## IMPLEMENTASI METODE MONTE CARLO DALAM MELAKUKAN PREDIKSI POPULASI JUMLAH HEWAN TERNAK BABI DI NUSA TENGGARA TIMUR
Wahyu Abadi Harahap Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, 20221, Indonesia wahyuabadiharahap@gmail.com

## ABSTRAK
Babi merupakan salah satu hewan ternak yang memiliki potensi besar untuk dikembangkan dalam bidang peternakan,  di  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  babi  memiliki  peran  yang  sangat  vital  dalam  kehidupan  social. mengingat peran penting babi dalam kehidupan sosial, ekonomi, dan budaya masyarakat setempat, oleh sebab itu pemahaman yang akurat tentang dinamika populasinya sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman akurat dengan menganalisis data populasi babi selama sepuluh tahun terakhir. Metode Monte Carlo dapat melakukan prediksi dengan nilai akurasi yang tinggi sehingga bisa dipercaya untuk melakukan prediksi dari hewan babi tersebut. Hasil simulasi menunjukkan tingkat akurasi peramalan yang cukup tinggi yaitu 90%, yang memvalidasi kemampuan metode Monte Carlo dalam memberikan estimasi yang akurat dari data aktual. Temuan ini diharapkan dapat membantu para peternak dan pembuat kebijakan dalam merancang strategi pengelolaan yang efektif untuk mendukung keberlanjutan industri peternakan babi di NTT.

