## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   1 Hal:  16-21 e-ISSN: 2686-3154

## Simulasi dalam Menganalisis Tingkat Pendapatan Penjualan Produk Bengkel Las menggunakan Metode Monte Carlo
Adya Prawira Asril 1 
1 Independent Researcher
adyaprawiraasril@gmail.com

## Abstract
Welding Workshop Cahaya Teknik is a company engaged in production that sells various iron products including iron fences, swings and window trellises. Availability of stock of goods is very influential on the amount of income of a company. The demand for products that often changes makes the leadership of the Cahaya Teknik Las Bengkel difficult to determine how much  stock  should  be  prepared  in  order  to  achieve  maximum  sales.  The  purpose  of  this  study  is  to  predict  the  company's income  level  in  the  following  year  by  using  the  Simulation  Method  with  the  Monte  Carlo  Model.  With  the  Monte  Carlo method,  the  previous  year's  income  data  will  be  tested  to  predict  the  next  year's  income  level.  The  data  to  be  tested  is  the company's revenue data in the last three years, from January 2019 to December 2021. Besides being able to predict sales, the results from testing this method can also be used as a reference for company leaders to prepare stock of goods so that sales can be maximized. Based on the tests that have been carried out, the results show that the Monte Carlo Method can predict the level of sales revenue for the Engineering Light Welding Workshop with accuracy in 2019 reaching 93.06%, in 2020 by 98.18% and in 2021 by 92.33%. With an accuracy level that reaches that number, the application of this method is considered capable  of  predicting  the  income  of  welding  workshops  every  year  so  that  it  can  help  business  owners  in  choosing  better business strategies to increase their income.
Keywords: Simulation, Model, Monte Carlo, Prediction, Income.

## Abstrak
Bengkel Las Cahaya Teknik merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dibidang produksi yang menjual berbagai produk besi  diantaranya  pagar  besi,  ayunan  dan  teralis  jendela.  Ketersediaan  stok  barang  sangat  berpengaruh  pada  jumlah pendapatan  sebuah  perusahaan.  Permintaan  produk  yang  sering  berubah  membuat  pimpinan  Bengkel  Las  Cahaya  Teknik mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  seberapa  banyak  stok  yang  harus  disiapkan  agar  dapat  mencapai  penjualan  yang maksimal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi tingkat pendapatan perusahaan pada tahun berikutnya dengan menggunakan Metode Simulasi dengan Model Monte Carlo.  Dengan Metode Monte Carlo,  akan dilakukan pengujian data pendapatan tahun sebelumnya untuk memprediksi tingkat pendapatan tahun berikutnya. Data yang akan diuji merupakan data pendapatan  perusahaan  dalam  tiga  tahun  terakhir  yakni  dari  Januari  2019  sampai  Desember  2021.  Hasil  dari  pengujian metode  digunakan  sebagai  acuan  bagi  pimpinan  perusahaan  untuk  menyiapkan  stok  barang  sehingga  penjualan  dapat dimaksimalkan.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  hasil  bahwa  Metode  Monte  Carlo  dapat memprediksi  tingkat  pendapatan  penjualan  produk  Bengkel  Las  Cahaya  Teknik  dengan  akurasi  pada  tahun  2019  akurasi mencapai 93,06%, pada tahun 2020 sebesar 98,18% dan tahun 2021 sebesar 92,33%. Dengan tingkat akurasi yang mencapai angka tersebut, penerapan metode ini dianggap mampu melakukan prediksi pendapatan terhadap bengkel las setiap tahunnya sehingga dapat membantu pemilik bisnis dalam memilih strategi bisnis yang lebih baik untuk meningkatkan pendapatannya.
