## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  154-159 e-ISSN: 2714-8491
Prediksi Peserta Didik Baru untuk Mengoptimalkan Promosi Menggunakan Algoritma Monte Carlo
Muhammad Najib 1  , Faisal Roza 2
1 Sekolah Dasar Telkom Padang
2 PPSDM Regional Bukittinggi Kementrian Dalam Negeri
muhammadnajibzerotwo@gmail.com

## Abstract
Telkom Elementary school of Padang is the digital-based school that utilizes advanced technology  to elevate the quality of teaching,  service,  and  evaluation.  Digitalization  is  supposed  to  be  provided  with  digital  tools  in  which  those  are  the  most important  things  for  the development  of  the  school.  This  element  is  significantly  beneficial  for  assisting  the process  of  the school  promotion  in  terms  of  students  admission.  To  go  further,  the  use  of  technology  in  this  school  has  been  incredibly beneficial for improving the promotion process of students admission. In the beginning of 2019, Telkom elementary school of Padang has been utilizing technology for obtaining the data of new students such as the information of registrants’ identity and payment process. Currently, Telkom Elementary school of Padang needs more evaluation towards its previous data that has been derived by digital tools in order to optimize the promotion process. Therefore, optimizing the promotion in students’ admission process becomes the main objective of this study. In order to achieve the goal, the data that used in this study is derived from school year off 2020-2021 and 2022-2023. The data consists of registration number, registration date, students name, and the name of the previous school that has been attended. Furthermore, Monte Carlo has been selected as the method used in this study. Based on the Monte Carlo test, there are 124 registrants predicted in the school year of 2021-2022 with the accuracy  rate  of  84%,  115  registrants  for  the  school  year  of  2022-2023  with  81%  of  accuracy  level,  and  129  registrants predicted  for  the  upcoming  school  year  of  2023-2024.  Thus,  this  research  is  able  to  be  a  reference  for  optimizing  the promotion process in students admission of Telkom Elementary School of Padang.
Keywords: Optimization, Simulation, Monte Carlo, Prediction, Students Admission.

## Abstrak
Sekolah  Dasar  (SD)  Telkom  Padang  merupakan  sekolah  yang  berbasis Digital  Schools yang  memanfaatkan  Teknologi Digital  (TD).  TD  dimanfaatkan  untuk  proses  pelayanan,  pembelajaran,  dan  evaluasi.  TD  harus  didukung  oleh  perangkat digital  yang  merupakan  salah  satu  elemen  penting  dalam  proses  pengembangan  SD  Telkom  Padang.  Elemen  ini  sangat membantu  proses  promosi  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB).  Mulai  dari  tahun  2019  SD  Telkom  Padang  sudah menggunakan perangkat digital dalam tahapan pendataan, pendaftaran, pembayaran, dan PPDB. Saat ini, SD Telkom Padang membutuhkan  evaluasi  dan  tindak  lanjut  terhadap  data  yang  didapat  dari  perangkat  digital  yang  digunakan  agar  dapat membantu promosi lebih optimal. Penelitian ini bertujuan mengolah data PPDB untuk mengoptimalkan promosi SD Telkom Padang. Data  yang diolah dalam penelitian ini adalah data PPDB dari tahun ajaran 2020-2021 sampai dengan tahun ajaran 2022-2023.  Atribut  data  terdiri  atas  nomor  pendaftaran,  tanggal  pendaftaran,  nama  murid,  dan  sekolah  asal.  Metode  yang digunakan  dalam  mengolah  data  adalah Monte  Carlo .  Dari  pengujian Monte  Carlo telah  mendapatkan  hasil  prediksi  124 jumlah pendaftar untuk tahun ajaran 2021-2022 dengan tingkat akurasi 84%, 115 jumlah pendaftar untuk tahun ajaran 2022- 2023 dengan tingkat akurasi 81%, dan 129 jumlah pendaftar pada tahun ajaran 2023-2024. Maka penelitian ini dapat menjadi rujukan dalam mengoptimalkan promosi terhadap data PPDB.
Kata kunci: Optimalisasi, Simulasi, Monte Carlo, Prediksi, Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB).
