Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Implementasi Algoritma Monte Carlo Untuk Memprediksi Permintaan Aksesoris Mobil
Muhammad Faisal * , Ahmad Mutatkin Bakti
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1,* 20142048P@student.binadarma.ac.id, 2 Mutakin.bakti@binadarma.ac.id Email Koresponding : 20142048P@student.binadarma.ac.id Submitted 01-03-2023 ; Accepted 25-03-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Toko  ADS  Variasi  dan  AC  Mobil  merupakan  toko  yang  bergerak  dalam  penjualan  aksesoris  mobil,  melakukan  reparasi  dan penggantian sparepart AC Mobil di Kota Palembang, Toko ADS Variasi dan AC Mobil menghadapi tantangan dalam memprediksi permintaan aksesoris mobil yang tepat untuk dijual agar tidak terjadi kelebihan atau kekurangan stok  barang. Sehingga diperlukan suatu  metode  yang dapat diimpelentasikan  ke  dalam  sistem persediaan  dan  catatan  penjualan dan pembelian. Dalam penelitian  ini penulis  menggunakan  Algoritma  Monte  Carlo  yang  akan  menghasilkan  prediksi  permintaan  aksesoris  mobil  dengan mempertimbangkan variasi faktor-faktor yang memengaruhi permintaan, dengan mengambil data historis penjualan aksesoris mobil dari periode yang relevan, kemudian melakukan simulasi Monte Carlo dengan menggunakan data tersebut sebagai input. Simulasi akan diulang sebanyak yang dibutuhkan dan memberikan hasil berupa distribusi probabilitas permintaan aksesoris mobil yang mungkin terjadi. Dengan mengambil nilai rata-rata dari distribusi probabilitas tersebut, maka prediksi permintaan yang akurat dapat dihasilkan. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah  prediksi permintaan aksesoris mobil yang lebih akurat dan berdasarkan data historis yang terkini, sehingga toko dapat menentukan jumlah stok barang yang tepat dan menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Selain itu, dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang memengaruhi permintaan, toko dapat merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif dan meningkatkan keuntungan toko.
Kata Kunci : Monte Carlo; Prediksi; Penjualan; Pembelian; Website

## Abstract
Toko ADS Variasi dan AC Mobil is a shop engaged in the sale of car accessories, repairing and replacing car air conditioning  spare parts in Kota Palembang, Toko ADS Variasi dan AC Mobil faces challenges in predicting the demand for the right car accessories to sell so that there is no excess or shortage of stock items. So that a method is needed that can be implemented into the inventory system and sales and purchase records. In this research, the author uses the Monte Carlo Algorithm which will generate predictions of demand for car accessories by considering variations in factors that affect demand, taking historical data on car accessories sales  from the relevant period, then conducting Monte Carlo simulations using the data as input. The simulation will be repeated as many times as needed and provide results in the form of probability distributions of demand for car accessories that may occur. By taking the average value of the probability distribution, an accurate demand prediction can be generated. The result obtained from this research is a more accurate prediction of demand for car accessories based on the latest historical data  so that stores can determine the right amount of stock and avoid overstocking or understocking. In addition, by considering the factors that affect demand, stores can plan more effective marketing strategies and increase store profits.
Keywords : Monte Carlo; Prediction; Selling; Buying; Website

