## Website Implementation with the Monte Carlo Method as a Media for Predicting Sales of Cashier Applications
1 Elfina Novalia, 2 Jufriadif Na’am, 3 Gunadi Widi Nurcahyo, 4 Apriade Voutama 1,2,3 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: elfinanovalia@rocketmail.com

## Abstract
System  implementation  is  a  testing  process  to  make  it  easier  for  users  to  carry  out  the  calculation process or process data. by testing it can be concluded whether or not a system is designed. One of them  is  the  implementation  of  a  website-based  system  to  predict  sales  of  cashier  applications  by applying the Monte Carlo method. Increasing sales of cashier applications currently make developer companies have to prepare quality and feasible software or applications as needed. To maintain an increase in profit, it is necessary to prepare and manage the right human resources. One of them is to simulate to predict future sales of applications by utilizing the Monte Carlo method which has been translated and implemented into a website. From the algorithm, a system implementation is carried out where  the  calculation  process  that  has  been  built  using  Monte  Carlo  is  translated  into  a  website. Website design tools use UML with the PHP programming language and MySQL database. The website is tested and implemented whether the system that has been built is working properly and in accordance with the calculations made previously so that this system can facilitate the simulation process easily and effectively.
Keywords: Cashier Application, Monte Carlo, UML, PHP, Website.

