Terbit online pada laman web jurnal: http://ejournal.undhari.ac.id/index.php/jveit

## JVEIT
Journal of Vocational Education and Information Technology Vol. 5 No. 1 (2024) 25 - 30
ISSN Media Elektronik: 2722-5305

## Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Program Studi Sistem Informasi Universitas adzkia Menggunakan Metode Monte Carlo
Wahyu Prima 1 , Aldo Eko Syaputra 2 , Sopi Sapriadi 3 , Yofhanda Septi Eirlangga 4 , Kiki Hariani Manurung 5 , Nova Hayati 6
1 wahyuprima341@gmail.com , 2 aldo@adzkia.ac.id , 3 sopisapriadi@adzkia.ac.id, 4 yofhanda_se@adzkia.ac.id ,
5 kikiharianimanurung@adzkia.ac.id 6 novahyt@adzkia.ac.id

## Abstract
This  research  aims  to  predict  the  number  of  new  students  in  the  Information Systems  Study  Program  at  Adzkia  University using the Monte Carlo method. The Monte Carlo method was chosen because of its ability to handle variability and uncertainty in historical student enrollment data. The data used in this research is data on students who registered from any pathway during the last 3 years. The simulation process is carried out by creating a probabilistic model from historical data and iterating until a prediction distribution is obtained. The research results show that the Monte Carlo method provides fairly accurate estimates of  student  predictions  for  the  following  year,  namely  (numbers)  which  can  be  used  for  strategic  planning  for  new  student admissions in the future. In conclusion, the use of the Monte Carlo method can be an effective tool in predicting the number of new students and assisting universities in making better decisions regarding student admissions.
Keywords: Freshman, Monte Carlo, Information Systems, Simulation Models, Random Numbers.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru pada Program Studi Sistem Informasi di Universitas Adzkia menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Metode  Monte  Carlo  dipilih  karena  kemampuannya  dalam  menangani  variabilitas  dan ketidakpastian dalam data historis Pedaftaran mahasiswa. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mahasiswa yang  melakukan  pendaftaran  dari  jalur  apapun  selama  3  tahun  terakhir.  Proses  simulasi  dilakukan  dengan  membuat  model probabilistik  dari  data  historis  tersebut  dan  melakukan  iterasi  hingga  mendapatkan  distribusi  prediksi.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  metode  Monte  Carlo  memberikan  estimasi  yang  cukup  akurat  dengan  prediksi  mahasiswa  pada  tahun selanjutnya yakni (angka) yang dapat digunakan untuk perencanaan strategis penerimaan mahasiswa baru di masa mendatang. Kesimpulannya, penggunaan metode Monte Carlo dapat menjadi alat yang efektif dalam meramalkan jumlah mahasiswa baru dan membantu pihak universitas dalam pengambilan keputusan yang lebih baik terkait penerimaan mahasiswa.
Kata kunci: Prediksi Mahasiswa Baru, Monte Carlo, Sistem Informasi, Model Simulasi, Bilangan Acak
© 2024 Jurnal JVEIT

## 1. Pendahuluan
Universitas  di  Indonesia,  baik  negeri  maupun  swasta, secara  rutin  menyelenggarakan  penerimaan  mahasiswa baru  setiap  tahunnya  [1].  Penerimaan  mahasiswa  baru (PMB)  merupakan  sebuah  aktivitas  rutin  tahunan  yang dilakukan di sekolah maupun universitas [2]. Proses ini umumnya  meliputi  pendaftaran,  seleksi  berkas,  dan pengumuman penerimaan [3], [4]. Program Studi Sistem Informasi Universitas Adzkia setiap tahunya mengalami peningkatan dalam jumlah  mahasiswa  yang  mendaftar, penigkatan  ini  mempengaruhi  semua  bidang  baik  itu tenaga pengajar kelas dan banyak hal, jika ini lonjakan
dari mahasiswa ini tidak diprediksi dari awal maka akan menimbulkan  permasalahan  dikemudian  hari,  maka dilakukanlah  simulasi  untuk  memprediksi  mahasiswa yang  akan  mendaftar  sehingga  Program  Studi  Sistem Informasi  bisa  sedari  awal  menyiapkan  segala kebutuhan perkuliahan.  Metode yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan  ini adalah Metode Model Simulasi yakni Monte Carlo.
