## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
http :// w w w. inf eb . o rg
2023 Vol. 5 N o.   1 Hal: 209-216 e-ISSN: 2714-8491

## Akumulasi Metode Monte Carlo dalam Memperkirakan Tingkat Penjualan Keripik Sanjai
Aldo Eko Syaputra 

## Universitas Adzkia
aldoekosaputra0642@gmail.com

## Abstract
Sanjai chips are one of the typical snacks of West Sumatra which are sold by tek gadih shops, increased sales on certain days and  months  make  employees  overwhelmed  dealing  with  buyers,  causing  buyers  to  not  be  served  evenly,  and  increased purchases make available sanjai stocks run low or run out. and resulted in sales being not optimal, therefore it is necessary to conduct a study to predict sales in the future. So that the availability of sanjai chips in the warehouse can be increased so that service  is  guaranteed  and  sales  are  optimal.  The  method  chosen  in  this  research  is  the  Monte  Carlo  Method  by  processing data on the number of sales from 2020, 2021, and 2022. The results of this study are that it can predict the number of sales  of sanjai chips at Tek Gadi stores in the following year with an average level of accuracy. 83%, in 2022 with an average sales of 1,746, and 91% with an average sales of 1,701 in 2021. So that this research can be used as reference material by sanjai tek gadih in making decisions to increase sales in the future.
Keywords: Sales, Monte Carlo, Chips, Probability, Predictions.

## Abstrak
Keripik sanjai merupakan salah satu cemilan khas Sumatera Barat yang dijual oleh toko tek gadih, penjualan yang meningkat dihari  dan  bulan-bulan  tertentu  membuat  karyawan  kewalahan  menghadapi  pembeli  sehingga  menyebabkan  pembeli  tidak dilayani  secara  merata,  serta  peningkatan  pembelian  membuat  stok  sanjai  yang  tersedia  menjadi  menipis  atau  habis  dan mengakibatkan  penjualan  menjadi  tidak  optimal,  oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  suatu  penelitian  untuk  memprediksi penjualandi  masa  yanga  akan  datang.  Sehingga  ketersediaan  keripik  sanjai  yang  ada  di  gudang  bisa  ditingkatkan  agar pelayanan  tetap  terjamin  dan  penjualan  menjadi  optimal.  Metode  yang  dipilih  dalam  pemelitian  ini  adalah  Metode  Monte Carlo dengan mengolah data-data jumlah penjualan dari tahun tahun 2020, 2021, dan 2022. Hasil dari penelitian ini adalah dapat memprediksi jumlah penjualan  keripik sanjai pada toko tek  gadih ditahun berikutnya dengan tingkat akurasi rata-rata 83%, pada tahun 2022 dengan rata-rata penjulan sebanyak 1.746, dan 91% dengan rata-rata penjulan 1.701 pada tahun 2021 . Sehingga  penelitian  ini  bisa  dijadikan  bahan  rujukan  oleh  pihak  sanjai  tek  gadih  dalam  mengambil  keputusan  peningkatan penjualan di masa yang akan datang.
Kata kunci: Penjualan, Monte Carlo, Keripik, Probabilitas, Prediksi.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  syarat  mutlak  dalam  usaha  adalah  adanya penjualan, karena  senakin  banyak  barang  yang  terjual maka  semakin  maksimal  juga  keuntungan  yang  di dapatkan.  Dalam  mencapai  semua  tujuan  maka diperlukan  suatu  usaha  agar  konsumen  mempunyai daya  tarik  tersendiri  dan  sifat  loyalitas  dalam berbelanja  disuatu  tempat  [ 1 ].  Penjualan  juga  disebut sebagai suatu kegiatan dalam mencari pembeli, dalam memberi  petunjuk  sehigga  dapat  mempengaruhi pembeli  dalam  penyesuaian  kebutuhannya  dengan barang  yang  dijual  serta  mengadakan  negosiasi  harga yang dapat menguntungkan penjual dan pembeli [ 2 ].
