## ANALISIS PERKIRAAN PRODUKSI KOPI DI PROVINSI KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN METODE SIMULASI MONTE CARLO

## Suci Ramadhani
Prodi Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Kenangan Baru, Kec. Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara 20221 suciramadhani122002@gmail.com

## ABSTRAK
Kopi merupakan salah satu komoditas ekspor terbesar di Indonesia, dan Kalimantan Barat memiliki potensi produksi  kopi  yang  signifikan  meskipun  pengelolaannya  masih  tradisional.  Perlu  dilakukan  analisis  perkiraan produksi  kopi  untuk  membantu  optimalisasi  potensi  produksi  kopi  dan  pengembangannya  sebagai  komoditas unggulan di Kalimantan Barat. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran akurat mengenai proyeksi produksi kopi di Kalimantan Barat. Metode simulasi Monte Carlo digunakan untuk memperkirakan produksi kopi berdasarkan data produksi dari tahun 2017 hingga 2023. Hasil simulasi menunjukkan prediksi produksi kopi pada tahun  2024  sebesar  3557  kg  dengan  akurasi  rata-rata  93.027%.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu pengembangan industri kopi di Kalimantan Barat secara optimal dan berkelanjutan.
Kata kunci :  Analisis, Produksi Kopi, Simulasi, Monte Carlo, Kalimantan Barat, Perkiraan

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia, kopi merupakan komoditas ekspor terbesar setelah kelapa sawit dan kelapa. Karenanya,pengembangan  kopi  menjadi  salah  satu prioritas    dalam  pembangunan    pertanian  [1].    Kopi termasuk  kedalam  salah  satu  komoditas  ekspor penting  bagi  perekonomian  Indonesia.  Sebagai  salah satu  negara  produsen  dan  eksportir  kopi  terbesar  di dunia, Indonesia telah menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam posisinya di pasar kopi global dalam beberapa  tahun  terakhir.  Dalam  kurun  waktu  lima tahun  ini,  Indonesia  berhasil  menduduki  peringkat keempat  sebagai  negara  pengekspor  kopi  terbesar  di dunia, tepat setelah negara-negara besar produsen kopi seperti Brazil, Kolombia, dan Vietnam [2].
Menurut  penelitian  [3],  kopi  merupakan  salah satu  komoditas  perkebunan  yang  cukup  penting  di Provinsi Kalimantan Barat, dengan lokasi perkebunan kopi tersebar di hampir seluruh kabupaten di provinsi tersebut.  Meskipun  produksi  kopi  telah  ada  secara turun-temurun  di  masyarakat  Kalimantan  Barat, namun  pengelolaannya  masih  dilakukan  secara tradisional  dan  belum  mendapat  perhatian  serta pembinaan  yang  memadai  dari  Pemerintah  Daerah karena  kopi  bukan  merupakan  komoditas  unggulan perkebunan  di  wilayah  ini.  Mengingat  potensi produksi kopi yang cukup besar di Kalimantan Barat, terutama  di  Kabupaten  Kubu  Raya,  Kabupaten Sambas, Kabupaten Ketapang, dan Kabupaten Landak sebagai penghasil kopi dominan.
Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  sebuah  analisis perkiraan produksi kopi dengan menggunakan metode simulasi yang dapat membantu memberikan gambaran yang lebih akurat mengenai proyeksi produksi kopi di masa  depan  sehingga  dapat  membantu  optimalisasi potensi produksi kopi dan pengembangannya sebagai salah satu komoditas unggulan di Kalimantan Barat.
Salah satu metode yang dapat digunakan adalah simulasi Monte  Carlo .  Simulasi Monte  Carlo ,  juga dikenal  sebagai  metode Monte  Carlo ,  adalah  suatu teknik  yang  menggunakan  bilangan  acak  yang dihasilkan dengan bantuan distribusi probabilitas yang dapat  diketahui  dan  ditentukan.  Inti  dari  simulasi Monte  Carlo adalah  melakukan  eksperimen  pada elemen-elemen probabilitas melalui  pengambilan sampel secara acak [4].
Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan  yang  berharga  bagi pemangku kepentingan dalam upaya pengembangan industri kopi di  daerah  tersebut  ataupun  dapat  memberikan rekomendasi  dan  strategi  yang  tepat  bagi  pemerintah daerah dan para petani untuk mengembangkan sektor perkebunan  kopi  di  Kalimantan  Barat  secara optimal dan berkelanjutan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  [5]  menggunakan  simulasi  Monte Carlo untuk memperkirakan penjualan gula di PT Budi Sweet,  sebuah  perusahaan  yang  memproduksi  bahan setengah  jadi  seperti  gula  dan  tepung.  Dengan memanfaatkan  data  penjualan  gula  tahun  2019  dan 2020, para peneliti berhasil memperkirakan penjualan gula  untuk tahun-tahun  berikutnya,  mencapai  tingkat akurasi yang mengesankan. Hasil prediksi untuk tahun 2020,  yang  didasarkan  pada  data  penjualan  tahun 2019,  mencapai  akurasi  sebesar  84,31%,  sementara prediksi untuk tahun 2021, yang didasarkan pada data penjualan tahun 2020, bahkan mencapai akurasi yang lebih  tinggi yaitu  91,56%.  Keberhasilan ini menunjukkan  efektivitas  metode  Monte  Carlo  dalam membantu PT Budi Sweet  mengoptimalkan produksi gula dan mengelola persediaan dengan lebih baik.
Selain  itu,  penelitian  [6]  juga  menerapkan metode  yang  sama  namu  dengan  studi  kasus  dari sektor  yang  berbeda  yaitu  memprediksi  jumlah
penumpang  kereta  api  di  wilayah  Sumatera,  dengan tujuan  membantu  PT  Kereta  Api  Indonesia  (KAI) dalam merencanakan kapasitas layanan. Penelitian ini menggunakan  data  historis  jumlah  penumpang  dari tahun  2017  hingga  2019  untuk  memprediksi  jumlah penumpang di tahun-tahun berikutnya. Metode Monte Carlo dipilih karena kemampuannya dalam menangani ketidakpastian,  seperti  fluktuasi  jumlah  penumpang. Hasilnya  mengesankan:  prediksi  untuk  tahun  2018 mencapai akurasi 99,44%, tahun 2019 sebesar 98,07%, dan  tahun  2020  sebesar  98,49%.  Keberhasilan  ini menunjukkan bahwa Monte Carlo dapat  menjadi  alat yang handal untuk memprediksi permintaan penumpang, memungkinkan PT KAI untuk mengoptimalkan jumlah gerbong kereta, meningkatkan  efisiensi  operasional,  dan  menjaga kualitas layanan.
Kedua penelitian ini menggambarkan keunggulan  simulasi  Monte  Carlo  dalam  menangani ketidakpastian  di  berbagai  sektor.  Baik  dalam  sektor agribisnis  maupun  transportasi,  metode  ini  terbukti efektif  dalam  memanfaatkan  data  historis  untuk membuat  prediksi  yang  akurat.  Hasilnya  tidak  hanya membantu  perusahaan  mengoptimalkan  operasi mereka,  tetapi  juga  berkontribusi  pada  perencanaan strategis yang lebih baik di sektor-sektor kritis seperti industri makanan dan transportasi publik.

