## PENERAPAN METODE MONTE CARLO DALAM MEMPREDIKSI PRODUKSI KELAPA DI INDONESIA
Richard Steven Immanuel Sihombing Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Kabupaten Deli Serdang, Sumatra Utara, 20221, Indonesia richard.sihombing09@gmail.com

## ABSTRAK
Produksi buah kelapa sangat penting bagi para pengelola bisnis karena buah kelapa dapat digunakan sebagai makanan  maupun  minuman  karena  memiliki  daging  buah  dan  air  kelapa  yang  dapat  dikonsumsi  oleh  banyak orang,  serta  dapat  digunakan  untuk  membuat  masakan.  Oleh  karena  itu,  memahami  dengan  baik  proses produksinya sangat penting. Indonesia adalah negara beriklim tropis yang memungkinkan kelapa dapat tumbuh dengan subur di lingkungan negara Indonesia. Penelitian ini menganalisis data produksi kelapa  selama sepuluh tahun terakhir untuk menemukan pola dan tren agar dapat disimulasikan dengan metode Monte Carlo. simulasi Monte Carlo memungkinkan pengelola untuk memprediksi risiko dan ketidakpastian. Ini memberikan gambaran yang lebih realistis tentang kemajuan produksi.Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan metode Monte  Carlo  dalam  memprediksi  produksi  kelapa  di  Indonesia,  factor-faktor  yang  mempengaruhinya,  dan menggunakan  simulasi  Monte  Carlo  untuk  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat.  Hasil  dari  simulasi  yang dilakukan menunjukkan bahwa produksi kelapa di Indonesia akan meningkat dalam lima tahun ke depan dengan manajemen  pemeliharaan  yang  efektif.  Selain  itu,  Untuk  mendukung  keberlanjutan  industri  pengelolaan  buah kelapa,  temuan  ini  diharapkan  dapat  membantu  petani  dan  pengelola  buah  kelapa  memprediksi  produksi  buah kelapa itu sendiri di Indonesia.
Kata kunci :  Prediksi, Monte Carlo, Produksi Kelapa, Simulasi

