Pendeteksian Pencilan Aditif Dan Inovatif Dalam Data Deret Waktu Melalui Metode Iteratif

Abstract

Terdapat dua jenis pencilan dalam data deret waktu yaitu pencilan aditif (AO) dan pencilan inovatif (IO). Keberadaan pencilan dalam data deret waktu tidak dapat dihilangkan begitu saja disebabkan adanya korelasi yang tinggi antar pengamatan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pencilan AO dan IO dalam data deret waktu menggunakan prosedur iteratif. Penelitian ini menggunakan data simulasi untuk mendeteksi pencilan AO dan IO pada tiga ukuran data yaitu n=50, n=100, dan n=150 serta lima ukuran pencilan yaitu  ῳ=1.5k, ῳ=k, ῳ=0.9k, ῳ=0.8k, dan ῳ=0.75k , dengan k adalah kisaran data yang masing-masing diulang 10 kali. Hasil penelitian menunjukkan persentase ketepatan prosedur dalam mendeteksi pencilan AO dengan ῳ=1.5k dan ῳ= k pada berbagai n bervariasi antara 40% sampai 70%, sedangkan pada ῳ=0.9k, ῳ=0.8k dan ῳ = 0.75k menunjukkan hasil yang sama sekitar 25% sampai 70%. Pada pendeteksian pencilan inovatif diperoleh persentase ketepatan prosedur dalam mendeteksi pencilan IO hampir sama untuk semua nilai ῳ yaitu berkisar antara 50% sampai 80%. Ketepatan prosedur dalam mendeteksi pencilan semakin meningkat seiring dengan meningkatnya nilai n dan ῳ .