## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   3 Hal:  86-91 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Simulasi Monte Carlo dalam Prediksi Tingkat Penjualan Produk HPAI
Rahmatia Wulan Dari 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang rahmatiawulandari08@gmail.com

## Abstract
Predicting sales is an important aspect of sales development. Sales prediction simulation is an estimate about calculating the level of product sales in a certain period. The research objective was to predict the level of sales of HPAI products at HNI Halal  Mart.  The  data  used  is  sales  data  for  HPAI  products  from  2017  to 2019  which  are processed  using  the  Monte  Carlo method. Based on the results of testing the prediction of the sales level of HPAI products, an average accuracy of 84,5% is obtained, making it easier in the decision making process and helping in choosing a good business strategy.
Keywords: Simulation Predictions, Estimates, Products, Monte Carlo, HPAI.

## Abstrak
Memprediksi  penjualan  merupakan  salah  satu  aspek  yang  penting  dalam  perkembangan  penjualan.  Simulasi  prediksi penjualan  merupakan  sebuah  estimasi  tentang  perhitungan  tingkat  penjualan produk dalam  sebuah periode  tertentu.  Tujuan penelitian adalah untuk memprediksi tingkat penjualan produk HPAI di Halal Mart HNI. Data  yang digunakan adalah data penjualan  produk  HPAI  tahun  2017  hingga  2019  yang  diolah  menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Dalam  mempercepat pengolahan data, sistem ini diaplikasikan kedalam sistem berbasiskan web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP ( Hypertext  Procesor )  Berdasarkan  hasil  pengujian  prediksi  tingkat  penjualan  produk  HPAI  didapatkan  rata-rata  akurasi sebesar  84,5%  sehingga  memudahkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  serta  membantu  dalam  memilih  strategi  bisnis yang baik.
Kata kunci: Simulasi Prediksi, Estimasi, Produk, Monte Carlo, HPAI.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Halal  Mart  HNI  merupakan  suatu  perusahaan  yang bergerak  dibidang  penjualan  produk  herbal.  Penjualan produk  herbal  pada  Halal  Mart  cenderung  berubah- ubah,  sehingga    pihak  toko  kesulitan  dalam memperkirakan  produk. Halal Mart HNI
Penelitian  lainnya  mengenai  simulasi  penjualan  adalah simulasi prediksi pendapatan penjualan produk cat pada Toko  Bangunan  UD  Masdi.  Toko  Bangunan  UD. Masdi  adalah  sebuah  usaha  dagang  yang  bergerak dibidang  penjualan,  salah  satunya  produk  cat. Permintaan  produk  cat  di  Toko  Bangunan  UD.  Masdi cendrung  berubah-ubah.  Jumlah  permintaan  konsumen terhadap produk cat tidak menentu membuat pihak toko belum mampu memperkirakan seberapa banyak produk cat  harus  disediakan.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan simulasi prediksi pendapatan penjualan produk cat pada Toko  Bangunan  UD  Masdi  dengan  menggunakan metode  Monte  Carlo.  Tingkat  keberhasilan  dari penelitian ini adalah 89% [ 1 ].
Model  adalah  suatu  penjelasan  atau  gambaran  yang tidak  dapat  dilihat  secara  langsung.  Model  bisa  juga diartikan sebagai membuat tiruan benda atau sistem ke
dalam  bentuk  objek yang  nantinya wujudnya meyerupai wujud asli dari sistem itu sendiri [ 2 ].
Model  yang  dibangun  di  dalam  sebuah  simulasi berdasarkan  sistem  yang  sebenarnya.  Setiap  variabel dalam  model  tersebut  mempunyai  nilai  yang  memiliki probabilitas  dari  masing-masing  variabel.  Melakukan simulasi  dari  sistem  yang  ada  dengan  memilih  angka acak untuk setiap variabel dari distribusi probabilitasnya.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  sebuah distribusi  probabilitas  dari  nilai  sebuah  sistem  secara keseluruhan [ 3 ], Sehingga pemodelan dapat didefinisikan  sebagai  suatu  proses  untuk  pembentukan model suatu system [ 4 ].
Simulasi  yang  memprediksi  tingkat  penjualan  yang akan  datang  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan matematika  [ 5 ].  Simulasi  dapat  memprediksi  prilaku suatu  sistem  yang  dibuat  dengan  menggunakan  data hasil pengamatan yang telah dilakukan [ 6 ].
