Analisis Regresi Linier Sederhana pada Konsumsi Daya Pabrik Kimi

Studi ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara suhu aokitax (\(x\)) dan daya listrik yang dikonsumsi oleh pabrik kimia (\(y\)). Data yang digunakan dalam studi ini dikumpulkan dari pabrik percontohan percobaan. Dalam analisis regresi linier sederhana, kita mencari estimasi intersep dan slope untuk model regresi. Estimasi intersep (\(a\)) dan slope (\(b\)) dapat ditemukan dengan menggunakan rumus berikut: \[a = \frac{\sum y - b \sum x}{n}\] \[b = \frac{n \sum xy - \sum x \sum y}{n \sum x^2 - (\sum x)^2}\] Dalam kasus ini, kita memiliki data sebagai berikut: \[ \begin{tabular}{cc|cc} \(y\) (BTU) & \(x\) (\(^\circ F\)) & \(y\) (BTU) & \(x\) (\(^\circ F\)) \\ \hline 250 & 27 & 265 & 31 \\ 285 & 45 & 298 & 60 \\ 320 & 72 & 267 & 34 \\ 295 & 58 & 321 & 74 \end{tabular} \] Dengan menggunakan rumus di atas dan data yang diberikan, kita dapat menghitung estimasi intersep dan slope untuk model regresi linier sederhana. Selanjutnya, kita dapat melakukan plot data untuk memvisualisasikan hubungan antara suhu dan konsumsi daya. Plot ini akan membantu kita melihat pola hubungan antara kedua variabel. Terakhir, kita dapat menggunakan model regresi linier sederhana yang telah kita buat untuk memprediksi konsumsi daya untuk suhu \(65^\circ F\). Dengan memasukkan nilai \(x = 65\) ke dalam model, kita dapat menghitung nilai \(y\) yang diprediksi. Dengan demikian, analisis regresi linier sederhana pada konsumsi daya pabrik kimia dapat memberikan wawasan yang berguna dalam mengoptimalkan penggunaan daya dan efisiensi operasional pabrik.