## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   3 Hal:  83-88 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Optimalisasi Penggunaan Anggaran dalam Menunjang Proses Tri Darma Pendidikan pada Perguruan Tinggi
Ewif Frinosta 1 
1 Akademi Teknik Adikarya
ewiffrinosta@gmail.com

## Abstract
Higher education has an obligation to carry out education, research, and community service based on the tridarma of higher education.  Adi  Karya  Technical  Academy  (ATAK)  is  one  of  the  private  universities  in  Kerinci  Regency,  and  also  has  a vision and mission that is in line with tridharma. To support the tridharma process of education in ATAK, it use of the budget needs to be optimized. Optimize the use of the budget, one processes that possible to do predictions budget's utilization. The data processed is the use of the 2017, 2018 and 2019 budgets at ATAK Universities. The result predections use budget's get it from simulation process the monte carlo are 89.79% for predictions in 2018, 84.73% for predictions for 2019 and 85.52% for 2020. In this case the monte carlo that possible apply to do predictions budget's utilization the following year.
Keywords : Higher Education, ATAK, Budget, Prediction, Monte Carlo.

## Abstrak
Perguruan  tinggi  memiliki  kewajiban  untuk  menyelenggarakan  pendidikan,  penelitian,  dan  pengabdian  kepada  masyarakat berdasarkan tridarma perguruan tinggi. Akademi  Teknik  Adi Karya (ATAK) adalah salah satu Perguruan Tinggi Swasta di Kabupaten  Kerinci,    dan  juga  memiliki  Visi  dan  Misi  yang  selaras  dengan  tridharma.  Untuk  menunjang  proses  tridharma pendidikan    di  ATAK  perlu  dilakukan  optimalisasi  penggunaan  anggaran.  Untuk  mengoptimalisasi  penggunaan  anggaran tersebut  maka  salah  satu  proses  yang  dapat  dilakukan  yaitu  memprediksi  penggunaan  anggaran.  Data  yang  diolah  adalah penggunaan anggaran tahun 2017, 2018 dan 2019 pada perguruan tinggi ATAK. Hasil prediksi penggunaan anggaran yang didapatkan dari proses simulasi Monte Carlo adalah 89,79% untuk predeksi tahun 2018, 84,73% untuk predeksi tahun 2019 dan 85,52% untuk tahun 2020. Dalam hal itu metode Monte Carlo dapat diterapkan untuk memprediksi penggunaan anggaran pada tahun berikutnya.
Kata kunci: Perguruan Tinggi, ATAK, Anggaran, Predeksi, Monte Carlo.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Seiring teknologi informasi yang semakin berkembang, teknologi  informasi  juga  digunakan  untuk  mengolah data,  termasuk  memproses,  mendapatkan,  menyusun, manipulasi, menyimpan data dalam berbagai cara untuk menghasilkan berbagai informasi  yang  berguna, akurat dan  tepat  waktu.  Setiap  masalah  bisa  dimodelkan  dan simulasikan  terlebih  dahulu  sebelum  diimplementasi. Model adalah sebagai alat bantu analisis yang dimaknai sebagai  gambaran  sistem  secara  kualitatif  yang mewakili  suatu  kejadian  atau  proses  yang  dapat menggambarkan  secara  jelas  interaksi  antar  berbagai faktor-faktor  penting  yang  akan  diamati  [ 1 ].  Simulasi merupakan suatu prosedur kuantitatif, yang menggambarkan  sebuah  sistem,  pada  kurun  waktu tertentu  untuk  memperkirakan  perilaku  sistem  dapat dilakukan  sederetan  uji  coba  dengan  mengembangkan sebuah  model  dari  sistem  tersebut.  Model  simulasi adalah  Model  dalam  sebuah  sistem  komputer  yang dapat  menggambarkan  kemungkinan  terjadi  pada sistem nyata [ 2 ]. Predeksi melalui suatu metode ilmiah
dapat  memanfaat  informasi  yang  berguna  pada  waktu sebelumnya  untuk  mempredeksi  suatu  yang  akan terjadi pada masa mendatang [ 3 ].
