INVERS MATRIK DAN ELIMINASI GAUSS

dokumen-dokumen yang mirip
SISTEM PERSAMAAN LINEAR DAN ELIMINASI GAUSS

LU DECOMPOSITION (FAKTORISASI MATRIK)

Komputasi untuk Sains dan Teknik

Komputasi untuk Sains dan Teknik

METODE ITERASI DALAM SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Komputasi untuk Sains dan Teknik

Komputasi untuk Sains dan Teknik -Dalam Matlab-

REGRESI LINEAR DAN ELIMINASI GAUSS

SCRIPT PERSAMAAN CRAMER

METODE FINITE-DIFFERENCE UNTUK PROBLEM LINEAR

MATRIK DAN KOMPUTASI

MATRIKS. Matematika. FTP UB Mas ud Effendi. Matematika

BAB II ISI ( ) (sumber:

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

MATRIKS Matematika Industri I

Interpolasi Cubic Spline

PENDAHULUAN A. Latar Belakang 1. Metode Langsung Metode Langsung Eliminasi Gauss (EGAUSS) Metode Eliminasi Gauss Dekomposisi LU (DECOLU),

MATRIKS Matematika Industri I

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier

BAB 4 PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Bab 7 Sistem Pesamaan Linier. Oleh : Devie Rosa Anamisa

Sistem Persamaan Aljabar Linier

Contoh. C. Determinan dan Invers Matriks. C. 1. Determinan

BAB 4 Sistem Persamaan Linear. Sistem m persamaan linear dalam n variabel LG=C adalah himpunan persamaan linear

6 Sistem Persamaan Linear

Solusi Sistem Persamaan Linear Ax = b

II. SISTEM PERSAMAAN LANJAR I. PENDAHULUAN

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

Syarif Abdullah (G ) Matematika Terapan FMIPA Institut Pertanian 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

BAB X MATRIK DAN SISTEM PERSAMAAN LINIER SIMULTAN

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Matriks. Matriks B A B. A. Pengertian Matriks. B. Operasi Hitung pada Matriks. C. Determinan dan Invers

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ( BAGIAN II )

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

Penghitungan Polusi Udara Dalam Ruangan dengan Metode Eliminasi Gauss

02-Pemecahan Persamaan Linier (1)

BAB X SISTEM PERSAMAAN LINIER

Keunggulan Penyelesaian Persamaan Linear dengan Metode Dekomposisi LU dalam Komputerisasi

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

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

Metode Matematika untuk Geofisika

03-Pemecahan Persamaan Linier (2)

Pelatihan fortran JURUSAN TEKNIK SIPIL 2014 / 2015

JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

ISSN (Media Cetak) ISSN (Media Online) Implementasi Metode Eliminasi Gauss Pada Rangkaian Listrik Menggunakan Matlab

Contoh-Contoh Teknik Pemrograman VBA, Pascal, dan FORTRAN

LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS (WAJIB)

Solusi Persamaan Linier Simultan

MODUL IV SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

METODE GAUSS TUJUAN DASAR TEORI Eliminasi Gauss PEMBAHASAN Analisis :

STATEMENT FORMAT, DATA, PARAMETER, SPESIFIKASI DAN PENGERJAAN. Kuliah ke-3

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

Contoh-Contoh Pemrograman Lanjut: VBA/MS-Excel, PASCAL, dan FORTRAN

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

Matriks. Baris ke 2 Baris ke 3

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

BAB 3 STRUKTUR KENDALI, SUBROUTINE, DAN FUNGSI

MATRIK dan RUANG VEKTOR

PENERAPAN METODE NUMERIK PADA PERAMALAN UNTUK MENGHITUNG KOOEFISIEN-KOEFISIEN PADA GARIS REGRESI LINIER BERGANDA

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

MODUL 3 FAKTORISASI LU, PARTISI MATRIK DAN FAKTORISASI QR

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Dasar Komputer & Pemrograman 2A

Vektor. Vektor. 1. Pengertian Vektor

Pertemuan Ke 2 SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) By SUTOYO,ST.,MT

LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS

BAB I PENDAHULUAN. 3) Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan invers matriks. 4) Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan determinan matriks

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

Latihan 7 : Similaritas, Pendiagonalan Matriks, Polinom Matriks

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

PERBANDINGAN KOMPLEKSITAS ALGORITMA METODE-METODE PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LANJAR

Metode Matriks Balikan

4. SISTEM PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN

Part II SPL Homogen Matriks

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

MATEMATIKA. Sesi MATRIKS CONTOH SOAL A. MATRIKS SATUAN (MATRIKS IDENTITAS)

10. MATRIKS. , maka transpose matriks A adalah A T a

Solusi Numerik Sistem Persamaan Linear

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

PERSAMAAN & PERTIDAKSAMAAN

Laporan Praktikum Metode Komputasi Matematika (Latihan Bab 2 dari Buku J. Leon Aljabar Linear) Program Scilab

MATRIKS VEKTOR DETERMINAN SISTEM LINEAR ALJABAR LINEAR

MATRIKS Nuryanto, ST., MT.

MODUL PEMROGRAMAN DENGAN MENGGUNAKAN BAHASA PASCAL CONTOH PROGRAM DENGAN MENGGUNAKAN BAHASA PASCAL (FPC)

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

BAB MATRIKS. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

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

RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT

LAPORAN PRAKTIKUM FISIKA KOMPUTASI

MULTIMEDIA PEMBELAJARAN DIAGONALISASI MATRIKS

Konsep Dasar. Modul 1 PENDAHULUAN

a. TRUE b. FALSE c. Jawaban A dan B keduanya dimungkinkan benar d. Tidak dapat ditentukan e. Tidak ada jawaban di antara A, B, C, D yang benar

Eigen value & Eigen vektor

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

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

Transkripsi:

INVERS MATRIK DAN ELIMINASI GAUSS Dr. Eng. Supriyanto, M.Sc Lab. Komputer, Departemen Fisika, Universitas Indonesia email: supri@fisika.ui.ac.id atau supri92@gmail.com 5 Februari 2005 Secara umum, sistem persamaan linear adalah sebagai berikut: a 11 x 1 + a 12 x 2 +...+ a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +...+ a 2n x n = b 2... =...... =... a n1 x 1 + a n2 x 2 +...+ a nn x n = b n Sistem persamaan linear tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk operasi matrik, Ax = b (1) sehingga bentuknya menjadi seperti ini: a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n... x 1 x 2. = b 1 b 2. a n1 a n2... a nn x n b n dimana A = a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n..., x = x 1 x 2., b = b 1 b 2. a n1 a n2... a nn x n b n 1

Dalam kaitannya dengan invers matrik, matrik A disebut matrik non-singular jika matrik A memiliki matrik invers dirinya yaitu A 1. Atau dengan kata lain, matrik A 1 adalah invers dari matrik A. Jika matrik A tidak memiliki invers, maka matrik A disebut singular. Bila matrik A dikalikan dengan matrik A 1 maka akan menghasilkan matrik identitas I, yaitu suatu matrik yang elemen-elemen diagonalnya bernilai 1. 1 0... 0 AA 1 0 1... 0 = I =. (2)..... 0 0... 1 Misalnya diketahui, A = 1 2 1 2 1 0 1 1 2, A 1 = 1 1 2 5 1 9 9 9 1 2 9 9 9 1 1 1 Bila keduanya dikalikan, maka akan menghasilkan matrik identitas, 1 2 1 2 5 1 1 0 0 9 9 9 AA 1 = 2 1 0 1 2 9 9 9 = 0 1 0 1 1 2 0 0 1 Lalu bagaimana cara mendapatkan matrik invers, A 1? Persamaan (2) bisa dijadikan pedoman.. AA 1 = I 1 2 1 i 11 i 12 i 1 1 0 0 2 1 0 i 21 i 22 i 2 = 0 1 0 1 1 2 i 1 i 2 i 0 0 1 dalam hal ini matrik A 1 adalah A 1 = i 11 i 12 i 1 i 21 i 22 i 2 i 1 i 2 i Elemen-elemen matrik invers, A 1 dapat diperoleh dengan menerapkan metode eliminasi gauss. Diawali dengan membentuk matrik augment: 1 2 1 1 0 0 2 1 0 0 1 0 1 1 2 0 0 1 2 1

