## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   2 Hal:  72-77 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Simulasi Metode Monte Carlo dalam Menjaga Persediaan Alat Tulis Kantor
Riska Prawita 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
riskaprawita46@gmail.com

## Abstract
The  use  of  office  stationery  in  an  educational institution  is  an  absolute necessity.  Provision  of  adequate  and  well-managed office  stationery  will  achieve  good  effectiveness  and  efficiency  as  well.  This  study  aims  to  predict  the  demand  for  office stationery using a Monte Carlo simulation. Monte Carlo simulation is a probabilistic method that determines odds based on random  numbers.  The  data  used  in  this  study  was  the  data  on  requests  for  Office  Stationery  in  2018  to  2019  at  IAIN Batusangkar.  The  data  was  processed  based  on  the  Monte  Carlo  simulation  stage  by  generating  random  numbers  from  the data. The results of the Monte Carlo simulation conducted in this study showed an accuracy rate of 96.92 % and were able to predict the demand for Office Stationery. Based on the level of accuracy generated in this study, the Monte Carlo Simulation can  be  used  to  predict  the  demand  for  Office  Stationery  for  the  following  year.  So,  by  knowing  the  demand  for  Office Stationery,  the  supply  of  Office  Stationery  at  IAIN  Batusangkar  is  maintained  and  effectiveness  and  efficiency  are  also achieved.
Keywords: Simulation, Monte Carlo, Office Stationery, Supplies, Demand.

## Abstrak
Penggunaan Alat Tulis Kantor (ATK) pada sebuah Instansi Pendidikan merupakan suatu kebutuhan yang mutlak. Penyediaan ATK  yang  mencukupi  kebutuhan  dan  termanajemen    dengan  baik,  akan  mencapai  efektifitas  dan  efesiensi  yang  baik  juga. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi permintaan  ATK  dengan menggunakan Simulasi Monte Carlo. Simulasi Monte  Carlo  merupakan  salah  satu  metode  probabilistik  yang  menentukan  peluang  didasarkan  kepada  bilangan  acak.  Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  permintaan  ATK  pada  Tahun  2018  sampai  dengan  Tahun  2019  di  IAIN Batusangkar.  Data  tersebut  nantinya  akan  diolah  berdasarkan  tahapan  Simulasi  Monte  Carlo  dengan  membangkitkan bilangan acak dari data tersebut. Hasil Simulasi Monte Carlo yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi sebesar 96.92 % dan mampu memprediksi permintaan ATK. Berdasarkan tingkat akurasi yang dihasilkan pada penelitian ini, maka Simulasi Monte Carlo dapat digunakan untuk memprediksi permintaan ATK untuk tahun berikutnya. Sehingga, dengan mengetahui  permintaan  ATK  tersebut,  maka  persediaan  ATK  pada  IAIN  Batusangkar  tetap  terjaga  serta  efektifitas  dan efisiensi juga tercapai.
Kata kunci: Simulasi, Monte Carlo, Alat Tulis Kantor, Persdiaan, Permintaan.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  juga  mendorong  manusia untuk  menganalisa  sesuatu  yang  mungkin  terjadi sebelum mengambil keputusan. Di antaranya yaitu pada persoalan manajemen persediaan. Persediaan merupakan  sejumlah  barang  atau  stok  barang  pada waktu  yang  akan  datang  untuk  mencukupi  kebutuhan [ 1 ].
Pada sebuah instansi pendidikan seperti Institut Agama Islam  Negeri  (IAIN)  Batusangkar,  persediaan  ATK merupakan  sebuah  kebutuhan  yang  mutlak.  Dalam memperkirakan persediaan ATK untuk tahun berikutnya  di  IAIN  Batusangkar  dengan  berdasarkan banyak  permintaan  ATK  sebelumnya  dan  diperiksa secara  manual.  Pengelolaan  persediaan  ATK  yang belum  termanajemen  dengan  baik,  akan  berdampak negatif kepada kinerja di IAN Batusangkar. Persediaan
ATK  yang  dibutuhkan  tidak  memenuhi  kebutuhan maupun  yang  melebihi  kebutuhan,  akan  berdampak tidak  tercapainya  efektivitas  dan  efisiensi  serta  akan berpengaruh juga kepada penggunaan anggaran.