Perguruan tinggi memiliki kewajiban untuk menyelenggarakan pendidikan, penelitian, dan pengabdian  kepada  masyarakat  berdasarkan  tridarma perguruan  tinggi  [ 4 ].  Akademi  Teknik  Adi  Karya (ATAK) adalah salah satu Perguruan Tinggi Swasta di Kabupaten  Kerinci,    dan  juga  memiliki  Visi  dan  Misi yang  selaras  dengan  tridharma.  Untuk  menunjang proses tridharma pendidikan  di ATAK perlu dilakukan optimalisasi  penggunaan  anggaran.  Dalam  mencapai hasil  yang  optimal  untuk  penggunaan  anggaran  maka diperlukan  sebuah  strategi  untuk  memperedeksi penggunaan anggaran pada tahun berikutnya dibutuhkan  data  penggunaan  anggaran  sebelumnya sebagai bahan untuk mengambil sebuah keputusan.
Anggaran  merupakan  perkiraan  mengenai  pendapatan dan  pengeluaran  untuk  periode  yang  akan  datang, biasanya  dalam  jangka  waktu  satu  tahun  [ 5 ].
Optimalisasi  adalah  serangkaian  kegiatan  dalam menghemat  biaya  dalam  kurun  waktu  tertentu  untuk lebih  berguna  [ 6 ].  Simulasi  adalah  menggambarkan hubungan  sebab  akibat  dengan  teknik  pemodelan  dan melakukan percobaan mengenai model tersebut [ 7 ].
Penelitian ini menggunakan metode Monte Carlo untuk memecahkan masalah. Monte Carlo adalah penggunaan  bilangan  acak  dan  probabilitas  staststik berdasarkan metode teknik stokastik [ 8 ]. Ide dasar dari metode  ini  sangat  sederhana  [ 9 ].  Metode  Monte  Carlo bisa juga digunakan dalam matematika,fisika dan sains untuk  memperkirakan  dan  mengalisis  data  seperti masalah  bisnis  dan  keuangan  [ 10 ].  Metode  ini dimanfaatkan  untuk  memprediksi  kemungkinan  pada masa yang akan datang, dalam hal ini dapat digunakan dalam  prekedsi    penjualan  produk  herbal  dimana tingkat akurasi yang diperoleh dengan pengujian data al shifa 125 gram dengan tingkat akurasi sebesar 87,91% [ 11 ]. Monte Carlo dapat juga mempredeksi hasil Ujian Nasional  pada  penelitian  [ 12 ].  Dan  juga  prediksi permintaan        Alat  Tulis  Kantor    [ 13 ].  Berikutnya predeksi menggunakan pendekatan heuristik berdasarkan pendekatan statistik  untuk evolusi jumlah kasus pandemi COVID-19 di negara Italia [ 14 ].
Metode  ini  didasari  pada  pemikiran  penyelesaian permasalahan  dimana  dapat  hasil  yang  akurat  dengan cara  memberi  nilai  bangkit  untuk  mendapatkan ketelitian  yang  lebih  tinggi  [ 15 ]  dan  juga  melibatkan sampel  bilangan  acak  dan  diperlukan  distribusi probabilitas  dari  variabel  yang  akan  ditentukan kemudian  sampel  diambil  secara  acak  dari  distribusi untuk mendapatkan data [ 16 ].
Dari  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  bahwa perguruan  tinggi  memerlukan  sebuah  sistem  yang mampu memprediksi penggunaan anggaran  yang akan datang,  sehingga  memudahkan  dalam  membuat anggaran untuk kedepannya. Dimana mampu menunjang  proses  tri  darma  pendidikan  karena  tidak terjadi kekurangan biaya yang sudah diprediksikan.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  akan  menampilkan  kerangka kerja  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Predeksi penggunaan  anggaran  menggunakan  metode  Monte Carlo.  Pada  gambar  1  akan  di  jelaskan  cara  kerja  dari metode Monte Carlo.

## Gambar 1. Tahapan Monte Carlo
2.1. Data penggunaan anggaran tahunan
Data  yang  diolah    adalah  data  rencana  anggaran tahunan  pada  masa  lalu,  yaitu  data  tahun  2017,  2018 dan 2019.
2.2. Menentukan distribusi probabilitas
Menetapkan  nilai  distribusi  probabilitas  dilakukan untuk membangun nilai dari distribusi kumulatif denga rumus
(1)
Dimana  Pb  adalah  Distribusi  probabilitas,  F  adalah frekuensi dan Jf yaitu total frekuensi
2.3. Melakukan perhitungan distribus kumulatif
Hasil  penjumlahan  nilai  distribusi  probabilitas  dengan jumlah nilai distribusi probabilitas sebelumnya dipergunakaan dalam perhitungan distribusi probabilitas kumulatif.
