## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2020 Vol. 2 N o .   4 Hal:  96-101 e-ISSN: 2686-3154

## Simulasi Algoritma Monte Carlo Dalam Memprediksi Tingkat Hafalan Al-Qur’an Santri
Mutia 1  , Gunadi Widi Nurcahyo 2 , Yuhandri Yunus 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
mutiapasaribu76@gmail.com

## Abstract
Islamic  boarding  schools  are  known  to  be  able  to  give  birth  to  the  Qur'an's  tahfidz.  With  the  memorization  program,  the halaqah about the basic text of the religion makes the Islamic boarding schools increasingly known to the community as an educational institution and a strong milestone of religious knowledge that can bring blessings. The purpose of this study was to predict the level of rote learning of the students at the Tahfiz Lan Tabur Pagaralam Islamic Boarding School. Thus, it is easier for Islamic boarding schools to take strategies to improve the quality of students themselves. The data processed in this study are data sourced from the Natural Boarding School of Tahfiz Al-Qur’an Lan Tabur Pagaralam. Based on the number of students who memorized the Al-Qur'an or Tahfidz in the 2017 to 2019 class which is processed by  Monte Carlo algorithm simulation. The processing step is to bring up a random number from the sampling data that has been taken. The results of testing  on  this  method  found  that  the  system  used  to  predict  the  level  of  memorization  of  the  Al-Qur'an  with  an  average accuracy of 84% in 2018 and an average accuracy of 88% in 2019. With a high degree of accuracy, simulations performed using the Monte Carlo algorithm can predict the number of students memorized by the Qur'an, making it easier for Islamic boarding  schools  to  obtain  information  about  the  likelihood  of  future  events  at  the  level  of  memorization  of  students  at Islamic boarding schools Alam Tahfiz Al-Qur’an Lan Tabur Pagaralam.
Keywords: Simulation, Monte Carlo, Prediction, Students, Boarding School.

## Abstrak
Pondok pesantren dikenal mampu melahirkan para tahfidz Al-Qur’an. Dengan adanya program hafalan, halaqah tentang teks dasar  ilmu  Agama  membuat  pondok  pesantren  semakin  dikenal masyarakat  sebagai  lembaga  pendidikan dan tonggak  Ilmu Agama  yang  kuat  yang  dapat  mendatangkan  keberkahan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  tingkat  hafalan  para santri  di  Pondok  Pesantren  Alam  Tahfiz  Lan  Tabur  Pagaralam.  Sehingga,  memudahkan  pihak  pesantren  untuk  mengambil strategi dalam meningkatkan kualitas diri para santri. Data yang diolah dalam penelitian ini adalah data yang bersumber dari Pondok  Pesantren  Alam  Tahfiz  Lan  Tabur  Pagaralam.  Berdasarkan  jumlah  santri  yang  hafal  Al-Qur’an  atau  Tahfidz  pada angkatan  tahun  2017  hingga  2019  yang  diolah  dengan  simulasi  algoritma Monte  Carlo .  Tahapan  pengolahannya  adalah dengan  memunculkan random  number dari  data  sampling  yang  telah  diambil.  Hasil  pengujian  terhadap  metode  ini didapatkan bahwa sistem yang digunakan untuk memprediksi tingkat hafalan Al-Qur’an Santri dengan rata-rata akurasi tahun 2018 sebesar 84% dan rata-rata akurasi tahun 2019 sebesar 88%. Dengan dengan tingkat akurasi yang tinggi, simulasi yang dilakukan  menggunakan  algoritma Monte  Carlo dapat  memprediksi  jumlah  santri  yang  hafal  Al-Qur’an,  sehingga memudahkan  pihak  Pesantren  mendapatkan  informasi  tentang  kemungkinan  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang pada tingkat hafalan para santri di Pondok Pesantren Alam Tahfiz Lan Tabur Pagaralam.
Kata kunci: Simulasi, Monte Carlo , Prediksi, Santri, Pesantren.
