## OPTIMASI KEGIATAN PELATIHAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI MONTE CARLO
(STUDI KASUS DI BALAI LATIHAN KERJA DINAS TENAGA KERJA DAN TRANSMIGRASI PROVINSI BENGKULU)
Ricky Zulfiandry ricky.zulfiandry@unived.ac.id Universitas Dehasen Bengkulu

## Abstrak
Provinsi Bengkulu memiliki populasi 1.972.196 penduduk. Yang mana penduduk yang berusia produktif lebih mayoritas dibandingkan dengan yang tidak produktif lagi. Hal ini dilihat dari banyaknya para pencari  kerja  yang datang  mendaftar di  dinas  pelatihan  tenaga  kerja  dan  transmigrasi  Provinsi Bengkulu. Hal ini dibutuhkan prediksi jumlah peserta yang mendaftar, sehingga dapat mengoptimalkan waktu dan dana yang tersedia agar dapat melaksanakan pelatihan yang cepat dan tepat sasaran. Untuk memenuhi kebutuhan diatas dapat dilakukan dengan pemodelan dan simulasi. Salah satunya dengan menggunakan metode Monte Carlo.
Kata kunci :  Monte Carlo, Pemodelan, Simulasi.

## 1. Pendahuluan
Banyaknya peminat pencari kerja, secara tidak langsung menyebabkan pendaftaran pelatihan yang selama ini dilakukan satu bulan sekali harus dilakukan dua bulan sekali. Hal ini dibutuhkan prediksi jumlah peserta yang mendaftar, sehingga dapat mengoptimalkan waktu dan dana yang tersedia agar dapat melaksanakan pelatihan yang cepat dan tepat sasaran. Untuk memenuhi kebutuhan diatas dapat dilakukan dengan permodelan dan simulasi. Salah satunya dengan menggunakan metode Monte Carlo. Metode  Monte  Carlo  dapat  menganalisis,  memecahkan  dan  mengoptimalkan  berbagai  masalah matematika atau fisik melalui sejumlah besar sampel acak statistik untuk simulasi kejadian stokastik[1]. Simulasi Monte Carlo telah banyak digunakan untuk melakukan berbagai penjadwalan proyek. Simulasi Monte  Carlo  (  Monte  Carlo  percobaan  )  adalah  kelas  yang  luas  dari  algoritma  komputasi  yang menggunakan random sampling untuk  mendapatkan hasil numerik, biasanya dilakukan simulasi berkali kali  untuk  mendapatkan  distribusi  dari  entitas  probabilistik  yang  tidak  diketahui[2].  Berdasarkan Penelitian yang telah dilakukan, maka ditemukan beberapa masalah dalam penelitian ini  bagaimana menerapkan simulasi  Monte  Carlo pada  prediksi  peserta  pendaftar  pelatihan  di  Balai  Latihan  Kerja Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Bengkulu. Permasalahan lainnya bagaimana simulasi Monte  Carlo dapat  membantu  pimpinan  Balai  Latihan  Kerja  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Provinsi Bengkulu dalam mengoptimalkan pelaksanaan kegiatan pelatihan.

## 2.    Metode
Metodologi  penelitian  ini  memuat  gambaran  atau  langkah  -  langkah  yang  akan  dilaksanakan dalam melakukan penelitian. Ini perlu ditetapkan supaya penelitian dapat dilakukan dengan terstruktur. Langkah yang akan dilakukan harus mencakup mulai dari mempelajari masalah sampai dengan adanya suatu sistem yang dapat dihasilkan sehingga masalah dapat teratasi.

## 2.1. Menganalisa Masalah
Langkah analisis masalah adalah untuk dapat memahami masalah yang telah ditentukan ruang lingkup  atau  batasannya.  Dengan  menganalisa  masalah  yang  telah  ditentukan  tersebut,  maka diharapkan masalah dapat dipahami dengan baik.