Model  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  abstraksi  atau representasi  dari  sebuah  objek  atau  situasi  yang menggambarkan kenyataan. Model merupakan representasi  dari  suatu  objek,  benda,  atau  ide  dalam bentuk yang disederhanakan [5], [6]. Model
Wahyu Prima 1 , Aldo Eko Syaputra 2 , Sopi Sapriadi 3 , Yofhanda Septi Eirlangga 4 , Kiki Hariani Manurung 5 , Nova Hayati 6 JVEIT (Journal of Vocational Education and Information Technology) Vol 5 No. 1 (2024) 25 – 30
didefinisikan sebagai deskripsi logis tentang bagaimana suatu  sistem  bekerja  atau  bagaimana  komponen- komponen  berinteraksi.  Dengan  membuat  model  dari suatu  sistem,  diharapkan  analisis  dapat  dilakukan dengan  lebih  mudah  [7],  [8].  Simulasi  dapat  diartikan sebagai suatu sistem yang digunakan untuk memecahkan atau menguraikan masalah-masalah dalam kehidupan  nyata  yang  selalu  berhubungan  dengan ketidakpastian  [9],  [10].  Simulasi  adalah  proses implementasi model menjadi perangkat lunak komputer atau rangkaian elektronik, dan mengeksekusi perangkat lunak  tersebut  sedemikian  rupa  sehingga  perilakunya menirukan  atau  menyerupai  sistem  nyata  [11],  [12]. Tujuan dari simulasi itu sendiri meliputi pelatihan, studi perilaku sistem, dan hiburan atau permainan. Sementara itu, model simulasi adalah sebuah perangkat lunak yang digunakan  dalam  pengujian  data  dengan  tujuan mendapatkan  alternatif  terbaik  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  dalam  menyelesaikan  suatu masalah  tertentu,  dengan  data  yang  digunakan  adalah data masa lalu minimal tiga tahun ke belakang [13].
Simulasi  Monte  Carlo  didefinisikan  sebagai  metode praktis  dalam  pengolahan  data  yang  sering  digunakan untuk memecahkan masalah yang melibatkan ketidakpastian  [14],  [15].  Metode  Monte  Carlo  adalah perhitungan numerik yang melibatkan integral multidimensi  yang  digunakan  dalam  komputasi keuangan. Metode ini dapat menganalisis, memecahkan, dan mengoptimalkan berbagai masalah matematika atau fisik  melalui  penggunaan  sampel  acak  statistik  yang besar  untuk  mensimulasikan  kejadian  stokastik  [16], [17].  Metode  Monte  Carlo  didasarkan  pada  analogi probabilitas dan pembangkitan bilangan acak. Bilangan acak  adalah  bilangan  yang  kemunculannya  tidak  dapat diprediksi  [18],  [19].  Ada  beberapa  algoritma  yang digunakan untuk membangkitkan bilangan acak, seperti LCG (Linear Congruential Generator), MRNG (Multiplicative  Random  Number  Generator),  dan MCRNG  (Mixed  Congruential  Random  Number Generator)  [20].  LCG  adalah  metode  yang  digunakan untuk  menghasilkan  bilangan  acak  dengan  distribusi uniform, sedangkan MRNG adalah metode pembangkitan  bilangan  acak  berupa  bilangan-bilangan prima [17], [21].
