Pengertian Matriks

Pengertian Matriks

Matriks adalah susunan bilangan-bilangan dalam baris dan kolom yang berbentuk persegi panjang.
Baris pada sebuah matriks adalah susunan bilangan-bilangan yang mendatar dalam matriks. Sedangkan Kolom sebuah matriks adalah susunan bilangan-bilangan yang tegak dalam matriks.

Susunan bilangan dalam matriks ini diletakkan didalam kurung biasa “( )” atau kurung siku “[ ]”.
Dalam penamaan suatu matriks biasanya dinyatakan dengan huruf kapital, misalnya  matriks A,
B, C, D, …, dan seterusnya.

Dalam matriks dikenal dengan istilah ordo. Ordo suatu matriks adalah bilangan yang menunjukkan banyaknya baris (m) dan banyaknya kolom (n) pada matriks.
contoh : Suatu matrik A dengan m baris dan n kolom ditulis

images

Misalnya diberikan sebuah matriks A  sebagai berikut
images.jpga

Matriks A diatas terdiri dari 4 baris dan 3 kolom, sehingga disebut matriks berordo 4×3 dan dapat ditulis
A3x4

Jenis-jenis Matriks

  1. Matriks Nol

Merupakan
matriks dengan ordo m x n dimana seluruh elemennya memiliki nilai nol.
contoh:

https://obie2017.files.wordpress.com/2017/03/2604b-nol.jpg

Matriks O diatas adalah matriks dengan ordo 3 x 3 yang semua elemennya adalah 0.

  1. Matriks Diagonal

Merupakan matriks persegi yang elemennya bernilai nol kecuali pada diagonal utamanya.
Contoh:

  1. Matriks Identitas

Adalah matriks yang diagonal utamanya di isi dengan elemen bernilai 1 sementara elemen yang lain nilainya adalah nol.

Contoh:

Matriks A adalah matriks identitas dengan ordo 2 x 2
Matriks B adalah matriks identitas dengan ordo 3 x 3
“Ingat, matriks identitas jumlah baris dan kolomnya harus sama”.

  1. Matriks Segitiga Atas

Meski namanya segitiga atas akan tetapi matriks segitiga atas Adalah matriks yang keseluruhan nilai dibawah diagonal utamanya adalah nol.
contoh:

  1. Matriks Segitiga Bawah

Merupakan kebalikan dari matriks segitiga atas dimana seluruh elemen yang ada di atas diagonal utamanya akan bernilai nol.
Contoh:

Matriks X tersebut merupakan contoh dari jenis matriks segitiga bawah yang berordo 3 x 3, sedangkan matriks Y matriks segitiga bawah berordo 4 x 4.

  1. Matriks Simetris

Merupakan sebuah matriks dimana elemen yang ada di atas dan dibawah doagonal utamanya memiliki susunan nilai yang sama.
Contoh:
Matriks S diatas adalah matriks simetris. Dimana diagonal utamanya adalah 6, 8, 4 sedangkan elemen diatasnya 3, -2, -1 sama dengan elemen dibawah diagonal utamanya.

  1. Matriks Skalar

Adalah matriks yang memiliki elemen diagonal utama bernilai sama sementara elemen yang lain nilainya adalah nol.
Contoh:

Matriks K diatas termasuk matriks skalar dengan ordo 2 x 2 sedangkan matriks L termasuk matriks skalar dengan ordo 3 x 3.

Sebenarnya masih banyak jenis matriks yang lain. Namun, jenis dan macam-macam seperti yang diatas yang banyak dipelajari di kalangan sekolah. Akan lebih menambah wawasan jika kita mencari jenis yang lainnya dari sumber dan referensi lainnya. Semoga artikel ini bermanfaat. Terima kasih.

Eksponen & Logaritma

images

Fungsi Eksponen

Bentuk an disebuat sebagai bentuk eksponensial atau perpangkatan, dengan a disebut basis atau bilangan pokok dan n disebut eksponen atau pangkat. Sifat – sifat yang berlaku dalam bilangan berpangkat rasional diantaranya adalah sebagai berikut :

https://i0.wp.com/rumus-matematika.com/wp-content/uploads/2013/07/eksponen.jpg

Perhatikan contoh soal berikut :

Hitunglah hasil perpangkatan (0,008)⋅²

jawab :

(0,008)⋅² = (1/125)⋅²

= (1/5³)⋅²

= (5⋅³)⋅²

= 5^6 = 15.625

2. Persamaan Eksponen

Persamaan eksponen adalah suatu persamaan yang pangkatnya (eksponen), bilangan pokoknya, atau bilangan pokok dan eksponennya memuat suatu variabel.

