Kesalahan pembulatan


Apa Kesalahan pembulatan?

Kesalahan pembulatan, atau kesalahan pembulatan, adalah kesalahan perhitungan matematis atau kesalahan kuantisasi yang disebabkan oleh perubahan angka menjadi bilangan bulat atau angka dengan desimal yang lebih sedikit. Pada dasarnya, ini adalah perbedaan antara hasil algoritma matematika yang menggunakan aritmatika eksak dan algoritma yang sama menggunakan versi bulat yang sedikit kurang tepat dari bilangan atau bilangan yang sama. Signifikansi kesalahan pembulatan tergantung pada keadaan.

Meskipun tidak cukup penting untuk diabaikan dalam banyak kasus, kesalahan pembulatan dapat memiliki efek kumulatif dalam lingkungan keuangan terkomputerisasi saat ini, dalam hal ini mungkin perlu diperbaiki. Kesalahan pembulatan bisa sangat bermasalah ketika input yang dibulatkan digunakan dalam serangkaian perhitungan, menyebabkan kesalahan menjadi majemuk, dan terkadang mengalahkan perhitungan.

Istilah “kesalahan pembulatan” terkadang juga digunakan untuk menunjukkan jumlah yang tidak material bagi perusahaan yang sangat besar.

Bagaimana Kesalahan Pembulatan Bekerja

Laporan keuangan banyak perusahaan secara rutin memberikan peringatan bahwa “angka tidak dapat bertambah karena pembulatan.” Dalam kasus seperti itu, kesalahan yang tampak hanya disebabkan oleh kebiasaan spreadsheet keuangan, dan tidak perlu diperbaiki.

Contoh Kesalahan Pembulatan

Misalnya, pertimbangkan situasi di mana lembaga keuangan keliru membulatkan suku bunga pinjaman hipotek pada bulan tertentu, yang mengakibatkan pelanggannya dikenai suku bunga 4% dan 5%, bukan masing-masing 3,60% dan 4,70%. Dalam kasus ini, kesalahan pembulatan dapat mempengaruhi puluhan ribu pelanggannya, dan besarnya kesalahan akan mengakibatkan lembaga mengeluarkan biaya ratusan ribu dolar untuk memperbaiki transaksi dan memperbaiki kesalahan tersebut.

Ledakan data besar dan aplikasi ilmu data lanjutan terkait hanya memperbesar kemungkinan kesalahan pembulatan. Seringkali kesalahan pembulatan terjadi secara kebetulan; itu secara inheren tidak dapat diprediksi atau sulit dikendalikan — karenanya, banyak masalah “data bersih” dari data besar. Di lain waktu, kesalahan pembulatan terjadi ketika seorang peneliti tanpa sadar membulatkan variabel menjadi beberapa desimal.

Kesalahan Pembulatan Klasik

Contoh kesalahan pembulatan klasik mencakup kisah Edward Lorenz. Sekitar tahun 1960, Lorenz, seorang profesor di MIT, memasukkan angka ke dalam program komputer awal yang mensimulasikan pola cuaca. Lorenz mengubah satu nilai dari .506127 menjadi .506. Yang mengejutkan, perubahan kecil itu secara drastis mengubah seluruh pola yang dihasilkan programnya, memengaruhi keakuratan pola cuaca simulasi selama lebih dari dua bulan.

Hasil yang tidak terduga mengarahkan Lorenz pada wawasan yang kuat tentang cara kerja alam: perubahan kecil dapat memiliki konsekuensi besar. Ide ini kemudian dikenal sebagai “efek kupu-kupu” setelah Lorenz menyarankan bahwa kepakan sayap kupu-kupu pada akhirnya dapat menyebabkan tornado. Dan efek kupu-kupu, juga dikenal sebagai “ketergantungan sensitif pada kondisi awal”, memiliki konsekuensi yang sangat besar: meramalkan masa depan hampir mustahil. Saat ini, bentuk efek kupu-kupu yang lebih elegan dikenal sebagai teori chaos. Perluasan lebih lanjut dari efek ini diakui dalam penelitian Benoit Mandelbrot tentang fraktal dan “keacakan” pasar keuangan.

Artikel terkait

  1. Perdagangan opsi lanjutan: penyebaran kupu-kupu yang dimodifikasi
  2. Mengatur Perangkap Untung Dengan Butterfly Spreads
  3. Butterfly menyebar
  4. Lorenz Curve.
  5. Kupu-Kupu Negatif
  6. Kupu-kupu Positif
  7. Pola Harmonik di Pasar Mata Uang
  8. Besi kupu-kupu
  9. Kombinasi
  10. Kurva Hasil Humped.