## PENERAPAN METODE MONTE CARLO DALAM MEMPREDIKSI PRODUKSI DAGING SAPI DI PROVINSI SULAWESI UTARA

## Sandy Andika Maulana
Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Kenangan Baru, Kec. Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara 20221, Indonesia samsandi134@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi produksi daging sapi di Provinsi Sulawesi Utara menggunakan metode Monte Carlo. Pentingnya daging sapi sebagai sumber protein hewani dan peningkatan permintaan seiring dengan kesadaran masyarakat terhadap makanan bergizi. Permasalahan yang diangkat adalah fluktuasi produksi daging  sapi  di  Sulawesi  Utara  dengan  permintaan  pasar  yang  tidak  bisa  diprediksi  naik  dan  turunnya  jumlah daging sapi yang dibutuhkan. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk memberikan prediksi yang lebih akurat mengenai  produksi  daging  sapi  dengan  menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Metode  penelitian  ini  melibatkan pengumpulan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  dan  penerapan  random  sampling  dalam  metode  Monte  Carlo. Berdasarkan hasil yang didapat menggunakan data tahun 2015-2023. Dari hasil simulasi diketahui meningkatnya jumlah produksi daging sapi terjadi pada tahun 2017 dan 2020 dengan tingkat akurasi 96.8% di tahun 2017 dan 95.6% di tahun 2020. Dari hasil simulasi tersebut juga diketahui menurunnya produksi daging sapi terjadi pada tahun 2018 dengan akurasi sebesar 88,2% dengan tingkat akurasi rata-rata keseluruhan yaitu 88.5%. Disimpulkan bahwa penelitian menunjukkan bahwa metode Monte Carlo dapat memberikan gambaran produksi daging sapi terendah dan tertinggi per tahun, membantu penjual, investor dan pemerintah dalam perencanaan produksi.
Kata kunci :  Monte Carlo, Prediksi, Produksi Daging Sapi, Random Sampling

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  daging  sapi  adalah  salah  satu kebutuhan  pokok  yang  sangat  diminati  oleh masyarakat.  Selain  itu,  jumlah  penduduk  dan  taraf hidup  masyarakat  mengalami  peningkatan  signifikan setiap  tahunnya.  Seiring  dengan  meningkatnya kesadaran  masyarakat  akan  pentingnya  konsumsi makanan  sehat,  pola  konsumsi  rumah  tangga  juga beralih secara bertahap ke makanan berprotein.
Daging  sapi  adalah  salah  satu  komoditi  yang menjadi  kebutuhan  pokok  masyarakat.  Menurut keputusan  Menteri  Industri  dan  Perdagangan  No. 115/MPP/KEP/2/1998  tanggal  27  Februari  1998, daging  sapi  termasuk  dalam  kebutuhan  pokok masyarakat,  atau  yang  dikenal  sebagai  sembako. Permintaan  terhadap  daging,  terutama  daging  sapi, terus  meningkat  seiring  waktu.  Peningkatan  ini disebabkan  oleh  semakin  tingginya  kesadaran masyarakat  tentang  pentingnya  nutrisi  dari  protein hewani.
Salah satu subsektor pertanian adalah peternakan yang produksinya antara lain daging, telur, dan susu. Daging  merupakan sumber protein hewani  yang  baik sehingga wajib dikonsumsi oleh anak-anak dan orang tua.  Meskipun  sumber  makanan  sangat  beragam, namun  makanan  tinggi  protein  relatif  lebih  mahal dibandingkan  sumber  makanan  yang  mengandung karbohidrat [1].
Sumber  protein  bisa  didapat  dari  daging  sapi. Oleh karena itu, produk peternakan merupakan produk yang  mempunyai  nilai  jual  tinggi.  Seiring  dengan meningkatnya  pendapatan  masyarakat  dan  semakin sadarnya masyarakat terhadap makanan bergizi, maka
permintaan terhadap produk-produk dengan nilai jual tinggi pun terus meningkat.
