## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis

## ht t p: / / www.i nf eb .or g
2019 Vol. 1 N o .   4 Hal:  15-20 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Prediksi Pendapatan Terbesar pada Penjualan Produk Cat dengan Menggunakan Metode Monte Carlo
Bias Yulisa Geni 1  , Julius Santony 2 , Sumijan 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang bias.yulisageni@gmail.com

## Abstract
Completing  cat  products  in  meeting  consumer  demand  is  something  that  must  be  addressed.  Sales  are  very  important  for sales. The amount of demand for goods increases, it will get a large income. The purpose of this  study is to predict the sales revenue of paint products at UD. Masdi Related, makes it easy for the leadership of the company to find out the amount of money  obtained quickly.  This  research  also  makes  it  easy  for  companies  to  take  business  strategies  quickly  and  optimally. The data used in this research is the data of paint product sales for January 2016 to December 2018 which is processed using the Monte carlo method. Income prediction will be done every year. In addition to predicting revenue, the sales data is also used to predict product demand every year. To predict the sales of paint products using the Monte Carlo method. The results of this study can predict sales revenue of paint products very well. Based on the results of tests conducted on the system used to predict sales revenue of cat products with an average rating of 89%. With a fairly high degree of accuracy, the application of  the  Monte  Carlo  method  can be  estimated  to  make  an  estimate  of  the  income  and  demand  for  each  paint  product  every year. Necessary, will facilitate the leadership to choose the right business strategy to increase sales of cat product sales.
Keywords: Modeling and Simulation, Monte Carlo, Revenue Prediction, Paint Products, Building Stores.

## Abstrak
Ketersediaan produk cat dalam pemenuhan konsumen merupakan permasalah yang harus di atasi. Keadaan stok suatu barang sangat mempengaruhi pendapatan penjualan. Jumlah permintaan barang yang meningkat, maka akan memperoleh pendapatan yang  besar.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  memprediksi  pendapatan  penjualan produk  cat  di  Toko  Bangunan  UD. Masdi. Sehingga, memudahkan pihak pimpinan perusahaan untuk mengambil strategi bisnis dengan cepat dan optimal. Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  produk  cat  Januari  2016  hingga  Desember  2018  yang  diolah dengan  menggunakan  metode  monte  carlo.  Prediksi  pendapatan  akan  dilakukan  setiap  tahun.  Selain  untuk  memprediksi pendapatan,  data  penjualan  tersebut  juga  digunakan  untuk  memprediksi  permintaan  produk  cat  setiap  tahun.  Untuk melakukan  prediksi  terhadap  penjualan  produk  cat  dengan  sangat  baik.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan didapatkan  bahwa  sistem  yang  digunakan  untuk  memprediksi  pendapatan  penjualan  produk  cat  dengan  rata-rata  akurasi sebesar 89%. Dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi, penerapan metode monte carlo dianggap dapat melakukan prediksi pendapatan da  permintaan  masing-masing  produk  cat  setiap  tahunnya.  Sehingga,  akan  memudahkan  pihak  pimpinan untuk memilih startegi bisnis yang tepat untuk meningkatkan pendpaatan penjualan produk cat.
Kata kunci: Pemodelan dan Simulasi, Monte Carlo, Prediksi Pendapatan, Produk Cat, Toko Bangunan.
© 2019 INFEB

## 1. Pendahuluan
Toko  Bangunan  UD.  Masdi  adalah  sebuah  usaha dagang yang bergerak dibidang penjualan yang menjual berbagai  bahan  bangunan,  saah  satunya  produk  cat. permintaan  produk  cat  di  Toko  Bangunan  UD.  Masdi cendrung  berubah-ubah,  hal  ini mengakibatkan pimpinan  di  Toko  Bangunan  UD.  Masdi  mengalami kesulitan  untuk  memperkirakan  jenis  produk  cat. Jumlah permintaan konsumen terhadap produk cat yang tidak  menentu  membuat  Toko  Bangunan  UD.  Masdi belum  mampu  sepenuhnya  memperkirakan  seberapa banyak  produk  cat  yang  harus  disediakan  berdasarkan permintaan pasar sehingga akan mempengaruhi jumlah pendapatan yang dicapai.