## 1. INTRODUCTION
Seiring teknologi informasi yang semakin berkembang, masalah yang  kompleks juga sudah bisa diselesaikan  dengan  mudah  [1].  Setiap  masalah  bisa  dimodelkan  dan  simulasikan  terlebih  dahulu sebelum diimplementasikan[2]. Model adalah representasi dari suatu objek, benda, atau ide-ide dalam bentuk  yang  disederhanakan[3].  Simulasi  adalah  suatu  prosedur  kuantitatif,  yang  menggambarkan sebuah sistem, dengan mengembangkan sebuah model dari sistem tersebut dan melakukan sederetan uji coba untuk memperkirakan perilaku sistem pada kurun waktu tertentu[4].
Perkembangan  teknologi  memaksa  segala  bidang  barus  terkomputerisasi  dengan  baik,  tidak terlepas  dengan  pengolahan  dan  perhitungan  data  dimana  hasil  perolehan  dari  proses  tersebut  tidak hanya  sebatas  pencarian  manual  tetapi  harus  memiliki  pencarian  yang  instan  yaitu  berbasis komputerisasi[1].  Seperti  proses  simulasi  prediksi  penjualan  memerlukan  sebuah  metode  dengan pencarian manual dan kemudian harus di terjemahkan dan terkomputerisasi[5,6]. Salah satunya yaitu banyaknya kebutuhan pembeli akan aplikasi kasir yang terjadi di CV Mediatama Web Indonesia yaitu perusahaan yang bergerak sebagai fasilitas penyedia layanan jasa dan layanan IT Konsultan. Perusahaan tersebut harus memastikan apakah produk yang dijual telah memenuhi standarisasi  dan kebutuhan yang
diinginkan oleh calon pelanggan atau bukan. Strategi penjualan juga dibutuhkan untuk meningkatkan penjualan produk agar dapat bersaing dan mempertahankan keberlangsungan hidup perusahaan[6,7]. Hal  yang  dianggap  penting  sebagai  acuan  bagi  pelaku  usaha  dalam  mengevaluasi  usahanya  adalah perencanaan  kuantitas  produksi  yang  tepat  agar  pelaku  usaha  dapat  memprediksi  kemungkinan keuntungan yang diperoleh dengan baik [9].
Pemodelan dan simulasi merupakan disiplin ilmu dalam mengembangkan sebuah rancangan atau desain dengan teknik tertentu [10]. Tujuan adanya pemodelan dan simulasi adalah untuk megurangi tingkat resiko kerugian serta memberikan prediksi mendatang yang dapat di jadikan suatu pedoman[11].
Simulasi  Monte  Carlo  didefinisikan  sebagai  teknik  sampling  statistik  yang  digunakan  untuk memperkirakan solusi terhadap masalah-masalah kuantitatif[12]. Dalam simulasi Monte Carlo sebuah model dibangun berdasarkan sistem yang sebenarnya. Setiap variabel dalam model tersebut memiliki nilai probabilitas yang berbeda, yang ditunjukkan oleh distribusi probabilitas dari setiap variabel[13]. Metode Monte Carlo mensimulasikan sistem tersebut berulang kali berdasarkan sistem yang ditinjau.
Simulasi  monte  carlo  harus  dilakukan  dengan  menggunakan  model  komputer  untuk  meniru kehidupan  nyata  atau  membuat  prediksi[14].  Bila  diciptakan  suatu  model  dengan  satu  spreadsheet seperti  excel,  maka  dipunyai  sejumlah  tertentu  parameter  masukan  dan  beberapa  persamaan  yang menggunakan masukan tersebut untuk memberikan sekumpulan keluaran [15].
Dalam  proses  pengimplementasian  simulasi  yang  terkomputerisasi  maka  diperlukan  alat  bantu perancangan yaitu menggunakan pemodelan UML (Unified Modeling Language) [17]. Perkembangan teknik  pemrograman  berorientasi  objek  saat  ini,  UML  adalah  standarisasi  bahasa  pemodelan  untuk membangun  perangkat  lunak  [17].  UML  muncul  karena  adanya  kebutuhan  pemodelan  visual  untuk menspesifikasikan, menggambarkan, membangun dan dokumentasi dari sistem perangkat lunak. UML merupakan  bahasa  visual  untuk  pemodelan  dan  komunikasi  mengenai  sebuah  sistem  dengan menggunakan diagram dan teks teks pendukung [18].
UML sebagai bahasa yang memberikan vocabulary kegunaan komunikasi. Sebuah bahasa model mempunyai vocabulary dan konsep tatanan / aturan penulisan serta secara fisik mempresentasikan dari sebuah sistem [19]. Seperti halnya UML sebagai bahasa standard pengembangan sebuah software yang dapat menyampaikan bagaimana membuat dan membentuk model-model, tetapi tidak menyampaikan apa  dan  kapan  model  yang  seharusnya  dibuat  yang  merupakan  salah  satu  proses  implementasi pengembangan  software[18].  UML  tidak  hanya  merupakan  sebuah  bahasa  pemograman  visual  saja, namun juga dapat secara langsung dihubungkan ke berbagai bahasa pemograman, seperti JAVA, C++, Visual  Basic,  atau  bahkan  dihubungkan  secara  langsung  ke  dalam  sebuah  object-oriented  database. Begitu  juga  mengenai  pendokumentasian  dapat  dilakukan  seperti;  requirements,  arsitektur,  design, source code, project plan, tests, dan prototypes [19].
Website  sebagai  media  informasi  yang  ada  di  internet  tidak  hanya  dapat  digunakan  untuk penyebaran infomasi saja melainkan bisa digunakan untuk membuat proses perhitungan algoritma [20]. Website  merupakan  kumpulan  dari  halaman-halaman  situs,  yang  biasanya  terangkum  dalam  sebuah domain  atau  subdomain,  yang  tempatnya  berada  di  dalam  World  Wide  Web  (WWW)  di  Internet. Halaman web adalah dokumen yang ditulis dalam format HTML (Hyper Text Markup Language), yang hampir  selalu  bisa  diakses  melalui  HTTP,  yaitu  protokol  yang  menyampaikan  informasi  dari  server website untuk ditampilkan kepada para pemakai melalui web browser [20].
PHP  merupakan  bahasa  scripting  yang  open  source,  yang  cocok  untuk  pengembangan  web  dan dapat  disisipkan  ke  dalam  HTML.  PHP  mendukung  pertukaran  data  kompleks  antar  seluruh  bahasa pemrograman web. Mengenai interkoneksi, PHP mendukung penggunaan objek java sebagai objek php secara transparan. PHP dapat digunakan pada semua sistem operasi, antara lain Linux, Unix, Microsoft Windows,  Mac  OS,  RISC  OS.  PHP  juga  mendukung  web  server  seperti  Apache,  audium,  Xitami, OmniHTTPd, dan masih banyak lainnya, bahkan PHP dapat bekerja sebagai suatu CGI processor. PHP tidak  terbatas  pada  hasil  keluaran  HTML.  PHP  juga  memiliki  kemapuan  untk  mengolah  keluaran gambar, file PDG, dan movies Flash. PHP juga dapat menghasilkan teks seperti XHTML dan file XML lainnya [18].