Dalam  menunjang  literasi  dari  penelian  ini,  peneliti merujuk  kepada  beberapa  artikel  yang  membahas Metode yang sama yakni Metode Monte Carlo dimulai dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putra,  dkk  pada tahun  2022  dengan  judul  Penerapan  Metode  Monte Carlo pada Simulasi Prediksi Jumlah Calon Mahasiswa Baru Universitas Muhammadiyah Bengkulu, penelitian ini  dilakukan  guna  memprediksi  jumlah  calon mahasiswa  baru  pada  Universitas,  data  historis  yang digunakan dimulai dari 2015-2019. Hasil dari penelitian ini  didapatkan  akurasi  92.49%  [3].  Penelitian selanjutnya dengan judul Prediksi Penerimaan
Mahasiswa  Baru  Pascasarjana  dengan  Menggunakan Model Simulasi Monte Carlo yang diteliti oleh Julia dan Nurmatika  pada  tahun  2021,  tujuan  penelitian  ini dilakukan  untuk  memprediksi  jumlah  pendaftaran mahasiswa Pascasarjana pada IAIN Batu Sangkar. Data yang digunakan dalam penelitian ini dimulai dari tahun 2013-2019.  Hasil  dari penilitian  ini  didapatkan  akurasi 82.94% untuk tahun 2018 dan 87.21% untuk tahun 2019 [22]. Rujuakan ketiga dengan judul penelitian Simulasi Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru  Universitas  Dehasen Bengkulu  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  yang diteliti  oleh  Akbar,  dkk  2020.  Penelitian  ini  bertujuan guna  memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  pada Universitas  Dehasen  Bengkulu.  Data  yan  digunakan dalam penelitian ini dimulai dari tahun 2013-2017. Dari pengujian  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  Metode Monte  Carlo  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk memberikan informasi mengenai keuntungan maksimum  yang  dapat  diperoleh  melalui  percobaan dengan bilangan acak. Semakin banyak percobaan yang dilakukan, semakin baik hasil yang diperoleh [23][24]. Penelian terakhir diteliti pada tahun 2020 oleh Iftitah dan Yunus  dengan  judul  Prediksi  Tingkat  Penerimaan Lulusan  Siswa  Kejuruan  dalam  Dunia  Usaha  dan Industri Menggunakan Metode Monte Carlo. Data yang digunakan dalam penelitian ini yakni data tahun ajaran 2015/2016 – 2018/2019. Tujuan dilakukannya penelitian ini untuk memprediksi tingkat penerimaan lulusan SMK pada  dunia  usaha  dan  insustri.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  prediksi  siswa lulusan  SMK  Negeri  4  Kota  Jambi  yang  diterima  di dunia  usaha  dan  industri  menggunakan  metode  Monte Carlo adalah sebesar 84% [25].
Meskipun banyak penelitian telah menggunakan Metode Monte Carlo untuk memprediksi penerimaan mahasiswa baru, terdapat beberapa celah yang belum diteliti secara mendalam.  Beberapa  penelitian  menggunakan  rentang data yang bervariasi dan kurang konsisten. Penelitian ini akan menggunakan data historis yang lebih panjang dan konsisten  untuk  mendapatkan  prediksi  yang  lebih akurat.  Selain  itu,  penelitian  sebelumnya  umumnya berfokus pada prediksi penerimaan mahasiswa di tingkat universitas  atau  program  pascasarjana  secara  umum. Penelitian  ini  akan  fokus  pada  Program  Studi  Sistem Informasi yang memiliki kebutuhan spesifik. Penelitian sebelumnya  sering  kali  hanya  berfokus  pada  prediksi jumlah  mahasiswa  tanpa  menganalisis  faktor-faktor yang  mempengaruhi  penerimaan.  Penelitian  ini  akan mempertimbangkan  faktor-faktor  seperti  perubahan kurikulum, strategi pemasaran, dan kualitas pendidikan. Dengan  menutupi  celah-celah  ini,  penelitian  ini bertujuan untuk memberikan prediksi yang lebih akurat dan  membantu  Program  Studi  Sistem  Informasi  dalam menyiapkan kebutuhan pembelajaran. Hal ini diharapkan  dapat  mengantisipasi  lonjakan  jumlah mahasiswa dan mempersiapkan segala kebutuhan terkait proses  pembelajaran  dengan  lebih  baik,  sehingga
Wahyu Prima 1 , Aldo Eko Syaputra 2 , Sopi Sapriadi 3 , Yofhanda Septi Eirlangga 4 , Kiki Hariani Manurung 5 , Nova Hayati 6 JVEIT (Journal of Vocational Education and Information Technology) Vol 5 No. 1 (2024) 25 – 30
meningkatkan  kualitas  pendidikan  di  Program  Studi Sistem Informasi Universitas Adzkia

## 2. Metode Penelitian
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  dua  langkah: pertama,  menyusun  kerangka  kerja  penelitian;  dan kedua,  mengolah  data  menggunakan  metode  Monte Carlo.