## Kata kunci:  Monte Carlo, Populasi, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  merupakan  salah satu provinsi di Indonesia dengan potensi besar dalam bidang peternakan, khususnya ternak babi. Peternakan babi  tidak  hanya  menjadi  sumber  utama  protein hewani  bagi  masyarakat  lokal,  tetapi  juga  berperan penting  dalam  perekonomian  rumah  tangga  peternak serta  terintegrasi  dengan  tradisi  budaya  dan  upacara adat yang masih kental di NTT [1].
Namun, pengelolaan peternakan babi di wilayah ini  menghadapi  berbagai  tantangan  signifikan.  Salah satu tantangan utama adalah fluktuasi populasi ternak babi  yang  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  seperti kondisi  lingkungan  yang  tidak  stabil,  serangan penyakit,  dan  perubahan  iklim  yang  ekstrim  [2]. Faktor-faktor  ini  menyebabkan  ketidakpastian  yang tinggi  dalam  prediksi  populasi  ternak,  sehingga menghambat perencanaan yang efektif dan pengelolaan sumber daya peternakan.
Babi  merupakan  salah  satu  hewan  ternak  yang memiliki  potensi  besar  untuk  dikembangkan  dalam bidang  peternakan.  Di  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT), babi  memiliki  peran  yang  sangat  vital  dalam kehidupan  sosial,  ekonomi,  dan  budaya  masyarakat. Babi  menjadi  bagian  tak  terpisahkan  dari  berbagai acara  penting,  mulai  dari  kelahiran  hingga  kematian. Setiap individu di NTT sering kali membutuhkan babi untuk  berbagai  upacara  dan  tradisi,  menunjukkan betapa pentingnya hewan ternak ini dalam keseharian mereka [3].
Babi  adalah  salah  satu  jenis  ternak  yang  sangat prolific,  yang  berarti  mereka  memiliki  kemampuan reproduksi yang tinggi. Karena sifat ini, babi memiliki potensi  yang  besar  untuk  meningkatkan  jumlah populasi  melalui  kelahiran.  Pertumbuhan  populasi ternak  babi  sering  kali  digunakan  sebagai  indikator kualitas manajemen pemeliharaan dan mutu ternak itu
sendiri.  Dengan  penerapan  manajemen  yang  efektif dan  pemeliharaan  yang  optimal,  populasi  babi  dapat meningkat  secara  signifikan  dalam  periode  waktu tertentu,  sesuai  dengan  potensi  genetik  yang  dimiliki oleh  babi  tersebut.  Perawatan  yang  baik  dan  strategi pengelolaan yang tepat memastikan bahwa peningkatan  jumlah  ternak  terjadi  secara  maksimal, sesuai dengan kapasitas reproduktif mereka[4].
Prediksi  populasi  ternak  yang  akurat  sangat penting untuk perencanaan kebutuhan pakan, perawatan kesehatan hewan, dan pengelolaan sumber daya  lainnya.  Namun,  metode  prediksi  konvensional sering kali tidak mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian yang inheren dalam sistem peternakan. Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  yang  mampu mengakomodasi variabilitas dan ketidakpastian untuk menghasilkan prediksi yang lebih andal.
Metode  Monte  Carlo  adalah  sebuah  teknik perhitungan  numerik  yang  sangat  efektif  untuk mensimulasikan  data  statistik.  Metode  ini  mampu mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam merepresentasikan  bentuk  fisik  dari  sistem  yang  bisa diamati  [5].  Monte  Carlo  dapat  dengan  efektif memprediksi  atau  mengurangi  risiko  karena  metode ini  menggunakan  probabilitas  yang  didasarkan  pada distribusi  data  sampling.  Semakin  banyak  data sampling yang digunakan, semakin baik hasil simulasi prediksi  yang  dihasilkan  [6].  Dengan  kemampuan untuk mensimulasikan berbagai skenario berdasarkan distribusi  probabilitas  dari  variabel  input,  metode  ini dapat  memberikan  perkiraan  yang  lebih  realistis terhadap populasi ternak babi di masa mendatang.
Penelitian  ini  berfokus  pada  pengembangan model  prediksi  populasi  ternak  babi  dengan menggunakan metode Monte Carlo, serta mengevaluasi  keandalan  dan  akurasi  model  tersebut. Dengan  memahami  dinamika  populasi  ternak  babi
secara  lebih  baik,  diharapkan  dapat  dihasilkan rekomendasi  pengelolaan  yang  lebih  tepat  sasaran untuk  mendukung  keberlanjutan  peternakan  babi  di NTT. Selain itu, hasil penelitian ini juga dapat menjadi acuan  bagi  penelitian  serupa  di  daerah  lain  dengan kondisi  yang  sebanding,  sehingga  memberikan manfaat  yang  lebih  luas  dalam  bidang  peternakan  di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Prediksi dan Simulasi
Prediksi  adalah  proses  ilmiah  yang  melibatkan penggunaan model statistik atau algoritma pembelajaran  mesin  untuk  meramalkan  hasil  atau perilaku  masa  depan  berdasarkan  data  historis  atau saat ini. Dalam artikel penelitian, prediksi sering kali melibatkan analisis data besar ( Big Data ), di mana data dikumpulkan, dibersihkan, dan diolah untuk mengidentifikasi pola atau tren yang dapat digunakan untuk membuat pernyataan tentang peristiwa mendatang.  Model  prediktif  ini  diuji  dan  divalidasi menggunakan  teknik  seperti cross-validation untuk memastikan keakuratan dan keandalannya [7].
Simulasi adalah sebuah  metode yang digunakan untuk  meniru  atau  mereplikasi  perilaku  sistem  nyata atau proses melalui model yang dibuat menggunakan komputer  atau  alat  bantu  lainnya.  Tujuannya  adalah untuk mengamati bagaimana sistem tersebut beroperasi  di  bawah  berbagai  kondisi  tanpa  harus menerapkannya  di  dunia  nyata,  yang  bisa  berbiaya tinggi,  memakan  waktu,  atau  berisiko.  Dengan menggunakan simulasi, berbagai scenario dan variabel dapat diuji dan dianalisis untuk membantu pengambilan  keputusan,  perencanaan,  pelatihan,  dan penelitian  di  berbagai  bidang  seperti  bisnis,  teknik, ilmu pengetahuan, dan pelatihan militer [8].

