SlideShare a Scribd company logo
MATRIKS
DAFTAR SLIDE
Operasi Matriks
Jenis-Jenis Matriks
Matriks Transpose
DEFINISI MATRIKS
MATRIKS :
kumpulan bilangan yang disajikan secara teratur
dalam baris dan kolom yang membentuk suatu persegi
panjang, serta termuat diantara sepasang tanda
kurung.
NOTASI MATRIKS
 Nama matriks menggunakan huruf besar
 Anggota-anggota matriks dapat berupa huruf kecil
maupun angka
 Digunakan kurung biasa atau kurung siku
 Ordo matriks atau ukuran matriks merupakan
banyaknya baris (garis horizontal) dan banyaknya
kolom (garis vertikal) yang terdapat dalam matriks
tersebut.









6
7
5
2
3
1
A











i
h
g
f
e
d
c
b
a
H
NOTASI MATRIKS
 Jadi, suatu matriks yang mempunyai m baris dan n
kolom disebut matriks berordo atau berukuran m x n.
 Memudahkan menunjuk anggota suatu matriks
Notasi A = (aij)
















mn
m
m
m
n
n
n
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
...
...
...
...
...
...
...
...
...
3
2
1
3
33
32
31
2
23
22
21
1
13
12
11
A =
Dengan
i = 1,2,...,m
j = 1,2,...,n
MATRIKS
 Contoh : Matriks A merupakan matriks berordo 4x2
 Bilangan-bilangan yang terdapat dalam sebuah matriks
dinamakan entri dalam matriks atau disebut juga
elemen atau unsur.














1
6
1
2
1
3
4
1
A
NOTASI MATRIKS













mn
m
m
n
n
a
a
a
a
a
a
a
a
a
A







2
1
2
22
21
1
12
11
7
Baris
Kolom
Unsur Matriks
Matriks berukuran m x n
atau berorde m x n
MATRIKS BARIS DAN KOLOM
 Matriks baris adalah matriks yang hanya mempunyai satu
baris
 Matriks kolom adalah matriks yang hanya mempunyai satu
kolom.
 
4
1
2
1

C











4
3
1
E
JENIS –JENIS MATRIKS
 Matriks bujursangkar (persegi) adalah matriks yang
berukuran n x n
 Matriks nol adalah matriks yang setiap entri atau elemennya
adalah bilangan nol
Sifat-sifat dari matriks nol :
-A+0=A, jika ukuran matriks A = ukuran matriks 0
-A*0=0, begitu juga 0*A=0.







1
3
4
1
A











0
0
0
0
0
0
2
3x
O
JENIS –JENIS MATRIKS
 Matriks Diagonal adalah matriks persegi yang semua elemen
diatas dan dibawah diagonalnya adalah nol. Dinotasikan
sebagai D.
Contoh :
 Matriks Skalar adalah matriks diagonal yang semua elemen
pada diagonalnya sama











5
0
0
0
2
0
0
0
1
3
3x
D











5
0
0
0
5
0
0
0
5
3
3x
D
JENIS –JENIS MATRIKS
 Matriks Identitas adalah matriks skalar yang elemen-elemen
pada diagonal utamanya bernilai 1.
Sifat-sifat matriks identitas :
A*I=A
I*A=A
 Matriks Segitiga Atas adalah matriks persegi yang elemen di
bawah diagonal utamanya bernilai nol
 Matriks Segitiga Bawah adalah matriks persegi yang elemen
di atas diagonal utamanya bernilai nol











1
0
0
0
1
0
0
0
1
D











6
0
0
2
1
0
5
4
2
A











1
5
2
0
4
3
0
0
1
B
TRANSPOSE MATRIKS
 Jika A adalah suatu matriks m x n, maka tranpose A
dinyatakan oleh A
ͭ
dan didefinisikan dengan matriks n x m
yang kolom pertamanya adalah baris pertama dari A, kolom
keduanya adalah baris kedua dari A, demikian juga dengan
kolom ketiga adalah baris ketiga dari A dan seterusnya.
 Contoh :
matriks A : berordo 2 x 3
transposenya : berordo 3 x 2







