Hal: 85-95
Email: rpurbaningtyas@polije.ac.id
Volume 3 Nomor 2 2023 ISSN (Online): 2774-7212 http://journal.febubhara-sby.org/benchmark
Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok Produksi Kue Kering
*Rani Purbaningtyas Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Indonesia
DOI: 10.46821/benchmark.v3i2.334

## ABSTRAK
Memproduksi dan menjual kue kering merupakan salah satu upaya yang bisa dilakukan untuk menghasilkan pendapatan tambahan, bahkan tidak menutup kemungkinan bisa menjadi sumber pendapatan utama. Permasalahan yang dihadapi oleh produsen kue kering Narendra adalah ingin memastikan  ketesediaan  stok  kue  kering  yang  diproduksi sehingga  konsumen  maupun reseller tidak sampai  kecewa  bilamana  varian  produk  yang  diinginkan  tidak tersedia  stoknya.  Metode Monte  Carlo  merupakan  metode  yang  dipilih  untuk  memprediksi  data  penjualan  kue  kering Narendra berdasarkan riwayat data penjualan periode sebelumnya. Luaran hasil prediksi Monte Carlo ini nantinya akan menjadi acuan berapa stok kue kering yang harus diproduksi untuk tiap variannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa luaran metode Monte Carlo ini memiliki tingkat akurasi sebesar 93% untuk varian produk kue kering nastar. Dengan tingkat akurasi sebesar 93% maka  metode  Monte  Carlo  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  stok  varian  kue  kering lainnya pada periode selanjutnya.
Kata Kunci: Monte Carlo, Penjualan, Peramalan, Produksi.

## ABSTRACT
Producing and selling pastries is one of the efforts that can be done to generate additional income, it is also possible to become a main source of income. The problem faced by Narendra pastry producers is that they want to ensure the availability of stock of the cookies they produce so that consumers and resellers are not disappointed if the desired product variant is not available in stock. The Monte Carlo method is the method chosen to predict sales data for Narendra's pastries based on historical sales data for the previous period. The outcome of this Monte Carlo prediction will later become a reference for how much stock of pastries should be produced for each variant. The results showed that the output of the Monte Carlo method had an accuracy rate of 93% for the nastar cookie product variant. With an accuracy rate of 93%, the Monte Carlo method can be used to predict the stock of other pastries variants in the next period.
Keywords: Monte Carlo, Prediction, Production, Sales .
This is an open access article under the CC-BY
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok
Benchmark Vol. 3 No. 2

## PENDAHULUAN
Salah satu jenis bidang usaha mikro kecil dan menengah yang banyak digeluti oleh para pelaku usaha adalah bidang kuliner yaitu kue kering. Terlebih dengan semakin maraknya layanan penjualan secara online , berdampak positif pada peningkatan jumlah pelanggan dan omzet  di  bidang  kuliner  (Anonymus,  2023b).  Peluang  ini  juga  berkorelasi  positif  pada peningkatan jumlah pelaku usaha kuliner (Anonymus, 2023a). Menurut ukmindonesia.id yang  mengacu  pada  data  riset  compas.co.id,  produk  kue  kering  merupakan  salah  satu produk  yang  berpeluang  menghasilkan  keuntungan  besar  terutama  pada  saat  hari  raya Natal dan Idul Fitri. Pun juga di hari biasa, kue kering merupakan salah satu produk yang tetap dicari oleh pelanggannya. Peluang ini juga yang coba ditangkap oleh salah satu pelaku usaha produksi kue kering Narendra yang berpusat di Sidoarjo.
