## PENERAPAN METODE MONTE CARLO PADA SIMULASI PREDIKSI PERMINTAAN MOBIL
Indri Syafitri, Divia Dwi Arfika
Program Studi S1 Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Medan, Jl. W. Iskandar Pasar V Medan Esatate Kab. Deli Serdang, Medan, Indonesia indrisyafitri78@mhs.unimed.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  pemahaman  mengenai  penerapan  metode  Monte  Carlo  pada simulasi  prediksi  permintaan  mobil.  Melalui  analisis  studi  kasus  yang  lebih  terarah.  Penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  dan  rinci  mengenai  efektivitas,  manfaat,  dan  kendala  dalam menggunakan  metode  Monte  Carlo  dalam  konteks  Simulasi  Prediksi  Permintaan  Mobil.  Penelitian  ini menggunakan  metode  Monte  Carlo  dimana  diperoleh  hasil  yang  sama  berdasarkan  perhitungan  manual  dan perhitungan menggunakan sistem berbasis website yaitu jumlah permintaan mobil setiap bulan pada tahun 2024 di PT. Toyota Astra Motor adalah sekitar 58 unit. Dengan demikian, adanya simulasi berbasis website ini dapat membantu  pihak  PT.  Toyota  Astra  Motor  dalam  mengelola  usahanya  terutama  untuk  perencanaan  dan pengelolaan permintaan Mobil sehingga menghasilkan pengelolaan usaha yang lebih terstruktur.
Kata kunci :  Simulasi, Prediksi, Monte Carlo, Mobil