Bentuk-bentuk persamaan eksponen yang akan kita bahas yaitu

a. Bentuk persamaan a^f(x)=1

Misal terdapat persamaan a^f(x)=1 dengan a>0 dan a≠1, untuk menentukan himpunan penyelesaian bentuk persamaan tersebut gunakan sifat bahwa :

a^f(x) = 1 ⇔f(x)=0

b. Bentuk persamaan a^f(x) = a^p

Misalkan terdapat persamaan a^f(x) = a^p, dengan a>0 dan a≠1. Himpunan penyelesaian bentuk persamaan eksponen diatas ditentukan dengan cara menyamakan pangkat ruas kiri dengan ruas kanan.

a^f(x)= a^p ⇔ f(x) = p

c. Bentuk persamaan a^f(x) = a^g(x)

Misalkan terdapat persamaan a^f(x) = a^g(x) dengan a>0 dan a≠1. Himpunan penyelesaian persamaan diatas dapat ditentukan dengan cara menyamakan persamaan pangkatnya. Jadi dapat kita katakan sebagai berikut :

a^f(x) = a^g(x) ⇔ f(x) = g(x)

d. Bentuk Persamaan a^f(x) = b^f(x)

Misalkan terdapat persamaan a^f(x) = b^f(x), dengan a≠b ;a,b >0 ; a,b ≠1. Himpunan penyelesaian persamaan eksponen tersebut dapat ditentukan dengan cara menyamakan f(x0 dengan nol. Jadi dapat disimpulkan sebagai berikut :

a^f(x) = b^f(x) ⇔ f(x) = 0

e. Bentuk persamaan a^f(x) = b^g(x)

Misalkan diberikan persamaan a^f(x) = b^g(x) dengan a≤b ; a,b >0 ; a,b ≠1, dan f(x) ≠ g(x). Himpunan penyelesaian untuk bentuk persamaan eksponen tersebut dengan melogaritmakan kedua ruas, yaitu :

log a^f(x) = log b^g(x)

f. Bentuk Persamaan A{a^f(x)}² + B{a^f(x)}+ C = 0

Untuk menentukan penyelesaian persamaan eksponen yang berbentuk persamaan kuadrat dapat dikerjakan dengan cara memfaktorkan, melengkapkan kuadrat sempurna atau rumus abc.

g. Bntuk persamaan f(x)^g(x) =1 ; f(x)≠g(x)

Untuk menyelesaikan persamaan eksponen dengan bentuk tersebut, lakukanlah langkah-langkah berikut :

1). g(x)=0 karena ruas kanan nilainya 1 berarti g(x) harus sama dengan nol.

2). f(x)=1 karena jika f(x)=1 maka bilangan 1 dipangkatkan berapapun nilainya 1.

3). f(x)=-1, dengan syarat g(x) harus genap.

h. Bentuk persamaan f(x)^g(x) = f(x)^h(x)

Untuk nilai g(x) ≠ h(x). Himpunan penyelesaian bentuk eksponen tersebut diperoleh dari empat kemungkinan berikut :

1). g(x)=h(x0 karena bilangan pokok sudah sama maka pangkatnya harus sama.

2). f(x)=1 karena g9x) ≠ h(x) maka bilangan pokok harus bernilai 1 (satu) agar persamaan bernilai benar.

3). f(x)=-1, bewrakibat g(x) dan h(x) harus sama-sama bernilai genap atau sama-sama bernilai ganjil.

4). f(x)=0, dengan g(x) dan h(x) masing-masing bernilai positif dituliskan g(x)>0 atau h(x)>0.

i. Bnetuk persamaan g(x)^f(x) = h(x)^f(x)

persamaan diatas akan bernilai benar jika

a. f(x)=0 untuk g(x)≠0 dan h(x)≠0 ;

b. g(x)=h(x)

3. Fungsi Logaritma

Bentuk eksponen atau perpangkatan dapat kita tulis dalam bentuk logaritma. Secara umum dapat ditulis sebagai berikut :

Jika ab = c dengan a > 0 dan a ≠ 1 maka alog c = b dalam hal ini a disebut basis atau pokok logaritma dan c merupakan bilangan yang dilogaritmakan. Logaritma memuliki sifat-sifat sebagai berikut :

sifat log

3.1 Bentuk umum dari fungsi logaritma yaitu Jika ay = x dengan a ≥0 dan a ≠ 1 maka y =alog x

mempunyai sifat-sifat :

semua x > 0 terdefinisi
jika x mendekati no maka nilai y besar sekali dan positif
untuk x=1 maka y=o
untuk x > 1 maka y negatif sehingga jika nilai x semakin besar maka nilai y semakin kecil.

3.2. Grafik Fungsi y =alog x untuk a >0

mempunyai sifat – sifat sebagai berikut :

untuk semua x > 0 terdefinisi
jika x mendekati no maka y kecil sekali dan negatif
untuk x=1 maka y=0
untuk x > 1 maka y positif sehingga jika x semakin besar maka y semakin besar.