## 2. METHODS

## 2.1 Kerangka Kerja
Dalam  metodologi  penelitian  ini  dijelaskan  beberapa  tahapan  yang  akan  dilakukan  untuk  dapat mengatasi  permasalahan  yang  ada[17].  Dengan  menerapkan  disiplin  ilmu  SDLC (Software Development  Life) dengan  model  Prototype.  Tahapan  ini  merupakan  gambaran  penelitian  secara terstruktur dari penelitian yang akan dilakukan.

## Figure 1 Kerangka Kerja
1. Menganalisa Masalah dan Kebutuhan
Analisis  masalah  dan  kebutuhan  adalah  untuk  dapat  memahami  masalah  yang  telah  ditentukan ruang  lingkup  atau  batasannya.  Dengan  menganalisa  masalah  yang  telah  ditentukan  tersebut,  maka
diharapkan masalah dapat dipahami dengan baik. Pada analisa masalah akan dikemukakan kebutuhan kebutuhan yang diperlukan dalam proses perancangan website.
2. Perancangan Pemodelan UML
Beberapa model yang akan digunakan untuk mempermudah proses analisa dan perancangan sistem. Beberapa diagram UML yang digunakan yaitu:
a. Usecase Diagram
Diguanakn untuk menganalisa kebuthan awal yaitu siapa saja aktor yang terlibat dan seperti apa komponen sistem sehingga dibentuk menjadi usecase.
b. Activity Diagram
Menunjukkan  alur  dari  setiap  aktifitas  yang  terjadi  baik  aktor  maupun  komponen  sehingga terlihat secara rinci.
c. Class Diagram
Gambaran sebagai panduan dalam membuat database, sehingga komponen komponen database terlihat melalui diagram ini.
d. Deployment Diagram
Menjelakan  bagian  dari  teknologi  apa  saja  yang  dimanfaatkan  untuk  menjalan  sistem  nanti yang dijalankan oleh user.
3. Implementasi Sistem berbasis Website dengan metode Monte Carlo
Impelementasi  sistem  menggunakan  menjadi  sebuah  website  dengan  bahasa  pemrograman  PHP dan  danbase  MySql.  Sistem  yang  dibangun  berisikan  algoritma  simulasi Monte  Carlo di  setiap tahapnya.  Metode  Monte  Carlo  memiliki  beberapa  tahapan  berikut  adalah  langkah-langkah  yang dilakukan dalam pengolahan data yang nantinya ada di sistem yang dibangun:
a. Logika distribusi probabilitas
............................. (1)
Dimana  PDF =  probobilitas distribusi frekuensi, F = frekuensi, dan J = jumlah.
b.  Logika distribusi probabilitas kumulatif c.  Logika Menetapkan interval nilai acak.
d.  Logika Membangkitkan nilai nilai acak (random value).
(2)
Dengan Syarat a, c < M , X 0 > 0
Dimana    Xi  =  bilangan  awal  yang  ditentukan,  a  =  konstanta  perkalian,  c  =  konstanta penambahan, Mod = Modulus, sedangkan M = batasan nilai bilangan acak.
e. Melakukan percobaan simulasi via sistem berbasis Website.