Penjualan  adalah  sejumlah  barang  yang  dibeli  atau diminta  dengan  satuan  harga  tertentu.  Penelitian
lainnya  mengenai  simulasi  penjualan  adalah  simulasi penjualan  barang  pada  PT.  Perkebunan  Silindak  yang diteliti  oleh  Nasution  (2016).  Perkebunan  silindak merupakan  sebuah  koperasi  yang  menyelenggarakn fungsi pembelian atau pengadaa barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan anggota sebagai konsumen akhir. Permintaan konsumen sering tidak terpenuhi dikarenakan kurangnya jumlah persediaan. oleh karena itu  dilakukan  prediksi  penjualan  barang  pada  PT. Perkebunan  Silindak  dengan  menggunakan  metode monte  carlo.  Tingkat  keberhasilan  dari  penelitian  ini adalah 85 % [1].
Pemodelan dan simulasi adalah sebuah perangkat untuk melakukan  uji  coba  dengan  tujuan  mendapatkan alternatif  terbaik  untuuk  mendukung  pengambilan keputusan  dalam  menyelesaikan  suatu  permasalahan
tertentu,  data  yang  digunakan  adalah  data  masa  lalu. Model  simulasi  dinilai  efektif  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  komplek,  deimana  permasalahn tersebut  sangat  sulit  diselesaikan  dengan  model matematis  biasa.  Model  simulasi  ataupun  optimasi sangat  banyak  digunakan  untuk  analisis  kuantitatif, namun  dua  hal  tersebut  menggunakan  konsep  yang berbeda [2]. Pemodelan dan simulasi adalah ilmu yang terdiri  dari  pengembangan  dan  penggunaan  model  dan simulasi. Pemodelan dan simulasi dikembangkan dalam berbagai  aspek.  Elemen-elemen  yang  paling  relevan dengan  diskusi  yang  mungkin  paling  baik  dijelaskan dalam  konteks  siklus  hidup  proyek  atau  studi pemodelan dan simulasi [3].
Simulasi  dikenal  sebagai  teknik  pemodelan  yang menggambarkan  hubungan  sebab  akibat  sebuah  sistem agar  memberikan  hasil  yang  menyerupai  dengan  hasil sebenarnya [4] .  Simulasi  merupakan  alat  yang  sering digunakan  dalam  mempelajari  atau  menganalisis perilaku  kerja  dari  suatu  sistem  atau  proses  oleh manajemen dalam menyelesaikan pekerjaannya. Simulasi  adalah  program  ( software )  komputer  yang berfungsi  untuk  meniru  perilaku  sistem  nyata.  Tujuan dari simulasi adalah pelatihan (training), studi perilaku sistem  ( behaviour ),  hiburan  atau  permainan  ( game ). Simulasi adalah duplikasi atau abstraksi dari persoalan dalam  kehidupan  nyata  kemudian  dirubah  kedalam model  matematika.  Simulasi  merupakan  salah  satu metodologi  untuk  melakukan  percobaan  dengan menggunakan model dari suatu sistem nyata [5] .
Metode  Monte  Carlo  adalah  metode  numerik  yang dideskripsikan  sebagai  metode  simulasi  statistik. Metode  ini  telah  diaplikasikan  pada  proses  yang melibatkan  perilaku  acak  dan  untuk  mengukur parameter-parameter  fisik  yang  sulit  bahkan  tidak mungkin untuk kalkulasi dengan pengukuran eksperimental [6] .  Metode  Monte  Carlo  pada  dasarnya digunakan  sebagai  prosedur  numerik  untuk  menaksir nilai ekspektasi dari suatu peubah acak . Metode Monte Carlo merupakan perhitungan numerik yang mengandung  intergral  multidimensi  yang  digunakan dalam komputasi keuangan. Monte Carlo yaitu simulasi untuk  menentukan  angka random dari  data  sampel. Metode Monte Carlo menggunakan bilangan acak [7] .
