Bab III Sistem Persamaan Linier Update

BAB III : SISTEM PERSAMAAN LINIER
3.1 PENDAHULUAN
Penyelesaian suatu sistem n persamaan dengan n bilangan tak diketahui banyak dijumpai
dalam permasalahan teknik. Di dalam Bab ini akan dipelajari sistem persamaan linier, yang
bentuknya seperti berikut :
… … (3.1)
.
… Dengan a adalah koefisien konstan, b adalah konstan, n adalah jumlah persamaan, dan x1, x2, …,
xn adalah bilangan yang tidak diketahui.
3.2 Notasi Matriks
Matriks adalah suatu larikan bilangan-bilangan yang berbentuk empat persegi panjang,
mempunyai bentuk sebagai berikut :
… … … Dalam bab ini akan dipelajari beberapa metode penyelesaian langsung (di sebut metode pivot)
dan metode iterasi.
3.3 Metode Eliminasi Gauss
Metode eliminasi Gauss adalah salah satu cara yang paling awal dan banyak digunakan dalam
penyelesaian system persamaan linier. Prosedurnya adalah mengurangi system persamaan ke
dalam bentuk segitiga sedemikian sehingga salah satu dari persamaan-persamaan tersebut
hanya mengandung satu bilangan tak diketahui, dan setiap persamaan berikutnya hanya terdiri
dari satu tambahan bilangan tak diketahui baru.
Dipandang suatu system dari 3 persamaan dengan 3 bilangan tak diketahui.
(1a)
(1b)
(1c)
Persamaan pertama dari system dibagi koefisien pertama dari persamaan pertama, a11
(2)
Persamaan (2) dikalikan dengan koefisien pertama persamaan kedua (1b).
(3)
Persamaan (1b) dikurangi persamaan (3) didapat :
Langkah berikutnya, persamaan yang telah dinormalkan (2) dikalikan dengan koefisien pertama
persamaan ketiga, dan hasilnya dikurangkan dari persamaan ketiga (1c), hasilnya adalah :
Dengan melakukan prosedur hitungan diatas, akhirnya didapat persamaan berikut :
(4a)
(4b)
(4c)
Prosedur berikutnya adalah mengeliminasi x2 dari salah satu dari dua persamaan terakhir (4b)
dan (4c). Persamaan (4b) dibagi dengan koefisien pertama dari persamaan (4b) yaitu a’22.
(5)
Persamaan (5) dikalikan dengan koefisien pertama dari persamaan (4c)
(6)
Persamaan (4c) dikurangi persamaan (6),
Dengan demikian persamaannya menjadi :
Contoh :
Menyelesaikan persamaan linier dengan Metode Eliminasi Gauss
Persamaan:
3,0x + 1,0y + -1,0z = 5,0
(1)
4,0x + 7,0y + -3,0z = 20,0
(2)
2,0x + -2,0y + 5,0z = 10,0
(3)
Penyelesaian :
Iterasi
0
3,0 1,0 -1,0 |
5,0
4,0 7,0 -3,0 | 20,0
2,0 -2,0 5,0 | 10,0
Langkah pertama menormalkan pers. (1) dengan membagi persamaan tsb dengan elemen pivot
(koefisien pertama pers. (1)) (pers.1) / 3
1
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
(4)
4,0 7,0 -3,0 | 20,0
(5)
2,0 -2,0 5,0 | 10,0
(6)
(pers.2) - (4 * (pers.4))
2
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
0,0 5,7 -1,7 | 13,3
2,0 -2,0 5,0 | 10,0
(pers.3) - (2 * (pers.1))
3
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
0,0 5,7 -1,7 | 13,3
0,0 -2,7 5,7 |
6,7
(pers.2) / 5,66666666666667
4
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
0,0 1,0 -0,3 |
2,4
0,0 -2,7 5,7 |
6,7
(pers.3) - (-2,66666666666667 * (pers.2))
5
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
0,0 1,0 -0,3 |
2,4
0,0 0,0 4,9 | 12,9
(pers.3) / 4,88235294117647
6
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
0,0 1,0 -0,3 |
2,4
0,0 0,0 1,0 |
2,7
Hasil :
x = 1,5 ;
y = 3,1 ;
z = 2,7.
3.4 Metode Gauss-Jordan
Metode Gauss-Jordan adalah mirip dengan metode eliminasi Gauss. Penjelasan metode ini
menggunakan contoh sistem 3 persamaan dengan 3 bilangan tak diketahui.
(2)
Di dalam metode Gauss-Jordan, dipilih secara berurutan setiap baris sebagai baris pivot, dengan
pivot adalah elemen pertama tidak nol dari baris tersebut.