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  yang  dikenal  beriklim tropis  karena  hanya  memiliki  dua  musim  saja  yaitu musim panas dan musim hujan, oleh karena itu curah hujan  di  Indonesia  cukup  tinggi  yang  membuat tanahnya  menjadi  subur[1].  Kelapa  sebagai  tanaman yang tumbuh di lingkungan tropis bisa tumbuh subur di  Kawasan  khusus  seperti  di  Pantai,  hutan,  atau bahkan  dikebun,  karena  kelapa  bisa  tumbuh  di  pasir Pantai atau bahkan di daratan tinggi. Kelapa memiliki air  dan  bahkan  daging  buah  yang  dapat  dikelola sebagai  bahan  pangan  di  kehidupan  sehari-hari[2]. Pohon Kelapa merupakan pohon yang tumbuh dengan subur  di  kebanyakan  negara-negara  tropis  dan subtropic.  Kelapa  dikenal  sebagai  pohon  kehidupan karena  menghasilkan  buah  yang  memberi  konstituen yang  penting  dalam  hal  makanan  yang  diperlukan  di setiap rumah tangga[3].
Monte carlo adalah sebuah perhitungan simulasi yang  Dimana  Solusi  untuk  suatu  masalahnya  diberi nilai secara random lalu menghitung nilai probabilitasnya  yang  bertujuan  untuk  mendapat  nilai yang  lebih  baik  berdasarkan  data  yang  digunakan. Dalam  perhitungan  menggunakan  Metode  Monte Carlo,  bilangan  random  dalam  perhitungan  Monte Carlo  yang  dibangkitkan  oleh  computer  adalah bilangan  acak  semu[4].  Metode  ini  juga  merupakan metode yang disukai untuk mengevaluasi integeral dan High-dimensional domains, seperti system persamaan yang  sangat  besar  dan  yang  penyelesaiannya  kurang efektif dapat diselesaikan dengan metode ini[5].
Penerapan Metode Monte Carlo dalam memprediksi  produksi  kelapa  di  Indonesia  dapat
memberikan  berbagai  manfaat,  karena  metode  ini mampu  menangani  kompleksitas  dan  ketidakpastian yang  melekat di sektor pertanian. Lalu  menghasilkan distribusi  probabilitas  dari  berbagai  hasil  potensial, metode  Monte  Carlo  dapat  membantu  pembuat kebijakan, petani, dan pemain industri dalam membuat Keputusan yang lebih tepat berdasarkan analisis risiko yang  lebih  komprehensif.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan mteode Monte Carlo dalam  memprediksi  produksi  kelapa,  faktor-faktor yang  mempengaruhinya,  dan  menggunakan  simulasi Monte  Carlo  untuk  menghasilkan  prediksi  kelapa  di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Monte Carlo
Metode Monte Carlo dapat didefinisikan sebagai Teknik  sampling  statistic  yang  digunakan  untuk memperkirakan  Solusi  untuk  masalah  kuantitatif. Teknik  ini  memiliki  keunggulan  dalam  mengatasi berbagai  masalah  yang  kompleks  dan  tidak  dapat diselesaikan  dengan  metode  analitik  tradisional. Metode  Monte  Carlo  adalah  metode  numerik  yang melibatkan  pengambilan  sampel  eksperimental  acak. Salah  satu  model  simulasi  pengendalian  persediaan yang  paling  popular  adalah  simulasi  Monte  Carlo. Model  simulasi  ini  adalah  suatu  bentuk  simulasi probabilistic  di  mana  Solusi  suatu  masalah  diberikan berdasarkan  proses  pengacakan.  Proses  pengacakan ini mencakup distribusi probabilitas variable data yang dikumpulkan berdasarkan data di atas dan probabilitas teoritis distribusi[6].
Dalam  simulasi  Monte  Carlo,  sebuah  model dibangun berdasarkan system yang sebenarnya. Setiap variable  dalam  model  tersebut  memiliki  nilai  yang memiliki  probabilitas  yang  berbeda-beda,  yang ditunjukkan  oleh  distribusi  probabilitas  atau  yang biasanya  disebut  dengan probability  distribution function  (pdf dari  setiap  variable.  Sebagai  contoh, dalam  pengendalian  persediaan,  variable-variabel seperti  permintaan  harian,  waktu  pengiriman,  dan biaya  penyimpanan  dapat  dimodelkan  dengan distribusi probabilitas tertentu. Metode ini mensimulasikan system tersebut berulang kali, ratusan bahkan  sampai  ribuan  kali  tergantung  system  yang ditinjau, dengan cara memilh sebuah nilai acak untuk setiap variable dari distribusi probabilitasnya[7].

## 2.2. Prediksi dan Simulasi
Prediksi adalah keilmuan yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan secara sistematis berdasarkan data. Prediksi adalah proses memperkirakan  sesuatu  yang  akan  terjadi  di  masa mendatang  dengan  menggunakan  berbagai  informasi atau data yang signifikan pada waktu sebelumnya[8].
Simulasi adalah suatu proses peniruan dari suatu kata  yang  nyata  beserta  keadaan  sekelilingnya. Simulasi  secara  umum  menggambarkan  karakteristik kunci  dari  kelakuan  system  fisik  atau  system  yang abstrak  tertentu.  Simulasi  ialah  suatu  metodologi untuk melaksanakan precobaan dengan menggunakan model dari satu system nyata[9]. Tujuan dari simulasi adalah  pelatihan  (training),  studi  perilaku  system (behaviour), hiburan atau permainan (game). Simulasi adalah  duplikasi  atau  absraksi  dari  persoalan  dalam kehidupan  nyata  kemudian  dirubah  kedalam  model matematika. Simulasi merupakan salah satu metodologi  untuk  melakukan  percobaan  dengan menggunakan model dari suatu system nyata[10].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Langkah- langkah penulisan sebagai berikut:
Gambar 1. Bagan Metodologi Penelitian

## 3.1. Identifikasi Masalah
Tahapan awal yang dilakukan adalah melakukan Pengidentifikasian  masalah  yang  berguna  untuk pencarian permasalahan yang ada. Objek penelitian ini adalah produksi buah kelapa. Banyak pembisnis yang mau memprediksi bagaimana produksi kelapa tersebut dengan pengambilan Keputusan.

