## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   1 Hal:  28-33 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Simulasi Monte Carlo dalam Memprediksi Tingkat Pendapatan Penjualan Kuliner
Muhammad Ihksan 1  , Yuhandri Yunus 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
ihksan@syedzasaintika.ac.id

## Abstract
Radja Minas is one of the culinary places located in the city of Padang with more than 30 employees. With the development of  Radja  Minas,  of  course,  a  good  management  strategy  is  needed.  One  way  to  do  a  revenue  simulation,  sales  revenue simulation is a process of drawing or predicting sales. This study aims to predict the average sales revenue, so that it becomes a recommendation for use in making management strategies. The data processed in this research is sales data from 2017 to 2019 which comes from Radja Minas. This data will be processed using the monte Carlo method. The results of the tests that have been done have an accuracy rate of 92.66%. The high level of accuracy from the results of predictive data processing, this research is very precise and suitable for optimizing sales revenue. So that this research becomes a recommendation to be used in making a management strategy at Radja Minas in the future.
Keywords : Monte Carlo, Simulation, Sales Revenue, Culinary, Radja Minas.

## Abstrak
Radja  Minas  merupakan  salah  satu  tempat  kuliner  yang  berlokasi  di  Kota  Padang  dengan  jumlah  karyawan  lebih  dari  30 orang. Dengan semakin berkembangnya Radja Minas tentu di butuhkannya strategi manajemen yang baik. Salah satu dengan melakukan  simulasi  pendapatan,  simulasi  pendapatan  penjualan  merupakan  suatu  proses  penggambaran  atau  prediksi penjualan.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  rata  rata  pendapatan  penjualan,  sehingga  menjadi  rekomendasi  untuk digunakan dalam membuat strategi manajemen. Data yang diolah dalam penelitian ini adalah data penjualan dari tahun 2017 sampai 2019 yang bersumber dari Radja Minas. Data ini akan di olah dengan menggunakan Metode Monte Carlo. Hasil dari pengujian yang telah di lakukan memiliki tingkat akurasi sebesar 92,66%. Tingkat akurasi yang tinggi dari hasil pengolahan data prediksi, maka penelitian ini sangat tepat dan cocok digunakan untuk mengoptimalkan pendapatan penjualan. Sehingga penelitian  ini  menjadi  rekomendasi  untuk  digunakan  dalam  membuat  strategi  manajemen  di  Radja  Minas  pada  masa  yang akan datang.
Kata kunci:  Monte Carlo, Simulasi, Pendapatan Penjualan, Kuliner, Radja Minas.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Radja  Minas  merupakan  salah  satu  lokasi  wisata kuliner  di  Kota  Padang  yang  sangat  ramai  pengunjung yang  berlokasi  di  Jl.  By  Pass  Km  10  Padang.  Radja Minas  telah  berdiri  sejak  tahun  2001  oleh  Asrul  dan Yusnimar yang merupakan pasangan suami istri dengan nama  awal  Usaha  Mandiri.  Usaha  ini  berubah  nama menjadi  Minas  Grup  pada  tahun  2003.  Terakhir berubah  kembali  menjadi  Radja  Minas  di  bawah payung  CV.  AM  Radja  Minas.  Semakin  pesatnya perkembangan  Radja  Minas  tentu  pengelolaan  dan perencanaan  harus  dilakukan  dengan  baik,  sehingga mendapatkan  pendapatan  penjualan  maksimal  disetiap bulannya.  Simulasi  Monte  Carlo  diharapkan  dapat membantu perkiraan pendapatan sehingga data perkiraan  dapat  dijadikan  acuan  dalam  pembangunan jangka panjang maupun jangka pendek di Radja Minas.
Model merupakan  suatu  uraian  yang  digambarkan karena  tidak  dapat  dilihat  secara  langsung.  Pada umumnya  model  diartikan  sebagai  suatu  gambaran sistem  nyata  yang  sedang  berlangsung.  Sistem  nyata adalah  sistem  yang  sedang  berlangsung  di  dunia  nyata dan menjadi fokus persoalan yang sedang diteliti [ 1 ].
