## MEMPREDIKSI TREN VOLUME IMPOR NON-MIGAS INDONESIA DENGAN METODE MONTE CARLO

## Yolanda Ester Berliana Ritonga, Ichwanul Muslim Karo Karo
Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Kenangan Baru, Kec. Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara yolandaesterbrtg@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  konteks  globalisasi,  impor  non-migas  Indonesia  yang  mendominasi  total  impor  setiap  tahunnya mencerminkan pentingnya pertukaran sumber daya antarnegara. Impor ini memiliki dampak signifikan terhadap perekonomian, mempengaruhi baik sektor industri domestik maupun pertanian. Oleh karena itu, memprediksi tren volume impor non-migas menjadi krusial untuk mengelola impor dengan efisien serta meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi tren  volume  impor non-migas Indonesia  menggunakan Metode Monte  Carlo,  sebuah  pendekatan  statistik  yang  memperhitungkan  berbagai  variabel  yang  memengaruhi perdagangan  internasional.  Hasil  simulasi  menunjukkan  tingkat  akurasi  rata-rata  sebesar  98,5%,  meskipun terdapat  bulan-bulan  dengan  deviasi  yang  signifikan  antara  hasil  simulasi  dan  data  real.  Oleh  karena  itu, diperlukan analisis lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi prediksi pada bulan-bulan tersebut.
Kata kunci :  Indonesia, Impor, Non Migas, Prediksi, Monte Carlo.

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan pertumbuhan ekonomi yang
berkelanjutan  adalah  cerminan  dari  pencapaian pembangunan ekonomi suatu negara. Ini menggambarkan kelangsungan faktor-faktor ekonomi yang  saling  berinteraksi  dalam  jangka  waktu  yang panjang [1].
Dalam  konteks  globalisasi,  interaksi  ekonomi antarnegara  menjadi  semakin  penting.  Salah  satu aspek  yang  krusial  dalam  interaksi  ini  adalah pertukaran  sumber  daya  alam  antarnegara.  Karena setiap negara  memiliki kekayaan alam  yang  berbeda, pertukaran  sumber  daya  ini  menjadi  penting  untuk memenuhi kebutuhan masing-masing negara [2].
Dalam  hal  ini,  tingginya  impor  non-migas Indonesia yang mendominasi total impor pertahunnya dapat dilihat sebagai hasil langsung dari dinamika ini, yang  mencerminkan  pentingnya  pertukaran  sumber daya  alam  antarnegara  dalam  konteks  globalisasi ekonomi.
Impor  non-migas  Indonesia  yang  meningkat secara signifikan dan mendominasi total impor setiap tahunnya,  memiliki  dampak  baik  dan  buruk  terhadap perekonomian. Semakin tingginya tingkat impor non- migas setiap tahunnya dapat menyebabkan melemahnya  sektor  industri  domestik  dan  pertanian, karena  sulit  bersaing  dalam  harga  dengan  produk- produk  luar  negeri.  Namun,  di  sisi  lain,  keberadaan impor  non-migas  juga  memungkinkan  pemerintah untuk  menyediakan  barang-barang  yang  mendukung kesejahteraan  masyarakat.  Jika  neraca  perdagangan didominasi  oleh  kegiatan  impor,  hal  ini  akan mengurangi  pemasukan  devisa  negara.  Oleh  karena itu,  kegiatan  impor  harus  disesuaikan  dengan kebutuhan  yang  benar-benar  sesuai  dan  digunakan dengan baik, serta ditinjau secara berkelanjutan untuk meminimalkan jumlah barang atau jasa yang masuk ke
dalam  negara,  sehingga  dapat  mengurangi  keluarnya devisa negara [3].
Memprediksi  tren  volume  impor  non-migas Indonesia  dengan  Metode  Monte  Carlo  merupakan langkah penting dalam memahami dinamika ekonomi negara  ini  dalam  konteks  globalisasi.  Metode  Monte Carlo  adalah  pendekatan  statistik  yang  mampu menghasilkan  proyeksi  volume  impor  non-migas dengan  memperhitungkan  berbagai  variabel  yang memengaruhi perdagangan internasional.
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan Metode  Monte  Carlo,  seperti  “Prediksi  Tingkat Penerimaan  Lulusan  Siswa  Kejuruan  dalam  Dunia Usaha  dan  Industri  Menggunakan  Metode  Monte Carlo”  oleh  Hasanatul  Iftitah  dan  Yuhandri  Yunus, menghasilkan  prediksi  dengan  akurasi  rata-rata  84% [4].
Begitu  pula  dengan  penelitian  yang  berjudul “Prediksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Pascasarjana dengan  Menggunakan Model Simulasi  Monte Carlo” oleh  Julia  Nurmantika,  yang  memperoleh  tingkat akurasi  tahun  2018  sebesar  82.94%  dan  tahun  2019 sebesar  87.21%  untuk  memprediksi  penerimaan mahasiswa  baru  Pascasarjana  di  tahun  yang  akan datang [5].
Dengan  melihat  penelitian  sebelumnya  yang mendapatkan  akurasi  di  atas  80%,  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  sebanding atau  bahkan  lebih  baik.  Dengan  demikian,  hasil  dari penelitian  ini  dapat  diandalkan  oleh  para  pemangku kepentingan  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih tepat dalam mengelola impor non-migas Indonesia. Ini akan membantu meningkatkan efisiensi perdagangan, memperkuat  struktur  ekonomi  domestik,  dan  pada akhirnya,  berkontribusi  pada  pertumbuhan  ekonomi yang berkelanjutan di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Prediksi
Prediksi  adalah  kegiatan  yang  bertujuan  untuk meramalkan  atau  memperkirakan  suatu  kejadian  di masa  depan.  Pengertian  prediksi  dapat  bervariasi tergantung  pada  permasalahan  dan  konteks  yang dihadapi.  Prediksi  digunakan  untuk  memperkirakan nilai atau kejadian yang akan datang [6]. Tujuan dari prediksi adalah  mengambil tindakan  yang diperlukan untuk mempersiapkan diri menghadapi kejadian yang akan datang [7].