## SYSTEMATICS, Vol. 2, No. 3, Desember 2020, pp 118-131
4. Pengujian Sistem
Sistem yang sudah dibangun kemudian dilakukan pengujian baik sesuai dengan atruan. Pengujian dilakukan dengan menguji hasil program apakah sesuai dengan perhitungan manual sehingga sistem yang sudah dibangun layak digunakan. Pengujian terhadap data yang telah diolah dengan aplikasi yang dibuat  yaitu  berbasis  Web  dengan  bahasa  pemrograman  PHP.  Hal  ini  bertujuan  agar  model  yang dirancang sebelumnya dapat digunakan lebih mudah dan efektif serta bermanfaat bagi penggunanya sehingga  implementasi  metode  Monte  Carlo  dapat  memprediksi  kemungkinan  jumlah  penjualan aplikasi kasir yang akan terjadi, berikut tahapanya:
a. Melakukan analisa proses manual dengan metode Monte Carlo
b. Hasil dari data manual ketika diimplementasikan ke sistem telah sesuai
c. Membandingkan hasil penjualan secara manual dengan aplikasi.
d. Pengujian tingkat keakuratan sistem yang telah dirancang dengan menggunakan metode Monte Carlo.
e. Dapat melakukan simulasi prediksi penjualan pada tahun yang akan datang.
5. Hasil dan Pembahasan
Pada tahap ini akan diuraikan hasil dari pengolahan dan pengujian data yang telah dilakukan dengan menggunakan metode simulasi Monte Carlo. Hasil dari simulasi tersebut akan dibandingkan dengan data-data riil yang ada untuk melihat tingkat persentase (%) keakuratannya.

## 2.2 Tahapan Pemodelan UML
1. Usecase Diagram
Aktor yang telibat dalam sistem ini ada dua kator yaitu user dan Admin. Admin sebagai pengelola sistem  sedangkan  user sebagai  pengguna  yang  akan menggunakan  simulasi  dari  sistem  berbasis website. Berikut adalah tampilan rancangan usecase diagaram.
2. Activity Diagram
Pada tahap ini merupakan diagram untuk memperlihatkan secara detail aktifitas setiap aktor dan memperlihatkan segala macam aktifitas baik dari user maupun admin, berikut adalah tampilannya.

## Figure 3 Activity Diagram User

## Figure 4 Activity Diagram Admin
3. Class Diagram
Class digaram menunjukkan gambaran dari database yang akan dibangun menggunakan MySql, dengan adanya model ini maka akan terlihat tabel-tabel yang dibutuhkan. Berikut tampilannya.

## Figure 5 Class Diagram
4. Deployment Diagram
Digaram  ini  memberikan  gambaran  perangkat  dan  pemrograman  teknologi  apa  yang  digunakan nantinya ini pengimplementasian.

## Figure 6 Deployent Diagram

## 3. RESULTS AND DISCUSSION

## 3.1 Impelementasi Hasil
Tahapan  implementasi  hasil  ini  akan  menampilkan  sistem  berbasis  website  berdasarkan peracangan yang sudah dilakukan. Pengujian simulasi dengan metode Monte Carlo berbasis website ini terdiri  dari  pengujian  data  tahun  2018,  2019,  2020.  Namun  untuk  tampilan  ini  hanya  menampilkan proses simulasi data tahun 2020 untuk prediksi di tahun 2021 sedangkan untuk pengujian tahun 2018 dan 2019 proses pengujiannya adalah sama.

## 3.1.1 Tampilan Utama
Tampilan  utama  adalaha  tampilan  awal  setelah  memilih  menu  dimana  pada  halaman  ini  terdiri  dari beberapa menu, seperti Home, frekuensi, propabilitas, probabilitas kumulatif, interval, random number, hasil simulasi, dan logout. Tampilan halaman utam dapat dilihat pada gamabar berikut.

