## APLIKASI METODE MONTE CARLO DALAM ANALISIS PREDIKSI IMPOR BERAS DARI PAKISTAN

## Raihan Maulana
Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jalan William Iskandar Pasar V Deli Serdang, Indonesia raihanmaulana@mhs.unimed.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi yang akurat untuk impor beras dari Pakistan menggunakan  metode  simulasi  Monte  Carlo.  Metode  ini  dipilih  karena  kemampuannya  dalam  menangani ketidakpastian  dan  variabilitas  data,  yang  sering  menjadi  tantangan  dalam  prediksi  ekonomi  dan  perdagangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Monte Carlo efektif dalam memprediksi jumlah impor beras dengan tingkat  akurasi  sebesar  98%,  menunjukkan  bahwa  metode  ini  sangat  andal.  Dengan  prediksi  yang  akurat  ini, diharapkan dapat membantu para pemangku kepentingan dalam merancang strategi impor yang lebih tepat dan efisien, memastikan ketersediaan pasokan beras yang stabil, mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok, serta mengoptimalkan biaya dan sumber daya. Penelitian ini berkontribusi pada peningkatan efisiensi rantai pasok dan  kesejahteraan  konsumen  melalui  prediksi  impor  yang  lebih  baik  dan  pengambilan  keputusan  yang  lebih informatif.
Kata kunci :  Impor beras, Prediksi, Monte Carlo, Pakistan