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  yang  berkualitas  ialah  upaya  untuk menjadikan  manusia  yang  berkarakter,  berakhlak mulia,  dan  cerdas  dalam  berbangsa  dan  bernegara. Untuk  mencapai  itu  semua  dibutuhkan  manajemen yang  baik,  guru  yang  berkompeten  serta  sarana  dan prasarana  yang  mencukupi  [1].  Dengan  pertumbuhan teknologi  yang  semakin  pesat  serta  memasuki  era digitalisasi  yang  berakibat  pada  globalisasi  kehidupan
manusia,  konsep-konsep  Pendidikan  baru  dilahirkan oleh  banyak  sekolah.  Sistem  Pendidikan  juga diperbaiki dengan adanya berbagai kebijakan Pendidikan [2].
Sekolah  Dasar  (SD)  Telkom  Padang  merupakan sekolah yang berbasis Digital Schools yang memanfaatkan Teknologi Digital (TD). TD dimanfaatkan  untuk  proses  pelayanan,  penyuntingan, pembelajaran,  dan  evaluasi.  TD  harus  didukung  oleh
perangkat  digital  yang  merupakan  salah  satu  elemen penting  dalam  proses  pengembangan  SD  Telkom Padang.  Dengan  kebutuhan  di  atas  dapat  diterapkan pemodelan  dan  simulasi,  dengan  mengambil  data sampel penerimaan siswa tahun sebelumnya agar dapat memprediksi  tahun  berikutnya  menggunakan  metode Monte Carlo [3].
Metode Monte  Carlo mensimulasikan  proses  alam acak  yang  mengikuti  beberapa  distribusi  statistik  dari waktu  ke  waktu  [4].  Metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  sistem  yang  rumit  ialah pemodelan dan simulasi. Pemodelan dan simulasi ialah sebuah  perangkat  yang  dipakai  dalam  melaksanakan pengujian  terhadap  sebuah  masalah  serta  peningkatan dari  sebagian  aspek  yang  cocok  untuk  menyelesaikan masalah  [5].  Simulasi Monte  Carlo melibatkan pembangkit  bilangan  acak  dengan  menggunakan distribusi probabilitas yang dapat ditentukan. Pengambilan  sampel  dengan  acak  ialah  percobaan kepada elemen-elemen probablistik dari dasar simulasi Monte  Carlo [6]. Monte  Carlo juga  disebut Self- Learning  Monte  Carlo (SLMC)  ialah  algoritma  yang paling  efisien  untuk  data  pelatihan  yang  didapatkan dalam  simulasi  dan  mempercepat  proses  simulasi  [7]. Simulasi Monte  Carlo sebuah  pendekatan  untuk menentukan pengaruh berbagai input pada sistem yang diberikan  menggunakan  distribusi  probabilistik.  Sifat iteratif dari metode ini menghasilkan jumlah data yang cukup  untuk  dapat  dianalisis  menggunakan  analisis statistik tradisional [8].
Simulasi Monte  Carlo dengan  kelebihannya  dalam mensimulasikan  karakteristik  kejadian  acak  telah banyak  digunakan  dalam  penilaian  pohon  keputusan risiko [9]. Simulasi Monte Carlo , yang bekerja dengan baik  dalam  memodelkan  probabilitas  berbeda  yang sebelumnya  sulit  diprediksi  karena  pengaruh  variabel acak  [10].  Solusi  numerik  diperoleh  dengan  simulasi Monte Carlo [11]. Monte Carlo dikenal sebagai teknik yang  berlaku  dalam  simulasi  probabilitas,  yang  dapat diterapkan  pada  berbagai  bidang  seperti  teknik  sipil, manajemen konstruksi, geoteknik, dan penilaian risiko [12].
Hasil  penelitian  prediksi  pemakaian  obat  kronis dengan  metode Monte  Carlo menggunakan  data pemakaian  obat  kronis  di  RSI.  Siti  Rahma  Padang yang  diambil  dari  tahun  2017  sampai  tahun  2019 mendapatkan  hasil  prediksi  5  jenis  obat  yang  tingkat akurasinya  di  atas  80%  dan  7  jenis  obat  yang  tingkat akurasinya  di  bawah  80%  [13].  Hasil  penelitian prediksi  jumlah  tamu  yang  menginap  dengan  metode Monte  Carlo menggunakan  data  jumlah  tamu  yang menginap  dari  tahun  2019  sampai  2021  mendapatkan hasil tingkat akurasi prediksi sebesar 84% menggunakan  metode Monte  Carlo dari  proses pengolahan data [14]. Hasil penelitian prediksi jumlah kedatangan  mahasiswa  training  dengan  metode Monte Carlo menggunakan  data  selama  3  periode  yang bersumber  dari  bagian  administrasi  sebuah  perusahan
swasta  di  sumatera  barat  mendapatkan  hasil  dalam memprediksi  adalah  80%  untuk  tahun  2017  dan  84% untuk  tahun  2018.  Dari  hasil  keakuratan  sebesar  80% tahun 2017 dan 84% 2018 [15].
