PENGANTAR MATRIKS
1.1. Pendahuluan
Dalam
kehidupan sehari-hari sering dijumpai masalah yang membutuhkan perlakuan
khusus. Hal itu dimaksudkan untuk keperluan penyajian dan pencarian metode
penyelesaiaannya. Salah satu bentuk penyajian adalah menyusun item-item dalam
bentuk baris dan kolom.
?Definisi 1.1.1 Matriks adalah susunan
segiempat siku-siku dari bilangan-bilangan.
Ukuran (ordo)
suatu matriks ditentukan oleh banyaknya baris dan banyaknya kolom yang
dimilikinya. Bilangan-bilangan dalam suatu matriks disebut unsur (entri) dari
matriks tersebut. Notasi matriks digunakan huruf besar, misal A, B, …dan notasi
unsur digunakan huruf kecil yang berindek, misal aij adalah unsure
dari suatu matriks pada baris ke-i dan
kolom ke-j.
Secara umum,
misal matriks A yang berukuran mxn, dapat ditulis
sebagai
berikut
A
mxn = ,
dengan
aij adalah unsur dari matriks A pada baris-i dan kolm-j.
CContoh Diberikan suatu matriks berukuran 3x3
A = .
Maka 3 adalah unsur dari A pada
baris-1 dan kolom-2, 5 adalah unsur A pada baris-2 dan kolom-3.
1.2.
Jenis-jenis Matriks
Dalam
subbab ini akan dibicarakan beberapa
jenis matriks. Pembahasan dibatasi pada jenis-jenis matriks yang banyak digunakan dalam materi
selanjutnya.
?Definisi 1.2.1 Matriks A disebut matriks
persegi
jika banyaknya baris sama dengan banyaknya kolom. Notasi Anxn
CContoh Matriks A, B dan C berikut masing-masing
merupakan matriks persegi.
A
= B = C =
?Definisi 1.2.2 Matriks A disebut matriks kolom jika banyaknya kolom adalah satu. Notasi Amx1
CContoh
A
= B
= C
=
?Definisi 1.2.3 Matriks A disebut matriks
segitiga atas
(bawah) jika setiap unsure di bawah(atas) diagonal
utama adalah nol.
CContoh
A
= B = C =
D
= E = F =
Matriks A, B, C masing-masing
merupakan matriks segitiga atas, sedangkan matriks D, E dan F masing-masing
merupakan matriks segitiga bawah.
?Definisi 1.2.4 Matriks A disebut matriks
identitas
jika setiap unsur pada diagonal utamanya adalah satu dan unsur-unsur lainnya adalah nol. Notas Inxn
CContoh
A = B =
?Definisi 1.2.5 Matriks B disebut matriks
transpose A jika unsur pada baris matriks B didapat dari
unsur pada kolom matriks A. Notas
B = A’
CContoh Misalkan diberikan tiga matriks A , B dan C,
sebagai berikut
A = , B = , C
=
Maka didapat A’ = , B’ = dan C’ =
?Definisi 1.2.6 Matriks persegi A nxn = [aij] disebut invertible (mempunyai
balikan/invers) jika terdapat Bnxn sehingga berlaku AB = I
dan BA = I, dengan I matriks identitas. Notasi
B = A-1
CContoh Misalkan diberikan matriks A , dengan A = . Maka B
= adalah matriks invers
dari A atau ditulis B = A-1.
Hal
itu karena AB = = = I
dan BA = == I.
Dengan kata lain, terdapat matriks B
sehingga berlaku AB = I dan BA = I
atau A
adalah matriks yang mempunyai invers(invertible).
?Definisi 1.2.7 Matriks A disebut matriks eselon baris
(MEB)
jika memenuhi
i. baris nol terletak
pada baris bagian bawah
ii. pada baris tidak
nol, unsur tidak nol pertama (pivot) baris yang lebih bawah terletak pada kolom
yang lebih kanan
CContoh Diberikan matriks-matriks berikut
A = B = C =
D = E =
Maka matriks A,
B dan C masing-masing adalah MEB, sedangkan D dan E bukan merupakan MEB. Eksistensi
MEB dari suatu matriks adalah tidak tunggal.
?Definisi 1.2.8 Matriks A disebut matriks eselon baris
tereduksi (MEBT),
jika memenuhi
i. A merupakan MEB
ii. Pivot setiap baris
tidak nol adalah satu
iii.Pada kolom yang
memuat pivot, unsur selain pivot adalah nol
CContoh Diberikan matriks-matriks berikut
A = B = C =
D = E =
Maka A, B dan C masing-masing
merupakan MEBT, sedangkan D dan E bukan merupakan MEBT. Eksistensi MEBT dari suatu matriks adalah
tunggal.
1.3Operasi pada Matriks
Subbab
ini membahas tentang operasi pada matriks. Operasi yang dibicarakan meliputi
operasi jumlah dua matriks, operasi hasilkali matriks dengan skalar dan operasi
hasilkali dua matriks. Sebelum masuk pada pembahasan operasi matriks akan
diberikan pengertian kesamaan dua matriks.
?Definisi 1.3.1 Dua matriks A
dan B dikatakan sama jika
ukuran kedua matriks sama dan unsur yang seletak juga sama.
CContoh Misalkan
A mxn = [aij]
dan Bmxn = [bij]. A = B jika aij = bij, untuk setiap
i, j.
Definisi
kesamaan dua matriks di atas memperlihatkan bahwa kajian tentang matriks itu
meliputi setiap unsur-unsurnya.
?Definisi 1.3.2 Misalkan A mxn = [aij] dan Bmxn = [bij]. Jumlah matriks
A dan B adalah suatu matriks yang unsur-unsurnya merupakan jumlah
unsur-unsur yang seletak dari matriks A dan B.
Notasi :
A + B = [ cij ], dengan
cij = aij + bij, untuk setiap i,j.
CContoh Misalkan
A = dan B = .
Maka
A + B = + = =
?Definisi 1.3.3. Misalkan A mxn = [aij] dan k suatu bilangan riil. Hasilkali matriks A dan k
adalah suatu matriks yang unsur-unsurnya merupakan hasilkali unsur-unsurnya
dengan k
Notasi
: kA = [ cij ], dengan cij = kaij, untuk
setiap i,j.
CContoh Misalkan
A = dan k=9
Maka kA = 9. = =
?Definisi 1.3.4 Misalkan A mxn = [aij] dan Bnxp = [bjk]. Hasilkali
matriks A dan B adalah suatu matriks yang unsur pada baris-i dan kolom-k
merupakan jumlahan dari hasilkali-hasilkali unsur pada baris-i matriks A dan
unsur pada kolom-k matriks B.
Notasi
: A Bmxp = [ cik ], dengan cik = , i = 1, 2, …, m, k=1,2,…,p
CContoh Misalkan
A = dan B =
Maka
AB = . = =
CContoh Misalkan A 3x3 = , matriks vector X3x1
=
dan B3x1 = . Jika
AX = B maka diperoleh hubungan
sebagai berikut
AX = B Û . = Û = .
Dengan
menggunakan sifat kesamaan dua matriks diperoleh hubungan
a11
x + a12 y + a13 z = b1
a21
x + a22 y + a23 z = b2
a31
x + a32 y + a33 z = b3.
SISTEM
PERSAMAAN LINIER (SPL)
2.1. Persamaan Linier (PL)
?Definisi 2.1.1 Persamaan Linier dengan n variabel x1,
x2, …, xn
adalah suatu persamaan yang berbentuk
a1
x1 + a2 x2 + … + an xn =
b,
dengan a1, a2, …, an, b
bilangan riil.
Dalam suatu persamaan linier, variabel yang digunakan
berderajat nol atau satu, variabel bukan fungsi trigonometri dan tidak terjadi
perkalian antara variabelnya.
CContoh
1. 2 x + 3y - 6z = 9
adalah suatu persamaan linier dengan 3 variabel,
2. x1
+ 3x2 + 2x3 + 8x4 + 4= 0 adalah suatu
persamaan linier dengan 4 variabel.
3. 6x2
+ 2y – 3z = 1, bukan persamaan linier sebab memuat variable berpangkat 2
4. 2 sin x – 3
cos x + 4 y = 5, bukan persamaan linier sebab memuat fungsi trigonometrik
5. 6xy + 3y + z =
7 bukan persamaan linier sebab memuat hasl kali dua variable.
?Definisi 2.1.2 Solusi (selesaian) dari
persamaan linier a1 x1 + a2 x2 + … + an xn
= b adalah pasangan n-bilangan terurut (s1, s2,
…, sn)
yang jika s1
disubstitusikan ke x1, s2 disub-stitusikan ke x2,
…, sn
disubstitusikan ke xn maka berlaku
a1
s1 + a2 s2 + … + an sn =
b
?Himpunan semua
solusi dari persamaan linier a1 x1 + a2 x2
+ … + an xn = b disebut Himpunan Solusi (HS).
CContoh
1. Persamaan 3x + 7 = 0, untuk x bilangan bulat. Maka
tidak terdapat x bilangan bulat yang memenuhi persamaan linier tersebut. Jadi,
himpunan solusinya (HS) adalah himpunan kosong. Ditulis HS = {
}
2. Himpunan Solusi
dari persamaan linier 2x = 8 adalah
HS = {4}.
