BERKALA SAINSTEK 2023 11(1): 68-79 doi: 10.19184/bst.v11i1.37998 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/37998

## RESEARCH   ARTICLE

## The Plan and Realization Evaluation of Supply Crude Oil Activities at PT Kilang Pertamina International - Refinery Unit VI Balongan
(Evaluasi Rencana dan Realisasi Kegiatan Supply Crude Oil pada PT Kilang Pertamina Internasional - Refinery Unit VI Balongan)
Cheryl Suciyanti Putri, Resista Vikaliana *)
Program Studi Teknik Logistik, Universitas Pertamina Jl. Teuku Nyak Arief, Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12220, Indonesia

## ABSTRACT
PT Kilang Pertamina International - Refinery Unit VI Balongan is the sixth refinery out of seven refineries owned by PT Pertamina (Persero) that processes crude oil into BBM (Fuel Oil), Non-BBM and Petrochemical products in maintaining energy sustainability in Indonesia. Oil and gas management activities carried out by PT Pertamina must be able to run according to the target. For this reason, in carrying out its business processes, PT Pertamina requires good planning for crude oil. This study focuses on the type of Super Heavy (SH) crude oil including Duri, Cinta, Escalante, Ostra, etc., and Heavy (H) including Banyu Urip, GG Condensate, Minas/SLC, Cabinda, Etame, etc. The purpose of this study is to evaluate the discrepancy between plans and the realization of crude oil orders as well as forecasting for the next 12 periods of crude oil at PT KPI - RU VI Balongan. The results show that several forecasting methods match the demand data pattern, namely the cyclical method, cyclical trend, and multiplicative decomposition (seasonal) methods.  In finding the error value forecasting is  done by calculating the Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) method. The selected forecasting method that has the highest accuracy is the cyclical trend forecasting method with a MAPE value of 0.22 for heavy crude oil and 0.13 for super heavy crude oil. The cyclical trend forecasting method has succeeded in reducing the error in the crude supply accuracy level compared to the existing Master Program (MP) crude method.
PT Kilang Pertamina Internasional - Refinery Unit VI Balongan adalah kilang keenam dari tujuh kilang yang dimiliki PT Pertamina (Persero) yang mengolah minyak mentah ( crude oil ) menjadi produk-produk BBM (Bahan Bakar Minyak), Non BBM dan Petrokimia dalam menjaga keberlangsungan energi di Indonesia. Kegiatan pengelolaan minyak dan gas bumi yang dijalankan oleh PT Pertamina harus dapat berjalan sesuai target. Untuk itu, dalam menjalankan proses bisnisnya PT Pertamina memerlukan perencanaan yang baik terhadap minyak mentah ( crude oil ). Penelitian ini berfokus pada jenis minyak mentah (crude oil ) Super Heavy (SH) di antaranya adalah Duri, Cinta, Escalante, Ostra, dst dan Heavy (H) di antaranya adalah Banyu Urip, GG Condensate, Minas/SLC, Cabinda, Etame, dst. Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi ketidaksesuaian rencana dan realisasi pemesanan minyak mentah ( crude oil ) serta melakukan peramalan selama 12 periode ke depan pada minyak mentah ( crude oil ) pada PT KPI - RU VI Balongan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat beberapa metode peramalan yang sesuai dengan pola data permintaan, yaitu metode metode siklis, trend siklis , dan multiplicative decomposition ( seasonal ).  Dalam mencari nilai kesalahan ( error )  peramalan dilakukan melalui perhitungan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Metode peramalan terpilih yang memiliki tingkat akurasi tertinggi adalah metode peramalan trend siklis dengan nilai MAPE sebesar 0.22 untuk heavy crude oil dan 0.13 untuk super heavy crude oil . Metode peramalan trend siklis berhasil mengurangi  berhasil mengurangi error pada tingkat  akurasi supply  crude dibandingkan dengan metode eksisting dari Master Program (MP) crude .
Keywords: Crude Oil, Cyclical, Cyclical Trend, Evaluation, Forecasting, Multiplicative Decomposition.
*) Corresponding author: Resista Vikaliana E-mail: resista.vikaliana@universitaspertamina.ac.id