Metode Monte Carlo adalah kelas algoritma komputasi yang  menggunakan  sampel  acak  dalam  menghasilkan pemecahan masalah. Metode Monte Carlo menggunakan  angka  acak  dan  statistik  probabilitas dalam  menyelesaikan  masalah.  Metode  Monte  Carlo digunakan  untuk  memecahkan  masalah  pada  beberapa bidang seperti ekonomi, fisika, matematika dan bidang lainnya.  Metode  Monte  Carlo  adalah  algoritma  pada komuter  dalam  mensimulasikan  beberapa  sistem perilaku. Metode Monte Carlo merupakan metode yang efisien dalam menyelesaikan masalah [8] .
Simulasi  Monte  Carlo  menggunakan  model  komputer untuk  menirukan  kehidupan  nyata  atau  membuat prediksi [9] . Prediksi atau peramalan merupakan proses untuk  memperkirakan  berapa  kebutuhan  pada  masa mendatang  yang  meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran kuantitas,  waktu  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  dalam rangka  memenuhi  perminaan  barang  ataupun  jasa. Hasil  dari  suatu  peramalan  penjualan  merupakan pernyataan  terhadap  kondisi  masa  depan  mengenai penjualan  sebagai  proyeksi  dari  perminaan  konsumen potensial  untuk  jangka  waktu  tertentu.  Meskipun demikan  hasil  perkiraan  mungkin  saja  tidak  sama dengan  rencana [10] .  Penjualan  merupakan  kegiatan pembelian  produk  antara  produsen  dengan  konsumen degan  tujuan  memperoleh  keuntungan  atau  laba  dari produk yang dibeli [11] [12] .
Dari  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan  dapat disimpulkan  bahwa  perusahaan  memerlukan  sebuah sistem  yang  mampu  melakukan  prediksi  pendapatan penjualan  produk  cat  yang  akan  memudahkan  pihak perusahaaan  untuk  melakukan  persediaan  cat  yang banyak  diminati  oleh  konsumen  sehingga  perushaan dapat mengambil keputusan dalam menentukan strategi pemasaran  untuk  mendapatkan  jumlah  keuntungan yang  besar  serta  proses  pengambilan  keputusan  juga dilakukan  secara  cepat  dan  optimal.  Sehingga  melalui permasalahan tersebut, maka akan dilakukan penelitian tentang  prediksi  pendapatan  penjualan  produk  cat dengan  menggunakan  metode  monte  carlo  di  Toko Bangunan UD. Masdi.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  monte  carlo.  Berdasarkan  banyak  penelitian yang  telah  dilakukan,  metode  monte  carlo  dapat diaplikasikan  untuk  melakukan  peramalan.  Penelitian ini  akan  membahas  tentang  prediksi  pendapatan penjualan  produk  cat.  berikut  adalah  tahapan  dari analisa  simulasi  monte  carlo  yang  ditampilkan  pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan analisa simulasi Monte Carlo
Gambar  1  menyajikan  tahapan-tahapan  dari  simulasi monte  carlo,  berikut  adalah  penjelasan  mengenai tahapan-tahapan simulasi monte carlo :
1. Data penjualan produk cat. Data  yang  digunakan  untuk  melakukan prediksi  pendapatan  penjualan  adalah  data penjualan  dari  Januari  2016  hingga  Desember 2018.
2. Distribusi probabilitas penjualan produk cat. Distribusi  probabilitas  adalah  distrubusi  yang menggambarkan  peluang  dari  sekumpulan variat  sebagai  pengganti  frekuensi.  Distribusi probabilitas  di  tentukan  tiap  bulannya  untuk setiap produk.
