## APLIKASI PREDIKSI KATEGORI HARGA SEWA GUDANG MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS: PT. PETROKIMIA GRESIK SEKSI JASA DISTRIBUSI)
Nur Chamdani 1 , Eko Prasetyo 2
1 PT. Petrokimia Gresik Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Email: 1 Kokme.km@gmail.com

## ABSTRAK
PT Petrokimia Gresik Tbk Bagian Pengadaan Bagian Jasa Lain Seksi Distribusi menangani daftar harga sewa gudang  di  setiap  daerah  dengan  harga  sewa,  harga  kelola  yang  relative  dan  kapasitas  gudang  yang  beragam.
Bagian distribusi  menentukan harga sewa gudang dengan  memperhatikan total produksi yang bersifat relative, hal  ini  pihak  management  kesulitan  menentukan  kategori  harga  sewa  gudang  yang  sesuai.  Bagian  distribusi kesulitan untuk menentukan kategori harga sewa gudang maka diperlukan data mining. Penelitian ini menerapkan metode Fuzzy  C-Means untuk clustering daftar  tarif  kategori  harga  sewa  gudang  sebagai  derajat  keanggotaan dengan kolaborasi Fuzzy Mamdani Mean Of Max untuk hasil prediksi. Pengujian sistem dilakukan sebanyak tiga kali dengan jumlah 5 cluster dengan centroid awal dipilih secara acak pada setiap pengujian dengan nilai  fungsi objektif 100 secara absolut dan nilai threshold 0.1. Selanjutnya hasil dari setiap pengujian akan dilakukan evaluasi sistem  dengan  metode PE  MAPE. Hasil  yang  diperoleh  dari  pengujian,  pengelompkan  terbaik  terdapat  pada pengujian 3 pengujian dengan hasil 85.6% dengan jumlah 30 data.
Keywords : Gudang , Fuzzy C-Means, Fuzzy Mamdani, PE MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Daftar tariff harga sewa gudang merupakan biaya yang  dikeluarkan  oleh  jasa  distribusi  dengan  harga sewa per ton dan total produksi yang bersifat relatif berdampak  pada  harga  sewa  gudang  karena  total produksi  ditarget  untuk  memenuhi  muatan  pada gudang  yang  ada.  Mengingat  hal  tersebut, departemen  jasa  distribusi  melakukan  pengelolaan gudang jasa distribusi secara cermat dengan merata – rata total produksi dan harga kelola pada daftar tariff sewa  gudang  jasa  distribusi  pada  PT  Petrokimia Gresik Tbk Bagian Distribusi.
Aplikasi prediksi kategori harga sewa gudang membantu pihak management untuk dapat memperkirakan  kategori  harga  sewa  gudang  yang suda ada. Hasil prediksi kategori harga sewa gudang membantu  pihak  management  menentukan  kategori harga sewa gudang.
Teknik digunakan  untuk  memprediksi adalah Data  Mining forecasting atau  peramalan.  ada bermacam  metode forecasting salah  satunya  adalah Fuzzy Mamdani dan Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means merupakan clustering (pengelompokan)  dengan mengambil  derajat  keanggotaan  jangkauan  0  dan  1. Fuzzy  Mamdani merupakan  proses  menggunakan kaedah-kaedah  linguistic  dan  memiliki  alogaritma
fuzzy yang dapat dianalisis secara matematika dengan defuzzyfkasi sebagai penegasan dari suatu himpunan. 2. LANDASAN TEORI
2.1 Gudang
Menurut  Lambret  pengertian  bagian  dari sistem  logistik  perusahaan  sebagai  tempat penyimpanan  barang  (bahan  mentah,  parts, barang  setengah  jadi,  barang  jadi)  pada  dan diantara  tempat  asal  dan  tempat  tujuan  serta memberikan informasi kepada manajemen tentang    status,  kondisi,  dan  disposisi  barang- barang yang sedang disimpan. Kebutuhan gudang pada proses  koordinasi  penyaluran  barang,  yang muncul  sebagai  akibat  kurang  seimbangnya proses penawaran dan permintaan.