2.4. Menetapkan interval angka acak( Random )
Yang  bertujuan  untuk  membentuk  rentang  yang  akan digunakan  dalam  penetuan  angka  acak  atau  proses pembangkitan angka acak.
2.5. Membangkitkan angka acak (Random )
Metode  Mixed  Congruent  Method  dapat  digunakan untuk  membangkitkan  bilangan  acak  dengan  rumus sebagai berikut :
Gi+1 = (f * Gi + h) mod m             (2)
Dimana  Gi+1  adalah  bilangan  acak  ke-i  dari  deretnya, Gi  adalah  bilangan  acak  sebelumnya,  f  adalah konstanta  perkalian,  h  adalah  konstanta  penjumlahan, Mod  merupakan  modulus  dan  m  merupakan  batasan nilai acak.
2.6. Melakukan percobaan simulasi
Pengujian  untuk  menentukan  hasil  dari  monte  carlo dengan  membandingkan  data  real  dengan  data sebelumnya  dengan  cara  menyensuaikan  angka  acak yang telah didapat sebelumnya.
2.7. Hasil simulasi
Hasil  prediksi  didapatkan  dengan  berpatokan  pada interval  bilangan  angka  acak.  Setelah  didapatkan hasilnya  kemudian  di  analisis  untuk  mengetahui kualitas dari simulasi yang di hasilkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  tahapan  penerapan  metode  Monte  Carlo untuk  simulasi  penggunaan  anggaran  maka  dilakukan dengan  proses  sesuai  metode  penelitian,  untuk mendapatkan  hasilnya  dilakukan  dengan  langkah  - langkah sebagai berikut :

## 3.1. Data penggunaan angggaran
Data  yang  digunakan  yaitu  data  penggunaan  anggaran dari tahun 2017 sampai 2019. Data jumlah penggunaan anggaran  tahun  2017  digunakan  sebagai  data  simulasi untuk memprediksi jumlah penggunaan anggaran tahun berikutnya.  Data  tahun  2017,  2018  dan  2019  pada Tabel 1, Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel  1.Data Jumlah Penggunaan Anggaran pada Tahun 2017
No Jenis Penggunaan Jumlah (Rp) 1 Dosen dan Tenaga Kependidikan 148.800.000 2 Operasional Pembelajaran 120.000.000 3 Operasional tidak Langsung 80.000.000 4 Operasional Kemahasiswaan 50.000.000 5 Biaya Penelitian 80.000.000 6 Biaya PKM 60.000.000 7 Investasi SDM 80.000.000 8 Investasi Sarana 100.000.000 9 Investasi Prasarana 150.000.000 Total 868.800.000 Tabel  2.Data Jumlah Penggunaan Anggaran pada Tahun 2018 No Jenis Penggunaan Jumlah (Rp) 1 Dosen dan Tenaga Kependidikan 148.800.000 2 Operasional Pembelajaran 130.000.000 3 Operasional tidak Langsung 75.000.000 4 Operasional Kemahasiswaan 60.000.000 5 Biaya Penelitian 80.000.000 6 Biaya PKM 70.000.000 7 Investasi SDM 85.000.000 8 Investasi Sarana 100.000.000 9 Investasi Prasarana 160.000.000 Total 908.800.000
Tabel 3.Data Jumlah Penggunaan Anggaran pada Tahun 2019 No Jenis Penggunaan Jumlah (Rp) 1 Dosen dan Tenaga Kependidikan 180.000.000 2 Operasional Pembelajaran 140.000.000 3 Operasional tidak Langsung 80.000.000 4 Operasional Kemahasiswaan 65.000.000 5 Biaya Penelitian 60.000.000 6 Biaya PKM 75.000.000 7 Investasi SDM 85.000.000 8 Investasi Sarana 110.000.000 9 Investasi Prasarana 150.000.000 Total 945.000.000
3.2. Menghitung Disribusi Probabilitas
Menghitung  nilai  probabilitas  data  tahun  2017 berdasarkan data yang ada pada Tabel 1 menggunakan rumus  pada  persamaan  (1).  Dengan  perhitunganya adalah :
Pb1   = 148.800.000 / 868.800.000  = 0,17
Pb2   = 120.000.000 / 868.800.000  = 0,14 Pb3   =   80.000.000 / 868.800.000  = 0,09
Pb4   =   50.000.000 / 868.800.000  = 0,06 Pb5  =    80.000.000 / 868.800.000  = 0,09 Pb6   =   60.000.000 / 868.800.000  = 0,07
Pb7   =   80.000.000 / 868.800.000  = 0,09
Pb8   = 100.000.000 / 868.800.000  = 0,12 Pb9   = 150.000.000 / 868.800.000  = 0,17
Dari pencarian di atas selanjutnya akan ditampilkan ke dalam bentuk tabel pada Tabel 4.