ATK adalah barang yang digunakan untuk menyelesaikan  pekerjaan  tulis-menulis  [ 2 ].  ATK merupakan  sebuah  kebutuhan  yang  mutlak.  ATK memiliki  peran  vital  sebagai  sarana  penunjang  untuk kegiatan  administrasi  pada  sebuah  perguruan  tinggi untuk  memaksimalkan  pekerjaannya.  Jika  ATK  tidak terpenuhi maka sebuah pekerjaan tidak akan selesai dan terbengkalai [ 3 ].
Salah  satu  usaha  untuk  menghindari  kerugian  dan menjaga  persediaan  barang  dimasa  yang  akan  datang, adalah  dengan  melakukan  sebuah  simulasi  untuk memprediksi  persediaan  barang  [ 4 ].  Mendefenisikan prediksi  atau  peramalan  adalah  mempersiapkan  nilai
pada  masa  lampau  dan  dijadikan  dasar  untuk memprediksi nilai untuk masa yang akan datang [ 5 ].
Pemodelan dan simulasi menghasilkan alternatif terbaik yang digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalan dan  sebagai  penunjang  keputusan.  Hasil  tersebut didapatkan berdasarkan data sebelumnya yang dijadikan uji coba [ 6 ].
Model diartikan sebagai perwakilan atau gambaran dari suatu  objek  atau  kondisi  yang  sesungguhnya.  Model menjelaskan  keadaan  timbal  balik,  hubungan  langsung dan tidak langsung serta hubungan sebab akibat [ 7 ].
Simulasi merupakan sebuah metodologi untuk melakukan percobaan dengan menggunakan model dari sistem  nyata.  Simulasi  memberikan cara  untuk  menilai sebuah  jawaban  dan  memberikan  pelacakan  langsung dalam rentang waktu tertentu [ 8 ].
Model simulasi adalah sebuah perangkat uji coba yang digunakan  untuk  mendapatkan  sejumlah  alternatif dengan  cara  menerapkan  poin-poin  penting  untuk mendapatkan keputusan terbaik [ 9 ].
Model simulasi populer untuk mengendalikan persediaan  adalah  simulasi  Monte  Carlo.  Monte  Carlo adalah  metode  analisa  numerik  yang  menggunakan sampel  bilangan  acak  [ 10 ].  Monte  Carlo  dapat menentukan  ketidakpastian jangka panjang,  metode ini sangat  penting  untuk  menjelaskan  ketidakpastian tersebut [ 11 ].
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  sebuah  metode  analisis yang  menggunakan  nilai  acak  sebagai  dasar  untuk mengahasilkan  suatu  statistik  probabilistik  yang nantinya  akan  digunakan  untuk  mempelajari  dampak dari  sebuah  ketidakpastian.  Monte  Carlo  mampu mensimulasikan  sistem  secara  berulang-ulang  kali dengan menetapkan angka random pada setiap variabel dari distribusi probabilitasnya [ 12 ].
Penelitian lainnya  yang  menggunakan simulasi  metode Monte Carlo adalah untuk optimasi kegiatan pelatihan. Simulasi  metode  Monte  Carlo  yang  diterapkan  pada Balai  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  mampu mengoptimalkan kegiatan pelatihan periode berikutnya. Dengan  adanya  hasil  prediksi  jumlah  pendaftar pelatihan dapat  membantu pimpinan dalam  mengambil sebuah keputusan [ 13 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  pedoman  untuk  peneliti dalam  melakukan  penelitian  yang  dilaksanakan  secara sistematik  sehingga  hasil  yang  dicapai  nantinya  sesuai dengan tujuan  yang diinginkan dan dapat dilaksanakan dengan  baik.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk merancang sebuah pengetahuan baru dalam memprediksi  permintaan  ATK  dengan  menggunakan simulasi  metode  Monte  Carlo  untuk  menjaga persediaan  ATK  pada  IAIN  Batusangkar.  Pada penelitian  ini  terdapat  tahapan-tahapan  yang  akan dilakukan  yang  digambarkan  dalam  bentuk Stage  of Process. Seperti pada Gambar 1.