Memprediksi  dengan  menggunakan  metode Monte  Carlo  telah  dilakukan  oleh  banyak  peneliti  di masa  lalu.  Metode  Monte  Carlo  merupakan  metode numerik untuk menyelesaikan permasalahan matematika  dengan  menggunakan  random  sampling [2].  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berdasarkan  dokumen  yang  dihasilkan  oleh  Badan Pusat Statistik melalui website https: //www.bps.go.id. Dalam  hal  ini  peneliti  mengangkat  permasalahan produksi  daging  sapi  di  Sulawesi  Utara  yang menggunakan  metode  Monte  Carlo  sebagai  metode pengolahannya. Hasil yang dicapai Monte Carlo dapat tercermin  dalam  proses  pemerintah  yang  membagi produksi  menjadi  dua  bagian  yaitu  hasil  daging  sapi terendah dan tertinggi pertahunnya.
. Faktor seperti bertambahnya jumlah penduduk, peningkatan  taraf  hidup,  dan  kesadaran  masyarakat akan  pentingnya  mengonsumsi  makanan  berprotein juga mempengaruhi pola konsumsi daging sapi. Untuk membantu  konsumen  dalam  menentukan  harga  yang kompetitif  dan  bagi  produsen  dalam  merancang strategi penjualan yang efektif, diperlukan analisis dan peramalan harga daging sapi. Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisis  pengaruh  fenomena  hari  raya terhadap  harga  daging  sapi  dan  memprediksi  harga tersebut dengan menggunakan metode Monte Carlo.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Sebelumnya
Sebuah  studi  yang  dilakukan  oleh  Ringo menggunakan  simulasi    Monte  Carlo  menemukan
bahwa memprediksi calon mahasiswa baru merupakan aspek  penting  dalam  persiapan  kampus  untuk mencapai tingkat penerimaan yang memadai. Simulasi Prediksi  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  merupakan perkiraan tingkat penerimaan peserta didik baru pada suatu periode waktu tertentu.
Tujuan  penelitian  adalah  untuk  memprediksi penerimaan  peserta  didik  baru.  Data  yang  digunakan adalah data mahasiswa baru  tahun 2015 hingga 2019 yang diolah dengan  metode Monte Carlo. Berdasarkan prediksi  hasil  penerimaan  mahasiswa  baru  diperoleh akurasi  sebesar  92,49%  dengan  nilai  rata-rata.  Ini memfasilitasi  proses  pengambilan  keputusan  dan membantu    menentukan  tingkat  kuota  penerimaan yang baik [3].

## 2.2. Produksi Daging Sapi
Seiring  dengan  meningkatnya  kesadaran  gizi masyarakat  Indonesia,  permasalahan  produksi  dan konsumsi  pangan  di  Indonesia,  khususnya  konsumsi produk  hewani,  semakin  terlihat  jelas.  Di  satu  sisi terdapat  permasalahan  ketersediaan  produksi,  dan  di sisi  lain  terdapat  permasalahan  konsumsi.  Masalah produksi  adalah  menghasilkan  output  yang  cukup untuk  memenuhi  kebutuhan  pasokan,  sedangkan masalah  konsumsi  bergantung  pada  permintaan masyarakat terhadap makanan tersebut [4].
Hal ini dikarenakan masyarakat mengenal daging sapi    sebagai  daging  yang  istimewa  karena  memiliki rasa, tekstur, dan rasa yang unik dibandingkan dengan jenis daging lainnya [5].

## 2.3. Metode Monte Carlo
Metode Monte Carlo adalah metode yang sangat banyak  digunakan  dan  diutamakan  dalam  hal memprediksi  [6].  Metode  ini  banyak  dipergunakan untuk  mendapatkan  hasil  yang  sangat  baik  dan terstruktur  [7].  Monte  Carlo  merupakan  teknik simulasi  stokastik  yang  menggunakan  pengacakan sebagai solusi bagi pengguna. Simulasi ini menggunakan data sebelumnya (data historis) [8].

## 2.4. Simulasi
Simulasi yaitu suatu metodologi untuk melaksanakan percobaan dengan menggunakan model dari  satu  sistem  nyata  [9].  Model  adalah  penjelasan atau  analogi  yang  digunakan  untuk  menjelaskan sesuatu yang  tidak dapat diamati secara langsung.
