## ANALISIS PREDIKSI HARGA BERAS DI INDONESIA DENGAN METODE MONTE CARLO
Yohanna Permata Putri Pasaribu, Ichwanul Muslim Karo Karo Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jalan Willem Iskandar, Pasar V Medan Estate, Percut Sei Tuan, Deli Serdang, Sumatera Utara 2021,Indonesia yohannapasaribu6@gmail.com

## ABSTRAK
Beras merupakan salah satu bahan pokok yang withering banyak dikonsumsi masyarakat Indonesia dan beras tidak hanya sebagai makanan pokok saja melainkan sebagai sumber nutrisi penting dalam struktur pangan. Pada umumnya harga beras di perdagangan besar Indonesia dari waktu ke waktu mengalami kenaikan, dan jika dilihat dari segi ekonomi, harga beras  merupakan salah satu aspek penting  yang perlu  mendapatkan perhatian, karena jika harga beras terus naik hal tersebut dapat mempengaruhi pada daya beli masyarakat dan daya produksi petani. Tujuan penelitian ini melakukan analasis prediksi  menggunaan metode Monte Carlo dalam memprediksi harga beras  di  Indonesia  untuk  tahun  2022  dan  2023.  Data  historis  harga  beras  digunakan  sebagai  dasar  untuk mengembangkan  model  Monte  Carlo,  yang  kemudian  dievaluasi  untuk  tingkat  akurasi  prediksi.  Hasil menunjukkan bahwa pendekatan Monte Carlo mampu menghasilkan prediksi harga beras dengan tingkat akurasi yang tinggi, dengan rata-rata tingkat akurasi sebesar 97.60% untuk tahun 2022 dan 94.27% untuk tahun 2023.
Kata kunci :  Harga Beras,Prediksi,Metode Monte Carlo