Keripik  sanjai  merupakan  salah  satu  makanan  khas dari  Sumatera  Barat,  pada  waktu-waktu  tertentu penjualan  keripik  sanjai  pada  toko  sanjai  tek  gadih mengalami  peningkatan  secara  siknifikan  dari  hari atau  bulan  tertentu  seperti  libur  panjang,lebaran  dan hari  tertentu  lainnya,  peningkatan  penjualan  yang tidak  dapat  diprediksi  membuat  keryawan  kewalahan
karna  terlalu ramainya pengunjung serta keripik  lebih cepat habis dan diharuskan membuat keripik baru lagi dengan  waktu  secepat  mungkin.  Dari  permasalahan yang  di  hadapi  diperlukan  suatu  simulasi  yang  dapat memprediksi  tingkat  penjualan  keripik  sanjai,  salah satu  metode  yang  akan  digunakan  adalah  adalah metode  Monte  Carlo,  karna  Metode  Monte  Carlo merupakan metode sering digunakan dalam pemodelan  sumulasi.  Pemodelan dan  simulasi  disebut juga  sebgai  perangkat  lunak  yang  sering  digunakan didalam  pengujian  terhadap  data  dalam  mencapai ujuan  mendapatkan  alternatif  optimal  yang  bisa digunakan dalam pengambilan sebuah keputusan serta menyelesaikan  pada  permasalahan  tertentu,  data yang digunakan data tahun-tahun sebelumnya [ 3 ].
Model  simulasi  juga  bisa  menggabarkan  hubungan sebab dan akibat di pada sistem pada model komputer, yang merupakan penggambaran pada sistem nyata [ 4 ]. Model  adalah  sebuah  sistem  yang  sedang  bekerja secara  kualitatif  yang  menggambarkan  interaksi  dari berbagai  faktor  ketika  diamati  [ 5 ].  Model  juga  sering
didefenisikan sebagai deskripsi logis yang menggambarkan  tentang  atau  bagaimana  sistem bekerja  dan  berinteraksi  [ 6 ].  Secara  umun  model disebut sebagai penyederhanaan dari berbai objek, ide dan  benda  yang  ada  di  dunia  nyata  [ 7 ].  Berbeda dengan model pengertian simulasi adalah pengamatan dan  pengambilan  data  yang  nantinya  bisa  digunakan untuk  melakukan  prediksi  dan  memutuskan  apa  yang akan  dilakukan  [ 8 ].  Dalam  melakukan  simulasi  harus diawali  membangun  sebuah  model  dari  sistem  nyata, setelah model terbentuk maka dilakukanlah transformasi  ke  dalam  bentuk  program  sehingga  bisa dijadikan  simulasi  [ 9 ].  Simulasi  memiliki  tujuan diantaranya  dilakukan  untuk  hiburan  atau  permainan, pelatihan dan studi perilaku sistem, yang dikembangkan dari model sistem nyata [ 10 ].
Simulasi Monte Carlo dapat dikatakan sebagai bentuk percobaan  dalam  pemamfaatan  dari  sebuah  peluang menggunakan contoh data untuk penyelesaian masalah [ 11 ].  Dalam  simulasi  Monte  Carlo  setiap  variabel memiliki sebuah nilai probabilitas, dibangun berdasarkan  model  sistem  yang  sebenarnya  [ 12 ]. Penerapan  ini  dapat  diterapkan  untuk  melakukan memprediksi  atau  memperkirakan  kinerja  sebuah sistem  dengan  menganalisa  ketidapkpastian  tanpa mengapus  data  yang  ada  [ 13 ].  Metode  Monte  Carlo termasuk  ke  dalam  simulasi  untuk  pengevaluasian model  deterministic  [ 14 ].  Percobaan  dengan  metode Monte  carlo  membutuhkan  nilai  probabilistik  dan pembankit  bilangan  acak  [ 15 ].  Bilangan  acak merupakan  sebuah  bilangan  yang  tidak  diketahui kemunculannya [ 16 ]., dalam membangkitkan bilangan acak  ada  beberapa  algoritma  yang  bisa  di  pakai  [ 17 ]. Diantaranya  adalah  LCG  merupakan  sebuah  logika dengan  pembangkitan  bilangan  dengan  uniform. MRNG  merupakan  logika  pembangkitan  bilangan acak denga memamfaatkan bilangan prima, dan logika MCRNG  yang  dibangkitkan  megunakan  4  parameter yang nilainya di bentuk sendiri [ 18 ].