3
1
4
1
3
1
A











3
1
1
3
4
1
t
A
TRANSPOSE MATRIKS
Beberapa Sifat Matriks Transpose :
T
T
T
T
T
T
T
T
T
T
kA
kA
A
B
AB
A
A
B
A
B
A






)
.(
4
)
.(
3
)
.(
2
)
.(
1
TRANSPOSE MATRIKS
Pembuktian aturan no1 :




























23
23
22
22
21
21
13
13
12
12
11
11
23
22
21
13
12
11
23
22
21
13
12
11
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
b
b
b
b
b
a
a
a
a
a
a
B
A







23
22
21
13
12
11
b
b
b
b
b
b
B







23
22
21
13
12
11
a
a
a
a
a
a
A











23
13
22
12
21
11
a
a
a
a
a
a
AT











23
13
22
12
21
11
b
b
b
b
b
b
BT








































23
23
13
13
22
22
12
12
21
21
11
11
23
13
22
12
21
11
23
13
22
12
21
11
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
b
b
b
b
b
a
a
a
a
a
a
B
A T
T
TERBUKTI


















23
23
13
13
22
22
12
12
21
21
11
11
)
(
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
B
A T
TRANSPOSE MATRIKS
Pembuktian aturan no 2 :







23
22
21
13
12
11
a
a
a
a
a
a
A











23
13
22
12
21
11
a
a
a
a
a
a
AT


















23
22
21
13
12
11
23
13
22
12
21
11
)
(
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
A
T
T
T
TERBUKTI
MATRIKS A = B
 Dua buah matriks A dan B dikatakan sama (A = B) apabila A
dan B mempunyai jumlah baris dan kolom yang sama (berordo
sama) dan semua unsur yang terkandung di dalamnya sama.
 aij = bij dimana
- aij = elemen matriks A dari baris i dan kolom j
- bij = elemen matriks B dari baris i dan kolom j
 A = B
dan
 A ≠ B
dan







1
0
4
2
A 






1
0
4
2
B







5
1
0
2
4
2
A 






1
3
4
1
B
PENJUMLAHAN MATRIKS
 Apabila A dan B merupakan dua matriks yang ukurannya
sama, maka hasil penjumlahan (A + B) adalah matriks yang
diperoleh dengan menambahkan bersama-sama entri yang
seletak/bersesuaian dalam kedua matriks tersebut.
 Matriks-matriks yang ordo/ukurannya berbeda tidak dapat
ditambahkan.
dan











33
32
31
23
22
21
13
12
11
a
a
a
a
a
a
a
a
a
A











33
32
31
23
22
21
13
12
11
b
b
b
b
b
b
b
b
b
B





















33
33
32
32
31
31
23
23
22
22
21
21
13
13
12
12
11
11
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
B
A
PENJUMLAHAN MATRIKS
 Contoh Soal













2
2
3
1
2
4
A













2
1
1
2
4
3
B




















2
2
1
2
1
3
2
1
4
2
3
4
B
A














4
3
4
1
2
7
B
A
PENGURANGAN MATRIKS
 A dan B adalah suatu dua matriks yang ukurannya sama,
maka A-B adalah matriks yang diperoleh dengan
mengurangkan bersama-sama entri yang seletak/bersesuaian
dalam kedua matriks tersebut.
 Matriks-matriks yang ordo/ukurannya berbeda tidak dapat
dikurangkan.
dan











33
32
31
23
22
21
13
12
11
a
a
a
a
a
a
a
a
a
A











33
32
31
23
22
21
13
12
11
b
b
b
b
b
b
b
b
b
B





















33
33
32
32
31
31
23
23
22
22
21
21
13
13
12
12
11
11
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
B
A
PENGURANGAN MATRIKS
 Contoh :