Salah  satu  langkah  utama problem  solving dalam membuat  sebuah  ketetapan  adalah  dengan  pemodelan dan  simulasi  di  mana  seseorang  perlu  memanfaatkan evidensi  masa  lampau  untuk  dijadikan  sebagai  alat penyelidikan  [16].  Pemodelan  dan  simulasi  adalah kegiatan menelaah atau menguraikan tingkah pola dari sebuah  skema  dan  prosedur  yang  lumrah  digunakan dalam dunia tata usaha dan administrasi [17].
Tahapan  dalam  mempersiapkan software sebelum melakukan coding merupakan  penegertian  dari pemodelan.  Model  dan  sistem  merupakan  hal  yang berebeda  di  mana  gambaran  model  dapat  diperoleh dari  formasi  yang  jelas  sedangkan  sistem  cenderung pada  aksi  menciptakan  kepaduan  dalam  memperoleh target  khusus  [18].  Simulasi  adalah  langkah-langkah kuantitatif  yang  mendeskripsikan  suatu  skema  dalam periode  tertentu  untuk  memprediksi  perilaku  sistem. Simulasi  ini  dapat  diaplikasikan  dengan  berbagai percobaan dengan mengembangkan contoh dari skema sebelumnya  [19].  Prediksi  adalah  upaya  mendapatkan solusi  dari  sebuah  masalah  akan  terjadi  sedekat mungkin  tanpa  harus  mengetahui output pasti  dari suatu peristiwa [20].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian  memiliki langkah-langkah  yang digunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang  muncul, Permasalahan  yang  terjadi  pada  penelitian  ini mengenai  prediksi  penerimaan  peserta  didik  baru  SD Telkom  Padang  dengan  menggunakan  metode Monte Carlo .  berikut  langkah-langkah  yang  dapat  digunakan dengan metode Monte Carlo pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Monte Carlo
Berdasarkan  Gambar  1,  susunan  tahapan  metode Monte Carlo dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Mengelompokan  data  dan  menentukan  frekuensi penerimaan  peserta  didik  baru  SD  Telkom Padang.
Pada penelitian ini data yang dipakai 3 tahun yaitu tahun  ajaran  2020-2021  sampai  dengan  tahun ajaran 2022-2023.
b. Menghitung  distribusi  probabilitas  penerimaan peserta didik baru SD Telkom Padang.
Distribusi  probabilitas  penerimaan  peserta  didik baru  SD  Telkom  Padang  didapatkan  dari  jumlah frekuensi  data  pendaftar  dan  digunakan  sebagai acuan dalam membuat distribusi kumulatif.
c. Melakukan perhitungan distribusi kumulatif penerimaan  peserta  didik  baru  SD  Telkom Padang.
Distribusi  kumulatif  penerimaan  peserta  didik baru SD Telkom Padang didapatkan dari distribusi probabilitas  dan  digunakan  sebagai  acuan  dalam membuat interval angka.
d. Menghitung  interval  penerimaan  peserta  didik baru SD Telkom Padang.
Dalam  menghitung  interval  penerimaan  peserta didik baru SD Telkom Padang diperlukan batasan awal dan batasan akhir.
e. Memasukan variabel dan membangkitkan bilangan acak ( Generating Random Number ).
Dibutuhkan 6 variabel angka acak yang didapatkan  dari  proses  pembangkitan  bilangan acak  dan  memasukan  variabel  bilangan  acak tersebut.
f. Melakukan Simulasi Monte Carlo .
Melakukan  simulasi Monte  Carlo menggunakan angka  acak  yang  telah  didapatkan  untuk memprediksi  penerimaan  peserta  didik  baru  SD Telkom Padang pada tahun berikutnya.
g. Hasil simulasi Monte Carlo .
