Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri (PASTI) Vol. XVII, No. 1, April 2023, 68-78 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853

## Penentuan Jumlah Penggunaan Bahan Baku Tepung Terigu Berdasarkan Simulasi Monte Carlo
Christine Natalia 1 , Chendrasari Wahyu Oktavia 2*
1) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Univeritas Katolik Indonesia Atma Jaya
2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Univeritas Wijaya Putra Jl. Jend. Sudirman No.51, RW.4, Karet Semanggi, Jakarta 12930 Email: chrisnatalia@atmajaya.ac.id, chendrasariwahyu@uwp.ac.id *

## Abstrak
Perusahaan XYZ yang bergerak di bidang pengolahan roti.  Akan tetapi, ketidakpastian dari hasil penjualan roti mempengaruhi pemakaian kebutuhan bahan baku menjadi tidak menentu. Ketidakpastian tersebut pernah dialami oleh perusahaan yaitu di bulan Oktober pada minggu ke-2 sehingga mengalami kekurangan bahan baku tepung terigu yang cukup besar sebesar 2.554 kg dari kebutuhan bahan baku sebesar 7.086 kg.  Faktor penyebab dari kekurangan tepung  terigu  saat  ini  adalah  metode  peramalan  yang  digunakan  perusahaan  belum  tepat sehingga  dijumpai  permasalahan  kekurangan  persediaan  tepung  terigu  karena ketidakakuratan hasil yang diperoleh pada bulan Oktober. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini  adalah  menentukan  besarnya  kebutuhan  bahan  baku  yang  mendekati  kondisi  aktual dengan menggunakan teknik peramalan dengan simulasi monte carlo. Hasil dari penelitian ini diperoleh perbandingan ukuran akurasi peramalan terhadap kondisi aktual simulasi monte carlo sebesar  102%.  Berdasarkan  hasil  ukuran  akurasi  simulasi monte  carlo mampu mendekati hasil sebenarnya.
Kata kunci: Persediaan; Peramalan; Simulasi Monte carlo

## Abstract
XYZ Company is a company engaged in bread processing. However, the uncertainty of the results of the sale of bread affects the use of raw materials needs to be uncertain. Uncertainty about the use of the use of using raw material requirements is a problem for the company, which is supported by the lack of methods used to determine the number of raw material requirements in the future. namely in October, so that it experienced a sizable shortage of raw material for wheat flour of 2,554 kg of the raw material requirement of 7,086. Therefore, the purpose of this study ithe purpose of this studyis study aims to determine the number of raw material requirements that are close to actual conditions using forecasting techniques by comparing them with monte Ccarlo simulation. The results of this study obtained a monte carlo  simulation  of  102%.  Based  on  measuring  the  accuracy  of  the  monte  Monte  carlo simulation can approach the actual results.
Keywords: Inventory ; Forecasting ; Monte carlo Simulation

