## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   3 Hal:  80-85 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Simulasi Monte Carlo dalam Memprediksi Tingkat Pendapatan
Advertising
Beni Mulyana Putra 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
benimp2@gmail.com

## Abstract
Fulfilling consumer needs is the goal of every business. Owned business capital will affect the readiness to serve consumer demand.  The  purpose  of  this  study  is  to  predict  the  level  of  advertising  revenue  at  Vand  Advertising  Printing  in  order  to facilitate  business  owners  in  preparing  business  strategies  quickly  and  optimally.  This  research  data  is  income  data  from January 2017 to December 2019 which is modeled using the Monte Carlo method. Income level prediction will be carried out annually.  Based  on  the  results  of  the  tests  that  have  been  done,  it  is  found  that  the  system  used  to  predict  the  level  of advertising revenue  with an average  accuracy of 90%.  The high level of  accuracy  means that the  application of the Monte Carlo  method  is  considered  able  to  predict  the  level  of  advertising  revenue  each  year.  So  that  it  can  make  it  easier  for business owners to choose the right business strategy to increase advertising revenue.
Keywords: Modeling and Simulation, Monte Carlo, Income Prediction, Advertising, Printing.

## Abstrak
Pemenuhan  kebutuhan  konsumen  merupakan  tujuan  dari  setiap  usaha.  Modal  usaha  yang  dimiliki  akan  mempengaruhi kesiapan  dalam  melayani  permintaan  konsumen. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  tingkat  pendapatan advertising  di  Percetakan  Vand Advertising agar  memudahkan  pemilik  usaha  dalam  mempersiapkan  strategi  usaha  secara cepat  dan  optimal.  Data  penelitian  ini  adalah  data  pendapatan  dari  januari  2017  sampai  desember  2019  yang  dimodelkan dengan  menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Prediksi  tingkat  pendapatan  akan  dilakukan  setiap  tahun.  Berdasarkan  hasil pengujian yang telah dilakukan didapatkan bahwa sistem yang digunakan untuk memprediksi tingkat pendapatan advertising dengan  rata-rata  akurasi  90%.  Tingginya  tingkat  akurasi  maka  penerapan  metode  Monte  Carlo  dianggap  dapat  melakukan prediksi tingkat pendapatan advertising setiap tahunnya. Sehingga dapat memudahkan pemilik usaha dalam memilih strategi usaha yang tepat untuk meningkatkan pendapatan advertising .
Kata kunci: Pemodelan dan Simulasi, Monte Carlo, Prediksi Pendapatan, Advertising , Percetakan.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Usaha percetakan menjadi solusi dalam menyampaikan maksud dan tujuan. Percetakan merupakan suatu usaha dalam  pembuatan  salinan  dari  sebuah  tulisan  atau gambar  lewat  media  yang  memiliki  permukaan  datar dengan  menggunakan  sebuah  mesin  cetak.  Percetakan Vand  Advertising  adalah  salah  satu  percetakan terpopuler di Provinsi Jambi terutama di daerah Kerinci dan Sungai Penuh. Permasalahan yang difokuskan pada penelitian  ini  adalah  kemungkinan  pendapatan  yang diterima  oleh  Percetakan  Vand  Advertising  yang diharapkan  dapat  membantu  pemilik  usaha  dalam mempersiapkan  kebijakan  terhadap  probabilitas  situasi usaha yang akan datang.
Prediksi merupakan proses keilmuan dalam memperkirakan  kemungkinan  yang  akan  terjadi  di masa  mendatang  secara  teratur  dan  logis  berdasarkan fakta yang diperoleh dari masa lalu untuk memperkecil peluang terjadinya kesalahan [ 1 ]. Fakta yang digunakan adalah suatu infromasi yang relevan dan sesuai dengan kebutuhan  untuk  mencari  sebuah  model dan pola  yang
dapat  memberi  kemudahan  dalam  melakukan  prediksi [ 2 ].
Model  berfungsi  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.  Pada umumnya model artikan sebagai suatu gambaran sistem nyata.  Sistem  nyata  adalah  sistem  yang  sedang berlangsung  di  dunia  nyata  dan  menjadi  permasalahan yang sedang diteliti [ 3 ].
