani Jurusan Matematika FMIPA,

Lebih terperinci

Fadly Ramadhan, Thresye, Akhmad Yusuf

Fadly Ramadhan, Thresye, Akhmad Yusuf ISSN: 978-44 Vol.0 No. (06) Hal.8-7 DETERMINAN MATRIKS DENGAN ELEMEN BILANGAN FIBONACCI ORDER- YANG DIGENERALISASI Fadly Ramadhan, Thresye, Akhmad Yusuf Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas

Lebih terperinci

SEMINAR NASIONAL BASIC SCIENCE II

SEMINAR NASIONAL BASIC SCIENCE II ISBN : 978--97-- PROSEDING SEMINAR NASIONAL BASIC SCIENCE II Konstribusi Sains Untuk Pengembangan Pendidikan, Biodiversitas dan Metigasi Bencana Pada Daerah Kepulauan SCIENTIFIC COMMITTEE: Prof. H.J. Sohilait,

Lebih terperinci

SYARAT PERLU DAN CUKUP SISTEM PERSAMAAN LINEAR BERUKURAN m n MEMPUNYAI SOLUSI ABSTRACT

SYARAT PERLU DAN CUKUP SISTEM PERSAMAAN LINEAR BERUKURAN m n MEMPUNYAI SOLUSI ABSTRACT SYARAT PERLU DAN CUKUP SISTEM PERSAMAAN LINEAR BERUKURAN m n MEMPUNYAI SOLUSI Aryan Zainuri 1, Syamsudhuha 2, Asli Sirait 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier Mahdhivan Syafwan Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Semester Genap 2013/2014 1 Mahdhivan Syafwan Metode Numerik: Sistem Persamaan Linier

Lebih terperinci

KONSTRUKSI MATRIKS SINGULAR DARI SUATU MATRIKS YANG MEMENUHI SIFAT KHUSUS TUGAS AKHIR

KONSTRUKSI MATRIKS SINGULAR DARI SUATU MATRIKS YANG MEMENUHI SIFAT KHUSUS TUGAS AKHIR KONSTRUKSI MATRIKS SINGULAR DARI SUATU MATRIKS YANG MEMENUHI SIFAT KHUSUS TUGAS AKHIR Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika Oleh : EKA WAHYUDININGSIH

Lebih terperinci

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

MASALAH PENJADWALAN KERETA SECARA PERIODIK DENGAN BIAYA MINIMUM PADA JALUR GANDA MUHAMMAD RIZQY HIDAYATSYAH

MASALAH PENJADWALAN KERETA SECARA PERIODIK DENGAN BIAYA MINIMUM PADA JALUR GANDA MUHAMMAD RIZQY HIDAYATSYAH MASALAH PENJADWALAN KERETA SECARA PERIODIK DENGAN BIAYA MINIMUM PADA JALUR GANDA MUHAMMAD RIZQY HIDAYATSYAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

MATRIKS Matematika Industri I

MATRIKS Matematika Industri I MATRIKS TIP FTP UB Mas ud Effendi Pokok Bahasan Matriks definisi Notasi matriks Matriks yang sama Panambahan dan pengurangan matriks Perkalian matriks Transpos suatu matriks Matriks khusus Determinan suatu

Lebih terperinci

Aljabar Linier & Matriks. Tatap Muka 2

Aljabar Linier & Matriks. Tatap Muka 2 Aljabar Linier & Matriks Tatap Muka 2 Matriks Matriks adalah susunan segi empat siku siku dari bilangan yang dibatasi dengan tanda kurung siku. Suatu matriks tersusun atas baris dan kolom, jika matriks

Lebih terperinci

SOLUSI REFLEKSIF DAN ANTI-REFLEKSIF DARI PERSAMAAN MATRIKS AX = B

SOLUSI REFLEKSIF DAN ANTI-REFLEKSIF DARI PERSAMAAN MATRIKS AX = B SOLUSI REFLEKSIF DAN ANTI-REFLEKSIF DARI PERSAMAAN MATRIKS AX = B Arrohman 1, Sri Gemawati 2, Asli Sirait 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

Matriks. Baris ke 2 Baris ke 3

Matriks. Baris ke 2 Baris ke 3 Matriks A. Matriks Matriks adalah susunan bilangan yang diatur menurut aturan baris dan kolom dalam suatu jajaran berbentuk persegi atau persegi panjang. Susunan bilangan itu diletakkan di dalam kurung

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Suatu matriks A C m n dikatakan memiliki faktorisasi LU jika matriks tersebut dapat dinyatakan sebagai A = LU dengan L C m m matriks invertibel segitiga bawah

Lebih terperinci

Aplikasi Aljabar Lanjar untuk Penyelesaian Persoalan Kriptografi dengan Hill Cipher

Aplikasi Aljabar Lanjar untuk Penyelesaian Persoalan Kriptografi dengan Hill Cipher Aplikasi Aljabar Lanjar untuk Penyelesaian Persoalan Kriptografi dengan Hill Cipher Nursyahrina - 13513060 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.