Awal didirikannya usaha kue kering Narendra hanya memproduksi satu jenis kue kering saja. Strategi pemasaran di awal juga sederhana yakni hanya dari mulut ke mulut. Seiring dengan bertambahnya wawasan tentang teknik pemasaran menggunakan jejaring media sosial, strategi pemasaran juga diubah menggunakan sistem reseller (Fikri, 2019). Hal ini bertujuan untuk meningkatkan jangkauan pemasaran dari produk kue kering Narendra itu sendiri. Dengan makin dikenalnya produk kue kering Narendra ini, jumlah permintaan dari  konsumen  juga  makin  meningkat.  Pun  begitu juga  dengan  varian  kue  kering  yang diproduksi oleh pihak Narendra juga makin berkembang menjadi banyak varian. Dengan tetap  memperhatikan  kualitas  produk  kue  kering  yang  dihasilkan,  pihak  Narendra  juga ingin memastikan ketersediaan stok kue kering yang ada demi menjaga tingkat kepuasan terhadap  layanan  konsumen.  Sehingga  pihak  konsumen  maupun reseller tidak  sampai kecewa bilamana varian produk yang diinginkan tidak tersedia stoknya.
Melihat permasalahan yang dialami oleh pihak Narendra, salah satu alternatif solusi yang  bisa  ditawarkan  yaitu  estimasi  stok  kue  kering  produksi  Narendra  dengan menggunakan  metode  Monte  Carlo  (Manurung  and  Santony,  2019).  Estimasi  yang dilakukan akan  mengacu pada  data  permintaan  dari  konsumen setiap  bulan untuk  tiap varian kue kering yang diproduksi. Sehingga akan bisa didapatkan gambaran berapa stok yang  harus  tersedia  untuk  setiap  jenis  varian  kue  kering  tersebut  sekaligus  gambaran keuntungan yang akan diperoleh nantinya (Wijayanti, 2018).
Tingkat  akurasi  hasil  estimasi  stok  kue  kering  Narendra  menggunakan  metode Monte Carlo pada penelitian ini nantinya juga akan diuji dengan membandingkan data aktual  penjualan  dibandingkan  dengan  data  hasil  estimasi.  Dengan  melihat  besaran prosentase akurasi yang dihasilkan, dapat ditentukan apakah metode Monte Carlo ini juga tepat dan sesuai untuk estimasi stok kue kering produksi Narendra.

## METODE PENELITIAN
Metode atau tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini mengacu pada Agile model (Dima and Alexandra, 2018) dimana pengumpulan data-data penjualan bulanan dari tiap varian kue kering didapatkan langsung dari pihak Narendra. Hasil pengumpulan data menunjukkan terdapat 8 varian best seller kue kering yang dipasarkan tiap bulannya ke berbagai kota di Indonesia. Data yang diambil sebagai dasar estimasi menggunakan data penjualan kue kering tahun 2020-2021 (Tabel 1).
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok
Benchmark Vol. 3 No. 2 Tabel 1. Data Penjualan Kue Kering Narendra Tahun 2020 (dalam satuan toples) Bulan Nastar ChoTimes Kastengel Putri Salju Cornflakes  Kacang Mede Bolu Kering Lidah kucing Januari 100 150 200 110 175 180 145 165 Februari 136 170 180 95 150 210 100 152 Maret 140 155 160 130 148 157 162 143 April 175 160 150 140 162 120 154 120 Mei 250 200 270 180 190 210 175 185 Juni 160 130 145 158 178 192 184 146 Juli 120 147 138 140 154 187 176 138 Agustus 105 128 150 159 147 192 168 149 September 100 120 122 172 169 166 174 165 Oktober 130 145 136 160 158 170 178 154 November 180 147 132 156 173 177 184 176 Desember 270 205 210 195 210 180 195 190 Total penjualan 1866 1857 1993 1795 2014 2141 1995 1883 Sumber: Data Diolah

## Tabel 2. Data Penjualan Kue Kering Narendra Tahun 2021 (dalam satuan toples)
Bulan Nastar ChoTimes Kastengel Putri Salju Cornflakes  Kacang Mede Bolu Kering Lidah kucing Januari 100 150 150 134 160 176 169 149 Februari 139 165 179 126 176 168 134 142 Maret 158 180 148 176 158 180 158 168 April 168 178 180 159 187 179 163 157 Mei 230 218 207 198 193 215 198 195 Juni 178 147 159 160 165 184 175 185 Juli 138 150 164 159 157 176 189 169 Agustus 129 139 178 138 179 187 174 148 September 106 140 145 145 180 172 183 175 Oktober 128 143 168 139 176 160 179 180 November 186 165 190 175 193 185 192 188 Desember 265 217 205 187 225 196 215 210 Total penjualan 1925 1992 2073 1896 2149 2178 2129 2066
Sumber: Data Diolah
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok

## Benchmark
Vol. 3 No. 2
Data penjualan tahun 2020 (Tabel 1) dan 2021 (Tabel 2) akan dijadikan sebagai data masukan untuk dasar perhitungan prediksi penjualan menggunakan Monte Carlo. Tingkat akurasi  akan  dihitung  berdasarkan  total  penjualan  aktual  selama  tahun  berjalan dibandingkan dengan total peramalan penjualan pada periode yang bersesuaian. Analisa data menggunakan metode Monte Carlo untuk prediksi data penjualan selama tahun 2021 dan 2022 dengan tahapan sebagai berikut :
a. Penentuan  distribusi  probabilitas  dari  jumlah  permintaan  (penjualan)  berdasarkan rumus:
𝑃 = 𝐹
𝐽
Dimana P adalah distribusi probabilitas ke-I, F adalah frekuensi, J adalah jumlah.
