Metode Matriks Balikan

dokumen-dokumen yang mirip
6 Sistem Persamaan Linear

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier

PERBANDINGAN KOMPLEKSITAS ALGORITMA METODE-METODE PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LANJAR

Penggunaan Metode Dekomposisi LU Untuk Penentuan Produksi Suatu Industri Dengan Model Ekonomi Leontief

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ( BAGIAN II )

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier

Solusi Sistem Persamaan Linear Ax = b

ELIMINASI GAUSS MAKALAH. Untuk Memenuhi Tugas Terstruktur Mata Kuliah Metode Numerik Dosen Saluky M.Kom. Di Susun Oleh: Kelompok VII Matematika C/VII

Aplikasi Aljabar Lanjar pada Metode Numerik

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

BAB X SISTEM PERSAMAAN LINIER

Syarif Abdullah (G ) Matematika Terapan FMIPA Institut Pertanian Bogor.

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Keunggulan Penyelesaian Persamaan Linear dengan Metode Dekomposisi LU dalam Komputerisasi

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Trihastuti Agustinah

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

02-Pemecahan Persamaan Linier (1)

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.

03-Pemecahan Persamaan Linier (2)

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

Sistem Persamaan Aljabar Linier

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS

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

Part III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti

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

Pertemuan 14. persamaan linier NON HOMOGEN

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

Lampiran 1 Pembuktian Teorema 2.3

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Solusi Persamaan Linier Simultan

PERANGKAT LUNAK BANTU ANALISIS NUMERIK METODE DETERMINAN CRAMER, ELIMINASI GAUSS DAN LELARAN GAUSS-SEIDEL UNTUK MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

Part II SPL Homogen Matriks

BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Membentuk Algoritma untuk Pemecahan Sistem Persamaan Lanjar secara Numerik

MATRIKS Matematika Industri I

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

Matematika Teknik DETERMINAN

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

MATRIKS Matematika Industri I

MATRIKS. Matematika. FTP UB Mas ud Effendi. Matematika

LU DECOMPOSITION (FAKTORISASI MATRIK)

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

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

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

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

Matriks. Baris ke 2 Baris ke 3

IMPLEMENTASI METODE DEKOMPOSISI LU PADA REGRESI LINIER BERGANDA

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

DETERMINAN. Determinan matriks hanya didefinisikan pada matriks bujursangkar (matriks kuadrat). Notasi determinan matriks A: Jika diketahui matriks A:

MODUL 3 FAKTORISASI LU, PARTISI MATRIK DAN FAKTORISASI QR

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

BAB 2. DETERMINAN MATRIKS

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

MENENTUKAN NILAI PRODUKSI INDUSTRI ROTAN CV. BUDI MULYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI LU PADA MODEL EKONOMI LEONTIEF

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 7

a11 a12 x1 b1 Lanjutan Mencari Matriks Balikan dengan OBE

Penyelesaian SPL dalam Rangkaian Listrik

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

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

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

Penghitungan Polusi Udara Dalam Ruangan dengan Metode Eliminasi Gauss

BAB II LANDASAN TEORI

Penyetaraan Persamaan Reaksi Kimia dengan Metode Eliminasi Gauss

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

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

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

8 MATRIKS DAN DETERMINAN

METODE NUMERIK. ROBIA ASTUTI, M.Pd. STKIP Muhammadiyah Pringsewu Lampung

Sistem Persamaan Linier FTI-UY

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

Komputasi untuk Sains dan Teknik

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

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

Pemanfaatan Matriks dalam Penyeimbangan Persamaan Reaksi Kimia

Minggu II Lanjutan Matriks

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

TUGAS MANDIRI MATRIKS. Mata Kuliah : Matematika ekonomi

MATEMATIKA INFORMATIKA 2 TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS GUNADARMA FENI ANDRIANI

Penerapan Matriks dalam Analisis Sektor Perekonomian Indonesia

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

SISTEM PERSAMAAN LINIER

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

Banyaknya baris dan kolom suatu matriks menentukan ukuran dari matriks tersebut, disebut ordo matriks

