Notasi Sigma - osis.man2kotamalang.sch.id

Post on 26-Mar-2022

27 views 0 download

Transcript of Notasi Sigma - osis.man2kotamalang.sch.id

Notasi Sigma (โˆ‘)

Lambang yang dipakai untuk menuliskan operasi penjumlahan secara singkat,jelas,dan

Konsisten

Secara umum notasi sigma dinyatakan sebagai berikut

โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘–๐‘›๐‘–=1 = U1 + U2 + U3 + โ€ฆ + Un

Keterangan :

1 = Batas Bawah i = Indeks

n = Batas Atas Un = Suku ke-n

Contoh :

Nyatakan dengan notasi sigma jumlah bilangan berikut :

A. 1 + 3 + 5 + 7 + 9 + 11

Penyelesaian :

= [2(1)-1] + [2(2)-1] + โ€ฆโ€ฆ + [2(6)-1]

= โˆ‘ (2๐‘˜ โˆ’ 1)6๐‘˜=1

B. โˆ‘ (3๐‘ + 1)9๐‘=5

= [3x5+1] + [3x6+1] + [3x7+1] + [3x8+1] + [3x9+1]

= 110

Sifat Notasi Sigma :

a. โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘–๐‘›๐‘–=1 = U1 + U2 + U3 + โ€ฆ + U4

Contoh : โˆ‘ 3๐‘”4๐‘”=1 = 3x1 + 3x2 + 3x3 + 3x4 = 30

b. โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘–๐‘›๐‘–=1 = โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘—๐‘›

๐‘—=1

Contoh : โˆ‘ 4๐‘ˆ๐‘–5๐‘–=1 = โˆ‘ 4๐‘ˆ๐‘—5

๐‘—=1 = 60

c. โˆ‘ ๐ถ๐‘›๐‘–=1 = Cn ; Dimana C suatu konstanta

Contoh : โˆ‘ 87๐‘–=1 = 7x8 = 56

d. โˆ‘ ๐ถ ๐‘ˆ๐‘–๐‘›๐‘–=1 = ๐ถ โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘–๐‘›

๐‘–=1

Contoh : โˆ‘ 8 2๐‘–4๐‘–=1 = 8 โˆ‘ 2๐‘–4

๐‘–=1 = 20x8 = 160

e. โˆ‘ (๐‘ˆ๐‘–๐‘›๐‘–=1 + Vi) = โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘–๐‘›

๐‘–=1 + โˆ‘ ๐‘‰๐‘–๐‘›๐‘–=1

Contoh : โˆ‘ (3๐‘–3๐‘–=1 + 4i) = โˆ‘ 3๐‘–3

๐‘–=1 + โˆ‘ 4๐‘–3๐‘–=1 = 7 + 14 + 21 = 42

f. โˆ‘ (๐‘ˆ๐‘–๐‘›๐‘–=1 + Vi)2 = โˆ‘ (๐‘ˆ๐‘–)2๐‘›

๐‘–=1 + 2โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘–๐‘›๐‘–=1 + โˆ‘ (๐‘‰๐‘–)2๐‘›

๐‘–=1

Contoh : โˆ‘ (3๐‘–3๐‘–=1 + 4i)2 = โˆ‘ (3๐‘–)23

๐‘–=1 + 2โˆ‘ 3๐‘–3๐‘–=1 + โˆ‘ (4๐‘–)23

๐‘–=1 = 126 + 36 + 224 = 386

g. โˆ‘ (๐‘ˆ๐‘–)๐‘š๐‘–=1 = โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘–๐‘›

๐‘–=1 + โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘–๐‘š๐‘–=๐‘›+1

Contoh : โˆ‘ (3๐‘–)6๐‘–=1 = โˆ‘ 3๐‘–3

๐‘–=1 + โˆ‘ 3๐‘–6๐‘–=3+1 = 18 + 45 = 63

h. โˆ‘ (๐‘ˆ๐‘–)๐‘›๐‘–=1 = โˆ‘ ๐‘ˆ(๐‘–๐‘›โˆ’1

๐‘–=1โˆ’1 + 1) = โˆ‘ ๐‘ˆ(๐‘–๐‘›+1๐‘–=1+1 โ€“ 1)

Contoh : โˆ‘ (3๐‘–)5๐‘–=1 = โˆ‘ 3(๐‘–5โˆ’1

๐‘–=1โˆ’1 + 1) = โˆ‘ ๐‘ˆ(๐‘–5+1๐‘–=1+1 โ€“ 1) = 45

i. โˆ‘ ๐‘ˆ๐‘–๐‘›๐‘–=๐‘š = Um + โ€ฆ + Un

Contoh = โˆ‘ 2๐‘–5๐‘–=3 = U3 + U4 + U5 = 3x2 + 4x2 + 5x2 = 24

j. โˆ‘ ๐ถ๐‘›๐‘–=๐‘š = n โ€“ m + 1

Contoh : โˆ‘ 35๐‘–=3 = 5 โ€“ 3 + 1 = 3

Karena tidak ada yang harus dikalikan/difungsikan (indeks) ,hanya ada C(constanta) = 3x0 +

