## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   4 Hal:  123-128 ISSN: 2714-8491 (electronic)
Pemodelan dan Simulasi Monte Carlo dalam Meningkatkan Pendapatan Penjualan Peralatan Motor
Wita Siska Moza 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
wsiskamoza@gmail.com

## Abstract
AMI Motor shop is a various shop that is engaged in sales by selling various motorcycle equipment. Sales transactions vary in stores, but almost all products have increased and decreased, so it is necessary to know how the product data is related to consumer  demand.  Sales  simulation  is  an  estimate  that  can  provide  benefits  in  making  decisions  to  increase  sales  revenue. The  purpose of  this  study  is  to predict  what  motorcycle  equipment  stock  should  be increased  and  decreased  in  sales  in  the following  year. The data used is motor equipment sales data in 2018 and 2019 which are processed using the Monte Carlo method. In speeding up data processing, this system is applied to a web-based system using the PHP (Hypertext Processor) programming language. Based on the results of testing prediction levels of motorcycle equipment sales, average accuracy is 95,92%, making it easier for company leaders to make decisions on developing business strategies to increase sales revenue.
Keywords:   Modeling and Simulation, Monte Carlo, Prediction, Income, Sales.

## Abstrak
Bengkel AMI Motor merupakan sebuah toko yang bergerak di bidang penjualan dengan menjual berbagai macam peralatan motor.  Transaksi  penjualan  yang  bervariasi  pada  toko  namun  hampir  semua  produk  mengalami  kenaikan  dan  penurunan, maka  perlu  diketahui  bagaimana  keterkaitan  antara  data  produk  dengan  permintaan  konsumen.  Simulasi  penjualan merupakan  sebuah  perkiraan  yang  dapat  memberikan  manfaat  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  meningkatkan pendapatan  penjualan peralatan motor.  Tujuan Penelitian  ini  adalah  memprediksi  stok  peralatan  motor  apa  saja  yang  harus ditingkatkan dan dikurangi dalam penjualan di tahun berikutnya. Data yang digunakan adalah data penjualan peralatan motor tahun  2018  dan  2019  yang  diolah  menggunakan  metode Monte  Carlo .  Dalam  mempercepat  pengolahan  data,  sistem  ini diaplikasikan  kedalam  sistem  berbasiskan  web  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  ( Hypertext  Procesor ). Berdasarkan  hasil  pengujian  prediksi  pendapatan  penjualan  peralatan  motor  didapatkan  rata-rata  akurasi 95,92%,  s ehingga mempermudah  pemimpin  perusahaan  mengambil  keputusan pengembangan  strategi  usaha  untuk meningkatkan  Pendapatan Penjualan.
Kata kunci: Pemodelan dan Simulasi, Monte Carlo, Prediksi, Pendapatan, Penjualan.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Bengkel  AMI  Motor  merupakan  sebuah  toko  yang bergerak  di  bidang  penjualan  dengan  menjual berbagai  macam  peralatan  motor.  Jumlah  transaksi penjualan  cukup  bervariasi  ditoko  ini.  Pemilik  toko belum  bisa  memperkiraan  barang  yang  akan  distok bedasarkan  permintaan  konsumen.  Prediksi  jumlah stok  masih  dilakukan  secara  manual.  Proses  ini memiliki  kelemahan  yaitu  sering  terjadi  kekurangan stok saat pelanggan meminta barang yang diinginkan, untuk memenuhi kebutuhan pelanggan maka pemilik toko  perlu  melakukan  pengelolaan  persediaan  stok barang.
Permasalahan  pengelolaan  persediaan  barang  masih banyak  terjadi,  masalah  overstock  dan  stockout adalah  masalah  umum  yang  dihadapi  oleh  banyak perusahaan  di  Indonesia  [ 1 ].  Persediaan  stok  barang dapat  dikelola  dengan  melakukan  prediksi  produk
yang akan dijual. Prediksi produk berperanan penting dalam  meningkatkan  keuntungan,  sehingga  untuk menentukan prediksi yang tepat perlu adanya sebuah keputusan  yang  pasti.  Hal  paling  penting  pada manajemen  usaha  adalah  perencanaan.  Perusahaan wajib  merencanakan  persediaan  produk  yang  akan dijual. Perencanaan tersebut berguna untuk memenuhi  permintaan  pasar.  Persediaan  yang  cukup dapat meminimalkan modal yang telah diinvestasikan [ 2 ].  Konsep  sistem  pendukung  keputusan  membantu dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Pengambilan keputusan  dilakukan  dengan  pendekatan  yang sistematis [ 3 ].