## 2.2 Distribusi
Menurut  Henrycus  pengertian  dari  kegiatan penting yang dilakukan pada setiap badan usaha dalam  melakukan  proses  bisnis  konsumen  demi mendapatkan  keuntungan  untuk  kelangsungan bisnis  perusahaan.  Pengertian  distribusi  adalah suatu  kelompok  perantara  yang  tergantung  dan terlibat  dalam  proses  untuk  menjadikan  suatu barang  atau  jasa  siap  untuk  digunakan  atau dikonsumsi
2.3 Prediksi
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Nur Chamdani, Eko Prasety Aplikasi Prediksi Kategori Harga Sewa Gudang Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani (Studi Kasus: Pt. Petrokimia Gresik Seksi Jasa Distribusi)
Menurut Bapak Elwood Buffa S, Rakesh, and K.  Sarin,  pengertian  Prediksi  diartikan  sebagai penggunaan  teknikteknik  statistik  dalam  bentuk gambaran  masa  depan  berdasarkan  pengolahan angka-angka historis
2.4 Fuzzy C-Means
Menurut  Lotfi  Zadeh,  pengertian  himpunan fuzzy adalah  keanggotaan  sebuah  data  tidak diberikan  nilai  secara  tegas  dengan  nilai  1 (menjadi anggota) dan 0 (tidak menjadi anggota), melainkan dengan suatu nilai derajat keanggotaan yang  jangkauan  nilainya  0  sampai  1.  Nilai keanggotaan suatu data dalam sebuah  himpunan menjadi  0  ketika  sama  sekali  tidak  menjadi anggota,  dan  menjadi  1  ketika  anggota  secara penuh dalam suatu himpunan.
2.5 Fuzzy Mamdani Mean Of Max
Menurut  Ibu  Kusumadewi,  pengertian Fuzzy Mamdani adalah metode Max-Min dan diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Ebrahim Mamdani  dengan  mendapatkan output melalui tahapan  pembentukan fuzzy, aplikasi  fungsi implikasi, komposisi aturan dan penegasan. 2.6 Alogaritma Fuzzy Mamdani MOM
Alogaritma Fuzzy  Mamdani  MOM sebagai berikut:
1. Memulai proses.
2. Memasukkan variable Harga Kelola (p), Total Hasil (q), Kuantum (r), Kapasitas Gudang (s) dan Harga Sewa (t) diambil dari rekap daftar tariff.
3. Melakukan    perhitungan Fuzzy  C-Means untuk  mendapatkan  nilai  variable  derajat keanggotaan.
4. Pembentukan fungsi keanggotaan Kurva dari variable  masing  –  masing  diperoleh  setelah proses Fuzzy C-Means selesai.
5. Pembentukan Rule sebanyak  18 Rule dari
Fuzzy Mamdani untuk proses predikat.
6. Pembentukan  nilai  a  predikat  dari  18  aturan untuk dilanjutkan ke proses selanjutnya.
7. Pembentukan komposisi aturan untuk mencari nilai z.
8. Perhitungan rata – rata dari nilai setiap aturan atau  disebut  juga  defuzyfikasi  untuk  hasil prediksi harga sewa gudang.
9. Hasil perhitungan berupa hasil prediksi harga sewa  gudang  yang  disimpan  ke  tabel  hasil prediksi harga sewa gudang.
3. PERANCANGAN SISTEM

## 3.1 Analisis Sistem
Aplikasi  prediksi  harga  sewa  gudang merupakan  aplikasi  data  mining  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  kategori  harga sewa  gudang  di  PT  Petrokimia  Bag.  Jasa  Lain Seksi Distribusi.  mulai dari kategori harga sewa gudang  murah  sampai  dengan    kategori  harga sewa  gudang  mahal  di  setiap  lokasi  gudang. Prediksi  kategori  harga  sewa  gudang  berguna untuk mengetahui lokasi gudang mana saja yang memiliki  kategori  harga  sewa  murah  dan  mahal pada  PT  Petrokimia  Gresik  Tbk  Bag.  Jasa  Lain Seksi Distribusi disetiap lokasi gudang sehingga pihak distribusi dapat mengetahui kategori harga sewa  gudang  pada  lokasi  untuk  menyiapkan pengelolaan dan produksi agar bias optimal.

