## PREDIKSI JUMLAH PERMINTAAN BESI DI TOKO BESI LANCAR MENGGUNAKAN SIMULASI METODE MONTE CARLO
Putri Mei Sedi, Indyah Hartami Santi, Zunita Wulansari Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar , Jl. Majapahit No.2-4 Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137 putriprastiawan@gmail.com

## ABSTRAK
Tingginya akan jumlah permintaan besi di Toko Besi Lancar pada 1 tahun   terakhir, lebih tepatnya pada tahun  2021  mengakibatkan  keterbatasan  jumlah  besi,  sehingga  sering  terjadi  kekurangan  jumlah  besi.  Selisih antara permintaan dan ketersediaan besi sekitar 30% sampai 40%. Jumlah permintaan ini terjadi karena pembeli ingin  memenuhi  kebutuhannya  untuk  membangun  rumah  atau  juga  untuk  menambah  jumlah  besi  yang  ada ditokonya. Penelitian ini akan dilakukan dengan pengambilan data pada bulan Oktober 2021 sampai Maret 2022. Prediksi menunjukkan apa yang akan terjadi dalam keadaan tertentu dan tercermin dalam proses perencanaan dan pengambilan keputusan. Peramalan adalah proses memperkirakan secara sistematis peristiwa masa depan yang paling mungkin terjadi berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang dan meminimalkan kesalahan (perbedaan antara apa yang terjadi dan apa yang diprediksi). Model simulasi Monte Carlo adalah jenis simulasi probabilistik di  mana  solusi  untuk  suatu  masalah  diberikan  berdasarkan  proses  acak  dari  variabel  data  yang  dikumpulkan. Simulasi  Monte  Carlo  dapat  diartikan  sebagai  teknik  pengambilan  sampel  statistik  yang  digunakan  untuk memperkirakan  solusi  masalah  kuantitatif.  Hasil  dari  prediksi  yang  dilakukan  pada  sistem  prediksi  jumlah permintaan besi 6 SNI pada bulan april 2022 sebanyak 3491 lonjor. Besi 8 SNI mendapatkan hasil 3400 lonjor, Besi  10  SNI  mendapatkan  hasil  2850  lonjor.  Besi  12  SNI  mendapatkan  hasil  2817  lonjor,    Besi  16  SNI mendapatkan hasil 2817 lonjor. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, bahwa perhitungan prediksi ini bisa digunakan sebagai metode untuk memprediksi jumlah pembelian besi di bulan-bulan berikutnya. Sehingga bisa meminimalisir kerugian toko.
Kata Kunci: Besi, Prediksi, Simulasi Monte Carl .