0
4
3
3
2
2
1
0
1
A












2
4
3
4
2
1
1
1
1
B























2
0
4
4
3
3
4
3
2
2
1
2
1
1
1
0
1
1
B
A
















2
0
0
7
0
3
2
1
0
B
A
PERKALIAN MATRIKS
DENGAN SKALAR
Jika k adalah suatu bilangan skalar dan matriks A=(aij ) maka
matriks kA=(kaij ) adalah suatu matriks yang diperoleh dengan
mengalikan semua elemen matriks A dengan k.
Mengalikan matriks dengan skalar dapat dituliskan di depan
atau dibelakang matriks.
[C]=k[A]=[A]k







1
5
8
3
A 






1
*
4
5
*
4
8
*
4
3
*
4
4A 






4
20
32
12
4A
PERKALIAN MATRIKS
DENGAN SKALAR
Sifat-sifat perkalian matriks dengan skalar :
k(B+C) = kB + kC
k(B-C) = kB-kC
(k1+k2)C = k1C + k2C
(k1-k2)C = k1C – k2C
(k1.k2)C = k1(k2C)
PERKALIAN MATRIKS
DENGAN SKALAR
Contoh :
dengan k = 2, maka
K(A+B) = 2(A+B) = 2A+2B








1
2
1
0
A 






1
1
4
3
B






























0
6
10
6
0
3
5
3
*
2
)
1
1
4
3
1
2
1
0
(
*
2
)
(
2 B
A






































0
6
10
6
2
2
8
6
2
4
2
0
1
1
4
3
*
2
1
2
1
0
*
2
2
2 B
A
TERBUKTI
PERKALIAN MATRIKS
DENGAN SKALAR
Contoh :
dengan k1 = 2 dan k2 = 3, maka
(k1+k2)C = k1.C + k2.C








1
2
1
1
C


























5
10
5
5
1
2
1
1
*
5
1
2
1
1
*
)
3
2
(
*
)
( 2
1 C
k
k
TERBUKTI









































5
10
5
5
3
6
3
3
2
4
2
2
1
2
1
1
*
)
3
(
1
2
1
1
*
)
2
(
)
*
*
( 2
1 C
k
C
k
PERKALIAN MATRIKS
 Perkalian matriks dengan matriks pada umumnya tidak
bersifat komutatif.
 Syarat perkalian adalah jumlah banyaknya kolom pertama
matriks sama dengan jumlah banyaknya baris matriks kedua.
 Jika matriks A berukuran mxn dan matriks B berukuran nxp
maka hasil dari perkalian A*B adalah suatu matriks C=(cij )
berukuran mxp dimana
PERKALIAN MATRIKS
 Contoh :











0
1
3
B
     
11
)
0
*
1
(
)
1
*
2
(
)
3
*
3
(
0
1
3
*
1
2
3
* 














B
A
 
1
2
3

A
 

































0
0
0
1
2
3
3
6
9
1
*
0
2
*
0
3
*
0
1
*
1
2
*
1
3
*
1
1
*
3
2
*
3
3
*
3
1
2
3
*
0
1
3
* A
B
PERKALIAN MATRIKS
 Apabila A merupakan suatu matriks persegi, maka A² = A.A ;
A³=A².A dan seterusnya
 Apabila AB = BC maka tidak dapat disimpulkan bahwa A=C
(tidak berlaku sifat penghapusan)
 Apabila AB = AC belum tentu B = C
 Apabila AB = 0 maka tidak dapat disimpulkan bahwa A=0 atau
B=0
 Terdapat beberapa hukum perkalian matriks :
1. A(BC) = (AB)C
2. A(B+C) = AB+AC
3. (B+C)A = BA+CA
4. A(B-C)=AB-AC
5. (B-C)A = BA-CA
6. A(BC) = (aB)C= B(aC)
7. AI = IA = A

More Related Content

PPT
1. Matriks.ppt
PPT
PPT
Matematika bab 1 matriks kelas xi SMA.ppt
PPTX
Jenis - Jenis Matriks dan Matriks Transpose
PPT
1. Matriks.ppt
PPTX
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
PPTX
Bab 3(1) matriks
PPT
Kelas xii bab 3
1. Matriks.ppt
Matematika bab 1 matriks kelas xi SMA.ppt
Jenis - Jenis Matriks dan Matriks Transpose
1. Matriks.ppt
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
Bab 3(1) matriks
Kelas xii bab 3

