## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   1 Hal:  16-21 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Simulasi Besaran Pinjaman Terhadap Permohonan Kredit Menggunakan Monte Carlo
Satra Murka 1 
1 STMIK Indonesia Padang
satramurka@gmail.com

## Abstract
Providing credit to customers is a very important part for PT. BPR LPN Tarantang in increasing a profit. Credit is the provision  of  the use of  money  or  goods  to  other  people  within  a  specified  period  of  time  with  guarantee  or  without collateral, by providing interest or non-interest services. In banking management it is very necessary to determine the amount of the credit loan, so that the amount of the loan customer credit can be. fulfilled. This study conducted credit loan data from 2017 to 2019. To speed up data processing on the amount of credit loans, a Web-based program with the  PHP  programming  language  was  applied.  The  result  of  the  test  is  to  get  a  prediction  of  the  loan  size  with  an accuracy  rate  of  92%.  So  that  the  results  obtained  can  help  the  company  PT.  BPR  LPN  Tarantang  in  predicting  the amount of credit in the coming year.
Keywords: Simulation, Monte Carlo, Loan Amount, Financial Institutions, Money Credit.

## Abstrak
Pemberian  kredit  kepada  nasabah  merupakan  bagian  yang  sangat  penting  bagi  PT.BPR  LPN  Tarantang  dalam meningkatkan  suatu  laba.  Kredit  merupakan  pemberian  pemakaian  pemakaian  suatu  uang  atau  barang  kepada orang  lain  dalam  jangka  waktu  yang  ditentukan  dengan  jaminan  atau  tanpa  jaminan,  dengan  pemberian  jasa bunga atau tanpa bunga.. Dalam manajemen perbankan sangat perlu untuk menentukan besaran pinjaman kredit, sehingga jumlah besaran pinjaman nasabah kredit dapat terpenuhi. Penelitian ini melakukan data pinjman kredit tahun 2017 sampai 2019. Untuk mempercepat pengolahan data Besaran Pinjaman Kredit, diaplikasikan program berbasis Web dengan Bahasa pemrograman PHP. Hasil dari pengujian adalah untuk mendapatkan hasil prediksi besaran  pinjaman  dengan  tingkat  akurasinya  sebesar  92%.  Sehingga  hasil  yang  diperoleh  dapat  membantu perusahaan PT.BPR LPN Tarantang dalam memprediksi besaran kredit ditahun yang akan datang.
Kata kunci: Simulasi, Monte Carlo, Besaran Pinjaman, Lembaga Keuangan, Kredit Uang.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
PT.  BPR  LPN  Tarantang  adalah  lembaga  keuangan  yang menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk Simpanan  dan  menyalurkan  dalam  bentuk  kredit.  Salah satu  keunggulan  kredit  yang  dimiliki  oleh  PT.  BPR  LPN Tarantang  adalah  kredit  cicilan  yang  di  Peruntukkan  bagi nasabah  legal  maupun  non  legal  agar  selalu  dapat memenuhi  permohonan  nasabah  [ 1 ].    Oleh    karena    itu PT.  BPR  LPN  Tarantang  wajib    melakukan  manajemen kontrol    yang    baik    dan    merencanakan  berapa  jumlah besaran  pinjaman  kredit  agar  dapat  permohonan  kredit bagi nasabah terpenuhi [ 2 ]. Agar tidak  terjadi  kesalahan dalam pemberian kredit yang beresiko  dari kerugian bank, dibutuhkan sebuah proses simulasi yang dapat memprediksi besaran pinjaman ditahun  yang akan datang. Prediksi  besaran  pinjaman  kredit  adalah  cara  yang  harus dilakukan  untuk   mengetahui  berapa besaran pemberian permohonan kredit kedepan.
Terdapat banyak Metode yang digunakan untuk memprediksi  besaran  pinjaman  permohonan  kredit Kesemuanya  bertujuan  untuk  menghitung  besaran Pinjaman , sehingga dapat menganalisis atau Memprediksi
besaran  permohonan  pinjaman  kredit  kemungkinan  untuk kedepanya [ 3 ]. Besaran pinjaman adalah suatu perhitungan pinjaman nasabah yang sudah di realisasi oleh pihak  bank.  Permasalahan  yang  difokuskan  pada penelitian ini adalah besaran pinjaman oleh PT.BPR  LPN Tarantang  yang  diharapkan  dapat  membantu  realisasi permohonsn  kredit      dan  mempersiapkan  kebijakan terhadap probabilitas situasi yang akan datang.