4x0 + 5x0 + 3(constanta) = 3

k. โˆ‘ (๐ถ๐‘ˆ๐‘–)๐‘›๐‘–=๐‘š = โˆ‘ ๐ถ๐‘ˆ(๐‘–๐‘›โˆ’๐‘Ÿ

๐‘–=๐‘šโˆ’๐‘Ÿ + r) = โˆ‘ ๐ถ๐‘ˆ(๐‘–๐‘›+๐‘Ÿ๐‘–=๐‘š+๐‘Ÿ - r)

Contoh : โˆ‘ (5 3๐‘–)5๐‘–=3 = โˆ‘ 5 3(๐‘–5โˆ’3

๐‘–=3โˆ’3 + 3) = โˆ‘ 5 3(๐‘–5+3 ๐‘–=3+3 - 3) = 180

Induksi Matematika

Prinsip pembuktian kebenaran suatu pernyataan dengan Induksi Matematika diperlukan Langkah :

1. Langkah Dasar

Pernyataan bernilai benar untuk n = 1

Dengan kata lain : Buktikan bahwa P(n) benar untuk n = 1

2. Langkah Induksi

Andaikan pernyataan benar untuk n = k

Dengan kata lain : P(n) diasumsikan benar untuk n = k

Dibuktikan bahwa pernyataan juga benar untuk n = k + 1

Dengan kata lain : Buktikan P(n) benar juga untuk n = k + 1

3. Kesimpulan

Perlu kalian catat: bahwa induksi matematika hanya dipakai untuk mengecek atau membuktikan kebenaran dari sebuah pernyataan atau rumus. Dan induksi matematika tidak

untuk menurunkan rumus.

Ketaksamaan

Sifat transitif

Contoh :

a. 4 + 6 + 8 + โ€ฆ + (2n + 2) = n2 + 3n

1. Buktikan bahwa P(n) benar untuk n = 1

n = 1

maka (2n + 2) = n2 + 3n

2x1 + 2 = 12 + 3x1

4 = 4 , bernilai benar

2. P(n) diasumsikan benar untuk n = k

n = k

maka 4 + 6 + 8 + โ€ฆ + (2n + 2) = n2 + 3n

4 + 6 + 8 + โ€ฆ + (2k + 2) = k2 + 3k

3. Buktikan P(n) benar juga untuk n = k + 1

n = k + 1

maka 4 + 6 + 8 + โ€ฆ + (2k+2) + [2(k+1) + 2] = (k+1)2 + 3(k+1)

(K2 + 3k) + 2k + 4 = k2 + 2k + 1 + 3k + 3

K2 + 5k + 4 = k2 + 5k + 4 , Bernilai benar

Kesimpulan :

Terbukti Bahwa 4 + 6 + 8 + โ€ฆ + (2n + 2) = n2 + 3n benar untuk setiap n bilangan asli

Program Linier

1. Sistem Pertidaksamaan Linier Dua Variabel

Langkah penyelesaian :

โžข Cari nilai ๐‘ฅ saat ๐‘ฆ = 0, dan nilai ๐‘ฆ saat ๐‘ฅ = 0

โžข Gambar grafik yang menghubungkan kedua titik

โžข Arsir daerah yang bersesuaian dengan tanda

Langkah menyusun PtLDV suatu daerah penyelesaian :

โžข Menentukan persamaan garis pembatas

Garis memotong (0, ๐‘Ž) dan (๐‘, 0) โ‡’ ๐‘Ž๐‘ฅ + ๐‘๐‘ฆ = ๐‘Ž๐‘

โžข Melakukan uji titik untuk menentukan tanda ketaksamaan

2. Program Linear

โ€ข Model matematika

Merubah permasalahan sehari-hari ke dalam bahasa matematika dalam bentuk

persamaan, pertidaksamaan, dan juga fungsi.

Contoh :

Suatu adonan roti basah dibuat dengan menggunakan bahan 2 kg tepung dan 1 kg

gula. Sementara satu adonan roti kering dibuat dengan memakai 1 kg tepung dan 3

kg gula. Ibu mempunyai persediaan tepung sebanyak 6 kg dan gula sebanyak 5 kg.

Apabila pada masing- maisng satu adonan kue basah bisa memberikan keuntungan

Rp75.000,00 serta masing- masing adonan kue kering bisa memberikan untung

Rp60.000,00. Berapakah banyak kombinasi adonan roti yang bisa dibikin untuk

memperoleh keuntungan maksimal?

Jawab :

Misalkan ๐‘ฅ menyatakan adonan roti basah, dan ๐‘ฆ menyatakan adonan roti kering

Sehingga didapat model matematika ๐‘ฅ โ‰ฅ 0, ๐‘ฆ โ‰ฅ 0, 2๐‘ฅ + ๐‘ฆ โ‰ค 6, 2๐‘ฅ + 3๐‘ฆ โ‰ค 5

Jika garis pembatas utuh (โธบโธบ) dipilih tanda ketidaksamaan โ‰ค atau โ‰ฅ

Jika garis pembatas putus-putus (โˆ’ โˆ’ โˆ’) dipilih tanda pertidaksamaan < atau >

โ€ข Fungsi Tujuan

Fungsi objektif merupakan fungsi yang menjelaskan tujuan berdasarkan batasan-

batasan yang ada. Fungsi objektif umumnya dinyatakan dengan ๐‘“(๐‘ฅ, ๐‘ฆ) = ๐‘Ž๐‘ฅ + ๐‘๐‘ฆ

