GRAPH
Matematika Diskrit
PENGENALAN GRAPH
₪ Suatu diagram yg memuat informasi
tertentu jika diinterpretasikan secara tepat
₪ Digunakan untuk menggambarkan
berbagai macam struktur yg ada.
₪ Tujuannya sebagai visualisasi objek-objek
agar lebih mudah dimengerti
₪ Contoh : Struktur organisasi, bagan alir
pengambilan mata kuliah, peta, rangkaian
jaringan komputer, dsb.
DASAR-DASAR GRAPH
Suatu graf sederhana G=(V,E) terdiri dari himpunan
tak kosong dari simpul (vertex) V, dan himpunan
pasangan tak berurut anggota berlainan dari V
yang disebut sebagai garis hubung (edge) E
₪Titik Ujung (End Point) Setiap garis berhubungan
dengan satu atau dua titik.
₪Loop disebut Garis yang hanya berhubungan
dengan satu titik ujung,
₪Garis Parallel disebut Dua garis berbeda yg
menghubungkan titik yg sama,
₪Titik Terasing (Isolating Point) disebut titik yg tidak
mempunyai garis yg berhubungan dengannya,
₪Pendant disebut Titik yg hanya berdegree 1,
Jenis-Jenis Graph
1) Graph Sederhana (Simple Graph)
Graph yg memiliki 1 buah edge/garis yang
menghubungkan tiap vertex. Tidak ada loop. Tidak ada
garis parallel.
2) Multigraph
Graph yg memiliki lebih dari 1 edge yg menghubungkan
pasangan vertex yg sama (ada garis parallel)
3) Pseudograph
Graph yg memiliki edge loop
4) Graph Berarah (Directed Graph)
Graph yg semua edgenya memiliki arah
5) Graph Tidak Berarah (Undirected Graph)
Graph yg semua edgenya tidak memiliki arah
6) Multigraph Berarah
7) Multigraph Tidak Berarah
Simple Graph
Graph tidak berarah
Graph berarah
Multigraph & Pseudograph
Graph berarah
Graph tidak berarah
Terminology Graph
1) Terminology pada graph tidak berarah
- Adjacent : saling berhubungan
- Incident / Connect : ada garis yang menghubungkan
antar vertex
- End Points
- Degree : jumlah edge yg berhubungan dengan tiap
vertex deg(v)
- Vertex h dan i adjacent
- Edge e incident dengan vertex h dan i
- Vertex h dan I adalah end point dari edge e
- deg(h) = 1 ; deg(i) = 1
2) Terminology pada graph berarah
- Adjacent : saling berhubungan ‘ke – dari’
- Initial Vertex : vertex awal
- Terminal Vertex : vertex akhir
- Degree :
–In degree  deg-
(v)
–Out degree  deg+
(v)
–a adjacent ke b
–b adjacent dari a
–a initial vertex dari edge d atau edge(a,b)
–b terminal vertex dari edge d atau edge(a,b)
–Degree :
deg-
(a) = 0 ; deg-
(b) = 1
deg+
(a) = 1 ; deg+
(b) = 0
Berapakah degree dari graph berikut ini?
1)
2)
Teorema Handshaking
Misalkan G = (V, E) suatu graph tak berarah dengan garis
hubung e. Maka :
Teorema ini tetap berlaku meskipun pada graph terdapat
garis hubung ganda maupun loop ganda.
Contoh :
Ada berapa garis hubungkah/edge dalam suatu graph
yang memiliki 6 vertex, yang masing-masing vertexnya
berderajat 10?
Model-Model Graph
1) Influence Graph
Berdasarkan pengamatan perilaku
seseorang dalam suatu kelompok yang
dapat mempengaruhi pemikiran orang
lain.
Bentuk graph  berarah
Contoh : edge a ke b
“a mempengaruhi b”
2) Round-Robin Tournament’s
Didasarkan pada sebuah turnamen, setiap tim
bermain dengan tim lain tepat 1 kali.
Tim diwakili dengan vertex
edge dari a ke b: “a mengalahkan b”
3) Graph Khusus
a. Graph Lengkap
Graph lengkap dengan n vertex (simbol Kn) adalah
graph sederhana dengan n vertex, dimana setiap
2 titik berbeda dihubungkan dengan suatu garis
Banyaknya garis dalam suatu graph lengkap
dengan n vertex adalah :
b. Graph Siklus (Cycle)  Cn
Graph Siklus (Cycle) Cn, n 3, terdiri atas
≥ n buah
simpul v1, v21, …, vn
c. Graph Roda (Wheel)  Wn
Dihasilkan dari Pemberian satu vertex tambahan
pada suatu siklus Cn, n 3, dan lalu
≥
menghubungkan vertex tersebut ke setiap vertex
pada Cn dengan edge baru.
d. Graph Kubus (Cube)  Qn
Kubus-n (n-cube) adalah graph yang vertexnya merepresentasikan
string 2n
bit sepanjang n. Dua vertex terhubung jika dan hanya jika
bit string yang direpresentasikannya berbeda tepat satu bit.
e) Graph Bipartite  Km,n
Suatu graph sederhana G disebut bipartite jika himpunan vertex V-
nya dapat dipartisi menjadi dua himpunan tak kosong yang tak
beririsan V1 dan V2 sedemikian hingga setiap edge dalam graph
menghubungkan suatu vertex di V1 dengan vertex di V2
(sedemikian hingga tak ada edge di dalam G yg menghubungkan
dua vertex di V1 maupun di V2).
Contoh :