## 1. PENDAHULUAN
Toko Besi Lancar  merupakan sebuah toko yang menjual bahan-bahan bangunan seperti semen, dolosit, besi dan lain-lain. Toko Besi Lancar beralamatkan di Jalan Veteran No. 121 Kota Blitar. Pemilik Toko Besi Lancar  yaitu  bapak  Hany  Slamet  Raharjo.  kepuasan konsumen,  yang  terpenting  bagi  pengusaha  adalah menyiapkan produk yang sudah  jadi.  Para pengusaha toko  bangunan  membutuhkan supplier yang  dapat membantu  dalam  pengadaan  bahan  bangunan sehingga  dapat  meningkatkan  daya  saing  dari  segi kualitas,  harga  dan  kuantitas  serta  waktu  yang  tepat dan  selalu  memiliki stock barang  yang  cukup.  Toko Besi Lancar merupakan jenis toko yang menyediakan bahan bangunan seperti semen, besi, dolosit dan lain- lain.  Di  toko  ini  peminatan  pembeli  membeli  bahan bangunan  dengan  jumlah  yang  cukup  banyak  dan sering dipesan dibandingkan dengan bahan bangunan yang  lain  yaitu  besi  beton.  Besi  beton  di  toko  ini merupakan jenis besi yang full SNI dengan harga yang cukup terjangkau dibandingkan dengan toko bangunan yang lain. Sehingga besi beton di toko ini sangat cocok untuk  dijual  kembali  oleh  toko-toko  bangunan  yang lain.
Tingginya akan jumlah permintaan besi di Toko Besi Lancar pada 1 tahun   terakhir, lebih tepatnya pada tahun  2021  mengakibatkan  keterbatasan  jumlah  besi, sehingga  sering  terjadi  kekurangan  jumlah  besi.
Selisih antara permintaan dan ketersediaan besi sekitar 30%  sampai  40%.  Jumlah  permintaan  ini  terjadi karena pembeli  ingin  memenuhi kebutuhannya untuk membangun rumah atau juga untuk menambah jumlah besi yang ada ditokonya. Penelitian ini akan dilakukan dengan  pengambilan  data  pada  bulan  Oktober  2021 sampai  Maret  2022.  Tingkat  persediaan  selalu  sulit diprediksi  karena  ketidakpastian  jumlah  pertanyaan dan waktu tunggu. Untuk alasan  ini, toko harus terus mempraktikkan manajemen inventaris yang baik.
Berdasarkan pada penjelasan diatas  maka untuk mengatasi  masalah  tersebut    diperlukan  prediksi jumlah permintaan besi di Toko Besi Lancar. Prediksi jumlah  permintaan  besi  ini  menggunakan  Simulasi Metode  Monte  Carlo.  Simulasi  Monte  Carlo  dapat diartikan  sebagai  teknik sampling  statistic yang digunakan  untuk  memperkirakan  solusi  terhadap masalah-masalah  kuantitatif  [1].  Monte  Carlo  adalah jenis simulasi probabilistik di mana solusi untuk suatu masalah  diberikan  berdasarkan  proses  acak  dari variabel data yang dikumpulkan. Dengan menggunakan  metode  Monte  Carlo,  prediksi  dapat digunakan  untuk  menentukan  jumlah  besi.  Prakiraan permintaan  besi    bertujuan  untuk  memperkirakan ketersediaan besi  di masa depan di toko-toko. Karena ketersediaan  besi  dalam  perdagangan  merupakan indikator kunci penanganan proses penjualan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Prediksi
Prediksi  adalah  perkiraan  [2].  Peramalan (prognosis) adalah usaha menggunakan metode ilmiah untuk  meramalkan  atau  mengekstrapolasi  apa  yang akan  terjadi  di  masa  depan  dengan  menggunakan berbagai  informasi  yang  relevan  dari  masa  lalu (historis).  Tujuan  dari  peramalan  adalah  untuk memperoleh  informasi  tentang  apa  yang  paling mungkin  terjadi  di  masa  yang  akan  datang.  Metode prognostik dapat dilakukan secara kualitatif, menggunakan  pendapat  ahli,  atau  secara  kuantitatif, menggunakan  perhitungan    matematis.  Salah  satu teknik  peramalan  kuantitatif  adalah    analisis  deret waktu atau time series. [3].
Prakiraan  mungkin  didasarkan  pada  metode ilmiah  atau  mungkin  murni  subjektif.  Misalnya, prakiraan  cuaca  selalu  didasarkan  pada  data  dan informasi  pengamatan terkini, termasuk pengamatan satelit. Demikian pula dengan peramalan gempa bumi, letusan  gunung  berapi,  atau  bencana  alam  pada umumnya.  Namun,  prediksi  seperti  pertandingan sepak  bola  dan  pertandingan  olahraga  biasanya didasarkan  pada  pandangan  subjektif  dan  diprediksi dari sudut pandang individu [4]Simulasi Monte Carlo
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  tes  keacakan matematis.  Prediksi  menggunakan  Monte  Carlo memerlukan pengujian data
Menghasilkan  informasi  lebih  efisien  karena melakukan  hal  yang    sama  berulang  kali  dengan bilangan acak seragam yang berbeda [5].
Pengujian  Monte  Carlo  biasanya  dijalankan  di komputer menggunakan angka acak. Simulasi  Monte Carlo sangat efektif bila digunakan untuk pemodelan.
a. aliran antrian dalam suatu aktivitas,
b. Perkembangan penyakit menyebar dari waktu ke waktu,
c. uji statistik;
d. Prakiraan  Harga.  Kesamaan  dengan  masalah  di atas adalah bahwa semuanya adalah situasi dunia nyata    yang  sulit  dimodelkan  dengan  teknik analisis.  Simulasi  menggabungkan  data  nyata dengan bilangan acak untuk melakukan pengujian dan menghasilkan hasil yang sebagian atau seluruhnya menyelesaikan masalah  [6].