## 2.2. Impor
Impor  adalah  barang  atau  jasa  yang  dibeli  dari luar  negeri  dan  diproduksi  di  negara  lain.  Impor merupakan  salah  satu  komponen  utama  dalam perdagangan  internasional.  Berdasarkan  Undang- Undang  Republik  Indonesia,  impor  didefinisikan sebagai  aktivitas  memasukkan  barang  ke  dalam wilayah pabean. Secara umum, impor dapat diartikan sebagai kegiatan membawa barang dari luar negeri ke dalam  wilayah  pabean  negara.  Jika  nilai  impor  suatu negara  lebih  tinggi  daripada  nilai  ekspornya,  negara tersebut  mengalami  neraca  perdagangan  negatif (BOT) atau defisit perdagangan [8].

## 2.3. Non Migas
Non-Migas  adalah  istilah  yang  terdiri  dari  dua kata:  "non"  yang  berarti  "tidak"  dan  "migas"  yang merupakan  singkatan  dari  "minyak  dan  gas".  Jadi, non-migas  merujuk  pada  segala  sesuatu  yang merupakan  hasil  alam  atau  hasil  industri  yang  tidak termasuk  dalam  kategori  minyak  dan  gas  bumi  [9]. Komoditas  sektor  non-migas  sendiri  terbagi  menjadi kelompok  dagangan  umum  dan  kelompok  barang lainnya  seperti  emas  nonmoneter.  Kelompok  barang dagangan umum mencakup sektor pertanian, industri, pertambangan, dan barang-barang lainnya [10].

## 2.4. Monte Carlo
Metode  Monte  Carlo  adalah  teknik  simulasi probabilistik yang menggunakan randomisasi sebagai solusi  untuk  pengguna.  Simulasi  ini  memanfaatkan data  historis,  dengan  angka  acak  yang  dihasilkan berdasarkan distribusi probabilitas data tersebut  [11]. Angka acak ini kemudian divalidasi dengan data nyata untuk  memverifikasi  hasilnya.  Setiap  input  dalam metode  ini  memiliki  nilai  probabilitas  yang  berbeda. Perhitungan probabilitas dalam Monte Carlo menggunakan  probabilitas  kumulatif,  dengan  cara menjumlahkan  distribusi  probabilitas  yang  kemudian ditambahkan pada probabilitas kumulatif sebelumnya. Selanjutnya,  simulasi  dilakukan  secara  berulang dengan  menggunakan  bilangan  acak  dari  setiap  nilai distribusi  probabilitasnya.  Bilangan  acak  yang dihasilkan  disebut  bilangan  acak  semu  (pseudo- random) karena dapat diulang kembali dengan rumus matematika.  Hasil  simulasi  metode  Monte  Carlo merupakan  representasi  dari  distribusi  probabilitas sistem  secara  keseluruhan.  Simulasi  Monte  Carlo
mampu  mensimulasikan  proses  aktual  dan  perilaku sistem, sehingga dapat menghilangkan ketidakpastian dalam pemodelan keandalan [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar  1.  menyajikan  alur  penelitian  sebagai berikut :

## 3.1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistik.  Data  ini  berupa  informasi  mengenai  impor non-migas Indonesia untuk tahun 2022 dan 2023. Data tersebut  mencakup  total  nilai  impor  per  bulan,  yang diukur dalam Juta US$, dari Januari hingga Desember untuk  kedua  tahun  tersebut.  Selanjutnya  data  yang sudah  terkumpul  akan  diproses  melalui  metode simulasi monte carlo [12].

