## PERAMALAN JUMLAH TANDAN BUAH SEGAR (TBS) KELAPA SAWIT DENGAN METODE FUZZY TIME SERIES CHEN DAN ALGORITMA RUEY
CHYN TSUR
(STUDI KASUS PADA PT. XYZ)
Sarah Azmiyati 01 Widya Nurcahayanti Tanjung 02
Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Al-Azhar Indonesia E-mail : sarahazmiyati25@gmail.com, nurcahyantiwidya@gmail.com

## ABSTRAK
Crude  Palm  Oil (CPO)  merupakan  minyak  setengah  jadi  yang  bisa  diolah  menjadi beberapa jenis minyak. Bahan baku dari pembuatan minyak CPO adalah tandan buah segar (TBS)  Kelapa  Sawit  yang  memiliki  syarat-syarat  tertentu  untuk  diolah  menjadi  minyak CPO. Pemodelan time series dengan Fuzzy Time Series merupakan salah satu dari metode dengan menggunakan kecerdasan buatan  yang semakin berkembang. Prosesnya juga tidak membutuhkan  suatu  sistem  pembelajaran  dari  sistem  yang  rumit,  sehingga  fuzzy time series ini lebih mudah untuk digunakan.  Untuk meramalkan data Grand Total TBS Kelapa Sawit  pada  PT.  XYZ  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy Time  Series Chen  dan Algoritma  Ruey  Chyn  Tsaur.  Maka  didapatkan  bahwa  TBS  Kelapa  Sawit  yang  harus dipersiapkan untuk proses produksi minyak sawit CPO ( Crude Palm Oil ) tanggal 25 Maret 2015  sebanyak  1.382.570  Kg  dengan  nilai error sebesar  0,22%  yang  didapatkan  dari rumus  AFER  ( Average  Forecasting Error  Rate ) untuk  melakukan perhitungan  peramalan Grand  Total TBS  Kelapa  Sawit  pada  PT.  XYZ menggunakan  metode  Fuzzy Time  Series Chen dan Algoritma Ruey Chyn Tsur.
Kata Kunci : kelapa sawit, peramalan, metode fuzzy, algoritma, afer, time series.

## ABSTRACT
Crude Palm Oil (CPO) is an intermediate oil that can be processed into some kind of oil. The raw material of manufacture CPO is fresh fruit bunches (FFB) of oil palm which has certain  requirements  to  be  processed  into  oil  CPO.  Modeling  of  time  series  with  Fuzzy Time Series is one of the methods using artificial intelligence is growing. The process also does  not  require  a  learning  system  of  a  complicated  system,  so  the  fuzzy  time  series  is easier  to  use.  To  forecast  the  data  Grand  Total  TBS  Palm  at  PT.  XYZ  using  Fuzzy  Time Series  Chen  and  Algorithms  Ruey  Chyn  Tsaur.  Then  it  was  found  that  TBS  Palm  to  be prepared for the production of palm oil CPO (Crude Palm Oil) dated March 25, 2015 as 1.382.570  Kg  with  0.22%  error  value  obtained  from  the  formula  afer  (Average Forecasting Error Rate) to perform forecasting calculations Grand Total TBS Palm at PT. XYZ method and Fuzzy Time Series Chen and Algorithm Ruey Chyn.
Keywords: palm oil, forecasting, fuzzy methods, algorithms, AFER, time series.

## PENDAHULUAN
Pemodelan  time  series  dengan Fuzzy  Time  Series merupakan  salah  satu  dari  metode dengan  menggunakan  kecerdasan  buatan  yang  semakin  berkembang.  Menurut  Robandi (2006), sistem peramalan dengan fuzzy time series dapat menangkap pola dari data yang telah lalu  untuk  memproyeksikan  data  yang  akan  datang. Crude  Palm  Oil (CPO)  merupakan minyak  setengah  jadi  yang  akan  diolah  menjadi  beberapa  jenis  minyak  yang  bisa  langsung digunakan oleh customer. Bahan baku dari pembuatan minyak CPO adalah tandan buah segar (TBS) Kelapa Sawit yang memiliki syarat-syarat tertentu untuk diolah menjadi minyak CPO. Pada penelitian ini akan dilakukan peramalan jumlah TBS Kelapa Sawit yang harus disiapkan oleh bagian perkebunan agar bisa diolah menjadi Crude Palm Oil (CPO) oleh bagian produksi. Dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  maka  metode  peramalan  fuzzy  time  series  dipilih  untuk digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  ini.  Hal  ini  dikarenakan  dengan  menggunakan metode FTS, Nilai AFER yang didapatkan mendekati 0% yang artinya tingkat akurasi prediksi terhadap  data  asli  semakin  mendekati  kebenaran  meskipun  sebenarnya  jarang  sekali  kasus prediksi yang nilai AFER-nya 0% (Stevenson, 2009).

