## Analisis dan Implementasi Simulasi Monte Carlo untuk Prediksi Kebutuhan Gula berdasarkan Penjualan Bumbu Tabur XYZ
Chendrasari Wahyu Oktavia* 1 , Christine Natalia 2 , Ferdian Suprata 2 , Astria Hindratmo 1
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Wijaya Putra Jalan Raya Benowo No.1-3, Surabaya 60197, Indonesia
2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Jakarta Jalan Raya Cisauk-Lapan No. 10, Sampora, Cisauk, Tangerang, Banten 15345, Indonesia

## Article Info Abstract
Article history: Received 28 November 2020 Accepted 4 February 2021 The  sales  activity  is  a  very  important  activity  for  the  development  and sustainability of a company. The sales are closely related to the requirement of raw material. By knowing the number of sales, a company can do estimate the amount of raw material required for production. However, so far still be found as a company that has its policies to determine a requirement of raw material as impact not use a raw material control method. The research purpose to determine the amount of sugar raw material requirement based on results number of sales seasoning  XYZ  with  Monte  Carlo  simulation.  Based  on  the  analysis  of  data processing  results.  It  was  found  that the  number  of  sales  from  the  simulation results in 2019 was quite high compared to the sales results during 2018 where the difference in sales simulation in 2019 and real data in 2018 was 62,334 kg. In terms of sugar supply, the total requirement for sugar in 2019 is also quite high, namely 186,756 kg, or the difference in requirement between simulation results and real data is 21,818 kg. This shows that the amount of requirement is directly proportional to sales .
Keywords:
Sales activity, requirement of raw material, Monte Carlo simulation