Simulasi  adalah  proses  perancangan  model  dari  suatu sistem  nyata  dan  pelaksaan  ekprimen  –  eksprimen dengan simulasi tujuan memahami tingkah laku system. Simulasi diperlukan ketika:
1. Model  simulasi  sangat  rumit  dengan  banyak  nya variabel dan komponen yang saling berinteraksi ;
2. Hubungan antar varibel tidak linear ;
3. Model memiliki variate acak ;
4. Model  simulasi  akan  divisualisasikan  sebagai animasi komputer game/hiburan.
Simulasi  merupakan  suatu  sistem  yang  meniru  sistem nyata.  Simulasi  juga  sering  disebut  sebagai  pemodelan yang  mengambarkan  sistem  yang  menyerupai  sistem yang  sebenarnya.  Simulasi  adalah  persoalan  dalam kehidupan  nyata  dan  di  aplikasi  kan  kedalam  model matematika.
Model  yang  digunakan  untuk  menganalisis,  dapat diartikan sebagai gambaran dari sistem nyata yang terus berkembang  dan  menjadi  masalah  yang  akan  diteliti. Model simulasi di kelompokkan dalam 3 (tiga) dimensi [ 4 ] yaitu:
a. Model  Statik  dan  Dinamik.  Pada  model  statik, memiliki  peranan  terhadap  karakteristik  sistem. Model  dinamik  memiliki  peranan  yang  penting, Sebagian  besar  model  operasional  merupakan model dinamik.
b. Model  Kontinyu  dan  Diskrit.  Model  kontinyu memilki  persamaan  diferensial  yang  menyatakan bentuk  laju  perubahan  variabel  kondisi  terhadap waktu.  Model  simulasi  diskrit  dapat  dikerjakan dengan  perhitungan  manual,  jika  hanya  melibatkan sedikit kumpulan data yang diolah.
c. Model Deterministik dan Stokastik. Model simulasi deterministik ditentukan oleh  sekumpulan  kuantitas input  dan  hubungan  dalam  model  yang  telah ditentukan. Model simulasi stokastik yang diperoleh bersifat  random,  dan  harus  diperlakukan  sebagai estimasi karakteristik model yang benar.
Fakta merupakan informasi atau data dengan keperluan dalam  mencari  sebuah  pola  dan  metode  agar  tujuan mencari sebuah hasil prediksi tercapai secara tepat dan maksimal [ 5 ].
Metode  Monte  Carlo  merupakan  algoritma  komputasi untuk  mensimulasikan  berbagai  prilaku  sistem  fisika dan  matematika,  Metode  monte  carlo  adalah  sebuah teknik  simulasi  yang  menggunakan  unsur  acak  ketika terdapat peluang dalam perilakunya [ 6 ][ 7 ].
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  suatu  metode  untuk mengevaluasi secara berulang suatu model determinisk menggunakan  himpunan  bilangan  acak.  metode  ini sering  digunakan  bila  model  adalah  kompleks, nonlinier,  atau  melibatkan  banyak  parameter  tertentu yang saling berhubungan dan model dapat diklasifikasikan  menjadi  model  ikonik,  analog  dan simbolik [ 8 ]. Prosedur monte carlo yaitu [ 9 ]:
a. Tentukan angka sampling yang akan disimulasikan;
b. Tentukan distribusi dari data sampling yang ada;
c. Simulasikan berdasarkan distribusi di atas.
Metode  Monte  Carlo  dilakukan  untuk  memandu pengambilan  keputusan  dan  juga  memberikan  referensi probabilistik  ke  urutan  implementasi  proyek  dan ketidakpastian.  Secara  random,  dilakukan  simulasi terhadap angka-angka sehingga dihasilkan kombinasi yang mendekati  distribusi  yang  paling  fit  [ 10 ].  Simulasi  Monte Carlo adalah percobaan yang dilakukan dengan menggunakan  sampel  secara  acak  [ 11 ].  Teknik  simulasi monte carlo terbagi atas 5 langkah sederhana:
a. Distribusi  probalitas  ditetapkan  bagi  variabel  yang penting;
b. Membuat distribusi probalitas kumulatif bagi setiap variabel yang ada;
c. Menetapkan  sebuah  varibel  angka  acak  bagi  setiap variabel yang ada;
d. Membangkit angka acak;
e. Menyimulasikan serangkaian percobaan.
