## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 1 N o . 3 Hal:  7-11 e-ISSN: 2686-3154

## Simulasi Pengadaan Barang Menggunakan Metode Monte Carlo
Kiki Hariani Manurung 1  , Julius Santony 2 1,2 Magister Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang
kikimanurung199@gmail.com

## Abstract
Inventory is a very important aspect for the development of a company. Inventory  management is needed to determine the inventory  of  goods  needed  within  a  certain  period  so  that  market  demand  can  be  fulfilled.  The  data  used  in  this  study  are inventory data from 2016 to 2018. Data processing in this study uses the Monte Carlo algorithm to predict procurement data. In accelerating data processing, this research applies a Web-based program with the PHP (Hypertext Processor) programming language. The results of testing this method are to obtain predictions of the supply of goods in a certain period of time with the right level of accuracy. From the test results obtained the level of accuracy in predicting inventory stock by 93% so that it can help companies in making decisions in the future.
Keywords: Inventory, Simulation, Monte Carlo, Prediction, Demand.

## Abstrak
Persediaan  barang  merupakan  aspek  yang  sangat  penting  bagi  perkembangan  suatu  perusahaan.  Manajemen  persediaan diperlukan  untuk  menentukan  persediaan  barang  yang  dibutuhkan  dalam  jangka  waktu  tertentu  sehingga  permintaan  pasar dapat terpenuhi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data persediaan barang dari tahun 2016 sampai tahun 2018. Pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Monte  Carlo  untuk  memprediksi  data  pengadaan  barang. Dalam  mempercepat  pengolahan  data,  maka  penelitian  ini  mengaplikasikan  program  berbasis  Web  dengan  Bahasa pemrograman  PHP  (Hypertext  Processor).  Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini  adalah  untuk  mendapatkan  prediksi pengadaan  stok  barang  dalam  kurun  waktu  tertentu  dengan  tingkat  akurasinya  yang  tepat.  Dari  hasil  pengujian  didapat tingkat  akurasi  dalam  memprediksi  persediaan  stok  barang  sebesar  93%  sehingga  dapat  membantu  perusahaan  dalam pengambilan keputusan dimasa yang akan datang.
Kata kunci: Persedian barang, Simulasi, Monte Carlo,  Prediksi, Permintaan.
© 2019 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
PT.  Rizano  Cipta  Mandiri  Padang  merupakan perusahaan  yang  bergerak  dibidang  makanan  dan minuman.  Sebagai  sebuah  pemasok  (distributor)  PT. Rizano  Cipta  Mandiri  Padang  diwajibkan  untuk menentukan jumlah persediaan barang yang tepat untuk memenuhi  permintaan  pasar.  Dalam  dunia  industry melakukan  perencanaan  sebelum  memulai  sebuah proses produksi merupakan hal yang paling dasar serta penting [1] .  Hal  ini  menyebabkan  perusahaan  wajib untuk  menentukan  dan  merencanakan  berapa  jumlah produksi  yang  harus  disediakan  untuk  memenuhi permintaan  pasar [2] .  Persediaan  yang  cukup  berguna untuk  meminimalkan  modal  yang  telah  diinvestasikan ke  dalam  persediaan  tersebut [3] .  Untuk  mengetahui persediaan  stok  barang  dimasa  depan  agar  bisa terhindar  dari  kerugian  dibutuhkan  sebuah  proses simulasi yang mampu memprediksi jumlah stok barang dimasa  depan.  Simulasi  merupakan  alat  yang  berguna untuk  memprediksi  barang  atau  hal  lainnya  dimasa depan [4] .
Adapun keuntungan simulasi yaitu:
a. Memiliki  suatu  tingkat  flesibilitas  yang tinggi dalam memodelkan  suatu  suatu  sistem  yang  kompleks,
sehingga  dapat  meningkatkan  kebenaran  dari  suatu sistem yang disimulasikan.
b. Sebagai alternative pembanding, sehingga memudahkan dalam pemilihan alternative mana yang sesuai dengan sistem.
c. Hasil dari simulasi yang telah di lakukan oleh sistem dapat dipelajari dalam jangka waktu yang lama.
d. Dapat lebih menghemat waktu. dan lebih terkontrol.