## 2. Metode Penelitian
Pada  tahap  ini  dijelaskan  tahapan  pemrosesan  semua data  yang  akan  dilakukan.  Tahapan-tahapan  ini merupakan  gambaran  dari  penelitian  yang  nantinya akan  dilakukan,  Kerangka  kerja  penelitian  adalah skema atau  tahapan-tahapan  pemrosesan  penyelesaian masalah  yang  dibahas.  Adapaun  kerangka  kerja ditampilkan pada Gambar 1.

## Mempelajari Literatur

## Menganalisa Masalah
Mengolah Data dengan Metode Simulasi Monte Carlo Implementasi dan Pengujian Hasil Dan Pembahasan Mengumpulkan Data Merancang Sistem

## Membangun Sistem

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Dari  Gambar 1  kerangka kerja akan dijelaskan  secara detail  yaitu  mengidentifikasi  Masalah  dalam  tahapan ini  merupakan  tahapan  awal  dalam  menentukan rumusan masalah yang terjadi pada Toko Sanjai yaitu dengan  menerapkan  metode  semulasi  Monte  Carlo didalam  penentuan  prediksi  tingkat  penjualan. Tahapan  selanjutnya  adalah  menganalisa  masalah untuk  menentukan  ruang  lingkup  dan  batasan.  Untuk tercapainya  tujuan  dari  penelitian  ini  maka  sebagai penunjang  penelitian.  Literatur  penunjang  yang dipakai  adalah  yang  berhubungan  dengan  penelitian ini,  diantaranya  buku  dan  jurnal-jurnal  terkait  dengan monte  carlo.  Data  yang  di  butuhkan  adalah  data  total penjualana  perbulan  selama  3  tahun  kebekang,  yang nantinya data tersebut di olah untuk membuat simulasi prediksi  penjualan  di  masa  mendatang.  Setelah  data didapatkan  selanjutnya  adalah  menentukan  variabel. Untuk  langkah  dalam  perhitungannya  sebagai  berikut distribusi  probabilitas  ditentukan  setiap  bulannya untuk  jumlah  penjualan  keripik  sanjai.  Menentukan distribusi  komulatif,  yang  mana  distribusi  komulatif adalah hasil penjulahan dari nilai distribusi probabilitas  sebelumnya,  kecuali  nilai  probabilitas awal karna nilai pada probabilitas pertama/awal adalah nilai nya sendiri.
Interval  angka  acaka  terbagi  menjadi  2  yaitu  awal (minimum)  dan  akhir  (maksimum),  jadi  nanrinya interval  angka  acak  yang  menjadi  pembatas  antara variabel. Pembangkitan  bilangan acak pada penelitian ini  menggunakan  metode  mixed  congruent  method yang  terdiri  dari  4  parameter  yaitu  a,  c,  m,  dan  Zi. Hasil  simulasi  di  dapatkan  dari  perhitungan  nilai bilangan acak, probabilitas dan probabilitas komulatif [ 19 ][ 20 ].  Selanjutnta  akan  dimulai  dari  melakukan perancangan sistem, pembuatan basis data, pembuatan algoritma,  desain  antar  muka  masukan,  dan  desain antar  muka  keluaran.  Sistem  akan  dibangun  dengan penerapan  bahsa  pemrograman  PHP  dan  database Mysql.  Setelah  sistem  selesai  di  bangun  selanjutnya data  yang  telah  di  olah  dengan  bahasa  pemrograman PHP  akan  dilakukan  pengujian  dan  implementasi.