b. Penentuan  distribusi  probabilitas  kumulatif  yang  merupakan  penjumlahan  dari distribusi  probabilitas  periode  ini  dengan  periode  sebelumnya.  Kecuali  pada  pada periode  awal,  nilai  distribusi  probabilitas  kumulatif  bernilai  sama  dengan  distribusi probabilitas pada periode awal tersebut.
c. Penentuan interval angka acak digunakan untuk mencari nilai pembatas minimal dan maksimal.
d. Pembangkitan bilangan random (acak) yang diterapkan pada perhitungan Monte Carlo ini  menggunakan  teknik Linear  Congruential  Generator (LGC)  (Geni,  Santony  and Sumijan, 2019) sebagai berikut :
𝑍 𝑖 = ( 𝑎 ∗   𝑍 𝑖−1 + 𝑐) 𝑚𝑜𝑑 𝑚
𝑈 𝑖 = 𝑍 𝑖 𝑚
Dimana a adalah faktor pengali, c meruapakan konstanta bersyarat ( increment ), m adalah modulo, Z i adalah hasil bilangan acak, U i adalah bilangan acak ke-i.
e. Prediksi dengan prosedur simulasi.

## HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Prediksi data penjualan kue kering Narendra mengikuti 5 tahapan seperti yang dijelaskan pada sub bahasan metode penelitian diatas dengan hasil sebagai berikut:
a. Penentuan distribusi probabilitas dari jumlah penjualan berdasarkan data pada Tabel 1 dan Tabel 2 didapatkan hasil sebagai berikut:
Perhitungan  distribusi  probabilitas  pada  bulan  Januari  2020  untuk  varian  kue nastar adalah sebagai berikut:
𝑃 (𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2020) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2020 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 2020 = 100 1866 = 0.054
Perhitungan distribusi probabilitas pada bulan Februari 2020 untuk varian kue nastar adalah sebagai berikut:
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok
Benchmark Vol. 3 No. 2
𝑃 (𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖 2020) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖 2020
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 2020 = 136 1866 = 0.073
Untuk perhitungan distribusi probabilitas pada bulan Maret hingga Desember 2020 untuk semua varian kue kering produksi Narendra mengikuti seperti tahapan perhitungan diatas  dengan  hasil  keseluruhan  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Sedangkan  hasil perhitungan  distribusi  probabilitas  pada  bulan  Januari  hingga  Desember  2021  untuk semua varian kue kering produksi Narendra ditunjukkan pada Tabel 4.