## Mengumpulkan Data PermintaanATK
Menetapkan Distribusi Probabilitas
Menentukan Distribusi Komulatif
Menentukan Interval Angka Acak

## Menghasilkan Angka Acak

## Membuat Simulasi Prediksi Permintaan ATK

## Hasil Simulasi
Gambar 1. Stage of Process
Berdasarkan Stage  of  Process pada  Gambar  1,  maka masing-masing langkah diuraikan sebagai berikut:
2.1. Mengumpulkan Data Permintaan ATK
Data  yang  akan  diolah  pada  penelitian  ini  adalah  data permintaan  ATK  Tahun  2018  dan  Tahun  2019.  Pada setiap  tahunnya,  data  akan  dibagi  per  caturwulan  atau menjadi tiga periode per tahunnya.
2.2. Menetapkan Distribusi Probabilitas
Untuk  menetapkan  distribusi  probabilitas,  akan mengacau  kepada  data  permintaan  ATK  yang  telah didapatkan. Dengan menggunakan rumus:
DP = F / TF
(1)
Di mana: DP = Distribusi Probabilitas; F = Frekuensi; TF = Total Frekuensi.
2.3. Menentukan Distribusi Komulatif
Distribusi  Probabilitas  Komulatif  dapat  dicari  dari penjumlahan  distribusi  probabilitas  dan  distribusi komulatif dengan  menjumlahkan angka pada distribusi probabilitas dengan jumlah sebelumnya. Maka rumusnya adalah:
DPK = Ki +  Pi
(2)
Di mana: DPK = Distribusi Probabilitas Komulatif;
Ki = Angka Kemungkinan;
Pi = Jumlah Angka Sebelumnya.
2.4. Menentukan Interval Angka Acak
Interval  angka  acak  dapat  ditentukan  berdasarkan kepada  kemungkinan  terjadi  dan  komungkanan komulatif  yang  didapatkan  pada  langkah  sebelumnya. Penetapan  interval  angka  acak  dilakukan  pada  setiap variabel.  Fungsi  dari  interval  angka  acak  ini  adalah untuk  menentukan  batas  antara  variabel  satu  denagn variabel lainnya.
2.5. Menghasilkan Angka Acak
Pembangkitan  angka  acak  akan  menghasilkan  urutan angka-angka dan hasilnya nanti akan dapat mengetahui probabilitas.  Untuk  membangkitkan  angka  acak  pada penelitian  ini  dugunakan  metode Mixed  Congruent Method . Berikut rumusnya:
Zi + 1 = (a * Zi + c) mod m
(3)
Di mana: Zi = Bilangan awal (bilangan bulat ≥ 0,Z0 < m); a = Konstanta pengali (a < m);
c = Konstanta pergeseran (c < m);
Mod = Konstanta modulus (m > 0).

## 2.6. Membuat Simulasi Prediksi Permintaan ATK
Simulasi  Metode  Monte  Carlo  dilakukan  dengan  cara membandingkan  dan  menghitung  angka  acak  yang telah  dibangkitkan  pada  langkah  sebelumnya  dengan interval angka angka acak.
