## SIMULASI MONTE CARLO DALAM MEMPREDIKSI PENDAPATAN PENJUALAN UMKM (STUDI KASUS DI AAN BURGER)
Angga Warjaya, Ichwanul Muslim Karo Karo Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Kenangan Baru, Kecamatan Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia 20221 anggawarjaya.4213250020@mhs.unimed.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menggunakan  simulasi  Monte  Carlo  sebagai  alat  untuk  meramalkan  pendapatan  penjualan UMKM AAN Burger yang terletak di Desa Sei Mencirim, Kecamatan Sunggal, Kabupaten Deli Serdang. Simulasi Monte  Carlo  berdiri  sebagai  metodologi  komputasi  yang  bergantung  pada  pemanfaatan  bilangan  acak  untuk membuat  distribusi  probabilitas,  yang  kemudian  digunakan  untuk  memahami  implikasi  ketidakpastian. Pembuatan  angka  acak  dalam  penyelidikan  ini  dilakukan  melalui  metode  kongruen  campuran.  Hasil  simulasi mengungkapkan  proyeksi  pendapatan  sebesar  Rp33.490.000  pada  tahun  2023,  dengan  angka  penjualan menunjukkan  978  porsi  burger,  1201  porsi  kebab,  dan  1138  porsi  roti  panggang.  Tingkat  akurasi  prediksi mencapai 95% yang mengesankan. Berlawanan dengan angka perkiraan, data penjualan aktual untuk tahun 2023 menunjukkan pendapatan sebesar Rp 31.838.000, di samping penjualan 1002 porsi burger, 1085 porsi kebab, dan 1081  porsi  roti  panggang.  Mengambil  wawasan  dari  simulasi  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa efektivitas Metode Monte Carlo dalam prediksi pendapatan mencapai 95,06%. Penerapan metode ini menawarkan kenyamanan manajerial kepada pendirian AAN Burger dalam membuat keputusan berdasarkan informasi yang berkaitan dengan ekspansi bisnis dan strategi operasional mereka.
Kata kunci :  Simulasi, Monte Carlo, Prediksi Pendapatan Penjualan, Metode Mixed Congruent