b. Penentuan Distribusi Probabilitas Kumulatif Perhitungan distribusi probabilitas kumulatif (P’) pada bulan Januari 2020 untuk varian kue nastar adalah sebagai berikut:
P’ (Januari 2020) = P (Januari 2020) P’ (Februari 2020) = P’ (Januari 2020) + P (Februari 2020)
Untuk  perhitungan  distribusi  probabilitas  kumulatif  pada  bulan  Maret  hingga Desember 2020 untuk varian kue nastar produksi Narendra mengikuti seperti tahapan perhitungan diatas dengan rumus:
𝑃′ 𝑖 = 𝑃′ 𝑖−1 +   𝑃 𝑖
Sehingga didapatkan hasil keseluruhan distribusi probabilitas kumulatif untuk semua varian kue kering produksi Narendra tahun 2020 dan 2021 seperti nampak pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 3. Data Distribusi Probabilitas Kue Kering Narendra Tahun 2020 Bulan Nastar  ChoTimes  Kastengel Putri Salju Cornflakes Kacang Mede Bolu Kering Lidah kucing Januari 0.054 0.081 0.100 0.061 0.087 0.084 0.073 0.088 Februari 0.073 0.092 0.090 0.053 0.074 0.098 0.050 0.081 Maret 0.075 0.083 0.080 0.072 0.073 0.073 0.081 0.076 April 0.094 0.086 0.075 0.078 0.080 0.056 0.077 0.064 Mei 0.134 0.108 0.135 0.100 0.094 0.098 0.088 0.098 Juni 0.086 0.070 0.073 0.088 0.088 0.090 0.092 0.078 Juli 0.064 0.079 0.069 0.078 0.076 0.087 0.088 0.073 Agustus 0.056 0.069 0.075 0.089 0.073 0.090 0.084 0.079 September 0.054 0.065 0.061 0.096 0.084 0.078 0.087 0.088 Oktober 0.070 0.078 0.068 0.089 0.078 0.079 0.089 0.082 November  0.096 0.079 0.066 0.087 0.086 0.083 0.092 0.093 Desember 0.145 0.110 0.105 0.109 0.104 0.084 0.098 0.101 Sumber: Data Diolah
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok Benchmark Vol. 3 No. 2 Tabel 4. Data Distribusi Probabilitas Kue Kering Narendra Tahun 2021 Bulan Nastar ChoTimes Kastengel Putri Salju Cornflakes  Kacang Mede Bolu Kering Lidah kucing Januari 0.052 0.075 0.072 0.071 0.074 0.081 0.079 0.072 Februari 0.072 0.083 0.086 0.066 0.082 0.077 0.063 0.069 Maret 0.082 0.090 0.071 0.093 0.074 0.083 0.074 0.081 April 0.087 0.089 0.087 0.084 0.087 0.082 0.077 0.076 Mei 0.119 0.109 0.100 0.104 0.090 0.099 0.093 0.094 Juni 0.092 0.074 0.077 0.084 0.077 0.084 0.082 0.090 Juli 0.072 0.075 0.079 0.084 0.073 0.081 0.089 0.082 Agustus 0.067 0.070 0.086 0.073 0.083 0.086 0.082 0.072 September 0.055 0.070 0.070 0.076 0.084 0.079 0.086 0.085 Oktober 0.066 0.072 0.081 0.073 0.082 0.073 0.084 0.087 November 0.097 0.083 0.092 0.092 0.090 0.085 0.090 0.091 Desember 0.138 0.109 0.099 0.099 0.105 0.090 0.101 0.102 Sumber: Data Diolah Tabel 5. Data Distribusi Probabilitas Kumulatif Tahun 2020 Bulan Nastar Chotimes Kastengel Putri Salju Cornflakes  Kacang Mede Bolu Kering Lidah Kucing Januari 0.054 0.081 0.100 0.061 0.087 0.084 0.073 0.088 Februari 0.126 0.172 0.191 0.114 0.161 0.182 0.123 0.168 Maret 