Simulasi  adalah  metode  yang  digunakan  untuk menerapkan model dan perilaku dalam perangkat lunak yang  akan  dieksekusi,  biasanya  model  simulasi menangkap  keadaan  sistem  pada  satu  waktu  melalui serangkaian  nilai  variabel  yang  sudah  ditetapkan [5] . Dengan melakukan studi simulasi dalam waktu singkat dapat  dihasilkan  keputusan  yang  tepat  untuk  sistem selanjutnya [6] .  Metode  numerik  yang  kuat  untuk mensimulasikan  sistem  yang  kompleks  di  banyak bidang, mulai dari ekonomi hingga simulasi elektromagnetik  adalah  metode  Monte  Carlo,  metode ini  berakar  pada  probabilitas  serta  menggunakan  set angka  acak  untuk  menggambarkan  parameter  sistem yang relevan [7] .
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  metode  yang  sangat praktis  yang  banyak  digunakan  dalam  memecahkan masalah yang berkaitan dengan ketidakpastian terutama system  yang  dapat  diperbaiki [8] .  Keuntungan  dari metode  Monte  Carlo  adalah  intuitif  dan  mudah dipahami  sebagai  metode  yang  memiliki  kategori  uji statistik.  Hal  itu  memudahkan  berurusan  dengan parameter karakteristik yang bervariasi secara acak dan memungkinkan  untuk  menemukan  beberapa  faktor yang tidak dapat diprediksi perubahannya [9] .
Simulasi Monte Carlo dapat menghilangkan ketidakpastian  dalam  pemodelan  realibilitas,  hal  ini dikarenakan simulasi Monte Carlo mampu mensimulasikan  proses  actual  dan  prilaku  dari  sistem. Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  dalam  metode Monte carlo:
a. Menetapkan  sebuah  distribusi  probabilitas  untuk variabel penting
b. Menentukan  distribusi  kumulatif  kemungkinan pada tiap-tiap variabel pada tahap awal
c. Menentukan  grafik  dan  interval  kemungkinan untuk angka acak
d. Menentukan angka acak
e. Membuat simulasi dari semua percobaan.
Metode  Monte  Carlo  dapat  dikatakan  juga  sebagai desain  awal  dari  suatu  sistem  dengan  tujuan  untuk mencari  tahu  dan  mempelajari  tingkah  laku  sistem tersebut [10] .  Metode  Monte  Carlo  juga  dapat digunakan  untuk  menganalisis  dan  memecahkan masalah  dalam  bentuk  matematika  dengan  sejumlah contoh acak yang statistik [11] .
Sebagai  contoh  yang  menjadi  dasar  dalam  penelitian ini  adalah  penelitian-penelitian  penulis  lain  yang  lebih dahulu  melakukan  penelitian,  salah  satunya  yaitu seperti  perhitungan  penjadwalan  pembangunan  sebuah proyek  Perumahan,  sebelumnya  pembangunan  sudah dilakukan  dan  telah  berjalan  selama  26%,  karena keterlambatan pasokan bahan baku masa kerja menjadi terhambat  selama  12  hari  dan  mengakibatkan  masa kerja  menjadi  159  hari  dari  masa  estimasi  147  hari dengan total biaya Rp. 417.315.909. Setelah menggunakan  simulasi  Monte  Carlo  diperoleh  hasil percepatan  waktu  rata-rata    selama  156  hari  dengan biaya  Rp.  402.310.654  dan  probabilitas  rata-ratanya sebesar  94% [12] .  Penggunaan  metode  Monte  Carlo juga  dapat  digunakan  untuk  menetukan  tingkat kemacetan  lalu  lintas.  Dalam  hal  ini    metode  Monte Carlo dengan mengubah citra RGB menjadi citra biner dengan melakukan 2 kali percobaan menghasilkan hasil yaitu,  dimana  pada  percobaan  pertama    tingkat  lalu lintas  bernilai  ramai  sebesar  44%  dan  lancar  bernilai 92%  dengan  tingkat  akurasi  keduanya  sebesar  73%. Sedangkan pada percobaan kedua menghasilkan tingkat lalu lintas padat bernilai 99% [13] .
Pentingnya
pengendalian persediaan
bagi
perkembangan perusahaan. Manajemen sangat
diperlukan  dalam  menentukan  persediaan  barang  yang dibutuhkan  dalam  jangka  waktu  tertentu  sehingga permintaan  pasar  dapat  terpenuhi.  Maka  penelitian  ini melakukan  simulasi  untuk  menentukan  persidiaan barang yang optimal.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu menggunakan  metode  algoritma  Monte  Carlo  untuk membangkitkan  bilangan  acak  yang  akan  digunakan dalam  menentukan  jumlah  persediaan  yang  dihitung berdasarkan  data  tahun  sebelumnya.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  berupa  data persediaan  barang  tahun  2016  sampai  dengan  tahun 2018.  Untuk  memudahkan  penelitian  ini  berikut merupakan kerangka kerja yang dilakukan.

