## SIMULASI MONTE CARLO UNTUK ESTIMASI PENGADAAN ATK (STUDI KASUS DI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG)
Hamdi Habdillah 1) , Jufriadif Na’am 2)
1 Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer, 2 Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer
1 Fakultas Ilmu Komputer, 2 Fakultas Teknologi Informasi
1 Universitas Putra Indonesia ”YPTK” Padang, 2 Universitas Nusa Mandiri E-mail: hamdi6018@gmail.com 1) , jufriadifnaam@gmail.com 2)
Abstract
Office Stationery (ATK) is one of the operational needs at the Padang Institute of Technology (ITP). Stationery procurement is carried out twice a year with an annual budget submission. ATK management is carried out manually starting from requests to the transaction system. Current conditions have resulted in procurement planning not being measured, resulting in running out of certain items in the middle of the period or excess of certain items at the end of the year. How to help the procurement department to determine procurement estimates, so that they can provide goods optimally and use the budget more effectively and efficiently for the coming period. Processing is carried out on ATK transaction data using the Monte Carlo simulation method. Simulation stages include determining probability, calculating cumulative distribution, determining intervals of random numbers, forming random numbers and creating simulations. The results of the simulations carried out can determine the estimated quantity of goods procurement and can reduce procurement costs by 25.6% when compared to procurement in the previous even semester period. The level of accuracy of results in predicting future conditions depends on the amount of historical data involved in this process. The simulation method used can be adjusted to the object being studied and the variables that object has.
Keywords - Simulation, Monte Carlo, ATK, ITP

## Intisari
Alat Tulis Kantor (ATK) merupakan salah satu kebutuhan operasional di Institut Teknologi Padang (ITP). Pengadaan ATK dilakukan dan 2 kali dalam satu tahun dengan pengajuan anggaran per tahunnya. Pengelolaan ATK dilakukan secara manual mulai dari permintaan hingga sistem transaksi. Kondisi saat ini  mengakibatkan  perencanaan  pengadaan  tidak  terukur,  sehingga  terjadi  kekurangan  beberapa  item barang  tertentu  ditengah  periode  atau  penumpukan  beberapa  item  barang  tententu  di  akhir  tahun. Bagaimana  membantu  bagian  pengadaan  untuk  menentukan  estimasi  pengadaan,  sehingga  dapat menyediakan  barang  secara  optimal  serta  penggunaan  anggaran  yang  lebih  efektif  dan  efisien  untuk periode  yang  akan  datang.  Pengolahan  dilakukan  terhadap  data  transaksi  ATK  dengan  menggunakan metode simulasi Monte Carlo. Tahapan simulasi dengan menentukan probabilitas, menghitung distribusi kumulatif,  menetapkan  interval  dari  angka  acak,  bentuk  bilangan  acak  dan  membuat  simulasi.  Hasil simulasi yang dilakukan dapat menentukan estimasi jumlah pengadaan barang serta dapat menekan biaya pengadaan sebesar 25,6% jika dibandingkan dengan pengadaan pada periode semester genap sebelumnya. Tingkat akurasi hasil dalam memprediksi kondisi dimasa yang akan datang tergantung dari jumlah data histori yang terlibat dalam proses ini. Metode simulasi yang digunakan dapat disesuaikan dengan objek yang diteliti serta variabel yang dimiliki objek tersebut.
Kata Kunci — Simulasi, Monte Carlo, ATK, ITP