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  sekarang,  kemajuan  teknologi informasi  telah  mengubah  cara  pandang  Perusahaan dalam berbisnis. Hal ini terjadi pada Perusahaan yang tidak  lagi  terikat  pada  lokasi  fisik.  Sekarang  banyak bisnis  yang  melakukan  penjualan  secara online, dan kemajuan  teknologi  berdampak  besar  pada  bidang pemasaran. Penjualan  dapat  dianggap  sebagai  suatu tindakan  yang  dilakukan  untuk  mengangkut  suatu produk (barang atau jasa) dari titik asal ke titik tujuan (konsumen)  [1].  Prediksi  adalah  sebuah  metode Dimana  sesuatu  dapat  ditiru  dan  diramalkan sedemikian  rupa  sehingga  sesuai  dengan  kejadian sebenarnya guna meminimalisir kegagalan [2].
Dalam  matematika,  metode  Monte  carlo  dapat digunakan  untuk  memprediksi  permintaan  konsumen terhadap  suatu  produk  atau  barang.  Oleh  karena  itu, mengetahui  ramalan  atau  perkiraan  permintaan  suatu produk  memungkinkan  kita  untuk  mempersiapkan persediaan produk tersebut untuk memenuhi permintaan  konsumen  dan  menghindari  situasi Dimana kita kehabisan stok (persediaan)[3]. Simulasi adalah  implementasi  suatu  model  ke  dalam  program komputer  atau  rangkaian  elektronik,  dengan  tujuan untuk mensimulasikan perilaku suatu sistem, pelatihan atau permainan dalam konteks sistem nyata, dengan  menggunakan  perangkat  lunak  sehingga perilakunya menyerupai sistem nyata tertentu [4].
Contoh  penerapan  metode  Monte  Carlo  adalah simulasi  prediksi  permintaan  mobil  di  PT.  Toyota Astra  Motor  tahun  2024.  Dengan  memprediksi permintaan  mobil  di  PT.  Toyota  Astra  Motor nantinya  akan  menghasilkan  sistem  berbasis website yang  berguna  bagi  perusahaan  termasuk  untuk memperkirakan  jumlah  mobil  yang  diinginkan konsumen sehingga dapat menghindari situasi dimana jumlah  mobil  yang  tersedia  tidak  cukup  untuk memenuhi permintaan. Selain  itu, dengan  melakukan
prediksi  ini,  perusahaan  dapat  beroperasi  dengan lebih  efisien  terhadap  waktu,  mengurangi  terjadinya kesalahan,  memfasilitasi  pemantauan,  dan  mencegah ketidak  akuratan  dalam  memprediksi  permintaan barang.
Berdasarkan penelitian terdahulu tentang “Simulasi  Lokasi  cabang  dan  Keputusan  penjualan PT  XYZ  menggunakan  metode  Monte  Carlo”  oleh Hanin Fitria, dkk pada tahun 2023 yang menyebutkan bahwa  metode  Monte  Carlo  dapat  digunakan  untuk mengetahui  kelayakan  Lokasi  usaha  baru  seperti pabrik mobil yang masih mengalamai kesulitan akibat penggunaan  system  manual.  Kota  Bantul  telah menunjukkan hasil yang lebih baik. Cabang ini dapat dipilih  sebagai  cabang  baru  Perusahaan  karena perhitungan biaya personel yang menguntungkan [5]. Penelitian  lebih  lanjut  terkait  Simulasi  Monte  Carlo dilakukan  oleh  Weni  Lestari  Putri  dengan  Judul “ Using  Product  Sourcing  Forecasting  in  Qshop Batam” hasil  penelitian  tersebut  dapat  digunakan untuk  memperkirakan  kebutuhan  persediaan  barang yang berguna bagi supplier Qshop [6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan pemahaman lebih dalam mengenai penerapan metode Monte  Carlo  pada  simulasi  prediksi  permintaan mobil.  Melalui  analisis  studi  kasus  yang  lebih terfokus. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan  yang  berharga  dan  mendalam  mengenai efektivitas, kelebihan, dan kendala dalam menggunakan  metode  Monte  Carlo  dalam  konteks Simulasi  Prediksi  Permintaan  Mobil.  Berdasarkan penjelasan  yang  telah  diuraikan  pada  penelitian sebelumnya, maka penelitian ini melibatkan perancangan sistem berbasis website dengan menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  dari  PT. Toyota  Astra  Motor  yang  akan  digunakan  untuk memprediksi permintaan mobil pada tahun 2024.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Simulasi
Simulasi merupakan representasi yang menciptakan suatu peristiwa  nyata. Simulasi  menjadi mungkin  ketika  peristiwa  dapat  dievaluasi  secara analitis  dan  numerik.  Untuk  kejadian  sederhana, gunakan  Teknik  matematika  untuk  menggambarkan kejadian  tesebur  sehingga  informasi  faktual  dapat diambil darinya. Namun sulit untuk dievaluasi secara analitis sehingga harus disimulasikan terlebih dahulu. [7].
Simulasi  sendiri  memiliki  sebuah  konsep  yaitu suatu  alat  yang  dimaksudkan  untuk  membantu menyelesaikan  permasalahan  agar  dapat  diselesaikan dengan  ketelitian  yang  memadai.  Simulasi  dapat digunakan  untuk  membangun  model  dan  juga  dapat digunakan sebagai alat analisis yang ampuh. Para ahli dapat  menggunakan  Simulasi  untuk  memecahkan masalah dan mengambil keputusan yang tepat.
Simulasi juga dapat memberikan studi sederhana  dan  rinci  selama  periode  waktu  tertentu. Simulasi  tidak  menghasilkan  suatu  jawaban,  tetapi menghasilkan  evaluasi  terhadap  respon/jawaban tersebut  dan  menilai  apakah  jawaban  tersebut merupakan jawaban yang terbaik [8].
langkah  dalam  simulasi  dapat  dituliskan  sebagai berikut:
a. Rumusan  Masalah.  Rumusan  masalah  meliputi spesifikasi  yaitu  kriteria  kinerja,  variabel keadaan,  dan  parameter  system  yang  sesuai dengan  aturan  Keputusan  alternatif  yang dievaluasi.
b. Membuat  Model  Simulasi,  yaitu  membuat model yang menggambarkan kondisi sebenarnya  dari  permasalahan  yang  akan disimulasikan.
c. Validasi  Model  Simulasi.  Digunakan  uji persamaan  dua  varians  (homogenitas)  dan  uji persamaan dua rata-rata [9].
2.2.  Prediksi Prediksi merupakan sebuah perkiraan. Peramalan  merupakan  suatu  upaya  meramalkan  atau memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi  di  masa  depan dengan  menggunakan  metode  ilmiah  berdasarkan berbagai  informasi  yang  relevan  dari  masalalu (Sejarah). Peramalan bertujuan  untuk mengumpulkan informasi  mengenai  hal  yang  paling  mungkin  terjadi di masa depan.
Prediksi  seperti  pertandingan  sepak  bola  atau olahraga  seringkali  didasarkan  pada  pandangan subjektif  dan  prediksi  dari  sudut  pandang  individu [10].  Simulasi  Monte  Carlo  adalah  ujian  keacakan matematis.  Prediksi  dengan  menggunakan  Monte Carlo  mengulangi  hal  yang  sama  berulang  kali dengan  bilangan  acak  seragam  yang  berbeda, sehingga  perlu  dilakukan  pengujian  data  untuk memperoleh informasi yang lebih efisien [11].
Pengujian  Monte  Carlo  biasanya  dijalankan  di komputer menggunakan nomor acak. Simulasi Monte Carlo sangat efektif bila digunakan untuk pemodelan. a. aliran ( Thread) antrian dalam kegiatan
b. Perkembangan  penyakit  yang  menyebar  seiring berjalannya waktu
c. Pengujian statistik
d. Perkiraan Harga.
Kesamaan  dari  semua  permasalahan  di  atas adalah bahwa persamaan tersebut melibatkan semuanya  situasi  dunia  nyata  yang  sulit  untuk dimodelkan  menggunakan  teknik  analisis.  Simulasi menguji  kombinasi  data  nyata  dan  bilangan  acak untuk menguji dan memberikan hasil yang menyelesaikan sebagian atau seluruh masalah [12].