## Gambar 1 Flowchart System

## 3.2 Analisis Sistem
Gambar  2 FlowChart  Prediksi  Kategori  Harga Sewa Gudang Fuzzy Mamdani
Flowchart dimulai dengan Memulai proses.
Memasukkan  variable  Harga  Kelola  (p),  Total Hasil (q), Kuantum (r), Kapasitas Gudang (s) dan Harga  Sewa  (t)  diambil  dari  rekap  daftar  tariff. Melakukan    perhitungan Fuzzy  C-Means untuk mendapatkan  nilai  variable  derajat  keanggotaan. Pembentukan  fungsi  keanggotaan  Kurva  dari variable  masing  –  masing  diperoleh  setelah
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Nur Chamdani, Eko Prasety Aplikasi Prediksi Kategori Harga Sewa Gudang Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani (Studi Kasus: Pt. Petrokimia Gresik Seksi Jasa Distribusi)
proses Fuzzy C-Means selesai. Pembentukan Rule sebanyak  18 Rule dari Fuzzy  Mamdani untuk proses predikat. Pembentukan nilai a predikat dari 18 aturan untuk dilanjutkan ke proses selanjutnya. Pembentukan  komposisi  aturan  untuk  mencari nilai  z.  Perhitungan  rata  –  rata  dari  nilai  setiap aturan atau disebut juga defuzyfikasi untuk hasil prediksi  harga  sewa  gudang.  Hasil  perhitungan berupa  hasil  prediksi  harga  sewa  gudang  yang disimpan  ke  tabel  hasil  prediksi  harga  sewa gudang.

## 3.3 Context Diagram

## Gambar 3 Context Diagram
Pada  context  diagram  gambar  2  merupakan gambaran  sistem  secara  garis  besar,  dimana terdapat  dua  entitas  luar  yang  berhubungan dengan sistem, yaitu :
1. Divisi  Bagian  Distribusi  mendapatkan informasi  tentang  daftar  tariff  harga  sewa gudang  yang  kemudian  akan  memasukkan data berupa harga sewa gudang, harga kelola gudang, kuantum, kapasitas gudang dan total hasil gudang.
2. Manager  merupakan  pihak  yang  dapat melihat  hasil  laporan  prediksi  harga  sewa gudang.
3.4 DFD Level 0

## Gambar 4 DFD Level 0
Pada gambar 4 dapat dijelaskan sebagai berikut :
 Proses 1 adalah proses managemen  kriteria pengujian  yang  diinputkan  oleh  bagian distribusi. Data daftar tariff diinputkan oleh bagian distribusi sebagai data latih.
 Proses 2 adalah perhitungan Fuzzy Mamdani adalah  peroses  perhitungan prediksi menggunakan metode Fuzzy Mamdani .
 Proses  3  adalah  pembuatan  laporan  hasil prediksi  yaitu  proses  pembuatan  laporan dari daftar tarif  hasil prediksi yang dilakuka oleh kepala departemen pengadaan

## 3.5 DFD Level 1
Gambar 5 DFD level 1 Adapun penjelasan dari gambar 5 adalah sebagai berikut :
 Proses  2.1  adalah clustering variable merupakan proses perhitungan cluster yang dihasilkan dari metode Fuzzy C-Means
 Proses  2.2  adalah  proses  implikasi rule merupakan  proses  perhitungan  dari  setiap variable  pada  18 rule pada  metode Fuzzy Mamdani.
 Proses  2.3  adalah  proses  Defuzzyfikasi merupakan  proses  penegasan  dari  hasil implikasi rule untuk menghasilkan prediksi kategori harga sewa gudang.