## 2.2. Metode Monte Carlo
Metode  Monte  Carlo  adalah  teknik  komputasi yang  menggunakan  random  sampling  dan  statistik untuk menyelesaikan masalah matematis dan simulasi berbagai  sistem  yang  kompleks.  Teknik  ini  dinamai dari  kasino  Monte  Carlo  di  Monako  karena  elemen randomnya mirip dengan permainan peluang. Simulasi Monte  Carlo  digunakan  untuk  memahami  dan mengelola  ketidakpastian  dalam  sistem  kompleks, seperti  dalam  keuangan,  rekayasa,  atau  ilmu  cuaca. Dengan  memodelkan  variabel  acak,  metode  ini membantu  memperkirakan  kemungkinan  hasil  dan mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik [9]. Dalam penerapannya, ribuan hingga jutaan sampel acak dihasilkan untuk memperkirakan distribusi hasil yang  mungkin,  sehingga  memberikan  gambaran tentang  variasi  dan  ketidakpastian  dalam  sistem tersebut. Metode ini sangat berguna di berbagai bidang seperti fisika, keuangan, rekayasa, dan ilmu komputer untuk masalah yang melibatkan risiko dan ketidakpastian [10].
Langkah-langkah  dari  metode  Monte  Carlo meliputi  beberapa  tahap  utama  yang  sistematis.
Pertama,  definisikan  masalah  atau  sistem  yang  akan disimulasikan dan identifikasi variabel-variabel kunci serta  distribusi  probabilitas  yang  terkait  dengannya. Kedua,  buat  model  matematis  atau  komputasi  yang merepresentasikan  sistem  tersebut.  Ketiga,  hasilkan sejumlah besar sampel acak dari distribusi probabilitas yang  telah  ditentukan  menggunakan  generator  angka acak.  Keempat,  evaluasi  model  untuk  setiap  sampel, menghitung  hasil  atau  keluaran  yang  diinginkan. Kelima,  analisis  hasil  sampel  tersebut  untuk mengestimasi distribusi keluaran, termasuk perhitungan  statistik  seperti  mean,  varians,  dan interval kepercayaan. Terakhir, gunakan hasil analisis untuk membuat keputusan atau menyimpulkan tentang karakteristik sistem yang sedang dipelajari, mengidentifikasi  pola,  risiko,  atau  peluang  yang mungkin ada [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Monte Carlo untuk melakukan prediksi populasi hewan ternak babi di  Nusa  Tenggara  Timur.  Langkah-langkah  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  dijelaskan  sebagai berikut:

## 3.1. Identifikasi Permasalahan
Tahapan awal yang dilakukan adalah melakukan Pengidentifikasian  masalah  yang  berguna  untuk meninjau  objek yang  diteliti  untuk  picarian permasalahan  yang  ada.  Hewan  ternak  babi  di  NTT merupakan  objek  penelitian  yang  diangkat  dalam penelitian  ini.  Banyak  pengelola  bisnis  ingin melakukan prediksi hewan ternak babi tersebut dalam pengambilan keputusan.

## 3.2. Identifikasi variabel simulasi
Untuk  membuat  simulasi  prediksi  populasi hewan ternak babi di NTT, perlu dilakukan identifikasi variabel  simulasi.  Pada  penelitian  ini  diidentifikasi terdapat 2 variabel simulasi, yaitu Variabel Tahun dan Variabel Jumlah Populasi.

## 3.3. Studi Literatur
Tahap ini adalah kegiatan meninjau dan menilai berbagai sumber tertulis yang relevan dengan metode yang  diangkat.  Tujuannya  adalah  untuk  memahami perkembangan  dan  temuan  terkini,  mengidentifikasi kesenjangan  penelitian,  serta  memberikan  landasan teoritis bagi penelitian yang dilakukan.