## 2.2 . Mempelajari Literatur
Studi  literatur  adalah  tindakan  yang  dilakukan  untuk  mempelajari  secara  ilmiah  dan  teoritis terhadap masalah-masalah yang telah dibatasi sebelumnya yang bersumber dari buku, jurnal, karya tulis ilmiah, artikel, tesis dan berbagai sumber dari internet oleh para ahli yang dapat dipertanggung jawabkan.
Studi literatur sangat diperlukan agar penelitian yang dilakukan berpijak pada landasan teori yang  jelas dan benar  yang  telah  dikemukakan  oleh  para  ahli  sebelumnya.  Dengan melakukan  studi literatur maka penelitian yang dilakukan tidak mengarang dan mengada-ada sehingga dapat diterima didunia  ilmu  pengetahuan  dan  masyarakat  umum.  Kegiatan  studi  literatur  yang  dilakukan  dalam penelitian ini yaitu:
a.  Mempelajari literatur
Literatur  yang  dipelajari  dalam  penelitian  ini adalah  literatur  tertulis  seperti  buku,  jurnal, karya  tulis  ilmiah,  artikel,  tesis  dan  berbagai  sumber  dari  internet  oleh  para  ahli  yang  dapat dipertanggung jawabkan. Literatur yang dipelajari difokuskan kepada teori  tentang simulasi dan metode Monte Carlo .
b.  Mengamati kondisi di lapangan
Mengamati kondisi dilapangan dilakukan untuk mengamati secara langsung kondisi yang terjadi  terhadap  sistem  yang  menjadi  objek  dalam  penelitian  ini.  Tujuan  dilakukannya pengamatan langsung dilapangan adalah agar peneliti dapat mengetahui secara langsung apa yang terjadi pada sistem tersebut dan mengetahui apakah terdapat perbedaan antara teori sistem dengan  kenyataan nyata sistem tersebut.

## 2.3. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan  data  dilakukan  untuk mengumpulkan  semua  data-data  yang diperlukan dalam penelitian. Teknik yang dilakukan dalam mengumpulkan data dalam penelitian ini adalah dengan teknik observasi  dan  kalkulasi  data.  Teknik observasi  adalah teknik  pengamatan  langsung  kelapangan dengan dengan mencatat data-data yang diperlukan. Teknik kalkulasi adalah teknik penghitungan data yang tersedia untuk menghasilkan informasi yang berguna didalam penelitian ini.

## 2.4. Melakukan Simulasi dengan Metode Monte Carlo
Mensimulasikan  pendaftar  peserta  pelatihan  magang  dilakukan  untuk  memprediksi  jumlah peserta  yang  akan  datang.  Mensimulasikan  berarti  mencoba  menyesuaikan  dengan  keadaan sebenarnya secara komputerisasi agar dapat menggambarkan kondisi sistem secara nyata dilapangan. Mensimulasikan peserta pendaftar pelatihan dilakukan dengan tujuan agar dapat memprediksi jumlah pendaftar  yang  akan  mendaftar  di  masa  yang  akan  datang  guna  membantu  di  dalam  pengambilan keputusan.

## 2.5. Mengimplementasi Metode Monte Carlo
Mengimplementasikan simulasi metode Monte Carlo , guna mengoptimasi pihak Balai Latihan Kerja Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Kota Bengkulu Di dalam mengambil keputusan pada saat pelaksanaan pelatihan atau saat pelatihan yang akan datang.