## 3.2. Menetapkan Distribusi Probabilitas (DP)
Setelah  data  dibersihkan,  distribusi  probabilitas untuk  masing-masing  tahun  dihitung.  Distribusi probabilitas ini menggambarkan proporsi impor untuk setiap bulan relatif terhadap total impor tahunan.
3.3. Menetapkan
Distribusi Probabilitas
Kumulatif (DPK)
Selanjutnya,  distribusi  probabilitas  kumulatif dihitung untuk menentukan  interval angka acak  yang akan digunakan dalam simulasi Monte Carlo.

## 3.4. Menetapkan Interval Angka Acak
Interval  angka  acak  ditentukan  berdasarkan distribusi  probabilitas  kumulatif  yang  telah  dihitung sebelumnya.  Interval  ini  akan  digunakan  dalam simulasi  Monte  Carlo  untuk  memprediksi  tren  impor non-migas Indonesia.
3.5. Membangkitkan  Angka  Acak  (Random Number)
Setelah  mendapatkan  interval  angka  acak, langkah selanjutnya adalah  menghasilkan angka acak yang  akan  digunakan  dalam  simulasi.  Dalam penelitian  ini,  Metode  Mixed  Congruent  akan digunakan  untuk  menghasilkan  bilangan  acak  [13]. Metode ini digunakan untuk menghasilkan serangkaian angka acak yang nantinya akan digunakan dalam analisis prediksi impor non-migas Indonesia.

## 3.6. Evaluasi Monte Carlo
Metode  Simulasi  Monte  Carlo  digunakan  untuk memprediksi  tren  impor  non-migas  Indonesia berdasarkan  distribusi  probabilitas yang  telah ditetapkan. Dalam proses ini, angka acak dibangkitkan untuk  menentukan  bulan-bulan  di  mana  impor diperkirakan  naik  atau  turun.  Hasil  simulasi  ini memberikan prediksi tren impor non-migas Indonesia untuk  tahun-tahun  mendatang,  yang  diwakili  dalam tabel nilai impor untuk setiap bulan. Hal ini membantu pemangku  kepentingan  dalam  perencanaan  dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data penelitian ini akan melalui tahap cleaning , termasuk  mengganti  nama  kolom  untuk  kemudahan pemahaman dan menghapus baris yang tidak relevan. Setelah  data  di cleaning ,  data  hanya  mencakup informasi yang dibutuhkan untuk penelitian. Tabel 1 di bawah  ini  menampilkan  dataset  setelah  proses cleaning .
Tabel 1. Informasi Dataset No Komponen 2022 2023 1 Januari 15981.9 15536.8 2 Februari 13736.2 13512.7 3 Maret 18470.2 17573.3 4 April 15943.6 12392.6 5 Mei 15255.6 18144.5 6 Juni 17330.9 14928.2 7 Juli 16889.7 16438.2 8 Agustus 18449.2 16217.8 9 September 16382.2 14013.0 10 Oktober 15771.3 15466.1 11 November 16157.9 16097.8 12 Desember 16662.1 15734.3

