## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o . 1 Hal:  23-27 e-ISSN: 2714-8491

## Optimalisasi Prediksi Tingkat Pendapatan Desa Berdasarkan Jenis Usaha Menggunakan Metode  Monte Carlo
Oki Jaya Varera 1 
1 Independent Researcher

## okix46@gmail.com

## Abstract
Village-Owned Enterprises or called BUMDes are basically a pillar of economic activity in the village that functions as social as  well  as  commercial  institutions.  BUMDes  Rawa  Bento  is  a  business  entity  that  is  not  only  engaged  in  tourism  and mountain equipment rental but also provides tour guides, city tours and family gatherings. In achieving optimal results for the use of the budget, a strategy is needed to predict the use of the budget in the following year, it takes data on the use of the previous budget as material for making a decision. This study aims to predict annual income. Thus, BUMDes can determine strategies quickly and optimally. The data processed is income data from 2019 to 2021 at BUMDes Rawa Bento. From the problems  that  have  been  explained  that  village-owned  enterprises  need  a  system  that  is  able  to  predict  the  use  of  future budgets, making it easier to make budgets for the future. So this study uses the Monte Carlo method to solve the problem. The Monte Carlo method is a numerical method described as a statistical simulation method. The Monte Carlo method is a method used to assist companies in solving problems,  where the problem solved is related to uncertainty. The data used as samples were taken randomly. The test results using the Monte Carlo method with an average income of IDR 8,344,028, an average  simulation  of  IDR  8,518,888  and  the  average  percentage  value  for  predictions  from  2020  and  2021  is  91%.  The Monte Carlo method can accurately predict annual income.
Keywords: BUMDes, Income, Prediction, Monte Carlo, Simulation.

## Abstrak
Badan  Usaha  Milik  Desa  atau  disebut  BUMDes  pada  dasarnya  merupakan  pilar  kegiatan  ekonomi  di  desa  yang  berfungsi sebagai lembaga sosial dan juga komersial. BUMDes Rawa Bento adalah badan usaha yang tidak hanya bergerak di bidang wisata dan penyewaan alat gunung tetapi juga menyediakan pemandu wisata,  wisata  keliling kota dan pertemuan keluarga. Dalam  mencapai  hasil  yang  optimal  untuk  penggunaan  anggaran  maka  diperlukan  sebuah  strategi  untuk  memperedeksi penggunaan  anggaran  pada  tahun  berikutnya  dibutuhkan  data  penggunaan  anggaran  sebelumnya  sebagai  bahan  untuk mengambil  sebuah  keputusan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  pendapatan  tahunan.  Sehingga,  pihak  BUMDes dapat menentukan strategi dengan cepat dan optimal. Data yang diolah adalah data pendapatan tahun 2019 sampai 2021 pada BUMDes Rawa Bento. Dari permasalahan  yang telah dijelaskan bahwa badan usaha milik desa memerlukan sebuah sistem yang mampu memprediksi penggunaan anggaran yang akan datang, sehingga memudahkan dalam membuat anggaran untuk kedepannya.  Maka  penelitian  ini  menggunakan  metode  Monte  Carlo  untuk  memecahkan  masalah.  Metode  Monte  Carlo adalah  metode  numerik  yang  dideskripsikan  sebagai  metode  simulasi  statistic.  Metode  Monte  Carlo  merupakan  sebuah metode yang digunakan untuk membantu perusahaan dalam menyelesaikan permasalahan, dimana masalah yang diselesaikan berkaitan  dengan  sebuah  ketidakpastiaan.  Data  yang  digunakan  sebagai  sampel  di  ambil  secara  acak.  Hasil  pengujian menggunakan metode Monte Carlo dengan rata – rata pendapatan Rp.8,344,028, rata – rata simulasi Rp.8,518,888 dan rata- rata  nilai  pesrsentasenya  untuk  prediksi  dari  tahun  2020  dan  2021  adalah  sebesar  91%.  Metode  Monte  Carlo  dapat memprediksi dengan akurat pendapatan tiap tahunnya.