## 1. PENDAHULUAN
Institut  Teknologi  Padang  (ITP)  merupakan salah satu perguruan tinggi swasta bidang teknik di  Kota  Padang.  Pengadaan  Alat  Tulis  Kantor (ATK)  merupakan  kegiatan  rutin  yang dilakukan  di  ITP  melalui  bagian  Perlengkapan dan  Rumah  Tangga  tiap  semesternya.  ATK merupakan  salah  satu  faktor  penunjang  dalam
kegiatan  operasional  setiap  harinya.  Selain sebagi  penunjang  operasional,  ATK  juga berperan dalam penyelesaian tugas pembangunan  kepemerintahan  yang  berdaya guna dan berhasil guna [1]. Perencanaan kantor yang  baik,  memerlukan  pertimbangan  dalam memilih jenis-jenis perlengkapan kantor ( office equipment )  yang  meliputi  perbekalan  kantor,
mesin-mesin  kantor,  peralatan  kantor,  perabot kantor,  interior  kantor  atau  hiasan  kantor berdasarkan  urutan  pekerjaan  dan  kecakapan yang diperlukan [2].
Simulasi  merupakan  suatu  proses  perancangan model  dari  suatu  sistem  nyata  yang  bertujuan untuk  memahami  tingkah  laku  atau  untuk menyusun strategi sehubungan dengan beroperasinya sistem tersebut. Dengan membangun alat peraga sebagai percobaan yang hampir  menyeruapai  (simulator)  dari  sistem dalam  mempelajari  respon  tiap-tiap  variabel dalam  waktu  yang  lebih  cepat,  dengan  biaya yang lebih murah yang merupakan ide awal dari sebuah  simulasi  [3].  Simulasi  monte  carlo menggambarkan  kemungkinan  penggunaan data sampel atau sampling simulation dan dapat diperkirakan distribusinya. Simulasi ini
menggunakan data yang sudah ada atau disebut dengan historical  data yang  digunakan  untuk menghasilkan  pola  dalam  bentuk  lain.  Hasil dapat  ditentukan  dengan  simulasi  monte  carlo apabila  data  yang  ada  mengikutsertakan  data random dan sampling dengan  distribusi probabilitas  yang  dapat  diketahui  dan ditentukan.  Simulasi  monte  carlo  cukup sederhana dalam menguraikan ataupun menyelesaikan persoalan [4]. Menafsirkan hasil simulasi  monte  carlo  dapat  menimbulkan tantangan,  mengingat  banyaknya  kondisi dimana data disimulasikan, sehingga sulit bagi peneliti  untuk  memahami  pola  hasil  atau menjelaskan temuan [5]. Dengan menggunakan simulasi monte carlo permasalahan yang terjadi dalam  pengelolaan  ATK  dapat  diselesaikan dengan  data  histori  transaksi  ATK  yang  ada. Untuk  memprediksi  kebutuhan  dimasa  yang akan  datang  metode  simulasi  merupakan  salah satu cara menentukan seperti apa kemungkinan yang  akan  terjadi  dimasa  yang  akan  datang sehingga  pengelolaan  dapat  dilakukan  lebih efektif  dan  efisien  [6],  [7] , [8],  [9],  [10],  [11], [12], [13].

## 2. METODOLOGI
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  sebuah  metode analisis  yang  menggunakan  nilai  acak  sebagai dasar  untuk  mengahasilkan  suatu  statistik probabilistik  yang  nantinya  akan  digunakan untuk  mempelajari  dampak  dari  sebuah ketidakpastian. Monte Carlo mampu mensimulasikan  sistem  secara  berulang-ulang kali  dengan  menetapkan  angka  random  pada
setiap variabel dari distribusi probabilitasnya[14].
Dalam  melakukan  penelitian  ini  dilakukan beberapa tahapan yang meliputi studi literatur, merumuskan  alternatif  Solusi,  mengumpulkan data,  pengolahan  data,  proses  data  (simulasi), sintesa  hasil  pengolahan  data  serta  menarik kesimpulan.  Tahapan-tahapan  tersebut  dapat ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Dalam proses mencari solusi dari permasalahan yang  ada  dengan  malkukan  kajian  Pustaka, mengumpulkan literatur, jurnal, buku dan artikel serta  informasi  yang  berguna  sebagai  bahan pendukung  dalam  mendapatkan  solusi  yang tepat.