3. Distribusi kumulatif penjualan produk cat. Distribusi  kumulatif  digunakan  sebagai  dasar pengelompokkan  batas  interval  dan  bilangan acak.
4. Interval  angka  acak  ( random )  penjualan produk cat.
Pembangkitan bilangan random  menggunakan perhitungan LCG ( Linear Congruential Generator ),  dengan  menentapkan  nilai  a,  m dan c.
5. Bilangan acak ( Random ). Pembangkitan  bilangan  acak  adalah  sebanyak 12.  Jadi  untuk  simulasi  ini  terdapat  12 bilangan acak.
6. Simulasi Monte Carlo Penjualan Produk Cat
Melihat  proses  dari  simulasi  monte  carlo untuk mengethaui prediksi pendapatan penjualan produk cat.
7. Hasil
Melihat  kecocokan  dari  hasil  simulasi  dan melihat tingkat akurasinya.
Berikut  adalah  tahapan  proses  analisa  monte  carlo dalam  memprediksi  pendapatan  penjualan  produk  cat L:
1. Pengelompokkan Data Penjualan.
Data  yang  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan produk  cat  adalah  data  penjualan,  berikut  adalah  salah satu  data  penjualan  yaitu  data  penjualan  produk  cat Lenkote Supersilk 2,5L tahun 2016 pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan Produk Cat Lenkote Supersilk 2,5 L Tahun
2016 dengan harga @Rp 150.000. Bulan Terjual Jumlah Pendapatan (Rp) Januari 11 1.650.000 Februari 6 900.000 Maret 4 600.000 April 10 1.500.000 Mei 12 1.800.000 Juni 3 450.000 Juli 3 450.000 Agustus 4 600.000 September 12 1.800.000 Oktober 2 300.000 November 4 600.000 Desember 4 600.000 75 11.250.000
Dari  tabel  1  pengelompokkan  data  dilakukan berdasarkan merk yang sama. Produk cat yang terjual pada  tahun  2016  ada  sebanyak  15  produk  cat.  15 produk  akan  dikelompokkan  untuk  dapat  melakukan simulasi Monte Carlo dalam memprediksi pendapatan penjualan masing-masing produk cat setiap tahunnya.
2. Menghitung distribusi probabilitas.
Berikut  adalah  tabel  2  yang  menyajikan  perhitungan distribusi  probabilitas  berdasarkan  data  yang  disajikan pada tabel 1.
Tabel  2.  Distribusi  Probabilitas  Penjualan  Produk  Cat  Lenkote Supersilk 2,5 L Tahun 2016
Bulan Terjual Distribusi Probabilitas Januari 11 0,15 Februari 6 0,08 Maret 4 0,04 April 10 0,13 Mei 12 0,16 Juni 3 0,04 Juli 3 0,04 Agustus 4 0,05 September 12 0,16 Oktober 2 0,03 November 4 0,05 Desember 4 0,05 Total 75
Perhitungan  distribusi  probabilitas  ddiapatkan  dari jumlah  terjual  pertama  dibagi  dengan  total  terjual. Begitu seterusnya.
3. Menghitung Distribusi Kumulatif.
Berikut  adalah  perhitungan  distribusi  kumulatif  yang disajikan pada tabel 3.
Tabel  3.  Distribusi  Kumulatif  Penjualan  produk  Cat  Lenkote Supersilk 2,5 L Tahun 2016
Bulan Terjual Distribusi Probabilitas Distrubusi Kumulatif Januari 11 0,15 0,15 Februari 6 0,08 0,23 Maret 4 0,04 0,28 April 10 0,13 0,41 Mei 12 0,16 0,57 Juni 3 0,04 0,61 Juli 3 0,04 0,65 Agustus 4 0,05 0,70 September 12 0,16 0,86 Oktober 2 0,03 0,89 November 4 0,05 0,94 Desember 4 0,05 0,99
Berdasarkan  tabel  3  yaitu  perhitungan  distribusi kumulatif.  Untuk  distribusi  kumulatif  bulan  Januari sama  dengan  distribusi probabilitas bulan  Januari. Sedangkan  untuk  distribusi  kumulatif  bulan  Februari didapatkan  melalui  penjumlahan  dari  nilai  distribusi kumulatif  bulan  januari  dengan  distribusi  probabilitas bulan  Februari,  begitupun  seterusnya  untuk  bulan Maret sampai Desember.