Hasil  simulasi Monte  Carlo yang  didapatkan untuk memprediksi penerimaan peserta didik baru SD  Telkom  Padang  pada  tahun  ajaran  berikutnya yaitu tahun ajaran 2023-2024.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari  perhitungan  data  penerimaan  peserta  didik  baru SD  Telkom  Padang  selama  3  tahun  menggunakan metode Monte Carlo mendapatkan hasil dan dijelaskan pada pembahasan berikut ini.
a. Mengelompokan  data  dan  menentukan  frekuensi penerimaan  peserta  didik  baru  SD  Telkom Padang  dengan  data  yang  digunakan  dari  tahun ajaran  2020-2021  sampai  dengan  2022-2023 seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Data Penerimaan Peserta Didik Baru SD Telkom Padang Tahun Ajaran 2020-2021 s/d 2022-2023
No Bulan Pendaftaran Frekuensi (Orang) 2020-2021 2021-2022 2022-2023 1 September 20 19 17 2 Oktober 36 22 28 3 November 20 25 32 4 Desember 22 23 26 5 Januari 19 14 17 6 Februari 7 12 15 Jumlah 124 115 135
Tabel  1  menampilkan  data  penerimaan  peserta  didik baru  SD  Telkom  Padang  tahun  ajaran  2020-2021 sampai dengan 2022-2023 berdasarkan bulan pendaftaran serta dikelompokan berdasarkan distribusi frekuensi  pertahun  untuk  melakukan  prediksi  pada penerimaan  peserta  didik  baru  SD  Telkom  Padang tahun  ajaran  2021-2022,  tahun  ajaran  2022-2023,  dan tahun ajaran 2023-2024.
b. Menghitung  distribusi  probabilitas  penerimaan peserta didik baru SD Telkom Padang menggunakan Rumus (1). Np(x) =nf/nof (1)
Di  mana Np(x) merupakan  distribusi  probabilitas frekuensi, nf merupakan  jumlah  frekuensi  dan nof berupa jumlah total frekuensi. Dapat dilihat pada Tabel 2.
Np1 = 20/124 = 0,16
Np2 = 36/124 = 0,29
Np3 = 20/124 = 0,16
Np4 = 22/124 = 0,18
Np5 = 19/124 = 0,15
Np6 = 7/124   = 0,06
Total  Np  Tahun  Ajaran  2020-2021  =  0,16  +  0,29  + 0,16 + 0,18 + 0,15 + 0,06 = 1.00.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas Penerimaan Peserta Didik Baru SD
Telkom Padang Tahun Ajaran 2020-2021 No Bulan Pendaftaran Frekuensi 2020-2021 Distribusi Probabilitas 1 September 20 0,16 2 Oktober 36 0,29 3 November 20 0,16 4 Desember 22 0,18 5 Januari 19 0,15 6 Februari 7 0,06 Jumlah 124 1,00 c. Melakukan perhitungan distribusi kumulatif penerimaan  peserta  didik  baru  SD  Telkom Padang, didapatkan dari jumlah distribusi probabilitas  ditambah  dengan  jumlah  probabilitas sebelumnya,  khusus  untuk  distribusi  kumulatif pertama tetap menggunakan angka awal distribusi probabilitas dapat dilihat pada Tabel 3.
N k (x)  =  N t (x) + N t-1 (x) (2)
Di  mana N k (x) merupakan  distribusi  kumulatif frekuensi, N t (x) merupakan  distribusi  probabilitas frekuensi dan t dari 1 sampai n.
