## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   1 Hal:  8-15 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Simulasi Algoritma Monte Carlo dalam Memprediksi Pendapatan Penjualan Produk Kalsium Tiens Syariah
Zulfitri Yani 1  , Sumijan 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
zulfitriyani08@gmail.com

## Abstract
In meeting consumer needs, the availability of calcium products is a problem that needs attention. Items that are often sold will  be  the  largest  stock,  so  that  the  demand  for  finished  goods  is  met  and  income  will  also  increase.  This  study  aims  to predict the level of sales revenue for calcium products at stokies tiens 872, in determining which products will be provided for  the  following  year.  The  data  to  be  used  is  the  sales  data  for  calcium  products  from  2018  to  2019.  Data  processing  is carried out using the Monte Carlo algorithm, then the data is processed and generated using random numbers taken randomly, after which it is converted or changed in the form of distribution with use simulation techniques to get the results. The results obtained in predicting the income level of sales of calcium products, by  making  comparisons  with the sales data that  were sold, namely Nutrient High Calcum Powder that existed in 2018, with simulation results in 2018 with a data accuracy rate of 91%, with the number of calcium products. as many as 1367 products. Then the data in 2019 with simulation results in 2019 with a data accuracy rate of 93% with the number of calcium products as many as 1667 products. With the resulting level of accuracy in the study, the monte carlo simulation can help the stockies predict sales revenue based on processed data, so that this study is able to predict the level of income for the following year.
Keywords: Simulation, Monte Carlo, Income Prediction, Calcium Product, Tiens.

## Abstrak
Dalam  memenuhi  kebutuhan  konsumen,  ketersediaan  produk  kalsium  merupakan  suatu  masalah  yang  perlu  diperhatikan. Barang yang sering terjual yang akan menjadi stock terbanyak, sehingga permintaan  barang  jadi terpenuhi dan  pendapatan juga  akan  meningkat.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  memprediksi  tingkat    pendapatan penjualan produk  kalsium  di  stokies tiens 872, dalam menentukan  produk  yang akan di sediakan  untuk  tahun berikutnya. Data  yang akan digunakan yaitu data penjualan  produk  kalsium  dari  tahun  2018  hinga    tahun  2019.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma monte  carlo,  kemudian  data  tersebut    diolah  dan  dibangkitkan  menggunakan    bilangan  acak  yang  di  ambil  secara  random, setelah itu dikonversi atau di ubah dalam bentuk distribusi  dengan mengunakan teknik  simulasi untu mendapatkan hasilnya. Hasil  yang    di  dapatkan  dalam  memprediksi  tingkat  pendapatan  penjulan  produk  kalsium,  dengan  cara    membuat perbandingan terhadap data penjualan yang banyak terjual  yaitu Nutrient High Calcum Powder  yang ada pada tahun 2018, dengan hasil simulasi tahun 2018 dengan tingkat akurasi data  sebesar 91%,  dengan jumlah produk kalsium sebanyak 1367 produk. Kemudian Data Pada tahun 2019 dengan hasil simulasi tahun 2019 dengan tingkat akurasi data  sebesar 93%  dengan jumlah  produk  kalsium  sebanyak  1667  produk.  Dengan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  pada    penelitian,  maka  simulasi monte carlo dapat membantu  pihak stokies dalam memprediksi  pendapatan penjualan berdasarkan data yang sudah diolah, Sehingga penelitian ini mampu memprediksi tingkat pendapatan untuk tahun berikutnya.
