Pengertian Operasi Matriks Matriks

c. 0,7 KMO  0,8  data agak baik untuk analisis faktor d. 0,6 KMO  0,7  data lebih dari cukup untuk analisis faktor e. 0,5 KMO  0,6  data cukup untuk analisis faktor f. KMO  0,5  data tidak layak untuk analisis faktor

2.6 Matriks

2.6.1 Pengertian

Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka, sering disebut elemen-elemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom sehingga berbentuk persegi panjang, dimana panjang dan lebarnya ditunjukkan oleh banyaknya kolom dan baris serta dibatasi tanda     atau . Sebuah matriks dinotasikan dengan simbol huruf besar seperti atau , , Z X A n m  dan sebagainya. Sebuah matriks A yang berukuran m baris dan kolom dapat dituliskan sebagai berikut :               mn m m n n n m a a a a a a a a a A 2 1 2 22 21 1 12 11  Atau dapat juga ditulis :   n j m i a A ij , , 2 , 1 ; , , 2 , 1 ;      Contoh :         23 22 21 13 12 11 3 2 a a a a a a A Disebut matriks A dengan 2 baris dan 3 tiga kolom. Jika A sebuah matriks, maka gunakan ij a untuk menyatakan elemen yang terdapat di dalam baris i dan kolom j dari A. dalam contoh ini i = 1,2 dan j = 1,2,3 atau dapat ditulis Universitas Sumatera Utara   3 , 2 , 1 ; 2 , 1 ;    j i a A ij

2.6.2 Operasi Matriks

Perkalian skalar Defenisi : Jika   ij a A  adalah matriks m x n dan r adalah suatu skalar, maka hasil kali A dari r adalah   ij b B  matriks m x n dengan ij ij ra b    n j m i     1 , 1 . Contoh :      3 9 7 2 A dengan diberikan r = 4 maka           12 36 28 8 3 9 7 2 4A Perkalian Matriks Defenisi : Jika   ij a A  adalah matriks m x p dan   ij b B  adalah matriks p x n maka hasil kali dari matriks A dan B yang ditulis dengan AB adalah C matriks m x n. secara matematik dapat ditulis sebagai berikut :        p k kj ik j i j i j i ij b a b a b a b a C 1 1 1 2 2 1 1  Universitas Sumatera Utara Penjumlahan Matriks Jika   ij a A  adalah matriks m x p dan   ij b B  adalah matriks p x n maka penjumlahan matriks dari matriks A dan matriks B yang ditulis dengan     ij ij ij b a c C    Pengurangan Matriks Jika   ij a A  adalah matriks m x p dan   ij b B  adalah matriks p x n maka pengurangan matriks dari matriks A dan matriks B yang ditulis dengan   ij c C  dimana   n j m i b a c ij ij ij , , 2 , 1 ; , , 2 , 1       Teorema Jika   ij a A  adalah matriks n x n yang mengandung sebaris bilangan nol, maka  A . Contoh : 4 1 2 3 2 1 3 3               A A Matriks segitiga Matriks   ij a A  suatu matriks bujur sangkar dikatakan segitiga bawah jika  ij a untuk i j dan matriks   ij a A  matriks bujur sangkar dikatakan segitiga atas jika  ij a untuk i j. Universitas Sumatera Utara Contoh : Segitiga bawah               1 4 1 2 3 1 3 2 1 5 A , segitiga atas                5 5 2 1 3 1 1 4 2 1 B Teorema Jika A adalah matriks segitiga n x n, maka A adalah hasil kali elemen-elemen pada diagonal utama, yakni A = nn a a a  22 11 Contoh :      36 1 6 3 2 , 1 7 6 5 7 3 8 3 7 2 4 4                     A A Teorema : Jika A adalah sembarang matriks kuadrat, maka t A A  Teorema : Jika A dan B adalah matriks kuadrat, maka B A AB  Contoh : , 14 3 17 2 , 8 5 3 1 , 1 2 1 3 2 2 2 2 2 2                   AB B A    23 , 23 23 1       AB B A Sehingga det AB = det A det B Universitas Sumatera Utara

2.7 Eigenvalue dan Eigenvektor