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  masih  bergantung  pada  impor  beras sebagai komoditas pangan utama, meskipun merupakan  negara  agraris  dengan  jumlah  penduduk yang mencapai 273,52 juta jiwa pada September 2023 (BPS  2023).  Pada tahun  2023, Indonesia  mengimpor lebih  dari  2,5  juta  ton  beras  dari  berbagai  negara, dengan  negara  asal  utama  adalah  Vietnam  (900.000 ton)  dan  Thailand  (850.000  ton).  Ketergantungan  ini menunjukkan  adanya  tantangan  dalam  memenuhi kebutuhan pangan domestik meskipun potensi agraris yang besar, dan menggarisbawahi pentingnya strategi impor  yang  efektif  serta  peningkatan  produktivitas pertanian dalam negeri untuk mengurangi ketergantungan pada impor [1].
Impor  beras  dari  Pakistan  telah  menjadi permasalahan  signifikan  dalam  penelitian  ini. Ketidakpastian  harga  dan  volume  impor  beras  dari Pakistan  dapat  menyebabkan volatilitas  pasar domestik, yang mempengaruhi stabilitas ekonomi dan ketahanan pangan. Faktor-faktor seperti fluktuasi nilai tukar,  kebijakan  perdagangan  internasional,  dan kondisi  cuaca  di  Pakistan  menambah  kompleksitas dalam memprediksi impor beras secara akurat. Untuk mengatasi  ketidakpastian  tersebut,  metode  Monte Carlo  digunakan  karena  mampu  mensimulasikan berbagai  skenario  dan  menghasilkan  distribusi probabilitas  dari  hasil  yang  mungkin  terjadi.  Dengan pendekatan ini, penelitian diharapkan dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  dan membantu  pembuat  kebijakan  dalam  merancang strategi  impor  yang  lebih  efektif  dan  efisien,  serta meminimalkan  risiko  terkait  ketergantungan  pada impor beras dari Pakistan.
Penelitian  tentang  impor  beras  sangat  penting karena memungkinkan pemerintah dan pelaku industri untuk  mengembangkan  kebijakan  yang  tepat  dalam
mengatasi  berbagai  tantangan  ekonomi  dan  pangan. Mengingat  beras  adalah  komoditas  pangan  utama  di Indonesia, pemahaman mendalam mengenai dinamika impor  beras  dapat  membantu  dalam  merancang strategi  untuk  memastikan  ketahanan  pangan, mengurangi ketergantungan pada impor, dan meningkatkan produksi beras dalam negeri. Penelitian ini  juga  dapat  memberikan  wawasan  mengenai fluktuasi  harga  dan  pasokan  di  pasar  global,  serta dampaknya terhadap stabilitas harga domestik. Selain itu,  dengan  analisis  yang  tepat,  pemerintah  dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk mengatasi masalah distribusi dan memastikan ketersediaan beras yang cukup bagi seluruh lapisan masyarakat, sehingga berkontribusi  pada  peningkatan  kesejahteraan  dan kesehatan masyarakat secara keseluruhan.
Pakistan adalah negara multietnis yang terletak di Asia  Selatan,  dengan  populasi  yang  sebagian  besar berbahasa  Indo-Iran.  Secara  geografis,  negara  ini berbatasan dengan India di timur, Afghanistan dan Iran di  barat,  serta  China  di  utara.  Di  selatan,  Pakistan memiliki  garis  pantai  sepanjang  1.046  kilometer  di sepanjang  Laut  Arab.  Ibu  kotanya  adalah  Islamabad, yang  terletak  di  kaki  bukit  Himalaya  di  bagian  utara negara ini, sementara kota terbesarnya adalah Karachi, yang  berada  di  bagian  selatan  di  pesisir  Laut  Arab. Pakistan  memiliki  beragam  lanskap  alam,  termasuk pegunungan tinggi seperti K2 di utara, dataran rendah di  Lembah  Indus,  serta  gurun  dan  pantai  di  selatan. Ekonominya didukung oleh sektor pertanian, industri tekstil, dan produksi barang manufaktur. Meski begitu, negara  ini  terus  menghadapi  tantangan  dalam mencapai  stabilitas  politik  dan  pembangunan  sosial yang berkelanjutan [2].
Dengan pemahaman yang mendalam tentang tren impor beras, para pembuat kebijakan dapat mengambil langkah-langkah  yang  tepat  dalam  pengembangan
sektor  agrikultur,  pengaturan  perdagangan,  dan perlindungan konsumen. Penelitian ini memungkinkan identifikasi tantangan dan peluang dalam rantai pasok beras,  sehingga  strategi  yang  lebih  efektif  dapat dirancang  untuk  memastikan  ketahanan  pangan, stabilitas  harga,  dan  ketersediaan  beras  yang  cukup bagi  seluruh  masyarakat.  Melalui  analisis  yang komprehensif,  kebijakan  yang  lebih  proaktif  dan berkelanjutan  dapat  diterapkan  untuk  mengurangi ketergantungan  pada  impor  dan  meningkatkan produktivitas pertanian domestik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Prediksi
Prediksi  merupakan  proses  meramalkan  nilai atau keadaan suatu variabel di masa depan berdasarkan analisis  data  historis.  Data  yang  sering  digunakan dalam  prediksi  umumnya  berupa  data  kuantitatif, seperti  angka  penjualan,  suhu,  atau  nilai  saham. Tujuan prediksi bukanlah untuk memberikan jawaban yang  pasti  mengenai  masa  depan,  melainkan  untuk menghasilkan perkiraan yang sedekat mungkin dengan kenyataan  yang  akan  terjadi.  Dalam  konteks  ini, prediksi  memiliki  arti  yang  serupa  dengan  ramalan atau perkiraan (forecast), dan berperan penting dalam berbagai  bidang  seperti  ekonomi,  cuaca,  dan  bisnis untuk membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan terinformasi [3].

## 2.2. Beras
Beras adalah komoditas utama dan bahan pokok yang  sangat  penting  bagi  banyak  negara  di  dunia. Fluktuasi  harga  beras  yang  tidak  menentu  dapat menyebabkan  penurunan  daya  beli  masyarakat berpenghasilan rendah dan mengakibatkan penggilingan padi berhenti beroperasi untuk menghindari kerugian. Untuk mengatasi dan mengurangi risiko masalah ketahanan pangan di masa depan,  diperlukan  sistem  yang  mampu  memprediksi harga beras [4]. Dengan menggunakan metode Monte Carlo,  prediksi  harga  beras  dapat  dilakukan,  yang membantu mengurangi risiko kerugian dan memastikan  harga  beras  tetap  terjangkau  bagi masyarakat  luas.  Dalam  konteks  ini,  akurasi  prediksi yang  diperoleh  menjadi  sangat  penting  untuk mencapai tujuan tersebut.