Kata kunci: Simulasi, Model, Monte Carlo, Prediksi, Pendapatan.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Bengkel Las Cahaya Teknik adalah sebuah usaha yang bergerak  dalam  bidang  produksi  dan  penjualan berbagai  jenis  rangkaian  besi.  Ada  berbagai  macam jenis  produksi  dari  bengkel  las  tersebut  diantaranya pagar,  gerbang,  pintu  besi,  teralis  jendela,  kanopi, tangga  besi,  railing  tangga,  railing  balkon  dan sebagainya.  Seiring  berkembangnya  bengkel  las  ini tentu jumlah permintaan juga beragam.  Namun setiap
perusahaan  tentu  mengalami  pasang  surut  dalam meraih pendapatan tergantung dengan jumlah permintaan yang diterima. Jumlah permintaan produksi  yang  sering  berubah-ubah  ini  membuat pimpinan Bengkel Las Cahaya Teknik sering kesulitan untuk memperkirakan jenis besi yang harus disediakan berdasarkan  permintaan  pasar  sehingga  cukup mempengaruhi jumlah pendapatan.
Prediksi merupakan proses keilmuan untuk memperoleh pengetahuan secara sistematis
berdasarkan  bukti  fisik.  Prediksi  adalah  usaha menduga  atau  memperkirakan  sesuatu  yang  akan terjadi  di  waktu  mendatang  dengan  memanfaatkan berbagai  informasi  yang  relevan  pada  waktu-waktu sebelumnya  melalui  suatu  metode  ilmiah.  Data  pada waktu  sebelumnya  pada  periode  tertentu  bisa digunakan  untuk  diterapkan  untuk  mencari  sebuah model dan pola yang mampu melakukan prediksi [1].
Simulasi  merupakan  suatu  alat  analisis  yang  handal untuk  merencanakan,  mendesain,  dan  mengontrol proses sistem yang kompleks. Pada referensi lain juga disebutkan  bahwa  simulasi  digunakan  sebagai  alat bantu yang  berguna  untuk mempelajari  atau menganalisa  bagaimana  suatu  sistem  bekerja  atau berjalan. Simulasi merupakan suatu perangkat uji coba untuk  mendapatkan  beberapa  alternatif  dengan menerapkan aspek penting agar mendapatkan keputusan yang terbaik [2].
Model  adalah  gambaran  tentang  sesuatu  yang  tidak dapat diamati secara langsung. Pada umumnya  model menjelaskan  suatu  representasi  sistem  yang  sedang berjalan  saat  ini  dan  menjadi  tujuan  permasalahan yang  sedang  diteliti.  Model  tersebut  tidak  hanya pengganti  dari  sistem,  tetapi  juga  merupakan penyederhanaan dari sistem [3].
Model simulasi adalah suatu perangkat uji coba untuk mendapatkan  beberapa  alternatif  dengan  menerapkan aspek  penting  agar  mendapatkan  keputusan  yang terbaik, salah satunya dengan menggunakan data yang terdapat pada masa yang lampau, yang menggambarkan  hubungan  sebab  dan  akibat  (cause and  effect  relationship)  pada  sebuah  sistem  model komputer  sehingga  mampu  menggambarkan  pada sistem nyata dengan kemungkinan terjadi [4].
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  sebuah  metode  analisis yang  menggunakan  nilai  acak  sebagai  dasar  untuk mengahasilkan  suatu  statistik  probabilistik  yang nantinya  akan  digunakan  untuk  mempelajari  dampak dari  sebuah  ketidakpastian.  Monte  Carlo  mampu mensimulasikan  sistem  secara  berulang-ulang  kali dengan  menetapkan  angka  random  pada  setiap variabel  dari  distribusi  probabilitasnya  [5].  Simulasi Monte  Carlo  saat  ini  banyak  diterapkan  dalam menyelesaikan  persoalan  yang  sifatnya  probabilitik. Simulasi  Monte  Carlo  merupakan  bentuk  simulasi dimana  solusi  dari  suatu  masalah  yang  diberikan berdasarkan randomisasi (acak) serta menghitung nilai probabilitasnya  dengan  tujuan  nilai  yang  baik berdasarkan distribusi data yang digunakan [6].
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 [7].
