Penanda aras integriti data kewangan: penemuan corak data kewangan indeks FBM KLCI Malaysia menggunakan pendekatan Hukum Benford Pareto Diperluas - Shar Nizam Sharif,; Saiful Hafizah Jaaman,; Saiful Izzuan Hussain, (Penerbit Universiti Kebangsaan Malaysia, 2025)
Integriti data adalah penting dalam konteks akademik dan praktikal. Hukum Benford dengan prinsip Pareto menilai ketulenan data secara berkesan dengan memodelkan taburan digit pelopor signifikan. Hukum Benford menjangkakan corak taburan logaritma merentas set data yang pelbagai. Penyelidikan ini bertujuan untuk memperluas Hukum Benford Pareto dengan mengoptimumkan parameter bentuk taburan menggunakan kaedah simpleks, meningkatkan kebolehgunaannya sebagai alat forensik untuk mengesan manipulasi data dengan menganalisis penyelewengan daripada taburan digit yang dijangkakan. Kajian memanfaatkan Hukum Benford Pareto Diperluas pada data indeks FBM KLCI Malaysia menerusi metodologi penyelidikan dwi fasa. Pada mulanya, model dilatih menggunakan data dari 2010 hingga 2020 untuk menentukan taburan jangkaan bagi digit pelopor signifikan. Selepas itu, keberkesanan model diuji dengan set data baharu pada tahun 2020, 2021 dan 2022. Pengesahan model melibatkan ujian keakuran sisihan min mutlak dan khi kuasa dua untuk menilai keakuran kepada prinsip Hukum Benford dan mengesan anomali. Keputusan mengesahkan bahawa walaupun set data latihan akur kepada Hukum Benford Pareto Diperluas, sisihan min mutlak mengesan sisihan ketara dalam set data uji untuk tahun 2020 dan 2022 mencadangkan potensi manipulasi. Walaupun kajian kes ini memberi tumpuan kepada pasaran saham Malaysia, algoritma yang dibangunkan mempunyai potensi untuk aplikasi yang universal dalam pendekatan analisis forensik data di peringkat global.