2.1. Kerangka Kerja Penelitian Kerangka kerja penelitian disusun secara terstruktur  dan  sistematis  untuk  membantu  serta menjadi  pedoman  dalam  pelaksanaan  penelitian [25], [26], [27]. Berikut bentuk dari kerangka kerja penlitian yang dapat dilihat Pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Peneltian
Dari kerangka kerja penelitian diatas akan dijabarkan secara  terperinci,  sehingga  memudahkan  dalam pemahaman penelitian ini, berikut penjabarannya.
a. Identifikasi Masalah Identifikasi  masalah  merupakan  tahapan  awal dalam  melakuka  penelitian  yang  bermaksud mencari  dan  mnganalisa  masalah  yang  terjadi pada  objek  penelitian  sehingga  penelitian  yang dilakukan  tidak  lari  dari  tujuan  penelitan dilakukan  [28],  [29].  Penelitian  diawali  dengan mengidentifikasi  masalah  apa  yang  sedang dihadapi oleh objek, pada penelitian ini masalah yang  dihadapi  adalah  lonjakan  mahasiwa  baru pada Prodi Sistem Informasi.
b. Studi Literatur Studi  literatur  adalah  tahapan  dimana  peneliti menganalisa  hingga  menarik  kesimpulan  dari rujuakan  yang  digunakan  dalam  menunjang penelitian  [30],  [31],  [32].  Rujuakan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari
buku, artikel, jurnal dan beberapa sumber terkait dengan Metode Monter Carlo lainnya.
c. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  dimana seorang  peneliti  melakukan  pencarian  data  ke objek  baik  menggunkan  metode  obeservasi, wawancara  atau  metode  lainnya  sehingga  data yang  didapatan  terjamin  kasliannya  [33],  [34]. Data dikumpulkan menggunakan metode obsevasi langsung terhadap obejek.
d. Pengolahan Data Menggunakan Monte Carlo Pada  tahapa  ini  dilakukan  pengolahan  terhadap data yang telah dikumpukan sebelumnya, dalam pengolahan  data  menggunakan  Metode  Monte Carlo
e. Hasil dan Kesimpulan Pada  tahapan  terakhir  ini  dilakukan  penarikan kesimpulan  dari  apa  yang  telah  dilakukan  pada tahapahan  sebelumnya,  yakni  bagaimana  hasil prediksi dari pengolahan data [35].
2.2. Penggunaan Metode Carlo
Penerapan  metode  Monte  Carlo  terdiri  dari  lima tahapan.  Kelima  tahapan  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan Metode Monte Carlo
Tahapan metode Monte Carlo yang tergambar pada Gambar 2 akan dijabarkan secara terperinci sebagai berikut:
a. Menentukan  Distribusi  Probabilitas.  Distribusi probabilitas ditentukan dari pembagian frekuensi dengan total frekuensi.
b. Menentukan Probabilitas Komulatif. Ditentukan dengan menambahkan frekuensi  distribusi probabilitas  dengan  distribus  komulatif,  nilai probabilitas  komulatif  pertama  adalah  nilai ditribusi probalitas pertama.
c. Menentukan Interval Angka Acak. Inerval angka acak  terbagi  menjadi  dua  yakni  awal  dan  akhir
Identifikasi Maslah Studi Literatur Pengumpulan Data Mengolah Data Menggunakan Metode Monte Carlo Manarik Hasil dan Kesimpulan Menentukan Distribusi Probabilitas Menentukan Distribusi Komulatif Menentukan Interval Angka Acak
Membangkitkan Angka Acak
Membuat serangkaian Simulasi
Wahyu Prima 1 , Aldo Eko Syaputra 2 , Sopi Sapriadi 3 , Yofhanda Septi Eirlangga 4 , Kiki Hariani Manurung 5 , Nova Hayati 6 JVEIT (Journal of Vocational Education and Information Technology) Vol 5 No. 1 (2024) 25 – 30
yang  dikalikan  dengan  100,  inerval  angka  acak awal  pertama  didapatkan  dengan  perkalian  100, sedangkan  awal  kedua  didapatkan  dengan penjumlahan inerval angka acak akhir dengan 1.
d. Membangkitkan Bilangan Acak. Pada tahapan ini bilangan  acak  dibanagkitkan  dengan  persamaan berikut.