## 1. PENDAHULUAN
Di dalam lingkungan persaingan saat ini, para pelaku  bisnis  memiliki  tantangan  yang  terbesar dalam mengelola dan mengembangkan keberlangsungan bisnis. Salah satunya dengan terus berupaya meningkatkan penjualan. Definisi penjualan  adalah  kegiatan  yang  terpadu  untuk mengembangkan  rencana-rencana  strategis  yang diarahkan kepada usaha pemuasan kebutuhan serta keinginan  pembeli  atau  konsumen  dalam  rangka mendapatkan  keuntungan  atau  laba  (Nasution, 2016).  Definisi  penjualan  adalah  suatu  aktivitas yang  terintegrasi  dalam  pengembangan  berbagai perencanaan  strategis  yang  bertujuan  untuk pemenuhan  kebutuhan  dan  kepuasan  konsumen yang  berakhir  pada  transaksi  penjualan  dan memperoleh laba (Ferawati et al ., 2020). Penjualan menjadi  fokus  utama  bagi  para  pengambilan keputusan perusahaan dalam menentukan besarnya target  yang  harus  tercapai  di  setiap  tahunnya. Tujuan dari kegiatan penjualan membantu perusahaan  dalam  mendapatkan  keuntungan  dan pendapatan.  Menurut  Sari  dan  Nugroho  (2017) menjelaskan  bahwa  penjualan  dapat  menjamin kelangsungan  hidup  perusahaan  karena  laba diperoleh    dari  hasil  penjualan  yang  mana  secara
langsung  dapat  berdampak  pada  kelangsungan hidup perusahaan.
Di  sisi  lain,  dalam  pencapaian  laba  optimal, bergantung  pada  jumlah  kebutuhan.  Jumlah kebutuhan  didasarkan  pada  data  penjualan  setiap bulannya. Diharapkan dengan penjualan pada setiap bulannya,  perusahaan  dapat  mencermati  dan mengontrol  jumlah  kebutuhan  bahan  baku. Kebutuhan  bahan  baku  berkaitan  juga  dengan sejumlah  persediaan.  Akan  tetapi,  persediaan  ini juga adalah bagian biaya investasi yang cukup besar yang dikeluarkan oleh perusahaan. Oleh karena itu, kegiatan penjualan juga berkaitan dengan permasalahan  yang  lain  yaitu  persediaan.  Jenis persediaan  terbagi  menjadi  bahan  baku,  barang setengah jadi, barang jadi. Bagi perusahaan, dalam menentukan  kebutuhan  bukanlah  hal  yang  mudah karena adanya kondisi ketidakpastiaan. Oleh karena itu,  perusahaan  memiliki  perhitungan  tersendiri dalam  menentukan  besarnya  kebutuhan  untuk mengantisipasi ketidakpastiaan ini. Faktor ketidakpastiaan  ini  tentunya  akan  menghambat produksi  perusahaan,  selain  itu  kekurangan  bahan baku menjadikan perusahaan lebih sering melakukan pemesanan bahan baku tentunya hal ini timbul biaya seperti biaya pemesanan. Namun jika berlebihan  juga  berakibat  pada  kerusakan  bahan
baku dan bertambahnya biaya penyimpanan, biaya kerusakan,  biaya  pembelian,  biaya  pemeliharaan dan  berakibat  bertambahnya  biaya  investasi  yang dikeluarkan  oleh  perusahaan.  Menurut  (Wahyudi, 2015)  dalam  jurnal  (Wikantari et  al. ,  2018) perusahaan  tetap  berhati-hati  dalam  menentukan kebijakan  persediaan.  Kebijakan  dapat  berupa berapa  banyak  yang  harus  dipesan  pada  suatu waktu.  Di  sisi  lain,  penentuan  kebutuhan  terhadap bahan  baku  secara  efektif  dan  efisien  merupakan salah  satu  kegiatan  yang  diperlukan  dalam  proses produksi, akan tetapi hendaknya jumlah kebutuhan perlu  diperhitungkan  secara  matang  agar  jumlah kebutuhan  tidak  terlalu  besar  sehingga  biaya persediaan  juga  tidak  terlalu  besar  sehingga  dapat meminimalisir risiko sekecil mungkin (Ayu, 2018). Hal  ini  senada  dengan  Taufik  (2019)  yang  juga menjelaskan  bahwa  perusahaan  harus  mampu mengelola  kebutuhan  dengan  baik  dan  tepat  demi kelancaran  operasi  perusahaan  dalam  jumlah, waktu,  mutu  yang  tepat  dengan  biaya  yang serendah-rendahnya.
Menurut  beberapa  sumber  literatur,  definisi dari persediaan adalah sejumlah bahan atau barang yang  tersedia  yang  digunakan  sewaktu-waktu  di masa  yang  akan  datang  dimana  kebutuhan digunakan  sebagai  alat  untuk  berjaga-jaga  agar tidak  ada  permintaan  ataupun  kebutuhan  di  masa depan yang tidak dapat dipenuhi (Ajib et al ., 2018). Apriyani dan Muhsin (2017) menjelaskan persediaan  merupakan  kegiatan  berupa  kekayaan lancar  dari  suatu  perusahan  yang  dapat  disimpan dalam  memenuhi  permintaan  konsumen  dan sewaktu-waktu  dapat  dipergunakan  pada  proses produksi untuk dikelola kembali.
Perusahaan ABC merupakan perusahaan yang memproduksi bumbu tabur XYZ. Dalam memproduksi  bumbu tabur diperlukan  bahan  baku sebagai  penyusun  bumbu  tabur  yaitu  gula. Berdasarkan  data  historis  penjualan  untuk  bumbu tabur  XYZ,  jumlah  penjualan  bumbu  tabur  tidak dapat diketahui pasti. Pada bulan tertentu, penjualan bumbu  tabur  XYZ  cukup  tinggi  dan  ada  bulan tertentu penjualan bumbu tabur XYZ cukup rendah. Ketidakpastian  dalam  penjualan  ini  tentunya  akan menyulitkan perusahaan dalam menentukan besarnya  pembelian  bahan  baku  dan  kebutuhan bahan  baku  gula  yang  harus  tersimpan  di  gudang. Selama ini, perusahaan menentukan besar kebutuhan kebutuhan gula  berdasarkan kandungan prosentase di dalam bumbu tabur XYZ yaitu 35%. Hal  ini  dikarenakan  perusahaan  masih  belum memiliki metode pengendalian kebutuhan, sehingga perusahaan selama ini menggantungkan kebutuhan bahan  baku  gula  dari  penjualan.  Oleh  karena  itu, saat  ini  perusahaan  memerlukan  simulasi  untuk menentukan  estimasi  besarnya  jumlah  penjualan yang  akan  diperoleh  di  waktu  mendatang.  Hal  ini untuk  mengantisipasi  jumlah kebutuhan agar tidak
kekurangan  dan  berlebihan,  dan  meminimalisir biaya-biaya yang timbul akibat persediaan.
Salah  satu  langkah  yang  diambil  oleh perusahaan yaitu dengan melakukan simulasi untuk memprediksi  besarnya  kebutuhan  melalui  data penjualan  sebelumnya.  Simulasi  adalah  metode perhitungan  numerik  yang  digunakan  sebagai tahapan numerik untuk menaksir nilai ekspetasi dari peubah acak (Geni et al., 2019) dan simulasi adalah metode yang mampu memberikan perkiraan sistem yang  lebih  nyata  sesuai  kondisi  operasional  dari sekumpulan  pekerjaan  (Irfani  dan  Dafid,  2017). Salah satu model yang popular untuk menyelesaikan permasalahan dalam prediksi penjualan  adalah  Simulasi  Monte  Carlo.  Simulasi Monte Carlo adalah bentuk simulasi dimana solusi dari  suatu  masalah  diberikan  secara  random  dan menghitung  nilai  probabilitasnya  dengan  tujuan nilai  yang  baik  berdasarkan  distribusi  data  yang digunakan  (Aulia et  al. ,  2018).  Bilangan  acak merupakan  bilangan  yang  kemunculan  terjadi secara  acak,  bilangan  acak  berfungsi  untuk keperluan  simulasi.    Besarnya  bilangan  acak  tidak dapat diketahui secara pasti kemunculannya (Darnis et  al. ,  2020).  Di  dalam  simulasi  Monte  Carlo, bilangan random yang dibangkitkan oleh komputer adalah  bilangan  acak  semu  (Kumala et  al. ,  2016) yang  diambil  dari  buku  Freddy  (2004). Linear Congruential  Generator (LCG)  digunakan  untuk mendapatkan bilangan acak  (Kumala et  al. , 2016).
Di  bidang  penjualan,  simulasi  Monte  Carlo  juga mampu menyelesaikan permasalahan yang berkaitan  dengan  prediksi  penjualan  di  masa  yang akan  datang  seperti  penelitian    Munandar  dan Masrizal  (2019),  Hayati et  al. (2020),  Geni et  al.
(2019),  Hariningrum  (2017)  dan  Efitra,  (2020). Prediksi penjualan di masa yang akan datang dapat dihitung  dengan  simulasi  dengan  didasarkan  pada persamaan-persamaan  matematik  (Munandar  dan Masrizal, 2019). Sedangkan untuk bidang persediaan, Simulasi Monte Carlo digunakan dalam penelitian  Kirana  dan  Denii  (2017),  Naim  dan Donoriyanto (2020) dan Dedrizaldi et al. (2019).