Keuntungan  metode  Monte  Carlo  adalah  dapat bereksperimen tanpa harus menanggung resiko terhadap  sistem  yang  berjalan,  simulasi  metode  monte carlo  dapat  mengestimasi  kinerja  sistem  pada  kondisi tertentu  dan  memberikan  alternatif  desain  simulasi memungkinkan  untuk  dilakukan  studi  jangka  panjang dalam  waktu  relatif  singkat,  dapat  menggunakan  input data bervariasi. Simulasi Monte Carlo dapat menyelesaikan  uncertainty  dengan  pemodelan  handal, karena  simulasi  Monte  Carlo  dapat  mensimulasikan pola dan alur sistem yang sebenarnya [ 12 ].
Dari  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  dapat disimpulkan  bahwa  dalam  dunia  keuangan  dan perbankan  di  PT. BPR  LPN Tarantang  simulasi  monte carlo tentu sangat dibutuhkan untuk menghitung resiko finansial.  Bagi  PT.  BPR  LPN  Tarantangmetde    salah satu  kegiatan  utamanya  adalah  memberikan  kredit kepada nasabah. Tentu metode monte carlo dibutuhkan untuk  memprediksi  resiko  finansial  perbankan  yaitu perhitungan besaran pinjaman kredit . Sehingga melalui permasalahan tersebut, maka akan dilakukan penelitian tentang simulasi besaran pinjaman terhadap permohonan  kredit  dengan  menggunakan  metode Monte Carlo di PT. BPR LPN Tarantang.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  adalah  sesuatu  yang  sangat berpengaruh  dalam  sebuah  kehidupan,  misalkan  ketika kita  ingin  mencapai  suatu  yang  sangat  diinginkan. metodologi  yang  tercantum  dalam  kamus  yaitu  cara sistematis  yang  dipakai  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan yang ada agar bisa mencapai target yang diinginkan.
Penelitian  adalah  sebuah  proses  kegiatan  mencari kebenaran terhadap suatu fenomena ataupun fakta yang terjadi dengan cara yang terstruktur dan sistematis. Kerangka  penelitian  adalah  konsep  suatu  penelitian yang  menghubungkan  antara  visualisasi  satu  variabel denga  variable  lainnya,  sehingga  penelitian  menjadi tersusun  secara  sistematis  dan  dapat  diterima  oleh semua  pihak.  Adapun  kerangka  perja  penelitian  ini akan dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan analisa simulasi Monte Carlo
Gambar  1  menunjukkan  langkah-langkah  pemodelan dan simulasi Monte Carlo, Sebagai berikut:
2.1. Data Besaran Pinjaman Kredit Data  yang  digunakan  dalam  memprediksi  adalah  data besaran pinjaman kredit PT. BPR LPN Tarantang yaitu 3  Tahun  Terakhir,  mulai  dari  Januari  2017  hingga Desember 2019.
2.2. Distribusi Probabilitas Besaran Pinjaman Kredit
Menghitung  dan  menetapkan  distribusi  probabilitas Besaran  Pinjaman  Kredit  PT.  BPR  LPN  Tarantang yaitu  3  tahun  terakhir,  mulai  dari  Januari  2017  hingga Desember 2019
2.3. Distribusi Kumulatif Besaran Pinjaman Kredit Menghitung dan menetapkan distribusi kumulatif Besaran Pinjaman Kredit PT. BPR LPN Tarantang
2.4. Interval Angka Acak
Besaran Pinjaman Kredit penentuan  Interval  bilangan  dan  angka  acak  untuk  setiap variabel.    Yang akan di gunakan   sebagai   perbadingan dari interval yang ditetapkan..
2.5. Bilangan Acak Besaran Pinjaman Kredit Menetapkan    angka      acak      yaitu  dengan  GRN (Generating      Random  Numbers).  yaitu  a,  c,  i,    Z0,  dan mod.
