## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   1 Hal:13-20 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Prediksi Optimal dalam Produksi Bata Merah Menggunakan Metode Monte Carlo
Hendro Zalmadani 1  , Julius Santony 2 , Yuhandri Yunus 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## hendro.zalmadani@gmail.com

## Abstract
The availability of red bricks on the market is a problem that must be addressed. Because the availability of red brick affects sales revenue. The purpose of this research in the Small and Medium Micro Business of the Red Brick City of Pariaman is to predict the production of red bricks to find out income and find out the next production. So this research can make it easier for business owners to find out how much it will cost for the next production cost. The data used in this study are production data from 2017 to 2019 which are processed using the Monte Carlo method. Based on the results of  production prediction testing that has been done, it is found that the average accuracy is 90%. With the results of a high degree of  accuracy, the application of the monte carlo method is considered to be able to predict production annually. Making it easier for business owners to determine the costs incurred in the next production process.
Keywords: Production Predictions, Monte Carlo, Red Brick, UMKM, Production Cost.

## Abstrak
Ketersediaan  bata  merah  dalam  pasar  merupakan  permasalahan  yang  harus  diatasi.  Karena  ketersediaan  bata  merah mempengaruhi pada pendapatan penjualan. Tujuan dari penelitian ini di Usaha Mikro Kecil dan Menengah Bata Merah Kota Pariaman  adalah  memprediksi  produksi  bata  merah  untuk  mengetahui  pendapatan  dan  mengetahui  produksi  berikutnya. Sehingga  penelitian  ini  dapat  memudahkan  pemilik  usaha  dalam  mengetahui  berapa  pengeluaran  untuk  biaya  produksi berikutnya.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  produksi  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2019  yang diolah  menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  prediksi  produksi  yang  telah  dilakukan didapatkan  bahwa  rata-rata  akurasi  sebesar  90%.  Dengan  hasil  dari  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  penerapan  metode  monte carlo  dianggap  dapat  melakukan  prediksi  produksi  setiap  tahunnya.  Sehingga  memudahkan  pihak  pemilik  usaha  dalam menentukan biaya yang dikeluarkan dalam proses produksi berikutnya.
Kata kunci:  Prediksi Produksi, Monte Carlo, Bata Merah, UMKM, Biaya Produksi.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Produksi bata  merah di Kota  Pariaman  saat ini cukup menjanjikan, dikarenakan permintaan batu bata merah terus  bertambah  seiring  dengan  adanya  pembangunan yang  dilakukan  masyarakat.  Bahkan  saat  ini  dengan adanya  pembangunan  rumah  subsidi,  produksi  bata merah  terus  mengalami  permintaan  yang  banyak seperti  biasanya.  Pemerintah  mendorong  berdirinya Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  agar masyarakat mampu memenuhi kebutuhan ekonominya dan  berdaya  saing.  Usaha  produktif  yang  hampir sebagian  besar  masih  dilakukan  menggunakan  cara yang  sangat  sederhana,  sering  kali  menyebabkan omzet  penjualan  UMKM  tersebut  kurang  maksimal [ 1 ].  UMKM  adalah  merupakan  suatu  usaha  yang produktive dikembangkan untuk mendukung berkembanganny ekonomi secara makro dan mikro di Indonesia  serja  juga  mempengaruhi  sektor-sektor  lain yang  dapat  ikut  berkembang  [ 2 ].  Permintaan  pasar yang  tidak  menentu,  membuat  pelaku  usaha  tidak mampu  sepenuhnya  untuk  memperkirakan  seberapa banyak barang yang harus disediakan atau diproduksi.
Memprediksikan produksi adalah kegiatan mengestimasi besarnya permintaan dari konsumen [ 3 ].
Dengan banyaknya pelaku usaha yang ada biaya yang dikeluarkan  setiap  pelaku  usaha  batu  bata  merah  satu dengan  yang  lainya  juga  berbeda  tergantung  faktor modal,  tenaga  kerja,  bahan  baku  dan  teknologi  yang akan  digunakan  guna  menghasilkan  batu  bata  merah serta memperoleh pendapatan [ 4 ]. Dalam upaya untuk menekan  biaya  bangunan,  salah  satu  caranya  adalah dengan  pemanfaatan  bahan  bangunan  lokal  karena mudah diperoleh, biaya transportasi murah serta dapat menjadi  sumber  mata  pencaharian  masyarakat setempat [ 5 ].