## 1. PENDAHULUAN
Di era globalisasi ini, ketika bisnis tidak lagi dibatasi oleh lokasi fisik, kemajuan teknologi informasi telah mengubah cara pandang perusahaan.  Penjualan dapat  dianggap sebagai  suatu  perusahaan atau sebagai  tindakan yang dilakukan untuk menyampaikan  suatu  produk  (barang  atau  jasa)  dari  titik  asalnya  ke  titik  tujuannya  (konsumen).  Penjualan  diarahkan untuk memaksimalkan keuntungan produsen melalui pengembangan kegiatan terpadu untuk membuat rencana strategis yang  ditujukan  untuk  memenuhi  permintaan  dan  keinginan  konsumen.  Uang  juga  dapat  dihasilkan  melalui  aktivitas penjualan lainnya. atau korporasi yang bisnis utamanya adalah menghasilkan penjualan jika semakin banyak penjualan yang mereka hasilkan, semakin banyak uang yang mereka hasilkan[1].
Toko Variasi ADS dan AC Mobil, seperti yang disampaikan oleh pemiliknya, Bapak Ade Indra Saputra , S.Pd. , mulai beroperasi pada tanggal 18 Januari 2018, dan khusus pada penjualan aksesoris dan modifikasi mobil pada awalnya. Dengan waktu, tekad, dan masukan yang konsisten dari klien yang puas. Pada tahun 2020, Toko ADS Variasi dan AC Mobil memutuskan untuk memperluas penawaran mereka dengan menyertakan Suku Cadang AC Mobil dan Perbaikan AC Mobil untuk pelanggan mereka dan  secara manual melakukan pencatatan entri stok barang, serta penjualan aksesori untuk  mobil,  dan  membuat  keputusan  bisnis  berdasarkan  catatan  tersebut.  NamunToko  ADS  Variasi  dan  AC  Mobil menghadapi  permasalahan  dalam  pencatatan  manual  untuk  penjualan  dan  pembelian  aksesoris  mobil,  serta  prediksi permintaan  barang  secara  manual.  Metode  manual  ini  memiliki  banyak  kelemahan  seperti  kurang  efisien,  memakan waktu,  rentan  kesalahan,  sulit  untuk  dipantau,  dan  tidak  akurat  dalam  memprediksi  permintaan  barang.  Hal  ini  dapat menyebabkan  kesalahan  dalam  penjualan,  persediaan  barang  yang  tidak  tepat,  dan  ketidakmampuan  toko  untuk merespons permintaan pasar dengan cepat sehingga memerlukan  sistem web yang bekerja lebih baik daripada pencatatan manual [2] yang dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi operasi Toko ADS Variasi dan AC Mobil.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Heru Haerudin pada tahun 2020 yang membahas tentang Penerapan  Model  Algoritma  Monte  Carlo  Pada  Simulasi  Penjualan  Untuk  Menentukan  Permintaan  Dan  Keuntungan dalam  penelitian  tersebut  membahas  tentang  bahwa  penerapan  simulasi  tahun  2018  di  Pabrik  Moring  Karya  Bersama
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
dengan metode monte carlo dapat digunakan untuk menentukan berapa banyak moring yang harus di produksi perharinya, sehingga  bisa  dijadikan  gambaran  pemilik  pabrik  untuk  memproduksi  moring  pada  hari  berikutnya  dan  mendapatkan informasi hasil keuntungan [3]. Penelitian lainnya terkait Simulasi monte carlo dilakukan oleh Khairun Nizar Nasution dengan judul “Prediksi Penjualan Barang Pada Koperasi Pt. Perkebunan Silindak Dengan Menggunakan Metode Monte Carlo”  dimana  hasil  dari  penelitian  tersebut  dapat  meningkatkan  produktifitas  baik  dalam  penjualan  dan  kemampuan karyawan  dalam  memahami  sistem  permintaan  barang  [4]. Selanjutnya  dalam  penelitian  Mutia,  dkk  pada  tahun  2020 menunjukkan bahwa tingkat akurasi menggunakan metode Monte Carlo dengan hasil simulasi yang terdapat pada Tabel yaitu  dengan  rata-rata  persentasi  tahun  2018  sebesar  84%  dan  ratarata  persentasi  tahun  2019  sebesar  88%.  Sehingga dengan berhasilnya penerapan metode Monte Carlo ini untuk memprediksi tingkat hafalan Santri yang telah menyetorkan hafalan Al-Qur’annya dapat dilakukan secara optimal oleh pihak Pondok Pesantren [5].
Adapun  penelitian  tentang  sistem  informasi  berbasis  web  yang  dilakukan  oleh  Dhika,  dkk  pada  tahun  2016 menghasilkan sistem informasi jasa pengiriman barang berbasis web sangat membantu, dan pada sistem yang dibuat user dapat melakukan login, atau memonitoring keberadaan barang pada saat pengiriman berlangsung. Sistem informais ini dibuat  menggunakan  HTML,  Bahasa  Pemrograman  PHP  dan  Mysql  [6].  Dalam  penelitian  Puspita,  dkk  tahun  2021 perancangan  sistem  informasi  berbasis  web  dirancang  menggunakan  UML  (Unified  Modelling  Language),Bahasa Pemrograman  PHP  dan  MySql  [7].  Yulianda,  dkk  juga  melakukan  penelitian  dimana dalam  penelitiannya  tersebut  ia membangun  sistem  informasi  persediaan  barang  menggunakan  UML  (Unified  Modelling  Language),  Bahasa Pemrograman PHP dan MySql [8].
Berdasarkan penelitian sebelumnya terlihat  pentingnya pengunaan simulasi  monte carlo  pada suatu  perusahaan dan  sekolah  dan  pengunaan  sistem  informasi  berbasis  web  yang  dapat  membantu  operasional  perusahaan  pengiriman barang dan pihak sekolah dalam penerimaan peserta didik baru. Terkait dengan kebutuhan Toko ADS Variasi dan AC Mobil yang selama ini melakukan pencatatan secara manual, dibutuhkan peningkatan di bidang administrasi  sehingga diperlukan  suatu  sistem  informasi  berbasis  website  yang  dapat  melakukan  pengolahan  data  menjadi  lebih  baik  dan berguna serta lebih berarti [9] untuk pihak toko. Dengan adanya sistem ini diharapkan Toko ADS Variasi dan AC Mobil dapat  mempermudah  karyawannya  dalam  melakukan  pencatatan    penjualan  dan  pembelian  aksesoris  mobil  serta  bagi pemilik  dapat  memprediksi  permintaan  barang  kedepannya  sehingga  dapat  mengambil  keputusan  bisnis  yang  tepat  & efektif dalam berwirausaha.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut adalah tahapan atau langkah-langkah yang digunakan dalam melaksanakan penelitian ini :