Penggunaan angka acak dan  kemungkinan probabilitas dengan teknik peluang merupakan Monte Carlo. Proses acak  yang    memiliki  distribusi  yang  berasal  dari variabel  data  yang  dikumpulkan  berdasarkan  data histori  yang  ada  [ 7 ].  Untuk  menghasilkan  data  perlu
melibatkan  penetapan  probabilitas  dari  suatu  variable kemudian  dilakukan  pengambilan  angka  acak  [ 8 ]. Metode  Monte  Carlo  disebut  juga  suatu  desain  awal untuk menetapkan suatu tujuan untuk mencari tahu dan mempelajari  tingkah  laku  sistem  tersebut  [ 9 ].  Metode Monte  Carlo juga dapat digunakan  untuk  menganalisis dan  memecahkan  masalah  dalam  bentuk  matematika dengan sejumlah contoh acak yang statistic [ 10 ].
Metode  Monte  Carlo  adalah  metode  percobaan tindakan,  yang  mengandalkan  pengambilan  sampel acak  berulang.  Angka  acak  ini  adalah  sekumpulan angka  yang  kemungkinan  besar  munculnya  adalah sama,  serta  pola  yang  dihasilkan  oleh  angka  ini  tidak bisa diprediksi [ 11 ]. Keuntungan  utama  metode Monte Carlo  adalah  metode  yang  sangat  mudah  dipahami, sebagai  metode  yang  masuk  ke  dalam  kategori  uji statistik,  kemudian  mudah  untuk  menangani  parameter karakteristik  yang  berubah-ubah  secara  acak  dan mungkin menemukan beberapa faktor yang tidak dapat diprediksi dari perubahan proses [ 12 ].
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  metode  yang  sangat mudah  yang  banyak  digunakan  dalam  memecahkan masalah yang berkaitan dengan ketidakpastian terutama sistem  yang  dapat  diperbaiki  [ 13 ].  Simulasi  Monte Carlo  merupakan  simulasi  probabilistik  di  mana  suatu solusi dari suatu  masalah diberikan berdasarkan proses randomisasi. Proses acak ini melibatkan suatu distribusi probabilitas  dari  variabel  data  yang  dikumpulkan berdasarkan  data  masa  lalu  maupun  distribusi probabilitas teoritis.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah metode  Monte  Carlo.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk prediksi  tingkat  penjualan  produk  HPAI.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan produk  HPAI  data  tahun  2017sampai  dengan  tahun 2018.  Berikut  adalah  kerangka  yang  digunakan  dalam penelitian yang ditampilkan dalam Gambar 1.
Mengidentifikasi Masalah Menganalisa Masalah Menentukan Tujuan Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Menganalisa dan Perancangan Mengelola Data dengan Metode Monte Carlo Mengimplementasikan Metode dan Pengujian

## Hasil Pengujian

## Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
Tahapan dalam gambar adalah:
a. Mengidentifikasi  masalah,  menentukan  rumusan masalah  yang terjadi pada Halal Mart HNI untuk mengamati  dan  eksplorasi  masalah  yang  akan berjalan nanti.
b. Menganalisa masalah yang sudah ditemukan pada tahap  sebelumnya,  sehingga  masalah  dapat dipahami.
c. Menentukan tujuan apa yang akan dicapai diakhir penelitian,  agar  penelitian  lebih  terarah  dan bermanfaat bagi pengguna.
d. Mempelajari literatur yang akan digunakan dalam penelitian, berupa artikel tentang Monte Carlo.
e. Mengumpulkan  data  yang  diperlukan  dalam penelitian,  data  dikumpulkan  di  Halal  Mart  HNI yang berlokasi di Solok Selatan.
f. Menganalisa dan perancangan, melakukan analisa terhadap  data  yang  sudah  dikumpulkan  dengan tahapan Monte Carlo.
g. Mengelola  data  dengan  metode  Monte  Carlo, melakukan tahapan-tahapan yang sudah
terstruktur,  yang  mana  tahapannya  menentukan probabilitas,  menghitung  probabilitas  kumulatif, menetapkan  interval  angka,  membangkitkan angka acak serta percobaan simulasi.
h. Mengimplementasikan  metode  dan  pengujian, melakukan pengimplementasian menggunaka sistem berbasis web.
i. Hasil  pengujian,  melakukan  pengujian  terhadap data yang ada melalui perhitungan manual dengan perhitungan manual.