1. Pertama kali baris pertama dari persamaan (2) dibagi dengan elemen pivot, yaitu
,sehingga didapat :
1
Elemen pertama dari semua baris lainnya dihilangkan dengan cara :
a. Persamaan pertama dikalikan elemen pertama dari persamaan kedua ( dan
kemudian dikurangkan terhadap persamaan kedua.
b. Persamaan pertama dikalikan elemen pertama dari persamaan ketiga ( dan
kemudian dikurangkan terhadap persamaan kedua.
Operasi ini menghasilkan sistem persamaan berikut :
1 0 0 (3)
2. Kemudian ditetapkan baris kedua sebagai pivot dan sebagai elemen pivot. Prosedur
diatas diulangi lagi untuk baris kedua.
Baris kedua dari persamaan diatas dibagi dengan elemen pivot yaitu , sehingga didapat :
1 0 1
0 Elemen kedua dari baris lain dihilangkan dengan cara :
dan kemudian
a. Persamaan kedua dikalikan elemen kedua dari persamaan pertama dikurangkan terhadap persamaan pertama.
b. Persamaan kedua dikalikan elemen kedua dari persamaan ketiga dan kemudian
dikurangkan terhadap persamaan ketiga.
Operasi ini menghasilkan sistem persamaan berikut :
1
0
0
0 1 0 "
(4)
3. Untuk langkah selanjutnya ditetapkan baris ketiga sebagai pivot, prosedur diulangi lagi
akhirnya didapat persamaan berikut :
1 0 0 0 1 0 0 0 1 ""
(5)
Dari persamaan (5) dapat dihitung nilai , , dan .
Contoh :
Persamaan :
3,0x + 1,0y + -1,0z = 5,0
4,0x + 7,0y + -3,0z = 20,0
2,0x + -2,0y + 5,0z = 10,0
Penyelesaian :
Iterasi
0
3,0 1,0 -1,0 |
5,0
4,0 7,0 -3,0 | 20,0
2,0 -2,0 5,0 | 10,0
(pers.1) / 3
1
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
4,0 7,0 -3,0 | 20,0
2,0 -2,0 5,0 | 10,0
(pers.2) - (4 * (pers.1))
2
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
0,0 5,7 -1,7 | 13,3
2,0 -2,0 5,0 | 10,0
(pers.3) - (2 * (pers.1))
3
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
0,0 5,7 -1,7 | 13,3
0,0 -2,7 5,7 |
6,7
(pers.2) / 5,66666666666667
4
1,0 0,3 -0,3 |
1,7
0,0 1,0 -0,3 |
2,4
0,0 -2,7 5,7 |
6,7
(pers.1) - (0,333333333333333 * (pers.2))
5
1,0 0,0 -0,2 |
0,9
0,0 1,0 -0,3 |
2,4
0,0 -2,7 5,7 |
6,7
(pers.3) - (-2,66666666666667 * (pers.2))
6
1,0 0,0 -0,2 |
0,9
0,0 1,0 -0,3 |
2,4
0,0 0,0 4,9 | 12,9
(pers.3) / 4,88235294117647
7
1,0 0,0 -0,2 |
0,9
0,0 1,0 -0,3 |
2,4
0,0 0,0 1,0 |
2,7
(pers.1) - (-0,235294117647059 * (pers.3))
8
1,0 0,0 0,0 |
1,5
0,0 1,0 -0,3 |
2,4
0,0 0,0 1,0 |
2,7
(pers.2) - (-0,294117647058824 * (pers.3))
9
1,0 0,0 0,0 |
1,5
0,0 1,0 0,0 |
3,1
0,0 0,0 1,0 |
2,7
Maka,
x = 1,5
y = 3,1
z = 2,7
3.5 Matriks Tridiagonal (Metode Sapuan Ganda Choleski)
Dalam penyelesaian sistem persamaan berbentuk matriks tridiagonal, metode penyelesaian
langsung (metode pivot) sering di sebut metode sapuan ganda atau metode Choleski.
Metode ini mudah pemakaiannya dan matriks tridiagonal banyak dijumpai dalam banyak
permasalahan.
Dipandang sistem persamaan berikut :
# $ %
$ …
%
$ & %
' ' ' '
…
(1)
$' '( %'
%
Persamaan pertama dari sistem (1) memungkinkan untuk menulis bilangan yang tidak
diketahui x1 sebagai fungsi bilangan x2.
)
*
Dengan + )
dan , + ,
atau
*
(2)
Apabila nilai x1 disubstitusikan ke dalam persamaan kedua dari sistem (1),
-
- $
%
. $ %
$
%
. $ % Atau + ,
Dengan + )
/ 0
(1
1
dan , 2
* 1
/ 0
3 ( 4
1
Sehingga x2 merupakan fungsi dari x3, prosedurnya diulangi untuk persamaan berikutnya.