## Gambar 1. Flowchart Algoritma Penelitian
Tahap dalam Gambar 1 adalah:
a. Melakukan  penginputan  data  persediaan  yang merupakan data yang dihasilkan dari penganalisaan dari data perusahaan yang diteliti.
b. Setelah  melakukan  input  data  barang  membuat distribusi  probabilitas  dari  data  persediaan  barang yang  di  input  yaitu  membangkitkan  nilai  untuk variabel pada model yang sedang diuji.
c. Menghitung  probabilitas  kumulatif  dari  nilai variabel  yang  telah  dibangkitkan  sebelumnya dengan  mengubah  distribusi  probabilitas  biasa menjadi sebuah distribusi probabilitas kumulatif.
d. Selanjutnya  menentukan  interval  bilangan  acak dari  masing-masing  probabilitas  kumulatif  yang telah  dihitung,  dalam  hal  ini  memberikan serangkaian angka yang mewakili setiap nilai yang memungkinkan.
e. Setelah  menentukan  interval  dari  masing-masing probabilitas,  maka  dilakukan  percobaan  untuk membangkitkan  bilang  acak  itu  sendiri.  Jika bilangan  itu  bernilai  besar  maka  dapat  dilakukan pembangkitan bilangan acak menggunakan computer ataupun tabel.
f. Melakukan percobaan atau menguji data yang telah dihasilkan dari serangkaian langkah-langkah metode  monte  carlo  yang  sebelumnya  sudah dilakukan.
g. Menentukan  hasil  percobaan  jika  percobaan  yang dilakukan  menghasilkan  hasil  yang  sesuai  dengan nilai  yang  diestimasikan  maka  hasil  prediksi  bisa langsung  digunakan,  namun  jika  hasil  dari percobaan  tidak  sesuai  maka  kembali  ke  langkah awal  yaitu  menentukan  probabilitas  distribusi hingga mendapatkan hasil yang diinginkan.
h. Hasil  percobaan  simulasi  yang  sudah  diperoleh dari serangkaian pengujian.
3.   Hasil dan Pembahasan
Proses  simulasi  dilakukan  akan  dilakukan  sesuai dengan  langkah-langkah  dan  ketentuannya.  Proses simulasi  akan  dilakukan  berdasarkan  item  jumlah persediaan yang ada.
Tabel  1. Rekapitulasi Data Persediaan Barang
Bulan/ Tahun Produk Selling out Jan-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 20 Feb-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 25 Mar-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 10 Apr-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 60 May-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 45 Jun-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 23 Jul-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 27 Aug-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 50 Sep-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 10 Oct-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 13 Nov-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 29 Dec-16 GFES Can/Ctn/24, 500 Ml 87 Total 399

## Tahapan Penyelesaian metode Monte Carlo
A. Membuat  distribusi  probabilitas  dari  variabel. Untuk  menentukan  probabilitas  tersebut  dapat dihitung dengan rumus berikut ini
Distribusi Probabilitas ke- i = n jf 1 (1)
Perhitungan  distribusi  probabilitas  ini  merupakan perhitungan  dari  jumlah  data  selling  out  barang  per item  kemudian  di  bagi  dengan  total  keseluruhan  dari jumlah item yang ada.

