## OPTIMALISASI PREDIKSI IMPOR BUAH-BUAHAN DARI NEGARA AUSTRALIA MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO

## Raisya Dwi Zahra Putri
Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jalan William Iskandar Pasar V Deli Serdang, Indonesia raisyazahra@mhs.unimed.ac.id

## ABSTRAK
Optimalisasi prediksi impor buah-buahan dari  Negara Australia merupakan aspek penting dalam manajemen rantai pasok dan kebijakan perdagangan. Pertumbuhan permintaan buah-buahan yang terus meningkat, didorong oleh  perubahan  pola  makan  yang  lebih  sehat  dan  peningkatan  daya  beli,  menimbulkan  tantangan  dalam memastikan ketersediaan pasokan yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan prediksi jumlah impor buah-buahan dari Negara Australia menggunakan metode simulasi Monte Carlo, dan diharapkan prediksi yang dihasilkan akan lebih akurat dan bermanfaat dalam perencanaan serta pengambilan keputusan terkait impor buah-buahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Monte Carlo efektif dalam memprediksi jumlah impor buah-buahan dari Negara Australia dengan tingkat akurasi mencapai 98%, yang menunjukkan bahwa metode ini sangat andal. Dengan prediksi yang akurat ini, para pemangku kepentingan dapat merancang strategi impor yang lebih tepat dan efisien, memastikan ketersediaan pasokan buah-buahan yang stabil, mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok, serta mengoptimalkan biaya dan sumber daya. Pada akhirnya, hasil  ini  berkontribusi pada peningkatan efisiensi rantai pasok dan kepuasan konsumen.
Kata kunci :  Impor Buah-buahan, Prediksi, Monte Carlo, Negara Australia

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  adalah  aspek  penting  yang  selalu diupayakan  dan  dipertahankan  oleh  manusia  karena kesehatan  memungkinkan  hidup  yang  nyaman  dan berkualitas.  Memulai menjaga  kesehatan  bisa dilakukan dengan langkah sederhana, seperti memperhatikan  asupan  makanan  dan  nutrisi  yang masuk  ke  tubuh.  Salah  satu  cara  menjaga  kesehatan tubuh adalah dengan mengonsumsi makanan berserat, seperti buah-buahan. Buah-buahan merupakan komponen  penting  dari  hidup  sehat.  Mengonsumsi buah  setiap  hari  sangat  bermanfaat  bagi  kesehatan tubuh karena kaya akan berbagai vitamin dan mineral. Jika buah dan sayuran dikonsumsi dalam jumlah yang disarankan,  hal  ini  dapat  mengurangi  risiko kekurangan  gizi  mikro  dan  mencegah  penyakit  tidak menular [1].
Penelitian  tentang  impor  buah-buahan  sangat penting karena memungkinkan pemerintah dan pelaku industri  untuk  mengembangkan  kebijakan  yang  tepat dalam  mengatasi  berbagai  tantangan  ekonomi  dan kesehatan.  Pertumbuhan  impor  buah-buahan  telah memicu berbagai permasalahan, seperti ketergantungan  pada  pasokan  luar  negeri,  fluktuasi harga, dan ancaman terhadap keberlanjutan pertanian lokal. Selain itu, kualitas dan keamanan buah-buahan impor  harus  dijaga  untuk  melindungi  kesehatan konsumen dari risiko kontaminasi dan residu pestisida. Dari  beberapa  isu  yang  ada,  standar  kesehatan  dan keamanan  pangan  merupakan  salah  satu  perhatian utama  dalam  impor  buah-buahan.  Tidak  kalah pentingnya,  peningkatan  impor  buah-buahan  yang terus meningkat setiap tahunnya menjadi kekhawatiran  karena  tidak  seimbangnya  dengan
dukungan  untuk  pertanian  lokal  dan  pengembangan infrastruktur agribisnis.
Penggunaan metode Monte Carlo pada penelitian ini  didasarkan  pada  beberapa  alasan  yang  kuat. Pertama, metode ini sangat efektif dalam menghadapi ketidakpastian dan variabilitas yang tinggi dalam data. Impor  buah-buahan  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor yang  tidak  pasti,  seperti  kondisi  cuaca,  kebijakan perdagangan, fluktuasi  permintaan  pasar,  dan gangguan  logistik.  Dengan  mensimulasikan  berbagai kemungkinan hasil berdasarkan distribusi probabilitas dari  faktor-faktor  tersebut,  metode  Monte  Carlo mampu  memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat. Kedua, metode ini memungkinkan analisis risiko yang mendalam,  membantu  dalam  memahami  rentang kemungkinan  hasil  dan  mengidentifikasi  skenario yang  paling  mungkin  terjadi.  Hal  ini  sangat  penting untuk  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan  yang lebih  baik.  Selain  itu,  metode  Monte  Carlo  telah terbukti efektif dalam  berbagai  bidang penelitian  dan aplikasi  praktis,  menunjukkan  keandalannya  dalam menghasilkan estimasi  yang  mendekati realitas. Oleh karena  itu,  penerapan  metode  ini  dalam  penelitian prediksi impor buah-buahan dari Australia diharapkan dapat  memberikan  hasil  yang  optimal  dan  dapat diandalkan.
Negara  Australia,  adalah  salah  satu  negara terbesar di dunia. Terletak di antara Samudra Pasifik dan Hindia di Belahan Bumi Selatan, Negara Australia memiliki ibu kota bernama Canberra. Kota ini terletak di  wilayah  tenggara  negara  tersebut,  di  antara  pusat- pusat ekonomi dan budaya utama seperti Sydney dan Melbourne.  Daratan  Australia  membentang  sekitar 2.500  mil  (4.000  km)  dari  barat  ke timur  dan  sekitar 2.000 mil (3.200 km) dari Semenanjung Cape York di
timur  laut  hingga  Tanjung  Wilsons  di  tenggara.  Di selatan,  yurisdiksi  Australia  meluas  hingga  310  mil (500  km)  ke  ujung  selatan  pulau  Tasmania,  dan  di utara,  mencapai  pantai  selatan  Papua  Nugini.  Secara geografis, Negara Australia dipisahkan dari Indonesia di  barat  laut oleh  Laut  Timor  dan  Laut  Arafura,  dari Papua Nugini di timur laut oleh Laut Koral dan Selat Torres, dari Wilayah Kepulauan Laut Koral oleh Great Barrier Reef, dari Selandia Baru di tenggara oleh Laut Tasman,  dan  dari  Antartika  di  ujung  selatan  oleh Samudra Hindia [2].
Dengan pemahaman yang mendalam tentang tren impor  buah-buahan,  para  pembuat  kebijakan  dapat mengambil  langkah-langkah  yang  tepat  dalam pengembangan sektor agrikultur, pengaturan perdagangan, dan perlindungan konsumen. Informasi tentang  volume  buah-buahan  yang  akan  diimpor  di masa  mendatang  bisa  juga  dijadikan  masukan  dalam perencanaan  ketahanan  pangan  dan  pengembangan industri  pertanian  lokal  serta  regulasi  keamanan pangan.  Dengan  demikian,  memiliki  prediksi  yang akurat bukan hanya menjadi kebutuhan praktis, tetapi juga  menjadi  landasan  untuk  pengambilan  keputusan yang  signifikan  dalam  membangun  masa  depan agrikultur yang berkelanjutan dan aman.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Prediksi
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI), prediksi adalah hasil dari kegiatan meramalkan  atau  memperkirakan  nilai-nilai  baru dengan  menggunakan  data  dari  masa  lalu,  sehingga kesalahan  (perbedaan  antara  hasil  yang  sebenarnya terjadi dan hasil yang diprediksi) dapat diminimalkan. Definisi prediksi ini dapat bervariasi tergantung pada bidang kajian atau disiplin ilmu yang bersangkutan [3].