Tabel  4.Menghitung distribusi Probabilitas pada Tahun 2017
No Jenis Penggunaan Jumlah (Rp) Dist Prob 1 Dosen dan Tenaga Kependidikan 148.800.000 0,17 2 Operasional Pembelajaran 120.000.000 0,14 3 Operasional tidak Langsung 80.000.000 0,09 4 Operasional Kemahasiswaan 50.000.000 0,06 5 Biaya Penelitian 80.000.000 0,09 6 Biaya PKM 60.000.000 0,07 7 Investasi SDM 80.000.000 0,09 8 Investasi Sarana 100.000.000 0,12 9 Investasi Prasarana 150.000.000 0,17 Total 868.800.000 1

## 3.3. Melakukan Perhitungan Distribusi Kumulatif
Berikut  adalah  perhitungan  distibusi  kumulatif  pada Tabel 5.
Tabel  5.Menghitung distribusi Kumulatif pada Tahun 2017
No Jenis Penggunaan Jumlah (Rp) Dist Prob Dist Kum 1 Dosen dan tenaga kependidikan 148.800.000 0,17 0,17 2 Operasional pembelajaran 120.000.000 0,14 0,31 3 Operasional tidak langsung 80.000.000 0,09 0,40 4 Operasional kemhasiswaan 50.000.000 0,06 0,46 5 Penelitian 80.000.000 0,09 0,55 6 PKM 60.000.000 0,07 0,62 7 Investasi SDM 80.000.000 0,09 0,71 8 Investasi sarana 100.000.000 0,12 0,83 9 Investasi prasarana 150.000.000 0,17 1 Total 868.800.000 1
3.4 Pembentukan interval Angka Acak ( Random )
Interval  angka  acak  diperoleh  dari  nilai  distribusi probabilitas kumulatif pada tahapan sebelumnya.
Tabel  6.Menentukan Interval Angka Acak ( Random ) Tahun 2017
No Jenis Penggunaan Jumlah (Rp) Dist Kum Int Acak 1 Dosen dan tenaga kependidikan 148.800.000 0,17 1 – 17 2 Operasional pembelajaran 120.000.000 0,31 18 – 31 3 Operasional tidak langsung 80.000.000 0,40 32 – 40 4 Operasional kemhasiswaan 50.000.000 0,46 41 – 46 5 Penelitian 80.000.000 0,55 47 – 55 6 PKM 60.000.000 0,62 56 – 62 7 Investasi SDM 80.000.000 0,71 63 – 71 8 Investasi sarana 100.000.000 0,83 72 – 83 9 Investasi prasarana 150.000.000 1 84-100 Total 868.800.000
3.5 Membangkitkan Bilangan Acak( Random )
Nilai input yang digunakan dalam proses pembangkitan angka acak ini  yaitu f=17, h=37, Gi=26, m=99 dengan jumlah  9  jenis  penggunaan  anggaran  dalam  setiap tahunnya  dari  2017  sampai  tahun  2019,  berikutnya dapat dilakukan perhitungan.
G1 = (17 * 26 + 37) mod 99 = 83
G2 = (17 * 83 + 37) mod 99 = 62 G3 = (17 * 62 + 37) mod 99 = 2 G4 = (17 *   2 + 37) mod 99 = 71
G5 = (17 * 71 + 37) mod 99 = 56
G6 = (17 * 56 + 37) mod 99 = 98 G7 = (17 * 98 + 37) mod 99 = 20 G8 = (17 * 20 + 37) mod 99 = 80
G9 = (17 * 80 + 37) mod 99 = 11
Angka  –  angka  acak  yang  telah  dibangkitkan  akan terlihat pada Tabel 7.