## 2. METODOLOGI
Gambar  1  merupakan  skema  alur  penelitian yang  dilakukan.  Penelitian  ini  difokuskan  pada kebutuhan  bahan  baku  Bumbu  Tabur  XYZ  yaitu gula  berdasarkan  data  penjualan.  Selama  ini, perusahaan menentukan besar kebutuhan kebutuhan gula  berdasarkan  kandungan  prosentase  di  dalam bumbu tabur XYZ yaitu 35%. Hal  ini dikarenakan perusahaan masih belum memiliki metode pengendalian  kebutuhan.  Oleh  karena  itu,  saat  ini perusahaan  memerlukan  simulasi  Monte  Carlo dalam  menentukan  prediksi  hasil  penjualan. Tahapan dalam Simulasi Monte Carlo menggunakan acuan dari Efitra (2020) dan Geni et al. (2019) .
1. Menentukan  penjualan  produk  bumbu  Tabur XYZ
Data  yang  digunakan  untuk  memprediksi besarnya kebutuhan gula berdasarkan penjualan bumbu tabur XYZ. Data penjualan yang diambil dari bulan Januari – bulan Desember 2018.
2. Menentukan  distribusi  probabilitas  penjualan bumbu tabur XYZ. Distribusi probabilitas ditentukan setiap bulannya. Dalam menentukan distribusi probabilitas  dapat  dihitung  dari  pembagian jumlah  penjualan  ke  –  i  dibagi  dengan  total penjualan (n).
3. Menentukan  distribusi  kumulatif  penjualan produk Bumbu Tabur XYZ.
Distribusi  kumulatif  digunakan  sebagai  acuan dasar  pengelompokkan  batas  interval  dan bilangan acak.
4. Menentukan  interval  angka  random  untuk penjualan produk bumbu tabur XYZ.
Interval  angka  random  dibentuk  berdasarkan nilai distribusi probabilitas kumulatif yang telah diperoleh  pada  tahap  sebelumnya.  Fungsi  dari penggunaan  interval  angka  random  adalah pembatas  antara  variabel  yang  satu  dengan variabel yang lain.
5. Pembangkitan bilangan random. Pembangkitan  bilangan  random  menggunakan perhitungan LCG ( Linear Congruential
Generator )  dengan  menetapkan  nilai  a,  m,  dan c.  Dalam  simulasi  di  penelitian  ini  ada  12 bilangan acak.
6. Melakukan simulasi dengan bilangan acak. Simulasi  dilakukan  dengan  cara  memasukkan dan  membandingkan  angka  random  yang  telah dibangkitkan  dari  angka  random  yang  ada  di data tahun 2018.
7. Analisis hasil simulasi Melakukan analisi terhadap hasil yang diperoleh dan melihat tingkat akurasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Historis data penjualan
Data  penjualan  menjadi  data  yang  memiliki peran penting bagi perusahaan. Dari data penjualan, perusahaan dapat mengetahui laba, pendapatan, dan menghitung  kebijakan  yang  berkaitan  dengan kebutuhan  bahan  baku  untuk  produksinya.  Salah satunya untuk produksi bumbu tabur XYZ.  Tabel 1 menampilkan data penjualan 2018 yang merupakan data  penjualan  sesungguhnya.  Pada  Tabel  2 menyajikan jumlah kebutuhan gula setiap bulannya. Jumlah  kebutuhan  gula  diperhitungkan  dari  35% hasil penjualan setiap bulannya.