Lebih terperinci

Aljabar Linear. & Matriks. Evangs Mailoa. Pert. 5

Aljabar Linear. & Matriks. Evangs Mailoa. Pert. 5 Aljabar Linear & Matriks Pert. 5 Evangs Mailoa Pengantar Determinan Menurut teorema 1.4.3, matriks 2 x 2 dapat dibalik jika ad bc 0. Pernyataan ad bc disebut sebagai determinan (determinant) dari matriks

Lebih terperinci

JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA CATATAN KULIAH ALJABAR LINEAR MUSTHOFA JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 20 SISTEM PERSAMAAN LINEAR Tujuan : Menyelesaikan sistem persamaan linear. OPERASI BARIS ELEMENTER

Lebih terperinci

METODE PANGKAT DAN METODE DEFLASI DALAM MENENTUKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS

METODE PANGKAT DAN METODE DEFLASI DALAM MENENTUKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS METODE PANGKAT DAN METODE DEFLASI DALAM MENENTUKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS Arif Prodi Matematika, FST- UINAM Wahyuni Prodi Matematika, FST-UINAM Try Azisah Prodi Matematika, FST-UINAM

Lebih terperinci

Matematika Teknik I: Matriks, Inverse, dan Determinan. Oleh: Dadang Amir Hamzah STT DR. KHEZ MUTTAQIEN 2015

Matematika Teknik I: Matriks, Inverse, dan Determinan. Oleh: Dadang Amir Hamzah STT DR. KHEZ MUTTAQIEN 2015 Matematika Teknik I: Matriks, Inverse, dan Determinan Oleh: Dadang Amir Hamzah STT DR. KHEZ MUTTAQIEN 2015 Dadang Amir Hamzah (STT) Matematika Teknik I Semester 3, 2015 1 / 33 Outline 1 Matriks Dadang

Lebih terperinci

MENENTUKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL TUGAS AKHIR

MENENTUKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL TUGAS AKHIR MENENTUKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL TUGAS AKHIR Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika oleh DEVI SAFITRI 10654004470 FAKULTAS

Lebih terperinci

BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER

BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER 4.1 PERSAMAAN LINIER Misalnya x 2 Matematika analitik membicarakan ilmu ukur secara aljabar. Garis lurus pada bidang x 1 dan x 2 dapat dinyatakan sebagai persamaan a 1 x

Lebih terperinci

PENENTUAN KLASIFIKASI STATE PADA RANTAI MARKOV DENGAN MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DARI MATRIKS PELUANG TRANSISI

PENENTUAN KLASIFIKASI STATE PADA RANTAI MARKOV DENGAN MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DARI MATRIKS PELUANG TRANSISI PENENTUAN KLASIFIKASI STATE PADA RANTAI MARKOV DENGAN MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DARI MATRIKS PELUANG TRANSISI Yohanes A.R. Langi 1) 1) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi, Manado 95115

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE PERBANDINGANN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE DAN APLIKASINYA PADA DATAA KEMATIAN INDONESIA VANI RIALITA SUPONO SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : Definisi, Notasi, dan Operasi Vektor 2.

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : Definisi, Notasi, dan Operasi Vektor 2. SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : 3 Minggu Ke Pokok Bahasan dan TIU Sub Pokok Bahasan Sasaran Belajar Cara Pengajaran Media Tugas Referens i 1

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Repeated Measurement Dalam repeated measurement setiap perlakuan menunjukkan pengukuran terhadap satu sampel (unit eksperimen ) atau beberapa sampel yang memiliki karakter sama

Lebih terperinci

MATRIKS Nuryanto, ST., MT.

MATRIKS Nuryanto, ST., MT. MateMatika ekonomi MATRIKS TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS Setelah mempelajari bab ini, anda diharapkan dapat : 1. Pengertian matriks 2. Operasi matriks 3. Jenis matriks 4. Determinan 5. Matriks invers 6.

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH : ALJABAR MATRIKS (2 SKS) KODE: MT304. (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 1 Matriks dan Operasinya. 1. Pengertian Matriks

SILABUS MATA KULIAH : ALJABAR MATRIKS (2 SKS) KODE: MT304. (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 1 Matriks dan Operasinya. 1. Pengertian Matriks JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN MATEMATIKA MINGGU KE SILABUS MATA KULIAH : ALJABAR MATRIKS (2 SKS) KODE: MT304 POKOK & SUB POKOK TUJUAN INSTRUKSIONAL TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS

Lebih terperinci

ALJABAR LINIER. Kelas B JUMAT Ruang i.iii.3. Kelas A JUMAT Ruang i.iii.3

ALJABAR LINIER. Kelas B JUMAT Ruang i.iii.3. Kelas A JUMAT Ruang i.iii.3 ALJABAR LINIER ALJABAR LINIER Kelas B JUMAT 08.00 Ruang i.iii.3 Kelas A JUMAT 09.45 Ruang i.iii.3 Referensi Utama: Elementary Linear Algebra Howard Anton Chris Rores John Wiley, ninth edition Chapter 1

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

PERBANDINGAN METODE GAUSS-SEIDEL PREKONDISI DAN METODE SOR UNTUK MENDAPATKAN SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Merintan Afrina S ABSTRACT

PERBANDINGAN METODE GAUSS-SEIDEL PREKONDISI DAN METODE SOR UNTUK MENDAPATKAN SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Merintan Afrina S ABSTRACT PERBANDINGAN METODE GAUSS-SEIDEL PREKONDISI DAN METODE SOR UNTUK MENDAPATKAN SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR Merintan Afrina S Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS ALJABAR LINIER DAN MATRIKS MATRIKS (DETERMINAN, INVERS, TRANSPOSE) Macam Matriks Matriks Nol (0) Matriks yang semua entrinya nol. Ex: Matriks Identitas (I) Matriks persegi dengan entri pada diagonal utamanya

Lebih terperinci