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data Peserta Pelatihan
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah,  peneliti  mengumpulkan  data peserta pendaftar yang mendaftar periode Januari 2015 – Desember 2015. Adapun data data peserta yang telah mendaftar di Balai Latihan Kerja Dinas  Tenaga Kerja dan Transmigrasi Kota Bengkulu di tahun 2015 dapat terlihat pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Tabel Peserta Pelatihan 2015 Bulan Pelaksanaan Ke Jumlah Peserta Yang Mendaftar Jumlah Peserta Pelatihan Januari 1 18 16
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 1  April 2018
2 23 16 Februari 1 21 16 2 19 16 Maret 1 15 16 2 17 16 April 1 25 16 2 11 16 Mei 1 22 16 2 20 16 Juni 1 17 16 2 13 16 Juli 1 25 16 2 10 16 Agustus 1 22 16 2 25 16 September 1 13 16 2 19 16 Oktober 1 21 16 2 14 16 Nopember 1 25 16 2 7 16 Desember 1 19 16 2 17 16 Tabel 2. Tabel Distribusi Peserta Pendaftar No Jumlah Peserta Pendaftaran 1 7 2 10 3 11 4 13 5 13 6 14 7 15 8 17 9 17 10 17 11 18 12 19 13 19 14 19 15 20 16 21 17 21 18 22 19 22 20 23 21 25 22 25 23 25 24 25

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 1  April 2018
Hal  pertama  yang  dilakukan  pada  simulasi Monte  Carlo adalah  membuat  nilai  dari  setiap variabel  yang  merupakan  bagian  dari  model  yang  dipelajari.  Banyak  variabel  yang  mempunyai kemungkinan yang mungkin ingin kita simulasikan.  Salah satu cara umum untuk membuat distribusi kemungkinan  untuk  suatu  variabel  adalah  memperhitungkan  hasil  di  masa  lalu.  Kemungkinan  atau frekuensi relative untuk tiap kemungkinan hasil dari tiap variabel ditentukan dengan membagi frekuensi observasi  dengan  jumlah  total  observasi.  Kemudian  Menentukan  Distribusi  Kemungkinan  dan Kumulatif.

## 3.3 Simulasi Monte Carlo
Model  simulasi  menggambarkan  sistem  nyata  menjadi  sebuah  model  dalam  simulasi  yang menggambarkan perilaku, bentuk fisik dan karakteristik lain yang mirip dengan sistem nyata.
Tabel 3. mementukan Distribusi Kemungkinan dan Kumulatif Jumlah Pendaftar Frekuensi Distribusi Kemungkinan Distribusi Kumulatif 7 1 0.04 0.04 10 1 0.04 0.08 11 1 0.04 0.12 13 2 0.08 0.2 14 1 0.04 0.24 15 1 0.04 0.28 17 3 0.13 0.41 18 1 0.04 0.45 19 3 0.13 0.58 20 1 0.04 0.62 21 2 0.08 0.7 22 2 0.08 0.78 23 1 0.04 0.82 25 4 0.17 1 24 1.00
Dari tabel di atas dapat digambarkan distribusi kemungkinan didapat dari jumlah frekuensi dibagi jumlah total frekuensi. Contoh distribusi kemungkinan peserta didapat dari pebagian frekuensi 1 dibagi total frekuensi peserta 24 sehingga hasilnya adalah 0.04. Distribusi kumulatif didapat dari penjumlahan distribusi  kemungkinan  sebelumnya  ditambah  dengan  distribusi  kemungkinan  setelahnya  dan seterusnya. Kemudian Menentukan interval angka Random untuk setiap variabel. Setelah itu membuat interval angka random.
Tabel 4. menentukan Distribusi Kemungkinan dan Kumulatif
No Jumlah Pendaftar  Frekuensi 1 7 1 2 10 1 3 11 1 4 13 2 5 14 1 6 15 1 7 17 3 8 18 1 9 19 3 10 20 1 11 21 2 12 22 2 13 23 1 14 25 4
Dari tabel 2 maka dapat dibuat Frekuensi peserta pendaftar seperti yang terlihat pada tabel 3. Dari tabel diatas jumlah Frekuensi peserta yang mendaftar di tahun 2015 didapat pendaftar 7 peserta
terjadi  sebanyak  1  kali,  pendaftar  10  orang  sebanyak  1  kali,  jumlah  pendaftar  11  sebanyak  1  kali, pendaftar  13  orang  sebanyak 2  kali,  14  orang  sebanyak  1  kali,  15  orang  sebanyak  1  kali,  17  orang sebanyak 3 kali, 18 pendaftar sebanyak 1 kali, 19 pendaftar sebanyak 3 kali, 20 orang sebanyak 1 kali, 21 orang sebanyak 2 kali, 22 pendaftar sebanyak 2 kali, 23 pendaftar sebanyak 1 kali, dan 25 orang pendaftar sebanyak 4 kali.