## 2.1. Analisis
Analisis  merupakan  sebuah  kegiatan  untuk mencari suatu pola. Selain itu, analisis juga merupakan cara berpikir yang berkaitan dengan pengujian secara sistematis terhadap sesuatu untuk menentukan bagian- bagiannya  Dalam  analisis,  seseorang  berusaha  untuk memahami  suatu  fenomena  atau  objek  dengan  cara mempelajari dan menguji bagian-bagian penyusunnya, serta mengidentifikasi keterkaitan dan pola-pola yang terbentuk di antara bagian-bagian tersebut. Tujuannya adalah  untuk  memperoleh  pemahaman  yang  lebih komprehensif  mengenai  keseluruhan  fenomena  atau objek yang sedang dikaji [7].

## 2.2. Prediksi
Prediksi atau peramalan merupakan upaya untuk memperkirakan  atau  menduga  sesuatu  yang  akan terjadi di masa depan dengan memanfaatkan informasi historis yang  relevan  melalui  metode  ilmiah.  Tujuan utama  dari  prediksi  adalah  untuk  memperoleh informasi  mengenai  kemungkinan  kejadian  di  masa mendatang  dengan  probabilitas  terbesar.  Metode prediksi  dapat  dilakukan  secara  kualitatif  melalui pendapat  para  ahli  atau  secara  kuantitatif  dengan perhitungan matematis, salah satunya adalah menggunakan analisis deret waktu (time series) yang memanfaatkan data historis pada periode sebelumnya untuk  memperkirakan  nilai  atau  kejadian  di  masa depan [8].
Dalam  konteks  produksi  kopi  di  Provinsi Kalimantan Barat, metode prediksi  yang tepat sangat penting untuk mendukung keputusan dan
perencanaan. Dengan menggunakan informasi tentang jumlah  produksi  kopi  ditahun-tahun  sebelumnya, simulasi Monte  Carlo dapat  menghasilkan  perkiraan produksi  di  masa  depan.  Metode  ini  membantu memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang kemungkinan hasil produksi.