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

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

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

Analisis Steady-State pada Sistem Reaktor Menggunakan Solusi Sistem Persamaan Lanjar

Definisi : det(a) Permutasi himpunan integer {1, 2, 3,, n}:

Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE

MATRIKS DAN OPERASINYA. Nurdinintya Athari (NDT)

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

Transkripsi:

Metode Matriks Balikan MisalkanA -1 adalahmatriksbalikandaria. Sistempersamaan lanjar Ax = b dapat diselesaikan sebagai berikut: Ax= b A -1 Ax= A -1 b I x= A -1 b (A -1 A = I ) x= A -1 b Cara penyelesaiandenganmengalikanmatriksa -1 denganb itudinamakanmetodematriksbalikan. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 39

Contoh: Selesaikan sistem persamaan lanjar x 1 -x 2 + 2x 3 = 5 3x 1 + x 3 = 10 x 1 + 2x 3 = 5 dengan metode matriks balikan. Penyelesaian: 1-1 2 1 0 0 R 2-3R 1 1-1 2 1 0 0 3 0 1 0 1 0 ~ 0 3-5 -3 1 0 1 0 2 0 0 1 R 3 - R 1 0 1 0-1 0 1 1 0 0 0 0.4-0.2 ~ ~ 0 1 0-1 0 1 0 0 1 0-0.2 0.6 A -1 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 40

Solusinya adalah x = A -1 b. x 1 0 0.4-0.2 5 0 + 4-1 3 x 2 = -1 0 1 10 = -5 + 0 + 5 = 0 x 3 0-0.2 0.6 5 0-2 + 3 1 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 41

Metode Dekomposisi LU Jika matriks A non-singular maka ia dapat difaktorkan (diuraikan atau di-dekomposisi) menjadi matriks segitiga bawah L(lower) dan matriks segitiga atas U(upper): A= LU a 11 a 12 a 13 a 1n 1 0 0 0 u 11 u 12 u 13 u 1n a 21 a 22 a 23 a 2n l 21 1 0 0 0 u 22 u 23 u 2n a 31 a 32 a 33 a 3n = l 31 l 32 1 0 0 0 u 33 u 3n : : : : : : : a n1 a n2 a n3 a nn l n1 l n2 l n3 1 0 0 0 u nn Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 42

Sebagai contoh, matriks 3 3 di bawah ini difaktorkan menjadi : 1 3 6 2 4 0 1 1 2 = 1 0 3 0 1 0 0 0 1 4 0 0 2 4 0 1 1 2 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 43 Sekali A difaktorkan menjadi L dan U, kedua matriks tersebut dapatdigunakanuntukmenyelesaikanax= b. Metode penyelesaian SPL dengan cara ini dikenal dengan nama metodedekomposisilu. Metode ini dinamakan juga metode pemfaktoran segitiga (triangular factorization).

Tinjau sistem persamaan lanjar Ax= b Faktorkan A menjadi L dan U sedemikian sehingga A= LU Jadi, Misalkan maka Ax = b LU x= b Ux= y Ly= b Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 44

Untuk memperoleh y 1, y 2,, y n, kita menggunakan teknik penyulihan maju (forward substitution) : Ly = b 1 0 0... 0 y 1 b 1 l 21 1 0... 0 y 2 = b 2...... l n1 l n2 l n3 1 y n b n diperoleh y 1, y 2,, y n dengan teknik penyulihan maju Dan untuk memperoleh solusi SPL, x 1, x 2,, x n, kita menggunakan teknik penyulihan mundur (backward substitution): Ux = y u 11 u 12 u 13 u 1n x 1 y 1 diperoleh 0 u 22 u 23 u 2n x 2 = y 2 x 1, x 2,, x n...... : : dengan teknik 0 0 0 u nn x n y n penyulihan mundur Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 45

Jadi, langkah-langkah menghitung solusi SPL dengan metode dekomposi LU dapat diringkas sebagai berikut: 1. BentuklahmatriksLdanUdariA 2. PecahkanLy= b, laluhitungy denganteknikpenyulihan maju 3. PecahkanUx= y, laluhitungxdenganteknikpenyulihan mundur Terdapat dua metode untuk memfaktorkan A atas L dan U: 1. Metode LU Gauss. 2. Metode reduksi Crout. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 46