## 3.3.1 Menentukan Tabel Distribusi
Hal pertama yang dilakukan pada simulasi Monte Carlo adalah membuat nilai dari setiap variabel yang merupakan bagian dari model yang dipelajari. Banyak variabel yang mempunyai kemungkinan yang mungkin ingin kita simulasikan. Salah satu cara umum untuk membuat distribusi kemungkinan untuk suatu variabel adalah memperhitungkan hasil di masa lalu. Kemungkinan atau frekuensi relative untuk  tiap  kemungkinan  hasil  dari  tiap  variabel  ditentukan  dengan  membagi  frekuensi  observasi dengan jumlah total observasi.

## 3.3.2 Menentukan Distribusi Kemungkinan dan Kumulatif
Tabel 5. Distribusi Kemungkinan dan Distribusi Kumulatif Jumlah Pendaftar Frekuensi Distribusi Kemungkinan Distribusi Kumulatif 7 1 0.04 0.04 10 1 0.04 0.08 11 1 0.04 0.12 13 2 0.08 0.2 14 1 0.04 0.24 15 1 0.04 0.28 17 3 0.13 0.41 18 1 0.04 0.45 19 3 0.13 0.58 20 1 0.04 0.62 21 2 0.08 0.7 22 2 0.08 0.78 23 1 0.04 0.82 25 4 0.17 1 24 1.00
Dari  tabel  diatas  dapat  digambarkan  distribusi  kemungkinan  didapat  dari  jumlah  frekuensi dibagi jumlah total frekuensi. Contoh distribusi kemungkinan peserta didapat dari pebagian frekuensi 1 dibagi  total  frekuensi  peserta  24  sehingga  hasilnya  adalah  0.04.  Distribusi  kumulatif  didapat  dari penjumlahan distribusi kemungkinan sebelumnya ditambah dengan distribusi kemungkinan setelahnya dan seterusnya.