## Agustine, The Making of Liquid Soap …

## PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  potensi crude  oil (minyak mentah)  yang  masih  belum  tersentuh.  SKK  Migas mencatat potensi cadangan minyak sampai 9,7 miliar barel [1].  Seluruh kegiatan mengelola penambangan minyak dan gas bumi di Indonesia  dilakukan oleh PT Pertamina. Kegiatan pengelolaan minyak dan gas bumi yang  dijalankan  oleh  PT  Pertamina  harus  dapat berjalan  sesuai  target.  Oleh  sebab  itu,  dalam menjalankan  proses  bisnisnya  PT  Pertamina memerlukan perencanaan yang baik terhadap crude oil yang mempertimbangkan rencana jangka pendek dan jangka panjang, seperti memenuhi semua permintaan dan meningkatkan customer satisfaction.
PT Kilang Pertamina Internasional - Refinery Unit VI  Balongan  merupakan  kilang  keenam  dari  tujuh kilang Direktorat Pengolahan PT Pertamina (Persero) dengan  kegiatan  bisnis  utamanya  adalah  mengolah crude oil menjadi produk-produk BBM (Bahan Bakar Minyak), Non BBM dan Petrokimia. RU VI Balongan berfungsi  sebagai  penyuplai  kebutuhan  bahan  bakar dan penghasil produk olahan minyak lainnya terutama di ibukota negara dan bagian utara Provinsi Jawa Barat maupun  untuk  produk  ekspor  sebagai  devisa  untuk negara dan Pertamina.
Perencanaan  adalah  menentukan  tujuan-tujuan yang hendak dicapai pada masa yang akan datang dan apa yang harus dilakukan agar dapat mencapai tujuan- tujuan tersebut [2]. PT Kilang Pertamina Internasional - Refinery  Unit VI  Balongan  sudah  memiliki  sistem perencanaan jumlah produksi serta penjadwalan crude oil setiap  bulannya.  Namun,  pada  aktualnya perencanaan yang telah dibuat terkadang tidak sesuai dengan  yang  direalisasikan.  Ketidaksesuaian  antara rencana  dan  realisasi  terhadap crude  oil dapat disebabkan oleh beberapa hal, di antaranya oleh faktor eksternal perusahaan yaitu pihak ketiga dan dari faktor internal  perusahaan,  seperti  permintaan  yang  tidak
dapat  diprediksi,  kondisi  unit  produksi  yang  tidak prima, human error , dan sebagainya. Dalam melakukan perencanaan crude oil PT Kilang Pertamina  Internasional  - Refinery  Unit VI  Balongan mengadakan kegiatan optimasi hilir yang salah satunya adalah melakukan perencanaan suplai dan kebutuhan crude  oil dan  produk  kilang.  Kegiatan  optimasi  hilir dalam  kondisi  eksisting  menggunakan tools  Linier Programming (LP)  yang  kemudian  hasil  dari  optimasi produksi kilang yang dilakukan pada saat perencanaan kegiatan  optimasi  hilir  akan  dijadikan  acuan  untuk perencanaan penjadwalan Supply Crude Oil pada rapat Maste r  Program  Crude  b ulanan.  Rapat Master  Program Crude ini  menggunakan  bantuan  tools Web  Stock Simulation Crude yang dap at memonitor kondisi stok dan penjadwalan supply oleh semua pihak terkait. Berdasarkan  uraian  permasalahan  di  atas,  maka diperlukan  evaluasi  untuk  mengetahui  strategi  baru pada  kegiatan  peramalan  dan  perencanaan  kegiatan supply  crude  oil pada  RU  VI  Balongan.  Hal  ini diperlukan  sebagai  bahan  dalam  pengambilan keputusan yang dilakukan dalam optimasi SCO.

## Supply Chain Management
Supply  chain merupakan  ilmu  yang  mempelajari segala  hal  yang  berkaitan  dan  berhubungan  secara langsung maupun tidak langsung dalam kegiatan untuk memenuhi  kebutuhan  pelanggan. Supply  chain tidak hanya manufacturer dan supplier ,  namun  juga  kegiatan transportasi, warehouse , retailers dan bahkan juga customer di  dalam  prosesnya  [3].  Kegiatan  dalam  setiap organisasi  atau  setiap stage  supply  chain juga  meliputi seluruh  fungsi  yang  berkaitan stage tersebut (terintegrasi). Stage dalam supply chain sebuah produk dapat  terdiri  dari customer , retailer , wholeseller dan distribusi, manufacturer dan supplier pemasok  bahan baku  dimana  setiap stage dalam supply  chain ini  saling terkoneksi dan berhubungan dalam mengalirkan arus produk,  informasi,  dan  keuangan.  Hubungan  antar stage dalam Supply  chain dapat  digambarkan  dalam bagan berikut.

## Agustine, The Making of Liquid Soap …
Gambar 1. Proses Integrasi Supply Chain
Dalam proses supply chain , responsiveness dan efisiensi adalah target yang ingin dicapai sebagai bentuk strategi kompetitif  dari perusahaan. Ada beberapa hal untuk meningkatkan performa supply chain antara lain dengan mengelola  fasilitas, inventory ,  transportasi,  informasi, sourcing , dan pricing . PT  Kilang  Pertamina  Internasional  -  RU  VI Balongan  memiliki supplier (pemasok)  untuk crude  oil jenis Duri dan Minas yang berasal dari Provinsi Riau, yaitu RU II Dumai, RU IV Cilacap, dan import dari luar negeri.  Kilang  RU  VI  Balongan  berperan  sebagai manufacturer yang  mengolah  minyak  mentah  menjadi produk petroleum yang  bisa  langsung  digunakan maupun produk-produk lain yang menjadi bahan baku bagi industri petrokimia, seperti Premium, Pertamax, Pertamax  Plus,  dll.  Distributor  dari  Kilang  RU  VI Balongan  adalah  PT  Pertamina  Patra  Niaga  yang bertugas  mendistribusikan  produk  migas  di  bidang hilir  seperti  BBM,  LPG,  Petrokimia,  Pelumas  dan produk  turunan  lainnya.  Stasiun  Pengisian  Bahan Bakar Umum (SPBU) di sekitar DKI Jakarta, Banten, sebagian Jawa Barat dan sekitarnya berperan sebagai retailer yang  dikelola  oleh  PT  Pertamina  Retail  yang merupakan anak perusahaan dari PT Pertamina Patra Niaga. Customer dari  Kilang  RU  VI  Balongan  adalah pelanggan luar negeri dan seluruh masyarakat dalam negeri.

## Teknik Peramalan dalam Supply Chain
Peramalan  adalah  sebuah  seni  atau  ilmu  untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal tersebut dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data  historis yang ada, baik itu dalam periode 6 bulan sebelumnya atau pun 1 tahun sebelumnya. Menurut Barry Render
dkk  pada  tahun  1994,  mengatakan  bahwa  cara  lain yang dapat ditempuh adalah dengan intuisi subjektif atau dengan model matematis [4].
Prinsip  dasar  dalam  melakukan  peramalan  di antaranya adalah:
1. Hampir dari seluruh hasil forecast adalah salah (tidak tepat)
2. Short  term  forecast umumnya  menghasilkan output yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan long  term forecast 3. Aggregat  forecast (sekumpulan  produk,  persedian secara quarter maupun  bulanan)  umumnya  lebih akurat dibandingkan meramalkan data tunggal pada waktu tertentu 4. Forecast tergantung pada masing masing kasus atau masalah yang akan diselesaikan.
Terdapat  beberapa  metode  peramalan  antara  lain yaitu:
a. Kualitatif Metode  ini  memasukkan  beberapa  faktor subjektif,  seperti  pakar,  pengalaman  dan pertimbangan invidividu dan lain-lain. Metode ini dapat  dikatakan  mengumpulkan  beberapa pendapat  dan  diformulasikan  menjadi  satu  hasil yang akan digunakan [5].
b. Kuantitatif Peramalan  berdasarkan  data  permintaan  di  masa lalu dan diketahui faktor yang mempengaruhinya. Hasil  peramalan  akan  tergantung  metode  yang digunakan pada peramalan tersebut. Metode yang memberikan nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan yang mungkin adalah metode yang baik. Terdapat dua pendekatan metode, yaitu:

## Agustine, The Making of Liquid Soap …

## a. Time Series
Peramalan  berdasarkan  deret  waktu,  yaitu merupakan  rangkaian  pengamatan  yang  diambil pada  interval  waktu  tertentu  secara  teratur  atau yang  didasarkan  atas  penggunaan  analisis  pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan  variabel  waktu,  contohnya  permintaan mingguan  suatu  produk,  penjualan  mobil  setiap bulan, dan lainnya. Untuk menganalisis suatu deret waktu adalah dengan cara menggambarkannya ke dalam grafik. Berikut empat jenis pola permintaan pada time series [6].
1. Pola Siklis ( Cyclied Data Pattern )
Pola  data  ini  terjadi  bilamana  data  tersebut memiliki  fluktuasi  jangka  panjang  dan berbentuk pola siklus serta bervariasi dari satu siklus ke siklus berikutnya. Pada tipe data ini dapat  digunakan  metode  peramalan,  seperti dekomposisi, moving  average ,  dan exponential smoothing . Berikut merupakan bentuk pola data siklis pada Gambar 2.
Gambar 2. Pola Siklis
2. Pola Horizontal ( Horizontal Data Pattern ) Pola  data  ini  merupakan  pola  data  yang bersifat acak sehingga sulit untuk digambarkan (data  berfluktuasi  di  sekitar  nilai  rata-rata). Pola data ini biasanya terjadi saat kejadian tidak terduga,  seperti  penjualan  yang  tidak meningkat  atau  menurun  selama  waktu tertentu. Berikut merupakan bentuk pola data horizontal pada Gambar 3.
Gambar 3. Pola Horizontal
3. Pola Trend ( Trend Data Pattern )
Tipe  data  ini  memiliki  kenaikan  ataupun penurunan  dalam  jangka  panjang  dari  waktu ke  waktu  dan  bersifat  lebih  teratur,  seperti penjualan perusahaan, produk bruto nasional (GNP)  dan  berbagai  indikator  bisnis  atau ekonomi.  Tipe  data  ini  dapat  diselesaikan dengan  menggunakan  metode moving  average dan double  exponential  smoothing .  Berikut merupakan  bentuk  pola  data Trend pada Gambar 4.
Gambar 4. Pola Trend
4. Pola Musiman ( Seasonal Data Pattern ) Pola  data  ini  merupakan  pola  data  yang dipengaruhi  oleh  faktor  musiman  dan fluktuasi permintaan suatu produk dapat naik turun di sekitar garis trend sehingga pola data dapat  berulang  dari  periode  ke  periode berikutnya. Contohnya seperti penjualan dari minuman  ringan,  es  krim,  bahan  bakar,  dll. Berikut merupakan bentuk pola data Seasonal pada Gambar 5.
Gambar 5. Pola Musiman
b. Causal Method Pada metode peramalan kausal, suatu ramalan akan dinyatakan  sebagai  fungsi  dari  sejumlah  faktor  yang menentukan  hasil  ramalan  tersebut.  Peramalan  ini tidak  harus  tergantung  pada  waktu.  Pengembangan metode kausal ini akan memberikan pemahaman yang lebih  baik  mengenai  keadaan  dan  memungkinkan percobaan-percobaan dengan menggunakan kombinasi  berbagai  input  yang  berlainan  untuk

## Agustine, The Making of Liquid Soap …
meneliti  pengaruhnya  terhadap  ramalan.  Model metode kausal terdiri dari:
a. Metode regresi dan korelasi
b. Metode ekonometri
c. Metode input dan output

## Metode Siklis
Metode  ini  digunakan  untuk  pola  data  yang memiliki karakter dari pergerakan seperti gelombang yang  lebih  panjang  dari  pada  satu  tahun  dan  belum tentu  berulang  pada  interval  waktu  yang  sama  [7]. Bentuk pola siklis adalah berulang-ulang antar waktu kejadian  secara  periodik.  Komponen  siklis  sangat cocok untuk peramalan data dalam jangka menengah. Berikut  persamaan  matematis  yang  digunakan  untuk pola data yang berbentuk siklis:
𝑦 ′ = 𝑎 + 𝑏𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 (1)
Diperlukan  nilai 𝑛 untuk  melakukan  perhitungan peramalan menggunakan metode siklis yang merupaka jumlah periode peramalan. Selanjutnya, untuk mencari nilai peramalan dibutuhkan nilai 𝑎 , 𝑏 , dan 𝑐 . Dengan melakukan  eliminasi  pada  persamaan  di  bawah  ini, maka nilai parameter 𝑎 , 𝑏 , dan 𝑐 dapat dicari.
∑𝑦 = 𝑛𝑎 + 𝑏  ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐  ∑ 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 (2) ∑ 𝑦𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 = 𝑎  ∑ 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 +  𝑎  ∑ 𝑐𝑜𝑠 2 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐  ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 (3) ∑ 𝑦𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 = 𝑎 ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑏  ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐  ∑ 𝑠𝑖𝑛 2 2𝜋𝑡 𝑛 (4)