Tabel  7. Angka Acak ( Random ) Gi Angka Acak
1 83 2 62 3 2 4 71
5
56
6 98 7 20 8 80 9 11 3.6 Melakukan Percobaan Simulasi Berdasarkan data penggunaan anggaran 2017 menghasilkan simulasi pada tahun 2018. Hasil simulasi disajikan pada Tabel 8.
Tabel  8.Hasil Simulasi Untuk Tahun 2018 No Jenis Penggunaan Ang Acak Data Real Hasil Simulasi 1 Dosen & tenaga kependidikan 83 148.800.000 100.000.000 2 Operasional pembelajaran 62 120.000.000 60.000.000 3 Operasional tidak langsung 2 80.000.000 148.800.000 4 Operasional kemhasiswaan 71 50.000.000 80.000.000 5 Biaya Penelitian 56 80.000.000 60.000.000 6 Biaya PKM 98 60.000.000 150.000.000 7 Investasi SDM 20 80.000.000 120.000.000 8 Investasi sarana 80 100.000.000 100.000.000 9 Investasi prasarana 11 150.000.000 148.800.000 Total 868.800.000 967.600.000 Tingkat Akurasi 89,79 %
Menghasilkan tingkat akurasi kesesuaian data simulasi dengan  data  real  sebesar  89,79%.  Dengan  cara perhitungan sebagai berikut:
Dimana TA adalah tingkat akurasi didapatkan dari total hasil    data  real  dibagi  dengan  total  hasil  simulasi dikalikan  dengan  100%  ,  maka  didapatkanlah  hasil tingkat akurasi 89,79% untuk predeksi tahun 2018.
Hasil simulasi prediksi terhadap data Tahun 2019 pada Tabel 2 disajikan pada Tabel 9.

## Tabel  9.Hasil Simulasi Untuk Tahun 2019
No Jenis Penggunaan Ac ak Data Real Hasil Simulasi 1 Dosen & tenaga kependidikan 83 148.800.000 160.000.000 2 Operasional pembelajaran 62 130.000.000 70.000.000 3 Operasional tidak langsung 2 75.000.000 148.800.000 4 Operasional kemhasiswaan 71 60.000.000 85.000.000 5 Biaya Penelitian 56 80.000.000 70.000.000 6 Biaya PKM 98 70.000.000 160.000.000 7 Investasi SDM 20 85.000.000 130.000.000 8 Investasi sarana 80 100.000.000 100.000.000 9 Investasi prasarana 11 160.000.000 148.800.000 Total 908.800.000 1.072.600.000 Tingkat Akurasi 84,73 %
Perhitungan  tingkat  akurasi  simulasi  tahun  2019 sebagai berikut:
Dimana TA adalah tingkat akurasi didapatkan dari total hasil    data  real  dibagi  dengan  total  hasil  simulasi dikalikan  dengan  100%,  maka  didapatkanlah  hasil tingkat  akurasi  84,73%  untuk  predeksi  tahun  2019. Hasil  simulasi  prediksi  terhadap  data  Tabel  2  pada Tahun 2020 disajikan pada Tabel 10.
Tabel  10.Hasil Simulasi Untuk Tahun 2020 No Jenis Penggunaan Ac ak Data Real Hasil Simulasi 1 Dosen & tenaga kependidikan 83 180.000.000 110.000.000 2 Operasional pembelajaran 62 140.000.000 75.000.000 3 Operasional tidak langsung 2 80.000.000 180.000.000 4 Operasional kemhasiswaan 71 65.000.000 85.000.000 5 Biaya Penelitian 56 60.000.000 75.000.000 6 Biaya PKM 98 75.000.000 150.000.000 7 Investasi SDM 20 85.000.000 140.000.000 8 Investasi sarana 80 110.000.000 110.000.000 9 Investasi prasarana 11 150.000.000 180.000.000 Total 945.000.000 1.105.000.000 Tingkat Akurasi 85,52%
Perhtungan tingkat akurasi tahun 2020 sebagai berikut:
Dimana tingkat akurasi didapatkan dari total hasil  data real dibagi dengan total hasil simulasi dikalikan dengan 100%,  maka  didapatkanlah  hasil  tingkat  akurasi 85,52% untuk predeksi tahun 2020.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  simulasi  Monte  Carlo  didapatkan  prediksi penggunaan  anggaran  pada  perguruan  tinggi  ATAK dengan  memanfaatkan  data-data  penggunaan  anggaran sebelumnya untuk predeksi pada tahun berikutnya. Dari tiga  tahun  pengujian  yang  dilakukan  maka  didapat prediksi  dengan  tingkat  akurasi  89,79  %  dengan penggunaan anggaran Rp. 967.600.000,- untuk predeksi tahun  2018,  sedangkan  tingkat  akurasi  84,73%  untuk predeksi  tahun  2019  dengan  penggunaan  anggaran Rp.1.072.600.000,-  selanjutnya  untuk  tahun  2020 tingkat  akurasi  85,52%  dengan  predeksi  penggunaan anggaran Rp. 1.105.000.000,-.

