## PERAMALAN PRODUKSI KARET INDONESIA MENGGUNAKAN FUZZY TIME SERIES DUA FAKTOR ORDE TINGGI RELASI PANJANG BERDASARKAN RASIO INTERVAL
(Forecasting Indonesian Rubber Production Using Fuzzy Time Series Two Factors of High Order Long Relation Based on Intervals Ratio)
Etna Vianita 1 * ) , Heru Tjahjana 2) , Titi Udjiani 2)
1) Program Magister Matematika, Departemen Matematika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedharto SH Tembalang Semarang, Jawa Tengah, Indonesia
2) Departemen Matematika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedharto SH Tembalang Semarang, Jawa Tengah, Indonesia e-mail: * ) etnavianita21@students.undip.ac.id, redemtusherutjahjana@lecturer.undip.ac.id, udjianititi@lecturer.undip.ac.id
* ) penulis korespondensi
Abstract. The fuzzy time series method for forecasting continues to develop over time. This research discusses fuzzy time series, which considers two factors for high order  using  interval  partitioning  based  on  interval  ratio  with  long  relation construction  for  getting  different  accuracy  in  forecasting  between  combination method and existing method. The first step is the formation of the universe of speech. Second, divide the universe of discourse into several intervals using interval ratios. Third,  fuzzification.  Fourth,  build  fuzzy  logic  relations  and  fuzzy  logic  relation groups, and fifth, defuzzification. The previous methods would be compared with the fuzzy logic relation construction result. The simulation used Indonesian rubber production data for 2000-2020. The results and errors were tested using the average forecasting  error  rate  (AFER).  AFER  value  of  the  forecasting  method  is  1.863% obtained.
Keywords: Forecasting, fuzzy time series, long relation, MSC2020: 62M10, 62M20, 62M86, 03E72
Received: 09-03-2022, accepted: 15-03-2022

## 1. Pendahuluan
Peramalan memiliki peran penting dalam kehidupan sehari-hari. Metode peramalan FTS telah diimplementasikan ke dalam beberapa masalah dunia nyata contohnya peramalan pada data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) [1–2], data curah hujan [3], penjualan es buah [4], penumpang trans Jogja [5], dan sebagainya. Tujuan dari kegiatan peramalan ini  adalah  untuk  meningkatkan  akurasi.  Metode  peramalan Fuzzy  Time  Series (FTS) klasik pertama kali diperkenalkan oleh Song dan Chissom yang diimplementasikan pada data pendaftaran Universitas Alabama [6–7]. Chen [8] menyederhanakan FTS dari Song dan  Chissom  yang  semula  menggunakan  operator  max-min  disederhanakan menggunakan  operasi  aritmatika.  Huarng  [9]  mengembangkan  konstruksi  FTS pada
langkah  pembagian  interval  berdasarkan  ratio  dengan  relasi  biasa  untuk  meningkatkan akurasi peramalan. Lee [10] meningkatkan akurasi dengan menambah satu faktor menjadi dua faktor yang diimplementasikan pada data rata-rata temperatur harian dari 1 Juni 1996 sampai 30 September 1996 di Taipei, Taiwan sebagai faktor utama dan kepadatan awan harian  dari  1  Juni  1996  sampai  30  September  1996  di  Taipei,  Taiwan  sebagai  faktor pendukung.  Konstruksi relasi logika fuzzy mempunyai pengaruh dalam hasil peramalan. Li  [11]  mengembangkan  konstruksi  FTS pada  langkah  relasi  logika  fuzzy  untuk meningkatkan akurasi peramalan menggunakan relasi panjang.
Peramalan  yang  akurat  dan  dapat  dipertanggungjawabkan  sangat  diperlukan  pada masalah  manajemen  ekonomi  sehingga  dapat  mencegah  kerugian  biaya  produksi  dan mendukung  manajemen  dalam  pengambilan  keputusan  [12–13].  Salah  satu  sektor strategis  yang  berkontribusi  signifikan  terhadap  perekonomian  nasional  adalah  sektor perkebunan  dan  industri,  salah  satunya  adalah  produksi  karet.  Indonesia  merupakan negara penghasil karet terbesar ke-2 untuk komoditas karet dunia [14] sehingga Indonesia berpotensi besar untuk menjadi produsen utama dalam dekade-dekade mendatang [15]. Potensi  tersebut  dapat  termanfaatkan  dengan  baik  salah  satunya  dengan  melakukan estimasi  terhadap  produksi  karet  Indonesia.  Proses  estimasi  produksi  harus  didasarkan pada data produksi pada tahun-tahun sebelumnya [12].
Penelitian  ini  mengkombinasikan  metode  Huarng,  Lee,  dan  Li  untuk  meningkatkan akurasi peramalan pada implementasi data produksi karet di Indonesia tahun 2000-2020.