Penelitian  lainnya  mengenai  simulasi  penjualan adalah pemodelan penjualan produk herbal menggunakan metode Monte Carlo yang diteliti oleh Elvin  Syahrin.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memperkirakan  seberapa  banyak  barang  yang  harus
distok berdasarkan permintaan pasar. Proses memprediksi ketepatan terhadap data barang perusahaan menggunakan data 2 tahun terakhir. Hasil dari tingkat akurasi prediksi stok barang sebesar 97%, sehingga  dapat  membantu  menejemen  perusahaan dalam  memprediksi  persediaan  barang  berdasarkan permintaan pasar pada tahun berikutnya [ 4 ].
Pemodelan  dan  simulasi  juga  merupakan  alat  yang digunakan oleh  manajemen  dalam  mempelajari atau menganalisis  perilaku  kerja  suatu  sistem.  Model simulasi menggambarkan hubungan sebab dan akibat ( cause  and  effect  relationship )  dalam  sebuah  sistem [ 5 ].
Pemodelan ( modeling ) merupakan
tahap penggambaran  model  yang  diinginkan  dari  hasil wawancara  dan  observasi  dengan  salah  satu  pihak perusahaan.  Keluaran  dari  pemodelan  adalah  model proses yang dimodelkan dengan simulasi dinamis [ 6 ]. Membangun  sebuah  model  memerlukan  alat-alat berupa  deskripsi  kenyataan  yang  dibayangkan  dan kemudian  digunakan  untuk  menguraikan  secara terperinci bagaimana realitas itu terjadi [ 7 ].
Simulasi  digunakan  untuk  memecahkan  suatu masalah dalam kehidupan nyata. Pemecahan masalah menggunakan  perangkat  lunak  komputer  untuk mendapatkan solusinya  [ 8 ]. Simulasi juga digunakan untuk  memprediksi  suatu  barang  dan  hal  lainnya dimasa depan. Simulasi dapat mempercepat pengambilan  keputusan  yang  tepat  untuk  sistem. Simulasi  dapat  mempermudah  manajemen  untuk mengetahui kebutuhan kedepannya [ 9 ].
Simulasi Monte Carlo adalah tipe simulasi probabilistik  untuk  mencari  penyelesaian  masalah dengan  sampling  dari  proses  random.  Dilakukan secara    acak  (randomisasi)  untuk  menghitung  nilai probabilitasnya  berdasarkan  distribusi  data  yang digunakan [ 10 ].
Kegunaan  metode  ini  adalah  untuk  mengevaluasi efek  dari  ketidakpastian  dalam  suatu  sistim,  dimana dalam analisis risiko dan biaya simulasi Monte Carlo merupakan  teknik  matematika  dan  dilakukan  dengan komputerisasi  dalam  memperhitungkan  risiko  dan biaya  untuk  analisis  kuantitatif  dan  pengambilan keputusan [ 11 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah metode Monte  Carlo .  Penelitian  ini  dilakukan  untuk prediksi tingkat penjualan peralatan motor. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan peralatan  motor  data  tahun  2018  dan  tahun  2019. Berikut  adalah  kerangka  yang  digunakan  dalam penelitian yang ditampilkan dalam Gambar 1.

## Gambar 1.  Kerangka Kerja Penelitian
Tahapan dalam gambar adalah:
2.1. Identifikasi  masalah,  menentukan  rumusan masalah  yang  terjadi  pada  Bengkel  AMI  Motor dalam  menentukan  prediksi  stok  barang  untuk meningkatkan  penjualan  dimasa  akan  datang, yang  mana  dilakukan  peninjauan  sistem  yang akan  diteliti  untuk  mengamati  serta  melakukan eksplorasi.
