Ekstrapolasi

Ekstrapolasi adalah proses memperkirakan nilai variabel di luar rentang data yang diamati dengan menggunakan pola atau hubungan yang telah diidentifikasi dari data yang ada. Dalam praktiknya, ekstrapolasi sering dipakai untuk meramal tren jangka pendek maupun jangka panjang ketika observasi tambahan tidak tersedia.

Berbeda dengan interpolasi, yang mengestimasi nilai di antara titik data yang ada, ekstrapolasi berupaya menilai nilai di luar batas data yang terkumpul. Akurasi ekstrapolasi sangat tergantung pada kestabilan pola yang mendasari data serta asumsi bahwa hubungan yang teramati akan bertahan di luar area teramati.

Metode ekstrapolasi bervariasi. Garis regresi sederhana memperkirakan nilai masa depan dengan mengasumsikan tingkat perubahan yang konstan. Model yang lebih kompleks mencakup polinomial, fungsi eksponensial, atau model berbasis regresi nonlinier. Dalam data runtun waktu, pendekatan peramalan seperti eksponensial smoothing atau model ARIMA sering digunakan untuk memperkirakan nilai di masa depan. Ekstrapolasi spasial, misalnya pada geostatistik, mencoba memprediksi nilai di lokasi yang tidak teramati berdasarkan lokasi terdekat dan pola spasial lainnya.

Prosedurnya umumnya melibatkan pemodelan dari data yang ada, extrapolasi ke nilai di luar rentang tersebut, dan penilaian ketidakpastian melalui interval kepercayaan atau prediksi. Kritisnya, hasil ekstrapolasi harus diinterpretasikan dengan hati-hati karena perubahan dalam pola fenomena, ketidakstabilan tren, atau faktor-faktor baru dapat membuat estimasi tidak akurat.

Aplikasi umum meliputi ekonomi, iklim, teknik, dan ilmu data untuk meramalkan tren, kapasitas, atau dampak di masa depan.