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Pondok  Pesantren  merupakan  Lembaga  Pendidikan Islam, di dalamnya belajar Ilmu Agama dan pengajaran tentang  Ilmu  Pengetahuan  Umum  modern  yang  sudah diperkenalkan  termasuk  teknologi.  Pesantren  memiliki peran  yang  sangat  besar  atas  kemerdekaan  Indonesia [ 1 ]
Simulasi  dan  pemodelan  sebuah  perangkat  untuk melakukan  uji  coba  dengan  tujuan  mendapatkan alternatif  terbaik  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  dalam  menyelesaikan  suatu  permasalahan tertentu,  data  yang  digunakan  adalah  data  masa  lalu. Prediksi  atau  peramalan  merupakan  perkiraan  yang dibuat  dalam  kuantitas  yang  tepat.  Peramalan
merupakan  dugaan  terhadap  permintaan  yang  akan datang  berdasarkan  pada  beberapa  variabel  yang berdasarkan  data  deret  waktu  historis.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  melibatkan  pengambilan  data  masa lalu  dan  menempatkannya  ke  masa  yang  akan  datang dengan suatu bentuk model matematis.
Penerapan  metode Monte  Carlo merupakan  sebuah algoritma  dengan  menggunakan  random  sampling untuk  mendapatkan  hasil  numerik,  biasanya  dilakukan simulasi berkali kali untuk mendapatkan distribusi dari entitas  probabilistik  yang  tidak  diketahui  dan  didapat hasil  prediksi  [ 2 ].  Simulasi Monte  Carlo juga digunakan untuk menyelidiki ketidakpastian [ 3 ].
Algoritma Monte  Carlo adalah  algoritma  atau perhitungan  secara  matematis  untuk  mensimulasikan berbagai  perilaku  sistem  fisika  dan  matematika  yang memungkinkan  orang  untuk  memperhitungkan  risiko dan pendukung pengambilan keputusan dalam ketidakpastian.  Teknik  ini  digunakan  oleh  para profesional  di  bidang  yang  sangat  berbeda  seperti keuangan,  manajemen  proyek,  energi,  manufaktur. Dalam  simulasi Monte  Carlo dibangun  suatu  model berdasarkan  sistem  yang  sebenarnya.  Setiap  variabel dalam  model  tersebut  memiliki  nilai  yang  memiliki probabilitas  yang  berbeda,  yang  ditunjukkan  oleh distribusi  probabilitas  atau  biasa  disebut  dengan Probability  Distribution  Function  (PDF)  dari  setiap variabel [ 4 ].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  penerapan  metode Monte  Carlo dapat  membantu  mengetahui  tingkat akurasi  prediksi  pendapatan  penjualan  produk  cat Lenkote  Supersilk  pada  Toko  bangunan  UD.  Masdi. Tingkat  akurasi  seluruh  penjualan  produk  cat  Lencote adalah  89%  [ 5 ].  Penelitian  menggunakan  metode Monte  Carlo dengan  menggunakan  data  persediaan barang  dalam  memprediksi  persediaan  stok  barang. Tingkat akurasi sebesar 93% sehingga dapat membantu perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  di  masa yang akan datang  [ 6 ]. Simulasi Monte  Carlo juga diterapkan  dalam  algoritma  binarisasi  [ 7 ].  Metode Monte  Carlo digunakan  pada  penelitian  yang menyelidiki Kontingensi waktu dan biaya menggunakan  analisis Monte  Carlo ,  menghasilkan hasil  industri  yang  dapat  diterima  untuk  digunakan  di masa depan dalam industri dan akademisi [ 8 ].
Penelitian  selanjutnya  penggunaan Monte  Carlo juga dapat  digunakan  untuk  mengurangi  penumpukan antrian yang terjadi sehingga pelayanan menjadi efisien pada  loket  pengambilan  obat  RSI  Ibnu  Sina  Pasaman Barat  [ 9 ].  Dan  dapat  digunakan  untuk  penjadwalan pada  proyek  Serpong  Garden  Apartment  [ 10 ]. Penelitian  dengan  penerapan Monte  Carlo selanjutnya, diterapkan  pada  prediksi  pendapatan  penjualan  keripik Maco  Badarai  pada  toko  home-industry.  Simulasi sistem  menggunakan  metode Monte  Carlo dapat membantu pihak managemen untuk dapat memprediksi penjualan [ 11 ]. Pada penelitian simulasi untuk prediksi nilai  Ujian  Nasional  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar 86,68%  [ 12 ].  Untuk  memperkirakan  anggaran  tahunan untuk pemeliharaan pabrik [ 13 ]. Menghasilkan variabel acak dengan ekspektasi matematis [ 14 ].