2.2. Analisa  masalah  adalah  memahami  masalah yang  dipilih  berdasarkan  ruang  lingkup  dan batasan masalah.
2.3. Menentukan  tujuan  penelitian  suatu  hal  yang akan  dicapai  dalam  suatu  penelitian  yang dilakukan,  agar  penelitian  bermanfaat  bagi pengguna.
2.4. Mempelajari  literatur  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  berupa  artikel,  jurnal  ilmiah tentang Monte Carlo.
2.5. Mengumpulkan  data  yang  diperlukan  dalam penelitian,  data  dikumpulkan  di  Bengkel  AMI Motor
2.6. Mengelolah  data  menggunakan  metode Monte Carlo ,  melakukan  tahapan-tahapan  yang  sudah terstruktur,  yang  mana  tahapannya  menetapkan distribusi  probabilitas,  menentukan  distribbusi komulatif, membuat interval variabel, membentuk bilangan angka acak serta rangkaian percobaan simulasi
2.7. Mengimplementasikan dan pengujian, melakukan  pengimplementasian  menggunakan sistem  berbasis  web  yang  dibantu  database MySQL.
2.8. Hasil  pengujian,  melakukan  pengujian  terhadap data  yang  ada  melalui  perhitungan  manual dengan perhitungan sistem.
Identifikasi Masalah Analisa Masalah Menentukan Tujuan Penelitian Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data
Mengelola Data dengan Metode Monte Carlo 1. Menetapkan sebuah distribusi probabilitas;
2. Menentukan distribusi komulatif
3. Membuat interval variabel;
4. Membentuk bilangan angka acak 5. Membuat Simulasi rangkaian percobaan
Mengimplementasikan dan Pengujian
Menguji Hasil Pengujian
3. Hasil dan Pembahasn
Tahapan simulasi Monte Carlo dilakukan berdasarkan  langkah-langkah  dan  ketentuannya. Proses  dilakukan  berdasarkan  data penjualan  yang ada.
Tabel 1. Data Jumlah Penjualan Peralatan Motor tahun 2018
No Bulan Kode PM 1 PM 2 PM 3 1 Jan 28 25 15 2 Feb 15 23 18 3 Mar 22 26 10 4 Apr 9 5 10 5 Mei 30 28 16 6 Juni 27 23 14 7 Juli 35 25 18 8 Agus 28 20 18 9 Sept 18 22 18 10 Okt 25 18 10 11 Nov 32 22 16
12 Des 20 25 20 Total 289 262 183
Tabel  1  menampilkan  data  penjualan  pada  tahun 2018,  dimana  data  sudah  dikelompokkan  per  jenis barang.
Tabel 2. Data Jumlah Penjualan Peralatan Motor tahun 2019
No Bulan Kode PM 1 PM 2 PM 3 1 Jan 30 20 20 2 Feb 28 22 20 3 Mar 24 26 28 4 Apr 22 15 18 5 Mei 25 28 16 6 Juni 25 23 20 7 Juli 31 25 18 8 Agus 28 22 18 9 Sept 23 22 18 10 Okt 26 20 18 11 Nov 24 18 16 12 Des 21 25 20 Total 307 266 230
Tabel  2  menampilkan  data  penjualan  pada  tahun 2019,  dimana  data  sudah  dikelompokkan  per  jenis barang.
Tahapan metode Monte Carlo:
3.1. Menetapkan Distribusi Probabilitas, untuk menetapkan distribusi probabilitas dapat menggunakan rumus:
J F DP  (1)
Di mana: DP = Distribusi Probabilitas F = Frekuensi J = Jumlah
Perhitungan  distribusi  probabilitas  dilakukan dengan    cara membagi  frekuensi  masing- masing objek dengan jumlah keseluruhan.