Lalu dilanjutkan dengan proses triangularisasi: (P 2 2P 1 ) (P 2 ) dan (P + P 1 ) (P ), kemudian diikuti oleh (P + P 2 ) (P ): 1 2 1 1 0 0 1 2 1 1 0 0 0 2 2 1 0 0 2 2 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 Langkah berikutnya, matrik augment yang telah mengalami triangularisasi tersebut dipecah menjadi tiga buah matrik augment seperti berikut ini: 1 2 1 1 1 2 1 0 1 2 1 0 0 2 2 0 2 1 0 2 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 Langkah pamungkasnya adalah melakukan proses substitusi mundur pada ketiga matrik augment di atas, sehingga diperoleh: i 11 = 2 9 i 21 = 9 i 1 = 1 i 12 = 5 9 i 22 = 1 9 i 2 = 1 i 1 = 1 9 i 2 = 2 9 i = 1 Hasil tersebut digabung menjadi sebuah matrik, yaitu matrik A 1, A 1 = 2 5 1 9 9 9 1 2 9 9 9 1 1 1 Keberadaan matrik A 1 bisa digunakan untuk menyelesaikan sistem persamaan linear (mencari nilai x), dengan cara sebagai berikut Ax = b A 1 Ax = A 1 b Ix = A 1 b x = A 1 b () Contoh berikut ini akan menjelaskan prosesnya secara lebih rinci. Misalnya diketahui sistem persamaan linear x 1 +2x 2 x = 2 2x 1 + x 2 = x 1 + x 2 +2x =

Bila dikonversikan kedalam operasi matrik menjadi 1 2 1 x 1 2 2 1 0 x 2 = 1 1 2 Berdasarkan persamaan (), maka elemen-elemen vektor x dapat dicari dengan cara x x = A 1 b x = 2 5 1 9 9 9 1 2 9 9 9 1 1 1 2 = 7 9 1 9 5 Akhirnya diperoleh solusi x 1 = 7/9, x 2 = 1/9, dan x = 5/. Penyelesaian sistem persamaan linear menjadi lebih mudah bila matrik A 1 sudah diketahui. Sayangnya, untuk mendapatkan matrik A 1, diperlukan langkah-langkah, seperti yang sudah dibahas pada contoh pertama di atas, yang berakibat in-efisiensi proses penyelesaian (secara komputasi) bila dibandingkan dengan metode eliminasi gauss untuk memecahkan sistem persamaan linear. Namun bagaimanapun, secara konseptual kita dianjurkan mengetahui cara bagaimana mendapatkan matrik A 1. Saya telah memodifikasi program eliminasi gauss yang terdahulu, untuk keperluan perhitungan matrik invers. Program ini ditulis dengan bahasa fortran, sudah berhasil dikompilasi dalam Linux Debian (g77) dan Windows XP (Visual Fortran). Inilah programnya, DIMENSION A(10,20), D(10,10), X(10) REAL MJI INTEGER TKR, BK, TK, Q =PROGRAM INVERS MATRIK DENGAN ELIMINASI GAUSS= C LANGKAH 1: MEMASUKAN NILAI ELEMEN-ELEMEN MATRIK A WRITE (*, (1X,A) ) JUMLAH PERSAMAAN? READ (*,*) N MASUKAN ELEMEN-ELEMEN MATRIK A M = N + 1 DO 50 I = 1,N