## 4.1. Menetapkan Distribusi Probabilitas (DP)
Untuk  menentukan  distribusi  probabilitas  yaitu menggunakan rumus sebagai berikut,
𝐷 = 𝐹 𝑇
(1)
Dimana  D  adalah  distribusi  probabilitas  untuk suatu  komponen  (misalnya  bulan  Januari),  F  adalah frekuensi atau nilai dari komponen tersebut (misalnya, nilai untuk bulan Januari), T adalah total dari semua frekuensi atau nilai (misalnya, total nilai untuk semua bulan  dalam  satu tahun). Tabel  2  menampilkan  hasil perhitungan  distribusi  probabilitas  pada  tahun  2022,
dan Tabel 3 menampilkan hasil perhitungan distribusi probabilitas pada tahun 2023.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas (DP) Tahun 2022 No Komponen 2022 DP 2022 1 Januari 15981.9 0.081114 2 Februari 13736.2 0.069716 3 Maret 18470.2 0.093743 4 April 15943.6 0.080919 5 Mei 15255.6 0.077427 6 Juni 17330.9 0.087960 7 Juli 16889.7 0.085721 8 Agustus 18449.2 0.093636 9 September 16382.2 0.083145 10 Oktober 15771.3 0.080045 11 November 16157.9 0.082007 12 Desember 16662.1 0.084566
Adapun  bentuk  perhitungan  dari  tabel  2 menggunakan persamaan (1) yaitu sebagai berikut :
𝐷 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2022 = 𝐹 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2022 𝑇 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙2022 = 15981.9 197030.8 = 0.081114
Perhitungan distribusi probabilitas untuk bulan- bulan  berikutnya  dilakukan  dengan  cara  yang  sama seperti yang telah dilakukan untuk Januari 2022.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas (DP) Tahun 2023
No Komponen 2023 DP 2023 1 Januari 15536.8 0.083506 2 Februari 13512.7 0.072627 3 Maret 17573.3 0.094452 4 April 12392.6 0.066607 5 Mei 18144.5 0.097522 6 Juni 14928.2 0.080235 7 Juli 16438.2 0.088351 8 Agustus 16217.8 0.087167 9 September 14013.0 0.075316 10 Oktober 15466.1 0.083126 11 November 16097.8 0.086522 12 Desember 15734.3 0.084568
Adapun  bentuk  perhitungan  dari  tabel  3 menggunakan persama (1) yaitu sebagai berikut:
𝐷 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟 2023 = 𝐹 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟 2023
𝑇 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙2023
= 15734.3 186055.3 = 0.084568
Perhitungan distribusi probabilitas untuk bulan- bulan  berikutnya  dilakukan  dengan  cara  yang  sama seperti yang telah dilakukan untuk Desember 2023.

