Analisis Trend Impor Nitrogen pada Tahun 1985-1991 dengan Metode Least Square

Tren impor nitrogen dari tahun 1985 hingga 1991 dapat dianalisis menggunakan metode least square. Data impor nitrogen selama periode tersebut ditunjukkan dalam tabel berikut: \begin{tabular}{l|c|c|c|c|c|c|c|} \hline Tahun & 1985 & 1986 & 1987 & 1988 & 1989 & 1990 & 1991 \\ \hline Nitrogen Impor & \( 22+n \) & \( 20+n \) & \( 21+n \) & \( 33+n \) & \( 35+n \) & \( 28+n \) & \( 26+n \) \\ \hline \end{tabular} Dalam tabel ini, \( n \) adalah nomor urut presensi mulus. Tujuan dari analisis ini adalah untuk menentukan tren impor nitrogen selama periode tersebut dan memperkirakan nilai impor di masa depan. Metode least square adalah metode statistik yang digunakan untuk menemukan garis tren terbaik yang sesuai dengan data yang diberikan. Dalam kasus ini, kita akan menggunakan metode least square untuk menemukan persamaan tren impor nitrogen. Dengan menggunakan metode least square, kita dapat menemukan persamaan tren impor nitrogen sebagai berikut: \[ Nitrogen Impor = a + bt \] Di mana \( a \) adalah intercept dan \( b \) adalah koefisien kemiringan. \( t \) adalah variabel waktu yang mewakili tahun. Dengan menggunakan data impor nitrogen dari tahun 1985 hingga 1991, kita dapat menghitung nilai \( a \) dan \( b \) menggunakan metode least square. Setelah itu, kita dapat menggunakan persamaan tren ini untuk memperkirakan nilai impor nitrogen di masa depan. Dalam analisis ini, kita akan menggunakan perangkat lunak statistik untuk menghitung nilai \( a \) dan \( b \) serta memperkirakan nilai impor nitrogen di masa depan. Hasil analisis ini akan memberikan wawasan yang berharga tentang tren impor nitrogen dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam industri ini. Dengan menggunakan metode least square, kita dapat mengidentifikasi tren impor nitrogen selama periode 1985-1991 dan memperkirakan nilai impor di masa depan. Analisis ini akan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pasar nitrogen dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam industri ini.