## Journal of Scientech Research and Development Volume 6, Issue 1, June 2024
P-ISSN: 2715-6974           E-ISSN: 2715-5846
Open Access at: http://idm.or.id/JSCR

## MANAJEMEN PERSEDIAAN DARAH UTD PMI SOLOK DENGAN METODE SIMULASI MONTE CARLO

## UTD PMI SOLOK BLOOD SUPPLY MANAGEMENT USING THE MONTE CARLO SIMULATION METHOD

## Gustri Efendi
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Barat. E-mail: gustriefendi@gmail.com

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Correspondent:
Gustri Efendi gustriefendi@gmail.com Key words: Monte Carlo, UTD, Random Numbers, Simulation Website: https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR Page: 1264 - 1281
One  of  the  factors  causing  the  failure  of  UTD  and  UTDRS  in anticipating  blood  needs  is  the  difficulty  of  determining  the  optimal level  of  blood  supply  using  mathematical  calculations.  This  failure will  result  in  stopping  medical  procedures,  reducing  the  quality  of health and even death. There are two main factors that determine the optimal  level  of  blood  supply,  namely  the  urgent  need  and  the  short expiration  date.  To  help  with  this  problem,  a  calculation  simulation method  is  needed  that  is  able  to  handle  probability  elements  such  as Monte Carlo. This method works with a random sampling test based on past data. The data that will be predicted in this research is January 2024  demand  data  using  January  2023 – December  2023  data  and
February  2024  using  February  2023 – January  2024  data.  The simulation  results  are  compared  with  real  demand  for  the  January 2023 period for groups A, B, AB, and O. sequentially are 79%, 96%, 100% and 92% with a total accuracy rate of 90%. The February 2023 simulation results for groups A, B, AB, and O respectively were 80%, 81%, 83%, and 80% with a total accuracy level of 81%.
Copyright © 2024 JSCR. All rights reserved .

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Koresponden
Gustri Efendi gustriefendi@gmail.com Kata kunci: Monte Carlo, UTD, Angka Acak, Simulasi Website: https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR
Hal: 1264 - 1281
Salah  satu  faktor  yang  menyebabkan  kegagalan  UTD  maupun UTDRS  dalam  mengantisipasi  kebutuhan  darah  adalah  sulitnya menentukan tingkat optimal persediaan darah dengan penghitungan  matematis.  Kegagalan  ini  akan  berdampak  kepada terhentinya  prosedur  medis,  penurunan  kualitas  kesehatan  dan bahkan kematian. Ada dua faktor utama yang menentukan tingkat optimal persediaan darah yaitu kebutuhan nya yang mendesak dan singkatnya  masa  kadaluarsa.  Untuk  membantu  permasalahan  ini diperlukam  sebuah  metode  simulasi  peghitungan  yang  mampu menangani  unsur  probabilitas  seperti  monte  carlo.  Metode  ini bekerja  dengan  uji  sampling  secara  acak  berdasarkan  data  masa lalu.  Data  yang  akan  diprediksi  pada  penelitian  ini  adalah  data permintaan  Januari  2024  menggunakan  data  Januari  2023 –
Desember 2023 dan Februari 2024 menggunakan data Februari 2023
– Januari 2024. Hasil simulasi dibandingkan dengan permintaan rill periode  Januari  2023  untuk  golongan  A,  B,  AB,  dan  O  secara berurutan  adalah  79%,  96%,  100%  dan  92%  dengan  total  tingkat akurasi 90%. Hasil simulasi Februari 2023 golongan A, B, AB, dan O berurutan  adalah  80%,  81%,  83%,  dan  80%  dengan  total  tingkat akurasi 81%.
Copyright © 2024 JSCR. All rights reserved .

## PENDAHULUAN
Darah  merupakan  salah  satu  organ  penting  di  dalam  tubuh  manusia.  Kekurangan darah  akan  menimbulkan  resiko  penurunan  kualitas  kesehatan  ( morbiditas )  bahkan kematian ( mortalitas )[15]. Masalah kekurangan darah pada manusia di sebabkan oleh banyak hal seperti pendarahan yang di sebabkan oleh kecelakaan, proses melahirkan pada  ibu,  kelainan  darah  dan  kanker  darah.  Pasien  yang  mengalami  masalah kekurangan  darah  harus  ditangani  secepat  mungkin.  Optimalnya  persediaan  stok darah  sangat  menentukan  keberhasilan  penanganan  masalah  ini.  Menentukan  stok darah optimal merupakan perkara yang tidak mudah karena kebutuhan akan darah yang bersifat mendesak (harus ada saat dibutuhkan), tingkat kebutuhan darah yang tidak  bisa  di  prediksi  secara  matematis,  terbatasnya  jumlah  pendonor,  serta  darah tidak bisa di stok dalam jumlah besar karena karakteristik darah mudah rusak dan masa kadaluarsa singkat.
Berdsarkan uraian di atas maka perlu dilakukan manajemen persediaan darah untuk meminimalkan tingkat kekurangan dan kelebihan pasokan darah. Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam mengelola persediaan darah diantranya adalah jumlah pasokan darah,  tingkat  permintaan  darah,  kakteristik  darah,  masa  kadaluarsa,  serta  darah termasuk komoditas langka karena darah hanya diproduksi oleh tubuh manusia dan hanya  bisa  didonorkan  dalam  jumlah  terbatas.  Permasalahan-permasalahan  diatas perlu dikelola dengan baik agar dapat memberikan pelayanan prima kepada pasien baik dari segi kuantitas maupun kualitas [15].
Simulasi  adalah  salah  satu  cara  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengenali  perilaku suatu  sistem  sehingga  dapat  ditentukan  pola  untuk  memprediksi  suatu  data berdasarkan  data  masa  lalu  dalam  periode  tertentu.  Simulasi  merupakan  bentuk penggalian  perilaku atau  pola  suatu  sistem  yang  sedang  berjalan berdasarkan  data pengamatan  yang  diambil  pada  waktu  tertentu  sehingga  diperoleh  pengetahuan tentang  sistem  dengan  kata  lain  simulasi  dapat  memprediksi  perilaku  suatu sistem[9].  Simulasi  memungkinkan  user  untuk  mempraktekkan  pengelolaan persediaan yang beragam dan mempunyai jangka waktu panjang dengan cepat dan hasil  lebih  detail  berdasarkan  standar  yang  dapat  dikuantifikasi.  Simulasi menawarkan pendekatan yang  dapat  dipercaya  untuk  memahami  dan mengevaluasi  model  sistem  persedian  dengan  karakteristik  stokatis,  dinamis  dan mengandung unsur probabilitas tinngi [15].
Salah  satu  metode  simulasi  adalah  metode Monte  Carlo ,  metode  mampu memecahkan  berbagai  permasalahan  diferensial  yang  tidak  dapat  dipecahkan dengan  analisis  perhitungan  matematika  [16]. Monte  Carlo merupakan  salah  satu dari  model  simulasi  yang  paling  populer  dalam  pengendalian  persediaan  yang mengandung  unsur  probabilitas  [11].  Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan  didapatkan  rumusan  permasalahan  yaitu  bagaimana  menganalisa permasalahan yang mempengaruhi tingkat permintaan darah untuk mengoptimalkan persediaan darah, bagaimana merancang peghitungan permintaan darah dimasa mendatang dengan metoda Monte Carlo serta bagaimana membangun aplikasi  untuk  mengimplementasikan  penghitungan  metode Monte  Carlo dalam mengoptimalkan persediaan darah.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  cara  mengumpulkan  data  primer  dan  sekunder sebagai  bahan  penelitian  karya  ilmiah.  Bab  ini  menggambarkan  prosedur  dan langkah-langkah  penelitian.  Kegiatan  ini  diawali  dengan  menentukan  topik permasalahan,  pengumpulan  data-data  berdasarkan  fakta  dilapangan  dan  studi literatur dari buku dan jurnal relevan dengan permasalahan yang diteliti. Selanjutnya dianalisis sampai dengan penarikan kesimpulan dari permasalahan tersebut. Dalam metode  penelitian  ditentukan  teknik  atau  prosedur  beserta  tahapan-tahapan  jelas dan disusun secara sistematis dalam proses penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  adalah  sebuah  aturan  berbentuk  skema  yang menggambarkan  tahapan  penelitian.  Kerangka  kerja  penelitian  memperlihatkan hubungan  ketergantungan  antar  konsep  atau  antar  variabel.  Kerangka  kerja penelitian  bertujuan  menjelaskan  dan  melengkapi  dinamika  situasi  yang  akan diteliti.  Kerangka  penelitian  dapat  dikatakan  sebagai  sebuah  model  konseptual untuk memperlihatkan bagaimana seorang peneliti menyusun  teori-teori  kemudian menghubungkannya.  Kerangka  kerja  penelitian  optimalisasi  persediaan  darah dengan metoda Monte Carlo di PMI solok dijelaskan pada gambar 1 di bawah ini:

## Rumusan Masalah
Pengumpulan Data
Studi Literatur: Menganalisa Data: Simulasi Monte Carlo Penentuan Skala Pengumpulan Data Pengujian Hasil Laporan Hasil dan

## Pembahasan
Gambar 1: Kerangka Kerja Penelitian
Rumusan  masalah  bertujuan  untuk  memperjelas  permasalahan  dan  mencegah timbulnya keraguan, sehingga dapat menghasilkan solusi terbaik atas permasalahan yang  akan  diteliti.  Pengumpulan  data  adalah  tahap  mengumpulkan  informasi- informasi yang diperlukan untuk penelitian. Untuk menjawab permasalahan dalam rumusan  masalah  penelitian  dibutuhkan  referensi  teoritis  tentang  permasalahan yang  diteliti.  Penetapan  skala  ini  bertujuan  mengetahui  tingkat  kebutuhan persediaan  darah  setiap  bulannya.  Data  yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam penelitian ini adalah data permintaan dan pasokan darah serta data kerusakan darah dari bulan Januari 2023 – Desember 2023
Analisa  data  bertujuan  memahami,  dan  menentukan  ruang  lingkup  atau  batasan masalah.  Pada  tahap  ini  digambarkan  proses  untuk  memprediksi  jumlah  pasokan dan  permintaan  darah  pada  bulan  berikutnya  berdasarkan  data  Januari  2023 – Desember  2023.  Penelitian  ini  diharapkan  mampu  menganalisa  kebutuhan  sistem dalam  menentukan  output  oleh  sistem  yang  akan  dibuat.    Hasil  yang  diharapkan dari penelitian ini adalah mempermudah UTD PMI cabang Solok dalam menentukan tingkat optimal persediaan darah beberapa bulan kedepan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Random Numbers
Random  numbers atau  angka  acak  adalah  suatu  bilangan  yang  kemuculannya  tidak dapat  diprediksi.  Bilangan  ini  dapat  dibangkitkan  secara  numerik/aritmatika (menggunakan  komputer)  dengan  algoritma  yang  disebut  dengan  pseudo  random numbers  (pembangkit  bilangan  acak). Pseudo  Random  Numbers ini  disebut  juga dengan  bilangan  acak  semu,  karena  pembangkitan  bilangannya  dapat  diulang kembali.  Contoh  dari Pseudo  Random  Numbers adalah Linear  Congruential  Generator (LCG), Mutiplicative  Random  Numbers  Generator (MRNG),  dan Mixed  Congruential Random  Number  Generator .  Untuk  membangkitkan  bilangan  acak  dengan  distribusi uniform bisa digunakan LCG, sedangkan untuk membangkitkan bilangan acak yang berupa bilangan-bilangan prima digunakan MRNG [16].
Salah  satu  metode  dalam  membangkitkan  bilangan  acak  adalah LCG  (Linear Congruential  Generator). LCG  menghasikan  bilangan  bulat  x1,  x2  antara  0  dan  m-1 menurut hubungan berulang berikut:
Mixed Congruential Method, nilai C ≠ 0 :
= (aXi + C) mod m dengan i = 0,1,2...
Dimana:
a
= Konstanta perkalian (a < m) Xi = Nilai awal yang ditentukan (bilangan bulat ≥ 0, Z ₀ < m)
C = Kenaikan atau konstanta pergeseran (c < m)
Mod   = Modulus