4. Menetukan Interval Bilangan Acak
Berikut  adalah  tabel  4  yang  menyajikan  penentuan interval bilangan acak.
Tabel 4. Interval Bilangan Acak Bulan Terjual DP DK IA 1 11 0,15 0,15 00-14 2 6 0,08 0,23 15-22 3 4 0,04 0,28 23–27 4 10 0,13 0,41 28-40 5 12 0,16 0,57 41-56 6 3 0,04 0,61 57-60 7 3 0,04 0,65 61-64 8 4 0,05 0,70 65-69 9 12 0,16 0,86 70-85 10 2 0,03 0,89 86-88 11 4 0,05 0,94 89-93 12 4 0,05 0,99 94-98
Berdasarkan tabel 4 yang menyajikan penetuan interval bilangan  acak,  maka  dijelaskan  keterangan  sebagai berikut :
DP = Distribusi Probabilitas. DK = Distribusi Kumulatif. IA = Interval Angka.
5. Menghitung  dan  membangkitkan  bilangan  acak (random).
Untuk  menentukan  interval  angka  acak  dihitung melalui  jumlah  terjual  produk  cat  dengan  merk  yang sama. Setelah menghitung interval angka acak, langkah selanjutnnya  adalah  dengan  melakukan  perhitungan bilangan  acak  ( random ).  Perhitungan  bilangan  random dilakukan  dengan  menggunakan  metode  LCG  ( Linear
Congruential  Generator ).  Berikut  adalah  perhitungan dengan menggunakan metode LCG, untuk membangkitkan  bilangan random yang  disajikan  pada tabel 5.
Diketahui : k=25, g=1996, z0=12357, m=74
Untuk melakukan perhitungan bilangan random dengan menggunakn  metode  LCG,  maka  ditentukan  terlebih dahulu nilai a, z0, m dan c.
Tabel 5 .Perhitungan Bilangan Acak
I Zi (k*zi+g) zi+1=(k*zi+g) mod m 0 12357 310921 47 1 47 3171 63 2 63 3571 19 3 19 2471 29 4 29 2721 57 5 57 3421 17 6 17 2421 53 7 53 3321 65 8 65 3621 21 9 69 3721 21 10 21 2521 5 11 5 2121 49
Berdasarkan  tabel  5,  didapatkan  bahwa  bilangan  acak sebanyak 12 yaitu 47, 63, 19, 29, 57, 17, 53, 65, 69, 21, 5, dan 49. Bilangan acak tersebut akan digunakan untuk memprediksi  pendapatan  penjualan  masing-masing produk  cat.  berikut  adalah  proses  perhitungan  simulasi monte  carlo  dalam  memprediksi  pendapatan  penjualan produk  cat  Lenkote  Supersilk  2,5L  Tahun  2016  yang disajikan pada tabel 6.
Tabel  6.  Proses  Prediksi  Pendapatan  Penjualan  Produk  Cat  Lenkote Supersil2,5 L untuk Tahun 2017
Bulan Bilangan Acak Prediksi Permintaan Jumlah Pendapatan (Rp) Januari 47 12 1.800.000 Februari 63 3 450.000 ßMaret 19 6 900.000 April 29 10 1.500.000 Mei 57 3 450.000 Juni 17 6 900.000 Juli 53 12 1.800.000 Agustus 65 4 600.000 September 69 4 600.000 Oktober 21 6 900.000 November 5 11 1.650.000 Desember 49 12 1.800.000 Total 89 13.350.000
Dari  tabel  7  yang  merupakan  proses  perhitungan dengan  menggunakan  metode  monte  carlo  untuk memprediksi  pendapatan  penjualan  produk  cat  dengan merk  Lenkote  Supersilk  2,5L  untuk  tahun  2017, didapatkan  prediksi  jumlah  permintaan  sebanyak  89 kaleng  dan  prediksi  jumlah  pendapatan  sebesar Rp.13.350.000,00. Tingkat keberhasilan prediksi pendapatan  penjualan  produk  Cat  Lenkote  Supersilk 2,5L adalah 84,3%.