## Figure 7 Halaman Utama

## 3.1.2 Halaman Frekuensi
Frekuensi merupakan tampilan data yang di peroleh dari sumber yaitu frekuensi penjualan yang terjadi berdasarkan data penjualan di masa lalu, berikut adalah tampilannya.

## Figure 7 Halaman Frekuensi

## 3.1.3 Distirbusi Probabilitas
Distribusi probabilitas menggambarkan peluang dari variabel yang ada. Nilai probabilitas dapat diperoleh  dengan  cara  membagi  frekuensi  dengan  total  frekuensi.  Berdasarkan  rumus  yang  sudah dijelaskan  yaitu Dimana    PDF  =    probobilitas  distribusi  frekuensi,  F=frekuensi,  dan  J = jumlah. Berikut adalah hasil perhitungan dari website yang sudah dirancang. Dengan contoh pada bulan Januari yaitu P 1 = 3 91 =  0.03 , begitu seterusya sampai bulan Desember. Berikut adalah tampilan hasil Dsitirbusi probabilitas.

## Figure 8 Halaman Distirbusi Probabilitas

## 3.1.4 Membuat Distribusi Probabilitas Kumulatif
Nilai distribusi probabilitas kumulatif diperoleh dari hasil penjumlahan nilai distribusi probabilitas dengan  jumlah  nilai  distribusi  probabilitas  sebelumnya.  Variabel    K  sebagai  variabel  distirbusi probabilitas  kumulatif,  dan  P  sebagai  distribusi  probabilitas  yang  sudah  di  peroleh  hasilnya  pada tahapan  sebelumnya.  Sebagai  contoh  menghitung  nilai  pada  bulan  Januari  yaitu, K1  =  P1  →  0.03, pabulan Februari K2 = P2 + K1 → 0.02 + 0.03 = 0.05, begitu seterunya sampai bulan Desember. Berikut adalah tampilannya distribusi probabilitas kumulatif dapat dilihat pada gambar 9.

## Figure 9 Halaman Distirbusi Probabilitas Kumulatif
3.1.5 Menetapkan Interval Angka Random (Angka Acak).
Menentukan interval angka acak dibentuk berdasarkan nilai distribusi probabilitas kumulatif yang telah diperoleh pada tahap sebelumnya.

## 3.1.6 Membangkitkan Angka Random (Angka Acak)
Untuk membangkitkan bilangan acak maka Input parameter bilangan acak Setelah interval angka acak ditetapkan,  langkah  selanjutnya  adalah membangkitkan  bilangan acak  dengan  menggunakan  metode Mixed Congruent. dengan menetapkan angka di setiap variabel di mana a = 13, X = 21, c = 29, m = 99, yang  mana  nantinya  akan  digunakan  untuk  prediksi  penjualan  aplikasi  kasir.  Hasil  perhitungan selanjutnya akan dilakukan kalkulasi sehingga menghasilkan bilangan acak masing-masing data pada setiap bulannya. Berikut adalah tampilan dari form input tersebut.

## Figure 11 Halaman Membangkitkan Angka Acak

## 3.1.7 Percobaan Simulasi
Hasil dari simulasi data tahun 2020 digunakan untuk memprediksi kemungkinan jumlah penjualan aplikasi kasir pada tahun 2021. Untuk lebih jelasnya hasil dari simulasi-simulasi tersebut dapat dilihat gambar berikut.