## PENDAHULUAN
Berkembangnya perusahaan manufaktur serta meningkatnya kualitas teknologi pada saat ini mendukung adanya perubahan. Perubahan yang terjadi menuntut sebuah perusahaan untuk terus beradaptasi terhadap perubahan yang terjadi dengan melakukan efisiensi pada perusahaan  yang  dikelola.  Setiap  perusahaan  perlu  memperhatikan  aspek  faktor  produksi dengan menekankan salah satunya pada faktor bahan baku sebagai bentuk adaptasi. Bahan baku  yang  digunakan  dalam  kebutuhan  produksi,  tentunya  harus  dipertimbangkan  secara matang  bagi  perusahaan  yang  tidak  memiliki  gudang  penyimpanan  atau  kapasitas  dari
gudang yang dimiliki cukup terbatas. Banyak sedikitnya penggunaan atau pemakaian bahan baku mempengaruhi jumlah persediaan yang dimiliki oleh perusahaan.
Pemakaian  bahan  baku  juga  berkaitan  erat  dengan  jumlah  kebutuhan  perusahaan dalam menggunakan bahan baku tersebut dalam jangka waktu periode tertentu. Sayangnya pemakaian bahan baku juga bergantung pada jumlah persediaan. Persediaan didefinisikan sebagai  suatu  bahan    baik    bahan/  produk  yang  sudah  jadi,  dalam  proses  maupun  bahan mentah yang disimpan di  dalam perusahaan guna untuk  pemenuhan permintaan sewaktu- waktu (P. Wijayanti & Sunrowiyati, 2019).
Perusahaan  roti  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  pengolahan produksi  roti.  Kelancara  pengolahan  produksinya,  ditentukan  oleh  sejumlah  persediaan bahan  baku.  Salah  satunya  adalah  bahan  baku  tepung  terigu.  Banyak  jenis  roti  yang diproduksi  dan  sebagian  besar  membutuhkan  bahan  bahan  baku  tepung  terigu  sehingga perusahaan menyediakan bahan baku tepung terigu sebagai persediaan di gudang. Hadirnya persediaan  cukup  penting  bagi  perusahaan,  namun  perlu  diperhitungkan  secara  matang besarnya persediaan. Click or tap here to enter text.
Berkaitan dengan persediaan bahan baku tepung terigu di perusahaan, ketersediaan bahan baku tepung terigu seringkali mengalami kendala dimana kendala terjadi pada bulan Oktober di minggu ke-2 terjadi ketidakseimbangan antara stock yang dimiliki sekitar 2.554 kg  dan  pengunaan  bahan  baku  sebesar  7.086  kg.  Pengaruh  dari  ketidakseimbangan  ini berdampak  pada  keterlambatan  proses  produksi,  dan  proses  distribusi  ke  konsumen  juga menjadi terhambat. Di sisi lain, perusahaan saat ini cukup berhati-hati dalam memutuskan jumlah persediaan bahan baku dikarenakan semakin besar jumlah persediaan maka semakin besar  biaya  penyimpanan.  Berdasarkan  wawancara  dengan  pihak  gudang,  total  biaya persediaan  dari  bahan  baku  tepung  terigu  dari  awal  hingga  akhir  periode  bulan  Oktober sebesar  Rp.  47.821.010.  Selain  itu  juga,  saat  ini  perusahaan  belum  memiliki  gudang penyimpanan sendiri.
Berangkat  dari  pengalaman  ini,  maka  dari  itu  perusahaan  haruslah  benar-benar memusatkan perhatian pada persediaan dan perlu berhati-hati dalam memutuskan besarnya persediaan  di  akhir  periode  agar  dapat  meminimalisir  kekurangan  bahan  baku  seperti pengalaman di bulan Oktober. Dengan pengalaman kejadian tersebut, maka sangat penting bagi perusahaan dalam menerapkan teknik peramalan, walaupun selama ini perusahaan telah menerapkan teknik peramalan namun teknik peramalan yang digunakan belum sesuai dalam menggambarkan kondisi aktual.  Hal ini mendorong penelitian untuk meminimalisir kendala yang  dihadapi  oleh  perusahaan  dengan  pendekatan  menggunakan  simulasi monte  carlo . Penggunaan  di  simulasi monte  carlo dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengestimasi jumlah penggunaan bahan baku di periode mendatang dengan menggunakan data masa lalu. Dengan  hasil  estimasi  ini,  perusahaan  bisa  merencanakan  strategi  lebih  awal  berkaitan dengan persediaan.
Bagi setiap perusahaan, teknik peramalan merupakan teknik yang dibutuhkan teknik yang tepat dalam mengatasi permasalahan sejumlah kebutuhan yang dipengaruhi oleh faktor ketidakpastiaan. Sesuai  dengan penjelasan  (Samuel  et  al., 2020) bahwa  beragamnya jenis permintaan yang tidak menentu dari konsumen mengakibatkan bahwa ketidakpastian jumlah penyimpanan  yang  harus  dilakukan  perusahaan.  Permintaan  yang  meningkat,  tentunya membutuhkan  perencanaan  yang  tepat  dalam  memenuhi  kebutuhan  bahan  baku.  Metode yang sesuai diimplementasikan pada sejumlah kebutuhan dengan menggunakan data masa lalu adalah metode peramalan.
Peramalan adalah teknik dalam memprediksi atau memperkirakan kejadian di masa akan  datang  berdasarkan  data  masa  lalu  untuk  dilakukan  pengujian  dan  fungsi  dari peramalan ini untuk mengurangi dampak ketidakpastian sehingga dapat mengatasi masalah.
Tujuan dari peramalan adalah membuat rencana dan memenuhi permintaan pasar sehingga hasilnya  dijadikan  landasan  membuat  kebijakan  sesuai  dengan  kapasitas  dan  kebutuhan bahan baku di  masa mendatang(Ismail,  2021).  Metode peramalan terdiri  berbagai  macam yaitu metode kualitatif, analisis deret berkala, metode kausal, dan metode simulasi (Fitriani et al., 2020).
Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk menentukan dan mengetahui berapa jumlah kebutuhan  tepung  terigu  di  masa  akan  datang  dengan  teknik  peramalan  berbasis  simulasi monte  carlo .  Tujuan  membandingkan  kedua  metode  tersebut  untuk  memperoleh  hasil peramalan yang akurat dan mendekati nilai sebenarnya. Click or tap here to enter text.Click or tap here  to  enter  text. Simulasi Monte carlo sebagai  teknik  sampling  statistik yang dipergunakan untuk  memperkirakan  solusi  terhadap  permasalahan  yang  bersifat  kuantitatif.  Dalam simulasi Monte carlo akan dibentuk sebuah model berdasarkan suatu sistem. Sistem tersebut akan  mensimulasi  sistem  berulang  kali  tergantung  sistem  yang  ditinjau  dengan  cara pemilihan bilangan random untuk setiap variabel dari distribusi probabilitas(Budiani et al., 2020).