## 2.2. Bilangan Acak
Generator angka acak terbagi menjadi dua jenis: generator  nomor  acak  semu  (PBAS)  dan  generator nomor  acak  sempurna  (PBAP).  Generator  nomor pseudorandom  menggunakan  rutinitas  algoritmik yang mengimplementasikan rumus matematika untuk menghasilkan  angka  yang  tampaknya  acak.  Selain angka acak yang dihasilkan oleh PBAS, angka-angka ini  bersifat  periodik  dalam  arti  berulang  setiap beberapa  baris.  Terlepas  dari  kekurangan  ini,  PBAS memiliki  keunggulan  kecepatan  dan  pembuatan urutan  nomor  acak.  Dengan  karakteristik  di  atas, aplikasi  yang  cocok  untuk  menggunakan  PBAS adalah  yang  membutuhkan  urutan  angka  acak  yang
besar  dengan  cepat  dan  dapat  menghasilkan  urutan angka yang sama nantinya. Contoh aplikasi seperti itu ialah  permodelan  dan  statistik.  Beberapa  algoritma pembangkitan  bilangan  acak  semua  adalah Linier Congruental  Generator  (LCG). Algoritma  LCG mempunyai rumus :
X 𝑛 = (𝑎𝑥 𝑛−1 + 𝑏)𝑚𝑜𝑑 𝑚 (1) Keterangan : X 𝑛 = bilangan acak deret ke – n 𝑥 𝑛−1 = bilangan acak sebelumnya 𝑎 = factor pengali 𝑏 = increment factor 𝑚 = modulus factor 𝑥 0 = nilai bilangan awal
Dimana  nilai  ada  ketentuan  tersendiri  dalam menentukan nilai a, b,dan m. ketentuannya yaitu nilai m>0, a<m, c<m, x 0 <m. Bahwa nilai m harus lebih dari 0,  nilai a  kurang  dari  m,  nilai  c  kurang  dari  m,  nilai awal lebih dari m.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian
Adapun lokasi di penelitian ini berlokasi di Toko Besi  Lancar  yang  beralamatkan  di  Jalan  Veteran No.121,  Kepanjenkidul,  Kota  Blitar.  Penelitian  ini dilakukan pada Bulan Februari hingga Agustus 2022, pada  bulan  Februari  sampai  bulan  April  2022 dilakukan persiapan penelitian. Adapun kegiatan pada bulan Februari sampai bulan Maret berupa penyusunan dan  pengajuan  judul,  pengajuan  proposal  serta perijinan  penelitian.  Pada  bulan  April  hingga  bulan Juni dilakukan kegiatan berupa pengumpulan data dan analisis  data.  Bulan  Juni  sampai  bulan  Agustus dilakukan penyusunan laporan.

## 3.2. Pengumpulan Data
Berikut ini beberapa tahapan dalam pengumpulan data untuk memperoleh informasi yaitu

## 3.2.1. Pengamatan
Pengamatan adalah  metode pengumpulan data yang  dilakukan  melalui  pengamatan  terhadap  objek dan  pendataan  secara  sistematis.  Pengamatan  yang dilakukan  yaitu  mengumpulkan  data  penjualan  besi dari bulan Oktober 2021 sampai dengan bulan Maret 2022  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  peramalan  permintaan  satu  bulan berikutnya.

## 3.2.2. Wawancara
Tahapan  wawancara  ini  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengetahui  informasi  terkait  jumlah barang dan jenis barang. Pada tahapan wawancara ini dilakukan  dengan  Dwi  Kristianingsih  selaku  admin dari Toko Besi Lancar.

## 3.2.3. Studi Pustaka
Pada  penelitian  ini  metode  pengunpulan  data dengan mengumpulkan informasi yang relevan dengan
permasalahan yang diteliti melalui jurnal, teori ilmiah, dan penelitian terdahulu ataupun dari sumber-sumber yang  lain.  Informasi  tersebut  diperoleh  berdasarkan rumusan  masalah  dan  juga  metode  yang  digunakan untuk pemecahan masalah.