Pemfaktoran dengan Metode LU Gauss Misalkan matriks A berukuran 4 4 difaktorkan atas L dan U, A = LU a 11 a 12 a 13 a 14 1 0 0 0 u 11 u 12 u 13 u 14 a 21 a 22 a 23 a 24 m 21 1 0 0 0 u 22 u 23 u 24 a 31 a 32 a 33 a 34 = m 31 m 32 1 0 0 0 u 33 u 34 a 41 a 42 a 43 a 44 m 41 m 42 m 43 1 0 0 0 u 44 Di sini kita menggunakan simbol m ij ketimbang l ij, karena nilai l ij berasal dari faktor pengali (m ij ) pada proses eliminasi Gauss. Langkah-langkah pembentukan L dan U dari matriks A adalah sebagai berikut: Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 47

1. Nyatakan A sebagai A = IA a 11 a 12 a 13 a 1n 1 0 0 0 a 11 a 12 a 13 a 1n a 21 a 22 a 23 a 2n 0 1 0 0 a 21 a 22 a 23 a 2n a 31 a 32 a 33 a 3n = 0 0 1 0 a 31 a 32 a 33 a 3n : : : : : a n1 a n2 a n3 a nn 0 0 0 1 a n1 a n2 a n3 a nn 2. Eliminasikan matriks A di ruas kanan menjadi matriks segitiga atas U. Tempatkan faktor pengali m ij pada posisi l ij di matriks I. 3. Setelah seluruh proses eliminasi Gauss selesai, matriks I menjadi matriks L, dan matriks A di ruas kanan menjadi matriks U. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 48

a 11 a 12 a 13 a 1n b 1 1 0 0 0 b 1 ' a 21 a 22 a 23 a 2n b 2 0 1 0 0 b 2 ' a 31 a 32 a 33 a 3n b 3 0 0 1 0 b 3 ' : : : : a n1 a n2 a n3 a nn b n 0 0 0 1 b n ' Solusinya: x 1 = b 1 ' x 2 = b 2 '...... x n = b n ' Seperti halnya metode eliminasi Gauss, tatancang pivoting dan penskalaan juga dapat diterapkan pada metoda ini untuk memperkecil galat pembulatan. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 49

Contoh: 10 (LU Gauss naif) 4 3-1 1 0 0 4 3-1 A = -2-4 5 = 0 1 0-2 - 4 5 1 2 6 0 0 1 1 2 6 Eliminasikan matriks A di ruas kanan menjadi matriks segitiga atas U, dan tempatkan faktor pengali m ij pada posisi l ij di matriks I. 4 3-1 R 2 - ( -2 / 4 )R 1 4 3-1 -2-4 5 ~ 0-2.5 4.5 1 2 6 R 3 -( 1 / 4 )R 1 0 1.25 6.25 Tempatkan m 21 = -2/4 = 0.5 dan m 31 = 1/4 = 0.25 ke dalam matriks L: 1 0 0 L = -0.5 1 0 0 m 32 1 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 50

Teruskan proses eliminasi Gauss pada matriks A, 4 3-1 R 3 - ( 1.25 / -2.5 )R 2 4 3-1 0-2.5 4.5 ~ 0-2.5 4.5 = U 0 1.25 6.25 0 0 8.5 Tempatkan m 32 = 1.25/-2.5 = -0.5 ke dalam matriks L: 1 0 0 L = -0.5 1 0 0.25-0.5 1 Jadi, 4 3-1 1 0 0 4 3-1 A = -2-4 5 = -0.5 1 0 0-2.5 4.5 1 2 6 0.25-0.5 1 0 0 8.5 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 51

Contoh: (LU Gauss dengan tata-ancang pivoting) Faktorkan matriks A berikut 1 1-1 1 A = 2 2 1 b = 5-1 1 1 1 lalu pecahkan sistem Ax = b. Penyelesaian: Eliminasikan matriks A di ruas kanan menjadi matriks segitiga atas U, dan tempatkan faktor pengali m ij pada posisi l ij di matriks I. 1 1-1 R 2 - (2)R 1 1 1-1 2 2 1 ~ 0 0 3-1 1 1 R 3 -( 1 / 1 )R 1 0 2 0 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 52