## Metode Trend Siklis
Metode ini memiliki pola data yang fluktuatif  naik atau turun dalam periode yang panjang sampai waktu (t) tertentu sehingga terdapat faktor musiman karena merupakan  metode  gabungan  trend  dan  siklis  [7]. Berikut  merupakan  persamaan  matematis  yang digunakan  untuk  pola  data  berbentuk  trend  siklis adalah sebagai berikut:
𝑦 ′ = 𝑎 + 𝑏𝑡 + 𝑐 ∑ 𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 +  𝑑  ∑ 𝑠𝑖𝑛 2𝜋𝑡 𝑛 (5)
Parameter 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 ,  dan 𝑑 yang  merupakan  nilai konstanta dapat dicari dengan nilai determinan dari 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 ,  dan 𝑑 .  Untuk  melakukan  perhitungan determinan  dari  keempat  parameter  tersebut
dibutuhkan  konstanta  X  sebagai  pembagi  dari  nilai setiap parameter.
Berikut  merupakan  perhitungan  dari  nilai parameter 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 , dan 𝑑 . Mencari nilai determinan dari 𝑥 , 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 ,dan 𝑑 .
Determinan X = | 𝑛 1 6 5 1 2 8 7 6 8 12 13 5 7 13 11 | (6)
Determinan A = | 3 1 6 5
4 2 8 7 10 8 12 13 9 7 13 11 | (7)
Determinan B = | 𝑛 3 6 5 1 4 8 7 6 10 12 13 5 7 9 11 | (8)
Determinan C = | 𝑛 1 3 5 1 2 4 7 6 8 10 13 5 7 9 11 | (9)
Determinan D = | 𝑛 1 6 3 1 2 8 4 6 8 12 10 5 7 13 9 | (10)
Berikut  perhitungan  untuk  mencari  nilai 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 , dan 𝑑 . 𝑎 = det 𝐴 det 𝑋 (11)
𝑏 = det 𝐵 det 𝑋 (12)
𝑐 = det 𝐶 det 𝑋 (13)
𝑑 = det 𝐷 det 𝑋 (14) Metode Multiplicative Decomposition ( Seasonal)
Pada  metode  ini  suatu  deret  berkala  berusaha diuraikan  atau  dipecah  ke  dalam  masing-masing komponen  utamanya  [8].  Metode  dekomposisi  ini seringkali  digunakan  tidak  hanya  untuk  meramalkan, tetapi juga digunakan dalam menghasilkan informasi mengenai  komponen  deret  berkala  dari  berbagai faktor,  seperti  trend ( trend ),  siklus  ( cycle ),  musiman ( seasonal ),  dan  acak  ( irregular ).  Metode multiplicative

## Agustine, The Making of Liquid Soap …
decomposition ( seasonal ) ini mengasumsikan jika nilai data naik, maka pola musimannya juga naik. Pola musiman dapat  berupa  triwulan  (3  bulan),  kuartal  (4  bulan), semester  (6  bulan),  atau  tahunan  (12  bulan)  [9]. Menurut  [10]  data  musiman  adalah  pola  data  yang mengulang dengan sendirinya dalam satu periode hari, minggu, bulan, atau kuartalan. Oleh karena itu, season dapat ditentukan dari pola tersebut.

## Metode Evaluasi Peramalan
1. Mean Error (ME)
ME adalah rata-rata perbedaan antara model forecast dengan  model  sebenarnya.  Rumus  perhitungan  ME adalah sebagai berikut:
𝑀𝐸 = ∑(𝐷 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝑛 (15)
Di mana: 𝑡 = period number 𝐷 𝑡 = demand in period 𝑡 𝐹 𝑡 = forecast in period 𝑡
𝑛
= total number of  periods
2. Mean Absolute Error (MAE)
MAE  adalah  rata-rata  nilai absolute  error (tidak dihiraukan  tanda  positif   atau  negatifnya)  perbedaan antara  model forecast dengan  model  sebenarnya  [11]. Rumus perhitungan MAE adalah sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐸 = | ∑(𝐷 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝑛 | (16)
Di mana:
𝑡 = period number
𝐷 𝑡 = demand in period 𝑡 𝐹 𝑡 = forecast in period 𝑡
𝑛 =
total number of  periods
|| =
absolute value
3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) MAPE adalah ukuran kesalahan relatif. MAPE  menyatakan  rata-rata  absolut  persentase error antara  model forecast dengan  model  sebenarnya yang  memberikan  informasi  persentase error tinggi atau  rendah  [12].  Rumus perhitungan  MAPE  adalah sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝐷 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑛 𝑡=1 (17)
Di mana: 𝑡 = period number 𝐷 𝑡 = demand in period 𝑡 𝐹 𝑡 = forecast in period 𝑡
𝑛 =
total number of  periods
|| =
absolute value

## METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian ini adalah:

## Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  dilakukan  penentuan  identifikasi masalah-masalah yang sesuai dengan tema dan fokus penelitian yang terdapat pada perusahaan.

## Rumusan Permasalahan
Setelah mengidentifikasi masalah, maka diperoleh rumusan  masalah  yang  terdapat  pada  perusahaan sambil  melakukan  studi  literatur  dengan  mencari informasi  tentang  metode  peramalan  dan  evaluasi peramalan melalui literatur, seperti buku, jurnal, dan paper .
Penentuan Tujuan Penelitian Pada  tahap  ini,  tujuan  penelitian  didasarkan  pada rumusan  masalah.  Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah mengevaluasi  ketidaksesuaian  rencana  dan  realisasi jumlah  produksi  minyak  mentah  ( crude  oil )  pada  PT Kilang  Pertamina  Internasional  - Refinery  Unit VI Balongan.

## Pengumpulan Data
Pada tahap ini, dilakukan pengumpulan data primer dan sekunder yang dilakukan dengan cara melakukan pengamatan  langsung  dan  wawancara  dengan pembimbing  instansi.  Data-data  terkait  yang diperlukan  di  antaranya  adalah  data  historis permintaan, data Short Term Survey (STS), data rencana, data realisasi, dan lain-lain.