## Gambar 2. Grafik Distribusi Probabilitas Tahun 2022-
2023 4.2. Menetapkan Distribusi Probabilitas Kumulatif (DPK) Untuk menghitung Distribusi Probabilitas Kumulatif  (DPK),  diperlukan  menetapkan  distribusi probabilitas  untuk  setiap  bulan  dan  kemudian menjumlahkannya  dengan  distribusi  probabilitas bulan  sebelumnya  untuk  setiap  bulan,  sehingga memberikan  akumulasi  distribusi  probabilitas  dari bulan pertama hingga yang terakhir dalam dataset. Ini membantu  dalam  memahami  kontribusi  relatif  dari setiap bulan terhadap total nilai dalam dataset. Tabel 4 menampilkan hasil perhitungan untuk DPK pada tahun 2022,  dan  Tabel  5  akan  menampilkan  hasil perhitungan untuk DPK pada tahun 2023.
Tabel 4. Distribusi Probabilitas Kumulatif (DPK)
Tahun 2022 No  Komponen 2022 DP 2022 DPK 2022 1 Januari 15981.9  0.081114 0.081114 2 Februari 13736.2  0.069716  0.150830 3 Maret 18470.2  0.093743  0.244572 4 April 15943.6  0.080919  0.325492 5 Mei 15255.6  0.077427  0.402919 6 Juni 17330.9  0.087960  0.490880 7 Juli 16889.7  0.085721  0.576601 8 Agustus 18449.2  0.093636  0.670237 9 September 16382.2  0.083145  0.753382 10 Oktober 15771.3  0.080045  0.833427 11 November 16157.9  0.082007  0.915434 12 Desember 16662.1 0.084566 1.000000
Adapun bentuk perhitungan untuk Tabel 4, yaitu : 𝐷𝑃𝐾 𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖 = 𝐷𝑃 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 + 𝐷𝑃 𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖 = 0.081114 + 0.069716 = 0.150830
Perhitungan  distribusi  probabilitas  kumulatif untuk  bulan-bulan  berikutnya  dilakukan  dengan  cara yang sama seperti yang telah dilakukan untuk Februari 2022.  Namun,  khusus  untuk  bulan  Januari,  nilai  DP dan  DPK  tetap  karena  Januari  adalah  bulan  pertama
dalam  urutan  dan  distribusi  probabilitasnya  tidak dipengaruhi oleh bulan sebelumnya.
Tabel 5. Distribusi Probabilitas Kumulatif (DPK) Tahun 2023 No Komponen 2023 DP 2023 DPK 2023 1 Januari 15536.8 0.083506 0.083506 2 Februari 13512.7 0.072627 0.156134 3 Maret 17573.3 0.094452 0.250586 4 April 12392.6 0.066607 0.317193 5 Mei 18144.5 0.097522 0.414715 6 Juni 14928.2 0.080235 0.494950 7 Juli 16438.2 0.088351 0.583301 8 Agustus 16217.8 0.087167 0.670468 9 September 14013.0 0.075316 0.745784 10 Oktober 15466.1 0.083126 0.828911 11 November 16097.8 0.086522 0.915432 12 Desember 15734.3 0.084568 1.000000
Adapun bentuk perhitungan untuk Tabel 5, yaitu : 𝐷𝑃𝐾 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟 = 𝐷𝑃𝐾 𝑁𝑜𝑣𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟 + 𝐷𝑃 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟
= 0.915432 + 0.084568 = 1.000000
Untuk perhitungan Distribusi Probabilitas Kumulatif  (DPK)  untuk  bulan-bulan  sebelum Desember  2023,  langkah-langkahnya  mirip  dengan yang dilakukan untuk bulan Desember, kecuali untuk bulan Desember sendiri, nilai DPKnya selalu menjadi 1  karena  itu  adalah  bulan  terakhir  dalam  urutan  dan mencakup seluruh data untuk tahun tersebut.
Gambar 3. Grafik Distribusi Probabilitas Kumulatif Tahun 2022-2023
4.3. Menetapkan Interval Angka Acak
Untuk menetapkan interval angka acak berdasarkan  distribusi  probabilitas  kumulatif  (DPK), pertama kita menghitung DPK untuk setiap bulan dan mengalikannya  dengan  100  untuk  mendapatkan persentase.  Interval  bulan  pertama  ditetapkan  dari  0 hingga  nilai  DPK  bulan  tersebut,  sedangkan  untuk bulan-bulan berikutnya interval dimulai dari nilai DPK bulan  sebelumnya  hingga  nilai  DPK  bulan  saat  ini. Interval  ini  kemudian  disusun  dalam  tabel  hasil simulasi dalam format "X-Y", di mana X adalah batas
bawah  dan  Y  adalah  batas  atas  interval.  Tabel  6 menampilkan  hasil  simulasi  untuk  Interval  Angka Acak pada tahun 2022, dan Tabel 7 menampilkan hasil simulasi untuk Interval Angka Acak pada tahun 2023.
Tabel 6. Interval Angka Acak Tahun 2022
No Komponen 2022 DPK 2022 Interval 2022 1 Januari 15981.9 0.081114 0-8 2 Februari 13736.2 0.150830 9-15 3 Maret 18470.2 0.244572 16-24 4 April 15943.6 0.325492 25-32 5 Mei 15255.6 0.402919 33-40 6 Juni 17330.9 0.490880 41-49 7 Juli 16889.7 0.576601 50-57 8 Agustus 18449.2 0.670237 58-67 9 September 16382.2 0.753382 68-75 10 Oktober 15771.3 0.833427 76-83 11 November 16157.9 0.915434 84-91 12 Desember 16662.1 1.000000 92-100 Tabel 7. Interval Angka Acak Tahun 2023 No Komponen 2023 DPK 2023 Interval 2023 1 Januari 15536.8 0.083506 0-8 2 Februari 13512.7 0.156134 9-15 3 Maret 17573.3 0.250586 16-25 4 April 12392.6 0.317193 26-31 5 Mei 18144.5 0.414715 32-41 6 Juni 14928.2 0.494950 42-49 7 Juli 16438.2 0.583301 50-58 8 Agustus 16217.8 0.670468 59-67 9 September 14013.0 0.745784 68-74 10 Oktober 15466.1 0.828911 75-82 11 November 16097.8 0.915432 83-91 12 Desember 15734.3 1.000000 92-100
Untuk  menemukan  interval  angka  acak  pada Tabel  6  dan  Tabel  7,  langkah  pertama  adalah menghitung probabilitas kumulatif (DPK) untuk setiap bulan. Ini dilakukan dengan menambahkan probabilitas  bulan  sebelumnya  dengan  probabilitas bulan saat ini. Kemudian, nilai DPK tersebut dikalikan dengan  100  untuk  mengubahnya  menjadi  persentase. Setelah nilai persentase DPK diperoleh, interval angka acak  ditentukan.  Interval  pertama  dimulai  dari  0 hingga nilai persentase DPK bulan pertama. Nilai awal untuk  interval  berikutnya  adalah  nilai  akhir  dari interval sebelumnya ditambah 1, dan interval berakhir pada  nilai  persentase  DPK  bulan  saat  ini.  Proses  ini diulangi  untuk  semua  bulan  dalam  tahun  2022  dan 2023.  Dengan  demikian,  setiap  bulan  memiliki interval yang mewakili proporsi relatif dari total data set.