Pada penelitian ini tujuan simulasi Monte Carlo adalah menemukan  nilai  variabel  yang  mendekati  nilai sebenarnya,  atau  nilai  yang  akan  terjadi  berdasarkan distribusi  dari  data  sampling.  Biasanya Monte  Carlo digunakan untuk memprediksi hasil di masa yang akan datang  dan  menjadi  bahan  acuan  untuk  mendukung pengambilan keputusan suatu instansi atau perusahaan.Dari  uraian  di  atas,  Simulasi  Algorima Monte  carlo dapat  digunakan  untuk  Memprediksi tingkat  hafalan  Al-Qur’an  Santri  pada  Pondok
Pesantren  Alam  Tahfiz  Al-Qur’an  Lan  Tabur Pagaralam.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  kerangka  kerja  yang digunakan  sebagai  analisis  data  dalam  penelitian. Metodologi    meliputi  gambaran  tahapan-tahapan  yang akan  digunakan  dalam  pengolahan  data  agar  lebih terstruktur. Tujuan yang akan dicapai adalah bagaimana merancang  dan  mengimplementasikan  suatu  sistem yang memudahkan dalam proses pengambilan keputusan  dalam  menggunakan  simulasi  algoritma Monte  Carlo memprediksi  tingkat  hafalan  Al-Qur’an para  Santri  di  Pesantren  Alam  Tahfiz  Al-Qur’an  Lan Tabur  Pagaralam.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data Santri yang telah menyetorkan  hafalan  pada  bulan  Januari-Desember Tahun  2017-2019  Pesantren  Alam  Tahfiz  Al-Qur’an Lan Tabur Pagaralam. Kerangka kerja untuk memudahkan dalam penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Analisa Simulasi Monte Carlo
Berdasarkan  Gambar  1  menjelaskan  dengan  rinci urutan  tahapan-tahapan  simulasi Monte  Carlo sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi data dengan cara mengelompokkan data dan menetapkan frekuensi atau jumlah santri yang telah  menyetorkan  hafalan  Al-Qur’an  kepada  Pembina Yayasan  dalam  tiga  Tahun.  Direkap  dalam  hitungan setiap bulan pada 3 tahun terakhir.
2.  Menghitung  dan  menentukan  distribusi  probabilitas tiap tiap variabel. Perhitungan distribusi probabilitas ini dilakukan pada tahun 2017 sampai tahun 2019.
3.  Menghitung  dan  menentukan  distribusi  probabilitas kumulatif  atau  kemungkinan  angka  muncul  untuk  tiap tiap variabel.
4.  Menentukan  Interval  kemungkinan  untuk    bilangan acak  setiap  variabel.  Digunakan  sebagai  penetapan perbadingana dari interval yang ditetapkan..
5.  Menetapkan  angka  acak  ( Random  Numbers ).  Yaitu u,  t,  i,    R 0 ,  dan  mod  s  dengan  rumus  yang  telah ditetapkan.
6.  Mengevaluasi  prediksi Monte  Carlo dengan  cara membuat simulasi dari setiap percobaan.
7. Hasil simulasi untuk memprediksi tahun berikutnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  jumlah  santri  yang  diproses  adalah santri  yang  telah  menyetorkan  hafalannya  pada  Tahun 2017-2019  untuk  mendapatkan  hasil  simulasi  ditahun berikutnya.
a. Pengelompokan Data Santri
Mengidentifikasi data dilakukan dengan cara mengelompokkan  data  santri  yang  telah  setor  hafalan Tahun 2017, 2018, 2019. Berikut data rekapitulasi total frekuensi  atau  jumlah  Santri  menyetorkan  hafalan  Al- Qur’an yang digunakan pada penelitian ini pada  Tabel 1.
Tabel 1. Rekapitulasi Total Frekuensi Santri Menyetorkan
Hafalan Al-Qur’an Tahun 2017-2019 No Bulan Total Frekuensi Santri Menyetorkan Hafalan Al-Qur’an (Orang) 2017 2018 2019 1 Januari 12 12 11 2 Februari 10 9 8 3 Maret 9 8 8 4 April 10 9 8 5 Mei 11 8 10 6 Juni 9 10 8 7 Juli 13 11 11 8 Agustus 11 10 10 9 September 9 8 8 10 Oktober 8 7 7 11 Nopember 10 9 10 12 Desember 12 11 9 Total 124 112 108
Tabel  1  merupakan  identifikasi  data  total  frekuensi Santri  yang  telah  menyetorkan  hafalan  Al-Qur’annya setiap  tahun.  Dari  Tahun  2017-2019.  Dengan rekapitulasi  berdasarkan  bulan  dalam  setahun.  Data tersebut    akan  digunakan  untuk  untuk  proses  simulasi. Penggunaan data real tahun 2017 dan tahun 2018 untuk menghasilkan prediksi tahun 2019.