## Pengolahan Data
Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  didapatkan kemudian  diolah  dalam  perhitungan  sesuai  dengan metode  yang  akan  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan. Pada permasalahan ini pengolahan data berupa forecasting dan  estimasi  proses  menggunakan bantuan Microsoft Excel untuk menghitung peramalan permintaan satu tahun ke depan.

## Analisis
Pada  tahap  ini,  analisis  dilakukan  terhadap pengolahan  data  yang  akan  dievaluasi  hasilnya,  yaitu perbandingan hasil peramalan terhadap 3 metode yaitu siklis , trend  siklis ,  dan seasonal dengan  cara  melihat kesalahan peramalan ( forecast error ) yang nilainya paling kecil  melalui  uji  keakuratan  hasil  peramalan  dengan menghitung  nilai Percentage  Error (MAPE)  sehingga didapat  metode  kuantitatif Time  Series yang  terbaik,

## Agustine, The Making of Liquid Soap …
lalu  melakukan  perbandingan  nilai  MAPE  sebelum dan sesudah menggunakan metode peramalan terpilih.

## Penarikan Kesimpulan
Pada  tahap  ini,  dilakukan  penarikan  kesimpulan berdasarkan  analisis  hasil  pengolahan  data  dan diajukan saran untuk perencanaan kegiatan supply crude PT Kilang Pertamina Internasional - Refinery Unit VI Balongan di masa mendatang.
Pada penelitian ini ruang lingkup digunakan untuk membatasi  masalah  agar  masalah  tidak  melebar kepada  hal  yang  tidak  berkaitan  dan  tidak  perlu sehingga  akan  mempermudah  pembahasan.  Ruang lingkup penelitian ini adalah sebagai berikut: Batasan Masalah:
1. Peramalan kebutuhan crude untuk periode Juli 2022 - Juni 2023 menggunakan data historis satu tahun sebelumnya.
2. Data bulan Februari - April 2022 tidak digunakan karena  kegiatan supply  crude  oil pada  PT  Kilang Pertamina Internasional - RU VI Balongan tidak dalam kondisi normal.
3. Peramalan yang dilakukan menggunakan metode siklis , trend  siklis ,  dan multiplicative  decomposition ( seasonal ).
Sedangkan  asumsi  pada  penelitian  ini  adalah  PT Kilang  Pertamina  Internasional  -  RU  VI  Balongan Balongan belum mengalami perubahan major, masih sama seperti pada tahun 2021.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Evaluasi Rencana dan Realisasi Supply Crude Oil Pada April 2021 - Juni 2022 Peramalan  ( forecasting )  adalah  salah  satu  kegiatan yang  tidak  dapat  dihindari  dalam  rantai supply  chain . Perusahaan  tidak  bisa  mulai  memesan  hanya  ketika order diterima untuk memperoleh produk dan bahan baku  yang  menakan  banyak  waktu.  Jika  hal  tersebut sampai  terjadi  akan  banyak  pelanggan  yang  akan mengeluh  karena  perusahaan  yang  tidak  responsif terhadap  permintaan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan harus  mampu  melakukan  prediksi  berapa  banyak bahan baku yang dibutuhkan dan kapan bahan baku tersebut  harus  tersedia.  Salah  satu  cara  untuk mewujudkan  hal  tersebut  adalah  dengan  melakukan peramalan ( forecasting ).
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  evaluasi rencana dan realisasi kegiatan penerimaan crude oil , dari 2 jenis crude yaitu jenis Heavy (H) dan Super Heavy (SH) pada  bulan  April  2021  hingga  Juni  2022.  Apabila terdapat  ketidaksesuaian  antara  rencana  dan  realisasi crude dapat  berpengaruh  pada  availabilitas  stok  dan proses  produksi  secara  keseluruhan.  Oleh  sebab  itu, evaluasi ini sangat diperlukan untuk menjaga stabilitas kegiatan  produksi  RU  VI.  Data  rencana  yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari data Short Term Survey (STS) dan data realisasi diperoleh dari data Laporan Kegiatan Supply Chain and Distribution (SCD). Berikut  merupakan  rekapitulasinya  berdasarkan  jenis crude yaitu Heavy (H) dan Super Heavy (SH).
Tabel  2.  Rekapitulasi  Rencana  dan  Realisasi Kedatangan Crude April 2021 - Juni 2022 Tahun Periode Rencana (MB) Realisasi (MB) H SH H SH 2021 April 1020 1488 795 1139 Mei 1300 1562 1512 1733 Juni 566 1313 760 1513 Juli 1350 1836 759 1972 Agustus 1450 2077 1994 2007 September 984 1884 1070 1821 Oktober 1105 1961 943 1801 November 1410 1856 1391 1817 Desember 1538 2181 1464 2416 2022 Januari 1770 1119 1514 1477 Mei 2664 1354 1783 1270 Juni 1683 848 2149 897
Dari  data  di  atas  tersebut  dapat  dilakukan perhitungan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dari data rencana (STS Crude ) terhadap realisasi crude yang sebenarnya terealisasi adalah sebagai berikut:
Tabel  3.  MAPE  Realisasi  dan  Rencana Supply  Crude April 2021 - Juni 2022

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Super Heavy 24,8% Heavy 10,39% Nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  yang cukup  besar  terutama  pada  jenis crude  Super  Heavy tersebut  memberikan  peluang  untuk  PT  Kilang Pertamina Internasional - RU VI melakukan perbaikan atau improvement .  Oleh  karena  itu,  peneliti  mencoba mengaplikasikan  metode  peramalan  pendekatan time series untuk membuat rencana penerimaan kedua jenis crude tersebut dengan harapan dapat memberikan nilai

## Agustine, The Making of Liquid Soap …
error yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  tahun sebelumnya.
Penentuan Pattern Data dari Data Historis Pattern data harus diidentifikasi karena ada berbagai metode  dalam  melakukan  peramalan  yang  harus diujikan  sesuai  dengan pattern atau  pola  data  yang dimiliki. Pada tahap ini, peneliti menggunakan bantuan software SPSS  pada  menu autocorrelation untuk menentukan metode peramalan yang akan diujikan. Dari  hasil  analisis  autokorelasi  dapat  diketahui bahwa  data  memiliki pattern naik  turun  dan  dapat dilihat  dari  ACF  yang  memiliki  nilai  puncak  di  tiap quarter .  Oleh  karena  itu,  peramalan  dapat  dilakukan dengan  metode  siklis,  trend  siklis,  dan multiplicative decomposition ( seasonal ).