Similar to ppt-matriks.ppt (20)

PPT
1. Matriks.ppt
PPT
1. Matriks.ppt
PPTX
PPT
1. Matriks.ppt
PPT
Pengertian matriks, jenis, operasi, determinan, invers matriks
DOCX
10 notasi matriks
PPTX
Matematika untuk belajar (matriks) .pptx
PPT
Materi Matrix pada pembelajaran Matematika wajib kelas XI MA?SMA
PPT
matriks dalam matematika terbaru dan terkini
PPT
1. Matriks.ppt...............................
PPT
Matriks (untuk belajar tingkat S(MA).ppt
PPT
Perkenalan Matriks dan perhitungan operasinya
PPTX
pengertian matriks, jenis matriks, ordo dan transpose matriks
PPT
matriks_2.ppt
PPT
MATRIKS KELAS XI SMK DAN SMA FASE F GANJIL
PPTX
PPT-UEU-Matematika-Teknik-Lanjut-Pertemuan-1 (1).pptx
PPT
1. Matriks.pptkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk
PPTX
Matriks invers mata kuliah ekonomi syariah.pptx
PPT
Kelas xii bab 3
PPT
Kelas xii bab 3
1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt
1. Matriks.ppt
Pengertian matriks, jenis, operasi, determinan, invers matriks
10 notasi matriks
Matematika untuk belajar (matriks) .pptx
Materi Matrix pada pembelajaran Matematika wajib kelas XI MA?SMA
matriks dalam matematika terbaru dan terkini
1. Matriks.ppt...............................
Matriks (untuk belajar tingkat S(MA).ppt
Perkenalan Matriks dan perhitungan operasinya
pengertian matriks, jenis matriks, ordo dan transpose matriks
matriks_2.ppt
MATRIKS KELAS XI SMK DAN SMA FASE F GANJIL
PPT-UEU-Matematika-Teknik-Lanjut-Pertemuan-1 (1).pptx
1. Matriks.pptkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk
Matriks invers mata kuliah ekonomi syariah.pptx
Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3
Ad

More from NafisClassic (20)

PPT
Pert 4 Perangkat Lunak pada Komputer.ppt
PPT
Pert 2 Pemanfaatan Tknologi Komputer.ppt
PPT
Pert 6 NFA atau Nondeterminictic finite automate.ppt
PPT
Pert 2 baris-deret-aritmatika dalam matematika bisnis.ppt
PPTX
Pert 4 Defini atau arti Otomata Hingga .pptx
PDF
PERT 1 Pengenalan Struktur Data awal.pdf
PPTX
PERT 9 Hardware atau sistem perangkat keras.pptx
PDF
Silabi Game Konsep dalam teknik informatika.pdf
PPT
06-Keamanan_basisdata dalam suatu sistem database.ppt
PPT
Pertemuan 11-SPL2V II matematika linier.ppt
PPT
pengenalan_logika_informatika dan ruang lingkup.ppt
PPT
pengenalan_logika_informatika dan ruang lingkup.ppt
PPTX
Pertemuan 9 Hardware atau sistem perangkat keras.pptx
PDF
Pert 3 Pemodelan Database dalam mata kuliah DBMS.pdf
PPT
Pertemuan 5-LIMIT fungsi dalam matematika.ppt
PPTX
Pertemuan 7 Kelebihan dan kelemahan SO.pptx
PPT
Tipe data Stack magi mahasiswa Teknik Informatika.ppt
PPT
Aljabar_Linear_Elementer dalam kuliah.ppt
PPT
Tipe_Data_Terstruktur pada perkuliahan.ppt
PDF
PENGENALAN- STRUKTUR DATA SEBELUM MEMULAI PEMROGRAMAN
Pert 4 Perangkat Lunak pada Komputer.ppt
Pert 2 Pemanfaatan Tknologi Komputer.ppt
Pert 6 NFA atau Nondeterminictic finite automate.ppt
Pert 2 baris-deret-aritmatika dalam matematika bisnis.ppt
Pert 4 Defini atau arti Otomata Hingga .pptx
PERT 1 Pengenalan Struktur Data awal.pdf
PERT 9 Hardware atau sistem perangkat keras.pptx
Silabi Game Konsep dalam teknik informatika.pdf
06-Keamanan_basisdata dalam suatu sistem database.ppt
Pertemuan 11-SPL2V II matematika linier.ppt
pengenalan_logika_informatika dan ruang lingkup.ppt
pengenalan_logika_informatika dan ruang lingkup.ppt
Pertemuan 9 Hardware atau sistem perangkat keras.pptx
Pert 3 Pemodelan Database dalam mata kuliah DBMS.pdf
Pertemuan 5-LIMIT fungsi dalam matematika.ppt
Pertemuan 7 Kelebihan dan kelemahan SO.pptx
Tipe data Stack magi mahasiswa Teknik Informatika.ppt
Aljabar_Linear_Elementer dalam kuliah.ppt
Tipe_Data_Terstruktur pada perkuliahan.ppt
PENGENALAN- STRUKTUR DATA SEBELUM MEMULAI PEMROGRAMAN
Ad