Kata kunci: BUMDes, Pendapatan, Prediksi, Monte Carlo, Simulasi.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Badan  Usaha  Milik  Desa  (BUMDes)  Rawa  Bento adalah  badan  usaha  yang  bergerak  di  bidang  wisata, pertanian,  perternakan  dan  penyewaan  alat  gunung. Dalam mencapai hasil yang optimal untuk penggunaan anggaran maka diperlukan sebuah strategi untuk memperedeksi penggunaan anggaran pada tahun berikutnya  dibutuhkan  data  penggunaan  anggaran sebelumnya  sebagai  bahan  untuk  mengambil  sebuah keputusan.
Model  merupakan  deskripsi  tentang  suatu  objek  yang tidak  dapat  diamati  secara  langsung.  Model  secara
umum  suatu representasi  sistem  yang sedang berjalan dan  tujuan  permasalahan  yang  sedang  diamati  [ 1 ]. Model merupakan suatu proses atau peristiwa yang di delegasikan  dari  suatu  sistem  secara  kualitatif.  Pada umumnya  model  merupakan  suatu  gambaran  sistem yang  nyata.  Simulasi  merupakan  suatu  teknik  yang digunakan  dengan  menggunakan  bantuan  teknologi seperti komputer dalam meniru kerja suatu sistem [ 2 ].
Simulasi merupakan alat yang sering digunakan dalam mempelajari  atau  menganalisis  perilaku  kerja  dari suatu  sistem  atau  proses  oleh  manajemen  dalam menyelesaikan pekerjaannya. Simulasi adalah
program  (software)  komputer  yang  berfungsi  untuk meniru  perilaku  sistem  nyata.  Tujuan  dari  simulasi adalah  pelatihan  (training),  studi  perilaku  sistem (behaviour),  hiburan  atau  permainan  (game)  [ 3 ]. Simulasi merupakan perangkat yang berguna memprediksi  suatu  barang  dan  hal  lainnya  dimasa depan. Simulasi tersebut digunakan untuk menerapkan perilaku  dan  model  dalam  perangkat  lunak  yang  di eksekusi.  Simulasi  adalah  metode  yang  digunakan untuk menerapkan berapa pendapatan terhadap analisa pendapatan  dimasa  depan.  Dengan  melakukan simulasi  sehingga  dalam  waktu  singkat  dapat dihasilkan keputusan yang tepat [ 4 ].
Optimalisasi  adalah  serangkaian  kegiatan  dalam menghemat  biaya  dalam  kurun  waktu  tertentu  untuk lebih berguna dan bermanfaat [ 5 ].
Predeksi melalui suatu metode ilmiah dapat memanfaat  informasi  yang  berguna  pada  waktu sebelumnya  untuk  mempredeksi  suatu  yang  akan terjadi  pada  masa  mendatang  [ 6 ].  Prediksi  atau peramalan  sangat  dibutuhkan  karena  hampir  semua organisasi  berjalan  dalam  suasana  ketidakpastian, terlepas dari fakta ini, keputusan harus diambil dimana dampaknya  baru  akan  dirasakan  di  masa  yang  akan datang.  Dalam  pengambilan  keputusan  tersebut dugaan  ilmiah  lebih  bernilai  bagi  organisasi ketimbang  dugaan  non-ilmiah.  Proses  prediksi  sangat diperlukan  bagi  banyak  orang  dan  diberbagai  bidang karena jika kita mengetahui hasil prediksi untuk waktu yang  akan  datang  maka  hasil  prediksi  tersebut  dapat menjadi  landasan  dasar  membuat  keputusan  atau kebijakan [ 7 ].