## Gambar 7. Hasil Autokorelasi pada SPSS

## Metode iklis
Nilai 𝑦′ merupakan hasil peramalan metode siklis. Untuk  memperoleh  nilai 𝑦 ′ maka  perlu  dilakukan perhitungan  nilai 𝑎 , 𝑏 ,  dan 𝑐 .  Setelah  dilakukan perhitungan maka didapat nilai 𝑎 sebesar 1638.58, nilai 𝑏 sebesar -405.99, dan nilai 𝑐 sebesar -117.87.
1. ∑ 𝑦 = 𝑛𝑎 + 𝑏 ∑ sin 2𝜋𝑡 𝑛 +  𝑐 ∑ cos 2𝜋𝑡 𝑛
∑ 19663 = 12𝑎 + 𝑏(0) + 𝑐(0)
19663 = 12𝑎 𝑎 = 19663 12 = 1638.58
2. ∑ 𝑦𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 =  𝑎 ∑ cos 2𝜋𝑡 𝑛 +  𝑏 ∑ 𝑐𝑜𝑠 2 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐 ∑ sin 2𝜋𝑡 𝑛 cos 2𝜋𝑡 𝑛 −2435.97 = 𝑎(0) + 𝑏(0) + 𝑐(0), 𝑏 = −2435.97 6 𝑏 =   −405.99
3. ∑ 𝑦𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑡 𝑛 =  𝑎 ∑ sin 2𝜋𝑡 𝑛 +  𝑏 ∑ sin 2𝜋𝑡 𝑛 cos 2𝜋𝑡 𝑛 + 𝑐 ∑ 𝑠𝑖𝑛 2 2𝜋𝑡
𝑛
−707.22 = 𝑎(0) + 𝑏(0) + 𝑐(6), 𝑐 = −707.22
6 𝑐 = −117.87 .
Metode Trend Siklis Untuk mencari nilai parameter 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 , dan 𝑑 perlu dilakukan  perhitungan  dengan  mencari  nilai determinan 𝑋 , 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 , dan 𝑑 . Dari hasil perhitungan yang  telah  dilakukan  maka  didapatkan  hasil  sebagai berikut.
Det  X  =  23026,  Det  A  =  44031533,  Det  B  =  - 970230, Det C = -8351615, Det D = -6329596.
Mencari nilai 𝑎 :
𝑎 = 𝐷𝑒𝑡 𝐴 𝐷𝑒𝑡 𝑋 = 44031533 23026 𝑎 = 1912.25 Mencari nilai 𝑏 : 𝑏 = 𝐷𝑒𝑡 𝐵 𝐷𝑒𝑡 𝑋 = −970230 23026 = -42.14 𝑏 = -42.14 Mencari nilai 𝑐 :
𝑐 = 𝐷𝑒𝑡 𝐶 𝐷𝑒𝑡 𝑋 = −8351615 23026 = -362.70 𝑐 = -362.70 Mencari nilai 𝑑 : = 𝐷𝑒𝑡 𝐷 𝐷𝑒𝑡 𝑋 = −6329596 23026 = -274.89
𝑑 = -274.89
Selanjutnya  dilakukan  rekapitulasi  perbandingan nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  untuk setiap  metode  peramalan  untuk  masing-masing  jenis crude oil

## Agustine, The Making of Liquid Soap …

## Tabel  3.  Perbandingan  Nilai  MAPE  dari  Setiap Metode
No Jenis Crude Nilai MAPE Siklis Trend Siklis Multiplicative Decomposition ( Seasonal ) 1 Heavy 0,27 0,22 0,23 2 Super Heavy 0,14 0,13 0,22
Berdasarkan  perbandingan  nilai Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE)  dari  kedua  jenis crude  oil metode  yang  dipilih  adalah  metode  terkecil  dari masing-masing  jenis crude .  Metode  terpilih  untuk peramalan crude oil selama 1 tahun mendatang adalah metode trend siklis  karena  memiliki  nilai  MAPE terkecil  dibandingkan  dengan  kedua  metode peramalan lainnya. Tabel di bawah ini merupakan hasil peramalan jenis crude Heavy (H) dan Super Heavy (SH) untuk 12 periode (bulan) ke depan.
Metode Multiplicative Decomposition (Seasonal) Metode ini merupakan bagian dari metode seasonal yang digunakan untuk pola musiman yang mengalami kenaikan  dan  penurunan  secara  fluktuatif   sehingga pattern  datanya  berubah-ubah.  Tabel  berikut merupakan  hasil  pengolahan  data  untuk  jenis crude Super Heavy (SH) dan Heavy (H) menggunakan bantuan solver Microsoft Excel
Tabel  4.  Hasil  Peramalan Heavy  Crude 12  Periode  ke
Depan Tahun Bulan Periode Forecast (MB) 2022 Juli 13 2306,92 Agustus 14 2482,68 September 15 2591,89 Oktober 16 2637,08 November 17 2637,91 Desember 18 2625,96 2023 Januari 19 2636,21 Februari 20 2697,70 Maret 21 2825,75 April 22 3017,83 Mei 23 3254,26 Juni 24 3503,47 Total 33217,66 Rata-Rata 1259,92
Tabel 5. Hasil Peramalan Super Heavy Crude 12 Periode ke Depan Tahun Bulan Periode Forecast (MB) 2022 Juli 13 912,93 Agustus 14 902,93 September 15 1005,32 Oktober 16 1181,36 November 17 1372,60 Desember 18 1516,50 2023 Januari 19 1563,22 Februari 20 1488,94 Maret 21 1302,28 April 22 1041,96 Mei 23 766,45 Juni 24 538,28 Total 33217,66 Rata-Rata 1259,92