## 2.3.  Monte Carlo
Metode  Monte  Carlo  adalah  metode  analisis numerik  yang  melakukan  percobaan  sampel  acak. Salah  satu  model  simulasi  yang  paling  banyak digunakan  untuk  manajemen  persediaan  adalah Monte Carlo. Model simulasi Monte Carlo merupakan salah satu jenis simulasi stokastik Dimana penyelesaian  permasalahan  diberikan  berdasarkan proses  pengacakan/  Stokastik  [13].  Proses  ini  terdiri dari  distribusi  probabilitas  dan  distribusi  probabilitas teoritis  dari  variabel  data  yang  dikumpulkan  untuk data  di  atas.  Angka  acak  digunakan  untuk menggambarkan  peristiwa  berurutan  acak  yang berubah  selama  proses  simulasi.  Sifat-sifat  bilangan acak  adalah  sama  untuk  setiap  Kumpulan  yang diperoleh,  dan  peluang  munculnya  bilangan  acak tidak  dipengaruhi  oleh  bilangan-bilangan  diatas. Simulasi  dengan  metode  Monte  Carlo  digunakan untuk menentukan estimasi permintaan [14].
Langkah-langkah  utama  dalam  simulasi  Monte Carlo adalah sebagai berikut [15]:
a. Tentukan  distribusi  probabilitas  yang  diketahui dari  beberapa  data  yang  diperoleh  dari kumpulan  data  historis.  Selain  menggunakan data  historis,  distribusi  probabilitas  juga  dapat diperoleh dari distribusi normal tergantung jenis yang diamati. Variabel-variabel yang digunakan dalam  simulasi  harus  ditentukan  berdasarkan distribusi probabilitas.
b. Ubah  distribusi  probabilitas  menjadi  bentuk frekuensi  kumulatif.  Distribusi  probabilitas kumulatif digunakan
sebagai dasar pengelompokkan interval bilangan acak.
c. Jalankan  proses  simulasi  menggunakan  angka acak.  Angka  acak  diurutkan  sesuai  dengan rentang  distribusi  probabilitas  kumulatif  dari variabel  yang  digunakan  dalam  simulasi. Ketidakpastian  seringkali  dijadikan  angka  acak untuk  menggambarkan  kondisi  sebenarnya. Rangkaian proses simulasi dengan
menggunakan  bilangan  acak  memberikan  kesan variasi  yang  nyata.  Ada  banyak  cara  untuk memperoleh angka acak, antara lain
menggunakan  tabel  angka  acak,  kalkulator  dan komputer.
d. Menganalisis  hasil  simulasi  untuk  kontribusi pada alternatif pemecahan masalah dan pengembangan kebijakan.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  ada  beberapa  proses  yang dilakukan diantaranya:

## 3.1. Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  atau  tahapan  yang  dilalui dalam  penelitian  ini  digambarkan pada diagram  alur penelitian berikut :

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 3.2. Identifikasi Masalah
Tahap  identifikasi  masalah  meliputi  analisis masalah  yang  sedang  diselidiki  dan  menentukan metode mana yang tepat untuk masalah penelitian ini.