Recently uploaded (20)

PDF
Modul Ajar Deep Learning Bahasa Indonesia Kelas 6 Kurikulum Merdeka
PPTX
Pedoman & Kewajiban Penggunaan Produksi Dalam Negeri _Pelatihan "Ketentuan T...
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PJOK Kelas X Terbaru 2025
PPTX
! Keterampilan Digital dalam orgnasisasi.pptx
PPTX
ppt_bola_basket_kelas x sma mata pelajaran pjok.pptx
PPTX
Perubahan Pengertian_Istilah _Pelatihan "Ketentuan TERBARU Pengadaan Pemerin...
PDF
Konsep Dasar Nifas, Neonatus, Bayi, Balita dan Anak Pra Sekolah.pdf
PPT
KOMITMEN MENULIS DI BLOG IGTIK PB PGRI.ppt
PPTX
SISTEM POLITIK DAN PEMERINTAHAN INDONESIA.pptx
DOCX
Modul 5_Instrumen Analisis Perencanaan Pembelajaran Mendalam (2).docx
PDF
Laktasi dan Menyusui (MK Askeb Esensial Nifas, Neonatus, Bayi, Balita dan Ana...
PPTX
7 KEBIASAAN ANAK INDONESIA HEBAT.pptx xx
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Kerajinan Kelas XII SMA Terbaru 2025
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Budidaya Kelas XII SMA Terbaru 2025
PDF
Ilmu tentang pengembangan teknologi pembelajaran
PPTX
Aliran Pemikiran dalam Dakwah materi awal
PDF
Modul Ajar Deep Learning IPAS Kelas 6 Kurikulum Merdeka
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKN Kelas X Terbaru 2025
PDF
PPT Yudisium Ceremony Agusus 2025 - new. pdf
PPTX
Pengantar pembelajaran_Koding_dan kecerdasan artifisial
Modul Ajar Deep Learning Bahasa Indonesia Kelas 6 Kurikulum Merdeka
Pedoman & Kewajiban Penggunaan Produksi Dalam Negeri _Pelatihan "Ketentuan T...
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PJOK Kelas X Terbaru 2025
! Keterampilan Digital dalam orgnasisasi.pptx
ppt_bola_basket_kelas x sma mata pelajaran pjok.pptx
Perubahan Pengertian_Istilah _Pelatihan "Ketentuan TERBARU Pengadaan Pemerin...
Konsep Dasar Nifas, Neonatus, Bayi, Balita dan Anak Pra Sekolah.pdf
KOMITMEN MENULIS DI BLOG IGTIK PB PGRI.ppt
SISTEM POLITIK DAN PEMERINTAHAN INDONESIA.pptx
Modul 5_Instrumen Analisis Perencanaan Pembelajaran Mendalam (2).docx
Laktasi dan Menyusui (MK Askeb Esensial Nifas, Neonatus, Bayi, Balita dan Ana...
7 KEBIASAAN ANAK INDONESIA HEBAT.pptx xx
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Kerajinan Kelas XII SMA Terbaru 2025
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Budidaya Kelas XII SMA Terbaru 2025
Ilmu tentang pengembangan teknologi pembelajaran
Aliran Pemikiran dalam Dakwah materi awal
Modul Ajar Deep Learning IPAS Kelas 6 Kurikulum Merdeka
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKN Kelas X Terbaru 2025
PPT Yudisium Ceremony Agusus 2025 - new. pdf
Pengantar pembelajaran_Koding_dan kecerdasan artifisial