## 2.3. Metode Monte Carlo
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  metode  analisis yang  memanfaatkan  nilai  acak  untuk  menghasilkan statistik  probabilistik,  yang  kemudian  digunakan untuk  mempelajari  dampak  dari  ketidakpastian. Metode  ini  mampu  mensimulasikan  sistem  secara berulang-ulang  dengan  menetapkan  angka  acak  pada setiap variabel berdasarkan distribusi probabilitasnya. Dengan  cara  ini,  Monte  Carlo  dapat  memodelkan berbagai skenario dan mengidentifikasi hasil potensial dari variabel yang tidak pasti [5].
Saat  ini,  simulasi  Monte  Carlo  banyak diterapkan dalam berbagai bidang untuk
menyelesaikan masalah yang bersifat probabilistik. Ini adalah  bentuk  simulasi  di  mana  solusi  dari  suatu masalah  diperoleh  melalui  randomisasi  (acak)  dan perhitungan nilai probabilitasnya berdasarkan distribusi  data  yang  digunakan.  Keuntungan  dari metode  Monte  Carlo  terletak  pada  sifatnya  yang intuitif dan mudah dipahami, menjadikannya alat yang efektif  dalam  uji  statistik.  Metode  ini  menggunakan perhitungan  terkomputerisasi  untuk  mengidentifikasi dan  menganalisis  masalah  terkait  risiko  dan ketidakpastian  dalam  model-model  cerdas.  Melalui simulasi  berbagai  skenario  dengan  variabel  acak, Monte Carlo menghasilkan distribusi probabilitas dari hasil  yang  mungkin  terjadi,  memberikan  wawasan mendalam  tentang  dampak  variabel-variabel  tersebut terhadap  hasil  akhir.  Aplikasinya  sangat  luas, mencakup  manajemen  proyek  untuk  mengestimasi kemungkinan  keterlambatan  dan  biaya  tambahan, keuangan  untuk  analisis  portofolio  dan  pengelolaan risiko,  serta  pengambilan  keputusan  di  berbagai bidang  teknik  lainnya.  Dengan  kemampuan  untuk mensimulasikan  dan  mengelola  risiko,  Monte  Carlo menjadi  alat  yang  sangat  berharga  dalam  membuat keputusan  berdasarkan  analisis  data  dan  probabilitas [6].

## 2.4. Aplikasi Mento Carlo dalam Prediksi
Metode  ini  melibatkan  penggunaan  model matematika  dan  komputasi  untuk  mengulang  proses simulasi berkali-kali, dengan memanfaatkan variabilitas  dan  ketidakpastian  dalam  data  input. Dengan mengacak variabel-variabel yang berpengaruh,  Monte  Carlo  dapat  mensimulasikan berbagai  kemungkinan  hasil  yang  mencerminkan kondisi  nyata  lebih  mendetail.  Di  bidang  ekonomi, penelitian yang dilakukan oleh Jupri Hendra Hartomi, Yuhandri dan Julius tentang prediksi komisi penjualan mobil menggunakan metode Monte Carlo menghasilkan akurasi sebesar 94% yang menunjukkan bahwa metode Monte Carlo dianggap layak dan dapat dijadikan  rekomendasi  untuk  penyelesaian  masalah prediksi  komisi  penjualan  mobil  di  masa  mendatang [7].
Penelitian lain yang menggunakan metode Monte Carlo  diantaranya  pada  bidang  kesehatan,  yakni prediksi pendonor darah pada unit transfusi darah PMI yang  dilakukan  oleh  Eky  Heryendy,  Juju  Jumadi, Ricky  Zulfiandry.    Pada  penelitian  ini,  diperoleh akurasi sebesar 86% yang menandakan bahwa metode Monte  Carlo  berhasil  diterapkan  dalam  prediksi jumlah pendonor darah [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  pendekatan  sistematis yang digunakan untuk  mengumpulkan,  menganalisis, dan  menginterpretasikan  data  guna  menjawab pertanyaan  penelitian  atau  menguji  hipotesis.  Dalam penelitian  ini,  metode  penelitian  yang  digunakan adalah  metode  simulasi  Monte  Carlo.  Metode  ini melibatkan  pembuatan  model  matematika  untuk
mensimulasikan berbagai kemungkinan hasil berdasarkan variabilitas dan ketidakpastian data input. Pendekatan ini memungkinkan  peneliti  untuk menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan  andal terkait  impor  beras  dari  Pakistan,  sehingga  dapat mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik dalam  perencanaan  dan  pengaturan  perdagangan beras. Berikut adalah tahapan metode penelitian yang menggunakan metode Monte Carlo.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Gambar  1  diatas  menunjukkan  serangkaian tahapan  awal  hingga  akhir  yang  dilakukan  di penelitian ini.