Simulasi merupakan alat digunakan dalam mempelajari atau  menganalisa  proses  atau  kinerja  dari  sistem  oleh manajemen dalam menyelesaikan pekerjaannya. Simulasi  adalah  program  (software)  komputer  yang berfungsi  untuk  meniru  perilaku  sistem  nyata.  Tujuan dari simulasi adalah pelatihan (training), studi perilaku sistem  (behaviour),  hiburan  atau  permainan  (game). Simulasi adalah duplikasi atau abstraksi dari persoalan dalam  kehidupan  nyata  kemudian  dirubah  kedalam model  matematika.  Simulasi  merupakan  salah  satu
metodologi  untuk  melakukan  percobaan  dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata [ 4 ].
Model  simulasi  dapat  dibedakan  menjadi  beberapa bagian yaitu [ 5 ]
1. Model simulasi deterministi merupakan diasumsikan tidak adanya variabel dalam parameter model,  tidak  melibatkan  variable  random.  Jika model  deterministik  dijalankan  pada  nilai  masukan yang sama akan menghasilkan nilai yang sama.Keluaran  merupakan  nilai  nyata  untuk  sekali jalan model simulasi deterministik.
2. Model  simulasi  stokastik  merupakan  satu  atau beberapa  vriabel  model  untuk  dijelaskan  untuk proses  dalam  sistem  yang  diamati.  Keluaran  dari model  ini  adalah  random  dan  oleh  karenanya merupakann  perkiraan  dan  kateristik  sesungguhnya dari  model  dan  hasilnya  perkiraan  dari  performasi yang diharapkan dari model yang diamati
3. Model simulasi kontiyu merupakan kondisi variabel berubah  secara  kontinyu.  Contoh,  terbangnya pesawat udara kondisi variabel posisi dan kecepatan berubah secara kontinyu terhadap satu dan lainya.
4. Model  simulasi  diskrit  merupakan  kondisi  variabel berubah hanya pada beberapa titik dalam waktu.
Metode Monte Carlo adalah simulasi probabilitas yang digunakan  untuk  memahami  dampak  risiko  dan ketidakpastian dari peramalan perspektif keuangan dan waktu  skenario  terbaik  dan  terburuk  [ 6 ]  [ 7 ].  Simulasi Monte  Carlo  adalah  jenis  pemodelan  dan  simulasi dalam  menemukan  penyelesaian  masalah  probabilistic menggunakan sampel dari proses acak [ 8 ].
Metode  Monte  Carlo  menggunakan  sampling  acak berulang  untuk  mensimulasikan  data  untuk  model matematika  tertentu  dan  evaluasi  hasilnya  [ 9 ].  Metode Monte  Carlo  melibatkan  pembangkit  bilangan  acak dengan distribusi probabilitas yang dapat diketahui dan ditentukan.  Dasar  metode  Monte  Carlo  adalah melakukan pengujian pada elemen-elemen probabilistic melalui sampel angka random. Metode ini telah banyak diterapkan  di  berbagai  bidang  salah  satunya  di  bidang keuangan  untuk  menghitung  atau  memprediksi  nilai perbandingan [ 10 ].
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  metode  yang  sangat praktis  yang  banyak  digunakan  dalam  memecahkan masalah yang berkaitan dengan ketidakpastian terutama sistem  yang  dapat  diperbaiki  [ 11 ].  Keuntungan  dari metode  Monte  Carlo  adalah  intuitif  dan  mudah dipahami  sebagai  metode  yang  memiliki  kategori  uji statistik.  Hal  itu  memudahkan  berurusan  dengan parameter karakteristik yang bervariasi secara acak dan memungkinkan  untuk  menemukan  beberapa  factor yang  tidak  dapat  diprediksi  perubahannya.  Simulasi Monte  Carlo  dapat  menghilangkan  ketidakpastian dalam  pemodelan  realibilitas,  hal  ini  dikarenakan simulasi  Monte  Carlo  mampu  mensimulasikan  proses actual dan prilaku dari sistem [ 12 ] [ 13 ].
Probabilitas  merupakan  kemungkinan  sesuatu  yang akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang  dan  hasilnya tidak  menentu.  Menghitung  probabilitas  bertujuan untuk  membantu  para  pengambil  keputusan  dalam menetukan  opsi  atau  pilihan  yang  optimal  dari permasalahan-permasalahan  yang  tidak  menentu  dan informasi yang kurang sesuai [ 14 ] [ 15 ].