## 2. Metodologi
Metode  yang  digunakan  adalah  studi  literatur  mengenai  metode  peramalan fuzzy  time series dari  metode  Huarng  [9],  Lee  [10],  dan  Li  i[11] . Studi  literatur  dilakukan  untuk mengetahui prosedur peramalan dari ketiga model. Langkah selanjutnya menggabungkan metode Huarng  [9],  Lee  [10], dan  Li  [11] yang diimplementasikan pada data produksi karet Indonesia tahun 2000-2020. Penggabungan metode diuji menggunakan AFER dan dibandingkan dengan metode yang sudah ada.
Pembagian  interval  semesta  pembicaraan  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma rasio interval [9] sebagai berikut:
1. Ambil  perbedaan  mutlak  antara  dua  data  historis  berurutan |𝑥 𝑡 − 𝑥 𝑡−1 | untuk setiap 𝑥 𝑡 dan 𝑥 𝑡−1 .
2. Hitung perbedaan relatif 𝑟 𝑡 = |𝑥 𝑡 − 𝑥 𝑡−1 |/𝑥 𝑡−1 untuk setiap t .
3. Hitung basis dengan memetakkan 𝑀𝐼𝑁(𝑟 1 , … , 𝑟 𝑛−1 ) ke tabel basis.
4. Plot distribusi kumulatif untuk semua 𝑟 𝑡 sesuai dengan basis yang ditentukan pada langkah (3).
5. Tentukan  rasio  dengan  rasio  sampel  persentil 𝛼 dengan  menetapkan 𝛼 sebagai persentil ke-50.
6. Hitung interval.
(i). Potong  data  terkecil  ke  dua  digit  paling  kiri  dan  nyatakan  sebagai potongan(MIN( 𝑥 𝑡 ),  untuk  setiap 𝑥 𝑡 )  = 𝑎. 𝑏 × 10 𝑧 ,  dimana a dan b dapat berupa angka dari 0 hingga 9, dan dapat berupa bilangan bulat positif atau negatif atau 0.
(ii). Kurangi b dengan 1 yakni 𝑏 ′ = 𝑏 − 1. (iii). Tetapkan nilai awal sebagai berikut:
nilai awal = 𝑎. 𝑏 ′ × 10 𝑧
(iv). Dimulai dengan nilai awal, interval meningkat dengan rasio
𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠 0 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑤𝑎𝑙
untuk 𝑗 ≥ 1
𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ 𝑗 = 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑗−1
𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑗 = (1 + 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜) 𝑗 × 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠 0 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 𝑗 = [𝑏𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ 𝑗 , 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑗 ]
Penelitian  ini  menggunakan  dua  faktor  orde  tiga  (o=3)  relasi  panjang  dengan pembentukan  relasi  logika fuzzy dua  faktor  orde  tiga: ( ) , 1, 2,3 F t o o − = adalah
pengamatan  pada  faktor  utama  dan ( ) , 1, 2,3 G t o o − = adalah  pengamatan  pada  faktor pendukung. Relasi logika fuzzy biasa orde 3 (o=3) berdasarkan model Lee [10] adalah sebagai berikut:
𝐹(𝑡 − 3) = 𝐴 𝑖 3 , 𝐺(𝑡 − 3) = 𝐵 𝑗 3 , 𝐹(𝑡 − 2) = 𝐴 𝑖 2 , 𝐺(𝑡 − 2) = 𝐵 𝑗 2 , 𝐹(𝑡 − 1) = 𝐴 𝑖 1 , 𝐺(𝑡 − 1) = 𝐵 𝑗 1 , 𝐹(𝑡) = 𝐴 𝑘 .
Maka
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 3 3 2 2 1 1 F t G t F t G t F t G t F t − − − − − − → dengan ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 3 3 2 2 1 1 F t G t F t G t F t G t − − − − − − adalah  pengamatan  yang
sedang berlangsung dan ( ) F t adalah pengamatan berikutnya. Selanjutnya model Lee ini disebut sebagai konstruksi
FLR relasi pendek. Konstruksi ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1
2 2 F t p G t p F t p G t p F t p G t p F t − − − − − − − − − − →
dengan p o  disebut sebagai konstruksi relasi panjang.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Simulasi yang dilakukan menggunakan data produksi karet Indonesia tahun 2000-2020. Simulasi yang dilakukan menggunakan dua faktor yakni produksi karet tahun 2000-2020 sebagai faktor utama dan luas lahan karet tahun 2000-2020 sebagai faktor pendukung.