3. Himpunan Solusi
dari persamaan linier 2x + 3y + z = 7
adalah HS = {(s, t, 7-2s-3t/ s, t Î R}.
4. Proses
penyelesaian : Dalam HS dari persamaan linier ini, terdapat dua variable bebas,
yaitu variable x dan y. Untuk menentukan nilai variable z, dapat ditentukan
dengan mensubstitusikan variable x dan y ke persamaan. Hasil perhitungan diperoleh nilai z = 7-2s-3t. Jadi,
HS = {(s, t, 7-2s-3t ) / s, t Î R }.
( Hasil HS ini,
dijelaskan pada waktu kuliah)
2.2. Sistem
Persamaan Linier (SPL)
?Definisi 2.2.1 Sistem Persamaan Linier (SPL) dengan n
variabel x1, x2, …, xn dan m persamaan adalah suatu sistem yang
berbentuk
a11
x1 + a12 x2 + … a1j xj + … + a1n xn = b1
a21 x1
+ a22 x2 + … a2j xj + … + a2n xn = b2
. .
. . .
. . .
**(1)
am1
x1 + am2 x2 + … amj xj
+ … + amn xn
= bm
dengan aij Î R,I=1,2, …, m dan
j=I,2, … , n.
?Definisi 2.2.2 Solusi (sesaian) dari Sistem
Persamaan Linier (**) adalah pasangan n-bilangan terurut (s1,
s2, …, sn) yang jika s1 disubstitu-sikan ke
x1, s2
disubstitusikan ke x2, …, sn disubstitusikan ke xn
maka berlaku ai1
s1 + ai2 s2 + … + ain sn
= bi, i=1,2, …, m
Secara lengkap,
jika (s1, s2, …, sn) dari SPL (**) maka
(s1, s2, …, sn) merupakan solusi dari
setiap persamaan dalam SPL (**). Artinya berlaku
a11 s1 + a12
s2 + … a1j sj
+ … + a1n sn = b1
a21 s1 + a22
s2 + … a2j sj
+ … + a2n sn = b2
. .
. . .
. . .
am1 s1
+ am2 s2 + … amj sj + … + amn
sn = bm
CHimpunan semua
solusi dari Sistem Persamaan Linier (**) disebut Himpunan Solusi
Notasinya
HS
Sistem
Persamaan Linier yang mempunyai solusi disebut Konsisten dan Sistem
yang tidak mempunyai selesaian disebut tidak konsisten
CContoh
Diberikan
suatu SPL sebagai berikut :
1. 2x + 3y =7
2. x +
2y = 5 3. 2x
+ 5y = 7
3x
+ y
=7 2x + 4y = 10 6x + 15y = 10
¨Penyelesaian.
§Berdasarkan SPL di atas maka pasangan bilangan (2,1)
merupakan selesaian dari SPL (1) karena x=2 dan y=1 memenuhi kedua persamaan,
yaitu 2 . 2 + 3 . 1 = 7 dan 3 . 2 + 1 .
1 = 7 sehingga diperoleh HS = { (2,1) }.
§Pada SPL (2), persamaan-2 merupakan 2 kali persamaan-1
sehingga SPL mempunyai satu persamaan dengan 2 variabel. Maka terdapat 1
variable bebas dan misal variabel bebasnya adalah y. Variabel bebas y dapat
dipilih y = t, t bilangan riil. Substitusikan y = t ke persamaan sehingga
didapat nilai x = 7-2t . Jadi HS = {(7-2t, t) / t Î R}.
§Pada SPL(3), tidak terdapat pasangan bilangan (x,y)
yang memenuhi kedua persamaan. Sebab, jika memenuhi persamaan 1 maka 6x + 15y =
3(2x + 5y) = 3 . 7 = 21 ¹ 10, sehingga HS = { }.
Untuk
melihat tafsiran geometri dari selesaian suatu SPL, diberikan SPL dengan 2
persamaan dan 2 variabel, sebagai berikut :
a1
x + b1 y = c1
a2
x + b2 y = c2,
dengan a1, a2, b1
dan b2 konstanta riil tidak nol.
Grafik persamaan-persamaan ini merupakan garis, misal
garis l1 dan garis l2. Karena titik (x,y) terletak pada
sebuah garis jika dan hanya jika bilangan-bilangan x dan y memenuhi persamaan
tersebut, maka selesaian SPL tersebut akan bersesuaian dengan titik perpotongan
dari garis l1 dan garis l2. Terdapat 3 (tiga)
kemungkinan, yaitu :
(a). garis l1 dan garis l2
sejajar, yaitu jika tidak terdapat titik perpotongan sehingga sistem tidak
mempunyai selesaian
(b). garis l1 dan garis l2
berpotongan pada satu titik, sehingga sistem hanya mempunyai satu (tunggal)
selesaian.
(c). garis l1 dan garis l2
berimpit artinya terdapat takterhingga banyak titik perpotongan. Dalam hal ini
sistem mempunyai takterhingga banyak selesaian. Biasa dikatakan SPL mempunyai banyak
solusi.
Secara visual dapat digambarkan, sebagai
berikut :
Y y y
X x x
l1 l2 l1
l2 l1
dan l2
a)
tidak ada solusi (b) satu solusi (c)
takterhingga banyak solusi
Berdasarkan
ilustrasi kasus di atas, maka SPL mempunyai tiga kemungkinan
yang berkaitan dengan selesaian, yaitu tidak mempunyai selesaian, mempunyai
satu selesaian dan mempunyai takterhingga banyak selesaian.
2.3. Metode Penyelesaian SPL
2.3.1. Operasi Pers.
Linier (OPL)
Metode
dasar untuk menyelesaikan suatu SPL adalah mengganti sistem yang diberikan
dengan sistem baru. Sistem baru yang
mempunyai himpunan selesaian (HS) sama, dengan pemecahan yang lebih mudah.
Sistem baru ini diperoleh dari suatu tahapan dengan menerapkan suatu langkah
operasi. Operasi-operasi yang dilakukan dimaksudkan untuk menghilangkan
variabel-variabel secara sistematis. Operasi Persamaan Linier (OPL)
tersebut adalah
1. mengalikan suatu persamaan dengan skalar
riil tidak nol, k
2. menukar letak dua
persamaan
3.
mengganti suatu persamaan dengan persamaan tersebut + k
kali persamaan lain
Untuk
menyelesaikan suatu SPL dapat dilakukan dengan satu atau lebih operasi
persamaan linier (OPL).
CContoh Diberikan suatu SPL dengan 3 persamaan dan 3
variabel
1 x + 2y + 3z = 6
2x + 3y + 2z = 7 (2)
3x + y + 2z = 6
¨Penyelesaian. Untuk
menyelesaikan SPL di atas digunakan langkah-langkah OPL :
§persamaan 2
diganti dengan persamaan-2 + (-2) kali persamaan-1, sehingga diperoleh SPL baru, yaitu
x + 2y + 3z = 6
0x+ -1 y -
4z = -5 (3)
3x + y + 2z = 6
§persamaan 3
pada SPL (3) diganti dengan persamaan 3 + (-3) kali persamaan 1, sehingga
diperoleh SPL baru, yaitu
x +
2y + 3z = 6
-
y - 4z = - 5 (4)
-
y - 7z = -12
§persamaan 3
pada SPL (4) diganti dengan persamaan 3 + (-1) persamaan 2 sehingga diperoleh
SPL baru, yaitu
x +
2y + 3z = 6
-
y - 4z = - 5 (5)
-3z = - 3
§Berdasarkan
persamaan 3 pada SPL (5), didapat z = 1.
Dengan mensubstitusikan z=1 ke persamaan
2 diperoleh -y – 4 . 1 = -5
sehingga didapat y = 1. Kemudian, dengan mensubstitusikan z=1 dan y =1 ke persamaan 1 diperoleh x + 2 . 1 + 3 . 1 = 6 sehingga didapat x = 1. Dengan demikian didapat HS = { (1,1,1)
}.
2.3.2. Operasi Baris Elementer (OBE)
Proses
penyelesaian SPL pada Contoh di atas, perbedaan SPL (1), SPL (2) hingga SPL (5)
terletak pada koefisiennya, sedangkan variabel dan tanda “=” tetap. Oleh karena
itu, untuk menyelesaikan suatu SPL dapat dilakukan dengan hanya mengoperasikan
koefisen-koefisien dari setiap persamaannya. Hal ini dapat dilakukan dengan
menggunakan operasi matriks.
Sistem
Persamaan Linier (SPL **1) dengan m
persamaan dan n variabel
a11
x1 + a12 x2 + … a1j xj + … + a1n xn = b1
a21 x1
+ a22 x2 + … a2j xj + … + a2n xn = b2
. .
. . .
. . .
am1 x1
+ am2 x2 + … amj xj + … + amn
xn = bm
dapat disajikan secara matriks Amxn Xnx1 = Bmx1 dengan
Amxn = Xnx1 = Bmx1 =
Untuk
menyelesaikan SPL (1) digunakan matriks yang unsur-unsurnya merupakan gabungan
unsur-unsur dari A dan B. Matriks ini dinamakan matriks lengkap dan notasinya
[A|B], atau
[A | B] = .