3. Hasil dan Pembahasan
Tahapan  simulasi  dilakukan  berdasarkan  langkah- langkah dan ketentuannya. Proses dilakukan berdasarkan data penjualan yang ada.
Tabel 1. Data Jumlah Penjualan Produk HPAI tahun 2017 No Bulan Frekuensi 1 Januari 536 2 Februari 577 3 Maret 553 4 April 490 5 Mei 428 6 Juni 568 7 Juli 753 8 Agustus 501 9 September 719 10 Oktober 712 11 November 654 12 Desember 687 Jumlah 7178
Tabel 1 menampilkan data penjualan pada tahun 2017, data  sudah  dikelompokkan  perbulan  dimana  jumlah penjualan pada tahun 2017 sebanyak 7178 produk.
Tabel 2. Data Jumlah Penjualan Produk HPAI tahun 2018
No Bulan Frekuensi 1 Januari 820 2 Februari 596 3 Maret 651 4 April 610 5 Mei 693 6 Juni 789 7 Juli 806 8 Agustus 748 9 September 830 10 Oktober 832 11 November 993 12 Desember 1103 Jumlah 9471
Tabel 2 menampilkan data penjualan pada tahun 2018, data  sudah  dikelompokkan  perbulan  dimana  jumlah penjualan pada tahun 2018 sebanyak 9471 produk.
Tahapan metode Monte Carlo:
1. Menetapkan Distribusi Probabilitas, untuk menetapkan distribusi probabilitas
dapat menggunakan rumus:
J F DP  (1)
Di mana:
DP = Distribusi Probabilitas
F
= Frekuensi J
= Jumlah
Perhitungan  distribusi  probabilitas  dilakukan  dengan cara  membagi  frekuensi  perbulan  dengan  jumlah keseluruhan.
DP1 = 536 / 7178 = 0.07 DP2 = 577 / 7178 =  0.08 DP3 = 533 / 7178  =  0.08 DP4 = 490 / 7178 =  0.07 DP5 = 428 / 7178 =  0.06 DP6 = 568 / 7178  = 0.08 DP7 =  753 / 7178  =  0.1 DP8 =  501 / 7178  =  0.07 DP9 = 719 / 7178  =  0.1 DP10 = 712 / 7178 =  0.1 DP11 = 654  / 7178 =  0.09 DP12 = 687 / 7178 =  0.1
Hasil  yang  didapatkan  dari  pencarian  distribusi probabilitas disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Data tahun 2017 No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas 1 Januari 536 0.07 2 Februari 577 0.08 3 Maret 553 0.08 4 April 490 0.07 5 Mei 428 0.06 6 Juni 568 0.08 7 Juli 753 0.1 8 Agustus 501 0.07 9 September 719 0.1 10 Oktober 712 0.1 11 November 654 0.09 12 Desember 687 0.1 Jumlah 7178 1
Pencarian  distribusi  probabilitas  pada  tahun  2018 sebagai berikut:
DP1 = 820 / 9471  = 0.09 DP2 = 596 / 9471   = 0.06 DP3 = 651 / 9471  = 0.07 DP4 = 610 / 9471  = 0.06 DP5 = 693 / 9471  = 0.07 DP6 = 789 / 9471  = 0.08 DP7 = 806 / 9471   = 0.09 DP8 = 748 / 9471   = 0.08 DP9 = 830 / 9471  = 0.09 DP10 = 832 / 9471  = 0.09 DP11 = 993 / 9471  = 0.1 DP12 = 1103 / 9471   = 0.12
Hasil  yang  didapatkan  dari  pencarian  distribusi probabilitas disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Distribusi Probabilitas Data tahun 2018 No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas 1 Januari 820 0.09 2 Februari 596 0.06 3 Maret 651 0.07 4 April 610 0.06 5 Mei 693 0.07 6 Juni 789 0.08 7 Juli 806 0.09 8 Agustus 748 0.08 9 September 830 0.09 10 Oktober 832 0.09 11 November 993 0.1 12 Desember 1103 0.12 Jumlah 9471 1
2. Menghitung  Distribusi  Probabilitas  Kumulatif, diperoleh  dari  hasil  penjumlahan  nilai  distribusi probabilitas dengan jumlah nilai distribusi probabilitas  sebelumnya,  kecuali  untuk  nilai distribusi probabilitas kumulatif yang pertama.