## TINJAUAN PUSTAKA Persediaan
Persediaan  bahan  baku  merupakan  faktor  terpenting  dan  faktor  penunjang  dakam kelancaran  proses  produksi  dalam  memenuhi  permintaan  konsumen.  Setiap  perusahaan memiliki  perencanaan  persediaan  dengan  jumlah  yang  berbeda-beda.  Dalam  menentukan dan  membuat  perencanaan  persediaan  perusahaan  harus  cukup  berhati-hati.  Dikarenakan persediaan  memiliki  kaitannya  dengan  permintaan  konsumen.  Permintaan  dari  konsumen tidak dapat diperkirakan secara pasti.  Maka, persediaan menjadi suatu masalah yang perlu mendapatkan  perhatian  khusus  dalam  kaitannya  dengan  kegiatan  proses  produksi,  biaya serta distribusi barang-barang, baik bahan baku, barang dalam proses atau barang setengah jadi, ataupun barang jadi (Kartika & Susatyo Nugroho Widyo Pramono, 2021), (Aditiyana & Kusrini,
(2018) persediaan berfungsi untuk mengantisipasi kejadian keterlambatan waktu pengiriman dari pemasok sehingga tidak menyebabkan proses produksi  tidak terganggu atau terhenti. Jika  keterlambatan  pengiriman  terjadi  maka  berdampak  pada  beralihnya  konsumen  ke produsen lain.
Persediaan  adalah  suatu  sumber  daya  yang  menganggur  dan  menunggu  proses selanjutnya  seperti  kegiatan  produksi,  pemasaran,  distribsui  ataupun  kegiatan  konsumsi setelah  barang  tersebut  diterima  oleh  konsumen  (Pratama  et  al.,  2020).  Senada  dengan pernyataan  para  ahli  lainnya,  persediaan  adalah  sejumlah  bahan-bahan,  parts  yang disediakan untuk kegiatan proses produksi, serta barang jadi atau produk yang disediakan dalam memenuhi permintaan dari komponen atau langganan setiap waktu (Kartika & Susatyo Nugroho Widyo Pramono, 2021).
Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  persediaan  diartikan  sebagai  sejumlah barang yang menjadi aktivitas suatu perusahaan dengan maksud disimpan untuk digunakan dan dijual pada periode yang akan datang atau sejumlah barang yang masih dalam proses atau proses

## Peramalan
Definisi peramalan adalah suatu aktivitas dalam memprediksi atau memperkirakan suatu  peristiwa  yang  terjadi  di  periode  akan  datang  dengan  batuan  perencanaan  terlebih dahulu  yang  dibuat  berdasarkan  kemampuan  permintaan/produksi  dan  kapasitas  yang dilakukan perusahaan(Yuliani et al., 2022). Peramalan adalah  proses yang berguna untuk memperkirakan berapa kebutuhan di  masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran
kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang di butuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang  atau  jasa(R.  Wijayanti,  2018). Jika  dilihat  dari  jangka  waktu  ramalan,  maka peramalan dapat dibedakan menjadi 3 macam yaitu (R. Wijayanti, 2018). Jika dilihat dari jangka  waktu  ramalan,  maka  peramalan  dapat  dibedakan  menjadi  3  macam  yaitu  (R. Wijayanti, 2018):
a. Peramalan jangka pendek dimana peramalan yang memiliki rentang waktu satu tahun, namun  kurang  dari  tiga  bulan.  Peramalan  ini  meliputi  :  merencanakan  pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan, dan tingkat produksi.
b. Peramalan jangka menengah : Peramalan ini berjangka tiga bulan hingga tiga tahun. Peramalan  meliputi  :  perencanaan  penjualan,  perencanaan  dan  penganggaran produksi, penganggaran kas, dan menganalisi berbagai rencana operasi.
c. Peramalan jangka Panjang yaitu peramalan yang memiliki rentang waktu biasanya tiga  tahun  atau  lebih  digunakan  dalam  merencanakan  produk  baru,  pengeluaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspandi dan penelitian serta pengembangan.
Metode  peramalan  terdiri  berbagai  macam  yaitu  metode  kualitatif,  analisis  deret berkala, metode kausal, dan metode simulasi (Fitriani et al., 2020).

