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

dokumen-dokumen yang mirip
Pertemuan Ke 2 SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) By SUTOYO,ST.,MT

5. PERSAMAAN LINIER. 1. Berikut adalah contoh SPL yang terdiri dari 4 persamaan linier dan 3 variabel.

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

dimana a 1, a 2,, a n dan b adalah konstantakonstanta

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER

Part II SPL Homogen Matriks

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Aljabar Linear. & Matriks. Evangs Mailoa. Pert. 4

Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Pertemuan 14. persamaan linier NON HOMOGEN

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

Pertemuan 13 persamaan linier NON HOMOGEN

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

BAB X SISTEM PERSAMAAN LINIER

MODUL IV SISTEM PERSAMAAN LINEAR

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Lampiran 1 Pembuktian Teorema 2.3

Secara umum persamaan linear untuk n peubah x 1, x 2,, x n dapatdinyatakandalambentuk: dimanaa 1, a 2,, a n danbadalahkonstantakonstanta

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

Course of Calculus MATRIKS. Oleh : Hanung N. Prasetyo. Information system Departement Telkom Politechnic Bandung

Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE

JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

ALJABAR VEKTOR MATRIKS. oleh: Yeni Susanti

ALJABAR LINEAR [LATIHAN!]

SISTEM PERSAMAAN LINIER

Chapter 5 GENERAL VECTOR SPACE Row Space, Column Space, Nullspace 5.6. Rank & Nullity

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

Ruang Vektor. Kartika Firdausy UAD blog.uad.ac.id/kartikaf. Ruang Vektor. Syarat agar V disebut sebagai ruang vektor. Aljabar Linear dan Matriks 1

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

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

Modul 2.2 Matriks dan Sistem Persamaan Linear (Topik 4) A. Pendahuluan Matriks dan Sistem Persamaan Linear

Adri Priadana. ilkomadri.com

Sebelum pembahasan tentang invers matriks lebih lanjut, kita bahas dahulu beberapa pengertian-pengertian berikut ini.

Operasi Eliminasi Gauss. Eliminasi Gauss adalah suatu cara mengoperasikan nilai-nilai di dalam

bilqis 1

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

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

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

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar dalam Penyetaraan Reaksi Kimia

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

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

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

Determinan. Untuk menghitung determinan ordo n terlebih dahulu diberikan cara menghitung determinan ordo 2

MATRIKS VEKTOR DETERMINAN SISTEM LINEAR ALJABAR LINEAR

BAB II LANDASAN TEORI

Membentuk Algoritma untuk Pemecahan Sistem Persamaan Lanjar secara Numerik

COURSE NOTE : Sistem Persamaan Liniear

ALJABAR LINEAR ELEMENTER

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 7

3 Langkah Determinan Matriks 3x3 Metode OBE

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

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

RUANG VEKTOR UMUM AKSIOMA RUANG VEKTOR

6 Sistem Persamaan Linear

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU

Part III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti

Suatu himpunan tak kosong F dengan operasi penjumlahan dan perkalian, dikatakan sebagai field jika untuk setiap,, memenuhi sifat-sifat berikut:

BAB 2 LANDASAN TEORI

Sistem Persamaan Linier FTI-UY

Solusi Persamaan Linier Simultan

BAB 1 PENDAHULUAN. Sebuah garis dalam bidang xy secara aljabar dapat dinyatakan oleh persamaan yang berbentuk

II. M A T R I K S ... A... Contoh II.1 : Macam-macam ukuran matriks 2 A. 1 3 Matrik A berukuran 3 x 1. Matriks B berukuran 1 x 3

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

4. SISTEM PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN

Aljabar Linier & Matriks. Tatap Muka 2

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

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks

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

Kumpulan Soal,,,,,!!!

DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS

PENERAPAN KONSEP SPL DAN MATRIKS DALAM MENENTUKAN TEGANGAN DAN ARUS LISTRIK PADA TIAP-TIAP RESISTOR

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

MATRIKS DAN OPERASINYA. Nurdinintya Athari (NDT)

BAB II KAJIAN TEORI. yang diapit oleh dua kurung siku sehingga berbentuk empat persegi panjang atau

a11 a12 x1 b1 Kumpulan Materi Kuliah #1 s/d #03 Tahun Ajaran 2016/2016: Oleh: Prof. Dr. Ir. Setijo Bismo, DEA.

II LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. tegak, perlu diketahui tentang materi-materi sebagai berikut.

BAB II DASAR DASAR TEORI

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks

Solusi Sistem Persamaan Linear Ax = b

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 1 dan 2

ALJABAR LINEAR BASIS RUANG BARIS DAN BASIS RUANG KOLOM SEBUAH MATRIKS. Dosen Pengampu: DARMADI, S.Si, M.Pd. Oleh: Kelompok III

SISTEM PERSAMAAN LINEAR, KUADRAT DAN PERTIDAKSAMAAN SATU VARIABEL

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

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

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

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

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

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

G a a = e = a a. b. Berdasarkan Contoh 1.2 bagian b diperoleh himpunan semua bilangan bulat Z. merupakan grup terhadap penjumlahan bilangan.

Transkripsi:

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 persamaan linear dalam n peubah x, x,.,x n sebagai suatu persamaan yang bisa disajikan dalam bentuk a x + a x +.+ a n x n = b dengan a, a,, a n dan b konstanta real. Sistem Persamaan Linier merupakan Set/kumpulan/ lebih dari satu persamaan linier (polinom derajat ).

Contoh-contoh Persamaan Linear x + 3y = 7 x + x 3x 3 + x 4 = 8 y = (½)x+3z+ x + x + + x n = Himpunan semua penyelesaian persamaan tersebut disebut himpunan penyelesaian.

Perhatikanlah! Sebuah persamaan linier tidak melibatkan sesuatu hasil kali atau akar variabel. Cari Himpunan penyelesaian dari :. 4x y =. 7x 5y = 3 3. x 4y +7z = 5 4. -8x + x - 5x 3 + 6x 4 =

Definisi : Dua sistem persamaan yang menggunakan peubah - peubah yang sama dikatakan EKUIVALEN jika keduanya mempunyai himpunan penyelesaian yang sama Untuk memperoleh sistem yang ekuivalen lakukan tiga langkah :. Urutan penulisan dua persamaan dapat dipertukarkan.. Kedua ruas dari suatu persamaan dapat dikalikan dg bilangan real. 3. Kelipatan dari suatu persamaan dapat dijumlahkan pada persamaan yang lain.

SEBUAH PEMECAHAN Bentuk Umum Sistem Persamaan Linier : A x +a x + +a n x n =b A x +a x + +a n x n =b : : : : : a m x +a m x + +a mn x n =b m

Sistem Persamaan Linier diatas mempunyai n bilangan yang tidak diketahui dengan m jumlah persamaan. pemecahan persamaan akan terpenuhi jika; x =s, x =s,, x n =s n. s, s,, s n merupakan himpunan pemecahan, sehingga sistem persamaan dikatakan Konsisten dan sebaliknya.

Contoh : 4x y + 3z = - 3x + y + 9z = -4 mempunyai penyelesaian x =, y = dan z = -, karena nilai - nilai ini memenuhi kedua persamaan di atas. Sebarang sistem persamaan linier akan mempunyai : Tidak ada pemecahan Persis satu pemecahan Tak terhingga banyaknya pemecahan

Sistem Persamaan Linear Tidak Konsisten Konsisten Jawab Tunggal Jawab Banyak

y l x Garis l dan l sejajar, dimana tidak ada perpotongan maka tidak ada penyelesaian terhadap sistem tersebut. l Tidak mempunyai penyelesaian

y l Garis l dan l berpotongan hanya di satu titik, maka sistem tersebut x tepat mempunyai satu penyelesaian. l Mempunyai satu penyelesaian

y l dan l Mempunyai tak hingga penyelesaian x Garis l dan l berimpit, dimana ada tak berhingga titik potong maka terdapat banyak penyelesaian untuk sistem tersebut.