Kata kunci: Simulasi, Monte Carlo, Prediksi Pendapatan, Produk Kalsium, Tiens.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Teknologi informasi semakin berkembang saat sekarang. Perkembangan  tersebut  memberikan dampak yang  signifikan  terhadap  pekerjaan  manusia.  Hampir semua kegiatan atau pekerjaan diselesaikan menggunakan  bantuan    teknologi.  Teknologi  tersebut juga  digunakan  oleh  perusahaan  dalam  melakukan prediksi  angka,  jumlah  atau  nominal  untuk  memenuhi kebutuhan  pada  tahun  berikutnya.  Stokis  872  Padang merupakan      stokis    perwakilan  resmi    tiens  syariah yang ada di kota padang. Stokies ini bergerak dibidang penjualan  produk  herbal.  Produk  yang  dijual  ada beberapa  jenis  seperti  produk    kecantikan  dan
kesehatan.  Salah  satu  produk  kesehatan  yang  dijual adalah produk kalsium. Dalam memperkirakan permintaan    produk  kalsium  yang    terjual.  Pihak  toko masih  belum  bisa  memastikan  dengan  tepat,  karena banyak    permintaan  produk  kalsium  yang  akan disediakan berdasarakan kebutuhan konsumen. Banyaknya  permintaan  produk    ini  yang  akan mempengaruhi  jumlah  pendapatan  produk  kalsium. Semakin banyak kalsium yang terjual maka pendapatan yang diperoleh semakin besar.
Penjualan  merupakan  suatu  kegiatan  atau  usaha  yang konkrit. Kegiatan ini dilakukan untuk mentransfer suatu
produk dari produsen kepada konsumen. Tujuan utama penjualan  adalah    untuk    memperoleh  keuntungan  [ 1 ]. Banyak  strategi  yang  dilakukan  dalam  meningkatkan keuntungan penjualan yaitu strategi pemasaran. Strategi pemasaran  merupakan  hal  yang  penting  dalam penjualan. Mengelola stock barang merupakan langkah yang    bisa  dilakukan  untuk  meningkatkan  pendapatan penjualan serta meminimalisir kerugian [ 2 ].
Model merupakan  suatu proses atau  peristiwa  yang di delegasikan  dari  suatu  sistem    secara  kualitatif.  Pada umumnya  model  merupakan  suatu  gambaran  sistem yang  nyata.  Simulasi  merupakan  suatu  teknik  yang digunakan  dengan  menggunakan  bantuan  teknologi seperti  komputer  dalam  meniru  kerja  suatu  sistem  [ 3 ]. Pemodelan dan Simulasi adalah  suatu alat bantu dalam mengalisa  dan  mempelajari  sistem.  Model  merupakan gambaran  yang  tidak  bisa  didefenisikan  secara langsung.  Simulasi  merupakan  sebuah  software komputer  yang  digunakan  untuk  meniru  perilaku sebuah  sistem  seperti  sistem  yang  nyata.  Pemodelan simulasi bertujuan untuk menentukan dampak perubahan  dalam  lingkungan  sistem  [ 4 ].  Pemodelan dan simulasi dapat didefenisikan sebaga salah satu cara yang  dilakukan  oleh  perusahaan  dalam  menganalisa dan mempelajari sebuah proses dalam suatu sistem [ 5 ].
Simulasi  Monte  Carlo  merupakan  tipe  simulasi probablistik  dalam  menyelesaikan  masalah.  Dalam menghitung  probablitas  yang  dibutuhkan  metode  ini menggunakan  sampel  data  secara  acak  (random). Metode  ini  banyak  dilakukan  untuk  mengevaluasi sebuah  ketidakpastian.  Untuk  menghadapi  situasi probablistik  seperti  ini  diperlukan  suatu  metode  yang dinamakan  Monte  Carlo  [ 6 ].  Metode  Monte  Carlo merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk membantu perusahaan dalam
menyelesaikan permasalahan,  dimana  masalah  yang  diselesaikan berkaitan  dengan  sebuah  ketidakpastiaan.  Data  yang digunakan  sebagai  sampel  di  ambil  secara  acak  [ 7 ]. Penerapan  Monte  Carlo  dapat  memprediksi  sesuatu dimasa  yang  akan  datang  [ 8 ].  Metode  ini  dapat memperkirakan  cara  kerja  sistem  yang  ada  dengan beberapa kondisi yang berbeda, dan dapat menganalisa peluang  ketidakpastian  [ 9 ].  Metode  Monte  Carlo mampu  meningkatkan  efisiensi  dengan  memanfatkan metode penetapan harga [ 10 ].