## 2.2. Metode Monte Carlo
Metode  yang  sering  diandalkan  dan  banyak digunakan  dalam  melakukan  prediksi  adalah  Metode Monte  Carlo.  [4]  Metode  ini  banyak  diaplikasikan dalam pemodelan simulasi untuk menguji data dengan tujuan  mendapatkan  solusi  optimal.  Melalui  simulasi ini,  berbagai  kemungkinan  hasil  dapat  dianalisis dengan  menggunakan  data  historis  dan  asumsi  yang relevan [5].
Metode  Monte  Carlo  adalah  simulasi  berbasis probabilitas  yang  mendekati  solusi  sebuah  masalah melalui pengambilan sampel dari proses acak. Metode ini  efektif  dalam  memprediksi  atau  meminimalkan risiko  karena  menggunakan  probabilitas  yang didasarkan  pada  distribusi  data  sampel.  Dengan menjalankan  sejumlah  besar  simulasi  acak,  metode Monte Carlo dapat menghasilkan gambaran yang lebih akurat  mengenai  berbagai  kemungkinan  hasil. Semakin  banyak  data  sampel  yang  digunakan, semakin  baik  hasil  prediksi  yang  diperoleh,  karena sampel  yang  lebih  besar  dapat  mencerminkan distribusi  probabilitas  yang  lebih  akurat.  Aplikasi metode  ini  sangat  luas,  mencakup  berbagai  bidang
seperti keuangan, teknik, dan ilmu kesehatan, di mana pemahaman  tentang  variabilitas  dan  ketidakpastian adalah kunci untuk pengambilan keputusan yang lebih tepat dan informasional [6].