Hasil  pembahsan  dari  metode  yang  digunakan  akan dibandingkan  dengan  data  rill  untuk  melihat persentase (%) keakuratan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Variabel  yang  di  pakai  dalam  penelitian  ini  adlah penjualan  keripik  sanjai  perbulannya.  data  yang digunakan  adalah  data  2020,2021  dan  2022.  Data jumlah  penjualan  keripik  sanjai    pada  tahun  2020, 2021, dan 2022 disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Jumlah Penjulan Pada Tahun 2020-2022
No Bulan Tahun 2020 2021 2022 1 Januari 1.523 1.942 1.320 2 Februari 1.662 1.873 1.100 3 Maret 1.701 1.711 1.210 4 April 1.122 1.564 1.542 5 Mei 1.844 1.732 1.712 6 Juni 1.742 1.890 1.305 7 Juli 1.100 1.376 1.980 8 Agustus 1.986 1.840 1.534 9 September 1.655 1.847 1.722 10 Oktober 1.717 1.754 1.788 11 November 1.870 1.899 2.101 12 Desember 1.764 1.341 1.845 Total Penjualan 19.686 20.769 19.159
Data  pada  Tabel  1  akan  di  analisa  dengan  metode Monte  Carlo.  Berikut  langka  dalam  analisanya Distribusi  Probabilitas  yang  mana  nilai  probabilitas diperoleh  dari  pembagian  antara  frekuensi  dengan total frekuensi berikut  persamaannya (1).
D=  F/T (1)
Dimana  D  adalah  Nilai  Distribusi  probabilitas,  F adalah Nilai Frekuensi, T adalah Total Nilai frekuensi. Nilai  probabilitas  untuk  data  tahun  2021  berdasarkan data  pada  Tabel  1  bentuk  perhitungannya  adalah p1=1523/19686=0,08 dan p2=1662/19686=0,08. Perhitungan  dilanjutkan  sampai  p12  selesai,  hasil pengolahan  nilai  probabilitas  tahun  2021  disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas UntukTahun 2021.
No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas 1 Januari 1.523 0,08 2 Februari 1.662 0,08 3 Maret 1.701 0,09 4 April 1.122 0,06 5 Mei 1.844 0,09 6 Juni 1.742 0,09 7 Juli 1.100 0,06 8 Agustus 1.986 0,10 9 September 1.655 0,08 10 Oktober 1.717 0,09 11 November 1.870 0,09 12 Desember 1.764 0,09 Jumlah 19.686 1,00
Nilai  probabilitas  untuk  tahun  2022  disajikan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Untuk Tahun 2022.
No Bulan Frekuensi Distibusi Probabilitas 1 Januari 1.942 0,09 2 Februari 1.873 0,09 3 Maret 1.711 0,08 4 April 1.564 0,08 5 Mei 1.732 0,08 6 Juni 1.890 0,09 7 Juli 1.376 0,07 8 Agustus 1.840 0,09 9 September 1.847 0,09 10 Oktober 1.754 0,08 11 November 1.899 0,09 12 Desember 1.341 0,06 Jumlah 20.769 1,00
Berikut  penyajian  nilai  probabilitas  tahun  2023  pada Tabel  4.
Tabel 4. Distribusi Probabilitas Untuk Tahun 2023.
No Bulan Frekuensi Distibusi Probabilitas 1 Januari 1.320 0,07 2 Februari 1.100 0,06 3 Maret 1.210 0,06 4 April 1.542 0,08 5 Mei 1.712 0,09 6 Juni 1.305 0,07 7 Juli 1.980 0,10 8 Agustus 1.534 0,08 9 September 1.722 0,09 10 Oktober 1.788 0,09 11 November 2.101 0,11 12 Desember 1.845 0,10 Jumlah 19.159 1,00 Distribusi Komulatif yang mana Selanjutnya dibentuklah  nilai  distribusi  probabilitas  kumulatif dengan  cara  penjumlahan  nilai  distribusi  probabilitas komulatif dengan nilai distribusi  probabilitas, kecuali pada  nilai  probabilitas  pertama.  Nilai  probabilitas untuk tahun 2021 disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Distribusi Probabilitas Kumulatif Untuk Tahun 2021.
No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas Probabilitas Kumulatif 1 Januari 1.523 0,08 0,08 2 Februari 1.662 0,08 0,16 3 Maret 1.701 0,09 0,25 4 April 1.122 0,06 0,31 5 Mei 1.844 0,09 0,40 6 Juni 1.742 0,09 0,49 7 Juli 1.100 0,06 0,55 8 Agustus 1.986 0,10 0,65 9 September 1.655 0,08 0,73 10 Oktober 1.717 0,09 0,82 11 November 1.870 0,09 0,91 12 Desember 1.764 0,09 1,00 Jumlah 19.686 1,00 -
Selanjutnya nilai komulatif tahun 2022 disajikan  pada Tabel 6.