Gambar  2  menyajikan  proses  prediksi  pendapatan penjualan yang telah dilakukan perhitungannya melalui
sistem prediksi pendapatan penjualan produk cat. Hasil prediksi disajikan pada tabel 7.
Gambar 2. Tampilan proses prediksi
Tabel 7. Hasil Prediksi Bulan Penjualan Probabilitas Kumulatif IA (k*z)+g (k*z)+g mod m Prediksi Permintaan Jumlah Pendapatan (Rp) 1 11 0,15 0,15 00-14 31092 47 12 1.800.000 2 6 0,08 0,23 15-22 3171 63 3 450.000 3 4 0,04 0,28 23–27 3571 29 6 900.000 4 10 0,13 0,41 28-40 2471 29 10 1.500.000 5 12 0,16 0,57 41-56 2721 57 3 450.000 6 3 0,04 0,61 57-60 3421 17 6 900.000 7 3 0,04 0,65 61-64 2421 53 12 1.800.000 8 4 0,05 0,70 65-69 3321 65 4 600.000 9 12 0,16 0,86 70-85 3621 69 4 600.000 10 2 0,03 0,89 86-88 3721 21 6 900.000 11 4 0,05 0,94 89-93 2521 5 11 1.650.000 12 4 0,05 0,99 94-98 2121 49 12 1.800.000 Total 75 89

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dari  hasil  simulasi  monte  carlo  didapatkan  prediksi produk cat dengan merk Lenkote Supersilk 2,5L untuk tahun  2017  berdasarkan  data  penjualan  produk  cat Lenkote  Supersilk  2,5L  Tahun  2016,  dengan  prediksi jumlah  pendapatan  sebesar  Rp.  13.350.000,-  dan terjual  sebanyak  89  kaleng.  Akurasi  keberhasilan  dari prediksi pendapatan penjualan produk cat dengan merk lenkote supersilk 2,5L untuk tahun 2017 adalah sebesar 84,3%.  Hasil  simulasi  tersebut  sesuai  dengan perhitungan manual dalam melakukan prediksi pendapatan penjualan produk cat dengan merk Lenkote Supersilk 2,5 L tahun 2016. Untuk prediksi pendapatan penjualan  produk  cat  Lenkote  Supersilk  2,5L  untuk Tahun  2018  berdasarkan  data  penjualan  Tahun  2017 didapatkan prediksi pendapatan sebesar Rp. 13.200.00,- dan  terjual  sebanyak  88  kaleng.  Akurasi  keberhasilan dari prediksi pendapatan penjualan produk cat Lenkote Supersilk 2,5 L untuk tahun 2018 adalah 84,1 %. Untuk produk  cat  dengan  merk  lain  telah  dilakukan  uji  coba melalui  sistem  prediksi.  Tingkat  akurasi  dari  sistem diatas 80%.