2.6. Simulasi Monte Carlo Besaran Pinjaman Kredit Mengevaluasi  dan  Menerapkan  simulasi  Monte  Carlo untuk besaran pinjaman kredit PT. BPR LPN Tarantang
2.7. Hasil Simulasi Monte Carlo
Kesesuaian  simulasi  akan  di  prediksi  untuk  tahun berikutnya, jika masih ada data yang akan disimulasikan

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahapan analisa Monte Carlo untuk memprediksi tingkat bsaran pinjaman kredit sebagai berikut:
3.1. Pengelompokkan Data Besaran Pinjaman Kredit
Penelitian  ini  menggunakan  data  terdahulu  yaitu  data Besaran Pinjaman Kredit pada tahun 2017 seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Besaran Pinjaman Tahun 2017 Bulan Pinjaman (Rp.) Januari 966.000.000 Februari 570.000.000 Maret 589.000.000 April 654.000.000 Mei 833.000.000 Juni 647.000.000 Juli 429.000.000 Agustus 542.000.000 September 275.000.000 Oktober 814.000.000 November 1.090.000.000 Desember 966.000.000 Total 8.375.500.000
Tabel diatas bisa disimpulkan bahwa dari bulan Januari sampai  Desember.  Data  tahun  2017  disimulasikan dengan  metode  Monte  Carlo  untuk  mendapatkan prediksi besaran pinjaman tahun 2018.
3.2. Menghitung Distribusi Probabilitas
Distribusi  probabilitas  dihitung  berdasarkan  data sebagai beriku:
DPb ke-1 = 966.000.000 / 8.375.500.000 = 0,12 DPb ke-2 = 570.000.000 / 8.375.500.000 = 0,07 DPb ke-3 = 589.000.000 / 8.375.500.000 = 0,07 DPb ke-4 = 654.000.000 / 8.375.500.000 = 0,08 DPb ke-5 = 833.000.000 / 8.375.500.000 = 0,10 DPb ke-6 = 647.000.000 / 8.375.500.000 = 0,08 DPb ke-7 = 429.000.000 / 8.375.500.000 = 0,05 DPb ke-8 = 542.000.000 / 8.375.500.000 = 0,06 DPb ke-9 = 275.000.000 / 8.375.500.000 = 0,03 DPb ke-10 = 814.000.000 / 8.375.500.000 = 0,10 DPb ke-11 = 1.090.000.000 / 8.375.500.000 = 0,13 DPb ke-12 = 966.000.000 / 8.375.500.000 = 0,12
Total Distribusi Probabilitas adalah 1.
Untuk  memudahkan  dalam  menjelaskan  penetapan Distribusi  Probabilitas  Besaran  Pinjaman  Kredit  tahun 2017  dengan  perhitungan  dapat  dilihat  pada  tabel  2 sebagai berikut:
Tabel 2. Distribusi Probabilitas Besaran Pinjaman Kredit Bulan Pinjaman (Rp.) Distribusi Probabilitas Januari 966.000.000 0,12 Februari 570.000.000 0,07 Maret 589.000.000 0,07 April 654.000.000 0,08 Mei 833.000.000 0,10 Juni 647.000.000 0,08 Juli 429.000.000 0,05 Agustus 542.000.000 0,06 September 275.000.000 0,03 Oktober 814.000.000 0,10 November 1.090.000.000 0,13 Desember 966.000.000 0,12 Total 8.375.500.000 1,00

## 3.3. Menghitung Distribusi Kumulatif
Distribusi  kumulatif  di  dihitungpengu  setiap  variabel dengan  menjumlahkan  nilai  distribusi  kumulatif sebelumnya dengan nilai distribusi probabilitas.
Perhitungan  distribusi  kumulatif  pada  data  tahun  2017 sebagai berikut:
Distribusi Kumulatif ke-1 = 0,12 Distribusi Kumulatif ke-2 = 0,12+0,07 = 0,19 Distribusi Kumulatif ke-3 = 0,18+0,07 = 0,25 Distribusi Kumulatif ke-4 = 0,25+0,08 = 0,33 Distribusi Kumulatif ke-5 = 0, 33 +0,10 = 0,43 Distribusi Kumulatif ke-6 = 0,43 + 0,08 = 0,51 Distribusi Kumulatif ke-7 = 0,51+0,05 = 0,56 Distribusi Kumulatif ke-8 = 0,56+0,06 = 0,62 Distribusi Kumulatif ke-9 = 0,62+0,03 = 0,65 Distribusi Kumulatif ke-10 = 0,66 +0,10 = 0,76 Distribusi Kumulatif ke-11 = 0,75 + 0,13 = 0,88 Distribusi Kumulatif ke-12 = 0,88+0,12 = 1,00 Total Distribusi Kumulatif  adalah 1.
