SlideShare a Scribd company logo
1 of 10
MATRIKS DAN PENERAPANNYA DALAM BIDANG EKONOMI


1. Definisi dan Notasi Matriks
     Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segiempat. Bilangan-bilangan
dalam susunan itu disebut anggota dlaam matriks tersebut.
  Beberapa contoh matriks adalah


              ,              ,                   ,     ,    .



     Ukuran matriks diberikan oleh jumlah baris (garis horizontal) dan kolom (garis
vertical) yang dikandungnya. Misalnya matriks pada contoh mempunyai ukuran 3
baris dan 2 kolom, sehingga ukurannya adalah 3 kali 2(ditulis 3        2). Dalam suatu
uraian ukuran, angka pertama selalu menyatakan jumlah baris dan angka kedua selalu
menyatakan jumlah kolom. Selanjutnya pada contoh secara berurutan matriks
mempunyai ukuran 1      3, 3         3, 2   1, dan 1   1. Untuk penamaan pada matriks,
kita akan menggunakan huruf besar untuk menyatakan matriks dan huruf kecil untuk
mewakili bilangan; jadi kita boleh menuliskan

                      atau

     Anggota pada baris i dan kolom j dari sebuah matriks A akan dinyatakan
sebagai   . Dan sebuah matriks umum m           n ditulis sebagai

                                 .
2. Operasi – Operasi Matriks
      a. Penjumlahan dan Pengurangan Matriks
      Dua matriks didefinisikan sama jika keduanya mempunyai ukuran yang sama
dan anggota berpadanannya sama. Dalam notasi matriks, jika A = [aij] dan B = [bij]
mempunyai ukuran sama, maka A=B jika dan hanya jika (A)ij = (B)ij atau secara
setara, aij = bij untuk semua i dan j.
Jika A = [aij] dan B = [bij] mempunyai ukuran sama maka
                                            dan
        Contoh operasi penjumlahan matriks:



        Contoh operasi pengurangan matriks




      b. Perkalian Matriks
        Jika A adalah sebuah matriks m       r dan B adalah sebuah matriks r   n, maka
hasil kali AB adalah matriks m         n yang anggota-anggotanya didefinisikan sebagai
berikut. Untuk mencari anggota dalam baris I dan kolom j dari AB, pilih baris i dari
matriks a dan kolom j dari matriks B. kalikan anggota-anggota yang berpadanan dari
baris dan kolom secara bersama-sama dan kemudian jumlahkan hasil kalinya.


            A                      B              = AB
        m       r              r   n               m   n
                    di dalam
                    di luar
Tinjau matriks-matriks




       Karena matriks A matriks 2           3, dan matriks B adalah matriks 3    4, maka
hasil kali AB adalah sebuah matriks 2             4. Selanjutnya kita mengalikan anggota-
anggota berpadanan dengan cara:
       (1.4) + (2.0) + (4.2) = 12
       (1.1)     (2.1) + (4.7) = 27
       (1.4) + (2.3) + (4.5) = 30
       (1.3) + (2.1) + (4.2) = 13
       (2.4) + (6.0) + (0.2) = 8
       (2.1) - (6.1) + (0.7) =      4
       (2.4) + (6.3) + (0.5) = 26
       (2.3) + (6.1) + (0.2) = 12
       Jadi, bila dituliskan:A B menjadi

                                           =



Jika ada sebarang scalar c dan matriks A,maka hasil kali cA adalah matriks yang
diperoleh dengan mengalikan setiap anggota A dengan c. Dalam notasi matriks, jika
A = [aij] maka
       (cA)ij = c(A)ij = caij .
       Contoh:

       Matriks                    , kita mendapatkan bahwa 2A =          .


3. Transpos suatu matriks
         Jika A adalah sebarang matriks m           n , maka transpos A dinyatakan dengan
  , didefinisikan sebagai matriks n            m yang didapatkan dengan mempertukarkan
baris dan kolom dari A; yaitu, kolom pertama dari         adalah baris pertama dari A,
kolom kedua dari      adalah baris kedua dari A, dan seterusnya.


