BAB II KAJIAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan mengenai matriks (meliputi definisi matriks, operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas aljabar max-plus, dan penyelesaian sistem persamaan linear max-plus . A. Matriks 1. Definisi Matriks Definisi 2.1. (Anton, 1987: 22) Sebuah matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan. Bilangan-bilangan dalam susunan matriks dinamakan entri. Matriks terdiri dari entri-entri yang disusun menurut baris dan kolom sehingga berbentuk persegi panjang dengan panjang dan lebar menunjukkan banyak baris dan banyak kolom. Matriks yang memiliki baris dan kolom disebut matriks berukuran . Bentuk umum dari matriks adalah sebagai berikut: [ ] atau [ ] Entri yang menempati baris ke- dan kolom ke- disebut entri sebagai dan [ ] dengan kolom ditulis 1 dan ditulis sebagai skalar. Matriks yang terdiri dari 1 baris disebut dengan matriks baris dan yang terdiri atas baris dan 1 kolom disebut matriks kolom. 4 Sebuah matriks dengan (persegi) berorde baris dan dan entri-entri kolom dinamakan matriks kuadrat ,…, , diagonal utama dari . Sehingga bentuk matriks dikatakan berada pada dituliskan berikut [ ] 2. Operasi Matriks a. Penjumlahan matriks Definisi 2.2. (Anton, 1987: 23) Jika dan jumlah adalah sebarang dua matriks yang ukurannya sama, maka adalah matriks yang diperoleh dengan menambahkan bersama- sama entri yang bersesuaian dalam matriks dan , jika ukuran matriksnya berbeda maka tidak dapat ditambahkan. Contoh 2.1: Diberikan matriks [ ] didapat [ sedangkan dan [ ] * + ] tidak didefinisikan. 5 b. Perkalian matriks Definisi 2.3. (Anton, 1987: 25) Jika adalah matriks dan adalah matriks , maka hasil kali yang entri-entrinya ditentukan sebagai berikut, untuk mencari entri dalam baris matriks adalah matriks dan kolom dari , pilihlah baris dari dan kolom dari matriks , kalikanlah entri-entri yang bersesuaian dari baris dan kolom tersebut bersama-sama dan kemudian tambahkanlah hasil kali yang dihasilkan. Perkalian dan terdefinisi jika dan hanya jika banyak kolom matriks sama dengan banyak baris matriks . Contoh 2.2: * Matriks + dan * + dengan mengalikannya akan menghasilkan * +* * + * +* * + + + Jadi 6 c. Transpos matriks Definisi 2.4. (Anton, 1987: 27) Jika adalah sebarang matriks , maka transpos dan didefinisikan dengan matriks baris pertama dari dinyatakan oleh yang kolom pertamanya adalah , kolom keduanya adalah baris kedua dari , demikian juga dengan kolom ketiga adalah baris ketiga dari , dan seterusnya. [ Matriks ] transpos matriks [ adalah ] 3. Determinan Misalkan matriks persegi, fungsi determinan determinan yang dinotasikan dengan sering ditulis sebagai atau | |. Fungsi determinan adalah suatu fungsi yang mengasosiasikan matriks dengan bilangan real. Misal diberikan matriks * + maka – . Determinan matriks berupa skalar yang hanya terdefinisi untuk matriks bujur sangkar. Berikut diberikan definisi determinan secara umum. Definisi 2.5. Diberikan matriks [ ] berukuran dan determinan dari dinyatakan dengan skalar yaitu sebagai berikut: 7 ∑ penjumlahan dilakukan sampai Setiap dari permutasi dari . memuat