Suatu  model  umumnya    didefinisikan  sebagai sistem nyata. Simulasi  memberikan pendekatan hasil yang  jauh  lebih  baik,  terutama  bila  digunakan  dalam waktu  nyata.  Hal  ini  memerlukan  penggunaan  dalam jangka  waktu  yang    sangat  lama,  infrastruktur  riil memerlukan  biaya  yang  besar,  dan  kompleksitas sistem  riil  memerlukan  jumlah  pekerja  yang  banyak [10].

## 2.5. Data Produksi
Tabel 1.  Data Produksi Daging Sapi di Sulawesi Utara Tahun Produksi 2015 3.610,85 2016 3.431,24 2017 3.496,61 2018 3.518,33 2019 3.693,68 2020 3.491,56 2021 3.103,44 2022 3.169,39 2023 2.032,20 Total 29547,3
Data  produksi  daging  sapi  didapat  dari  website https: //www.bps.go.id.
a. Tahun,  Data  tahun  dimulai  dari  2015  sampai 2023  yang  sangat  sangat  relevan  untuk mendapatkan hasil prediksi untuk tahun 2024 .
b. Produksi, Data produksi didapat untuk dilakukan sampel  perhitungan  acak  dari  hasil  produksi  di masa lampau.

## 2.6. Rumus Monte Carlo
𝑃𝐷𝐹 = 𝐹 𝐽 (1)
𝑍𝑖 + 1 = (𝑎 . 𝑍𝑖 + 𝐶)𝑚𝑜𝑑 𝑀 (2)
a. Dimana  PDF  adalah  distribusi frekuensi probabilitas,  F  adalah  frekuensi,  dan  J  adalah angka. Hitung distribusi probabilitas kumulatif.
b. Digunakan untuk membangkitkan bilangan acak dengan syarat a,c < M, Z0 > 0, Zi i adalah nilai awal  yang  ditentukan,  a  adalah  konstanta perkalian, C adalah konstanta penjumlahan dari , Mod adalah modulusnya, dan m adalah limit nilai bilangan  acak  untuk  menghasilkan  bilangan acak.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Alur Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  jalan  yang ditempuh peneliti ketika melakukan penelitian, dengan tahapan berpikir terdiri  dari mengidentifikasi masalah, mengumpulkan data  dari makalah dan panduan, serta melakukan  observasi.  Penelitian  diawali  dengan identifikasi  masalah dan  menarik kesimpulan tentang masalah  yang  diteliti.  Kerangka    penelitian  adalah representasi visual dari ketergantungan antar variabel, hubungan  antara satu konsep dengan konsep lainnya, atau  hubungan  yang  ada  atau  dianggap  perlu  untuk melengkapi dinamika suatu situasi atau hal [11].
Gambar 1. Alur penelitian
1. Identifikasi  Masalah.  Merupakan  awalan  dari penelitian agar mampu memberikan Solusi yang tepat, dalam hal ini masalah yang didapat adalah pemasok  daging  sapi  sulit  menentukan  kuota untuk tahun  2024  maka  dari  itu  digunakan  data tahun-tahun  sebelumnya  untuk  memprediksi daging sapi yang diproduksi pada tahun 2024.
2. Analisa  Permasalahan.  Setelah  mengidentifikasi masalah yang didapat dianalisa terlebih dahulu.
3. Menentukan  Tujuan  Permasalahan.  Hal  ini dilakukan  untuk  memperjelas  kerangka  kerja yang akan dilakukan.
4. Studi Literatur. Memahami metode dan referensi yang akan digunakan dalam penelitian
5. Pengumpulan  Data.  Pengumpulan  data  dapat dilakukan  dengan  berbagai  metode,  Dalam penelitian  ini  Teknik  Pengumpulan  data  yang dilakukan adalah Studi Pustaka.