## SYSTEMATICS, Vol. 2, No. 3, Desember 2020, pp 118-131

## 3.2 Hasil Akurasi Pengujian
Setelah  hasil  simulasi  diperoleh  maka  selanjutnya  dilakukan  pengujian  akurasi  dengan melakukan  perbandingan  jumlah  penjualan  aplikasi  kasir  hasil  simulasi  dengan  data  sesungguhnya untuk tahun 2021 dimana berdasarkan sumber yang diperoleh dari perusahaan, penjualan yang terjadi di  bulan  Januari  2021  =  2,  dan  pada  bulan  Februari  2021  =  13,  kemudian  hasil  tersebut  dilakukan perbandingan dengan data prediksi yang sudah diperoleh, maka diperoleh hasil seperti tabel berikut.
Table 1 Hasil Akurasi Pengujian 2021 No Bulan Data Prediksi Data Riil 1 Januari 2 2 2 Februari 12 13 3 Maret 6 - 4 April 7 - 5 Mei 6 - 6 Juni 9 - 7 Juli 11 - 8 Agustus 12 - 9 September 10 - 10 Oktober 11 - 11 November 8 - 12 Desember 9 -

## Figure 12 Data Simulasi 2021

## 4. CONCLUSIONS
Pengujian  dengan  menggunakan  simulasi  metode  Monte  Carlo  telah  berhasil  diterapkan  untuk memprediksi jumlah penjualan aplikasi kasir di masa akan datang berdasarkan data penjualan di masa lalu. Metode Monte Carlo telah berhasil diimplementasikan ke dalam bentuk  sistem palikasi berbasis web yang dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Diperoleh tingkat akurasi perbandingan antara hasil simulasi dengan data riil yaitu mencapai 80% untuk prediksi tahun  2021.  Berdasarkan  proses  prediksi  dan  tingkat  akurasi  pada  data  tahun  sebelumnya  maka diperoleh  prediksi  penjualan  tahun  2021  yaiu  103  penjualan  sedangkan  untuk  data  riil  bulan  Maret sampai  Desember  belum  bisa  ditentukan  karena  masih  berjalan.  Dengan  adanya  penelitian  prediksi
2 12 6 7 6 9 11 12 10 11 8 9 2 13 J A N U A R IF E B R U A R IM A R E T A P R I L M E I J U N I J U L I A G U S T U S S E P T E M B E R O K T O B E R N O V E M B E R D E S E M B E R D A T A   S I M U L A S I   2 0 2 1 Data Prediksi Data Riil
penjualan  aplikasi  kasir  di  masa  mendatang,  maka  dapat  membantu  pihak  perusahaan  untuk memberikan gambaran penjualan ke masa mendatang sebagai acuan perusahaan..