b. Menghitung Distribusi Probabilitas
Berikut  Tabel  2  Menyajikan  perhitungan  distribusi probabilitas  menetapkan  variabel-variabel  penting dengan  membagi  nilai  tiap  transaksi  pada  jumlah variabel  dari  keseluruhan  transaksi.  Dari  hasil pembagian tersebut diperoleh nilai distribusi probabilitas,  kemudian  menjumlahkan  keseluruhan nilai distribusi probabilitas maka akan bernilai 1.
 DP = TF JF 
(1)
Dimana:
DP = Distribusi Probabilitas ; JF  = Jumlah Frekuensi ; TF = Total Frekuensi.
Perhitungan distribusi probabilitas setiap variabel bulan setoran hafalan Santri dapat disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2  Distribusi Probabilitas Data Santri Setor Hafalan Al-Qur’an Tahun 2017, 2018, dan 2019 Bulan Frekuensi Santri Menyetorkan Hafalan Al-Qur’an (Orang) 2017 DP 2018 DP 2019 DP Januari 12 0,10 12 0,11 11 0,10 Februari 10 0,08 9 0,08 8 0,07 Maret 9 0,07 8 0,07 8 0,07 April 10 0,08 9 0,08 8 0,07 Mei 11 0,09 8 0,07 10 0,09 Juni 9 0,07 10 0,09 8 0,07 Juli 13 0,10 11 0,10 11 0,10 Agustus 11 0,09 10 0,09 10 0,09 September 9 0,07 8 0,07 8 0,07 Oktober 8 0,06 7 0,06 7 0,06 Nopember 10 0,08 9 0,08 10 0,09 Desember 12 0,10 11 0,10 9 0,08 Total 124 1,00 112 1,00 108 1,00
Perhitungan distribusi probabilitas didapatkan dari hasil setor  perbulan  dibagi  dengan  total  keseluruhan.  Begitu seterusnya.
c. Menghitung Distibusi Probabilitas Kumulatif
Menghitung  distribusi  kumulatif  ntuk  setiap  variabel yaitu  dengan  cara  menjumlahkan  tiap  angka  distribusi probabilitas dengan nilai distribusi probabilitas sebelumnya.  Variabel  distribusi  probabilitas  kumulatif pertama adalah nilai distribusi probabilitasnya. Sehingga  hasil  pada  distribusi  kumulatif  bernilai  1. Bentuk  nilai  distribusi  probabilitas  kumulatif  untuk sampel  data  Santri  setor  hafalan  Al-Qur’an  terdapat pada tabel sebagai berikut:
DK ke-1= nDP ke-1+ nDK ke-n                         (2)
Dimana:
DK   = Distribusi Probabilitas Kumulatif ; nDP  = Nilai Distribusi Probalitas ; nDK = Nilai Distribusi  Kumulatif.
Tabel  3. Distribusi Kumulatif Data Tahun 2017, 2018 dan 2019
Bulan Frekuensi 2017 Frekuensi 2018 Frekuensi 2019 Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Januari 12 0,10 0,10 12 0,11 0,11 11 0,10 0,10 Februari 10 0,08 0,18 9 0,08 0,19 8 0,07 0,18 Maret 9 0,07 0,25 8 0,07 0,26 8 0,07 0,25 April 10 0,08 0,33 9 0,08 0,34 8 0,07 0,32 Mei 11 0,09 0,42 8 0,07 0,41 10 0,09 0,42 Juni 9 0,07 0,49 10 0,09 0,50 8 0,07 0,49 Juli 13 0,10 0,60 11 0,10 0,60 11 0,10 0,59 Agustus 11 0,09 0,69 10 0,09 0,69 10 0,09 0,69 September 9 0,07 0,76 8 0,07 0,76 8 0,07 0,76 Oktober 8 0,06 0,82 7 0,06 0,82 7 0,06 0,82 Nopember 10 0,08 0,90 9 0,08 0,90 10 0,09 0,92 Desember 12 0,10 1,00 11 0,10 1,00 9 0,08 1,00 Jumlah 124 1,00 - 112 1,00 - 108 1,00 -
d. Menentukan interval angka acak Interval  acak  didapat  dari  masing-masing  probabilitas kumulatif  yang  telah  dihitung  untuk  memberikan serangkaian  angka  yang  mewakili  setiap  kemungkinan nilai yang muncul pada setiap variabel dari tahun 2017- 2019. Menetapkan interval angka acak dilakukan untuk setiap  variabel.  Acak  yang  digunakan  bernilai  00-99, sehingga  nilai  distribusi  kumulatif  dikonversikan  ke nilai angka acak untuk setiap variabelnya. Penggunaan angka  acak  berfungsi  untuk  menetapkan  interval  nilai dari setiap variabel probabilitas kumulatif. Tahapan ini juga  memberikan  acuan  hasil  simulasi  prediksi  jumlah Santri  setor  hafalan  dan  ditentukan  berdasarkan  nilai distribusi kumulatif. Nilai interval angka acak dapat dilihat pada Tabel 4.