tepat satu entri dari setiap baris dan setiap kolom . Jika dikatakan permutasi genap yaitu jumlah inversi seluruhnya adalah sebuah bilangan bulat yang genap dan dikatakan permutasi ganjil yaitu jumlah inversi seluruhnya adalah sebuah bilangan bulat yang ganjil. Sebelumnya perlu diketahui definisi dari permutasi berikut Definisi 2.6. (Anton, 1987: 59) Permutasi himpunan bilangan-bilangan bulat adalah susunan bilangan-bilangan bulat menurut suatu aturan tanpa menghilangkan atau mengulangi bilangan-bilangan tersebut. Umumnya, himpunan akan mempunyai permutasi yang berbeda. Untuk menyatakan permutasi umum dari himpunan , maka dapat ditulis pertama dalam permutasi, , adalah bilangan bulat adalah bilangan bulat kedua dan seterusnya. Sebuah invers (inversi) dikatakan terjadi dalam permutasi jika sebuah bilangan bulat yang lebih besar mendahului sebuah bilangan bulat yang lebih kecil. Jumlah invers seluruhnya yang terjadi dalam permutasi dapat diperoleh sebagai berikut: 8 1. Carilah banyaknya bilangan bulat yang lebih kecil dari membawa dan yang dalam permutasi tersebut 2. Carilah banyaknya bilangan bulat yang lebih kecil dari membawa dan yang dalam permutasi tersebut 3. Teruskan proses perhitungan ini untuk . Jumlah bilangan-bilangan ini akan sama dengan jumlah invers seluruhnya dalam permutasi tersebut. Diberikan matriks berukuran [ Karena dan permutasi dari ] , berarti ada 6 permutasi dari (1,2,3) dengan daftar hasil ditunjukkan pada Tabel 1. berikut: Tabel 1. Daftar Hasil Permutasi Permutasi dari Banyaknya Klasifikasi invers (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 - 9 Sehingga didapat ∑ Contoh 2.3: Diberikan matriks [ ] Akan dicari ∑ Untuk matriks berukuran dikatakan singular, sehingga matriks dikatakan nonsingular, jika det sehingga matriks dengan det maka matriks tidak memiliki invers. Sedangkan matriks maka matriks memiliki invers, invertible. 10 Berikut ciri-ciri matriks yang determinannya adalah , yaitu 1. Matriks 0 2. Baris 0 atau kolom 0 3. Matriks simetri 4. Baris merupakan kelipatan baris yang lain atau kolom merupakan kelipatan kolom yang lain 4. Invers Matriks Definisi 2.7. (Anton, 1987: 34) Jika adalah matriks persegi, dinamakan invers dari Karena dikatakan invertible maka ada matriks sehingga memenuhi adalah invers dari maka dan . . Jadi Contoh 2.4: * Matriks + adalah invers dari matriks * * +* +* + * + + * + * + Jadi Suatu matriks memiliki invers atau tidak memiliki invers dapat diketahui dengan menunjukkan determinan dari matriks bukan nol. Syarat matriks memiliki invers ditunjukkan pada teorema berikut: 11 Teorema 2.1. (Anton, 1987: 74) Matriks dapat dibalik jika dan hanya jika . Bukti: Jika dapat dibalik maka . Jadi sehingga . Ketunggalan invers matriks ditunjukkan pada contoh berikut: Contoh 2.5: Diberikan matriks , dengan dan . Akan ditunjukkan Karena , maka invers matriks tunggal. Sifat-sifat dari invers matriks diberikan pada teorema berikut: Teorema 2.2. Untuk matriks dan berukuran invertible maka diperoleh: (1) (2) (3) 12 Bukti: (1) Dari definisi, adalah invers dari Akibatnya sehingga adalah invers dari Karena sehingga maka (2) Anggap . . . dan menunjukkan bahwa . Diperoleh . Jadi (3) Anggap dan menunjukkan bahwa . Dengan membentuk . Oleh karena itu, . B. Aljabar Max-Plus Definisi 2.8. Baccelli (2001: 102) Aljabar max-plus adalah himpunan operasi biner yaitu dan , operasi maksimum dinotasikan dengan operasi penjumlahan dinotasikan dengan dinotasikan dengan didefinisikan dua operasi ∪ {-∞} yang dilengkapi dengan dua . Selanjutnya ( ∪ {-∞}, dan , ) dan {-∞} dinotasikan dengan ε. Untuk dan , yaitu: 13 Contoh 2.6: Diberikan Dalam aljabar max-plus, merupakan elemen identitas terhadap operasi , sehingga , Elemen . merupakan elemen netral terhadap operasi , untuk Jadi operasi dan adalah semiring, yaitu: ) merupakan semigrup komutatif dengan elemen netral {-∞}. 2. ( ∪ {-∞}, 3. Operasi . bersifat komutatif. Struktur aljabar dari 1. ( ∪ {-∞}, , maka ) merupakan grup komutatif dengan elemen identitas 0. dan bersifat distributif. 4. Elemen netral bersifat menyerap terhadap operasi , a=a , yaitu = C. Matriks atas Aljabar Max-Plus Himpunan matriks dengan untuk menunjukkan baris dan aljabar linear, matriks atas dinotasikan menunjukkan kolom. Sebagaimana dalam dapat ditulis sebagai berikut: 14 ( , atau [ Entri baris ke- dan kolom ke- matriks ] dinotasikan dengan atau . Penjumlahan dan perkalian pada matriks atas aljabar max-plus didefinisikan dengan cara mengganti operasi operasi menjadi Operasi dan menjadi (maksimum) dan (penjumlahan). atas dapat diperluas untuk operasi-operasi matriks pada seperti pada kedua definisi berikut: Definisi 2.9. (Rudhito, 2004: 4) Diberikan untuk dan } 1) Diketahui . Didefinisikan adalah matriks yang unsur ke- -nya: untuk 2) Diketahui , dan . Didefinisikan adalah matriks yang unsur ke- -nya: untuk dan adalah matriks yang unsur ke- -nya: untuk dan 15 Definisi 2.10. (Farlow, 2009: 12) a) Diberikan , penjumlahannya didefinisikan sebagai operasi maksimum dengan notasi b) Diberikan , maka dengan dan , perkaliannya didefinisikan sebagai operasi penjumlahan dengan notasi , maka c) Transpose matriks dinotasikan dengan aljabar linear dengan dan didefinisikan seperti dalam . d) Matriks identitas dalam aljabar max-plus berukuran yaitu yang didefinisikan sebagai berikut: { Matriks identitas merupakan identitas terhadap operasi semua identitas dan untuk semua untuk . Matriks digunakan jika ukuran matriksnya sudah jelas. e) Untuk matriks persegi (bujur sangkar) dan ke- dari . dinotasikan dengan bilangan bulat positif, pangkat yang didefinisikan dengan ⏟ Untuk f) Untuk sebarang matriks dan sebarang skalar , didefinisikan dengan 16 Contoh 2.7: Diberikan ( + dan ( + ( + ( + ( + Contoh 2.8: Diberikan ( ) dan ( ( ) ) ( * ( ) ) ( * ( ) ( ( ) ( ( Jadi ( ) ), maka ) ( ) ( ( * * 17 ( * ( ) ( ) ( ) ( * ( * ( ( * ) Jadi Karena , maka operasi bersifat komutatif. Sedangkan operasi pada matriks atas aljabar max-plus tidak komutatif karena . Sifat-sifat matriks dapat dinyatakan pada teorema berikut: Teorema 2.3. (Subiono, 2010: 14) Beberapa sifat berikut berlaku untuk sebarang matriks dan dengan ukuran yang bersesuaian dan operasi matriks terdefinisi i. (asosiatif) ii. (asosiatif) iii. (distributif) 18 iv. (distributif) v. (idempoten) Bukti : Akan dibuktikan untuk (ii) dan (iii), sedangkan bukti yang lainnya mengikuti definisi operasi dan sifat-sifat operasi pada . Bukti (ii) : Ambil sebarang matriks , , dan Entri baris ke- kolom ke- matriks . adalah sebagai berikut: untuk dan . Bukti (iii) : Ambil sebarang matriks dan Entri baris ke- dan kolom ke- matriks . adalah sebagai berikut: untuk dan . 