## Gambar 1.
Alur penelitian
Tabel 1. Data penjualan tahun 2018
Bulan Penjualan (Kg) Januari 54.537 Februari 34.639 Maret 50.661 April 50.672 Mei 51.880 Juni 14.389 Juli 36.151 Agustus 47.376 September 38.730 Oktober 32.589 November 29.127 Desember 30.500 Total 471.251

## 3.2 Perhitungan distribusi probabilitas
Distribusi  probabilitas  ditentukan  dari  hasil penjualan pada bulan berjalan dibagi total penjualan selama  setahun.  Distribusi  probabilitas  dapat ditentukan dengan cara (Efitra, 2020), salah satunya sebagai berikut:
Ke-i = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝐾𝑒−𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 (𝑛) …..…………. (1)
Hasil  perhitungan  disribusi  probabilitas  disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 2.

## Kebutuhan gula tahun 2018
Bulan Kebutuhan Gula (Kg) Januari 19.808 Februari 12.124 Maret 17.731 April 17.735 Mei 18.158 Juni 5.036 Juli 12.652 Agustus 16.582 September 13.556 Oktober 11.406 November 10.194 Desember 10.675 Total 164.938

## Tabel 3.
Distribusi probabilitas bumbu tabur XYZ tahun 2018 No Bulan Penjualan (Kg) Probabilitas 1 Januari 54.537 0,116 2 Februari 34.639 0,074 3 Maret 50.661 0,108 4 April 50.672 0,108 5 Mei 51.880 0,110 6 Juni 14.389 0,031 7 Juli 36.151 0,077 8 Agustus 47.376 0,101 9 September 38.730 0,082 10 Oktober 32.589 0,069 11 November 29.127 0,062 12 Desember 30.500 0,065 Total 471.251 Tabel 4. Distribusi probabilitas kumulatif No Bulan Penjualan (Kg) Probabilitas Probabilitas Kumulatif 1 Januari 54.537 0,116 0,116 2 Februari 34.639 0,074 0,189 3 Maret 50.661 0,108 0,297 4 April 50.672 0,108 0,404 5 Mei 51.880 0,110 0,514 6 Juni 14.389 0,031 0,545 7 Juli 36.151 0,077 0,622 8 Agustus 47.376 0,101 0,722 9 September 38.730 0,082 0,804 10 Oktober 32.589 0,069 0,873 11 November 29.127 0,062 0,935 12 Desember 30.500 0,065 1,000 Total 471.251 1 3.3 Perhitungan distribusi probabilitas kumulatif
Tahapan  selanjutnya  adalah  mengkonversi distribusi probabilitas ke disribusi kumulatif. Nilai probabilitas didapatkan dari perhitungan hasil nilai distribusi probabilitas yang telah berhasil diperoleh dengan jumlah nilai distribusi probabilitas sebelumnya  (Darnis et  al., 2020).  Perhitungan distribusi  kumulatif  disajikan  pada  Tabel  4.
Perhitungan  distribusi  kumulatif  di  bulan  Januari sama dengan distribusi probabilitas  yang terjadi di bulan  Januari.  Pada  bulan  Januari,  distribusi kumulatif  sebesar  0,116.  Selanjutnya,  pada  bulan Februari  diperoleh  dari  distribusi  kumulatif  yang terjadi  di  bulan  Januari  dengan  distribusi probabilitas  pada  bulan  Februari.  Hasil  yang diperoleh  pada  bulan  Februari,  besar  probabilitas kumulatif sebesar 0,189. Cara yang sama dilakukan untuk  bulan  Maret  hingga  Desember.  Pada  bulan Desember,  besar  nilai  probabilitas  kumulatif sebesar 1. Angka 1 diperoleh dari penjumlahan nilai probabilitas  kumulatif  pada  bulan  November dengan nilai probabilitas bulan Desember.

