Interpolasi adalah taksiran harga-harga diantara titik-titik diskrit didalam bentangan data benar-benar tepat dan pendekatannya adalah mencari kurva tunggal atau sederetan kurva yang tepat melalui titik-titik tersebut. Jenis interpolasi yang digunakan adalah Interpolasi Lagrange, Chebyshev, dan Spline Kubik. Metode ini di implementasikan pada peramalan data time series untuk memprediksi angka pengangguran di Indonesia. Proses pengujian menghasilkan nilai rata-rata RMSE yang paling kecil pada Interpolasi Chebyshev yaitu 159.786. Secara visual untuk Interpolasi Spline kubik menunjukan gambar yang paling baik dalam mengikuti dinamika data yang ada.
Copyrights © 2014