## Metode Monte Carlo
Simulasi Monte Carlo adalah algorithma komputasi dengan teknik simulasi komputer yang  berfungsi  mensimulasikan  berbagai  prilaku  sistem  secara  matematika  dan fisika.  Metode  ini  merupakan  pendekatan  khusus  dalam  mensimulasikan  sebuah situasi  yang  mengandung  resiko,  sehingga  diperoleh  jawaban-jawaban  atas perkiraan  yang  tidak  dapat  diperoleh  dari  penelitian-penelitian  secara  fisik  dan penghitngan  matematika  [16].  Metode Monte  Carlo adalah  cara  yang  efektif  untuk menyelesaikan masalah stokastik [5].
Pada simulasi Monte Carlo sebuah model dibangun mengacu kepada sistem aslinya. Setiap  variabel  memiliki  nilai  probabilitas  berbeda  yang  ditunjukan  oleh  distribusi probabilitas dari setiap variabel. Metode ini mensimulasikan sistem secara berulang dengan  cara  memilih  sebuah  nilai  acak  untuk  setiap  variabel  dari  distribusi probabilitasnya.  Simulasi  ini  menghasilkan  suatu  distribusi  probabilitas  dari  nilai sebuah sistem secara keseluruhan [9].
Metode  simulasi Monte  Carlo melibatkan  banyak  percobaan  simulasi,  karena  itu teknik  ini  diaplikasikan  dengan  model  komputer.  Jika  dibuat  suatu  model  dengan menggunakan  program  spreadsheet  seperti  excel,  maka  akan  didapatkan  sejumlah parameter tertentu sebagai masukan, dan beberapa persamaan yang memanfaatkan masukan tersebut untuk memberikan sekumpulan output (variabel tanggapan). Jenis model  ini  umumnya  bersifat  deterministic,  artinya  diperoleh  hasil  yang  sama berapapun proses komputasi diulang [16]. Simulasi Monte Carlo disebut juga dengan simulasi terkomputerisasi, karena proses komputasinya dilakukan denga komputer. Eksperimen yang dilakukan diarahkan kepada tujuan atau memperoleh pengalaman dalam kondisi yang terkendali menggunakan model dinamis, dimana model dinamis menunjukan model yang perilaku/struktur variabel pada basis waktu [4].
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  simulasi Monte Carlo adalah  suatu  teknik  meniru  operasi  atau  perilaku  sebuah  sistem  dengan menggunakan  distribusi  probabilitas  yang  variabel  input  berupa  angka  acak  dan dilakukan secara berulang. Alur simulasi Monte Carlo dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini:
Perumusan Masalah Model : 1. Acuan 2. Variabel
3. Hubungan Mengembangkan Distribusi Probabilitas Untuk Variabel Konversi dari Frekuensi Distribusi ke Frekuensi Komulatif Mensimulasikan Model Menguji Model Simulasi Perbaikan Model Tambahan Jika di Inginkan dan Layak Keputusan Acak Angka Terapkan Keputusan Teori Probabilitas atau Sejarah
Gambar 2: Alur Simulasi Monte Carlo Metode Monte  Carlo dalam  menentukan random  numbers (angka  acak)  berdasarkan distribusi  probabilitas,  ini  bertujuan  untuk  menetapkan  variabel  acak  melalui  uji sampel  dari  distribusi  probabilitas.  Teknik  ini  dapat  dilakukan  dengan memanfaatkan perangkat lunak komputer untuk membangkitkan random numbers yang  diperlukan  [16].  Dasar  simulasi Monte  Carlo adalah  percobaan  elemen kemungkinan  dengan  sampel  acak  dimana  waktu  tidak  berperan  substansif, sehingga  metode  ini  cocok  diterapkan  pada  sistem  dimana  dalam  komponennya mengandung unsur probabilitas [9]. Tingkat akurasi hasil simulasi metode ini sangat ditentukan  oleh  variabel  inputnya  [11].Teknik  simulasi Monte  Carlo dibagi  dalam lima langkah [16], yaitu:
1. Menetapkan  distribusi  probabilitas  bagi  variabel  penting.  Pemikiran  dasar dari  simulasi Monte  Carlo adalah  untuk  membangkitkan  nilai  variabel  pada model yang sedang di uji. Pada kenyataannya, sebagian besar variabel dalam metode Monte Carlo memiliki probabilitas alami.
2. Membuat  distribusi  probabilitas  komulatif  dengan  cara  mengubah  dari probabilitas biasa setiap variabel.
3. Menetapkan  interval random  numbers bagi  setiap  variabel.  Langkah  ini dilakukan  dengan  cara  memberikan  serangkaian  angka  untuk  mewakili setiap nilai output yang mungkin bagi setiap variabel yang telah ditetapkan untuk digunakan pada proses simulasi.
4. Membangkitkan setiap nilai random numbers yang sedang diteliti. Proses ini memerlukan  program  komputer  karena  melibatkan  banyak  percobaan simulasi.
5. Membuat  simulasi  dari  rangkaian  percobaan  dengan  memilih  random numbers dari tabel random numbers .

## Menentukan Variabel Penting
Salah  satu  teknik  membuat  distribusi  probabilitas  untuk  suatu  variabel  adalah dengan  memperhitungkan  hasil  atau  data  pada  waktu  sebelumnya.  Untuk mengetahui  nilai probabilitas maka  harus  dihitung  jumlah  data  yang  sesuai  dari kategori  yang  sama  lalu  dibagi  dengan  jumlah  data  pada  kategori  tersebut  [8]. Frekuensi relative untuk tiap variabel probabilitas dilakukan dengan cara membagi setiap nilai permintaan yang telah diobservasi dengan total permintaan.
Distribusi Probabilitas :
ke-i =
Pada penelitian ini permintaan darah yang akan diprediksi adalah permintaan darah bulan januari 2024 dan Februari 2024. Untuk Januari 2023 menggunakan data Januari 2023 – Desember  2023  (Periode  Pertama).  Prediksi  Februari  2024  menggunakan  data Februari 2023-Januari 2024 (Periode Kedua).

## Membuat Distribusi Komulatif
Tahap  ini  dilakukan  konversi  dari  distribusi  probabilitas  menjadi  distribusi komulatif.  Nilai  ini  didapat  dengan  cara  menjumlahkan  tiap  angka  distribusi probabilitas dengan angka probabilitas sebelumnya.