𝑍 𝑖+1 = (𝑎 ∗ 𝑍𝑖 + 𝐶)𝑀𝑜𝑑 𝑀 (1)
Dimana a bilangan pengali  (a  <  m), c bilangan pergeseran   (c   <   m), m bilangan modulus  (  m >  0  ),  dan Zi bilangan  awal (bilangan bulat ≥ 0, Z0< m). i dimulai dari 0
e. Membuat Serangkaian Simulasi. Simulasi didapatkan  dengan  menerapkan  angka  acak, interval angka acak dan frekuesi yang ada [36].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Rangkaian  hasil  penelitian  berdasarkan  urutan/susunan Sebelum  tahapan  pegolahan  data  dilakukan,  tahapan awalnya  adalah  merangkum  semua  total  pendaftaran mahasiswa  pada  Program  Studi  Sistem  Informasi dimulai dari tahun 2021-2023., berikut bentuk dari hasil pengolompokan data yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pendaftaran 2021-2023 No Tahun Frekuensi 1 2021 31 2 2022 56 3 2023 70 Tot a l 157
Data pada Tabel 1 diatas kemudian diolah menggunakan Metode  Monte  Carlo  guna  mendapatkan  hasil  prediksi jumlah  pendaftaran  mahasiswa  selanjutnya,  sehingga seleksi penerimaan mahasiswa bisa maksimal. Tahapan dalam  pengolahan  data  menggunakan  Monte  Carlo sebagai berikut.
1 Menentukan Distribusi Probabilitas
Distribusi probabilitas didapatkan dari pembgin nili dri frekuensi dengan total frekuensi, berikut bentuk dari perhitngannya.
𝑃 1 = 157 31 = 0.19
𝑃 2 = 157 56 = 0.35
𝑃 3 = 157 70 = 0.44
Dari  hasil  pegolahan  data  diatas  kemudian diebentuklah  sebuah  tabel,  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Distribusi Perobabilitas
No Frekuensi Probabilitas 1 31 0.197 2 56 0.357 3 70 0.446 Total 1.000
2 Menentukan Probabilitas Komulatif
Setelah  distribusi  probbilitas  terbentuk  selanjutnya adalah menentukan distribusi komulatif berdasarkan data  distribusi  probabilits  berikut  akan  disajikn dalam bentuk Tabel 3.
Tabel 3. Perobabilitas Komulatif No Probabilitas Probabilitas Komulatif 1 0.19 0.19 2 0.35 0.54 3 0.44 0.98
3 Menentukan Interval Angka Acak
Tahapan  ketiga  adalah  menentukan  interval  angka acak berdsarkan data dari distribusi komultif, berikut bentuk  dari  pengolahan  datanya  yang  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Inetrval angka acak
No Frekuensi Probabilitas Komulatif Interval angka acak Awal Akhir 1 31 0.19 1 19 2 56 0.54 20 54 3 70 0.98 55 98
4 Membangkitkan Angka Acak Pada tahapan ini angka acak dibentuk menggunakan persaman  1  diatas  dengan  nilai  Z 1 =22,  a=18,  c=27, dan M=99.
𝑍 1 = (18  ∙ 22 + 27) 𝑚𝑜𝑑 99 = 423 𝑚𝑜𝑑 99 = 27
𝑍 2 = (18  ∙ 27 + 27) 𝑚𝑜𝑑 99 = 513 𝑚𝑜𝑑 99 = 18
𝑍 3 = (18  ∙ 18 + 27) 𝑚𝑜𝑑 99 = 531 𝑚𝑜𝑑 99 = 54
Berikut bentuk dari pengolahan datanya yang akan di jabarkan dalam bentuk Tabel 5 barikut.
Tabel 5. Angka Acak
I Nilai
0 22 1 27 2 18
3 54
5 Melakukan Serangkaian Simulsi Tahapan selanjutnya adalah melakukan serangkaian simulasi  berdasarkan  angka  acak,  interval  angka acak  dan  frekuensi,  Tabel  6  memuat  hasil  dari simulasi yang dilakukan.
Tabel 6. Hasil Simulasi
Wahyu Prima 1 , Aldo Eko Syaputra 2 , Sopi Sapriadi 3 , Yofhanda Septi Eirlangga 4 , Kiki Hariani Manurung 5 , Nova Hayati 6 JVEIT (Journal of Vocational Education and Information Technology) Vol 5 No. 1 (2024) 25 – 30
Periode Total simulasi Data Awal % Prediksi 2021 2022 2023
56 31 56 143 157 91% 48
Dari  hasil  simulasi  yang  dilakukan  guna  memprediksi jumlah mahasiswa ditahun mendatang didapatkan hasil simulasi sebanyak rata-rata 48 orang dengan persentase 91%,  hasil  prediksi  didapatkan  dari  mencari  rata-rata pada periode.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  simulasi  prediksi  jumlah  mahasiswa baru  yang  melakukan  pendaftatan  di  Universitas menggunakan metode Monte Carlo yang telah dilakukan maka  didapatkan  nilai  prediksi  untuk  tahun  akademik yang akan datang pada program studi Sistem Informasi sebanyak 48 orang, berdasarkan data masa lalu dengan diperoleh  tingkat  akurasi  perbandingan  antara  hasil simulasi  dengan  data  real  yaitu  91%.  Sehingga penelitian  ini  sangat  membantu  dalam  memprediksi calon  mahasiswa  baru  guna  menyiapkan  berbagai kebutuhan dimasa mendatang.