Tabel 6. Distribusi Probabilitas Kumulatif Untuk Tahun 2022.
No Bulan Frekuensi Distibusi Probabilitas Probabilitas Kumulatif 1 Januari 1.942 0,09 0,09 2 Februari 1.873 0,09 0,18 3 Maret 1.711 0,08 0,36 4 April 1.564 0,08 0,34 5 Mei 1.732 0,08 0,42 6 Juni 1.890 0,09 0,51 7 Juli 1.376 0,07 0,58 8 Agustus 1.840 0,09 0,67 9 September 1.847 0,09 0,76 10 Oktober 1.754 0,08 0,84 11 November 1.899 0,09 0,93 12 Desember 1.341 0,06 0,99 Jumlah 20.769 1,00 -
Distribusi  komulatif  tahun  2023  dapat  disajikan  pada Tabel 7.
Tabel 7. Distribusi Probabilitas Kumulatif Untuk Tahun 2023.
No Bulan Frekuensi Distibusi Probabilitas Probabilitas Kumulatif 1 Januari 1.320 0,07 0,07 2 Februari 1.100 0,06 0,13 3 Maret 1.210 0,06 0,19 4 April 1.542 0,08 0,27 5 Mei 1.712 0,09 0,36 6 Juni 1.305 0,07 0,43 7 Juli 1.980 0,10 0,53 8 Agustus 1.534 0,08 0,61 9 September 1.722 0,09 0,70 10 Oktober 1.788 0,09 0,79 11 November 2.101 0,11 0,90 12 Desember 1.845 0,10 1 Jumlah 19.159 1,00 -
Interval Angka Acak yang mana interval angka angkat pada  penelitian  ini  dibentuk  berdasarkan  distribusi komulatif,  angka  acak  tersebut  dimulai  dari  1  untuk awal,  serta  nilai  akhir  angka  acak  di  dapatkan  dari perkalian probabilitas komulatif akhir dengan 100, dan selanjutnya  untuk  nilai  yang  awal  kedua  di  dapatkan daripenambahan  dengan nilai sebulmnya di tambah 1, untuk  nilai  angka  acak  tahun  2021  dapat  disajikan pada tabel 8.
Tabel 8. Interval Angka Acak Untuk Tahun 2021.
No Bulan Frek Distri busi Proba bilitas Proba bilitas Kumu latif Interval Angka Random
Awal Akhir 1 Januari 1.523 0,08 0,08 1 8 2 Februari 1.662 0,08 0,16 9 16 3 Maret 1.701 0,09 0,25 17 25 4 April 1.122 0,06 0,31 26 31 5 Mei 1.844 0,09 0,40 32 40 6 Juni 1.742 0,09 0,49 41 49 7 Juli 1.100 0,06 0,55 50 55 8 Agustus 1.986 0,10 0,65 56 65 9 September 1.655 0,08 0,73 66 73 10 Oktober 1.717 0,09 0,82 74 82 11 November 1.870 0,09 0,91 83 91 12 Desember 1.764 0,09 1 92 100 Jumlah 19.686 1,00 - - -
Interval  angka  acak  untuk  tahun  2022  disajikan  pada Tabel 9.
Tabel 9. Interval Angka Acak Untuk Tahun 2022.