Pilihan  menggunakan  batu  batu  bata  merah  untuk pembangun dinding adalah sebuah pilihan  yang tepat. Batu  bata  merah  atau  biasa  kita  sebut  batu  bata ternyata  sudah  berusia  ribuan  tahun  yang  lalu, sehingga  pembuatan  batu  bata  merah  tidak  terlalu mengalami perubahan hingga masa kini. Pemanfaatan batu  bata  merah  sampai  saat  ini  tidak  seimbang dengan control kualitas yang ada dilapangan sehingga perlu  adanya  peningkatan  kualitas  produk  yang
dihasilkan  [ 6 ].  Pengujian  kuat  tekan  bata  dilakukan menurut SNI 03-4164-1996 menggunakan compression  machine  hand  operated  berkapasitas  250 kN.  Pengujian  kuat  tekan  bata  merah  dilakukan  saat mortar  yang  digunakan  sebagai  capping  berumur  7 tahun [ 7 ].
Prediksi  produksi  bata  merah  adalah  salah  satu  cara untuk mengetahui berapakan hasil produksi kedepannya  dan  berapakan  biaya  yang  harus disediakan untuk produksi berikutnya. Biasanya untuk mengetahui produksi berikutnya biasanya menggunakan cara lama, ini akan berdampak terhadap masalah  finansial  dan overload barang,  menghadapi situasi probabilistik seperti  ini  maka  diperlukan  suatu metode untuk menganalisis atau memprediksi kemungkinan kedepannya [ 8 ].
Aspek  produksi  merupakan  salah  satu  aspek  paling penting  dalam  suatu  usaha.  Besar  kecil  dari keuntungan  yang  diterima  tergantung  pada  seberapa besar  atau  seberapa  banyak  suatu  produk  yang  di hasilkan.  Peningkatan    produksi  dan  melaksanakan kegiatan  produksi  yang  efisien  dilakukan  oleh  setiap perusahaan.  Untuk  prediksi  suatu  produksi  di  masa depan agar dapat meminimalkan biaya produksi, dapat melakukan simulasi terhadap hasil produksi.
Simulasi  adalah    metode  yang  digunakan  untuk menerapakan  berapa  pendapatan  terhadapan  analisa pendapatan  dimasa  depan.  Dengan  melakukan simulasi  sehingga  dalam  waktu  singkat  dapat dihasilkan keputusan  yang tepat untuk system. Secara spesifik dalam hal ini manajemen persediaan, simulasi memungkinkan  penggunanya  mengetahui  kebutuhan kedepannya [ 9 ].
Simulasi merupakan perangkat yang berguna memprediksi  suatu  barang  dan  hal  lainnya  dimasa depan.  Simulasi  tersebut  adalah  metode  yang digunakan  untuk  menerapkan  perilaku  dan  model dalam  perangkat  lunak  yang  di  eksekusi.  Model simulasi adalah dengan menangkap keadaan pada saat waktu  dimulai  melalui  rangkaian  nilai  variable  yang telah ditetapkan [ 10 ].
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  [ 11 ],  yang menggambarkan  hubungan  sebab  dan  akibat  (cause and  effect  relationship)  pada  sebuah  sistem  model komputer  sehingga  mampu  menggambarkan  pada sistem  nyata  dengan  kemungkinan  terjadi  [ 12 ]. Metode  optimasi  berbasis  simulasi  dapat  juga dijadikan sebagai alternatif penyelesaian masalah yang cukup  menjanjikan.  Penggunaan  simulasi  seringkali mengarah  kepada  hasil  yang  optimal  maupun mendekati optimal [ 13 ].
Optimalisasi  merupakan  tahapan  untuk  menghemat waktu  agar  lebih  efesien  [ 14 ].  Simulasi  monte  carlo adalah  Salah  satu  model  simulasi  yang  paling terkenal/populer pada pengendalian persediaan. Simulasi Monte Carlo dikenal dengan istilah Sampling Simulation atau Monte Carlo Sampling Technique. Ini menggambarkan  kemungkinan  penggunaan  data sampel  dalam  metode  Monte  Carlo  dan  distribusinya sudah dapat diketahui atau diperkirakan [ 15 ]. Simulasi yang sederhana ini dapat dibangun secara cepat hanya menggunakan MS Excel [ 16 ].
Metode  Monte  Carlo  adalah  metode  numerik  yang dideskripsikan  sebagai  metode  simulasi  statistic. Simulasi  Monte  Carlo  sangat  praktis  dan  banyak digunakan untuk memecahkan masalah yang berkaitan dengan  ketidakpastian  untuk  sebagai  memecahkan sistem  yang  tidak  dapat  diperbaiki.  Dasar  dari Simulasi  Monte  Carlo  adalah  percobaan  elemen kemungkinan  dengan  menggunakan  sampel  random (acak) [ 17 ].
Metode  Monte  Carlo  adalah  kelas  algoritma komputasi  yang  menggunakan  sampel  acak  dalam menghasilkan  pemecahan  masalah.  Metode  Monte Carlo  menggunakan  angka  acak  dan  statistik probabilitas  dalam  menyelesaikan  masalah  [ 18 ]. Bilangan  acak  yang  di  olah  kemudian  divalidasikan dengan  data  fakta  atau  data  real  untuk  memastikan dengan  kondisi  yang  sebenarnya  [ 19 ].  Proses probabilitas  yang  digunakan  pada  simulasi  Monte Carlo  yaitu  proses  distribusi  probabilitas  kumulatif, dengan  menjumlahkan  hasil  distribusi  probabilitas yang  kemudian  ditambahkan  kepada  probabilitas kumulatif sebelumnya [ 20 ].