0.202 0.256 0.271 0.187 0.235 0.255 0.204 0.244 April 0.295 0.342 0.346 0.265 0.315 0.312 0.281 0.308 Mei 0.429 0.450 0.482 0.365 0.410 0.410 0.369 0.406 Juni 0.515 0.520 0.554 0.453 0.498 0.499 0.461 0.484 Juli 0.579 0.599 0.624 0.531 0.574 0.587 0.549 0.557 Agustus 0.636 0.668 0.699 0.619 0.647 0.676 0.634 0.636 September 0.689 0.732 0.760 0.715 0.731 0.754 0.721 0.724 Oktober 0.759 0.810 0.828 0.804 0.810 0.833 0.810 0.806 November 0.855 0.890 0.895 0.891 0.896 0.916 0.902 0.899 Desember 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Sumber: Data Diolah Tabel 6. Data Distribusi Probabilitas Kumulatif Tahun 2021 Bulan Nastar  Chotimes Kastengel  Putri Salju Cornflakes  Kacang Mede Bolu Kering Lidah Kucing Januari 0.052 0.075 0.072 0.071  0.074 0.081 0.079 0.072 Februari 0.124 0.158 0.159 0.137  0.156 0.158 0.142 0.141 Maret 0.206 0.248 0.230 0.230  0.230 0.241 0.217 0.222 April 0.294 0.338 0.317 0.314  0.317 0.323 0.293 0.298 Mei 0.413 0.447 0.417 0.418  0.407 0.421 0.386 0.393 Juni 0.505 0.521 0.493 0.503  0.483 0.506 0.468 0.482 Juli 0.577 0.596 0.573 0.586  0.557 0.587 0.557 0.564 Agustus 0.644 0.666 0.658 0.659  0.640 0.673 0.639 0.636 September 0.699 0.736 0.728 0.736  0.724 0.752 0.725 0.720 Oktober 0.766 0.808 0.809 0.809  0.805 0.825 0.809 0.807 November 0.862 0.891 0.901 0.901  0.895 0.910 0.899 0.898 Desember 1.000 1.000 1.000 1.000  1.000 1.000 1.000 1.000 Sumber: Data Diolah
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok
Benchmark Vol. 3 No. 2

## c. Penentuan Interval Angka Acak
Penentuan interval angka acak menggunakan data distribusi probabilitas kumulatif di Tabel  5  untuk  menentukan  interval  angka  acak  tahun  2020  dan  menggunakan  data distribusi probabilitas kumulatif di Tabel 6 untuk menentukan interval angka acak tahun 2021. Nilai pembatas interval angka acak dimulai dengan angka 0 (nol) sebagai  nilai pembatas  minimal.  Hasil  nilai  dari  interval  angka  acak  untuk  tahun  2020  dan  2021 ditampilkan pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Tabel 7. Interval Angka Acak Tahun 2020 Bulan Nastar Chotimes Kastengel Putri Salju Cornflakes  Kacang Mede Bolu Kering Lidah Kucing Januari 0 - 0.054 0 - 0.081 0 - 0.100 0 - 0.061 0 - 0.087 0 -0.084 0 - 0.073 0 - 0.088 Februari 0.055 - 0.126 0.082 - 0.172 0.101 - 0.191 0.062 - 0.114 0.088 - 0.161 0.085 - 0.182 0.074 - 0.123 0.089 - 0.168 Maret 0.127 - 0.202 0.173 - 0.256 0.192 - 0.271 0.115 - 0.187 0.162 - 0.235 0.183 - 0.255 0.124 - 0.204 0.169 - 0.244 April 0.203 - 0.295 0.257 - 0.342 0.272 - 0.346 0.188 - 0.265 0.236 - 0.315 0.256 - 0.312 0.205 - 0.281 0.245 - 0.308 Mei 0.296 - 0.429 0.343 - 0.450 0.347 - 0.482 0.266 - 0.365 0.316 - 0.410 0.313 - 0.410 0.282 - 0.369 0.309 - 0.406 Juni 