## Tabel 2. Probabilitas Data Persediaan
Bulan/Tahun Selling out Distribusi Probabilitas Jan-16 20 0.05 Feb-16 25 0.06 Mar-16 10 0.03 Apr-16 60 0.15 May-16 45 0.11 Jun-16 23 0.06 Jul-16 27 0.07 Aug-16 50 0.13 Sep-16 10 0.03 Oct-16 13 0.03 Nov-16 29 0.07 Dec-16 87 0.22
B. Menghitung  distribusi  kemungkinan  kumulatif untuk setiap variabel.
Mengubah  probabilitas  biasa  menjadi  distribusi kumulatif  dengan  menjumlahkan  setiap  angka kemugkinan  yang  ada  dengan  jumlah  angka sebelumnya.
Tabel 3. Probabilitas Kumulatif Data Persediaan
Bulan/Tahun Selling out Distribusi Probabilitas Prob. Kum Jan-16 20 0.05 0.05 Feb-16 25 0.06 0.11 Mar-16 10 0.03 0.14 Apr-16 60 0.15 0.29 May-16 45 0.11 0.40 Jun-16 23 0.06 0.46 Jul-16 27 0.07 0.53 Aug-16 50 0.13 0.65 Sep-16 10 0.03 0.68 Oct-16 13 0.03 0.71 Nov-16 29 0.07 0.78 Dec-16 87 0.22 1.00 C. Membuat interval masing-masing variabel.
Bilangan  acak  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  bilangan  acak  2  digit,  hal  dikarenakan hasil  dari  probabilitas  yang  telah  didapat mempunyai 2 dibelakang koma.

## Tabel 4. Interval Variabel
Bulan/ Tahun Selling out Dist. Prob Prob Kum Interval Angka Acak Jan-16 20 0.05 0.05 0-04 Feb-16 25 0.06 0.11 05-10 Mar-16 10 0.03 0.14 11-13 Apr-16 60 0.15 0.29 14-29 May-16 45 0.11 0.40 30-40 Jun-16 23 0.06 0.46 41-46 Jul-16 27 0.07 0.53 47-53 Aug-16 50 0.13 0.65 54-66 Sep-16 10 0.03 0.68 67-69 Oct-16 13 0.03 0.71 70-71 Nov-16 29 0.07 0.78 72-77 Dec-16 87 0.22 1.00 78-99

## D. Membentuk Bilangan acak
Selanjutnya  yaitu  menentukan  bilangan  acak dengan menggunakan rumus:
Yi+1 = (q.Yi+u) Mod M
Dengan diketahui: a = 15, c = 27, Yi = 20, m = 99
Tabel 5. Bentuk Pembangkitan Angka Acak I (a.Yi+c) Yi+1=(a.Yi+c)mod m 0 327 30 1 477 81 2 1242 54 3 837 45 4 702 9 5 162 63 6 972 81 7 1242 54 8 837 45 9 702 9 10 162 63 11 972 81
Berdasarkan jumlah persediaan barang yang sebelumnya  telah  diproses  distribusi  probabilitas  dan distribusi probabilitas kumulatifnya.
Tabel 6. Simulasi Percobaan Data Bulan/ Tahun Angka Acak Data Hasil Simulasi Jan-16 30 45 Feb-16 81 87 Mar-16 54 50 Apr-16 45 23 May-16 9 25 Jun-16 63 50 Jul-16 81 87 Aug-16 54 50 Sep-16 45 23 Oct-16 9 25 Nov-16 63 50 Dec-16 81 87 Total 602 E. Persentase Akurasi
Hasil  perhitungan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  data pada  tahun  2016  hingga  tahun  2017  dapat  dihitung persentasenya  dengan  membandingkan  data  penjualan pada  tahun  2017  dengan  hasil  simulasi  pada  tahun 2017.
Tabel 7. Presentase Akurasi Bulan Nama Barang Penjual Hasil Akurasi
an Simula si Jan Quart/Ctn/12, 620 Ml 7742 7355 95% Feb Pint/Ctn/24, 325 Ml 27070 25036 92% Mar Pint/Ctn/24, 330 Ml 2004 1902 95% Apr Pint/Crt/24, 325Ml 1057 948 90% Mei Can/Ctn/24, 500 Ml 680 602 89% Jun RED 24x275Ml 677 608 90% Jul GAB 24x275Ml 1356 1226 90% Agus RAS 24x275Ml 593 518 87% Sep COLA 24x275Ml 2701 2524 93% Okt MID 12x330Ml 623 539 87% Nov Z.Ginseng 24x330Ml 7870 7355 93% Des Z. Regular 24x330Ml 840 709 84% Total 53213 49322 93%
Jadi  hasil  persentase  keakuratan  yang  didapat  pada rangkaian percobaan yaitu sebesar 93%.