## 1. PENDAHULUAN
Beras  sangat  identik  dengan  negara  Indonesia, karena  beras  merupakan  komoditas  pangan  yang menjadi  makanan  pokok  sebagian  besar  Masyarakat Indonesia. Oleh sebab itu ketersediaan dan harga beras harus diperhatikan dengan  baik agar kestabilan dapat tercapai karena setiap perekonomian suatu negara pada umumnya  menginginkan  tingkat  kesejahteraan  yang tinggi  agar  terciptanya  kehidupan  yang  lebih  baik sehingga masyarakat dapat hidup lebih Makmur.
Indonesia  merupakan  negara  agraris  yang bergerak dibidang pertanian dan kebanyakan masyarakatnya berkerja sebagai petani. Hal ini dilatar belakangi  dari  letak  geografis  Indonesia  yang  berada di daerah tropis sehinnga  memiliki  iklim  yang sesuai untuk  mengembangkan  potensi  pertanian.Pendaya gunaan  sumber  daya  pertanian  menjadi  kunci  dalam meningkatkan produktivitas pertanian sehingga sumberdaya  yang  terbatas  itu  harus  dialokasikan seefisien mungkin[1]
Beras  merupakan  bahan  makanan  pokok  bagi sebagian besar rakyat Indonesia dan penduduk daerah tropik  lainnya.  Beras  adalah  butir  padi  yang  telah dibuang kulit luarnya (sekamnya) yang menjadi dasar dedak  kasar[2].  Dedak  halus  berasal  dari  lapisan- lapisan  permukaan  biji  beras,  misalnya  lapisan aleuron, lembaga dan beberapa lapis sel biji beras yang terlepas waktu proses penggilingan.
Beras  merupakan  biji-bijian  yang  kaya  akan karbonhidrat  sehingga  menjadi  makanan  pokok manusia, pakan ternak dan industri yang mempergunakan karbonhidrat sebagai bahan baku [3] Pada umumnya harga beras di perdagangan besar Indonesia  dari  waktu  ke  waktu  mengalami  kenaikan, dan  jika  dilihat  dari  segi  ekonomi,  harga  beras merupakan  salah  satu  aspek  penting  yang  perlu
mendapat perhatian, karena jika harga beras terus naik hal  tersebut  dapat  mempengaruhi  pada  daya  beli masyarakat dan daya produksi petani. Oleh karena itu salah  satu  cara  untuk  mengetahui  perkiraan  harga eceran beras adalah dengan melakukan peramalan atau prediksi [4]
Konsumsi beras lebih besar dari produksi beras, menunjukkan bahwa masyarakat Indonesia mayoritas makanan  pokonya  adalah  beras.  Untuk  memenuhi kebutuhan konsumsi masyarakat indonesia, pemerintah  melakukan  impor  beras.  Sumber  utama information  konsumsi  beras  adalah  survei  sosial ekonomi nasional [5].
Monte  Carlo  merupakan  salah  satu  metode simulasi  statistik  yang  dapat  memberikan  solusi perkiraan  terhadap  permasalahan  matematika.Teknik ini  menggunakan  sekumpulan  angka  acak  untuk menjalankan simulasi.Kelebihan metode Monte Carlo adalah mudah dalam memprediksi dalam bentuk data numerik.
Prediksi  adalah  proses  memperkirakan  secara sistematis sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan,  berdasarkan  informasi  yang  tersedia  di  masa lalu  dan  masa  kini,  untuk  meminimalkan  kesalahan (perbedaan  antara  hasil  aktual  dan  hasil  prediksi). dalam upaya memahami dan mengantisipasi perubahan  harga  beras,  analisis  prediksi  menjadi penting.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk melakukan  prediksi  harga  adalah  metode  Monte Carlo.[6]
Metode ini memungkinkan untuk memperhitungkan berbagai variabel yang memengaruhi harga beras dan menghasilkan distribusi probabilitas  untuk  harga  di  masa  depan.  Dengan demikian, metode Monte Carlo memberikan wawasan yang  berharga  bagi  pengambil  keputusan  dalam
merencanakan  kebijakan,  mengelola  risiko,  dan mengoptimalkan strategi di pasar beras.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  dengan  judul  “Prediksi  Harga Beras  menggunakan  Metode  Least  Square”  Pada metode  ini  dapat  melakukan  prediksi  harga  beras dengan  menggunakan  data  pada  masa  lampau  untuk menjadi  pedoman  peramalan  pada  masa  yang  akan datang.  Dari  hasil  prediksi  tersebut  maka  dilakukan perhitungan  pencarian  kesalahan  terkecil  (error) menggunakan  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage Error).Kemudian  pada  penelitian  selanjutnya  dengan judul  “Analisis  Prediksi  Harga  Beras  Di  Indonesia Dengan Metode Monte Carlo” Tujuan dari penelitian ini  yaitu    menggunakan  metode  Monte  Carlo  dalam memprediksi  harga  beras  di  Indonesia  untuk  tahun 2022  dan  2023  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi, berdasarkan data historis harga beras.

## 2.2. Beras
Beras  merupakan  komoditas  penting  dalam kehidupan sosial ekonomi masyarakatIndonesia.Beras merupakan  makanan  pokok  bagi  sebagian  besar penduduk  Indonesia,  dan  hampir  seluruh  penduduk Indonesia  memerlukan  beras  sebagai  bahan  pangan utama,  sehingga  merupakan  sumber  zat  gizi  penting dalam struktur pangan.Oleh karena itu, sisi penawaran menjadi  sangat penting  mengingat jumlah penduduk Indonesia  yang  sangat  besar.Beras  diperkenalkan sebagai  bahan  mentah  bagi  masyarakat  yang  tidak makan  nasi,  dan  permintaan  akan  beras  meningkat sepanjang tahun.[7]

## 2.3. Analisis Prediksi Harga
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan secara  sistematis  tentang  harga  beras  yang  mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara harga yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi tidak  harus  memberikan  jawaban secara pasti harga beras yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat [8]

## 2.4. Metode Monte Carlo
Monte  Carlo  merupakan  salah  satu  metode simulasi  statistik  yang  dapat  memberikan  solusi perkiraan  terhadap  permasalahan  matematika.Teknik ini  menggunakan  sekumpulan  angka  acak  untuk menjalankan simulasi. Kelebihan metode Monte Carlo adalah  mudah  diprediksi  dalam  bentuk  informasi numerik  dan  juga  berguna    untuk  analisis  biaya  dan jadwal.Sistem memiliki perkiraan penjualan menggunakan metode Monte Carlo, yang memungkinkan  Anda  memperkirakan  penjualan untuk  periode  berikutnya  dan  membantu  Anda memecahkan masalah persediaan.[9]