6. Analisa Prediksi Dengan Monte Carlo.
3.2. Analisa Prediksi Monte Carlo Dalam menganalisa prediksi dengan menggunakan  metode  Monte  Carlo,  ada  beberapa Langkah-langkah yang harus dilakukan, antara lain :
a. Mengumpulkan Data Produksi Daging Sapi Mengumpulkan  data  diperlukan  sebagai  bahan mentah  untuk  penelitian  yang  akan  dilakukan, Dengan  memahami  data  yang  ada  maka  akan semakin mudah mengolah datanya.
b. Menentukan Distribusi Probabilitas Distribusi probabilitas  Monte Carlo penting untuk memperhitungkan  ketidakpastian  dan  variasi
masukan model. Metode ini menggunakan sampel acak  dari  distribusi  ini  untuk  mensimulasikan kemungkinan  hasil  yang  berbeda  dan  menilai risiko  dan  ketidakpastian    prediksi.  Monte  Carlo menggunakan  distribusi  probabilitas  memberikan prediksi  yang  lebih  akurat  dan  memungkinkan analisis sensitivitas untuk memahami faktor-faktor yang paling mempengaruhi hasil.
c. Melakukan Perhitungan Distribusi Kumulatif Dalam  metode  Monte  Carlo,  hal  ini  menentukan probabilitas  suatu  variabel  acak  mempunyai  nilai kurang  dari  atau  sama  dengan  nilai  tertentu.
Distribusi Kumulatif membantu menafsirkan hasil simulasi dengan menyediakan cara untuk mengidentifikasi persentil dan membuat keputusan berbasis  risiko.  Di  Monte  Carlo,  Distribusi Kumulatif memungkinkan  Anda melakukan pengambilan sampel acak dengan lebih efisien dan memahami  distribusi  hasil  secara  keseluruhan,
memfasilitasi analisis seperti menentukan probabilitas  peristiwa  tertentu  atau  menetapkan batas kepercayaan untuk hasil simulasi.
d. Menetapkan Interval
Tujuan  penetapan  interval  di  Monte  Carlo  adalah untuk  memberikan  serangkaian  nilai yang mencakup  kemungkinan  hasil    dengan  tingkat kepastian  tertentu,  sehingga memungkinkan pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat.  Interval kepercayaan membantu  mengukur ketidakpastian hasil dan memahami kemungkinan penyimpangan.Dalam  analisis  risiko,  interval  ini mewakili  batas  atas  dan  bawah    prediksi,  yang menunjukkan  seberapa  ekstrim  hasil  yang  akan dihasilkan.
e. Membangkitkan Bilangan Acak Menghasilkan  angka  acak  menggunakan  metode Monte Carlo sangat penting untuk mensimulasikan kemungkinan  hasil  yang  berbeda  untuk  model yang  diteliti.  Angka  acak  digunakan  untuk mengambil sampel dari distribusi probabilitas yang mewakili  variabel  masukan  tidak  pasti  yang mencerminkan  variabilitas  sistem  di  dunia  nyata. Hal  ini  memungkinkan  Monte  Carlo  menjelajahi berbagai  skenario  secara  acak  dan  menghasilkan distribusi  hasil  yang  menunjukkan  rentang probabilitas dan frekuensi relatifnya.
f. Melakukan Prediksi Prediksi  dilakukan  untuk  memperkirakan  hasil  di masa  depan  berdasarkan  data  dan  model  saat  ini untuk  berkontribusi  pada  pengambilan  keputusan yang  lebih  baik.  Di  banyak  bidang,  prediksi memungkinkan  perencanaan  dan  penyesuaian strategi  untuk  mencapai  tujuan  yang  diinginkan atau  menghindari  risiko. Prediksi  juga  membantu dalam mengurangi ketidakpastian , mengidentifikasi  tren  dan  pola,  serta  mendukung pengambilan  keputusan  yang  lebih  informed. Dengan prediksi yang akurat, berbagai sektor dapat meningkatkan  efisiensi,  mengoptimalkan  kinerja,
dan  lebih  siap  menghadapi  tantangan  di  masa depan.