Langkah mencari pemecahan dari suatu sistem persamaan Linier dengan Operasi Baris Elementer (OBE):. Susun dalam matriks yang diperbesar.. Kalikanlah sebuah baris dengan sebuah konstanta yang tak sama dengan nol 3. Pertukarkanlah dua baris. 4. Tambahkanlah kelipatan dari satu baris kepada baris yang lainnya. Point, 3,dan 4 merupakan Operasi Baris Elementer

Matriks yang diperbesar / diperbanyak. ( augmented matriks ) Misal, suatu sistem : x + x + x 3 = 3 3x - x + 3x 3 = - x + 3x + x 3 = 4 3 3 3 dapat diasosiasikan sebagai suatu jajaran bilangan - bilangan dengan orde 3 x 3 yang angka - angkanya adalah koefisien dari x i. Jajaran ini disebut sebagai matriks koefisien dari sistem yang bersangkutan.

Jika pada matriks koefisien tersebut, disisipkan suatu kolom tambahan yang berisi angka - angka diruas kanan dari sistem, maka diperoleh matriks baru yang disebut matriks yang diperbesar / diperbanyak. 4 3 3 3 3

Note : Diagonal merupakan satu utama yang tidak boleh sama dengan nol, jika berharga nol maka harus tukar baris. Setelah melakukan OBE terhadap sistem persamaan linier akan diperoleh bentuk matriks segitiga Matriks segitiga yang diperoleh berbentuk matriks segitiga atas dengan elemen dibawah diagonal utamanya nol. Kemudian kita cari pemecahan dengan substitusi balik

CONTOH : Carilah pemecahan dari sistem persamaan linier berikut : x + y +z = 9 x+4y- 3z = 3x+6y- 5z =

Bentuk Baris Eselon Tereduksi Matriks yang berbentuk baris eselon tereduksi harus mempunyai sifat - sifat berikut ini :. Jika suatu baris tidak seluruhnya terdiri dari nol, maka angka tak nol pertama dalam baris tersebut adalah angka.. Jika ada sebarang baris yang seluruhnya terdiri dari nol, maka baris - baris ini dikelompokkan di bagian bawah matriks. 3. Jika sebarang dua baris yang berurutan yang tidak seluruhnya terdiri dari nol, angka dalam baris yang lebih bawah terletak di sebelah kanan angka dalam baris yang lebih atas. 4. Masing - masing kolom yang berisi angka, mempunyai nol di tempat lainnya.

Contoh matriks - matriks berikut dalam bentuk baris eselon tereduksi.,, 3 7 4 5 6 7 3 4,, 4 6 7 3 4 Suatu matriks yang mempunyai sifat,, dan 3 saja (tidak perlu 4) disebut mempunyai bentuk baris eselon.

Jika dengan serangkaian operasi baris dasar elementer, matriks yang diperbanyak untuk sebuah SPL dijadikan bentuk baris eselon tereduksi, maka himpunan penyelesaian sistem tersebut akan terbukti dengan beberapa langkah sederhana. Contoh : 5 4 Sistem persamaan yang berpadanan adalah : X = 5 X = X 3 = 4

Pemecahan Eliminasi Gauss : Merupakan penyelesaian sistem persamaan Linier yang menghasilkan matriks dalam bentuk eselon (tangga) baris Selesaikan sistem persamaan dengan membentuk eselon baris : 4 4 5 6 6 7 5 8

Langkah. Letakkanlah kolom yg paling kiri yang tidak terdiri seluruhnya dari nol 5 6 5 4 7 8 6 4 * Tukarkan baris ke dengan baris ke 5 6 5 4 Langkah. Jadikan kolom paling kiri pd baris untuk memperoleh utama 5 6 5 4 7 4 6 3 5 R½* R

Langkah 3. Tambahkan kelipatan yg sesuai dari baris atas kepada baris-baris yang dibawah sehingga entri-entri dibawah utama menjadi nol R3 -* R+ R3 5 3 6 4 5 7 7 9 Langkah 4. Sekarang tutuplah baris paling atas, Ulangi langkah,, dan 3 untuk baris yang tersisa.