ppt-matriks.ppt

  • 2. DAFTAR SLIDE Operasi Matriks Jenis-Jenis Matriks Matriks Transpose
  • 3. DEFINISI MATRIKS MATRIKS : kumpulan bilangan yang disajikan secara teratur dalam baris dan kolom yang membentuk suatu persegi panjang, serta termuat diantara sepasang tanda kurung.
  • 4. NOTASI MATRIKS  Nama matriks menggunakan huruf besar  Anggota-anggota matriks dapat berupa huruf kecil maupun angka  Digunakan kurung biasa atau kurung siku  Ordo matriks atau ukuran matriks merupakan banyaknya baris (garis horizontal) dan banyaknya kolom (garis vertikal) yang terdapat dalam matriks tersebut.          6 7 5 2 3 1 A            i h g f e d c b a H
  • 5. NOTASI MATRIKS  Jadi, suatu matriks yang mempunyai m baris dan n kolom disebut matriks berordo atau berukuran m x n.  Memudahkan menunjuk anggota suatu matriks Notasi A = (aij)                 mn m m m n n n a a a a a a a a a a a a a a a a ... ... ... ... ... ... ... ... ... 3 2 1 3 33 32 31 2 23 22 21 1 13 12 11 A = Dengan i = 1,2,...,m j = 1,2,...,n
  • 6. MATRIKS  Contoh : Matriks A merupakan matriks berordo 4x2  Bilangan-bilangan yang terdapat dalam sebuah matriks dinamakan entri dalam matriks atau disebut juga elemen atau unsur.               1 6 1 2 1 3 4 1 A
  • 8. MATRIKS BARIS DAN KOLOM  Matriks baris adalah matriks yang hanya mempunyai satu baris  Matriks kolom adalah matriks yang hanya mempunyai satu kolom.   4 1 2 1  C            4 3 1 E
  • 9. JENIS –JENIS MATRIKS  Matriks bujursangkar (persegi) adalah matriks yang berukuran n x n  Matriks nol adalah matriks yang setiap entri atau elemennya adalah bilangan nol Sifat-sifat dari matriks nol : -A+0=A, jika ukuran matriks A = ukuran matriks 0 -A*0=0, begitu juga 0*A=0.        1 3 4 1 A            0 0 0 0 0 0 2 3x O
  • 10. JENIS –JENIS MATRIKS  Matriks Diagonal adalah matriks persegi yang semua elemen diatas dan dibawah diagonalnya adalah nol. Dinotasikan sebagai D. Contoh :  Matriks Skalar adalah matriks diagonal yang semua elemen pada diagonalnya sama            5 0 0 0 2 0 0 0 1 3 3x D            5 0 0 0 5 0 0 0 5 3 3x D
  • 11. JENIS –JENIS MATRIKS  Matriks Identitas adalah matriks skalar yang elemen-elemen pada diagonal utamanya bernilai 1. Sifat-sifat matriks identitas : A*I=A I*A=A  Matriks Segitiga Atas adalah matriks persegi yang elemen di bawah diagonal utamanya bernilai nol  Matriks Segitiga Bawah adalah matriks persegi yang elemen di atas diagonal utamanya bernilai nol            1 0 0 0 1 0 0 0 1 D            6 0 0 2 1 0 5 4 2 A            1 5 2 0 4 3 0 0 1 B