## Interval Angka Acak
Menentukan interval angka acak adalah menentukan batas angka yang mewakili tiap kemungkinan hasil. Angka acak ini menjadi parameter atas nilai dari hasil simulasi. Penentuan  interval  angka  acak  didasarkan  pada  distribusi  probabilitas  komulatif. Pada  penelitian  ini  interval  angka  acak  yang  digunakan  adalah  3  angka  yaitu  dari 000-1000.
Interval angka acak periode pertama ditentukan berdasarkan data permintaan darah Januari 2022 – Desember 2022. Interval angka acak yang dihasilkan pada periode ini untuk menentukan tingkat perimntaan darah Januari 2024. Sedangkan periode kedua berdasarkan data permintaan darah Februari 2023 – Januari 2024. Interval angka acak awal  pada  penelitian  ini  ditentukan  3  angka  yang  dimulai  dengan  000.  Untuk interval  akhir  adalah  nilai  komulatif  pada  interval  tersebut  dikali  100  dikurang  1. Dikali 100 karena pada penelitian ini ditentukan nilai angka acaknya 3 angka dengan metode  pembangkitan  angka  acak Linear  Congruential  Method (LCG)  dengan  pola hubungan Mixed  Congruential  Method ,  sehingga  bentuk  angka  acaknya  harus bilangan bulat. Dikurangi satu untuk menentukan batas interval angka acak. Interval akhir dari interval angka acak sebelumnya ditambah 1 menjadi interval awal untuk interval angka acak kedua, kedua ditambah 1 untuk ketiga, ketiga ditambah 1 untuk ke empat dan seterusnya.
Untuk golongan darah A
Nilai komulatif permintaan 0 adalah 0,773, interval angka acaknya adalah:
Interval awal = 000 Interval akhir = (0,773 x 100) -1 = 772 Interval angka acak     = 000-772
Nilai komulatif permintaan 1adalah 0,789, interval angka acaknya adalah:
Interval awal = Interval akhir sebelumnya + 1 = 772 + 1 = 773 Interval akhir = (0,789 x 100) -1 = 788 Interval angka acak     = 773-788
Nilai komulatif permintaan 2 adalah 0,877, interval angka acaknya adalah:
Interval awal =788 + 1 = 789 Interval akhir = (0,877 x 100) -1 = 876 Interval angka acak     = 789-876
Nilai komulatif permintaan 2 adalah 0,899, interval angka acaknya adalah:
Interval awal =876 + 1 = 877 Interval akhir = (0,899 x 100) -1 = 898 Interval angka acak = 877-898
Berikut tabel interval angka acak dari distribusi probabilitas komulatif tiap golongan darah:

## Tabel 1. Interval Angka Acak Permintaan Darah Golongan A Periode 1
Jumlah Permintaan Frekuensi Hari Probabilitas Komulatif Inteval Angka Acak 0 282 0,773 0,773 000-772 1 6 0,016 0,789 773-788 2 32 0,088 0,877 789-876 3 8 0,022 0,899 877-898 4 9 0,025 0,924 899-923 5 6 0,016 0,940 924-939 6 8 0,022 0,962 940-961 7 3 0,008 0,970 962-969 8 3 0,008 0,978 970-977 10 4 0,011 0,989 978-988 11 1 0,003 0,992 989-991 14 1 0,003 0,995 992-994 20 1 0,003 0,998 995-997 28 1 0,003 1,000 998-999 Jumlah 365 1 13,07

## Tabel 2. Interval Angka Acak Permintaan Darah Golongan B Periode 1
Jumlah Permintaan Frekuensi Hari Probabilitas Komulatif Inteval Angka Acak 0 284 0,778 0,778 000-777 1 10 0,027 0,805 778-804 2 24 0,066 0,871 805-870 3 8 0,022 0,893 871-892 4 11 0,030 0,923 893-922 5 4 0,011 0,934 923-933 6 7 0,019 0,953 934-952 9 1 0,003 0,956 953-955 10 11 0,030 0,986 956-985 12 2 0,005 0,992 986-991 14 1 0,003 0,994 992-993 16 1 0,003 0,997 994-996 20 1 0,003 1,000 997-999 Jumlah 365 1,000 12,081
Tabel 3. Interval Angka Acak Permintaan Darah Golongan AB Periode 1
Jumlah Permintaan Frekuensi Hari Probabilitas Komulatif Inteval Angka Acak 0 331 0,907 0,907 000-906 1 4 0,011 0,918 907-917 2 11 0,030 0,948 918-947 3 4 0,011 0,959 948-958 4 9 0,025 0,984 959-983 5 1 0,003 0,986 984-985 6 3 0,008 0,995 986-994 7 1 0,003 0,997 995-996 10 1 0,003 1,000 997-999 Jumlah 365 1,000 8,692

## Tabel 4. Interval Angka Acak Permintaan Darah Golongan O Periode 1
Jumlah Permintaan Frekuensi Hari Probabilitas Komulatif Inteval Angka Acak 0 255 0,699 0,699 000-698 1 15 0,041 0,740 699-739 2 23 0,063 0,803 740-802 3 12 0,033 0,836 803-835 4 12 0,033 0,869 836-868 5 2 0,005 0,874 869-873 6 15 0,041 0,915 874-914 7 3 0,008 0,924 915-923 8 2 0,005 0,929 924-928 9 2 0,005 0,935 929-934 10 13 0,036 0,970 935-969 12 1 0,003 0,973 970-972 13 1 0,003 0,976 973-975 14 1 0,003 0,978 976-977 16 1 0,003 0,981 978-980 17 1 0,003 0,984 981-983 18 2 0,005 0,989 984-988 19 1 0,003 0,992 989-991 20 3 0,008 1,000 992-999 Jumlah 365 1,000 17,36

## Tabel 5. Interval Angka Acak Permintaan Darah Golongan A Periode 2
Jumlah Permintaan Frekuensi Hari Probabilitas Komulatif Inteval Angka Acak 0 274 0,751 0,751 000-750 1 7 0,019 0,770 751-769 2 34 0,093 0,863 770-862 3 9 0,025 0,888 863-887 4 9 0,025 0,913 888-912 5 7 0,019 0,932 913-931 6 9 0,025 0,956 932-955 7 2 0,005 0,962 956-961 8 4 0,011 0,973 962-972 10 6 0,016 0,989 973-988 11 1 0,003 0,992 989-991 14 1 0,003 0,995 992-994 20 1 0,003 0,998 995-997 28 1 0,003 1,000 998-999 Total 365 1 12,970

## Tabel 6 Interval Angka Acak Permintaan Darah Golongan B Periode 2
Jumlah Permintaan Frekuensi Hari Probabilitas Komulatif Inteval Angka Acak 0 284 0,778 0,778 000-777 1 10 0,027 0,805 778-804 2 24 0,066 0,871 805-870 3 8 0,022 0,893 871-892 4 8 0,022 0,915 893-914 5 5 0,014 0,929 915-928 6 7 0,019 0,948 929-947 9 1 0,003 0,951 948-950 10 13 0,036 0,986 951-985 12 2 0,005 0,992 986-991 14 1 0,003 0,994 992-993 16 1 0,003 0,997 994-996 20 1 0,003 1,000 997-999 Total 365 1,000 12,052