## 2.2. Alternatif solusi
Literatur  yang  sudah  dipelajari  serta  dijadikan referensi dan acuan penyelesaian masalah. Studi lapangan  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui pola  perubahan  kebijakan  dan  kondisi  yang tidak dapat diperhitungkan dalam penyelesaian masalah dengan metode simulasi monte carlo.

## 2.3. Mengumpulkan Data
Penggunaan  metode  simulasi  monte  carlo menuntuk  banyaknya  data  terutama  data historical untuk  dapat  menghasilkan  simulasi yang  lebih  akurat.  Dalam  penelitian  ini  data yang  dikupulkan  berupa  pencatatan  manual transaksi  ATK,  laporan  pengadaan  ATK  dan data  pendukung  lainnya.  Pemahaman  terhadap kebijakan  yang  ada  perlu  dilakukan  dalam pengumpulan data ini.

## 2.4. Pengolahan Data
Tahapan  pengolahan  data  merupakan  Langkah awal dalam persiapan pemrosesan data sebelum dilakuakn simulasi terhadap data tersebut. Pada tahapan  ini  data  dikumpulkan  dan  disesuaikan dengan format kebutuhan pengolahan data.
Studi Literatur Alternatif Solusi Mengumpulkan Data Pengolahan Data Proses Data (Simulasi) Sintesa Hasil

## 2.5. Proses Data (Simulasi)
Pemrosesan  data  atau  simulasi  dilakukan dengan beberapa tahap diantaranya:
a. Menetapkan distribusi probabilitas
b. Menghitung distribusi kumulatif
c. Menetapkan interval dari bilangan acak
d. Proses pembentukan bilangan acak
e. Melakukan simulasi

## 2.6. Sintesa Hasil
Sintesa  hasil  merupakan  proses  untuk merumuskan  hasil  dari  sebuah  simulasi. Tahapan  dilakukan  untuk  menganalisis  setiap simulasi yang dilakukan terhadap item barang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  proses  sismulasi  yang  dilakukan  dapat digambarkan  dalam state  of  process pada Gambar 2.
Gambar 2. State of Process

## 3.1. Bukti Transaksi
Mengumpulkan data awal berupa bukti transaksi yang  menjadi  dasar  persiapan  data.  Adapun bukti transaksi secara manual pada Gambar 3.
Gambar 3. Bukti Transaksi Manual
3.2. Rekap Bukti Transaksi
Melakukan rekap data dengan
mengelompokkan  transaksi  berdasarkan  no transaksi.  Pengelompokan  data  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rekap Transaksi
No. Faktur Tanggal Nama Barang Jumlah 6 09/05/2017 Kertas HVS A4 70 Gsm 1 Rim 7 10/05/2017 Toner 85A 1 Pcs 10 19/05/2017  Gunting 1 Pcs 10 19/05/2017 Staples No.10 4 Pcs 10 19/05/2017 Kertas HVS A4 70 Gsm 5 Rim

## 3.3. Kelompok Data Berdasarkan Nama Barang
Pengelompokan data berdasarkan nama barang dilakukan  untuk  melihat  data  transaksi  untuk setiap item barang. Pengelompokan data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Rekap Data Berdasarkan Nama Barang No. Faktur Tanggal Nama Barang Jumlah 6 09/05/2017 Kertas HVS A4 70 Gsm 1 Rim 10 19/05/2017 Kertas HVS A4 70 Gsm 5 Rim 16 23/05/2017 Kertas HVS A4 70 Gsm 1 Rim 20 05/06/2017 Kertas HVS A4 70 Gsm 1 Rim 21 05/06/2017 Kertas HVS A4 70 Gsm 1 Rim