N 1 = Np 1 = 0,16
N 2 = Np 2 + N 1 = 0,29 + 0,16 = 0,45
N 3 = Np 3 + N 2 = 0,16 + 0,45 = 0,61
N 4 = Np 4 + N 3 = 0,18 + 0,61 = 0,79
N 5 = Np 5 + N 4 = 0,15 + 0,79 = 0,94
N 6 = Np 6 + N 5 = 0,06 + 0,94 = 1,00
Tabel 3. Distribusi Kumulatif Penerimaan Peserta Didik Daru SD
Telkom Padang Tahun Ajaran 2020-2021 No Bulan Pendaftaran Frekuensi 2020-2021 Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif 1 September 20 0,16 0,16 2 Oktober 36 0,29 0,45 3 November 20 0,16 0,61 4 Desember 22 0,18 0,79 5 Januari 19 0,15 0,94 6 Februari 7 0,06 1,00 Jumlah 124 1,00
d. Menghitung  interval  penerimaan  peserta  didik baru SD Telkom Padang sebagai range /jangkauan untuk  interval  awal  dan  interval  akhir  yang  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Interval Penerimaan Peserta Didik Baru SD Telkom Padang Tahun Ajaran 2020-2021
No Bulan Pendaftaran Fr 2020- 2021 Np Nk Interval Awal Akhir 1 September 20 0,16 0,16 1 16 2 Oktober 36 0,29 0,45 17 45 3 November 20 0,16 0,61 46 61 4 Desember 22 0,18 0,79 62 79 5 Januari 19 0,15 0,94 80 94 6 Februari 7 0,06 1,00 95 100 Jumlah 124 1,00 e. Memasukan variabel dan membangkitkan bilangan acak.
N e+1 = ( u *  N e + S ) mod i (3)
Dengan syarat u, s < i, N 0 > 0
Pada N e merupakan  bilangan  awal  yang  ditentukan, merupakan konstanta perkalian, s merupakan konstanta penambahan, mod merupakan  modulus  dan i adalah batasan  nilai  bilangan  acak.  Diketahui:  U  =  19  ;  N 0 = 20 ; S = 24 ; i = 99
N (1) =  (19  *  20  +  24)  mod  99  =  (380      +  24)  mod  99 = 404   mod 99 = 8
N (2) = (19 * 8   + 24) mod 99 = (152   + 24) mod 99 = 176   mod 99 = 77
N (3) =  (19  *  77  + 24)  mod  99  =   (1463  +  24)  mod  99 = 1487 mod 99 = 2
N (4) = (19 * 2   + 24) mod 99 =  (38     + 24) mod 99 = 62     mod 99 = 62
N (5) =  (19  *  62  + 24)  mod  99  =   (1178  +  24)  mod  99 = 1202 mod 99 = 14
N (6) = (19 * 14 + 24) mod 99 =  (266   + 24) mod 99 = 290   mod 99 = 92
Tabel 5. Pembangkitan Bilangan Acak No Bulan Pendaftaran e Ne (U*Ne+S) N(e+1)= (U*Ne+S) mod 99 1 September 0 20 404 8 2 Oktober 1 8 176 77 3 November 2 77 1487 2 4 Desember 3 2 62 62 5 Januari 4 62 1202 14 6 Februari 5 14 290 92
Tabel  5  menampilkan  bilangan  acak  yang  telah dibangkitkan  untuk  prediksi  penerimaan  peserta  didik baru SD Telkom Padang.
f. Melakukan simulasi Monte Carlo .
Dalam  melakukan  simulasi Monte  Carlo untuk memprediksi  penerimaan  peserta  didik  baru  SD Telkom  Padang  tahun  ajaran  2021-2022  dengan membandingkan nilai bilangan acak pada range /jangkauan  nilai  interval  angka  yang  telah dilakukan pemrosesan. Selanjutnya agar dapat  melihat hasil  akurasi  dari  percobaan  simulasi  penerimaan peserta  didik  baru  SD  Telkom  Padang  dengan  cara membandingkan nilai hasil simulasi tahun ajaran 2021- 2022  dengan  data real 2021-2022  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
NTA = NK / NB * 100% (4)
NTA merupakan  tingkat  akurasi, NK merupakan  nilai terkecil dan NB merupakan nilai terbesar.
a. September = 20/19 * 100% = 95%
b. Oktober     = 22/22 * 100% = 100%
c. November = 20/25 * 100% = 80%
d. Desember  = 22/23 * 100% = 96%
e. Januari      = 20/14 * 100% = 70%
f. Februari    = 19/12 * 100% = 63%
Tabel 6. Hasil Simulasi Monte Carlo Penerimaan Peserta Didik Baru SD Telkom Padang Tahun Ajaran 2021-2022
No Bulan Pendaftaran Angka Acak Data Simulasi 2021- 2022 Data Real 2022- 2022 Persentase 1 September 8 20 19 95% 2 Oktober 77 22 22 100% 3 November 2 20 25 80% 4 Desember 62 22 23 96% 5 Januari 14 20 14 70% 6 Februari 92 19 12 63% Rata-rata 84%
Tabel  6  menampilkan  hasil  simulasi Monte  Carlo penerimaan  peserta  didik  baru  SD  Telkom  Padang tahun  ajaran  2020-2021  didapatkan  dari  angka  acak yang  telah  dibangkitkan  mendapatkan  tingkat  akurasi rata-rata 84%.