## Simulasi Monte Carlo
Click or tap here to enter text. Simulasi monte carlo diaplikasikan pada berbagai bidang antara lain : computer, finansial, meterologi, biologi, dan biokimia (Budiani et al., (2020). Cara  kerja  teknik  simulasi Monte  carlo berdasarkan  penggunaan  angka  acak  dan kemungkinan  probabilitas.  Dari  proses  acak  ini  melibatkan  suatu  distribusi  probabilitas variabel data yang dikumpulkan mengacu pada data lalu serta distribusi probabilitas teoritis sehingga simulasi Monte carlo disebut juga desain awal untuk mencari tahu dan mempelajari tingkah laku sistem. Beberapa ahli banyak menggunakan simulasi ini karena cukup praktis dalam memecahkan permasalahan yang berkaitan ketidakpastian termasuk pada sistem yang dapat diperbaiki (Manurung & Santony, 2019) .
Seperti  dijelaskan  sebelumnya,  penggunaan  metode  simulasi Monte  carlo menggunakan  angka  acak.  Angka  acak  didefinisikan  sebagai  sekumpulan  angka  yang kemungkinan timbulnya adalah sama  dan pola angka yang timbul tidak dapat diidentifikasi secara  pasti  (Dedrizaldi  et  al.,  2019).  Kelebihan  dari  simulasi  ini  adalah  kemampuannya dalam mensimulasikan sistem secara berulang-ulang kali dengan menetapkan bilangan acak setiap variabel dari distribusi probabilitas (Prawita et al., 2020).
Pembangkitan  bilangan  acak  di  dalam  simulasi  ini  dapat  memungkinkan membangkitkan  bilangan  acak  yang  sebenarnya.  Pada  simulasi monte  carlo dimana pembangkitan  bilangan  acak  menggunakan Linear  Congruent  Method (LCM)  dan  selang beberapa  waktu,  beberapa  programmer  menggunakan  metode  Linear  Congruential Generator (LCG) dimana metode ini banyak diimplementasikan secara komputasional dan relatif cepat(Haerudin et al., 2020). Metodologi dalam simulasi Monte carlo Geni et al.,2019) antara lain :
1. Menentukan distribusi probabilitas data permintaan atau data penjualan
2. Menentukan distribusi kumluatif data permintaan atau data penjualan
3. Menentukan interval angka random
4. Melakukan pembangkitan angka random
5. Melakukan simulasi Monte carlo
Penggunaan  simulasi  dalam  peramalan  telah  banyak  digunakan  oleh  beberapa penelitian antara lain : (Geni et al., 2019b; Hayati et al., 2020; Naim & Donoriyanto, 2020)

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  perusahaan  manufaktur  roti.  Sebagai  produsen  roti, tentunya  tingkat  ketergantungan  persediaan  terhadap  bahan  baku  cukup  tinggi.  Pada penelitian ini, dibutuhkan teknik peramalan dalam menganalisis tingkat penggunaan bahan baku dalam setahun. Adapun metode yang digunakan adalah simulasi monte carlo . Tujuan adalah mengestimasi besarnya jumlah  penggunaan bahan baku di  periode mendatang dan mendekati  hasil  sebenarnya.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  wawancara  dengan  pihak gudang selaku pihak yang memahami besar persediaan awal dan akhir dari bahan baku. Data yang diperoleh adalah data persediaan bahan baku selama setahun berupa data penggunaan bahan baku tepung terigu. Data persediaan dilakukan akan diramalkan selama satu tahun. Peramalan bahan baku tepung terigu menjadi penting dalam memprediksi kebutuhan bahan baku di periode mendatang dan faktor ketidakpastian persediaan menjadi dasar penggunaan peramalan. Langkah pertama, data penggunaan tepung terigu diproses terlebih dahulu untuk melihat pola datanya dari scatter plot gambar 1. Gambaran pola data yang terbentuk akan mempengaruhi cocok atau tidaknya metode yang akan digunakan dan hasil keakuratan.
Gambar 1 . Scatterplot Tepung terigu
Dari  sisi  simulasi.  Peramalan  dapat  juga  menggunakan  simulasi  seperti  simulasi monte carlo . Hal ini dikarenakan simulasi monte carlo merupakan pendekatan probabilistik yang mampu mempertimbangkan ketidakpastian yang bisa kapanpun tdimungkinkan terjadi. Hal  ini  sesuai  dengan  prinsip  peramalan.  Prinsip  kerja  dari  simulasi  ini  menggunakan bilangan acak. Data penggunaan bahan baku tepung terigu pada gambar 1 adalah salah satu bagian  dari  bilangan  acak  dan  probabilistik  dan  disamping  itu  dari  sisi  manajemen persediaan  secara  spesifik  dalam  hal  ini  manajemen  persediaan,  simulasi  memungkinkan penggunanya mengetahui kebutuhan kedepannya (Candia Apriawan & Handoyo Mulyo, 2015).