K1 = DP1 = 0.07 K2 = DP2 + K1 = 0.08 + 0.07 = 0.15 K3 = DP3 + K2 = 0.08 + 0.15 = 0.23 K4 = DP4 + K3 = 0.07 + 0.23 = 0.3
K5 = DP5 + K4 = 0.06 + 0.3 = 0.36 K6 = DP6 +  K5 = 0.08 + 0.36 = 0.44 K7 = DP7 + K6 = 0.1 + 0.44 = 0.54 K8 = DP8 + K7 = 0.07 + 0.54 = 0.61 K9 = DP9 +  K8 = 0.1 + 0.61 = 0.71
K10 = DP10 +  K9 = 0.1 + 0.71 = 0.81 K11 = DP11 + K10 = 0.09 + 0.81 = 0.9 K12 = DP12 +  K11 = 0.1 + 0.9 = 1
Hasil  pencarian  distribusi  probabilitas  kumulatif disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Distribusi Probabilitas Kumulatif Data tahun 2017 No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif 1 Januari 536 0.07 0.07 2 Februari 577 0.08 0.15 3 Maret 553 0.08 0.23 4 April 490 0.07 0.3 5 Mei 428 0.06 0.36 6 Juni 568 0.08 0.44 7 Juli 753 0.1 0.54 8 Agustus 501 0.07 0.61 9 September 719 0.1 0.71 10 Oktober 712 0.1 0.81 11 November 654 0.09 0.9 12 Desember 687 0.1 1 Jumlah 7178 1 - K1 = DP1 =  0.09 K2 = DP2 + K1 = 0.06 + 0.09 = 0.15 K3 = DP3 + K2 = 0.07 + 0.15 = 0.22 K4 = DP4 + K3 = 0.06 + 0.22 = 0.28 K5 = DP5 + K4 = 0.07 + 0. 28 = 0.35
K6 = DP6 + K5 = 0.08 + 0.35 = 0.43 K7 = DP7 + K6 = 0.09 + 0.43 = 0.52 K8 = DP8 + K7 = 0.08 + 0.52 = 0.6 K9 = DP9 + K8 = 0.09 + 0.6 = 0.69 K10 = DP10 + K9 = 0.09 + 0.69 = 0.78 K11 = DP11 + K10 = 0.1 + 0.78 = 0.88 K12 = DP12 + K11 = 0.12  + 0.88 = 1 Hasil  pencarian  distribusi  probabilitas  kumulatif disajikan dalam Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Distribusi Probabilitas Kumulatif Data tahun 2018 No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif 1 Januari 820 0.09 0.09 2 Februari 596 0.06 0.15 3 Maret 651 0.07 0.22 4 April 610 0.06 0.28 5 Mei 693 0.07 0.35 6 Juni 789 0.08 0.43 7 Juli 806 0.09 0.2 8 Agustus 748 0.08 0.6 9 September 830 0.09 0.69 10 Oktober 832 0.09 0.78 11 November 993 0.1 0.88 12 Desember 1103 0.12 1 Jumlah 9471 1 -
3. Menetapkan  Interval  Angka  Acak (Random Number).
Tabel 7. Interval Angka Acak Data tahun 2017 No Bulan Frekuensi Distribusi Kumulatif Interval Awal Akhir 1 Januari 536 0.07 0 6 2 Februari 577 0.15 7 14 3 Maret 553 0.22 15 22 4 April 490 0.28 23 29 5 Mei 428 0.35 30 35 6 Juni 568 0.43 36 43 7 Juli 753 0.2 44 53 8 Agustus 501 0.6 54 60 9 September 719 0.69 61 70 10 Oktober 712 0.78 71 80 11 November 654 0.88 81 89 12 Desember 687 1 90 99 Tabel 8. Interval Angka Acak Data tahun 2018 No Bulan Frekuensi Distribusi Kumulatif Interval Awal Akhir 1 Januari 820 0.09 0 8 2 Februari 596 0.15 9 14 3 Maret 651 0.22 15 21 4 April 610 0.3 22 29 5 Mei 693 0.36 30 35 6 Juni 789 0.44 36 43 7 Juli 806 0.54 44 53 8 Agustus 748 0.61 54 60 9 September 830 0.71 61 70 10 Oktober 832 0.81 71 80 11 November 993 0.9 81 89 12 Desember 1103 1 90 99
4. Membangkitkan  Angka  Acak (Random  Number), menggunakan rumus berikut:
ModM b Wi a Wi ) . ( 1   
(2)
Di mana:
a = konstanta pengali (a < M) ; b = konstanta pergeseran (b < M) ; M = konstanta modulus (M > 0 ) ; Wi = bilangan awal (bilangan bulat ≥ 0, W0 < M).