## 4.3.3 Menentukan interval angka Random untuk tiap variabel
Setelah  menentukan  distrbusi  kumulatif  untuk  tiap  variabel  yang  termasuk  dalam  simulasi, selanjutnya menentukan batas angka yang  mewakili tiap kemungkinan hasil. hal tersebut ditujukan pada interval angka random. Penentuan interval didasari oleh kemungkinan kumulatif.
Tabel 6. Tabel Interval Angka Random Jumlah Pendaftar Frekuensi Distribusi Kemungkinan Distribusi Kumulatif Interval 7 1 0.04 0.04 00-03 10 1 0.04 0.08 04-07 11 1 0.04 0.12 08-11 13 2 0.08 0.2 12-19 14 1 0.04 0.24 20-23 15 1 0.04 0.28 24-27 17 3 0.13 0.41 28-40 18 1 0.04 0.45 41-44
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 1  April 2018
19 3 0.13 0.58 45-57 20 1 0.04 0.62 58-61 21 2 0.08 0.7 62-69 22 2 0.08 0.78 70-77 23 1 0.04 0.82 78-81 25 4 0.18 1 82-99 24 1.00
Dari tabel di atas dapat digambarkan interval angka random untuk peserta didapat dari distribusi kumulatif. Dimana Distribusi kumulatif dikali dengan 100. Sehingga 0,04 x 100 = 4  Sehingga di dapat rentang intervalnya 00 – 03 (termasuk 0 dan 3) yang berarti jumlah simulasi pendaftar adalah 7. Jika bilangan random yang muncul pada interval 04 – 07 maka jumlah simulasi pendaftar adalah 10. Begitu seterusnya  hingga  interval  ke  99.  Untuk  membangkitkan  bilangan  random,  kita  bisa  menggunakan aplikasi Microsoft Excel dengan menggunakan perintah Randbetween , contoh untuk angka random dari 1 ‐ 100, kita tuliskan perintah: = randbetween (1,100) dan diulangi sejumlah baris yang diperlukan. Setelah dapat bilangan random, selanjutnya dapat dilakukan simulasi dari rangkain percobaan.
Tabel  7. Simulasi Percobaan No Random Interval Jumlah Pendaftar Hasil Simulasi 1 20 00-03 7 13 2 6 04-07 10 10 3 40 08-12 11 17 4 11 13-20 13 11 5 43 21-24 14 18 6 13 25-28 15 13 7 7 29-41 17 10 8 30 42-45 18 17 9 40 46-57 19 17 10 36 58-62 20 17 11 43 63-70 21 18 12 27 71-78 22 15 13 27 79-82 23 15 14 21 83-99 25 14
Dari  hasil  bilangan  random  yang  dibangkitkan  secara  acak,  maka  dapat  dilakukan  simulasi percobaan dengan mencocokan bilangan random yang muncul dengan tabel interval yang di dapat dari distribusi kumulatif sehingga di dapat hasil simulasi berdasarkan data  peserta yang mendaftar. Pada bilangan random pertama yaitu 20 berada pada interval 21 – 24 sehingga di dapat simulasi 13 pada tabel jumlah peserta. Kemudian angka random kedua adalah 6 berada pada interval 4 – 7 di dapat nilai simulasi 10. Untuk menguji hasil simulasi sesuai dengan keadaan aktual maka dilakukan uji validitas mengunakan uji perbandingan rata-rata atau means comparison. Model dianggap valid apabila p-value >0,05.
Tabel 8.Hasil Validasi Aktual Simulasi Mean 16.78571 14.71428571 Variance 28.33516 8.065934066 Observations 14 14 Hypothesized Mean  Difference 0 Df 20 t Stat 1.284626 P(T<=t) one-tail 0.106802 t Critical one-tail 1.724718 P(T<=t) two-tail 0.213603 T Critical two-tail 2.085963

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 1  April 2018
Data dinyatakan valid apabila p-value > 0,05, dari perhitungan didapat p-value = 0.106 > 0,05 sehingga hasil simulasi dianggap valid dan sesuai dengan keadaan aktual.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  pembahasan,  implementasi  dan  pengujian  terhadap  simulasi  sistem  yang  telah dilakukan, maka peneliti dapat menarik beberapa kesimpulan yaitu sebagai berikut :
1.  Penerapan simulasi dengan metode Monte Carlo pada Balai Tenaga Kerja dan Transmigrasi sangat membantu dalam mengoptimalkan kegiatan pelatihan yang akan datang.
2.  Metode Monte Carlo dapat membantu pimpinan Balai Tenaga Kerja dan Transmigrasi dalam mengetahui informasi berupa prediksi jumlah pendaftar peserta pelatihan  yang kemungkinan terjadi yang nantinya dapat membantu pimpinan Balai Tenaga Kerja dan Transmigrasi di dalam mengambil keputusan.

## Daftar Pustaka
[1] Jianguo  Che, at  al ,  “A  Monte  Carlo  Based  Robustness  Optimization  MethodinNewProduct “Design Process: A Case Study, american Journal of Industrial and Business Management, 2014, 4, 360-369 Published Online July 2014 in SciRes.
[2] Winda  Nur  Cahyo  “Pendekatan  Simulasi  Monte  Carlo  Untuk  Pemilihan  Alternatif  Dengan Decision  Tree  Pada  Nilai  Outcome  Yang  Probabilistik”.  Jurnal  Teknoin,  Volume  13,  Nomor  2, Desember 2008, 11-17 ISSN: 0853-8697