PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI POLINOMIAL DAN CUBIC SPLINE DALAM MENANGANI MISSING VALUE DATA PDB INDONESIA

Gusti Jogishwara A. (Sains Data, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur)
Galih Zaky Tristanaya (Sains Data, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur)
Muhammad Naufal Asruzzaman (Sains Data, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur)
Anggraini Puspita Sari (Sains Data, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur)
Sischa Wachyuning Tyas (Sains Data, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur)

JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2

Dalam pencatatan Produk Domestik Bruto (PDB) terdapat sebuah masalah yang umum terjadi yaitu adanya missing values yang dapat menurunkan kredibilitas sebuah data. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan metode antara Interpolasi Polinomial Lagrange dan Cubic Spline dalam mengatasi missing values pada data PDB Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data PDB Indonesia yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah melakukan simulasi missing values pada lima titik data secara terkontrol. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa metode Interpolasi Polinomial Lagrange menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih rendah dengan nilai NRMSE sebesar 4.32 dan MAPE sebesar 3,68%. Sedangkan Cubic Spline menghasilkan NRMSE 4.63 dan MAPE sebesar 4,20%. Berdasarkan hasil tersebut, minimnya nilai error yang dihasilkan oleh metode Interpolasi Polinomial Lagrange mengindikasikan bahwa metode ini merupakan pendekatan yang lebih presisi dan reliabel dalam menangani kekosongan informasi pada deret waktu PDB di Indonesia dibandingkan pendekatan berbasis Cubic Spline.