## 3.3. Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dengan menggunakan  studi  literatur  adalah  suatu  metode pengumpulan berbagai data, terutama dengan mencari beberapa  referensi  pendukung  dari  berbagai  jurnal ilmiah  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dan  buku- buku  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yang dilakukan.  Data  penelitian  ini  diperoleh  dari website Gaikindo  dan  merupakan  rangkuman  data  yang dikumpulkan  selama  kurun  waktu  24  bulan  atau  dua tahun  terhitung  dari  bulan  Januari  2022  hingga Desember 2023. Data diterapkan pada model prediksi ini  adalah  data  jumlah  permintaan  mobil  Toyota Avanza di PT. Toyota Astra Motor.
Tabel 1.  Data Jumlah Permintaan Mobil Toyota
Avanza Tahun 2022 dan 2023 Bulan Penjualan 2022 2023 Januari 25 20 Februari 2 2 Maret 2 10 April 20 102 Mei 26 96 Juni 3 25
Bulan Penjualan 2022 2023 Juli 108 26 Agustus 8 8 September 102 47 Oktober 181 3 November 10 10 Desember 2 3 Total 489 352
3.4. Penerapan Metode Pada  tahap  ini  metode  yang  digunakan  dalam simulasi prediksi permintaan mobil yaitu menggunakan metode Simulasi Monte Carlo.

## 3.5. Distribusi Probabilitas
Model  simulasi  Monte  Carlo  didasarkan  pada probabilitas  yang  diperoleh  dari  data  historis  sebuah kejadian dan frekuensinya dimana:
𝑃𝑖 = 𝑓𝑖 𝑛 (1)
Keterangan :
𝑃𝑖 = Probabilitas kejadian 𝑖 𝑓𝑖 = Frekuensi kejadian 𝑖 𝑛 = Jumlah frekuensi semua kejadian
Konversi  dari  distribusi  probabilitas  biasa  ke distribusi  kumulatif  dilakukan  dengan  menambahkan setiap  angka  probabilitas  ke  angka  sebelumnya. Adapun rumusnya sebagai berikut :

## 𝐷𝑃𝐾 = 𝐾𝑖 + 𝑃𝑖               (2)
Catatan : 𝐷𝑃𝐾 : Distribusi probabilitas kumulatif
𝐾𝑖 : Angka kemungkinan 𝑃𝑖 : Jumlah angka sebelumnya.

## 3.6. Membangkitkan  Angka  Acak  (Generating Random Numbers)
Fungsi  pemberian  angka  acak  adalah  untuk menentukan  probabilitas  hasil  simulasi.  Angka  acak dapat  mempengaruhi  hasil  simulasi  jika  simulasi terebut  mewakili  ketidakpastian  yang  terjadi  pada kondisi  dunia  nyata.  Salah  satu  cara  untuk membentuk bilangan acak adalah dengan menggunakan Linear  Congruent  Method (LCM). Cara  ini  memerlukan  4  parameter  yang  berbentuk bilangan  bulat  dan  nilainya  harus  ditetapkan  terlebih dahulu. Adapun  untuk  membangkitkan  angka  acak dengan LCM menggunkan rumus sebagai berikut :
𝑥 𝑖+1 = (𝑎𝑥 𝑛−1 + 𝑐) 𝑚𝑜𝑑 𝑚            (3)
Keterangan : 𝑥 𝑛 = Bilangan acak ke − 𝑖 dari deretnya 𝑥 𝑛−1 = Bilangan acak sebelumnya 𝑎 = Faktor pengali (a < m) 𝑐 = Increment/ Konstanta Pergeseran ( c < m) 𝑚 = Modulus (m > 0) LCM memiliki syarat :
a. c relative prima terhadap m
b. a>0, m>0

## 3.7. Perancangan Sistem
Model pengembangan sistem pada penelitian ini adalah  pendekatan  berorientasi  objek  dan  model dokumentasi dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML)[16].  Pada  penelitian  ini  digunakan dua  tools/pemodelan UML yaitu Deployment Diagram dan Use Case Diagram .