## TAHAPAN PERAMALAN Simulasi Monte carlo
Disajikan  data  penggunaan  bahan  baku  tepung  terigu  dengan  jumlah  n  (jumlah periode)  1  sampai  12  seperti  pada  tabel  1.  Data  ini  akan  dilakukan  pengolahan  dengan simulasi monte carlo (Iwan, Rahayu, 2018).
Tabel 1 . Jumlah Penggunaan Tepung Terigu
1. Menentukan distribusi probabilitas data penggunaan kebutuhan bahan baku tepung terigu. Besar distribusi probabilitas dapat ditentukan dari  (Zalmadani et al., 2020)

## Distribusi Probabilitas = Frekuensi
Total Frekuensi
2. Menentukan distribusi probabilitas kumulatif Nilai  ini diperoleh  dari  hasil  penjumlahan  tiap  angka  kemungkinan  dengan  jumlah sebelumnya (Zalmadani et al., 2020).
3. Menentukan Interval Angka Random Penetapan interval acak di lakukan di setiap variabel berguna untuk penentuan batas antara variabel satu dengan variabel lainnya. Acuan pembentuk interval angka acak ini dari distribusi probabilitas dan distribusi probabilitas kumulatif.
4. Melakukan pembangkitan angka random Bilangan acak juga dapat dibentuk dengan beberapa algoritma pembangkit bilangan random. Di dalam penelitian ini, pembangkitan bilangan acak yang digunakan adalah Linear Congruential Generators.
5. Menjalankan simulasi Monte carlo
Adapun langkah-langkah penelitian disajikan pada alur penelitian pada gambar 2.

## Terigu Golden (2020) dan Satuan Kg
Jan 17883 Feb 14385 Mar 23482 Apr 22895 Mei 7392 Jun 18635 Jul 16652 Aug 17457 Sep 19370 Okt 17449 Nov 21491 Des 16438

