## PENERAPAN METODE MONTE CARLO DALAM MEMPREDIKSI RATA-RATA HARGA JUAL RUMAH
Annisa Aulia, Muhammad Akram Fais Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jalan William Iskandar Ps. V, Kenangan Baru, Kabupaten Deli Serdang, Medan, Indonesia annisaauliaaa@mhs.unimed.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengkaji  penerapan  metode  Monte  Carlo  dalam  memprediksi  rata-rata  harga  jual  rumah. Harga rumah dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti lokasi, ukuran, fitur rumah, kondisi pasar, tingkat bunga, inflasi, dan pertumbuhan ekonomi. Pengembang properti, agen real estate, dan investor menghadapi tantangan dalam  meramalkan  harga  jual  rumah  karena  fluktuasi  pasar,  perubahan  kebijakan  pemerintah,  dan  variabilitas preferensi konsumen. Untuk  mengatasi ketidakpastian  ini, penelitian  ini  menggunakan  metode simulasi Monte Carlo yang mampu memahami efek risiko dan ketidakpastian dalam peramalan. Dengan menggunakan data harga jual  rumah  dari  tahun  2016  hingga  2018,  metode  Monte  Carlo  diterapkan  untuk  memprediksi  harga  jual  pada tahun-tahun berikutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Monte Carlo memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi harga jual rumah, pada tahun 2017 adalah 97,69% dan pada tahun 2018 adalah 94,01%. Untuk  memprediksi  tahun  berikutnya,  yaitu  pada  tahun  2019  didapat  hasil  simulasi  total  rerata  harga  jual perumahan adalah $143.340.900.
Kata kunci :  Monte Carlo, Prediksi Harga Rumah, Simulasi, Analisis Risiko, Ketidakpastian.