## 3.8. Deployment Diagram
Deployment Diagram ini memberikan gambaran perangkat  dan  pemrograman  teknologi  yang  akan digunakan pada perancangan sistem prediksi permintaan  mobil  menggunakan  metode  Monte Carlo.  Nantinya Client mengakses  sistem  berbasis website  yang  menggunakan Director  Interface PHP dan HTML serta Server MySQL .
Gambar 3. Deployment Diagram

## 3.9. Use Case Diagram
Nantinya  sistem  ini  akan  digunakan  oleh User /pengguna.  Dimana  sistem  simulasi  permintaan mobil  dibangun  menggunakan  sistem  berbasis website . Berikut adalah tampilan rancangan Use Case Diagaram.
Gambar 2. Use Case Diagram
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penentuan  Nilai  Frekuensi  pada  Setiap Permintaan
Langkah  pertama  dalam  menentukan  nilai frekuensi,  adalah  menggabungkan  data  permintaan mobil  Avanza  pada  tahun  2022  dan  2023  untuk mendapatkan  frekuensi  dari  jumlah  permintaan  pada
setiap ke-1 sampai dengan 12,  mulai dari  permintaan mobil  di  bulan  Januari  tahun  2022  sampai  dengan Desember tahun 2023.
Tabel 2. Frekuensi Permintaan Mobil Toyota Avanza
Per Unit No Permintaan Frekuensi 1 2 4 2 3 3 3 8 2 4 10 3 5 20 2 6 25 2 7 26 2 8 47 1 9 96 1 10 102 2 11 108 1 12 181 1 Total 24 4.2. Perhitungan Distribusi Probabilitas
Distribusi  Probabilitas  mewakili peluang  suatu variabel. Nilai distribusi probabilitas dicari menggunakan  cara  yaitu  membagi  frekuensi  dengan total  frekuensinya,  maka  didapatkan  hasil  sebagai berikut.
𝑃1 = 4 24 = 0.167 𝑃2 = 3 24 = 0.125
𝑃3 = 2 24 = 0.083
Didapatkan  hasil  dari  distribusi  probabilitas hingga  data  ke-12  yang  dituliskan  kedalam  tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Distribusi Probabilitas
pada Permintaan Mobil No Permintaan Frekuensi Distribusi Probabilitas 1 2 4 0.167 2 3 3 0.125 3 8 2 0.083 4 10 3 0.125 5 20 2 0.083 6 25 2 0.083 7 26 2 0.083 8 47 1 0.042 9 96 1 0.042 10 102 2 0.083 11 108 1 0.042 12 181 1 0.042 Total 24 1 4.3. Perhitungan Distribusi Probabilitas Kumulatif Langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan  untuk  menentukan  nilai  distribusi Probabilitas kumulatif yang dihasilkan dari penjumlahan  nilai  distribusi  probabilitas  kumulatif
dan penjumlahan nilai Distribusi Probabilitas Kumulatif  sebelum  mengecualikan  nilai  Probabilitas kumulatif  pertama.  Oleh  karena  itu  didapatkan  hasil perhitungan sebagai berikut.
𝐷𝑃𝐾 1 = 0.167 𝐷𝑃𝐾 2 = 0.167 + 0.125 = 0.292 𝐷𝑃𝐾 3 = 0.292  +  0.083  =  0.375
Begitu  seterusnya  hingga  didapatkan  nilai Distribusi  Probabilitas  Kumulatif  pada  data  ke-12 yang dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Distribusi Probabilitas

## Kumulatif pada Permintaan Mobil
Permi ntaan Freku ensi Distribusi Probabilitas Distribusi Probabilitas Kumulatif 2 4 0.167 0.167 3 3 0.125 0.292 8 2 0.083 0.375 10 3 0.125 0.5 20 2 0.083 0.583 25 2 0.083 0.666 26 2 0.083 0.749 47 1 0.042 0.791 96 1 0.042 0.833 102 2 0.083 0.916 108 1 0.042 0.958 181 1 0.042 1 Total 24 1