No  Bulan Frek Disti busi Proba bilitas Proba bilitas Kum ulatif Interval Angka Random Awal Akhir 1 Januari 1.942 0,09 0,09 1 9 2 Februari 1.873 0,09 0,18 10 18 3 Maret 1.711 0,08 0,26 19 26 4 April 1.564 0,08 0,34 27 34 5 Mei 1.732 0,08 0,42 35 42 6 Juni 1.890 0,09 0,51 43 51 7 Juli 1.376 0,07 0,58 52 58 8 Agustus 1.840 0,09 0,67 59 67 9 September 1.847 0,09 0,76 68 76 10 Oktober 1.754 0,08 0,84 77 84 11 November 1.899 0,09 0,93 85 93 12 Desember 1.341 0,06 0,99 94 99 Jumlah 20.769 1,00 - - -
Untuk  interval  angka  acak  data  tahun  2023,  dapat disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10. Interval Angka Random Untuk Tahun 2023 N o Bulan Frek Distibusi Probabili tas Probabili tas Kumulati f Interval Angka Random Aw al Akh ir 1 Januari 1.320 0,07 0,07 1 7 2 Februari 1.100 0,06 0,13 8 13 3 Maret 1.210 0,06 0,19 14 19 4 April 1.542 0,08 0,27 20 27 5 Mei 1.712 0,09 0,36 28 36 6 Juni 1.305 0,07 0,43 37 43 7 Juli 1.980 0,10 0,53 44 53 8 Agustus 1.534 0,08 0,61 34 61 9 Septemb er 1.722 0,09 0,70 62 70 10 Oktober 1.788 0,09 0,79 71 79 11 Novemb er 2.101 0,11 0,90 80 90 12 Desemb er 1.845 0,10 1 91 100 Jumlah 19.15 9 1,00 -
Membangkitkan  Angka  Acak  selanjutnya  tahapan akan dibangkitkan angka acak dengan persamaan (2).
Zi+1 = (a * Zi + c) mod M (2)
Dimana a adalah Nilai Pengali (a < m), c adalah Nilai pergeseran (c < m), m adalah Nilai modulus ( m > 0 ), Zi  adalah  bilangan awal (bilangan  bulat ≥ 0, Z0<  m). Nilai  yang  digunakan  dalam  membangkitkan  angak acak  di  tentukan  sediri,  nilai  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu: m=99, a = 45, c =78, Zi = 10. Jika disajikan  dalam  bentuk  Tabel,  untuk  lebih  jelasnya disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11. Angka Acak
I Zi+1=(a*Zi+c) mod 0 33 1 78 2 24 3 69 4 15 5
60
6
6 7 51
8 96 9 42
10 87 11 33 Membuat Serangkaian Perobaan, yang mana serangkaian percobaan dibuat berdasarkan  angka acak dan  interval  angka  acak.  Hasil  simulasi  untuk  tahun 2021  berdasarkan  data  tahun  2021  disajikan  pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Simulasi Prediksi Untuk Tahun 2021 No Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Data Real tahun 2020 Persentase 1 Januari 33 1.844 1.942 95% 2 Februari 78 1.717 1.873 92% 3 Maret 24 1.701 1.711 99% 4 April 69 1.655 1.564 95% 5 Mei 15 1.662 1.732 96% 6 Juni 60 1.986 1.890 95% 7 Juli 6 1.523 1.376 90% 8 Agust 51 1.100 1.840 60% 9 September 96 1.764 1.847 96% 10 Oktober 42 1.742 1.754 96% 11 November 87 1.870 1.899 99% 12 Desember 33 1.844 1.341 98% Total 20.408 Rata-rata 1.701 91%
Selanjutnya  untuk  hasil  prediksi  tahun  2022 berdasarkan data tahun 2021 disajikan pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil Simulasi Prediksi Untuk Tahun 2022.
N o Bulan Angka acak Hasil Simulasi Data Real tahun 2021 Perse ntase 1 Januari 33 1.564 1320 84% 2 Februari 78 1.754 1.100 63% 3 Maret 24 1.711 1.210 71% 4 April 69 1.847 1.542 83% 5 Mei 15 1.873 1.712 91% 6 Juni 60 1.840 1.305 71% 7 Juli 6 1.942 1.980 98% 8 Agust 51 1.890 1.534 81% 9 September 96 1.341 1.722 78% 10 Oktober 42 1.732 1.788 97% 11 November 87 1.899 2.101 90% 12 Desember 33 1.564 1.845 85% Total - - - Rata-rata 1.746 83%
Tabel  14  adalah  hasil  simulasi  untuk  tahun  2023  dari data tahun 2023.