## 3.3. Pengolahan Data
Pengolahan data yang dilakukan yaitu melakukan analisa  antara  rumusan  masalah  dan  juga  data  yang telah  dikumpulkan  pada  tahapan  sebelumnya.  Data
yang digunakan pada penelitian  ini  merupakan rekap data penjualan selama 6 bulan terhitung sejak minggu pertama  bulan  Oktober  2021  sampai  minggu  ke-4 bulan  Maret  2022.  Data  yang  digunakan  pada penerapan  model  ini  yaitu  data  penjualan  besi  6  SNI selama  6  bulan.  Dalam  pengolahan  data  dilakukan dengan uji distribusi.  Berikut ini merupakan flowchart alur pengolahan data yang disajikan di gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Pengolahan Data
3.3.1. Uji Distribusi Normal
Dalam pengecekan distribusi, penulis menggunakan  metode Kolmogorov-Smirnov dan ditemukannya  penentuan  penerimaan  atau  penolakan hipotesis  terbukti  dari  nilai  perbandingan  tingkat signifikansi yang digunakan dengan nilai signifikansi asymp. significant . Sebuah data memenuhi  uji  distribusi  bila  niliai  signifikans . lebih tinggi  menurut  tingkat  signifikansi  yang  digunakan. Sebaliknya,  data  tidak  akan  memenuhi  uji  distribusi yang  ditetapkan  bila  niliai asymp.  sig. lebih  rendah menurut tingkat signifikansi yang digunakan.
3.3.2. Uji Distribusi Eksponensial
Dalam  pengujian  memakai SPSS ,  penulis menguji goodness  of fit memakai Kolmogorov Smirnov. Pengujian Kolmogorov Smirnov  SPSS 26 digunakan  dengan  membandingkan  nilai  signifikansi
( asymp.sig ) yang sudah ditetapkan yaitu 0.05. Apabila nilai  signifikansi lebih besar dari yang telah ditetapkan maka  hipotesis  distribusi  pengujian  diterima,  dan juga sebaliknya jika nilai signifikansi lebih kecil dari nilai  yang sudah ditetapkan  maka  hipotesis distribusi pengujian ditolak.

## 3.3.3. Uji Distribusi Poisson
Pengujian distribusi Poisson dilakukan dengan menggunakan  metode  yang  sama  dengan  pengujian distribusi  sebelumnya  yaitu    metode  Kolmogorov- Smirnov. Satu hipotesis menyatakan bahwa data yang mengikuti  distribusi  Poisson  dapat  diterima  jika Asymp  ada.  tanda.  Jika  lebih  besar  dari  0,05  atau sebaliknya, hipotesis bahwa data mengikuti distribusi Poisson ditolak jika nilainya miring. tanda. kurang dari
0,05.  Nilai  signifikansi  0,05  digunakan  dalam penelitian ini.

## 3.3.4. Probabilitas
Berdasarkan  distribusi  diatas  yang  telah dianalisis  yang  dihasilkan  berupa  distribusi  Normal. Maka  untuk  tahapan  selanjutnya  yaitu  menentukan nilai  probabilitas.  Perhitungan  ini  dilakukan  secara manual menggunakan Microsoft Excell 2010.

## 3.3.5. Probabilitas Kumulatif
Berdasarkan hasil probabilitas di atas, langkah selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  probabilitas. Mengonversi  dari  distribusi  probabilitas  normal  ke distribusi kumulatif dengan menghitung jumlah setiap angka  yang  mungkin  dan  jumlah  angka  sebelumnya. Batas Interval 3.3.6. Probabilitas Kumulatif
Berdasarkan hasil probabilitas kumulatif diatas yang dihasilkan, maka untuk tahapan selanjutnya yaitu menentukan nilai batas interval probabilitas kumulatif. Bilangan  acak  yang  digunakan  di  sini  menggunakan bilangan  acak  4  digit  karena  nilai  distribusi probabilitas dan kumulatif memiliki 4 digit dibelakang koma.

## 3.3.7. Bangkitkan Bilangan Acak
Setelah  ditentukan  nilai  interval  angka  maka langkah  selanjutnya  menentukan  bilangan  acak. Bilangan  acak  dilakukan  menggunakan Microsoft Excel sebagai alat bantu hitung secara manual.