       Contoh:


                                      maka,



                         maka,

 Sifat-Sifat Transpos Matriks
         Jika ukuran matriks-matriks di bawah ini adalah sedemikian sehingga
operasi yang dinyatakan bias dilakukan, maka:
   a. ((A)T)T = A
   b. (A+B)T =       +     dan (A – B)T =     –
   c. (kA)T = kAT , dengan k adalah sebarang skalar
   d. (AB)T =




4. Invers dari Sebuah Matriks
       Jika A adalah sebuah matriks bujur sangkar, dan jika sebuah matriks B yang
berukuran sama bias didapatkan sedemikian sehingga AB = BA = I. maka A disebut
bias dibalik dan B disebut invers dari A.
       Contoh:
       Matriks

                     adalah invers dari

       Karena
dan




Untuk dapat mencari invers dapat kita perhatikan rumus berikut ini:


               , dapat dibalik jika ad – bc ≠ 0, di mana inversnya bias dicari dengan

rumus:

                          =



5. Determinan Sebuah Matriks
          Pada pembahasan di atas kita membahas bahwa sebuah matriks

               , dapat dibalik jika ad – bc ≠ 0. Ekspresi ad – bc muncul begitu sering

dalam matematika hingga ekspresi ini diberi nama, yaitu determinan dari matriks A(2
  2) dan dinyatakan sebagai symbol det(A).
         Menghitung sebuah determinan mulanya dari menghitung permutasi.
Permutasi himpunan bilangan bulat {1, 2, 3,…, n} adalah susunan biangan-bilangan
bulat ini dalam suatu urutan tanpa penghilang atau pengurangan. Untuk menyatakan
suatu permutasi umum dari himpunan {1, 2, 3,…, n}, kita akan menuliskan {j1, j2,…,
jn}. di sini j1 adalah bilangan bulat pertama dalam permutasi, j2 adalah yang kedua,
dan seterusnya. Suatu pembalikan dikatakan terjadi dalam suatu permutasi {j1, j2,…,
jn} bilamana suatu bilangan bulat yang lebih besar mendahului yang lebih kecil. Total
jumlah pembalikan yang terjadi dlaam suatu permutasi bias didapatkan sebagai
berikut: (1) cari jumlah bilangan bulat yang lebih kecil dari j1 dan yang mengikuti j1
dalam permutasi tersebut; (2) cari jumlah bilangan bulat yang lebih kecil dari j2 dan
yang mengikuti permutasi tersebut. Teruskan proses menghitung ini untuk j3,…, jn – 1.
Total dari jumlah – jumlah ini adalah total jumlah pembalikan dalam permutasi
tersebut.
Contoh:
    Jumlah pembalikan dalam permutasi (6, 1, 3, 4, 5, 2) adalah :
    5 + 0 + 1 + 1 + 1 = 8.
    Jumlah pembalikan dalam permutasi (2, 4, 1, 3) adalah : 1 + 2 + 0 = 3.


            Untuk menghitung determinan suatu matriks kita dapat mendaftarkan semua
hasil kali dasar dari suatu matriks A(n     n). kita akan memberikan makna pada setiap
hasil kali dari n anggota dari A, yang dua di antaranya tidak ada yang berasal dari
baris atau kolom yang sama.
            Berikut adalah hasil kali bertanda dari matriks – matriks berordo 2   2 dan
3    3.

    a.

    Hasil Kali       Permutasi      Jumlah                    Hasil Kali Dasar
                                                Klasifikasi
     Dasar            Terkait     Pembalikan                     Bertanda
                        (1,2)          0           genap

                        (2,1)          1           ganjil


Mengacu pada tabel di atas kita peroleh:

                    =
b.



      Hasil Kali   Permutasi     Jumlah                   Hasil Kali Dasar
                                            Klasifikasi
       Dasar        Terkait    Pembalikan                    Bertanda
                    (1,2,3)        0          genap

                    (1,3,2)        1          ganjil

                    (2,1,3)        1          ganjil

                    (2,3,1)        2          genap

                    (3,1,2)        2          genap

                    (3,2,1)        3          ganjil


Mengacu pada tabel di atas kita peroleh:

                       =

                                                                             .