Simulasi  adalah  teknik  pemodelan  dalam  menangkap sebuah  keadaan  melalui  suatu  hubungan  sebab  akibat sehingga  memperoleh  gambaran  yang  hampir  sama dengan keadaan sytem sebenarnya[ 8 ]. Model simulasi adalah  suatu  perangkat  uji  coba  untuk  mendapatkan beberapa  alternative  dengan  menerapkan  aspek penting  agar  mendapatkan  keputusan  yang  terbaik, salah satunya dengan menggunakan data yang terdapat pada  masa  yang  lampau,  yang  menggambarkan hubungan  sebab  dan  akibat  (cause  and  effect relationship)  pada  sebuah  sistem  model  komputer sehingga  mampu  menggambarkan  pada  sistem  nyata dengan kemungkinan terjadi [ 9 ].
Metode  yang  digunakan  dalam  penilaian  ini  adalah metode Monte Carlo. Keuntungan dari metode Monte Carlo  yaitu  instuitif  dan  mudah  dipahami  sebagai metode  yang  dikategorikan  uji  statistik.  Metode  ini juga  menggunakan  perhitungan  terkomputerisasi untuk mengidentifikasi masalah seperti dampak risiko dan  ketidakpastian  terhadap  model  cerdas,  termasuk prediksi  di  berbagai  bidang  teknik  seperti  manajemen proyek, keuangan, pengambilan keputusan dan lainnya [ 10 ].  Metode  Monte  Carlo  juga  dapat  memprediksi tinggkat  pendapatan  advertising  (Studi  kasu  : Percetakan  Vand  Advertising)  dengan  tingkat  akurasi
90% [ 11 ]. Simulasi Monte Carlo dapat menghilangkan ketidakpastian  dalam  pemodelan  realibilitas,  hal  ini dikarenakan simulasi Monte Carlo mampu mensimulasikan  proses  actual  dan  prilaku  dari  sistem [ 12 ].
Berikut  ini  adalah  tahapan  pengolahan  data  dengan menggunakan metode Monte Carlo yaitu [ 13 ] :
a. Mengidentifikasi  data  dengan  cara  melakukan pengelompokkan data dan menetapkan frekuensi.
b. Menghitung  distribusi  probabilitas  Distribusi probabilitas adalah distribusi yang menggambarkan  probabilitas  dari  sekumpulan variabel  yang  menggantikan  frekuensi.  Untuk menghitung distribusi probabilitas harus menggunakan rumus yang ditetapkan.
c. Menghitung distribusi kumulatif Distribusi kumulatif
digunakan sebagai dasar pengelompokkan  rentang  interval  dan  bilangan acak.
d. Menentukan  interval  bilangan  acak  untuk  setiap variabel  yang  digunakan  sebagai  penetapan perbadingan dari interval yang telah ditetapkan.
e. Membangkitkan bilangan acak (Generating Random  Numbers)  yaitu  dengan  menghitung angka acak dengan rumus yang telah ditetapkan.
f. Melihat proses dari simulasi monte carlo.
g. Hasil simulasi untuk prediksi
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  sebuah  metode  analisis yang  didasarkan  dengan  nilai  data-data  acak  yang melahirkan sebuah statistik probabilitas yang selanjutnya  digunakanauntuk  memahami  dampak  dari sebuah ketidakpastian [ 14 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam  metodologi  penelitian  ini  dijelaskan  beberapa tahapan  yang  akan  dilakukan  untuk  dapat  mengatasi permasalahan  yang  ada.  Tahapan  ini  merupakan gambaran  penelitian  secara  terstruktur  dari  penelitian yang  akan  dilakukan.  Adapun  kerangka  kerja penelitian  dalam  melakukan  tahapan  simulasi  Monte Carlo ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Simulasi Monte Carlo.
2.1. Data Pendapatan Tahunan
Data  yang  diolah  dalam  simulasi  prediksi  ini  adalah datum  2019,  2020  dan  2021  pada  BUMDes  Rawa Bento.
2.2. Menentukan Distribusi Probabilitas
Menetapkan  nilai  distribusi  probabilitas  dilakukan untuk  membangun  nilai  dari  distribusi  kumulatif dengan rumus yang disajikan pada Persamaan (1).