## Tabel 7 Interval Angka Acak Permintaan Darah Golongan AB Periode 2
Jumlah Permintaan Frekuensi Hari Probabilitas Komulatif Inteval Angka Acak 0 329 0,901 0,901 000-900 1 5 0,014 0,915 901-914 2 12 0,033 0,948 915-947 3 4 0,011 0,959 948-958 4 9 0,025 0,983 959-982 5 1 0,003 0,986 983-985 6 3 0,008 0,994 986-993 7 1 0,003 0,997 994-996 10 1 0,003 1000 997-999 Total 365 1 8,680

## Tabel 8 Interval Angka Acak Permintaan Darah Golongan O Periode 2
Jumlah Permintaan Frekuensi Hari Probabilitas Komulatif Inteval Angka Acak 0 261 0,715 0,715 000-714 1 13 0,036 0,751 715-750 2 21 0,058 0,808 751-807 3 10 0,027 0,836 808-835 4 11 0,030 0,866 836-865 5 4 0,011 0,877 866-876 6 14 0,038 0,915 877-914 7 3 0,008 0,923 915-922 8 1 0,003 0,926 923-925 9 2 0,005 0,931 926-930 10 14 0,038 0,970 931-969 12 1 0,003 0,973 970-972 13 1 0,003 0,975 973-974 14 1 0,003 0,978 975-977 16 1 0,003 0,981 978-980 17 1 0,003 0,983 981-982 18 2 0,005 0,989 983-988 19 1 0,003 0,992 989-991 20 3 0,008 1000 992-999 Jumlah 365 1,000 17,36

## Membangkitkan Angka Acak
Salah satu metode distribusi dalam membangkitkan angka acak adalah metode LCG ( Linear Congruential Methode ). LCG menghasikan bilangan bulat x1, x2 antara 0 dan m-1 menurut hubungan berulang berikut:
= (aXi + C) mod M
Dimana:
a     = Konstanta perkalian (a < m) Xi   = Nilai awal yang ditentukan (bilangan bulat ≥ 0, X ₀ < m) C    = Kenaikan atau konstanta pergeseran (c < m) M   = Batas masksimum bilangan acak
Pada penelitian ini ditentukan nilai a = 145, nilai C = 646, nilai X ₀ = 199,  dan nilai M = 999. Jumlah variabel angka acak tergantung kepada jumlah angka acak yang akan dibangkitkan. Pada kasus ini akan dihitung kebutuhan darah selama satu bulan (31 hari),  maka  jumlah  bilangan  acak  yang  akan  dibangkitkan  adalah  31.  Metode pembangkitan  bilanngan  acak  adalah  metode Linear  Congruential  Generator (LCG) dengan pola hubungan Mixed Congruential Method . Angka acak pada interval 0 akan menjadi  angka  acak  pertama,  angka  acak  pertama  akan  menjadi  nilai  awal  untuk interval berikutnya.
Berdasarkan ketentuan diatas maka didapatkan nilai angka acak sebagai berikut Interval I
= Xi :   Xi+1= (a.Xi)+C Mod M Interval 0 = X ₀ X ₀ +1 = X1 = (145.199) + 646 Mod 999 =530
Interval 1 = X1  X1+1 = X2 = (145.530) + 646 Mod 999 =573 Interval 2 = X2  X2+1 = X3 = (145.573) + 646 Mod 999 =814 Interval 3 = X3  X3+1 = X4 = (145.814) + 646 Mod 999 = 794 Interval 4 = X4  X4+1 = X5 = (145.794) + 646 Mod 999 = 891 Interval 5 = X5  X5+1 = X6 = (145.891) + 646 Mod 999 = 970 Interval 6 = X6  X6+1 = X7 = (145.970) + 646 Mod 999 = 437
Begitu seterusnya sampai interval ke 30, berdasarkan ketentuan ini maka dihasil kan angka acak dari metode LCG sebagai berikut:
Tabel 9. Angka Acak Periode 31 Hari
I Xi (a.Xi)+C Xi+1=(a.Xi)+C Mod M Angka Acak 0 X ₀ = 199 (145.199)+646=29501 = 29501 Mod 999 = 530 530 1 = 530 (145. 530)+646=77496 = 77496 Mod 999 =573 573 2 = 573 (145. 573)+646=83731 = 83731 Mod 999 = 814 814 3 = 814 (145. 814)+646=118676 = 118676 Mod 999 = 794 794 4 = 794 (145. 794)+646=115776 = 115776 Mod 999 = 891 891 5 = 891 (145. 891)+646=129841 =  129841 Mod 999 = 970 970 6 = 970 (145. 970)+646=141296 = 141296 Mod 999 = 437 437 7 = 437 (145. 437)+646=64011 = 64011 Mod 999 = 75 75 8 = 75 (145. 75)+646=11521 = 11521 Mod 999 = 532 532 9 = 532 (145. 532)+646=77786 = 77786 Mod 999 = 863 863 10 = 863 (145. 863)+646=125781 = 125781 Mod 999 = 906 906 11 = 906 (145. 906)+646=132016 = 132016 Mod 999 = 148 148 12 = 148 (145. 148)+646=22106 = 22106 Mod 999 = 128 128 13 = 128 (145. 128)+646=19206 = 19206 Mod 999 = 225 225 14 =  225 (145. 225)+646=33271 =  33271 Mod 999 = 304 304 15 = 304 (145. 304)+646=44726 = 44726 Mod 999 = 770 770 16 = 770 (145. 770)+646=112296 =112296 Mod 999 = 408 408 17 = 408 (145. 408)+646=59806 = 59806 Mod 999 = 865 865 18 = 865 (145. 865)+646=126071 = 126071 Mod 999 = 197 197 19 = 197 (145. 197)+646=29211 = 29211 Mod 999 = 240 240 20 = 240 (145. 240)+646=35446 = 35446 Mod 999 = 481 481 21 = 481 (145. 481)+646=70391 = 70391 Mod 999 = 461 461 22 = 461 (145. 461)+646=67491 = 67491 Mod 999 = 558 558 23 = 558 (145. 558)+646=81556 = 81556 Mod 999 = 637 637 24 =  637 (145. 637)+646=93011 =  93011 Mod 999 = 104 104 25 = 104 (145. 104)+646=15726 = 15726 Mod 999 = 741 741 26 = 741 (145. 741)+646=108091 = 108091 Mod 999 = 199 199 27 = 199 (145. 199)+646=29501 = 29501 Mod 999 = 530 530 28 =  530 (145. 530)+646=77496 =  77496 Mod 999 = 573 573 29 = 573 (145. 573)+646=83731 = 83731 Mod 999 = 814 814 30 = 814 (145. 814)+646=118676 = 118676 Mod 999 = 794 794