## 4.   Kesimpulan
Dari  hasil  dan  pembahasan  dapat  diketahui  tingkat akurasi  prediksi  pendapatan  penjualan  produk  cat Lenkote  Supersilk  untuk  tahun  2017,  dimana    satu bulan terdapat transaksi penjualan produk cat sebanyak 15 produk adalah sebesar 84,3%. Untuk tingkat akurasi seluruh  penjualan  produk  cat  adalah  89  %.  Dari  hasil
tersebut diambil kesimpulan bahwa metode monte carlo dapat melakukan prediksi pendapatan penjualan produk cat. Dengan berhasilnya penerapan metode monte carlo dalam memprediksi pendapatan penjualan produk maka akan  memberikan  kemudahan  pada  pihak  pimpinan  di Toko  bangunan  UD.  Masdi    untuk  mengetahui  jumlah pendapatan  penjualan  produk  cat  dengan  cepat sehingga  membantu  pihak  pimpinan  untuk  mengambil keputusan  dalam  pengambilan  ketersediaan  produk  cat yang  dapat  dilihat  pada  proses  simulasi  menunjukkan produk  cat  mana  yang  memberikan  pendapatan penjualan yang lebih tinggi.

## Daftar Rujukan
[1] Nasution, K. N. (2016). Prediksi penjualan barang pada koperasi PT.  Perkebunan  Silindak  dengan  menggunakan  Metode  Monte Carlo. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 3(6).
[2] Prasetyowati,  E.  (2016). Aplikasi  Simulasi  Persediaan  Teri Crispy  Prisma  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo . JUSTINDO
(Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) , 1(01).
[3] Fujimoto,  R.,  Bock,  C.,  Chen,  W.,  Page,  E.,  &  Panchal,  J.  H. (Eds.).  (2017).  Research  challenges  in  modeling  and  simulation for  engineering  complex  systems.  Cham:  Springer  International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-58544-4 .
[4] Veza,  O.  (2016).  Simulasi  Pengendalian  Persedian  Gas Menggunakan Metode Monte Carlo Dan Pola Lcm (Studi Kasus Di PT PKM Group Cabang Batam). Jurnal Teknik Ibnu Sina JT- IBSI , 1(01). http://dx.doi.org/10.36352/jt-ibsi.v1i01.18 .
[5] Noviani, R., Nasution, Y. N., & Rizki, N. A. (2017). Klasifikasi Persediaan  Barang  Menggunakan  Analisis  Always  Better Control  (ABC)  dan  Prediksi  Permintaan  dengan  Metode  Monte Carlo . Jurnal Eksponensial , 8(2), 103-110.
[6] Adisalam, B. G., Gunawan, P. H., & Imrona, M. (2017). Deteksi Kemacetan  Lalu  Lintas  dengan  Menggunakan  Algoritma  Monte Carlo. Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) , 2(2), 23-36. http://dx.doi.org/10.21108/INDOJC.2017.2.2.174 .
[7] Ratnasari, D. A. A. P., Dharmawan, K., & Nilakusmawati, D. P. E.  (2017).  Penentuan  Nilai  Kontrak  Opsi  Tipe  Binar  Pada Komodits  Kakao  menggunakan  Metode  Quasy  Monte  Carlo dengan  Barisan  Bilangan  Acak  Faure.  E-Jurnal  Matematika, 6(4), 214. https://dx.doi.org/10.24843/mtk.2017.v06.i04.p168 .
[8] Saragih,  N.  E.,  Astuti,  E.,  Parhusip,  A.  A.,  &  Nirmalasari,  T.
(2018,  August).  Determining  Production  Number  Using  Monte Carlo  Simulation  Method.  In  2018  6th  International  Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) (pp. 1-5). IEEE.
[9] Mahessya, R. A. (2017). Pemodelan dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan  Pelanggan  menggunakan  Metode  Monte  Carlo  pada PT.  Pos    Indonesia  (Persero)  Padang.  Jurnal  Ilmu  Komputer,
6(1), 15–24. https://dx.doi.org/10.33060/jik/2017/vol6.iss1.41 .
[10] Dedrizaldi,  E.  M.,  &  Linda,  M.  R. Analisis  Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte Carlo pada  PT.  Agrimitra  Utama  Persada . Jurnal  Kajian  Manajemen dan Wirausaha . 1(1).
[11] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2018).  Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal KomtekInfo , 5(3), 33-41.
https://doi.org/10.29165/komtekinfo.v5i3.148 .
[12] 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).