Top Banner
Pengolahan Dasar Matriks Bagus Sartono [email protected] Departemen Statistika FMIPA – IPB
29

Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Mar 30, 2019

Download

Documents

hoangdan
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Pengolahan Dasar Matriks

Bagus [email protected]

Departemen Statistika FMIPA – IPB

Page 2: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Notasi Dasar Matriks

• Amxn , mAn , [aij]mxn : matriks berukuran mx n (m baris, n kolom)

• aij adalah elemen matriks A pada baris ke-i dan kolom ke-j

Page 3: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Penjumlahan Matriks

Penjumlahan matriks mAn dan mBn

menghasilkan matriks baru mCn dengan

cij = aij + bij untuk semua (i, j)

Perhatikan bahwa ukuran matriks A dan Bharus sama

Page 4: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Penjumlahan Matriks

1567

0121

3142

A

0528

1410

3152

B

110815

1531

6294

BAC

Page 5: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Penjumlahan Matriks

• Sifat Dasar Penjumlahan Matriks:

– Komutatif: A + B = B + A

– Asosiatif: (A + B) + C = A + (B + C)

BUKTIKAN SIFAT DI ATAS

Page 6: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Perkalian dengan Skalar

Jika c adalah sebuah skalar/konstanta real, dan mAn adalah sebuah matriks real maka

c A = mBn

dengan bij = c aij untuk semua (i, j)

Sifat: c (A + B) = cA + cB

Page 7: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Perkalian dengan Skalar

1567

0121

3142

A

2101214

0242

6284

2A

Page 8: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Perkalian Matriks

Perkalian dua buah matriks mAn dan nBp

menghasilkan matriks baru mCp dengan

cij = untuk semua (i, j)

Perhatikan ukuran matriks yang terlibat dalam perkalian

n

k

kjikba1

Page 9: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Perkalian Matriks

12

31A

654

321B

613251224112

633153214311ABC

1296

211714ABC

Page 10: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Perkalian Matriks

Sifat-sifat

• Tidak komutatif. AB = BA, may be yes, may be no.

• A(B + C) = AB + AC

• c(AB) = (cA)B = A(cB)

BUKTIKAN SIFAT-SIFAT di ATAS

Page 11: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Transpose (Putaran)

Transpose dari matriks mAn dilambangkan AT

atau A’ adalah matriks nBm dengan

bij = aji untuk semua (i, j)

Page 12: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Transpose (Putaran)

1567

0121

3142

A

103

511

624

712

TAB

Page 13: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Transpose (Putaran)

Sifat-sifat

• (A’)’ = A

• (A + B)’ = A’ + B’

• (cA)’ = cA’

• (AB)’ = B’A’

BUKTIKAN SIFAT-SIFAT di ATAS

Page 14: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks-Matriks Spesial

• Matriks Persegi

• Matriks Diagonal

• Matriks Identitas

• Matriks Nol

• Matriks Satuan

• Matriks Simetrik

• Matriks Miring Simetrik

• Matriks Segitiga Atas/Bawah

• Matriks Idempoten

• Matriks Ortogonal

Page 15: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Persegi

Sebuah matriks mAn dikatakan sebagai matriks persegi jika dan hanya jika m = n, atau banyaknya baris sama dengan banyaknya kolom.

Page 16: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Diagonal

Sebuah matriks persegi nAn disebut sebagai matriks diagonal jika dan hanya jika

aij = 0 untuk semua i ≠ j

20

01A

8000

0200

0000

0003

H

Page 17: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Identitas

Matriks persegi nAn disebut sebagai matriks identitas dan dilambangkan In jika dan hanya jika

aij = 0 untuk semua i ≠ j

aii = 1 untuk semua i = 1, 2, …, n

Jika mBn adalah sembarang matriks real, maka BI = B

Jika nBm adalah sembarang matirks real maka IB = B

Page 18: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Identitas

10

012I

1000

0100

0010

0001

4I

Page 19: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Nol

Sebuah matriks mAn disebut sebagai matriks nol dan dilambangkan mOn jika dan hanya jika

aij = 0 untuk semua (i, j)

Jika mBn adalah sembarang matriks real, maka BO = O

Jika nBm adalah sembarang matirks real maka OB = O

Page 20: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Satuan

Sebuah matriks mAn disebut sebagai matriks satuan dan dilambangkan mJn jika dan hanya jika

aij = 1 untuk semua (i, j)

Page 21: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Nol dan Matriks Satuan

0000

0000

0000

43xO

000

000

000

000

34xO

1111

1111

1111

43xJ

111

111

111

111

34xJ

Page 22: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Simetrik

Sebuah matriks persegi nAn disebut sebagai matriks simetrik jika dan hanya jika

aij = aji untuk semua i ≠ j

Dengan kata lain nAn disebut sebagai matriks simetrik jika dan hanya jika A’ = A

Page 23: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Miring Simetrik

Sebuah matriks persegi nAn disebut sebagai matriks miring simetrik jika dan hanya jika

aij = -aji untuk semua (i, j)

dan aii = 0 untuk semua i = 1, 2, …, n

Dengan kata lain nAn disebut sebagai miring matriks simetrik jika dan hanya jika A = -A’

Page 24: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Simetrik dan Miring Simetrik

92

21B

6034

0135

3322

4521

K

02

20C

0034

0035

3302

4520

Page 25: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Segitiga Atas

Sebuah matriks persegi nAn disebut sebagai matriks segitiga atas jika dan hanya jika

aij = 0 untuk semua i > j

6000

0100

3320

4521

Page 26: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Segitiga Bawah

Sebuah matriks persegi nAn disebut sebagai matriks segitiga bawah jika dan hanya jika

aij = 0 untuk semua i < j

6034

0135

0022

0001

Page 27: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Idempoten

Sebuah matriks persegi nAn disebut sebagai matriks idempoten jika dan hanya jika AA = A

Page 28: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Matriks Ortogonal

Sebuah matriks persegi nAn disebut sebagai matriks ortogonal jika dan hanya jika

AA’ = A’A = In

Page 29: Pengolahan Dasar Matriks - stat.ipb.ac.id · Sifat: c(A + B) = cA + cB. Perkalian dengan Skalar » » » ¼ º « « « ¬ ª 7 6 5 1 1 2 1 0 2 4 1 3 A » » » ¼ º « « « ¬

Bahan Diskusi

Andaikan data tingkat pengeluaran per hari (Rp) mahasiswa Dept Statistika Angkatan 48 dicatat dalam bentuk vektor kolom y berukuran 60 x 1, nyatakan statistik berikut dalam bentuk notasi matriks.

a. Jumlah pengeluaran per hari

b. Rata-rata pengeluaran per hari

c. Ragam pengeluaran per hari