Untuk  memudahkan  dalam  menjelaskan  penetapan Distribusi  Kumulatif  Besaran  pinjamn  Kredit  tahun 2017  dengan  perhitungan  dapat  dilihat  pada  tabel  3 sebagai berikut:
Tabel 3. Distribusi Kumulatif Besaran Pinjaman Kredit
Bulan Pinjaman (Rp.) Distribusi Probabilitas Distribusi kumulatif Januari 966.000.000 0,12 0,12 Februari 570.000.000 0,07 0,18 Maret 589.000.000 0,07 0,25 April 654.000.000 0,08 0,33 Mei 833.000.000 0,10 0,43 Juni 647.000.000 0,08 0,51 Juli 429.000.000 0,05 0,56 Agustus 542.000.000 0,06 0,62 September 275.000.000 0,03 0,66 Oktober 814.000.000 0,10 0,75 November 1.090.000.000 0,13 0,88 Desember 966.000.000 0,12 1,00 Total 8.375.500.000 1,00
3.4. Menentukan Interval AngkaAcak
angka  acak  yang  berfungsi  untuk  menentukan  interval nilai  dari  setiap  variabel.  menentukan  interval  angka acak dari setiap besaran pinjaman kredit dan ditentukan berdasarkan  nilai  distribusi  kumulatif.  Nilai  interval angka acak dapat dilihat pada tabel 4 sebagai  berikut:
Tabel 4. Interval Bilangan Acak
Bulan Pinjaman (Rp.) Distribusi Probabilitas Distribusi kumulatif Angka Acak Januari 966.000.000 0,12 0,12 00-11 Februari 570.000.000 0,07 0,18 12-17 Maret 589.000.000 0,07 0,25 18-24 April 654.000.000 0,08 0,33 25-32 Mei 833.000.000 0,10 0,43 33-42 Juni 647.000.000 0,08 0,51 43-50 Juli 429.000.000 0,05 0,56 51-55 Agustus 542.000.000 0,06 0,62 56-61 September 275.000.000 0,03 0,66 62-65 Oktober 814.000.000 0,10 0,75 66-74 November 1.090.000.000 0,13 0,88 75-87 Desember 966.000.000 0,12 1,00 88-99 Total 8.375.500.000 1,00
Tabel  4  menjelaskan  interval  angka  acak  besaran pinjaman kredit pada tahun 2017.
3.5. Menghitung dan Membangkitkan Bilangan Acak
Membangkitkan  bilangan  acak  digunakan  untuk menentukan dari hasil simulasi. Pengolahan setiap data besaran  pinjaman  kredit  dapat  menggunakan  nilai bilangan  acak  yang  sama.  Proses  membentuk  bilangan acak  (Generating  Random  Number)  menggunakan nilai: a = 5, c = 7, Z0 = 81 dan m = 99 dengan 12 bulan dari Januari sampai Desember.  Dengan syarat a, c < m dan Z 0 > 0.