Simulasi  Monte  Carlo  sudah  sering  digunakan  dalam melakukan  prediksi  dan  juga  dapat  dilakukan  dalam berbagai  macam  hal.  Diantaranya  prediksi  penjualan barang  pada  PT.  Perkebunan  Silindak  dengan menggunakan metode monte carlo. Tingkat keberhasilan  dari  penelitian  ini  adalah  85  %  [8]. Penelitian  lainnya  pada  Bengkel  AMI  Motor, merupakan  sebuah  toko  yang  bergerak  di  bidang penjualan  dengan  menjual  berbagai  macam  peralatan motor [9]. Simulasi Monte Carlo juga dapat digunakan untuk memprediksi data  untuk menemukan nilai yang mendekati nilai aktual dari penerima peserta pelatihan dasar  CPNS  [10].  Penelitian  lainnya  menggunakan simulasi monte carlo untuk mengidentifikasi peningkatan  penjualandi  Toko  Bunga  5  Bersaudara [11].
Sesuai dengan penjelasan di atas, penelitian ini adalah untuk  memprediksi  tingkat  pendapatan  pada  Bengkel Las Cahaya Teknik meggunakan Metode Monte Carlo agar  digunakan  sebagai  rekomendasi  dalam  strategi manajemen pada tahun berikutnya.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode Monte Carlo yang akan digunakan untuk memprediksi tingkat pendapatan  Bengkel  Las  Cahaya  Teknik.  Tahapan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Gambar 1 adalah penggambaran terhadap tahap-tahap yang  dilakukan  dalam  melakukan  simulasi  Monte Carlo. Penjelasan dari tiap tahapan tersebut adalah:
a. Mengidentifikasi  masalah  menentukan  rumusan masalah  yang  akan  diteliti  pada  Bengkel  Las Cahaya Teknik.
b. Tahapan  menganalisa  masalah  yaitu  memahami masalah  yang  telah  dipilih  berdasarkan  ruang lingkup batasan masalah.
c. Tujuan penelitian merupakan hasil akhir ideal yang diharapkan  dicapai  dalam  suatu  penelitian  yang dilakukan,  agar  penelitian  bermanfaat  bagi pengguna.
d. Mempelajari literatur adalah memahami yang akan digunakan  dalam  penelitian.  Teori  yang  dipelajari tersebut  diseleksi  untuk  menentukan  mana  yang akan digunakan dalam penelitian.
e. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode wawancara. Data yang dibutuhkan untuk melakukan  penelitian  ini  adalah  pendapatan tahunan dalam tiga tahun terakhir.
f. Mengelola data menggunakan metode Monte Carlo dengan tahapan yang sudah terstruktur.
g. Perancangan dan implementasi sistem terkomputerisasi yang diharapkan dapat digunakan untuk memprediksi pendapatan secara terkomputerisasi.
h. Menguji  hasil  pengujian  menggunakan  sistem terkomputerisasi  adalah  dengan  membandingkan hasil  yang  didapatkan  dengan  cara  manual  dan dengan perhitungan sistem.
i. Hasil dan pembahasan adalah penjelasan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, kemudian diambil kesimpulan  dari  hasil  simulasi  yang  telah dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  pada  tahapan  dalam  penerapan  simulasi Monte  Carlo untuk  memprediksi pendapatan tahunan. Maka  dilakukan  prosesnya  pada  data  pendapatan dalam  tiga  tahun  terakhir  sesuai  dengan  metode penelitian.
3.1. Data Pendapatan
Data  yang  digunakan  adalah  data  pendatapan  tahun 2019, 2020 dan 2021 seperti pada Tabel 1.