## 2.3. Impor
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI),  impor  adalah  kegiatan  memasukkan  barang dan lain sebagainya dari luar negeri ke dalam negeri. Ruddy  Tri  Santoso  mendefinisikan  impor  sebagai proses pemasukan barang atau produk dari luar negeri ke dalam wilayah pabean domestik, dengan mematuhi peraturan  perundang-undangan  yang  berlaku.  Proses ini dapat dilakukan melalui jalur udara, darat, maupun laut,  dan  harus  disertai  dengan  dokumen  impor  yang jelas dan lengkap. Adrian Sutedi menambahkan bahwa impor, yaitu kegiatan membeli produk dari luar negeri, bertujuan untuk memasukkan barang ke dalam daerah pabean  domestik  guna  menjaga  dan  meminimalkan kekurangan pasokan apabila produksi domestik tidak mencukupi permintaan [7].
Impor mencerminkan kedaulatan ekonomi suatu negara,  menunjukkan  sejauh  mana  barang  dan  jasa buatan  dalam  negeri  mampu  memenuhi  kebutuhan masyarakatnya.  Negara  melakukan  impor  karena mengalami  kekurangan  atau  kegagalan  dalam memproduksi barang dan jasa yang dibutuhkan untuk konsumsi  penduduknya.  Misalnya,  ketidakmampuan suatu  negara  untuk  menyediakan  kebutuhan  pokok seperti  beras  seringkali  disebabkan  oleh  inefisiensi dalam produksi, yang mungkin disebabkan oleh faktor seperti  keterbatasan  teknologi,  kurangnya  sumber daya  alam  yang  diperlukan,  atau  iklim  yang  tidak mendukung.  Oleh  karena  itu,  untuk  menutupi  defisit ini  dan  memastikan  bahwa  kebutuhan  masyarakat terpenuhi,  negara  perlu  mengimpor  barang  dari  luar negeri [8].

## 2.4. Buah-buahan
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI), buah adalah hasil dari tanaman yang biasanya berbiji  dan  dapat  dimakan,  berasal  dari  bunga  atau bagian  tanaman  lainnya.  Definisi  ini  disokong  oleh para  ahli  dari  berbagai  disiplin  ilmu.  Dalam  konteks botani,  buah-buahan  dijelaskan  sebagai  organ reproduksi  dari  tanaman  berbunga  yang  berkembang dari  ovarium  setelah  proses  pembuahan.  Sementara itu, dari perspektif gizi, buah-buahan dianggap sebagai sumber  makanan  penting  yang  mengandung  vitamin, mineral,  serat,  dan  antioksidan  yang  mendukung kesehatan  tubuh  secara  menyeluruh.  Dari  segi agronomi,  buah-buahan diidentifikasi sebagai produk hortikultura  bernilai  ekonomi  tinggi  yang  bisa dikonsumsi segar atau diolah menjadi berbagai produk pangan.  Keseluruhan,  definisi  ini  menyoroti  peran penting  buah-buahan  dalam  aspek  biologis,  gizi,  dan ekonomi,  serta  pentingnya  kontribusinya  dalam menjaga kesehatan dan kesejahteraan manusia.

## 2.5. Aplikasi Monte Carlo dalam Prediksi
Metode Monte Carlo adalah teknik simulasi yang sering  digunakan  di  berbagai  bidang  untuk  membuat prediksi  yang  akurat.  Di  bidang  ekonomi,  penelitian yang  dilakukan  oleh  Fikri  Algifari  tentang  tingkat pendapatan  jualan  handphone  menunjukkan  bahwa dengan menggunakan metode Monte Carlo menghasilkan akurasi sebesar 94,62% hingga 97,18% yang menandakan bahwa metode Monte Carlo cocok untuk melakukan perkiraan pendapatan tiap tahunnya [9].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hasanatul Iftitah dan Yuhandri Yunus yang berfokus pada bidang pendidikan  tentang  tingkat  penerimaan  lulusan  siswa kejuruan dalam dunia usaha dan industri menunjukkan bahwa  dengan  menggunakan  metode  Monte  Carlo menghasilkan akurasi sebesar 84% yang membuktikan bahwa  metode  monte  carlo  dianggap  bisa  untuk melakukan  perkiraan  jumlah  siswa  yang  diterima  di dunia usaha dan industri. [10]

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian adalah serangkaian tahapan  yang  perlu  dilakukan  sebelum  melakukan penelitian. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah  metode  Monte  Carlo.  Berikut  adalah  tahapan penelitian menggunakan Monte Carlo.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Gambar 1 diatas menunjukkan tahapan tahapan yang dilakukan pada penelitian ini.

## 3.1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah pada tahap ini akan berfokus pada impor buah-buahan di negara Australia. Masalah yang  diidentifikasi  dapat  mencakup  pertanyaan mengenai  tren  peningkatan  impor  buah-buahan  dan pentingnya memprediksi jumlah impor untuk perencanaan  kebijakan  pertanian  serta  pembangunan infrastruktur distribusi di negara Australia.

## 3.2. Studi Literatur
Studi  literatur  dalam  penelitian  ini  akan mencakup analisis tren historis impor buah-buahan di negara Australia, faktor ekonomi yang mempengaruhi permintaan, serta kebijakan perdagangan dan regulasi yang relevan. Studi sebelumnya menunjukkan bahwa perubahan  preferensi  konsumen,  fluktuasi  harga
domestik, dan kondisi iklim memengaruhi permintaan buah  impor.  Selain  itu,  tantangan  logistik  dan infrastruktur  distribusi  dari  negara  asal  hingga konsumen  di  negara  Australia  juga  akan  dianalisis. Dengan  memahami  dinamika  ini,  penelitian  ini bertujuan untuk memprediksi tren  masa depan  impor buah-buahan dan memberikan rekomendasi kebijakan untuk mendukung pengembangan sektor pertanian dan distribusi  yang  lebih  efisien  serta  berkelanjutan  di negara Australia.