  • 12. TRANSPOSE MATRIKS  Jika A adalah suatu matriks m x n, maka tranpose A dinyatakan oleh A ͭ dan didefinisikan dengan matriks n x m yang kolom pertamanya adalah baris pertama dari A, kolom keduanya adalah baris kedua dari A, demikian juga dengan kolom ketiga adalah baris ketiga dari A dan seterusnya.  Contoh : matriks A : berordo 2 x 3 transposenya : berordo 3 x 2        3 1 4 1 3 1 A            3 1 1 3 4 1 t A
  • 13. TRANSPOSE MATRIKS Beberapa Sifat Matriks Transpose : T T T T T T T T T T kA kA A B AB A A B A B A       ) .( 4 ) .( 3 ) .( 2 ) .( 1
  • 14. TRANSPOSE MATRIKS Pembuktian aturan no1 :                             23 23 22 22 21 21 13 13 12 12 11 11 23 22 21 13 12 11 23 22 21 13 12 11 b a b a b a b a b a b a b b b b b b a a a a a a B A        23 22 21 13 12 11 b b b b b b B        23 22 21 13 12 11 a a a a a a A            23 13 22 12 21 11 a a a a a a AT            23 13 22 12 21 11 b b b b b b BT                                         23 23 13 13 22 22 12 12 21 21 11 11 23 13 22 12 21 11 23 13 22 12 21 11 b a b a b a b a b a b a b b b b b b a a a a a a B A T T TERBUKTI                   23 23 13 13 22 22 12 12 21 21 11 11 ) ( b a b a b a b a b a b a B A T
  • 15. TRANSPOSE MATRIKS Pembuktian aturan no 2 :        23 22 21 13 12 11 a a a a a a A            23 13 22 12 21 11 a a a a a a AT                   23 22 21 13 12 11 23 13 22 12 21 11 ) ( a a a a a a a a a a a a A T T T TERBUKTI
  • 16. MATRIKS A = B  Dua buah matriks A dan B dikatakan sama (A = B) apabila A dan B mempunyai jumlah baris dan kolom yang sama (berordo sama) dan semua unsur yang terkandung di dalamnya sama.  aij = bij dimana - aij = elemen matriks A dari baris i dan kolom j - bij = elemen matriks B dari baris i dan kolom j  A = B dan  A ≠ B dan        1 0 4 2 A        1 0 4 2 B        5 1 0 2 4 2 A        1 3 4 1 B
  • 17. PENJUMLAHAN MATRIKS  Apabila A dan B merupakan dua matriks yang ukurannya sama, maka hasil penjumlahan (A + B) adalah matriks yang diperoleh dengan menambahkan bersama-sama entri yang seletak/bersesuaian dalam kedua matriks tersebut.  Matriks-matriks yang ordo/ukurannya berbeda tidak dapat ditambahkan. dan            33 32 31 23 22 21 13 12 11 a a a a a a a a a A            33 32 31 23 22 21 13 12 11 b b b b b b b b b B                      33 33 32 32 31 31 23 23 22 22 21 21 13 13 12 12 11 11 b a b a b a b a b a b a b a b a b a B A
  • 18. PENJUMLAHAN MATRIKS  Contoh Soal              2 2 3 1 2 4 A              2 1 1 2 4 3 B                     2 2 1 2 1 3 2 1 4 2 3 4 B A               4 3 4 1 2 7 B A
  • 19. PENGURANGAN MATRIKS  A dan B adalah suatu dua matriks yang ukurannya sama, maka A-B adalah matriks yang diperoleh dengan mengurangkan bersama-sama entri yang seletak/bersesuaian dalam kedua matriks tersebut.  Matriks-matriks yang ordo/ukurannya berbeda tidak dapat dikurangkan. dan            33 32 31 23 22 21 13 12 11 a a a a a a a a a A            33 32 31 23 22 21 13 12 11 b b b b b b b b b B                      33 33 32 32 31 31 23 23 22 22 21 21 13 13 12 12 11 11 b a b a b a b a b a b a b a b a b a B A