## 3. METODE PENELITIAN
Gambaran  penelitian  secara  terstruktur  dari penelitian  yang  akan  dilakukan  .kerangka  kerja penelitian ini merupakan Langkah-langkah yang akan dilakukan  dalam  penyelesain  masalah  yang  akan dibahas.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian  ini  dapat dilihat .
Gambar 1. Tahapan penelitian
Metode Monte Carlo dibagi menjadi dua bagian yaitu Monte Carlo Standard dan Monte Carlo Variance Reduction.Metode  standar  Monte  Carlo    adalah metode yang  memperoleh  hasil  paling  mirip dengan perhitungan eksperimental dengan melakukan perhitungan  eksperimental  pada  sejumlah  besar  data yang  disebut  simulasi.Reduksi  varians  Monte  Carlo merupakan  perpanjangan  dari  metode  standar  Monte Carlo  dengan menggunakan teknik reduksi.
Adapun  tahapan-tahapan  dalam  perhitungan metode Monte carlo pada Gambar 1.
1. Untuk menghitung distribusi probabilitas digunakan  rumus  dibawah  ini.  Berikut  rumus perhitungan  prediksi  penjualan  dengan  metode Monte Carlo[10]
𝑆 = 𝐼
𝑃
Keterangan
𝐼 = Frekuensi
𝑃 =  Jumlah
2. Membangun  distribusi  kumulatif  menggunakan rumus berikut ini:
𝑃 = 𝐷𝑘 + 𝐷𝑝 Keterangan : 𝐷𝑘 = distribusi kumulatif 𝐷𝑝 = 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑠𝑖 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑝 = 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑠𝑖 𝑘𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 3. Untuk  menentukan  banyaknya  interval  bilangan acak, periksa hasil perhitungan distribusi kumulatif.Batas  awal  adalah  bilangan  setelah batas akhir interval bilangan acak sebelumnya.Batas  akhir  interval  bilangan    acak adalah  bilangan  yang  diperoleh  dari  distribusi frekuensi kumulatif.
4. Membangkitkan angka acak
𝑍𝑖 + 1 = (𝑎. 𝑍𝑖 + 𝑏)𝑚𝑜𝑑 𝑚 Keterangan: 𝑍𝑖 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑖𝑙𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑘𝑒 − 𝑖 𝑍𝑖 + 1 = 𝑏𝑖𝑙𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑎𝑤𝑎𝑙 𝑎 = 𝑘𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑔𝑒𝑠𝑒𝑟𝑎𝑛 (𝑎 < 𝑏) 𝑏 = 𝑘𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑎 𝑚𝑜𝑑𝑢𝑙𝑢𝑠 (𝑏 > 0) 𝑍𝑖 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑖𝑙𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑘𝑒 − 𝑖
5. Hasil  simulasi  diperoleh  dari  hasil  perhitungan pembangkitan  bilangan acak dan didasarkan pada nilai  interval  bilangan  acak.Untuk  memperoleh hasil  simulasi,  cocokkan  nilai  pembangkitan bilangan  acak  dan  nilai  interval  bilangan acak.Pencocokan  ini  menunjukkan  bahwa  nilai frekuensi  nilai interval bilangan acak sama dengan nilai pembangkit bilangan acak.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data harga beras di Indonesia yang di ambil dari website  Kaggle  digunakan  untuk  menganalisis prediksi harga beras di tahun 2022-2023.

## 4.1. Pengelompokan Data
Data yang digunakan untuk analisis  harga beras di  Indonesia  adalah  data  jumlah  rata-rata  harga  beras setiap  bulan  mulai  dari  tahun  2022,  2023  yang diuraikan dalam Tabel 1.

## . Tabel 1. Pengelompokkan data
Bulan Harga beras tahun 2022 Harga beras tahun 2023 Januari 9404,74 9381,24 February 9386,31 9358,61 Maret 9153,68 9323,35 April 8978,86 9104,35 May 8909,50 9065,18 June 8906,67 9007,86 July 8886,90 9091,92 August 8915,75 9358,34 September 8962,39 9785,04 October 9010,82 10043,47 November 9071,94 10122,15 December 9128,44 10371,11
Tabel 1. merupakan pengelompokkan data jumlah rata-rata  harga  beras    di  Indonesia  dalam  Rupiah berdasarkan setiap bulan dari bulan Januari – Desember dan dari tahun 2022 – 2023.