## 2.3. Simulasi
Simulasi  merupakan  perilaku  suatu  sistem dengan  menggunakan  data  hasil  pengamatan  yang dilakukan  dalam  kurun  waktu  tertentu.  Melalui  data pengamatan tersebut, simulasi dapat digunakan untuk membuat  prediksi  dan  selanjutnya  memutuskan tindakan apa  yang akan dilakukan. Dengan kata lain, simulasi  memanfaatkan  data  faktual  dari  observasi masa  lalu  untuk  memperkirakan  dan  memahami kemungkinan kondisi atau peristiwa yang akan terjadi di masa depan, sehingga dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat [9].
Simulasi Monte  Carlo merupakan  salah  satu metode  simulasi  yang  sederhana  dan  dapat  dibangun dengan cepat, bahkan hanya menggunakan perangkat lunak spreadsheet seperti Microsoft  Excel .  Model simulasi Monte  Carlo didasarkan  pada probabilitas yang  diperoleh  dari  data historis suatu  kejadian  dan frekuensinya.  Hal  ini  berarti  bahwa  metode  simulasi Monte  Carlo menggunakan  data  empiris  masa  lalu untuk  memperkirakan  kemungkinan  skenario  atau hasil  yang  mungkin  terjadi  di  masa  depan.  Dengan kata  lain,  simulasi Monte  Carlo memanfaatkan informasi probabilistik yang berasal dari pengamatan atau  pengalaman  sebelumnya  untuk  membangun model  simulasi  yang  dapat  memprediksi  perilaku sistem atau kejadian di masa mendatang secara efektif dan  efisien,  terutama  dengan  bantuan  alat-alat komputasi sederhana seperti spreadsheet [10].

## 2.4. Monte Carlo
Metode Monte  Carlo adalah  sebuah  teknik analisis  numerik  yang  menggunakan  pengambilan sampel eksperimen dengan bilangan acak. Metode ini sering  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai masalah  kompleks  dengan  menghasilkan  sejumlah besar  skenario  kemungkinan  dan  menganalisis hasilnya.  Salah  satu  aplikasi  paling  populer  dari simulasi Monte  Carlo adalah  dalam  pengendalian persediaan  [11].  Dalam  konteks  ini,  simulasi Monte Carlo digunakan untuk memodelkan dan mengevaluasi berbagai skenario pengelolaan persediaan,  membantu  dalam  perencanaan  dan pengambilan keputusan yang lebih efektif dan efisien.
Simulasi Monte Carlo sangat praktis dan banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang berkaitan  dengan  ketidakpastian.  Dasar  dari  metode simulasi Monte  Carlo adalah  percobaan  elemen kemungkinan  dengan  menggunakan  sampel  bilangan acak.  Bilangan  acak  yang  akan  diolah  kemudian divalidasikan dengan data faktual atau data real untuk menyesuaikan  dengan  kondisi  yang  sebenarnya, dengan  cara  ini,  simulasi Monte  Carlo dapat
menggambarkan suatu keadaan nyata ke dalam bentuk simulasi yang dapat digunakan untuk memperkirakan dan menganalisis kemungkinan hasil atau skenario di masa  depan.  Singkatnya,  simulasi Monte  Carlo memanfaatkan  angka-angka  acak  yang  kemudian dicocokan  dengan  data  aktual  untuk  menciptakan model  simulasi  yang  dapat  mewakili  situasi  atau sistem  yang  kompleks,  sehingga  memungkinkan analisis  dan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik dalam menghadapi ketidakpastian [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun tahapan-tahapan metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu:

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu merupakan data Produksi Tanaman Perkebunan (Ribu Ton)  yang  diambil  dari  website  BPS  (Badan  Pusat Statistik) https://www.bps.go.id/id/statistics
Tabel 1. Data Produksi Kopi No Tahun Jumlah Produksi (Kg) 1 2017 3700 2 2018 3600 3 2019 3800 4 2020 3700 5 2021 3200 6 2022 3200 7 2023 3100
Tabel  1  diatas  merupakan  data  jumlah  produksi kopi  di  Kalimantan  Barat  yang  diambil  dari  tahun 2017-2023  yang  kemudian  satuan  Ton  pada  data tersebut diubah ke dalam satuan Kg.