## 3.3. Pengumpulan Data
Informasi  mengenai  jumlah  impor  buah-buahan di  Australia  selama  tahun  2018  hingga  2023 didapatkan  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada tahap  pengumpulan  data  penelitian  ini.  BPS  dipilih sebagai sumber data utama karena merupakan lembaga resmi  yang  berwenang  dalam  mengumpulkan, menyimpan, dan menyediakan data statistik terpercaya di Indonesia.

## 3.4. Penerapan Monte Carlo
Untuk  menerapkan  metode  Monte  Carlo  pada penelitian  ini,  perlu  dilakukan  beberapa  tahapan penting. Berikut adalah rincian tahapannya.
1. Menentukan Distribusi Probabilitas Distribusi  probabilitas  menggambarkan  peluang dari  suatu  variabel  yang  ada.  Nilai  probabilitas ini diperoleh dengan membagi frekuensi kejadian dengan total frekuensi, seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (1). [11]
DP = 𝐹 𝐽 ……………………….. (1)
Keterangan : 𝐷𝑃 = Distribusi Probabilitas 𝐹 = Frekuensi 𝐽 = Jumlah Frekuensi
2. Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif Distribusi  probabilitas  kumulatif  diperoleh dengan menjumlahkan nilai distribusi probabilitas dengan total nilai distribusi probabilitas  sebelumnya.  Namun,  untuk  nilai distribusi  probabilitas  kumulatif  yang  pertama, nilai probabilitas kumulatifnya sama dengan nilai probabilitas variabel tersebut.
3. Menentukan Interval Angka Acak Interval angka acak diperoleh dengan mengalikan nilai kumulatif dengan 100. Interval ini  berfungsi  sebagai  pembatas  antara  variabel yang  ada,  menentukan  rentang  di  mana  setiap variabel  akan  ditempatkan.  Dengan  demikian, interval angka acak membantu dalam pengelompokan  variabel,  memastikan  bahwa setiap  variabel  berada  dalam  batas  yang ditentukan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Hal  ini mempermudah  proses  pengacakan  dan  alokasi variabel secara lebih terstruktur dan teratur.
4. Membangkitkan Angka Acak Metode  yang  digunakan  untuk  membangkitkan angka  acak  adalah  Metode  Mixed  Congruent, yang dapat dirumuskan dengan Persamaan (2).
Z i = (a * 𝑍 𝑖−1 + c) mod m) …….(2) Dalam  metode  ini, a adalah  bilangan  pengali dengan  ketentuan (a  <  m),  c adalah  bilangan pergeseran  (dengan  syarat c  <  m ), m adalah bilangan modulus (dimana m > 0 ), dan 𝑍 𝑖 adalah bilangan awal (bilangan bulat yang memenuhi 𝑍 0 <  m  dan 𝑍 0 >  0 ).  Proses  ini  dimulai  dengan i yang bernilai 0. [12]
5. Simulasi pengujian Monte Carlo Simulasi  menggunakan  Metode  Monte  Carlo dilakukan dengan membandingkan dan menghitung  angka  acak  yang  dihasilkan  pada langkah sebelumnya dengan interval angka acak tertentu. Setelah tahap simulasi, dilakukan proses perhitungan  untuk  menentukan  tingkat  akurasi jumlah  impor buah-buahan di  Australia. Rumus perhitungannya  sesuai  dengan  Persamaan  (3) berikut.
Tingkat akurasi = 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 x 100…….(3) Keterangan : Min  = Nilai  terkecil  antara  nilai  hasil  simulasi dan data asli.
Max  = Nilai  terbesar  antara  nilai  hasil  simulasi dan data asli.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diambil dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  sebagai  sumber utama. BPS menyediakan berbagai data statistik yang komprehensif  dan  terpercaya,  mencakup  berbagai aspek  sosial,  ekonomi,  dan  demografis  dari  berbagai negara. Dalam penelitian ini, berfokus pada data yang berkaitan  dengan  negara  Australia.  Pemilihan Australia sebagai sampel didasarkan pada pertimbangan  tertentu  yang  relevan  dengan  tujuan penelitian ini.
Rentang  waktu  selama  6  tahun  dipilih  untuk penelitian  ini  guna  memberikan  cakupan  data  yang cukup luas dan representatif dalam  menganalisis tren impor buah-buahan dari Australia. Periode enam tahun dianggap memadai untuk menangkap variasi musiman dan  fluktuasi  tahunan  yang  mungkin  terjadi  akibat faktor-faktor  seperti  perubahan  cuaca,  kebijakan perdagangan, dan kondisi ekonomi global. Selain itu, rentang  waktu  ini  memungkinkan  identifikasi  pola jangka panjang dan anomali yang tidak terlihat dalam periode yang lebih pendek. Dengan menganalisis data selama enam tahun, penelitian ini dapat menghasilkan prediksi  yang  lebih  akurat  dan  andal,  memberikan dasar  yang kuat untuk perencanaan dan pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  dalam  mengelola  impor buah-buahan.
Tabel 1. Jumlah Impor Buah-buahan dari Negara
Australia tahun 2018-2023 Tahun Jumlah Impor 2018 27166,3 2019 36235,8 2020 25964,8
2021 31352,2 2022 34903,4 2023 39769,8 Jumlah 195392,3
Tabel  1  menunjukkan  data  jumlah  impor Australia selama periode enam tahun dari tahun 2018 hingga  2023.  Data  ini  diambil  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  dan  diukur  dalam  satuan  kilogram. Total  jumlah  impor  untuk  periode  tersebut  adalah 195.392,3 kg.
Berdasarkan data di atas, terlihat adanya fluktuasi dalam  jumlah  impor  beras  dari  Australia  selama periode  2018-2023.  Pada  tahun  2018,  jumlah  impor tercatat  sebesar  27.166,3  ribu  kilogram.  Terjadi peningkatan  signifikan  pada  tahun  2019,  dengan jumlah impor mencapai 36.235,8 ribu kilogram, yang menunjukkan peningkatan aktivitas impor dibandingkan tahun sebelumnya. Namun, pada tahun 2020,  jumlah  impor  menurun  menjadi  25.964,8  ribu kilogram,  kemungkinan  dipengaruhi  oleh  situasi global seperti pandemi COVID-19 yang mengakibatkan penurunan dalam perdagangan internasional. Pada tahun 2021, jumlah impor kembali meningkat menjadi 31.352,2 ribu kilogram, menandakan  pemulihan  dari  penurunan  yang  terjadi pada tahun sebelumnya.
Tren  peningkatan  berlanjut  pada  tahun  2022, dengan  jumlah  impor  mencapai  34.903,4  ribu kilogram,  dan  mencapai  puncaknya  pada  tahun  2023 dengan jumlah impor sebesar 39.769,8 ribu kilogram. Peningkatan  tertinggi  terjadi  pada  tahun  2019  dan 2023.  Jumlah  impor  total  selama  enam  tahun  ini mencapai  195.392,3  ribu  kilogram,  mencerminkan volume perdagangan yang cukup besar dan pentingnya impor beras bagi perekonomian Australia.