2.7. Hasil Simulasi
Hasil dari simulasi yang dilakuakan akan dibandingkan dengan data real sehingga mendapatkan nilai akurasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  tahap  ini  akan  dijabarkan  pembahasan  dan perhitungan  menggunakan  simulasi  metode  Monte Carlo. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data permintaan ATK Tahun 2018 dan 2019 pada IAIN Batusangkar.  Data  permintaan  ATK  akan  dibagi  tiga periode  setiap  tahunnya.  Pada  penelitian  ini  akan digunakan  tiga  item sample ATK,  yaitu  Pena  Meja, Cutter dan Kertas HVS 70gr A4.
Tabel  1. Tabel  data permintaan ATK Tahun 2018
No Periode Pena Meja Cutter Kertas HVS 70 gr A4 1 2018 (1) 17 38 359 2 2018 (2) 13 44 333 3 2018 (3) 22 46 355 Jumlah 52 128 1047
Pada Tabel 1 dapat dilihat data permintaan ATK Tahun 2018 yang dibagi menjadi tiga periode per tahunnya.
Tabel  2. Tabel  data permintaan ATK Tahun 2019 No Periode Pena Meja Cutter Kertas HVS 70 gr A4 1 2019 (1) 23 56 410 2 2019 (2) 22 35 369 3 2019 (3) 21 47 352 Jumlah 66 138 1131
Pada Tabel 1 dapat dilihat data permintaan ATK Tahun 2019 yang dibagi menjadi tiga periode per tahunnya.
Tahap-tahap  penyelesaian  simulasi  metode  Monte Carlo disajikan dalm sub bagian berikut.
3.1. Menetapkan Distribusi Probabilitas
Untuk  menetapkan  distribusi  probabilitas  dapat dilakukan dengan cara membagi nilai permintaan ATK dengan  total  permintaan  ATK  yang  ada.  Dengan menggunakan  Rumus  1,  nilai  distribusi  probabilitas permintaan  ATK  Tahun  2018  dapat  dilihat  pada  Tabel berikut.
Tabel  3. Tabel  Distribusi Probabilitas Pena Meja Tahun 2018
No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas 1 2018 (1) 17 0.33 2 2018 (2) 13 0.25 3 2018 (3) 22 0.42 Jumlah 52 1.00
Pada  Tabel  3  merupakan  Distribusi  Probabilitas  Pena meja Tahun 2018
Tabel  4. Tabel  Distribusi Probabilitas Cutter Tahun 2018 No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas 1 2018 (1) 38 0.30 2 2018 (2) 44 0.34 3 2018 (3) 46 0.36 Jumlah 128 1.00
Pada Tabel 4 merupakan Distribusi Probabilitas Cutterr Tahun 2018.
Tabel  5. Tabel  Distribusi Probabilitas Kertas HVS 70 gr A4 Tahun
2018 No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas 1 2018 (1) 359 0.34 2 2018 (2) 333 0.32 3 2018 (3) 355 0.34 Jumlah 1047 1.00
Pada Tabel 5 merupakan Distribusi Probabilitas Kertas HVS 70 gr A4 Tahun 2018.
Dengan  menggunakan  Rumus  1,  nilai  distribusi probabilitas permintaan ATK Tahun 2019 dapat dilihat pada Tabel berikut.
Tabel  6.Tabel  Distribusi Probabilitas Pena Meja Tahun 2019
No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas 1 2019 (1) 23 0.35 2 2019 (2) 22 0.33 3 2019 (3) 21 0.32 Jumlah 66 1.00
Pada  Tabel  6  merupakan  Distribusi  Probabilitas  Pena meja Tahun 2019.
Tabel  7. Tabel  Distribusi Probabilitas Cutter Tahun 2019
No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas 1 2019 (1) 56 0.41 2 2019 (2) 35 0.25 3 2019 (3) 47 0.34 Jumlah 138 1.00
Pada Tabel 7 merupakan Distribusi Probabilitas Cutterr Tahun 2019.