## 1. PENDAHULUAN
Lokasi, ukuran rumah,  fitur-fitur, kondisi pasar, tingkat  bunga,  inflasi,  dan  pertumbuhan  ekonomi adalah  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  harga rumah.  Selain  itu,  aksesibilitas  ke  fasilitas  umum seperti  sekolah,  transportasi,  dan  pusat  perbelanjaan juga  memainkan  peran  penting.  Namun,  para pengembang  properti,  agen  real  estate,  dan  investor sering kali menghadapi tantangan dalam meramalkan harga  jual  rumah.  Fluktuasi  pasar,  perubahan kebijakan  pemerintah,  dan  variabilitas  preferensi konsumen  menambah  kompleksitas  dalam  membuat prediksi yang akurat. Oleh karena itu, memerlukan alat atau  metode  analisis  yang  canggih  untuk  mengatasi ketidakpastian ini.
Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  penelitian  ini mengusulkan  penggunaan  metode  simulasi  Monte Carlo  sebagai  alat  untuk  memprediksi  harga  jual rumah.  Metode Monte Carlo adalah percobaan untuk memanfaatkan  peluang  dengan  data  contoh  untuk menyelesaikan masalah [1].
Metode Monte Carlo digunakan untuk memahami  efek  risiko  dan  ketidakpastian  dari peramalan  perspektif  keuangan  dan  waktu  skenario terbaik  dan  terburuk.  Ini  adalah  simulasi  probabilitas [2].  Metode  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi dampak  ketidakpastian  dalam  suatu  sistem  dalam analisis  risiko  dan  biaya,  Monte  Carlo  adalah  teknik matematika  yang digunakan untuk  memperhitungkan risiko  dan  biaya  untuk analisis  kuantitatif  dan pengambilan  keputusan  [3].  Monte  Carlo  sangat praktis  untuk  menyelesaikan  masalah  ketidakpastian [4]. Proses probabilitas yang digunakan pada simulasi Monte  Carlo  yaitu  proses  distribusi  probabilitas kumulatif,  dengan  menjumlahkan  hasil  distribusi
probabilitas  yang  kemudian  ditambahkan  kepada probabilitas kumulatif sebelumnya [5].
Metode Monte Carlo bergantung pada percobaan berbagai  elemen  kemungkinan  dengan  sampel  acak. Karena masukan Monte Carlo menghasilkan distribusi probabilitas  secara  acak  saat  mengambil  sampel populasi  sebenarnya,  metode  pengambilan  sampel disebut  sebagai  metode  pengambilan  sampel.  Oleh karena  itu,  suatu  model  harus  memilih  distribusi masukan  yang  paling  dekat  dengan  datanya  [6]. Bilangan  acak  atau  bilangan  random  adalah  suatu bilangan  yang  tidak  dapat  diprediksi  kemunculannya [7]. Kelebihan metode Monte Carlo adalah bahwa itu adalah  alat  perhitungan  numerik  yang  kuat  untuk mensimulasikan data statistik, simulasi ini memperoleh  nilai  keakuratan  yang  tepat  dari  bentuk fisik sistem yang dapat diamati [8].
Penetlitian  sebelumnya  menggubnakan  monte carlo telah  berhasil  memprediksi  banyak  studi  kasus, misalnya  prediksi  jumlah  penumpang  kereta  api  [9], prediksi persediaan [10], prediksi peningkatan jumlah pelanggan [11]. Berdasarkan penelitian-penelitian itu, penulis
Penggunaan simulasi Monte Carlo dalam konteks ini diharapkan dapat menjadi referensi di industri real estat  yang  ingin  memanfaatkan  metode  simulasi Monte Carlo untuk memprediksi harga jual rumah dan mengoptimalkan strategi bisnisnya. Selain itu, temuan penelitian  ini  juga  dapat  menjadi  landasan  bagi penelitian selanjutnya dalam bidang yang serupa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Monte Carlo
Simulasi  Monte  Carlo  sangat  praktis  untuk memecahkan  masalah  dengan  ketidakpastian  atau sistem  yang  tidak  dapat  berfungsi.  Ini  adalah  jenis
simulasi  di  mana  solusi  suatu  masalah  diberikan berdasarkan randomisasi (acak) dan juga dihitung nilai probabilitasnya  dengan  tujuan  nilai  yang  baik berdasarkan distribusi data yang digunakan [12].
Metode ini menggunakan banyak angka kecil dan tinggi  untuk  perhitungan;  semakin  banyak  simulasi yang  dilakukan,  semakin  baik  pendekatan  nilai eksaknya.  Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya, simulasi  Monte  Carloini  telah  banyak  digunakan dalam  penelitian  sebelumnya,  terutama  untuk mengukur  nilai  risiko  atau  metode  value  at  risk. Metode  ini  sering  digunakan  untuk  menganalisis tingkat risiko kerugian, terutama dalam hal risiko yang terkait  dengan  jual-beli  saham  di  pasar  modal. Akibatnya,  simulasi  Monte  Carlo  digunakan  dalam industri  keuangan  dan  perbankan  untuk  menghitung risiko  finansial.Tujuan  dari  simulasi  Monte  Carlo adalah untuk menemukan nilai yang sedekat mungkin dengan  nilai  sebenarnya  atau  nilai  yang  akan  terjadi berdasarkan  distribusi  data  sampling.  Dengan demikian,  simulasi  Monte  Carlo akan  memiliki kemampuan untuk memprediksi nilai [13].