## 1. PENDAHULUAN
Sejak  berdiri  pada  tahun  2010,  AAN  Burger, UMKM  yang  berlokasi  di  Kabupaten  Deli  Serdang, menjadi pilihan utama para pecinta makanan cepat saji di  sekitarnya.  Kedai  ini  menawarkan  beragam  menu lezat mulai dari burger hingga roti bakar bandung dan kebab.  Melalui  pengawasan  yang  cermat  dan perencanaan strategis, AAN Burger mampu mempertahankan  ekspansinya,  memastikan  aliran pendapatan  yang konsisten setiap  bulannya. Integrasi simulasi  Monte  Carlo  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  berharga  mengenai  estimasi  pendapatan, sehingga  memberikan  data  penting  untuk  strategi pengembangan  jangka pendek dan  jangka panjang di AAN Burger. Pemanfaatan teknik simulasi menggarisbawahi  komitmen  terhadap  keunggulan operasional  dan  pandangan  ke  depan  strategis  dalam mendorong keberhasilan AAN Burger dalam lingkungan pasar yang kompetitif.
Model simulasi mampu menggambarkan hubungan  sebab  akibat  dalam  suatu  sistem  dengan memanfaatkan  model  komputer  yang  berfungsi sebagai  representasi  dari  sistem  sebenarnya  [1]. Model-model ini beroperasi secara kualitatif, menjelaskan  interaksi  antara  berbagai  faktor  ketika diamati  [2].  Sebuah  model  dapat  dicirikan  sebagai gambaran logis yang menjelaskan fungsi dan interaksi dalam  suatu  sistem  [3].  Umumnya  model  dipandang sebagai  abstraksi  dari  berbagai  entitas,  konsep,  dan entitas  yang  ada  di  dunia  fisik  [4].  Berbeda  dengan model, simulasi digambarkan sebagai proses mengamati dan mengumpulkan data, yang selanjutnya digunakan  untuk  membuat  perkiraan  dan  keputusan
[5].  Selama  pelaksanaan  simulasi,  langkah  utama melibatkan  pembuatan  model  sistem  nyata;  Setelah model terbentuk, tahap selanjutnya adalah mengubahnya  menjadi  bentuk  program  agar  dapat dimanfaatkan  sebagai  simulasi  [6].  Tujuan  simulasi mencakup  hiburan  atau  permainan,  pelatihan,  dan menganalisis perilaku sistem, yang semuanya berasal dari model sistem nyata [7].
Prediksi  mencakup  tindakan  menyandingkan data  historis  untuk  dijadikan  cetak  biru  masa  depan. Untuk  terlibat  dalam  prediksi,  cetak  biru  sangat penting,  yang  melibatkan  desain  atau  kreasi  dengan tujuan  memperoleh  pengetahuan  sebagai  solusi optimal  guna  mendukung  pengambilan  keputusan guna  menyelesaikan  masalah.  Model  simulasi dianggap  efektif  dalam  menyelesaikan  permasalahan yang  rumit,  terutama  yang  terbukti  menantang  untuk diatasi  dengan  menggunakan  model  perhitungan matematis. Prediksi menunjukkan proses memperkirakan nilai-nilai yang akan datang berdasarkan pengetahuan atau nilai-nilai dari masa lalu yang  diterapkan  [8].  Peramalan  atau  prediksi merupakan  perkiraan  permintaan  di  masa  depan terhadap beberapa variabel prediktor yang didasarkan pada data historis [9].
Pendapatan menunjukkan masuknya atau bertambahnya aset atau penyelesaian kewajiban (atau penggabungan  keduanya)  dalam  jangka  waktu tertentu. Jangka waktu ini biasanya mencakup periode pengiriman atau produksi barang, pemberian layanan, atau operasi  utama  lainnya  yang  sedang  berlangsung [10].  Pendapatan  merupakan  landasan  bagi  suatu perusahaan dalam menjalankan aktivitasnya. Semakin
besar pendapatan yang diperoleh maka semakin besar juga keuntungan yang diperoleh perusahaan. Sebaliknya,  jika  pendapatannya  sedikit,  maka keuntungan  yang  diperoleh  juga  akan  sedikit. Peningkatan  pendapatan  ini  didukung  oleh  upaya manajemen  perusahaan.  Manajemen  diamanatkan untuk  menjunjung  tinggi  kinerja  perusahaan  yang terpuji  untuk  menopang  pertumbuhan  pendapatan yang  berkesinambungan.  Pendapatan  diperoleh  dari berbagai  aktivitas  seperti  penjualan,  bunga  bank, piutang,  dan  arus  kas  masuk.  Oleh  karena  itu,  jika pendapatan  yang  diterima  besar  maka  laba  yang diperoleh perusahaan juga akan melonjak. Sebaliknya jika  pendapatan  yang  diterima  sedikit  maka keuntungan yang dikumpulkan akan semakin berkurang [11].
Simulasi  Monte  Carlo  dapat  dipandang  sebagai uji  coba  dalam  meraih  peluang  melalui  pemanfaatan data sampel untuk mengatasi permasalahan [12]. Saat melakukan  simulasi  Monte  Carlo,  setiap  variabel diberi nilai probabilitas yang berasal dari model sistem sebenarnya  [13].  Teknik  khusus  ini  terbukti bermanfaat  dalam  meramalkan  atau  memperkirakan kinerja  suatu  sistem  dengan  meneliti  ketidakpastian tanpa  membuang  data  yang  ada  [14].  Melakukan eksperimen  menggunakan  metode  Monte  Carlo melibatkan pengerjaan nilai probabilitas dan generator bilangan acak [15]. Generator ini menghasilkan angka- angka  yang  muncul  secara  tidak  terduga  tanpa kemampuan mengantisipasi kemunculannya. Pendekatan ini memungkinkan  peneliti  untuk mengeksplorasi  berbagai  skenario  dan  membuat keputusan  berdasarkan  hasil  yang  dihasilkan  melalui proses simulasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Simulasi Monte Carlo
Monte  Carlo,  sebagai  metode  yang  termasuk dalam  kategori  uji  statistik,  dicirikan  oleh  sifat intuitifnya  dan  kemudahan  pemahaman.  Metode  ini memfasilitasi  penanganan  parameter  karakteristik yang bervariasi secara acak, memungkinkan eksplorasi  faktor-faktor  yang  perubahannya  tidak dapat diprediksi secara akurat [16]. Sebuah studi kasus yang  dilakukan  di  SMKN  2  Pekanbaru  menyoroti kemanjuran Simulasi Monte Carlo dalam memprediksi Hasil  Ujian  Nasional,  menekankan  signifikansi praktisnya dalam pengaturan pendidikan [17]. Dalam nada  yang  sama,  studi  Prediksi  Jumlah  Penggunaan Peralatan Kontrasepsi Keluarga Perencanaan menunjukkan  penerapan  metode  dalam  meramalkan pola  penggunaan  dan  menginformasikan  strategi alokasi sumber daya [18]. Selain itu, penelitian tentang Prediksi Pendapatan Terbesar pada Penjualan Produk Cat  menggarisbawahi  kemampuan  metode  untuk menghasilkan  wawasan  berharga  untuk  peramalan pendapatan  dan  perencanaan  bisnis  [19].  Terakhir, penyelidikan  Prediksi  Penggunaan  Obat  Kronis menggunakan  Metode  Monte  Carlo  menjelaskan potensinya dalam perawatan kesehatan dan penelitian
epidemiologi  untuk  memprediksi  dan  mengelola  tren penggunaan narkoba [20].