## 3.6 Skenario Pengujian Sistem
Setelah dilakukan pemasukan data daftar tarif maka hal selanjutnya adalah melakukan clustering untuk menentukan derajat keanggotaan pada metode Fuzzy C-Means . Hasil yang didapat
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Nur Chamdani, Eko Prasety Aplikasi Prediksi Kategori Harga Sewa Gudang Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani (Studi Kasus: Pt. Petrokimia Gresik Seksi Jasa Distribusi)
adalah  perubahan  fungsi  objektif  kurang  dari threshold ditampilkan pada tabel berikut ini
Tabel 3.1 Perubahan Fungsi Objektif
Iterasi Nilai F.O Perubahan F.O 1 20.0732 79.9268 2 19.8848 0.1884 3 19.3035 0.5873 4 16.8377 2.4568 5 20.1001 3.2624 6 16.1707 3.9294 7 15.1343 1.0364 8 14.7864 0.3479 9 14.6238 0.1626 10 14.5336 0.0902 11 14.4965 0.0371 12 14.4833 0.0132 13 14.479 0.0043
Selanjutnya,  menyiapkan  rule  untuk  melakukan perhitungan  prediksi  dengan  menggunakan Fuzzy Mamdani Mean Of Max dan menghitung penegasan dari setiap rle yang ada.
Tabel 3.2 Rule Harga Kelola Total Hasil Kapasitas Gudang Kuantum Harga Sewa MURAH RINGAN KECIL KECIL MURAH MAHAL SEDANG SEDANG BESAR MAHAL MURAH BERAT SEDANG KECIL MURAH MAHAL RINGAN BESAR BESAR MAHAL MURAH SEDANG BESAR KECIL MURAH MAHAL BERAT KECIL BESAR MAHAL MURAH RINGAN SEDANG KECIL MURAH MAHAL SEDANG SEDANG BESAR MAHAL MURAH BERAT BESAR KECIL MURAH MAHAL RINGAN BESAR BESAR MAHAL MURAH SEDANG KECIL KECIL MURAH MAHAL BERAT SEDANG BESAR MAHAL MURAH RINGAN SEDANG KECIL MURAH MAHAL SEDANG BESAR BESAR MAHAL MURAH BERAT BESAR KECIL MURAH MAHAL RINGAN KECIL BESAR MAHAL MURAH SEDANG SEDANG KECIL MURAH MAHAL BERAT SEDANG BESAR MAHAL Kemudian
melakukan
clustering
dengan mendapatkan derajat keanggotaan Harga kelola [x1] sebagai berikut:
Gambar 6 Derajat Keanggotaan Harga Kelola
Dengan fungsi derajat keanggotaan sebagai
berikut: μHK MURAH [p] =
{ 1 17449000 − 𝑝/(5149000) 0 𝑝≥12300000 12300000≤𝑝≥17449000 𝑝≥16.9 μHK MAHAL [p] = { 0 (𝑝 − 17449000)/(5149000) 1 𝑝≤12300000 12300000≤𝑝≥17449000 𝑝≥17449000
selanjutnya  untuk  variable  Total  Hasil[x2] dengan kurva sebagai berkut:

## Gambar 7 Derajat keanggotaan Total Hasil
Dengan fungsi derajat keanggotaan sebagai berikut: μTH RINGAN [q] =
{ 1 (6940 − 𝑞)/(8.94 − 8.91) 0 𝑞≤3110 3110≤𝑞≥6940 𝑞≥6940 μTH SEDANG [q] = { 0 (𝑞 − 3110)/(3830) (16780 − 𝑟)/(10040) 𝑞≤3110 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑞≥16780 3110≤𝑞≥6940 6940≤𝑞≥16780 μTH BERAT [q] = { 0 (𝑞 − 6940)/(10040) 1 𝑞≤6940 6940≤𝑞≥16780 𝑞≥16780
selanjutnya untuk variable Kapasitas Gudang[x3] dengan kurva sebagai berikut:
0 1 F[x] MURAH 12300000
F[x]  RINGA N
SEDAN G
BERAT 1 0 3110
69
167 F[x]  RING SEDAN
BERA
1
0 1 3 13
0
1
F[x]  MURAH MAHAL
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Nur Chamdani, Eko Prasety Aplikasi Prediksi Kategori Harga Sewa Gudang Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani (Studi Kasus: Pt. Petrokimia Gresik Seksi Jasa Distribusi)

## Gambar 8 Derajat Keanggotaan Kapasitas

## Gudang
Dengan  fungsi  derajat  keanggotaan  sebagai berikut :
𝜇KG KECIL [r] = { 1 (3000 − r )/(2000) 0 r≤1000 1000≤r≥3000 r≥3000 𝜇KG SEDANG r = { 1 (r − 1000 )/(2000) (13000 − r)/(10000) r≤1000 atau r≥13000 1000≤r≥3000 3000≤r≥13000 𝜇Kg BESAR [r] = { 1 (r − 3000 )/(10000) 0 s≤3000 3000≤r≥13000 r≥13000
selanjutnya  untuk  variable  kuatum[x4] sebagai berikut:
Gambar 9 Derajat Keanggotaan Kuantum
μK MURAH [s] =
{ 1 (72790 − 𝑆)/(57560) 0 𝑠≥15230 15230≤𝑝≥72790 𝑝≥72790 μK MAHAL [s] = { 0 (𝑆 − 15230)/(57560) 1 𝑝≤15230 15230≤𝑝≥72790 𝑝≥72790
selanjutnya  variable  harga  sewa[x5]  sebagai berikut:
Gambar 9 Derajat Keanggotaan Kuantum
Dengan fungsi derajat keanggotaan sebagai berikut :