Tabel  1. Data Pendapatan Bulan 2019 (Rp) 2020 (Rp) 2021 (Rp) Januari 9.700.000 14.800.000 10.200.000 Februari 12.200.000 14.200.000 12.400.000 Maret 9.100.000 9.200.000 14.600.000 April 12.200.000 12.500.000 11.600.000 Mei 9.000.000 10.400.000 11.300.000 Juni 14.200.000 9.700.000 13.300.000 Juli 15.200.000 14.300.000 15.700.000
Agustus 11.500.000 13.000.000 9.800.000 September 15.500.000 12.800.000 12.900.000 Oktober 15.800.000 14.500.000 15.300.000 November 13.800.000 12.000.000 12.800.000 Desember 14.600.000 13.900.000 15.400.000 Total 152.800.000 151.300.000 155.300.000
Data pada Tabel 1 adalah data pendapatan pada tahun 2019, 2020 dan 2021.
3.2. Menghitung Distribusi Probabilitas
Menghitung nilai distribusi probabilitas data pendapatan tahun 2019 menggunakan Rumus (1).
PDF = (1)
Dimana  PDF  adalah  Distribusi  Probabilitas,  F  adalah Frekuensi  dan  J  adalah  Total  Frekuensi.  Distribusi Probabilitas tahun 2019 disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas Tahun 2019 Bulan Pendapatan (Rp) Dist. Probabilitas Januari 9.700.000 0,06 Februari 12.200.000 0,08 Maret 9.100.000 0,06 April 12.200.000 0,08 Mei 9.000.000 0,06 Juni 14.200.000 0,09 Juli 15.200.000 0,10 Agustus 11.500.000 0,08 September 15.500.000 0,10 Oktober 15.800.000 0,10 November 13.800.000 0,09 Desember 14.600.000 0,10 Total 152.800.000 1,00
Distribusi  Probabilitas  tahun  2020  disajikan  dalam Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Tahun 2020 Bulan Pendapatan (Rp) Dist. Probabilitas Januari 14.800.000 0,10 Februari 14.200.000 0,09 Maret 9.200.000 0,06 April 12.500.000 0,08 Mei 10.400.000 0,07 Juni 9.700.000 0,06 Juli 14.300.000 0,09 Agustus 13.000.000 0,09 September 12.800.000 0,08 Oktober 14.500.000 0,10 November 12.000.000 0,08 Desember 13.900.000 0,09 Total 151.300.000 1,00
Distribusi  Probabilitas  tahun  2021  disajikan  dalam Tabel 4.
Tabel 4. Distribusi Probabilitas Tahun 2021 Bulan Pendapatan (Rp) Dist. Probabilitas Januari 10.200.000 0,07 Februari 12.400.000 0,08 Maret 14.600.000 0,09 April 11.600.000 0,07 Mei 11.300.000 0,07 Juni 13.300.000 0,09 Juli 15.700.000 0,10 Agustus 9.800.000 0,06 September 12.900.000 0,08 Oktober 15.300.000 0,10
November 12.800.000 0,08 Desember 15.400.000 0,10 Total 155.300.000 1,00
Distribusi  probabilitas  diperoleh  dari  data  pendapatan perbulan  dibagi  dengan  total  pendapatan  dalam setahun.
3.3. Menentukan Distribusi Probabilitas Komulatif
Distribusi  Probabilitas  Kumulatif  adalah  hasil  dari nilai  distribusi  probabilitas  yang  dijumlahkan  dengan jumlah  nilai  probabilitas  sebelumnya,  kecuali  nilai distribusi  probabilitas  yang  pertama.  Disajikan  dalam Tabel 5 sampai 7.