## Hasil Simulasi Rangkaian Percobaan
Simulasi  rangkaian  percobaan  dilakukan  untuk  menentukan  tingkat  permintaan darah tiap golongan darah perhari. Penentuan tingkat permintaan ini diawali dengan mengambil  nilai  angka  acak  yang  didapat  melalui  metode  LCG  kemudian mencocokkannya  dengan  interval  angka  acak  yang  ada  pada  tiap  golongan  darah. Interval  angka  acak  akan  mewakili  jumlah  hasil  simulasi  permintaan  darah  tiap golongan  darah.  Hasil  simulasi  tingkat  permintaan  darah  tiap  golongan  darah ditampilkan pada tabel dibawah ini:

## Tabel 10  Hasil Simuasi Januari 2024 Golongan darah A
Hasil Penghitugan Simulasi Golongan Darah A Periode Januari 2018 (Kantong)
Hari Ke Angka Acak Interval Angka Acak Penghitungan Simulasi (Kantong) 1 530 000-772 0
Hasil Penghitugan Simulasi Golongan Darah A Periode Januari 2018 (Kantong) Hari Ke Angka Acak Interval Angka Acak Penghitungan Simulasi (Kantong) 2 573 000-772 0 3 814 789-876 2 4 794 789-876 2 5 891 877-898 3 6 970 970-977 8 7 437 000-772 0 8 75 000-772 0 9 532 000-772 0 10 863 789-876 2 11 906 899-923 4 12 148 000-772 0 13 128 000-772 0 14 225 000-772 0 15 304 000-772 0 16 770 000-772 0 17 408 000-772 0 18 865 790-876 2 19 197 000-772 0 20 240 000-772 0 21 481 000-772 0 22 461 000-772 0 23 558 000-772 0 24 637 000-772 0 25 104 000-772 0 26 741 000-772 0 27 199 000-772 0 28 530 000-772 0 29 573 000-772 0 30 814 789-876 2 31 794 789-876 2 Total Prediksi Simulasi 27 Kantong

## Tabel 11 Hasil Simuasi Januari 2018 Golongan darah B
Hasil Penghitugan Simulasi Golongan Darah B Periode Januari 2018 (Kantong)
Hari Ke Angka Acak Interval Angka Acak Penghitungan Simulasi (Kantong) 1 530 000-778 0 2 573 000-778 0 3 814 806-871 2 4 794 779-805 1 5 891 872-893 3 6 970 957-986 10 7 437 000-778 0 8 75 000-778 0 9 532 000-778 0 10 863 806-871 2 11 906 894-923 4 12 148 000-778 0 13 128 000-778 0 14 225 000-778 0 15 304 000-778 0 16 770 000-778 0 17 408 000-778 0 18 865 806-871 2 19 197 000-778 0 20 240 000-778 0 21 481 000-778 0 22 461 000-778 0 23 558 000-778 0 24 637 000-778 0 25 104 000-778 0 26 741 000-778 0 27 199 000-778 0 28 530 000-778 0 29 573 000-778 0 30 814 806-871 2 31 794 779-805 1 Total Prediksi Simulasi 27

## Tabel 12  Hasil Simuasi Januari 2018 Golongan darah AB
Hasil Penghitugan Simulasi Golongan Darah AB Periode Januari 2018 (Kantong)
Hari Ke Angka Acak Interval Angka Acak Penghitungan Simulasi (Kantong) 1 530 000-907 0 2 573 000-907 0 3 814 000-907 0 4 794 000-907 0 5 891 000-907 0 6 970 960-983 4 7 437 000-907 0 8 75 000-907 0 9 532 000-907 0 10 863 000-907 0 11 906 000-907 0 12 148 000-907 0 13 128 000-907 0 14 225 000-907 0 15 304 000-907 0 16 770 000-907 0 17 408 000-907 0 18 865 000-907 0 19 197 000-907 0 20 240 000-907 0 21 481 000-907 0 22 461 000-907 0 23 558 000-907 0 24 637 000-907 0 25 104 000-907 0 26 741 000-907 0 27 199 000-907 0 28 530 000-907 0 29 573 000-907 0 30 814 000-907 0 31 794 000-907 0 Total Prediksi Simulasi 4

## Tabel 12  Hasil Simuasi Januari 2018 Golongan darah O
Hasil Penghitugan Simulasi Golongan Darah O Periode Januari 2018 (Kantong) Hari Ke Angka Acak Interval Angka Acak Penghitungan Simulasi (Kantong) 1 530 000-669 0 2 573 000-907 0 3 814 000-907 3 4 794 000-907 2 5 891 000-907 6 6 970 960-983 12 7 437 000-907 0 8 75 000-907 0 9 532 000-907 0 10 863 000-907 4 11 906 000-907 6 12 148 000-907 0 13 128 000-907 0 14 225 000-907 0 15 304 000-907 0 16 770 000-907 2 17 408 000-907 0 18 865 000-907 4 19 197 000-907 0 20 240 000-907 0 21 481 000-907 0 22 461 000-907 0 23 558 000-907 0 24 637 000-907 0 25 104 000-907 0 26 741 000-907 2 27 199 000-907 0 28 530 000-907 0 29 573 000-907 0 30 814 000-907 3 31 794 000-907 2

## Perbandingan Hasil Simulasi
Hasil simulasi yang didapat berdasarkan interval angka acak periode pertama adalah prediksi  untuk  permintaan  darah  di  Januari  2024,  hasil  ini  akan  dibandingkan dengan hasil rill permintaan darah januari 2024. Hasil simulasi berdasarkan interval angka  acak  periode  kedua  adalah  prediksi  permintaan  darah  untuk  Februari  2024, hasil ini  akan dibandingkan dengan permintaan darah sebenarnya yang terjadi pada Februari 2024.
Berikut  tabel  perbandingan  permintaan  darah  hasil  simulasi  bulan  Januari  2024 dengan permintaan rill di Januari 2024:

## Tabel 13 Perbandingan Hasil Simulasi Permintaan Darah Januari 2023
Perbandingan Hasil Simulasi dengan Hasil Rill Januari 2018 Hari ke Gol. Darah A Gol. Darah B Gol. Darah AB Gol. Darah O Total Sim Rill Sim Rill Sim Rill Sim Rill Sim Rill 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 3 2 1 2 0 3 7 1 4 2 1 0 2 5 0 5 3 3 0 6 12 0 6 8 10 4 12 34 0 7 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 2 0 2 9 0 6 0 0 0 0 6 10 2 2 0 4 8 0 11 4 1 4 0 6 5 14 6 12 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 14 0 0 1 0 0 0 1 15 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 1 2 2 2 3 17 0 3 0 10 0 1 0 0 14 18 2 3 2 0 4 8 3 19 0 0 10 0 0 5 0 15 20 0 2 0 0 0 0 2 21 0 0 0 0 0 0 22 0 5 0 0 0 0 5 23 0 2 0 0 2 0 0 4 24 0 0 0 0 10 0 10 25 0 8 0 0 0 0 8 26 0 2 0 5 0 2 2 7 27 0 0 0 0 0 0 28 0 0 0 0 0 0 29 0 0 0 0 4 0 4 30 2 10 2 0 3 10 7 10 31 2 10 1 0 2 4 5 14 Total 27 53 27 26 4 4 46 42 104 83% % 51% 96% 100% 91% 98%
Dari  tabel 13 diatas dapat dilihat prediksi  jumlah optimal  persediaan darah adalah 104 kantong, dengan rincian golongan darah A = 27 kantong, B = 27 kantong, AB = 4 kantong, dan O = 46 kantong.
Hasil  simulasi  bulan  Februari  2023  didapat  berdasarkan  interval  angka  acak  yang dihitung berdasarkan data Februari 2023 – Januari 2024. Berikut tabel perbandingan permintaan  darah  hasil  simulasi  bulan  Februari  2024  dengan  permintaan  rill  di Februari 2024:
Tabel 14 Perbandingan Hasil Simulasi Permintaan Darah Februari 2018
Perbandingan Hasil Simulasi dengan Hasil Rill Februari 2018
Total Prediksi Simulasi
Hari ke Gol. Darah A Gol. Darah B Gol. Darah AB Gol. Darah O Total Sim Rill Sim Rill Sim Rill Sim Rill Sim Rill 1 0 3 0 0 0 2 0 5 2 0 0 0 0 10 0 10 3 2 2 7 0 3 5 7 12 4 2 3 1 0 2 5 3 5 4 3 0 6 12 0 6 8 10 4 12 34 0 7 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 10 3 2 0 4 9 8 9 11 4 4 1 6 7 15 7 12 0 0 2 0 0 0 2 13 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0 15 0 0 0 0 0 0 16 2 1 0 0 2 3 1 17 0 3 0 0 0 0 3 18 3 2 0 4 8 0 19 0 2 0 0 0 0 2 20 0 0 0 0 3 0 3 21 0 2 0 0 0 0 2 22 0 8 0 0 2 0 0 10 23 0 2 0 0 0 0 2 24 0 5 0 10 0 2 0 0 17 25 0 0 3 0 0 0 3 26 0 3 0 0 1 1 3 27 0 0 0 0 0 0 28 0 3 0
0
2 0 0 5 29 0 0 0 0 0 0 30 2 2 0 3 7 0 31 2 1 0 2 5 0 Total 32 64 27 8 5 29 45 30 109 131 % 50% 30% 17% 67% 83%
Dari tabel 14  diatas dapat dilihat prediksi jumlah optimal persediaan darah adalah 105 kantong, dengan rincian golongan darah A = 32 kantong, B = 27 kantong, AB = 5 kantong, dan O = 45 kantong.
Berdasarkan  tabel  13  dan  14  dapat  dilihat  total  perbandingan  dan  selisih  hasil simulasi persediaan darah dengan data rill pada periode tersebut, yaitu :

## Tabel 15 Perbandingan Hasil Simulasi Total Januari 2023
Gol. Darah Januari 2023 Simulasi Rill Selisih Persentase A 27 53 -26 51% B 27 26 +1 96% AB 4 4 0 100% O 46 42 +4 91% Total 104 125 -21 83%

## Tabel 16 Perbandingan Hasil Simulasi Total Februari 2023
Gol. Darah Februari 2018 Simulasi Rill Selisih Persentase A 32 64 -32 50% B 27 8 +19 30% AB 5 29 -24
17%
O 45 30 +15 67% Total 109 131 -22 83%
Dari  tabel 15 dan 16 dapat dilihat perbandingan antara hasil  simulasi dengan hasil permintaan  darah  sebenarnya.  Untuk  prediksi  permintaan  darah  Januari  2024 prediksi  golongan  darah  A  terjadi  kekurangan  sebanyak  26  kantong  dengan persentase  51%,  golongan  darah  B  berlebih  1  kantong  dengan  persentase  96%, golongan darah AB tidak terjadi kelebihan dan kekurangan antara hasil prediksi dan
simulasi  dengan  tingkat  akurasi  100%,  dan  golongan  darah  O  terjadi  kelebihan  4 kantong dengan persentase akurasi 91%. Secara total antara prediksi dan rill terjadi kelebihan 21 kantong darah dengan persentse total akurasi 83%.
Hasil  simulasi  untuk  memprediksi  permintaan  darah  bulan  Februari  2024  untuk golongan  darah  A  terjadi  kekurangan  32  kantong  darah  dengan  persentase  50%, golongan darah B berlebih 19 kantong dengan tingkat akurasi 30%, golongan darah AB  kurang  24  kantong  dengan  tingkat  akurasi  17%,  dan  golongan  darah  O  terjadi kelebihan  15  kantong  dengan  persentase  akurasi  67%.  Secara  total  antara  hasil simulasi  dengan  rill  terjadi  kekurangan  22  kantong  darah  dengan  tingkat  total akurasi  83%.  Persentase  akurasi  rata-rata  predikisi  permintaan  darah  Januari  2023 dan Februari 2023 hasil simulasi Monte Carlo pada penelitian ini adalah 83%

## SIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  berdasarkan  hasil  penelitian  untuk  menentukan tingkat  optimal  persediaan  darah  dengan    memprediksi  permintaan  darah  di  UTD PMI  Solok  menggunakan  metode Monte  Carlo adalah  rancangan  penghitungan tingkat optimal persediaan darah yang dibangun menggunakan Metode Monte Carlo mampu  memberikan  tingkat  optimal  persediaan  darah  di  UTD  PMI  Solok. Berdasarkan  pengolahan  data  permintaan  darah  menggunakan  metode  sinulasi Monte  Carlo didapatkan  tingkat  optimal  persediaan  darah  untuk  satu  bulan menggunakan  data  satu  tahun.  Hasil  simulasi  Januari  2023  tingkat  optimal persediaan darah berdasarkan golongan darah A, B, AB, O secara berurutan adalah 27, 27, 4, dan 46 kantong. Untuk Februari  2023 golongan darah A, B, AB, O secara berurutan  adalah  28,  27,  5,  dan  45  kantong.  Tingkat  akurasi  dari  pengolahan  data tersebut adalah prediksi rata-rata permintaan tiap golongan darah dengan persentase 90% untuk Januari 2023 dan 81% untuk Februari 2023