## 4.4. Membangkitkan  Angka  Acak  (Random Number)
Menghasilkan  nilai  acak  sangat  penting  dalam simulasi  karena  hal  itu  membantu  mewakili  variasi atau ketidakpastian dalam model yang disimulasikan. Pembahasan  tentang  bagaimana  nilai-nilai  acak  ini mempengaruhi  hasil  simulasi  akan  membantu  kita
memahami  bagaimana  variasi  dalam  data  masukan dapat mempengaruhi hasil akhir. Dengan pemahaman ini,  akan  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik dalam  menginterpretasikan  hasil  simulasi  dan merancang strategi atau kebijakan berdasarkan analisis yang lebih mendalam.
Untuk  membangkitkan  angka  acak  (random number)  menggunakan  metode  Mixed  Congruent Method, kita membutuhkan beberapa parameter, yaitu konstanta pengali ( 𝑎 < 𝑚 ), konstanta pergeseran ( 𝑐 < 𝑚 ),  konstanta  modulus  ( 𝑚 > 0 ),  dan  Zi  nilai  awal ( 𝑏𝑖𝑙𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑡  ≥  0, 𝑊0  <  𝑀 ).
Dalam  contoh  ini,  nilai-nilai  yang  digunakan adalah  sebagai  berikut:  konstanta  pengali  (a)  sebesar 23,  konstanta  pergeseran  (c)  sebesar  17,  konstanta modulus (m) sebesar 100, dan nilai awal ( 𝑍 0 ) sebesar 42.  Konstanta  pengali  (a)  sebesar  23  dipilih  karena nilai ini relatif prima terhadap modulus (m), membantu memastikan  distribusi  angka  acak  yang  merata. Konstanta  pergeseran  (c)  sebesar  17  dipilih  untuk menghindari  siklus  pendek  dalam  urutan  angka  acak yang dihasilkan. Modulus (m) sebesar 100 digunakan untuk  membatasi  rentang  nilai  angka  acak  yang dihasilkan, memudahkan pengelolaan dan interpretasi hasil. Nilai awal (Z0) sebesar 42 dipilih secara arbitrer untuk memulai urutan angka acak. Dengan parameter ini,  kita  dapat  membangkitkan  angka  acak  dengan mengikuti rumus,
𝑍 𝑖+1 = (𝑎. 𝑍 𝑖 + 𝑐) 𝑚𝑜𝑑 𝑚 . (2)
Tabel 8. Angka Acak
Iterasi 𝒁 𝒊+𝟏 = (𝒂. 𝒁 𝒊 + 𝒄) 𝒎𝒐𝒅 𝒎 Z1 83 Z2 26 Z3 15 Z4 62 Z5 43 Z6 6 Z7 55
Z8 82 Z9 3 Z10 86 Z11 95 Z12 2
Tabel 8. Merupakan hasil dari perhitungan untuk mencari  angka  acak  menggunakan  persamaan  (2), untuk  penjelasan  perhitungan  lebih  lanjut  sebagai berikut:
𝑍 1 = (23 .  42 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 =  83 𝑍 2 = (23 .  83 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 =  26 𝑍 3 = (23 .  26 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 = 15 𝑍 4 = (23 .  15 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 = 62 𝑍 5 = (23 .  62 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 = 43
𝑍 6 = (23 .  43 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 = 6 𝑍 7 = (23 .  6 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100   = 55 𝑍 8 = (23 .  55 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 = 82 𝑍 9 = (23 .  82 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 = 3 𝑍 10 = (23 .  3 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 = 86 𝑍 11 = (23 .  86 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 = 95 𝑍 12 = (23 .  95 + 17) 𝑚𝑜𝑑 100 = 2

## 4.5. Evaluasi Monte Carlo
Ini  merupakan  tahap  terakhir  dalam  simulasi Monte  Carlo,  yaitu  menentukan  hasil  simulasi berdasarkan angka acak yang telah dihasilkan. Proses ini melibatkan pemetaan setiap angka acak ke interval Distribusi Probabilitas Kumulatif (DPK) yang sesuai, untuk  menentukan  bulan  yang  berhubungan  dengan angka  tersebut.    Misalnya,  jika  angka  acak  pertama pada  tahun  2022  adalah  83,  maka  kita  cek  interval DPK dan menemukan bahwa angka ini berada dalam interval  76-83,  yang  sesuai  dengan  bulan  Oktober 2022. Proses ini diulang untuk semua angka acak yang dihasilkan. Tabel 9 akan menampil hasil simulasi pada tahun  2022,  dan  Tabel  10  akan  menampilkan  hasil imulasi pada tahun 2023.