Tabel  8. Tabel  Distribusi Probabilitas Kertas HVS 70 gr A4 Tahun 2019 No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas 1 2019 (1) 410 0.36 2 2019 (2) 369 0.33 3 2019 (3) 352 0.31 Jumlah 1131 1.00
Pada Tabel 8 merupakan Distribusi Probabilitas  Kertas HVS 70 gr A4 Tahun 2019.
3.2. Menentukan Distribusi Komulatif
Distribusi  Probabilitas  Komulatif  dapat  dicari  dari penjumlahan  distribusi  probabilitas  dan  distribusi komulatif dengan  menjumlahkan angka pada distribusi probabilitas  dengan  jumlah  sebelumnya.  Dengan menggunakan  Rumus  2,  nilai  distribusi  probabilitas komulatif  permintaan  ATK  Tahun  2018  dapat  dilihat pada Tabel berikut:
Tabel  9. Tabel  Distribusi Komulatif Pena Meja Tahun 2018
No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas Distribusi Komulatif 1 2018 (1) 17 0.33 0.33 2 2018 (2) 13 0.25 0.58 3 2018 (3) 22 0.42 1.00 Jumlah 52 1.00
Pada  Tabel  9  merupakan  Distribusi  Komulatif  Pena meja Tahun 2018.
Tabel  10. Tabel  Distribusi Komulatif Cutter Tahun 2018
No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas Distribusi Komulatif 1 2018 (1) 38 0.30 0.30 2 2018 (2) 44 0.34 0.64 3 2018 (3) 46 0.36 1.00 Jumlah 128 1.00
Pada Tabel 10 merupakan Distribusi Komulatif Cutterr Tahun 2018
Tabel  11. Tabel  Distribusi Komulatif Kertas HVS 70 gr A4 Tahun 2018 No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas Distribusi Komulatif 1 2018 (1) 359 0.34 0.34 2 2018 (2) 333 0.32 0.66 3 2018 (3) 355 0.34 1.00 Jumlah 1047 1.00
Pada Tabel  11  merupakan  Distribusi  Komulatif  Kertas HVS 70 gr A4 Tahun 2018.
Dengan  menggunakan  Rumus  2,  nilai  distribusi Komulatif  permintaan  ATK  Tahun  2019  dapat  dilihat pada Tabel berikut.
Tabel  12. Tabel  Distribusi Komulatif Pena Meja Tahun 2019 No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas Distribusi Komulatif 1 2019 (1) 23 0.35 0.35 2 2019 (2) 22 0.33 0.68 3 2019 (3) 21 0.32 1.00 Jumlah 66 1.00
Pada  Tabel  12  merupakan  Distribusi  Komulatif  Pena meja Tahun 2019.
Tabel  13. Tabel  Distribusi Komulatif Cutter Tahun 2019
No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas Distribusi Komulatif 1 2019 (1) 56 0.41 0.41 2 2019 (2) 35 0.25 0.66 3 2019 (3) 47 0.34 1.00 Jumlah 138 1.00

## Pada Tabel 13 merupakan Distribusi Komulatif Cutterr Tahun 2019
Tabel  14. Tabel  Distribusi Komulatif Kertas HVS 70 gr A4 Tahun
2019 No Periode Permintaan Distribusi Probabilitas Distribusi Komulatif 1 2019 (1) 410 0.36 0.36 2 2019 (2) 369 0.33 0.69 3 2019 (3) 352 0.31 1.00 Jumlah 1131 1.00
Pada Tabel  14  merupakan  Distribusi  Komulatif  Kertas HVS 70 gr A4 Tahun 2019.