โ€ข Menentukan Nilai Optimum Fungsi Tujuan

a. Metode garis selidik

I. Mencari daerah yangmemenuhi sistem pertidaksamaan yang diberikan

II. Mencari persamaan garis selidik ๐‘“(๐‘ฅ, ๐‘ฆ) = ๐‘Ž๐‘ฅ + ๐‘๐‘ฆ = ๐‘˜, dengan ๐‘˜ bilangan

real

Apabila arah geser garis selidik ke arah kanan, maka :

o Apabila titik (๐‘ฅ1, ๐‘ฆ1) merupakan titik pada daerah penyelesaian yang

pertama dilewati oleh garis selidik maka nilai minimum diwakili oleh titik

tersebut.

o Apabila titik (๐‘ฅ2, ๐‘ฆ2) merupakan titik pada daerah penyelesaian yang

terakhir dilewati oleh garis selidik maka nilai maksimum diwakili oleh

titik tersebut. Geser garis selidik yang sudah dibikin pada langkah

nomor 2 atau buatlah garis-garis lain yang sejajar dengan garis selidik

yang sudah dibikin pada arah daerah layak.

Apabila arah geser garis selidik ke arah kiri, maka :

o Apabila titik (๐‘ฅ1, ๐‘ฆ1) merupakan titik pada daerah penyelesaian yang

pertama dilewati oleh garis selidik maka nilai maksimum akan diwakili

oleh titik tersebut.

o Apabila titik (๐‘ฅ2, ๐‘ฆ2) merupakan titik pada daerah penyelesaian yang

terakhir dilewati oleh garis selidik maka nilai minimum diwakili oleh titik

tersebut.

b. Metode Uji Titik Pojok

I. Mencari berbagai garis dari sistem pertidaksamaan yang menjadi fungsi

kendala dari persoalan yang diberikan. II. Mencari berbagai titik pojok yang merupakan koordinat pembatas

daerah yang memenuhi fungsi kendala.

III. Menghitung nilai optimum f(x,y) dari titik-titik pojok yang diperoleh.

IV. Memperoleh nilai maksimum atau minimum sesuai dengan permasalahan.

Matriks adalah sekumpulan bilangan dalam persegi atau persegi panjang yang diatur

berdasarkan baris dan kolom, serta ditempatkan di dalam tanda kurung biasa ( ) maupun tanda

kurung siku [ ].

Matriks pada umumnya dinyatakan dengan huruf kapital dan elemen-elemenya dinyatakan

dengan huruf kecil. Misalnya, Jika A adalah sebuah matriks. Maka elemen di dalamnya

dinyatakan dengan ๐‘Ž๐‘š๐‘›. m merupakan baris ke-m dan n merupakan kolom ke-n dalam matriks.

Matriks A dapat dinotasikan dengan A = (๐‘Ž๐‘š๐‘›).

Jika suatu matriks terdiri atas m baris dan n kolom maka ๐‘š ร— ๐‘› menyatakan ukuran atau ordo

dari matriks A. Matriks berordo ๐‘š ร— ๐‘› biasa ditulis dengan A๐‘šร—๐‘›. Bentuk umum matriks A berordo

๐‘š ร— ๐‘› dapat dituliskan sebagai berikut.

A = (

๐‘Ž11 ๐‘Ž12

๐‘Ž21 ๐‘Ž22

โ‹ฏ ๐‘Ž1๐‘›

โ‹ฏ ๐‘Ž2๐‘›

โ‹ฎ โ‹ฎ๐‘Ž๐‘š1 ๐‘Ž๐‘š2

โ‹ฎ โ‹ฎโ‹ฏ ๐‘Ž๐‘š๐‘›

)

Penting!

Cara membaca elemen matriks ๐‘Ž11 adalah

๐‘Ž satu-satu bukan ๐‘Ž sebelas

1. Matriks Baris

Matriks yang terdiri atas 1 baris dan memiliki ordo 1 ร— ๐‘›.

Contoh : A = (โˆ’3 5 2). Matriks A berordo 1 ร— 3

2. Matriks Kolom

Matriks yang terdiri atas 1 kolom dan memiliki ordo ๐‘› ร— 1.

Contoh : A = (90

โˆ’5). Matriks A berordo 3 ร— 1

3. Matriks Persegi

Matriks yang memiliki banyak baris dan kolom yang sama (berordo nxn). Dalam matriks

persegi terdapat dua diagonal. yaitu diagonal utama dan diagonal samping yang mana

dapat dilihat pada matriks di bawah ini.

Contoh : A = (1 โˆ’2 51 3 โˆ’65 7 0

). Matriks A berordo 3x3

1. Matriks nol (๐‘‚)

Matriks yang semua elemennya nol (0)

Contoh : ๐‘‚ = (0 0 00 0 00 0 0

)

2. Matriks Diagonal (๐ท)

Matriks persegi yang elemen-elemennya nol (0) kecuali elemen pada diagonalnya.

Contoh : ๐ท = (โˆ’5 0 00 1 00 0 7

) atau ๐ท = (9 0 00 0 00 0 0

)

3. Matriks Identitas (๐ผ)

Matriks persegi yang elemen-elemen yang pada diagonal utamanya sama dengan satu

(1) dan elemen-elemen lain sama dengan nol (0).