## 3.2. Identifikasi vaiabel simulasi
Untuk  membuat  simulasi  prediksi  produksi kelapa  ini,  perlu  dilakukan  identifikasi  variable simulasi. Terdapat  2 variabel simulasi  yang ada pada penelitian  ini  yaitu  Variabel  Tahun  dan  Variabel Jumlah Produksi.

## 3.3. Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  peneliti  harus  memahami perkembangan dan temuan terkini,  megngidentifikasi kesenjangan  penelitian,  serta  memberikan  landasan teoritis bagi penelitian yang akan dilakukan.

## 3.4. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  proses  pengumpulan informasi atau fakta yang relevan untuk tujuan analisis dan  pengambilan  Keputusan.  Proses  ini  melibatkan berbagai metode seperti survei, wawancara, observasi, dan pencatatan dokumen.
3.5. Analisa Prediksi menggunakan Metode
Monte Carlo
Tahapan Analisa prediksi dengan metode Monte Carlo ini dijelaskan sebagai berikut:
a. Mengumpulkan  data  jumlah  produksi  kelapa. Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data  jumlah  produksi  Perkebunan  rakyat  (Ribu Ton)  selama  9  periode,  yaitu  dari  tahun  2015 sampai tahun 2023.
b. Menentukan  distribusi  probabilitas  jumlah produksi kelapa per tahun. Distribusi probabilitas adalah  fungsi  matematis  yang  menggambarkan kemungkinan  berbagai  hasil  dalam  suatu percobaan acak. Ini akan menunjukkan seberapa besar  peluang  setiap  hasil  yang  akan  terjadi, mencakup  semua  kemungkinan  nilai  variable acak tersebut.
c. Melakukan  perhitungan  distribusi  kumulatif jumlah produksi kelapa per tahun.
d. Menghitung  dan  menetapkan  interval  bilangan acak jumlah produksi kelapa.
e. Membangkitkan bilangan acak untuk 9 tahun.
f. Melakukan prediksi dengan Monte Carlo.
g. Melihat hasil prediksi dengan Monte Carlo.
h. Pengujian  akurasi  atau  hasil  keakuratan  data prediksi dengan data asli.
i. Analisa hasil.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  produksi  kelapa  ini  diambil  dari  website resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Berdasarkan  data yang diakses, Produksi kelapa di Indonesia mengalami
fluktuasi selama beberapa tahun terakhir. Informasi ini penting untuk penelitian ini agar dapat memahami tren dan  dinamikan  produksinya,  yang  memiliki  dampak signifikan  terhadap  kehidupan  social  dan  ekonomi Masyarakat.  Data  ini  diperoleh  dari  BPS  yang digunakan  sebagai  dasat  untuk  analisi  dan  prediksi produksi kelapa di Indonesia. Data jumlah produksinya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Jumlah Produksi Kelapa Tahun Produksi 2015 2888 2016 2872 2017 2821 2018 2807 2019 2808 2020 2780 2021 2822 2022 2828 2023 2854
Berdasarkan data yang diambil dari Badan Pusat Statistik  (BPS)  tersebut  yang  ditampilkan  pada  tabel diatas,  produksi  kelapa  di  Indonesia  menunjukkan angka  yang  cukup  stabil  selama  9  periode  tersebut yaitu dari tahun 2015 sampai tahun 2023.