## Gambar 2. Alur Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Peramalan  merupakan  kegiatan  yang  berkaitan  dengan  proses  penting  yang  harus dilakukan  perusahaan  untuk  mengestimasi  penggunaan  bahan  baku  untuk  periode  akan datang. Berikut ini adalah hasil data yang dianalisis dari metode simulasi monte carlo .
A. Penentuan distribusi probabilitas
Penentuan  besar  distribusi  probabilitas  diperoleh  dengan  membagi  setiap  data (frekuensi)  setiap  bulannya  dengan  banyaknya  data  (frekuensi).  Hasil  distribusi probabilitas  terlihat  pada  tabel  2.  Hasil  distribusi  probabilitas  pada  bulan  Januari diperoleh dari (17.783 : 213.530 = 0,08) dan perhitungan juga dilakukan untuk bulan seterusnya. Berdasarkan hasil distribusi probabilitas ini diperoleh pada ada 5 bulan yang  memiliki  nilai  sama  yaitu  di  bulan  Januari,  Juli,  Agustus,  Oktober,  dan Desember sebesar 0,08.
Nilai  distribusi  probabilitas  yang  terbentuk  menjadi  dasar  membangun  nilai kumulatif distribusi probabilitas.
B. Hasil Distribusi Probabilitas Kumulatif Penentuan  distribusi  probabilitas  kumulatif  ditentukan  dari  hasil  distribusi probabilitas.  Distribusi  probabilitas  kumulatif  diperoleh  dari  menjumlahkan  setiap angka  distribusi  probabilitas  dengan  jumlah  distribusi  probablitas  komulatif sebelumnya,  kecuali  untuk  nilai  distribusi  probabilitas  data  pertama.  Hasil
Memilih item bahan baku yang akan diramalkan Menentukan pola peramalan dari data bahan baku yang terpilih Menentukan metode peramalan yang sesuai dengan pola peramalan Simulasi Monte Carlo Persediaan Bahan Baku yang tidak menentu dan fluktuatif Hasil  dan Analisa Kesimpulan
perhitungan  dari  nilai  distribusi  probabilitas  komulatif  ini  diperoleh  bahwa  hasil distibusi probabilitas komulatif dari bulan Januari ke bulan Desember semakin besar. Hasil akhir di bulan Desember memiliki nilai 1. Hasil dari distribusi probabilitas di akhir periode bernilai 1 seperti pada tabel 2.
C. Penentuan  Range Bilangan Acak dan Bilangan Acak Interval bilangan acak dibentuk dari distribusi probabilitas kumulatif yang berhasil diperoleh  sebelumnya.  Interval  bilangan  random  ini  berperan  penting  sebagai pembatas antara variable yang satu dengan variabel lain serta acuan hasil simulasi dari percobaan bilangan acak yang dibangkitkan. Pembatas terdiri dari 2 yaitu batas minimal dan batas maksimal. Hasil dari penentuan range bilangan acak pada tabel 2 dimana batas minimal adalah 0 dan batas maksimal adalah 100. Untuk batas minimal pada  data  kedua  dan  seterusnya,  diperoleh  dari  batas  akhir  data  sebelumnya kemudian ditambahkan dengan angka 1.
Angka  bilangan  acak  yang  telah  dibangkitkan  pada  simulasi  misalnya  di  bulan Januari berada pada range 0-8, maka jumlah penggunaan bahan baku tepung terigu adalah 17.883 kg. Bulan April berada di range 27-37 maka jumlah penggunaan bahan baku tepung terigu sebesar 22.895 kg. Kesimpulan dari hasil tersebut adalah range bilangan random yang terbentuk adalah batas dari penggunaan bahan baku. Dasar  dari  simulasi monte  carlo adalah  bilangan  acak.  Bilangan  acak  terbentuk dengan membangkitkan dengan LCG dimana LCG memerlukan nilai a = 89, c = 49, m  =100,  X0  =  11.  Sesuai  dengan  penelitian  (Kumala  et  al,  2016)  bahwa Linear Congruential  Generator (LCG)  merupakan  metode  umum  untuk  memperoleh bilangan acak.
D. Simulasi Monte carlo
Hasil  simulasi monte  carlo merupakan  hasil  dari  percobaan  dari  hasil  distribusi probabilitas,  distribusi  probabilitas  komulatif,  penentuan  range  bilangan  acak  dan pembangkitan  bilangan  acak.  Hasil  simulasi  dari  tabel  2  menunjukkan  bahwa keluaran peramalan setiap bulan dipengaruhi oleh pembangkitan bilangan acak dan pembatas bilangan acak. Sebagai contoh, bulan Juni dimana bilangan acaknya adalah 1,  besarnya  bilangan  acak  ini  masuk  ke  dalam  rang  0-8  sehingga  pada  bulan  Juni besarnya peramalan pada periode mendatang adalah 17.883 kg.
Tabel 2. Hasil Perhitungan dari Simulasi Monte carlo Tepung Terigu Distribusi Probabilitas Kumulatif Probabilitas Kumulatif * 100 Tag Number Bilangan Acak Peramalan Jan 17883 0.08 0.08 8 0 - 8 28 22895 Feb 14385 0.07 0.15 15 9 14 41 18635 Mar 23482 0.11 0.26 26 15 - 26 98 16438 Apr 22895 0.11 0.37 37 27 - 37 71 19370 Mei 7392 0.03 0.40 40 38 - 40 68 19370 Jun 18635 0.09 0.49 49 41 - 49 1 17883 Jul 16652 0.08 0.57 57 50 - 57 38 7392 Aug 17457 0.08 0.65 65 58 - 65 31 22895 Sep 19370 0.09 0.74 74 66 - 74 8 17883 Okt 17449 0.08 0.82 82 75 - 82 61 17457 Nov 21491 0.10 0.92 92 83 - 92 78 17449 Des 16438 0.08 1.00 100 93 - 100 91 21491 Jumlah 213530 219158

## Tabel 3. Akurasi Peramalan
Pada  Tabel  3  menggambarkan  hasil  akurasi  peramlan  terhadap  kondisi  aktual  di periode  2021.  Ukuran  akurasi  simulasi monte  carlo adalah  membandingkan  hasil kondisi  aktual  dibagi  dengan  peramalan  di  setiap  bulannya  dimana  sesuai perhitungan yang digunakan oleh (Moh. Jufriyanto, 2020). Hasil akurasi diperoleh dari hasil kondisi aktual dibandingkan dengan hasil peramalan, kemudian dikalikan 100%.  Rumus  ini  mengikuti  penelitian  dari  (Yusmaity  et  al.,  2019).  Pada  bulan Januari  akurasi  sebesar  86%,  hasil  ini  diperoleh  dari  (19.580  :  22.895)  x  100%. Sedangkan, rata-rata tingkat akurasi dari peramalan penggunaan bahan baku tepung terigu sebesar 103% yang diperoleh dari jumlah keseluruhan akurasi dibagi jumlah n  (periode  bulan)  yaitu  12.  Pada  bulan  Januari,  Maret,  April,  Mei  dan  Desember menunjukkan pada periode tersebut tingkat akurasinya di bawah nilai rata-rata yang berarti  nilai  hasil  prediksi  tersebut  sudah  cukup  mampu  menggambarkan  kondisi sebenarnya pada periode 2021, akan tetapi pada bulan Juni, Juli, Agustus, September, dan November tingkat akurasi di atas nilai rata-rata yang berarti hasil periode 2021 memberikan nilai lebih besar dari hasil prediksi.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dalam  penelitian  ini,  teknik  peramalan  dapat menggunakan simulasi. Hasil simulasi dalam peramalan juga dapat memberikan hasil cukup baik dalam menggambarkan kondisi sebenarnya, salah satu simulasi adalah simulasi monte carlo .

## Simpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan diketahui rata-rata nilai akurasi dari peramalan penggunaan bahan baku tepung terigu sebesar 103% artinya tingkat keberhasilan simulasi monte  carlo dalam  menggambarkan  kondisi  sebenarnya.Hasil  akurasi  ini  menunjukkan bahwa penerapan metode simulasi monte carlo mudah dilakukan dan mampu memberikan gambaran kondisi sebenarnya.

## Saran
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan  pembahasan  penelitian,  maka  penulis memberikan saran sebagai berikut :
Terigu Golden 2020 Peramalan Kondisi Aktual Periode 2021 Akurasi (%) Jan 17883 22895 19580 86 Feb 14385 18635 19854 107 Mar 23482 16438 24841 15 Apr 22895 19370 11646 60 Mei 7392 19370 7447 38 Jun 18635 17883 29445 165 Jul 16652 7392 12933 175 Aug 17457 22895 27958 122 Sep 19370 17883 21657 121 Okt 17449 17457 19831 114 Nov 21491 17449 23196 133 Des 16438 21491 18425 86 Rata-rata 102
1. Perusahaan Roti harus menetapkan dan merencanakan  kebutuhan pemakaian bahan baku  tepung  terigu  dengan  metode  peramalan  yang  disesuaikan  dengan  teori peramalan  sehingga  dapat  secara  pasti  mengetahui  jumlah  kebutuhan  pemakaian bahan baku tepung terigu.
2. Penentuan hasil peramalan simulasi monte carlo cukup mudah sehingga perusahaan dapat mengimplementasikan metode tersebut untuk metode peramalan.
3. Penelitian ini perlu dikembangkan untuk menyelesaikan studi kasus berbeda.
4. Dalam  memprediksi  pemakaian  kebutuhan  bahan  baku  tepung  terigu  dengan membandingkan simulasi monte carlo dan metode peramalan yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditiyana,  M.  I.,  &  Kusrini,  E.  (2018).  Pengendalian  Bahan  Baku  Utama  Menggunakan Metode  Min-Max  Stock  pada  Coffee  Shop  di  Yogyakarta  untuk  Optimalisasi Persediaan  Bahan  (Studi  Kasus  di  Maraville  Yogyakarta). Universitas  Islam Indonesia , 53 (9), 1689–1699.
Budiani, B., Bunga, I., Amalia, S., & Gumelar, F. (2020). Analisa Perbandingan Peramalan Data Penumpang Pt Kai Antara Metode Simulasi Monte Carlo Dan Double Moving Average. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Infomasi  Terapan , 6 (3),  176–183. https://doi.org/10.33197/jitter.vol6.iss3.2020.398
Candia  Apriawan,  D.,  &  Handoyo  Mulyo,  J.  (2015).  Analysis  of  Sugarcane  and  Sugar Production  in  PT.  Perkebunan  Nusantara  VII  (PERSERO). Agro  Ekonomi , 26 (2), 159–167.
Dedrizaldi,  Masdupi,  E.,  &  Linda,  M.  R.  (2019).  Analisis  Perencanaan  Persediaan  Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo pada PT . Agrimitra Utama Persada. Jurnal Kajian Manajemen Dan Wirausaha , 01 (1), 388–396.
Fitriani,  M.,  Sudarwadi,  D.  S.,  &  Nurlaela,  N.  (2020).  Penerapan  Metode  Single  Moving Average  Dan  Exsponential  Smoothing  Pada  Usaha  Asrie  Modesta. Cakrawala Management Business Journal , 3 (1), 547. https://doi.org/10.30862/cm-bj.v3i1.58 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. https://doi.org/10.37034/infeb.v1i4.5
Haerudin, H., Lelah, L., Informatika, S. T., Sukabumi, U. M., & Barat, J. (2020). Penerapan Model  Algoritma  Monte  Carlo  pada  Simulasi  Penjualan  untuk  Menentukan Permintaan dan Keuntungan. Jurnal Ilmiah Komputer , 16 (2), 79–90.
Hayati, N., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2020). Optimalisasi Prediksi Penjualan Produk Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  dalam  Meningkatkan  Transaksi  (Studi Kasus:  Toko  Herbal  An  Nabawi). Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis . https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.54