0.430 - 0.515 0.451 - 0.520 0.483 - 0.554 0.366 - 0.453 0.411 - 0.498 0.411 - 0.499 0.370 - 0.461 0.407 - 0.484 Juli 0.516 - 0.579 0.521 - 0.599 0.555 - 0.624 0.454 - 0.531 0.499 - 0.574 0.500 - 0.587 0.462 - 0.549 0.485 - 0.557 Agustus 0.580 - 0.636 0.600 - 0.668 0.625 - 0.699 0.532 - 0.619 0.575 - 0.647 0.588 - 0.676 0.550 - 0.634 0.558 - 0.636 September 0.637 - 0.689 0.669 - 0.732 0.700 - 0.760 0.620 - 0.715 0.648 - 0.731 0.677 - 0.754 0.635 - 0.721 0.637 - 0.724 Oktober 0.690 - 0.759 0.733 - 0.810 0.761 - 0.828 0.716 - 0.804 0.732 - 0.810 0.755 - 0.833 0.722 - 0.810 0.725 - 0.806 November 0.760 - 0.855 0.811 - 0.890 0.829 - 0.895 0.805 - 0.891 0.811 - 0.896 0.834 - 0.916 0.811 - 0.902 0.807 - 0.899 Desember 0.856 – 1.000 0.891 - 1.000 0.896 - 1.000 0.892 - 1.000 0.897 - 1.000 0.917 - 1.000 0.903 - 1.000 0.900 - 1.000 Sumber: Data Diolah
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok Benchmark Vol. 3 No. 2 Tabel 8. Interval Angka Acak Tahun 2021 Bulan Nastar Chotimes Kastengel Putri Salju Cornflakes  Kacang Mede Bolu Kering Lidah Kucing Januari 0 - 0.052 0 - 0.075 0 - 0.072 0 - 0.071 0 - 0.074 0 -0.081 0 - 0.079 0 - 0.072 Februari 0.053 - 0.124 0.076 - 0.158 0.073 - 0.159 0.072 - 0.137 0.075 - 0.156 0.082 - 0.158 0.080 - 0.142 0.073 - 0.141 Maret 0.125 - 0.206 0.159 - 0.248 0.160 - 0.230 0.138 - 0.230 0.157 - 0.230 0.159 - 0.241 0.143 - 0.217 0.142 - 0.222 April 0.207 - 0.294 0.249 - 0.338 0.231 - 0.317 0.231 - 0.314 0.231 - 0.317 0.242 - 0.323 0.218 - 0.293 0.223 - 0.298 Mei 0.295 - 0.413 0.339 - 0.447 0.318 - 0.417 0.315 - 0.418 0.318 - 0.407 0.324 - 0.421 0.294 - 0.386 0.299 - 0.393 Juni 0.414 - 0.505 0.448 - 0.521 0.418 - 0.493 0.419 - 0.503 0.408 - 0.483 0.422 - 0.506 0.387 - 0.468 0.394 - 0.482 Juli 0.506 - 0.577 0.522 - 0.596 0.494 - 0.573 0.504 - 0.586 0.484 - 0.557 0.507 - 0.587 0.469 - 0.557 0.483 - 0.564 Agustus 0.578 - 0.644 0.597 - 0.666 0.574 - 0.658 0.587 - 0.659 0.558 - 0.640 0.588 - 0.673 0.558 - 0.639 0.565 - 0.636 September 0.645 - 0.699 0.667 - 0.736 0.659 - 0.728 0.660 - 0.736 0.641 - 0.724 0.674 - 0.752 0.640 - 0.725 0.637 - 0.720 Oktober 0.700 - 0.766 0.737 - 0.808 0.729 - 0.809 0.737 - 0.809 0.725 - 0.805 0.753 - 0.825 0.726 - 0.809 0.721 - 0.807 November 0.767 - 0.862 0.809 - 0.891 0.810 - 0.901 0.810 - 0.901 0.806 - 0.895 0.826 - 0.910 0.810 - 0.899 0.808 - 0.898 Desember 0.863 - 1.000 0.892 - 1.000 0.902 - 1.000 0.902 - 1.000 0.896 - 1.000 0.911 - 1.000 0.900 - 1.000 0.899 - 1.000

## Sumber: Data Diolah
d. Pembangkitan  bilangan  acak  menggunakan  rumus  LCG  seperti  ditunjukkan  pada Persamaan 2 dan Persamaan 3, dengan menggunakan nilai Z 0 = 2, a=5, m=7 dan c=5 diperoleh hasil pembangkitan bilangan acak seperti yang terlihat pada Tabel 9.