Bipartite Lengkap : Terhubung sempurna
Bipartite : Terhubung
Operasi-Operasi Graph
1) Sub-graph
Suatu subgraph dari graf G = (V, E) adalah graf H = (W, F)
dimana W  V dan F  E.
Contoh :
K5 Subgraph K5
2) Union atau Gabungan
Gabungan dari dua graph sederhana G1 = (V1, E1)
dan G2 = (V2, E2) adalah graph sederhana dengan
himpunan vertex V1 
 V2 dan himpunan garis hubung E1

 E2.
Gabungan dari G1 dan G2 : G1 
 G2.
Representasi Graph
1) Adjacency List
Menentukan vertex-vertex yg adjacent dengan
vertex di graph
Contoh :
2) Adjacency Matrix
Matriks kedekatan (Adjacency matrix) dari graf G, AG,
yang berkaitan dengan vertex-vertex, adalah sebuah
matriks boolean n×n dengan elemen ke (i, j) berharga 1
jika vi dan vj bertetangga, dan selainnya itu berharga 0.
Dengan kata lain, untuk sebuah matriks kedekatan
AG = [aij], maka berlaku :
Contoh :
Bagaimanakah matrix adjacency yg terbentuk dari
urutan vertex a, b, c, d?
3) Adjacency Matrix Multigraph
Untuk kasus multigraph, elemen ke (i, j) dari matriks
tersebut sama dengan jumlah garis hubung yang
terdapat pada kedua simpul {vi, vj}.
Contoh :
Bagaimana adjacency matrixnya?
Jawab :
4) Incidence Matrix
Misalkan G = (V, E) sebuah graf tak berarah
dengan |V| = n. Vertex dan edge pada G
disusun dengan urutan seperti v1, v2, …, vn dan
e1, e2, …, em. Matriks insiden (Incidence matrix)
dari G yang berkaitan dengan vertex dan edge
adalah matriks boolean n×m dengan elemen ke
(i, j) =1 jika garis ej terhubung dengan simpul vi,
dan selain itu berharga 0.
Dengan kata lain , untuk sebuah incidence
matrix M = [mij], maka berlaku :
Contoh :
Tentukan matriks insiden M untuk graf
berikut berdasarkan urutan simpul a, b, c, d
dan urutan garis hubung 1, 2, 3, 4, 5, 6!
Jawab :
Graph Isomorfis
Untuk menentukan dua buah graf tidak
isomorfis atau graf isomorfis, kita dapat memeriksa
invariannya, yaitu sifat yang harus dimiliki oleh dua
buah graf sederhana yang isomorfis. Keduanya
haruslah
- Memiliki jumlah simpul yang sama
- Jumlah garis hubung yang sama
- Derajat dari simpul-simpulnya sama.
Contoh : Apakah graph-graph di bawah ini termasuk
isomorfis?
Selesai…