DO 60 J = 1,N WRITE (*, (1X,A,I2,A,I2,A) ) A(,I,,,J, ) = READ (*,*) A(I,J) 60 CONTINUE 50 CONTINUE C LANGKAH 2: MENDEFINISIKAN MATRIK IDENTITAS MENDEFINISIKAN MATRIK IDENTITAS DO 70 I = 1,N DO 80 J = M,N+N A(I,J) = 0 IF (I+N.EQ. J) THEN A(I,J) = 1 END IF 80 CONTINUE 70 CONTINUE C MENAMPILKAN MATRIK AUGMENT WRITE (*, (1X,A) ) MATRIK AUGMENT: DO 110 I = 1,N WRITE (*, (1X,5(F1.8)) ) (A(I,J),J=1,N+N) 110 CONTINUE C MENGHITUNG JUMLAH TUKAR (TKR) POSISI. MULA2 TKR = 0 TKR = 0 C MENGHITUNG JUMLAH OPERASI BAGI/KALI (BK). BK = 0 C MENGHITUNG JUMLAH OPERASI TAMBAH/KURANG (TK). TK = 0 C LANGKAH : MEMERIKSA ELEMEN2 PIVOT DAN PROSES TUKAR POSISI NN = N-1 DO 10 I=1,NN C LANGKAH : MENDEFINISIKAN P P = I 100 IF (ABS(A(P,I)).GE.1.0E-20.OR. P.GT.N) GOTO 200 5

P = P+1 GOTO 100 200 IF(P.EQ.N+1)THEN C MENAMPILKAN PESAN SINGULAR WRITE(*,5) GOTO 00 END IF C LANGKAH 5: PROSES TUKAR POSISI IF(P.NE.I) THEN DO 20 JJ=1,N+N C = A(I,JJ) A(I,JJ) = A(P,JJ) A(P,JJ) = C TKR = TKR + 1 20 CONTINUE END IF C LANGKAH 6: PERSIAPAN PROSES TRIANGULARISASI JJ = I+1 DO 0 J=JJ,N C LANGKAH 7: TENTUKAN MJI MJI = A(J,I)/A(I,I) C LANGKAH 8: MELAKUKAN PROSES TRIANGULARISASI DO 0 K=JJ,N+N A(J,K) = A(J,K)-MJI*A(I,K) TK = TK + 1 0 CONTINUE A(J,I) = 0 0 CONTINUE 10 CONTINUE C MENAMPILKAN HASIL TRIANGULARISASI WRITE (*, (1X,A) ) HASIL TRIANGULARISASI: DO 120 I = 1,N 6

WRITE (*, (1X,5(F1.8)) ) (A(I,J),J=1,N+N) 120 CONTINUE C LANGKAH 9: MEMERIKSA ELEMEN A(N,N) IF(ABS(A(N,N)).LT.1.0E-20) THEN C MENAMPILKAN PESAN SINGULAR WRITE(*,5) GOTO 00 END IF DO 500 J = 1,N Q=N+J C LANGKAH 10: MENGHITUNG A(N,N) D(J,N) = A(N,Q)/A(N,N) C LANGKAH 11: PROSES SUBSTITUSI MUNDUR L = N-1 DO 15 K=1,L I = L-K+1 JJ = I+1 SUM = 0.0 DO 16 KK=JJ,N SUM = SUM+A(I,KK)*D(J,KK) TK = TK + 1 16 CONTINUE D(J,I) = (A(I,Q)-SUM)/A(I,I) TK = TK + 1 15 CONTINUE 500 CONTINUE C LANGKAH 12: MENAMPILKAN HASIL PERHITUNGAN WRITE (*, (1X,A) ) MATRIK INVERS: DO 220 I = 1,N WRITE (*, (1X,5(F1.8)) ) (D(J,I),J=1,N) 7

220 CONTINUE WRITE(*,8) TKR WRITE(*,9) BK WRITE(*,11) TK 00 STOP 5 FORMAT(1X, MATRIK A BERSIFAT SINGULAR ) 8 FORMAT(1X, JUMLAH TUKAR POSISI =,X,I5) 9 FORMAT(1X, JUMLAH OPERASI BAGI/KALI =,X,I6) 11 FORMAT(1X, JUMLAH OPERASI JUMLAH/KURANG =,X,I6) END Saya cukupkan sementara sampai disini. Insya Allah akan saya sambung lagi dilain waktu. Kalau ada yang mau didiskusikan, silakan hubungi saya melalui email. 8