Diketahui: a=17, b=23, Wi=19, M=99.
W1 = (17 * 19 + 23) mod 99 = 49 W 2 = (17 * 49 + 23) mod 99 = 64 W 3 = (17 * 64 + 23) mod 99 = 22 W 4 = (17 * 22 + 23) mod 99 = 1 W 5 = (17 * 1 + 23) mod 99 = 40 W 6 = (17 * 40 + 23) mod 99 = 10 W 7 = (17 * 10 + 23) mod 99 = 94 W 8 = (17 * 94 + 23) mod 99 = 37 W 9 = (17 * 37 + 23) mod 99 = 58 W 10 = (17 * 58 + 23) mod 99 = 19 W 11 = (17 * 19 + 23) mod 99 = 49 W 12 = (17 * 49 + 23) mod 99 = 64
Hasil pencarian angka acak ( random number) disajikan dalam Tabel 9 berikut:
Tabel 9.  Membangkitkan Angka Acak No Wi (a.Wi + b) Wi+1=(a.Wi + b) mod M 1 19 346 49 2 49 856 64 3 64 1111 22 4 22 397 1 5 1 40 40 6 40 703 10 7 10 193 94 8 94 1621 37 9 37 652 58 10 58 1009 19 11 19 346 49 12 49 856 64
5. Percobaan Simulasi, melakukan percobaan simulasi  berdasarkan  bilangan  acak  yang  telah didapatkan.
Tabel 10.  Hasil Simulasi Data tahun 2017 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Januari 49 753 Februari 64 719 Maret 22 553 April 1 536 Mei 40 568 Juni 10 577 Juli 94 687 Agustus 37 568 September 58 501 Oktober 19 553 November 49 753 Desember 64 719
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  dihitung  tingkat akurasi  (persentase)  dengan  membandingkan  data penjualan  produk  tahun  2017  dengan  hasil  simulasi tahun 2017.
Tabel 11.  Tingkat akurasi Data tahun 2017 Bulan Data Real Hasil Simulasi Tingkat Akurasi (%) Januari 536 753 71 Februari 577 719 80 Maret 553 553 100 April 490 536 91 Mei 428 568 75 Juni 568 577 98 Juli 753 687 91 Agustus 501 568 88 September 719 501 70 Oktober 712 553 78 November 654 753 87 Desember 687 719 96 Jumlah 7178 7487 - Rata-rata 598 624 86
Berdasarkan  tabel  di  atas  data  real  tahun  2017  yaitu sebanyak  7178  produk  ,  setelah  dilakukan  percobaan simulasi,  didapatkan  hasil  pada  tahun  2017  sebanyak 7487 produk , dengan tingkat akurasinya adalah 86%.
Tabel 12.  Hasil Simulasi Data tahun 2018 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Januari 49 806 Februari 64 830 Maret 22 651 April 1 820 Mei 40 789 Juni 10 596 Juli 94 1103 Agustus 37 789 September 58 748 Oktober 19 651 November 49 806 Desember 64 830
Berdasarkan  hasil  percobaan  simulasi  tahun  2018, tingkat akurasi yang didapatkan adalah sebagai berikut:
Tabel 13.  Tingkat Akurasi Data Tahun 2018 Bulan Data Real Hasil Simulasi Tingkat Akurasi (%) Januari 820 806 98 Februari 596 830 71 Maret 651 651 100 April 610 820 74 Mei 693 789 88 Juni 789 596 76 Juli 806 1103 73 Agustus 748 789 95 September 830 748 90 Oktober 832 651 78 November 993 806 81 Desember 1103 830 75 Jumlah 9471 9419 - Rata-rata 789 785 83
Berdasarkan  tabel  di  atas  data  real  tahun  2017  yaitu sebanyak  9471  produk  ,  setelah  dilakukan  percobaan simulasi,  didapatkan  hasil  pada  tahun  2017  sebanyak 9419 produk , dengan tingkat akurasinya adalah 83%.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  simulasi  prediksi  tingkat penjualan  produk  HPAI  dengan  data  tahun  2017  dan 2018  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  metode  Monte Carlo  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan untuk  waktu  yang  akan  datang.  Rata-rata  tingkat akurasi  yang didapatkan dari percobaan simulasi tahun 2017 dan 2018 adalah 84,5%.