## 3.4. Kelompok Data Berdasarkan Transaksi
Pada  tahapan  ini  data  dikelompokkan berdasarkan  jumlah  minggu  terhadap  jumlah transaksi. Data yang diperoleh jika
dikelompokkan  berdasarkan  jumlah  minggu periode Mei 2017 sampai dengan Februari 2018 dapat dilihat pada Tabel 3. Untuk pengelompokan  data  transaksi  sebagai  sampel
Mulai Bukti Transaksi Rekap Bukti Transaksi Kelompok Data Berdasarkan Nama Barang Kelompok Data Berdasarkan Transaksi Menentukan Distribusi Probabilitas Menentukan Distribusi Kumulatif Menetapkan Interval Bilangan Acak Bentuk Bilangan Acak Membuat Simulasi Hasil Simulasi Selesai
pada item Kertas HVS A4 70 Gsm dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Jumlah Minggu Yang Digunakan
Bulan/Tahun Jumlah Minggu Mei 2017 5 Juni 2017 4 Juli 2017 4 Agustus 2017 5 September 2017 4 Oktober 2017 5 November 2017 4 Desember 2017 4 Januari 2018 5 Februari 2018 4 Total 44 Tabel 4. Data Transaksi/Minggu Jml Permintaan/Minggu (Rim) Jumlah Minggu (JM) 0 21 1 7 2 5 3 3 5 3 6 1 22 1 33 1 60 1 129 1 Total Minggu (TM) 44

## 3.5. Menentukan Distribusi Probabilitas
Menentukan  Distribusi  Probabilitas  (DP) dengan persamaan (1)
𝐷𝑃 = 𝐽𝑀 ∶ 𝑇𝑀 (1)
Adapun hasil penentuan DP terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Distribusi Probabilitas Jumlah Permintaan/Minggu (Rim) Jumlah Minggu (JM) DP 0 21 0,48 1 7 0,16 2 5 0,11 3 3 0,07 5 3 0,07 6 1 0,02 22 1 0,02 33 1 0,02 60 1 0,02
129 1 0,02 Total 44 1,00

## 3.6. Menentukan Distribusi Kumulatif
Menentuka  Distribusi  Kumulatif  (DK)  dengan persamaan (2)
𝐷𝐾 = 𝐷𝐾 (𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚) + 𝐷𝑃 (2)
Adapun  hasil  penentuan  Distribusi  Kumulatif terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6. Distribusi Kumulatif
Jumlah Permintaan/ Minggu (Rim) Jumlah Minggu (JM) DP DK 0 21 0,48 0,48 1 7 0,16 0,64 2 5 0,11 0,75 3 3 0,07 0,82 5 3 0,07 0,89 6 1 0,02 0,91 22 1 0,02 0,93 33 1 0,02 0,95 60 1 0,02 0,98 129 1 0,02 1,00 Total 44 1,00 8,34