Untuk
proses pengerjaan pencarian HS, tidak menggunakan operasi persamaan linier
(OPL). Operasi-operasi yang digunakan untuk menyelesaikan SPL melalui [A|B]
adalah Operasi Baris Elementer (OBE). OBE adalah suatu operasi yang hanya
melibatkan unsure (bilangan) dalam suatu matriks. OBE terdiri dari 3 (tiga)
jenis langkah dan dapat digunakan satu atau semuanya.
Operasi
Baris Elementer (OBE)
No |
Operasi
|
Notasi
|
1
|
Mengalikan
baris-i dengan konstanta tidak nol k
|
kRi
|
2
|
Menukar
baris-i dengan baris-j
|
Ri«Rj
|
3
|
Mengganti
baris-j dengan baris j + k baris-i
|
Rj+kRi
|
Operasi Baris Elementer tidak merubah HS
dari sistem persamaan linier. Artinya SPL baru yang diperoleh dari SPL lama
dengan menggunakan OBE, mempunyai selesaian yang sama. Untuk mempertegas hal
ini, didefinisikan pengertian matriks ekivalen baris.
?Definisi
2.3.2.1 Dua matriks disebut matriks ekivalen baris jika salah satu
matriks dapat diperoleh dengan melakukan OBE sebanyak hingga kali pada matriks yang lain.
Berdasarkan Definisi 2.3.2.1, dua
sistem persamaan linier yang berkaitan dengan dua matriks yang ekivalen baris
mempunyai selesain yang sama. Hal ini dipertegas dalam teorem berikut.
?Teorema 2.3.2.2 Jika matriks lengkap dari dua SPL merupakan
matriks ekivalen baris maka kedua SPL mempunyai solusi yang
sama.
Notasi
: ~
CContoh Diberikan SPL dengan 3 persamaan dan 3
variabel, sebagai berikut
x + 2y +
z = 0
3x + 8y + 7z =
8
2x + 7y + 9z = 15
®Penyelesaian. SPL dapat
ditulis secara matriks A3x3 X3x1 = B3x1, dengan
A = X = B = .
Matriks
lengkap dari SPL adalah
[A|B] =
Untuk
menyelesaikan SPL ini, dilakukan dengan membuat koefisien x pada persamaan-2
dan persamaan-3 menjadi nol atau unsur a21
dan a31 adalah nol. Untuk dilakukan operasi baris berikut
[A|B] = ~R2+(-3)R1
~R3+(-2)R1
~ ½ R2
~R3+(-3)R2
.
Matriks
terakhir merupakan matriks lengkap dari SPL
x + 2y +
z = 0
y + 2z = 4
z = 3.
Substitusi z=3
ke persamaan-2 didapat y + 2 . 3 = 4
sehingga y = -2. Dengan mensubstitusikan
z=3 dan y=-2 ke persamaan-1 diperoleh x
+ 2 . (-2) + 3 = 0 sehingga x = 1.
HS =
{(1,-2,3)}.
2.3.3.Eliminasi Gauss
dan Gauss-Jordan
Telah
diketahui bahwa setiap SPL dapat diselesaikan dengan mengubah matriks
lengkapnya menjadi suatu matriks tertentu sehingga selesaiannya dapat segera
diperoleh. Maka kecepatan dalam menyelesaikan SPL tergantung pada proses
pengubahan matriks lengkap ke bentuk matriks yang spesifik. Matriks spesifik
yang dimaksud adalah MEB atau MEBT.
?Definisi
2.3.3.1
Proses
perubahan matriks lengkap [A|B] ke bentuk MEB dengan OBE disebut Eliminasi
Gauss.
Sedangkan proses perubahan matriks lengkap [A|B] ke bentuk MEBT melalui OBE
dinamakan Eliminasi
Gauss-Jordan.
?Algoritma untuk
Eliminasi Gauss
1. Cari kolom
paling kiri yang memuat unsur tidak nol
2. Jika unsur
pertama kolom yang diperoleh dari langkah 1 sama dengan nol, tukarlah baris
pertama dari matriks baris yang unsur pada kolom tersebut tidak nol.
3. Buatlah
unsur-unsur di bawahnya menjadi nol dengan OBE, sehingga matriks yang didapat
akan berbentuk
, dengan * pivot yang ditemukan.
4. Ulangi proses
1 sampai dengan 3 pada matriks A1.
?Algoritma untuk
Eliminasi Gauss-Jordan
1. Rubah matriks
[A |B] menjadi MEB
2. Buatlah pivot
menjadi 1
3. Buat unsur
pada kolom yang memuat pivot menjadi nol dengan OBE.
Produk
dari Algoritma Gauss dan Algoritma Gauss-Jordan adalah matriks lengkap [A|B]*
dalam bentuk MEB. Kemudian, SPL yang berkaitan dengan [A|B]* akan menunjukkan
keterkaitan pivot dengan variabel dari SPL. Variabel tersebut adalah variabel
tidak bebas dan variabel bebas. Pengertian keduanya tersaji dalam definisi
berikut.
?Definisi
2.3.3.2 Variabel tidak bebas adalah suatu
variabel yang berkaitan dengan pivot, sedangkan variabel bebas adalah variabel yang tidak berkaitan dengan pivot..
Untuk
melengkapi Algoritma Eliminasi Gauss dan Gauss-Jordan, berikut disajikan
langkah-langkah untuk menyelesaikan SPL dengan proses OBE. Perbedaan keduanya
hanya terletak pada matriks lengkap [A|B]* yang dicapai.
®Langkah-langkah
menyelesaikan SPL dengan OBE
1. Tulis SPL
dalam bentuk matriks
2. Tulis matriks
lengkap [A|B] dari SPL (1)
3. Rubah [A|B] ke
[A|B]* suatu MEB (untuk Eliminasi Gauss)
atau MEBT (untuk
Eliminasi Gauss-Jordan) dengan OBE
4. Tulis SPL yang
berkaitan dengan [A|B]*
5. Tentukan variabel tidak bebas dan variabel bebas
6. Tentukan nilai
variabel dengan substitusi mundur
7. Tulis HS
Untuk mengetahui perbedaan kedua
proses eliminasi ini, dijelaskan dengan contoh berikut..
CContoh Diberikan
Sistem Persamaan Linier dengan 3 persamaan dan 3 variabel, yaitu
x + 2y +
3 z = 11
2x + 3y +
z = 10
4x + y
+ 2z = 10
¨Penyelesaian.
1. SPL dapat
ditulis secara matriks A3x3 X3x1 = B3x1, dengan
A = X = B = .
2.
Matriks lengkap dari SPL adalah
[A|B] =
3. [A|B] = ~R2+(-2)R1
~R3+(-4)R1 ~ -1R2
~R3+(7)R2 ~(1/25) R3 *.
4. Matriks terakhir merupakan matriks
lengkap yang berbentuk MEB dari SPL
x + 2y +
3z = 11
y + 5z = 12
z = 2.
5. Variabel
tidak bebas x, y dan z sedangkan
variabel bebasnya tidak ada
6. Substitusi z=2 ke persamaan-2
didapat y + 5 . 2 = 12 sehingga y = 2. Dengan mensubstitusikan z=2 dan y= 2
ke persamaan-1 diperoleh x + 2.2 + 3.2 =
11 sehingga x = 1.
7.
HS = {(1,2,2)}.
Jika
menggunakan Eliminasi Gauss-Jordan maka langkah proses OBE dilanjutkan hingga
terbentuk MEBT. Perhatiakan hasil proses (2),
~R1+(-2)R2
~R1+(7)R3 ~R2+(-5)R3 **
3.
SPL yang berkaitan dengan [A|B]** yang berbentuk MEBT adalah
x = 1
y = 2
z = 2
4. Variabel tidak
bebas adalah x, y dan z, sedangkan variabel bebasnya tidak ada.
5. HS =
{(1,2,2)}.
®Catatan. Jika
[A|B] dalam bentuk MEBT dengan tidak terdapat variabel bebas maka A=I dan B
adalah selesaiannya. Artinya selesaian akan langsung terlihat dari proses 2. Anda bandingkan
dengan Eliminasi Gauss.
CContoh Diberikan SPL dengan 3 persamaan dan 4
variabel
x1 + x2 + x3 + x4
= 12
x1 + 2x2 + 5x4 = 7
3x1
+ 2x2 + 4x3
- x4 = 31
¨Penyelesaian.
1. SPL dapat
ditulis secara matriks A3x4 X4x1 = B3x1, dengan
A = X = B = .
2.
Matriks lengkap dari SPL adalah
[A|B] =
3.
[A|B] = ~R2+(-1)R1
~R3+(-3)R1 ~R3 +1R2 *
4. Matriks terakhir merupakan matriks lengkap
yang berbentuk MEB dari SPL adalah
x1 + x2 + x3 + x4
= 12
x2 - x3 + 4x4 = 5
0 = 0
5. Variabel tidak
bebasnya adalah x1 dan x2,
sedang variabel bebasnya adalah x3
dan x4.