Pada  penelitian  lainnya,  Metode  Monte  Carlo digunakan  dalam  optimasi  prediksi  biaya  komisi penjualan  mobil  pada  Showroom  Arengka  Automall. Pada  tahun  2018  hasil  simulasi    penjualan  mobil sebanyak    411  unit,  dengan  biaya  komisi  penjualan mobil  didapatkan    sebesar  Rp.411.000.000.  Tingkat akurasi    yang  didapatkan  sebesar  94%  berdasarkan perbandingan  data  real  sebelumnya    dengan  data  hasil simulasi [ 11 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam  metodologi  penelitian,  menguraikan  beberapa tahapan  dan  langkah-langkah  yang  akan  digunakan untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan  yang  terjadi, permasalahan yang terjadi pada penelitianini  mengenai prediksi  pedapatan  penjualan  produk  kalsium,  dengan menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Berikut  tahapan- tahapan    yang  ada  pada  metode  Monte  Carlo.  Seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1.Tahapan Monte Carlo
Berdasarkan gambar penelitian 1, maka susunan tahapan  metode monte carlo dapat di uraikan sebagai berikut :
2.1. Mengumpulkan Data Penjualan Kalsium
Data  yang  akan  diolah  pada  penelitian  yaitu  data penjualan kalsium untuk 3 jenis kalsium dalam waktu 2 tahun, mulai dari Januari 2018 sampai Desember  2019.
2.2. Menetapkan Distribusi Probablitas
Distribusi  probablitas  yang  ditetapkan  berpedoman kepada    jumlah  frekuensi  penjualan distribusi probablitas  digunakan  sebagai  acuan  dalam  membuat distribusi kumulatif.
2.3. Membuat Distribusi Probablitas Kumulatif
Dalam  membuat  distribusi  kumulatif  berpedoman kepada    distribusi  probablita,  distribusi  kumulatif
digunakan  sebagai  acuan  dalam  menglompokkan batasan interval.
2.4. Menetapkan Interval Angka Acak
Dalam  menentukan  interval  angka  acak,  ada  2  batasan yaitu batasan awal dan batasan akhir .
2.5. Membangkitkan Bilangan Acak
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pembangkitan bilangan acak untuk sebanyak 12.
2.6. Membuat Simulasi Rangkain Percobaan
Berdasarkan  angka  acak  yang  didapatkan  sebelumnya, maka  angka  acak  tersebut  dijadikan  acuan  dalam memprediksi  pendapatan    penjualan  untuk  tahun berikutnya.
2.7. Hasil Simulasi
Hasil  simulasi  yang  didapatkan,  digunakan  untuk melihat persamaan dari hasil  data manual dengan yang dihasilkan oleh sistem.

## 3. Hasil dan  Pembahasan
Pada  tahapan  ini  akan  di  uraikan  pembahasan  serta perhitungan    dengan  menggunakan  metode  monte carlo,  Maka  diperlukan  data  untuk  perhitungan.  Data yang  digunakan  yaitu  data  penjualan  produk  kalsium, dalam kurun waktu 2 tahun.
Tabel 1. Tabel Data Penjualan kalsium Tahun 2018
No Bulan Nutrient Hight Calcium Shutang Calcium Calcium For Children 1 Januari 105 13 27 2 Februari 110 13 23 3 Maret 99 13 31 4 April 125 12 32 5 Mei 88 13 27 6 Juni 90 11 28 7 Juli 110 12 25 8 Agustus 99 12 25 9 September 132 12 36 10 Oktober 100 12 34 11 November 90 13 37 12 Desember 100 12 30 Jumlah 1248 148 355 Harga (Rp) 230.000 240.000 207.000
Pada  Tabel  1  menunjukkan  data  penjulan  kalsium untuk  3  jenis  kalsium.  Pada  tahun  2018  dari  Bulan Januari  hingga  Desember.  Jenis  Kalsium  terdiri  dari Nutrient  Hight  Calcium  sebanyak  1248,  Shutang Calcium  sebanyak  148  dan  Calcium  For  Children sebanyak 355.
Tabel 2. Tabel Data Penjualan kalsium Tahun 2019
No Bulan Nutrient Hight Calcium Shutang Calcium Calcium For Children 1 Januari 115 13 27 2 Februari 130 13 23 3 Maret 119 13 31 4 April 140 12 32 5 Mei 139 13 27 6 Juni 120 11 28 7 Juli 138 12 25 8 Agustus 100 12 25 9 September 170 12 36 10 Oktober 140 12 34 11 November 120 13 37 12 Desember 120 12 30 Jumlah 1551 145 340 Harga (Rp) 230.000 240.000 207.000
Pada  Tabel  2  menunjukkan  data  penjulan  kalsium untuk  3  jenis  kalsium  pada  tahun  2019  dari  bulan Januari hingga Desember 2019.