Berbagai  penelitian  dengan  menggunakan  metode monte carlo yang telah dilakukan seperti memprediksi data pesanan dan mensimulasikan permintaan  barang- barang  aksesoris  mobil  2  tahun  dan  prediksi pengadaan barang untuk 2 tahun mendatang di Qshop Batam. Dimana dalam penelitian ini dijelaskan bahwa perhitungan  yang  dilakukan  dari  tahap  awal  sampai akhir untuk permintaan barang menghasilkan perkiraan  jumlah  dengan  kemungkinan  terjadi.  Dan hasil dari prediksi bahwa barang dan keuntungan yang didapat efektif dan efisien [ 21 ].
Selanjutnya  metode  monte  carlo  untuk  meminimalisir resiko  finansial  pada  suatu  proyek  dengan  estimasi biaya  yang  besar,  maka  nilai  yang  di  dapat  dari  hasil uji  adalah  persentase  laba  yaitu  9,82%  [ 22 ].  Pada penelitian di industri otomotif di India yang dilakukan bahwa metode monte carlo telah membantu menghemat  waktu  dan  upaya  departemen  dengan memprediksi terjadinya kerusakan dan dapat membantu  pengaturan  biaya  produksi  [ 23 ].  Sistem simulasi dengan metode monte carlo dapat membantu pihak managemen untuk dapat memprediksi penjualan.
Simulasi  menggunakan  metode  monte  carlo  menjadi rekomendasi bagi pihak managemen perusahaan untuk dapat  menyediakan  bahan  baku  yang  cukup  untuk produksi selanjutnya [ 24 ]. Keuntungan dari metode ini adalah  intuitif  dan  mudah  dipahami  sebagai  metode yang  memiliki  kategori  uji  statistic.  Simulasi  Monte Carlo merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengevaluasi suatu model deterministic yang melibatkan  bilangan  acak  sebagai  salah  satu  input. Dari uraian diatas tersebut bahwa simulasi monte carlo dapat  digunakan  untuk  memprediksi  Produksi  Bata Merah pada UMKM di Kota Pariaman.

## 2. Metodologi Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  untuk  memberikan  informasi kepada  usaha  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah (UMKM)  Bata  Merah  Kota  Pariaman.  Dalam menentukan prediksi produksi bata merah berdasarkan perhitungan  produksi  pada  3  tahun  sebelumnya. Pengolahan  data  selanjutnya  akan  dilakukan  dengan pendekatan  metode  Monte  Carlo  dengan  bantuan program  PHP  untuk  menampilkan  hasil  dari pengujian.  Proses  penelitian  yang  akan  dilakukan memerlukan  tahapan-tahapan  untuk  melakukan  suatu penelitian, adapun
tahapan-tahapannya mengidentifikasi  masalah,  menganalisi  masalah, mengidentifikasi  solusi,  mengumpulkan  data-data, merancang data-data yang akan diproses, mengimplementasikan,  dan  melakukan  pengujian terhadap  data  tersebut.  Dalam  metodologi  penelitian ini,  ada  urutan  kerangka  kerja  yang  harus  dilakukan pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Algoritma Monte Carlo
Dari gambar 1. Maka dapat dibuat kesimpulan sebagai berikut :
1. Data Produksi
Data  yang  digunakan  dalam  proses  penelitian  ini diambil  dari  data  produksi,  dimana  data  diperoleh dari  tahapan  proses  pegumpulan  data,  wawancara langsung dengan turun kelapangan dan melakukan observasi  langsung,  kemudian  data  disusun berdasarkan  tahun  dan  bulan  sesuai.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data produksi  bata  merah  yang  diterima  dari  UMKM Bata  Merah  Kota Pariaman  dari  tahun  2017,  2018 dan  2019,  dan  data  ini  diperoleh  berdasarkan  dari bulan Januari sampai dengan  bulan Desember tiap tahunnya.
Tabel 1 Data Jumlah Produksi Bata Merah Tahun 2017, 2018 dan 2019 Bulan Produksi 2017 2018 2019 Januari 75345 85004 86066 Februari 74920 85350 86140 Maret 79102 86380 85080 April 77640 80210 78120 Mei 98024 109904 111230 Juni 76572 73078 75010 Juli 91034 97560 90114 Agustus 89120 97044 90260 September 89846 91023 90558 Oktober 90620 92220 91040 November 91209 91045 89018 Desember 89023 95093 91020 Jumlah 1022455 1083911 1063656
2. Menetapkan Distribusi Probabilitas. Menetapkan  nilai  distribusi  probabilitas  dilakukan untuk membangun nilai dari distribusi kumulatif.