## 4.1. Menghitung Distibusi Probabilitas
Distribusi  Probabilitas  didapat  dengan  rumus sebagai berikut:
𝐷𝑃 = 𝑉𝑎𝑟 𝑇 (1) Keterangan: DP = Distribusi Probabilitas Var = Nilai Variabel T = Total 4.2. Menghitung Distribusi Probabilitas Kumulatif
Menentukan  distribusi  probabilitas  kumulatif melibatkan penjumlahan probabilitas dari semua nilai yang  lebih  kecil  atau  sama  dengan  nilai  tertentu dari suatu  variable  acak.  Proses  ini  menghasilkan  fungsi yang  menggambarkan  probabilitas  kumulatif,  yaitu kemungkinan  bahwa  variable  acak  akan  mengambil nilai  kurang  dari  atau  sama  dengan  nilai  tersebut, membantu dalam analisis probabilitas dan pengambilan Keputusan berdasarkan distibusi data.

## 4.3. Menetapkan Interval Angka Acak
Penetapan angka interval acak dimulai dari angka mol  untuk  bilangan  pertama  dan  diakhiri  dengan bilangan yang diperoleh dari hasil distribusi kumulatif. Hasil  perhitungan  distribusi  kumulatif  ini  disajikan pada Tabel berikut.

## Tabel 2. Tabel interval angka acak
Tahun  Produksi Distribusi Probabilitas Distribusi Probabilitas Kumulatif Interval acak 2015 2888 0.113344 0.113344 "0-11" 2016 2872 0.112716 0.22606 "12-22"
Tahun  Produksi Distribusi Probabilitas Distribusi Probabilitas Kumulatif Interval acak 2017 2821 0.110714 0.336774 "23-33" 2018 2807 0.110165 0.446939 "34-44" 2019 2808 0.110204 0.557143 "45-55" 2020 2780 0.109105 0.666248 "56-66" 2021 2822 0.110754 0.777002 "67-77" 2022 2828 0.110989 0.887991 "78-88" 2023 2854 0.112009 1 "89-100"
Pada tabel diatas, distibusi Probabilitas, Distribusi Probabilitas Kumulatif dan Interval acaknya sudah diketahui dan akan lanjut ke tahap berikutnya.

## 4.4. Membangkitkan Angka Acak
Membangkitkan  Angka  acak  menggunakan rumus berikut: 𝑍𝑖 = (𝑎. 𝑍𝑖 − 1 + 𝑐)𝑀𝑜𝑑 𝑚 (2) Keterangan : Zi = bilaingan ke-I a = konstanta pengali m = konstanta modulus
Maka ditampilkan tabel 3 yaitu hasil pembangkitan nilai acak Tabel 3. Hasil pembangkitan nilai acak Tahun a c m Zi 2015 6 14 95 10 2016 20 50 100 74 2017 20 50 100 78 2018 20 50 100 7 2019 20 50 100 56 2020 20 50 100 65 2021 20 50 100 24 2022 20 50 100 63 2023 20 50 100 12
Dari  Tabel  diatas  telah  didapat  Zi  adalah  10,  a adalah 6, c adalah 14 dan m adalah 95

## 4.5. Percobaan Simulasi Prediksi
Maka hasil prediksi dan persentase akurasi data asli  jumlah  produksi  kelapa  dari  tahun  2015-2023 yaitu:
Tabel 4. Hasil simulasi prediksi Tahun Zi Simulasi Data Real Akurasi (%) 2015 10 2888 2888 100 2016 74 2822 2872 98.25905 2017 78 2828 2821 99.75248 2018 7 2888 2807 97.19529 2019 56 2780 2808 99.00285 2020 65 2780 2780 100 2021 24 2821 2822 99.96456 2022 63 2780 2828 98.30269 2023 12 2872 2854 99.37326
Dari tabel diatas dilakukan simulasi prediksi dari tahun  2015-2023  yang  mana  hasil  dari  simulasi tersebut mendapatkan Tingkat akurasi diatas 96%.