## Tabel 9. Hasil Simulasi Tahun 2022
Komponen Data Real Angka Acak Hasil Simulasi Persentase Januari 15981.9 83 15771.3 99% Februari 13736.2 26 15943.6 86% Maret 18470.2 15 13736.2 74% April 15943.6 62 18449.2 86% Mei 15255.6 43 17330.9 88% Juni 17330.9 6 15981.9 92% Juli 16889.7 55 16889.7 100% Agustus 18449.2 82 15771.3 85% September 16382.2 3 15981.9 98% Oktober 15771.3 86 16157.9 98% November 16157.9 95 16662.1 97% Desember 16662.1 2 15981.9 96% Total 99%
Tabel 9. menunjukkan hasil simulasi untuk tahun 2022. Setiap baris mewakili satu bulan, dengan kolom "Data  Real"  menunjukkan  nilai  sebenarnya  untuk bulan  tersebut.  Kolom  "Angka  Acak"  menunjukkan angka acak yang dihasilkan dalam simulasi, sedangkan kolom  "Hasil  Simulasi"  menunjukkan  hasil  dari simulasi  menggunakan  angka  acak  tersebut.  Kolom "Persentase"  menunjukkan  seberapa  dekat  hasil simulasi  dengan  data  real,  dihitung  menggunakan rumus :
( 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 )  𝑥 100%
(3)
Sebagai  contoh  perhitungan  menggunakan persamaan  (3),  misalnya  mana  bulan  Januari,  nilai minimum yaitu 15771.4 (pada hasil simulasi) dan nilai maksimum yaitu 15981.9 (pada data real), sehingga :
( 15771.4 15981.9 )  𝑥 100% = 98,6% = 99%