More Related Content

PDF
Pengertian dan Representasi Graph
PDF
Matematika Diskrit graf
PPT
PPTX
Graf Oke.pptx
PDF
Makalah graph
PDF
Matematika Diskrit Teori Graf Perguruan Tinggi
PPTX
Graph dalam Struktur Data
PPT
285975_TEOREMA GRAPH_.ppt
Pengertian dan Representasi Graph
Matematika Diskrit graf
Graf Oke.pptx
Makalah graph
Matematika Diskrit Teori Graf Perguruan Tinggi
Graph dalam Struktur Data
285975_TEOREMA GRAPH_.ppt

Similar to mat11- Graph Grade X Kurmer Mathematics.ppt (20)

PPT
MATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-G...
PPT
Graph1
PDF
Materi yang membahas tentang graf 1 yang mudah untuk dipahami
PPT
Teori graph
PDF
Graph, Bidirect Graph, Terminologi Graph, Implementasi
PPTX
PPT
Pertemuan 13- Matematika Diskrit- Teori Graf 1
PPTX
Struktur-Data-Pertemuan-12 Graf Graph adalah kumpulan dari simpul
PPTX
presentasi matriks penyajian graph teknik informatika
PPT
Graf (bagian 1)
PPTX
2. Terminologi lanjutan (teori graf dan otomata).pptx
PPTX
Pert 14
PDF
Babiv Graf
PDF
Latihan Graph
PDF
Pertemuan 11 revisijan2013-mhs
PDF
Modul graph terapan p5
PDF
Discrete Mathematics & Its Applications (Graphs)
PPTX
MATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-GRAFMATSI-G...
Graph1
Materi yang membahas tentang graf 1 yang mudah untuk dipahami
Teori graph
Graph, Bidirect Graph, Terminologi Graph, Implementasi
Pertemuan 13- Matematika Diskrit- Teori Graf 1
Struktur-Data-Pertemuan-12 Graf Graph adalah kumpulan dari simpul
presentasi matriks penyajian graph teknik informatika
Graf (bagian 1)
2. Terminologi lanjutan (teori graf dan otomata).pptx
Pert 14
Babiv Graf
Latihan Graph
Pertemuan 11 revisijan2013-mhs
Modul graph terapan p5
Discrete Mathematics & Its Applications (Graphs)
Ad

More from rikidermawan234 (8)

PPTX
Struktur Data Inisiasi 2 Prodi Sistem Informasi.pptx
PPTX
Materi 3 Teori Organisasi _reviewed.pptx
PPTX
Struktur Data Inisiasi 14 Prodi Sistem Informasi.pptx
PPTX
Struktur Data Inisiasi 15 Universitas Terbuka Prodi Sistem Informasi.pptx
PPTX
SATS4121 - Metode Statistik I MetStat.pptx
PPTX
IPA Kelas 8 SISTEM PERNAPASAN MANUSIA.pptx
PPTX
SATS4121 - Metode Statistik I-1 MetStat.pptx
PPTX
PPT Bab 2 IPA Biologi Kelas X Kur Merdeka.pptx
Struktur Data Inisiasi 2 Prodi Sistem Informasi.pptx
Materi 3 Teori Organisasi _reviewed.pptx
Struktur Data Inisiasi 14 Prodi Sistem Informasi.pptx
Struktur Data Inisiasi 15 Universitas Terbuka Prodi Sistem Informasi.pptx
SATS4121 - Metode Statistik I MetStat.pptx
IPA Kelas 8 SISTEM PERNAPASAN MANUSIA.pptx
SATS4121 - Metode Statistik I-1 MetStat.pptx
PPT Bab 2 IPA Biologi Kelas X Kur Merdeka.pptx
Ad

Recently uploaded (20)