3. Membangun distribusi probabilitas kumulatif. Distribusi  kumulatif  yang  didapat  dari  distribusi probabilitas  kemudian  digunakan  sebagai  dasar pengelompokkan interval angka acak.
4. Menetapkan interval angka acak. Angka acak dibangkitkan dengan
Mixed
Congruent  Method dengan  menetapkan  nilai  Zi,  a c dan m.
5. Membangkitkan angka acak. Untuk  simulasi  ini  bilangan  acak  dibangkitkan terdapat 12 bilangan acak.
6. Simulasi Monte Carlo Produksi Bata Merah. Pengujian  untuk  menentukan  hasil  dari  monte carlo  dengan  membandingkan  data  real  dengan data  sebelumnya  dengan  cara  menyensuaikan angka acak yang telah didapat sebelumnya.
7. Hasil simulasi. Hasil  dari  simulasi  dari  monte  carlo  dapat  dilihat tingkat akurasi antara data real dan data yang telah diprediksi  dengan  menentukan  persentasi  dari perbandingannya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari  data  produksi  yang  didapat  pada  tahun  2017, 2018  dan  2019,  untuk  mendapatkan  hasilnya  maka selanjutnya melakukan tahapan-tahapan sebagai berikut:
1. Menetapkan distribusi probabilitas
Menetapkan  distribusi  probabilitas  dilakukan  dengan cara  membagi  tiap  frekuensi  dengan  total  frekuensi. Frekuensi  disini  kita  maksud  adalah  data  produksi. Maka  berikut  rumus  untuk  menetapkan  distribusi
probabilitas  dengan  cara  membagi  tiap  frekuensi dengan total frekuensi adalah:
DP = F / TF (1) Dimana:
DP  = Distribusi Probabilitas;
F = Frekuensi;
TF  = Total Frekuensi.
Berikut  adalah  cara  menghitung  nilai  distribusi probabilitas yang dilakukan pada data tahun 2017.
75345 / 1022455 = 0,07 74920 / 1022455 = 0,07
79102 / 1022455 = 0,08
77640 / 1022455 = 0,08
98024 / 1022455 = 0,10 76572 / 1022455 = 0,07 91034 / 1022455 = 0,09 89120 / 1022455 = 0,09
89846 / 1022455 = 0,09
90620 / 1022455 = 0,09 91209 / 1022455 = 0,09 89023 / 1022455 = 0,09
Dari cara menghitung nilai probabilitas tersebut, maka dapat  ditentukan  untuk  nilai  pada  tahun  2017,  2018 dan 2019 telah disajikan pada tabel 2
Tabel 2 Distribusi Probabilitas Data Tahun 2017, 2018 dan 2019 Bulan Produksi/Frekuensi 2017 DP 2018 DP 2019 DP Januari 75345 0.07 85004 0.08 86066 0.08 Februari 74920 0.07 85350 0.08 86140 0.08 Maret 79102 0.08 86380 0.08 85080 0.08 April 77640 0.08 80210 0.07 78120 0.07 Mei 98024 0.10 109904 0.10 111230 0.10 Juni 76572 0.07 73078 0.07 75010 0.07 Juli 91034 0.09 97560 0.09 90114 0.08 Agustus 89120 0.09 97044 0.09 90260 0.08 September 89846 0.09 91023 0.08 90558 0.09 Oktober 90620 0.09 92220 0.09 91040 0.09 November 91209 0.09 91045 0.08 89018 0.08 Desember 89023 0.09 95093 0.09 91020 0.09 Jumlah 1022455  1.00  1083911  1.00  1063656  1.00
Dari  tabel  2  distribusi  probabilitas  kemudian selanjutnya dilakukan perhitungan distribusi probabilitas kumulatif berdasarkan data dari distribusi probabilitas.
2. Membangun Distribusi Probabilitas Kumulatif Distribusi probabilitas kumulatif didapat dari penjumlahan distribusi kemungkinan yang terjadi, dan distribusi  kumulatif  dilakukan  dengan  menjumlahkan tiap  angka  kemungkinan  dengan  jumlah  sebelumnya menggunakan rumus.
Di + Pi (2) Dimana: Di = Angka Kemungkinan;
Pi = Jumlah Angka Sebelumnya.
Berikut  adalah  cara  menghitung  nilai  probabilitas kumulatif yang dilakukan pada data tahun 2017.