## 2.2. Studi Literatur
Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  Monte carlo seperti, Sistem Prediksi Penjualan Frozen  Food dengan Metode Monte Carlo (Studi Kasus: Supermama  Frozen  Food)  [14],  Untuk  memprediksi penjualan,  metode  Monte  Carlo  digunakan  untuk menguji  akurasi  dan  MAPE.  Pengujian  akurasi  error MAPE  menghasilkan  nilai  12.6%  dan  pengujian akurasi  akurasi  89.66%.  Berdasarkan  hasil  pengujian tersebu,  metode  Monte  Carlo  disarankan  untuk digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  makanan dingin.
Penelitian  yang  berjudul,  Simulasi  Prediksi Jumlah  Mahasiswa  baru  Universitas  Dehasen Bengkulu  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  [15], Penelitian ini menggunakan teknik Monte Carlo untuk memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  di  Universitas Dehasen  Bengkulu.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa teknik  ini  dapat  dengan  akurat  memprediksi  jumlah mahasiswa baru.
Penelitian  yang  berjudul,  Simulasi  dalam Menganalisis Tingkat Pendapatan Penjualan Handphone  dengan  Menggunakan  Metode  Monte Carlo  [16],  Hasil  pengujian  yang  dilakukan menggunakan  simulasi  Monte  Carlo  menunjukkan tingkat  akurasi  yang  tinggi:  97,18%  untuk  prediksi tahun  2019  dengan  pendapatan  Rp.77.150.000, 94,62% untuk prediksi tahun 2020 dengan pendapatan Rp.83.260.000,-  dan  95,76%  untuk  prediksi  tahun 2021  dengan  pendapatan  Rp.90.170.000,-.  Dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi,  metode  Monte  Carlo dianggap  dapat  memperkirakan  pendapatan  setiap tahun.
Dalam beberapa penelitian, metode Monte Carlo digunakan untuk memprediksi hasil penjualan, jumlah mahasiswa  baru,  pendapatan  penjualan.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Monte  Carlo
dapat  membantu  dalam  memprediksi  hasil  dengan tingkat akurasi yang baik.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  teknik  ilmiah  untuk pengumpulan data untuk tujuan dan manfaat tertentu. Penelitian  yang  dilakukan  dengan  cara  ilmiah didasarkan pada prinsip-prinsip rasional, empiris, dan sistematis [17]. Untuk menyelesaikan masalah saat ini, metodologi  penelitian  melibatkan  beberapa  tahapan. Ini  adalah  garis  besar  dari  penelitian  yang  akan dilakukan.  Gambar  1  menampilkan  subbagian  yang menguraikan langkah-langkah yang dilakukan.

## Gambar 1. Tahapan Proses Penelitian

## 3.1. Data Rata-Rata Harga Jual Perumahan
Data yang diolah untuk prediksi rerata harga jual rumah di US Real Estate Market. Data harga penjualan yang diolah adalah data tahun 2016, 2017 dan 2018.

## 3.2. Menentukan Distribusi Probabilitas
Menetapkan nilai distribusi probabilitas dilakukan  untuk  membangun  nilai  dari  distribusi kumulatif  dengan  rumus  yang  disajikan  pada Persamaan (1)
𝑃𝐽𝑅 = 𝐹𝑅 𝐷𝐶 (1)
Dimana PJR adalah Distribusi Probabilitas, FR adalah frekuensi dan DC yaitu total frekuensi.

## 3.3. Melakukan Perhitungan Distribusi Kumulatif
Pengelompokan  interval  atas  dan  bawah didasarkan  pada  distribusi  kumulatif.  Ini  diperoleh dengan  menjumlahkan  nilai  distribusi  probabilitas dengan jumlah nilai distribusi probabilitas sebelumnya.

## 3.4. Menetapkan Interval Angka Acak
Nilai  distribusi  probabilitas  kumulatif  yang diperoleh  pada  tahap  sebelumnya  digunakan  untuk
membuat  interval  angka  acak  yang  akan  digunakan dalam penetuan angka acak atau proses pembangkitan angka acak.

## 3.5. Membangkitkan Angka Acak
Pembangkitan  bilangan  acak  menggunakan Mixed  Congruent  Method dengan  rumus  yang disajikan pada persamaan (2).
𝐽 𝑖+1 = (𝑦 × 𝐽 𝑖 + 𝑧) 𝑚𝑜𝑑 𝑚 (2)
Dimana 𝐽 𝑖+1 merupakan  bilangan  acak  ke-i  dari deretnya, 𝐽 𝑖 merupakan  bilangan  acak  sebelumnya,  y merupakan  konstanta  perkalian,  z merupakan konstanta penambahan, Mod merupakan modulus dan m merupakan batasan bilangan acak.

## 3.6. Metode Monte Carlo
Pengujian  untuk  menentukan  hasil  simulasi monte  carlo  dengan  cara  menyesuaikan  angka  acak sebelumnya  dan  membandingkan  data  sebenarnya dengan data sebelumnya.