3.3. Menentukan Interval Angka Acak
Interval  angka  acak  dapat  ditentukan  berdasarkan kepada kemungkinan terjadi dan kemungkinan komulatif  yang  didapatkan  pada  langkah  sebelumnya. Penetapan  interval  angka  acak  dilakukan  pada  setiap variabel.  Fungsi  dari  interval  angka  acak  ini  adalah untuk  menentukan  batas  antara  variabel  satu  denagn variabel  lainnya.  Bilangan  acak  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  bilangan  acak  2  digit.  Penentuan interval angka acak permintaan ATK Tahun 2018 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 15. Tabel  Interval Angka Acak Pena Meja Tahun 2018
No Periode Permintaan DP DK Interval Angka Acak 1 2018 (1) 17 0.33 0.33 00-32 2 2018 (2) 13 0.25 0.58 33-57 3 2018 (3) 22 0.42 1.00 58-99 Jumlah 52 1.00
Pada  Tabel  15  merupakan Tabel Interval  Angka  Acak Pena meja Tahun 2018.
Tabel  16. Tabel Interval Angka Acak Cutter Tahun 2018 No Periode Permintaan DP DK Interval Angka Acak 1 2018 (1) 38 0.30 0.30 00-29 2 2018 (2) 44 0.34 0.64 30-63 3 2018 (3) 46 0.36 1.00 64-99 Jumlah 128 1.00
Pada Tabel 16 merupakan Tabel  Interval Angka Acak Cutterr Tahun 2018
Tabel  17. Tabel  Interval Angka Acak Kertas HVS 70 gr A4 Tahun 2018 No Periode Permintaan DP DK Interval Angka Acak 1 2018 (1) 359 0.34 0.34 00-33 2 2018 (2) 333 0.32 0.66 34-63 3 2018 (3) 355 0.34 1.00 66-99 Jumlah 1047 1.00
Pada Tabel 17 merupakan Tabel  Interval Angka Acak Kertas  HVS  70  gr  A4  Tahun  2018.  Interval  Angka Acak  permintaan  ATK  Tahun  2019  dapat  dilihat  pada Tabel berikut.
Tabel  18. Tabel  Interval Angka Acak Pena Meja Tahun 2019
No Periode Permintaan DP DK Interval Angka Acak 1 2019 (1) 23 0.35 0.35 00-34 2 2019 (2) 22 0.33 0.68 35-67 3 2019 (3) 21 0.32 1.00 68-99 Jumlah 66 1.00
Pada Tabel 18 merupakan Interval Angka Acak Pena meja Tahun 2019.
Tabel  19. Tabel  Interval Angka Acak Cutter Tahun 2019
No Periode Permintaan DP DK Interval Angka Acak 1 2019 (1) 56 0.41 0.41 00-40 2 2019 (2) 35 0.25 0.66 41-65 3 2019 (3) 47 0.34 1.00 66-99 Jumlah 138 1.00
Pada Tabel 19 merupakan Interval Angka Acak Cutterr Tahun 2019
Tabel  20. Tabel  Interval Angka Acak Kertas HVS 70 gr A4 Tahun 2019 No Periode Permintaan DP DK Interval Angka Acak 1 2019 (1) 410 0.36 0.36 00-35 2 2019 (2) 369 0.33 0.69 36-68 3 2019 (3) 352 0.31 1.00 68-99 Jumlah 1131 1.00
Pada Tabel 20 merupakan Interval Angka Acak Kertas HVS 70 gr A4 Tahun 2019.
3.4. Menghasilkan Angka Acak
Pembangkitan  angka  acak  akan  menghasilkan  urutan angka-angka dan hasilnya nanti akan dapat mengetahui probabilitas.  Untuk  membangkitkan  angka  acak  pada penelitian  ini  dugunakan  metode Mixed  Congruent
Method .  Rumus  yang  digunakan  adalah  Rumus  3. Untuk  membangkitkan  bilangan  acak  dengan  metode Mixed  Congruent  Method,  terlebih  dahulu  harus ditentukan  nilai  dari  masing-masing  parameter. Diketahui  Zi  =  15,  a  =  23,  c  =  35  dan  m  =  99, selanjutnya lakukan perhitungan untuk membangkitkan angka  acak  setiap  periode,  dapat  dilihat  pada  uraian berikut.