## μHS MURAH [t]
=   { 1 (81025650 − 𝑡)/(70963150) 0 𝑡 ≥ 1006250 1006250 ≤ 𝑡 ≥ 81025650 𝑡 ≥ 81025650 μHSMAHAL [t] =   { 0 (𝑡 − 10062500)/(70963150) 1 𝑡 ≤ 1006250 1006250 ≤ 𝑡 ≥ 81025650
𝑡 ≥ 81025650
Selanjutnya  melakukan  pengujian  1  data  yaitu:
Lokasi  Gudang  Blitar  I  memiliki  harga  kelola seharga Rp 16938720 dengan memiliki Kapasitas
Gudang  sebesar  6900  Kg,  memiliki  Total  Hasil 10,490 Kg dan Kuantum sebesar 8.068 Kg, Apakah Kategori  Harga  Sewa  Gudang  pada  lokasi  Gudang tersebut  sebesar  Rp  29,569.000  ?.  untuk  hasil  dari fuzzy  mamdani  pada  pembentukan  Komposisi Aturan direpresentasikan pada gambar 10:

## Gambar 3.10 Daerah hasil Komposisi
Dengan  penegasan  ( defuzzyfikasi )  sebagai berikut:
𝑧 = 0.1251 ∗ 0.0557 + 0.1251 ∗ 0.0557
0.1114
= 0.4452
Jadi Lokasi Gudang Blitar I  memiliki harga kelola  seharga  Rp  16938720  dengan  memiliki Kapasitas  Gudang  sebesar  6900  Kg,  memiliki Total  Hasil  10,490  Kg  dan  Kuantum  sebesar
8.068 Kg memiliki kategori harga sewa gudang
MURAH seharga Rp 29,569.000.
4. HASIL DAN ANALISA
4.1 Keberhasilan
F[x]
0 1 MURAH MAHAL 15 23 72 MURAH MAHAL 0 1 F[x] 1006250 81025650 0 1 F[x] 0.05
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Nur Chamdani, Eko Prasety Aplikasi Prediksi Kategori Harga Sewa Gudang Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani (Studi Kasus: Pt. Petrokimia Gresik Seksi Jasa Distribusi)
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui keakuratan  sistem  dalam  memengklasifikasi berdasarkan  data  latih  yang  berbeda.  Nilai akurasi,  laju  error,  sensitivitas,  dan  spesifisitas dari hasil uji coba yang telah dilakukan sebanyak enam kali percobaan disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2 Hasil perbandingan pengujian Dari hasil pengujian tersebut, nilai akurasi sebesar  84.62%  dan  nilai  error  rata-rata  sebesar 15.38%.

## 4.2 Pengujian satu data
Sistem untuk prediksi, terlebih dahulu menginput atau import data latih untuk dihitung setiap fitur dan kelas. pengujian data menggunakan data berikut:

## Gambar 11 Memulai proses
Pada  tombol  “mulai  menghitung”  memiliki fungsi  untuk  melakukan  proses  perhitungan  dengan memeriksa  data rands dan  data  rule  dan  tombol “bersihkan  data”  untuk  membersihkan  data perhitungan  pada  table.  Selanjutnya,  jika  proses perhitungan  berlangsung  makapada  pengujian  hasil prediksi ditampilkan pada gamabr 12.