Dari  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  dapat disimpulkan  bahwa  Percetakan  Vand  Advertising memerlukan  sebuah  sistem  yang  mampu  melakukan prediksi tingkat pendapatan agar  memudahkan pemilik usaha dalam  menentukan  kebijakan  usaha  secara cepat dan  optimal.  Sehingga  melalui  permasalahan  tersebut, maka akan dilakukan penelitian tentang prediksi tingkat pendapatan  advertising  dengan  menggunakan  metode Monte Carlo di Percetakan Vand Advertising [ 16 ] [ 17 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  alur  yang  harus dilalui peneliti dalam melakukan penelitian. Metodologi penelitian merupakan tahapan berfikir yang terdiri  dari  mengidentifikasikan  suatu  permasalahan, pengumpulan  data  bersumber  dari  artikel  dan  buku- buku  panduan  serta  observasi.  Penelitian  dimulai dengan  mengumpulkan  data/literatur,  sampai  dengan mendapatkan  kesimpulan  dari  permasalahan  yang diteliti.
Kerangka  kerja  penelitian  membahas  ketergantungan antara  variabel  atau  visualisasi  hubungan  yang berkaitan  atau  dianggap  perlu  antara  satu  konsep dengan  konsep  lainnya  atau  variabel  satu  dengan variabel  lainnya  untuk  melengkapi  dinamika  situasi atau  hal  yang  sedang  atau  akan  diteliti.  Kerangka penelitian merupakan model konseptual yang berkaitan dengan  bagaimana  seorang  peneliti  menyusun  teori atau menghubungkan secara logis beberapa faktor yang dianggap  penting  untuk  masalah.  Adapun  kerangka kerja penelitian ini akan dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan analisa simulasi Monte Carlo
Gambar 1 menyajikan tahapan-tahapan dari pemodelan dan  simulasi  Monte  Carlo,  berikut  adalah  penjelasan mengenai tahapan-tahapan Monte Carlo :
1. Data Pendapatan Advertising
Data  yang  digunakan  dalam  memprediksi  adalah data pendapatan dari Januari 2017 hingga Desember 2019.
2. Distribusi Probabilitas Pendapatan Advertising
Distribusi  probabilitas  adalah  distrubusi  yang menggambarkan  peluang  dari  sekumpulan  varian sebagai  pengganti  frekuensi.  Distribusi  probabilitas ditentukan tiap bulannya untuk setiap pendapatan.
Fungsi  probabilitas  distribusi  frekuensi  adalah sebagai berikut :
PDF = F/J                               (1)
Dimana  PDF  merupakan  Probabilitas  Distribusi Frekuensi, F merupakan Frekuensi dan J merupakan Jumlah.
3. Distribusi Kumulatif Pendapatan Advertising
Distribusi  kumulatif  digunakan  sebagai  dasar pengelompokkan  batas  interval  dan  bilangan  acak. Dimana  distribusi  komulatif  untuk  frekuensi pertama  sama  dengan  distribusi  probabilitas frekuensi  pertama.  Untuk  distribusi  komulatif selanjutnya  ialah  dengan  menambahkan  distribusi komulatif sebelumnya dengan distribusi probabilitas frekuensi tersebut.
4. Interval Angka Acak Pendapatan Advertising
Pembangkitan  bilangan  random  menggunakan perhitungan  LCG  (Linear  Congruential  Generator), dengan menentapkan nilai a, m dan c.
Zi+1 = (a..Zi+c) mod  m                     (2)
Dengan syarat a, c < M, Z0 > 0, Di mana Zi adalah bilangan  awal  yang  ditentukan,  a  adalah  konstanta perkalian,  C  merupakan  konstanta  penambahan, Mod  adalah  modulus  dan  m  adalah  batasan  nilai bilangan acak membangkitkan bilangan acak.
5. Bilangan Acak
Pembangkitan  bilangan  acak  adalah  sebanyak  12. Jadi untuk simulasi ini terdapat 12 bilangan acak.
6. Simulasi Monte Carlo Pendapatan Advertising Proses  simulasi  Monte  Carlo  untuk  mengethaui prediksi pendapatan advertising.