Lebih mudah lagi, kita dapat menghitung dengan menjumlahkan hasil kali pada
panah kanan dan mengurangkannya dengan hasil kali pada panah kiri.
(a)
Contoh :

Hitung determinan dari A=            dan B=

Penyelesaian:
Dengan menggunakan metode panah di atas kita peroleh:
Det (A) = (3)( 2) – (1)(4) = 10
Det (B) = (45) + (84) + (96) – (105) – ( 48) – ( 72) = 240.
Penerapan Matriks pada Bidang Ekonomi
1.   Suatu perekonomian hipotesa yang sederhana terdiri dari dua industri A dan B
     yang dinyatakan dalam tabel berikut (data dalam puluhan juta dolar produk):

                    Input      Permintaan     Jumlah
     Produsen
                  A       B       akhir       output
        A         14       6       10           35
        B          7      18       15           48

Tentukanlah vektor output perekonomian jika permintaan akhir berubah menjadi16
untuk A dan 20 untuk B.


Penyelesaian:

Koefisien input




                       I–A=            dalam bentuk sederhana menjadi
Jika C1 = 16, dan C2 = 10 maka vektor output menjadi:

More Related Content

What's hot

Latihan + jawaban mikro 1 (uts) - FEUI
Latihan + jawaban mikro 1 (uts) - FEUILatihan + jawaban mikro 1 (uts) - FEUI
Latihan + jawaban mikro 1 (uts) - FEUIFarah Fauziah Hilman
 
Anuitas di Muka dan Ditunda (Matematika Keuangan)
Anuitas di Muka dan Ditunda (Matematika Keuangan)Anuitas di Muka dan Ditunda (Matematika Keuangan)
Anuitas di Muka dan Ditunda (Matematika Keuangan)Kelinci Coklat
 
Makalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleksMakalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleksNila Aulia
 
Integral Lipat Dua ( Kalkulus 2 )
Integral Lipat Dua ( Kalkulus 2 )Integral Lipat Dua ( Kalkulus 2 )
Integral Lipat Dua ( Kalkulus 2 )Kelinci Coklat
 
Aplikasi matriks dalam penyelesaian
Aplikasi matriks dalam penyelesaianAplikasi matriks dalam penyelesaian
Aplikasi matriks dalam penyelesaianSMKN 9 Bandung
 
Latihan Soal Matematika Ekonomi + Pembahasan (MBTI - Institut Manajemen Telkom)
Latihan Soal Matematika Ekonomi + Pembahasan (MBTI - Institut Manajemen Telkom)Latihan Soal Matematika Ekonomi + Pembahasan (MBTI - Institut Manajemen Telkom)
Latihan Soal Matematika Ekonomi + Pembahasan (MBTI - Institut Manajemen Telkom)Yunus Thariq
 
Soal matstat ngagel+jawabannya
Soal matstat ngagel+jawabannyaSoal matstat ngagel+jawabannya
Soal matstat ngagel+jawabannyaKana Outlier
 
4 bunga nominal dan bunga efektif
4 bunga nominal dan bunga efektif4 bunga nominal dan bunga efektif
4 bunga nominal dan bunga efektifSimon Patabang
 
Kuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi I
Kuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi IKuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi I
Kuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi IMukhrizal Effendi
 
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )Kelinci Coklat
 
Metode Transportasi (Masalah dalam Metode Transportasi)
Metode Transportasi (Masalah dalam Metode Transportasi)Metode Transportasi (Masalah dalam Metode Transportasi)
Metode Transportasi (Masalah dalam Metode Transportasi)hazhiyah
 
Riset operasional
Riset operasionalRiset operasional
Riset operasionalHenry Guns
 

What's hot (20)

Latihan + jawaban mikro 1 (uts) - FEUI
Latihan + jawaban mikro 1 (uts) - FEUILatihan + jawaban mikro 1 (uts) - FEUI
Latihan + jawaban mikro 1 (uts) - FEUI
 