## 3.4 Menetapkan Interval angka acak
Penentuan  interval  angka  acak  menjadi penting.  Hal  ini  dikarenakan  besarnya  interval digunakan  sebagai  tolak  ukur  dalam  menentukan hasil simulasi dari penjualan dan besarnya interval acak  diperoleh  dari  hasil  distribusi  probabilitas kumulatif  dengan  menggunakan  bilangan  desimal. Pada penelitian ini menggunakan angka acak yang digunakan  adalah  000-999.  Dalam  penelitian  ini, bilangan acak yang digunakan adalah bilangan acak yang terdiri dari 3 digit, hal ini disebabkan hasil dari perolehan distribusi probabilitas kumulatif memiliki  3  angka  di  belakang  koma.  Tabel  5 menjabarkan  interval  bilangan  acak  terhadap penjualan  bumbu  tabur  XYZ  pada  tahun  2018. Tahapan  dalam  menyusun  interval  angka  random seperti perhitungan yang digunakan (Efitra, 2020).

## 3.5 Membangkitkan bilangan acak
Setelah  interval  bilangan  acak  telah  berhasil diketahui, langkah selanjutnya adalah membangkitkan bilangan acak dengan menggunakan metode Linier Congruential
Generator (LCG). Sebelum melakukan pembangkitan bilangan acak kita menentukan besar a = 21, b = 100, Z i-1 = 300, dan M = 999. Besarnya m  ditentukan  dari  batasan  nilai  bilangan  acak. Besarnya  nilai  a  merupakan  konstanta  perkalian, dan  b  merupakan  konstanta  penambahan.  Nilai  b dan m harus saling prima. Dari perumusan (a*Z Z i- 1 +  b)  mod  M  diperoleh  berbagai  macam  bilangan acak seperti disajikan pada Tabel 6. Batas bilangan acak  digunakan  untuk  pembatas  besar  penjulan. Contoh  pada  bulan  April,  batas  interval  bilangan acak antara 297-403, dimana pada batas itu jumlah pernjualan  untuk  bumbu  tabur  XYZ  yang  dicapai sebesar 54.537 kg.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan data penjualan bumbu tabur XYZ pada tahun 2018 disajikan dalam grafik yaitu pada gambar  2.  Berdasarkan  gambar  2  menggambarkan besarnya penjualan selama 12 bulan tidak menentu ditunjukkan  dengan  grafik  naik  turun.  Pada  bulan
Januari, permintaan konsumen meningkat dan pada bulan Juni permintaan mengalami penurunan secara signifikan  berdasarkan  data  penjualan.  Jumlah penjualan  selama  12  bulan  di  tahun  2018  secara keseluruhan  adalah  471.  251  kg.    Rata-rata penjualan  bumbu  tabur  XYZ  diatas  50.000  kg berada di 5 bulan yakni bulan Januari, bulan Maret, bulan  April,  dan  bulan  Mei.  Tentunya  tingginya besar penjualan juga mendorong jumlah kebutuhan gula  yang  diperlukan  untuk  kebutuhan  produksi bumbu  tabur  XYZ.  Di  sisi  kebutuhan,  perusahaan memiliki  kebijakan  dalam  menentukan  besar kebutuhan  bahan  baku  gula  yaitu  35%  dari  total penjualan  yang  diperoleh  setiap  bulan.  Pada Gambar 3 disajikan grafik jumlah kebutuhan gula di setiap bulannya.