7. Hasil
Hasil  simulasi  dilihat  dari  kecocokan  dan  tingkat akurasi.
Berikut  adalah  tahapan  proses  analisa  Monte  Carlo dalam memprediksi tingkat pendapatan advertising:
1.    Pengelompokkan Data Pendapatan
Data  yang  digunakan  untuk  memprediksi  pendapatan advertising  adalah  data  pendapatan,  berikut  adalah salah  satu  data  pendapatan  yaitu  data  pendapatan advertising pada tahun 2017 seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pendapatan Tahun 2017 Bulan Pendapatan (Rp.) Januari 53.000.000 Februari 66.000.000 Maret 50.000.000 April 56.000.000 Mei 45.000.000 Juni 50.000.000 Juli 55.000.000 Agustus 51.000.000 September 52.000.000 Oktober 39.000.000 November 55.000.000 Desember 55.000.000 Total 627.000.000
Dari  Tabel  1  data  disajikan  perbulan  yakni  dari  bulan Januari sampai Desember. Data tahun 2017 disimulasikan  dengan  metode  Monte  Carlo  untuk mendapatkan prediksi pendapatan tahun 2018.
2.    Menghitung Distribusi Probabilitas
Distribusi  probabilitas  dihitung  berdasarkan  data  pada Tabel 2 seperti pada tabel berikut:
Tabel 2. Distribusi Probabilitas Pendapatan Advertising No Bulan Pendapatan (Rp.) Distribusi Probabilitas 1 Januari 53.000.000 0,08 2 Februari 66.000.000 0,11 3 Maret 50.000.000 0,08 4 April 56.000.000 0,09 5 Mei 45.000.000 0,07 6 Juni 50.000.000 0,08 7 Juli 55.000.000 0,09 8 Agustus 51.000.000 0,08 9 September 52.000.000 0,08 10 Oktober 39.000.000 0,06 11 November 55.000.000 0,09 12 Desember 55.000.000 0,09 Total 627.000.000 1,00
Perhitungan  distribusi  probabilitas  didapatkan  dari jumlah pendapatan perbulan dibagi dengan pendapatan pertahun.
3.    Menghitung Distribusi Komulatif
Distribusi  kumulatif  dilakukan  untuk  setiap  variabel dengan  menjumlahkan  nilai  distribusi  kumulatif sebelumnya dengan nilai distribusi probabilitas.
Tabel 3. Distribusi Kumulatif Pendapatan Advertising
Berdasarkan Tabel 3, distribusi komulatif pertama yaitu bulan Januari mengikuti nilai dari distribusi probabilitas  bulan  Januari.  Sedangkan  untuk  distribusi komulatif  pada  bulan  Februari  didapat  melalui penjumlahan distribusi komulatif bulan Januari dengan distribusi  probabilitas  bulan  tersebut  (Februari). Demikian  seterusnya  untuk  bulan  Maret  sampai Desember.
4.    Menentukan Interval Bilangan Acak
Berikut  penetuan  interval  bilangan  acak  pada  data pendapatan advertising tahun 2017
Tabel 4. Interval Bilangan Acak
Tabel  4  menjelaskan  interval  angka  acak  pendapatan pada  tahun  2017.  Apabila  bilangan  acak  yang dilakukan  simulasi  berada  diangka  interval  00  sampai 99.
5. Menghitung dan Membangkitkan Bilangan Acak
Membangkitkan  bilangan  acak  berfungsi  untuk menentukan kemungkinan dari hasil simulasi. Bilangan acak itu sendiri dimaksudkan untuk memasukkan suatu kondisi  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  simulasi,  di mana simulasi itu sendiri merupakan bentuk representatif  dari  kondisi  ketidakpastian  yang  terjadi pada  kondisi  sebenarnya.  Untuk  pengolah  setiap  data pendapatan  dapat  menggunakan  nilai  bilangan  acak yang  sama.  Dalam  penelitian  ini  untuk  proses membentuk  bilangan  acak  (Generating  Random Number) menggunakan nilai: a = 5, c = 7, Z0 = 81 dan m = 99 dengan 12 bulan dari Januari sampai Desember. Dengan syarat a, c < m dan Z 0 > 0.