## Tabel 1. Deskripsi data produksi karet Indonesia tahun 2000-2020
Tahun Produksi Karet (Ribu Ton) Luas Lahan (Ribu Hektar) Tahun Produksi Karet (Ribu Ton) Luas Lahan (Ribu Hektar) 2000 1125.2 3046 2011 2359.8 2931.8 2001 1723.3 2838.4 2012 2429.5 2987 2002 1226.6 2825.5 2013 2655.94 3026.02 2003 1396.2 2772.5 2014 2583.4 3067.4 2004 1662 2747.9 2015 2568.6 3075.6 2005 1838.7 2767 2016 2754.7 3092.4 2006 2082.6 2833 2017 3050.2 3103.3 2007 2176.7 2899.7 2018 3111.3 3235.8 2008 2148.7 2900.3 2019 2926.6 3269.1 2009 1918 2952.6 2020 2533.5 3305.4 2010 2193.4 2948.7
Implementasi  metode fuzzy  time  series dalam  penelitian  ini  yakni  menggabungkan metode Huarng [9], Lee [10], dan Li [11] untuk produksi karet di Indonesia tahun 2000- 2020.  Berdasarkan  data  berikut  simulasi fuzzy  time  series dua  faktor  orde  tiga  relasi panjang berdasarkan rasio interval:
1. Pembentukan semesta pembicaraan
Dari  data  produksi  karet  diperoleh  data  minimum  sebesar  1125.2  dan  data  maksimum sebesar  3111.3.  Penentuan  nilai D 1 dan D 2 menggunakan  algoritma  rasio  interval  [9] dengan  rasio  0.0957  diperoleh  nilai D 1 = 125.2 dan D 2 =169.589  sehingga semesta pembicaraan untuk faktor utama yaitu   32 1 80.889 000, U = sementara untuk data luas lahan  diperoleh  data  minimum  sebesar  2747.9  dan  data  maksimum  sebesar  3305.4. Penentuan nilai D 1 dan D 2 menggunakan algoritma rasio interval [9] dengan rasio 0.0957 diperoleh  nilai D 1 = 147.9  dan D 2 =16.52  sehingga semesta  pembicaraan  untuk  faktor pendukung yaitu pada interval   3 2600, 321.92 V = .