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Metode Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dipilih  untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan  dalam peramalan  pada  setiap  periode  peramalan  dengan metode  siklis, trend siklis,  dan seasonal karena  setiap metode peramalan tentunya memiliki kesalahan dalam melakukan  peramalan.  Pada  metode  MAPE  dapat dilihat  masing-masing percentage  error dari  setiap periode dan selanjutnya dicari rata-rata percentage error dari  seluruh  peramalan.  Berikut  adalah  contoh perhitungan untuk mencari nilai PE dan MAPE untuk jenis crude Super Heavy (SH):
Percentage Error (PE) Periode 1
| (𝑦 − 𝑦 ′ ) 𝑦 | 𝑥 100%  =   | 1139 − 1228.02 1139 |  𝑥 100% = 8%

## MAPE
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝐸 𝑛 = 170% 12 = 0.14

## Perbandingan Hasil Peramalan Bulan Juli 2022 - Juni 2023
Gambar  berikut  merupakan  perbandingan  hasil peramalan  dengan  data  asli  kebutuhan Super  Heavy (SH) crude selama 1 tahun ke belakang.

## Agustine, The Making of Liquid Soap …

## Gambar  6.  Grafik  Perbandingan  Hasil  Peramalan Super Heavy Crude
Gambar  7.  Grafik  Perbandingan  Hasil  Peramalan Heavy Crude
Melalui  perhitungan  nilai Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE) dapat diketahui error yang dimiliki hasil peramalan menggunakan metode trend siklis terhadap data real adalah 9.85%.
Berikut merupakan perbandingan hasil peramalan dengan data asli kebutuhan Heavy (H) crude selama 1 tahun ke belakang.
Analisis nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dapat  diketahui  error  yang  dimiliki  hasil  peramalan menggunakan metode siklis terhadap data real adalah 21.55%. Tabel di bawah ini merupakan perbandingan MAPE  sebelum  dan  sesudah  menggunakan  metode peralaman siklis.
Tabel 6. Perbandingan MAPE Sebelum dan Sesudah Menggunakan  Metode  Peramalan Trend Siklis
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Jenis Crude Rencana dari MP Crude Rencana Menggunakan Peramalan Trend Siklis Heavy (H) 24,38% 21,55% Super Heavy (SH) 10,39% 9,85%
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa metode peramalan trend siklis berhasil mengurangi error pada tingkat  akurasi supply  crude .  Oleh  karena  itu,  metode peramalan  ini  layak  digunakan  untuk  meramalkan supply crude di masa yang akan datang.
Berikut  merupakan  hasil  peramalan  kebutuhan crude  menggunakan  metode  trend  siklis  selama  1 tahun ke depan, yaitu periode Juli 2022 - Juni 2023.
Tabel 7. Hasil Peramalan Kebutuhan Crude Oil Periode Juli 2022 - Juni 2023 Tahun Bulan Period Crude H Needed (MB) Crude SH Needed (MB) Total (MB) 2022 Juli 13 2306,92 912,93 3219,4 Agustus 14 2482,68 902,93 3385,61 September 15 2591,89 1005,32 3597,21 Oktober 16 2637,08 1181,36 3818,44 November 17 2637,91 1372,60 4010,51 Desember 18 2625,96 1516,50 4142,46 2023 Januari 19 2636,21 1563,22 4199,43 Februari 20 2697,70 1488,94 4186,64 Maret 21 2825,75 1302,28 4128,03 April 22 3017,83 1041,96 4059,80 Mei 23 3254,26 766,45 4020,71 Juni 24 3503,47 538,28 4041,75 Pembahasan
Hal yang penting dalam kegiatan supply chain adalah akurasi. Hal ini disebabkan karena supply chain bersifat kontinyu dan terintegrasi dengan banyak pihak, baik yang diatur secara otonom oleh perusahaan ataupun yang tidak  [13]. Jika terdapat deviasi pada salah satu

## Agustine, The Making of Liquid Soap …
saja  entitas  yang  terdapat  dalam  supply  chain,  maka dampaknya dialami oleh entitas lain yang terhubung di dalamnya [14].
Gambar 8. Grafik Hasil Peramalan Kebutuhan Crude Juli 2022 - Juni 2023
Pada penelitian ini ditemukan deviasi yang cukup besar pada realisasi penerimaan crude oil . Hal ini bisa terjadi  akibat  beberapa  faktor,  seperti  perencanaan yang  kurang  akurat.    Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  terdapat  beberapa  metode  peramalan  yang sesuai  dengan  pola  data  permintaan,  yaitu  metode siklis,  trend  siklis,  dan multiplicative  decomposition ( seasonal )  [15],  [16].  Dalam  mencari  nilai  kesalahan ( error )  peramalan  dilakukan  melalui  perhitungan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) [17]. Metode  peramalan  terpilih  yang  memiliki  tingkat akurasi tertinggi adalah metode peramalan trend siklis dengan nilai MAPE sebesar 0.22 untuk heavy crude oil dan 0.13 untuk super heavy crude oil . Metode peramalan trend siklis  berhasil  mengurangi  berhasil  mengurangi error pada  tingkat  akurasi supply  crude dibandingkan dengan  metode  eksisting  dari Master  Program (MP) crude.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu tentang bahan baku crude oil pada unit kilang PPSDM Migas  Cepu  yang  menggunakan  metode  peramalan kebutuhan bahan baku yang  dapat  digunakan  oleh perusahaan  untuk  meningkatkan  efisiensi  produksi guna menghindari adanya stock out . [17].
Saran yang diberikan untuk PT Kilang Pertamina Internasional  - Refinery  Unit VI  Balongan  adalah perusahaan  menyediakan  aplikasi  yang  terintegrasi dengan tools Web Stock Simulation Crude yaitu tools yang digunakan  dalam  kondisi  eksisting  untuk  dapat mengaplikasikan  metode  peramalan  yang  dapat memudahkan  proses  pengolahan  dan  memasukkan data  beserta  batasan  yang  sesuai  dengan  realita
kegiatan  produksi  agar  dapat  dengan  mudah digunakan  dalam  perencanaan  dan  optimasi  divisi Refinery Planning and Optimization (RPO).