PENELITIAN OPERASIONAL - PROGRAMA LINIER - METODE PRIMAL DUAL
PENELITIAN OPERASIONAL - PROGRAMA LINIER - METODE PRIMAL DUALPENELITIAN OPERASIONAL - PROGRAMA LINIER - METODE PRIMAL DUAL
PENELITIAN OPERASIONAL - PROGRAMA LINIER - METODE PRIMAL DUAL
 
Time Value Of Money
Time Value Of MoneyTime Value Of Money
Time Value Of Money
 
Anuitas di Muka dan Ditunda (Matematika Keuangan)
Anuitas di Muka dan Ditunda (Matematika Keuangan)Anuitas di Muka dan Ditunda (Matematika Keuangan)
Anuitas di Muka dan Ditunda (Matematika Keuangan)
 
Makalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleksMakalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleks
 
Integral Lipat Dua ( Kalkulus 2 )
Integral Lipat Dua ( Kalkulus 2 )Integral Lipat Dua ( Kalkulus 2 )
Integral Lipat Dua ( Kalkulus 2 )
 
Distribusi normal
Distribusi normalDistribusi normal
Distribusi normal
 
Aplikasi matriks dalam penyelesaian
Aplikasi matriks dalam penyelesaianAplikasi matriks dalam penyelesaian
Aplikasi matriks dalam penyelesaian
 
Latihan Soal Matematika Ekonomi + Pembahasan (MBTI - Institut Manajemen Telkom)
Latihan Soal Matematika Ekonomi + Pembahasan (MBTI - Institut Manajemen Telkom)Latihan Soal Matematika Ekonomi + Pembahasan (MBTI - Institut Manajemen Telkom)
Latihan Soal Matematika Ekonomi + Pembahasan (MBTI - Institut Manajemen Telkom)
 
Statistika Probabilitas
Statistika ProbabilitasStatistika Probabilitas
Statistika Probabilitas
 
Soal matstat ngagel+jawabannya
Soal matstat ngagel+jawabannyaSoal matstat ngagel+jawabannya
Soal matstat ngagel+jawabannya
 
4 bunga nominal dan bunga efektif
4 bunga nominal dan bunga efektif4 bunga nominal dan bunga efektif
4 bunga nominal dan bunga efektif
 
Modul statistika-ii-part-2
Modul statistika-ii-part-2Modul statistika-ii-part-2
Modul statistika-ii-part-2
 
Kuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi I
Kuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi IKuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi I
Kuliah_1 Matriks Matematika Ekonomi I
 
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
 
Analisa kurva IS-LM
Analisa kurva IS-LMAnalisa kurva IS-LM
Analisa kurva IS-LM
 
Penerapan fungsi non linier
Penerapan fungsi non linierPenerapan fungsi non linier
Penerapan fungsi non linier
 
Metode Transportasi (Masalah dalam Metode Transportasi)
Metode Transportasi (Masalah dalam Metode Transportasi)Metode Transportasi (Masalah dalam Metode Transportasi)
Metode Transportasi (Masalah dalam Metode Transportasi)
 
contoh soal program linear
contoh soal program linearcontoh soal program linear
contoh soal program linear
 
Riset operasional
Riset operasionalRiset operasional
Riset operasional
 

Similar to Matriks dan Penerapannya dalam Bidang Ekonomi

Matematika Teknik - Matriks
Matematika Teknik - MatriksMatematika Teknik - Matriks
Matematika Teknik - MatriksReski Aprilia
 
MATRIKS DAN VEKTOR.ppt
MATRIKS DAN VEKTOR.pptMATRIKS DAN VEKTOR.ppt
MATRIKS DAN VEKTOR.pptbimosatryo2
 
matrik 1.3 1.5, 1.7
matrik 1.3 1.5, 1.7matrik 1.3 1.5, 1.7
matrik 1.3 1.5, 1.7iimpunya3
 