Tabel 5. Distribusi Probabilitas Komulatif 2019 Bulan Pendapatan (Rp) Dist. Prob. Komulatif Januari 9.700.000 0,06 Februari 12.200.000 0,14 Maret 9.100.000 0,20 April 12.200.000 0,28 Mei 9.000.000 0,34 Juni 14.200.000 0,43 Juli 15.200.000 0,53 Agustus 11.500.000 0,61 September 15.500.000 0,71 Oktober 15.800.000 0,81 November 13.800.000 0,90 Desember 14.600.000 1,00 Total 152.800.000 Tabel 6. Distribusi Probabilitas Komulatif 2020 Bulan Pendapatan (Rp) Dist. Prob. Komulatif Januari 14.800.000 0,10 Februari 14.200.000 0,19 Maret 9.200.000 0,25 April 12.500.000 0,34 Mei 10.400.000 0,40 Juni 9.700.000 0,47 Juli 14.300.000 0,56 Agustus 13.000.000 0,65 September 12.800.000 0,73 Oktober 14.500.000 0,83 November 12.000.000 0,91 Desember 13.900.000 1,00 Total 151.300.000 Tabel 7. Distribusi Probabilitas Komulatif 2021 Bulan Pendapatan (Rp) Dist. Prob. Komulatif Januari 10.200.000 0,07 Februari 12.400.000 0,15 Maret 14.600.000 0,24 April 11.600.000 0,31 Mei 11.300.000 0,39 Juni 13.300.000 0,47 Juli 15.700.000 0,57 Agustus 9.800.000 0,64 September 12.900.000 0,72 Oktober 15.300.000 0,82 November 12.800.000 0,90 Desember 15.400.000 1,00 Total 155.300.000

## 3.4 Menentukan Interval Angka Acak
Interval  angka  acak  dapat  diperoleh  berdasarkan  dari nilai  distribusi  probabilitas  komulatif  pada  Tabel  5 sampai  7.  Berikut  adalah  Tabel  8  sampai  10  yang menyajikan interval angka acak.
Tabel 8. Interval Angka Acak Tahun 2019 Bulan Dist. Prob. Komulatif Interval Angka Acak Januari 0,06 01-06 Februari 0,14 07-14 Maret 0,20 15-20 April 0,28 21-28 Mei 0,34 29-34 Juni 0,43 35-43 Juli 0,53 44-53 Agustus 0,61 54-61 September 0,71 62-71 Oktober 0,81 72-81 November 0,90 82-90 Desember 1,00 91-100 Tabel 9. Interval Angka Acak Tahun 2020 Bulan Dist. Prob. Komulatif Interval Angka Acak Januari 0,10 01-10 Februari 0,19 11-19 Maret 0,25 20-25 April 0,34 26-34 Mei 0,40 35-40 Juni 0,47 41-47 Juli 0,56 48-56 Agustus 0,65 57-65 September 0,73 66-73 Oktober 0,83 74-83 November 0,91 84-91 Desember 1,00 92-100 Tabel 10. Interval Angka Acak Tahun 2021 Bulan Dist. Prob. Komulatif Interval Angka Acak Januari 0,07 01-07 Februari 0,15 08-15 Maret 0,24 16-24 April 0,31 25-31 Mei 0,39 32-39 Juni 0,47 40-47 Juli 0,57 48-57 Agustus 0,64 58-64 September 0,72 65-72 Oktober 0,82 73-82 November 0,90 83-90 Desember 1,00 91-100
Cara  menetapkan  nilai  batasan  pada  tabel  interval angka acak adalah:
a. Nilai batas awal adalah 1
b. Nilai  batas  akhir  diperoleh  dengan  mengalikan nilai probabilitas kumulatif masing-masing variabel dengan angka 100.
c. Nilai  batas  awal  untuk  variabel  kedua  dan seterusnya  adalah  nilai  batas  akhir  pada  variabel sebelumnya ditambah dengan angka 1.
3.5 Membangkitkan Angka Acak
Bilangan  acak  dibangkitkan  dengan  menginputkan beberapa  parameter  terlebih  dahulu  untuk  Persamaan (2).
Ai + 1 = (p ∗ Ai + t) mod M (2)
Dimana  Ai+1  adalah  bilangan  acak  ke-i  dalam deretnya,  Ai  adalah  bilangan  awal  yang  ditentukan,  p adalah  konstanta  perkalian  (p<M),  t  adalah  konstanta penambahan  (t<M),  mod  adalah  modulus  (M>0)  dan M adalah batasan nilai bilangan acak. Nilai dari p = 5, t = 9, M = 99 dan Ai = 87. Setelah parameter tersebut diberi nilai, maka akan dilakukan penghitungan  untuk membangkitkan angka acak.