## 3.4. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah proses mengumpulkan informasi atau fakta yang relevan untuk tujuan analisis dan  pengambilan  keputusan.  Proses  ini  melibatkan berbagai metode seperti survei, wawancara, observasi, dan  pencatatan  dokumen.  Dalam  konteks  ini,  data yang  dikumpulkan  berasal  dari  website  resmi  Badan Pusat  Statistik  (BPS),  yang  menyediakan  informasi akurat  dan  terbaru  mengenai  berbagai  aspek demografis, sosial, dan ekonomi. Dengan
menggunakan  data  yang  diperoleh  dari  BPS,  analisis yang  dilakukan  akan  memiliki  dasar  yang  kuat, sehingga hasilnya lebih dapat diandalkan dan relevan dengan kondisi yang ada.

## 3.5. Analisa  Prediksi  Menggunakan  Metode Monte Carlo
Adapun  tahapan  Analisa  prediksi  menggunakan metode Monte Carlo antara lain:
a. Mengumpulkan data jumlah populasi babi. Data yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi dengan  menggunakan  metode  ini  adalah  data jumlah  populasi  babi  di  NTT  selama  9  periode, yaitu  data  populasi  jumlah  babi  di  NTT  dari tahun 2015 sampai dengan tahun 2023.
b. Menentukan  distribusi  probabilitas  jumlah populasi  babi  per  tahun.  Distribusi  probabilitas adalah  fungsi  matematis  yang  menggambarkan kemungkinan  berbagai  hasil  dalam  suatu percobaan acak.
c. Melakukan  perhitungan  distribusi  kumulatif jumlah populasi babi per tahun.
d. Menghitung  dan  menetepkan  interval  bilangan acak jumlah populasi babi.
e. Membangkitkan bilangan acak untuk 9 tahun.
f. Melakukan prediksi Monte Carlo
g. Melihat hasil prediksi
h. Pengujian  akurasi  atau  hasil  keakuratan  data prediksi dengan data asli.
i. Analisa Hasil

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  populasi  babi  ini  diperoleh  dari  website resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Berdasarkan  data yang diakses melalui www.bps.go.id, populasi babi di Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  menunjukkan  fluktuasi selama beberapa tahun terakhir. Informasi ini penting untuk  memahami tren dan dinamika populasi  babi di wilayah  tersebut,  yang  memiliki  dampak  signifikan terhadap  kehidupan  sosial,  ekonomi,  dan  budaya masyarakat setempat. Data yang diperoleh dari BPS ini digunakan  sebagai  dasar  untuk  analisis  dan  prediksi populasi  babi  di  NTT.Data  jumlah  populasi  babi tersebut dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1.  Data Jumlah Populasi Babi Tahun Jumlah Populasi 2015 1812449 2016 1845408 2017 2073446 2018 2025412 2019 2266222 2020 2352441 2021 2103259 2022 2132124 2023 2088352
Berdasarkan data yang diambil dari Badan Pusat Statistik  (BPS)  pada  tabel  diatas,  populasi  hewan ternak  babi  di  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT) menunjukkan tren  yang cukup stabil dari tahun 2015 hingga 2023.

## 4.1. Menghitung Distribusi Probabilitas
Distribusi  Probabilitas  dapat  didapat  dengan rumus sebagai berikut:
𝐷𝑃 = 𝑉𝑎𝑟 𝑇 (1)
Dimana  DP  adalah  Distribusi  Probabilitas,  dan  Var adalah nilai Variabel, sementara T adalah total.
4.2. Menghitung
Distribusi

## Probabilitas
Kumulatif
Menentukan  distribusi  probabilitas  kumulatif melibatkan penjumlahan probabilitas dari semua nilai yang  lebih  kecil  atau  sama  dengan  nilai  tertentu dari suatu  variabel  acak.  Proses  ini  menghasilkan  fungsi yang  menggambarkan  probabilitas  kumulatif,  yaitu kemungkinan  bahwa  variabel  acak  akan  mengambil nilai  kurang  dari  atau  sama  dengan  nilai  tersebut, membantu dalam analisis probabilitas dan pengambilan keputusan berdasarkan distribusi data.