## 2. Partisi semesta pembicaraan
Berdasarkan algoritma rasio interval [9] diperoleh 13 partisi 1 2 13 , ,..., u u u dan 22 partisi
1 2 22 , ,..., v v v dengan panjang interval yang berbeda.
Tabel 2. Partisi semesta pembicaraan Partisi U Partisi V 𝑢 1 [1000,1095.7] 𝑣 1 [2600,2629.12] 𝑢 2 [1095.7,1200.558] 𝑢 3 [1200.558,1315.452] 𝑣 5 [2718.452,2748.898] 𝑢 4 [1315.452,1441.341] 𝑣 6 [2748.898,2779.686] 𝑢 5 [1441.341,1579.277] 𝑣 7 [2779.686,2810.818] 𝑢 6 [1579.277,1730.414] 𝑣 8 [2810.818,2842.299] 𝑢 7 [1730.414,1896.014] 𝑢 8 [1896.014,2077.463] 𝑣 15 [3038.731,3072.764] 𝑢 13 [2994.332,3280.889] 𝑣 22 [3285.123,3321.916]
3. Fuzzifikasi
Setelah  diperoleh  partisi  interval,  langkah  berikutnya  yakni  melakukan  fuzzifikasi berdasarkan  partisi  interval  yang  telah  terbentuk.  Kelompokkan  data  yang  ada  sesuai dengan partisi interval.
Tabel 3. Fuzzifikasi Tahun Produksi Karet (Ribu Ton) Fuzzifikasi Produksi Karet (Ribu Ton) Luas Lahan (Ribu Hektar) Fuzzifikasi Luas Lahan (Ribu Hektar) 2000 1125.2
2 A 3046
15 B
2001 1723.3 6 A 2838.4 8 B
2002 1226.6 3 A 2825.5 8 B
2003 1396.2 4 A 2772.5 6 B
2004 1662 6 A 2747.9 5 B
2020 2533.5 11 A 3305.4 22 B

## 4. Relasi Logika Fuzzy (FLR) Panjang
Pada tahap ini setelah fuzzifikasi terbentuk langkah berikutnya adalah pembentukan FLR dua faktor orde tiga dengan mengkontruksi relasi pendek dan relasi panjang.
(1) Berdasarkan ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 3 3 2 2 1 1 F t G t F t G t F t G t F t − − − − − − →
konstruksi relasi pendek, ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Relasi logika fuzzy pendek dua faktor orde tiga
Tahun FLR pendek 2000 NA 2001 NA 2002 NA 2003 ( )( )( ) 2 15 6 8 3 8 4 , , , A B A B
A B A → 2004 ( )( )( ) 6 8 3 8 4 6 6 , , , A B A B
A B A → 2020 ( )( )( ) 13 16 13 20 12 21 11 , , , A B A B A B A → ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 3 3 2 2 1 1 F t G t F t G t F t G t F t − − − − − − → merupakan konstruksi relasi pendek, misalnya pada tahun 2003 artinya t = 2003 diperoleh FLR dua faktor orde tiga yaitu
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
2000 2000 2001 2001 2002 2002 2003 F G F G F G F → .
Sehingga  berdasarkan  fuzzifikasi  pada  Tabel  3,  FLR  relasi  pendek  adalah ( )( )( ) 2 8 7 5 3 5 4 , , , A B A B A B A → .
(2) Berdasarkan ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 4 4 3 3 2 2 F t G t F t G t F t G t F t − − − − − − →
konstruksi relasi panjang dengan panjang = orde + 1 = 3+1= 4, lihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Relasi logika fuzzy panjang dua faktor orde tiga
Tahun FLR Panjang 2000 NA 2001 NA 2002 NA 2003 ( )( )( ) 2 8 7 5 4 #, # , ,
A B A B A → 2004 ( )( )( ) 2 8 7 5 3 5 6 , , ,
A B A B A B A → 2020 ( )( )( ) 12 16 13 16 13 20 22 , , ,
A B A B A B A →
Relasi logika fuzzy panjang dua faktor orde tiga, misalkan pada tahun 2003 artinya t =  2003  sehingga  melihat  hasil  fuzzifikasi  pengamatan  faktor  utama  dan  faktor pendukung yang sedang berlangsung pada tahun 1999, 2000, 2001 dan pengamatan berikutnya pada tahun 2003 diperoleh FLR relasi panjang dua faktor orde tiga yaitu ( )( )( ) 2 8 7 5 4 #, # , , A B A B A → .
Dilanjutkan  pembentukan  grup  relasi  logika  fuzzy  yaitu  dengan  cara mengelompokkan  sisi  kiri  pada  tabel  FLR  atau  yang  sama  sehingga  digabungkan dalam sebuah grup yang sesuai, lihat Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 6. Grup relasi logika fuzzy (FLRG) pendek dua faktor orde tiga
Grup FLRG pendek 1 ( )( )( ) 2 15 6 8 3 8 4 , , , A B A B
A B A → 2 ( )( )( ) 6 8 3 8 4 6 6 , , , A B A B
A B A → 19 ( )( )( ) 13 9 13 12 13 12 11 , , , A B A B A B A →
Tabel 7. Grup relasi logika fuzzy (FLRG) panjang dua faktor orde tiga
Grup
FLRG Panjang 1 ( )( )( ) 2 8 7 5 4 #, # , , A B A B A → 2 ( )( )( ) 2 8 7 5 3 5 6 , , , A B A B A B A → 19 ( )( )( ) 12 16 13 16 13 20 22 , , , A B A B A B A →