## 3.7. Hasil Simulasi
Hasil  simulasi  dari  monte  carlo  dapat  dilihat tingkat akurasi antara data sebenarnya dan data  yang telah  diprediksi  dengan  menentukan  persentasi  dari perbandingannya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  tahapan  penerapan  metode  Monte Carlo  untuk  simulasi  pendapatan  tahunan,  proses  ini dilakukan  sesuai  dengan  metodologi  penelitian  yang telah  ditetapkan.  Pada  bab  pembahasan  ini,  akan dijelaskan  secara  rinci  mengenai  langkah-langkah penerapan metode Monte Carlo, mulai dari pengumpulan  data,  pemodelan,  hingga  interpretasi hasil simulasi.

## 4.1. Data Rerata Harga Jual Perumahan
Data yang digunakan pada penelitian  ini adalah data  rerata  harga  jual  perumahan  dari  tahun  2016 hingga tahun 2018.
Tabel 1.  Data Rerata Harga Jual Perumahan (dalam Dollar) Bulan Tahun 2016 2017 2018 Januari 1.025.200 1.078.600 1.105.200 Februari 1.056.300 1.116.900 1.114.400 Maret 1.035.000 1.082.100 1.077.000 April 1.042.500 1.097.900 1.186.900 Mei 1.050.400 1.079.700 1.214.300 Juni 1.084.000 1.163.300 1.225.100 Juli 1.120.600 1.123.500 1.180.200 Agustus 1.141.600 1.087.600 1.215.400 September 1.101.800 1.092.500 1.231.800 Oktober 1.054.800 1.087.800 1.222.200 November 1.063.400 1.154.200 1.205.600 Desember 1.076.500 1.154.200 1.205.600 Total 12.852.100 13.278.600 14.183.700
Dapat  dilihat  bahwa  tabel  1  menyajikan  data rerata  harga  jual  rumah  perbulan  dari  tahun  2016 sampai  2018.  Data  pada  tahun  2018  akan disimulasikan  menggunakan  metode  Monte  Carlo untuk  mendapatkan  prediksi  untuk  rerata  harga  jual tahun 2019 dan begitupun seterusnya.

## 4.2. Menghitung Distribusi Probabilitas
Perhitungan  nilai  probabilitas  data  tahun  2016 berdasarkan  data  yang  disajikan  pada  Tabel  1 menggunakan  rumus  pada  Persamaan  (1)  telah disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2.  Distribusi Probabilitas Rerata Harga Jual Tahun 2016 Bulan Rerata Harga Jual Probabilitas Januari 1.025.200 0,08 Februari 1.056.300 0,08 Maret 1.035.000 0,08 April 1.042.500 0,08 Mei 1.050.400 0,08 Juni 1.084.000 0,08 Juli 1.120.600 0,09 Agustus 1.141.600 0,09 September 1.101.800 0,09 Oktober 1.054.800 0,08 November 1.063.400 0,08 Desember 1.076.500 0,08 Total 12.852.100 1,00
Perhitungan distribusi probabilitas diperoleh dari total pendapatan per bulan dibagi total pendapatan per tahun.  Hasil  ini  memberikan  proporsi  kontribusi masing-masing  bulan  terhadap  total  rerata  harga  jual perumahan di tahun 2016.

## 4.3. Menghitung Distribusi Kumulatif
Distribusi  kumulatif  dihitung  untuk  setiap variabel  dengan  menjumlahkan  nilai  distribusi kumulatif sebelumnya dengan nilai distribusi probabilitas saat ini. Proses ini menghasilkan distribusi kumulatif yang menggambarkan akumulasi probabilitas hingga titik tertentu untuk setiap variabel. Perhitungan  distribusi  kumulatif  ini  disajikan  secara rinci  pada  Tabel  3,  yang  memberikan insight lebih mendalam tentang akumulasi probabilitas.
Tabel 3.  Distribusi Kumulatif Rerata Harga Jual
Tahun 2016 Bulan Rerata Harga Jual Kumulatif Januari 1.025.200 0,08 Februari 1.056.300 0,16 Maret 1.035.000 0,24 April 1.042.500 0,32 Mei 1.050.400 0,41 Juni 1.084.000 0,49 Juli 1.120.600 0,58 Agustus 1.141.600 0,67 September 1.101.800 0,75 Oktober 1.054.800 0,83
Bulan Rerata Harga Jual Kumulatif November 1.063.400 0,92 Desember 1.076.500 1,00
Tabel  3  menyajikan  distribusi  kumulatif,  yang dimana  pada  awal  tahun,  peluang  kumulatif  di  bulan Januari  identik  dengan  probabilitasnya.  Seiring berjalannya  bulan,  nilai  distribusi  kumulatif  dihitung dengan menambahkan nilai bulan sebelumnya dengan probabilitas bulan tersebut. Proses ini berlanjut secara berurutan  untuk  setiap  bulan  berikutnya,  dari  Maret hingga  Desember.  Dengan  cara  ini,  distribusi kumulatif  memberikan  gambaran  akumulatif  dari distribusi probabilitas sepanjang tahun.