## 4.2. Perhitungan Distribusi Probabilitas
Untuk  hasil  distribusi    probabilitas    akan ditampilkan kedalam bentuk tabel 2 dan 3.
Tabel 2. Distribusi probabilitas tahun 2022 Bulan Tahun 2022 Distribusi Probabilitas Januari 9404,74 0,086507414 February 9386,31 0,08633789 Maret 9153,68 0,084198094 April 8978,86 0,082590051 May 8909,50 0,081952059 June 8906,67 0,081926027 July 8886,90 0,081744177
Bulan Tahun 2022 Distribusi Probabilitas August 8915,75 0,082009548 September 8962,39 0,082438556 October 9010,82 0,082884028 November 9071,94 0,083446227 December 9128,44 0,08396593 Jumlah 108716,00 Tabel 3.Distribusi probabilitas tahun 2023 Bulan Harga beras Tahun 2023 Distribusi Probabilitas Januari 9381,24 0,08228247 February 9358,61 0,082083983 Maret 9323,35 0,081774719 April 9104,35 0,079853879 May 9065,18 0,079510321 June 9007,86 0,07900757 July 9091,92 0,079744856 August 9358,34 0,082081615 September 9785,04 0,085824183 October 10043,47 0,088090862 November 10122,15 0,088780961 December 10371,11 0,090964579 Jumlah 114012,62
Menentukan distribusi probabilitas dari  variabel dengan rumus
𝑆 = 𝐼 𝑃
Keterangan
𝐼 = Frekuensi

## 𝑃 =  Jumlah
Data penjualan beras   di  tahun  2022  akan dihitung untuk    mendapatkan    nilai probabilitas Sebagai berikut ;
S1 9404,74 /108716,00 = 0,086507414 S2 9386,31/108716,00 =  0,08633789 S3 9153,68/108716,00 = 0,084198094 S4 8978,86/108716,00 = 0,082590051 S5 8909,50/108716,00 = 0,081952059 S6 8906,67/108716,00 = 0,081926027 S7 8886,90/108716,00 = 0,081744177 S8 8915,75/108716,00 = 0,082009548 S9 8962,39/108716,00 = 0,082438556 S10 9010,82/108716,00 = 0,082884028 S11        9071,94/108716,00 = 0,083446227
S12       9128,44/108716,00 = 0,08396593