## Gambar 2.

## Grafik penjualan bumbu tabur XYZ

## Gambar 3.
Grafik penjualan bumbu tabur XYZ
Berdasarkan grafik pada Gambar 3 dan Tabel 2  yaitu  list  kebutuhan  gula,  total  kebutuhan  bahan gula  selama  tahun  2018  sebesar  164.  938  kg. Berdasarkan  hasil  penjualan  di  Tabel  1,  rata-rata kebutuhan  yang  diperlukan  oleh  perusahaan  pada setiap  bulan  adalah  13.745  kg.  Namun,  pada sesungguhnya setiap bulannya kebutuhan gula tidak menetap sebesar 13.745 kg, tetapi besar kebutuhan bahan  baku  gula  setiap  bulannya,  ada  beberapa bulan yang membutuhkan bahan baku sebesar 5036 kg  hingga  19.808  kg.  Di  samping  itu  juga, kebutuhan  gula  pada  bulan  Juni  cukup  rendah  hal
ini berkaitan dengan data penjualan di bulan ini juga menurun. Akan tetapi, di bulan Juli kebutuhan gula mengalami  peningkatan  disebabkan  penjualan bumbu tabur XYZ di bulan Juli juga meningkat. Hal ini  menunjukkan  bahwa  jumlah  penjualan  juga mendorong  banyaknya  kebutuhan  perusahaan terhadap bahan baku gula. Selanjutnya setelah data penjualan  dan  data  kebutuhan  bahan  gula  telah berhasil  dianalisis,  maka  selanjutnya  dilakukan dengan pengolahan simulasi Monte Carlo.
Berdasarkan  hasil  probabilitas  pada  Tabel  1 diperoleh bulan Januari penjualan di bulan tersebut sebesar  54.537  kg  dan  total  penjualan  adalah 471.251  kg.  Dari  perhitungan  diperoleh  besar probabilitasnya  pada  bulan  Januari  adalah  0,116. Untuk  perhitungan  distribusi  probabilitas  bulan selanjutnya  menggunakan  cara  yang  sama  dan hasilnya  disajikan  pada  Tabel  3.  Distribusi probabilitas di bulan Maret dan April bernilai sama 0,108.  Besar  distribusi  probabilitas  di  setiap bulannya  beragam.  Nilai  probabilitas  tertinggi terjadi di bulan Januari, sedangkan pada bulan Juni besarnya nilai probabilitas cukup kecil yaitu 0,031. Kemudian dilakukan perhitungan nilai probabilitas kumulatif,  dari  tabel  4  nilai  probabilitas  kumulatif dari  kurun  waktu  bulan  ke  bulan  mengalami kenaikan  hingga  pada  akhir  tahun  besar  nilai probabilitas kumulatif sebesar 1.
Selanjutnya, hasil probabilitas kumulatif yang telah  diperoleh  digunakan  untuk  menentukan interval  bilangan  acak.  Interval  bilangan  acak dimulai  dari  000  hingga  999.  Besarnya  penentuan interval  bilangan  acak  diperoleh  dari  nilai probabilitas  kumulatif  di  setiap  bulan.  Hasil  nilai probabilitas  kumulatif  terdiri  dari  3  angka dibelakang  koma  sehingga  bilangan  interval  juga terdiri  dari  3  digit.  Nilai  interval  ini  digunakan sebagai batasan tetapi juga gambaran besarnya hasil penjualan dari simulasi  nantinya  setelah dilakukan proses pembangkitan bilangan acak.
Dalam penelitian ini, hasil pembangkitan data sebagai tolak ukur untuk menentukan besar estimasi data  penjualan  di  tahun  2019.  Pembangkitan bilangan  acak  menggunakan  metode Linier Congruential  Generator (LCG)  –  lihat  Tabel  6. Hasil Simulasi Monte Carlo dapat ditunjukkan pada Tabel  7.  Gambaran  hasil  dari  pembangkitan bilangan acak beragam ada yang berkisar 22 hingga berkisar  886.  Pembangkitan  bilangan  acak  yang diwakili oleh angka 22 menunjukkan data penjualan hasil  simulasi  berada  di  range  000-015  dimana interval  bilangan  acak  mewakili  data  penjualan sebesar 54.537 kg. Sedangkan hasil dari pembangkitan  bilangan  acak  yang  diwakili  oleh angka  886  menunjukkan  data  penjualan  hasil simulasi  berada  di  interval  bilangan  acak  873-934 dimana  interval  bilangan  acak  ini  mewakili  data penjualan sebesar 29.127 kg.

## Tabel 5.

## Interval bilangan acak
No Bulan Penjualan (Kg) Probabilitas Probabilitas Kumulatif Interval Bilangan Acak 1 Januari 54.537 0,116 0,116 000-115 2 Februari 34.639 0,074 0,189 116-188 3 Maret 50.661 0,108 0,297 189-296 4 April 50.672 0,108 0,404 297-403 5 Mei 51.880 0,110 0,514 404-513 6 Juni 14.389 0,031 0,545 514-544 7 Juli 36.151 0,077 0,622 545-621 8 Agustus 47.376 0,101 0,722 622-721 9 September 38.730 0,082 0,804 722-803 10 Oktober 32.589 0,069 0,873 804-872 11 November 29.127 0,062 0,935 873-934 12 Desember 30.500 0,065 1,000 935-999 Total 471.251