Tabel 14. Hasil Simulasi Prediksi Untuk Tahun 2023. No Bulan Angka acak Hasil Simulasi 1 Januari 33 1.712 2 Februari 78 1.788 3 Maret 24 1.542 4 April 69 1.722 5 Mei 15 1.210 6 Juni 60 1.534 7 Juli 6 1.320 8 Agust 51 1.980 9 September 96 1.845 10 Oktober 42 1.305 11 November 87 1.101 12 Desember 33 1.712 Total 19.771 Rata-rata 1.648
Hasil  Perhitugan  menggunakan  Sistem,  yang  mana hasil  simulasi  untuk  tahun  2021.  Hasil  pencarian simulasi  tahun  2021  berdasarkan  data  tahun  2020 menggunakan  sistem  Untuk  lebih  jelasnya  dapat ditampilkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Simulasi Untuk Tahun 2021
Hasil  simulasi  untuk  tahun  2022  yang  mana  hasil simulasi  prediksi  tahun  2022  bedasarkan  data  2021 menggunaan sistem bisa di lihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Simulasi Untuk Tahun 2022
Hasil  simulasi  untuk  tahun  2023  sedangkah  hasil simulasi tahun 2023 berdarkan  data tahun 2022 dapat disajikan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Simulasi Untuk Tahun 2023

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan
penelitian yang dilakukan menggunakan/penerapan  metode  monte  carlo  pada penjualan  keripik  sanjai  dapat disimpulkan  penerapan Metode Monte  Carlo untuk  memprediksi  penjualan keripik sanjai pada toko sanjai tek gadih di masa akan datang  berdasarkan  data  penjualan  di  masa  lalu berhasil  dilakukan.  Akurasi  dan  prediksi  yang  di dapatkan  untuk  tahun  2021  adalah  91%  dengan  rata- rata  penjualan  sebesar  1.701    dan  tahun  2022  dengan akurasi  83%  dengan  rata-rata  penjulan  sebanyak 1.746,  dengan  demikian  simulasi  ini  sangat  bisa  di mamfaatkan  bagi  kepentingan  toko  sanjai  tek  gadih dalam  mengoptimalkan  penjulan  di  masa  yang  akan datang.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Adzkia  yang  telah  memberi  dukungan  terhadap penelitian  ini  dengan  SK  129/UAdz.1.2/LT/2023. Sehingga penelitian ini dapat terlaksana.

## Daftar Rujukan
[1] Amalia,  E.  L.,  Yunhasnawa,  Y.,  &  Rahmatanti,  A.  R.  (2022). Sistem  Prediksi  Penjualan  Frozen  Food  dengan  Metode  Monte Carlo ( Studi Kasus : Supermama Frozen Food ). Jurnal Buana Informatika, 13 (2), 136–145. DOI: https://doi.org/doi.org/10.24002/jbi.v13i02.6496 .
[2] Geni,  B.  Y.,  Santony,  J.,  &  Sumijan.  (2019).  Prediksi Pendapatan  Terbesar  pada  Penjualan  Produk  Cat  dengan Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informatika Ekonomi Bisnis, 1 (4), 15–20. DOI: https://doi.org/doi.org/10.37034/infeb.v1i4.5 .
[3] Hafizh,  M.,  &  Gema,  R.  L.  (2019).  Analisa  Simulasi  Monte Carlo Dalam Menentukan Pendapatan Penjualan  Keripik Maco Badarai  Istiqomah  Padang  Sumatera  Barat. JOISIE  Journal  Of Information  System  And  Informatics  Engineering,  3 (2),  51–56. DOI: https://doi.org/doi.org/10.35145/joisie.v3i2.471 .
[4] Hartomi,  Z.  H.,  Yuhandri,  &  Santony,  J.  (2020).  Optimalisasi Prediksi Biaya  Komisi  Penjualan Mobil Menggunakan Metode Monte  Carlo. JurnalKomtekInfo,  7 (2),  140–151.  DOI: https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v7i2.1331 .
[5] Hayati,  N.  (2020).  Optimalisasi  Prediksi  Penjualan  Produk Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo dalam Meningkatkan  Transaksi. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis, 2 (4), 4–9. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.54 .
[6] Ihksan,  M.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Simulasi  Monte  Carlo  dalam Memprediksi  Tingkat  Pendapatan  Penjualan  Kuliner. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 3 (1), 8–11. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.63 .