Prediksi  merupakan  proses  membandingkan  data  pada masa lalu untuk dijadikan pedoman dimasa depan. Cara melakukan  prediksi  diperlukan  suatu  pola  yang merupakan proses merancang atau membangun dengan tujuan  untuk  mendapatkan  pengetahuan  sebagai alternatif  terbaik  dalam  mendukung  pengambilan keputusan  untuk  penyelesaian  persoalan.  Model simulasi  dinilai  efektif  dalam  menyelesaikan  persoalan yang  kompleks  terutama  pada  masalah  yang  sulit diselesaikan dengan model perhitungan matematika [ 2 ]. Prediksi  merupakan  sebuah  kegiatan  memperkirakan
nilai masa depan dengan berdasarkan pengetahuan atau nilai  pada  masa  lalu  yang  digunakan  [ 3 ].  Peramalan atau  prediksi  merupakan  dugaan  terhadap  suatu permintaan  yang  akan  datang  pada  beberapa  variabel peramal berdasarkan data masa lampau [ 4 ].
Pendapatan  merupakan  arus  masuk  atau  peningkatan lainnya  atas  aktiva  sebuah  penyelesaian  kewajiban (atau  kombinasi  dari  keduanya)  selama  satu  periode. Periode yang digunakan adalah  waktu  pengiriman atau produksi  barang,  penyediaan  jasa,  atau  aktivitas  lain yang merupakan operasi utama yang sedang berlangsung  [ 5 ].  Pendapatan  mernjadi  kepentingan utama  perusahaan  dalam  menjalankan  operasional usahanya.  Hasil  pendapatan  yang  besar  maka  laba perusahaan  akan  besar  juga.  Jika  pendapatan  kecil maka  laba  yang  akan  didapatkan  akan  kecil  juga. Dalam  meningkatkan  pendapatan  ini  ditunjang  oleh kerja  manajemen  perusahaan.  Manajemen  perusahaan harus  mampu  mempertahankan  kinerja  perusahaan dengan  baik  agar  pendapatan  yang  didapat  terus meningkat.
Pendapatan  di  peroleh  dari  berbagai  aktivitas  yang dilakukan,  seperti  pendapatan  dari  penjualan,  bunga bank,  piutang  dan  penerima  kas.  Jadi  jika  pendapatan yang  diterima  tinggi  maka  laba  yang  akan  diperoleh oleh  perusahaan  juga  semakin  tinggi.  Demikian  pula sebaliknya  jika  pendapatan  yang  diterima  kecil  maka laba  yang  diperoleh  juga  akan  semakin  kecil  [ 6 ]. Simulasi  merupakan  suatu  alat  analisis  yang  handal untuk  merencanakan,  mendesain,  dan  mengontrol proses  sistem  yang  kompleks.  Pada  referensi  lain  juga disebutkan  bahwa  simulasi  digunakan  sebagai  alat bantu yang berguna untuk mempelajari atau menganalisa  bagaimana  suatu  sistem  bekerja  atau berjalan  [ 7 ].  Simulasi  merupakan  suatu  perangkat  uji coba  untuk  mendapatkan  beberapa  alternatif  dengan menerapkan aspek penting agar mendapatkan keputusan yang terbaik.
Proses  simulasi  dapat  memanfaatkan  data  lama  yang mengambarkan hubungan sebab dan akibat dari sebuah sistem model komputer, sehingga mampu mengambarkan pada sistem  nyata. Pengunaan  simulasi seringkali  mengarah  pada  hasil  yang  optimal  maupun mendekati  optimal  [ 8 ].  Metode  yang  dapat  digunakan adalah  Monte  Carlo.  Metode  Monte  Carlo merupakan kumpulan  angka  yang  diartikan  sebagai  metode simulasi  statistik.  Metode  ini  telah  digunakan  pada proses  yang  mangaitkan  perilaku  acak  dan  digunakan untuk mengukur kriteria-kriteria fisik yang tidak mudah bahkan  tidak  mungkin  untuk  dihitung  dengan pengukuran  eksperimental  [ 9 ].  Metode  Monte  Carlo merupakan  algoritma  komputasi  yang  menggunakaan sampel acak secara berulang-ulang untuk mendapatkan hasil.