## Tabel 6.

## Perhitungan bilangan acak
Tabel 7. Hasil simulasi Monte Carlo
Bulan Bilangan Acak Data Hasil Simulasi Penjualan Bumbu Tabur XYZ (kg) Kebutuhan Gula Berdasarkan Hasil Simulasi (Kg) Januari 406 51.880 18.158 Februari 634 47.376 16. 582 Maret 427 51.880 18.158 April 76 54.537 19.088 Mei 697 47.376 16.582 Juni 751 38.730 13.556 Juli 886 29.127 10.194 Agustus 724 38.730 13.555 September 319 50.672 17.735 Oktober 805 32.589 11.406 November 22 54.537 19.088 Desember 562 36.151 12.653 Total 533.585 186.756
Berdasarkan  Tabel  7  disajikan  data  hasil simulasi  penjualan  bumbu  tabur  XYZ  pada  tahun 2019  jika  dibandingkan  dengan  total  penjualan  di tahun  2018  memiliki  perbedaan.  Pertama,  jika dilihat  dari  total  penjualan  tahun  2018  berjumlah 471.251 dimana jumlah ini lebih kecil dibandingkan dari  hasil  simulasi  penjualan  di  tahun  2019 berjumlah  553.585  kg.  Tentunya  jumlah  total penjualan ini sangat besar.  Kedua, jika diambil pada bulan tertentu, pada tahun 2018 penjualan tertinggi ditas 50.000 kg terjadi dibulan Januari, Maret, April dan  Mei  sedangkan  di  hasil  simulasi  untuk  tahun 2019  penjualan  tertinggi  diatas  50.000  kg  adalah bulan  Maret,  bulan  April,  bulan  September,  dan bulan  November.  Jika  dilihat  dari  sisi  jumlah kebutuhan  gula  di  tahun  2018  dan  hasil  simulasi 2019  menunjukkan  jumlah  kebutuhan  gula  cukup tinggi  di  tahun  2019  sebesar  186.756  kg  atau memiliki  selisih  sebesar  21.818  kg.  Hal  ini menunjukkan ke depannya, biaya yang dikeluarkan oleh  perusahaan  berkaitan  dengan  kebutuhan  juga cukup besar. Sebaliknya, untuk persamaan dari data penjualan di tahun 2018 dengan simulasi penjualan di  tahun  2019,  pada  bulan  Oktober  besarnya  data real  penjualan  bumbu  tabur  XYZ  yang  terjadi  di tahun  2018  dengan  data  penjualan  hasil  simulasi untuk  tahun  2019  memiliki  nilai  yang  sama  yaitu 32.589 kg. Hal ini berarti kebutuhan gula yang harus disediakan  oleh  perusahaan  sebesar  11.406  kg seperti pada Tabel 6 dan Tabel 7