## 4.2. Menentukan Distribusi Probabilitas
Untuk menentukan nilai distribusi probabilitas, dapat digunakan rumus (1) yang telah dijelaskan sebelumnya.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas tahun 2018-2023 Tahun F DP 2018 27166,3 0,14 2019 36235,8 0,19 2020 25964,8 0,13 2021 31352,2 0,16 2022 34903,4 0,18 2023 39769,8 0,20
Tabel  2  menunjukkan  data  jumlah  impor  buah- buahan  dari  Australia  ke  Indonesia  selama  periode 2018  hingga  2023,  diukur  dalam  kilogram,  beserta distribusi  probabilitas  (DP)  untuk  setiap  tahun. Distribusi  probabilitas  dihitung  berdasarkan  proporsi jumlah  impor  masing-masing  tahun  terhadap  total impor  selama  periode  tersebut.  Pada  tahun  2018, jumlah  impor  sebesar  27.166,3  kg  dengan  distribusi probabilitas  0,14,  yang  berarti  impor  pada  tahun tersebut  menyumbang  14%  dari  total  impor  selama
enam  tahun.  Pada  tahun  2019,  jumlah  impor meningkat  menjadi  36.235,8  kg  dengan  distribusi probabilitas  0,19,  menunjukkan  kontribusi  sebesar 19% terhadap total impor.
Namun,  pada  tahun  2020,  jumlah  impor  turun menjadi  25.964,8  kg  dengan  distribusi  probabilitas 0,13, menyumbang 13% dari total impor, kemungkinan besar akibat dampak pandemi COVID- 19.  Pada  tahun  2021,  jumlah  impor  naik  kembali menjadi  31.352,2  kg  dengan  distribusi  probabilitas 0,16,  memberikan  kontribusi  16%  terhadap  total impor. Tahun  2022  menunjukkan  peningkatan  impor menjadi  34.903,4  kg  dengan  distribusi  probabilitas 0,18,  yang  berarti  18%  dari  total  impor.  Akhirnya, pada tahun 2023, jumlah impor mencapai 39.769,8 kg dengan distribusi probabilitas tertinggi 0,20, menyumbang  20%  dari  total  impor  selama  periode tersebut.  Data  ini  memberikan  wawasan  penting tentang  fluktuasi  dan  tren  impor  buah-buahan  dari Australia,  serta  proporsi  kontribusi  masing-masing tahun terhadap total impor.
4.3. Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif Distribusi  probabilitas  kumulatif  (DPK)  adalah konsep
statistik yang digunakan untuk menggambarkan  probabilitas  bahwa  suatu  variabel acak  akan  mengambil  nilai  kurang  dari  atau  sama dengan  suatu  nilai  tertentu.  Dalam  konteks  analisis data  impor,  DPK  memberikan  gambaran  tentang bagaimana jumlah impor kumulatif dari tahun ke tahun meningkat dan seberapa besar kontribusi setiap tahun terhadap total impor selama periode yang ditinjau.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Kumulatif tahun
2018-2023 Tahun F DP DPK 2018 27166,3 0,14 0,14 2019 36235,8 0,19 0,32 2020 25964,8 0,13 0,46 2021 31352,2 0,16 0,62 2022 34903,4 0,18 0,80 2023 39769,8 0,20 1,00
Tabel 3 menunjukkan nilai distribusi probabilitas kumulatif (DPK) impor buah-buahan dari Australia ke Indonesia  untuk  periode  2018  hingga  2023.  Nilai distribusi  probabilitas  kumulatif  ini  dihitung  dengan menjumlahkan distribusi probabilitas (DP) dari tahun- tahun  sebelumnya  hingga  mencapai  tahun  yang bersangkutan. Pada tahun 2018, jumlah impor sebesar 27.166,3  kg  dengan  distribusi  probabilitas  0,14  dan distribusi  probabilitas  kumulatif  yang  juga  sebesar 0,14.  Pada  tahun  2019,  jumlah  impor  meningkat menjadi  36.235,8  kg  dengan  DP  sebesar  0,19, sehingga  DPK  menjadi  0,32  ketika  ditambahkan dengan  DP  tahun  sebelumnya.  Pada  tahun  2020, jumlah  impor  adalah  25.964,8  kg  dengan  DP  0,13, sehingga DPK mencapai 0,46. Pada tahun 2021, impor naik  menjadi  31.352,2  kg  dengan  DP  0,16  dan  DPK meningkat  menjadi  0,62.  Pada  tahun  2022,  impor
mencapai  34.903,4  kg  dengan  DP  0,18,  membawa DPK ke angka 0,80.
Akhirnya, pada tahun 2023, jumlah impor adalah 39.769,8  kg  dengan  DP  tertinggi  0,20,  menjadikan DPK  mencapai  1,00.  Data  ini  menggambarkan bagaimana distribusi probabilitas kumulatif meningkat secara  bertahap  seiring  dengan  penambahan  jumlah impor  setiap  tahunnya,  memberikan  pandangan komprehensif  mengenai  kontribusi  kumulatif  impor dari tahun ke tahun dalam periode yang ditinjau.