Tahapan dalam perhitungan simulasi Monte Carlo :
3.1. Menentukan Distribusi Probablitas.
Pada tahapan ini menentukan  distribusi probablitas dan variabel, untuk menentukan distribusi probablitas menggunakan rumus :
Jf Fp DP  (1)
Dimana :
DP = Distribusi Probablitas
Fp = Frekuensi Penjualan
Jf = Jumlah Frekuensi
Menghitung  nilai  probabilitas  Nutricient  Hight Calsium Powder tahun 2018  berdasarkan data yang ada pada Tabel 1 :
DP1 = 105/1248= 0.08
DP2 = 110/1248 =  0.09
DP3 =  99/1248  =  0.08
DP4 = 125/1248 =  0.10
DP5 =   88/1248  =  0.07 DP6 =  90⁄1248 =    0.07
DP7  = 110/1248 = 0.09
DP8  = 99/1248   = 0.08 DP9  = 132/1248 = 0.11
DP10 = 100/1248 = 0.08
DP11 =  90/1248  = 0.07
DP12 = 100/1248 = 0.08
Tabel 3. Tabel Distribusi Probablitas Tahun 2018
No Bulan Nutrient Hight Calcium Probablitas Shutang Calcium Probablitas Calcium For Children Probablitas 2018 2018 2018 1 Januari 105 0.08 13 0.09 27 0.08 2 Februari 110 0.09 13 0.09 23 0.06 3 Maret 99 0.08 13 0.09 31 0.09 4 April 125 0.10 12 0.08 32 0.09 5 Mei 88 0.07 13 0.09 27 0.08 6 Juni 90 0.07 11 0.07 28 0.08 7 Juli 110 0.09 12 0.08 25 0.07 8 Agustus 99 0.08 12 0.08 25 0.07 9 September 132 0.11 12 0.08 36 0.10 10 Oktober 100 0.08 12 0.08 34 0.10 11 November 90 0.07 13 0.09 37 0.10 12 Desember 100 0.08 12 0.08 30 0.08 Tabel 4. Tabel  Distribusi Probablitas Tahun 2019 No Bulan Nutrient Hight Calcium Probablitas Shutang Calcium Probablitas Calcium For Children Probablitas 2019 2019 2019 1 Januari 115 0.07 13 0.09 25 0.07 2 Februari 130 0.08 11 0.08 25 0.07 3 Maret 119 0.08 11 0.08 29 0.09 4 April 140 0.09 13 0.09 30 0.09 5 Mei 139 0.09 12 0.08 31 0.09 6 Juni 120 0.08 12 0.08 29 0.09 7 Juli 138 0.09 12 0.08 30 0.09 8 Agustus 100 0.06 13 0.09 20 0.06 9 September 170 0.11 14 0.10 38 0.11 10 Oktober 140 0.09 10 0.07 31 0.09 11 November 120 0.08 12 0.08 28 0.08 12 Desember 120 0.08 12 0.08 24 0.07

## 3.2. Menetapkan  Distribusi Probablitas Kumulatif.
Dalam  menentukan  distribusi  probablitas  kumulatif, diperoleh  dari  hasil  jumlah  distribusi  probablitas Pertama  dengan  probablitas  selanjutnya,  kecuali  untuk nilai  distribusi  probablitas  kumulatif  yang  pertama, distribusi  kumulatif  pertama  sama  dengan  nilai distribusi probabilitas pertama.
Menghitung  nilai  probabilitas  3  jenis  kalsium  untuk tahun 2018  berdasarkan data yang ada pada Tabel 1.