## 4.3. Perhitungan Distribusi Kumulatif
Maka  setelah  didapatkan  nilai  probabilitas dilanjutkan perhitungan nilai kumulatif  bulan Januari sama dengan nilai distribusi probabilitas bulan Januari. untuk  menghitung  nilai  distribusi  kumulatif  bulan Februari  diperoleh  dengan  menjumlahkan  nilai distribusi  kumulatif  bulan  Januari  dengan  nilai distribusi  probabilitas  bulan  Februari.  Selanjutnya untuk  menghitung  nilai  distribusi  kumulatif  bulan Maret diperoleh dengan menjumlahkan nilai distribusi kumulatif  bulan  Februari  dengan  nilai  distribusi probabilitas  bulan  Maret. dan  Proses  ini  dilakukan
secara  berurutan  hingga  diperoleh  nilai  sebaran kumulatif setiap bulannya.
Hasil  dari  nilai  Distribusi    kumulatif  akan diletakkan kedalam table 4. dan 5.
Tabel 4. Distribusi probabilitas penjualan beras pada
tahun 2022 Bulan Harga beras tahun 2022 Harga beras tahun 2022 Distribusi kumulatif Januari 9404,74 0,086507 0,086507 February 9386,31 0,086337 0,172845 Maret 9153,68 0,084198 0,257043 April 8978,86 0,082590 0,339633 May 8909,50 0,081952 0,421585 June 8906,67 0,081926 0,503511 July 8886,90 0,081744 0,585255 August 8915,75 0,082009 0,667265 September 8962,39 0,082438 0,749703 October 9010,82 0,082884 0,83258 November 9071,94 0,083446 0,916047 December 9128,44 0,083965 1 Jumlah 108716,00 Table 5. Distribusi probabilitas penjualan beras pada tahun 2023 Bulan Harga beras Tahun 2023 Distribusi Probabilitas Distribudi Kumulatif Januari 9404,74 0,086507 0,086507 February 9386,31 0,086337 0,172845 Maret 9153,68 0,084198 0,257043 April 8978,86 0,082590 0,339633 May 8909,50 0,081952 0,421585 June 8906,67 0,081926 0,503511 July 8886,90 0,081744 0,585255 August 8915,75 0,082009 0,667265 September 8962,39 0,082438 0,749703 October 9010,82 0,082884 0,832587 November 9071,94 0,083446 0,916034 December 9128,44 0,083965 1 Jumlah 108716,0 Langkah-langkah menghitung
distribusi kumulatif penjualan beras tahun 2022
B1=0,086507414 B2=0,086507414 + 0,08633789 =0,172845303 B3=0,172845303 + 0,084198094 = 0,257043397 B4=0,257043397 + 0,082590051 = 0,339633449 B5=0,339633449 + 0,081952059 = 0,421585507 B6=0,421585507+ 0,081926027= 0,503511535 B7=0,503511535+ 0,081744177=0,585255712 B8=0,585255712+ 0,082009548=  0,66726526 B9=0,66726526 + 0,082438556 =0,749703815 B10=0,749703815+0,082884028=0,832587844 B11=0,832587844 + 0,083446227= 0,91603407 B12=0,91603407 + 0,08396593 =1
4.4. Menentukan Interval Bilangan Acak
Setelah selesai mencari nilai kumulatif dilanjutkan  dengan  menentukan  interval  angka  acak yang  yang  dimana  menetapkan  angka  interval  acak dimulai dari angka nol untuk bilangan pertama angka interval  acak  dan  bilangan  akhir  bedasarkan  hasil distribusi  komulatif.  Hasil  perhitungan  Interval bilangan acak pada tabel  6 dan 7.
Tabel 6.Interval bilangan Tahun 2022 Bulan Tahun 2022 DP Dk B.Acak Januari 9404,74 0,086 0,086 0-08 February 9386,31 0,086 0,172 09-17 Maret 9153,68 0,084 0,257 18-25 April 8978,86 0,082 0,339 26-33 May 8909,50 0,081 0,421 34-42 June 8906,67 0,081 0,503 43-50 July 8886,90 0,081 0,585 51-58 August 8915,75 0,082 0,667 59-66 September 8962,39 0,082 0,749 67-74 October 9010,82 0,082 0,832 75-83 November 9071,94 0,083 0,916 84-91 December 9128,44 0,083 1 92-100 Jumlah 108716,00 Tabel 7. Interval bilangan tahun 2023 Bulan Tahun 2023 DP Dk B.Ack Januari 9381,24 0,082 0,082 00-08 February 9358,61 0,082 0,164 09-16 Maret 9323,35 0,081 0,246 17-24 April 9104,35 0,079 0,325 25-32 May 9065,18 0,079 0,405 33-40 June 9007,86 0,079 0,484 41-48 July 9091,92 0,079 0,564 49-56 August 9358,34 0,082 0,646 57-64 September 9785,04 0,085 0,732 65-73 October 10043,47 0,088 0,820 74-82 November 10122,15 0,088 0,909 83-90 December 10371,11 0,090 1 90-100 Jumlah 114012,62
Berdasarkan  tabel  6  dan  7  yang  menyajikan penentuan  interval  angka  acak,maka  dijelaskan keterangan  Dimana  DK  merupakan  Distribusi Kumulatif, dan B.Ack merupakan Bilangan Acak.