## 4.4. Menentukan Interval Angka Acak
Interval angka acak ditentukan berdasarkan DPK untuk  setiap  periode.  Setiap  interval  menunjukkan rentang  nilai  angka  acak  yang  sesuai  dengan probabilitas  kumulatif  tertentu.  Dalam  konteks  ini, interval angka acak digunakan untuk mengubah angka acak  yang  dihasilkan  menjadi  angka  yang  sesuai dengan distribusi probabilitas kumulatif dari data yang dianalisis.
Tabel 4. Interval Angka Acak tahun 2018-2023 Tahun F DP DPK Interval 2018 27166,3 0,14 0,14 0 – 14 2019 36235,8 0,19 0,32 15 – 32 2020 25964,8 0,13 0,46 33 – 46 2021 31352,2 0,16 0,62 47 – 62 2022 34903,4 0,18 0,80 63 – 80 2023 39769,8 0,20 1,00 81 - 100
Tabel 4 menunjukkan interval angka acak untuk impor buah-buahan dari Australia ke Indonesia selama periode  2018  hingga  2023.  Setiap  tahun  memiliki jumlah  impor yang diukur dalam kilogram, distribusi probabilitas  (DP),  distribusi  probabilitas  kumulatif (DPK), dan  interval angka acak  yang sesuai. Interval angka  acak  dihitung  berdasarkan  nilai  DPK  dan digunakan untuk menentukan rentang angka acak yang terkait dengan setiap tahun.
Misalnya,  pada  tahun  2018,  jumlah  impor sebesar  27.166,3  kg  dengan  DP  0,14  dan  DPK  0,14, menghasilkan  interval  angka  acak  0-14.  Pada  tahun 2019, dengan jumlah impor 36.235,8 kg dan DP 0,19, interval  angka  acak  adalah  15-32.  Pola  ini  berlanjut hingga  tahun  2023,  di  mana  jumlah  impor  mencapai 39.769,8 kg dengan DP 0,20, dan interval angka acak menjadi  81-100.  Data  ini  penting  untuk  memahami bagaimana  nilai-nilai  acak  yang  dihasilkan  dapat dipetakan  ke  dalam  kategori  tahun  tertentu  dalam proses  simulasi  Monte  Carlo,  memberikan  gambaran rinci tentang distribusi probabilitas dan alokasi angka acak.