## 3.7. Menetapkan Interval Bilangan Acak
Dalam  menentukan  interval  Bilangan  Acak (BA)  pada  penelitian  ini  ditetapkan  00-99 dengan  mengkonversi  nilai  DK  ke  BA. Penggunaan  angka  acak  berfungsi  untuk menetapkan  interval  nilai  dari  setiap  variabel. Penetapan bilangan acak terdapat pada Tabel 7. Tabel 7. Bilangan Acak
Jml Permintaa n/Minggu (Rim) Jumlah Minggu (JM) DP DK BA 0 21 0,48 0,48 00- 47 1 7 0,16 0,64 48- 63 2 5 0,11 0,75 64- 74 3 3 0,07 0,82 75- 81 5 3 0,07 0,89 82- 88 6 1 0,02 0,91 89- 90 22 1 0,02 0,93 91- 92
33 1 0,02 0,95 93- 94 60 1 0,02 0,98 95- 97 129 1 0,02 1,00 98- 99 Total 44 1,00 8,34 3.8. Membentuk  Bilangan  Acak  ( Generating Random Number )
Bilangan acak dimaksudkan untuk memasukkan suatu  kondisi  yang  dapat  mempengaruhi  hasil simulasi,  Dimana  simulasi  merupakan  bentuk representative dari kondisi ketidakpastian yang terjadi pada kondisi sebenanrnya. Membangkitkan  bilangan  acak  dilakukan dengan persamaan berikut: 𝑎. 𝑧𝑖 + 𝑐 (3)
Untuk  menentukan  nilai zi pada  variabel selanjutnya digunakan persamaan berikut:
𝑧𝑖 + 1 = (𝑎. 𝑧𝑖 + 𝑐) 𝑚𝑜𝑑 𝑚 (4)
Persamaan  3  dan  4  memiliki  ketentuan  nilai dengan  menggunakan  bilangan  prima  dengan kriteria zi merupakan  angka  pertama  bebas tertentu, a merupakan  angka  pertama  yang bebas  dengan  ketentuan  sendiri, c merupakan angka bebas tetapi tidak ada hubungan tertentu dengan m dan m merupakan modulus dengan nilai  99.  Untuk  proses  membentuk  bilangan acak menggunakan nilai a=13, c=29, z0=19 dan m=99 dengan  jumlah  23  minggu  pada  bulan maret-juli  tahun  2018.  Jumlah  minggu  pada bulan  tersebut  digunakan  sebagai  acuan  waktu yang  akan  disimulasikan.  Adapun  bentuk bilangan acak dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8. Bilangan Acak 23 Minggu
i zi (a.zi+c) Zi+1=(a.zi+c ) mod m 0 19 276 78 1 78 1043 53 2 53 718 25 3 25 354 57 4 57 770 77 5 77 1030 40 6 40 549 54 7 54 731 38 8 38 523 28 9 28 393 96 10 96 1277 89 11 89 1186 97 12 97 1290 3 13 3 68 68 14 68 913 22 15 22 315 18
16 18 263 65 17 65 874 82 18 82 1095 6 19 6 107 8 20 8 133 34 21 34 471 75 22 75 1004 14

## 3.9. Hasil Simulasi
Berdasarkan  tahapan  proses  yang  telah dilakukan  berikut  hasil  simulasi  untuk  23 minggu  kedepan  estimasi  pengadaan  kertas HVS A4 70 gsm dalam satuan Rim. Tabel 9. Hasil Simulasi
Minggu ke BA  Intv BA Estimasi Pengadaan 1 78 75-81 3 2 53 48-63 1 3 25 00-47 0 4 57 48-63 1 5 77 75-81 3 6 40 00-47 0 7 54 48-63 1 8 38 00-47 0 9 28 00-47 0 10 96 95-97 60 11 89 89-90 6 12 97 95-97 60 13 3 00-47 0 14 68 64-74 2 15 22 00-47 0 16 18 00-47 0 17 65 64-74 2 18 82 82-88 5 19 6 00-47 0 20 8 00-47 0 21 34 00-47 0 22 75 75-81 3 23 14 00-47 0 Total 147