## 4.3. Menetapkan interval angka acak
Penetapan angka interval acak dimulai dari angka mol  untuk  bilangan  pertama  dan  diakhiri  dengan bilangan yang diperoleh dari hasil distribusi kumulatif. Hasil  perhitungan  distribusi  kumulatif  ini  disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Tabel interval angka acak Tahun Jumlah Populasi Distribusi Probabilitas Distribusi Probabilitas Kumulatif Interval Acak 2015 1812449 0,096927004 0,096927004 "0-9" 2016 1845408 0,098689601 0,195616605 "10-19" 2017 2073446 0,110884725 0,30650133 "20-30" 2018 2025412 0,10831594 0,41481727 "31-41" 2019 2266222 0,121194091 0,536011361 "42-53" 2020 2352441 0,125804951 0,661816312 "54-66" 2021 2103259 0,112479079 0,77429539 "67-77" 2022 2132124 0,114022735 0,888318125 "78-88" 2023 2088352 0,111681875 1 "89-100"
Pada  tabel  2  diatas,  Distribusi  Probabilitas,
Distribusi probabilitas kumulatif dan interval acaknya sudah  diketahui,  maka  akan  dilanjutkan  ke  tahap selanjutnya.
4.4. Membangkitkan angka acak Membangkitkan  Angka  Acak  menggunakan rumus berikut: 𝑍𝑖 = (𝑎. 𝑍𝑖 − 1 + 𝑐)𝑀𝑜𝑑 𝑚 (2)
Dengan Zi adalah bilangan ke-I, Zi-1 adalah bilangan awal (Bilangan  bulat >=0, Z0<M), a adalah kontanta pengali (a<m) dan m adalah kontanta modulus (m>0)
Tabel 3. Hasil Pembangkitan Angka Acak Tahun a c m Zi 2015 17 18 92 7 2016 17 18 92 45 2017 17 18 92 47 2018 17 18 92 81 2019 17 18 92 15
2020 17 18 92 89 2021 17 18 92 59 2022 17 18 92 9 2023 17 18 92 79
Dari tabel 3 tersebut, telah dilakukan pembangkitan bilangan acak, yang mana Z0 adalah 7, a = 17, c = 18, dan m = 92.

## 4.5. Percobaan Simulasi Prediksi
Hasil  prediksi  dan  persentase  akurasi  data  asli jumlah  populasi  babi  dari  tahun  2015-2023  dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Simulasi Prediksi
Tahun Zi Simulasi Data Real Akurasi (%) 2015 7 1812449 1812449 100 2016 45 2266222 1845408 81,431 2017 47 2266222 2073446 91,493 2018 81 2132124 2025412 94,995 2019 15 1845408 2266222 81,431 2020 89 2088352 2352441 88,773 2021 59 2352441 2103259 89,407 2022 9 1812449 2132124 85,006 2023 79 2132124 2088352 97,947
Dari tabel diatas dilakukan simulasi prediksi dari tahun 2015 sampai tahun 2023 yang mana hasil semua simulasi tersebut memiliki tingkat akurasi diatas 80%

## 4.6. Hasil Prediksi
Hasil  prediksi  dan  presentase  akurasi  dari prediksi  jumlah populasi  babi pada tahun 2024 dapat dilhat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Prediksi Total akurasi (%) Prediksi tahun 2024 90,05396845 2078643
Dari  tabel  tersebut  didapatkan  hasil  prediksi populasi  babi  pada  tahun  2024  di  NTT  adalah berjumlah 2078643 dengan tingkat akurasi yang cukup bagus, nilai prediksi tersebut memiliki tingkat akurasi sebanyak 90%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh penulis  menggunakan  metode  Monte  Carlo  untuk memprediksi  jumlah  populasi  hewan  ternak  babi  di NTT  mendapatkan  hasil  yang  cukup  baik.  Hasil pembahasan simulasi prediksi jumlah populasi hewan ternak babi di NTT dengan  menggunakan data tahun
2015-2023 untuk memprediksi jumlah populasi babi di NTT pada tahun 2024 memiliki tingkat akurasi sebesar 90%.  Prediksi  ini  diharapkan  dapat  mempermudah pengelolaan  bisnis  hewan  ternak  tersebut  agar  lebih baik di masa yang akan datang. Saran dalam penelitian ini  adalah  agar  dapat  dikembangkan  dengan menggunakan metode prediksi atau peramalan lainnya untuk  dapat  mengetahui  metode  mana  yang  lebih efektif dalam melakukan prediksi dari sebuah populasi