Adapun  bentuk  bilangan  acak  dapat  dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel 5 .Perhitungan Bilangan Acak Bulan i Zi (a*Zi+c) Zi+1= (a.Zi+c) mod m Januari 0 81 412 16 Februari 1 16 87 87 Maret 2 87 442 46 April 3 46 237 39 Mei 4 39 202 4 Juni 5 4 27 27 Juli 6 27 142 43 Agustus 7 43 222 24 September 8 24 127 28 Oktober 9 28 147 48 November 10 48 247 49 Desember 11 49 252 54
Dari Tabel 5 menjelaskan bilangan acak  yang dihitung untuk setiap bulan dengan perhitungan sebagai berikut:
Z 0+1 = (5.81.7) mod 99 = 16
Z 1+1 = (5.16.7) mod 99 = 87
Z 2+1 = (5.87.7) mod 99 = 46
Z 3+1 = (5.46.7) mod 99 = 39
Z 4+1 = (5.39.7) mod 99 = 4
Z 5+1 = (5.4.7) mod 99 = 27
Z 6+1 = (5.27.7) mod 99 = 43
Z 7+1 = (5.43.7) mod 99 = 24
Z 8+1 = (5.24.7) mod 99 = 28
Z 9+1 = (5.28.7) mod 99 = 48
Z 10+1 = (5.48.7) mod 99 = 49
Z 11+1 = (5.49.7) mod 99 = 54
Bilangan  acak  tersebut  akan  digunakan  untuk memprediksi  pendapatan  tahun  berikutnya.  Kemudian hasil simulasi dapat ditentukan dengan cara menggunakan  nilai  angka  acak  tersebut,  maka  akan terlihat  pendapatan  untuk  tahun  berikutnya.  Hasil simulasi untuk sampel data pendapatan sebagai berikut:
Tabel 6. Proses Prediksi Pendapatan Tahun 2018
Tabel 6 menjelaskan hasil simulasi yang diperoleh dari angka  acak  pada  Tabel  5  dan  dikonversikan  dengan interval  angka  acak  Table  4.  Kemudian  data  real    dan data  simulasi  dibandingkan  pada  masing-masing  data pendapatan  secara  keseluruhan  dimana,  hasil  terendah dibagi  hasil  tertinggi  dikali  100%.  Diperoleh  hasil persentasi  tingkat  akurasi  setiap  bulan  yakni  dari  71% sampai  dengan  98%  dimana  untuk  akurasi  prediksi pendapatan tahun 2018 adalah 89,2%.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari  hasil  simulasi  monte  carlo  didapatkan  prediksi pendapatan  advertising  untuk  tahun  2018  berdasarkan data pendapatan tahun 2017 dengan prediksi pendapatan sebesar Rp. 636.000.000,-. akurasi keberhasilan dari prediksi pendapatan advertising tahun 2018 adalah sebesar 89,2%. Untuk prediksi pendapatan advertising  pada  Tahun  2019  berdasarkan  data penjualan  Tahun  2018  didapatkan  prediksi  pendapatan sebesar  Rp.  647.000.00,-.  Akurasi  keberhasilan  dari prediksi pendapatan untuk tahun 2019 adalah 90,8%.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  dan  pembahasan  dapat  diketahui  tingkat akurasi  prediksi  pendapatan  advertising  di  percetakan Vand  Advertising  untuk  tahun  2018  yaitu  sebesar 89,2%  dan  akurasi  keberhasilan  prediksi  untuk pendapatan  2019  yakni  sebesar  90,8%.  Metode  Monte Carlo dapat melakukan prediksi pendapatan advertising dengan  baik.  Dengan  berhasilnya  penerapan  metode Monte Carlo dalam memprediksi pendapatan advertising  maka  akan  memberikan  kemudahan  pada pemilik  usaha  di  Percetakan  Vand  Advertising  untuk mengetahui  jumlah  pendapatan  dengan  cepat  sehingga membantu  pemilik  usaha  untuk  mengambil  keputusan untuk masa yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Srivastava,  A.  K.,  Kumar,  G.,  &  Gupta,  P.  (2020).  Estimating Maintenance  Budget  Using  Monte  Carlo  Simulation. Life  Cycle Reliability and Safety Engineering 9, 77-89. DOI: https://doi.org/10.1007/s41872-020-00110-7 .
[2] 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 (IJAIDM), 2 (1), 28-36. DOI: http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.5825 .