## 2.2. Penjualan
Penjualan  memainkan  peran  penting  dalam organisasi karena berfungsi sebagai kegiatan mendasar yang  secara  langsung  berdampak  pada  keberhasilan dan  keberlanjutan  perusahaan  secara  keseluruhan. Penjualan  produk  pada  dasarnya  adalah  sumber kehidupan dari setiap entitas bisnis, karena merupakan sumber  utama  penghasil  pendapatan  dan  stabilitas keuangan. Selain itu, kemampuan untuk unggul dalam penjualan  dan mendorong  peningkatan  angka penjualan  tidak  hanya  memastikan  kelangsungan hidup  perusahaan  tetapi  juga  membuka  jalan  bagi pertumbuhan dan perkembangan masa depan. Operasi penjualan dipandu oleh tiga tujuan utama yang penting untuk  mencapai  kesuksesan  berkelanjutan  di  pasar. Tujuan-tujuan  ini  termasuk  pencapaian  volume penjualan  tertentu,  menghasilkan  keuntungan  yang konsisten, dan penyediaan dukungan yang diperlukan untuk  ekspansi  dan  kemajuan  perusahaan  secara keseluruhan  dalam  lanskap  bisnis  yang  kompetitif. Intinya,  pentingnya  penjualan  di  perusahaan  tidak dapat  diremehkan,  karena  berfungsi  sebagai  fungsi penting  yang  mendorong  kinerja  keuangan  dan kelangsungan hidup jangka panjang organisasi [21].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Flowchart Algoritma Monte Carlo
Penelitian ini menggunakan teknik Monte Carlo untuk  melakukan  prakiraan  di  bidang  pendapatan penjualan makanan cepat saji, metode komputasi yang melibatkan simulasi nilai numerik melalui pertimbangan  fluktuasi  acak  dalam  parameter  awal. Sejumlah upaya penelitian sebelumnya telah menunjukkan kemanjuran pendekatan Monte Carlo di bidang  analitik  prediktif.  Langkah-langkah  berurutan yang  terlibat  dalam  analisis  simulasi  Monte  Carlo diwakili  secara  visual  pada  Gambar  1,  memberikan gambaran komprehensif tentang kerangka metodologis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Pemanfaatan  metode  Monte  Carlo  menandakan
pendekatan  canggih  untuk  pemodelan  prediktif, menawarkan  fondasi  yang  kuat  untuk  menghasilkan wawasan  tentang  dinamika  kompleks  prediksi pendapatan penjualan makanan cepat saji.
Penjelasan  berbagai  fase  yang  terlibat  dalam simulasi Monte Carlo seperti yang diilustrasikan pada Gambar  1  akan  digambarkan  di  bagian  selanjutnya dari makalah penelitian ini. Tahapan ini sangat penting untuk  memahami  seluk-beluk  proses  simulasi  dan akan diperiksa secara menyeluruh untuk memberikan wawasan komprehensif ke dalam metodologi.

## 3.1. Data Pendapatan Masa Lampau
Pada titik ini, sangat penting untuk dicatat bahwa penggabungan  data  pendapatan  yang  mencakup  dari tahun fiskal 2022 hingga 2023 dianggap penting dalam kerangka  teknik  simulasi  Monte  Carlo,  metode  yang memanfaatkan  data  keuangan  masa  lalu  sebagai patokan  untuk  meramalkan  hasil  masa  depan  dengan tingkat ketidakpastian yang diperhitungkan.

## 3.2. Menentukan Distribusi Probabilitas
Derivasi  distribusi  probabilitas  variabel  dicapai melalui pemanfaatan ekspresi matematika berikutnya: Perhitungan  distribusi  probabilitas  variabel  dapat dicapai  dengan  menggunakan  pendekatan  formula berikut.
𝑁𝑃 = 𝐹 𝐽𝐹 (1)
Dimana:
𝑁𝑃 = Nilai Probabilitas 𝐹 = Frekuensi 𝐽𝐹 = Jumlah Frekuensi 3.3. Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif Prosedur penetapan distribusi probabilitas kumulatif dijalankan melalui teknik penjumlahan nilai distribusi  probabilitas  dengan  nilai  agregat  dari probabilitas  sebelumnya.  Metode  ini  melibatkan akumulasi  probabilitas  pada  setiap  langkah  untuk mendapatkan distribusi probabilitas kumulatif keseluruhan. Perlu dicatat bahwa distribusi probabilitas  kumulatif  awal  mencerminkan  nilai distribusi  probabilitas  awal,  berfungsi  sebagai  titik awal  penting  dalam  perkembangan  probabilitas kumulatif.

## 3.4. Menentukan Distribusi
Probabilitas

## Kumulatif
Pada titik ini, prosedur penetapan rentang angka acak dijalankan dengan menghitung nilai probabilitas kumulatif dari langkah sebelumnya. Tujuan utama dari nilai  bilangan  acak  terletak  pada  berfungsi  sebagai batas antara variabel yang berbeda, sehingga berfungsi sebagai tolok ukur untuk hasil simulasi. Rentang angka acak  terdiri  dari  duo  komponen,  khususnya  nilai ambang awal dan nilai ambang akhir. Perhitungan nilai ambang  awal  untuk  variabel  awal  dimulai  pada  0, sedangkan  nilai  ambang  akhir  dipastikan  dengan mengalikan nilai probabilitas kumulatif setiap variabel
dengan 100 dan kemudian membulatkannya. Selanjutnya,  untuk  variabel  kedua  dan  variabel berikutnya,  nilai  ambang  awal  diturunkan  dari penambahan  1  ke  nilai  ambang  akhir  dari  variabel sebelumnya.  Pendekatan  sistematis  ini  memastikan perkembangan  yang  teratur  dan  penggambaran interval  bilangan acak untuk berbagai  variabel dalam proses simulasi. Melalui proses yang teliti inilah model simulasi  dapat  secara  akurat  menghasilkan  dan mewakili  keacakan  yang  melekat  dalam  sistem  yang sedang dipelajari.