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan  bahwa  untuk  mengevaluasi  rencana penerimaan minyak mentah ( crude oil ) pada PT Kilang Pertamina  Internasional  -  RU  VI  Balongan  periode Juli  2021  -  Juni  2022  dilakukan  dengan  cara membandingkan  target  dengan  realisasi crude  oil . Kemudian  dibuat  persentase  nilai  perbandingan kesalahan  ( error ),  melalui  perhitungan Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE)  nilai error yang  didapatkan untuk  jenis Heavy (H) crude  oil sebesar  24.38%, sedangkan untuk jenis Super Heavy (SH) crude oil sebesar 10.39%.  Untuk  meminimalisasi  deviasi,  maka dilakukan peramalan menggunakan beberapa metode, di antaranya adalah siklis, trend siklis, dan multiplicative decomposition ( seasonal ) guna merencanakan pemesanan crude oil yang lebih akurat. Metode  peramalan  ( forecasting )  terpilih  pada peramalan kebutuhan dan perencanaan crude oil yang memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  adalah metode  peramalan trend  siklis yang  memiliki  nilai MAPE sebesar 0.22 untuk heavy crude oil dan 0.13 untuk super heavy crude oil dibandingkan dengan metode siklis dan multiplicative  decomposition ( seasonal ).  Metode peramalan trend siklis  berhasil  mengurangi error pada tingkat  akurasi supply  crude dibandingkan  dengan metode dari Master Program (MP) crud e. Berdasarkan hasil penelitian, disarankan untuk PT Kilang  Pertamina  Internasional  - Refinery  Unit VI Balongan  supaya  perusahaan  menyediakan  aplikasi yang terintegrasi dengan tools Web Stock Simulation Crude yaitu tools yang  digunakan  dalam  kondisi  eksisting untuk dapat mengaplikasikan metode peramalan yang dapat  memudahkan  proses  pengolahan  dan memasukkan data beserta batasan yang sesuai dengan realita  kegiatan  produksi  agar  dapat  dengan  mudah digunakan  dalam  perencanaan  dan  optimasi  divisi Refinery Planning and Optimization (RPO).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  V  CNBC,  "Top!  RI  Masih  Simpan  'Harta  Karun' Minyak 9,7 Miliar Barel," 23 Agustus 2022. [Online].

## Agustine, The Making of Liquid Soap …
Available:  Top!  RI  Masih  Simpan  'Harta  Karun' Minyak 9,7 Miliar Barel.
[2]  R. G. Terry and W. L. Rue, Dasar-Dasar Manajemen, Jakarta: Bumi Aksara, 2010.
[3]  I. N. Pujawan, Supply Chain Management, Surabaya: Guna Widya, 2005.
[4]  B.  Render  and  J.  Heizer,  Prinsip-prinsip  Manajemen Operasi  :  Operation  Management,  Jakarta:  Salemba Empat, 2005.
[5]  S. Makridakis and dkk, Metode dan Aplikasi Peramalan Edisi Kedua, Jakarta: Erlangga, 1988.
[6]  C.  Chatfield,  Time  Series  Forecasting,  Boca  Raton: Chapman and Hall/CRC, 2000.
[7]  Makridakis,  Wheelwright  and  McGee,  Metode  dan Aplikasi Peramalan, Jakarta: Binarupa Aksara, 1999.
[8]  A. Gunaryati and A. Suhendra, “Perbandingan antara metode  statistika  dan  metode  neural  network  pada model  peramalan  indeks  harga  perdagangan  besar,” Jurnal Teknol. dan Rekayasa , vol. 20, pp. 23-25, 2015.
[9]  M.  Ekananda,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk Penelitian  Ekonomi,  Manajemen,  dan  Akuntansi, Jakarta: Mitra Wacana Media, 2014.
[10] J.  Heizer  and  B.  Render,  Manajemen  Operasi: Manajemen  Keberlangsungan  dan  Rantai  Pasokan Edisi 11, Jakarta: Salemba Empat, 2017.
[11] P.  Subagyo,  Forecasting  Konsep  dan  Aplikasi, Yogyakarta: BPPE UGM, 1986.
[12] A. H. Nasution and Y. Prasetyawan, Perencanaan dan Pengendalian  Produksi  Edisi  Pertama,  Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.
[13] R. Vikaliana, Y. Sopian, N. Solihati, D. B. Adji, and S. S. Mulia, Manajemen Persediaan. Bandung, Indonesia: Media Sains, 2020. [Online].
[14] L.  Gozali  and  K.  Oktavian,  “Analisis  peramalan ( forecasting )  perencanaan  produksi office  furniture untuk  meningkatkan  strategi  dalam  sistem penjualan  produk  e-class  (Studi  Kasus :  PT. Modera Furintraco Industri,” Agustus, 2019.
[15] S.  Sisca  et  al.,  Manajemen  Operasional.  Bandung, Indonesia: Widina Bhakti Persada, 2020. [Online].
[16] M.  M.  Ali,  M.  Z.  Babai,  J.  E.  Boylan,  and  A.  A. Syntetos, “Supply chain forecasting when information is not shared,” Eur J Oper Res , vol. 260, no. 3, pp. 984- 994, 2017.
[17] H.  Salsabila,  Y.  Mileniadewi,  S.  T.  Widharto,  and  M. Eng, “Bahan Baku Crude Oil Pada Unit Kilang Ppsdm Migas Cepu Dengan Metode Time Series.”