## Ucapan Terimakasih
Keberhasilan  pelaksanaan  kegiatan  ini  tidak  lepas  dari bantuan  dan  dukungan  seluruh  pihak  terkait.  Kami mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Adzkia atas kontribusinya dalam mendanai publikasi untuk tim peneliti. Terima kasih sebesar-besarnya kami sampaikan kepada  semua  pihak  yang  namanya  tidak  dapat  kami sebutkan  satu  per  satu.  Kami  berharap  apa  yang  telah kami capai dapat bermanfaat di masa depan.

## Daftar Rujukan
[1] Yovi, Ringgo Dwika, and Eka, “Penerapan Metode Monte
Carlo pada Simulasi Prediksi Jumlah Calon Mahasiswa Baru Universitas Muhammadiyah Bengkulu,” Jurnal
PROCESSOR ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  74–81,  Oct.  2022,  doi: 10.33998/processor.2022.17.2.1224.
[2] Y. S. Eirlangga and A. E. Syaputra, “Klasifikasi Penjurusan pada  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  dengan  Metode Algoritma C4.5,” Jurnal Informasi dan Teknologi , vol. 4, pp. 160–165, Sep. 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i3.235.
[3] A.  Al  Akbar  and  H.  Alamsyah,  “SIMULASI  PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU UNIVERSITAS DEHASEN  BENGKULU  MENGGUNAKAN  METODE MONTE CARLO,” Jurnal Pseudocode , vol. 1, 2020.
[4] A.  A.  Azahra,  “Analisis  Prediksi  Jumlah  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Sederhana,” Bulletin  of  Applied  Industrial  Engineering Theory , vol. 3, no. 1, pp. 75–78, 2022.
[5] A. E. Syaputra and Y. S. Eirlangga, “Akumulasi dan Prediksi Tingkat  Penjualan  Minuman  dengan  Menerapkan  Metode
Monte Carlo,” Jurnal Informasi dan Teknologi , Sep. 2022, doi: 10.37034/jidt.v5i1.225.
[6] D. S. B. Ginting and M. N. B. Sembiring, “Analisis Monte Carlo  dalam  Memprediksi  Jumlah  Penambahan  Gerai Alfamart  setiap  Tahunnya  di  Indonesia,” Jurnal  Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) , vol. 4, no. 1, pp. 19–24, 2021, doi: 10.9767/jikomsi.v4i1.138.
[7] A.  E.  Syaputra  and  Y.  S.  Eirlangga,  “Prediksi  Tingkat Kunjungan  Pasien  dengan  Menggunakan  Metode  Monte Carlo,” Jurnal  Informasi  dan  Teknologi ,  pp.  97–102,  Apr.
2022, doi: 10.37034/jidt.v4i2.202.
[8] O.  H.  N.  Qodzbari,  B.  Imawan,  R.  Ardiansyah,  and  D. Andesta, “ANALISIS SIMULASI MODEL PADA SISTEM ANTRIAN  BENGKEL  MOTOR  DI  CV.  XYZ  DENGAN SIMULASI  ARENA,” JUSTI  (Jurnal  Sistem  dan  Teknik Industri) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  91–98,  2023,  doi: 10.30587/justicb.v4i1.6715.
[9] M.  Thoriq,  A.  E.  Syaputra,  and  Y.  S.  Eirlangga,  “Model Simulasi  untuk  Memperkirakan  Tingkat  Penjualan  Garam Menggunakan Metode Monte Carlo,” Jurnal Informasi dan Teknologi , pp. 242–246, Nov. 2022, doi:
10.37034/jidt.v4i4.244.