## 5. Defuzzifikasi
Setelah FLRG terbentuk maka langkah berikutnya adalah proses hasil peramalan dengan mengubah  bilangan  fuzzy  kembali  ke  bilangan  tegas  (defuzzifikasi).  Misalnya  untuk tahun 2003 fuzzifikasi relasi pendek ( )( )( ) 2 8 7 5 3 5 4 , , , A B A B A B A
→ dan fuzzifikasi relasi
panjang ( )( )( ) 2 8 7 5 4 #, # , ,
A B A B A → , (1) Dari relasi pendek, hasil peramalannya yaitu ( ) ( ) ( ) 1 0,5 3 1320.96 4 t t t x x x = + = .
(2) Dari relasi panjang, hasil peramalannya yaitu
( )
2 1381. 4 28 t t x x = = . (3) Hasil akhir peramalannya, pilih 1.2  = , ( ) ( ) 1 2 0, 2 1, 1 93.34 2 3 t t t x x x = − + = .

## Tabel 8. Defuzzifikasi

## Tahun  Relasi Pendek  Relasi Panjang  Hasil akhir peramalan
2000 Na Na Na 2001 Na Na Na 2002 Na Na Na 2003 1320.96 1381.28 1393.34 2004 1519.79 1658.30 1686.00 2020 2744,24 2618.92 2593.86

## 6. AFER ( Average Forecast Error Rate )
Metode AFER ( Average Forecast Error Rate ) untuk mencari besarnya kesalahan yang terjadi antara data hasil peramalan dan nilai aktual. Adapun perhitungan AFER [10] :
1 100% n i i t i F A A AFER n = −  =  (1)
dengan 𝐹 𝑖 hasil peramalan, 𝐴 𝑖 nilai aktual, dan n banyaknya data.

## Tabel 9. Perhitungan AFER
Tahun Fuzzy Produksi Fuzzy Luas Nilai Aktual 𝑨 𝒊 Hasil Peramalan 𝑭 𝒊 i i F A − i i i F A A − 2000 2 A 15 B 1125.2 Na Na Na 2001 6 A 8 B 1723.3 Na Na Na 2002 3 A 8 B 1226.6 Na Na Na 2003 4 A 6 B 1396.2 1393,34 2,86 0,002 2004 6 A 5 B 1662 1686,00 24,01 0,014 2020 11 A 22 B 2533.5 2593,86 60,36 0,024
Berdasarkan  simulasi,  dengan  menggunakan  persamaan  (1),  diperoleh  nilai  AFER sebesar  1.863%. Perbandingan nilai  AFER  antara kombinasi  metode dan metode yang sudah ada lihat Tabel 10.

## Tabel 10. Perbandingan metode menggunakan AFER
Huarng [9] Lee [10] Li [11] Kombinasi Huarng-Lee-Li 6.156% 2.065% 1.994% 1.863%
Berdasarkan  Tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  kombinasi  metode  Huarng-Lee-Li menghasilkan error terkecil  yakni  sebesar  1.863%.  Menurut  kriteria  AFER  [16],  nilai AFER <10% menyatakan bahwa metode memiliki kriteria sangat baik.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, diperoleh error metode Huarng, Lee, dan Li berturut-turut sebesar 6.156%, 2.065%, dan 1.994%. Sementara kombinasi metode Huarng-Lee-Li menghasilkan error terkecil yakni sebesar 1.863% dengan kriteria AFER sangat baik.