## TINJAUAN PUSTAKA Peramalan
Peramalan atau forecasting adalah suatu upaya untuk memperoleh gambaran mengenai apa  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang.  Untuk  melakukan  peramalan  diperlukan metode  tertentu  dan  metode  mana  yang  digunakan  tergantung  dari  data  dan  informasi  yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam hal ini gambaran yang didapat tersebut akan menjadi acuan untuk membuat suatu keputusan. Pada kondisi  yang tidak menentu sulit bagi kita untuk menentukan suatu perencanaan yang efektif. Peramalan dapat membantu para pemimpin  untuk  mengurangi  ketidakpastian  dalam  melakukan  perencanaan  (Makridakis, 2009).
Secara  umum,  metode forecasting bergantung  pada  empat  pendekatan  yang  berbeda yaitu membangun model ( model building ), dekomposisi ( Decomposition ), kombinasi forecast ( Forecast Combination ), dan penyesuaian secara subjektif ( judgmental adjustment ). (Sanders and  Ritzman,  2004;  Webby  &  O'Connor,  1996). Model  building memposisikan  penilaian untuk  memilih  variable,  struktur  model,  dan  kemudian  mendefinisikan  parameter  untuk generasi kuantitatif forecasting (Sanders and Ritzman, 2004). Dekomposisi memisahkan serial historis, kemudian di ramal dan dibuat hasil perhitungan ramalannya (Lawrence et al, 2006). Kombinasi  mengarah  kepada forecast individual  dan  menggabungkan  mereka  dengan  cara simple atau weighted  average ,  sembari  penyesuaian  dilakukan  setelah  generasi  kuantitatif forecasting (Webby & O’Connor, 1996).
Peramalan  adalah  suatu  proses  untuk  memperkirakan  berapa  kebutuhan  di  masa datang  yang  meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran  kuantitas,  kualitas,  waktu  dan  lokasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka  memenuhi  permintaan bar ang  atau  jasa.  Dalam  dunia  bisnis, peramalan  merupakan  dasar  bagi  perencanaan  kapasitas,  anggaran,  perencanaan  penjualan, perencanaan  produksi  dan inventory ,  perencanaan  sumberdaya,  perencanaan  pembelian  atau pengadaan  bahan  baku,  dan  sebagainya.  Peramalan  berfungsi  untuk  membuat  ramalan kebutuhan (demand) dari produk yang harus dibuat yang dinyatakan dalam kuantitas (jumlah)
produk  sebagai  fungsi  dari  waktu.  Peramalan  dilakukan  dalam  jangka  panjang (long  term), jangka  menengah (medium  term), dan  jangka  pendek (short  term). Untuk  itu  bisa  segera dilakukan tindakan koreksi terhadap kebutuhan yang diramalkan.

## Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  A  Zadeh  dari  Universitas California,  Berkeley  pada  1965.  Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  komponen  pembentuk soft computing. Fuzzy logic diperkenalkan sebagai metode perhitungan dengan menggunakan kata dalam rangka untuk menyelesaikan ketidakpastian ( uncertainty ) (Chryshafiadi & Virvou, 2012).  Sebuah  alogaritma  yang  didasarkan  pada fuzzy  decision  making membantu  untuk memilih  model  yang  paling  optimum dengan  mempertimbangkan  set  kriteria  dan  spesifikasi model (Shakori & Menhaj, 2008). Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan  fuzzy,  peranan  derajat  keanggotaan  sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam suatu  himpunan.  Himpunan  fuzzy  merupakan  kelas  dari  objek-objek  dengan  rangkaian tingkatan  keanggotaan.  Pada  himpunan  tegas  ( crisp ),  nilai  keanggotaan  suatu  item  x  dalam suatu  himpunan  A,  ya ng  sering  ditulis  dengan  μA  (x) ,  memiliki  dua  kemungkinan,  yaitu: Pertama.    Satu  (1),  yang  berarti  bahwa  suatu  item  menjadi  anggota  dalam  suatu  himpunan. Kedua.  Adalah  nol  (0),  yang  berarti  bahwa  suatu  item  tidak  menjadi  anggota  dalam  suatu himpunan.penting.
Fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input data kedalam nilai keanggotaan yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Fungsi keanggotaan menotasikan  nilai  kebenaran  anggota  himpunan.  Salah  satu  cara  yang  di  gunakan  untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah  dengan  melalui  pendekatan  fungsi.  Salah  satunya adalah fungsi keanggotaan segitiga. Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis.
Gam bar 1.  Fungsi Keanggotaan Fuzzy Kurva Segitiga