Z1 = (23 * 15 + 35) mod 99 = 83 Z2 = (23 * 83 + 35) mod 99 = 63 Z3 = (23 * 63 + 35) mod 99 = 98
Nilai  angka  acak  yang  telah  didapatkan  pada perhitungan  di  atas  disusun  dalam  Tabel  21  untuk memudahkan dalam membaca data.
Tabel  21. Tabel  Perhitungan Angka Acak i Zi A*Zi+c (a*Zi+c) mod m 0 15 380 83 1 83 1944 63 2 63 1484 98
Berdasarkan  Tabel  21  maka  didapatkan  3  angka  acak, yaitu 83, 63 dan 98 seperti pada Tabel 22. Angka acak yang  didapatkan  tersebut  akan  digunakan  untuk memprediksi pemintaan ATK pada tahun berikutnya.
Tabel  22. Angka Acak Zi Angka Acak 15 83 83 63 63 98
3.5. Membuat Percobaan  Simulasi Metode Monte Carlo
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  simulasi  percobaan dengan  cara  membandingkan  angka  acak    yang  telah dibangkitkan pada Tabel 22 dengan tabel interval angka acak pada Tabel 15, 16 dan 17 untuk Tahun 2018. Hasil dari  simulasi  Tahun  2019  yang  menggunakan  data Tahun  2018  untuk  memprediksi  permintaan  ATK Tahun 2019. Selanjutnya, untuk angka acak pada Tabel 22  akan  dibandingkan  dengan  Tabel  18,  19  dan  20. Hasil  dari  Simulasi  Tahun  2020  yang  menggunakan data  Tahun  2019  tersebut  akan  digunakan  untuk memprediksi permintaan Tahun 2020.
Hasil dari simulasi tersebut dapat dilihat pada Tabel 23 dan 24 berikut.
Tabel  23. Tabel Simulasi Permintaan ATK Tahun 2019 No Periode Pena Meja Cutter Kertas HVS 70 gr A4 1 2019 (1) 22 46 355 2 2019 (2) 22 44 333 3 2019 (3) 22 46 355 Jumlah 66 136 1043
Pada Tabel 23 dapat dilihat hasil Simulasi Permintaan ATK Tahun 2019.
Tabel  24. Tabel Simulasi Permintaan ATK Tahun 2020
No Periode Pena Meja Cutter Kertas HVS 70 gr A4 1 2020 (1) 21 47 352 2 2020 (2) 22 35 369 3 2020 (3) 21 47 352 Jumlah 66 136 1073
Pada Tabel 24 dapat dilihat hasil Simulasi Permintaan ATK Tahun 2020.
Untuk mengetahui tingkat akurasi dari simulasi metode Monte  Carlo  dalam  memprediksi  permintaan  ATK, maka  akan  dilakukan  perbandingan  antara  hasil Simulasi  Tahun  2019  pada  Tabel  23  dengan  data real Tahun  2019  pada  Tabel  2.  Akurasi  simulasi  Tahun 2019 dengan data real Tahun 2019 terdapat pada Tabel 25.
Tabel  25. Tabel Akurasi Simulasi Tahun 2019 dengan Data Real Tahun 2019 No Nama ATK Data Real 2019 Hasil Simulasi 2019 Akurasi 1 Pena Meja 66 66 100.00 % 2 Cutter 138 136 98.55 % 3 Kertas HVS 70 gr A4 1131 1043 92.22 % Rata-Rata Akurasi Tahun 2019 96.92 %
Berdasarkan  Tabel  24  nilai  akurasi  yang  diperoleh antara  Data  Real  Tahun  2019  dengan  Hasil  Simulasi Tahun  2019  yang  menggunakan  data  Tahun  2018 diperoleh  hasil  sebesar  96.92  %.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  simulasi  metode  Monte  Carlo  dapat  digunakan untuk  memprediksi  permintaan  ATK  untuk  tahun berikutnya.  Apabila  data  permintaan  ATK  dapat diprediksi  maka  untuk  menentukan  persediaan  ATK untuk  tahun  berikutnya  dapat  ditentukan  berdasarkan data prediksi permintaan tersebut.