## PJR = (1 )
Dimana PJR adalah distribusi probabilitas, FR adalah frekuensi dan DC adalah total frekuensi.
2.3. Melakukan perhitungan distribusi kumulatif
Distribusi kumulatif digunakan sebagai dasar pengelompokan  interval  atas  dan  bawah.  Distribusi probabilitas kumulatif diperoleh dari hasil penjumlahan  nilai  distribusi  probabilitas  dengan jumlah nilai distribusi probabilitas sebelumnya.
2.4. Menentukan Interval angka acak
Interval  angka  acak  dibentuk  berdasarkan  nilai distribusi  probabilitas  kumulatif  yang  telah  diperoleh pada  tahap  sebelumnya.  Yang  bertujuan  untuk membentuk  rentang  yang  akan  digunakan  dalam penetuan angka acak atau proses pembangkitan angka acak.
2.5. Membangkitkan angka acak
Pembangkitan  bilangan  acak  menggunakan  Mixed Congruent Method dengan rumus yang disajikan pada Persamaan (2).
Zi + 1 = (a ∗ Zi + c) 𝑚𝑜𝑑 𝑚 (2)
Dimana  Zi+1  merupakan  bilangan  acak  ke-i  dari deretnya,  Zi merupakan  bilangan  awal yang ditentukan, a merupakan konstanta perkalian (a< M), c merupakan  konstanta  penambahan  (c  <  M),  Mod merupakan  modulus  (M  >  0)  dan  M  merupakan batasan nilai bilangan acak
2.6. Percobaan Simulasi Monte Carlo
Pengujian  untuk  menentukan  hasil  simulasi  monte carlo  dengan  cara  menyesuaikan  angka  acak sebelumnya  dan  membandingkan  data  sebenarnya dengan data sebelumnya.
2.7. Hasil Simulasi
Hasil  simulasi  dari  monte  carlo  dapat  dilihat  tingkat akurasi  antara  data  sebenarnya  dan  data  yang  telah diprediksi dengan menentukan persentasi dari perbandingannya.enulis.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  tahapan  penerapan  metode  Monte  Carlo untuk simulasi pendapatan tahunan prosesnya dilakukan sesuai dengan metode penelitian.
3.1. Data Pendapatan
Data  yang  dipakai  untuk  memprediksi  pendapatan adalah data pendapatan dari tahun 2019 sampai 2021.
Tabel  1.Tabel  Software dan Hardware Pendukung
Bulan 2019 2020 2021 Januari 9,500,000 11,500,000 12,200,000 Februari 7,000,000 7,500,000 8,050,000 Maret 5,560,000 6,000,000 7,450,000 April 5,520,000 6,050,000 6,800,000 Mei 6,200,000 5,750,000 10,520,000 Juni 7,250,000 10,050,000 9,470,000 Juli 7,500,000 8,500,000 8,200,000 Agustus 10,650,000 11,200,000 12,630,000 September 7,050,000 6,780,000 6,000,000 Oktober 8,200,000 8,600,000 7,900,000 November 6,750,000 8,050,000 9,550,000 Desember 8,705,000 10,150,000 11,600,000 Total 89,885,000 100,130,000 110,370,000
Padai  Tabel  1  disajikan  data  pendapatan  perbulan yakni  dari  bulan  januari  sampai  dengan  bulan desember.  Data  tahun  2019,  2020,  2021.  Data  2019 disimulasikan  dengan  metode  Monte  Carlo  untuk memperoleh  prediksi  pendapatan  tahun  2020  dan seterusnya.
3.2. Menghitung Distribusi Probabilitas
Menghitung  nilai  probabilitas  data  tahun  2019 berdasarkan  data  yang  disajikan  pada  Tabel  1 menggunakan  rumus  pada  Persamaan  (1)  disajikan pada Tabel 2.