## 4.   Kesimpulan
Hasil  uji  coba  menggunakan  metode Monte  Carlo dalam  simulasi  pengadaan  barang  ternyata  mampu memprediksi  persediaan  barang  yang  harus  ditentukan oleh perusahaan dimasa yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Wardana  M.  W.,  Saleh  F.  H.,  &  Parkhan  A.  (2014). Pengendalian  persediaan  pada  kondisi  stokastik  dan  harga bertingkat  menggunakan  simulasi. Spektrum  Industri ,  12(2),
165-175. https://doi.org/10.12928/si.v12i2.1668
[2] Alfannisa  Annurrullah  Fajrin  (2017).  Optimasi  Inventory Produk dan  Jumlah  Pesanan  dengan  Fuzzylogic  pada  PT.  Hilti Nusantara  Batam. Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian  Informatika (JEPIN) ,  3(2), 134. http://dx.doi.org/10.26418/jp.v3i2.22929
[3] Brits R.,  & Bekker J. (2016). A multi-objective coal inventory management  model  using  monte  carlo  computer  simulation. South  African  Journal  of  Industrial  Engineering, 27(4),  215- 216. https://doi.org/10.7166/27-4-1560
[4] M.  Izaskun  Benedicto,  Rafael  M.  García  Morales,  Javier Marino,  &  Francisco  de  los  Santos  (2018)  A  decision  support tool  for  port  planning  based  on  monte  carlo  simulation .  IEEE Xplore, hal. 2885. https://doi.org/10.1109/WSC.2018.8632389
[5] Richard  F.  2017.  Research  Challenges  in  Modeling  and Simulation for Engineering Complex. USA. Georgia Institute of Technology . https://doi.org/10.1007/978-3-319-58544-4
[6] H.  D.  Hutahaean  (2018). Analisa  simulasi monte  carlo untuk memprediksi  tingkat  kehadiran  mahasiswa  dalam  perkuliahan . Journal Of Informatic Pelita Nusantara. 3(1), 42.
[7] Bahadori R., Gutierrez H., Manikonda S., & Meinke R. (2017). Monte  Carlo  method  simulation  for  two-dimensional  heat transfer  in  homogenous  medium  and  proposed  application  to quench  propagation  simulation. IEEE  Transactions  on  Applied Superconductivity , 27(4), 1. http://doi.org/10.1109/TASC.2017.2651360
[8] Li  Y.,  Ren  D.,  &  Yang  Z.  (2018).  A  Monte  Carlo  Simulation- Based Algorithm for a Repairable System in GO Methodology.
IEEE  International  Conference  on  Dependable  Systems  and Their Applications (DS). 120. https://doi.org/10.1109/DSA.2018.00029
[9] Biao  X.,  Tailiang  S.,  Junhai  C.,  Yuanseing  D.,  &  Kail  (2017). Research  on  Equipment  Support  Activity  Process  Simulation Based  on  Monte  Carlo  Method. Shanghai  Jiao  Ton  University (Science), 23(2), 251. https://doi.org/10.1007/s12204-017-1901
[10] Syahrin  E.,  Santony  J.,  &  Na’am  J.  (2019).  Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
UPI YPTK Jurnal Komtekinfo ,4(3), 34.
https://doi.org/10.29165/komtekinfo.v5i3.148
[11] Asti R.Y., Santony J., Sumijan (2019). Prediction of Amount Of Use of Planning Family Contraception Equipment Using Monte Carlo  Method  (Case  Study  in  Linggo  Sari  Baganti  District) . Indonesia  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data  Mining, 2(1), 3.
[12] Soejanto   Widya  Nurul,  Ristyowati,  &  Trismi  I.  S.  (2017). Penjadwalan Proyek Dengan Penerapan Simulasi Monte Carlo
Pada  Metode  Program  Evaluation  Review  and  Technique (Pert). Opsi , 10, 10(2), 150–157. Retrieved from
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi/article/view/2110
[13] Adisalam B. G. (2017). Deteksi Kemacetan Lalu Lintas dengan Menggunakan  Algoritma  Monte  Carlo. Indonesian  Journal  on Computing (Indo-JC), 2(2), 23.
https://doi.org/10.21108/indojc.2017.2.2.174