6. Misalkan
variabel bebas x3 = s dan x4 = t, dengan s, t
sebarang bilangan riil. Substitusikan x3
= s dan x4 = t ke persamaan-2 didapat x2 – s + 4t = 5 sehingga
diperoleh x2 = s – 4t + 5.
Kemudian, dengan substitusi x3 =
s, x4 = t dan x2 = s – 4t + 5 ke persamaan-1 diperoleh x1 + (s-4t+5) + s + t = 12
sehingga diperoleh x1 = -2s +
3t + 7.
7. HS = { (2s +
3t + 7, s – 4t + 5, s, t ) / s, t Î R }
®Jika
menggunakan Eliminasi Gauss-Jordan, dilanjutkan proses (2) hingga terbentuk
MEBT. Perhatikan kembali hasil proses (2)
~R1+(-1)R2 **
(3) SPL yang berkaitan dengan [A|B]** adalah
x1 + 2x3 – 3x4 = 7
x2 - x3 + 4x4 = 5
(4) Variabel tidak bebasnya adalah x1 dan x2, sedangkan
variabel bebas adalah x3 dan
x4.
(5) Misalkan
variabel bebas x3 = s dan x4 = t, dengan s, t
sebarang bilangan riil. Substitusikan
x3 = s dan x4
= t ke persamaan-2 didapat x2 – s + 4t = 5 sehingga
diperoleh x2 = s – 4t + 5.
Kemudian, dengan substitusi x3 =
s dan x4 = t ke persa-maan-1
diperoleh x1 + 2s – 3t = 12
sehingga diperoleh x1 = -2s +
3t + 7.
(6) HS = { ( 2s +
3t + 7, s – 4t + 5, s, t ) / s, t Î R }.
Secara
praktis, Eliminasi Gauss-Jordan tidak memberikan keuntungan yang berarti.
Karena pada MEB sudah dapat menentukan nilai variabel dengan substitusi mundur.
Keuntungan dari Elimanasi Gauss-Jordan menyangkut pengembangan
teori.
Misalkan sebarang SPL diberikan
a11
x1 + a12 x2 + … a1j xj + … + a1n xn = b1
a21 x1
+ a22 x2 + … a2j xj + … + a2n xn = b2
. .
. . .
. . .
am1 x1
+ am2 x2 + … amj xj + … + amn
xn = bm
Solusi dapat
langsung diketahui berdasarkan MEBT-nya. Misalkan xj1, xj2, …, xjr
merupakan variabel bebas maka SPL yang berkaitan dengan MEBT dari matriks
lengkapnya adalah
x1 + å c1k
xk = d1
x2 + å c2k
xk = d2
… …
xjr
+ å
cjk xk = dr (3)
0
= dr+1
…
0
= dm ,
dengan å menyatakan
jumlah yang memuat variabel bebas.
SPL tersebut
mempunyai selesaian jika dr+1
= dr+2 = … = dm = 0. Kemudian banyaknya unsur pivot
adalah r = min{m,n}, yaitu r £ m dan r £ n.
Dalam kasus r < n, terdapat variabel bebas sebanyak
(n-r) buah. Dengan demikian selesaian dari SPL tersebut mempunyai (n-r) buah
parameter.
Dalam hal r = n, å pada SPL (3)
tidak ada dan SPL mempunyai selesai tunggal, yaitu xj1=d1,
xj2 = d2, …, xjn = dn.
2.3.3.
Matriks Balikan
(invers)
Telah
diketahui bahwa matriks A dapat dibalik (invertible) jika terdapat matriks B
sehingga berlaku AB = I dan BA = I, dengan I matriks identitas. Dalam
subbab ini akan dibicarakan metode atau langkah-langkah dalam menentukan A-1
dengan memanfaatkan OBE dan peran A-1 untuk menyelesaikan suatu SPL.
?Langkah-langkah
menetukan A-1 dengan OBE
®Misalkan
diberikan suatu matriks Anxn
= [ aij ]. Akan ditentukan matriks A-1 maka dilakukan langkah-langkah
berikut :
1. Tulis [ A | I ]
2. Rubah [ A | I ] menjadi
[ I | A-1 ] dengan OBE.
Untuk menentukan peran matriks invers
dari A terhadap proses penyelesaian suatu SPL, diberikan teorema berikut.
?Teorema 2.3.3.1 Misalkan Anxn = [ aij
] suatu matriks yang dapat dibalik (invertible). Maka untuk setiap Bnx1, SPL Anxn
Xnx1 = Bnx1 akan
mempunyai tepat
satu solusi,
yaitu X = A-1
B.
CContoh Misalkan
suatu SPL dengan 3 persamaan dan 3 variabel, sebagai berikut :
x + 2y
+ 4z = 8
2x
+ 3y + 2z = 9
4x
+ 2y +
z = 11
¨Penyelesaian.
1.
SPL dapat ditulis secara matriks A3x3 X3x1 = B3x1, dengan
A = X = B = .
2. [A | B] = , dengan
~R2+(-2)R1
~R3+(-4)R1
~(-1) R2
~R1+(-2)R2 ~R3+(7)R2
~(1/21) R3~R1+(7)R3
~R2+(-5)R3***
¨Berdasarkan
hasil [A|I] diperoleh A-1 = .
¨Untuk , X = A-1
B =
= 1/21 = 1/21 =
¨HS = {( 2,1,1
)}
DETERMINAN
3.1. Pendahuluan
Misalkan A = , dengan a, b, c dan
d bilangan riil. Jika nilai (ad – bc) ¹ 0 maka matriks A mempunyai balikan. Artinya dengan mengetahui
sebuah bilangan yang dikaitkan dengan matriks tersebut dapat diketahui sifat
kesingularan matriks. Hal ini merupakan penemuan yang luar biasa. Pada bab ini
akan diperluas gagasan tersebut untuk sebarang matriks berukuran nxn.
Pembahasan dikhususkan pada metode menentukan nilai determinan dengan
sifat-sifat OBE dan metode Minor dan Kofaktor.
Definisi 3.1.1. Fungsi Determinan adalah
suatu fungsi yang meng-asosiasikan sebuah matriks dengan sebuah bilangan riil.
Misalkan
A = maka determinan dari A
adalah (ad-bc). Notasi : det(A) = (ad-bc).
Berdasarkan hasil ini, akan
dibicarakan beberapa sifat determinan yang dikaitkan dengan OBE. Akan dikaji
operasi dalam OBE yang tidak merubah nilai determinan suatu matriks kuadrat.
?Teorema 3.1.2. Misalkan A = , dengan det(A) = ad -
bc dan
k suatu bilangan riil, maka berlaku :
i. Jika
B2x2 dan A ~ k Ri B2x2 maka
det(B) = k det(A)
ii. Jika
B2x2 dan A ~ R1«R2 B2x2 maka
det(B) = - det(A)
iii. Jika B2x2 dan A ~ R2+ kRi B2x2 maka
det(B) = det(A)
iv. Jika B2x2 dan B2x2 = A’ maka det(B)
= det(A)
®Bukti
: Akan dibuktikan (iii). Karena A ~R2+ kRi B2x2 maka B
= sehingga det(B) = a(d+kb) – b(c+ka) = (ad –bc )+ (kab
– kab) = ad – bc = det(A).
Berdasarkan Teorema 3.1.2,
memberikan ilustrasi untuk memperluas untuk sebarang matriks kuadrat dan telah
terbukti bahwa hal tersebut adalah benar. Sebagaimana tersaji dalam Teorema
3.1.3 berikut.
?Teorema 3.1.2. Misalkan A nxn = [ aij ]
dan k suatu bilangan riil
i.
Jika
Bnxn dan A ®k Ri Bnxn maka det(B) = k
det(A)
ii.
Jika
Bnxn dan A ®Ri«Rj Bnxn maka det(B) =
- det(A)
iii. Jika Bnxn dan A ®Rj+
kRi Bnxn maka
det(B) = det(A)
iv. Jika Bnxn dan Bnxn = A’ maka
det(B) = det(A)
v.
Jika
Inxn maka det(I) = 1
vi. Jika
Anxn, Bnxn dan Cnxn adalah tiga matriks yang
hanya berbeda pada baris-i. Unsur-unsur Baris-i matriks A merupakan jumlahan
dari unsur-unsur pada baris-idari matriks B dan C. Maka det(A) = det(B) +
det(C).
3.2
Menentukan Nilai Determinan
3.2.1. Menggunakan
OBE
Untuk menentukan nilai determinan
dengan menggunakan OBE, dilakukan melalui matriks segitiga atas. Hal itu karena
nilai determinan matriks segitiga atas sudah diketahui, sebagaimana Teorema
berikut.
?Teorema 3.2.1 Misal Anxn
= [ aij ] suatu matriks segitiga atas. Maka det(A) adalah hasilkali unsur pada diagonal utama, yaitu det(A) = P aii
®Langkah-langkah
menentukan determinan matriks dengan OBE
1.
Tulis matriks kuadrat A
2.
Rubah matriks A ke A* suatu matriks
segitiga atas
3.
Tentukan det(A*) = P aii
4.