A01 = (5 * 87 + 9) Mod 99 = 48 A02 = (5 * 47 + 9) Mod 99 = 51
A03 = (5 * 45 + 9) Mod 99 = 66 A04 = (5 * 35 + 9) Mod 99 = 42 A05 = (5 * 84 + 9) Mod 99 = 21 A06 = (5 * 32 + 9) Mod 99 = 15 A07 = (5 * 69 + 9) Mod 99 = 84 A08 = (5 * 56 + 9) Mod 99 = 33
A09 = (5 * 90 + 9) Mod 99 = 75 A10 = (5 * 62 + 9) Mod 99 = 87 A11 = (5 * 21 + 9) Mod 99 = 48 A12 = (5 * 14 + 9) Mod 99 = 51
Setelah  penghitungan  selesai  maka  angka  acak disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11. Angka Acak Bulan Ai p ∗ Ai + t Ai + 1 = (p ∗ Ai + t) mod M Januari 87 444 48 Februari 51 249 51 Maret 66 264 66 April 42 339 42 Mei 21 219 21 Juni 15 114 15 Juli 84 84 84 Agustus 33 429 33 September 75 174 75 Oktober 87 384 87 November 48 444 48 Desember 51 249 51
Angka acak yang telah didapatkan tersebut digunakan dalam memprediksi pendapatan.
3.6 Membuat Simulasi
Simulasi  dilakukan  dengan  membandingkan  angka acak yang telah dibangkitkan dengan data real.
Hasil untuk data tahun 2019 disajikan pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Simulasi Data Tahun 2019 Bulan Angka Acak Data Real Hasil Simulasi % Januari 48 9.700.000 15.200.000 63,82 Februari 51 12.200.000 15.200.000 80,26 Maret 66 9.100.000 15.500.000 58,71 April 42 12.200.000 14.200.000 85,92 Mei 21 9.000.000 12.200.000 73,77 Juni 15 14.200.000 9.100.000 64,08 Juli 84 15.200.000 13.800.000 90,79 Agustus 33 11.500.000 9.000.000 78,26 September 75 15.500.000 15.800.000 98,10 Oktober 87 15.800.000 13.800.000 87,34 November 48 13.800.000 15.200.000 90,79 Desember 51 14.600.000 15.200.000 96,05
Total 152.800.000 164.200.000 93,06
Tabel  12  menjelaskan  bahwa  hasil  untuk  simulasi untuk tahun 2019 diperoleh tingkat akurasi 93,06%.
Hasil untuk data tahun 2020 disajikan pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Simulasi Data Tahun 2020 Bulan Angka Acak Data Real Hasil Simulasi % Januari 48 14.800.000 14.300.000 96,62 Februari 51 14.200.000 14.300.000 99,30 Maret 66 9.200.000 12.800.000 71,88 April 42 12.500.000 9.700.000 77,60 Mei 21 10.400.000 9.200.000 88,46 Juni 15 9.700.000 14.200.000 68,31 Juli 84 14.300.000 12.000.000 83,92 Agustus 33 13.000.000 12.500.000 96,15 September 75 12.800.000 14.500.000 88,28 Oktober 87 14.500.000 12.000.000 82,76 November 48 12.000.000 14.300.000 83,92 Desember 51 13.900.000 14.300.000 97,20 Total 151.300.000 154.100.000 98,18
Tabel  13  menjelaskan  bahwa  hasil  untuk  simulasi untuk tahun 2020 diperoleh tingkat akurasi 98,18%.