[10] T.  S.  Az-Zahra,  T.  A.  Syahputri,  N.  A.  Setifani,  K.  P. Ningrum,  and  D.  D.  Rolliawati,  “PEMODELAN  DAN SIMULASI  PROSES  PRODUKSI  PERALATAN  BAYI PADA  HOME  INDUSTRI  PUPPY  PUTRA  PERDANA,” Just  IT:  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  dan Komputer ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  24–31,  2020,  doi: 10.24853/justit.11.1.24-31.
[11] A.  E.  Syaputra,  “Akumulasi  Metode  Monte  Carlo  dalam Memperkirakan Tingkat Penjualan Keripik Sanjai,” Jurnal Informatika  Ekonomi  Bisnis ,  pp. 209–216,  Mar.  2023, doi: 10.37034/infeb.v5i1.222.
[12] W. Wijaya, S. Aisyah, S. Nur, and F. Mardatila, “Simulasi Sistem  Dinamis  Produksi  Tape  Ketan,” Jurnal  Ekonomi Pertanian  dan  Agribisnis ,  vol.  8,  no.  1,  p.  354,  Jan.  2024, doi: 10.21776/ub.jepa.2024.008.01.29.
[13] Y. Hendra, A. Eko Syaputra, and A. Putra Juledi, “Simulasi Dalam  Pengoptimalan  Peningkatan  Penjualan  Kue  Kareh- Kareh  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo,” Journal Computer  Science  and  Information  Technology(JCoInT) , vol.  7,  no.  1,  pp.  107–118,  2023,  [Online].  Available: http://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInT/index
[14] A.  E.  Syaputra,  Y.  S.  Eirlangga,  and  S.  Sapriadi, “Peningkatan Pelayanan Laboratorium Dengan
Memprediksi  Kedatangan  Pasien  Menggunakan  Metode Monte Carlo,” JURNAL FASILKOM , vol. 13, no. 3, pp. 586– 593, 2023.
[15] I.  Syafitri  and  D.  D.  Arfika,  “PENERAPAN  METODE
MONTE CARLO PADA SIMULASI PREDIKSI PERMINTAAN MOBIL,” JATI : Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  5820–5826,  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i4.10050.
[16] M. H. Yuhandri, “Metode Monte Carlo dalam Memprediksi Produksi  Es  Balok  terhadap  Optimalisasi  Kebutuhan,”
Jurnal  Informasi  dan  Teknologi ,  Aug.  2022,  doi: 10.37034/jidt.v4i4.223.
Wahyu Prima 1 , Aldo Eko Syaputra 2 , Sopi Sapriadi 3 , Yofhanda Septi Eirlangga 4 , Kiki Hariani Manurung 5 , Nova Hayati 6 JVEIT (Journal of Vocational Education and Information Technology) Vol 5 No. 1 (2024) 25 – 30
[17] S.  A.  Cahya,  H.  Purnomo,  and  B.  P.  Putra,  “Analisis Kestabilan  Lereng  Dengan  Probabilitas  Longsor  Metode Monte Carlo di Kalimantan Timur,” MINING INSIGHT , vol. 03, no. 01, pp. 139–148, 2022.
[18] R. W. Dari, “Prediksi Tingkat Penjualan Pupuk Urea dengan Metode Monte Carlo,” Jurnal Informasi dan Teknologi , pp. 271–275, Dec. 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.251.
[19] F.  Akbar,  F.  Anwar,  and  S.  Widyastuti,  “Implementasi Metode  Monte  Carlo  Untuk  Memprediksi  Permintaan Produk  Mebel  Pada  CV.  Yoss  Sindanglaut,” INFOKOM : Journal of Information and Technology , vol. 16, no. 1, pp. 51–59, 2023.
[20] E.  Budiraharjo,  “Analisa  Permintaan  Air  Galon Menggunakan  Simulasi  Komputer  Dengan  Metode  Monte Carlo  Di  Depot  Isi  Ulang  Air  Galon  Nur  Fasella,” Smart Comp : Jurnalnya Orang Pintar Komputer ,  vol.  11,  no.  3, pp. 411–416, 2022.
[21] A.  Thariq  and  M.  Paramitha,  “APLIKASI  GAME
EDUKASI PEMBELAJARAN SENI BUDAYA MENGGUNAKAN LINEAR CONGRUENTIAL
GENERATOR  (LCG),” Jurnal  TEKNIMEDIA:  Teknologi Informasi  dan  Multimedia ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  11–16,  2024, doi: 10.46764/teknimedia.v5i1.168.