Contoh : ๐ผ = (1 0 00 1 00 0 1

)

4. Matriks Segitiga Bawah (๐ฟ)

Matriks persegi yang elemen-elemen diatas diagonal utamanya sama dengan nol (0)

Contoh : ๐ฟ = (โˆ’1 0 08 3 0

11 โˆ’5 2)

5. Matriks Segitiga Atas (๐‘ˆ)

Matriks persegi yang elemen-elemen dibawah diagonalnya sama dengan (0)

Contoh : ๐‘ˆ = (โˆ’7 13 60 9 100 0 1

)

Transpose matriks adalah matriks baru yang terbentuk dari menuliskan elemen-elemen pada

baris suatu matriks menjadi elemen-elemen kolom. Transpose matriks ๐ด dapat dinyatakan

dengan ๐ด๐‘‡ atau ๐ดโ€ฒ.

Contoh : Jika ๐ด = (3 5 80 13 10

) maka ๐ด๐‘‡ = (3 05 138 10

)

Sebuah matriks akan menjadi matriks simetris apabila ๐‘จ = ๐‘จ๐‘ป yang mana matriks A merupakan

matriks persegi.

Contoh : ๐ด = (1 โˆ’5 8

โˆ’5 7 68 6 0

) maka ๐ด๐‘‡ = (1 โˆ’5 8

โˆ’5 7 68 6 0

). Karena ๐ด = ๐ด๐‘‡ , maka matriks A

merupakan matriks simetris.

Matriks A dan Matriks B dikatakan sama apabila

โ€ข Ordo A dan B sama

โ€ข Setiap elemen di masing

Contoh : ๐ด = (3 1

โˆ’2 0) dan ๐ต = (

6

21

โˆ’10

50

)

Penjumlahan matriks hanya dapat dilakukan apabila ordo matriks sama. Hasil penjumlahan

matriks adalah matriks baru yang elemennya merupakan penjumlahan elemen-elemen seletak

dari kedua matriks yang dijumlahkan. Ordo dari matriks hasil penjumlahan sama dengan ordo

matriks yang dijumlahkan.

Contoh : ๐ด = (3 1

โˆ’2 0) dan ๐ต = (

5 49 1

). Maka ๐ด + ๐ต = (3 + 5 1 + 4

(โˆ’2) + 9 0 + 1) = (

8 57 1

)

๐ด = (3 1

โˆ’2 0) dan ๐ต = (

61

โˆ’3). Karena ordo A dan B berbeda maka kedua matriks tidak

dapat dijumlahkan.

Dalam penjumlahan matriks berlaku beberapa sifat :

a. Sifat Komutatif = ๐ด + ๐ต = ๐ต + ๐ด

b. Sifat Asosiatif = ๐ด + (๐ต + ๐ถ) = (๐ด + ๐ต) + ๐ถ

c. Terdapat unsur identitas pada penjumlahan matriks. Yaitu Matriks ๐‘‚ (Seluruh

elemennya 0), sehingga = ๐ด + ๐‘‚ = ๐‘‚

d. Matriks ๐ด memiliki lawan (Invers aditif) matriks โˆ’๐ด . Yang mana elemen didalam

matriks โˆ’๐ด merupakan kebalikan elemen matriks ๐ด. sehingga ๐ด + (โˆ’๐ด) = ๐‘‚

Pengurangan matriks hanya dapat dilakukan apabila ordo matriks sama. Hasil pengurangan

matriks adalah matriks baru yang elemennya merupakan pengurangan elemen-elemen seletak

dari kedua matriks yang dikurangkan. Ordo dari matriks hasil pengurangan sama dengan ordo

matriks yang dikurangkan.

Contoh : ๐ด = (3 1

โˆ’2 0) dan ๐ต = (

5 49 1

). Maka ๐ด โˆ’ ๐ต = (3 โˆ’ 5 1 โˆ’ 4

(โˆ’2) โˆ’ 9 0 โˆ’ 1) = (

โˆ’2 โˆ’3โˆ’11 โˆ’1

)

๐ด = (3 1

โˆ’2 0) dan ๐ต = (

61

โˆ’3). Karena ordo A dan B berbeda maka kedua matriks tidak

dapat dikurangkan.

Dalam pengurangan matriks sifat komutatif tidak berlaku karena :

๐ด โˆ’ ๐ต โ‰  ๐ต โˆ’ ๐ด. Contoh :

Diketahui ๐ด = (3 1

โˆ’2 0) dan ๐ต = (

5 49 1

).

๐ด โˆ’ ๐ต = (3 โˆ’ 5 1 โˆ’ 4

(โˆ’2) โˆ’ 9 0 โˆ’ 1) = (

โˆ’2 โˆ’3โˆ’11 โˆ’1

)

Dan ๐ต โˆ’ ๐ด = (5 โˆ’ 3 4 โˆ’ 1

9 โˆ’ (โˆ’2) 1 โˆ’ 0) = (

2 311 1

)

Dari hasil di atas, terbukti ๐ด โˆ’ ๐ต โ‰  ๐ต โˆ’ ๐ด.

Perkalian matriks A dan suatu bilangan real k disebut perkalian skalar matriks. Hasil dari perkalian

skalar matriks A dan k merupakan matriks baru yang elemennya merupakan hasil kali elemen k

dan matriks A.