## 3.2. Penerapan Monte Carlo
Berikut  ini  merupakan  tahapan  dari  proses perhitungan metode monte carlo :
3.2.1. Menghitung Distribusi Probabilitas
Distribusi probabilitas menggambarkan kemungkinan atau peluang dari sebuah variabel. Nilai probabilitas  dapat  diperoleh  dengan  cara  membagi frekuensi kemunculan suatu nilai atau kondisi dengan total  frekuensi  keseluruhan..  Dengan  rumus  seperti persamaan (1) berikut :
P = 𝑓 𝑛
(1)
Dimana: P: probabilitas kejadian f: frekuensi kejadian
n: jumlah frekuensi seluruh kejadian
3.2.2. Menghitung Distribusi Kumulatif
Distribusi
probabilitas kumulatif merepresentasikan jumlah kumulatif dari probabilitas- probabilitas setiap kemungkinan yang ada. Setiap nilai dalam  distribusi  probabilitas  kumulatif  dihitung dengan  menjumlahkan  probabilitas  saat  ini  dengan semua  probabilitas  sebelumnya,  kecuali  untuk  nilai probabilitas  kumulatif  pertama  yang  merupakan probabilitas variabel itu sendiri.

## 3.2.3. Menentukan Interval Nilai Acak
Setelah  mendapatkan  distribusi  probabilitas kumulatif,  rentang-rentang  angka  acak  ditetapkan untuk  mewakili  setiap  variabel  atau  kemungkinan yang ada. Penetapan interval angka acak ini bertujuan untuk  memetakan  setiap  variabel  ke  dalam  suatu batasan  angka  acak  tertentu.  Saat  angka  acak dibangkitkan selama simulasi, interval angka acak ini akan  menentukan  variabel  mana  yang  akan  terpilih berdasarkan angka acak tersebut.