## REFERENCES
[1]  Voutama  A,  “Perancangan  Aplikasi  M-Discussion  Berbasis  Android  Sebagai  Wadah  Diskusi Sekolah,” Vol 7(2), Syntax Jurnal Informatika, 2018, pp.116-124.
Syahrin, E., Santony, J., & Na’am, J, “Pemodelan Penjualan Produk Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo,” vol 5(3),  Komtekinfo, 2019, pp. 33-41.
[2]  Yusmaity, Santony, J., & Yuhandri, Y, “Simulasi Monte Carlo untuk Memprediksi Hasil Ujian Nasional (Studi Kasus di SMKN 2 Pekanbaru),” Vol 1(4), Jurnal Informasi & Teknologi, 2019, pp. 1-6.
[3]  Hayati,  N.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W,  “Optimalisasi  Prediksi  Penjualan  Produk  Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo dalam Meningkatkan Transaksi (Studi Kasus: Toko Herbal An Nabawi),” Vol 2(4), Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2020, pp. 117-122.
[4]  Li, A., Ren, Y., Yang, D., & Li, Z, A “Monte Carlo Simulation Based Algorithm for a Repairable System  in  GO  Methodology.”  5th  International  Conference  on  Dependable  Systems  and  Their Applications (DSA), Dalian, 2018, pp. 119-125.
[5]  Bertot,L., Genaud, S., and Gossa, J, “An Overview of Cloud Simulation Enhancement Using the Monte-Carlo Method," 18th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID), Washington, DC, 2018, pp. 386-387.
[6]  Eko W.A, Sona P.M, Saputra A.F, &Rolliawati D, “Pemodelan dan Simulasi Antrian Pendaftaran Driver Baru Go-Jek di Sidoarjo.” Vol 17(1), Majalah Imiah Unikom. 2019, pp. 13-18.
[7]  Hutahaean  H.D,  “Analisa  Simulasi  Monte  Carlo  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kehadiran Mahasiswa dalam Perkuliahan.” Vol 3(1), Journal Of Informatic Pelita Nusantara. 2018, pp. 41- 45.
[8]   Manurung, K., & Santony, J, “Simulasi Pengadaan Barang Menggunakan Metode Monte Carlo,” Vol 1(3), Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi, 2019, pp 7-10.
[9]  Putri, L., Dharmawan, K., & Sumarjaya, “Penentuan Harga Jual Opsi Barrier Tipe Eropa dengan Metode Antithetic Variate Pada Simulasi Monte Carlo,” Vol 7(2), E-Jurnal Matematika, 2018, pp. 71-78.
[10]  Fujimoto,    R.,  Bock,  C.,  Chen,  W.,  Page,    E.,  &  Panchal,  J.  H,  “Research    Challenges    in Modeling  and  Simulation  for  Engineering  Complex  Systems.”  USA,  Georgia      Institute      of Technology, 2017.
[11]       Kirana, M., &  D, D.  “Simulasi  Pengendalian  Bahan  Baku  Produksi Menggunakan  Metode Monte Carlo dan Exponensial (Studi Kasus : PT. XYZ),” Vol 7(1), Energy, 2017, 1-6.
[12]  Liu J, Shen H, Qi Y, Meng Z.Y, & Fu L,  “Self-learning Monte Carlo method and cumulative update in fermion systems.” American Physical Society, 2017, pp. 1-5.
[13]  Wagner G, “Introduction to Simulation using Javascript.” Proceedings of the Winter Simulation Conference, 2016, pp. 148-162.
[14]  Bain  Khusnul  Khotimah,  “Teori  Simulasi  dan  Pemodelan:  Konsep  Aplikasi  dan  Terapan.” Ngimput Purwosari Babadan Ponorogo Indonesia: Wade Grup, 2015, pp. 2-15.
[15]  Apri M, Aldo D, & Hariselmi, “Simulasi Monte Carlo untuk Memprediksi Jumlah Kunjungan Pasien.” Vol 7(2), Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen. 2019, pp. 32-46.
[16]  Mahessya  R.A,  Mardianti  L,  &  Sovia  R,  Pemodelan  dan  Simulasi  Sistem  Antrian  Pelayanan Pelanggan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  pada  PT  Pos  Indoensia  (Persero)  Padang,  Vol 6(1), Jurnal Ilmu Komputer, 2017, pp. 15-24.
[17]  Voutama A., Novalia E, “Perancangan Aplikasi M-Magazine Berbasis Android Sebagai Sarana Mading Sekolah Menengah Atas,” Vol 15(1), Jurnal Tekno Kompak, 2021, pp. 104-115.
[18]  Voutama A., Wahyono D, “Perancangan Aplikasi M-Magazine Berbasis Android Sebagai Sarana Mading Sekolah Menengah Atas,” Vol 2(1), Systematics, 2020, pp. 39-46.
[19]  Mubarak A, “Rancang Bangun Aplikasi Web Sekolah Menggunakan UML (Unified Modeling Language)  dan  Bahasa  Pemrograman  PHP  (Hypertext  Preprocessor)  Berorientasi  Objek,”  Vol 2(1), Jurnal Informatika dan Komputer, 2019, pp. 19-25.
[20]  Trimarsiah  Y.,  Arafat  M,  “Analisis  dan  Perancangan  Web  Sebagai  Sarana  Informasi  Pada Lembaga  Bahasa  Kewirausahaan  dan  Komputer  AKMI  Baturaja,”  Vol  19(1),  Jurnal  Ilmiah Matrik, 2017, pp. 1-10.