Tabel  2.Tabel  Distribusi Probabilitas Pendapatan No Bulan Pendapatan (Rp) Distribusi Probabilitas 1 Januari 9,500,000 0.11 2 Februari 7,000,000 0.08 3 Maret 5,560,000 0.06 4 April 5,520,000 0.06 5 Mei 6,200,000 0.07 6 Juni 7,250,000 0.08 7 Juli 7,500,000 0.08 8 Agustus 10,650,000 0.12 9 September 7,050,000 0.08 10 Oktober 8,200,000 0.09 11 November 6,750,000 0.08 12 Desember 8,705,000 0.10 Total 89,885,000 1.00
Perhitungan  dist.  probabilitas  diperoleh  dari  total pendapatan perbulan dibagi total pendapatan pertahun.
3.3. Melakukan Perhitungan Distribusi Kumulatif
Distribusi  kumulatif  dilakukan  untuk  setiap  variable dengan menjumlahkan nilai dist. kumulatif sebelumnya dengan nilai dist. Probabilitas. Perhitungan distribusi kumulatif pada Tabel 3.
Tabel  3.Tabel  Distribusi Kumulatif pada data 2019 No Bulan Pendapatan (Rp) Distribusi Probabilitas 1 Januari 9,500,000 0.11 2 Februari 7,000,000 0.18 3 Maret 5,560,000 0.25 4 April 5,520,000 0.31 5 Mei 6,200,000 0.38 6 Juni 7,250,000 0.46 7 Juli 7,500,000 0.54 8 Agustus 10,650,000 0.66 9 September 7,050,000 0.74 10 Oktober 8,200,000 0.83 11 November 6,750,000 0.90 12 Desember 8,705,000 1.00 Total 89,885,000 -
Berdasarkan  Tabel  3,  distribusi  kumulatif  pertama pada  bulan  Januari  mengikuti  nilai  dari  distribusi probabilitas  pada  bulan  Januari.  untuk  distribusi kumulatif  pada  bulan  Februari  didapatkan  melalui penjumlahan  distribusi  komulatif  bulan  Januari dengan distribusi probabilitas bulan tersebut (Februari).  Dan  seterusnya  dari  bulan  Maret  hingga Desember.
3.4 Menentukan Interval Angka Acak
Interval  angka  acak  diperoleh  dari  nilai  distribusi probabilitas  kumulatif  pada  tahapan  sebelumnya. Berikut  adalah  Tabel  4  yang  menampilkan  penentuan interval angka acak. Data acak  menyajikan penentuan interval  angka  acak,  maka  dijelaskan  keterangan dimana  Dist.  K  merupakan  Disribusi  Kumulatif,  Int. ac merupakan Interval acak.
Tabel  4.Tabel  Interval Angka Acak pada data 2019 No Bulan Pendapatan(Rp) Interval 1 Januari 9,500,000 1 – 7 2 Februari 7,000,000 8 – 14 3 Maret 5,560,000 15 – 22 4 April 5,520,000 23 – 28 5 Mei 6,200,000 29 – 34 6 Juni 7,250,000 35 – 46 7 Juli 7,500,000 47 – 56 8 Agustus 10,650,000 57 – 66 9 September 7,050,000 67 – 74 10 Oktober 8,200,000 75 – 82 11 November 6,750,000 83 – 89 12 Desember 8,705,000 90 – 100 Total 89,885,000 - 3.5. Membangkitkan Bilangan Acak
Nilai  input  yang  dipakai  dalam  proses  pembangkitan angka acak ini yaitu a=25, c=29, Zi=24, m=99, dengan syarat a, c < m dan Zi >0. Setelah nilai dari parameter tersebut ditetapkan maka dilanjutkan untuk membangkitkan  bil.  Acak  yang  disajikan  pada  Tabel 5.