Contoh : ๐ด = (3 1

โˆ’2 0) dan ๐‘˜ = 2. maka ๐‘˜๐ด = 2 (

3 1โˆ’2 0

) = (2 ร— 3 2 ร— 1

2 ร— (โˆ’2) 2 ร— 0) = (

6 2โˆ’4 0

)

Dalam perkalian skalar matriks, berlaku sifat :

a. Sifat Distributif : (๐‘˜1 + ๐‘˜2)๐ด = ๐‘˜1๐ด + ๐‘˜2๐ด dan ๐‘˜(๐ด + ๐ต) = ๐‘˜๐ด + ๐‘˜๐ต

b. Sifat Asosiatif : ๐‘˜1(๐‘˜2๐ด) = ๐‘˜1๐‘˜2๐ด

Perkalian matriks dapat dilakukan apabila banyak kolom matriks pertama sama dengan banyak

baris matriks kedua (๐ด๐‘š๐‘ฅ ร— ๐ต๐‘ฅ๐‘›). Hasil dari perkalian matriks adalah jumlah dari hasil perkalian

elemen pada matriks A baris i dan matriks B kolom j. Ordo dari hasil perkalian matriks ๐ด๐‘š๐‘ฅ ร— ๐ต๐‘ฅ๐‘›

adalah ๐‘š ร— ๐‘›.

Contoh : ๐ด = (3 50 โˆ’1

) dan ๐ต = (4 1 67 โˆ’2 3

)

Maka ๐ด ร— ๐ต = (3 50 โˆ’1

) ร— (4 1 67 โˆ’2 3

) = (3 ร— 4 + 5 ร— 7 3 ร— 1 + 5 ร— (โˆ’2) 3 ร— 6 + 5 ร— 3

0 ร— 4 + (โˆ’1) ร— 7 0 ร— 1 + (โˆ’1) ร— (โˆ’2) 0 ร— 6 + (โˆ’1) ร— 3)

= (12 + 35 3 + (โˆ’10) 18 + 15

0 + (โˆ’7) 0 + 2 0 + (โˆ’3))

= (47 โˆ’7 33โˆ’7 2 โˆ’3

)

Sifat-sifat dalam perkalian matriks :

a. Sifat Komutatif tidak berlaku : ๐ด๐ต โ‰  ๐ต๐ด

b. Sifat asosiatif : (๐ด๐ต)๐ถ = ๐ด(๐ต๐ถ)

c. Sifat distributif : ๐ด(๐ต + ๐ถ) = ๐ด๐ต + ๐ต๐ถ dan (๐ด + ๐ต)๐ถ = ๐ด๐ถ + ๐ต๐ถ

๐ด(๐ต โˆ’ ๐ถ) = ๐ด๐ต โˆ’ ๐ด๐ถ dan (๐ด โˆ’ ๐ต)๐ถ = ๐ด๐ถ โˆ’ ๐ต๐ถ

d. Sifat Asosiatif : ๐‘˜๐ด๐ต = (๐‘˜๐ด)๐ต = ๐ด(๐‘˜๐ต)

e. Sifat Identitas : ๐ด๐ผ = ๐ด. (I merupakan matriks identitas)

Perpangkatan pada matriks hanya terjadi apabila matriks yang dipangkatkan adalah matriks

persegi.

Contoh : Jika ๐ด = (3 1

โˆ’2 0). Maka ๐ด2 = ๐ด๐ด = (

3 1โˆ’2 0

) (3 1

โˆ’2 0) = (

3 ร— 3 + 1 ร— (โˆ’2) 3 ร— 1 + 1 ร— 0โˆ’2 ร— 3 + 0 ร— (โˆ’2) โˆ’2 ร— 1 + 0 ร— 0

)

Sifat-Sifat dalam perpangkatan Matriks :