Berikut ini gambar grafiknya :

grafik eksponen

Distribusi Binomial

  1. Pengertian Distribusi Binomial

Distribusi Binomial ditemukan oleh seorang ahli matematika berkebangsaan Swiss bernama Jacob Bernauli.Oleh karena itu distribusi binomial ini dikenal juga sebagai distribusi bernauli.

Distribusi binomial berasal dari percobaan binomial yaitu suatu proses Bernoulli yang diulang sebanyak n kali dan saling bebas. Suatu distribusi Bernoulli dibentuk oleh suatu percobaan Bernoulli (Bernoulli trial). Sebuah percobaan Bernoulli harus memenuhi syarat:Keluaran (outcome) yang mungkin hanya salah satu dari “sukses” atau “gagal”, Jika probabilitas sukses p, maka  probabilitas gagal q = 1 – p.

Distribusi binomial adalah distribusi probabilitas diskrit jumlah keberhasilan dalam n percobaan ya/tidak (berhasil/gagal) yang saling bebas, dimana setiap hasil percobaan memiliki probabilitas p. Eksperimen berhasil/gagal juga disebut percobaan bernoulli. Ketika n = 1, distribusi binomial adalah distribusi bernoulli. Distribusi binomial merupakan dasar dari uji binomial dalam uji signifikansi statistik.

Distribusi Binomial digunakan untuk data diskrit (bukan data kontinu) yangdihasilkan dari eksperimen Bernouli, mengacu kepada matematikawan JacobBernouli. Peristiwa pelemparan mata uang (koin) yang dilakukan beberapa kaliadalah contoh dari proses bernouli, dan hasil (outcomes) dari tiap-tap pengocokan dapat dinyatakan sebagai distribusi probabilitas binomial. Kejadiansukses atau gagal calon pegawai dalam psikotest merupakan contoh lain dari proses Bernouli. Sebaliknya distribusi frekuensi hidupnya lampu neon di pabrik anda harus diukur dengan skala kontinu dan bukan dianggap sebagai distribusi binomial.

Secara formal, suatu eksperimen dapat dikatakan eksperimen binomial jika memenuhi empat persyaratan:

  1. Banyaknya eksperimen merupakan bilangan tetap (fixed number of trial)
  2. Setiap ekperimen selalu mempunyai dua hasil ”Sukses” dan ”Gagal”. Tidak ada ‟daerah abu-abu‟. Dalam praktiknya, sukses dan gagal harus didefinisikan sesuai keperluan, Misal:

  Lulus (sukses), tidak lulus (gagal)

  Setuju (sukses), tidak setuju (gagal)

  Barang bagus (sukses), barang sortiran (gagal)

  Puas (sukses), tidak puas (gagal)

  1. Probabilitas sukses harus sama pada setiap eksperimen.
  2. Eksperimen tersebut harus bebas satu sama lain, artinya satu eksperimen tidak boleh berpengaruh pada hasil eksperimen lainnya.

Untuk membentuk suatu distribusi binomial diperlukan dua hal:

  1. Banyaknya/jumlah percobaan/kegiatan;
  2. Probabilitas suatu kejadian baik sukses maupun gagal.

 

  1. Distribusi Binomial Negatif

Suatu distribusi binomial negatif dibentuk oleh suatu eksperimen yang memenuhi kondisi-kondisi berikut:

Eksperimen terdiri dari serangkaian percobaan yang saling bebas Setiap percobaan (trial) hanya dapat menghasilkan satu dari dua keluaran yang mungkin, sukses atau gagal. Probabilitas sukses p, dan demikian pula probabilitas gagal q = 1 – p selalu konstan dalam setiap percobaan (trial) .Eksperimen terus berlanjut (percobaan terus dilakukan) sampai sejumlah total k sukses diperoleh, dimana k berupa bilangan bulat tertentu. Jadi pada suatu eksperimen binomial negatif, jumlah suksesnya tertentu sedangkan jumlah percobaannya yang acak.

Distribusi Binomial Negatif, bila percobaan bebas berulang dapat menghasilkan sebuah sukses dengan probabilitas p dan gagal dengan probabilitas q = 1 – p, maka distribusi probabilitas dari variabel acak X, jumlah percobaan dimana sukses ke-k terjadi diberikan oleh:

 

Notasi:

p = peluang sukses

x = jumlah percobaan sampai mendapatkan sukses ke-k

k = jumlah sukses yang muncul

 

beberapa ukuran statistik deskriptif distribusi binomial negatif

  1. Mean (Nilai Harapan):

E(X) = / p

  1. Varians

Var(X) = (1 – p) / p2

  1. Fungsi Pembangkit Momen
  2. Fungsi Pembangkit peluang
  3. Fungsi karakteristik