e. Membentuk  bilangan  acak  ( Generating  Random Number )
Untuk pengolah setiap jumlah Santri yang menyetorkan hafalan Al-Qur’an pada Pondok Pesantren Alam  Tahfiz  Al-Qur’an  Lan  Tabur  Pagaralam  dapat menggunakan nilai angka acak yang sama. Selanjutnya pada  penelitian  ini  untuk  proses  membentuk  bilangan acak  ( Generating  Random  Number )  menggunakan nilai:u  =  4,  t  =  2,  R 0 =  63  dan  mod  s  =  99  dengan jumlah  data  santri  berdasarkan  12  bulan  dalam  setiap tahun,  dimulai  dari  tahun  2017  sampai  dengan  tahun
2019. Jumlah data Santri yang setor hafalan Al-Qur’an pada  tahun  tersebut  akan    digunakan  sebagai  acuan prediksi  hafalan  Al-Qur’an  yang  akan  disimulasikan. Bentuk  bilangan  acak  ( random  number )  dapat  dilihat pada tabel berikut:
R i +1 = (u. R 0 + t) Mod s                                   (3) Dimana:
Ri       = Bilangan awal (bilangan bulat ≥ 0, R 0 < s); u         = Konstanta Pengali (u < s); t          = Konstanta Pergeseran (t < s);
Mod s = Konstanta Modulus (s > 0).
Dengan diketahui: u = 4, t = 2, R 0 = 63, mod s = 99 R i+1 = ( u* R 0 + t) mod s R 1 = (4 * 63 + 2) mod 99 = 254 mod 99 = 56 dan seterusnya.
Bentuk  bilangan  acak  ( random  number )  yang  telah dibangkitkan untuk setiap variabel dapat disajikan pada Tabel 5.
Tabel  4. Interval Angka Acak Data Tahun 2017, 2018 dan 2019
Bulan 2017 2018 2019 F Interval F Interval F Interval DP DK Awal Akhir DP DK Awal Akhir DP DK Awal Akhir Januari 12 0,10 0,10 00 09 12 0,11 0,11 00 10 11 0,10 0,10 00 09 Februari 10 0,08 0,18 10 17 9 0,08 0,19 11 18 8 0,07 0,18 10 17 Maret 9 0,07 0,25 18 24 8 0,07 0,26 19 25 8 0,07 0,25 18 24 April 10 0,08 0,33 25 32 9 0,08 0,34 26 33 8 0,07 0,32 25 31 Mei 11 0,09 0,42 33 41 8 0,07 0,41 34 40 10 0,09 0,42 32 41 Juni 9 0,07 0,49 42 48 10 0,09 0,50 41 49 8 0,07 0,49 42 48 Juli 13 0,10 0,60 49 59 11 0,10 0,60 50 59 11 0,10 0,59 49 58 Agustus 11 0,09 0,69 60 68 10 0,09 0,69 60 68 10 0,09 0,69 59 68 September 9 0,07 0,76 69 75 8 0,07 0,76 69 75 8 0,07 0,76 69 75 Oktober 8 0,06 0,82 76 81 7 0,06 0,82 76 81 7 0,06 0,82 76 81 Nopember 10 0,08 0,90 82 89 9 0,08 0,90 82 89 10 0,09 0,92 82 91 Desember 12 0,10 1,00 90 99 11 0,10 1,00 90 99 9 0,08 1,00 92 99 Jumlah 124 1,00 - 112 1,00 - 108 1,00 -
Tabel  5. Perhitungan Angka Acak Bulan i u Ri t (u*Ri+ t) Ri+1=(u.Ri+t) mod s Januari 0 4 63 2 254 56 Februari 1 4 56 2 226 28 Maret 2 4 28 2 114 15 April 3 4 15 2 62 62 Mei 4 4 62 2 250 52 Juni 5 4 52 2 210 12 Juli 6 4 12 2 50 50 Agustus 7 4 50 2 202 4 September 8 4 4 2 18 18 Oktober 9 4 18 2 74 74 Nopember 10 4 74 2 298 1 Desember 11 4 1 2 6 6 f. Simulasi Data
Hasil simulasi dapat ditentukan dengan cara menggunakan  nilai  angka  acak  dengan  nilai  yang dihasilkan  dari  penetapan  interval  angka  acak  yang telah  dihitung  sebelumnya,  maka  akan  terlihat  jumlah santri setor hafalan Al-Qur’an untuk tahun berikutnya.