## 4.5. Membangkitkan Bilangan Acak
Membangkitkan  Bilangan  Acak  yang  dipakai yaitu  y=2,z=9,m=100,Zi=4.dengan  syarat  y,z<b  dan Li>0,Setelah  nilai  dari  parameter  tersebut  ditetapkan maka  dilanjutkan  untuk  membangkitkan  bil.Acak yang disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Membangkitkan  bilangan acak
y Zi z m (y*Ji+z) Ji+1=(y*Ji+z) mod m 2 4 9 100 17 17 2 17 9 100 43 43 2 43 9 100 95 95 2 95 9 100 199
99 2 99 9 100 207 7 2 7 9 100 23 23
y Zi z m (y*Ji+z) Ji+1=(y*Ji+z) mod m 2 23 9 100 55 55 2 55 9 100 119 19 2 19 9 100 47 47
2 47 9 100 103 3
2 3 9 100 15
15 2 15 9 100 39 39
Dari tabel 8. menjelaskan bil.Acak yang dihitung setiap bulannya dengan perhitungan berikut
J01 = (2 * 4 + 9) mod 9= 17 J02 = (2 * 17 + 9) mod 9 = 43 J03 = (2 * 43 + 9) mod 9 = 95 J04 = (2 * 95 + 9) mod 9 =  99 J05 = (2 * 99 + 9) mod 9 = 7 J06 = (2 * 7 + 9) mod 9 = 23 J07 = (2 *23 + 9) mod 9 = 55 J08 = (2 * 55 + 9) mod 9 = 19 J09 = (2 * 19+ 9) mod 9 = 47 J10 = (2 * 47 + 9) mod 9 = 3 J11 = (2 * 3 + 9) mod 9 = 15 75 J12 = (2* 15 + 9) mod 9 = 39
Angka acak yang telah dibangkitkan akan terlihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Angka acak. i Angka Acak 1 17 2 43 3 95 4 99 5 7 6 23 7 55 8 19 9 47 10 3 11 15 12 39
Berdasarkan  Tabel  9.  Ditetapkan  bahwa  angka acak sebanyak 12
yaitu 17,43,95,99,7,23,55,19,47,3,15,39 angka acak tersebut  digunakan  dalam  memprediksi harga penjualan  beras  serta  mendapatkan  hasil  prediksi, dimana  Hasil  Simulasi  /  Data  Asli  *  100  maka mendapatkan hasil akurasi .

## 4.6. Simulasi dan prediksi
Tabel    10.  merupakan  hasil  simulasi  untuk prediksi  harga  beras  pada  tahun  2022.Dari  hasil simulasi tersebut diketauhi naiknya harga emas terjadi pada  bulan  februari  dengan  nilai  akurasi  100 %,kemudian  turun  dibulan  February,May,October bernilai  akurasi  94.89%,94.73%,95.81%  dan  dengan tingkat akurasi rata-rata keseluruhan yaitu 97.60%.
Tabel  11.  merupakan  hasil  simulasi  untuk prediksi  harga  beras  pada  tahun  2023.Dari  hasil simulasi tersebut diketauhi naiknya harga emas terjadi
pada  bulan  februari  dengan  nilai  akurasi  100 %,kemudian  turun  dibulan  September  ,October, November dan December bernilai akurasi 92,05%,93,18%,dan dengan Tingkat akurasi rata-rata keseluruhan nya yaitu  94,27%.
Tabel 10.Hasil dan Prediksi ditahun 2022 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Data Asli Akurasi Januari 17 9386,31 9404,74 99.80% February 43 8906,67 9386,31 94.89%. Maret 95 9128,44 9153,68 99.72% April 99 9128,44 8978,86 98.36% May 7 9404,74 8909,50 94.73% June 23 9153,68 8906,67 97.30% July 55 8886,90 8886,90 100% August 19 9153,68 8915,75 97.40% September 47 8906,67 8962,39 100% October 3 9404,74 9010,82 95.81% November 15 9386,31 9071,94 96.65% December 39 8909,50 9128,44 97.60% Rata- Rata 97.60% Tabel 11. Hasil dan Prediksi di tahun 2023 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Data Asli Akurasi Januari 17 9323,35 9381,24 99.38% February 43 10371,11 9358,61 96.25%. Maret 95 10371,11 9323,35 89.89% April 99 9381,24 9104,35 87.78% May 7 9323,35 9065,18 96.63% June 23 9091,92 9007,86 96.61% July 55 9323,35 9091,92 100% August 19 9007,86 9358,34 99.62% September 47 9358,61 9785,04 92.05% October 3 9358,61 10043,4 93.18% November 15 9065,18 10122,1 92.45% December 39 9007,86 10371,1 87.40% Rata- Rata 94,27% Tabel 12.Prediksi Tahun 2024 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Januari 17 9323,35 February 43 9007,86 Maret 95 10371,11 April 99 10371,11 May 7 9381,24 June 23 9104,35 July 55 9091,92 August 19 9323,35 September 47 9091,92 October 3 9381,24 November 15 9358,61 December 39 9065,18
Tabel 12. Merupakan hasil simulais Monte Carlo untuk analisis prediksi harga beras tahun 2024.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  menggunakan  metode  Monte  Carlo, penelitian  ini  berhasil  memprediksi  harga  beras  di Indonesia untuk tahun 2022 dan 2023 dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dalam tahapan analisis, data harga beras  dari  tahun-tahun  sebelumnya  digunakan  untuk mengembangkan  model  prediksi.  Proses  tersebut melibatkan pengelompokkan data, perhitungan distribusi probabilitas, distribusi kumulatif, menentukan interval bilangan acak, dan pembangkitan bilangan  acak  yang  sudah  dilakukan  oleh  penelitian tersebut.
Dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Monte Carlo efektif dalam  memprediksi  harga  beras, dengan tingkat akurasi rata-rata sebesar 97.60% untuk tahun  2022  dan  94.27%  untuk  tahun  2023.  Ini menunjukkan  bahwa  pendekatan  tersebut  dapat memberikan  wawasan  berharga  bagi  pengambil keputusan dalam perencanaan kebijakan, pengelolaan risiko, dan optimasi strategi di pasar beras.

