Metode Interpolasi untuk Titik Data yang Hilang

Interpolasi adalah proses menemukan titik data yang hilang antara dua kumpulan data yang diketahui. Digunakan untuk memperkirakan nilai suatu fungsi pada titik-titik yang belum terdefinisi secara eksplisit.

Ada beberapa metode untuk melakukan interpolasi data, antara lain:

1. Interpolasi Linier: Metode ini melibatkan menggambar garis lurus antara dua titik yang diketahui dan memperluasnya ke titik di mana datanya hilang.
2. Interpolasi Polinomial: Metode ini melibatkan pemasangan kurva polinomial ke titik data yang diketahui dan menggunakannya untuk memperkirakan nilai fungsi pada titik yang hilang.
3. Interpolasi Spline: Metode ini melibatkan penggunaan fungsi sepotong-sepotong untuk memperkirakan fungsi yang mendasarinya. Fungsi sepotong-sepotong ditentukan oleh titik data yang diketahui dan digunakan untuk memperkirakan nilai fungsi pada titik yang hilang.
4. Interpolasi Tetangga Terdekat: Metode ini melibatkan pencarian titik data terdekat yang diketahui dengan titik yang hilang dan menggunakan nilainya sebagai perkiraan.
5. Interpolasi Fungsi Basis Radial: Metode ini melibatkan penggunaan fungsi basis radial untuk memperkirakan nilai fungsi pada titik yang hilang. Fungsi basis radial adalah fungsi yang meluruh dengan cepat seiring bertambahnya jarak dari pusat.
6. Interpolasi Wavelet: Metode ini melibatkan penggunaan fungsi wavelet untuk merepresentasikan data dan menginterpolasi nilai yang hilang.
7. Interpolasi Jaringan Neural: Metode ini melibatkan penggunaan jaringan saraf untuk mempelajari pola dasar data dan menginterpolasi nilai yang hilang.
8. Pemasangan kurva: Metode ini melibatkan pemasangan kurva ke titik data yang diketahui dan menggunakannya untuk memperkirakan nilai fungsi pada titik yang hilang.

Pilihan metode interpolasi bergantung pada sifat data dan kebutuhan spesifik permasalahan. Beberapa metode lebih sesuai untuk jenis data atau masalah tertentu, dan beberapa metode mungkin lebih akurat dibandingkan metode lainnya.