Adapun  perhitungan  bilangan  acak  dapat  dilihat sebagai berikut:
X 1+1 = (5.82.7) mod 99 = 21
X 2+1 = (5.21.7) mod 99 = 13
X 3+1 = (5.13.7) mod 99 = 72
X 4+1 = (5.72.7) mod 99 = 70 X 5+1 = (5.70.7) mod 99 = 60 X 6+1 = (5.60.7) mod 99 = 10 X 7+1 = (5.10.7) mod 99 = 57 X 8+1 = (5.57.7) mod 99 = 94 X 9+1 = (5.94.7) mod 99 = 81 X 10+1 = (5.81.7) mod 99 = 16 X 11+1 = (5.16.7) mod 99 = 87
X 11+1 = (5.87.7) mod 99 = 46
Untuk memudahkan dalam menjelaskan perhitungan bilangan acak Besaran pinjamn Kredit tahun 2017 dengan perhitungan dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5 . Perhitungan Bilangan Acak
Bulan i Xi (d*Xi+c) Xi+1= (d.Xi+p) mod i Januari 0 82 417 21 Februari 1 21 112 13 Maret 2 13 72 72 April 3 72 367 70 Mei 4 70 357 60 Juni 5 60 307 10 Juli 6 10 57 57 Agustus 7 57 292 94 September 8 94 477 81 Oktober 9 81 412 16 November 10 16 87 87 Desember 11 87 442 46 Bilangan  acak  tersebut  akan  digunakan  untuk memprediksi Besaran pinjaman Kredit tahun berikutnya.  Kemudian  hasil  simulasi  dapat  ditentukan dengan  cara  menggunakan  nilai  angka  acak  tersebut, maka  akan  terlihat  Pinjaman  untuk  tahun  berikutnya. Hasil  simulasi  untuk  sampel  data  Besaran  pinjaman sebagai berikut:
Tabel 6. Proses Simulasi Besaran Pinjaman Tahun 2018
Anka Acak Bulan Data Real (Rp) Simulasi (Rp) Akurasi (%) 21 Januari 777.500.000 589.500.000 75,85 13 Februari 670.000.000 570.000.000 85,07 72 Maret 508.000.000 275.000.000 54,08 70 April 485.200.000 275.000.000 56,68 60 Mei 664.000.000 542.000.000 81,63 10 Juni 510.000.000 570.000.000 89,47 57 Juli 401.520.000 429.000.000 93,59 94 Agustus 595.500.000 966.000.000 61,65 81 September 660.000.000 814.000.000 81,12 16 Oktober 783.500.000 570.000.000 72,75 87 November 985.000.000 1.090.000.000 90,37 46 Desember 897.500.000 647.000.000 72,09 Jumlah 7.938.520.201 7.337.500.000 92,43
Tabel  6  menjelaskan  hasil  simulasi  data  Besaran Pinjaman  Kredit  secara  keseluruhan  dimana,  hasil persentasi  simulasi  tingkat  akurasi  prediksi  Besaran Pinjaman  PT.  BPR  LPN  Tarantag  pada  tahun  2018 adalah 92,4%.
Tabel 7. Proses Simulasi Besaran Pinjaman Tahun 2019
Anka Acak Bulan Data Real (Rp) Simulasi (Rp) Akurasi (%) 21 Januari 930.000.000 508.500.000 54,68 13 Februari 525.000.000 670.000.000 78,36 72 Maret 566.000.000 783.000.000 72,24 70 April 450.200.000 660.000.000 68,15 60 Mei 542.000.000 595.500.000 91,02 10 Juni 432.000.000 670.000.000 64,49 57 Juli 599.650.000 595.500.000 99,31 94 Agustus 490.500.000 897.500.000 54,65 81 September 581.000.000 985.000.000 58,98 16 Oktober 772.673.522 508.500.000 65,81 87 November 867.000.000 985.000.000 88,02 46 Desember 677.044.000 401.000.000 59,30 Jumlah 7.432.967.522 8.260.820.201 89,98
Tabel  7  menjelaskan  hasil  simulasi  data  Besaran Pinjaman  Kredit  secara  keseluruhan  dimana,  hasil persentasi  simulasi  tingkat  akurasi  prediksi  Besaran
Pinjaman  PT.  BPR  LPN  Tarantag  pada  tahun  2019 adalah 89,9%.
Tabel 8. Proses Simulasi Besaran Pinjaman Tahun 2020
Anka Acak Bulan Data Real 2019 (Rp) 21 Januari 566.000.000 13 Februari 525.000.000 72 Maret 581.000.000 70 April 581.000.000 60 Mei 599.650.000 10 Juni 525.000.000 57 Juli 599.650.000 94 Agustus 677.044.000 81 September 772.673.522 16 Oktober 525.000.000 87 November 867.000.000 46 Desember 432.100.000 Jumlah 7.251.117.552
Tabel  8  menjelaskan  hasil  simulasi  data  Besaran Pinjaman  Kredit  berdasarkan  angka  acak  prediksi Besaran  Pinjaman  PT.  BPR  LPN  Tarantag  pada  tahun 2020 adalah Rp. 7.251.117.522.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dari  hasil  simulasi  monte  carlo  didapatkan  prediksi besaran  pinjaman  untuk  tahun  2018  berdasarkan  data pinjaman  tahun  2017  dengan  akurasi  keberhasilan besaran pinjaman PT. BPR LPN Tarantang tahun 2018 adalah  sebesar  92,4%.  Untuk  besaran  pinjaman  pada Tahun  2019  berdasarkan  data  pinjaman  Tahun  2018 didapatkan Akurasi keberhasilan sebesar 89,9%.