Matriks_Enggar Dywari_Math is so fun
Matriks_Enggar Dywari_Math is so funMatriks_Enggar Dywari_Math is so fun
Matriks_Enggar Dywari_Math is so funenggar dywari
 
Matriks & Operasinya Matriks invers
Matriks  & Operasinya Matriks inversMatriks  & Operasinya Matriks invers
Matriks & Operasinya Matriks inversMuhammad Martayuda
 
MATRIKS DAN DETERMINAN
MATRIKS DAN DETERMINANMATRIKS DAN DETERMINAN
MATRIKS DAN DETERMINANOng Lukman
 
Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)
Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)
Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)satriahelmy
 
Alin 1.3 1.5, 1.7
Alin 1.3 1.5, 1.7Alin 1.3 1.5, 1.7
Alin 1.3 1.5, 1.7satriahelmy
 
Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3pitrahdewi
 
PERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptx
PERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptxPERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptx
PERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptxFitriYuliana13
 
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdfTugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdfmohnurahmathidayatul
 

Similar to Matriks dan Penerapannya dalam Bidang Ekonomi (20)

Matematika Teknik - Matriks
Matematika Teknik - MatriksMatematika Teknik - Matriks
Matematika Teknik - Matriks
 
Pertemuan07
Pertemuan07Pertemuan07
Pertemuan07
 
Pertemuan1&2
Pertemuan1&2Pertemuan1&2
Pertemuan1&2
 
Matriks dan operasinya
Matriks dan operasinyaMatriks dan operasinya
Matriks dan operasinya
 
MATRIKS DAN VEKTOR.ppt
MATRIKS DAN VEKTOR.pptMATRIKS DAN VEKTOR.ppt
MATRIKS DAN VEKTOR.ppt
 
determinan.pptx
determinan.pptxdeterminan.pptx
determinan.pptx
 
matrik 1.3 1.5, 1.7
matrik 1.3 1.5, 1.7matrik 1.3 1.5, 1.7
matrik 1.3 1.5, 1.7
 
Matriks_Enggar Dywari_Math is so fun
Matriks_Enggar Dywari_Math is so funMatriks_Enggar Dywari_Math is so fun
Matriks_Enggar Dywari_Math is so fun
 
Matriks & Operasinya Matriks invers
Matriks  & Operasinya Matriks inversMatriks  & Operasinya Matriks invers
Matriks & Operasinya Matriks invers
 
matriks_2.ppt
matriks_2.pptmatriks_2.ppt
matriks_2.ppt
 
MATRIKS DAN DETERMINAN
MATRIKS DAN DETERMINANMATRIKS DAN DETERMINAN
MATRIKS DAN DETERMINAN
 
Bab 4 matriks
Bab 4 matriksBab 4 matriks
Bab 4 matriks
 
Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)
Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)
Matrix (Alin 1.3 1.5, 1.7)
 
Alin 1.3 1.5, 1.7
Alin 1.3 1.5, 1.7Alin 1.3 1.5, 1.7
Alin 1.3 1.5, 1.7
 
Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3
 
Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3
 
Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3
 
Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3Kelas xii bab 3
Kelas xii bab 3
 
PERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptx
PERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptxPERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptx
PERTEMUAN-PERTAMA-MATRIKS.pptx
 
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdfTugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
Tugas sejarah Moh Nurahmat Hidayatul Karim.pdf
 