## 3.1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah pada tahap ini akan berfokus pada  impor  beras  dari  Pakistan.  Masalah  yang diidentifikasi mencakup pertanyaan mengenai fluktuasi  jumlah  impor  beras  dan  pentingnya memprediksi  jumlah  impor  untuk  perencanaan kebijakan  perdagangan  serta  memastikan  ketahanan pangan  di  Indonesia.  Ketidakpastian  dalam  prediksi impor  beras  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  faktor seperti  perubahan  iklim,  kebijakan  perdagangan internasional,  dan  variabilitas  produksi  pertanian  di Pakistan.  Hal  ini  menimbulkan  tantangan  bagi  para pembuat  kebijakan  dalam  memastikan  ketersediaan beras  yang  stabil  dan  harga  yang  terjangkau.  Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan  model  prediksi  yang  lebih  akurat menggunakan  metode  Monte  Carlo,  sehingga  dapat membantu dalam perencanaan  yang  lebih efektif  dan efisien terkait impor beras dari Pakistan.

## 3.2. Studi Literatur
Studi  literatur  dalam  penelitian  ini  mencakup analisis  mendalam  tentang  metode  prediksi  dan simulasi  Monte  Carlo,  yang  digunakan  untuk menangani variabilitas dan ketidakpastian dalam data. Selain  itu,  literatur  yang  berkaitan  dengan  prediksi impor dalam sektor pertanian akan dieksplorasi untuk memahami  dinamika  perdagangan  internasional  dan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  impor  beras.  Studi literatur  ini  juga  akan  mencakup  tinjauan  tentang tantangan  dan  solusi  dalam  manajemen  rantai  pasok beras,  serta  aplikasi  sebelumnya  dari  metode  Monte Carlo  dalam  konteks  serupa.  Dengan  demikian,
penelitian  ini  akan  membangun  dasar  teoritis  yang kuat untuk mengembangkan model prediksi yang lebih akurat dan andal terkait impor beras dari Pakistan.

## 3.3. Pengumpulan Data
Informasi  data  yang  terdapat  di  penelitan  ini mengenai jumlah impor beras dari Pakistan didapatkan dari Badan Pusat Statistik (BPS). BPS dipilih sebagai sumber  pengambilan  data  karena  BPS  menyediakan berbagai  jenis  data  yang  penting  untuk  perencanaan, pengambilan kebijakan, dan penelitian, termasuk data demografi,  sosial,  ekonomi,  dan  sektor  lainnya  di Indonesia.

## 3.4. Penerapan Monte Carlo
Dikarenakan penelitian ini menggunakan metode Monte  Carlo,  maka  diperlukan  untuk  melakukan beberapa tahapan perhitungan. Berikut adalah rincian tahapannya.

## 3.4.1. Menentukan Distribusi Probabilitas
Distribusi probabilitas menggambarkan peluang  terjadinya  berbagai  nilai  dari  suatu  variabel. Nilai  probabilitas  ini  diperoleh  dengan  membagi frekuensi  kemunculan  masing-masing  nilai  dengan total  frekuensi  dari  semua  nilai  yang  ada.  Proses  ini dapat dirumuskan dalam Persamaan (1) [9].
DP = 𝐹 𝐽 ……………………….. (1)
Keterangan : 𝐷𝑃 = Distribusi Probabilitas 𝐹 = Frekuensi 𝐽 = Jumlah Frekuensi
3.4.2. Menentukan Distribusi Probabilitas

## Kumulatif
Distribusi  probabilitas  kumulatif  diperoleh dengan  menjumlahkan  nilai  distribusi  probabilitas suatu variabel dengan nilai distribusi probabilitas dari semua variabel sebelumnya. Proses ini terus berlanjut hingga  mencakup  seluruh  rentang  variabel  yang  ada. Pengecualian terjadi pada  nilai distribusi probabilitas kumulatif pertama, di mana nilai tersebut sama dengan nilai probabilitas variabel itu sendiri. Dengan kata lain, distribusi probabilitas kumulatif memberikan representasi  akumulatif  dari  probabilitas,  yang menunjukkan  peluang  bahwa  variabel  acak  akan memiliki  nilai  kurang  dari  atau  sama  dengan  nilai tertentu. Distribusi ini sangat berguna dalam berbagai aplikasi statistik, karena membantu dalam mengidentifikasi  persentil,  median,  dan  kuartil,  serta dalam  memahami  perilaku  variabel  acak  dalam konteks yang lebih luas [10].