## 4.6. Hasil Prediksi
Hasil  prediksi  dan  persentase  akurasi  dari prediksi  jumlah  produksi  kelapa  pada  tahun  2024 didapatkan sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Prediksi Rata-rata akurasi (%) Prediksi Tahun 2024 99.09446 2828.778
Dari  tabel  tersebut  didapatkan  hasil  prediksi untuk  produksi  kelapa  ditahun  2024  yaitu  berjumlah 2828  (ribu  ton)  dengan  nilai  prediksinya  memiliki akurasi 90%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  penggunaan metode  Monte  Carlo  dalam  memprediksi  produksi kelapa  di  Indonesia  menghasolkan  hasil  yang  baik. Dengan menggunakan data produksi kelapa dari tahun 2015-2023 untuk memprediksi jumlah produksi kelapa ditahun  2024  mendapat  nilai  akurasi  sebesar  90%. Maka dari itu, penulis berharap hasil dari penelitian ini dapat  mempermudah  para  pengelola  bisnis  kelapa untuk memprediksi jumlah produksi kelapa kedepannya.  Saran  pada  penelitian  ini    adalah  agar penelitian ini dapat dikembangkan dengan menggunakan  metode-metode  prediksi  lainnya  agar dapat mengetahui metode mana yang lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Andilan,  D.  S.M.Engka,  and  J.  I.Sumual, “Pengaruh  Biaya  Produksi,  Luas  Lahan,  Harga Jual Terhadap Pendapatan Petani Kelapa (Kopra) Di Kecamatan talawaan,” J. Berk. Ilm. Efisiensi , vol. 21, no. 06, pp. 102–111, 2021.
[2]  L.  F.  Ramadhani,  Imaya  M.  Nurjannah,  Ratna Yulistiani,  and  Erwan  A.  Saputro,  “Review: teknologi aktivasi fisika pada pembuatan karbon aktif  dari  limbah  tempurung  kelapa,” J.  Tek. Kim. ,  vol.  26,  no.  2,  pp.  42–53,  2020,  doi: 10.36706/jtk.v26i2.518.
[3]  G.  Prasetiyo,  N.  Lubis,  and  E.  C.  Junaedi,
“Review: Kandungan Kalium dan Natrium dalam Air Kelapa dari Tiga Varietas Sebagai Minuman Isotonik  Alami,” J.  Sains  dan  Kesehat. ,  vol.  3, no.
4, pp. 593–600, 2021,
doi:
10.25026/jsk.v3i4.302.
[4]  C.  W.  Oktavia,  C.  Natalia,  F.  Suprata,  and  A. Hindratmo, “Analisis dan Implementasi Simulasi Monte  Carlo  untuk  Prediksi  Kebutuhan  Gula berdasarkan  Penjualan  Bumbu  Tabur  XYZ,” J. METRIS , vol. 21, no. 02, pp. 103–110, 2020, doi: 10.25170/metris.v21i02.2494.
[5]  H.  Iftitah  and  Y.  Yuhandri,  “Prediksi  Tingkat Penerimaan  Lulusan  Siswa  Kejuruan  dalam Dunia Usaha dan Industri Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 84–89, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i3.27.
[6]  Yovi,  Ringgo  Dwika,  and  Eka,  “Penerapan Metode  Monte  Carlo  pada  Simulasi  Prediksi Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru  Universitas Muhammadiyah Bengkulu,” J. Process. , vol. 17, no. 2, pp. 74–81, 2022, doi:
10.33998/processor.2022.17.2.1224.
[7]  B. Budiani, I. Bunga, S. Amalia, and F. Gumelar, “Analisa Perbandingan Peramalan Data Penumpang Pt Kai,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. 6, no. 3, pp. 176–183, 2020.
[8]  S. D. Anggraini and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Peningkatan Jumlah Pelanggan dengan Simulasi Monte Carlo,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 95–100, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.92.
[9]  A.  Al  Akbar,  H.  Alamsyah,  and  R.  Riska, “Simulasi  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru Universitas  Dehasen  Bengkulu  Menggunakan Metode Monte Carlo,” Pseudocode , vol. 7, no. 1, pp. 8–16, 2020, doi: 10.33369/pseudocode.7.1.8- 16.
[10]  B. Mulyana Putra, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Simulasi  Monte  Carlo  dalam  Memprediksi Tingkat  Pendapatan  Advertising,” J.  Inform. Ekon.  Bisnis ,  vol.  2,  pp.  80–85,  2020,  doi: 10.37034/infeb.vi0.45.