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 2.2 Tahapan Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  terkait  kebutuhan  data  yang  dilakukan  untuk  penelitian ini.  Data  yang  diperlukan seperti  jenis  data  yang  berkaitan  dengan  informasi  data penjualan  barang,  pembelian  barang dan inventaris untuk
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
memprediksi permintaan aksesoris mobil. Data diperoleh dari wawancara langsung kepada karyawan dan pemilik Toko ADS Variasi dan AC Mobil.

## 2.3 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  dilakukan  dengan  tujuan  memenuhi  kebutuhan-kebutuhan  perangkat  untuk  merealisasikan  kerja sistem secara keseluruhan. Adapun kebutuhan fungsional sistem yang dibutuhkan adalah sebagai berikut : a. Admin Toko : Mengelola penjualan barang, Membuat laporan penjualan barang, Melihat info stok persediaan barang
b. Pemilik : Mengecek prediksi permintaan barang, mengecek dan menginput data pegawai, Mengecek pembelian barang dan mengecek supplier barang.

## 2.4 Metode Pengembangan Aplikasi
Metode pengembangan yang digunakan adalah Metode Research & Development, R&D adalah metode penelitian yang bertujuan dipakai untuk menghasilkan dan menguji keefektifan produk atau perangkat lunak tersebut. Prosedur penelitian pengembangan  pada  dasarnya  terdiri  dari  dua  tujuan  utama,  yaitu:  mengembangkan  produk,  dan menguji  keefektifan produk dalam mencapai tujuan, tujuan pertama disebut  sebagai  fungsi  pengembangan sedangkan tujuan kedua disebut sebagai validasi. Dengan demikian, konsep penelitian pengembangan lebih tepat diartikan sebagai upaya pengembangan yang sekaligus disertai dengan upaya validasinya[10].
Metode Research & Development terdiri dari tujuh tahap [11]adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Tahapan Research & Development
a. Research and Information Collecting
Langkah awal investigasi ini adalah pengumpulan data berupa isu dan kebutuhan.
b. Planning
kedua  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  informasi  berupa  permasalahan  dan  kebutuhan  yang dihadapi.
c. Development Preliminary Form Of Product
Tahap ketiga dilakukan dengan menyiapkan komponen dan data pendukung dalam pembuatan aplikasi.
d. Preliminary Field Testing
Tahap keempat adalah mencoba program dalam skala terbatas.
e. Main Product Revision
Langkah  kelima  adalah  menyempurnakan  aplikasi  akhir  tergantung  pada  hasil  uji  coba  tahap  sebelumnya.  Umpan balik situs penelitian juga dapat menginformasikan penyesuaian ini, menghasilkan prototipe produk yang siap untuk pengujian luas.
f. Main Field Testing
Pada  tahap  keenam  dan  terakhir,  percobaan  utama  dilakukan  sekali  lagi  dengan  menggunakan  data  terbaru  dari percobaan asli yang dikumpulkan pada tahap keempat. Hasil uji coba ini merupakan penilaian keberhasilan uji coba berupa hasil aplikasi.