Pada  dasarnya,  simulasi  dapat  diaplikasikan  untuk mengatasi masalah-masalah komputasi yang melibatkan  variabel-variabel  acak.  Metode  Monte Carlo diaplikasikan pada program untuk
memperkirakan  penanda  kinerja  tertentu  dari  sistem dunia nyata [ 10 ].
Metode  Monte  Carlo,  juga  dikenal  sebagai  pengujian statistic  metode,  metode  simulasi  stokastik  atau sampling acak metode, adalah perhitungan berdasarkan nomor  acak.  Itu  Ide  dasar  dari  Metode  Monte  Carlo adalah  variabelnya.  Wariabel  yang  digunakan  harus mematuhi distribusi probabilitas, yang dirancang sesuai untuk  informasi  historis  atau  saran  ahli.  Simulasi  yang berulang-ulang dapat menghasilkan beberapa kesimpulan  dari  penambahan  dan  menganalisis  hasil simulasi [ 11 ]. Simulasi Monte Carlo merupakan sebuah metode atau cara analisis yang berpatokan dengan nilai data-data  acak.  Hasil  proses  ini  menghasilkan  sebuah statistik  probabilitas.  Selanjutnya,  hasil  ini  digunakan untuk  memahami  dampak  dari  sebuah  ketidak  pastian. Penggunaan  dari  metode  monte  carlo  sendiri  sudah sangat    berkembang    dalam    bidang    evaluasi    proyek, manajemen  proyek,  analisis  biaya,  dan  lainnya [ 12 ].
Simulasi  Monte  Carlo  atau  yang  disebut  juga  dengan crude Monte  Carlo.  Sebutan  ini  merupakan  suatu metode yang melibatkan pembangkit dengan menggunakan  bilangan  acak  dengan  bantuan  distribusi probabilitas yang dapat diketahui dan ditentukan. Dasar dari simulasi Monte Carlo adalah melakukan percobaan pada elemen-elemen probabilistik melalui pengambilan sampel secara acak [ 13 ]. Dari latar belakang yang telah dijelaskan  dapat  disimpulkan  bahwa  Radja  Minas memerlukan  sebuah  sistem  yang  mampu  melakukan prediksi  pendapatan  penjualan  yang  akan  digunakan sebagai  rekomendasi  pihak  Radja  Minas  dalam membuat atau menyusun strategi manajemen. Sehingga melalui  permasalahan  tersebut,  maka  akan  dilakukan penelitian  tentang  prediksi  pendapatan  Rajda  Minas dengan menggunakan Metode Monte Carlo.

## 2. Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan simulasi metode Monte Carlo. Berdasarkan  banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka  Metode  Monte  Carlo  dapat digunakankan  untuk melakukan  prediksi.  Penelitian ini  akan  membahas tentang  prediksi  pendapatan penjualan  produk  cat. Berikut ini adalah tahapan dari analisa simulasi  Monte Carlo yang ditampilkan pada G ambar 1.
Menentukan Distribusi Probabilitas Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif Menentukan Interval Angka Acak
Membangkitkan Angka Acak Perbandingan Hasil Hasil Simulasi Data Pendapatan Masa Lampau

## Gambar 1. Tahapan-tahapan analisa simulasi Monte Carlo
Gambar  1  menampilkan  tahapan-tahapan  dari  simulasi Monte  Carlo,  berikut  adalah  penjelasan  dari  tahapan- tahapan simulasi monte carlo:
2.1. Data Pendapatan Masa Lampau
Pada sub bagian ini menginputkan data pendapatan dari tahun  2017  sampai  tahun  2019  sebagai  sarat  dari metode  simulasi  monte  carlo yang  menggunakan  data masa  lampau  sebagai  acuan  di  dalam  proses  prediksi masa depan.
2.2. Menentukan Distribusi Probabilitas
Untuk  menentukan  distribusi  probabilitas  dari  variabel menggunakan rumus:
(1) Dimana:
NNP = Nilai probabilitas
NNF = Frekuensi
NJF  = Jumlah Frekuensi
2.3. Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif
Pada  sub  bagian  menentukan  distribusi  probabilitas kumulatif  dilakukan  dengan  cara  menjumlahkan  nilai distribusi  probabilitas  dengan  jumlah  nilai  probabilitas sebelumnya,  dan  untuk  menentukan  nilai  distribusi probabilitas kumulatif pertama yaitu sama dengan nilai probabilitas pertama.