K1 = DP1 = 0.08
K2 = DP2 + K1 = 0.08 + 0.09 = 0.17
K3 = DP3 + K2 = 0.17 + 0.08 = 0.25 K4 = DP4 + K3 = 0.25 + 0.10 = 0.35 K5 = DP5 + K4 = 0.35 + 0.07 = 0.42 K6 = DP6 +  K5 = 0.42 + 0.07 = 0.49 K7 = DP7 + K6 = 0.49 + 0.09 = 0.58 K8 = DP8 + K7 = 0.58 + 0.08 = 0.66
K9 = DP9 +  K8 = 0.77 + 0.08 = 0.85 K10 = DP10 +  K9 = 0.85 + 0.07 = 0.92 K11 = DP11 + K10 = 0.92 + 0.08= 0.94 K12 = DP12 +  K11 = 0.07 + 0.94 = 1
Tabel 5. Tabel Distribusi Probablitas Kumulatif 2018
No Bulan Nutrient Hight Calcium Shutang Calcium Calsium For Chilren Terjual Probablitas Kumulatif Terjual Probablitas Kumuatif Terjual Probablitas Kumulatif 1 Januari 105 0.08 0.08 13 0.09 0.09 27 0.08 0.08 2 Februari 110 0.09 0.17 13 0.09 0.18 23 0.06 0.14 3 Maret 99 0.08 0.25 13 0.09 0.27 31 0.09 0.23 4 April 125 0.10 0.35 12 0.08 0.35 32 0.09 0.32 5 Mei 88 0.07 0.42 13 0.09 0.44 27 0.08 0.40 6 Juni 90 0.07 0.49 11 0.07 0.51 28 0.08 0.48 7 Juli 110 0.09 0.58 12 0.08 0.59 25 0.07 0.55 8 Agustus 99 0.08 0.66 12 0.08 0.67 25 0.07 0.62 9 September 132 0.11 0.77 12 0.08 0.75 36 0.10 0.72 10 Oktober 100 0.08 0.85 12 0.08 0.83 34 0.10 0.82 11 November 90 0.07 0.92 13 0.09 0.92 37 0.10 0.92 12 Desember 100 0.08 1 12 0.08 1 30 0.08 1
Tabel 6. Tabel Distribusi Probablitas Kumulatif  2019
No Bulan Nutrient Hight Calcium Shutang Calcium Calsium For Chilren Terjual Probablitas Kumulatif Terjual Probablitas Kumuatif Terjual Probablitas Kumulatif 1 Januari 115 0.07 0.07 13 0.09 0.09 25 0.07 0.07 2 Februari 130 0.08 0.15 11 0.08 0.17 25 0.07 0.014 3 Maret 119 0.08 0.23 11 0.08 0.25 29 0.09 0.23 4 April 140 0.09 0.32 13 0.09 0.34 30 0.09 0.32 5 Mei 139 0.09 0.41 12 0.08 0.42 31 0.09 0.41 6 Juni 120 0.08 0.49 12 0.08 0.50 29 0.09 0.50 7 Juli 138 0.09 0.58 12 0.08 0.58 30 0.09 0.59 8 Agustus 100 0.06 0.64 13 0.09 0.67 20 0.06 0.65 9 September 170 0.11 0.75 14 0.10 0.77 38 0.11 0.76 10 Oktober 140 0.09 0.84 10 0.07 0,84 31 0.09 0.85 11 November 120 0.08 0.92 12 0.08 0.92 28 0.08 0.93 12 Desember 120 0.08 1 12 0.08 1 24 0.07 1
Pada  Tabel  5  dan  6  menampilkan  hasil    distribusi probablitas kumulatif untuk tahun 2018 dan 2019 yang diperoleh  dalam  2  tahun  berdasarkan  jenis  kalsium. Dimana  distribusi  kumulatif  yang  dihasilkan  di  akhir bulan adalah 1.
3.3. Menetapkan Interval Angka Acak
Dalam  menentukan    angka    acak    dapat    diperoleh berdasarkan  nilai  distribusi  probablitas  kumulatif, dimana angka acak digunakan sebagai pembatas antara satu variabel dengan variabel lainnya .
Berikut cara menetapkan nilai batasan pada tabel interval angka acak:
a) Nilai batas awal  Pertama adalah 1.
b) Nilai batas akhir diperoleh dengan mengalikan nilai probabilitas kumulatif masing-masing variabel dengan angka 100.
c) Nilai batas awal kedua dan selanjutnya diperoleh dari nilai batas akhir variabel sebelumnya kemudian ditambahkan dengan angka 1 .