## 4.4. Menentukan Interval Angka Acak
Interval angka acak berfungsi  sebagai pembatas dari  nilai  antara  satu  variabel  satu  dengan  variabel lainnya  dan  menjadi  nilai  acuan  hasil  simulasi. Penentuan  interval  nilai  angka  acak  terdiri  dari  dua batasan  yaitu  batas awal dan  batas akhir  angka acak. Mengenai penentuan batas-batas variabel acak,  batas awal  ( minimum )  variabel  pertama  dimulai  dari  nilai 0.001  dan  batas  akhir  ( maximum )  ditentukan  oleh nilai  Distribusi  Probabilitas  Kumulatif,  dan  batas awal  variabel  kedua  dan  seterusnya.  Selanjutnya variabel sebelumnya yang bernilai 0.001 ditambahkan. a. Interval Angka Acak 1 : Nilai Batas Awal (Min) : 0.001
Nilai Batas Akhir (Max) : DPK 1 = 0.167, maka Interval  Angka  Acak  1  adalah  0.001  sampai 0.167
b. Interval Angka Acak 2: Nilai Batas Awal (Min) : 0.167 + 0.001 = 0.168 Nilai Batas Akhir (Max) : DPK 2 = 0.167, maka Interval  Angka  Acak  2  adalah  0.168  sampai 0.168
c. Interval Angka Acak 3: Nilai Batas Awal (Min) : 0.292 + 0.001 = 0.293 Nilai Batas Akhir (Max) : DPK 3 = 0.375, maka Interval  Angka  Acak  3  adalah  0.293  sampai 0.375
Begitu  seterusnya  hingga  didapatkan  nilai  batas interval  angka  acak  pada  data  ke-12  yang  dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 5. Hasil Penentuan Interval Angka Acak pada
Permintaan Mobil Permi ntaan Frek uensi Distribusi Probabilit as Distribusi Probabilitas Kumulatif Interval Angka Acak 2 4 0.167 0.167 0.001 - 0.167 3 3 0.125 0.292 0.168 - 0.292 8 2 0.083 0.375 0.293 - 0.375 10 3 0.125 0.5 0.376 - 0.5 20 2 0.083 0.583 0.501 - 0.583 25 2 0.083 0.666 0.584 - 0.666 26 2 0.083 0.749 0.667 - 0.749 47 1 0.042 0.791 0.75 - 0.791 96 1 0.042 0.833 0.792 - 0.833 102 2 0.083 0.916 0.834 - 0.916 108 1 0.042 0.958 0.917 - 0.958 181 1 0.042 1 0.959 - 1 Total 24 1 4.5. Membangkitkan Angka Acak Dengan
menggunakan Rumus untuk membangkitkan  angka  acak  yang  sudah  dipaparkan pada  bagian  metode,  untuk  itu  penelitian  ini menggunakan  nilai  untuk  masing-masing  parameter sebagai berikut: 𝑥 𝑛 = 19, a = 39, c = 59, dan m = 98. 𝑥 1 = (39 ∗ 19 + 59)𝑚𝑜𝑑 98 = 800 𝑚𝑜𝑑 98 = 16 𝑥 2 = (39 ∗ 16 + 59)𝑚𝑜𝑑 98 = 683 𝑚𝑜𝑑 98 = 95 𝑥 3 = (39 ∗ 40 + 59)𝑚𝑜𝑑 98 = 1.619 𝑚𝑜𝑑 98 = 16 Begitu seterusnya hingga didapatkan nilai angka acak pada data ke-12 atau 𝑥 12

## 4.6. Membuat  Simulasi  Prediksi  Permintaan Mobil dari Rangkaian Percobaan
Kita  dapat  membuat  simulasi  dari  hasil pengambilan  angka  acak  yang  telah  dibangkitkan sebelumnya  dan  dapat  disusun  pada  sebuah  tabel. Setelah  disusun  kita  dapat  menjumlahkan  total permintaan  mobil  lalu  dibagi  dengan  banyaknya permintaan  agar  dapat  memprediksi  rata-rata  jumlah permintaan  mobil  setiap  bulan  pada  tahun  2024  di PT.  Toyota  Astra  Motor  seperti  pada  tabel  dan penjelasan di bawah ini.

## Tabel 6. Simulasi Prediksi Permintaan Mobil dari Rangkaian Percobaan
Bulan Angka Acak Permintaan 1 16 2 2 95 181 3 40 10 4 51 20 5 88 102 6 61 25 7 86 102 8 81 96 9 82 102 10 23 3 11 74 47 12 5 2 Total 692
Rata-rata jumlah permintaan mobil setiap bulan: 692 12 = 57.6667
= 58 (dibulatkan ke atas)
Jadi,  kemungkinan  rata-rata  jumlah  permintaan mobil  setiap  bulan  pada  tahun  2024  di  PT.  Toyota Astra Motor adalah 58 unit.