Tabel 7. Hasil Simulasi Monte Carlo Penerimaan Peserta Didik Baru SD Telkom Padang Tahun Ajaran 2022-2023
No Bulan Pendaftaran Angka Acak Data Simulasi 2022- 2023 Data Real 2022- 2023 Persentase 1 September 8 19 17 89% 2 Oktober 77 23 28 82% 3 November 2 19 32 59% 4 Desember 62 23 26 88% 5 Januari 14 19 17 89% 6 Februari 92 12 15 80% Rata-rata 81%
Tabel  7  menampilkan  hasil  simulasi Monte  Carlo penerimaan  peserta  didik  baru  SD  Telkom  Padang tahun  ajaran  2022-2023  didapatkan  dari  angka  acak
yang  telah  dibangkitkan  mendapatkan  tingkat  akurasi rata-rata 81%.
Tabel 8. Hasil Simulasi Monte Carlo Penerimaan Peserta Didik Baru SD Telkom Padang Tahun Ajaran 2023-2024
No Bulan Pendaftaran Angka Acak Data Simulasi 2023-2024 1 September 8 17 2 Oktober 77 26 3 November 2 17 4 Desember 62 26 5 Januari 14 28 6 Februari 92 15 Jumlah 129
Tabel  8  menampilkan  hasil  simulasi Monte  Carlo penerimaan  peserta  didik  baru  SD  Telkom  Padang tahun  ajaran  2023-2024  didapatkan  bahwa  prediksi jumlah  pendaftar  pada  bulan  september  17  peserta, bulan oktober 26 peserta, bulan november, 17 peserta, bulan  desember  26  peserta,  bulan  januari  28  peserta, dan bulan februari 15 peserta.

## 4. Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  ini  menggunakan Monte  Carlo telah mendapatkan hasil prediksi 124 jumlah pendaftar untuk  tahun  ajaran  2021-2022  dengan  tingkat  akurasi 84%,  115  jumlah  pendaftar  untuk  tahun  ajaran  2022- 2023  dengan  tingkat  akurasi  81%,  dan  129  jumlah pendaftar  pada  tahun  ajaran  2023-2024.  Maka penelitian ini dapat menjadi rujukan dalam mengoptimalkan promosi terhadap data PPDB.

## Daftar Rujukan
[1] Munarsih, M., Harsono, Y., & Jaenudin, J. (2021). Promotional strategy for admission of new students through digital marketing during  the  covid-19  pandemic  at  sdit  bina  cendekia-depok. International Journal of Economy, Education and Entrepreneurship, 1(1), 47-52. DOI:
https://doi.org/10.53067/ije3.v1i1
[2] Damayanti, S. P., Khamidi, A., & Karwanto, K. (2021). Private Junior  High  School  Marketing  Management  to  Face  the  New Students  Admission  (PPDB)  Policies  of  State  Junior  High School  in  Surabaya.  International  Journal  for  Educational  and
Vocational Studies, 3(1), 64-70. DOI:
https://doi.org/10.29103/ijevs.v3i1.3389
[3] Irawati, N., & Nofitri, R. (2020, November). simulation of new student  prediction  amount  using  the  montecarlo  method.  in international  conference  on  social,  sciences  and  information technology (Vol. 1, No. 1, pp. 335-340). DOI: https://doi.org/10.33330/icossit.v1i1.894
[4] Xie,  X.,  Xie,  B.,  Cheng,  J.,  Chu,  Q.,  &  Dooling,  T.  (2021).  A simple  Monte  Carlo  method  for  estimating  the  chance  of  a cyclone  impact.  Natural  Hazards,  107(3),  2573-2582.  DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-021-04505-2
[5] 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
[6] Ihksan,  M.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Simulasi  Monte Carlo  dalam  Memprediksi  Tingkat  Pendapatan  Penjualan Kuliner  (Studi  Kasus  pada  Radja  Minas  Padang).  Jurnal
Informatika Ekonomi Bisnis, 28-33. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.63
[7] Irawati, N., & Nofitri, R. (2020, November). simulation of new student  prediction  amount  using  the  montecarlo  method.  in international  conference  on  social,  sciences  and  information technology (Vol. 1, No. 1, pp. 335-340). DOI: https://doi.org/10.33330/icossit.v1i1.894