## 2.5 Algoritma Monte Carlo
Algoritma Monte Carlo merupakan alat perhitungan numerik yang kuat untuk mensimulasikan data statistik, simulasi ini memperoleh tingkat akurasi secara akurat dari bentuk fisik sistem yang dapat diamati Metode Monte Carlo merupakan alat perhitungan numerik yang kuat untuk mensimulasikan data  statistic [12], simulasi ini memperoleh tingkat akurasi secara akurat dari bentuk fisik sistem yang dapat diamati [13]. Hasil numerik, biasanya dilakukan simulasi berkali kali untuk mendapatkan distribusi dari entitas probabilistik yang tidak diketahui dan didapat hasil untuk memprediksi [14]. Metode Monte Carlo menggunakan angka acak, dengan mengubah sebuah model deterministik menjadi model stokastik. Metode Monte  Carlo  merupakan salah  satu  metode yang digunakan untuk  menganalisis uncertainty propagation yang memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  seberapa  banyak  variasi  yang  akan  terjadi  atau  untuk  mengetahui  seberapa  besar tingkat  kesalahan,  kemampuan,  atau  reliabilitas  dari  sebuah  sistem  yang  dimodelkan.  Metode  Monte  Carlo  ini dikategorikan sebagai sebuah sampling methods karena masukannya diambil secara secara acak dari kemungkinan yang
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
terjadi [15]. Pada prinsipnya, pendekatan ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah komputasi yang melibatkan variabel  acak.  Angka  acak  ini  dibuat  berdasarkan  probabilitas  distribusi  data,  kemudian  divalidasi  dengan  data  nyata untuk memverifikasi hasilnya [16]. Setiap nilai frekuensi atau inputan pada metode ini memiliki nilai probabilitas yang berbeda.  Perhitungan  probabilitas  pada  Monte  Carlo  menggunakan  probabilitas  kumulatif/komulatif  dengan  cara menjumlahkan  distribusi  probabilitas  yang  selanjutnya  ditambahkan  probabilitas  komulatif  sebelumnya.    Lalu, melakukan simulasi sistem yang berulang dengan bilangan acak dari setiap nilai dari distribusi probabilitasnya. Bilangan acak  yang  dibangkitkan  juga  dinamakan  bilangan  acak  semu  (pseudo)  karena  bilangannya  dapat  diulang  kembali menggunakan rumus matematika [17].
Untuk lebih jelasnya perhitungan metode Monte Carlo dapat dilihat pada rumus di bawah ini [18] .
a. Tentukan distribusi probabilitas menggunakan rumus berikut:
𝑃 = 𝐹 𝐽𝑚 (1)
Keterangan : P = Distribusi probabilitas F = Frekuensi Jm = Jumlah frekuensi
b. distribusi kumulatif menggunakan rumus berikut:
𝑃𝐾 = 𝐻𝑃𝐾 + 𝑃 (2)
Informasi: PK = Probabilitas kumulatif
HPK = Hasil kumulatif sebelumnya P = Distribusi probabilitas berikutnya
c. Menentukan interval nomor acak
Dengan menghitung fungsi distribusi kumulatif, seseorang dapat mengetahui berapa banyak interval diskrit dari bilangan acak yang telah terlihat. Jika frekuensi berada di awal interval bilangan acak, maka limit awal adalah bilangan yang muncul tepat setelah bilangan limit dari interval bilangan acak sebelumnya (0). Sebagai hasil dari distribusi frekuensi kumulatif, batas interval angka acak ditentukan.
d. Angka kebangkitan acak
𝑍𝑖 = (𝑎. 𝑍𝑖 − 1 + 𝑐)𝑀𝑜𝑑 𝑚 (3) Informasi: Zi = nilai bilangan ke-i
Zi-1 = bilangan awal (bilangan bulat >=0, Z0< m) c = konstanta Pergeseran (c < m) m = Konstanta modulus (m > 0)
e. Hasil Simulasi
Hasil  simulasi  diturunkan  dari  nilai  interval  berdasarkan  perhitungan  pembangkitan  bilangan  acak.  Cara menentukan nilai mana dalam interval angka acak yang akan memberikan hasil yang diinginkan dalam simulasi Anda. Seperti yang dapat diamati dari perbandingan, nilai interval angka acak memiliki frekuensi yang sama dengan nilai yang dihasilkan secara acak.

