Matriks merupakan objek fundamental dalam aljabar linear yang memiliki peranan luas di berbagai bidang, mulai dari sains, teknik, hingga ilmu sosial. Operasi dasar matriks seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, transpose, invers, dan determinan menjadi fondasi penting dalam menyelesaikan persoalan matematis maupun komputasional. Lebih lanjut, konsep dekomposisi matriks berfungsi untuk memecah matriks berukuran besar atau kompleks ke dalam bentuk yang lebih sederhana. Salah satu metode populer adalah Singular Value Decomposition (SVD), yang merepresentasikan sebuah matriks menjadi tiga komponen utama sehingga mempermudah analisis data maupun penyelesaian sistem persamaan linear. Di sisi lain, dalam analisis data multivariat, konsep jarak juga sangat esensial untuk mengukur kedekatan antar individu atau objek. Beberapa ukuran jarak yang umum digunakan antara lain Euclidean, Manhattan, Minkowski, serta Mahalanobis, yang masing-masing memiliki karakteristik tersendiri sesuai konteks analisis.

Pengenalan terhadap berbagai sintaks dasar sebelum mempelajari Analisis Data Multivariat lebih dalam.

ADM

Introduction to QGIS