## Fuzzy Time Series
Pada  perkembangan  sistem  fuzzy,  Chen  dan  Hsu,  serta  Stevenson  dan  Porter  telah memperkenalkan  dan  mengembangkan  suatu  metode  peramalan  data  runtun  waktu  yang menggunakan sistem inferensi fuzzy dengan basis yang diperkenalkan oleh Wang dan Mendel. Chen  dan  Chung  (2006)  menyarankan  untuk  dilakukan  peramalan  menggunakan  genetic alograitma  dengan  Fuzzy time  series .  Fuzzy time  series bisa  di  ekspresikan  dengan menggunakan  beberapa  alternatif  metode  seperti ruled-based  forecasting  method ,  solusi  Ibu Jari,  sebuah  metode educated guess ,  pengenalan pattern , timeseries  clustering atau heuristic modeling (Duru  &  Bulut,  2014).  Pada  dasarnya,  teknik  fuzzy  time  series  terdiri  dari  tiga tahapan, yaitu fuzzikasi menentukan hubungan fuzzy, dan defuzzikasi (Uslu dkk, 2014).
Berikut  merupakan  beberapa  definisi  dasar  dari  himpunan  fuzzy,  Misalkan  X merupakan  semesta  dari  objek,  dengan  elemen  berupa  x.  Maka,  X  =  {x}.  Himpunan  (kelas) fuzzy  A  pada  X  didefinisikan  oleh  fungsi  keanggotaan  fA(x)  yang  berasosiasi  dengan  tiap poin  pada  X  berupa  angka  real  dalam  interval  [0,1],  dengan  nilai  fA(x)  pada  x merepresentasikan  tingkat  keanggotaan  x  pada  A.  Maka  dari  itu,  semakin  dekat  nilai  fA(x) dengan  nilai 1, maka semakin tinggi tingkat  keanggotaan  x pada A. Metode tersebut dikenal sebagai fuzzy  time  series .  Berikut  langkah-langkah  peramalannya  sebagai  berikut:  Satu. Menghitung  variasi  pada  data  dengan  menggunakan  rumus  yang  diajukan  oleh  Meredith Stevenson dan John E. Porter pada perhitungan peramalan FTS:
V=(tj-tj-1)/(tj-1)  x 100 % (1)
Kemudian, langkah selanjutnya:
Bagi himpunan semesta U = [Dmin, Dmax] menjadi sejumlah ganjil interval yang sama u 1 , u 2 , …,  u m ,.  dan  membaginya  menjadi  interval-interval  dengan  panjang  yang  sama  dengan menggunakan rumus sturges. Rumus Sturges :
Ninterval= 1 + 3,322 log (n) (2)
Langkah  berikutnya  yaitu  jadikan  A 1 ,  A 2 ,  …  ,  A k menjadi  suatu  himpunan-himpunan  fuzzy yang  variabel  linguistiknya  ditentukan  sesuai  dengan  keadaan  semesta.  Langkah  Keempat: Bagi fuzzy logical relationship yang telah diperoleh menjadi beberapa bagian berdasarkan sisi kiri ( current state ). Kelima. Defuzzifikasi data fuzzy dengan menggunakan formula peramalan fuzzy  time  series hasil  modifikasi  Meredith  Stevenson  dan  John  E.  Porter.  Langkah  Keenam
yaitu  hitung  hasil  keluaran  peramalan  dengan  menggunakan  beberapa  prinsip  berikut:  Satu. Jika  hasil  fuzzifikasi enrollment pada  tahun  i  adalah  Aj  dan  hanya  ada  satu fuzzy  logical relationship pada fuzzy logical relationship group yaitu dengan posisi current state adalah Aj sebagaimana  rumusan  Aj →  Ak Di  mana  Aj  dan  Ak  adalah  himpunan  fuzzy  dan  nilai maksimum keanggotaan fuzzy-nya terdapat pada interval u k , dan midpoint (nilai tengah) dari u k adalah  m k ,  maka  hasil  peramalan  untuk  tahun  i+1  adalah  m k. Dua.  Jika  hasil  fuzzifikasi enrollment pada  tahun  i  adalah  Aj  dan  terdapat  beberapa fuzzy  logical  relationship dengan current state adalah Aj yang ditunjukkan juga pada fuzzy logical relationship group yang telah dibentuk sebelumnya. Sebagaimana rumusan berikut:
Aj → A k1 , A k2 , … , Akp (3)
Di  mana  Aj  ,  A k1 ,  A k2 ,  …  ,  Akp  adalah  himpunan-himpunan  fuzzy  dan  nilai  keanggotaan maksimum dari A k1 , A k2 , … , Akp terjadi pada interval u 1 , u 2 , …, up dan nilai tengah dari u 1 , u 2 , …, up adalah m1, m2, …, mp maka nilai hasil peramalan untuk tahun i+1 dirumukan (m 1 + m 2 + … + mp)/p. Tiga. Jika hasil fuzzifikasi enrollment pada tahun i adalah Aj dan tidak ada sama  sekali fuzzy  logical  relationship dengan current  state berupa  Aj  dimana  nilai keanggotaan  maksimum  dari  himpunan  fuzzy  Aj  terjadi  pada  interval  uj  dan  nilai  tengah  uj adalah  mj,  maka  nilai  hasil  peramalan  untuk  tahun  i+1  adalah  mi.  Langkah  terakhir  adalah mengubah  persentase  hasil  peramalan  kedalam  bentuk  angka  kembali  dan  menentukan  nilai Average Forcasting Error Rate (AFER) dan Mean Square Error (MSE) untuk melihat tingkat keakuratan metode peramalan.