## 4.4. Menentukan Interval Bilangan Acak
Interval  bilangan  acak  ditentukan  berdasarkan nilai  distribusi  probabilitas  kumulatif  yang  telah dihitung pada tahap sebelumnya. Tabel 4 menampilkan  penentuan  interval  bilangan  acak  ini secara rinci.
Tabel 4.  Interval Bilangan Acak pada Tahun 2016 Bulan Rerata Harga Jual Interval Januari 1.025.200 0-8 Februari 1.056.300 9-16 Maret 1.035.000 17-24 April 1.042.500 25-32 Mei 1.050.400 33-41 Juni 1.084.000 42-49 Juli 1.120.600 50-58 Agustus 1.141.600 59-67 September 1.101.800 68-75 Oktober 1.054.800 76-83 November 1.063.400 84-92 Desember 1.076.500 93-100
Interval  acak  ini  akan  digunakan  untuk pemilihan nilai pada saat simulasi prediksi rerata harga jual perumahan.

## 4.5. Menghasilkan Bilangan Acak
Untuk  menghasilkan  angka  acak  menggunakan Metode  Mixed  Congruent,  pertama-tama  perlu ditentukan  empat  parameter  utama:  y,  z,  m,  dan  Ji. Pada  langkah  ini,  parameter-parameter  tersebut ditetapkan dengan nilai spesifik: y = 3, z = 7, m = 99, dan 𝐽 𝑖 =  49.  Hasil  dari  perhitungan  ini  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Bilangan Acak pada Tahun 2016
Bulan 𝑱 𝒊 ( 𝒚 × 𝑱 𝒊 + 𝒛 ) 𝑱 𝒊+𝟏 = (𝒚 × 𝑱 𝒊 + 𝒛) 𝒎𝒐𝒅 𝒎 Januari 49 154 55 Februari 59 184 85 Maret 70 217 19 April 21 70 70 Mei 23 76 76
Bulan 𝑱 𝒊 ( 𝒚 × 𝑱 𝒊 + 𝒛 ) 𝑱 𝒊+𝟏 = (𝒚 × 𝑱 𝒊
+ 𝒛) 𝒎𝒐𝒅 𝒎 Juni 81 250 52 Juli 96 295 97 Agustus 81 250 52 September 74 229 31 Oktober 87 268 70 November 75 232 34 Desember 47 148 49
Berdasarkan  Tabel  5,  diperoleh  12  angka  acak, yaitu 55, 85, 19, 70, 76, 52, 97, 52, 31, 70, 34, dan 49. Angka-angka  acak  ini  digunakan  untuk  memprediksi pendapatan,  dengan  hasil  prediksi  yang  disajikan dalam Tabel 6.