## 3.4.3. Menentukan Interval Angka Acak
Interval  angka  acak  dibentuk  dari  distribusi kumulatif,  di  mana  angka  acak  berfungsi  sebagai pembatas antara nilai variabel yang satu dengan yang lainnya.  Interval  angka  acak  dibagi  menjadi  dua bagian, yaitu awal (minimum) dan akhir (maksimum). Awal interval menandakan nilai terkecil dari variabel
yang mungkin, sementara akhir interval menunjukkan nilai  terbesar  yang  mungkin  terjadi.  Proses  ini memungkinkan untuk menetapkan batasan yang jelas dalam  simulasi  atau  analisis  statistik,  yang  berguna dalam  menentukan  rentang  nilai  yang  relevan  dan representatif dari data yang dianalisis [11].

## 3.4.4. Membangkitkan Angka Acak
Metode yang digunakan untuk membangkitkan angka  acak  adalah  Metode  Mixed  Congruent,  yang dijelaskan pada Persamaan (2) berikut.
Z i = (a * 𝑍 𝑖−1 + c) mod m) …….(2) dengan syarat a < c < m dan m > 0 dan 𝑍 𝑖 adalah  bilangan  awal  (bilangan  bulat  yang memenuhi 𝑍 0 <  m  dan 𝑍 0 >  0 ).  Proses  ini  dimulai dengan i yang bernilai 0 [12].

## 3.4.5. Simulasi pengujian Monte Carlo
Simulasi  menggunakan  Metode  Monte  Carlo dilakukan  dengan  membandingkan  dan  menghitung nilai  angka  acak  yang  dihasilkan  pada  iterasi sebelumnya  terhadap  interval  angka  acak  tertentu. Setelah  langkah  simulasi  selesai,  dilakukan  proses perhitungan  untuk  menentukan  akurasi  prediksi jumlah impor beras dari Pakistan. Rumus perhitungan akurasi  sesuai  dengan  Persamaan  (3)  berikut,  yang memungkinkan  evaluasi  secara  statistik  terhadap prediksi yang dihasilkan dari simulasi tersebut.
Tingkat akurasi = 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 x 100…….(3)
Keterangan : Min  = Nilai  minimum  adalah  nilai  terkecil  yang ditemukan  ketika  membandingkan  antara  hasil simulasi dan data asli.
Max  = nilai  terbesar  yang  ditemukan  ketika membandingkan antara hasil simulasi dan data asli.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  memanfaatkan  data  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  sebagai  sumber  utama,  yang dikenal  menyediakan data statistik komprehensif  dan terpercaya mencakup berbagai aspek sosial, ekonomi, dan demografis. Fokus penelitian ini adalah pada data terkait  negara  Pakistan.  Pemilihan  Pakistan  sebagai sampel didasarkan pada dinamika sosial dan ekonomi yang  unik  serta  ketersediaan  data  yang  mendukung analisis  mendalam  dan  komprehensif.  Dengan  data BPS,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  berharga  dan  rekomendasi  kebijakan  yang relevan terkait berbagai aspek penting di Pakistan.
Tabel 1. Jumlah Impor Beras dari Pakistan tahun
2017-2023 Tahun Jumlah Impor 2017 87500 2018 310990 2019 182564,9 2020 110516,5
Tahun Jumlah Impor 2021 52479,011 2022 84407 2023 309309,7 Jumlah 1137767,111
Tabel 1 tersebut menunjukkan data jumlah impor beras  dari  Pakistan  dalam  satuan  ton  selama  periode 2017  hingga  2023.  Pada  tahun  2017,  jumlah  impor beras  tercatat  sebesar  87.500  ton,  yang  kemudian meningkat  tajam  menjadi  310.990  ton  pada  tahun 2018.  Tahun  2019  mengalami  penurunan  menjadi 182.564,9 ton, diikuti oleh penurunan lebih lanjut pada tahun  2020  sebesar  110.516,5  ton.  Tren  penurunan berlanjut  pada  tahun  2021  dengan  jumlah  impor sebesar  52.479,011  ton.  Namun,  pada  tahun  2022, jumlah  impor  beras  meningkat  kembali  menjadi 84.407 ton dan  melonjak  signifikan pada tahun 2023 mencapai  309.309,7  ton.  Total  impor  beras  selama tujuh  tahun  tersebut  adalah  1.137.767,111  ton, menunjukkan  adanya  fluktuasi  yang  signifikan  dari tahun  ke  tahun  dalam  jumlah  impor  beras  dari Pakistan.