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Jaya, “Potensi dan tantangan peternakan babi di Nusa  Tenggara  Timur,” Jurnal  Peternakan Indonesia , vol. 12, no. 2, pp. 145–156, 2020.
[2]  Sutarno and B. Setiadi, “Pengelolaan penyakit pada ternak babi di NTT,” Jurnal Kesehatan Hewan , vol. 17, no. 3, pp. 215–224, 2019.
[3]  N.  Stivano  Dalle,  H.  Demon  Tukan,  E.  Yulia Nugraha,  and  W.  Gaut  Utama,  “POTENSI PENGEMBANGAN PETERNAKAN BABI BERDASARKAN ANALISIS LOCATION QUOTIENT,” 2023. [Online]. Available: https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjas/arcive
[4]  Sawo  Kostafina,  “KLASIFIKASI  STURUKTUR POPULASI  TERNAK  BABI  DI  KELURAHAN NABARUA DISTRIK NABIRE,” 2020.
[5]  A.  Bardane,  J.  Tajmouati,  A.  Maghnouj,  and  A. Dadouch,  “Monte  Carlo  Simulation  Method Highlighting  on  the  Electron  Beam  Irradiation  on the Structure of SARS-CoV-2,” Moscow University Physics Bulletin , vol. 75, no. 6, pp. 638–644, 2020, doi: 10.3103/S0027134920060041.
[6]  E. Larasati Amalia, Y. Yunhasnawa, and A. Refrina Rahmatanti,  “Sistem  Prediksi  Penjualan  Frozen Food  dengan  Metode  Monte  Carlo  (Studi  Kasus: Supermama Frozen Food),” 2022.
[7]  H.  Hidayah,  “Metode  Monte  Carlo  untuk Memprediksi  Jumlah  Tamu  Menginap,” Jurnal Informasi  dan  Teknologi ,  pp.  76–80,  Mar.  2022, doi: 10.37034/jidt.v4i1.193.
[8]  D. E. Putra and Melladia, “Prediksi Penjualan Sprei Kasur  Toko  Coco  Alugada  Menggunakan  Metode Monte  Carlo,” Jurnal  Teknologi  Komputer  dan Informasi  (JUTEKINF) ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  115– 126, 2022.
[9]  I.  A.  Hasugian,  K.  Muhyi,  N.  Firlidany,  K.-K. Kunci,  and  M.  Carlo,  “SIMULASI  MONTE CARLO  DALAM  MEMPREDIKSI  JUMLAH PENGIRIMAN  DAN  TOTAL  PENDAPATAN,” Online, 2022.
[10]  R.  Lubis,  F.  F.  Adiwijaya,  and  C.  Hardyanto, “Sistem  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru Menggunakan  Metode  Simulasi  Monte  Carlo,” JUSTIN  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) , vol. 11, no. 3, pp. 466–472, 2023.
[11]  M.  I.  Mulana  and  E.  V.  Haryanto,  “Penerapan Metode  Monte  Carlo  Untuk  Peramalan  Pembelian Aksesoris  Laptop  Pada  Cv  Gaharu  Berbasis Android,” JUITIK ,  vol.  2,  no.  3,  2022,  [Online].
Available: http://journal.sinov.id/index.php/juitik/indexHalam anUTAMAJurnal:https://journal.sinov.id/index.ph p