  • 20. PENGURANGAN MATRIKS  Contoh :              0 4 3 3 2 2 1 0 1 A             2 4 3 4 2 1 1 1 1 B                        2 0 4 4 3 3 4 3 2 2 1 2 1 1 1 0 1 1 B A                 2 0 0 7 0 3 2 1 0 B A
  • 21. PERKALIAN MATRIKS DENGAN SKALAR Jika k adalah suatu bilangan skalar dan matriks A=(aij ) maka matriks kA=(kaij ) adalah suatu matriks yang diperoleh dengan mengalikan semua elemen matriks A dengan k. Mengalikan matriks dengan skalar dapat dituliskan di depan atau dibelakang matriks. [C]=k[A]=[A]k        1 5 8 3 A        1 * 4 5 * 4 8 * 4 3 * 4 4A        4 20 32 12 4A
  • 22. PERKALIAN MATRIKS DENGAN SKALAR Sifat-sifat perkalian matriks dengan skalar : k(B+C) = kB + kC k(B-C) = kB-kC (k1+k2)C = k1C + k2C (k1-k2)C = k1C – k2C (k1.k2)C = k1(k2C)
  • 23. PERKALIAN MATRIKS DENGAN SKALAR Contoh : dengan k = 2, maka K(A+B) = 2(A+B) = 2A+2B         1 2 1 0 A        1 1 4 3 B                               0 6 10 6 0 3 5 3 * 2 ) 1 1 4 3 1 2 1 0 ( * 2 ) ( 2 B A                                       0 6 10 6 2 2 8 6 2 4 2 0 1 1 4 3 * 2 1 2 1 0 * 2 2 2 B A TERBUKTI
  • 24. PERKALIAN MATRIKS DENGAN SKALAR Contoh : dengan k1 = 2 dan k2 = 3, maka (k1+k2)C = k1.C + k2.C         1 2 1 1 C                           5 10 5 5 1 2 1 1 * 5 1 2 1 1 * ) 3 2 ( * ) ( 2 1 C k k TERBUKTI                                          5 10 5 5 3 6 3 3 2 4 2 2 1 2 1 1 * ) 3 ( 1 2 1 1 * ) 2 ( ) * * ( 2 1 C k C k
  • 25. PERKALIAN MATRIKS  Perkalian matriks dengan matriks pada umumnya tidak bersifat komutatif.  Syarat perkalian adalah jumlah banyaknya kolom pertama matriks sama dengan jumlah banyaknya baris matriks kedua.  Jika matriks A berukuran mxn dan matriks B berukuran nxp maka hasil dari perkalian A*B adalah suatu matriks C=(cij ) berukuran mxp dimana
  • 26. PERKALIAN MATRIKS  Contoh :            0 1 3 B       11 ) 0 * 1 ( ) 1 * 2 ( ) 3 * 3 ( 0 1 3 * 1 2 3 *                B A   1 2 3  A                                    0 0 0 1 2 3 3 6 9 1 * 0 2 * 0 3 * 0 1 * 1 2 * 1 3 * 1 1 * 3 2 * 3 3 * 3 1 2 3 * 0 1 3 * A B
  • 27. PERKALIAN MATRIKS  Apabila A merupakan suatu matriks persegi, maka A² = A.A ; A³=A².A dan seterusnya  Apabila AB = BC maka tidak dapat disimpulkan bahwa A=C (tidak berlaku sifat penghapusan)  Apabila AB = AC belum tentu B = C  Apabila AB = 0 maka tidak dapat disimpulkan bahwa A=0 atau B=0  Terdapat beberapa hukum perkalian matriks : 1. A(BC) = (AB)C 2. A(B+C) = AB+AC 3. (B+C)A = BA+CA 4. A(B-C)=AB-AC 5. (B-C)A = BA-CA 6. A(BC) = (aB)C= B(aC) 7. AI = IA = A