D1 = P1 = 0.07 D2 = P2 + D1 = 0.07 + 0.07 = 0.15 D3 = P3 + D2 = 0.08 + 0.15 = 0.22 D4  = P4 + D3 = 0.08 + 0.22 = 0.30 D5  = P5 + D4 = 0.10 + 0.30 = 0.40 D6  = P6 + D5 = 0.07 + 0.40 = 0.47 D7  = P7 + D6 = 0.09 + 0.47 = 0.56 D8  = P8 + D7 = 0.09 + 0.56 = 0.65 D9  = P9 + D8 = 0.09 + 0.65 = 0.74 D10 = P10 + D9 = 0.09 + 0.74 = 0.82 D11 = P11 + D10 = 0.09 + 0.82 = 0.91 D12 = P12 + D11 = 0.09 + 0.91 = 1.00
Dari  cara  menghitung  nilai  probabilitas  kumulatif tersebut,  peneliti  telah  menyajikan  pada  tabel  3  data yang telah ditentukan di tahun 2017, 2018 dan 2019.
Tabel 3 Distribusi Probabilitas Kumulatif Data Tahun 2017, 2018 dan 2019
Bulan 2017 2018 2019 Produksi Distribusi Probabilitas Distribusi Komulatif Produksi Distribusi Probabilitas Distribusi Komulatif Produksi Distribusi Probabilitas Distribusi Komulatif Januari 75345 0.07 0.07 85004 0.08 0.08 86066 0.08 0.08 Februari 74920 0.07 0.14 85350 0.08 0.16 86140 0.08 0.16 Maret 79102 0.08 0.22 86380 0.08 0.24 85080 0.08 0.24 April 77640 0.08 0.30 80210 0.07 0.31 78120 0.07 0.31 Mei 98024 0.10 0.40 109904 0.10 0.41 111230 0.10 0.41 Juni 76572 0.07 0.47 73078 0.07 0.48 75010 0.07 0.48 Juli 91034 0.09 0.56 97560 0.09 0.57 90114 0.08 0.56 Agustus 89120 0.09 0.65 97044 0.09 0.66 90260 0.08 0.64 September 89846 0.09 0.74 91023 0.08 0.74 90558 0.09 0.73 Oktober 90620 0.09 0.83 92220 0.09 0.83 91040 0.09 0.82 November 91209 0.09 0.92 91045 0.08 0.91 89018 0.08 0.90 Desember 89023 0.09 1.01 95093 0.09 1.00 91020 0.09 0.99 Jumlah 1022455 1.00 - 1083911 1.00 - 1063656 1.00 -
Berdasarkan  dari  tabel  3  perhitungan  distribusi probabilitas  kumulatif,  maka  dilanjutkan  menentukan interval angka acak. Interval angka acak ini ditentukan dari  distribusi  probabilitas  dan  distribusi  probabilitas kumulatif.
3. Menentukan Interval Angka Acak
Interval  angka  acak  yang  didapatkan  akan  ditentukan tiap-tiap  tabel  dari  tiap  tahunnya.  Berikut  disajikan bilangan acak dalam tabel 4, 5 dan 6.
Tabel 4 Interval Angka Acak Data Tahun 2017 Bulan Produksi DP DPK Interval Awal Akhir Januari 75345 0.07 0.07 1 7 Februari 74920 0.07 0.14 8 14 Maret 79102 0.08 0.22 15 22 April 77640 0.08 0.30 23 30 Mei 98024 0.10 0.40 31 40 Juni 76572 0.07 0.47 41 47 Juli 91034 0.09 0.56 48 56 Agustus 89120 0.09 0.65 57 65 September 89846 0.09 0.74 66 74 Oktober 90620 0.09 0.83 75 83 November 91209 0.09 0.92 84 92 Desember 89023 0.09 1.01 93 101 Jumlah 1022455 1.00
Tabel 5 Interval Angka Acak Data Tahun 2018 Bulan Produksi DP DPK Interval Awal Akhir Januari 85004 0.08 0.08 1 8 Februari 85350 0.08 0.16 9 16 Maret 86380 0.08 0.24 17 24 April 80210 0.07 0.31 25 31 Mei 109904 0.10 0.41 32 41 Juni 73078 0.07 0.48 42 48 Juli 97560 0.09 0.57 49 57 Agustus 97044 0.09 0.66 58 66 September 91023 0.08 0.74 67 74 Oktober 92220 0.09 0.83 75 83 November 91045 0.08 0.91 84 91 Desember 95093 0.09 1.00 92 100 Jumlah 1083911 1.00 Tabel 6 Interval Angka Acak Data Tahun 2018 Bulan Produksi DP DPK Interval Awal Akhir Januari 86066 0.08 0.08 1 8 Februari 86140 0.08 0.16 9 16 Maret 85080 0.08 0.24 17 24 April 78120 0.07 0.32 25 31 Mei 111230 0.10 0.42 32 41 Juni 75010 0.07 0.49 42 48 Juli 90114 0.08 0.58 49 56 Agustus 90260 0.08 0.66 57 64 September 90558 0.09 0.75 65 73 Oktober 91040 0.09 0.83 74 82 November 89018 0.08 0.91 83 90 Desember 91020 0.09 1.00 91 99 Jumlah 1063656 1.00
Interval  angka  acak  dibentuk  berdasarkan  distribusi probabilitas  kumulatif  yang  diperoleh  dari  tahapan sebelumnya.  Angka  acak  penetapannya  dilakukan untuk  setiap  variabel.  Fungsi  dari  penggunaan  angka acak  ini  berfungsi  sebagai  pembatas  antara  variabel yang  satu  dengan  variabel  yang  lain  dan  memberikan acuan  hasil  dari  percobaan  berdasarkan  angka  acak yang telah dibangkitkan.