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok
Benchmark Vol. 3 No. 2 Tabel 9. Hasil Pembangkitan Bilangan Acak Bulan Z i U i Januari 1 0.143 Februari 3 0.429 Maret 6 0.857 April 0 0.000 Mei 5 0.714 Juni 2 0.286 Juli 1 0.143 Agustus 3 0.429 September 6 0.857 Oktober 0 0.000 November 5 0.714 Desember 2 0.286 Sumber: Data Diolah Tabel 10 Hasil Peramalan Produksi Kue Kering Narendra Tahun 2021 Bulan Nastar  Chotimes  Kastengel  Putri Salju Cornflakes Kacang Mede Bolu Kering Lidah Kucing Januari 140 170 180 130 150 210 162 152 Februari 250 200 270 158 178 192 184 146 Maret 270 147 132 156 173 177 184 176 April 100 150 200 110 175 180 145 165 Mei 100 120 122 172 169 166 174 165 Juni 175 160 150 180 162 120 175 120 Juli 140 170 180 130 150 210 162 152 Agustus 250 200 270 158 178 192 184 146 September 270 147 132 156 173 177 184 176 Oktober 100 150 200 110 175 180 145 165 November 100 120 122 172 169 166 174 165 Desember 175 160 150 180 162 120 175 120 Total Penjualan 2,070 1,894 2,108 1812 2,014 2,090 2,048 1,848

## Sumber: Data Diolah
e. Prediksi dengan prosedur simulasi dengan menggunakan hasil pembangkitan bilangan acak (U i ) untuk disesuaikan dengan data penjualan kue kering produksi Narendra sesuai dengan  range  interval  angka  acak  pada  periode  tersebut.  Sehingga  hasil  prediksi penjualan kue kering produksi Narendra untuk tahun 2021 (Tabel 10).
Tingkat akurasi hasil peramalan akan dihitung dengan membandingkan nilai aktual total penjualan dengan total hasil peramalan pada periode yang sama. Sehingga tingkat akurasi hasil peramalan penjualan kue kering produksi Narendra pada tahun 2021 untuk varian produk Nastar adalah sebagai berikut:

## 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 2021
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 2021
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok Benchmark Vol. 3 No. 2 Tabel 11. Hasil Peramalan Produksi Kue Kering Narendra Tahun 2022 Bulan Nastar Chotimes Kastengel  Putri Salju Cornflakes  Kacang Mede Bolu Kering Lidah Kucing Januari 158 165 179 176 176 168 158 142 Februari 230 218 207 160 193 215 175 195 Maret 265 165 190 175 193 185 192 188 April 100 150 150 134 160 176 169 149 Mei 106 139 178 145 180 187 183 175 Juni 168 178 148 159 187 179 163 157 Juli 158 165 179 176 176 168 158 142 Agustus 230 218 207 160 193 215 175 195 September 265 165 190 175 193 185 192 188 Oktober 100 150 150 134 160 176 169 149 November 106 139 178 145 180 187 183 175 Desember 168 178 148 159 187 179 163 157 Sumber: Data Diolah 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 1925 2070 = 0.93

## 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 93 %
Tingkat akurasi hasil peramalan tahun 2021 sangat baik yaitu sebesar 93% untuk produk  Nastar.  Sehingga peramalan  dengan  metode  Monte  Carlo  ini  dapat dilanjutkan untuk meramalkan penjualan jenis produk kue kering lainnya di tahun selanjutnya (2022) dengan hasil sebagai berikut (Tabel 11).

## SIMPULAN
Tingkat  akurasi  hasil  prediksi  penjualan  kue  kering  Narendra  sebesar  93%.  Hal  ini menunjukkan bahwa metode Monte Carlo dapat digunakan untuk estimasi stok kue kering berdasarkan  riwayat  data  penjualan  di  tahun  sebelumnya.  Untuk  meningkatkan  akurasi hasil prediksi yang didapat, disesuaikan dengan rekayasa nilai variable Z 0 , a, m dan c yang digunakan untuk membangkitkan nilai acak sebagai dasar simulasi peramalan Monte Carlo.