Kode PM 1 DP 1 = 28/289 = 0,097 DP 2 = 15/289 = 0,052 DP 3 = 22/289 = 0.076 DP 4 = 9/289   = 0,031 DP 5 = 30/289 = 0,104 DP 6 = 27/289 = 0,093 DP 7 = 35/289 = 0,121 DP 8 = 28/289 = 0,097 DP 9 = 18/289 = 0,062 DP 10 = 25/289 = 0,087 DP 11 = 32/289 = 0,111 DP 12 = 20/289 = 0.069
Hasil  yang  didapatkan  dari  pencarian  distribusi probabilitas disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Data tahun 2018
No Bulan PM 1 PM 2 PM 3 F DP F DP F DP 1 Jan 28 0,097 25 0,095 15 0,082 2 Feb 15 0,052 23 0,088 18 0,098 3 Mar 22 0,076 26 0,099 10 0,055 4 Apr 9 0,031 5 0,019 10 0,055 5 Mei 30 0,104 28 0,107 16 0,087 6 Juni 27 0,093 23 0,088 14 0,077 7 Juli 35 0,121 25 0,095 18 0,098 8 Agus 28 0,097 20 0,076 18 0,098 9 Sept 18 0,062 22 0,084 18 0,098 10 Okt 25 0,087 18 0,069 10 0,055 11 Nov 32 0,111 22 0,084 16 0,087 12 Des 20 0,069 25 0,095 20 0,109 Jumlah 289 1 262 1 183 1
Pencarian  distribusi  probabilitas  pada  tahun  2019 sebagai berikut: Kode PM 1 DP 1 = 30/307 = 0,098 DP 2 = 28/307 = 0,091 DP 3 = 24/307 = 0,078 DP 4 = 22/307 = 0,072 DP 5 = 25/307 = 0,081 DP 6 = 25/307 = 0,081 DP 7 = 31/307 = 0,101 DP 8 = 28/307 = 0,091 DP 9 = 23/307 = 0,075 DP 10 = 26/307 = 0,085 DP 11 = 24/307 = 0,078 DP 12 = 21/307 = 0,068
Tabel 4. Distribusi Probabilitas Data tahun 2019 No Bulan PM 1 PM 2 PM 3 F DP F DP F
DP 1 Jan 30 0,098 20 0,075 20 0,087 2 Feb 28 0,091 22 0,083 20 0,087 3 Mar 24 0,078 26 0,098 28 0,122 4 Apr 22 0,072 15 0,056 18 0,078 5 Mei 25 0,081 28 0,105 16 0,070 6 Juni 25 0,081 23 0,086 20 0,087 7 Juli 31 0,101 25 0,094 18 0,078 8 Agus 28 0,091 22 0,083 18 0,078 9 Sept 23 0,075 22 0,083 18 0,078 10 Okt 26 0,085 20 0,075 18 0,078 11 Nov 24 0,078 18 0,068 16 0,070 12 Des 21 0,068 25 0,094 20 0,087 Jumlah 307 1 266 1 230 1
3.2. Menentukan  Distribusi  Probabilitas  Kumulatif, diperoleh  dari  hasil  penjumlahan  nilai  distribusi probabilitas  dengan  jumlah  nilai  distribusi probabilitas  sebelumnya,  kecuali  untuk  nilai distribusi probabilitas kumulatif yang pertama.