## 4.2. Menentukan Distribusi Probabilitas
Untuk  menentukan  nilai  distribusi  probabilitas, dapat  menggunakan  rumus  pada  persamaan  (1)  yang telah dijelaskan sebelumnya.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas tahun 2017-2023 Tahun Jumlah Impor DP 2017 87500 0,08 2018 310990 0,27 2019 182564,9 0,16 2020 110516,5 0,10 2021 52479,011 0,05 2022 84407 0,07 2023 309309,7 0,27
Tabel 2 di atas menampilkan data jumlah impor beras  dari  Pakistan  untuk  tahun  2017  hingga  2023, dengan satuan  dalam ton, serta distribusi probabilitas (DP) untuk masing-masing tahun. Data ini menggambarkan  fluktuasi  yang  signifikan  dalam volume  impor  dari  tahun  ke  tahun.  Puncak  impor tercatat  pada  tahun  2018  dengan  310.990  ton,  yang juga memiliki DP tertinggi sebesar 0,27, menunjukkan tingginya  aktivitas  impor  pada  periode  tersebut. Namun,  terjadi  penurunan  yang  cukup  tajam  pada tahun 2021 dengan hanya 52.479,011 ton impor beras, yang  memiliki  DP  terendah  yaitu  0,05.  Tahun  2023 mencatat  kembali  peningkatan  signifikan  dengan 309.309,7 ton impor beras, dan DP yang sama dengan tahun  2018,  yaitu  0,27.  Fluktuasi  ini  mencerminkan variasi  dalam  kebijakan  impor  serta  dinamika  pasar yang memengaruhi ketersediaan dan permintaan beras Pakistan selama periode yang diamati.
4.3. Menentukan Distribusi Probabilitas

## Kumulatif
Distribusi  Probabilitas  Kumulatif  (DPK)  adalah konsep  dalam  statistik  yang  digunakan  untuk menggambarkan  distribusi  probabilitas  dari  suatu variabel  acak  berdasarkan  kumulatif  dari  distribusi tersebut.  Dalam  konteks  impor  beras  dari  Pakistan, DPK  digunakan  untuk  memodelkan  dan  mengukur kemungkinan jumlah impor beras dalam rentang nilai tertentu  selama  periode  waktu  yang  ditentukan. Misalnya,  jika  nilai  DPK  untuk  suatu  tahun  adalah 0,27, hal ini menunjukkan bahwa terdapat probabilitas sebesar 27% bahwa jumlah impor beras dari Pakistan tidak akan melebihi nilai tersebut. Dengan menggunakan  DPK,  para  analis  dapat  membuat estimasi  yang  lebih  baik  tentang  fluktuasi  impor  dan mengelola  risiko  terkait  dengan  perubahan  dalam volume impor dari Pakistan.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Kumulatif tahun
2017-2023 Tahun Jumlah Impor DP DPK 2017 87500 0,08 0,08 2018 310990 0,27 0,35 2019 182564,9 0,16 0,51 2020 110516,5 0,10 0,61 2021 52479,011 0,05 0,65 2022 84407 0,07 0,73 2023 309309,7 0,27 1,00
Tabel 3 di atas memuat data jumlah impor beras dari Pakistan untuk tahun 2017  hingga 2023, dengan jumlah  impor  dalam  ton.  Peningkatan  jumlah  impor terjadi  pada  tahun  2018  dengan  310.990  ton,  yang memiliki  Distribusi  Probabilitas  (DP)  sebesar  0,27. Distribusi  Probabilitas  Kumulatif  (DPK)  tahun  2018 mencapai  0,35,  menunjukkan  bahwa  35%  dari  total impor beras terjadi pada atau di bawah nilai tersebut. Tahun  2019  mencatat  penurunan  jumlah  impor menjadi 182.564,9 ton dengan DP 0,16, dan DPK 0,51, menandakan  bahwa  setengah  dari  total  impor  beras terjadi  pada  atau  di  bawah  angka  ini.  Fluktuasi  ini mencerminkan  variasi  dalam  kebijakan  impor  dan dinamika pasar yang memengaruhi ketersediaan beras dari Pakistan selama periode yang diamati.