Misalkan telah diperoleh persamaan berikut :
' +' ' ,'
Apabila nilai xi-1 disubstitusikan ke dalam persamaan ke-i sistem (1), maka :
' +' ' ,' ' '
' $'
'( ' +' '
$' '( %'
%' ' ,'
' +' Persamaan tersebut dapat ditulis dalam bentuk :
' +' '( ,'
+' 6
Dengan
,' )5
5 57 (5
*5 5 857
5 657 (
(3a)
(3b)
(3c)
Untuk i=1 maka persamaan (3a) menjadi :
Dengan
+ ,
(4a)
, (4c)
+ )
69 (
* ( 89
69 (
(4b)
Bandingkan persamaan (2) dan (4) menunjukkan P0 = 0 dan Q0 = 0.
Persamaan diatas memungkinkan untuk menghitung koefisien Pi dan Qi dari i = 1 sampai n,
Langkah ini merupakan sapuan pertama. Setelah sampai titik ke n hitungan dilakukan dalam
arah kebalikkan, yaitu dari n ke 1 untuk menghitung bilangan yang tidak diketahui xi.
Persamaan terakhir (1) dapat ditulis :
%
(5)
Pada persamaan (3) apabila i= n-1, maka:
+ ,
(6)
Substitusi persamaan (6) ke persamaan (5) akan memberikan :
*: : 8:7
: 6:7 (:
(7)
Sesuai dengan persamaan (3a), maka : , nilai xn diperoleh, xn-1 dst.
Contoh :
Selesaikan sistem persamaan berikut dengan metode sapuan ganda.
2 3
7
10
6 2 & 7
2 3& 13
Penyelesaian :
Sistem persamaan diatas dapat ditulis dalam bentuk matriks tridiagonal :
210 0
7
1
1
3
0
10
0 62 1
7
&
13
0 0 2 3
a. Menghitung koefisien Pi dan Qi (i=1,2,3,4)
$
$
1
0.5
+# 2
Untuk i=1, P0= 0 dan Q0 = 0.
+ , % ,# 7
3.5
+# 2
$
3
6
+ 1 0.5 1
Untuk i=2
+ , % , 10 13.5
27
+ 10,5 1
$
1
0.02941
+ 6 6 2
Untuk i=3
+ , % ,
7 627
4.97059
+ 6 6 2
,& %& & ,
13 24.97059
1.00
& + & 20.02941 3
Untuk i=n=4
+&D 0
& ,&
b. Menghitung xi (i=4,3,2,1)
Variabel xi dihitung menggunakan persamaan :
' +' '( ,'
Untuk i = 4 Untuk i = 3 Untuk i = 2 & ,& 1
+ & , 0.02941 1.0 4,97059 5.0
+ , 65 27 3
+ , 0.53 3.5 2
Untuk i = 1 Untuk mengetahui benar tidak hasil yang diperoleh maka nilai dimasukkan ke persamaan
awal.
3.6 Matriks Inverse
Apabila matriks A adalah bujur sangkar, maka terdapat matriks lain yaitu A-1, yang disebut
matriks inverse dari A, sehingga E, dengan I adalah matriks identitas.
Matriks inverse dapat juga digunakan untuk menyelesaikan sistem persamaan yang
berbentuk : F G HI F G.
Matriks inverse dapat dicari dengan menggunakan metode Gauss-Jordan. Untuk itu matriks
koefisien A ditingkatkan dengan matriks identitas I. Kemudian metode Gauss-Jordan ini
digunakan untuk mengubah matriks koefisien menjadi matriks identitas, setelah matriks
koefisien menjadi matriks identitas, maka sisi kanan dari matriks yang ditingkatkan adalah
matriks inverse.
Contoh :
2
1
1
1 1
2 1
1 2
2
1
1
1 1 1
2 1 J0
1 2 0
Carilah matriks invers dari matriks berikut :
Penyelesaian :
0 0
1 0K 0 1
Matriks A ditingkatkan dengan matriks identitas sehingga menjadi :
Ditetapkan elemen pertama dari baris pertama sebagai elemen pivot, yaitu 2. Baris tersebut
dibagi dengan elemen pivot (2) sehingga didapat :
1 0 0
1 2 1 L0 1 0K
1 1 2 0 0 1
Baris ke dua dan ke tiga dikurangi oleh baris pertama,
O1
N0
N
N
M0
PP 0
0S
0K RR
R
1Q
1
0
Baris kedua ditetapkan sebagai baris pivot, kemudian baris tersebut dibagi dengan elemen
pivot, yaitu 3/2.