[3] 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/10.35134/komtekinfo.v5i3.148 .
[4] Geni, B. Y., Santony, J., & Sumijan. (2019). Prediksi Pendapatan Terbesar  pada  Penjualan  Produk  Cat  dengan  Menggunakan Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  1 (4), 15-20. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v1i4.5 .
[5] Andespa,  R.,  Wisanggara,  R.,  Rasyad,  F.  H.  S.,  &  Adif,  R.  M.
(2019).  Pengaruh  People,  Process,  dan  Physical  Evidence Terhadap Keputusan Menabung di Bank Syariah. Maqdis Jurnal Kajian Ekonomi Islam, 4 (1). DOI:
http://dx.doi.org/10.15548/maqdis.v4i1.211 .
[6] Hutahaean,  H.  D.  (2018). Analisa  Simulasi  Monte  Carlo  Untuk Memprediksi Tingkat Kehadiran Mahasiswa Dalam Perkuliahan . Journal Of Informatic Pelita Nusantara, 3 (1 ).
[7] Traynor,  B.  A.,  Mahmoodian,  M.  (2019).  Time  And  Cost Contingency  Management  Using  Monte  Carlo  Simulation. Australian  Journal  of  Civil  Engineering,  17 (1),  11-18.  DOI: https://doi.org/10.1080/14488353.2019.1606499 .
[8] Wira, A., Hulwati., Akmal, H., Adif, R. M., & Na’am, J. (2019). Islamic economic orientation model for microfinance institution. Journal  of  Social  Sciences  Research , 5 (3),  676-682. DOI: https://doi.org/10.32861/jssr.53.676.682 .
[9] Bauza,  X.,  Chow,  J.  C.  L.  (2018).  An  Automated  Scheduling System  For  Radiotherapy  Physicist  On-Call  Using  Monte  Carlo Simulation. Australasian  Physical  Engineering  Sciences  in
Medicine, 42 ,  27–32.  DOI: https://doi.org/10.1007/s13246-018- 0705-0 .
[10] 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 .
[11] Han, Z., Su, B., Li, Y. G., Ma, Y. F., Wang, W. D., & Chen, G. Q.  (2019).  An  Enhanced  Image  Binarization  Method Incorporating  With Monte-Carlo  Simulation. Journal of Central South University, 26 , 1661–1671. DOI:
https://doi.org/10.1007/s11771-019-4120-9 .
[12] Muflihunallah,  M.,  Dharmawan,  K.,  &  Asih,  N.  M.  (2018). Estimasi  Nilai  Implied  Volatility  Menggunakan  Simulasi Monte Carlo. E-Jurnal Matematika, 7 (3), 239-245. DOI: http://doi.org/10.24843/MTK.2018.v07.i03.p209 .
[13] Rahmawati, R., Rusgiyono, A., Hoyyi, A., & Maruddani, D. A. I.
(2019).  Expected  shortfall  dengan  simulasi  monte-carlo  untuk mengukur risiko kerugian petani jagung. Media Statistika, 12 (1), 117-128. DOI: https://doi.org/10.14710/medstat.12.1.117-128 .
[14] Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan Barang  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistem Informasi dan Teknologi, 1 (3), 7-10. DOI: https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3 .
[15] Ghaderpoori,  M.,  Kamarehie,  B.,  Jafari,  A.,  Alinejad,  A.  A., Hashempour,  Y.,  Saghi,  M.  H.,  Yousefi,  M.,  Conti,  G.  O., Mohammadi,  A.  K.,  Ghaderpoury,  A.,  &  Ferrante,  M.  (2019). Health Risk Assessment Of Heavy Metals In Cosmetic Products Sold  In  Iran:  The  Monte  Carlo  Simulation. Environmental Science  and  Pollution  Research,  27, 7588–7595.  DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-019-07423-w .
[16] Copiello,  S.  (2020).  Business  as  Usual  with  Article  Processing Charges in the Transition towards OA Publishing: A Case Study
Based on Elsevier. Publications , 8( 1). DOI: https://doi.org/10.3390/publications8010003 .
[17] Rahayu, T. K. (2019 ). Simulasi Monte Carlo Untuk Memprediksi Keuntungan  Penjualan . Musamus  Journal  Of  Research Information  and  Communication  Technology,  2(1), 1-6.