Kode PM-01 K1 = 0,097 K 2 = 0.097 + 0.052 = 0,149 K 3 = 0,149 + 0.076 = 0,225 K 4 = 0,225 + 0,031 = 0,256 K 5 = 0,256 + 0,104 = 0,360 K 6 = 0,360 + 0,093 = 0,453 K 7 = 0,453 + 0,121 = 0,574 K 8 = 0,574 + 0.097 = 0,671 K 9 = 0,671 + 0,062 = 0,734 K 10 = 0,734 + 0.087 = 0,820 K 11 = 0,820 + 0,111 = 0,931 K 12 = 0,931 + 0.069 = 1
Hasil  pencarian  distribusi  probabilitas  kumulatif disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Distribusi Probabilitas Kumulatif Data tahun 2018 Bulan PM 1 PM 2 PM 3 DP K DP K DP K Jan 0,097 0,097 0,095 0,095 0,082 0,082 Feb 0,052 0,149 0,088 0,183 0,098 0,18 Mar 0,076 0,225 0,099 0,282 0,055 0,235 Apr 0,031 0,256 0,019 0,302 0,055 0,29 Mei 0,104 0,36 0,107 0,408 0,087 0,377 Juni 0,093 0,453 0,088 0,496 0,077 0,454 Juli 0,121 0,574 0,095 0,592 0,098 0,552 Agus 0,097 0,671 0,076 0,668 0,098 0,65 Sept 0,062 0,734 0,084 0,752 0,098 0,749 Okt 0,087 0,82 0,069 0,821 0,055 0,803 Nov 0,111 0,931 0,084 0,905 0,087 0,891 Des 0,069 1 0,095 1 0,109 1 Jumlah 1 - 1 - 1 - Kode PM-01 Ke 1 = 0,098 Ke 2 = 0,098 + 0,091 = 0,189 Ke 3 = 0,189 + 0,078 = 0,267 Ke 4 = 0,267 + 0,072 = 0,339 Ke 5 = 0,339 + 0,081 = 0,420 Ke 6 = 0,420 + 0,081 = 0,502 Ke 7 = 0,502 + 0,101 = 0,603
Ke 8 = 0,603 + 0,091 = 0,964 Ke 9 = 0,694 + 0,075 = 0,769 Ke 10 = 0,769 + 0,085 = 0,853 Ke 11 = 0,853 + 0,078 = 0,932 Ke 12
= 0,932 + 0,068 = 1
Hasil  pencarian  distribusi  probabilitas  kumulatif disajikan dalam Tabel 6.
Tabel 6. Distribusi Probabilitas Kumulatif Data tahun 2019
No Bulan PM 1 PM 2 PM 3 DP K DP K DP K 1 Jan 0,098 0,098 0,075 0,075 0,087 0,087 2 Feb 0,091 0,189 0,083 0,158 0,087 0,174 3 Mar 0,078 0,267 0,098 0,256 0,122 0,296 4 Apr 0,072 0,339 0,056 0,312 0,078 0,374 5 Mei 0,081 0,42 0,105 0,417 0,070 0,443 6 Juni 0,081 0,502 0,086 0,504 0,087 0,53 7 Juli 0,101 0,603 0,094 0,598 0,078 0,609 8 Agus 0,091 0,694 0,083 0,68 0,078 0,687 9 Sept 0,075 0,769 0,083 0,763 0,078 0,765 10 Okt 0,085 0,853 0,075 0,838 0,078 0,843 11 Nov 0,078 0,932 0,068 0,906 0,070 0,913 12 Des 0,068 1 0,094 1 0,087 1 Jumlah 1 - 1 - 1 - 3.3. Membuat  Interval  Angka  Acak (Random Number).
Tabel 7. Interval Angka Acak Data tahun 2018 No Bulan PM 1 PM 2 PM 3 K I K I K I 1 Jan 0,097 0-9 0,095 0-9 0,082 0-8 2 Feb 0,149 10-14 0,183 10-18 0,18 9-18 3 Mar 0,225 15-22 0,282 19-28 0,235 19-23 4 Apr 0,256 23-25 0,302 29-30 0,29 24-28 5 Mei 0,36 26-35 0,408 31-40 0,377 29-37 6 Juni 0,453 36-45 0,496 41-49 0,454 38-45 7 Juli 0,574 46-57 0,592 50-59 0,552 46-55 8 Agus 0,671 58-67 0,668 60-66 0,65 56-65 9 Sept 0,734 68-73 0,752 67-75 0,749 66-74 10 Okt 0,82 74-82 0,821 76-82 0,803 74-80 11 Nov 0,931 83-93 0,905 83-90 0,891 81-89 12 Des 1 94-99 1 91-99 1 90-99 Tabel 8. Interval Angka Acak Data tahun 2019 No Bulan PM 1 PM 2 PM 3 K I K I K I 1 Jan 0,098 0-9 0,075 0-7 0,087 0-8 2 Feb 0,189 10-18 0,158 8-15 0,174 9-17 3 Mar 0,267 19-26 0,256 16-25 0,296 18-29 4 Apr 0,339 27-33 0,312 26-31 0,374 30-37 5 Mei 0,42 34-42 0,417 32-41 0,443 38-44 6 Juni 0,502 43-50 0,504 42-50 0,53 45-53 7 Juli 0,603 51-60 0,598 51-59 0,609 54-60 8 Agus 0,694 61-69 0,68 60-68 0,687 61-68 9 Sept 0,769 70-76 0,763 69-76 0,765 69-76 10 Okt 0,853 77-85 0,838 77-83 0,843 77-84 11 Nov 0,932 86-93 0,906 84-90 0,913 85-91 12 Des 1 94-99 1 91-99 1 92-99 3.4. Membentuk  Bilangan  Angka  Acak (Random Number), menggunakan rumus berikut:
Pi+1 = (a * Pi + c) mod m (2)
Dimana:
Pi+1= bilangan acak ke- i dari deretnya ;
Pi  = bilangan acak sebelumnya ;
a = faktor pengali ;
c = penambah ;
m   = angka modulo.
i = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9. 10,11
Diketahui: Pi=22, a=16, c=43, M=99
P0 = (16*22+43) mod 99 = 98
P1 = (16*98+43) mod 99 =27 P2 = (16*27+43) mod 99 = 79 P3 = (16*79+43) mod 99 = 20 P4 = (16*20+43) mod 99 = 66
P5 = (16*66+43mod 99= 10
P6 = (16*10+43) mod 99= 5
P7 = (16*5+43) mod 99= 24 P8 = (16*24+43) mod 99= 31 P9 = (16*31+43) mod 99= 44
P10 = (16*44+43) mod 99= 54
P11 = (16*54+43) mod 99= 16
Hasil  pencarian  angka  acak  ( random  number) disajikan dalam Tabel 9.
Tabel 9.  Membangkitkan Angka Acak No Pi (a.Pi + c) Pi+1=(a*Pi + c) mod M 1 22 395 98 2 98 1611 27 3 27 475 79 4 79 1307 20 5 20 363 66 6 66 1099 10 7 10 203 5 8 5 123 24 9 24 427 31 10 31 539 44 11 44 747 54 12 54 907 16
3.5. Percobaan  Simulasi, melakukan  percobaan simulasi  berdasarkan  bilangan  acak  yang  telah didapatkan.
Tabel 10. Hasil Simulasi Data tahun 2018 Bulan Angka Acak Kode PM 1 PM 2 PM 3 Januari 98 20 25 20 Februari 27 30 26 10 Maret 79 25 18 10 April 20 22 26 10 Mei 66 28 20 18 Juni 10 15 23 18 Juli 5 28 25 15 Agustus 24 9 26 10 September 31 30 28 16 Oktober 44 27 23 14 November 54 35 25 18 Desember 16 22 23 18 Jumlah 291 288 177
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  dihitung  tingkat akurasi  (persentase)  dengan  membandingkan  data penjualan  peralatan  motor  tahun  2018  dengan  hasil simulasi tahun 2018.
Tabel 11.  Tingkat akurasi Data tahun 2018
Kode Data Real Hasil Simulasi Selisih Tingkat Akurasi (%) PM 1 289 291 + 2 99,31% PM 2 262 288 + 26 90,08% PM 3 183 177 - 6 96,72% Total 734 756 + 22 95,37 %
Berdasarkan  tabel  di  atas  data  real  tahun  2018, setelah  dilakukan  percobaan  simulasi,  didapatkan rata-rata  hasil    tingkat  akurasinya  adalah  95,37  %. Dimana untuk melihat stock yang harus ditingkatkan dan  dikurangi  dilihat  dari  selisih  hasil  simulasi dikurangi  data real.
Tabel 12.  Hasil Simulasi Data tahun 2019
Bulan Angka Acak Kode PM 1 PM 2 PM 3 Januari 98 21 25 20 Februari 27 22 15 28 Maret 79 26 20 18 April 20 24 26 28 Mei 66 28 22 18 Juni 10 28 22 20 Juli 5 30 20 20 Agustus 24 24 26 28 September 31 22 15 18 Oktober 44 25 23 16 November 54 31 25 18 Desember 16 28 26 20 Jumlah 309 265 252
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  dihitung  tingkat akurasi  (persentase)  dengan  membandingkan  data penjualan  peralatan  motor  tahun  2019  dengan  hasil simulasi tahun 2019.