PDF
2021 KREATIFITAS DNA INOVASI DALAM BERWIRAUSAHA.pdf
DOC
RPP Deep Learning _ MGMP Wilayah 1 (1).doc
PPTX
Perubahan Pengertian_Istilah _Pelatihan "Ketentuan TERBARU Pengadaan Pemerin...
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Budidaya Kelas XII SMA Terbaru 2025
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PJOK Kelas X Terbaru 2025
PDF
LK - Kerangka Pembelajaran Mendalam luring 4 Herpina Indah Permata Sari.pdf
DOC
CV_Kanaidi, SE., M.Si., cSAP., CGRC., CBCM_18 Agustus 2025.doc
PPTX
7 KEBIASAAN ANAK INDONESIA HEBAT.pptx xx
PPTX
MODUL 2 LK 2.1.pptx MODUL 2 LK 2.1.pptx MODUL 2 LK 2.1.pptx
PPTX
Slide_Berpikir_Komputasional_Pola_Algoritma_Kelas5SD.pptx
PDF
RPP PEMBELAJARAN MENDALAM BAHASA INDONESIA _SariIndah_DEWI SINTA (1).pdf
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PAI & BP Kelas XII Terbaru 2025
PDF
Konsep Dasar Nifas, Neonatus, Bayi, Balita dan Anak Pra Sekolah.pdf
PPTX
! Keterampilan Digital dalam orgnasisasi.pptx
PPTX
Saint Maximilian Kolbe, Polish friar, priest, missionary and martyr (indonesi...
PPTX
Ekspresi_dan_Operasi_Logika informatika smp kelas 9
PPTX
SISTEM POLITIK DAN PEMERINTAHAN INDONESIA.pptx
DOCX
LK 1.1.a.2_Modul 2 Pelatihan Koding dan Artifisial
PDF
LK Modul 3 - Menentukan Pengalaman Belajar Herpina Indah Permata Sari (2).pdf
PPTX
!!!!Bahan Tayang Kompetensi Manajerial-AKUNTABILITAS KINERJA-DR Asep Iwa.pptx
2021 KREATIFITAS DNA INOVASI DALAM BERWIRAUSAHA.pdf
RPP Deep Learning _ MGMP Wilayah 1 (1).doc
Perubahan Pengertian_Istilah _Pelatihan "Ketentuan TERBARU Pengadaan Pemerin...
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Budidaya Kelas XII SMA Terbaru 2025
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PJOK Kelas X Terbaru 2025
LK - Kerangka Pembelajaran Mendalam luring 4 Herpina Indah Permata Sari.pdf
CV_Kanaidi, SE., M.Si., cSAP., CGRC., CBCM_18 Agustus 2025.doc
7 KEBIASAAN ANAK INDONESIA HEBAT.pptx xx
MODUL 2 LK 2.1.pptx MODUL 2 LK 2.1.pptx MODUL 2 LK 2.1.pptx
Slide_Berpikir_Komputasional_Pola_Algoritma_Kelas5SD.pptx
RPP PEMBELAJARAN MENDALAM BAHASA INDONESIA _SariIndah_DEWI SINTA (1).pdf
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PAI & BP Kelas XII Terbaru 2025
Konsep Dasar Nifas, Neonatus, Bayi, Balita dan Anak Pra Sekolah.pdf
! Keterampilan Digital dalam orgnasisasi.pptx
Saint Maximilian Kolbe, Polish friar, priest, missionary and martyr (indonesi...
Ekspresi_dan_Operasi_Logika informatika smp kelas 9
SISTEM POLITIK DAN PEMERINTAHAN INDONESIA.pptx
LK 1.1.a.2_Modul 2 Pelatihan Koding dan Artifisial
LK Modul 3 - Menentukan Pengalaman Belajar Herpina Indah Permata Sari (2).pdf
!!!!Bahan Tayang Kompetensi Manajerial-AKUNTABILITAS KINERJA-DR Asep Iwa.pptx