## DAFTAR PUSTAKA
Apri, M., Aldo, D. and Hariselmi, H. (2019). Simulasi Monte Carlo Untuk Memprediksi Jumlah Kunjungan Pasien. JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) , 7 (2),
32 – 46. doi: 10.47024/JS.V7I2.176.
Bastori,  I.  and  Nurlaila,  N.  (2019).  Analisis  Risiko  Proyek  PLTN  Dengan  Pendekatan Kuantifikasi Monte Carlo. Prosiding Seminar Nasional Infrastruktur Energi Nuklir 2019 , 213 – 221.
Budiani, B. (2020). Analisa Perbandingan Peramalan Data Penumpang PT KAI Antara Metode Simulasi Monte Carlo dan Double Moving Average. Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan , 6 (3), 176 – 183. doi: 10.33197/JITTER.VOL6.ISS3.2020.398.
Rani Purbaningtyas, Penerapan Metode Monte Carlo untuk Mendukung Estimasi Stok
Benchmark
Vol. 3 No. 2
Dewi,  D.  C.  and  Sumijan,  S.  (2021).  Simulasi  Monte  Carlo  dalam  Mengidentifikasi Peningkatan Penjualan Tanaman Mawar. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 3 (2), 60 – 65. doi: 10.37034/INFEB.V3I2.67.
Dewi,  P.  C.  P.,  Herawati,  N.  T.  and  Wahyuni,  M.  A.  (2019).  Analisis  Pengendalian Persediaan dengan Metode (EOQ) Economic Order Quantity Guna Optimalisasi Persediaan Bahan Baku Pengemas Air Mineral (Studi Kasus Pada PT. Tirta Mumbul Jaya Abadi). Jurnal Akuntansi Profesi , 10 (2), 54 – 65. doi: 10.23887/JAP.V10I2.22866.
Dima, A. M. and Alexandra, M. (2018). From Waterfall to Agile Software : Development Models in the IT sector, 2006 to 2018. Impacts on company management. Journal of International Studies , 11 (2), 315 – 325.
Fikri, M. K. (2019). Perspektif Etika Bisnis Islam Pada Sistem Konsinyasi Dalam Strategi Reseller. BISNIS :  Jurnal  Bisnis  dan  Manajemen  Islam , 7 (2),  161 – 176.  doi: 10.21043/bisnis.v7i2.5731.
Geni,  B.  Y.,  Santony,  J.  and  Sumijan,  S.  (2019).  Prediksi  Pendapatan  Terbesar  pada Penjualan Produk Cat dengan Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 1 (4), 15 – 20. doi: 10.37034/INFEB.V1I4.5.
Jufriyanto,  M.  (2020).  Peramalan  Permintaan  Keripik  Singkong  Pada  UMKM  Difaa dengan Simulasi Monte Carlo. Jurnal Teknik Industri: Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah dalam Bidang Teknik Industri , 6 (2), 107 – 113. doi: 10.24014/JTI.V6I2.10452.
Manurung,  K.  H.  and  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan  Barang  Menggunakan Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi , 1 (3),  7 – 10.  doi: 10.35134/JSISFOTEK.V1I3.3.
Miranda, C. R. (2019). Analiasa Pengendalian Persediaan Produk Sepatu Menggunakan Metode Forecasting, EOQ dan Monte Carlo Pada PT Kirana Abadi Sentosa. Jurnal Manajemen , 9 (1). doi: 10.46806/JM.V9I1.608.
Rafiska,  R.  (2022).  Prediksi  Jumlah  Kunjungan  Pasien  Menggunakan  Simulasi  Monte Carlo. Journal  of  Computer  System  and  Informatics  (JoSYC) , 3 (3),  141 – 146.  doi: 10.47065/JOSYC.V3I3.1690.
Wijayanti,  R.  (2018).  Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  dan  Peramalan  Penjualan Produk  Terhadap  Pencapaian  Laba  Perusahaan. Jurnal  Penelitian  dan  Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ , 5 (2), 134 – 147. doi: 10.32699/PPKM.V5I2.459.