## 3.2.4. Membangkitkan Nilai Acak
Dalam  penelitian  ini,  angka  acak  akan dibangkitkan  dengan  menggunakan  metode Mixed Congruent  Method .  Metode  ini  menggunakan  suatu persamaan  tertentu  untuk  menghasilkan  rangkaian angka  acak  yang  digunakan  dalam  simulasi.  Dengan rumus pada persamaan (2) berikut:
𝑍 𝑖+1 = (𝑎 × 𝑍 𝑖 + 𝑐)𝑚𝑜𝑑 𝑚
(2)
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  perhitungan monte carlo yang dilakukan pada data di penelitian ini
Tabel 2. Hasil Perhitungan No  Tahun Jumlah Produksi (Kg) DP DK Interval 1 2017 3700 0.152263374 0.152263374  0-15 2 2018 3600 0.148148148 0.300411523  16-30 3 2019 3800 0.156378601 0.456790123  31-45 4 2020 3700 0.152263374 0.609053498  46-60 5 2021 3200 0.131687243 0.740740741  61-74 6 2022 3200 0.131687243 0.872427984  75-87 7 2023 3100 0.131687243 1 88-100 Total 24300  0.127572016
Tabel 2 menunjukan hasil dari perhitungan monte carlo ,  Dimana  terdapat  hadil  dari  nilai  DP,  DK  dan juga  Interval  nya.  Selanjutnya  yaitu  membangkitkan nilai acak seperti pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Nilai Acak Tahun A c m 𝒁 𝒊 2017 7 20 90 31 2018 20 90 57 2019 7 20 90 59 2020 7 20 90 73 2021 7 20 90 81 2022 7 20 90 27 2023 7 20 90 13
Pada  penelitian  ini  ditetapkan  untuk  nilai  a=7, c=20,  m=90  dan 𝑍 𝑖 𝑎𝑤𝑎𝑙 =31  seperti  yang  terdapat pada tabel 3 diatas. Setelah membangkitkan nilai acak maka didapatkan hasil simulasinya yaitu seperti pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Hasil simulasi
Tahun 𝒁 𝒊 Simulasi Data Asli Akurasi 2017 31 3800 3700 97.338 2018 57 3700 3600 97.297 2019 59 3700 3800 97.368 2020 73 3200 3700 86.483 2021 81 3200 3200 100 2022 27 3600 3200 88.888 2023 13 3700 3100 83.783 Total = 24900 Total = 651.193
Berdasarkan tabel 4 diatas didapatkan total data simulasi yaitu sebesar 24900 dengan total akurasi yaitu sebesar 651.193%. untuk melihat hasil untuk prediksi data pada tahun selanjutnya yaitu dengan cara seperti persamaan (3) berikut.
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑖𝑚𝑢𝑙𝑎𝑠𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎
(3)
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode simulasi Monte  Carlo dapat  memberikan  estimasi produksi  kopi  yang  cukup  akurat.  Meskipun  terdapat beberapa perbedaan antara data asli dan hasil simulasi, akurasi rata-rata mencapai 93.027% yang menunjukkan keandalan metode ini. Prediksi produksi kopi  untuk  tahun  2024  sebesar  3557  kg  memberikan wawasan  yang  dapat  membantu  dalam  perencanaan dan  pengambilan  keputusan  terkait  pengelolaan produksi kopi di Kalimantan Barat.
Penelitian ini menekankan pentingnya penggunaan  data  historis  dan  teknik  simulasi  untuk memperkirakan  hasil  produksi.  Estimasi  yang  lebih akurat  memungkinkan  para  pemangku  kepentingan untuk  mengambil  langkah-langkah  strategis  guna meningkatkan  produksi  kopi  dan  memaksimalkan potensi daerah. Simulasi Monte Carlo terbukti menjadi
alat  yang  efektif  dan  sederhana  untuk  analisis  dan perencanaan produksi di sektor perkebunan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode simulasi Monte Carlo dapat digunakan secara efektif untuk  memprediksi  produksi  kopi  di  Provinsi Kalimantan  Barat.  Dengan  menggunakan  data produksi  kopi  dari  tahun-tahun  sebelumnya,  simulasi ini berhasil memberikan estimasi yang akurat tentang produksi  kopi  masa  depan.  Prediksi  produksi  untuk tahun  2024  adalah  sebesar  3557  kg  dengan  akurasi rata-rata  93.027%.  Hasil  penelitian  ini  penting  bagi pengambilan  keputusan  strategis  oleh  pemangku kepentingan  di  bidang  perkebunan  dan  pemerintah daerah  dalam  upaya  optimalisasi  dan  pengembangan produksi  kopi  di  Kalimantan  Barat.  Implementasi metode ini juga dapat diterapkan pada komoditas lain untuk  perencanaan  produksi  yang  lebih  baik  di  masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  E.  Pertanian,  “ANALISIS  DAYA  SAING KOPI INDONESIA,” vol. 2, hal. 1–9, 2018.
[2]  S. Harum, “Analisis Produksi Kopi Di Indonesia Tahun  2015-2020  Menggunakan  Metode  Cobb- Douglass,” J. Ilm. Ekon. Pembang. , vol. 1, no. 2, hal.  102–109,  2022,  [Daring].  Tersedia  pada: https://stiemmamuju.e- journal.id/GJIEP/article/view/107.
[3]  R. Utomo, “Kelayakan industri Kopi di Provinsi Kalimantan Barat,” J. Bina Praja , vol. 06, no. 03, hal. 205–211, 2014, doi:
10.21787/jbp.06.2014.205-211.
[4]  R.  Lubis,  “Simulasi  Jenis  Penyakit  Pasien  yang Berobat Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 2, hal. 42–46, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i2.121.
[5]  R.  Darnis  dan  A.  Juwita,  “Prediksi  Penjualan Gula  untuk  Optimalisasi  Produksi  dengan Simulasi  Monte  Carlo,” J.  Tek.  Inform.  dan Desain  Komun.  Vis. ,  vol.  2,  no.  1,  hal.  79–87, 2023.
[6]  A.  Muhazir,  “Penerapan  Metode  Monte  Carlo Dalam Memprediksi Jumlah Penumpang Kereta Api (Studi Kasus : Pt.Kai Wilayah Sumatra),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 1, hal. 151, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i1.825.
[7]  A.  Priandika,  D.  Pasha,  dan  Y.  Indonesian, “adie.pdf.” Jurnal Ilmiah Infrastruktur Teknologi Informasi (JIITI), 2020.
[8]  A.  Wanto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga Konsumen  Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” vol. 2, hal. 37–44, 2019.
[9]  A.  Simulasi,  M.  Carlo,  U.  Memprediksi,  H.  D. Hutahaean, dan I. Pendahuluan, “KEHADIRAN MAHASISWA  DALAM  PERKULIAHAN  ( Studi  Kasus :  STMIK  PELITA  NUSANTARA ),” vol. 3, no. 1, hal. 41–45, 2018.
[10]  M.  Metode,  M.  Carlo,  K.  K.  Simulasi,  dan  M. Carlo, “Simulasi prediksi jumlah mahasiswa baru universitas  dehasen  bengkulu  menggunakan metode monte carlo,” vol. VII, 2020.
[11]  M.  Metode  dan  M.  Carlo,  “Aplikasi  dalam simulasi penjualan dengan menggunakan metode monte carlo,” hal. 235–239.
[12]  J. Informatika dan E. Bisnis, “Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Optimalisasi Prediksi Penjualan Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte Carlo  dalam  Meningkatkan  Transaksi,”  vol.  2,
hal. 4–9, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.54.