Matriks dan Penerapannya dalam Bidang Ekonomi

  • 1. MATRIKS DAN PENERAPANNYA DALAM BIDANG EKONOMI 1. Definisi dan Notasi Matriks Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segiempat. Bilangan-bilangan dalam susunan itu disebut anggota dlaam matriks tersebut. Beberapa contoh matriks adalah , , , , . Ukuran matriks diberikan oleh jumlah baris (garis horizontal) dan kolom (garis vertical) yang dikandungnya. Misalnya matriks pada contoh mempunyai ukuran 3 baris dan 2 kolom, sehingga ukurannya adalah 3 kali 2(ditulis 3 2). Dalam suatu uraian ukuran, angka pertama selalu menyatakan jumlah baris dan angka kedua selalu menyatakan jumlah kolom. Selanjutnya pada contoh secara berurutan matriks mempunyai ukuran 1 3, 3 3, 2 1, dan 1 1. Untuk penamaan pada matriks, kita akan menggunakan huruf besar untuk menyatakan matriks dan huruf kecil untuk mewakili bilangan; jadi kita boleh menuliskan atau Anggota pada baris i dan kolom j dari sebuah matriks A akan dinyatakan sebagai . Dan sebuah matriks umum m n ditulis sebagai .
  • 2. 2. Operasi – Operasi Matriks a. Penjumlahan dan Pengurangan Matriks Dua matriks didefinisikan sama jika keduanya mempunyai ukuran yang sama dan anggota berpadanannya sama. Dalam notasi matriks, jika A = [aij] dan B = [bij] mempunyai ukuran sama, maka A=B jika dan hanya jika (A)ij = (B)ij atau secara setara, aij = bij untuk semua i dan j. Jika A = [aij] dan B = [bij] mempunyai ukuran sama maka dan Contoh operasi penjumlahan matriks: Contoh operasi pengurangan matriks b. Perkalian Matriks Jika A adalah sebuah matriks m r dan B adalah sebuah matriks r n, maka hasil kali AB adalah matriks m n yang anggota-anggotanya didefinisikan sebagai berikut. Untuk mencari anggota dalam baris I dan kolom j dari AB, pilih baris i dari matriks a dan kolom j dari matriks B. kalikan anggota-anggota yang berpadanan dari baris dan kolom secara bersama-sama dan kemudian jumlahkan hasil kalinya. A B = AB m r r n m n di dalam di luar
  • 3. Tinjau matriks-matriks Karena matriks A matriks 2 3, dan matriks B adalah matriks 3 4, maka hasil kali AB adalah sebuah matriks 2 4. Selanjutnya kita mengalikan anggota- anggota berpadanan dengan cara: (1.4) + (2.0) + (4.2) = 12 (1.1) (2.1) + (4.7) = 27 (1.4) + (2.3) + (4.5) = 30 (1.3) + (2.1) + (4.2) = 13 (2.4) + (6.0) + (0.2) = 8 (2.1) - (6.1) + (0.7) = 4 (2.4) + (6.3) + (0.5) = 26 (2.3) + (6.1) + (0.2) = 12 Jadi, bila dituliskan:A B menjadi = Jika ada sebarang scalar c dan matriks A,maka hasil kali cA adalah matriks yang diperoleh dengan mengalikan setiap anggota A dengan c. Dalam notasi matriks, jika A = [aij] maka (cA)ij = c(A)ij = caij . Contoh: Matriks , kita mendapatkan bahwa 2A = . 3. Transpos suatu matriks Jika A adalah sebarang matriks m n , maka transpos A dinyatakan dengan , didefinisikan sebagai matriks n m yang didapatkan dengan mempertukarkan
  • 4. baris dan kolom dari A; yaitu, kolom pertama dari adalah baris pertama dari A, kolom kedua dari adalah baris kedua dari A, dan seterusnya. Contoh: maka, maka,  Sifat-Sifat Transpos Matriks Jika ukuran matriks-matriks di bawah ini adalah sedemikian sehingga operasi yang dinyatakan bias dilakukan, maka: a. ((A)T)T = A b. (A+B)T = + dan (A – B)T = – c. (kA)T = kAT , dengan k adalah sebarang skalar d. (AB)T = 4. Invers dari Sebuah Matriks Jika A adalah sebuah matriks bujur sangkar, dan jika sebuah matriks B yang berukuran sama bias didapatkan sedemikian sehingga AB = BA = I. maka A disebut bias dibalik dan B disebut invers dari A. Contoh: Matriks adalah invers dari Karena