a. ๐ด๐‘Ÿ๐ด๐‘  = ๐ด๐‘Ÿ+๐‘ 

b. (๐ด๐‘Ÿ)๐‘  = ๐ด๐‘Ÿ๐‘ 

c. ๐ด๐‘› = ๐ด ร— ๐ด๐‘›โˆ’1

d. ๐ด0 = 1

Determinan dan Invers Matriks

1. Determinan matriks dengan ordo ๐Ÿ๐’™๐Ÿ

Misalkan matriks tersebut adalah ๐ด = (๐‘Ž ๐‘๐‘ ๐‘‘

), maka determinan matriks ๐ด dinyatakan

sebagai

det ๐ด = |๐ด| = |๐‘Ž ๐‘๐‘ ๐‘‘

| = ๐‘Ž๐‘‘ โˆ’ ๐‘๐‘

2. Determinan matriks dengan ordo ๐Ÿ‘๐’™๐Ÿ‘

Misalkan ๐ด = (

๐‘Ž1 ๐‘Ž2 ๐‘Ž3

๐‘Ž4 ๐‘Ž5 ๐‘Ž6

๐‘Ž7 ๐‘Ž8 ๐‘Ž9

) , untuk memudahkan perhitungan, buatlah salinan

๐‘Ž1 ๐‘Ž2

๐‘Ž4 ๐‘Ž5

๐‘Ž7 ๐‘Ž8

di kanan matriks seperti berikut ini

|

๐‘Ž1 ๐‘Ž2 ๐‘Ž3

๐‘Ž4 ๐‘Ž5 ๐‘Ž6

๐‘Ž7 ๐‘Ž8 ๐‘Ž9

|

๐‘Ž1 ๐‘Ž2

๐‘Ž4 ๐‘Ž5

๐‘Ž7 ๐‘Ž8

Maka det ๐ด = ๐‘Ž1๐‘Ž5๐‘Ž9 + ๐‘Ž2๐‘Ž6๐‘Ž7 + ๐‘Ž3๐‘Ž4๐‘Ž8 โˆ’ ๐‘Ž7๐‘Ž5๐‘Ž3 โˆ’ ๐‘Ž8๐‘Ž6๐‘Ž1 โˆ’ ๐‘Ž9๐‘Ž4๐‘Ž2

3. Sifat sifat determinan

a. Determinan matriks ๐ด sama dengan determinan matriks ๐ด๐‘ก

|๐ด| = |๐ด๐‘ก|

b. Determinan matriks ๐ด๐ต sama dengan determinan matriks ๐ด dikali determinan matriks

๐ต

|๐ด๐ต| = |๐ด||๐ต|

c. Determinan matriks ๐ดโˆ’1 sama dengan seper determinan matriks ๐ด

|๐ดโˆ’1| =1

|๐ด|

d. Jika setiap elemen pada matriks ๐ด yang berordo ๐‘› ๐‘ฅ ๐‘› dikali dengan ๐‘˜, maka

determinan matriks baru adalah determinan matriks ๐ด dikali ๐‘˜๐‘›

|๐‘˜๐ด| = ๐‘˜๐‘›|๐ด|

4. Invers matriks

Invers matriks ๐ด dilambangkan ๐ดโˆ’1. Misalkan ๐ด = (๐‘Ž ๐‘๐‘ ๐‘‘

)

๐ดโˆ’1 =1

|๐ด|๐ด๐‘‘๐‘— ๐ด =

1

๐‘Ž๐‘‘ โˆ’ ๐‘๐‘(

๐‘‘ โˆ’๐‘โˆ’๐‘ ๐‘Ž

)

Jika det ๐ด = 0, maka matriks ๐ด tidak memiliki invers atau disebut matriks singular

Sifat invers Matriks โ‡’ ๐ด๐ดโˆ’1 = ๐ดโˆ’1๐ด = ๐ผ

5. Persamaaan matriks

Invers matriks juga digunakan jika ada pembagian dalam matriks

Jika ๐ด, ๐ต, dan ๐‘‹ ketiganya adalah matriks, maka

a. ๐ด๐‘‹ = ๐ต berlaku ๐‘‹ = ๐ดโˆ’1๐ต

b. ๐‘‹๐ด = ๐ต berlaku ๐‘‹ = ๐ต๐ดโˆ’1

6. Menyelesaikan SPLDV atau SPLTV menggunakan matriks

Matriks juga dapat digunakan dalam menyelesaikan SPLDV atau SPLTV

Contoh pada SPLDV berikut :

3๐‘ฅ + 5๐‘ฆ = 4 โ€ฆ (1)

5๐‘ฅ โˆ’ ๐‘ฆ = 16 โ€ฆ (2)

Dalam bentuk matriks, persamaan (1) dan (2) dapat dituliskan sebagai berikut

(3 55 โˆ’1

) (๐‘ฅ๐‘ฆ) = (

416

)

Matriks (3 55 โˆ’1

) disebut matriks koefisien, yaitu matriks yang unsur-unsurnya

merupakan koefisien dari variabel-variabel pada persamaan (1) dan (2).

Matriks (๐‘ฅ๐‘ฆ) disebut matriks variabel, yaitu matriks yang unsur-unsurnya merupakan

variabel variabel pada persamaan (1) dan (2).

Matriks (4

16) disebut matriks konstanta, yaitu matriks yang unsur-unsurnya merupakan

konstanta pada persamaan (1) dan (2).

Cara 1

Penyelesaian (๐‘ฅ๐‘ฆ) dapat menggunakan persamaan matriks seperti pada nomor 5, yaitu

(๐‘ฅ๐‘ฆ) = (

3 55 โˆ’1

)โˆ’1

(4

16) = โˆ’

1

28(

โˆ’1 โˆ’5โˆ’5 3

) (4

16) = โˆ’

1

28(

โˆ’8428

) = (3

โˆ’1)

Sehingga ๐‘ฅ = 3 dan ๐‘ฆ = โˆ’1

Cara 2

Pada persamaan

๐‘Ž1๐‘ฅ + ๐‘1๐‘ฆ = ๐‘1

๐‘Ž2๐‘ฅ + ๐‘2๐‘ฆ = ๐‘2

Penyelesaian ๐‘ฅ dan ๐‘ฆ adalah

๐‘ฅ =๐ท๐‘ฅ

๐ท=

|๐‘1 ๐‘1

๐‘2 ๐‘2|

|๐‘Ž1 ๐‘1

๐‘Ž2 ๐‘2|

๐‘ฆ =๐ท๐‘ฆ

๐ท=

|๐‘Ž1 ๐‘1

๐‘2 ๐‘2|

|๐‘Ž1 ๐‘1

๐‘Ž2 ๐‘2|

Sehingga penyelesaian pada contoh diatas adalah

๐‘ฅ =๐ท๐‘ฅ

๐ท=

|4 5

16 โˆ’1|

|3 55 โˆ’1

|=

โˆ’84

โˆ’28= 3

๐‘ฆ =๐ท๐‘ฆ

๐ท=

|3 45 16

|

|3 55 โˆ’1

|=

28

โˆ’28= โˆ’1

Contoh pada SPLTV berikut :