Tempatkan m 21 = 2 dan m 31 = 1/1 = 1 ke dalam matriks L: 1 0 0 L = 2 1 0-1 m 32 1 Teruskan proses eliminasi Gauss pada matriks A. Dalam hal ini ada pivoting karena calon pivot bernilai 0, sehingga baris kedua dipertukarkan dengan baris ketiga: 1 1-1 1 1-1 0 0 3 R 2 R 3 0 2 0 0 2 0 0 0 3 Jangan lupa mempertukarkan juga R 2 R 3 pada matriks L, kecuali elemen diagonalnya 1 0 0 1 0 0 L = 2 1 0 R 2 R 3-1 1 0-1 m 32 1 2 m 32 1 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 53

Jangan lupa mempertukarkan juga R 2 R 3 pada vektor b, 1 1 b = 5 R 2 R 3 1 1 5 Teruskan proses eliminasi Gauss pada matriks A: 1 1-1 R 0 3 - ( / 2 )R 2 0 2 0 = U 0 0 3 Tempatkan m 32 = 0/2 = 0 ke dalam matriks L: 1 0 0 L = -1 1 0 2 0 1 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 54

Jadi, 1 1-1 1 0 0 1 1-1 A = -1 1 1 = -1 1 0 0 2 0 2 2 1 2 0 1 0 0 3 Berturut-turut dihitung y dan x sebagai berikut: 1 0 0 y 1 1 Ly = b -1 1 0 y 2 = 1 2 0 1 y 3 5 y 1, y 2, dan y 3 dihitung dengan teknik penyulihan maju: y 1 = 1 -y 1 + y 2 = 1 y 2 = 1 + y 1 = 1 + 1 = 2 2y 1 + 0y 2 + y 3 = 5 y 3 = 5-2y 1 = 3 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 55

1 1-1 x 1 1 Ux = y 0 2 0 x 2 = 2 0 0 3 x 3 3 x 1, x 2, dan x 3 dihitung dengan teknik penyulihan mundur: 3x 3 = 3 x 3 = 1 2x 2 + 0x 3 = 2 x 2 = 1 x 1 + x 2 - x 3 = 1 x 1 = 1 Jadi, solusi sistem persamaan lanjar di atas adalah x = (1, 1, 1) T. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 56

Pertukaran baris untuk matriks yang berukuran besar diperlihatkan oleh matriks di bawah ini: a 1 a 2 a 3 a 4 a 5 a 6 a 1 a 2 a 3 a 4 a 5 a 6 0 b 2 b 3 b 4 b 5 b 6 0 b 2 b 3 b 4 b 5 b 6 0 0 c 3 c 4 c 5 c 6 R 5 R 4 0 0 c 3 c 4 c 5 c 6 0 0 0 0 d 5 d 6 (*) 0 0 0 e 4 e 5 e 6 0 0 0 e 4 e 5 e 6 0 0 0 0 d 5 d 6 0 0 0 f 4 f 5 f 6 0 0 0 f 4 f 5 f 6 Maka, baris ke-5 dan baris ke-4 pada matriks L juga harus dipertukarkan: 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 m 21 1 0 0 0 0 m 21 0 0 0 0 0 m 31 m 32 1 0 0 0 R 5 R 4 m 31 m 32 1 0 0 0 m 41 m 42 m 43 1 0 0 (*) m 51 m 52 m 53 1 0 0 m 51 m 52 m 53 x 1 0 m 41 m 42 m 43 x 1 0 m 61 m 62 m 63 x x 1 m 61 m 62 m 63 x x 1 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 57

Pemfaktoran dengan Metode Reduksi Crout Meskipun metode LU Gauss dikenal paling baik untuk melakukandekomposisilu, terdapatmetodelain yang digunakan secara luas, yaitu metode reduksi Crout Nama lain: metode reduksi Cholesky atau metode Dolittle Dalam membahas metode reduksi Crout, tinjau matriks 3 3 berikut: a 11 a 12 a 13 1 0 0 u 11 u 12 u 13 A = a 21 a 22 a 23 L = l 21 1 0 U = 0 u 2,2 u 23 a 31 a 32 a 33 l 31 l 3,2 1 0 0 u 33 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 2