## 3.5. Membangkitkan Angka Acak
Sebelum  melakukan  pembuatan  nomor  acak, sangat  penting  untuk  memverifikasi  keberadaan berbagai angka acak yang dibuat sebelumnya. Ada dua teknik  yang  banyak  digunakan  untuk  menghasilkan bilangan  acak:  metode  kongruen  campuran  dan metode  perkalian.  Penelitian  ini  menerapkan  metode kongruen  campuran  untuk  pembuatan  bilangan  acak. Untuk  menggunakan  metode  ini,  empat  parameter perlu ditentukan pada awalnya,  yaitu 𝐾 , 𝐾 𝑝 , 𝐾 𝑚 , dan 𝑁𝑎 0 ,  yang  semuanya  adalah  bilangan  bulat.  Rumus yang  digunakan  untuk  menghasilkan  angka  acak diberikan sebagai berikut:
𝑁𝑎 𝑖 = (𝐾. 𝑁𝑎 𝑖−1 + 𝐾 𝑝 )𝑚𝑜𝑑 𝐾 𝑚 (2) Dimana: 𝑁𝑎 𝑖 = Nilai angka acak ke-i
𝐾
= Konstanta Penggali (𝐾 < 𝐾 𝑚 ) 𝑁𝑎 𝑖−1 = Nilai angka acak sebelumnya (Untuk 𝑁𝑎 0 adalah  bilangan  awal  yang  merupakan kunci pembangkit dan disebut juga umpan, nilai 𝑁𝑎 0 merupakan bilangan bulat dengan ketentuan 𝑁𝑎 0 ≥ 0 dan 𝑁𝑎 0 < 𝐾 𝑚 ) 𝐾 𝑝 = Konstanta Pergeseran (𝐾 𝑝 < 𝐾 𝑚 ) 𝐾 𝑚 = Konstanta Modulus (𝐾 𝑚 > 0)

## 3.6. Hasil Simulasi
Melalui  pemeriksaan  hasil  yang  diperoleh  dari simulasi  Monte  Carlo,  seseorang  dapat  memperoleh wawasan berharga tentang perkiraan pendapatan yang terkait  dengan  AAN  Burger,  menjelaskan  potensi fluktuasi dan ketidakpastian yang dapat memengaruhi proyeksi  keuangan  di  industri  makanan  cepat  saji. Pemanfaatan  teknik  komputasi  ini  memungkinkan untuk eksplorasi berbagai skenario dan kemungkinan, memberikan pengambil keputusan dengan pemahaman yang komprehensif tentang berbagai hasil potensial yang mungkin timbul dari kondisi pasar dan strategi operasional yang berbeda.

## 3.7. Perbandingan Hasil
Pada tahap ini, sangat penting untuk melakukan analisis dan penilaian menyeluruh dengan menyandingkan hasil simulasi yang berasal dari angka pendapatan yang disediakan oleh AAN Burger, diikuti dengan  perhitungan  yang  cermat  untuk  menentukan tingkat  presisi  dan  kesetiaan  yang  ditunjukkan  oleh proses simulasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses membangun model simulasi memerlukan serangkaian prosedur berurutan yang harus dipertimbangkan  dengan  cermat.  Di  antara  langkah- langkah  ini  terletak  fase  pemrosesan  data  simulasi yang  rumit,  yang  sangat  penting  untuk  melakukan peramalan  pendapatan  UMKM  melalui  pemanfaatan teknik  Monte  Carlo.  Tahap  penting  ini  memainkan peran  penting  dalam  proses  pengembangan  model, karena  melibatkan  asimilasi  data  terkait  ke  dalam kerangka  model  untuk  menghasilkan  proyeksi pendapatan yang tepat. Keakuratan perkiraan pendapatan  sangat  bergantung  pada  efektivitas  dan akurasi prosedur pemrosesan data ini,
menggarisbawahi  signifikansinya  dalam  pembuatan model simulasi secara keseluruhan.
4.1. Data Pendapatan Masa Lampau
Penelitian ini menggunakan informasi pendapatan  bersama  dengan  rincian  penjualan  yang diperoleh  dari  MSME  AAN  Burger,  sebuah perusahaan  yang  mengkhususkan  diri  dalam  industri makanan.  Dataset  yang  disediakan  mencakup  data keuangan  untuk  tahun  2022  seperti  yang  diuraikan pada  Tabel  1.  Informasi  ini  berfungsi  sebagai  dasar penting  untuk  analisis  yang  dilakukan  dalam penelitian ini, menawarkan wawasan berharga tentang kinerja keuangan UMKM AAN Burger selama periode yang ditentukan.
Tabel 1. Data Penjualan Tahun 2022 Bulan Penjualan Pendapatan (Rp) Burger (@Rp 8.000) Kebab (@Rp 10.000) Roti Bakar (@Rp 12.000) 1 71 90 77 Rp 2.392.000 2 63 89 68 Rp 2.210.000 3 47 62 66 Rp 1.788.000 4 52 63 62 Rp 1.790.000 5 89 102 88 Rp 2.788.000 6 68 128 95 Rp 2.964.000 7 93 129 111 Rp 3.366.000 8 90 130 117 Rp 3.424.000 9 62 116 82 Rp 2.640.000 10 97 102 123 Rp 3.272.000 11 106 87 83 Rp 2.714.000 12 113 134 79 Rp 3.192.000 Total 951 1232 1051 Rp 32.540.000

## 4.2. Menentukan Distribusi Probabilitas
Di  bawah  ini  adalah  Tabel  2  yang  menyajikan hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan  distribusi kemungkinan,  analisis  statistik  yang  didasarkan  pada dataset yang diilustrasikan pada Tabel 1, memberikan gambaran  komprehensif  tentang  hubungan  numerik dan  pola  yang  diamati  dalam  kumpulan  data, memfasilitasi  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang probabilitas dan kejadian yang mendasari.