g. Analisa Hasil Analisis  akhir  dilakukan  untuk  mengevaluasi  dan menafsirkan  hasil    simulasi  atau  model,  sehingga dapat  memberikan  wawasan  yang  berguna  untuk pengambilan  keputusan.  Dalam  konteks  metode Monte Carlo, analisis akhir melibatkan pengumpulan  dan  evaluasi  data    simulasi  untuk memahami distribusi kemungkinan hasil, mengidentifikasi  pola,  dan  menentukan  metrik utama seperti mean, varians, dan persentil. Analisis akhir  membantu    memahami  risiko,  mengukur ketidakpastian, dan menilai keandalan perkiraan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Beberapa  tahapan  yang  perlu  dilakukan,  dalam prediksi  harga  produksi  daging  sapi  di  Sulawesi diantaranya sebagai berikut :

## 4.1. Pengelolaan data produksi daging sapi
Data yang digunakan didapat dari website resmi Badan Pusat Statistik (BPS) dari rentang tahun 2015 sampai dengan 2023, yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Data Produksi Daging Sapi di Sulawesi
Utara Tahun Produksi 2015 3.610,85 2016 3.431,24 2017 3.496,61 2018 3.518,33 2019 3.693,68 2020 3.491,56 2021 3.103,44 2022 3.169,39 2023 2.032,20 Total 29547,3
Tabel 2. Merupakan data produksi daging sapi di Sulawesi  Utara  mulai  dari  tahun  2015,  2016,  2017, 2018,  2019,  2020,  2021,  2022,  dan  2023  yang kemudian digunakan untuk simulasi Monte Carlo pada penelitian ini.

## 4.2. Menghitung Distribusi Probabilitas
Distribusi  probabilitas  dapat  dihitung  dengan rumus :
𝐷𝑃 = 𝑉𝑎𝑟 𝑇
(3)
𝐷𝑃 = Distribusi Probabilitas 𝑉𝑎𝑟 = Variabel 𝑇 = Total
Tabel 3.  Probabilitas Produksi Tahun Produksi DP 2015 3610,85 0,122206 2016 3431,24 0,116127 2017 3496,61 0,118339 2018 3518,33 0,119075 2019 3693,68 0,125009 2020 3491,56 0,118168
Tahun Produksi DP 2021 3103,44 0,105033 2022 3168,39 0,107265 2023 2032,20 0,068778 Jumlah 29546.3
Tabel  3.  Merupakan  perhitungan  distribusi probabilitas pada tahun 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020,  2021, 2022, dan 2023. Berdasarkan persamaan 3,  distribusi  probabilitas  tersebut  dihitung  dengan perhitungan sebagai berikut:
DP 1 = 3610,85 / 29546.3 = 0,122206
DP 2 = 3431,24 / 29546.3 = 0,116127 DP 3 = 3496,61 / 29546.3 = 0,118339 DP 4 = 3518,33 / 29546.3 = 0,119075
DP 5 = 3693,68 / 29546.3 = 0,125009
DP 6 = 3491,56 / 29546.3 = 0,118168
DP 7 = 3103,44 / 29546.3 = 0,105033
DP 8 = 3168,39 / 29546.3 = 0,107265 DP 9 = 2032,20 / 29546.3 = 0,068778

## 4.3. Menentukan Distribusi Kumulatif
Distribusi  Kumulatif  digunakan  untuk  sampling acak yang efisien. Misalnya, untuk menghasilkan nilai acak dari distribusi tertentu, kita dapat  menggunakan metode pembalikan, di mana kita mengambil bilangan acak  dari  distribusi  uniform  (0,1)  dan  menggunakan CDF  untuk  menemukan  nilai  variabel  yang  sesuai. Dengan  memetakan  bilangan  acak  uniform  ke  dalam distribusi  target  menggunakan  CDF,  kita  dapat memastikan bahwa sampel yang dihasilkan mengikuti distribusi yang diinginkan.
Selain  itu,  CDF  membantu  dalam  analisis  hasil simulasi dengan menyediakan cara untuk menentukan percentil dan probabilitas kejadian tertentu. Misalnya, dalam  analisis  risiko  keuangan,  CDF  dari  nilai portofolio  masa  depan  dapat  digunakan  untuk menentukan  Value  at  Risk  (VaR),  yang  mengukur potensi  kerugian  dalam  kondisi  pasar  yang  ekstrem dengan tingkat kepercayaan tertentu. Dengan demikian,  CDF  tidak  hanya  membantu  dalam  proses sampling  tetapi  juga  memberikan  wawasan  yang mendalam tentang distribusi dan risiko hasil prediksi, mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik dan lebih informed.