## Daftar Rujukan
[1] Putra,  M.  B.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2020).  Simulasi Monte Carlo dalam Memprediksi Tingkat Pendapatan Advertising. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  2 (3)  ,  80-85. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.vi0.45 .
[2] Hutahaean,  H.  D.  (2018). Analisa  Simulasi  Monte  Carlo  untuk memprediksi  Tingkat  Kehadiran  Mahasiswa  dalam  Perkuliahan (Studi  Kasus  :  STMIK  Pelita  Nusantara). Journal  of  Informatic Pelita Nusantara, 3 (1), 41-45.
[3] Wanto,  A.  (2017).  Optimasi  Prediksi  dengan  Algoritma Backpropagation dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 3 (3), 370-380. DOI: https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v3i3.2017.370-380 .
[4] Undang  –  undang    No.12  Tahun  2012  Tentang  Pendidikan Perguruan Tinggi .
[5] Turnandes, Y., & Yunus, Y. (2020). Akurasi dalam Memprediksi Penetapan  Besaran  Anggaran  Proposal  Pendapatan  dan  Belanja Universitas  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2 (2), 60-66.
DOI:
https://doi.org/10.37034/infeb.v2i2.42 .
[6] Zalmadani,  H.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi Optimal  dalam  Produksi  Bata  Merah  Menggunakan  Metode Monte  Carlo. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  2 (1),  13-20. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i1.11 .
[7] Naim,  M.  A.,  &  Donoriyanto,  D.  S.  (2020).  Pengendalian Persediaan Obat di Apotek XYZ dengan Menggunakan Simulasi Monte  Carlo. Juminten:  Jurnal  Manajemen  Industri  dan
Teknologi, 1 (2), 1-11. DOI: https://doi.org/10.33005/juminten.v1i2.11 .
[8] 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 .
[9] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2019).  Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal KomtekInfo, 5 (3), 33-41. DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.148 .
[10] Santony,  J.  (2020).  Simulasi  Penjadwalan  Proyek  Pembangunan Jembatan  Gantung  dengan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal Informasi dan Teknologi, 2 (1), 30-35. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.34 .
[11] Hayati,  N.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2020).  Optimalisasi Prediksi  Penjualan  Produk  Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo dalam Meningkatkan Transaksi (Studi Kasus: Toko Herbal An Nabawi). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2 (4), 117-122. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.54 .
[12] Yusmaity.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2019).  Simulasi  Monte Carlo  untuk  Memprediksi  Hasil  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus  di
SMKN 2 Pekanbaru). Jurnal Informasi dan Teknologi, 1 (4), 1-6. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21 .
[13] Prawita,  R.,  Sumijan,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2021).  Simulasi Metode  Monte  Carlo  dalam  Menjaga  Persediaan  Alat  Tulis Kantor. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  3 (2).  DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.69 .
[14] Ciufolini,  I.,  &  Paolozzi,  A.  (2020). Mathematical  Prediction  of the  Time  Evolution  of  the  COVID-19  Pandemic  in  Italy  by  a Gauss  Error  Function  and  Monte  Carlo  Simulations. The European Physical Journal  Plus, 135 (4),  355. DOI: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-020-00383-y .
[15] Muhaimin,  A.,  Sumijan,  S.,  &  Santony,  J.  (2020). Pemodelan dan  Simulasi  Pengelolaan  Persedian  Alat  Tulis  Kantor  dengan Metode  Monte  Carlo . Jaringan  Sistem  Informasi  Robotik-JSR, 4 (1), 1-6.
[16] Samudra,  M.,  &  Suhada,  K.  (2019).  Usulan  Pengendalian Persediaan  Peralatan  dan  Perlengkapan  Hotel,  Restoran,  dan Café  di  Mr.  Kitchen. Journal  of  Integrated  System,  2 (2),  123- 136. DOI: https://doi.org/10.28932/jis.v2i2.2007 .