## Tabel 2. Distribusi Probabilitas Penjualan Tahun 2022
Bulan  Burger  DP  Kebab  DP  Roti Bakar  DP
1 71 0,07 90 0,07 77 0,07 2 63 0,07 89 0,07 68 0,06 3 47 0,05 62 0,05 66 0,06 4 52 0,05 63 0,05 62 0,06 5 89 0,09 102 0,08 88 0,08 6 68 0,07 128 0,10 95 0,09 7 93 0,10 129 0,10 111 0,11 8 90 0,09 130 0,11 117 0,11 9 62 0,07 116 0,09 82 0,08 10 97 0,10 102 0,08 123 0,12 11 106 0,11 87 0,07 83 0,08 12 113 0,12 134 0,11 79 0,08 Total 951 1 1232 1 1051 1
Perhitungan  distribusi  probabilitas  diturunkan dengan membagi penjualan untuk setiap bulan dengan total  penjualan  sepanjang  tahun  untuk  setiap  item
menu. Simbol DP mewakili distribusi probabilitas, dan hasil penjumlahan untuk setiap item menu akan secara konsisten  berjumlah  1.  Proses  ini  memungkinkan analisis  menyeluruh  tentang  distribusi  penjualan sepanjang  tahun,  memberikan  wawasan  berharga tentang kinerja setiap item menu dalam perusahaan.

## 4.3. Menentukan
Distribusi Probabilitas

## Kumulatif
Perhitungan  distribusi  kumulatif,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  3,  melibatkan  penjumlahan berbagai  distribusi  probabilitas  yang  telah  disajikan. Penting untuk dipahami bahwa distribusi probabilitas kumulatif berasal  dari  penjumlahan  distribusi probabilitas  sebelumnya.  Misalnya,  ketika  mencari distribusi  probabilitas  kumulatif  untuk  bulan  Januari, nilai  ini  sesuai  dengan  distribusi  probabilitas  khusus untuk  Januari.  Dalam  Tabel  3,  singkatan  DPK digunakan  untuk  mewakili  Distribusi  Probabilitas Kumulatif.  Tabel  ini  berfungsi  sebagai  titik  referensi untuk  memahami  bagaimana  distribusi  kumulatif berkembang  dari  waktu  ke  waktu  dan  memberikan gambaran komprehensif tentang distribusi probabilitas di  seluruh  periode  waktu  yang  berbeda.  Probabilitas kumulatif  yang dihitung pada Tabel 3 sangat penting untuk  menganalisis  tren  dan  pola  dalam  data, memungkinkan  eksplorasi  yang  lebih  mendalam  dari probabilitas yang mendasarinya.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Kumulatif Penjualan AAN Burger Tahun 2022 Bulan Burger DP DPK Kebab DP DPK Roti Bakar DP DPK 1 71 0,07 0,07 90 0,07 0,07 77 0,07 0,07 2 63 0,07 0,14 89 0,07 0,14 68 0,06 0,13 3 47 0,05 0,19 62 0,05 0,19 66 0,06 0,19 4 52 0,06 0,25 63 0,05 0,24 62 0,06 0,25 5 89 0,09 0,34 102 0,08 0,32 88 0,08 0,33 6 68 0,07 0,41 128 0,11 0,43 95 0,09 0,42 7 93 0,10 0,51 129 0,11 0,54 111 0,11 0,53 8 90 0,09 0,60 130 0,11 0,65 117 0,11 0,64 9 62 0,07 0,67 116 0,09 0,74 82 0,08 0,72 10 97 0,10 0,77 102 0,08 0,82 123 0,12 0,84 11 106 0,11 0,88 87 0,07 0,89 83 0,08 0,92 12 113 0,12 1 134 0,11 1 79 0,08 1