## Tabel 4.  Distribusi Kumulatif Produksi
Tahun Produksi DP DK 2015 3610,85 0,122206 0,122206 2016 3431,24 0,116127 0,238333 2017 3496,61 0,118339 0,356672 2018 3518,33 0,119075 0,475747 2019 3693,68 0,125009 0,600756 2020 3491,56 0,118168 0,718924 2021 3103,44 0,105033 0,823957 2022 3168,39 0,107265 0,931222 2023 2032,20 0,068778 1 Total 29547,30 1
Tabel  4.  merupakan  hasil  dari  distribusi kumulatif  harga  produksi  daging  sapi  di  Sulawesi Utara mulai dari tahun 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020,  2021,  2022,  dan  2023  dengan  perhitungan sebagai berikut :
DK 1 = 0,122206 DK 2 = 0,122206 + 0,116127 = 0,238333 DK 3 = 0,238333 + 0,118339 = 0,356672 DK 4 = 0,356672 + 0,119075 = 0,475747 DK 5 = 0,475747 + 0,125009 = 0,600756 DK 6 = 0,600756 + 0,118168 = 0,718924 DK 7 = 0,718924 + 0,105033 = 0,823957 DK 8 = 0,823957 + 0,107265 = 0,931222 DK 9 = 0,931222 + 0,068778 = 1
Dengan keterangan sebagai berikut : DP= Distribusi Probabilitas DK= Distribusi Kumulatif

## 4.4. Menetapkan Interval
Hal  ini  ditetapkan  dari  Langkah  sebelumnya yaitu  nilai  probabilitas  dan  nilai  kumulatif  .  Interval angka acak dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5.  Interval dan Variabel
Tahun Produksi DP DK Interval 2015 3610,85  0,122206  0,122206 0-12 2016 3431,24  0,116127  0,238333 13-23 2017 3496,61  0,118339  0,356672 24-35 2018 3518,33  0,119075  0,475747 36-47 2019 3693,68  0,125009  0,600756 48-60 2020 3491,56  0,118168  0,718924 61-71 2021 3103,44  0,105033  0,823957 72-82 2022 3168,39  0,107265  0,931222 83-93 2023 2032,20  0,068778 1 94-100 Total 29547,30 1

## 4.5. Membangkitkan Bilangan Acak
Bilangan  acak  dibangkitkan  mengguanakan menggunakan perhitungan LCG (Linear Congruential Generator), dengan menetapkan nilai a, m dan c.
𝑍𝑖 + 1 = (𝑎 . 𝑍𝑖 + 𝐶)𝑚𝑜𝑑 𝑀 (4)
Dalam hal ini ada syarat yaitu. a, c < M, Z0 > 0, Di  mana  Zi  adalah  bilangan  awal  yang  ditentukan,  a adalah  konstanta  perkalian,  C  adalah  konstanta penambahan,  Mod  adalah  modulus  dan  m  adalah batasan  nilai  bilangan  acak  membangkitkan  bilangan acak. Hal ini akan menganalisa simulasi dari rangkaian hasil percobaan Hasil simulasi dilihat dari kecocokan dan tingkat akurasi. Dalam hal ini cara mencari angka acak  digunakan  coding  python  untuk  memudahkan perhitungan.
Codingnya sebagai berikut:
a =6 c =27 m =94
z1
=89
hasil2 = (a* Z1 + c) % mprint(hasil2)
Lalu  didapatlah  hasil  perhitungan  angka  acak dengan  menggunakan  LCG  (Linear  Congruential Generator).
Tabel 6.  Hasil Perhitungan Angka Acak
Tahun  Produksi DP DK Interval  AA 2015 3610,85  0,122206  0,122206 0-12 89 2016 3431,24  0,116127  0,238333  13-23 91 2017 3496,61  0,118339  0,356672  24-35 9 2018 3518,33  0,119075  0,475747  36-47 81 2019 3693,68  0,125009  0,600756  48-60 43 2020 3491,56  0,118168  0,718924  61-71 3 2021 3103,44  0,105033  0,823957  72-82 45 2022 3168,39  0,107265  0,931222  83-93 15 2023 2032,20  0,068778 1 94-100  23 Total  29547,30 1 4.6. Hasil Prediksi dan Akurasi
Prediksi dan Akurasi dilakukan dengan menggunakan  Angka  Acak  hasilnya  didapatkan  dan disajikan pada tabel 7.