Tulis
det(A) = det(A*)
CContoh
Misalkan
A = maka det(A) dapat
dihitung dengan OBE, yaitu
¨ A = ~R2+(-2)R1
~R3+(-3)R1~R3+(7/3)R2=B
¨Karena
B suatu matriks segitiga atas maka det(B) = 1 . –3 . –14/3 = 14. Karena B diperoleh dari A dengan
menggunakan OBE ke-3 maka det(A) =
det(B) = 14.
3.2.1 Menggunakan Minor dan Kofaktor
Untuk
membicarakan Minor dan Kofaktor suatu matriks kuadrat, di bawah ini diberikan
ilustrasi contoh sehingga mudah difahami.
Misalkan A = . Menurut sifat determinan maka det(A) dapat ditulis
sebagai det(A) = det() + det() + det().
®Sekarang
perhatikan,
det() = a11 det() = a11 det()
Assumsikan a22 ¹ 0,
maka a11 det() sehingga didapat
det() = a11 ( 1 . a22 . (a33 – a32/a22
a23) = a11 ( a22 a33 – a23
a32).
atau det() = a11 det ().
Dengan menggunakan cara serupa akan diperoleh
det() = - a12 det() dan
det() = a13 det().
Jadi, det(A) =
a11 det () - a12 det() + a13
det().
Atau dapat ditulis,
Det(A) = a11 M11 – a12 M12 +
a13 M13 ,
dengan Mij adalah det
dari submatriks A yang berukuran 2x2 dan
disebut Minor dari determinan semula.
?Definisi
3.2.3.1 Misalkan Anxn = [ aij ]. Minor Mij adalah determinan
dari matriks berukuran (n-1)x(n-1) yang
didapat dari A dengan menghapus baris-i dan kolom-j. Sedangkan Kofaktor
Aij
= (-1)I+j Mij.
-Teorema 3.2.3.2. Misalkan Anxn = [ aij
].
®Nilai
det(A) dapat dihitung dengan cara perluasan baris –i, yaitu
det(A)
= ai1Ai1 + ai2 Ai2 + … + ain
Ain
=(-1)I+1 ai1Mi1 + (-1)I+2
ai2 Mi2 + … +(-1)I+n ain Min
®Nilai
det(A) dapat dihitung dengan cara perluasan kolom-j, yaitu
det(A) = a1j A1j + a2j
A2j + … + anj Anj
=(-1)j+1 a1j
M1j + (-1)j+2 a2j M2j + …
+(-1)j+n anj Mnj
-Contoh. Misalkan A =
¨Maka det(A) dengan cara perluasan baris-1 adalah
Det(A) = a11A11 + a12
A12 + a13 A13
= (-1)1+1 a11M11
+ (-1)1+2 a12 M12 + (-1)1+3 a13M13
= 1 - 3 + 5
= 1 (3-12) – 3(2-18) + 5(4-9) =-9 + 48 –25 =
14
¨ Maka det(A) dengan cara perluasan kolom-1 adalah
Det(A) =
a11A11 + a21 A21 + a31
A31
=
(-1)1+1 a11M11 + (-1)2+1 a21
M21 + (-1)3+1 a31M31
= 1 - 2 + 3
= 1 (3-12) – 2(3-10) + 3(18-15) = -9 + 14 + 9 = 14
3.2.2 Menyelesaiakan SPL dg
Determinan
Sistem Persamaan
Linier (SPL) dapat diselesaikan dengan menggunakan determinan melalui Rumus
Cramer dan Matrikss Invers. Sebagaimana tertuang dalam Teorema berikut.
?Teorema
3.2.3.1 (Rumus
Cramer). Misalkan
SPL dengan n persamaan dan n variabel dapat ditulis secara matrikss Anxn Xnx1 = Bnx1
dan det(A) ¹
0. Maka nilai dari variabel xi dapat dihitung dengan
xi = , i =1,2,…, n
Ai
adalah matriks yang diperoleh dari A dengan
mengganti kolom-i dengan
matriks kolom B.
CContoh Misakan diberikan SPL dengan 3 persamaan dan
3 variabel,
2x1 + 3x2 + x3 = 13
-4x1
+ 5x2 + 2 x3 = 0
3x1 - 2x2
+ 5x3 = 10.
¨Penyelesaian. Akan diselesaikan dengan aturan Cramer,.
Det(A) =det( ) = 129
Det(A1)
= det( ) = 387
Det(A1)
= det() = 258
Det(A1)
= det() = 129
Sehingga
x1 = det(A1)/det(A)
= 387/129 = 3,
x2 = det(A2)/det(A)
= 258/129 = 2 dan
x3 = det(A3)/det(A)
= 129/129 = 1.
¨HS =
{(3,2,1)}
?Teorema
3.2.3.2 Misalkan
Anxn= [ aij ] yang mempunyai balikan. Maka balikan dari
matriks A adalah A-1nxn = = ,
dengan
Aij merupakan kofaktor dari matriks A.
CContoh Misakan diberikan SPL dengan 3 persamaan
dan 3 variabel,
x1 + 2x2 + x3 = 0
3x1
+ 8x2 + 7x3 = 8
2x1
+ 7x2 + 9x3 = 15.
®Penyelesaian
®Berdasarkan
SPL di atas diperoleh
det(A)
= det() = 1(72-49) – 2(27-14) + 1(21-16) = 54
¨Kemudian
dihitung kofaktor Aij,
A11
= M11 = 23 A21
= -M21 = -11 A31
= M31 = 6
A12 = -M11
= -15 A22 = M22 = 7 A32
= -M32 = -4
A13 = M13 = 5 A23
= -M23 = - 3 A33
= M33 = 2
Sehingga diperoleh
Adj
A = dan
A-1 = 1/54
Akhirnya,
diperoleh selesaiannya
X
= A-1 B
=
1/54 = 1/54 =.
¨HS =
{(1,-2,3)}
TEORI BILANGAN
3.1. Keterbagian (divisibility)
Apabila dua bilangan a dan b dikalikan diperoleh bilangan
ketiga yaitu c, maka c dikatakan terbagi oleh a dan b. Sebagaimana, operasi
pengurangan merupakan kebalikan dari operasi tambah, operasi perkalian merupakan
kebalikan dari operasi bagi. Dalam subbab ini akan dibicarakan keterbagian dan
sifat-sifatnya.
-Definisi 3.1.1 Misalkan
a dan b suatu bilangan bulat. a disebut membagi b jika terdapat suatu bilangan
bulat k sehingga berlaku b = ka.
Notasi
a|b
Jika a membagi b
maka a disebut faktor b atau a
pembagi b atau b kelipatan
a. Beberapa sifat dari keterbagian tertuang dalam teorema berikut.
-Teorema 3.1.2
i. Jika d|a
dan d|b maka
d|(a+b)
ii. Jika d|a
dan d|b maka
d|(a-b)
iii.
Jika d|a
maka untuk sebarang bilangan bulat c berlaku d|ca
ïBukti : Akan dibuktikan
(iii). Karena d|a maka terdapat bilangan bulat m sehingga a = md. Kemudian, untuk sebarang bilangan
bulat c maka berlaku ca = cmd atau ca = (cm) d. Jadi, terdapat bilangan bulat cm
sehingga ca = (cm) d atau d|ca.
Teorema (i) dan (iii) berakibat ,
jika d|a dan d|b maka untuk sebarang
bilangan x dan y berlaku
d|(xa+yb).
uContoh Karena
3|9 dan 3|15 maka
3|(5.9+6.15) atau 3|135.
-Teorema 3.1.3 (Algoritma Pembagian) Misalkan
a dan b suatu bilangan bulat dengan b ¹ 0. Maka terdapat secara tungga
bilangan bulat q dan r (sisa) sehingga
berlaku a = qb + r, dengan 0 £ r < b.
ïBukti
dapat dilihat pada [2] halaman 8-9.
3.2. Faktor
Persekutuan Terbesar (FPB)
-Definisi 3.2.1 Suatu bilangan bulat d dikatakan sebagai faktor
persekutuan (FP) dari a dan b jika dan hanya jika d|a dan d|b.
uContoh 5 adalah factor persekutuan dari 10 dan 25
karena 5|10 dan 5|25.
-Definisi 3.2.2 Suatu bilangan bulat d dikatakan sebagai
faktor persekutuan terbesar (FPT) dari a dan b
jika dan hanya jika d merupakan
factor persekutuan a dan b serta setiap
c factor persekutan a dan b berlaku
c £ d. Notasi
(a,b) = d.
uContoh ( 8,20 ) = 4 , sebab 4
merupakan faktor persekutuan dan
setiap c faktor persekutuan dari 8 dan 20 berlaku c £ 4.
Hal ini benar karena himpunan faktor persekutuan bulat positip dari 8 dan 20
adalah {1,2,4}.
3.3 Kongruensi
Salah
satu konsep yang banyak digunakan dalam teori bilangan adalah kongruensi bilangan
bulat. Dengan kongruensi dapat dipelajari konsep keterbagian dan
sifat-sifatnya. Teorema berikut akan menyajikan 3 ekivalensi dari kongruensi
bilangan bulat.
-Teorema
3.3.1 Statemen berikut
adalah ekivalen :
i.