## 4.4. Menentukan Interval Angka Acak
Presentasi  selanjutnya  menggambarkan  proses penetapan  rentang  angka  acak  untuk  berbagai  opsi menu melalui analisis tabel terperinci. Secara khusus, Tabel  4  menguraikan  interval  untuk  pilihan  menu burger, sedangkan Tabel 5 memberikan interval yang sesuai  untuk  item  menu  kebab.  Selain  itu,  Tabel  6 menyajikan  interval  angka  acak  yang  terkait  dengan penawaran menu roti bakar, memungkinkan pemahaman komprehensif tentang distribusi pilihan di berbagai menu.
Tabel 4. Interval Bilangan Acak pada Menu Burger
Bulan  Burger DP DPK Interval Angka Acak Awal Akhir 1 71 0,07 0,07 1 7 2 63 0,07 0,14 8 14 3 47 0,05 0,19 15 19 4 52 0,06 0,25 20 25 5 89 0,09 0,34 26 34 6 68 0,07 0,41 35 41 7 93 0,10 0,51 42 51 8 90 0,09 0,60 52 60 9 62 0,07 0,67 61 67 10 97 0,10 0,77 68 77 11 106 0,11 0,88 78 88 12 113 0,12 1 89 100 Tabel 5. Interval Bilangan Acak pada Menu Kebab Bulan  Kebab DP DPK Interval Angka Acak Awal Akhir 1 90 0,07 0,07 1 7 2 89 0,07 0,14 8 14 3 62 0,05 0,19 15 19 4 63 0,05 0,24 20 24 5 102 0,08 0,32 25 32 6 128 0,11 0,43 33 43 7 129 0,11 0,54 44 54 8 130 0,11 0,65 55 65 9 116 0,09 0,74 66 74 10 102 0,08 0,82 75 82 11 87 0,07 0,89 83 89 12 134 0,11 1 90 100
Tabel 6. Interval Bilangan Acak pada Menu Roti Bakar
Bulan Roti Bakar DP DPK Interval Angka Acak Awal Akhir 1 77 0,07 0,07 1 7 2 68 0,06 0,13 8 13 3 66 0,06 0,19 14 19 4 62 0,06 0,25 20 25 5 88 0,08 0,33 26 33 6 95 0,09 0,42 34 42 7 111 0,11 0,53 43 53 8 117 0,11 0,64 54 64 9 82 0,08 0,72 65 72 10 123 0,12 0,84 73 84 11 83 0,08 0,92 85 92 12 79 0,08 1 93 100
Menurut informasi yang disajikan dalam Tabel 4, 5, dan 6, yang menguraikan perhitungan interval angka acak,  maka  dijelaskan  dengan  keterangan  sebagai berikut:
DP
= Distribusi Probabilitas
DPK = Distribusi Probabilitas Kumulatif Awal = Interval Angka Acak Awal Akhir = Interval Angka Acak Akhir 4.5. Membangkitkan Angka Acak Perhitungan
yang diperlukan untuk menghasilkan angka penjualan acak untuk tahun 2023 melibatkan  penggunaan  parameter  tertentu  seperti 𝐾  =  64 , 𝐾 𝑝 =  70 , 𝐾 𝑚 =  99 ,  dan 𝑁𝑎 0 =  12 . Parameter  ini  memainkan  peran  penting  dalam keakuratan  dan  keacakan  angka  penjualan  yang dihasilkan.  Setelah  nilai-nilai  ini  ditentukan  secara tepat  dan  dimasukkan  ke  dalam  proses  perhitungan, hasilnya  akan  ditabulasikan  dan  ditampilkan  pada Tabel 7 untuk analisis dan interpretasi lebih lanjut oleh pemangku kepentingan.

## Tabel 7. Membangkitkan Bilangan Acak
Index Ke-i Variabel Angka Acak (Na i+1 ) K Na i-1 Kp Km 1 64 12 72 99 48 2 64 48 72 99 75 3 64 75 72 99 21 4 64 21 72 99 30
Index Ke-i Variabel Angka Acak (Na i+1 ) K Na i-1 Kp Km 5 64 30 72 99 12 6 64 12 72 99 48 7 64 48 72 99 75 8 64 75 72 99 21 9 64 21 72 99 30 10 64 30 72 99 12 11 64
12 72 99 48 12 64
48 72 99 75
Berdasarkan temuan yang disajikan pada Tabel 7, analisis mengungkapkan satu set dua belas angka acak, yang  secara  khusus  diidentifikasi  sebagai  48,  75, 21, 30,  12,  48,  75,  21,  30,  12,  48,  dan  75.  Nilai-nilai numerik  ini  telah  dipilih  untuk  pemanfaatan  lebih lanjut  dalam  meramalkan  kinerja  pendapatan  yang diantisipasi  di  AAN  Burger,  sehingga  memfasilitasi proses  pengambilan  keputusan  yang  terinformasi dalam organisasi. Penggabungan strategis dari angka- angka  acak  ini  ke  dalam  prediksi  pendapatan mencontohkan  pendekatan  berbasis  data  yang bertujuan  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan profitabilitas  dalam  lanskap  persaingan  industri makanan yang serba cepat.

## 4.6. Hasil Simulasi
Pada  bagian  khusus  ini,  kita  akan  memeriksa hasil  perhitungan  simulasi  yang  telah  dilakukan dengan  cermat.  Temuan  yang  diperoleh  dari eksperimen  simulasi  yang  memprediksi  data  2022 akan  berfungsi  sebagai  dasar  untuk  memperkirakan pendapatan  yang  diharapkan  pada  tahun  2023.  Hasil simulasi  data  pendapatan  2023  telah  dirumuskan berdasarkan  rangkaian  simulasi  yang  dieksekusi seperti  yang  digambarkan  sebelumnya.  Hasil  ini sangat  penting  dalam  memberikan  wawasan  tentang tren  pendapatan  potensial  untuk  tahun  fiskal mendatang,  sehingga  menawarkan  panduan  strategis yang  berharga  untuk  proses  pengambilan  keputusan dalam bisnis.