Tabel 7. Prediksi dan Akurasi dengan AA Tahun  Produksi AA Simulasi Akurasi 2015 3610,85 89 3169,39 87,7 2016 3431,24 91 3169,39 92,3 2017 3496,61 9 3610,85 96,8 2018 3518,33 81 3103,44 88,2 2019 3693,68 43 3518,33 95,2 2020 3491,56 3 3610,85 96,6 2021 3103,44 45 3518,33 88,2 2022 3168,39 15 3431,24 92,3 2023 2032,20 23 3431,24 59,2 Total & Prediksi 29547,30 3283,08 88,5
Dengan  menggunakan  angka  acak  yang  sudah ditetapkan  sebelumnya  dengan  metode  LCG  lalu menyesuaikan  intervalnya  dengan  tabel  pada  bagian Interval  maka  didapatlah  hasil  Simulasi  dan  Prediksi produksi jumlah daging sapi
Tabel 8. Hasil prediksi dan akurasi Tahun Produksi Simulasi Akurasi 2015 3610,85 3169,39 87,7 2016 3431,24 3169,39 92,3 2017 3496,61 3610,85 96,8 2018 3518,33 3103,44 88,2 2019 3693,68 3518,33 95,2 2020 3491,56 3610,85 96,6 2021 3103,44 3518,33 88,2 2022 3168,39 3431,24 92,3 2023 2032,20 3431,24 59,2 Total & Prediksi 29547,30 3283,08 88,5
Hasil  didapatkan  dari  penjumlahan  seluruh akurasi  lalu  dibagi  dengan  9  karna  memprediksi  dari data  9  tahun  silam.  Berdasarkan  hasil  yang  didapat menggunakan  data  tahun  2015-2023.  Dari  hasil simulasi  tersebut  diketahui  meningkatnya  jumlah produksi daging sapi terjadi pada tahun 2017 dan 2020 dengan tingkat akurasi 96.8% di tahun 2017 dan 95.6% di  tahun  2020.  Dari  hasil  simulasi  tersebut  juga diketahui  menurunnya  produksi  daging  sapi  terjadi pada tahun 2018 dengan akurasi sebesar 88,2% dengan tingkat akurasi rata-rata keseluruhan yaitu 88.5%.
Hasil  penelitian  ini  didapatkan  bahwa    simulasi prediksi  menggunakan  metode  Monte  Carlo  untuk memprediksi  produksi  daging  sapi  di  provinsi Sulawesi  utara  pada  tahun  2024    adalah  sebanyak 3283,08  dengan  Tingkat  akurasi  yang  baik  sebesar 88,5%.  Metode  Monte  Carlo  bisa  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  produksi  daging  sapi  di  tahun- tahun  mendatang  dengan  catatan  data  tahun sebelumnya  lengkap  dan  relevan,  Hal  ini  dilakukan untuk mencegah terjadinya prediksi yang tidak akurat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  Monte  Carlo  untuk memprediksi produksi daging sapi, dapat disimpulkan Untuk  memprediksi produksi daging  sapi pada tahun 2024 dapat dilakukan dengan efisien dan sangat cocok, metode ini menggunakan data historis jumlah produksi daging  sapi  dari  tahun  2015  sampai  2023.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  tingkat  akurasi  prediksi yang  tinggi,  mencapai  rata-rata  88,5%.  Untuk  tahun 2024,  disimulasikan  dan  diprediksi  bahwa  jumlah produksi  daging  sapi  di  provinsi  Sulawesi  utara meningkat  sebanyak  3283,08  berbanding  dengan tahun sebelumnya yaitu 2032,20 jumlahnya mengalami lonjakan yang sangat tinggi.