4. Membangkitkan Angka Acak
Pembangkitan  angka  acak  pada  suatu  algoritma  yang digunakan  untuk  menghasilkan  urutan  dari  angka- angka sehingga hasil perhitungan dengan menggunakan komputer dapat diketahui distribusinya. Pada  penelitian  ini  angka  acak  akan  dibangkitkan menggunakan metode Mixed Congruent Method .
Dimana Zi + 1 = (a . Zi + C) mod M……..(3)
Keterangan Zi = Bilangan awal (bilangan bulat ≥ 0, Z0 < m);
A = Konstanta Pengali (a <  m);
C = Konstanta Pergeseran (c < m);
Mod  = Konstanta Modulus (m > 0).
Membangkitkan angka acak dengan Mixed Congruent Method dibutuhkan  4  parameter  dengan  nilai  harus ditetapkan  terlebih  dahulu  dan  selanjutnya  akan  diisi dengan  value  yaitu  a  =  2,  c  =  37,  m  =  99  Zi  =  24. Selanjutnya dilakukan
perhitungan
untuk
membangkitkan  bilangan  acak  setelah value dari parameter-parameter diisi dengan cara sebagai berikut:
Mencari nilai untuk bulan pertama Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 24 + 37) mod 99 = 85 mod 99 = 85.
Mencari nilai untuk bulan kedua Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 85 + 37) mod 99 = 207 mod 99 = 9. Mencari nilai untuk bulan ketiga Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 9 + 37) mod 99 = 55 mod 99 = 55.
Mencari nilai untuk bulan keempat Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 55 + 37) mod 99 = 147 mod 99 = 48.
Mencari nilai untuk bulan kelima Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 48 + 37) mod 99 = 133 mod 99 = 34.
Mencari nilai untuk bulan keenam Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 34 + 37) mod 99 = 105 mod 99 = 6. Mencari nilai untuk bulan ketujuh Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 6 + 37) mod 99 = 49 mod 99 = 49. Mencari nilai untuk bulan kedelapan Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 49 + 37) mod 99 = 135 mod 99 = 36.
Mencari nilai untuk bulan kesembilan Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 36 + 37) mod 99 = 109 mod 99 = 10. Mencari nilai untuk bulan kesepuluh Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 10 + 37) mod 99 = 57 mod 99 = 57. Mencari nilai untuk bulan kesebelas Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (2 . 57 + 37) mod 99 = 151 mod 99 = 52.
Mencari nilai untuk bulan kedua belas
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m
= (2 . 52 + 37) mod 99 = 141 mod 99 = 42.
Hasil yang didapat dalam membangkitkan angka acak disajikan dalam tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Angka Acak i Zi (a . Zi + c) Z i +1 = (a . Zi + c) mod m 0 24 85 Z1 85 1 85 207 Z2 9 2 9 55 Z3 55 3 55 147 Z4 48 4 48 133 Z5 34 5 34 105 Z6 6 6 6 49 Z7 49 7 49 135 Z8 36 8 36 109 Z9 10 9 10 57 Z10 57 10 57 151 Z11 52 11 52 141 Z12 42
Berdasarkan  tabel  7,  didapatkan  bahwa  angka  acak sebanyak 12  yaitu 85, 9, 55, 48, 34, 6, 49 36, 10, 57, 52,  dan  42.  Angka  acak  tersebut  digunakan  dalam memprediksi  produksi  bata  merah  UMKM  Kota Pariaman  serta  mendapatkan  dari  hasil  prediksi  yang disajikan pada tabel 8.
5. Simulasi dan Hasil
Simulasi  dilakukan  dengan  membandingkan  dan memasukkan  angka  acak  yang  telah  dibangkitkan yang terdapat pada tabel 7 dengan tabel interval angka acak  yang  ada  pada  tabel  4  untuk  menghasilkan  data tahun   2018. Untuk seterusnya angka acak  yang  telah dibangkitkan yang terdapat pada tabel 7 dibandingkan dengan  tabel  interval  angka  acak  yang  ada  pada  tabel 5  untuk  menghasilkan  data  tahun    2019.  Dan  untuk prediksi  data  tahun  2020  maka  dibandingkan  dengan interval angka acak pada tabel 6.
Berikut  hasil  simulasi  dan  perbandingan  data  tahun 2017-2018,  dan  2018-2019  serta  prediksi  produksi bata  merah  untuk  tahun  2020  kemungkinan  terjadi yang dirangkum dalam tabel 8.