## 3.3.8. Simulasi berdasarkan Bilangan Acak
Pada  tahap  terakhir  yaitu  membuat  simulasi dari bilangan acak sebelumnya maka hasilnya seperti diatas.

## 3.3.9. Kesimpulan
Kesimpulan  diambil  berdasarkan  analisis  data dan  diuji  apa  sudah  sesuai  berdasarkan  tujuan penelitian  dan  telah  memecahkan  masalah  yang diteliti.

## 4. ANALISA DATA
Pada  tahapan  analisa  data  meliputi  penjelasan data  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara  dan observasi di Toko Besi Lancar. Data yang digunakan dalam menganalisa data ini adalah data penjualan Besi 6 SNI bulan Oktober 2021 hingga bulan Maret 2022.

## 4.1. Data Penjualan
Berdasarkan  hasil  probabilitas  di  atas,  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  probabilitas. Mengonversi  dari  distribusi  probabilitas  normal  ke distribusi kumulatif dengan menghitung jumlah setiap angka  yang  mungkin  dan  jumlah  angka  sebelumnya. Berikut ini data penjualan, seperti tabel 1.
Tabel 1. Tabel Besi 6 SNI Bulan Jumlah Penjualan Oktober 3950 November 3250 Desember 3150 Januari 3400 Februari 3250 Maret 3200

## 4.2. Uji Distribusi
Perhitungan  uji  distribusi  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi SPSS, sehingga  menghasilkan distribusi  normal.  Pengujian  yang  menunjukkan bahwa data tersebut berdistribusi  normal ditunjukkan dengan adanya nilai asym-sig bernilai lebih dari 0,005 yaitu sebesar 0,200. Pengujian  ini  memiliki  beberapa langkah  yang  dilalui  yaitu  dimulai  dari  penentuan Unstandardized Residual , kemudian  penentuan distribusi  menggunakan One- Sample  Kolmogorov- Smirnov Test.

## Gambar 2. Tampilan Pengujian Distribusi

## 4.3. Probabilitas
Berdasarkan  distribusi  diatas  yang  dihasilkan berupa  distribusi  Normal.  Maka  untuk  tahapan selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  probabilitas. Berikut ini adalah hasil nilai probabilitas :
Tabel 2. Tabel Probabilitas Besi 6 SNI Bulan Probabilitas Oktober 0.1955 November 0.1609 Desember 0.1559 Januari 0.1683 Februari 0.1609 Maret 0.1584

## 4.4. Probabilitas Kumulatif
Konversi  dari  distribusi  probabilitas  biasa menjadi  distribusi  probabilitas  kumulatif.  Dengan cara  menambahkan  setiap  angka  kemungkinan dengan  jumlah  sebelumnya.      Berikut      ini merupakan   perhitungan   distribusi   kemungkinan kumulatif :
Tabel 3. Tabel Probabilitas Kumulatif Besi 6 SNI Bulan Probabilitas Kumulatif Oktober 0.1955 November 0.3564 Desember 0.5124 Januari 0.6807 Februari 0.8416 Maret 1.0000

## 4.5. Batas Interval
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  batas interval  permintaan  besi.  Bilangan  acak  yang digunakan  adalah  bilangan  acak  4  digit,  yaitu  mulai dari  0  sampai  dengan  10000.  Adapun  perhitungan interval bilangan acak seperti dibawah ini :

## Tabel 4. Tabel Batas Interval Besi 6 SNI
Bulan Batas Interval Probabilitas Kumulatif Oktober 0 – 1955 November 1956 – 3564 Desember 3565 – 5124 Januari 5125 – 6807 Februari 6808 – 8416 Maret 8417 – 10000

## 4.6. Bilangan Acak
Langkah selanjutnya  yaitu  membentuk bilangan acak dengan menggunakan rumus. Di perhitungan ini nilai a = 7, nilai c = 3, nilai  m = 81, dan nilai  x 0 = 1. Maka menghasilkan bilangan acak sebagai berikut ini:
Tabel 5. Tabel Hasil Bilangan Acak Besi 6 SNI
Bulan Bilangan Acak Hasil Bilangan Acak Oktober 1000 3950 November 7300 3250 Desember 2800 3250 Januari 3700 3150 Februari 1900 2950 Maret 5500 3400