TA
(4)
Di mana: TA = Tingkat Akurasi ; DR = Data Real ; DP = Data Prediksi.
Hasil  simulasi  untuk  sampel  data  Santri  setor  hafalan dapat digambarkan  pada tabel berikut:
Tabel  6. Hasil Simulasi 2018 Bulan Data Real Random Number Prediksi Persentase Akurasi (%) Januari 12 56 13 92 Februari 9 28 10 90 Maret 8 15 10 80 April 9 62 11 82 Mei 8 52 13 62 Juni 10 12 10 100 Juli 11 50 13 85 Agustus 10 4 12 83 September 8 18 9 89 Oktober 7 74 9 78 Nopember 9 1 12 75 Desember 11 6 12 92 Rata-rata 84 Tabel  7. Hasil Simulasi 2019 Bulan Data Real Random Number Prediksi Persentase Akurasi (%) Januari 9 56 11 100 Februari 8 28 9 89 Maret 8 15 9 89 April 8 62 10 80 Mei 10 52 11 91 Juni 8 12 9 89 Juli 11 50 11 100 Agustus 9 4 12 83 September 8 18 9 89 Oktober 7 74 8 88 Nopember 8 1 12 83 Desember 9 6 12 75 Rata-rata 88 g. Hasil Simulasi Tahun Berikutnya
Tahapan  terakhir  adalah  memprediksi  jumlah  Santri setor  hafalan  Al-Qur’an  pada  Pondok  Pesantren  Alam Tahfiz  Al-Qur’an  Lan  Tabur  Pagaralam  periode  tahun berikutnya  yaitu  Tahun  2020  dengan  menggunakan simulasi Monte  Carlo .  Hasil  simulasi  diperoleh  dari angka  acak  ( random  number )  pada  Tabel  5  dan dikonversikan dengan interval acak Tabel 4 pada Tahun 2019.  Hasil  prediksi  tersebut  akan  dijelaskan  pada Tabel 8.
Tabel  8. Hasil Simulasi 2020 Bulan Random Number Prediksi Januari 56 11 Februari 28 8 Maret 15 8 April 62 10 Mei 52 11 Juni 12 8 Juli 50 11 Agustus 4 11 September 18 8 Oktober 74 8 Nopember 1 11 Desember 6 11

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  dan  pembahasan  dapat  diketahui  tingkat akurasi  menggunakan  metode Monte  Carlo dengan hasil  simulasi  yang  terdapat  pada  Tabel    yaitu  dengan rata-rata  persentasi  tahun  2018  sebesar  84%  dan  rata- rata  persentasi  tahun  2019  sebesar  88%.  Sehingga dengan berhasilnya penerapan metode Monte Carlo ini untuk  memprediksi  tingkat  hafalan  Santri  yang  telah menyetorkan  hafalan  Al-Qur’annya  dapat  dilakukan secara optimal oleh pihak Pondok Pesantren. Memberikan kemudahan pada  Pimpinan atau Pembina Yayasan  Pondok  Pesantren  Alam  Tahfiz  Al-Qur’an Lan  Tabur  Pagaralam  dapat  mempersiapkan  dan mengambil  keputusan  yang  tepat  secara  efektif mengenai hafalan para Santri untuk tahun berikutnya.