1 0 1
0 L
0
0
0K
0
1
Kemudian baris kedua dikalikan dengan ½ dan hasilnya digunakan untuk mengurangi
persamaan pertama dan ketiga,
O1 0
N0 1
N
N
M0 0
&
PP 0 S
0K RR
R
1 Q
Persamaan ketiga ditetapkan sebagai baris pivot dan kemudian baris tersebut dibagi dengan
elemen pivot, yaitu 4/3, kemudian dikalikan dengan 1/3.
O1 0
N
N0 1
N
M0 0
1
PP &
&
0S
0K RR
R
& Q
Baris pertama dan kedua dikurangi dengan baris ketiga,
O1 0
N
N0 1
N0 0
M
0
0
1
&
PP &
&
&
&
&
& S
&K RR
R
& Q
Dengan demikian didapat matriks inversenya adalah :
O&
NN&
N M&
& &S
&RR
&
R
& & Q
3.7. Metode Iteratif
Dalam Bab ini akan dipelajari dua metode iteratif, yaitu metode Jacobi dan Gauss-Seidel.
- Metode Jacobi
Dipandang sistem 3 persamaan dengan 3 bilangan tak diketahui :
(1)
Persamaan pertama dari sistem diatas dapat digunakan untuk menghitung x1 sebagai fungsi
dari x2 dan x3, sehingga didapat :
(2)
Hitungan dimulai dengan nilai perkiraan awal sembarang untuk variabel yang dicari, semua
variabel sama dengan nol. Nilai perkiraan awal tersebut disubstitusikan ke dalam ruas kanan
dari sistem persamaan (2), selanjutnya nilai variabel yang didapat tersebut disubstitusikan
ke ruas kanan dari sistem (2) lagi untuk mendapatkan nilai perkiraan kedua, prosedur
tersebut diulangi lagi sampai iterasi ke n.
T 9 9 U
T 9 9 U
# # (3)
Contoh :
Selesaikan sistem persamaan berikut dengan iterasi Jacobi.
3 V W 5
4 7V 3W 20
2 2V 5W 10
Penyelesaian :
5VW
3
20 4 3W
V
7
10 2 2V
W
5
Sistem persamaan diatas dapat ditulis dalam bentuk :
500
1,66667
3
20 40 30
V 2,85714
7
10 20 20
2
W 5
Langkah pertama dicoba nilai x = y = z = 0 dan hitung,
Iterasi dilanjutkan dengan memasukkan nilai x’, y’ dan z’ ke persamaan dan kesalahan yang
terjadi.
V W 5 2,857771 2
1,38095
3
1,38095 1,66667
Y 100% 20,69%
1,38095
20 41,66667 32
2,76190
7
2,76190 2,85714
Y[ 100% 3,45%
2,76190
#,\\\\](,^_]]]
Y` _
2,13333
2,13333 2
100% 6,25%
2,13333
Hitungan dilanjutkan dengan prosedur diatas sehingga diperoleh kesalahan yang diinginkan.
- Metode Gauss-Seidel
Di dalam metode Gauss-Seidel, nilai x1 yang dihitung dari persamaan pertama digunakan
untuk menghitung nilai x2 dengan persamaan kedua, demikian juga nilai x2 digunakan untuk
mencari x3. Seperti metode Jacobi ke dalam persamaan pertama dari sistem (3)
disubstitusikan nilai sembarang # , # biasanya diambil nol, sehingga :
T 9 9 U
(3),
# (4)
Nilai baru dari x11 tersebut kemudian disubstitusikan ke dalam persamaan kedua dari sistem
Demikian juga ke dalam persamaan ketiga dari sistem (3) disubstitusikan nilai baru
%a , sehingga didapat :
Dengan cara seperti ini nilai x1, x2, dan x3 akan diperoleh lebih cepat dari metode Jacobi.
Contoh :
Selesaikan persamaan berikut dengan metode iterasi Gauss-Seidel:
3 V W 5
4 7V 3W 20
2 2V 5W 10
Penyelesaian :
Langkah pertama dicoba y = z = 0 dan dihitung x’ dengan menggunakan persamaan (4).
T
12 V WU 5 0 0
1,6667
3
W T
31 VU 10 21,6667 21,90476
2,09524
5
V T
21 WU 20 41,6667 30
1,90476
7
Iterasi dilanjutkan dengan prosedur diatas untuk menghitung x’’, y’’ dan z’’ dan kesalahan
yang terjadi.
V W 5 1,90476 2,09524
1,73016
3
1,73016 1,66667
Y 100% 3,67%
1,73016
20 41,73016 32,09524
2,76644
7
2,76644 1,90476
Y[ 100% 31,15%
2,76644
10 21,730167 22,76644
2,41451
5
2,41451 2,09524
Y` 100% 13,22%
2,41451
Hitungan dilanjutkan dengan prosedur di atas sampai diperoleh kesalahan yang diinginkan.