## Tabel 8. Hasil Simulasi
Bulan Angka
Acak Burger  Kebab Roti Bakar Pendapatan 1 48 93 129 111 Rp    3.366.000
2 75
97 102 123 Rp    3.272.000
3 21 52 63 62 Rp    1.790.000 4 30 89 102 88 Rp    2.788.000 5 12 63 89 68 Rp    2.210.000 6 48 93 129 111 Rp    3.366.000 7 75 97 102 123 Rp    3.272.000 8 21 52 63 62 Rp    1.790.000 9 30 89 102 88 Rp    2.788.000 10 12 63 89 68 Rp    2.210.000 11 48 93 129 111 Rp    3.366.000 12 75 97 102 123 Rp    3.272.000 Total 495 978 1201 1138 Rp 33.490.000
4.7. Perbandingan Hasil
Analisis komprehensif dilakukan untuk membandingkan hasil simulasi pendapatan tahun 2023 dengan  angka  pendapatan  aktual,  temuan  terperinci ditunjukkan  pada  Tabel  9.  Alat  evaluasi  ini  menilai keakuratan dan keandalan model peramalan.
Tabel 9. Perbandingan Hasil B S DP1  DP2 DP3 DP4 A 1 3.366.000  87  110  104 3.044.000 90 2 3.272.000  101  94  97 2.912.000 89 3 1.790.000  68 66  71 2.056.000 87 4 2.788.000  89 91  87 2.666.000 96 5 2.210.000  93 72  79 2.412.000 92 6 3.366.000  73  102  101 2.816.000 84 7 3.272.000  99 97  96 2.914.000 89 8 1.790.000  89 70  69 2.240.000 80 9 2.788.000  65  104  86 2.592.000 93 10 2.210.000  50 87  78 2.206.000 100 11 3.366.000  75 93  109 2.838.000 84 12 3.272.000  113  99  104 3.142.000 96 Total  33.490.000  1002 1085 1081  31.838.000 95
Berdasarkan  data  yang  disajikan  pada  Tabel  9 mengenai  perbandingan  hasil,  deskripsi  terperinci diberikan  untuk  menjelaskan  temuan  dan  menyoroti perbedaan atau kesamaan yang diamati antara berbagai variabel yang dianalisis.
B = Bulan S = Simulasi Pendapatan 2023 DP1 = Data Penjualan Burger 2023 DP2 = Data Penjualan Kebab 2023 DP3 = Data Penjualan Roti Bakar 2023 DP4 = Data Pendapatan 2023 A
= Akurasi (%)
Pada  Tabel  9  dapat  dilihat  tingkat  penjualan dengan cara membandingkan nilai hasil simulasi tahun 2023  dengan  data real 2023.  Untuk  menentukan akurasinya dengan cara:
𝑇𝐴 = ( 𝑁𝑇𝑃𝑇𝑐 𝑁𝑃𝑃𝑇𝑏 ) ∗ 100 (3)
𝑇𝐴 = ( 31838000 33490000 ) ∗ 100
𝑇𝐴 = 95,06
Dimana:
TA = Tingkat Akurasi
NTPTc   = Nilai Total Pendapatan Terkecil NTPTb  = Nilai Total Pendapatan Terbesar
Dari  hasil  simulasi  Monte  Carlo,  diperoleh perkiraan pendapatan 2023 dengan menganalisis data penjualan  tahun  2022.  Proyeksi  pendapatan  untuk tahun  2023  diperkirakan  mencapai  Rp  33.490.000, dengan  penjualan  burger  diperkirakan  mencapai  978 porsi,  penjualan  kebab  sebanyak  1201  porsi,  dan penjualan  roti  panggang  sebanyak  1138  porsi. Keakuratan perkiraan ini dalam memprediksi pendapatan untuk tahun 2023 ditemukan berada pada 95%  yang  mengesankan.  Setelah  membandingkan nilai  perkiraan  dengan  data  penjualan  aktual  tahun
2023,  terungkap  bahwa  pendapatan  mencapai  Rp 31.838.000,  dengan  angka  penjualan  burger,  kebab, dan roti panggang masing-masing sebesar 1002 porsi, 1085 porsi, dan 1081 porsi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  simulasi,  tingkat  akurasi 95,06%  tercapai.  Temuan  ini  mengarah  pada kesimpulan yang tak terelakkan bahwa Metode Monte Carlo  terbukti  sangat  efektif  dalam  bidang  prediksi pendapatan. Keberhasilan yang ditunjukkan menggunakan Metode Monte Carlo untuk meramalkan pendapatan  penjualan  produk  menandakan  kemajuan penting  bagi  manajemen  AAN  Burger.  Dengan memanfaatkan  metode  ini,  tim  manajemen  dapat dengan  cepat  memastikan  angka  pendapatan  yang diantisipasi, sehingga merampingkan proses operasional.  Kemampuan  baru  ini  akan  secara signifikan  meningkatkan  kapasitas  pengambilan keputusan manajemen sehubungan dengan pengembangan strategis AAN Burger.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Z.  H.  Hartomi,  Yuhandri,  dan  J.  Santony, “Optimalisasi  Prediksi  Biaya  Komisi  Penjualan Mobil  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo,” J. KomtekInfo ,  vol.  7,  no.  2,  hal.  140–151,  2020, doi: 10.35134/komtekinfo.v7i2.74.
[2]  N.  Hayati,  “Optimalisasi  Prediksi  Penjualan Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte Carlo  dalam  Meningkatkan  Transaksi,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, no. 4, hal. 117–122, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.54.
[3]  M. Ihksan dan Y. Yunus, “Simulasi Monte Carlo dalam Memprediksi Tingkat Pendapatan Penjualan Kuliner,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, no. 1, hal. 28–33, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i1.63.