2.4. Menentukan Interval Angka Acak
Pada  sub  bagian  menentukan  interval  angka  acak  ini, untuk  menentukan  nilai  interval  angka  acak  diperoleh dari  nilai  angka  probabilitas  kumulatif  pada  tahapan sebelumnya.  Adapun  dari  fungsi  dari  nilai  angka  acak adalah  pembatas  dari  nilai  antara  variabel  satu  dengan variabel  lainnya  yang  berfungsi  sebagai  nilai  acuan hasil simulasi. Pada nilai angka acak sendiri terdiri dari dua  bagian  yaitu  nilai  angka  acak  batas  awal  dan  nilai angka acak batas akhir. Adapun untuk menetukan nilai batasan pada variabel angka acak adalah
a.
Nilai  batas  awal  untuk  variabel  pertama dimulai dengan nilai 0.
b. Nilai  batas  akhir  ditentukan  dengan  cara mengalikan nilai probabilitas kumulatif masing-masing variabel dengan angka 100 dan dibulatkan.
c.
Nilai  batas  awal  untuk  variabel  kedua  dan seterusnya  diperoleh  dari  nilai  batas  akhir  variabel sebelumnya kemudian ditambahkan dengan angka 1.
2.5. Membangkitkan Angka Acak
Sebelum  membangkitkan  angka  acak  harus  dipastikan nilai interval angka acak yang dibentuk sudah tersedia. Terdapat  2  metode  yang  biasa  digunakan  untuk membangkitkan  angka  acak  yaitu Mixed  Congruent Method dan Multiplicative  Method . Pada  penelitian  ini untuk membangkitkan angka acak menggunakan Mixed Congruent  Method .  Metode  ini  memerlukan  4 parameter  yang  nilainya  harus  ditetapkan  terlebih dahulu yaitu  K, Kp, Km dan  Na 0 . 4 parameter tersebut berbentuk bilangan bulat. Untuk membangkitkan angka acak menggunakan rumus:
( ) (2) Dimana: Na i =  Nilai angka acak ke-i K =  Konstansta Penggali (K< Km)
Na i-1 =  Nilai angka acak sebelumnya (Untuk Na 0 merupakan bilangan awal yang merupakan kunci pembangkit dan disebut juga umpan ( seed ), nilai Na 0 merupakan bilangan bulat dengan ketentuan Na 0 ≥ 0
dan Na 0 < Km) Kp = Konstanta  Pergeseran (Kp < Km) Km   = Konstanta  Modulus (Km > 0)
2.6. Hasil Simulasi
Melihat  hasil  dari  simulasi  Monte  Carlo  untuk mengetahui prediksi pendapatan Radja Minas.
2.7. Perbandingan Hasil
Pada  tahapan  ini  melakukan  perbandingan  dari  hasil simulasi  yang  di  dapat  dengan  data  pendapatan  yang
diperoleh  dari  Radja  Minas  serta  menghitung  tingkat akurasi simulasi yang dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan  data  simulasi  untuk    memprediksi pendapatan Radja Minas dengan menggunakan Metode Monte Carlo adalah sebagai berikut:
3.1. Data Pendapatan Masa Lampau
Data  yang  digunakan  untuk  memprediksi  pendapatan Radja  Minas  adalah  data  penjualan,  berikut  adalah salah  satu  data  penjualan  yaitu  data  penjualan  Radja Minas pada tahun 2017 pada Tabel 1

## Tabel 1. Data Penjualan Radja Minas Tahun 2016 (@Rp 15.000)
Bulan Penjualan Pendapatan (Rp) Januari 8562 128.430.000 Februari 7251 108.765.000 Maret 9499 142.485.000 April 10460 156.900.000 Mei 9710 145.650.000 Juni 10255 153.825.000 Juli 8369 125.535.000 Agustus 8394 125.910.000 September 9517 142.755.000 Oktober 9124 136.860.000 November 8104 121.560.000 Desember 9114 136.710.000
3.2. Menentukan Distribusi Probabilitas
Berikut  tampilan  dari  Tabel  2  yang  menyajikan perhitungan  distribusi  probabilitas  berdasarkan  data yang ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas Penjualan Radja Minas Tahun 2017
Bulan Penjualan Distribusi Probabilitas Januari 8562 0,079 Februari 7251 0,067 Maret 9499 0,088 April 10460 0,097 Mei 9710 0,090 Juni 10255 0,095 Juli 8369 0,077 Agustus 8394 0,077 September 9517 0,088 Oktober 9124 0,084 November 8104 0,075 Desember 9114 0,084 108359 1
Perhitungan  distribusi  probabilitas  diapatkan  dari jumlah  terjual  pertama  dibagi  dengan  total  terjual. Begitu seterusnya.