19 Didefinisikan matriks dengan untuk setiap dan . D. Penyelesaian Sistem Persamaan Linear Max-plus Menurut Subiono (2013: 33), kekurangan dari aljabar max-plus adalah tidak memiliki invers aditif. Hal ini yang menyulitkan untuk menyelesaikan sistem persamaan linear . Penyelesaian sistem persamaan linear menggunakan cara menentukan subsolusi terbesar. Terlebih dahulu didefinisikan konsep subsolusi/subpenyelesaian berikut Definisi 2.11. (Rudhito, 2005: 160) Diberikan A . Vektor x’ dan b disebut suatu subpenyelesaian sistem persamaan linear memenuhi . Subpenyelesaian berlaku jika vektor x tersebut selalu ada, karena untuk = selalu b. Definisi 2.12. (Rudhito, 2005: 160) Suatu subpenyelesaian ̂ dari sistem terbesar sistem sistem jika disebut subpenyelesaian ̂ untuk setiap subpenyelesaian dari . 20 Teorema 2.3. (Baccelli, et al., 2001: 110) Diberikan sama dengan dengan unsur-unsur setiap kolomnya tidak semuanya dan . Subpenyelesaian terbesar diberikan oleh ̂ dengan ̂ , ada dan dan . Bukti: { ( ( ) ( ) ( ) Unsur setiap kolom matriks setiap selalu ada sehingga berlaku ) tidak semuanya sama dengan , maka untuk yang berarti dan ada. Mengingat setiap , maka koefisien-koefisien tidak akan berpengaruh pada nilai Sehingga berlaku: ( ) ( ) ( ) ( ( Jadi, subpenyelesaian sistem ) ) adalah setiap yang komponen- 21 . Jika ̂ komponennya memenuhi ̂ didefinisikan dengan untuk setiap ̂ ̂ ̂ , maka diperoleh ( ̂ ) (̂ ( ) ) (̂ ) ( ( ̂) ) ̂ didapat ̂ yang merupakan subpenyelesaian sistem persamaan linear max-plus ̂ karena ( ) ̂ , maka ̂ sehingga ̂ merupakan subpenyelesaian terbesar sistem ̂ . Akibatnya . Terkait hal tersebut, dapat diketahui cara untuk menyelesaikan sistem persamaan dengan langkah pertama yaitu terlebih dahulu menghitung subpenyelesaian terbesarnya. Kemudian periksa subpenyelesaian terbesarnya itu memenuhi sistem persamaan atau tidak. Untuk mempermudah menghitung subpenyelesaian terbesar dari sistem persamaan dapat ditentukan dengan ̂ [ ̂ ̂ ] ̂ [ ] 22 [ ] [ ] ̂ Jadi sistem persamaan linear max-plus mempunyai subsolusi terbesar ̂ dengan ̂ Sehingga ̂ merupakan solusi yang memenuhi persamaan ̂ . Contoh 2.9: Sebagai contoh akan ditentukan solusi persamaan * + * + * + Subsolusi dari persamaan di atas adalah ̂ * + * [ ] [ * + ] + 23 Jadi subsolusinya adalah ̂ Akan ditunjukkan ̂ * + * + adalah subsolusi terbesar yang memenuhi persamaan tersebut. Misal ambil subsolusi ̂ * + * + * +. Selanjutnya dapat dicek untuk ̂ * +, maka ̂ * + * + [ [ ] ] * + untuk ̂ * +, maka ̂ * + [ [ * + ] ] * + 24 untuk ̂ * +, maka ̂ * + * + [ ] [ ] * + untuk ̂ * +, maka ̂ * + * + [ [ ] ] * + ̂ Jadi subsolusi terbesarnya adalah ̂ = * +. Sehingga didapat = * + yang merupakan penyelesaian dari sistem persamaan tersebut. 25