Peramalan adalah kegiatan mengestimasi apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Berbagai jenis model peramalan telah banyak dikembangkan untuk meningkatkan akurasi peramalan, diantaranya adalah model Winter dan runtun waktu fuzzy terbobot. Model Winter terdiri dari tiga estimasi dan peramalan satu periode. Tiga estimasi tersebut yaitu level, tren, dan musiman. Nilai residu dari model Winter digunakan untuk menghitung runtun waktu fuzzy terbobot. Tujuan penelitian ini adalah meramalkan banyaknya penumpang (BP) di Bandara Internasional Juanda Surabaya dengan menggunakan model penggabungan Winter - runtun waktu fuzzy terbobot. Model penggabungan Winter – runtun waktu fuzzy terbobot adalah penjumlahan dari peramalan metode Winter dan runtun waktu fuzzy terbobot. Nilai residu dari model penggabungan dibandingkan dengan metode Winter. Root Mean Square Eror (RMSE) digunakan untuk menentukan kesalahan setiap model. Diperoleh RMSE dari metode Winter adalah 22128 dan RMSE dari model penggabungan Winter – runtun waktu fuzzy terbobot adalah 11338. Berdasarkan nilai RMSE, model penggabungan Winter – runtun waktu fuzzy terbobot adalah model yang lebih baik dari metode Winter.