Tabel 7. Tabel Interval Angka Acak 2018 No Bulan Nutrient Hight Calcium Interval Shutang Calcium Interval Calcium For Children Interval Awal Akhir Awal Akhir Awal Akhir 1 Januari 105 1 8 13 1 9 27 1 8 2 Februari 110 9 17 13 10 18 23 9 14 3 Maret 99 18 25 13 19 27 31 15 23 4 April 125 26 35 12 28 35 32 24 32 5 Mei 88 36 42 13 36 44 27 33 40 6 Juni 90 43 49 11 45 51 28 41 48 7 Juli 110 50 58 12 52 59 25 49 55 8 Agustus 99 59 66 12 60 67 25 56 62 9 September 132 67 77 12 68 75 36 63 72 10 Oktober 100 78 85 12 76 83 34 73 82 11 November 90 86 92 13 84 92 37 83 92 12 Desember 100 93 100 12 93 100 30 93 100 Tabel 8. Tabel Interval Angka Acak 2019
Pada  Tabel  8  menampilkan  batasan-batasan  interval awal  dan  akhir  dari  3  jenis  kalsium,  diantraanya
No Bulan Nutrient Hight Calcium Interval Shutang Calcium Interval Calcium For Children Interval Awal Akhir Awal Akhir Awal Akhir 1 Januari 115 1 7 13 1 9 25 1 7 2 Februari 130 8 15 11 10 17 25 8 14 3 Maret 119 16 23 11 18 25 29 15 23 4 April 140 24 32 13 26 34 30 24 32 5 Mei 139 33 41 12 35 42 31 33 41 6 Juni 120 42 49 12 43 50 29 42 50 7 Juli 138 50 58 12 51 58 30 51 58 8 Agustus 100 59 64 13 59 67 20 59 67 9 September 132 65 75 14 68 77 38 68 77 10 Oktober 170 76 84 10 78 84 31 78 84 11 November 120 85 92 12 85 92 28 85 92 12 Desember 120 93 100 12 93 100 24 93 100
kaslium Nutrient Hight Calcium, Shutang Calcium dan Calcium  For  children,  dimana  batasan  interval berpedoman kepada hasil dari distribusi kumulatif.
3.4. Membangkitkan Bilangan Angka Acak
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pembangkitan bilangan  acak,  yang  digunakan  dalam  proses  simulasi. Dalam  membangkitkan  bilangan  acak  terdapat    2 metode  yang  bisa  digunakan,  yaitu  metode  Mixed Congruent  Method  dan  Multiplicative  Method.  Untuk simulasi  ini  menggunakan  metode  Mixed  Congruent Method  dengan menggunakan  rumus:
Modm e Xi b Xi ) * ( 1   
(2)
Dimana :
Xi +1   = Bilangan Acak ke i ; b = konstanta Pengali (a < m) ;
e
= konstanta pergeseran (c < m) ;
m
= konstanta modulus ( m > 0 ) ;
Xi
= bilangan awal (bil bulat ≥ 0,X0<m) ;
i
= 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12.
Dalam  membangkitkan  bilangan  acak  menggunakan metode  Mixed  Congruent  Method,  ada  4  parameter yang  harus  ditentukan  terlebih  dahulu,  yaitu  nilai  b,  e, m dan Xi, dimana nilainya berupa b = 20, e = 30 , m = 99,  Xi  =  24.  Setelah  keempat  nilai  ditentukan, selanjutnya akan dilakukan perhitungan untuk membangkitkan  bilangan  acak    setelah  nilai  dari parameter-parameter  diisi  dengan  cara  sebagai  berikut ini:
X1 = (20 * 24 + 30) mod 99 = 15
X2 = (20  * 15 + 30) mod 99 = 33 X3 = (20  * 33+ 30) mod 99 = 96 X4 = (20 * 96 + 30) mod 99 = 69 X5 = (20 * 69+ 30) mod 99 = 24 X6 = (20 * 24 + 30) mod 99 = 15 X7 = (20 * 15 + 30) mod 99 = 33 X8 = (20 * 33 + 30) mod 99 = 96 X9 = (20 * 96 + 30) mod 99 = 69 X10 = (20 * 69 +30) mod 99 = 24
X11 = (20 * 24 + 30) mod 99 = 15
X12 = (20 * 15 + 30) mod 99 = 33
Tabel  9. Tabel Perhitungan Angka Acak I Xi (b*xi+e) Xi+1 = (b*xi+e)  Mod m 1 15 510 15 2 33 330 33 3 96 690 96 4 69 1950 69 5 24 1410 24 6 15 510 15 7 33 330 33 8 96 690 96 9 69 1950 69 10 24 1410 24 11 15 510 15 12 33 330 33
Pada  Tabel  9  menunjukkan  perhitungan  angka  acak dengan menggunakan
4 parameter untuk membangkitkan bilangan acak.