Hasil untuk data tahun 2021 disajikan pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Simulasi Data Tahun 2021 Bulan Angka Acak Data Real Hasil Simulasi % Januari 48 10.200.000 15.700.000 64,97 Februari 51 12.400.000 15.700.000 78,98 Maret 66 14.600.000 12.900.000 88,36 April 42 11.600.000 13.300.000 87,22 Mei 21 11.300.000 14.600.000 77,40 Juni 15 13.300.000 12.400.000 93,23 Juli 84 15.700.000 12.800.000 81,53 Agustus 33 9.800.000 11.300.000 86,73 September 75 12.900.000 15.300.000 84,31 Oktober 87 15.300.000 12.800.000 83,66 November 48 12.800.000 15.700.000 81,53 Desember 51 15.400.000 15.700.000 98,09 Total 155.300.000 168.200.000 92,33
Tabel  14  menjelaskan  bahwa  hasil  untuk  simulasi untuk tahun 2021 diperoleh tingkat akurasi 92,33%.
Untuk  mendapatkan  persentase  tingkat  akurasi dihitung dengan cara total data terendah dibagi dengan total data tertinggi kemudian dikali seratus persen.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  simulasi  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan,  dapat  diketahui  bahwa  tingkat  akurasi  dari hasil  simulasi  terhadap  data  pendapatan  tahun  2019 adalah  93,06%,  tingkat  akurasi  dari  hasil  simulasi terhadap  data  pendapatan  tahun  2020  adalah  98,18% dan  tingkat  akurasi  dari  hasil  simulasi  terhadap  data pendapatan tahun 2021 adalah 92,33%. Hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa simulasi Monte Carlo dapat memprediksi  tingkat  pendapatan  Bengkel  Las  dengan akurasi  yang  baik.  Dengan  hasil  tersebut  maka pimpinan  Bengkel  Las  Cahaya  Teknik  dapat  lebih mudah  dalam  memprediksi  pendapatan  untuk  tahun
yang  akan  datang  sehingga  dapat  mengontrol  dalam manajemen perusahaan.

## Daftar Rujukan
[1] 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. http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.5825
[2] Ihksan,  M.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Simulasi  Monte  Carlo dalam  Memprediksi  Tingkat  Pendapatan  Penjualan  Kuliner. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 28-33. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.63
[3] Ferdinal,  D.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Prediksi  Bed Occupancy Ratio (BOR) Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informasi dan Teknologi, 1-9. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i1.80
[4] Zalmadani,  H.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi Optimal  dalam  Produksi  Bata  Merah  Menggunakan  Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 13-20. https://doi.org/10.37034/infeb.v2i1.11
[5] Prawita,  R.  (2021).  Simulasi  Metode  Monte  Carlo  dalam Menjaga  Persediaan  Alat  Tulis  Kantor.  Jurnal  Informatika Ekonomi Bisnis, 72-77. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.69
[6] Algifari,  F.  (2021).  Simulasi  dalam  Menganalisis  Tingkat Pendapatan  Penjualan  Handphone  dengan  Menggunakan Metode  Monte  Carlo.  Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis, 136-141. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i4.101
[7] Putra,  B.  M.  (2020).  Simulasi  Monte  Carlo  dalam Memprediksi  Tingkat  Pendapatan  Advertising.  Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 80-85. https://doi.org/10.37034/infeb.vi0.45
[8] Geni,  B.  Y.,  &  Santony,  J.  (2019).  Prediksi  Pendapatan Terbesar  pada  Penjualan  Produk  Cat  dengan  Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 15- 20.
https://doi.org/10.37034/infeb.v1i4.5
[9] Moza,  W.  S.  (2020).  Pemodelan  dan  Simulasi  Monte  Carlo dalam Meningkatkan Pendapatan Penjualan Peralatan Motor. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 123-128. https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.55
[10] Roza,  F.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2021).  Simulasi Monte  Carlo  dalam  Memprediksi  Penerimaan  Peserta Pelatihan Dasar CPNS. Jurnal Informasi dan Teknologi, 134- 138.
https://doi.org/10.37034/jidt.v3i3.140
[11] Dewi,  D.  C.  (2021).  Simulasi  Monte  Carlo  dalam Mengidentifikasi  Peningkatan  Penjualan  Tanaman  Mawar. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 60-65.
https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.67