[22] J.  Nurmantika,  “Prediksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Pascasarjana dengan Menggunakan Model Simulasi Monte Carlo,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , pp. 287–291, Mar. 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.126.
[23] A.  Al  Akbar,  H.  Alamsyah,  and  Riska,  “SIMULASI
PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU UNIVERSITAS DEHASEN BENGKULU MENGGUNAKAN  METODE  MONTE  CARLO,” Jurnal
Pseudocode ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  8–16,  2020,  doi: 10.33369/pseudocode.7.1.8-16.
[24] 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.
[25] H.  Iftitah and  Y.  Yuhandri,  “Prediksi  Tingkat  Penerimaan Lulusan  Siswa  Kejuruan  dalam  Dunia  Usaha  dan  Industri Menggunakan  Metode  Monte  Carlo,” Jurnal  Sistim Informasi  dan  Teknologi ,  pp.  84–89,  Sep.  2020,  doi: 10.37034/jsisfotek.v2i3.27.
[26] W. Prima and B. Putra, “Analisis Tingkat Kompetensi Dosen Stmik  Dharmasraya  Dengan  Menggunakan  Metode Preference  Ranking  Organization  Method  For  Enrichment Evaluation  (Promethee),” JOISIE  (Journal  Of  Information Systems And Informatics Engineering) , vol. 1, no. 1, pp. 1– 68, 2017, doi: 10.35145/joisie.v1i1.385.
[27] M.  Nurfayani,  R.  Efendi,  and  W.  Prima,  “Perancangan Sistem  Informasi  Real  Count  Pemilihan  Kepala  Dusun Berbasis  Web,” International  Journal  of  Technology Vocational Education and Training , vol. 4, no. 1, pp. 35–47, 2023, [Online]. Available: http://ijtvet.com/index.php/ijtvet
[28] D. E. Putra and Melladia, “Prediksi Penjualan Sprei Kasur Toko Coco Alugada Menggunakan Metode Monte Carlo,” Jurnal  Teknologi  Komputer  dan  Informasi  (JUTEKINF) , vol. 10, no. 2, pp. 115–126, 2022.
[29] W.  Prima  and  R.  Efendi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Guru Berprestasi Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” International Journal of  Technology  Vocational  Education  and  Training ,  vol.  3, no. 2, pp. 98–106, 2022.
[30] W. Prima, Ganefri, Krismadinata, and R. Hayati, “Validity of Information System Model of Academic Service based on Customer  Relationship  Management  at  University,”  in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  2019.  doi: 10.1088/1742-6596/1387/1/012016.
[31] W.  Prima,  Ganefri,  Krismadinata,  and  R.  Saputra, “Designing  an  Information  System  Model  of  Academic Service  Based  on  Customer  Relationship  management  at University,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019. doi: 10.1088/1742-6596/1387/1/012009.
[32] R.  Hayati  and  W.  Prima,  “MODEL  KOOPERATIF  TIPE PICTURE AND PICTURE DALAM PEMBELAJARAN,” vol.  4,  no.  2,  p.  505,  2023,  [Online].  Available: http://ejournal.undhari.ac.id/index.php/de_journal
[33] H.  Fitria,  N.  A.  Firmansyah,  and  Muadzah,  “Simulasi Penentuan Lokasi Cabang Dan Penjualan Produk Mobil PT XYZ Dengan Metode Monte Carlo,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri , vol. 4, no. 1, pp. 22–26, 2023.
[34] W.  Prima,  F.  Putra,  and  Y.  Yusran,  “Metode  Analytical Hierarchy  Process  Dalam  Pemilihan  Guru  Berprestasi  di SDN 01 Abai Siat,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  257–265,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i2.1313.
[35] I.  Riati,  W.  Prima,  and  G.  Ali,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Menggunakan Metode Weighted  Product,” International  Journal  of  Technology Vocational Education and Training , vol. 4, no. 1, pp. 22–27, 2023, [Online]. Available: http://ijtvet.com/index.php/ijtvet
[36] A.  P.  Asril,  “Simulasi  dalam  Menganalisis  Tingkat Pendapatan  Penjualan  Produk  Bengkel  Las  menggunakan Metode  Monte  Carlo,” Jurnal  Sistim  Informasi  dan Teknologi , Aug. 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v5i1.155.