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
a. Simulasi dengan menggunakan metode monte carlo dapat memberikan estimasi pengadaan ATK pada masa yang akan datang
b. Simulasi yang dilakukan dapat meningkatkan  efisiensi  pengadaan  dan penggunaan dana sebesar 25,6%.
Saran untuk keberlanjutan penelitian ini adalah:
a. Hasil penelitian ini diharapkan dapat di implementasikan  di  Institut  Teknologi Padang dan sistem pengadaan ATK.
b. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  di integrasi  pada  sistem  informasi  ATK yang sudah ada saat ini.
c. Penelitian ini diharapkan dapat dilanjutkan  dengan  mengembangkan jumlah data dan studi kasus yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Putri A.K.D.P, “Analisis sistem
pengadaan  alat  tulis  kantor  pada  Dinas Perindustrian  dan  Perdagangan  Kota Surakarta  dengan  Metode  Langsung.” Universitas  Sebelas  Maret  Surakarta, 2015.
[2] W.  Anggraini  dan  A.  Aditia,  “Simulasi Monte Carlo pada penjadwalan
Preventive  Maintenance  Komponen Kritis  Mesin  Breaker  dan  Mesin
Hammermill,” dalam Seminar Nasional Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan Industri (SNTIKI) 8 , Pekanbaru: FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UIN SUSKA RIAU, Nov 2016, hlm. 253–262.
[3] Aulia  N.F,  Mesran,  dan  Silalahi  N, “Simulasi  persediaan  barang  pada koperasi  dengan  menggunakan  metode Monte  Carlo  (Studi  Kasus:  Sejahtera Mandiri Tamora),” Infotek , vol. 2, hlm.
46–48, 2017.
[4] okta veza, SIMULASI PENGENDALIAN  PERSEDIAN  GAS MENGGUNAKAN  METODE  MONTE
CARLO  DAN  POLA  LCM .  2019.  doi: 10.31227/osf.io/c5hve.
[5] O.  Gonzalez,  H.  O’Rourke,  I.  Wurpts, dan K. Grimm, “Analyzing Monte Carlo Simulation  Studies  With  Classification and  Regression  Trees,” Struct  Equ Modeling , vol. 25, hlm. 1–11, Sep 2017, doi: 10.1080/10705511.2017.1369353.
[6] A.  Douglas,  S.  James,  dan  S.  Jason,
“Expect the unexpected: Risk assessment using Monte Carlo
simulations,” Journal  of  Accountancy , Nov 2017.
[7] N.  -,  “Simulasi  Monte  Carlo  dan Animasi  Operasinya  dalam  Mengelola
Persediaan  Bahan  Baku  Bangunan,”
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ,
vol. 2, no. 2, hlm. 7–12, Jan 1970, doi: 10.33372/stn.v2i2.192.
[8] S.  El  Unas,  A.  Zacoeb,  M.  H.  Hasyim,
dan  M.  A.  Fikri,  “MONITORING PROYEK DENGAN

## METODE
MONTE  CARLO  PADA  DURASI
PEKERJAAN  (Studi  Kasus  Proyek Pembangunan  Gedung  Bank  Muamalat
Indonesia  Cabang  Malang).”  [Daring].
Tersedia pada: www.saifoemk.lecture.ub.ac.id [9] Tannady  H,  “Aplikasi  Simulasi  Monte Carlo Tidak Terstruktur Pada Scheduling Karyawan  Maintenance  Engineering,” Jurnal  Teknik  dan  Ilmu  Komputer ,  vol. 3, hlm. 229–235, 2014.
[10]  S.  TARI,  N.  CAHYADI,  dan  A.
KHURIA, “MODEL SIMULASI UNTUK PERGERAKAN KENDARAAN  PADA  RUANG  DUA DIMENSI KONTINU DENGAN PENDEKATAN PEMODELAN
BERBASIS AGEN,” Reka Integra , vol.
2, no. 4, hlm. 12–24, Okt 2014.
[11]  P. Erwin, “Aplikasi Simulasi Persediaan Teri  Crispy  Prisma  Menggunakan Metode Monte Carlo,” Justindo , vol. 1, no. 1, hlm. 43–49, 2016.
[12]  D.  Maulina,  I.  Siswanti,  dan  E. Prowanta, “Metode Monte Carlo Sebuah Analisis Untuk Melihat Potensi Kerugian Saham,” 2015.
[13]  I.  Iryanto  dan  D.  Andiwijayakusuma, “Pengaturan Lampu Lalu Lintas dengan Simulasi  Monte  Carlo  Studi  Kasus : Perempatan  Daerah  Dago   Bandung,” JTT (Jurnal Teknologi Terapan) , vol. 2, no.  2,  hlm.  19–26,  2016,  doi: 10.31884/jtt.v2i2.15.
[14]  R.  Prawita,  “Simulasi  Metode  Monte Carlo  dalam  Menjaga  Persediaan  Alat Tulis  Kantor,” Jurnal  Informatika Ekonomi Bisnis , vol. 3, no. 2, Jun 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i2.69.