## 5. Kesimpulan
Dari hasil dan pembahasan yang didapat tingkat akurasi prediksi  besaran  pinjaman  kredit  PT.  BPR  LPN Tarantang  untuk  tahun  2018  yaitu  sebesar  92,4%  dan akurasi  keberhasilan  prediksi  untuk  pinjaman  2019 yakni  sebesar  89,9%.  Dari  hasil  tersebut,  diambil kesimpulan  bahwa  metode  Monte  Carlo  dapat melakukan  prediksi  besaran  pinjaman  kredit  dengan baik.

## Daftar Rujukan
[1] Geni, B. Y., Santony, J., & Sumijan. (2019). Prediksi Pendapatan Terbesar  pada  Penjualan  Produk  Cat  dengan  Menggunakan Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis , 1 (4), 15–20. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v1i4.5
[2] 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 .
[3] Nasution,  K.  N.  (2016). Prediksi  Penjualan  Barang  Pada Koperasi PT. Perkebunan Silindak dengan Menggunakan Metode Monte Carlo . JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 3 (6), 65–59.
[4] Rahayu, T. K. (2019). Simulasi Monte Carlo untuk Memprediksi Keuntungan Penjualan . Mjrict, 2 (1), 1–6.
[5] Apri,  M.,  Aldo,  D.,  &  Hariselmi.  (2019).  Simulasi Monte  Carlo untuk  Memprediksi  Jumlah  Kunjungan  Pasien. Jursima,  7 (2), 32–46. DOI: http://dx.doi.org/10.47024/js.v7i2.176 .
[6] Zulfiandry, R. (2018). Optimasi Kegiatan Pelatihan Menggunakan  Metode  Simulasi  Monte  Carlo  (Studi  Kasus  Di Balai  Latihan  Kerja  Dinas  Tenaga  Kerja  Dan  Transmigrasi
Provinsi  Bengkulu). ILKOM  Jurnal  Ilmiah , 10 (1),  113–119. DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i1.252.113-119 .
[7] Hutahaean,  H.  D.  (2018). Analisa  Simulasi  Monte  Carlo  untuk Memprediksi  Tingkat  Kehadiran  Mahasiswa  dalam  Perkuliahan (Studi  Kasus:  STMIK  Pelita  Nusantara) . Journal  of  Informatic Pelita Nusantara , 3 (1), 41–45.
[8] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2019).  Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal KomtekInfo, 5 (3), 33–41. DOI: https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.148 .
[9] Astia,  R.  Y.,  Santony,  J.,  &  Sumijan,  S.  (2019).  Prediction  of Amount  of  Use  of  Planning  Family  Contraception  Equipment Using Monte Carlo Method (Case Study In Linggo Sari Baganti District). Indonesian  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data
Mining, 2 (1), 28–36. DOI:
https://doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.5825 .
[10] 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 .
[11] Ghaderpoori,  M.,  Kamarehie,  B.,  Jafari,  A.,  Alinejad,  A.  A., Hashempour,  Y.,  Saghi,  M.  H.,  Yousefi,  M.,  Conti,  G.  O., Mohammadi,  A.  A.,  Ghaderpoury,  A.,  &  Farrante,  M.  (2020). Health  Risk  Assessment  of  Heavy  Metals  In  Cosmetic  Products Sold  In  Iran:  The  Monte  Carlo  Simulation. Environmental Science  and  Pollution  Research,  27, 7588–7595.  DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-019-07423-w .
[12] Trisna,  N.,  Safitri,  W.,  &  Pratiwi,  M.  (2019).  Penerapan  Sistem Antrian  Sebagai  Upaya  Pengoptimalkan  Pelayanan  Terhadap Pasien Pada Loket Pengambilan Obat di RSI. Ibnu Sina Pasaman Barat  dengan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal Teknologi Informasi , 3 (1), 7. DOI: https://doi.org/10.36294/jurti.v3i1.681  .