๐‘ฅ + ๐‘ฆ + ๐‘ง = 2

2๐‘ฅ + ๐‘ฆ โˆ’ ๐‘ง = 9

โˆ’๐‘ฅ + 9๐‘ฆ + 2๐‘ง = 2

Dalam bentuk matriks, SPLTV tersebut dapat dituliskan sebagai berikut

(1 1 12 1 โˆ’1

โˆ’1 9 2) (

๐‘ฅ๐‘ฆ๐‘ง

) = (292

)

Maka penyelesaian ๐‘ฅ, ๐‘ฆ, ๐‘ง adalah

๐‘ฅ =๐ท๐‘ฅ

๐ท=

|2 1 19 1 โˆ’12 9 2

|

|1 1 12 1 โˆ’1

โˆ’1 9 2|

=81

27= 3

๐‘ฆ =๐ท๐‘ฆ

๐ท=

|1 2 12 9 โˆ’1

โˆ’1 2 2|

|1 1 12 1 โˆ’1

โˆ’1 9 2|

=27

27= 1

๐‘ง =๐ท๐‘ง

๐ท=

|1 1 22 1 9

โˆ’1 9 2|

|1 1 12 1 โˆ’1

โˆ’1 9 2|

=โˆ’54

27= โˆ’2

TRANSFORMASI GEOMETRI

Translasi (pergeseran)

Bergeser T (๐’‚๐’ƒ

):

X : (+) kekanan , (-) kekiri

Y : (+) keatas , (-) kebawah

Rumus/konsep dasar :

A (x,y) digeser sebesar T (๐‘Ž๐‘

) maka bayangannya Aโ€™ (x + a,y + b)

Ex :

1. B (2,3) digeser sebesar T (4

โˆ’5) maka bayangannya (Bโ€™) adalah

Bโ€™ (2 + 4 , 3 - 5) = Bโ€™ (6,-2)

2. Garis 3x + y digeser kekanan sebanyak 2 satuan dan kebawah sebanyak 3 satuan,

bagaimana garis bayangan tersebut

3x + y digeser sebesar T (2

โˆ’3)

x + 2 = xโ€™ x = xโ€™ - 2

y - 3 = yโ€™ y = yโ€™ + 3

3 ( x โ€“ 2 ) + ( y + 3 ) = 6

3x + y = 9

Jadi dapat di ambil kesimpulan bahwa pada pergeseran garis maka nanti berlawanan

dinilainya (dikali -1) ex :

Pergeseran T (2,-3) maka Ketika disubtitusikan ke persamaan menjadi 3 ( x โ€“ 2 , y + 3 )

= 6

Refleksi : pencerminan

A. Alternative menggunakan matrix

Ex : sumbu x (๐Ÿ ๐ŸŽ๐ŸŽ โˆ’๐Ÿ

) (๐’‚๐’ƒ

) = (๐’‚

โˆ’๐’ƒ)

B. dengan membuat koordinat kartesius (sumbu x/sumbu y) lalu dicerminkan

terhadap sumbu yang diminta

Ex : Sumbu x (sebagai acuan cermin) maka terjadi pencerminan dengan

perpindahan koordinat y dengan jarak ke cermin yang sama sehingga didapat

pencerminan sumbu x

A (x,y) dicerminkan terhadap sumbu x menjadi Aโ€™ (x,-y)

1. Refleksi terhadap sumbu x

A (x,y) direfleksikan terhadap sumbu x maka bayangannya adalah Aโ€™ (x,-y)

Ex :

A (3,4) direfleksikan terhadap sumbu x maka bayangannya adalah Aโ€™ (3,-4)

2. Refleksi terhadap sumbu y

A (x,y) direfleksikan terhadap sumbu y maka bayangannya adalah Aโ€™ (-x,y)

Ex :

A (3,4) direfleksikan terhadap sumbu x maka bayangannya adalah Aโ€™ (-3,4)

3. Refleksi terhadap sumbu y = x

A (x,y) direfleksikan terhadap sumbu y = x maka bayangannya adalah Aโ€™ (y,x)

Ex :

A (3,4) direfleksikan terhadap sumbu y = x maka bayangannya adalah Aโ€™ (4,3)

4. Refleksi terhadap sumbu y = -x

A (x,y) direfleksikan terhadap sumbu y = -x maka bayangannya adalah Aโ€™ (-y,-x)

Ex :

A (3,4) direfleksikan terhadap sumbu y = - x maka bayangannya adalah Aโ€™ (-4,-3)

5. Refleksi terhadap sumbu x = a

A (x,y) direfleksikan terhadap sumbu x = a maka bayangannya adalah Aโ€™ (2a-x,y)

Ex :

A (3,4) direfleksikan terhadap sumbu x=3 maka bayangannya adalah Aโ€™ (2x3 โ€“ 3,4) = Aโ€™

(3,4)