## DAFTAR PUSTKA
[1]  P. N. Anggini, P. S. Agribisnis, F. Pertanian, and
U. S. Kuala, “Analisis Perbandingan Pendapatan Usahatani Padi Berdasarkan Teknik Budidaya Di Kabupaten Aceh Tengah Menggunakan Simulasi Monte  Carlo,”  vol.  8,  no.  November,  pp.  304– 313, 2023.
[2]  S. Aminah, I. Marzuki, and A. Rasyid, “Analisis Kandungan  Klorin  pada  Beras  yang  Beredar  Di Pasar  Tradisional  Makassar  Dengan  Metode Argentometri  Volhard,” Semin.  Nas.  Pangan, Teknol.  dan  Enterpreneursh. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 171–175, 2019.
[3]  S. Karbala and I. Ali, “Memprediksi Harga Beras Eceran Menggunakan Algoritma Regresi
Linier,” JATI (Jurnal  Mhs. Tek. Inform. , vol. 7,
no. 3, pp. 1554–1559, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.6901.
[4]  Natasya,  S.  Musdalifah,  and  Andri,  “Prediksi Harga  Beras  Di  Tingkat  Perdagangan  Besar
Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol.
18, no. 2, pp. 148–159, 2021, doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i2.15688.
[5]  R.  Darnis  and  A.  Juwita,  “Prediksi  Penjualan Gula  untuk  Optimalisasi  Produksi  dengan Simulasi  Monte  Carlo,” J.  Tek.  Inform.  dan Desain  Komun.  Vis. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  79–87, 2023.
[6]  Mukhlisin,  M.  Imrona,  and  D.  T.  Murdiansyah, “Prediksi Harga Beras Premium dengan Metode Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” e-Proceeding Eng. , vol. 7, no. 1, pp. 2714–2724, 2019.
[7]  Jiuhardi,  “Analisis  Kebijakan  Impor  Beras Terhadap  Peningkatan  Kesejahteraan  Petani  di Indonesia,” Inov.  J. Ekon. Keuang. dan Manaj. , vol. 19, no. 1, pp. 1–13, 2023.
[8]  I.  Of,  M.  Carlo,  S.  To,  and  P.  W.  Rice, “Implementasi  Simulasi  Monte  Carlo  Untuk Memprediksi  Penjualan  Beras  Berbasis  Web,” vol. 2, no. 2, pp. 782–792, 2024.
[9]  R.  W.  Dari,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Simulasi  Monte  Carlo  dalam  Prediksi  Tingkat Penjualan  Produk  HPAI,” J.  Inform.  Ekon. Bisnis ,  vol.  2,  pp.  86–91,  2020,  doi: 10.37034/infeb.vi0.48.
[10]  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.