3.3. Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif
Berikut  adalah  perhitungan  distribusi  kumulatif  yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Kumulatif Penjualan Radja Minas Tahun 2017 Bulan Penjualan Distribusi Probabilitas Probabilitas Kumulatif Januari 8562 0,079 0,079 Februari 7251 0,067 0,146 Maret 9499 0,088 0,234 Mei 9710 0,09 0,420 Juni 10255 0,095 0,514 Juli 8369 0,077 0,592 Agustus 8394 0,077 0,669 September 9517 0,088 0,757 Oktober 9124 0,084 0,841 November 8104 0,075 0,916 Desember 9114 0,084 1,000 108359 1,000 3.4. Menentukan Interval Angka Acak
Berikut  adalah  Tabel  4  yang  menyajikan  penentuan interval bilangan acak.
Tabel 4. Interval Bilangan Acak Bulan P DP DPK Interval Angka Acak A1 A2 Januari 8562 0,079 0,079 1 8 Februari 7251 0,067 0,146 9 15 Maret 9499 0,088 0,234 16 23 April 10460 0,097 0,33 24 33 Mei 9710 0,090 0,42 34 39 Juni 10255 0,095 0,514 40 51 Juli 8369 0,077 0,592 52 60 Agustus 8394 0,077 0,669 61 67 September 9517 0,088 0,757 68 76 Oktober 9124 0,084 0,841 77 84 November 8104 0,075 0,916 85 92 Desember 9114 0,084 1,000 93 100 108359 1,000
Berdasarkan  Tabel  4  yang  menampilkan  penetuan interval angka acak, maka dijelaskan dengan keterangan sebagai berikut :
P = Penjualan DP
= Distribusi Probabilitas.
DPK = Distribusi Probabilitas Kumulatif.
A1 = Interval Angka Acak Awal A2
= Interval Angka Acak Akhir
3.5. Membangkitkan angka acak
Perhitungan  untuk  membangkitkan  bilangan  acak penjualan tahun 2017. Untuk  membangkitkan bilangan acak  penjualan  ini,  parameter-parameter  yang  akan digunakan dengan nilai K = 34, Kp = 90, Km = 92, Na 0 =  22.  Setelah  nilai  dari  parameter-parameter  tersebut ditetapkan  maka  dilanjutkan  membangkitkan  bilangan acak yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Membangkitkan Bilangan Acak Index Ke-i Variable Angka Acak (Zi+1) A Zi C M 1 34 22 90 92 10 2 34 10 90 92 62 3 34 62 90 92 82 4 34 82 90 92 26 5 34 26 90 92 54 6 34 54 90 92 86 7 34 86 90 92 70 8 34 70 90 92 78 9 34 78 90 92 74 10 34 74 90 92 30 11 34 30 90 92 6 12 34
6 90 92 18
Berdasarkan  Tabel  5,  didapatkan  bahwa  angka  acak sebanyak 12 yaitu 10, 62, 82, 26, 54, 86, 70, 78, 74, 30, 6,  dan  18.  Bilangan  acak  tersebut  nantinya  yang  akan digunakan  untuk  memprediksi  pendapatan  di  Radja Minas.
3.6. Hasil Simulasi
Pada bagian ini melihat hasil perhitungan simulasi yang telah di lahukan. Hasil dari percobaan simulasi prediksi data  tahun  2017  akan  digunakan  untuk  memprediksi pendapatan  pada  di  tahun  2018.  Bentuk  hasil  simulasi data  pendapatan  tahun  2018  yang  dibuat  berdasarkan simulasi yang telah dilakukan seperti dibawah ini.