Misalkan m suatu bilangan bulat positip, a kongruen dengan b modulo m,
ditulis a º b
mod m jika hanya jika m|(a-b)
ii. a
º
b mod m jikan dan hanya jika dan hanya jika
a dan b mempunyai sisa yang sama, apabila masing-masing dibagi oleh m
iii.
iii. a º b
mod m jika dan hanya jika a = b + km, untuk suatu bilangan bulat k.
ïBukti : Akan dibuktikan (ii ®i) Karena a dan b mempunyai sisa yang sama atas
pembagian m maka menurut algoritma
pembagian diperoleh a = qm + r dan b
= sm + r dengan 0 £ r < m. Dengan
mengurangkan didapat (a-b) = (s-q)m atau
m|(a-b).
(i®iii)
Karena a º b mod m maka menurut (i)
didapat m|(a-b). Artinya terdapat bilangan bulat k sehingga
berlaku a-b = km. Dengan kata lain
berlaku a = b + km, untuk suatu bilangan
bulat k.
(iii ®ii)
Misalkan a º b
mod m. Maka menurut (iii) berlaku a = b
+ km, untuk suatu bilangan bulat k. Berdasarkan teorema pebagian bulat ,
terdapat dengan tunggal bilangan bulat q
dan r sehingga berlaku a = qm + r,
dengan 0 £ r < m. Karena b = a – km
maka b = (qm + r) – km = (q-k)m +
r.
uContoh
i.
20
º
2 mod 3 maka 3|(20-2) =18
ii.
20
º
2 mod 3 maka 20 = 2 + 6 . 3
iii. 20 º 2 mod 3 maka
20 º2
º
5 mod 3 sehingga 20 dan 5 mempunyai sisa
yang sama yaitu 2 jika dibagi 3.
Berdasarkan
algoritma pembagian, jika a dan m bilangan bulat dan m > 0 maka a dapat
dinyatakan sebagai a = qm + r, untuk
suatu bilangan bulat tunggal q dan r,
dengan 0 £ r < m. Hal ini
berarti a º r mod m. Karena 0 £ r
< m maka kemungkinannya adalah 0, 1, …, (m-1). Akibatnya setiap bilangan
bulat kongruen modulo m dengan tepat satu di antara 0, 1, …, (m-1). Sebagaimana
tertulis dalam teorema berikut.
-Teorema 3.3.2
Setiap bilangan bulat kongruen modulo m dengan tepat satu diantara 0,
1, …, (m-1)
uContoh
15 º
3 mod 4, 57 º 1
mod 4, 156 º 0
mod 4, dst
Jika a º r mod m denngan 0 £ r < m maka r
disebut residu terkecil dari a
modulo m.
Kekongruenan
adalah suatu relasi antara bilangan-bilangan bulat. Ternyata dapat ditunjukkan bahwa relasi
tersebut merupakan relasi ekuivalensi.
-Teorema
3.3.4 Jika m, a, b dan c adalah
bilangan-bilangan bulat dan m > 0, maka
i. a º a mod m [sifat
refleksif ]
ii. Jika a
º
b mod m maka b º a
mod m [
sifat simetrik ]
iii. Jika a
º
b mod m dan b º c mod m maka a
º
c mod m [ sifat transitif ]
ïBukti.
Akan dibuktikan (iii) Karena a º b mod m dan b º
c mod m maka terdapat bilangan bulat k
dan t sehingga berlaku a = b + km dan b
= c + tm. Akibatnya, diperoleh a = (c +
tm) + km = c + (k+ltm atau a º c
mod m.
-Teorema 3.3.5
Jika a º b
mod m dan c º d mod m maka a
±
c º
b ±
d mod m
Teorema
ini dapat diperluas, yaitu jika a º b
mod m dan c º d mod m maka
berlaku xc ± yc º xb ±
yd mod m, untuk setiap bilangan
bulat x dan y.
uContoh
Karena 15 º 3
mod 4 dan 10 º 2 mod 4 maka
(15 ±
10) º
(3 ±
2) mod 4
-Teorema 3.3.6
Jika ac º bc mod m dan
(m,c) = 1 maka a º b mod m
ïBukti
: Karena ac º bc
mod m maka m| (ac-bc) atau m| c(a-b). Karena diketahui (m,c) = 1
maka m|(a-b) yaitu
a º
b mod m.
-Teorema 3.3.7
Jika ac º bc mod m dan
(m,c) = d maka a º b mod (m/d).
ïBukti
: Karena ac º bc
mod m maka m|ac –bc sehingga m|c (a-b). Karena (c,m) = d maka m/d dan c/d
merupakan bilangan bulat. dan
(c/d, c/d) = 1. Akibatnya m/d |
c/d (a-b), dengan (c/d, m/d) =1 maka
m/d|(a-b) atau a º b mod (m/d).
KRiPTOGRAFi
& MATLAB
4.1. Encoding
dan Decoding
-Definisi
4.1.1 Misalkan
A adalah himpunan huruf dalam
abjad (alphabet). Fungsi F : A ® A
disebut encoding (penyandian)
jika f suatu fungsi 1-1. Sedangkan decoding (pengembalian penyandian) adalah
fungsi invers dari encoding.
Suatu encoding mengaitkan suatu huruf dalam abjad ke
huruf yang lain. Suatu encoding haruslah merupakan fungsi 1-1, sebab jika f(a1) = f(a2) = b maka
tidak diketahui decoding dari b, apakah
a1 atau a2.
Encoding f dapat diperluas untuk
sebarang barisan huruf (kata), yaitu
f ( a1 a2 …
an ) = f (a1) f(a2) …f(an).
Artinya untuk melakukan
encoding suatu kata maka dikerjakan dengan encoding huruf demi huruf.
uContoh : Misalkan diketahui suatu encoding yang
didefinisikan sebagai berikut
A B
C … Z
¯ ¯ ¯ ¯
H I J
C
ïMaka
encoding dari pesan I LOVE ALE adalah P
SVCL HSL dan decoding dari pesan P FBLL HSL adalah I MISS ALE
Salah satu contoh encoding sederhana yang menggunakan
modulo aritmetik adalah Caesar Cypher.
Encoding ini dinamakan Caesar cypher sebab Julius Caesar yang menggunakannya.
Dalam Caesar cypher, Yulius menentukan suatu bilangan bulat tertentu, yaitu
3, untuk melakukan encoding. Encoding
dalam Caesar Cypher adalah
A B
C … Z
¯ ¯ ¯ ¯
D E F
C
Secara matematik, Caesar
cypher dapat dijelaskan sebagai berikut : asosiasikan huruf-huruf dalam abjad
A, B, C, …, Z dengan bilangan-bilangan bulat
1, 2, 3, …, 25, 0. Ingat 26 º 0 mod 26.
A B C
… Y Z
¯ ¯ ¯ ¯ ¯
1 2 3
25 0
Misalkan
bilangan bulat tertentu dipilih b maka
huruf y yang berkaitan dengan x,
didefinisikan sebagai f(x) = y º (x + b) mod 26. Sisi kanan dari kongruensi dimaksudkan sebagai
residu terkecil dari f(x) modulo 26. Berdasarkan definisi ini maka Caesar
cypher dapat ditulis sebagai f(x) = y º (x+3) mod 26.
Untuk
menentukan bayangan huruf G, dengan G adalah huruf ke 7 dalam abjad maka f(7) = y º (7+3) mod 26 = 10, yaitu huruf J sehingga G dikaitkan dengan J.
Untuk
menentukan decoding dalam Caesar cypher, dilakukan dengan menentukan x dalam
modulo26. Perhatikan, y º
(x+3) mod 26 Û x º (y-3) mod 26. Misal decoding dari huruf H, dengan huruf H adalah
huruf ke 8 dalam abjad maka didapat x º (8-3) mod 26 = 5, yaitu huruf E.
Caesar
cypher dapat diperluas dengan menggunakan kongruensi f(x) = y º (ax+b) mod 26. Untuk menentukan decodingnya berarti kita mencari
selesaian konguensi f(x) = y º
(ax+b) mod 26 untuk x dalam y. Perhatikan,
y º
(ax+b) mod 26 Û
(ax+b) º y mod
26
Û ax º (y-b) mod 26,
sehingga untuk menentukan selesaian kongruensi ini kedua sisi harus
dibagi dengan a. Hal ini dapat dilakukan jika fpb(a,26)=1. Berdasarkan
kenyataan ini, didefinisikan suatu encoding modulo, sebagaimana tertuang dalam
definisi berikut.
-Definisi 4.1.2 Misalkan b suatu bilangan bulat tertentu.
Suatu encoding f disebut encoding modulo jika f(x) = y º (ax+b)
mod 26, dengan fpb (a,26) = 1.
uContoh. Misalkan encoding modulo didefinisikan dengan
f(x) = y º
(3x+2) mod 26. Tentukan encoding dari pesan DARTH
VADER dan decoding dari pesan GKEDLQJ L ZEDE.
ïPenyelesaian.
Berdasarkan definisi encoding modulo didapat
bayangan huruf D dan huruf D huruf ke 4 adalah y º (3 .4 + 2) mod 26 = 15 yaitu huruf N. Dengan cara yang sama,
encoding dari DARTH VADER adalah
NEDJZ PENQD.