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis data yang telah dilakukan bahwa data penjualan di tahun  2019  hasil  simulasi  dibandingkan  dengan penjualan  di  tahun  2018  memiliki  beberapa perbedaan  jika  dilihat  dari  jumlah  total  penjualan dan  jumlah  kebutuhan  gula  yang  perlu  disediakan dan  dipersiapkan  oleh  perusahaan.  Dari  hasil analisis pengolahan data dan hasil diperoleh bahwa jumlah  penjualan  dari  hasil  simulasi  pada  tahun 2019  cukup  tinggi  dibandingkan    hasil  penjualan selama  tahun  2018  dimana  selisih  penjualan  di tahun  2019  dan  tahun  2018  adalah  62.334  kg. Sementara  itu,  kebutuhan  gula  hasil  simulasi  di tahun 2019 juga cukup tinggi yaitu 186.756 kg atau selisih kebutuhan  hasil  simulasi di tahun 2019 dan data sesungguhnya di tahun 2018 adalah 21.818 kg. Hal  ini  menunjukkan  besarnya  kebutuhan  atau kebutuhan  gula  berbanding  lurus  dengan  besar penjualan.
Hasil  simulasi  penjualan  pada  tahun  2019 tidak  bisa  dibandingkan  tingkat  akurasinya  karena tidak memiliki data pembanding penjualan di tahun 2020  sehingga  hal  ini  menjadi  kelemahan  dalam penelitian  ini.  Oleh  karena  itu,  ke  depannya diperlukan  data  pembanding  dimana  data  tersebut adalah  data  real.  Kedua,  sejauh  ini  perusahaan belum  memiliki  metode  pengendalian  kebutuhan.
Oleh karena itu, ke depannya , akan dilakukan  akan dilakukan penelitian dengan menggunakan Simulasi Monte Carlo dengan  EOQ.  Penelitian selanjutnya diharapkan  memiliki  data  pembanding  sehingga akan  diketahui  tingkat  akurasi  data  real  dan  data hasil simulasi.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
1. Ajib, D., Adjie, S., & Santoso, E. 2018. Analisis Pengendalian Kebutuhan Pakan Dengan Metode  Economic  Order  Quantity  (EOQ) Untuk  Meminimalisir  Biaya. ASSET:  Jurnal Manajemen Dan Bisnis , 1(2): 24–34.
2. Apriyani,  N.  &  Muhsin,  A.  2017.  Analisis Pengendalian  Kebutuhan Bahan Baku Dengan Metode Economic Order Quantity Dan Kanban Pada  PT.  Adyawinsa  Stamping  Industries.
Opsi , 10(2): 128–142.
3. Aulia,  N.  N.,  Gunawan,  P.  H.,  &  Rohmawati, A. A. 2018. Prediksi Curah Hujan Menggunakan  Gerak  Brown  dan  Rataan Tahunan Data Pada Missing Values. Indonesian  Journal  on  Computing  (Indo-JC) , 3(2): 71.
4. Ayu,  S.  P.  2018.  Model Economic  Order
Quantity (EOQ) Dalam Pengendalian
Kebutuhan  Bahan  Baku  Produk  COWBOY CHAIR GOAT SKIN (Studi Kasus : CV. Tiga Berlian Jaya). Skripsi. Jurusan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Sriwijaya.
5. Darnis, R., Nurcahyo, G. W. & Yunus, Y. 2020. Simulasi  Monte  Carlo  untuk  Memprediksi Kebutuhan  Darah. Jurnal  Informasi  Dan Teknologi , 2: 4–9.
6. Dedrizaldi, Masdupi, E., & Linda, M. R. 2019. Analisis  Perencanaan  Kebutuhan  Air  Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo pada PT  .  Agrimitra  Utama  Persada. Jurnal  Kajian Manajemen Dan Wirausaha , 1(1): 388–396.
7. Efitra.  2020.  Simulasi  Penjualan  Spare  part Laptop  Menggunakan  Metode  Monte  carlo (Studi  Kasus:  Toko  Jambee  Computer). Jaringan  Sistem  Informasi  Robotik ,  4(1):  30– 34.
8. Ferawati,  Fersiartha,  K.  D.,  Yusmalina  & Yuliana, I. 2020. Analisis Pengaruh Kebutuhan Barang Dan Penjualan Terhadap Laba Perusahaan  (Studi  Kasus  CV  Davin  Jaya Karimun). Cafetaraia , 1(2): 33–44.
9. 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.
10. Hariningrum,  R.  2017.  Metode Economic
Order Quantity Untuk Memprediksi
Penerimaan  Dan  Penyaluran  LPG. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika , 2(2): 131.
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: 4–9.
12. Irfani,  M.  &  Dafid,  D.  2017.  Estimasi Pengunjung  Menggunakan  Simulasi  Monte Carlo  Pada  Warung  Internet  Xyz. Jurnal Informatika Global , 8(2): 7-12.
13. Kirana, C. & Deni. 2017. Simulasi Pengendalian Bahan Baku Produksi Menggunakan Metode Monte Carlo
danExponensial. Journal Energy, 7(1): 1–6. 14. Kumala,  I.,  Sukania,  I.  W.  &  Christianto,  S. (2016). Optimasi Kebutuhan Spare Part Untuk Meningkatkan Total Penjualan Dengan Menggunakan  Simulasi  Monte  Carlo  (Studi Kasus  Di  PT.  Zxc). Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri , 4(3): 166–174.
15. 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.
16. Naim,  M.  A.  &  Donoriyanto,  D.  S.  2020. Pengendalian  Kebutuhan  Obat  Di  Apotek Prima  Farma  Dengan  Menggunakan  Simulasi Monte  Carlo. Juminten :  Jurnal  Manajemen Industri Dan Teknologi , 1(2): 1–11.
17. Nasution,  K.  N.  2016.  Prediksi  Penjualan
Barang  Koperasi  PT.  Perkebunan  Silindak Dengan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Riset Komputer (JURIKOM) , 3(6): 65–69.
18. Sari,  Y.,  &  Nugroho,  G.  W.  2017.  Pengaruh Audit  Internal  Terhadap  Operasi  Penjualan (Studi  Kasus  pada  PT.  Selamat  Lestari Mandiri) Yunita. Jurnal Ilmiah Ilmu Ekonomi , 5 (10): 65–72.
19. Taufik. 2019. Analisis Kebutuhan Bahan Baku PVC  Compound  dengan  Metode  Economic Order Quantity (EOQ) untuk Mengetahui Nilai Frekwensi  Nilai  Pemesanan  pada  PT  XYZ. TEKNOLOGI:  Jurnal  Ilmiah  Dan  Teknologi , 2(2): 87–96.
20. Wahyudi,  R.  2015.  Analisis  Pengendalian Kebutuhan  Barang  Berdasarkan  Metode  EOQ Di  Toko  Era  Baru  Samarinda. Ejournal  Ilmu Admistrasi Bisnis , 2(1): 162–173.
21. Wikantari, N. P. C., Satriawan, I. K. & Sedana Yoga,  I.  W.  G.  2018.  Analisis  Pengendalian Kebutuhan  Produk  Chitato  Studi  Kasus :  PT. Kembar  Putra  Makmur  Denpasar-Bali. Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Agroindustri , 6(4):
327.