Karena LU = A, maka hasil perkalian L dan U itu dapat ditulis sebagai u 11 u 12 u 13 a 11 a 12 a 13 LU = l 21 u 11 l 21 u 12 + u 22 l 21 u 13 +u 23 = A = a 21 a 22 a 23 l 31 u 13 l 31 u 12 + l 32 u 22 l 31 u 13 + l 32 u 23 + u 33 a 31 a 32 a 33 Dari kesamaan dua buah matriks LU = A, diperoleh u 11 = a 11, u 12 = a 12, u 13 = a 13 } Baris pertama U l 21 u 1 = a 21 l 21 = l 31 u 11 = a 31 l 31 = a u a u 21 11 31 11 }Kolom pertama L l 21 u 12 + u 22 = a 22 u 22 = a 22 - l 21 u 12 } Baris kedua U l 21 u 13 + u 23 = a 23 u 23 = a 23 - l 21 u 13 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 3

l 31 u 12 + l 32 u 22 = a 32 l 32 = a l 32 u 22 31 u 12 Kolom kedua L l 31 u 13 + l 32 u 23 + u 33 = a 33 u 33 = a 33 - ( l 31 u 13 + l 32 u 23 ) } Baris ketiga U Kita perhatikan ada urutan pola teratur dalam menemukan elemen-elemen L dan U, yaitu: (1)elemen-elemen baris pertama dari U (2)elemen-elemen baris pertama dari L (3)elemen-elemen baris kedua dari U (4)elemen-elemen baris kedua L (5) (6)elemen-elemen baris ke-k dari U (7)elemen-elemen baris ke-k dari L Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 4

Rumus umum menghitung u dan l untuk sistem dengan matriks A yang berukuran 3 3 dapat ditulis sebagai berikut: p 1 u pj = a pj - k= 1 l pk u kj, p = 1, 2, 3,., n (P.4.13) j = p, p+1,., n dan l iq = q 1 a iq k= 1 u qq 1 ik u kq q = 1, 2, 3,., n-1, i = q+1, q+2,., n (P.4.14) dengan syarat u qq 0 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 5

Contoh: Selesaikan x 1 + x 2 -x 3 = 1 2x 1 + 2x 2 + x 3 = 5 -x 1 + x 2 + 2x 3 = 5 denganmetodedekomposisilu, yang dalamhalinildanudihitungdengan metodereduksicrout. Penyelesaian: 1 1-1 1 A = 2 2 1 b = 5-1 1 1 1 Diperoleh: u 11 = a 11 = 1 u 12 = a 12 = 1 u 13 = a 13 = -1 l 21 = a 21 /u 11 = 2/1 = 2 l 31 = a 31 /u 11 = -1/1 = -1 u 22 = a 22 - l 21 u 12 = 2-2 1 = 0 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 6

Karena u qq tidak boleh nol, lakukan pertukaran baris, baik untuk matriks A maupun untuk vektor b: Matriks A Vektor b R 2 R 3 1 1-1 R 2 R 3 1-1 1 1 1 2 2 1 5 Hitung kembali nilai l 21, l 31, dan u 22 (Perhatikan bahwa nilai u 11, u 12, u 13 tidak berubah) l 21 = a 21 /u 11 = -1/1 = -1 l 31 = a 31 /u 11 = 2/1 = 2 u 22 = a 22 - l 21 u 12 = 1 - (-1)(1) = 1 + 1 = 2 u 23 = a 23 - l 21 u 13 = 1 - (-1)(-1) = 1-1 = 0 l 32 = a l 32 u 22 31 u 12 = ( ) 2 2 1 2 = 0 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 7