mat11- Graph Grade X Kurmer Mathematics.ppt

  • 2. PENGENALAN GRAPH ₪ Suatu diagram yg memuat informasi tertentu jika diinterpretasikan secara tepat ₪ Digunakan untuk menggambarkan berbagai macam struktur yg ada. ₪ Tujuannya sebagai visualisasi objek-objek agar lebih mudah dimengerti ₪ Contoh : Struktur organisasi, bagan alir pengambilan mata kuliah, peta, rangkaian jaringan komputer, dsb.
  • 3. DASAR-DASAR GRAPH Suatu graf sederhana G=(V,E) terdiri dari himpunan tak kosong dari simpul (vertex) V, dan himpunan pasangan tak berurut anggota berlainan dari V yang disebut sebagai garis hubung (edge) E ₪Titik Ujung (End Point) Setiap garis berhubungan dengan satu atau dua titik. ₪Loop disebut Garis yang hanya berhubungan dengan satu titik ujung, ₪Garis Parallel disebut Dua garis berbeda yg menghubungkan titik yg sama, ₪Titik Terasing (Isolating Point) disebut titik yg tidak mempunyai garis yg berhubungan dengannya, ₪Pendant disebut Titik yg hanya berdegree 1,
  • 4. Jenis-Jenis Graph 1) Graph Sederhana (Simple Graph) Graph yg memiliki 1 buah edge/garis yang menghubungkan tiap vertex. Tidak ada loop. Tidak ada garis parallel. 2) Multigraph Graph yg memiliki lebih dari 1 edge yg menghubungkan pasangan vertex yg sama (ada garis parallel) 3) Pseudograph Graph yg memiliki edge loop 4) Graph Berarah (Directed Graph) Graph yg semua edgenya memiliki arah 5) Graph Tidak Berarah (Undirected Graph) Graph yg semua edgenya tidak memiliki arah 6) Multigraph Berarah 7) Multigraph Tidak Berarah
  • 5. Simple Graph Graph tidak berarah Graph berarah
  • 6. Multigraph & Pseudograph Graph berarah Graph tidak berarah
  • 7. Terminology Graph 1) Terminology pada graph tidak berarah - Adjacent : saling berhubungan - Incident / Connect : ada garis yang menghubungkan antar vertex - End Points - Degree : jumlah edge yg berhubungan dengan tiap vertex deg(v) - Vertex h dan i adjacent - Edge e incident dengan vertex h dan i - Vertex h dan I adalah end point dari edge e - deg(h) = 1 ; deg(i) = 1
  • 8. 2) Terminology pada graph berarah - Adjacent : saling berhubungan ‘ke – dari’ - Initial Vertex : vertex awal - Terminal Vertex : vertex akhir - Degree : –In degree  deg- (v) –Out degree  deg+ (v) –a adjacent ke b –b adjacent dari a –a initial vertex dari edge d atau edge(a,b) –b terminal vertex dari edge d atau edge(a,b) –Degree : deg- (a) = 0 ; deg- (b) = 1 deg+ (a) = 1 ; deg+ (b) = 0
  • 9. Berapakah degree dari graph berikut ini? 1) 2)
  • 10. Teorema Handshaking Misalkan G = (V, E) suatu graph tak berarah dengan garis hubung e. Maka : Teorema ini tetap berlaku meskipun pada graph terdapat garis hubung ganda maupun loop ganda. Contoh : Ada berapa garis hubungkah/edge dalam suatu graph yang memiliki 6 vertex, yang masing-masing vertexnya berderajat 10?
  • 11. Model-Model Graph 1) Influence Graph Berdasarkan pengamatan perilaku seseorang dalam suatu kelompok yang dapat mempengaruhi pemikiran orang lain. Bentuk graph  berarah Contoh : edge a ke b “a mempengaruhi b”
  • 12. 2) Round-Robin Tournament’s Didasarkan pada sebuah turnamen, setiap tim bermain dengan tim lain tepat 1 kali. Tim diwakili dengan vertex edge dari a ke b: “a mengalahkan b”