## Tabel 10. Hasil Simulasi Tahun 2023
Komponen Data Real Angka Acak Hasil Simulasi Persentase Januari 15536.8 83 16097.8 96% Februari 13512.7 26 12392.6 92% Maret 17573.3 15 13512.7 77% April 12392.6 62 16217.8 76% Mei 18144.5 43 14928.2 82% Juni 14928.2 6 15536.8 96%
Komponen Data Real Angka Acak Hasil Simulasi Persentase Juli 16438.2 55 16217.8 99% Agustus 16217.8 82 15466.1 95% September 14013.0 3 15536.8 90% Oktober 15466.1 86 16097.8 96% November 16097.8 95 15734.3 98% Desember 15734.3 2 15536.8 99% Total 98%
Sama seperti penjelasan pada tabel sebelumnya, tabel 10. juga menampilkan hasil perhitungan simulasi untuk  tahun  2023.  Misalnya,  jika  kita  ingin menghitung  presentase  untuk  bulan  April,  kita  dapat menggunakan persamaan (3) :
( 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 )  𝑥 100% = ( 12392.6 16217.8 )  𝑥 100% = 76,4%
= 76%
Dimana  nilai  minimum  pada  bulan  Maret  yaitu 12392.6  (pada  data  real)  dan  nilai  maksimum  yaitu 16217.8  (pada  hasil  simulasi).  Berdasarkan  hasil persentase  yang  ada  pada  Tabel  9.  Dan  Tabel  10., didapatkan  rata-rata  akurasi  sebesar  98.5%  yang menandakan  bahwa  hasil  penelitian  ini  sangat  baik dalam  menentukan  Prediksi  Impor  Non-Migas  di Indonesia untuk tahun berikutnya.
Gambar 4. Grafik Hasil Simulasi Tahun 2022
Gambar 5. Grafik Hasil Simulasi Tahun 2023
Gambar 4. dan Gambar 5. merupakan visualisasi dari  Tabel  9.  dan  Tabel  10.,  yang  memuat  hasil simulasi  tahun  2022  dan  2023.  Kedua  grafik  ini menampilkan  nilai  impor  non-migas  Indonesia sepanjang tahun, dengan sumbu horizontal menunjukkan bulan dan sumbu vertikal menunjukkan nilai  impor dalam  juta US$. Gambar 4  menampilkan data  untuk  tahun  2022,  sementara  Gambar  5  untuk tahun  2023.  Kedua  grafik  terdiri  dari  dua  garis  yaitu garis  merah  dengan  lingkaran  mewakili  nilai  impor sebelum simulasi, dan garis hijau dengan tanda silang menunjukkan  nilai  impor  setelah  simulasi.  Hasil simulasi  pada  kedua  tahun  ini  mengikuti  tren  utama data historis dengan beberapa variasi kecil, menunjukkan kemampuan metode Monte Carlo dalam memprediksi  perubahan  bulanan  nilai  impor  non- migas secara efektif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  simulasi  Monte  Carlo  untuk  tahun 2022  dan  2023,  diperoleh  akurasi  rata-rata  sebesar 98.5%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang digunakan cukup baik dalam memprediksi impor non- migas  di  Indonesia  untuk  tahun-tahun  berikutnya. Namun,  terdapat  beberapa  bulan  yang  memiliki deviasi yang cukup besar antara hasil simulasi dan data real,  seperti  bulan  Maret  pada tahun  2022  dan  2023. Oleh karena itu, disarankan untuk melakukan analisis lebih lanjut terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi  ketidakakuratan  prediksi  pada  bulan- bulan  tersebut,  serta  memperbarui  dan  meningkatkan model  untuk  meningkatkan  keakuratan  prediksi  di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  R.  N.  Salsabila,  “Analisis  Pengaruh  Ekspor Migas  dan  Non  Migas  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi Indonesia,” J. Akunt. dan Manaj. , vol. 18, no. 01, pp. 01–08, 2021, doi: 10.36406/jam.v18i01.374.
[2]  R.  Silaban,  “Pengaruh  Nilai  Tukar  dan  Inflasi terhadap  Ekspor  Non  Migas  di  Indonesia,” J. Samudra  Ekon. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  50–59,  2022, [Online]. Available: https://ejurnalunsam.id/index.php/jse/article/vie w/5123%0Ahttps://ejurnalunsam.id/index.php/js e/article/download/5123/3184
[3]  Ronisa et  al. ,  “Analisis  Perkembangan  Ekspor Impor  Sektor  Nonmigas    Di  Provinsi  Jawa Barat,” Student  Sci.  Creat.  J. ,  vol.  1,  no.  4,  pp. 233–244, 2023, [Online]. Available: https://journal.amikveteran.ac.id/index.php/sscj/ article/view/1609
[4]  H.  Iftitah  and  Y.  Yuhandri,  “Prediksi  Tingkat Penerimaan  Lulusan  Siswa  Kejuruan  dalam
Dunia Usaha dan Industri Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 84–89, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i3.27.
[5]  J. Nurmantika, “Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Pascasarjana dengan Menggunakan Model Simulasi  Monte  Carlo,” J.  Sistim  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  3,  pp.  287–291,  2022,  doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.126.
[6]  Regi Apriandi, Mochammad Bagus Insan, Fahri Rizmawan, Havizh As Haq, Kholison
Ansharulloh  Azizi,  and  Dimas  Dwi  Priyono,
“Perancangan  Aplikasi  Prediksi  Harga  Emas,
Perak, Dolar, Menggunakan Algoritma Regression  Berbasis  Web,” J.    Sist.  Inf.  Dan Manaj. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  15–22,  2022,  doi: 10.47024/js.v10i3.489.
[7]  N.  Riskya  and  S.  Yuliana,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Prediksi  Perilaku  Pelanggan Menggunakan  Multiple  Linear  Regression,” J. Inform.  dan  Tek.  Elektro Terap. ,  vol.  11,  no.  3, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3.3194.
[8]  S.  Hodijah  and  G.  P.  Angelina,  “Analisis Pengaruh Ekspor Dan Impor Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia,” J. Manaj. Terap. dan Keuang. , vol. 10, no. 01, pp. 53–62, 2021, doi: 10.22437/jmk.v10i01.12512.
[9]  A.  Y.  Alvino  Rezandy,  “PENGARUH  NILAI TUKAR,  INFLASI,  DAN  PENDAPATAN NASIONAL TERHADAP EKSPOR NONMIGAS  INDONESIA,” Indep.    J.  Econ. , vol. 1, pp. 95–110, 2021.
[10]  F.  N.  Hayati  and  M.  Silfiani,  “Perbandingan Metode Arima, Dan Triple Exponential Smoothing  Pada  Studi  Kasus  Data  Ekspor  Non Migas  Di  Kalimantan  Timur,” J.  Sains,  Nalar, dan  Apl.  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  75–81, 2022, doi: 10.20885/snati.v1i2.10.
[11]  M. Thoriq, A. E. Syaputra, and Y. S. Eirlangga, “Model Simulasi untuk Memperkirakan Tingkat Penjualan  Garam  Menggunakan  Metode  Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 4, pp. 242– 246, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.244.
[12]  Eka  Larasati  Amalia,  Yoppy  Yunhasnawa,  and A.  R.  Rahmatanti,  “Sistem  Prediksi  Penjualan Frozen Food dengan Metode Monte Carlo (Studi Kasus:  Supermama  Frozen  Food),” J.  Buana Inform. , vol. 13, no. 02, pp. 136–145, 2022, doi: 10.24002/jbi.v13i02.6496.
[13]  Muhammad  Irsan  Mulana  and  Edy  Victor Haryanto,  “Penerapan  Metode  Monte  Carlo Untuk  Peramalan  Pembelian  Aksesoris  Laptop Pada Cv Gaharu Berbasis Android,” J. Ilm. Tek. Inform.  dan  Komun. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  96–113, 2023, doi: 10.55606/juitik.v2i3.400.