Akan dicari decoding dari pesan GKEDLQJ L
ZEDE. Karena y º (3x+2) mod 26 maka 3x º (y-2) mod 26. Kalikan kedua sisi dengan 9 sehingga didapat
27x
º 9(y-2) mod 26.
Tetapi dari sisi lain diketahui bahwa
27x
º x mod 26
sehingga
didapat
x º
9(y-2) mod 26.
Berdasarkan kongruensi ini, decoding huruf G, huruf ke 7
dalam abjad adalah x º 9(7-2) mod 26 º 45 mod 26 =19 mod 26 yaitu huruf S. Dengan cara yang sama,
diperoleh decoding dari pesan GKEDLQJ L ZEDE adalah SCARLET OHARA.
Sering dalam pengiriman pesan, fungsi encodingnya tidak
didefinisikan sehingga penerima pesan (receiver) harus membongkar dengan
berbagai kemungkinan. Salahsatu cara yang digunakan adalah dengan mengurutkan
berdasarkan banyaknya huruf yang muncul dalam suatu bahasa. Misal bahasa
Inggris, urutan huruf yang sering muncul adalah huruf E, kemudian T , N, dan
seterusnya. Maka huruf yang terbanyak muncul dalam pesan tersebut dikaitkan
dengan huruf E, huruf berikutnya dengan T, dan seterusnya.
uContoh. Misalkan F suatu encoding modulo, tentukan
decoding dari pesan berikut (dalam bahasa Inggris) CFFYB
RFFYB OZCCOF CRFFCB QZSA.
uPenyelesaian.
Berdasarkan pesan yang dikirim, urutan huruf yang sering muncul adalah F
kemudian C. Jika encoding modulo f(x) =
y º (ax+b) mod 26 maka
diprediksikan f(E) = F dan f(T) = C.
Karena
E, F, T, C masing-masing adalah huruf ke 5, 6, 20 dan 3 dalam huruf abjad maka
diperoleh hubungan
5a + b º 6
mod 26
20a
+ b º 3 mod 26
Dengan mengurangkan kedua persamaan kongruensi di atas, didapat
15a
º -3 mod 26 º 49 mod 26 º 75
mod 26.
Dengan membagi kedua ruas dengan 15, diperoleh
a º 5 mod 26.
Substitusikan
a=5 ke persamaan 5a + b º 6 mod 27, didapat
5 5 + b º 6 mod 26 º b º -19 mod 26 º 7
mod 26.
Kesimpulan, fungsi encoding
modulo yang digunakan adalah f(x) = y º (5x+7) mod 26. Berdasarkan definisi ini didapat fungsi decoding
adalah x º 21(y-7) mod 26 (buktikan). Akibatnya, decoding dari huruf C, huruf
ke 3 dalam abjad adalah
x º 21(3-7) mod 26 º
-84 mod 26 º 20
mod 26, yaitu huruf T.
Dengan cara yang
sama, decoding dari pesan CFFYB RFFYB OZCCOF
CRFFCB QZSA adalah TEENY WEENY LITTLE TWEETY BIRD.
4.2.
Kriptografi dengan menggunakan matriks
Dalam persandian
pada 4.1, huruf yang sama pada pesan ternyata mempunyai image huruf yang sama
juga. Hal ini mempunyai tingkat resiko yang tinggi karena mudah ditebak. Tujuan
membuat encoding adalah aman dari para pembongkar sandi sehingga hanya penerima
saja yang mengetahui isinya.
Pesan dikemas dan ditulis dalam bentuk barisan
bilangan atau huruf tidak beraturan. Pesan sandi yang dikirim merupakan hasil
pengolahan dan pemrosesan dengan satu atau lebih operasi matriks. Tingkat
keamanan suatu pesan tergantung pada kompleksitas pemrosesan operasi matriks
yang digunakan.
Pada
proses pengiriman pesan, sender(pengirim) menyertakan juga perangkat yang
digunakan untuk mengolah/merubah pesan. Perangkat yang dimaksud adalah aturan
konversi dan matriks pemrosesnya (matriks kunci). Berdasarkan ketiga perangkat
inilah receiver (penerima) dapat membongkar /membaca makna pesan yang dikirim.
Pada
Seksi ini akan dibahas proses pengiriman dan pembacaan suatu pesan sandi yang
sangat sederhana. Diharapkan dapat digunakan sebagai ilustrasi untuk
mengembangkan peran invers suatu matrikss dalam dunia persandian(kriptografi).
4.2.1 Mengirim Pesan
uLangkah-langkah
mengirim pesan
1.
Tulis pesan Anda [ dalam deretan huruf
yang bermakna]
2.
Tentukan “aturan konversi” yang Anda
gunakan
3.
Misal, A, B, C,
…, Z,
_, , , ., ?, !,
× × × × × × × × ×
1, 2, 3,…, 26, 27, 28, 29, 30, 31
4. Tulis
pesan (1) dalam bentuk konversi
5. Tulis
pesan (3) dalam bentuk matriks, misal M
6. Tentukan
matriks kunci A, dengan kriteria sbb:
·
Semua unsur dari matriks A dan A-1
adalah bulat
·
Matriks A dan M dapat
dikalikan(multiplicable)
7. Tentukan
matriks P, dengan P = AM
8. Tulis
matriks P dalam deretan bilangan. [ P inilah pesan yang dikirim]
uDalam
proses pengiriman pesan tersebut, seorang penerima (receiver) akan menerima
beberapa perangkat. Perangkat yang disertakan digunakan untuk membongkar
/membaca pesan yang dikirimkan.
Perangkat tersebut adalah :
·
Pesan dalam deretan bilangan [pesan
(7)]
·
Aturan konversi [pesan (2)]
·
Matriks kunci [pesan (5)].
uContoh.
Seseorang mengirim pesan kepada sahabatnya. Pesan tersebut adalah “BE SELF
FOREVER.”, sehingga dia tidak keluar dari jati dirinya. Agar tidak menyinggung
perasaan orang yang membaca dan lebih menarik maka pesannya dikirim dalam
sandi.
uLangkah-langkahnya,
adalah sbb:
1.
Pesan : BE SELF FOREVER.
2.
Aturan konversi :
A, B, C,
…, Z,
_, , , ., ?, !,
× × × × × × × × ×
1, 2, 3,…, 26, 27, 28, 29, 30, 31
3.
Pesan (1) menjadi : 2 5 27 19 5 12 6 27
6 15 18 5 22 5 18 29
4.
Tulis pesan (3) dalam matriks,
M 2x8 =
uPerhatian.
Ukuran matriks M bergantung pada ukuran matriks kunci A. Ukuran M adalah (2x…),
angka 2 mengacu pada ukuran A, yaitu 2x2.
5.
Misalkan diberikan matriks kunci A,
dengan A = .
uIngat, bahwa semua unsur dari A dan unsur A-1 adalah bulat. Hal itu dapat dilakukan (salah
satunya) dengan membuat det(A)=1.
6.
Misalkan P, dengan P = AM maka
diperoleh
P =
=
=
7.
Pesan akhir yang didapat adalah
22 55 108 53 76 39 66 141 14 35 63 29 49 22 42
85
uPerangkat
yang dikirim terdiri 3 hal yaitu :
âpesan
: 22 55 108 53 76 39 66 141 14 35 63 29 49 22 42 85
âaturan
konversi :
A, B,
C, …, Z, _, , ,
., ?, !,
× × × × × × × × ×
1, 2, 3,…, 26, 27, 28, 29, 30, 31
âmatriks
kunci A,
A =
4.2.2
Membaca isi pesan
Seseorang mengirim pesan mengharapkan pesan tersebut
dapat dibaca sehingga isi pesan segera diketahui oleh penerima. Maka penulisan
alamat, bahasa dan teknik penulisan sangatlah penting untuk diketahui kedua
pihak. Khusus teknik penulisan pesan, disamping faham cara membacanya, juga
diberi fasilitas untuk membongkarnya. Dengan demikian penerima(receiver) cukup
mudah untuk melakukan pembacaan pesan yang diterimanya.
uLangkah-langkah
membaca pesan
1.
Tulis pesan yang diterima dalam bentuk
matriks, misal P. Ukuran P multiplicable dengan matriks A-1 artinya
matriks A-1 dan matriks P dapat dikalikan. [ ingat : ukuran matriks
A-1 = ukuran matriks A]
2.
Tentukan A-1 (dengan
menggunakan metode yang telah diketahui)
3.
Tentukan M = A-1 P. [
karena A-1 P = A-1
(AM) = (A-1.A) M = I. M = M]
4.
Tulis M dalam bentuk deretan bilangan
5.
Tulis konversi dari (4) dengan aturan
konversi
6.
Tulis pesan yang dimaksud.
uContoh.
Anda perhatikan contoh pada 4.2. Kita akan membaca pesan yang dikirim dari
contoh tersebut. Perangkat yang dikirim adalah
âpesan
: 22 55 108 53 76 39 66 141 14 35 63 29 49 22 42 85
âaturan
konversi :
A, B, C, …, Z, _, ,
, ., ?, !,
× × × × × × × × ×
1, 2, 3,…, 26, 27, 28, 29, 30, 31
âmatriks
kunci A,
A =
uKita
akan membaca pesan yang dikirim berdasarkan petunjuk langkah-langkah di atas.