## Gambar 12 Halaman Hasil Prediksi
5. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  implementasi yang  dilakukan  pada  aplikasi  prediksi  kategori harga  sewa  gudang  dapat  disimpulkan  aplikasi prediksi kategori harga sewa gudang berdasarkan daftar  tarif  pada  Bag.  Distribusi  Seksi  Jasa  lain. Dari hasil pengujian system yang telah dilakukan ditetapkan akurasi dan kategori pada setiap lokasi gudang  pada  setiap  atribut  cluster  yang  berbeda pada setiap proses pengujian. hal ini dipengaruhi dari  hasil  cluster  terbaik.  Aplikasi  prediksi kategori  harga  sewa  gudang  dapat  memberikan informasi  dalam  memperkirakan  kategori  harga sewa gudang yang sudah ada.

## 5.2 Saran
Penelitian  selanjutnya  diharaokan  dapat mengembangkan penelitian ini dengan
menggunakan  alogaritma clustering  K- Means.  Penelitian  ini  diharapkan  bisa membantu  bagian  distribusi  seksi  jasa  lain dalam  melakukan  prediksi  kategori  harga sewa gudang tahun berikutnya. Penelitian ini bisa dikembangkan dengan menambah variable yaitu berat hasil dan lama sewa.

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Barry,  D.  M.  (2001). Kamus  Ilmiah  Populer. Surabaya : Arkola.
Elwood  Buffa  S,  Rakesh,  and  K.  Sarin.  (1996).
Modern Production and Operatio
Management, Eight Edition . London: John Willy and Sons Inc. Henrycus  Bagus,  H.  (2016). Sistem  Pendukung Keputusan Distribusi Pengadaan Air BErsih  Dengan  MEtode  TOPSIS  (Study Kasus  :  Kabupaten  Sragen). Yogyakarta:
Universitas Sanata Darma. Kotler,  P.  (1997). Manajemen  Analisis  Pemasaran, Implementasi dan Pengendalian (Terjemahan Jaka Wasana). Jakarta: Salemba Empat. Kusumadewi, S. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung  Keputusan. Yogyakarta:  Graha Ilmu.
Lambert, D. S. (2001). Strategic Logistic
Management  . Mc  Graw  Hill,  New  York  - USA.: Fourth Edition.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Nur Chamdani, Eko Prasety Aplikasi Prediksi Kategori Harga Sewa Gudang Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani (Studi Kasus: Pt. Petrokimia Gresik Seksi Jasa Distribusi)
Makridaris,  S.  W.  (1999). Forecasting  2nd  Edition (Metode dan Aplikasi Peramalan). Jakarta:
Erlangga.
Prasetyo,  E.  (2012). Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi.
Purwanti,  L.  (2017). Analisis  Perbandingan  Logic Fuzzy  Metode  Tsukamoto,  Sugeno  dan Mamdani  (Studi  Kasus:  Prediksi  JUmlah Pendaftar  mahasiswa  Baru  fakultas  Sains dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri SUNAN  GUNUNG  JATI). BANDUNG: UNIV. SUNAN GUNUNG JATI.
Purwanto,  I.  (2009). Studi  Pengukuran  Kemiripan Rantai DNA Virus
H5N1 Berbasis Himpunanan  Fuzzy. Depok:  Universitas Indonesia.
Rifa'i,  H.  M.  (1978). Ilmu  Fiqih  Islam  Lengkap. Semarang: CV. Toha Putra.
Stevenson,  W.  J.  (2009). Management  Operation  . Ukraina: Pretince Hall.
Suhermin.  (2008). Pengaruh  Produk,  harga  dan Promosi  Terhadap  Keputusan  Pembelian Mobil  Buana  Indomobl  Trada  Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi (STIE). Surabaya.
Sukandy,  D.  M.  (2014). PENERAPAN  METODE FUZZY MAMDANI UNTUK MEMPREDIKSI  JUMLAH  PRODUKSI MINYAK  SAWITBERDASARKAN  DATA PERSEDIAAN DAN JUMLAH PERMINTAAN (STUDI KASUS PERKEBUNAN MITRA OGAN
BATURAJA). PALEMBANG:  STMIK  GI MDIP.
Weele,  A.  J.  (2010). Purcashing  and  Supply  Chain management 5th Edition. Cengage
Learning: London.
Winardi.  (1989). Strategi  Pemasaran  (Marketing Strategy). BAndung: Mandar Maju.
Yuniar,  N.  S.  (2012). Perbandingan  Ukuran  Jarak pada  Proses  Pengenalan  Wajah  Berbasis Principal  Component  Analysis  (  PCA)  . Surabaya: FTI - ITS.