Tabel 6. Hasil Simulasi Bulan Penjualan Bilangan Acak Simulasi 2018 Penjualan Pendapatan (Rp) Januari 8562 10 7251 108.765.000 Februari 7251 62 8394 125.910.000 Maret 9499 82 9124 136.860.000 April 10460 26 10460 156.900.000 Mei 9710 54 8369 125.535.000 Juni 10255 86 8104 121.560.000 Juli 8369 70 9517 142.755.000 Agustus 8394 78 9124 136.860.000 September 9517 74 9517 142.755.000 Oktober 9124 30 10460 156.900.000 November 8104 6 8562 128.430.000 Desember 9114 18 9499 142.485.000 108359 108381  1.625.715.000
3.7. Perbandingan Hasil
Pada  sub  bagian  ini  melakukan  perbandingkan  antara hasil simulasi pendapatan tahun 2018 dengan data real pendapatan  tahun  2018.  Hasil  perbandingan  disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Hasil
B Simulasi 2018 Data 2018 A (%) SP1 SP2 (Rp.) DP1 DP2 (Rp.) 1 7251 108.765.000 9480 142.200.000 85 2 8394 125.910.000 7843 117.645.000 93 3 9124 136.860.000 9370 140.550.000 97 4 10460 156.900.000 8210 123.150.000 78 5 8369 125.535.000 12358 185.370.000 93 6 8104 121.560.000 9810 147.150.000 82 7 9517 142.755.000 10855 162.825.000 93 8 9124 136.860.000 9057 135.855.000 99 9 9517 142.755.000 10250 153.750.000 79 10 10460 156.900.000 8606 129.090.000 73 11 8562 128.430.000 8953 134.295.000 93 12 9499 142.485.000 10467 157.005.000 90 108381 1.625.715.000 115259 1.728.885.000 94
Berdasarkan  Tabel  7  yang  menampilkan  perbandingan hasil,  maka  dijelaskan  dengan  keterangan  sebagai berikut :
B = Bulan SP1 = Simulasi Penjualan 2018 SP2 = Simulasi Pendapatan 2018 DP1 = Data Penjualan 2018 DP2
= Data Pendapatan 2018 A2 = Interval Angka Acak Akhir
Pada  Tabel  7  dapat  dilihat  tingkat  penjualan  dengan cara  membandingkan  nilai  hasil  simulasi  tahun  2018 dengan  data  real  2018.  Untuk  menentukan  akurasinya dengan cara:
TA = (NTPTc/ NTPTb) * 100 =1.625.715.000/1.728.885.000* 100 = 94,03 Dimana: TA = Tingkat Akurasi NTPTc  = Nilai total pendapatan terkecil NTPTb  = Nilai total pendapatan terbersar
Dari  hasil  simulasi  Monte  Carlo  didapatkan  prediksi pendapatan  tahun  2018  berdasarkan  data  penjualan Tahun  2017,  dengan  prediksi  jumlah  pendapatan sebesar Rp. 1.625.715.000 ,- dengan penjualan sebanyak 108381 .  Akurasi  keberhasilan  dari  prediksi pendapatan  tahun  2018  adalah  sebesar  94%.  Untuk prediksi  pendapatan  untuk  Tahun  2019  berdasarkan data  penjualan  Tahun  2018  didapatkan  prediksi pendapatan  sebesar  Rp. 1.728.885.000 ,-  dengan penjualan  sebanyak 115259 .  Akurasi  keberhasilan  dari prediksi  pendapatan  untuk  tahun  2019  adalah  91%. Dari  kedua  simulasi  yang  telah  dilakukan  makan didapat rata-rata akurasi simulasi sebesar 92,66%.

## 4. Kesimpulan
Dari  kedua  simulasi  yang  telah  dilakukan  makan didapat  rata-rata  akurasi  simulasi  sebesar  92,66%  dan dari  hasil  tersebut  diambil  kesimpulan  bahwa  Metode Monte  Carlo  dapat  melakukan  prediksi  pendapatan. Dengan  berhasilnya  penerapan  Metode  Monte  Carlo dalam memprediksi pendapatan penjualan produk maka akan  memberikan  kemudahan  pada  pihak  pimpinan  di Radja  Minas  untuk  mengetahui  jumlah  pendapatan dengan  cepat  sehingga  membantu  pihak  pimpinan untuk  mengambil  keputusan  dalam  pengembangan Radja Minas.