## 4.5. Membangkitkan Angka Acak
Angka acak adalah nilai numerik yang dihasilkan sedemikian  rupa  sehingga  setiap  nilai  dalam  rentang tertentu  memiliki  kemungkinan  yang  sama  untuk dipilih.  Pada  penelitian  ini,  bilangan  acak  yang dihasilkan  berada  dalam  rentang  0  sampai  100. Dengan menggunakan angka acak, dapat dipetakan ke
interval  yang  sesuai.  Penelitian  ini  menggunakan parameter sebagai berikut:
a = 25 c = 85 m = 95 𝑍 0 = 15
Penelitian ini menggunakan parameter-
parameter seperti a = 25, c = 85, m = 95, dan 𝑍 0 = 15 untuk membangkitkan nilai acak dalam metode Monte Carlo.  Pemilihan  nilai-parameter  ini  didasarkan  pada prinsip  bahwa  mmm  sebagai  modulus  harus  cukup besar  untuk  menjamin  variasi  yang  memadai  dalam hasil  acak, sementara a dan c dipilih agar  memenuhi persyaratan bahwa a < m dan c < m .  Penggunaan 𝑍 0 sebagai nilai awal juga penting untuk memulai proses pembangkitan angka acak.
Dengan  konfigurasi  ini,  proses  simulasi  dapat menghasilkan  rentang  nilai  acak  yang  konsisten  dan representatif  terhadap  distribusi  yang  diharapkan, memungkinkan  peneliti  untuk  memprediksi  impor buah-buahan  dari  Australia  ke  Indonesia  dengan tingkat  keakuratan  yang  tinggi  berdasarkan  data historis yang tersedia. Untuk melakukan pembangkitan angka acak, maka digunakan rumus (2) yang sudah dijelaskan sebelumnya.
Tabel 5. Angka Acak Tahun 𝐙 𝐢 2018 80 2019 90 2020 55 2021 35 2022 10 2023 50 Tabel 5 menunjukkan hasil perhitungan pembangkitan  angka  acak  ( 𝑍 𝑖 )  untuk  periode  tahun 2018 hingga 2023. Angka-angka ini digunakan dalam simulasi Monte Carlo untuk menentukan tahun  mana yang  diwakili  oleh  masing-masing  angka  acak berdasarkan interval yang telah ditentukan sebelumnya di Tabel 4. Misalnya, angka acak 80 untuk tahun 2018 jatuh dalam interval 81-100, angka acak 90 untuk tahun 2019 juga jatuh dalam interval yang sama, angka acak 55 untuk tahun 2020 jatuh dalam interval 47-62,  angka  acak  35  untuk  tahun  2021  jatuh  dalam interval 33-46, angka acak 10 untuk tahun 2022 jatuh dalam  interval  0-14,  dan  angka  acak  50  untuk  tahun 2023  jatuh  dalam  interval  47-62.  Angka  acak  ini digunakan  untuk  memetakan  data  impor  ke  dalam tahun-tahun  tertentu,  membantu  dalam  simulasi  dan analisis  tren  impor  buah-buahan  dari  Australia  ke Indonesia selama periode tersebut.