## Perhitungan Error
Pada  prinsipnya,  pengawasan  peramalan  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil peramalan dengan  kenyataan  yang terjadi. Penggunaan teknik peramalan  yang menghasilkan penyimpangan  terkecil  adalah  teknik  peramalan  yang  paling  sesuai  untuk  digunakan.  Jilani menggunakan  metode  AFER  ( average  forecasting  error  rate )  untuk  mengetahui  besarnya penyimpangan yang terjadi pada data hasil peramalan terhadap data aktual.
AFER = Σ|(Ai –Fi)/Ai|X100%
(3)
n

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode  fuzzy  time  untuk  menganalisa  hasil  data yang  telah  diolah,  kemudian  hasil  peramalan  menggunakan  metode  fuzzy  time  akan  dinilai tingkat  error-nya  dengan  menggunakan  AFER.  Berikut  pada  gambar  2  dan  gambar  3 dijelaskan lebih detail mengenai tahapan penellitian ini.
Gambar 2. Flowchart Penelitian
Gambar 3. Flowchart Metode Excess Stock

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sesuai  dengan  diagram  alir  penelitian  yang  telah  dijabarkan  pada  bab  sebelumnya, pada tahapan ini akan dijabarkan lebih jauh mengenai proses dan hasil dari pengumpulan dan pengolahan  data  serta  analisa  dari  hasil  data  yang  diperolah.  Pengumpulan  data  yang dilakukan  meliputi  rekap  data  TBS  Kelapa  Sawit  dengan  satuan  kilogram  yang  berasal  dari internal dan eksternal, sehingga menjadi grand total TBS Kelapa Sawit dengan periode perhari dalam satu bulan terakhir yaitu dari tanggal 1 Maret 2015 hingga 24 Maret 2015.

## Gambaran Umum Perusahaan
PT.  XYZ  adalah  Perusahaan  PMA  yang  memiliki  konsesi  lahan  luas  dan  rencana pengernbangan  yang  agresif  dengan  target  tanam  15.000  Ha  per  tahun.  Wilayah  operasional saat ini mencakup Kalimantan Selatan, Timur dan Barat serta Papua dengan rencana perluasan ke  Sumatra  dan  Sulawesi.  Saat  ini  PT.  XYZ  memiliki  sekitar  60,000  Ha  tertanam  dan kapasitas  pabrik  135  ton  per  jam.  Setiap  pabrik  dimasing-masing  wilayah  memiliki  mesin- mesin  pengolahan  kelapa  sawit  yang  terintegrasi.  Mesin-mesin  tersebut  memiliki  sistem maintenance  yang  cukup  optimal,  sehingga  setiap  pengolahan  yang  terjadi  oleh  PT.  XYZ berjalan dengan sistematis, efektif dan efisien. Selain itu, untuk pengolahan TBS kelapa sawit pada  PT.  XYZ  ini  juga  memiliki  kategori-kategori  yang  harus  dipenuhi  agar  bisa  masuk kedalam mesin pengolah TBS kelapa sawit yang disebut ramp cage yaitu mesin pengolah TBS kelapa sawit dengan beberapa pintu yang terbuka serta tertutup secara otomtis dengan sistem hidrolik.