Tabel 8. Hasil Simulasi Bulan Bilangan Acak 2017 - 2018 2018 - 2019 Prediksi 2020 Prediksi Real 2018 % Prediksi Real 2019 % Januari 85 91209 85004 93% 91045 86066 95% 89018 Februari 9 74920 85350 88% 85350 86140 99% 86140 Maret 55 91034 86380 95% 97560 85080 87% 90114 April 48 91034 80210 88% 73078 78120 94% 75010 Mei 34 98024 109904 89% 109904 111230 99% 111230 Juni 6 75345 73078 97% 85004 75010 88% 86066 Juli 49 91034 97560 93% 97560 90114 92% 90114 Agustus 36 98024 97044 99% 109904 90260 82% 111230 September 10 74920 91023 82% 85350 90558 94% 86140 Oktober 57 89120 92220 97% 97560 91040 93% 90260 November 52 91034 91045 100% 97560 89018 91% 90114 Desember 42 76572 95093 81% 73078 91020 80% 75010 Rata-rata Persentasi Perbulan 92% 91%
Hasil  yang  didapat  dari  simulasi  metode  monte  carlo untuk  prediksi  produksi  bata  merah  di  UMKM  Kota Pariaman  berdasarkan  dari  produksi  tiap  bulannya dalam  1  tahun  meningkat.  Perbandingan  data  real tahun  2018  dengan  prediksi  yang  dihasilkan didapatlah  selisih  produksi  pertahunnya  41641  dan kalau  dirata-ratakan  ke  persentasi  yaitu  92%  serta untuk  perbandingan  data  real  2019  hasil  yang didapatkan dengan selisih 63263 dengan persentasenya 90%. Jadi dapat disimpulkan maka tiap tahunnya  produksi  bata  merah  terus  meningkan.  Dari data  2  tahun  yang  disimulasi  maka  didapatkan  rata- rata persentasinya yakni 90%. Dari hasil yang didapat 2 tahun sebelumnya maka didapat pula untuk prediksi produksi bata merah untuk tahun 2020.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil pembahasan dapat diketahui tingkat akurasi menggunakan  metode  monte  carlo  yang  telah diterapkan  pada  prediksi  produksi  bata  merah  di UMKM  Kota  Pariaman  dengan  hasil  simulasi  yang terdapat  pada  Table    8  yaitu  dengan  rata-rata persentasi  90%.  Hasil  tersebut  adalah  rata-rata  dari hasil  tiap  prediksi  bulannya  dalam  satu  tahun  yang berbeda. Dengan berhasilnya penerapan metode monte carlo  ini  untuk  memprediksi  produksi  bata  merah, maka akan memberikan kemudahan bagi pelaku usaha UMKM Bata Merah Kota Pariaman untuk mengetahui jumlah  keuntungan  dan  berapa  biaya  produksi  yang harus  disediakan  pemilik  usaha  dalam  memproduksi bata merah di tahun atau bulan berikutnya. Metode ini dapat  juga  diterapkan  untuk  memprediksi  dalam jumlah penjualan bata merah.

## Daftar Rujukan
[1] Yamani,  A.  Z.,  Muhammad,  A.,  W,  &  Faiz,  M.,  N.  (2019).
Penguatan  Ekonomi  Lokal  Pada  Pelaku  UMKM  Berbasis Digital di Desa Winduaji Kabupaten Brebes. Indonesia Journal Of Civil Society. 18(1), 24-28. DOI:
https://doi.org/10.35970/madani.v1i1.29 .
[2] Suci,  Y.  R.  (2017). Perkembangan  UMKM  (Usahan  Mikro Kecil  dan  Menengah)  di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Cano Ekonomos. 6(1), 51-58.
[3] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2019). Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal KomTekInfo. 5(3), 33-41.
[4] Aji,  B.  S.,  Suyadi,  B.,  &  Kartini,  T.  (2017).  Analisa  Tingkat Efisiensi  Biaya  Pada  Pelaku  Usaha  Batu  Bata  Merah  Dilihat Dari Segi Pendapatan di Desa  Kembiritan Kecamatan Genteng Kabupaten  Banyuwangi. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi. 11(1), 49-53. DOI: https://doi.org/10.19184/jpe.v11i1.4996 .
[5] Kurniawati,  E.  K.,  Hartono  &  Samsul,  A.  (2017).  Uji Karakteristik Batu  Pasang  Sebagai  Pengganti  Batu  Bata  Untuk Bangunan  Rumah  Tinggal  di  Kecamatan  Surade  Sukabumi Selatan. Jurnal  Ilmiah  Sains  dan  Teknologi, 7(1),  585-590. DOI: https://doi.org/10.37150/jsa.v7i1.234 .
[6] Prayuda,  H.,  Setyawan,  E.  A.,  Saleh,  F.  (2018).  Analisa  Sifat Fisik  dan  Mekanik  Batu  Bata  Merah  di  Yogyakarta. Jurnal Riset Rekayasa Sipil Universitas Sebelas Maret, 1(10), 91-104. DOI: https://doi.org/10.20961/jrrs.v1i2.20658 .