Tabel  10. Tabel Bilangan Angka Acak
I Xi 1 15
2 33 3 96
4 69 5 24
6 15 7 33 8 96 9 69 10 24 11 15 12 33
Berdasarkan hasil perhitungan angka acak pada Tabel 9 maka diperoleh  angka  acak  sebanyak 12 yaitu 15, 33, 96,  69,  24,  15,  33  96,  69,  24,  15,  dan33.  Angka  acak tersebut  digunakan  dalam  memprediksi  kalsium  yang akan di stock  dimasa yang akan datang.
3.5. Membuat Percobaan Simulasi Monte Carlo
Pada  tahapan  akhir  ini  akan  dilakukan    percobaan simulasi,  dengan  cara  membuat  percobaan,  dimana bilangan acak digunakan untuk memprediksi permintaan  serta  pendapatan  penjualan  ditahun berikutnya.Hasil  simulasi  yang  didapatkan  untuk  data tahun 2018, hasil simulasi digunakan untuk memprediksi  pendapatan  di  tahun  2019,  sedangkan Hasil simulasi yang didapatkan untuk data tahun 2019, digunakan  untuk  memprediksi  pendapatan  di  tahun 2020.
Tabel 11. Tabel Hasil  Simulasi Percobaan  2018 No Bulan Angka Acak Nutrient Hight Calcium Pendapatan Shutang Calcium Pendapatan Calcium For Children Pendapatan 1 Januari 15 110 25.300.000 13 3.120.000 31 6.417.000 2 Februari 33 125 28.750.000 12 2.880.000 27 5.589.000 3 Maret 96 100 23.000.000 12 2.880.000 30 6.210.000 4 April 69 132 30.360.000 12 2.880.000 36 7.452.000 5 Mei 24 99 22.770.000 13 3.120.000 32 6.624.000 6 Juni 15 110 25.300.000 13 3.120.000 31 6.417.000 7 Juli 33 125 28.750.000 12 2.880.000 27 5.589.000 8 Agustus 96 100 23.000.000 12 2.880.000 30 6.210.000 9 September 69 132 30.360.000 12 2.880.000 36 7.452.000 10 Oktober 24 99 22.770.000 13 3.120.000 32 6.624.000 11 November 15 110 25.300.000 13 3.120.000 31 6.417.000 12 Desember 33 125 28.750.000 12 2.880.000 27 5.589.000 Tabel 12 . Tabel Hasil Siumulasi Percobaan 2019 No Bulan Angka Acak Nutrient Hight Calcium Pendapatan (Rp) Shutang Calcium Pendapatan Calcium For Children Pendapatan (Rp) 1 Januari 15 130 29.900.000 13 2.640.000 29 6.030.000 2 Februari 33 139 31.970.000 11 3.120.000 31 6.417.000 3 Maret 96 120 27.600.000 11 2.880.000 24 4.968.000 4 April 69 170 39.100.000 13 3.360.000 38 7.866.000 5 Mei 24 140 32.200.000 12 2.640.000 30 6.210.000 6 Juni 15 130 29.900.000 12 2.640.000 29 6.030.000 7 Juli 33 139 31.970.000 12 3.120.000 31 6.417.000 8 Agustus 96 120 27.600.000 13 2.880.000 24 4.968.000 9 September 69 170 39.100.000 14 3.360.000 38 7.866.000 10 Oktober 24 140 32.200.000 10 2.640.000 30 6.210.000 11 November 15 130 29.900.000 12 2.640.000 29 6.030.000 12 Desember 33 139 31.970.000 12 3.120.000 31 6.417.000
Pada  Tabel  11  dan  Tabel  12  menunjukkan  hasil prediksi  permintaan  serta  pendapatan  kalsium  jenis Nutrient Hight Calcium, Shutang Calcium dan Calcium For Children untuk tahun 2018 dan tahun 2019.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka    jenis  produk kalsium  yang  paling  banyak  terjual  adalah  NHCP (Nutrient  Hight  Calcium  Powder)  dan  jenis  kalsium inilah yang mampu meningkatkan pendapatan penjualan  nantinya.  Tingkat  akurasi  hasil  prediksi Nutrient  Hight  Calcium  di  tahun  2019  yang berpedoman  pada  data  real  2018  adalah  91%,    dengan jumlah produk sebanyak 1367 produk. Tingkat akurasi hasil  prediksi    Nutrient  Hight  Calcium  di  tahun  2020 yang  berpedoman  pada  data  real  2019  adalah  93% dengan jumlah produk sebanyak 1661.