## Bussiness Model PT. XYZ
Bussiness  model merupakan  gambaran  secara  umum  mengenai  suatu  sistem  yang ditergambar  dalam  suatu  model.  Dalam  pengolahan  tandan  buah  segar  (TBS)  kelapa  sawit hingga menjadi minyak CPO, ada proses  yang  harus dilalui dan proses tersebut pada intinya untuk semua pabrik sama. Namun seiring dengan perkembangan teknologi maka ada beberapa modifikasi pada masing-masing stasiun pengolahan  yang bertujuan untuk  mendapatkan  hasil yang  optimal,  efektif,  dan  efisien.  Gambaran  umum  proses  pengolahan  TBS  kelapa  sawit menjadi CPO ( Crude Palm Oil ) pada PT. XYZ dapat dilihat pada lampiran 1.

## Karakteristik TBS Kelapa Sawit
Pada  Pengolahan  TBS  kelapa  sawit  menjadi  CPO (Crude  Palm  Oil), diperlukannya TBS  Kelapa  Sawit  yang  memiliki  karakteristik  yang  sesuai  dengan  standart  dari  PT.  XYZ. Berikut  merupakan  foto-foto  TBS  Kelapa  Sawit  yang  akan  diramalkan  jumlahnya  pada periode  yang  telah  ditentukan  untuk  proses  produksi  minyak  sawit.  Foto  tersebut  terdiri  dari dari foto TBS Restan dari kebun yang dimiliki oleh PT. XYZ tgl 24 April 2015 yaitu restan 3 hari yang terlampir pada lampiran 2.
Dari foto-foto mengenai TBS Kelapa Sawit yang siap diolah, sangat terlihat bahwa PT. XYZ  sangat  memperhatikan  TBS  kelapa  Sawit  yang  masuk  kedalam  mesinnya.  Mulai  dari TBS  Kelapa  Sawit  restan  2  hari  hingga  restan  3  hari.  Gambar  berikut  merupakan  gambaran TBS  Kelapa  Sawit  dengan  satuan  kilogram  yang  akan  diramalkan  oleh  peneliti  untuk diketahui  bahwa  pada  periode  selanjutnya  harus  memenuhi  berapa  kilogram  TBS  Kelapa Sawit  yang siap olah. Sehingga dengan adanya  karakteristik  yang sesuai dengan  standar PT. XYZ,  maka  hasil  CPO  ( Crude  palm  Oil )  akan  bagus  dan  tidak  mengecewakan  client  yang sudah menjadi langganan memakai CPO dari PT. XYZ.

## Data TBS Kelapa Sawit
Tabel 1 Data Grand Total TBS Kelapa Sawit
Tanggal Grand Total TBS 1 902.270 2 1.307.550 3 230.090 4 1.226.380 5 248.320 6 988.790 Tanggal Grand Total TBS 7 992.930 8 1.205.780 9 1.312.770 10 1.201.970 11 1.361.160 12 223.662 13 1.211.190 14 1.634.110 15 1.613.508 16 1.437.360 17 1.407.490 18 1.336.260 19 589.290 20 1.180.040 21 729.721 22 1.305.830 23 1.547.476 24 1.382.570