## 2. 4  Perancangan Prototype
Tahapan  ini  merupakan  rancangan  dalam  membuat Prototype. Prototype  dibuat  untuk  kebutuhan  sistem yang didefinisikan sebelumnya dari keluhan pelanggan atau pengguna. Penulis menggunakan tools UML (Unified Modelling Language).  UML  merupakan  bahasa  visual  untuk  pemodelan  dan  komunikasi  mengenai  sebuah  sistem  dengan menggunakan  diagram  dan  teks-teks  pendukung[19].  Beberapa  pemodelan  yang  termasuk  kedalam  pemodelan  UML seperti use case diagram,  activity diagram  dan class diagram[20].
a. Use Case Diagram
Use case diagram merupakan model perilaku sistem informasi yang akan dibuat. Berikut adalah use case diagram admin :
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 3 Use Case Diagram Admin
b. Activity Diagram
Ini adalah praktik umum dalam pengembangan perangkat lunak dan sistem untuk menggunakan diagram aktivitas untuk menggambarkan aliran proses atau menu bisnis tertentu. Berikut ini adalah tampilan activity diagram pada sistem yagn tercantum pada gambar 4, gambar 5, gambar 6 dan gambar 7 :
Gambar 4. Activity Diagram Login
Gambar 5. Diagram Aktivitas Produk
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 6. Diagram Aktivitas Penjualan Produk
Gambar 7. Diagram Aktivitas Pembelian Produk
c. Class Diagram
Class Diagram digunakan sebagai penggambaran hubungan antar class pada suatu sistem, berikut adalah gambaran class diagram database yang ditunjukkan oleh gambar 8  :
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma Monte Carlo

## 3.1.1 Menentukan Distribusi  Probabilitas dan Probabilitas Kumulatif
Dalam  menentukan  Distribusi  Probabilitas  dilakukan  dengan  cara  menghitung  frekuensi  dari  tiap  kejadian,  dan membaginya dengan jumlah dari kejadian tersebut
𝑃 = F Jm = 20 100 = 0,20
.  Sebaliknya,  distribusi  probabilitas  kumulatif  dihitung  dengan  menambahkan  distribusi  probabilitas  ke  data sebelumnya.
𝑃𝐾 = 𝐻𝑃𝐾 + 𝑃 = 0,20 + 0,10 =  0,30
Tabel 1 . Distribusi Probabilitas dan Probabilitas Distribusi Kumulatif
Permintaan  Frekuensi  Probabilitas Distribusi  Probabilitas kumulatif  Interval Angka Acak
3 20 0,20 0,20 01 - 20 4 10 0,10 0,30 20-30 5 15 0,15 0,45 31 - 45 6 25 0,25 0,70 46-70 7 10 0,10 0,80 71 - 80 8 15 0,15 0,95 81 - 95 9 5 0,05 1.00 96 - 100 10 30 0,30 1.30 101 - 129