  • 5. dan Untuk dapat mencari invers dapat kita perhatikan rumus berikut ini: , dapat dibalik jika ad – bc ≠ 0, di mana inversnya bias dicari dengan rumus: = 5. Determinan Sebuah Matriks Pada pembahasan di atas kita membahas bahwa sebuah matriks , dapat dibalik jika ad – bc ≠ 0. Ekspresi ad – bc muncul begitu sering dalam matematika hingga ekspresi ini diberi nama, yaitu determinan dari matriks A(2 2) dan dinyatakan sebagai symbol det(A). Menghitung sebuah determinan mulanya dari menghitung permutasi. Permutasi himpunan bilangan bulat {1, 2, 3,…, n} adalah susunan biangan-bilangan bulat ini dalam suatu urutan tanpa penghilang atau pengurangan. Untuk menyatakan suatu permutasi umum dari himpunan {1, 2, 3,…, n}, kita akan menuliskan {j1, j2,…, jn}. di sini j1 adalah bilangan bulat pertama dalam permutasi, j2 adalah yang kedua, dan seterusnya. Suatu pembalikan dikatakan terjadi dalam suatu permutasi {j1, j2,…, jn} bilamana suatu bilangan bulat yang lebih besar mendahului yang lebih kecil. Total jumlah pembalikan yang terjadi dlaam suatu permutasi bias didapatkan sebagai berikut: (1) cari jumlah bilangan bulat yang lebih kecil dari j1 dan yang mengikuti j1 dalam permutasi tersebut; (2) cari jumlah bilangan bulat yang lebih kecil dari j2 dan yang mengikuti permutasi tersebut. Teruskan proses menghitung ini untuk j3,…, jn – 1.
  • 6. Total dari jumlah – jumlah ini adalah total jumlah pembalikan dalam permutasi tersebut. Contoh: Jumlah pembalikan dalam permutasi (6, 1, 3, 4, 5, 2) adalah : 5 + 0 + 1 + 1 + 1 = 8. Jumlah pembalikan dalam permutasi (2, 4, 1, 3) adalah : 1 + 2 + 0 = 3. Untuk menghitung determinan suatu matriks kita dapat mendaftarkan semua hasil kali dasar dari suatu matriks A(n n). kita akan memberikan makna pada setiap hasil kali dari n anggota dari A, yang dua di antaranya tidak ada yang berasal dari baris atau kolom yang sama. Berikut adalah hasil kali bertanda dari matriks – matriks berordo 2 2 dan 3 3. a. Hasil Kali Permutasi Jumlah Hasil Kali Dasar Klasifikasi Dasar Terkait Pembalikan Bertanda (1,2) 0 genap (2,1) 1 ganjil Mengacu pada tabel di atas kita peroleh: =
  • 7. b. Hasil Kali Permutasi Jumlah Hasil Kali Dasar Klasifikasi Dasar Terkait Pembalikan Bertanda (1,2,3) 0 genap (1,3,2) 1 ganjil (2,1,3) 1 ganjil (2,3,1) 2 genap (3,1,2) 2 genap (3,2,1) 3 ganjil Mengacu pada tabel di atas kita peroleh: = . Lebih mudah lagi, kita dapat menghitung dengan menjumlahkan hasil kali pada panah kanan dan mengurangkannya dengan hasil kali pada panah kiri. (a)
  • 8. Contoh : Hitung determinan dari A= dan B= Penyelesaian: Dengan menggunakan metode panah di atas kita peroleh: Det (A) = (3)( 2) – (1)(4) = 10 Det (B) = (45) + (84) + (96) – (105) – ( 48) – ( 72) = 240.
  • 9. Penerapan Matriks pada Bidang Ekonomi 1. Suatu perekonomian hipotesa yang sederhana terdiri dari dua industri A dan B yang dinyatakan dalam tabel berikut (data dalam puluhan juta dolar produk): Input Permintaan Jumlah Produsen A B akhir output A 14 6 10 35 B 7 18 15 48 Tentukanlah vektor output perekonomian jika permintaan akhir berubah menjadi16 untuk A dan 20 untuk B. Penyelesaian: Koefisien input I–A= dalam bentuk sederhana menjadi
  • 10. Jika C1 = 16, dan C2 = 10 maka vektor output menjadi: