Pertemuan 14. persamaan linier NON HOMOGEN

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER

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

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

Pertemuan 13 persamaan linier NON HOMOGEN

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Part II SPL Homogen Matriks

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

Sistem Persamaan Linier dan Matriks

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

BAB X SISTEM PERSAMAAN LINIER

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

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

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

Solusi Sistem Persamaan Linear Ax = b

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

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

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

MATRIKS DAN OPERASINYA. Nurdinintya Athari (NDT)

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

ALJABAR LINEAR [LATIHAN!]

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

3 Langkah Determinan Matriks 3x3 Metode OBE

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier

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

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE

Lampiran 1 Pembuktian Teorema 2.3

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

6 Sistem Persamaan Linear

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

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

BAB III : SISTEM PERSAMAAN LINIER

Part III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti

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

Aljabar Linear Elementer MUG1E3 3 SKS

Sistem Persamaan Linier FTI-UY

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

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar dalam Penyetaraan Reaksi Kimia

PERBANDINGAN KOMPLEKSITAS ALGORITMA METODE-METODE PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LANJAR

Aplikasi Aljabar Lanjar untuk Penyelesaian Persoalan Kriptografi dengan Hill Cipher

02-Pemecahan Persamaan Linier (1)

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

ALJABAR VEKTOR MATRIKS. oleh: Yeni Susanti

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Adri Priadana. ilkomadri.com

03-Pemecahan Persamaan Linier (2)

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II DASAR DASAR TEORI

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

Bab 7 Sistem Pesamaan Linier. Oleh : Devie Rosa Anamisa

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

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

Keunggulan Penyelesaian Persamaan Linear dengan Metode Dekomposisi LU dalam Komputerisasi

Matematika Teknik DETERMINAN

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

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

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

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

Penyelesaian SPL dalam Rangkaian Listrik

Aljabar Linier & Matriks. Tatap Muka 2

bilqis 1

PERSAMAAN & PERTIDAKSAMAAN

COURSE NOTE : Sistem Persamaan Liniear

Solusi Persamaan Linier Simultan

Penerapan Matriks dalam Analisis Sektor Perekonomian Indonesia

4. SISTEM PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN

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

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks

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

Metode Simpleks (Simplex Method) Materi Bahasan

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

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

Pemanfaatan Matriks dalam Penyeimbangan Persamaan Reaksi Kimia

Penggunaan Aljabar Lanjar di Metode Prediksi Statistika

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

SISTEM PERSAMAAN LINIER

APLIKASI MATRIKS KOMPANION PADA PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER NON HOMOGEN TUGAS AKHIR

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

MODUL IV SISTEM PERSAMAAN LINEAR

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM PERSAMAAN LINIER

MATA KULIAH : ALJABAR MATRIKS (2 SKS) KODE: MT 304

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar Pada Rangkaian Listrik

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

6- Operasi Matriks. MEKANIKA REKAYASA III MK Unnar-Dody Brahmantyo 1

Transkripsi:

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 matriks berorde (n, n+1) dimana matriks baru tersebut dikenai transformasi elementer berdasarkan baris secara berkalikali sehingga diperoleh matriks [A] menjadi matriks segitiga atas yang diagonal utama elemennya bernilai 1. Metode penyelesain SPL dengan menggunakan metode Eliminasi Gauss. Sebelum dilanjutkan pembahasan penyelesaian persamaan linier terlebih dahulu akan dibicarakan sekilas tentang OPERASI BARIS ELEMENTER. Meskipun dalam pembahasan lalu telah disinggung sedikit penggunaannya untuk menghitung invers matriks dengan transformasi elementer. OPERASI BARIS ELEMENTER Terdapat tiga buah operasi yang dapat dilakukan terhadap suatu sistem persamaan linier tanpa mengubah penyelesaian yang sebenarnya yaitu : 1. Menukar urutan persamaan. 2. Perkalian suatu persamaan dengan bilangan tidak nol 3. Mengganti suatu persamaan dengan menjumlahkan persamaan tersebut dengan kelipatan persamaan lainnya. Ketiga operasi tersebut dapat dikenakan pada matriks-matriks lengkap dan disebut dengan OPERASI BARIS ELEMENTER (OBE). Operasi Baris Elementer pada suatu matriks OPERASI 1. Menukarkan baris ke-i dengan baris ke-j. 2. Mengalikan suatu baris dengan konstanta c ( 0) 3. Penggantian baris ke-i tersebut dengan kelipatan baris yang lain. NOTASI R i R j cr j R i + cr j

Dengan menggunakan OBE, matriks lengkap diubah menjadi suatu matriks dari suatu sistem persamaan linier yang mudah dicari penyelesaiannya. Matriks yang memenuhi sifat demikian dinamakan MATRIKS ESELON. Suatu matriks disebut matriks eselon jika memenuhi 2 sifat berikut : 1. Jika terdapat baris yang seluruh elemennya nol, maka baris tersebut harus diletakkan di bawah baris yang memuat elemen tidak nol. 2. Pada baris yang memuat elemen tak nol, elemen tak nol pertama harus terletak pada sebelah kanan elemen tak nol pertama baris sebelumnya (Elemen tak nol pertama ini disebut dengan ELEMEN UTAMA). 10.2.2 METODE ELIMINASI GAUSS Apabila [A][X]=[B] maka dengan menyusun matriks baru yaitu matriks [A.B] akan didapat matriks berorde (n, n+1) dimana matriks baru tersebut dikenai transformasi elementer berdasarkan baris secara berkalikali sehingga diperoleh matriks [A] menjadi matriks segitiga atas yang diagonal utama elemennya bernilai 1. Metode penyelesain SPL dengan menggunakan metode Eliminasi Gauss. 1. Membentuk matriks lengkap SPL. 2. Mengubah matriks lengkap menjadi matriks eselon denagn sejumlah OBE. 3. Mendapat jawaban SPL. Misalnya diketahui sebuah persamaan a 11 x 1 + a 12 x 2 +a 13 x 3 =b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +a 23 x 3 =b 2 a 21 x 1 + a 32 x 2 +a 33 x 3 =b 3 Matriks awal a 11 a 12 a 13 x 1 b 1 = a 21 a 22 a 23 x 2 b a 31 a 32 a 33 x 3 b 3 2 Matriks lengkap SPL a 11 a 12 a 13 b 1 a 21 a 22 a 23 b 2 a 31 a 32 a 33 b 3 Matriks lengkap tsb dikenai OBE sehingga membentuk matriks eselon. 1 a 12 a 13 b 1 Nilai 1 pada diagonal utama adalah variabel x-nya 0 1 a 23 b 2 sehingga diperoleh x 3 = b 3 x 0 0 1 b 3 2 + a 23 x 3 =b 2 x 2 =b 2 - a 23 x 3 x 1 + a 12 x 2 + a 13 x 3 =b 1 x 1 = b 1 -a 12 x 2 - a 13 x 3

Contoh : Diketahui sistem persamaan linier sebagai berikut : x 1 +x 2 +x 3 =6 x 1 +2x 2 -x 3 =2 2x 1 +x 2 +2x 3 =10 Akan dicari solusi untuk x 1, x 2, dan x 3 Penyelesaian 1. Matriks lengkap SPL nya 1 2-1 2 2 0 2 10 2. Mengubah matriks lengkap menjadi matriks eselon dengan OBE Mengubah elemen a 11 =1 menjadi 1 (karena sudah 1 maka tiidak perlu dikalikan lagi) dan megubah a 21 dan a 31 menjadi 0. baris 1 menjadi basis baris 1 dan 2 dikenai transformasi elementer. basis 1 2-1 2 b( )+b2 b( )+b3 1(-1)+1=0 1(-2)+2=0 2 1 2 10 1(-1)+2=1 1(-2)+1=-1 1(-1)+(-1)=-2 1(-2)+2=0 6(-1)+2=-4 6(-2)+10=-2 0-1 0-2 Mengubah a 22 =1 menjadi 1 (karena sudah 1 maka tidak perlu dikalikan lagi) dan mengubah a 32 =-1 menjadi 0. Baris 2 menjadi basis, baris 3 dikenai transformasi elementer. basis 0-1 0-2 b( )+b3 1(1)+(-1)=0-2(1)+0=-2-4(1)+(-2)=-6 0 0-2 -6 Mengubah a 33 =2 menjadi 1 (dikalikan -1/2) maka a 13 =-6 juga dikalikan -½ 0 0 1 3

Mendapat jawaban SPL Maka x 3 =3 x 2 =b 2 - a 23 x 3 x 2 = -4 2.(3)=2 x 1 = b 1 -a 12 x 2 - a 13 x 3 x1= 6-1.2-1.(3) = 1 10.2.3 METODE ELIMINASI GAUSS-JORDAN Metode ini merupakan perluasan dari metode Gauss, hanya saja matriks baru dikenai OBE berkali-kali sehingga matriks A menjadi matriks satuan I. Bentuk umumnya : a 11 a 12 a 13 b 1 1 0 0 b 1 a 21 a 22 a 23 b 2 0 1 0 b 2 x 3 = b 3 x 2 = b 2 a 31 a 32 a 33 b 3 0 0 1 b 3 x 1 = b 1 Contoh : Diketahui sistem persamaan linier sebagai berikut : x 1 +x 2 +x 3 =6 x 1 +2x 2 -x 3 =2 2x 1 +x 2 +2x 3 =10 Akan dicari solusi untuk x 1, x 2, dan x 3 Penyelesaian 1. Matriks lengkap SPL nya 1 2-1 2 2 0 2 10 2. Mengubah matriks lengkap menjadi matriks eselon dengan OBE Mengubah elemen a 11 =1 menjadi 1 (karena sudah 1 maka tiidak perlu dikalikan lagi) dan megubah a 21 dan a 31 menjadi 0. baris 1 menjadi basis baris 1 dan 2 dikenai transformasi elementer. basis 1 2-1 2 b( )+b2 b( )+b3 1(-1)+1=0 1(-2)+2=0 2 1 2 10 1(-1)+2=1 1(-2)+1=-1 1(-1)+(-1)=-2 1(-2)+2=0 6(-1)+2=-4 6(-2)+10=-2 0-1 0-2 Mengubah a 12 =1 dan a 32 =-1 menjadi 0, baris 2 menjadi basis. b( )+b1 b( )+b3 1(-1)+1=0 1(1)+(-1)=0 basis -2(-1)+1=3-2(1)+0=-2 0-1 0-2 -4(-1)+6=10-4(1)+(-2)=-6

1 0 3 10 0 0-2 -6 Mengubah a 33 =-2 menjadi 1 (dikalikan -1/2) maka a 13 =-6 juga dikalikan -½ 1 0 3 10 0 0 1 3 Mengubah a 13 =3 dan a 23 =-2 menjadi 0, baris 3 menjadi basis. 1 0 3 10 b( )+b1 b( )+b2 1(-3)+3=0 1(2)+(-2)=0 3(-3)+10=1 3(2)+(-4)=2 0 0 1 3 basis 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 Mendapat jawaban SPL Maka x 3 =3 x 2 = 2 x 1 = 1 10.2.4 METODE FAKTORISASI LU Dengan metode eliminasi Gauss dan Gauss-Jordan, suatu SPL dapat dipecahkan dengan mengoperasikan matriks yang diperbesar secara sistematis. Pendekatan yang dipakai pada metode LU didasarkan atas pemfaktoran matriks koefisien ke dalam hasil kali matriks segitiga bawah dan matriks segitiga atas. Metode ini sangat bermanfaat untuk komputer digital dan merupakan basis untuk banyak pemrograman komputer praktis. SPL dapat dipecahkan sebagai berikut : 1. Tulis kembali sistem [A][x]=[b] sebagai Lux=b dimana L adalah matriks segitiga bawah dan U adalah matriks segitiga atas. 2. Definisikan matriks baru y yang berukuran nx1 dengan Ux=y. 3. Gunakan Ux=y untuk menulis kembali Lux=b dan pecahkan ini untuk mencari y. 4. Subtitusikan y dan pecahkan untuk mencari nilai x. [A][x]=[b] Ly=b, Ux=y

Langkah-langkah pemfaktoran A=LU 1. Reduksi A dengan transformasi elemnter ke dalam bentuk U matriks segitiga atas dan mencari jejak pengali untuk nilai 1 pada diagonal utama dan 0 di bawah diagonal utama 1. 2. Kedudukan sepanjang diagonal utm matriks L, tempatkan bilangan pengali yang saling berkebalikan dari hasil pembentukan matriks U. 3. Kedudukan di bawah diagonal utama matriks L, tempatkan bilangn negatif pengali yang digunakan untuk menge-nol-kan matriks U. 4. Bentuk dekomposisi A=LU Contoh : Diketahui sistem persamaan linier sebagai berikut : 2x 1 +6x 2 +2x 3 =2-3x 1-8x 2 =2 4x 1 +9x 2 +2x 3 =3 Carilah solusi untuk x 1, x 2, dan x 3 dengan menggunakan faktorisasi LU Penyelesaian 1. Matriks SPL nya 2 6 2-3 -8 0 4 9 2 2. Menyusun matriks U yaitu matriks segitiga atas Mengubah a 11 =2 menjadi 1 (dikali ½). Semua baris 1 dikali ½ 2 6 2 (dikali ½) menjadi 1 3 1-3 -8 0-3 -8 0 4 9 2 4 9 2 Mengubah a 21 =-3 dan a 41 =4 menjadi 0. Baris 1 menjadi basis. Baris 2 dan 3 dikenai OBE. 1 3 1 Basis -3-8 0 b( )+b2 b( )+b2 1(3)+(-3)=0 1(-4)+4=0 4 9 2 3(3)+(-8)=1 3(-4)+9=-3 1(3)+0=3 1(-4)+2=-2 1 3 1 0 1 3 0-3 -2 Mengubah a 22 =1 menjadi 1 (karena sudah 1 maka tidak perlu dikalikan lagi) dan mengubah a 32 =-3 menjadi 0. Baris 2 jadi basis dan baris 3 dikenai OBE 1 3 1 1 3 1 0 1 3 Basis b( )+b3 0 1 3 0-3 -2 1(3)+(-3)=0 3(3)+(-2)=7 0 0 7

Mengubah a 33 =7 menjadi 1 (dikali 1/7). 1 3 1 0 1 3 0 0 1 3. Menyusun matriks L yaitu matriks segitiga bawah Mencari jejak pengali untuk nilai 1 pada diagonal utama yaitu Pengali untuk a 11 adalah ½ Pengali untuk a 22 adalah 1 Pengali untuk a 33 adalah 1/7 Mencari jejak pengali untuk nilai 0 di bawah diagonal utama 1. Pengali untuk a 21 adalah 3 Pengali untuk a 31 adalah -4 Pengali untuk a 32 adalah 3 Tempatkan jejak pengali untuk nilai 1 pada diagonal utama yaitu ½, 1, dan 1/7 sepanjang diagonal utama matriks segitiga bawah L tetapi nilainya berkebalikan. 2 0 0 1 0 7 Tempatkan jejak pengali untuk nilai 0 yaitu 3, -4, dan 3 dibawah diagonal utama matriks segitiga bawah L dan kalikan dengan (-1). 2 0 0-3 1 0 4-3 7 4. Mencari nilai x dan y, terlebih dahulu mencari nilai y karena [U][x]=[y] sedangkan [L][y]=[b] Mencari nilai y [L][y]=[b] 2 0 0 y 1-3 1 0 y 2 = 4-3 7 y 3 3 Mencari nilai x [U][x]=[y] 2y 1 =2 y 1 =1-3y 1 +1y 2 =2-3.1+y 2 =2 y 2 =5 4y 1 +(-3)y 2 +7y 3 =3 4.1+(-3).5+7.y 3 =3 7y 3 =14 y 3 =2 1 3 1 x 1 1 x 3 =2 0 1 3 x 2 = 5 x 2 +3x 3 =5 x 2 +3.2=5 0 0 1 x 3 2 x 2 =-1 1x 1 +3x 2 +1x 3 =1 x 1 +3.(-1)+2=1 x 1 =2 10.3 PENYELESAIAN PERSAMAAN LINIER SIMULTAN Untuk menyelesaikan sistem persamaan linier [A][x]=[b] dengan koefisien matriks A yang sama tetapi matriks kolom b berbeda. Misalnya suatu SPL mempunyai persamaan sebagai berikut :

[A][x]=[p], [A][x]=[q] dan [A][x]=[r] maka untuk lebih efisien penyelesaiannya dengan satu matriks A augmented dan 3 vektor kolom b atau diselesaikan secara simultan dengan menggunakan eliminasi Gauss- Jordan. [A p q r] menjadi [I p q r ] maka [x]=[p ], [y]=[q ], dan [z]=[r ] Contoh :Diketahui persamaan 2x 1-4x 2 =10 2y 1-4y 2 =10 x 1-3x 2 + x 4 =-4 Dan y 1-3y 2 + y 4 =-4 x 1 -x 3 +2x 4 = 4 y 1 -y 3 +2y 4 = 4 3x 1-4x 2 +3x 3 - x 4 =-11 3y 1-4y 2 +3y 3 - y 4 =-11 10.4 PERSAMAAN LINIER HOMOGEN Suatu persamaan linier dikatakan homogen adalah 0 yaitu jika mempunyai bentuk umum : jika koefisien matriks b 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 21 x 1 + a 32 x 2.+a 3n x n =0 a m1 x 1 + a m2 x 2.+a mn x n =0 mempelajari sistem yang homogen mempunyai banyak keuntungan dalam mempelajari sistem yang aslinya. Istem non homogen dimungkinkan tidak konsisten, namun sistem yang homogen selalu konsisten karena selalu mempunyai penyelesaian minimal satu yaitu vektor nol, yang bisa disebut dengan penyelesaian TRIVIAL (TRIVIAL SOLUTION), yaitu penyelesaian berbentuk x1=0, x2=0,.., xn=0. sedangkan jika ada penyelesaian lain dinamakan dengan penyelesaian NON TRIVIAL. Jadi sistem persamaan linier homogen mempunyai dua kemungkinan yaitu : 1. Mempunyai penyelesaian TRIVIAL 2. Mempunyai penyelesaian BANYAK Lanjutan ke Pertemuan 15 (Terakhir)