## 3.1.2 Hasil Simulasi Monte Carlo
Berikut rincian hasil perhitungan Simulasi Monte Carlo secara Manual dan Menggunakan Sistem Prediksi :
Tabel 2 . Hasil Simulasi Monte Carlo Hari Angka Acak Hasil Simulasi Manual  Hasil Simulasi Menggunakan Sistem 1 12 3 3 2 80 7 5 3 67 6 3 4 21 4 4 5 80 7 7 6 24 4 7 7 72 7 4 8 40 5 5 9 82 8 7 10 4 3 4 11 21 4 3 12 41 6 4 13 71 7 3 14 27 4 4 15 94 8 3 16 81 8 3 17 16 3 3 18 32 5 3 19 83 8 4 20 43 5 7 21 54 6 6 22 97 9 3 23 80 7 3 24 22 4 5 25 6 3 7 26 35 5 3 27 55 6 6 28 35 5 3 29 13 3 3 30 24 4 7 Jumlah Permintaan 164 132
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Rata-rata harian 5,4 4,4 Perbedaan Hasil Perhitungan 19%
Untuk pengujian perhitungan monte carlo menggunakan sistem dilakukan dengan cara , mengklik menu laporan lalu memilih menu prediksi penjualan, pilih lihat prediksi , pilih bulan dan jumlah permintaan , lalu setelah itu klik tombol kirim . Maka hasil prediksi permintaan dapat dilihat pada gambar 10  berikut ini :
Gambar 9. Tampilan Hasil Prediksi Permintaan Barang pada Sistem
3.2 Hasil Rancangan Aplikasi Prediksi Permintaan Aksesoris Mobil Pada Toko ADS Variasi Dan AC Mobil
Aplikasi Permintaan Prediksi Aksesoris pada Toko ADS Variasi dan AC Mobil akan diimplementasikan pada perangkat laptop yang menggunakan software Windows.

## 3.2.1 Halaman Masuk & Dasbor
Gambar  10  menunjukkan  tampilan  aplikasi  yang  dapat  diakses  di  https://www.adsvariasimobil.xyz/.  Saat  Anda memasukkan nama pengguna dan kata sandi selama prosedur login, Anda akan diarahkan ke layar dasbor seperti pada Gambar 11.
.
Gambar 10. Halaman Login
Gambar 11. Halaman Dashboard
3.2.2 Pendaftaran Akun & Halaman Penambahan Akun
Untuk membuat akun yang dapat mengakses situs web, gunakan “penambahan akun" yang terdapat di halaman master akun seperti pada gambar 12 ; jika berhasil, detail pengguna baru akan ditampilkan di halaman daftar akun seperti pada gambar 13.
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 12. Halaman Penambahan Akun
Gambar 13. Halaman Daftar Akun

## 3.1.3 Halaman Daftar Karyawan .
Pada halaman daftar karyawan, ditampilkan data karyawan yang bekerja di Toko Variasi ADS dan AC Mobil seperti pada gambar 14.

## Gambar 14. Halaman Daftar Pegawai
3.2.3 Halaman Daftar Supplier, Pembelian Produk dan Penjualan Produk .
Supplier produk terdaftar di Halaman Supplier, dan admin dapat menambahkan Supplier yang disetujui dengan mengklik opsi menu yang sesuai seperti pada gambar 15 :
Halaman  Pembelian  memungkinkan  admin  untuk  mengecek  semua  item  yang  dibeli,  lengkap  dengan  nomor pembelian, penyedia produk, tanggal pembelian, dan harga seperti pada gambar dibawah ini :
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 16. Halaman Pembelian Produk
. Halaman Pembelian memberi admin akses  untuk mengecek semua item yang terjual, termasuk jumlah penjualan, tanggal penjualan, dan harga penjualan. seperti pada gambar dibawah ini :
Gambar 17. Halaman Penjualan Produk
Admin dapat melihat perkiraan penjualan setiap bulan, bersama dengan perkiraan jumlah produk yang akan diminta, di halaman Prediksi Permintaan. seperti pada gambar dibawah ini :