## DAFTAR PUSTAKA
Adrianto, Achmad Dimas. Azhari, Muhammad dan Khairunnisa. Perhitungan Value At Risk (VaR) Dengan Metode Historis dan Monte Carlo Pada Saham Sub Sektor Rokok.  Jurnal  Riset  Bisnis  dan  Manajemen.  2018  Vol.11  No.1  Hal.  1-8.  P-ISSN: 1979-0600. E-ISSN: 2580-9539.
Apriyani, Noor dan Muhsin, Ahmad. Analisi dan Pengendalian Bahan Baku Dengan Metode  Economic  Order  Quantity  dan Kanban Pada PT.  Adyawinsa  Stamping Industries. Jurnal Opsi. 2020 Vol. 10 No. 2 Hal. 128-133. ISSN: 1693-2102
Caesarramzy,  Dhaifansyah.  Andrawina,  Luciana  dan  Astuti,  Murni  Dwi.  Usulan Kebijakan Persediaan Produk Kategori Suplemen Dan Kebutuhan Harian Di Bm Pt Xyz Untuk Mengurangi Total Biaya Persediaan Menggunakan Metode Periodic Review (R,S,S). Jurnal Integrasi Sistem Industri. 2016  Vol.4 No.2 Hal 107-118. P- ISSN: 2355-2085. E-ISSN:2550-083X.
Carother,  Christoper.  Ferscha,  Alois.  Fujimoto,  Richard.  Jefferson,  David,  Loper, Margaret.  Marathe,  Madhav.  Simon  J.E.  Taylor  dan  Vakilzadian,  Hamid. Computational  Challenges  In  Modelling  and  Simulation.  Springer  International Publishing AG. 2020  Hal 53-55. DOI 10.1007/978-3-319-98544-4_4
Eslami A dan Golshan H. E. M. Monte Carlo Based Approach To Consider The Cost Of Voltage  Dip  and  Long  Duration  Interruption  In  Optimal  Planning  Of  SDGs. Jurnal IET Generation. 2018 Vol. 12 No. 8 Hal. 1856-1858. ISSN: 1751-8687
Fitryadi  K  dan  Sutikno.  Pengenalan  Jenis  Golongan  Darah  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron. Jurnal Masyarakat Informatika. 2016. Vol. 7 No. 1 Hal.
1-2. ISSN: 2086-4930
Gibson,  Charles.  M.B.A.  The  Most  Effective  Digital  Marketing  Strategies  & Approaches: A  Review  of  Literature.  International  Journal  of  Scientific  and  Research Publications. 2018 Vol.8 No. 2 Hal. 12-16. ISSN: 2250-3153.
Guntur  M.,  Santony  J  dan  Yuhandri.  Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan Metode Naive Bayes dalam Investasi Untuk Meminimalisasi Resiko. Jurnal Resti. 2018. Vol. 2 No. 1 Hal. 354-355. ISSN: 2580-0760
Hutahean,  Harvei  Desmon.  Analisa  Simulasi  Monte  Carlo  Untuk  Memprediksi Tingkat  Kehadiran  Mahasiswa  Dalam  Perkulihaan  (Studi  Kasus:  STMIK  Pelita Nusantara). Journal Of Informatic Pelita Nusantara. 2018 Vol.3 No.1 Hal. 41-45. E- ISSN: 2541-3724.
Mahessya,  Raja  Ayu.,  Mardianti,  Leni  dan  Sovia,  Rini.  Pemodelan  Dan  Simulasi Sistem Antrian Pelayanan Pelanggan Menggunakan Metode Monte Carlo Pada PT Pos Indonesia (Persero) Padang. Jurnal Ilmu Komputer. 2020 Vol. 6 No.1 Hal: 15-24. E-ISSN: 2579-3918. P-ISSN: 2302-710X
Nasution, Khairun Nizar. Prediksi Penjualan Barang Pada Koperasi PT. Perkebunan Silindak  Dengan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.  Jurnal  Riset  Komputer. 2016 Vol.3 No.6 Hal 65-69. ISSN: 2407-389X.
Nursanti,  Ida.,  P.,  Anandistya  Lisa,  Qoyyiimah,  Milati.,  C.,  Claudia  C.  dan  A.,  M.
Hannas.  Analisis  Perbaikan  Sistem  Antrian  Pelanggan  S kin  Care XYZ  Dengan Menggunakan Model Simulasi.  Seminar Nasional  IENACO. 2015. Hal: 235-239. ISSN: 2337-4349.
Novialini,  Rika.  Nasution,  Novia.,  Y.,  dan  Rizki,  Arista,  N.,  Klasifikasi  Persediaan Barang  Menggunakan  Analisis Always  Better  Control (ABC)  dan  Prediksi Permintaan  dengan  Metode  Monte  Carlo.  Jurnal  Eksponensial.  2020  Vol.8  No2
Hal. 103-105. ISSN 2085-7829
Prasetyowati, Erwin. Aplikasi Simulasi Persediaan Teri Crispy Prisma Menggunakan
Metode Monte  Carlo .  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  Indonesia.  2016 Vol.1 No.1 Hal. 43-49. ISSN: 2502-5724.
Profita A., Utomo S.D., dan Fachriansyah F. Optimasi Manajemen Persediaan Darah Menggunakan Simulasi Monte Carlo. JIEM. 2020. Vol. 2 No. 1 Hal. 15-22. ISSN:
2541-3090  Metode  Monte  Carlo.  Jurnal  KomTekInfo.  2020.  Vol.4  No.1  Hal.116- 128. ISSN: 2356-0010.
Satria,  Rizki,  Sovia,  Rini  dan  Rima  Liana.  Pemodelan  dan  Simulasi  Analisa  Sistem Antrian  Pelayanan  Nasabah  di  PT.  Sarana  Sumatera  Barat  Ventura  SSBV Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal KomTekInfo 2017 Vol. 4 No. 1 Hal. 116-128. ISSN: 2356-0010.