[8] Benjamin,  M.  F.  D.,  Andiappan,  V.,  &  Tan,  R.  R.  (2021). Assessing  the  Reliability  of  Integrated  Bioenergy  Systems  to Capacity  Disruptions  via  Monte  Carlo  Simulation.  Process Integration  and  Optimization  for  Sustainability,  5(4),  695-705. DOI: https://doi.org/10.1007/s41660-021-00172-9
[9] Wang, J., Chen, J., Zhang, S., Ding, Y., Wang, M., Zhang, H., ... &  Niu,  B.  (2021).  Risk  assessment  and  integrated  surveillance of  foot-and-mouth disease  outbreaks in Russia based  on Monte Carlo simulation. BMC Veterinary Research, 17(1), 1-12. DOI: https://doi.org/10.1186/s12917-021-02967-x
[10] Qiu,  H.,  Gui,  H.,  Fang,  P.,  &  Li,  G.  (2021).  Groundwater pollution  and  human  health  risk  based  on  Monte  Carlo simulation in a typical mining area in Northern Anhui Province, China.  International  Journal  of  Coal  Science  &  Technology, 8(5),  1118-1129.  DOI: https://doi.org/10.1007/s40789-021- 00446-0
[11] Calleri, F., Nastasi, G., & Romano, V. (2021). Continuous-time stochastic  processes  for  the  spread  of  COVID-19  disease simulated  via  a  Monte  Carlo  approach  and  comparison  with deterministic  models.  Journal  of  Mathematical  Biology,  83(4), 1-26. DOI: https://doi.org/10.1007/s00285-021-01657-4
[12] Mahdiyar, A., Jahed Armaghani, D., Koopialipoor, M., Hedayat, A., Abdullah, A., & Yahya, K. (2020). Practical risk assessment of  ground  vibrations  resulting  from  blasting,  using  gene expression  programming  and  Monte  Carlo  simulation techniques. Applied Sciences, 10(2), 472. DOI: https://doi.org/10.3390/app10020472
[13] Mulia,  J.  R.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2022).  Prediksi  Pemakaian Obat  Kronis  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.  Jurnal
Informasi dan Teknologi, 81-85. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v4i2.198
[14] Hidayah,  H.  (2022).  Metode  Monte  Carlo  untuk  Memprediksi Jumlah  Tamu  Menginap.  Jurnal  Informasi  dan  Teknologi,  76- 80. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v4i1.193
[15] Sapriadi, S., Yunus, Y., & Dari, R. W. (2022). Prediksi Jumlah Kedatangan Mahasiswa Training Dengan Metode Monte Carlo. Jurnal  Informasi  dan  Teknologi  Vol,  4(1),  9-13.  DOI: http://doi.org/10.37034/jidt.v4i1.168
[16] Ferdinal,  D.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Prediksi  Bed Occupancy  Ratio  (BOR)  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal Informasi
dan Teknologi, 1-9. DOI:
https://doi.org/10.37034/jidt.v3i1.80
[17] Azizi, M. S., Aditiatama, Y., Mubarak, M. K., & Rolliawati, D. (2020).  Pemodelan  dan  simulasi  distribusi  kaos  custom dengan anylogic  (studi  kasus  konveksi  kaos  surabaya).  Just  it:  Jurnal Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  dan  Komputer,  11(1), 32-36. DOI: https://doi.org/10.24853/justit.11.1.32-36
[18] Turnandes,  Y.  (2020).  Akurasi  dalam  Memprediksi  Penetapan Besaran Anggaran Proposal Pendapatan dan Belanja Universitas Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.  Jurnal  Informatika Ekonomi Bisnis, 60-66. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i2.42
[19] Frinosta,  E.  (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
[20] Ferdinal,  D.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Prediksi  Bed Occupancy  Ratio  (BOR)  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal Informasi
dan Teknologi, 1-9. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v3i1.80