## Pengolahan Data
Pada  proses  pengolahan  data  menggunakan  metode  fuzzy  time  series  ada  beberapa tahap  yang  harus  dilakukan  seperti  memplot  data  dan  seterusnya.  Tahap-tahap  pengolahan data    tersebut  akan  mengahsilkan  nilai  peramalan  pada periode  selanjutnya  yaitu  tanggal  25 maret dengan nilai error yang berkisar diantara 0% - 100 %. Dengan makin kecilnya nilai error maka  pengolahan  data  yang  dilakukan  dengan  menggunakan fuzzy  time  series akan  optimal. Setelah dilakukan perhitungan menggunakan  metode Fuzzy Time Series Chen dan  Algoritma Ruey Chyn Tsur, maka didapatkan hasil peramalan untuk TBS Kelapa Sawit di PT. XYZ pada tangal 25 maret 2015 sebanyak 1.382.570 Kg TBS Kelapa Sawit yang harus dipersiapkan oleh kepala produksi. Proses pengolahan data tersebut dapat dilihat pada lampiran 3. Perhitungan tersebut didapatkan nilai error sebesar 0,22 % dengan menggunakan rumus metode AFER.

## PENUTUP Simpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  untuk  meramalkan  data Grand  Total  TBS Kelapa Sawit  pada  PT.  XYZ  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Time  Series Chen  dan Algoritma Ruey Chyn Tsaur . Maka didapatkan bahwa TBS Kelapa Sawit yang harus dipersiapkan untuk proses  produksi  minyak  sawit  CPO  (Crude  Palm  Oil)  tanggal  25  Maret  2015  sebanyak 1.382.570 Kg.. dengan nilai error sebesar 0,22% yang didapatkan dari rumus AFER ( Average Forecasting  Error  Rate )  untuk  melakukan  perhitungan  peramalan  Grand  Total  TBS  Kelapa Sawit pada PT. XYZ menggunakan metode Fuzzy Time Series Chen dan Algoritma Ruey Chyn Tsur .

## DAFTAR PUSTAKA
Bojadziev, G., & Bojadziev, M. 1997. Fuzzy Logic For Business, Finance and Management: Advances  in  Fuzzy  Systems  –  Applications  and  Theory  Vol.  12 .  Singapore:  World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
Chen S.M. 1996. Forecasting enrollments based on fuzzy time series-Fuzzy sets and systems. International Journal of Applied Science and Engineering, Vol. 81 (3), 311-319. Chen  S.M.,  &  Chung  N.Y.  2006.    Forecasting  Enrolments  Using  High  Order  Fuzzy  Time Series  and  Genetic  Algorithms. International  Journal  of  Intelligence  System ,  Vol.  21, 485–501.
Chrysafiadi K., & Virvou M. 2012. Evaluating the Integration of Fuzzy Logic Into the Student Model  of  A  Web-Based  Learning  Environment. International  Expert  System  with Application , Vol. 39, 13127–13134
Duru O., Bulut E. 2014. A non-linear clustering method for fuzzy time series: Histogram damping partition under the optimized cluster paradox. Journal Applied Soft Computing , Vol. 24, 742-748.
Lawrence M., Goodwin P., O'Connor M., Önkal D. 2006. Judgmental Forecasting: A Review of Progress over The Last 25 Years. International Journal of Forecast , Vol. 22 (3), 493– 518.
Makridakis, S. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan Edisi Kedua Jilid 1 . Jakarta: Erlangga. Marimin. 2013. Teknik dan Analisis Pengambilan Keputusan Fuzzy Dalam Manajemen Rantai Pasok . Bogor: Penerbit IPB Press.
Sanders  N.R.,  &  Ritzman  L.P.  2004.  Integrating  Judgmental  And  Quantitative  Forecasts: Methodologies For Pooling Marketing And Operations Information . International Journal of Operation Production Management , Vol. 24(5), 514–529.
Shakouri H.G., & Menhaj M. 2008. A systematic fuzzy decision-making process to choose the best model among a  set of competing models. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans , Vol. 38 (5), 1118–1128.
Song  Q.,  &  Chissom  B.S.  1993.    Forecasting  enrollments  with  fuzzy  time  series  -  part  I. Journal Fuzzy Sets and Systems , Vol. 54. Stevenson, W, J.  2009. Operation Management. New York: MC Graw Hill Irwin.
Uslu  V.R.,  Bas  E.,  Yolcu  U.,  Egrioglu  E.  2014.  A  Fuzzy  Time  Series  Approach  Based  On Weights Determined By the  Number of Recurrences of Fuzzy Relations. Journal Swarm and Evolutionary Computation .
Webby  R.,  &  O'Connor  M.  1996.  Judgemental  and  Statistical  Time  Series  Forecasting:  A Review of The Literature. International Journal of Forecast , Vol. 12 (1), 91–118.

## LAMPIRAN 1

## LAMPIRAN 2