## 4.7. Implementasi Metode Carlo Betbasis Website
Pada pembahasan sebelumnya, telah  melakukan perhitungan  manual  simulasi  prediksi  permintaan mobil  menggunakan  metode  monte  carlo.  Maka sekarang kita dapat mengimplementasikan perhitungan  metode  monte  carlo  tersebut  ke  dalam sistem  berbasis  website.  Tahapan  implementasi  hasil ini  akan  menampilkan  sistem  berbasis website berdasarkan  peracangan  yang  sudah  dilakukan. Pengujian  simulasi  dengan  metode  Monte  Carlo berbasis website ini  terdiri  dari  pengujian  data permintaan  mobil  tahun  2024  dari  data  tahun sebelumnya.

## 4.8. Tampilan Halaman Utama (Home Page)
Tampilan  halaman  utama  adalah  tampilan  awal yang ditunjukkan setelah membuka alamat website nya. Pada halaman ini terdiri dari menu “ Star Now” untuk memulai  langkah-langkah pada simulasi monte  carlo.  Tampilan  halaman  utama  dapat  dilihat pada gambar di bawah ini
Gambar 4. Tampilan Halaman Utama
4.9. Tampilan  Halaman  Input  Jumlah  Data Permintaan
Gambar 5. Tampilan Halaman Input Jumlah Data
Permintaaan
Pada  halaman  ini  kita  harus  menginputkan jumlah  data  permintaan  agar  dapat  melangkah  ke tahap  perhitungan  selanjutnya.  Misalnya,  disini peneliti  menginput  nilai  12,  karena  jumlah  data permintaan  mobil  tersebut  sebanyak  12  kemudian klik “Next” seperti pada gambar berikut ini.
4.10. Tampilan  Halaman  Data  Permintaan  dan Frekuensi Halaman ini akan menampilkan tabel permintaan  dan  frekuensi.  Pada  halaman  ini  kita harus  memasukkan  data  permintaan  serta  jumlah frekuensi  tiap  data  tersebut  kemudian  klik  menu “Hitung”.  Tampilan  halaman  data  permintaan  dan frekuensi ditunjukkan pada gambar di bawah ini
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Permintaan dan Frekuensi

## 4.11. Tampilan Halaman Distribusi
Halaman  distribusi  ini  terdiri  dari  beberapa kolom,  seperti  Permintaan  yang  sudah  terisi  pada halaman sebelumnya, serta terdapat  kolom Distribusi Probabilitas,  Distribusi  Probabilitas  Kumulatif  dan Interval  Angka  Acak  dihitung  secara  otomatis menggunakan  kueri  yang  dimasukkan  pada  halaman sebelumnya dan rumus yang dijelaskan sebelumnya.
Selanjutnya  pada  halaman  ini  juga  terdapat menu  untuk  memasukkan  empat  parameter  berupa bilangan  bulat  untuk  menghasilkan  angka  acak menggunakan Linear Congruent Method (LCM) yang nilainya harus ditetapkan terlebih dahulu yaitu a, c, m dan  X n kemudian  klik “Run ”  untuk  melihat  hasil pembangkitan  angka  acak.  Tampilan  halaman distribusi seperti terlihat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 7. Tampilan Halaman Distribusi

## 4.12. Tampilan Halaman Hasil Simulasi
Halaman  ini  menampilkan  tabel  simulasi  hasil pengambilan  angka  acak  yang  telah  dibangkitkan sebelumnya  untuk  memperoleh  hasil  dari  prediksi permintaan  melalui  beberapa  rangkaian  percobaan seperti pada tabel berikut ini.
Gambar 8. Tampilan Halaman Hasil Simulasi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  kajian  Penerapan  Metode  Monte Carlo  pada  Simulasi  Prediksi  Permintaan  Mobil, disimpulkan bahwa hasil perhitungan  manual  dengan metode  Monte  Carlo  mempunyai  nilai  yang  sama dengan  perhitungan  yang  dibangun  menggunakan Sistem  berbasis website yaitu  jumlah  permintaan mobil  setiap  bulan  pada  tahun  2024  di  PT.  Toyota Astra Motor adalah 58 unit.
Simulasi  berbasis website ini  dapat  digunakan untuk membantu pihak-pihak yang ada di PT. Toyota Astra  Motor  untuk  mengelola  usahanya  dengan menggunakan  metode  Monte  Carlo,  terutama  untuk perencanaan  dan  pengelolaan  permintaan  mobil sehingga  menghasilkan  tata  Kelola  Perusahaan  yang lebih terstruktur