Kumala, I., Sukania, I. W., & Christianto, S. (2016). OPTIMASI PERSEDIAAN SPARE PART UNTUK MENINGKATKAN TOTAL PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO(STUDI KASUS  DI PT. ZXC). Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 4 (3), 166–174.
Ismail, A. H. (2021). Sosialisasi Metode Forecasting Dalam Meramalkan Penjualan Produk UMKM. Publidimas , 1 (1), 57–63.
Iwan,  Rahayu,  A.  (2018).  Analisa  Peramalan  Permintaan  Mobil  Mitsubishi  Expander. Cakrawala , 18 (2), 249-256
Kartika,  N.  Y.,  &  Susatyo  Nugroho  Widyo  Pramono.  (2021).  Pengendalian  Persediaan Bahan Baku Pembuat Semen dengan Metode Min – Max Stock ( Studi Kasus : PT
Semen Padang Unit of Dumai Plant ). Seminar Nasional Teknik Industri Universitas Gadjah Mada , September , 62–67.
Manurung, K. H., & Santony, J. (2019). Simulasi Pengadaan Barang menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi , 1 (3), 7–11. https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3
Moh. Jufriyanto. (2020). Peramalan Permintaan Keripik Singkong dengan Simulasi Monte Carlo Forecasting Demand for Cassava Chips with Monte Carlo Simulation. Jurnal Teknik Industri , 6 (2), 107–113. Naim, M. A., & Donoriyanto, D. S. (2020). PENGENDALIAN PERSEDIAAN OBAT DI APOTEK  XYZ  DENGAN  MENGGUNAKAN  SIMULASI  MONTE  CARLO. Juminten : Jurnal Manajemen Industri Dan Teknologi , 1 (2), 1–11.
Prapcoyo,  H.  (2018).  PERAMALAN  JUMLAH  MAHASISWA  MENGGUNAKAN MOVING AVERAGE. Telematika , 15 (01), 66–75.
Pratama,  D.  A.,  Hidayati,  S.,  Suroso,  E.,  &  Sartika,  D.  (2020).  Analisis  Peramalan Permintaan dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pembantu pada Industri Gula (Studi Kasus PT. XYZ Lampung Utara). Jurnal Penelitian Pertanian Terapan , 20 (2), 148–160. https://doi.org/10.25181/jppt.v20i2.1636
Prawita, R., Sumijan, S., & Nurcahyo, G. W. (2020). Simulasi Metode Monte Carlo dalam Menjaga Persediaan Alat Tulis Kantor (Studi Kasus di IAIN Batusangkar). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 3 , 72–77. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.69 Samuel,  P.,  Lefta,  F.,  Indahsari,  I.,  &  Gozali,  L.  (2020).  Penentuan  Metode  Peramalan Permintaan Barang Setengah Jadi Di Pt. Xyz. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 8 (1), 7– 17. https://doi.org/10.24912/jitiuntar.v8i1.8066
Santony, J. (2019). Jurnal Informasi & Teknologi Simulasi Monte Carlo untuk Memprediksi
Hasil Ujian Nasional (Studi Kasus di SMKN 2 Pekanbaru) . https://doi.org/10.35134/jidt.v1i3.21
Wijayanti, P., & Sunrowiyati, S. (2019). Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku guna Memperlancar Proses Produksi dalam Memenuhi Permintaan Konsumen pada UD Aura  Kompos. Jurnal  Penelitian  Manajemen  Terapan  (PENATARAN) , 4 (2),  179– 190.
Wijayanti, R. (2018). Pengendalian Persediaan Bahan Baku dan Peramalan. Jurnal PPKM , January 2017 , 134–147.
Yuliani, E. T., Sumartono, B., & Moektiwibowo, H. (2022). Perencanaan Dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Handsanitizer 70B Dengan Menggunakan Metode Eoq Pada Pt. Focustindo Cemerlang Dibekasi, Jawa Barat. Jurnal TeknikIndustri , 11 (1), 58– 67. https://doi.org/10.35968/jtin/v11i1/896
Zalmadani,  H., Santony,  J.,  &  Yunus, Y. (2020b). Prediksi Optimal  dalam  Produksi Bata Merah Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 2 (1), 13–20. https://doi.org/10.37034/infeb.v2i1.11