## Daftar Rujukan
[1] Mahessya , R. A., Putra, R. D., & Veri, J. (2019). Pemodelan dan Simulasi Penerapan Antrian Multiphase pada Antrian Pembuatan SIM Pengendara Sepeda Motor Dipolres Sijunjung . Jurnal Sains dan  Informatika:  Research  of  Science  and  Informatic , 5 (1),  31- 38.
[2] Hartomi, Z. H., Yuhandri, Y., & Santony, J. (2020). Optimalisasi Prediksi  Biaya  Komisi  Penjualan  Mobil  Menggunakan  Metode Monte Carlo . Jurnal KomtekInfo , 7 (2), 140-151.
[3] Dedrizaldi,  D.,  Masdupi,  E.,  &  Linda,  M.  R.  (2019). Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte  Carlo  pada  PT.  Agrimitra  Utama  Persada . Jurnal  Kajian Manajemen dan Wirausaha , 1 (1).
[4] Al  Akbar,  A.,  Alamsyah,  H.,  &  Riska,  R.  (2020).  Simulasi Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Universitas Dehasen Bengkulu Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Pseudocode , 7 (1), 8- 16. DOI: https://doi.org/10.33369/pseudocode.7.1.8-16 .
[5] Maulita,  M.,  Adham,  M.,  &  Azizah,  A.  (2019).  Analisis Pengaruh  Beban  Usaha  dan  Pendapatan  Usaha  Terhadap  Laba Perusahaan
Pada PT. Arpeni Pratama Ocean Line
Tbk. Sebatik , 23 (2), 330-336. DOI: https://doi.org/10.46984/sebatik.v23i2.778 .
[6] Masril,  M.  (2017). Pengaruh  Pendapatan  Terhadap  Laba  Bersih Pada Perusahaan Plastik Dad Kaca Yang Listing Di BEI Periode 2010-2014 . Jurnal Samudra Ekonomi dan Bisnis , 8 (1), 663-670.
[7] Trisna,  N.,  Safitri,  W.,  &  Pratiwi,  M.  (2019).  Penerapan Sistem Antrian  Sebagai  Upaya  Pengoptimalkan  Pelayanan  Terhadap Pasien  Pada  Loket  Pengambilan  Obat  Di  RSI.  Ibnu  Sina Pasaman  Barat Dengan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal Teknologi Informasi, 3 (1), 7-15. DOI: https://doi.org/10.36294/jurti.v3i1.681 .
[8] 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 .
[9] Geni, B. Y., Santony, J., & Sumijan. (2019). Prediksi Pendapatan Terbesar  pada  Penjualan  Produk  Cat  dengan  Menggunakan Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis , 1 (4), 15-20. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v1i4.5 .
[10] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2019).  Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte Carlo. Jurnal
KomtekInfo , 5 (3),
33-41. DOI: https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.148 .
[11] Munandar,  M.  H.,  &  Masrizal,  M.  (2019).  Simulasi  Penjualan Arang Batok Kelapa dengan Menggunakan Metode Monte Carlo Pada  CV.  Banjar  Berniaga. Jurnal  Informatika , 7 (2),  100-105. DOI: https://doi.org/10.36987/informatika.v7i2.1360 .
[12] Wijaya,  F.  S.,  &  Sulistio,  H.  (2019).  Penerapan  Metode  Monte Carlo pada Penjadwalan Proyek Serpong Garden Apartment. JMTS:  Jurnal  Mitra  Teknik  Sipil , 2 (3),  189-198. DOI: http://dx.doi.org/10.24912/jmts.v2i3.5828 .
[13] Muflihunallah ,  M.,  Dharmawan,  K.,  &  Asih,  N.  M.  (2018) Estimasi  Nilai Implied  Volatility Menggunakan Simulasi Monte
Carl. E-Jurnal Matematika, 7 (3), 239-245. DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2018.v07.i03.p209 .