## Daftar Rujukan
[1] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2018).  Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal KomtekInfo, 5 (3), 33-41. DOI:
https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.148 .
[2] Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan Barang  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistim Informasi dan Teknologi, 1 (3), 7-10. DOI:
https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3 .
[3] Hutahaean,  H.  D.  (2018). Analisa  Simulasi  Monte  Carlo  Untuk Memprediksi  Tingkat  Kehadiran  Mahasiswa  dalam  Perkuliahan
(Studi  Kasus:  STMIK  Pelita  Nusantara) . Journal  Of  Informatic Pelita Nusantara, 3 (1).
[4] Yaqin,  M.  A.,  Julkarnain,  M.,  Syafri,  K.,  &  Kadir,  N.  (2018). Survey  Aplikasi  Pemodelan  dan  Simulasi  Proses  Bisnis  Open Source. MATICS:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi
Informasi, 10 (2), 59-64. DOI: https://doi.org/10.18860/mat.v10i2.5164 .
[5] Naim,  M.  A.,  &  Donoriyanto,  D.  S.  (2020).  Pengendalian Persediaan Obat Di Apotek Xyz dengan Menggunakan Simulasi Monte  Carlo.  J uminten:  Jurnal  Manajemen  Industri  & Teknologi, 1 (2), 1-11. https://doi.org/10.33005/juminten.v1i2.11
[6] Yusmaity.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2019).  Simulasi  Monte Carlo  untuk  Memprediksi  Hasil  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus  di SMKN 2 Pekanbaru). Jurnal Informasi dan Teknologi, 1 (4), 1-6. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21 .
[7] Zalmadani,  H.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi Optimal  dalam  Produksi  Bata  Merah  Menggunakan  Metode Monte  Carlo. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  2 (1),  13-20. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i1.11 .
[8] Santony,  J.  (2020).  Simulasi  Penjadwalan  Proyek  Pembangunan Jembatan  Gantung  dengan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal
Informasi dan Teknologi, 2 (1), 30-35. DOI:
https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.34 .
[9] Astia,  R.  Y.,  Santony,  J.,  &  Sumijan,  S.  (2019).  Prediction  of Amount  of  Use  of  Planning  Family  Contraception  Equipment Using Monte Carlo Method (Case Study In Linggo Sari Baganti District). Indonesian  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data
Mining, 2 (1), 28-36. DOI:
http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.5825  .
[10] Chang,  G.  (2018).  Examining  the  Efficiency  of  American  Put Option  Pricing  by  Monte  Carlo  Methods  with  Variance
Reduction. International  Journal  of  Economics  and  Finance, 10 (2), 10-13. DOI: http://doi.org/10.5539/ijef.v10n2p10 .
[11] Hartomi, Z. H., Yuhandri, Y., & Santony, J. (2020). Optimalisasi Prediksi  Biaya  Komisi  Penjualan  Mobil  Menggunakan  Metode Monte Carlo . Jurnal KomtekInfo, 7 (2), 140-151.