## Daftar Rujukan
[1] Abdullah,  M.  (2019).  Peran  Pondok  Pesantren  Terhadap Pendidikan  Karakter. Ulumuna:  Jurnal  Studi  Keislaman,  5 (2), 161-182. DOI: https://doi.org/10.36420/ju.v5i2.3643 .
[2] Zulfiandry, R. (2018). Optimasi Kegiatan Pelatihan Menggunakan  Metode  Simulasi  Monte  Carlo  (Studi  Kasus  di Balai  Latihan  Kerja  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Provinsi Bengkulu). ILKOM Jurnal Ilmiah, 10 (1), 113-119. DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i1.252.113-119 .
[3] Ghaderpoori,  M.,  Kamarehie,  B.,  Jafari,  A.,  Alinejad,  A.  A., Hashempour,  Y.,  Saghi,  M.  H.,  Yousefi,  M.,  Conti,  G.  O., Mohammadi,  A.  A.,  Ghaderpoury,  A.,  &  Ferrante,  M.  (2019). Health Risk Assessment Of Heavy Metals In Cosmetic Products Sold  In  Iran:  The  Monte  Carlo  Simulation. Environmental Science  and  Pollution  Research,  27 (7),  7588-7595.  DOI:
https://doi.org/10.1007/s11356-019-07423-w
[4] 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 Systems And Informatics Engineering), 3 (2), 51-56.
[5] 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/10.37034/infeb.v1i4.5 .
[6] Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan Barang  menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistem Informasi dan Teknologi, 1 (3), 7-11. DOI:
https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3 .
[7] Han, Z., Su, B., Li, Y. G., Ma, Y. F., Wang, W. D., & Chen, G. Q.  (2019).  An  Enhanced  Image  Binarization  Method Incorporating  With Monte-Carlo  Simulation. Journal of Central South University, 26 (6), 1661-1671. DOI:
https://doi.org/10.1007/s11771-019-4120-9 .
[8] Traynor,  B.  A.,  &  Mahmoodian,  M.  (2019).  Time  and  Cost Contingency  Management  Using  Monte  Carlo  Simulation. Australian  Journal  of  Civil  Engineering,  17 (1),  11-18.  DOI: https://doi.org/10.1080/14488353.2019.1606499 .
[9] Trisna,  N.,  Safitri,  W.,  &  Pratiwi,  M.  (2019).  Penerapan  Sistem Antrian  Sebagai  Upaya  Pengoptimalkan  Pelayanan  Terhadap Pasien  Pada  Loket  Pengambilan  Obat  Di  RSI.  Ibnu  Sina Pasaman  Barat  dengan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. JurTI  (Jurnal  Teknologi  Informasi),  3 (1),  7-15.  DOI: https://doi.org/10.36294/jurti.v3i1.681 .
[10] Wijaya,  F.  S.,  &  Sulistio,  H.  (2019).  Penerapan  Metode  Monte Carlo  Pada  Penjadwalan  Proyek  Serpong  Garden  Apartment. JMTS:  Jurnal  Mitra  Teknik  Sipil,  2 (3),  189-198.  DOI: http://doi.org/10.24912/jmts.v2i3.5828 .
[11] Rahayu, T. K. (2019). Simulasi Monte Carlo Untuk Memprediksi Keuntungan  Penjualan . Musamus  Journal  Of  Research Information and Communication Technology, 2 (1), 1-6.
[12] Yusmaity.  Santony,  J.,  &  Yuhandri.  (2019).  Simulasi  Monte Carlo  untuk  Memprediksi  Hasil  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus  di SMKN 2 Pekanbaru). Jurnal Informasi dan Teknologi, 1 (4), 1-6. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21 .
[13] Srivastava,  A.  K.,  Kumar,  G.,  &  Gupta,  P.  (2020).  Estimating Maintenance  Budget  Using  Monte  Carlo  Simulation. Life  Cycle Reliability  and  Safety  Engineering,  9 (1),  77-89.  DOI: https://doi.org/10.1007/s41872-020-00110-7 .
[14] Chu,  L.,  Shi,  J.,  Cursi,  E.  S.  D.,  Xu,  X.,  Qin,  Y.,  &  Xiang,  H. (2018). Monte Carlo-Based Finite Element Method for the Study of  Randomly  Distributed  Vacancy  Defects  in  Graphene  Sheets.
Journal of Nanomaterials . DOI: https://doi.org/10.1155/2018/3037063 .