## 4.6. Hasil Simulasi
Dari  data  rerata  harga  jual  di  tahun  2016 didapatlah  hasil  simulasi  pada  tahun  2017  sehingga tingkat  akurasi  yang  didapat  adalah  97.69%  melalui perhitungan berikut:
𝑇𝐴 = 𝑇𝐷𝑅 𝑇𝐷𝑇 × 100 = 12.972.000 13.278.600 × 100 = 97.69%
Tingkat  akurasi  prediksi  rerata  harga  jual  diukur menggunakan beberapa parameter, yaitu:
TA = Tingkat Akurasi TDR = Total Data Terendah TDT = Total Data Tertinggi
Perbandingan  data  real  dan  data  simulasi dilakukan  pada  setiap  kategori  data.  Hasil  terendah kemudian dibagi dengan hasil tertinggi dan dikalikan 100%.  Dari  perhitungan  tersebut,  diperoleh  tingkat akurasi  prediksi  rerata  harga  jual  pada  tahun  2017 sebesar 97,69%.
Begitu  juga  dengan  data  rerata  harga  jual perumahan  di  tahun  2017  yang  digunakan  untuk mendapatkan  hasil  simulasi  pada  tahun  2018. Perhitungannya adalah sebagai berikut:
𝑇𝐴 = 𝑇𝐷𝑅 𝑇𝐷𝑇 × 100 = 13.335.000
14.183.700 × 100 = 94.01%
Perhitungan  diatas  menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi dari hasil simulasi data pada tahun 2018 adalah 94.01%.  Tabel  6  akan  menampilkan  secara  lengkap hasil simulasi pada tiap tahunnya.
Tabel 6. Hasil Simulasi Bulan 2017 2018 2019 Januari 1.120.600 1.123.500 1.180.200 Februari 1.063.400 1.154.200 1.205.600 Maret 1.035.000 1.082.100 1.077.000 April 1.101.800 1.092.500 1.231.800 Mei 1.054.800 1.087.800 1.222.200 Juni 1.120.600 1.123.500 1.180.200 Juli 1.076.500 1.114.500 1.205.600 Agustus 1.120.600 1.123.500 1.180.200 September 1.042.500 1.097.900 1.186.900
Bulan 2017 2018 2019 Oktober 1.101.800 1.092.500 1.231.800 November 1.050.400 1.079.700 1.214.300 Desember 1.084.000 1.163.300 1.225.100 Total 12.972.000 13.335.000 13.335.000
Berdasarkan  Tabel  6  yang  menyajikan  hasil simulasi  menggunakan  metode  Monte  Carlo,  total jumlah  rerata harga  jual perumahan  pada tahun 2017 adalah  $12.972.000  dengan  tingkat  akurasi  97,69%. Pada  tahun  2018,  jumlah  total  rerata  harga  jual perumahan  meningkat  menjadi  $13.335.000  dengan tingkat  akurasi  94.01%.  Dengan  begitu  jika  kita melakukan simulasi pada tahun 2019 yang didasarkan pada data asli di tahun 2018 maka didapatlah  jumlah rerata harga jual perumahan di Amerika Serikat adalah $14.340.900.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dan  pembahasan  menunjukkan  bahwa tingkat  keakuratan  prediksi  rerata  harga  jual perumahan pada tahun 2017 adalah 97,69% dan pada tahun 2018 adalah 94,01%. Untuk memprediksi tahun berikutnya,  yaitu  pada  tahun  2019  didapat  hasil simulasi  total  rerata  harga  jual  perumahan  adalah $143.340.900. Simulasi menggunakan Metode Monte Carlo  berhasil  memprediksi  rata-rata  harga  jual perumahan  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi sehingga  simulasi  yang  didapat  dari  data-data sebelumnya  dapat  dibilang  akurat.  Keberhasilan penerapan  metode  ini  memungkinkan  pemilik perumahan/ real  estate memperkirakan  jumlah  rata- rata  harga  jual  perumahan  yang  dapat  memudahkan dalam  pengambilan  keputusan  pada  tahun-tahun berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  E.  Syaputra,  “Akumulasi  Metode  Monte Carlo dalam Memperkirakan Tingkat Penjualan Keripik  Sanjai,” Jurnal  Informatika  Ekonomi Bisnis , pp. 209–216, Mar. 2023, doi: 10.37034/infeb.v5i1.222.
[2]  B.  Mulyana  and  P.  1  ,  “Jurnal  Informatika Ekonomi  Bisnis  Simulasi  Monte  Carlo  dalam Memprediksi Tingkat Pendapatan Advertising,” 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i3.45.