  • 13. 3) Graph Khusus a. Graph Lengkap Graph lengkap dengan n vertex (simbol Kn) adalah graph sederhana dengan n vertex, dimana setiap 2 titik berbeda dihubungkan dengan suatu garis Banyaknya garis dalam suatu graph lengkap dengan n vertex adalah :
  • 14. b. Graph Siklus (Cycle)  Cn Graph Siklus (Cycle) Cn, n 3, terdiri atas ≥ n buah simpul v1, v21, …, vn c. Graph Roda (Wheel)  Wn Dihasilkan dari Pemberian satu vertex tambahan pada suatu siklus Cn, n 3, dan lalu ≥ menghubungkan vertex tersebut ke setiap vertex pada Cn dengan edge baru.
  • 15. d. Graph Kubus (Cube)  Qn Kubus-n (n-cube) adalah graph yang vertexnya merepresentasikan string 2n bit sepanjang n. Dua vertex terhubung jika dan hanya jika bit string yang direpresentasikannya berbeda tepat satu bit. e) Graph Bipartite  Km,n Suatu graph sederhana G disebut bipartite jika himpunan vertex V- nya dapat dipartisi menjadi dua himpunan tak kosong yang tak beririsan V1 dan V2 sedemikian hingga setiap edge dalam graph menghubungkan suatu vertex di V1 dengan vertex di V2 (sedemikian hingga tak ada edge di dalam G yg menghubungkan dua vertex di V1 maupun di V2).
  • 16. Contoh :  Bipartite Lengkap : Terhubung sempurna Bipartite : Terhubung
  • 17. Operasi-Operasi Graph 1) Sub-graph Suatu subgraph dari graf G = (V, E) adalah graf H = (W, F) dimana W  V dan F  E. Contoh : K5 Subgraph K5
  • 18. 2) Union atau Gabungan Gabungan dari dua graph sederhana G1 = (V1, E1) dan G2 = (V2, E2) adalah graph sederhana dengan himpunan vertex V1   V2 dan himpunan garis hubung E1   E2. Gabungan dari G1 dan G2 : G1   G2.
  • 19. Representasi Graph 1) Adjacency List Menentukan vertex-vertex yg adjacent dengan vertex di graph Contoh :
  • 20. 2) Adjacency Matrix Matriks kedekatan (Adjacency matrix) dari graf G, AG, yang berkaitan dengan vertex-vertex, adalah sebuah matriks boolean n×n dengan elemen ke (i, j) berharga 1 jika vi dan vj bertetangga, dan selainnya itu berharga 0. Dengan kata lain, untuk sebuah matriks kedekatan AG = [aij], maka berlaku : Contoh : Bagaimanakah matrix adjacency yg terbentuk dari urutan vertex a, b, c, d?
  • 21. 3) Adjacency Matrix Multigraph Untuk kasus multigraph, elemen ke (i, j) dari matriks tersebut sama dengan jumlah garis hubung yang terdapat pada kedua simpul {vi, vj}. Contoh : Bagaimana adjacency matrixnya? Jawab :
  • 22. 4) Incidence Matrix Misalkan G = (V, E) sebuah graf tak berarah dengan |V| = n. Vertex dan edge pada G disusun dengan urutan seperti v1, v2, …, vn dan e1, e2, …, em. Matriks insiden (Incidence matrix) dari G yang berkaitan dengan vertex dan edge adalah matriks boolean n×m dengan elemen ke (i, j) =1 jika garis ej terhubung dengan simpul vi, dan selain itu berharga 0. Dengan kata lain , untuk sebuah incidence matrix M = [mij], maka berlaku :
  • 23. Contoh : Tentukan matriks insiden M untuk graf berikut berdasarkan urutan simpul a, b, c, d dan urutan garis hubung 1, 2, 3, 4, 5, 6! Jawab :
  • 24. Graph Isomorfis Untuk menentukan dua buah graf tidak isomorfis atau graf isomorfis, kita dapat memeriksa invariannya, yaitu sifat yang harus dimiliki oleh dua buah graf sederhana yang isomorfis. Keduanya haruslah - Memiliki jumlah simpul yang sama - Jumlah garis hubung yang sama - Derajat dari simpul-simpulnya sama. Contoh : Apakah graph-graph di bawah ini termasuk isomorfis?