[4]  W.  S.  Moza,  “Pemodelan  dan  Simulasi  Monte Carlo dalam Meningkatkan Pendapatan Penjualan  Peralatan  Motor,” J.  Inform.  Ekon. Bisnis ,  vol.  2,  no.  4,  hal.  123–128,  2020,  doi: 10.37034/infeb.v2i4.55.
[5]  M.  H.  Munandar  dan  Masrizal,  “Simulasi Penjualan Arang Batok Kelapa dengan Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  Pada  CV. Banjar  Berniaga,” J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  hal. 95–100, 2019, doi: 10.36987/informatika.v7i2.1360.
[6]  D.  E.  Putra  dan  Melladia,  “Prediksi  Penjualan Sprei  Kasur  Toko  Coco  Alugada  Menggunakan Metode  Monte  Carlo,” JUTEKINF  (Jurnal Teknol.  Komput.  dan  Informasi) ,  vol.  10,  no.  2,
hal. 115–126, 2022,
doi:
10.52072/jutekinf.v10i2.456.
[7]  E.  Rahayu,  M.  Thoriq,  dan  S.  Sapriadi, “Pemodelan  Simulasi  dalam  Pengoptimalan Penjualan  Plastik  HD  Menggunakan  Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 4, hal. 247–252, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.245.
[8]  Dedrizaldi,  E.  Masdupi,  dan  M.  R.  Linda, “Analisis  Perencanaan  Persediaan  Air  Mineral dengan  Pendekatan  Metode  Monte  Carlo  pada PT.  Agrimitra  Utama  Persada,” J.  Kaji.  Manaj. dan Wirausaha , vol. 1, no. 1, hal. 388–396, 2019.
[9]  A. Al Akbar, H. Alamsyah, dan Riska, “Simulasi Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru  Universitas Dehasen Bengkulu Menggunakan Metode Monte Carlo,” J.  Pseudocode ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  8–16, 2020, doi: 10.33369/pseudocode.7.1.8-16.
[10]  Maulita,  M.  Adham,  dan  A.  Azizah,  “Analisis Pengaruh  Beban  Usaha  dan  Pendapatan  Usaha Terhadap  Laba  Perusahaan  Pada  PT.  Arpeni Pratama Ocean Line Tbk,” Sebatik , vol. 23, no.
2, hal. 330–336, 2019, doi: 10.46984/sebatik.v23i2.778.
[11]  Masril,  “Pengaruh  Pendapatan  Terhadap  Laba Bbersih Pada Perusahaan Plastik Dad Kaca Yang Listing Di BEI Periode 2010 - 2014,” J. Samudra Ekon.  dan  Bisnis ,  vol.  8,  no.  1,  hal.  663–670, 2017, doi: 10.33059/jseb.v8i1.207.
[12]  J.  Santony,  “Simulasi  Penjadwalan  Proyek Pembangunan Jembatan Gantung dengan Metode Monte Carlo,” J. Inf. Teknol. , vol. 2, no. 1, hal. 30–35, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i1.34.
[13]  A. E. Syaputra dan Y. S. Eirlangga, “Akumulasi dan Prediksi Tingkat Penjualan Minuman dengan Menerapkan  Metode  Monte  Carlo,” J.  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  4,  no.  3,  hal.  148–153,  2022,  doi: 10.37034/jidt.v5i1.225.
[14]  A.  E.  Syaputra  dan  Y.  S.  Eirlangga,  “Prediksi Tingkat Kunjungan Pasien dengan Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 2, hal. 97–102, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i2.202.
[15]  H.  Zalmadani,  J.  Santony,  dan  Y.  Yunus, “Prediksi  Optimal  dalam  Produksi  Bata  Merah Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, no. 1, hal. 13–20, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i1.11.
[16]  B.  Xing,  T.  Song,  J.  Cao,  Y.  Dong,  dan  K.  Li, “Research  on  Equipment  Support  Activity Process  Simulation  Based  on  Monte  Carlo Method,” J.  Shanghai  Jiaotong  Univ. ,  vol.  23, hal. 250–255, 2018.
[17]  Yusmaity,  J.  Santony,  dan  Yuhandri,  “Simulasi Monte  Carlo  untuk  Memprediksi  Hasil  Ujian Nasional (Studi Kasus di SMKN 2 Pekanbaru),” J. Inf. Teknol. , vol. 1, no. 4, hal. 1–6, 2019, doi: 10.37034/jidt.v1i4.21.
[18]  R. Y. Astia, J. Santony, dan Sumijan, “Prediction Of  Amount  Of  Use  Of  Planning  Family Contraception  Equipment  Using  Monte  Carlo Method  (Case  Study  In  Linggo  Sari  Baganti District),” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 2, no. 1, hal. 28–36, 2019, doi: 10.24014/ijaidm.v2i1.5825.
[19]  B.  Y.  Geni,  J.  Santony,  dan  Sumijan,  “Prediksi Pendapatan Terbesar pada Penjualan Produk Cat dengan  Menggunakan Metode Monte Carlo,” J.
Inform.  Ekon.  Bisnis ,  vol.  1,  no.  4,  hal.  15–20, 2019, doi: 10.37034/infeb.v1i4.5.
[20]  J.  R.  Mulia  dan  G.  W.  Nurcahyo,  “Prediksi Pemakaian  Obat  Kronis  Menggunakan  Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 2, hal. 81–85, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i2.198.
[21]  M.  A.  Masruri  dan  A.  Handayani,  “ANALISIS PENDAPATAN  PG.XYZ  DI  JAWA  TIMUR,” Digit.  Bisnis  J.  Publ.  Ilmu  Manaj.  dan  E- Commerce , vol. 2, no. 1, hal. 1–10, 2023