1.
Tulis pesan dalam matriks P, yaitu
P=
2.
Mencari A-1.
Karena A = maka didapat A-1 =
3.
Mencari
M = A-1 P =
=
=
4.
Menulis pesan P dalam deretan bilangan, yaitu
:
2 5 27 19
5 12
6 27
6 15
18 5
22 18 29
5.
Tulis pesan dalam bentuk konversi yang dikirim, yaitu :
B E _ S E L F _ F O R E V E R .
6.
Pesan yang dikirim adalah : BE SELF FOREVER.
uContoh. Seorang teman mengirim pesan/nasehat kepada
Anda dalam bentuk sandi. Dia sangat
mengharapkan Anda dapat membaca dan merealisasikan dalam kehidupan
sehari-hari. Disamping mengirim pesan
dia juga mengikutkan perangkat (fasilitas) untuk membaca-nya. Pesan dan
perangkat yang dikirim adalah sebagai berikut :
1.
Pesan
:
32 31
45 18 41
32 32 79
44 47 23
25 27 12
27
2. Aturan Konversi :
A, B, C, …, Z, _,
× × × × ×
1, 2, 3,…, 26, 0
dan
f(X*)=(X*+5) mod 27, dengan X* huruf
alphabet.
( contoh : f(A)=(A+5) mod 27 ï
f(1)=(1+5) mod 27 = 6,
f(D)=(D+5) mod 27 ï f(4)=(4+5)
mod 27 = 9,
f(X)=(X+5) mod 27 ï
f(24)=(24+5) mod 27 = 2, dst)
3. Matriks
kunci A, dengan
A =
¨Penyelesaian : Langkah-langkah yang dilakukan untuk
membaca pesan terse-but, adalah :
1.
Tulis pesan dalam matriks P dengan
mengingat ukuran A. Karena A(3x3) maka ukuran P adalah 3x5, yaitu data pesan
dibagi tiga baris. Matriks P adalah
P =
2.
Menentukan matriks A-1
dengan menggunakan metode matriks Adjoint, yaitu A-1 = Adj A / |A|.
Karena
A = maka dengan
menggunakan perluasan baris –1, didapat
Det(A)
= a11 M11
– a12 M12 + a13
M13
= 2 (1-0) – 0 (3-0) + 1
(0-1)
= 2 – 0 + 1(-1) = 1
Adj
A =
, (mohon diperhatikan unsur-unsurnya)
Diperoleh
A11
= + M11 = (1-0) = 1
A21 = - M21
= - (0-0) = 0,
A31 = + M31 = (0-1)
= -1
A12
= - M12 = -(3-0) = -3
A22 = + M22 = (2-1) = 1,
A32
= - M32 =
-(0-3) = 3
A13
= + M13 = (0-1) = -1
A23 = - M23 =
-(0-0) = 0
A33 = + M33 =
(2-0) = 2.
Maka
didapat
Adj
A = sehingga menurut
rumus diperoleh
A-1
= Adj A / det(A) = / 1 =
3.
Menentukan matriks M, yaitu :
M = A-1 * P = =
=
4.
Pesan M pada (4), disusun membentuk
deretan bilangan, yaitu :
9 6
18 6 14
5 14 25
26 5 14
19 9 6
13
5.
Pesan pada (4), dikonversi dengan
menggunakan Aturan Konversi, didapat :
9 = 9 mod 27 = (4+5)mod 27 shg
9 ï 4
yaitu D
6 = 6
mod 27 = (1+5)mod 27 shg 6 ï 1
yaitu A
18 = 18 mod 27 = (13+5) mod 27 shg 18 ï13 yaitu M,
6 = 6
mod 27 = (1+5)mod 27 shg 6 ï 1
yaitu A
14 = 14 mod 27
= (9+5)mod 27 shg 14 ï 9
yaitu I,
dan seterusnya
Sehingga didapat pesan
D A M A I _
I T
U _ I N
D A H
6.
Pesan yang dimaksud adalah : DAMAI ITU
INDAH
4.3
Belajar ALE dengan Matlab
Dalam mempelajari ALE titik
tekannya pada pemahaman konsep. Untuk memahami konsep dibutuhkan keseriusan dan
kesabaran sehingga memakan waktu. Sebagai contoh, pemahaman tentang Selesaian
SPL maka diperlukan waktu untuk berlatih mengoperasikan OBE pada matriks
lengkapnya. Pada SPL yang berukuran besar, kegiatan secara manual dalam
pengoperasi dengan OBE tidak bisa dilakukan lagi. Oleh sebab itu diperlukan
sarana untuk membantu kebutuhan ini. Pada subbab ini disajikan salah satu
software yang dapat digunakan sebagai alternatif penyelesaian. Software yang
dimaksud adalah MatLab
Dalam
pembahasannya dengan MatLab, disajikan penggunaan fungsi dalam MatLab secara
singkat dan langsung. Khususnya, fungsi-fungsi yang berkaitan dengan proses
mencari selesaian suatu SPL. Proses penyajian mengikuti langkah-langkah dalam
penyelesaian SPL yang telah dikaji pada bab 2.
uContoh 1 .
Diberikan SPL dengan 3 persamaan dan 3 variabel, sbb :
x + 2y + 3 z = 11
2x + 3y +
z = 10
4x + y
+ 2z = 10
¨Penyelesaian.
1.
SPL dapat ditulis secara matriks A3x3 X3x1 = B3x1, dengan
A =
X = B = .
uDengan
MatLab
>>A= [1,2,3;2,3,1;4,1,2]
(tekan
enter)
A =
>>X= [x;y;z] ¿
X =
>>B= [11;10;10] ¿
B =
2. Matriks lengkap dari SPL adalah
[A|B] =
uDengan
MatLab
>>C = [A B] ¿
C = [ C adalah matriks
lengkap dari SPL ]
3. [A|B] = ~R2+(-2)R1
~R3+(-4)R1 ~ -1R2
~R3+(7)R2 ~(1/25) R3 *.
uDengan
Maple
>>D:=Gausselim(C) ;
D:=
4. Matriks terakhir merupakan matriks lengkap yang berbentuk MEB
dari SPL
x + 2y +
3z = 11
y + 5z = 12
z = 2.
5.
Variabel tidak bebas x, y dan z sedangkan variabel bebasnya tidak ada
6.
Substitusi z=2 ke persamaan-2 didapat y
+ 5 . 2 = 12 sehingga y = 2. Dengan
mensubstitusikan z=2 dan y= 2 ke persamaan-1 diperoleh x + 2.2 + 3.2 = 11 sehingga x = 1.
uDengan
Maple
>X:=backsub(D);
X:= [ 1, 2, 2 ]
6. HS = {(1,2,2)}.
Jika menggunakan
Eliminasi Gauss-Jordan maka langkah proses OBE dilanjutkan hingga terbentuk
MEBT. Perhatikan hasil proses (2),
~R1+(-2)R2
~R1+(7)R3 ~R2+(-5)R3 **
uDengan
Maple
>>E:=GaussJord(D);
E
:=
3. SPL yang berkaitan
dengan [A|B]** yang berbentuk MEBT adalah
x =
1
y = 2
z = 2
7.
Variabel tidak bebas adalah x, y dan z,
sedangkan variabel bebasnya tidak ada.
uDengan
Maple
>X:=backsub(D);
X:= [ 1, 2, 2 ]
6.
HS = {(1,2,2)}.
Contoh-contoh
berikut akan dikerjakan dengan
menggunakan Maple. SPL yang diberikan berukuran besar dan lama jika dikerjakan
dengan manual.
uContoh2 Diberikan SPL dengan 6 persamaan dan 3
variabel, sebagai berikut :
x1 + 2x2
+ 3x3 + 2x4 + 3x5
+ x6 = 15
2x1
+ 3x2 + 5x3 + x4 + 2x5 + 3x6
= 10
3x1
+ 4x2 + 2x3 + x4 + x5 + x6 = 8
4x1
+ x2 + x3 + 2x4 + 3x5 + 2x6 = 17
ïPenyelesaian
:
>with(linalg):
>A:=matrix(4,6,[1,2,3,2,3,1,2,3,5,1,2,3,3,4,2,1,1,1,4,1,1,2,3,2]);
A:=
>X:=matrix(6,1,[x1,x2,x3,x4,x5,x6]);
X:=
>B:=matrix(4,1,[15,10,8,17]);
B:=
>C:=concat(A,B); [ C adalah matriks lengkap]
uDetailnya
lihat lampiran halaman 1-2.
uContoh
3 Tentukan HS dari SPL berikut
2x1
+ 3x2 + x3 + 4x4
+ 3x5 + x6 = 30
3x1
+ x2 +2x3 + 2x4
+ 4x5 +3x6 = 32
4x1
+ 5x2 +2x3 + x4
+ x5 +2x6 = 23
5x1
+ x2 +3x3 + 2x4
+ x5 + x6 = 23
6x1
+ x2 + x3 + 3x4 + 4x5
+ x6 = 32
8x1 + 6x2
+3x3 + 4x4 + 3x5 +2x6 = 45
No comments:
Post a Comment