PRAKTIKUM 9 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan

dokumen-dokumen yang mirip
PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

ALGORITMA KOHERENSI STRUKTUR EIGEN DAN

BAB III VEKTOR DALAM R 2 DAN R 3. Bab III Vektor dalam R 2 dan R 3

Aljabar Linear dan Matriks (Transformasi Linier dan Matriks) Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs.

MATEMATIKA TEKNIK 2 3 SKS TEKNIK ELEKTRO UDINUS

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga

Sistem Persamaan Linear

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

Pecahan Persamaan 2-D Diffusi Secara Paralel menggunakan Metoda Modified Gauss (Mike Susmikanti)

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

Koefisien Regresi / persamaan regresi linier digunakan untuk meramalkan / mengetahui besarnya pengaruh variabel X terhadap variabel Y

Aljabar Linear Elementer

BAB 2 LANDASAN TEORI

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

Aljabar Linear Elementer

SOAL UN MATEMATIKA IPA 2014

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS MATRIKS (DETERMINAN, INVERS, TRANSPOSE)

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS

Masalah Transportasi

Permodelan Sistem. Melalui Identifikasi Parameter. Ir. Rusdhianto EAK, MT. Pelatihan PC-Based Control

Bab a. maka notasi determinan dari matriks A ditulis : det (A) atau. atau A.

12 Langkah Penyelesaian Pendekatan

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN

BAB 7 Rantai Markov. Probabilitas Probabilitas Probabilitas Transisional Transisional Transisional. t 1 t 2 t 3 t 4

Persamaan Linier Simultan II

DETERMINAN. Misalkan A adalah suatu matriks persegi. a) Jika A memiliki satu baris atau satu kolom bilangan nol, maka det(a) = 0.

Aljabar Linier & Matriks. Tatap Muka 3

Bab IV Faktorisasi QR

PENYELESAIAN SISTEM DUA SISI DALAM ALJABAR MAX-PLUS

BAB 5 PERSAMAAN DIFERENSIAL HOMOGEN ORDE TINGGI

4.2. Vektor dalam Ruang Dimensi Tiga

Matriks. Pengertian. Lambang Matrik

Kerjakan di buku tugas. Tentukan hasil operasi berikut. a. A 2 d. (A B) (A + B) b. B 2 e. A (B + B t ) c. A B f. A t (A t + B t ) Tes Mandiri

METODE NUMERIK PERTEMUAN : 5 & 6 M O H A M A D S I D I Q 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1

BAB II DETERMINAN 2.1. DETERMINAN. Bab II Determinan

A x = b apakah solusi x

ANALISIS OPTIMASI. Oleh Muhiddin Sirat*)

,, % ,, % -0: 0 -0: 0! 2 % 26, &

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

TUGAS MATAKULIAH ALJABAR LINIER DAN MATRIK

DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS BLOK 2 2

3.1 Permutasi. Secara umum, bilangan-bilangan pada {1, 2,, n} akan mempunyai n! permutasi

ANALISIS NUMERIK. Inter polasi. SPL simultan. Akar Persama. linear

MODEL OPTIMASI UKURAN BLOK OPTIMAL KRITERIA MINIMISASI TOTAL WAKTU TINGGAL AKTUAL

RUMUS HERON DAN RUMUS BRAHMAGUPTA

PERTEMUAN 4 Metode Simpleks Kasus Maksimum

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

TINJAUAN PUSTAKA. pengaruh interaksi antara faktor baris ke-i dan faktor kolom ke-j, dan

Minggu ke 3 : Lanjutan Matriks

Bab 3. Penyelesaian Sistem Persamaan Linier (SPL) Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2013

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

BAB I. MATRIKS BAB II. DETERMINAN BAB III. INVERS MATRIKS BAB IV. PENYELESAIAN PERSAMAAN LINEAR SIMULTAN

BAB 10. MATRIKS DAN DETERMINAN

PERTEMUAN 4 TEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO]