## Daftar Rujukan
[1] 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 .
[2] Mahessya, R. A. (2017). Pemodelan dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan  Pelanggan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  Pada PT Pos Indonesia (Persero) Padang. Jurnal Ilmu Komputer , 6 (1), 15-24. DOI: https://doi.org/10.33060/JIK/2017/Vol6.Iss1.41 .
[3] Hutahaean,  H.  D.  (2018). Analisa  Simulasi  Monte  Carlo  Untuk Memprediksi  Tingkat  Kehadiran  Mahasiswa  Dalam  Perkuliahan
(Studi Kasus di STMIK Pelita Nusantara) . Journal of Informatic Pelita Nusantara . 3 (1), 41-45.
[4] Muhaimin, A., Sumijan, S., & Santony, J. (2020). Pemodelan dan Simulasi  Pengelolaan  Persediaan  Alat  Tulis  Kantor  dengan Metode  Monte  Carlo . Jaringan  Sistem  Informasi  Robotik-JSR , 4 (1), 1-6.
[5] Bertot,  L.,  Genaud,  S.,  &  Gossa,  J.  (2018). An  Overview  of Cloud Simulation Enhancement Using The Monte-Carlo Method . In  2018  18th  IEEE/ACM  International  Symposium  on  Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID), 386-387.
[6] Yusmaity.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2019).  Simulasi  Monte Carlo  untuk  Memprediksi  Hasil  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus  di SMKN  2  Pekanbaru). Jurnal  Informasi  &  Teknologi , 1 (4),  1-6. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21 .
[7] Irfani,  M.  H.,  &  Dafid,  D.  (2018). Estimasi  Pengunjung Menggunakan Simulasi Monte Carlo pada Warung Internet XYZ . Journals of Indo Global Mandiri University , 8(2).
[8] Shofa, W. N., Soejanto, I., & Ristyowati, T. (2017). Penjadwalan Proyek  dengan  Penerapan  Simulasi  Monte  Carlo  pada  Metode Program Evaluation Review and Technique (PERT). Opsi, 10 (2), 150-157.  DOI: https://doi.org/10.31315/opsi.v10i2.2110 .
[9] Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan Barang  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistem Informasi dan Teknologi , 1 (3), 7-10. DOI: https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3 .
[10] Astia,  R.  Y.,  Santony,  J.,  &  Sumijan,  S.  (2019).  Prediction  Of Amount  Of  Use  Of  Planning  Family  Contraception  Equipment Using Monte Carlo Method (Case Study  In  Linggo Sari Baganti District). Indonesian  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data
Mining , 2 (1), 28-36. DOI: http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.5825 .
[11] Dedrizaldi,  D.,  Masdupi,  E.,  &  Linda,  M.  R.  (2019). Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte  Carlo  pada  PT.  Agrimitra  Utama  Persada . Jurnal  Kajian Manajemen dan Wirausaha , 1 (1).
[12] Munandar,  M.  H.,  &  Masrizal,  M.  (2019).  Simulasi  Penjualan Arang Batok Kelapa dengan Menggunakan Metode Monte Carlo Pada CV. Banjar Berniaga. JURNAL INFORMATIKA, 7 (2), 100- 105. DOI: https://dx.doi.org/10.36987/informatika.v7i2.1360 .
[13] Li,  A.,  Ren,  Y.,  Yang,  D.,  &  Li,  Z.  (2018). A  Monte  Carlo Simulation-Based  Algorithm  for  a  Repairable  System  in  GO Methodology . In  2018  5th  International  Conference  on Dependable  Systems  and  Their  Applications  (DSA) ,  119-125.