[7] Moza,  W.  S.  (2020).  Pemodelan  dan  Simulasi  Monte  Carlo dalam  Meningkatkan  Pendapatan  Penjualan  Peralatan  Motor. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  2 (4),  4–9.  DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.55 .
[8] Munandar,  M.  haris,  &  Masrizal.  (2019).  Simulasi  Penjualan Arang  Batok  Kelapa  dengan  Menggunakan  Metode  Monte Carlo  Pada  CV.Banjar  Berniaga. INFORMATIKA  Manajemen Informatika  Universitas  Labuhanbatu,  7 (2),  95–100.  DOI: https://doi.org/10.36987/informatika.v7i2.1360 .
[9] Putra,  D.  Ek.,  &  Melladia.  (2022).  Prediksi  Penjualan  Sprei Kasur  Toko  Coco  Alugada  Menggunakan  Metode. Jurnal Teknologi  Komputer  Dan  Informasi  (JUTEKINF),  10 (2),  115– 126. DOI: https://doi.org/10.52072/jutekinf.v10i2.456 .
[10] Rahayu,  E.,  Toriq,  M.,  &  Sapriadi,  S.  (2022).  Pemodelan Simulasi  dalam  Pengoptimalan  Penjualan  Plastik  HD Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informasi  dan Teknologi, 4 (4), 247–252. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v4i4.245 .
[11] Santony, J. (2020). Simulasi Penjadwalan Proyek Pembangunan Jembatan  Gantung  dengan  Metode  Monte  Carlo  Julius. Jurnal Informasi & Teknologi, 2 (1), 30–35. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.34 .
[12] Syaputra,  A.  E.,  &  Eirlangga,  Y.  S.  (2022a).  Akumulasi  dan Prediksi  Tingkat  Penjualan  Minuman  dengan  Menerapkan Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informasi  dan  Teknologi,  4 (3),
148–153. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v5i1.225 .
[13] Syaputra,  A.  E.,  &  Eirlangga,  Y.  S.  (2022b).  Prediksi  Tingkat Kunjungan Pasien dengan Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informasi dan Teknologi, 4 (2), 1–5. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v4i2.202 .
[14] Toriq,  M.,  Syaputra,  A.  E.,  &  Eirlangga,  Y.  S.  (2022).  Model Simulasi  untuk  Memperkirakan  Tingkat  Penjualan  Garam Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informasi  dan Teknologi, 4 (4), 242–246. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v4i4.244 .
[15] Zalmadani,  H.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi Optimal  dalam  Produksi  Bata  Merah  Menggunakan  Metode Monte  Carlo. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  2 (1),  1–3. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i1.11 .
[16] Munandar,  M.  H.,  &  Masrizal,  M.  (2019).  Simulasi  Penjualan Arang  Batok  Kelapa  dengan  Menggunakan  Metode  Monte Carlo  Pada  CV.  Banjar  Berniaga. Informatika , 7 (2),  95-100. DOI: https://doi.org/10.36987/informatika.v7i2.1360  .
[17] Ihksan,  M.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Simulasi  Monte  Carlo  dalam Memprediksi  Tingkat  Pendapatan  Penjualan  Kuliner. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 28-33. DOI:
https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.63  .
[18] Lubis, R. (2022). Simulasi Jenis Penyakit Pasien  yang Berobat Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistim  Informasi dan Teknologi, 4 (2), 42–46. DOI:
https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v4i2.121  .
[19] Amalia,  E.  L.,  Yunhasnawa,  Y.,  &  Rahmatanti,  A.  R.  (2022). Sistem  Prediksi  Penjualan  Frozen  Food  dengan  Metode  Monte Carlo  (Studi  Kasus:  Supermama  Frozen  Food). Jurnal  Buana Informatika , 13 (02), 136-145. DOI:
https://doi.org/10.24002/jbi.v13i02.6496  .
[20] Mulia,  J.  R.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2022).  Prediksi  Pemakaian Obat  Kronis  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal Informasi dan Teknologi, 4 (2), 81-85. DOI:
https://doi.org/10.37034/jidt.v4i2.198 .