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

1. Pengertian Matriks

BAB 6 FITTING DATA ˆ (6.1) (6.2) (6.3) =. Nilai akan. akan minimum jika. minimum. Misal. 0. Jika ini dikerjakan maka akan diperoleh nilai

Metode Numerik 1. Imam Fachruddin (Departemen Fisika, Universitas Indonesia)

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Matematika X Semester 1 SMAN 1 Bone-Bone

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

MATEMATIKA INDUKSI MATEMATIKA CONTOH SOAL A. PENGERTIAN INDUKSI MATEMATIKA B. LANGKAH-LANGKAH INDUKSI MATEMATIKA

PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN LOGARITMA

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN DETERMINAN (ATURAN CRAMER)

BAB II LANDASAN TEORI

Erna Sri Hartatik. Aljabar Linear. Pertemuan 3 Aljabar Vektor (Perkalian vektor-lanjutan)


PERTEMUAN - 1 JENIS DAN OPERASI MATRIKS

FUNGSI TRANSENDEN. Sifat satu kesatu yang mengakibatkan fungsi

Universitas Esa Unggul

BAB VII SISTEM KOORDINAT TEGAK LURUS. Sekarang kita akan membicarakan suatu sistem koordinat yang paling sederhana dan paling umum digunakan

A. PENGERTIAN B. DETERMINAN MATRIKS

LUAS DENGAN PARTISI SEGITIGA UNTUK FUNGSI CEKUNG

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT

TRANSLASI. Jarak dan arah tertentu itu dapat diwakili oleh vektor translasi yaitu suatu pasangan A A B B C C. Akibatnya ABC kongruen dengan A B C.


matematika K-13 TEOREMA FAKTOR DAN OPERASI AKAR K e l a s

Sistem Persamaan Linear

det DEFINISI Jika A 0 disebut matriks non singular

BAB 4 IMPLEMENTASI HASIL PENELITIAN. Rancangan ini dibuat dan dites pada konfigurasi hardware sebagai berikut :

kimia HIDROLISIS K e l a s Kurikulum 2013 A. Definisi, Jenis, dan Mekanisme Hidrolisis

NFA. Teori Bahasa dan Automata. Viska Mutiawani - Informatika FMIPA Unsyiah

Vektor di R 2 dan R 3

MATEMATIKA INTEGRAL SUBSTITUSI TRIGONOMETRI. Teknik substitusi aljabar yang telah dipelajari sebelumnya memiliki bentuk

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP 2013 TINGKAT KABUPATEN

KAJIAN TENTANG SKEMA BEDA HINGGA KOMPAK ORDE-4

r x = 0. Koefisien-koefisien persamaan yang dihasilkan adalah analitik pada x = 0. Jadi dapat kita gunakan metode deret pangkat.

Matriks yang mempunyai jumlah baris sama dengan jumlah kolomnya disebut matriks bujur sangkar (square matrix). contoh :

Ruang Vektor Umum. V dinamakan ruang vektor jika terpenuhi aksioma : 1. V tertutup terhadap operasi penjumlahan

17. PROGRAM LINEAR. A. Persamaan Garis Lurus. (x 2, y 2 ) (0, a) y 2. y 1. (x 1, y 1 ) (b, 0) X. x 1

Review Operasi Matriks. Menghitung invers matriks? Determinan? Matriks Singular?

DETERMINAN dan INVERS MATRIKS

matematika K-13 IRISAN KERUCUT: PERSAMAAN HIPERBOLA K e l a s A. Definisi Hiperbola Tujuan Pembelajaran

Solusi Pengayaan Matematika Edisi 4 Januari Pekan Ke-4, 2007 Nomor Soal: 31-40

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

SISTEM BILANGAN REAL. 1. Sifat Aljabar Bilangan Real

ξ. Elemen elemen dari ruang vektor

Transkripsi:

Prtum 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn PRAKTIKUM 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn Metode Elmns Guss Jordn Tujun : lner smultn Mempeljr metode Elmns Guss Jordn untu penyelesn persmn Dsr Teor : Metode n merupn pengembngn metode elmns Guss, hny sj ugmented mtr, pd sebelh r dubh menjd mtr dgonl sebg berut: n n n n n n nn b b 0 b 0 b n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 d d d d n Penyelesn dr persmn lner smultn dts dlh nl d,d,d,,d n dn tu: d, d, d,., n d n Ten yng dgunn dlm metode elmns Guss-Jordn n sm sepert metode elmns Guss ytu menggunn OBE (Opers Brs Elementer). Hny perhtungn penyelesn secr lngsung dperoleh dr nl pd olom terhr dr setp brs. Algortm Metode Elmns Guss-Jordn dlh sebg berut: () Msun mtr A, dn vetor B besert uurnny n () But ugmented mtr [A B] nmn dengn A () Untu brs e dmn = s/d n Polten Eletron Neger Surby ITS

Prtum 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn () Perhtn ph nl, sm dengn nol : Bl y : perturn brs e dn brs e +n, dmn +, td sm dengn nol, bl td d berrt perhtungn td bs dlnjutn dn proses dhentn dengn tnp penyelesn. Bl td : lnjutn (b) Jdn nl dgonlny menjd stu, dengn cr untu setp olom dmn = s/d n+, htung, () Untu brs e j, dmn j = + s/d n Lun opers brs elementer: untu olom dmn = s/d n Htung c = j, Htung j, j, c., () Penyelesn, untu = n s/d (berger dr brs e n smp brs pertm), n,, Polten Eletron Neger Surby ITS

Prtum 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn START Flowchrt Elmns Guss Jordn : Input : Uurn ordo mtr(n) Augmented Mtr (A[n][n+]) = s/d n A[][] == 0 F T j = s/d n T j == F A[j][j] 0 T Tur Brs Mtr F = s/d n = s/d n+ A[][]=A[][]/A[][] j = + s/d n = s/d n+ C=A[j][] A[j][]=A[j][]-(C*A[][]) Polten Eletron Neger Surby ITS

Prtum 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn j = n s/d Tmpln : X[]=A[][n+] END Polten Eletron Neger Surby ITS 6

Prtum 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn Tugs Pendhulun Tulsn dsr-dsr omputs dr metode Elmns Guss Jordn untu menyelesn persmn lner smultn, sebg berut :. Judul : METODE ELIMINASI GAUSS JORDAN. Dsr teor dr metode Elmns Guss Jordn. Algortm dn Flowchrt Prosedur Percobn. Selesn sstem persmn lner berut : 6 0. Implementsn lgortm dn flowchrt yng sudh dbern dn derjn pd lporn pendhulun, llu s lembrn lporn hr sepert form lporn hr yng dtentun. Jlnn progrm, emudn tmpln, tulsn ugmented mtr dn hsl hr penyelesn persmn lner smultn prosedur no.. Lun penurn brs mtr persmn lner smultn : brs II dengn brs III pd mtr wl yng dethu. Jlnn progrm emudn tmpln, tulsn ugmented mtr dn hsl hr penyelesn persmn lner smultn dr mtr yng telh dtur brsny.. Ap pengruh dr penurn brs pd mtr prosedur. Polten Eletron Neger Surby ITS 7

Prtum 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn FORM LAPORAN AKHIR Nm dn NRP mhssw Judul Percobn : METODE ELIMINASI GAUSS JORDAN Algortm : Lstng progrm yng sudh benr : Hsl percobn :. Augmented mtr sl :. Augmented mtr hr (mtr dgonl) :. Penyelesn persmn lner smultn : =. =. =.. Augmented mtr sl yng dtur brs edu dengn brs etg :. Penyelesn persmn lner smultn : =. =. =. Ap pengruh dr perturn brs mtr persmn lner smultn Polten Eletron Neger Surby ITS 8