9 7 5 6 / 7 4 6 3 5 R-½* R R3-5* R+ R3 / 6 / 7 4 6 3 5

R3 * R3 5 3 6 7 / 4 6 Langkah selanjutnya kita dapat menyelesaikannya dengan substitusi balik maupun dengan menjadikan bentuk eselon baris yang tereduksi (entri bukan nol pertama dalam setiap baris) Proses menggunakan operasi - operasi baris elementer untuk mengubah suatu matriks menjadi bentuk eselon baris yang tereduksi disebut Eliminasi Gauss-Jordan sedangkan prosedur yang hanya menghasilkan bentuk baris eselon disebut eliminasi Gaussian.

R7/ * R3 + R 3 5 R-6 * R3 + R R5 * R + R 7 3

Kemudian kita memperoleh hasil sbb : X +x + 3x 4 =7 x 3 = x 5 = x = -x - 3x 4 + 7 = -. r 3. t + 7 X = r x 4 = t x 3 = x 5 = Sistem tersebut konsisten dengan tak berhingga banyaknya pemecahan.

Prosedur untuk mereduksi suatu matriks menjadi bentuk baris eselon tereduksi disebut eliminasi Gauss- Jordan, sedangkan prosedur yang hanya menghasilkan bentuk baris eselon disebut eliminasi Gaussian.

Sistem Linear Homogen Suatu sistem persamaan linear dikatakan homogen jika konstantanya semua nol, yaitu jika sistem tersebut mempunyai bentuk : a x + a x + + a n x n = a x + a x + + a n x n = : : : : : a m x + a m x + + a mn x n =

Sebuah sistem persamaan linear homogen dengan jumlah peubah yang lebih banyak daripada jumlah persamaan mempunyai tak hingga banyaknya penyelesaian. Setiap sistem persamaan linear homogen mempunyai sifat konsisten, karena semua sistem seperti itu mempunyai x =, y = dan z =,, z n = sebagai penyelesaian. Penyelesaian ini disebut penyelesaian trivial, jika ada penyelesaian yang lain maka penyelesaiannya disebut penyelesaian tak trivial.

Karena sistem linear homogen selalu mempunyai penyelesaian trivial, maka hanya ada dua kemungkinan untuk penyelesaiannya :. Sistem tersebut hanya mempunyai penyelesaian trivial.. Sistem tersebut mempunyai tak hingga banyaknya. Sistem tersebut mempunyai tak hingga banyaknya penyelesaian di samping penyelesaian trivial.

Aturan Cramer Untuk mencari solusi dari SPL tertentu (matriks nxn) Teorema :Jika Ax=b merupakan suatu sistem n persamaan linier dalam n peubah sedemikian sehingga (A), maka sistem tersebut mempunyai penyelesaian yang unik. Penyelesaian ini adalah

x det( A ) det( A) x det( A ) det( A) x n det( A n ) det( A) Dengan A j adalah matriks yang diperoleh dengan menggantikan anggota kolom ke j dari A dengan anggota matriks b b b b : b n

CONTOH: TENTUKAN PENYELESAIAN DARI SPL BERIKUT DENGAN MENGGUNAKAN ATURAN CRAMER X + X 3 = 6-3X + 4X + 6X 3 = 3 -X X + 3 X 3 = 8

Carilah Solusi dari SPL berikut (gunakan aturan Cramer)!! x- 4y+ z =6 4x- y+z =- x+y -3z =-