## Gambar 18. Halaman Prediksi Penjualan

## 3.3 Pengujian Sistem
Tahap pengujian menggunakan metodologi Black-Box yang dipandu oleh tujuan tertentu. Untuk memastikan setiap fitur sistem  bekerja  dengan  baik,  kita  harus  melakukan  pengujian  fungsional.  Direncanakan  untuk  melakukan  peningkatan sistem jika ditemukan kesalahan atau jika fungsi tertentu tidak berfungsi sebagaimana mestinya [20].
Tabel 3. Pengujian Black Box No Skenario pengujian Hasil yang diharapkan Hasil tes 1 Isi  email  dan password yang benar lalu klik tombol "login". Sistem akan menampilkan menu halaman utama Berhasil 2 Membuka Menu master produk Sistem  akan  menampilkan  seluruh  daftar  nama  produk barang dan melakukan input barang Berhasil 3 Membuka menu pembelian Sistem  akan  menampilkan  daftar  pembelian  dan  dapat menginput barang pembelian Berhasil 4 Buka menu penjualan Sistem  akan  menampilkan  daftar  penjualan  dan melakukan input penjualan barang. Berhasil
Hal 356−366 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
5 Membuka stok Menu barang Sistem  akan  menampilkan  seluruh  daftar  nama  produk barang Berhasil 6 Membuka  Menu  Laporan  Prediksi Penjualan Sistem  akan  menampilkan  prediksi  permintaan  barang setiap bulannya Berhasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  dan  pengujian  pada  sistem  prediksi  permintaan  barang  di  Toko  ADS  Variasi  dan  AC Mobil dapat diambil kesimpulan yaitu didapatkan hasil prediksi yang akurat dan berguna bagi manajemen toko dalam pengambilan  keputusan  ,  manajemen  toko  dapat  memperkirakan  permintaan  aksesoris  mobil  secara  lebih  efektif  dan efisien,  sehingga  dapat  membantu  mereka  dalam  mengatur  stok  barang,  menentukan  harga  jual,  serta  meningkatkan keuntungan toko secara keseluruhan dan dapat membantu manajemen toko dalam mengidentifikasi peluang bisnis baru atau meningkatkan kualitas layanan dan produk yang ditawarkan kepada pelanggan.