Dengan  angka  akurasi  sebesar  96.92 % maka  data  2019 selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  menentukan prediksi permintaan ATK untuk Tahun berikutnya.

## 4. Kesimpulan
Merujuk  kepada  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, prediksi  permintaan  ATK  menggunakan  simulasi metode  Monte  Carlo  menghasilkan  akurasi  sebesar 96.92%. Dengan tingkat akurasi tersebut maka simulasi Monte  Carlo  seterusnya  dapat  digunakan  untuk memprediksi  permintaan  ATK  tahun  selanjutnya. Dengan  menerapkan  simulasi  metode  Monte  Carlo untuk  memprediksi  permintaan  ATK  untuk  tahun selanjutnya  maka  hal  tersebut  juga  dapat  menjaga persediaan  ATK  pada  IAIN  Batusangkar  pada  tahun selanjutnya.  Data  hasil  simulasi  atau  prediksi  simulasi metode  Monte  Carlo  dapat  dijadikan  dasar  untuk mengambil  keputusan  di  IAIN  Batusangkar.  Dengan adanya  prediksi  permintaan  ATK  maka  IAIN Batusangkar dapat mencapai efektivitas dan efisiensi.

## Daftar Rujukan
[1] Naim,  M.  A.,  &  Donoriyanto,  D.  S.  (2020).  Pengendalian Persediaan Obat di Apotek XYZ dengan Menggunakan Simulasi Monte  Carlo. JUMINTEN:  Jurnal  Manajemen  Industri  & Teknologi, 1 (2), 1-11. DOI: https://doi.org/10.33005/juminten.v1i2.11 .
[2] Ramanda,  G.  P.,  &  Vikaliana,  R.  (2019).  Analisis  Pemilihan Supplier Alat Tulis Kantor dengan Metode Analitycal Hierarchy Process  Pada  PT.  Bank  XYZ  Kantor  Pusat. Jurnal  Logistik Indonesia, 3 (2), 111-124. DOI: https://doi.org/10.31334/logistik.v3i2.617 .
[3] Muhaimin,  A.,  Sumijan.,  Santony,  J.  (2020). Pemodelan  dan Simulasi  Pengelolaan  Persedian  Alat  Tulis  Kantor  dengan Metode  Monte  Carlo . Jaringan Sistem  Informasi Robotik  (JSR), 4 (1), 1-6.
[4] Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan Barang  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistim Informatika dan Teknologi, 1 (3), 7-10. DOI: https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3 .
[5] 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).
[6] 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 .
[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] Akbar, A. A., Alamsyah, H., & Riska. (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 .
[9] 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 .
[10] Astia,  R.  Y.,  Santony,  J.,  &  Sumijan.  (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 (IJAIDM), 2 (1), 28-36. DOI: http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.5825 .
[11] Mustafa,  A.,  Saadi,  I.,  Cools,  M.,  &  Teller,  J.  (2018).  A  Time Monte  Carlo  Method  for  Addressing  Uncertainty  in  Land-Use Change  Models. International  Journal  of  Geographical Information Science , 1-17. DOI: https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1503275 .
[12] Wijaya,  F.  S.,  &  Sulistio,  H.  (2019).  Penerapan  Metode  Monte Carlo  pada  Penjadwalan  Proyek  Serpong  Garden  Apartment.
Jurnal Mitra Teknik Sipil, 2( 3), 189-198. http://dx.doi.org/10.24912/jmts.v2i3.5828 .
[13] Zulfiandry, R. (2018). Optimasi Kegiatan Pelatihan Menggunakan  Metode  Simulasi  Monte  Carlo  (Studi  Kasus  di Balai  Latihan  Kerja  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Provinsi  Bengkulu). ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  10 (1),  113-119. https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i1.252.113-119 .