Diperoleh L dan U sebagai berikut, 1 1-1 1 0 0 1 U = 0 2 0 L = -1 1 0 dan b = 1 0 0 3 2 0 1 5 Berturut-turut dihitung y dan x sebagai berikut: 1 0 0 y 1 1 Ly = b -1 1 0 y 2 = 1 2 0 1 y 3 5 y 1, y 2, dan y 3 dihitung dengan teknik penyulihan maju: y 1 = 1 -y 1 + y 2 = 1 y 2 = 1 + y 1 = 1 + 1 = 2 2y 1 + 0y 2 + y 3 = 5 y 3 = 5-2y 1 = 3 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 8

1 1-1 x 1 1 Ux = y 0 2 0 x 2 = 2 0 0 3 x 3 3 x 1, x 2, dan x 3 dihitung dengan teknik penyulihan mundur: 3x 3 = 3 x 3 = 1 2x 2 + 0x 3 = 2 x 2 = 1 x 1 + x 2 - x 3 = 1 x 1 = 1 Jadi, solusi sistem persamaan lanjar di atas adalah x = (1, 1, 1) T. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 9

Jika diamati elemen segitiga bawah pada matriks U semuanya bernilai nol, sehingga ruang yang tidak terpakai itu dapat dipakai untuk menyimpan elemen matriksl. Elemen diagonal matriks L seluruhnya 1, jadi tidak perlu disimpan(default). Dengan demikian, penyimpanan elemen LdanUpadasatumatriksdapatmenghemat penggunaanmemori. Selain itu, matriks A hanya dipakai sekali untuk memperolehldanu, sesudahitutidakdipakailagi. Dengan demikian, setelah L dan U diperoleh, elemennya dapat dipindahkan ke dalam A. Karena alasan ini, maka metode dekomposisi LU dinamakan juga metode kompaksi memori. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 10

Determinan Metode eliminasi Gauss dapat diterapkan untuk menghitung determinan matriks n n. Determinannya dapat dihitung setelah ia ditransformasi menjadi matriks segitiga atas U. Dua hukum penting determinan: Hukum1: det(bc) = det(b) det(c) Hukum2: det(m) = hasilkali semuaelemendiagonal M jika M adalah matriks segitiga atas atau matriks segitiga bawah. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 11

Kasus 1: Bila eliminasi Gauss tidak menerapkan tatancang pivoting. Jika pivoting tidak diterapkan, determinan matriks A adalah: det(a) = det(lu) = det(l) det(u) = det(u) = u 11 u 22 u 33... u nn yang dalamhalinidet(l) = 1 sebabsemuaelemen diagonal Ladalahsatu. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 12

Kasus 2: Bila eliminasi Gauss menerapkan tatancang pivoting. Tatancangpivotingmengakibatkanpertukaranbaris. Dekomposisi LU dengan pivoting setara dengan mengerjakan dua proses terpisah berikut: 1. TransformasikanmatriksAmenjadimatriksA' dengan cara permutasi baris-baris matriks(sama dengan mengalikan A dengan matriks permutasi P), A' = PA atausetaradengana= P -1 A' 2. Dekomposisi A' menjadi LU tanpa pivoting A' = LU Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 13

Dari (1) dan(2), LdanUdihubungkandenganAoleh A= P -1 A' = P -1 LU Determinan A dapat ditulis sebagai det(a) = det(p -1 ) det(l) det(u) = det(p -1 ) 1 det(u) = det(p -1 ) det(u) = αdet(u) yang dalamhalini α= det(p -1 ) = -1 atau1 bergantungpada apakahpivotingsejumlahbilangan ganjilataugenap. Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 14

Jika pivoting dilakukan sejumlah p kali, maka α dapat ditulis sebagai: α= (-1) p α bernilai1 untukpgenapdan-1 untukpganjil. Karena itu, det(a) = (-1) p det(u) = (-1) p u 11 u 22 u 33... u nn Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 15

Contoh: Hitung determinan matriks A berikut: Penyelesaian: 2 3-1 A = 4 4-3 -2 3-1 2 3-1 R 4 2 - / 2 R 1 2 3-1 R 6 3 - / -2 R 2 2 3-1 4 4-3 R 3 - -2 / 2 R 1 0-2 -1 0-2 -1-2 3-1 1 0-2 0 0-5 Tidak ada proses pivoting selama eliminasi Gauss, maka det (A) = (2) (-2) (-5) = 20 Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 16