[3]  W.  S.  Moza  and  Y.  Yunus,  “Pemodelan  dan Simulasi  Monte  Carlo  dalam  Meningkatkan Pendapatan  Penjualan  Peralatan  Motor  (Studi Kasus :  Bengkel  AMI  Motor),” Jurnal Informatika  Ekonomi  Bisnis ,  Dec.  2020,  doi: 10.37034/infeb.v2i4.55.
[4]  N.  Hayati,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Optimalisasi Prediksi Penjualan Produk Herbal Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  dalam Meningkatkan  Transaksi  (Studi  Kasus:  Toko Herbal  An  Nabawi),” Jurnal  Informatika
Ekonomi Bisnis , Dec. 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.54.
[5]  H.  Zalmadani,  J.  Santony,  and  Y.  Yunus, “Prediksi Optimal dalam Produksi Bata Merah Menggunakan  Metode  Monte  Carlo,” Jurnal Informatika  Ekonomi  Bisnis ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 13–20, Mar. 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i1.11.
[6]  N.  Nurmalasari  and  R.  N.  Sukmana,  “Sistem Prediksi  Penjualan  Pakaian  Berbasis  Web Dengan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo (Studi Kasus : Greaclogo),” Digital Transformation  Technology ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 595–601, Nov. 2023, doi:
10.47709/digitech.v3i2.3098.
[7]  S.  Agustini,  “Pemodelan  dan  Simulasi  Monte Carlo  dalam  Identifikasi  Kebutuhan  Bahan Bakar  Minyak  (BBM),” Jurnal  Informatika Ekonomi  Bisnis ,  pp.  90–95,  Sep.  2022,  doi: 10.37034/infeb.v4i3.149.
[8]  D. C. Dewi, S. Sumijan, and G. W. Nurcahyo, “Simulasi Monte Carlo dalam Mengidentifikasi Peningkatan Penjualan Tanaman Mawar (Studi Kasus  di  Toko  Bunga  5  Bersaudara  Kota Solok),” Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis , Sep. 2020, doi: 10.37034/infeb.v3i2.67.
[9]  A.  Muhazir  STMIK  Royal,  “PENERAPAN METODE MONTE CARLO DALAM MEMPREDIKSI  JUMLAH  PENUMPANG KERETA  API  (STUDI  KASUS :  PT.KAI WILAYAH  SUMATRA),”  2022.  [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR [10]  R.  Darnis,  G.  W.  Nurcahyo,  and  Y.  Yunus, “Simulasi  Monte  Carlo  untuk  Memprediksi Persediaan  Darah,” Jurnal  Informasi  dan
Teknologi , Sep. 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i4.98.
[11]  S. D. Anggraini and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Peningkatan Jumlah Pelanggan dengan Simulasi Monte  Carlo,” Jurnal  Informatika  Ekonomi Bisnis , pp. 95–100, Mar. 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.92.
[12]  Hermanto,  “Optimalisasi  Pendapatan  Integrasi Sawit  dengan  Sapi  Menggunakan  Metode Monte Carlo,” Jurnal KomtekInfo , pp. 225–231, Nov. 2021, doi: 10.35134/komtekinfo.v8i4.183.
[13]  S.  Ningsih  and  A.  Arsal,  “Penerapan  Simulasi Monte  Carlo  untuk  Pengukuran  Value  at  Risk (VaR),” Research  in  the  Mathematical  and Natural  Sciences ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  8–16,  Jul. 2022, doi: 10.55657/rmns.v1i2.62.
[14]  E.  Larasati  Amalia,  Y.  Yunhasnawa,  and  A. Refrina Rahmatanti, “Sistem Prediksi Penjualan Frozen Food dengan Metode Monte Carlo (Studi Kasus: Supermama Frozen Food).”
[15]  A.  Al  Akbar  and  H.  Alamsyah,  “SIMULASI PREDIKSI  JUMLAH  MAHASISWA  BARU UNIVERSITAS DEHASEN BENGKULU MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO,” 2020. [Online]. Available:
www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode 8
[16]  Fikri Algifari and S. Sumijan, “Simulasi dalam Menganalisis  Tingkat  Pendapatan  Penjualan
Handphone  dengan  Menggunakan  Metode
Monte  Carlo,” Jurnal  Informatika  Ekonomi Bisnis , pp. 136–141, Sep. 2021, doi:
10.37034/infeb.v3i4.101.
[17]  Zikrina  and  E.  Desi,  “Implementasi  Simulasi Monte  Carlo  Untuk  Memprediksi  Penjualan Beras Berbasis Web,” Jurnal JUREKSI (Jurnal
Rekayasa Sistem) , vol. 2, pp. 782–792, 2024.