## 4.6. Simulasi Monte Carlo
Langkah  terakhir  dalam  penelitian  ini  yaitu simulasi  Monte  Carlo.  Tahap  ini  berfungsi  untuk mengevaluasi  hasilnya  dan  membuat  kesimpulan berdasarkan  analisis  yang  dilakukan.  Hasil  simulasi
digunakan  untuk  memperkirakan  risiko,  membuat keputusan  strategis,  atau  mengoptimalkan  desain sistem.  Interpretasi  hasil  sangat  penting  untuk mengambil langkah-langkah selanjutnya atau memvalidasi model yang digunakan.
Tabel 6. Hasil Simulasi tahun 2018-2023 Tahun 𝐙 𝐢 Hasil Simulasi 2018 80 34903,4 2019 90 39769,8 2020 55 31352,2 2021 35 25964,8 2022 10 27166,3 2023 50 31352,2 Tabel 6 menampilkan hasil simulasi menggunakan metode Monte Carlo untuk memprediksi  impor  buah-buahan  dari  Australia  ke Indonesia  dari  tahun  2018  hingga  2023.  Angka  acak (Z_i)  yang  dihasilkan  digunakan  untuk  memetakan impor  ke  dalam  interval  angka  acak  yang  telah ditentukan  sebelumnya,  sesuai  dengan  distribusi probabilitas  kumulatif  dari  Tabel  4.  Hasil  simulasi menunjukkan  jumlah  impor  dalam  kilogram  untuk setiap  tahun,  seperti  34.903,4  kg  untuk  tahun  2018, 39.769,8 kg untuk tahun 2019, dan seterusnya. Proses ini  memberikan  gambaran  tentang  variasi  potensial dalam  jumlah  impor  buah-buahan  dari  Australia  ke Indonesia  berdasarkan  skenario  yang  disimulasikan, menggunakan  data  historis  dan  probabilitas  untuk mendukung  perencanaan  kebijakan  dan  strategi distribusi di masa depan.
Untuk menentukan tingkat akurasi pada penelitian ini, dapat dilakukan perhitungan menggunakan  rumus  (3)  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya,  yang  ditampilkan  pada  tabel  7  dibawah ini.
Tabel 7. Tingkat Akurasi tahun 2018-2023 Tahun Hasil Simulasi Akurasi 2018 34903,4 78% 2019 39769,8 91% 2020 31352,2 83% 2021 25964,8 83% 2022 27166,3 78% 2023 31352,2 79% Total 98% Tabel  7  menyajikan  hasil  dari  simulasi menggunakan metode Monte Carlo untuk memprediksi  impor  buah-buahan  dari  Australia  ke Indonesia dari tahun 2018  hingga 2023, serta tingkat akurasi  dari  masing-masing  hasil  simulasi.  Hasil simulasi  dalam  kilogram  untuk  setiap  tahun ditunjukkan  bersama  dengan  persentase  tingkat akurasi  yang  mencerminkan  seberapa  dekat  hasil simulasi dengan data aktual.
Misalnya,  impor  yang  diprediksi  untuk  tahun 2019 adalah 39.769,8 kg dengan tingkat akurasi 91%, menunjukkan prediksi yang sangat dekat dengan data sebenarnya.  Tahun  2018  dan  2022  memiliki  tingkat
akurasi  78%,  sedangkan  tahun  2021  dan  2023 memiliki  tingkat  akurasi  79%  dan  83%  secara berturut-turut. Total tingkat akurasi untuk semua tahun adalah 98%, mencerminkan keandalan simulasi secara keseluruhan  dalam  memprediksi  jumlah  impor  buah- buahan  dari  Australia  ke  Indonesia  selama  periode enam tahun tersebut. Hasil ini memberikan keyakinan bahwa metode Monte Carlo efektif dalam menghasilkan  estimasi  yang  mendekati  realitas berdasarkan  data  historis  dan  distribusi  probabilitas yang digunakan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  Monte  Carlo  untuk impor  buah-buahan  dari  Australia  dari  tahun  2018 hingga 2023, diperoleh bahwa metode ini memberikan prediksi  yang  cukup  akurat  dengan  tingkat  akurasi yang  bervariasi antara 78% hingga 91% untuk setiap tahunnya.  Tahun  2019  mencatatkan  tingkat  akurasi tertinggi  sebesar  91%,  menunjukkan  bahwa  prediksi untuk tahun tersebut sangat mendekati data aktual atau estimasi yang tersedia pada saat itu. Meskipun terdapat fluktuasi  dalam  tingkat  akurasi  antar  tahun,  total akurasi untuk semua tahun mencapai 98%.
Hal  ini  mengindikasikan bahwa simulasi Monte Carlo secara keseluruhan memberikan hasil yang dapat diandalkan  dan  memiliki  tingkat  kepercayaan  yang tinggi  dalam  memprediksi  impor  buah-buahan  dari Australia  selama  periode  yang  diteliti.  Dengan demikian,  metode  ini  dapat  digunakan  secara  efektif untuk analisis lebih lanjut terkait kebijakan impor atau perencanaan  strategis  terkait  perdagangan  buah- buahan internasional.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aji,I.,  Mukson,.,  Roessali,W.,.  (2022).  Analisis Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Keputusan Konsumen    dalam  Membeli  Buah  Apel  Impor (Studi  Kasus  Pasar  Modern  Transmart  Kota Semarang). AGROLAND:JURNAL ILMU-ILMU PERTANIAN , 29 (3), 230-240.
[2] Britannica.com.  (2024,  Juni  12).  Australia. https://www.britannica.com/place/Australia.
[3] Mardiyah,N.,  Rahaningsih,N.,  Ali,I.,.  (2024). Penerapan Data Mining Menggunakan
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  pada  Prediksi Pemberian  Kredit  di  Sektor  Finansial. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , 8 (2), 1491-1499.
[4] Sukrianto,D., Gunawan,A., Oktarina,D.,. (2022). Implementasi  Sistem  Informasi  Penjualan  pada Pet Shop Mulya PS. Jurnal Intra Tech , 6 (1), 50- 62.
[5] Thoriq,M.,  Syaputra,A.,  Eirlangga,Y.,.  (2022). Model  Simulasi  untuk  Memperkirakan  Tingkat Penjualan  Garam  Menggunakan  Metode  Monte Carlo. Jurnal  Informasi  dan  Teknologi , 4 (4), 242-246.
[6] Amalia,E.,  Yunhasnawa,Y.,  Rahmatanti,A.,. (2022).  Sistem  Prediksi  Penjualan  Frozen  Food dengan  Metode  Monte  Carlo  (Studi  Kasus: Supernama  Frozen  Food). Jurnal  Buana Informatika, 13 (2), 136-145.
[7] Hasanah,L.  (2022).  Analisis  Faktor-Faktor Pengaruh  Terjadinya  Impor  Beras  di  Indonesia Setelah  Swasembada  Pangan. Jurnal  Ilmiah Ekonomi Pembangunan, 1 (2),  57-72.
[8] Maharani,M., Panggabean,N.,Dianty,Z.,. (2023). Analisis  Impor  Komoditi  Buah  dan  Sayuran China di Indonesia 2018-2022 . Jurnal Penelitian Multidisiplin, 1 (12), 1490-1497.
[9] Algifari,F. (2021). Simulasi dalam Menganalisis Tingkat  Pendapatan    Penjualan  Handphone dengan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis , 3 (4),  136- 141.
[10] Iftitah,H.,  Yunus,Y.,.  (2020).  Prediksi  Tingkat Penerimaan Lulus Siswa Kejuruan dalam Dunia Usaha dan Industri Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi , 2 (3), 84-89.
[11] Syaputra,A.,  Eirlangga,Y.,.  (2022).  Prediksi Tingkat Kunjungan Pasien dengan Menggunakan Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informasi  dan teknologi , 4 (2), 97-102.