## REFERENSI
[1] E. Supramono, “Analisis Pengaruh Price Dan Promotion Terhadap Penjualan Rokok Pada Swalayan Bintang Di Sampit,”  J. Terap. Manaj. dan Bisnis, vol. 1, no. 1, pp. 19–27, 2015.
[2] A. O. S. E. Nuari, “Rancang Bangun Sistem Informasi Persediaan Barang Berbasis Web Dengan Metode FAST (Framework For The  Applications),”  J.  PILAR  Nusa  Mandiri,  vol.  13,  no.  2,  pp.  261–266,  2017,  [Online].  Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/pilar/article/view/705
[3] H. Haerudin and L. Lelah, “Algoritma Monte Carlo pada Simulasi Penjualan untuk Menentukan Permintaan dan Keuntungan,” Progresif J. Ilm. Komput., vol. 16, no. 2, p. 79, 2020, doi: 10.35889/progresif.v16i2.511.
[4] K.  N.  Nasution,  “Prediksi  Penjualan  Barang  Pada  Koperasi  Pt.  Perkebunan  Silindak  Dengan  Menggunakan  Metode  Monte Carlo,” J. Ris. Komput., vol. 3, no. 6, pp. 65–69, 2016.
[5] M. Mutia, G. W. Nurcahyo, and Y. Yuhandri, “Simulasi Algoritma Monte Carlo Dalam Memprediksi Tingkat Hafalan Al-Qur’an Santri,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 2, pp. 96–101, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i4.29.
[6] H. Dhika, L. Lukman, and A. Fitriansyah, “Perancangan Sistem Informasi Jasa Pengiriman Barang Berbasis Web,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 1, p. 51, 2016, doi: 10.24176/simet.v7i1.487.
[7] K. Puspita, Y. Alkhalifi, and H. Basri, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penerimaan Peserta Didik Baru Berbasis Website Dengan Metode Spiral,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 23, no. 1, pp.
[8] E. I. Yulianda, M. Thamrin Basri, and P. Surya, “Perancangan Sistem Informasi Persediaan Barang Pada Toko Cahaya Baru,” vol. 5, pp. 21–27, 2019.
[9]   Subhan, Mohammad, Analisis Perancangan Sistem m . 2012.
[10]  A.  Fakhri,  T.  Hidayat,  and  Djamaludin,  “Sistem  Informasi  Manajemen  Pembudidayaan  Ikan  Lele  Menggunakan  Metode Research and Development,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, pp. 53–58, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i1.3016.
[11]  M.  S.  Rumetna, T.  N.  Lina,  and  A.  B.  Santoso,  “Rancang  Bangun Aplikasi Koperasi  Simpan  Pinjam  Menggunakan  Metode Research  and  Development,”  Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  11,  no.  1,  pp.  119–128,  2020,  doi: 10.24176/simet.v11i1.3731.
[12]  A. Bardane, J. Tajmouati, A. Maghnouj, and A. Dadouch, “Monte Carlo Simulation Method Highlighting on the Electron Beam Irradiation  on  the  Structure  of  SARS-CoV-2,”  Moscow  Univ.  Phys.  Bull.,  vol.  75,  no.  6,  pp.  638–644,  2020,  doi: 10.3103/S0027134920060041.
[13]  R. Zulfiandry, “Optimasi Kegiatan Pelatihan Menggunakan Metode Simulasi Monte Carlo (Studi Kasus Di Balai Latihan Kerja Dinas  Tenaga  Kerja  Dan  Transmigrasi  Provinsi  Bengkulu),”  Ilk.  J.  Ilm.,  vol.  10,  no.  1,  pp.  113–119,  2018,  doi: 10.33096/ilkom.v10i1.252.113-119.
[14]  F.  H.  Walid,  “Simulasi  Monte  Carlo  Dalam  Memperkirakan  Persediaan  Air  Bersih,”  2019,  [Online].  Available: http://repository.uinsu.ac.id/10702/
[15]  E. Hartini, H. Adrial, and S. Pujiarta, “Reliability Analysis of Primary and Purification Pumps in Rsg-Gas Using Monte Carlo Simulation Approach,” J. Teknol. Reakt. Nukl. Tri Dasa Mega, vol. 21, no. 1, p. 15, 2019, doi: 10.17146/tdm.2019.21.1.5311.
[16]  R. S. raja ayu mahessya, Leni Mardianti, “Pemodelan dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan Pelanggan Menggunakan Metode Monte Carlo Pada PT Pos Indonesia (Persero) Padang,” J. Ilmu Komput., vol. 7, pp. 107–118, 2017.
[17]  Eka Larasati Amalia, Yoppy Yunhasnawa, and A. R. Rahmatanti, “Sistem Prediksi Penjualan Frozen Food dengan Metode Monte Carlo  (Studi  Kasus:  Supermama  Frozen  Food),”  J.  Buana  Inform.,  vol.  13,  no.  02,  pp.  136–145,  2022,  doi: 10.24002/jbi.v13i02.6496.
[18]  E. Helmud, P. Romadiana, and D. W. Dari, “Pengembangan E-Procurement Menggunakan Model Fast Studi Kasus CV.Mega Sakti Di Pangkal Pinang,” J. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 42–51, 2019.
[19]  Muhamad Syarif and Wahyu Nugraha, “Pemodelan Diagram Uml Sistem Pembayaran Tunai Pada Transaksi E-Commerce,” J. Tek. Inform. Kaputama, vol.
4, no. 1, pp. 64–70, 2020, [Online]. Available:
http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/240
[20]  U.  Hanifah,  R.  Alit,  and  Sugiarto,  “Penggunaan  Metode  Black  Box  Pada  Pengujian  Sistem  Informasi  Surat Keluar  Masuk,” SCAN - J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 11, no. 2, pp. 33–40, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.upnjatim.ac.id/index.php/scan/article/view/643