Tabel  5. Tabel  Perhitungan Bilangan Acak No Bulan Zi (y*Ji+z) Ji+1= (y*Ji+z) mod m 1 Januari 24 629 35 2 Februari 35 904 13 3 Maret 13 354 57 4 April 57 1,454 68 5 Mei 68 1,729 46 6 Juni 46 1,179 90 7 Juli 90 2,279 2 8 Agustus 2 79 79 9 September 79 2,004 24 10 Oktober 24 629 35 11 November 35 904 13 12 Desember 13 354 57 Total -
Berdasarkan  Tabel  6,  didapatkan  bahwa  angka  acak sebanyak 12 yaitu 35, 13, 57, 68, 46, 90, 2, 79, 24, 35, 13,  dan  57.  Angka  acak  tersebut  digunakan  dalam memprediksi  pendapatan  serta  mendapatkan  hasil prediksi yang disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil dan Simulasi No Bulan Tahun 2019 2020 2021 2022 Pendapatan  Pendapatan Simulasi Persentase (%)  Pendapatan Simulasi Persentase (%) Simulasi 1 Januari 9,500,000 11,500,000 6,200,000 53.91 12,200,000 5,750,000 47.13 10,520,000 2 Februari 7,000,000 7,500,000 7,000,000 93.33 8,050,000 7,500,000 93.17 8,050,000 3 Maret 5,560,000 6,000,000 10,650,000 56.34 7,450,000 11,200,000 66.52 8,200,000 4 April 5,520,000 6,050,000 7,050,000 85.82 6,800,000 6,780,000 99.71 12,630,000 5 Mei 6,200,000 5,750,000 7,250,000 79.31 10,520,000 10,050,000 95.53 9,470,000 6 Juni 7,250,000 10,050,000 6,750,000 67.16 9,470,000 8,050,000 85.01 11,600,000 7 Juli 7,500,000 8,500,000 9,500,000 89.47 8,200,000 11,500,000 71.30 12,200,000 8 Agustus 10,650,000 11,200,000 8,200,000 73.21 12,630,000 8,600,000 68.09 7,900,000 9 September 7,050,000 6,780,000 5,560,000 82.01 6,000,000 6,000,000 100.00 7,450,000 10 Oktober 8,200,000 8,600,000 6,200,000 72.09 7,900,000 5,750,000 72.78 10,520,000 11 November 6,750,000 8,050,000 7,000,000 86.96 9,550,000 7,500,000 78.53 8,050,000 12 Desember 8,705,000 10,150,000 10,650,000 95.31 11,600,000 11,200,000 96.55 8,200,000
3.6. Percobaan Simulasi Data 2019
Berdasarkan data pendapatan tahun 2019 mendapatkan hasil  simulasi  pada  tahun  2020.  Mendapatkan  tingkat akurasi  kesesuaian  data  simulasi  dengan  data  real sebesar  95,90%.  Dengan  cara  perhitungan  sebagai berikut :
Ta = X 100% = X 100% = 95,90%
Dimana  Ta  yaitu  tingkat  akurasi,  TDR  yaitu  total  data terendah, TDT yaitu total data tertinggi. Kemudian data real  dan  data  simulasi  dibandingkan  pada  masing  - masing  data  pendapatan  secara  keseluruhan  dimana, hasil terendah dibagi hasil tertinggi dikali 100%, maka didapatkan  hasilnya  untuk  prediksi  pendapatan  tahun 2020 dengan tingkat akurasi 95,90%.