Tabel 13.  Tingkat akurasi Data tahun 2019
Kode Data Real Hasil Simulasi Selisih Tingkat Akurasi (%) PM 1 307 309 + 2 99,35 % PM 2 266 265 - 1 99,62 % PM 3 230 252 + 22 90,43 % Total 803 826 23 96,47
Berdasarkan  tabel  di  atas  data  real  tahun  2019, setelah  dilakukan  percobaan  simulasi,  didapatkan rata-rata  hasil    tingkat  akurasinya  adalah  96,47%. Dimana untuk melihat stock yang harus ditingkatkan dan  dikurangi  dilihat  dari  hasil  selisih  data  real dikurangi data hasil simulasi.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil pembahasan simulasi dalam meningkatkan penjualan  peralatan  motor  dengan  data  tahun  2018 dan  2019  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  metode Monte  Carlo dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan  untuk  waktu  yang  akan  datang.  Rata-rata
tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari  percobaan simulasi tahun 2018 dan 2019 adalah 95,92%.

## Daftar Rujukan
[1] Rizqi,  Z.  U.,  &  Khairunisa,  A.  (2020).  Integration  of Deterministic  and  Probabilistic  Inventory  Methods  To Optimize  The  Balance  Between  Overstock  and  Stockout. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 722 , (1), 012060. DOI: http://doi.org/10.1088/1757-899X/722/1/012060 .
[2] Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan Barang  menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistim Informasi dan Teknologi, 1 (3), 7-10. DOI: https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3 . [3] Ulfa,  U.,  Sumijan.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2019).  Peramalan Penjualan Pupuk Menggunakan Metode Trend
Moment. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 1 (4), 8-14. DOI: http://doi.org/10.37034/infeb.v1i4.4 .
[4] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2018).  Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte Carlo. Jurnal KomtekInfo, 5 (3), 33-41. DOI: https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.148 .
[5] Naim,  M.  A.,  &  Donoriyanto,  D.  S.  (2020).  Pengendalian
Persediaan  Obat  Di  Apotek  XYZ  Dengan  Menggunakan Simulasi  Monte  Carlo. JUMINTEN,  1 (2),  1-11.  DOI: https://doi.org/10.33005/juminten.v1i2.11 .
[6] Ramadhan,  A.,  Aditya,  S.,  &  Afinil,  M.  (2020). Pemodelan dan  Simulasi  Rantai  Pasok  Mobil  Honda. Jurnal  Manajemen Transportasi & Logistik, 7( 1), 69-76.
[7] Kadir, N. K. (2018). Survey Aplikasi Pemodelan Dan Simulasi Proses  Bisnis  Open  Source. MATICS, 10 (2),  59-64.  DOI: http://doi.org/10.18860/mat.v10i2.5164 .
[8] Nurdian,  R.  A.,  Prasidyajyandalu,  R.,  Masyhuri,  M.  B.  A.,  & Rolliawati, D. (2020). PEMODELAN SIMULASI PRODUKSI  BAKSO  DAN  SISTEM  DISTRIBUSI. Jurnal Technopreneur (JTech), 8 (1), 59-64. DOI: https://doi.org/10.30869/jtech.v8i1.413 .
[9] Zalmadani,  H.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi Optimal  dalam  Produksi  Bata  Merah  Menggunakan  Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2 (1), 13-20. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i1.11 .
[10] Yusmaity.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2019).  Simulasi  Monte Carlo  untuk  Memprediksi  Hasil  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus di SMKN 2 Pekanbaru). Jurnal Informasi dan Teknologi, 1 (4), 1-6. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21 .
[11] Mathawi,  M.,  &  Johan,  J.  (2019).  Studi  Risiko  Dan  Biaya Pada  Tahap  Perencanaan  Proyek  Konstruksi  Bangunan Industri Migas (Studi Kasus: Proyek  X). Jurnal Muara Sains, Teknologi,  Kedokteran  dan  Ilmu  Kesehatan, 3 (1),  99-112.
DOI: http://doi.org/10.24912/jmstkik.v3i1.2813 .