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Faisal  M  and  Bakti  A  M,  “Implementasi Algoritma  Monte  Carlo  Untuk  Memprediksi Permintaan  Aksesoris  Mobil,” JURIKOM (Jurnal  Riset  Komputer) ,  vol.  10,  no.  2,  p.  356, Apr. 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5907.
[2]  H.  Prasetya,  I.  H.  Santi,  and  Y.  Primasari, “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  MONTE CARLO UNTUK PREDIKSI JUMLAH
ANTRIAN  CUCI  MOBIL  DAN  MOTOR,” Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika ,  vol.  7, no. 5, pp. 3433–3440, 2023.
[3]  Syata  I,  Nurman  T  A,  and  Adnan  A  N  B, “Simulasi Monte Carlo Dalam Meramalkan Pola Permintaan Tanaman
Hias Melalui Usaha   Rumahan  Di  Tengah  Pandemi  Covid
19,” Jurnal  Matematika  dan  Statistika  serta Aplikasinya , vol. 10, no. 2, pp. 79–84, 2022.
[4]  Mulana  M  I  and  Haryanto  E  V,  “Penerapan Metode Monte Carlo Untuk Peramalan Pembelian  Aksesoris  Laptop  Pada  Cv  Gaharu
Berbasis Android,” JUITIK , vol. 2, no. 3, 2022,
[Online].
Available:
http://journal.sinov.id/index.php/juitik/indexHal amanUTAMAJurnal:https://journal.sinov.id/ind ex.php [5]  Fitria  H,  Firmansyah  N  A,  and  Muadzah, “SIMULASI PENENTUAN LOKASI CABANG DAN PENJUALAN PRODUK   MOBIL  PT  XYZ  DENGAN METODE MONTE CARLO,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri , pp. 22–26, 2023.
[6]  Putri  W  L,  “Penggunaan  Monte  Carlo  Untuk Optimalisasi  Prediksi  Pengadaan   Barang  Di QShop  Batam,” JR :  JURNAL  RESPONSIVE , vol. 2, no. 1, pp. 101–108, 2019.
[7]  Veza O and Pratama A L, “Dashboard  Simulasi Perhitungan  Persediaan  Oli   Menggunakan Metode  Monte  Carlo  pada  PT.   Laras  Era Perdana,” Jurnal  Teknik  Ibnu  Sina  (JT-IBSI) , vol. 6, no. 1, pp. 29–51, 2021.
[8]  Arwindy  F,  Buulolo  F,  and  Rosmaini  E, “Analisis   dan  simulasi  sistem  antrian  pada Bank ABC.,” Saintia Matematika , vol. 2, no. 2, pp. 147–162, 2017.
[9]  A.  Al  Akbar  and  H.  Alamsyah,  “SIMULASI PREDIKSI  JUMLAH  MAHASISWA  BARU UNIVERSITAS DEHASEN BENGKULU MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO,” 2020. [Online]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode
8
[10]  Ririanti,
“Implementasi Algoritma  FPGROWTH Pada Aplikasi Prediksi Persediaan   Sepeda  Motor  (Studi  Kasus  PT. Pillar Deli Labumas),” Jurnal Pelita
Informatika Budi Darma , vol. 6, no. 1, pp. 139– 144, 2019.
[11]  Gentle  J  E,  “Random  Number   Generation  and Monte  Carlo  Methods.  New   York,” Springer Science Business Media, Inc , 2018.
[12]  Dagpunar  J  S,  “Simulation  and  Monte   Carlo With  applications  in  finance  and  MCMC.  ,” Journal of the American Statistical  Association. West Sussex: John Wiley & Sons Lt , 2017.
[13]  Yovi,  Ringgo  Dwika,  and  Eka,  “Penerapan Metode  Monte  Carlo  pada  Simulasi  Prediksi Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru  Universitas Muhammadiyah Bengkulu,”
Jurnal
PROCESSOR ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  74–81,  Oct. 2022, doi: 10.33998/processor.2022.17.2.1224.
[14]  S Monte, ““Pengiriman Dan Total Pendapatan,” vol. 17, no. 2, 2022.
[15]  F. Roza, S Defit, and G W Nurcahyo, “Simulasi Monte  Carlo  dalam  Memprediksi  Penerimaan Peserta  Pelatihan  Dasar   CPNS,” Jurnal Informasi  dan  Teknologi ,  vol.  3,  pp.  134–138, 2021.
[16]  Nugroho  B,  “Database  Relasional  dengan MySQL,”
Andi Yogyakarta , 2019.