6. Refleksi terhadap sumbu y = a

A (x,y) direfleksikan terhadap sumbu y = a maka bayangannya adalah Aโ€™ (x,2a - y)

Ex :

A (3,4) direfleksikan terhadap sumbu x=3 maka bayangannya adalah Aโ€™ (3,3x2 - 4) = Aโ€™

(3,2)

7. Refleksi terhadap titik pusat (0,0)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (โˆ’1 00 โˆ’1

) (๐‘Ž๐‘

) = (โˆ’๐‘Žโˆ’๐‘

)

Ex :

A (3,4) direfleksikan terhadap titik pusat (0,0) maka bayangannya adalah

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (โˆ’1 00 โˆ’1

) (๐‘Ž๐‘

) = (โˆ’๐‘Žโˆ’๐‘

)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (โˆ’1 00 โˆ’1

) (34

) = (โˆ’3โˆ’4

)

Jadi titik bayangannya adalah (-3,-4)

Rotasi : Berputar

Apabila arah perputaran rotasi pada sebuah benda searah dengan jarum jam, maka

sudut yang dibentuk yaitu -ฮฑ.

Begitu juga sebaliknya , Apabila arah perputaran rotasi pada sebuah benda berlawanan

arah dengan jarum jam, maka sudut yang dibentuk yaitu ฮฑ.

1. Rotasi dengan Pusat o (0,0) sebesar ฮฑ

Aโ€™ = (๐‘Žโ€ฒ๐‘โ€ฒ

) = (cos ๐‘Ž โˆ’ sin ๐‘Žsin ๐‘Ž cos ๐‘Ž

) (๐‘Ž๐‘

)

Ex :

Sebuah titik A (3,1) di putar 90 derajat dengan pusat (0,0), apa titik bayangannya ?

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (cos ๐‘Ž โˆ’ sin ๐‘Žsin ๐‘Ž cos ๐‘Ž

) (๐‘Ž๐‘

)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (cos 90 โˆ’ sin 90sin 90 cos 90

) (31

)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (0 โˆ’11 0

) (31

) = (โˆ’13

)

Jadi titik bayangannya adalah (-1,3)

2. Rotasi dengan Pusat (m,n) sebesar ฮฑ

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (cos ๐‘Ž โˆ’ sin ๐‘Žsin ๐‘Ž cos ๐‘Ž

) (๐‘Ž โˆ’ ๐‘š๐‘ โˆ’ ๐‘›

) + (๐‘š๐‘›

)

Ex :

Sebuah titik A (3,1) di putar 90 derajat dengan pusat (2,1), apa titik bayangannya ?

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (cos ๐‘Ž โˆ’ sin ๐‘Žsin ๐‘Ž cos ๐‘Ž

) (๐‘Ž โˆ’ ๐‘š๐‘ โˆ’ ๐‘›

) + (๐‘š๐‘›

)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (cos 90 โˆ’ sin 90sin 90 cos 90

) (3 โˆ’ 21 โˆ’ 1

) + (21

)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (0 โˆ’11 0

) (10

) + (21

)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (01

) + (21

) = (22

)

Jadi titik bayangannya adalah (2,2)

Bisa dengan cara B (3,1) dirotasi 90 derajat dengan pusat (2,1) menjadi (2,2)

โˆ’2 โˆ’ 1 โˆ’2 โˆ’ 1 +2 + 1

(1,0) dirotasi 90 derajat dengan pusat (0,0) menjadi (0,1)

(0 โˆ’11 0

) (10

) = (01

)

Dilatasi (perkalian)

1. Dilatasi titik A(a, b) pada pusat O(0,0) dengan faktor skala m

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (๐‘˜ 00 ๐‘˜

) (๐‘Ž๐‘

) = (๐‘Ž๐‘˜๐‘๐‘˜

)

Ex :

Sebuah titik A (2,3) di Dilatasi 3 kali dengan pusat (0,0), apa titik bayangannya ?

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (๐‘˜ 00 ๐‘˜

) (๐‘Ž๐‘

) = (๐‘Ž๐‘˜๐‘๐‘˜

)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (3 00 3

) (23

) = (3๐‘ฅ23๐‘ฅ3

) = (69

)

Jadi titik bayangannya adalah (6,9)

2. Dilatasi titik A(a,b) terhadap pusat P(k,l) dengan faktor skala m

Ex :

Sebuah titik A (5,1) di Dilatasi 3 kali dengan pusat (2,-2), apa titik bayangannya ?

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (๐‘˜ 00 ๐‘˜

) (๐‘Ž โˆ’ ๐‘“๐‘ โˆ’ ๐‘”

) + (๐‘“๐‘”

)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (3 00 3

) (5 โˆ’ 2

1 โˆ’ (โˆ’2)) + (

2โˆ’2

)

Aโ€™ = (๐’‚โ€ฒ๐’ƒโ€ฒ

) = (3 00 3

) (33

) + (2

โˆ’2) = (

99

) + (2

โˆ’2) = (

117

)

Jadi titik bayangannya adalah (11,7)

Bisa dengan cara A (5,1) di Dilatasi 3 kali dengan pusat (2,-2) menjadi (11,7)

โˆ’2 + 2 โˆ’2 + 2 +2 โˆ’ 2

(3,3) di Dilatasi 3 kali dengan pusat (0,0) menjadi (9,9)