Mendapatkan  tingkat  akurasi  kesesuaian  data  simulasi dengan  data  real  sebesar  99,76%.  Dengan  cara perhitungan sebagai berikut:
Ta = X 100% = X 100% = 99,76%
Dimana  Ta  yaitu  tingkat  akurasi,  TDR  yaitu  total  data terendah, TDT yaitu total data tertinggi. Kemudian data real  dan  data  simulasi  dibandingkan  pada  masing  - masing  data  pendapatan  secara  keseluruhan  dimana, hasil terendah dibagi hasil tertinggi dikali 100%, maka didapatkan  hasilnya  untuk  prediksi  pendapatan  tahun 2021 dengan tingkat akurasi 99,76%.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  simulasi  Monte  Carlo  didapatkan  prediksi pendapatan  BUMDes  Rawa  Bento  untuk  tahun  2020 yang  didasarkan  data  pendapatan  tahun  2019  dengan prediksi pendapatan sebesar Rp.96,025,000,-. Keakuratan prediksi pendapatan BUMDes Rawa Bento tahun  2020  adalah  sebesar  95,90%.  Untuk  prediksi pendapatan  BUMDes  Rawa  Bento  untuk  tahun  2021 yang  didasarkan  data  pendapatan  tahun  2020  dengan prediksi pendapatan sebesar Rp.110.630.000,-. Keakuratan  keberhasilan  dari  prediksi  pendapatan tahun  2021  adalah  sebesar  99,76%.  Hasil  simulasi disajikan pada Tabel 7.

## Daftar Rujukan
[1]. Anggraini,  S.  D.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2021).  Prediksi
Peningkatan Jumlah Pelanggan dengan Simulasi Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 95-100. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i3.92
[2]. Yani,  Z.  (2021).  Simulasi  Algoritma  Monte  Carlo  dalam Memprediksi  Pendapatan  Penjualan  Produk  Kalsium  Tiens
Syariah. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis ,  8-15.  DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.58
[3]. Geni,  B.  Y.,  &  Santony,  J.  (2019).  Prediksi  Pendapatan Terbesar  pada  Penjualan  Produk  Cat  dengan  Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 15- 20. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v1i4.5
[4]. Algifari,  F.,  &  Sumijan,  S.  (2021).  Simulasi  dalam Menganalisis  Tingkat  Pendapatan  Penjualan  Handphone dengan Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 136-141. DOI:
https://doi.org/10.37034/infeb.v3i4.101
[5]. Defit,  S.  (2021).  Optimalisasi  Pendapatan  Integrasi  Sawit dengan  Sapi  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.  Jurnal
KomtekInfo, 225-231.
DOI:
https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v8i4.183
[6]. Frinosta,  E.,  &  Defit,  S.  (2021).  Optimalisasi  Penggunaan Anggaran  dalam  Menunjang  Proses  Tri  Darma  Pendidikan pada  Perguruan  Tinggi. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis , 83-88. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i3.78
[7]. Iftitah,  H.,  &  Yuhandri,  Y.  (2020).  Prediksi  Tingkat Penerimaan  Lulusan  Siswa  Kejuruan  dalam  Dunia  Usaha  dan
Industri  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.  Jurnal  Sistim Informasi dan Teknologi, 84-89. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i3.27
[8]. Dewi,  D.  C.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2021).  Simulasi  Monte Carlo dalam Mengidentifikasi Peningkatan Penjualan Tanaman Mawar. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 60-65. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.67
[9]. Zalmadani,  H.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi Optimal  dalam  Produksi  Bata  Merah  Menggunakan  Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 13-20. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i1.11
[10]. Hayati, N., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2020). Optimalisasi Prediksi  Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode Monte  Carlo  dalam  Meningkatkan  Transaksi  (Studi  Kasus: Toko Herbal An Nabawi). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 117-122. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.54
[11]. Putra,  B.  M.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2020).  Simulasi Monte  Carlo  dalam  Memprediksi  Tingkat  Pendapatan Advertising. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis ,  80-85.  DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.vi0.45
[12]. Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019).  Sistim  Pakar Konseling  Mata  Pelajaran  Pilihan  UNBK  Menggunakan Metode  Forward  Chaining.  Jurnal  Sistim  Informasi  dan Teknologi, 7-11. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v1i3.2
[13]. Mardiati,  D.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2020).  Simulasi Monte Carlo dalam Memprediksi Tingkat Lonjakan Penumpang  (Studi  Kasus  di  PT.  Tri  Arga  Travel). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 92-97. DOI:
https://doi.org/10.37034/infeb.vi0.49
[14]. 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: 10.24912/jmts.v2i3.5828