## 4.7. Rangkaian Simulasi Prediksi
Untuk  tahap  terakhir  yaitu  tahap  simulasi rangkaian dari hasil perhitungan sebelumnya dengan bilangan  acak.  Perhitungan  ini  dilakukan  dengan cara menjumlahkan semua hasil dari bilangan acak kemudian  diambil  rata  -  rata  dalam  6  bulan perhitungan  tersebut.  Dari  perhitungan  prediksi diatas menghasilkan bahwa besi 6 SNI total simulasi 20950  lonjor  di  rata-rata  selama  6  bulan  maka menghasilkan prediksi sebanyak 3491 lonjor.
Gambar 3. Tampilan Dashboard
Implementasi ini dilakukan dengan pengaplikasian langsung berupa aplikasi seperti sistem informasi.  Sisitem  informasi  ini  menggunakan  fungsi php agar bias berjalan sebagai mana mestinya. Berikut ini merupakan tampilan awalnya yang ada pada gambar 2.  Pada tampilan TAB bagian Besi, terdapat beberapa bagian  seperti  kotak search yang  berfungsi  untuk mencari  jenis  besi  dan  terdapat  fungsi add untuk penambahan  jenis  besi  yang  lain  yang  ingin ditambahkan.  Di  gambar  tersebut  juga  ditunjukkan beberapa jenis besi yaitu ada 5 jenis besi.
Gambar 4. Tampilan Daftar Besi
Gambar 5. Tampilan Daftar Penjualan
Pada  gambar  diatas  merupakan  fungis  CRUD dari add, yang mana bisa melakukan penambahan data penjualan  agar  bisa  tampil  seperti  gambar  4 penambahan  ini  bisa  dilakukan  setiap  kali  ada transaksi penjualan. Pada gambar merupakan hasil dari perhitungan  prediksi  menggunakan  simulasi  monte carlo.  Hasil  ini  ditampilkan  berdasarkan  jenis  besi yang  dipilih.  Gambar  5  Menunjukkan  hasil  dari Simulasi  Monte  Carlo  untuk  jenis  besi 6  SNI.  Pada
gambar 5  menujukkan bahwa hasil prediksi besi 6 SNI sebanyak 3492 lonjor untuk prediksi bulan April.

## Gambar 6 Hasil Monte Carlo Besi 6 SNI

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah    dilakukan    simulasi    dan    prediksi jumlah permintaan besi menggunakan metode Monte Carlo maka dapat diambil kesimpulan bahwa nilai rata – rata untuk prediksi setiap 1 bulan sekali besi 6 SNI menghasilkan prediksi sebanyak 3491 lonjor. Metode Monte Carlo sangat cocok untuk perhitungan prediksi jumlah  permintaan  besi  ini.  Karena  hasil  pengujian yang  dilakukan  prediksi  ini  bisa  digunakan  sebagai metode untuk memprediksi jumlah pembelian besi di bulan-bulan berikutnya. Sehingga bisa meminimalisir kerugian toko.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Baihaqi,  M.  R.,  Rahayu,  D.  K.,  &  Profita,  A. (2019).  Analisis  Risiko  Rantai  Pasok  Pertanian Berbasis Contract Farming Di Kabupaten Paser. Journal  Industrial  Servicess , 4 (2),  82–88.
https://doi.org/10.36055/jiss.v4i2.5156
[2] Pusat  Bahasa.  (2014).  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia (KBBI). Jakarta: Balai Pustaka.
[3] Wanto  dan  Windarto.  2017.  Analisis  Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation.  Jurnal  dan  Penelitian  Teknik Informatika. Vol.2, No.1. [4] Ririanti. 2014. Implementasi Algoritma
FPGROWTH Pada Aplikasi Prediksi Persediaan
Sepeda  Motor  (Studi  Kasus  PT.  Pillar  Deli Labumas). Jurnal Pelita Informatika Budi Darma. Vol.6, No.1: hlm.139-144.
[5] Gentle,  J.  E.  (2005).  Random  Number Generation  and  Monte  Carlo  Methods.  New York: Springer Science Business Media, Inc.
[6] Dagpunar,  J.  S.  (2007).  Simulation  and  Monte Carlo With applications  in  finance  and MCMC. In Journal of  the  American Statistical Association . West Sussex: John Wiley & Sons Lt.