Berdasarkan  simulasi  yang  telah  dilakukan,  hal ini  menunjukkan  bahwa  metode  ini  mampu memberikan  simulasi  ini  juga  menunjukkan  tingkat keakuratan produksi daging sapi per-tahunnya. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, ada kecenderungan meningkatnya  jumlah  produksi  daging  sapi.  Oleh karena  itu,  simulasi  Monte  Carlo  merupakan  teknik yang  efektif  untuk  memodelkan  dan  merprediksi jumlah  produksi  daging  sapi.  Hal  ini  berguna  bagi pelaku  pasar  dan  pemasok  daging  sapi  yang  dapat menggunakannya  sebagai  acuan  dalam  mengambil Keputusan  penjualan  dan  pembelian  yang  efektif untuk  mengurangi  adanya  kerugian  yang  berdampak sangat  besar  bagi  pelaku  usaha,  investor  dan  juga pembelian  daging  sapi  oleh  Masyarakat.  Disarankan untuk mengintegrasikan hasil simulasi dengan analisis dan  data  fundamental  yang  lebih  baik  untuk pengambilan keputusan penjualan dan pembelian yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  A.  Novany  and  M.  Safii,  “Penerapan  Data Mining  Dalam  Mengelompokkan  Produksi Daging  Sapi  di  Pulau  Sumatera  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering,” Semin.  Nas. Inform. , pp. 237–243, 2021.
[2]  H.  Hidayah,  “Metode  Monte  Carlo  untuk Memprediksi  Jumlah  Tamu  Menginap,” J.  Inf. dan  Teknol. ,  vol.  4,  pp.  76–80,  2022,  doi: 10.37034/jidt.v4i1.193.
[3]  Yovi,  Ringgo  Dwika,  and  Eka,  “Penerapan Metode  Monte  Carlo  pada  Simulasi  Prediksi Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru  Universitas Muhammadiyah Bengkulu,” J. Process. , vol. 17, no. 2, pp. 74–81, 2022, doi: 10.33998/processor.2022.17.2.1224.
[4]  A.  Heatubun  and  M.  J.  Matatula,  “Manajemen Produksi Daging Sapi Di Indonesia Dan Skenario Peningkatan:  Sebuah  Analisis  Dampak  Untuk Pengambilan  Kebijakan,” Agrinimal  J.  Ilmu Ternak dan Tanam. , vol. 11, no. 2, pp. 92–100, 2023, doi: 10.30598/ajitt.2023.11.2.92-100.
[5]  D.  Sukrianto,  A.  Gunawan,  and  D.  Oktarina, “Implementasi Sistem Informasi Penjualan pada Pet Shop Mulya PS: AMIK Mahaputra Riau,” J. Intra Tech , vol. 6, no. 1, pp. 50–62, 2022.
[6]  W.  I.  Sabilla,  M.  A.  P.  Perkasa,  and  D.  W. Wibowo,  “Sistem  Pendeteksi  Kualitas  Daging Segar dengan Metode Naive Bayes,” J.  Inform. Polinema , vol. 10, no. 2, pp. 279–284, 2024, doi: 10.33795/jip.v10i2.5006.
[7]  A.  E.  Syaputra,  “Jurnal  Informasi  dan Teknologi,” J. Inf. dan Teknol. Vol , vol. 4, no. 3, pp. 148–153, 2022.
[8]  M. Thoriq, A. E. Syaputra, and Y. S. Eirlangga, “Model Simulasi untuk Memperkirakan Tingkat Penjualan  Garam  Menggunakan  Metode  Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 4, pp. 242– 246, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.244.
[9]  R.  Darnis,  G.  W.  Nurcahyo,  and  Y.  Yunus, “Simulasi  Monte  Carlo  untuk  Memprediksi Persediaan Darah,” J. Inf. Dan Teknol. , pp. 139– 144, 2020.
[10]  A.  Simangunsong,  “Penerapan  Metode  Monte Carlo  Dalam  Simulasi  Pengelolaan  Persediaan Alat Tulis Kantor,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 22, no. 2, pp. 280–289, 2023.
[11]  M. Utami, Y. Apridiansyah, and E. D. P. Putra, “Perancangan E-Skripsi
Universitas
Muhammadiyah  Bengkulu  Menggunakan  User Centered  Design  (UCD),” INTECOMS  J.  Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 115–119,
2021.