[7] Elhusna,  E  &  Agustin,  R.  (2016). Kuat  Tekan  Bata  Merah Dengan Variasi Usia dan Kadar Air Adukan Tanah Liat . Jurnal Inersia, 8(2), 49-54.
[8] Yusmaity,  Santony,  J.  &  Yuhandri.  (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 .
[9] Apriawan,  D.  C.,  Irham,  I  &  Mulyo,  J.  H.  (2015).  Analisis Produksi  Tebu  dan  Gula  di  PT.  Perkebunan  Nusantara  VII (Persero). Agro Ekonomi, 26(2), 159-157. DOI: https://doi.org/10.22146/agroekonomi.17268 .
[10] Manurung,  H.  K.,  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan Barang  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistim Informasi dan Teknologi. 1(3) 7-11. DOI:
https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3 .
[11] Prasetyowati,  E.  (2016). Aplikasi  Simulasi  Persediaan  Teri Crispy  Prisma  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia. 1(1) 43-47.
[12] 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.
[13] Profita,  A.,  Utomo,  D.  S.,  Fachriansyah,  F.  (2017).  Optimasi Manajemen  Persediaan  Darah  Menggunakan  Simulasi  Monte
Carlo. Journal  of  Industrial  Engineering  Management  (JIEM) 2(1) 15-24. DOI: https://doi.org/10.33536/jiem.v2i1.101 .
[14] Sucipto,  S.,  Indriati,  R.,  &  Hariawaan,  F.  B.  (2017).  Desain Database  Untuk  Optimalisasi  Sistem  Prediksi  Transaksi Penjualan. Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran
Informatika (JIPI), , 2(2), 88-93. DOI: http://dx.doi.org/10.29100/jipi.v2i2.367 .
[15] Kumala,  I.,  Sukania,  I.  W.,  &  Christiano.  S.  (2016). Optimasi Persediaan  Spare  Part  untuk  Meningkatkan  Total  penjualan Dengan  Mengguanakan  Simolasi  Monte  Carlo. Jurnal  Ilmiah Teknik Industri. 4(3), 166-174.
[16] Mardiansyah, R. F., Kusrini, E., & RM, Faisal. (2017). Analisa Ekonomis  Peralatan  Pulverizer  untuk  Optimalisasi  Keandalan PLTU  dengan  Simulasi  Monte  Carlo  dan  Pendekatan  Analisa Siklus Hidup. Jurnal Teknologi Industri (Teknoin), 23(3). 257- 288. DOI: https://doi.org/10.20885/teknoin.vol23.iss3.art8 .
[17] 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 .
[18] Geni. Y. B., 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 .
[19] Hartini,  E.,  Adrial,  H.,  &  Pujiarta,  S.  (2019).  Reliability Analysis Of Primary And Purification Pumps In Rsg-Gas Using Monte  Carlo  Simulation  Approach.  Jurnal  Teknologi  Reaktor
Nuklir Tri Dasa Mega, 21(1), 15-22. DOI: http://dx.doi.org/10.17146/tdm.2019.21.1.5311 .
[20] Dimas, A., Azhari, M., & Khairunnisa, K. (2018). Perhitungan Value At Risk (Var) Dengan Metode Historis Dan Monte Carlo Pada  Saham  Sub  Sektor  Rokok. Jurnal  Riset  Bisnis  dan Manajemen , 11 (1), 1-8. DOI:
http://dx.doi.org/10.23969/jrbm.v11i1.862 .
[21] Putri,  W.  L.  (2018). Penggunaan  Monte  Carlo  Untuk Optimalisasi  Prediksi  Pengadaan  Barang  di  QShop  Batam . Jurnal Responsive. 2(1). 101-108.
[22] Maddeppungeng,  A.,  Ujianto,  R.,  &  Fella,  M.  (2018). Penerapan  Metode  Simulasi  Monte  Carlo  Terhadap  Risiko Finansial  Proyek  Konstruksi  (Studi  Kasus:  Apartemen  X  di Cipulir). Jurnal
Fondasi , 7 (2). 1-10. DOI:
http://dx.doi.org/10.36055/jft.v7i2.4070 .
[23] Maheshwari,  H.,  Pathak,  A.,  &  Rajhans,  N.  R.  (2018). Prediction  of  Defects  in  Axle  Production  Using  Monte-Carlo Simulation. International  Journal  of  Engineering  Science
Invention (IJESI). 7(1). 54-60. DOI:
https://doi.org/10.13140/rg.2.2.24507.67366 .
[24] Koch, K. R. (2018). Monte Carlo methods. GEM - International
Journal on Geomathematics, 9(1), 117–143. DOI:
https://doi.org/10.1007/s13137-017-0101-z