## Daftar Pustaka
[1] Hansun, S., (2013), Peramalan data IHSG menggunakan fuzzy time series , IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. 7(1) , 79-88.
https://doi.org/10.22146/ijccs.2155
[2] Sumartini,  Hayati,  M.N.,  Wahyuningsih,  S.,  (2017),  Peramalan  menggunakan metode fuzzy time series Cheng, J. EKSPONENSIAL 8 , 51-56.
[3] Rachmawati, M. D.,  Anifah, L., (2019), Prediksi curah hujan menggunakan metode average based dan high  order  fuzzy  time  series di  Bandar  Udara  Juanda, JIEET (Journal  of  Information  Engineering    and  Educational  Technology) 3 ,  11-15. Available: https://journal.unesa.ac.id/index.php/jieet/article/view/4646
[4] Cahya, H.A., Wulanningrum, R., Pamungkas, D.P., (2020), Sistem prediksi fuzzy time  series dan  perangkingan weighted  product pada  penjualan  es  buah, Klik  - Kumpul. J. Ilmu Komput. 7(2) , 103. https://doi.org/10.20527/klik.v7i2.313
[5] A’yun, K., Abadi, A.M., Saptaningtyas, F.Y., (2015), Application of weighted fuzzy time series  model  to  forecast  trans  Jogja’s  passengers , Int. J. Appl.  Phys. Math. 5(2) , 76-85. https://doi.org/10.17706/ijapm.2015.5.2.76-85
[6] Qiang, S., Brad C.S., (1993), Fuzzy time series and its models, Fuzzy Sets Syst. 54 , 269-277.
[7] Song, Q., Chissom, B.S., (1993), Forecasting enrollments with fuzzy time series - Part I, Fuzzy Sets Syst. 54(1) , 1-9. https://doi.org/10.1016/0165-0114(93)90355-L
[8] Chen, S.M., (1996), Forecasting enrollments based on fuzzy time series, Fuzzy Sets Syst. 81 , 311-319.
[9] Huarng, K., Yu, T.H.K., (2006), Ratio-based lengths of intervals to improve fuzzy time series forecasting, IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Part B Cybern. 36(2) , 328- 340. https://doi.org/10.1109/TSMCB.2005.857093
[10]  Lee,  L.W.,  Wang,  L.H.,  Chen,  S.M.,  Leu,  Y.H.  (2006),  Handling  forecasting problems  based  on  two-factors  high-order  fuzzy  time  series, IEEE  Trans.  Fuzzy Syst. 14(3) , 468-477. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2006.876367
[11]  Li, F., Yu, F., (2018), A long-association relationship based forecasting method for time series, ICNC-FSKD 2018 - 14th Int. Conf. Nat. Comput. Fuzzy Syst. Knowl. Discov. , 535-541. https://doi.org/10.1109/FSKD.2018.8687145
[12]  Mashuri,  C.,  Suryono,  S.,  Suseno,  J.E.,  (2018),  Prediction  of  safety  stock  using Fuzzy Time Series (FTS) and technology of Radio Frequency Identification (RFID) for Stock Control at Vendor Managed Inventory (VMI), E3S Web Conf. 31 , 1-5. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20183111005
[13]  Suesut, T., Gulphanich, S., Nilas, P., Roengruen, P., Tirasesth, K., (2004), Demand forecasting  approach  inventory  control  for  warehouse  automation, IEEE  Reg.  10 Annu. Int. Conf. Proceedings/TENCON B , 438-441.
https://doi.org/10.1109/tencon.2004.1414626
[14]  A.  News,  (2021), 10  negara  penghasil  karet  alami  terbesar  di  dunia , https://theagrinews.com/10-negara-penghasil-karet-alami-terbesar-di-dunia/.
[15]  Suryana, A., Goenadi, D.H., Supriadi, M., Wibawa, G.,  Sarjono, M., Hadi,  P.U., (2007), Prospek dan Arah Pengembangan Agribisnis Karet , Kedua: Jakarta.
[16]  Ella, A.P., Arifianto, D., (2020), Penerapan Fuzzy Time Series Dalam Peramalan Harga  Minyak  Serai  Pada  CV.  Agam  Jaya  Atsiri, Skripsi, Jember:  Universitas Muhammadiyah Jember.