## 4.4. Menentukan Interval Angka Acak
Menentukan  interval  angka  acak  dalam  konteks impor  beras  dari  Pakistan  melibatkan  proses  untuk menghasilkan  nilai  acak  yang  mewakili  variasi  atau fluktuasi  dalam  jumlah  impor  beras  dari  tahun  ke tahun. Pendekatan ini sering digunakan dalam analisis simulasi  atau  pemodelan  untuk  memperkirakan berbagai  skenario  yang  mungkin  terjadi  berdasarkan distribusi probabilitas yang telah ditentukan.
Tabel 4. Interval Angka Acak tahun 2017-2023
Tahun Jumlah Impor DP DPK Interval 2017 87500 0,08 0,08 0 - 7 2018 310990 0,27 0,35 8 - 35 2019 182564,9 0,16 0,51 36 - 51
Tahun Jumlah Impor DP DPK Interval 2020 110516,5 0,10 0,61 52 - 60 2021 52479,011 0,05 0,65 61 - 65 2022 84407 0,07 0,73 66 - 72 2023 309309,7 0,27 1,00 73 - 100
Tabel  4 di atas menampilkan interval angka acak yang digunakan untuk menggambarkan variasi jumlah impor  beras  dari  Pakistan  dari  tahun  2017  hingga 2023.  Setiap  interval  angka  acak  ditentukan berdasarkan Distribusi Probabilitas  Kumulatif (DPK) yang  terkait  dengan  masing-masing  tahun.  Misalnya, tahun  2017  memiliki  interval  0  hingga  7,  sesuai dengan  DPK  0,08,  yang  mengindikasikan  bahwa impor beras pada tahun tersebut memiliki probabilitas 8% untuk berada dalam rentang nilai ini. Tahun 2018 memiliki  interval  yang  lebih  luas,  yaitu  8  hingga  35, sesuai  dengan  DPK  0,35,  menunjukkan  probabilitas 27%  untuk  impor  berada  dalam  rentang  tersebut. Penurunan signifikan terlihat pada tahun 2019 dengan interval  36  hingga  51,  sesuai  dengan  DPK  0,51, menandakan bahwa 16% dari total  impor pada tahun tersebut  diperkirakan  berada  dalam  interval  ini. Fluktuasi  ini  memberikan  gambaran  tentang  variasi dalam aktivitas impor beras dari Pakistan, yang dapat diprediksi  dan  dikelola  dengan menggunakan pendekatan analisis berbasis probabilitas seperti yang terlihat dalam tabel tersebut.

## 4.5. Membangkitkan Angka Acak
Angka  acak  merujuk  pada  nilai  numerik  yang dihasilkan  secara  acak  dan  memenuhi  persyaratan bahwa  setiap  nilai  dalam  rentang  tertentu  memiliki probabilitas  yang  sama untuk dipilih. Dalam konteks penelitian ini, angka acak dibangkitkan dalam rentang dari 0 hingga 100. Dengan menggunakan angka acak ini, kita dapat menetapkan korespondensi ke interval- nilai  yang  relevan.  Penelitian  ini  menggunakan parameter-parameter  tertentu  untuk  menghasilkan angka acak, yaitu:
- a = 10 - c = 15 - m = 95 - 𝑍 0 = 25 (nilai awal)
Untuk  membangkitkan  angka  acak,  digunakan rumus  pada  persamaan  (2)  yang  telah  dijelaskan sebelumnya.
Tabel 5. Angka Acak Tahun 𝐙 𝐢 2017 75 2018 5 2019 65 2020 0 2021 15 2022 70 2023 50
Tabel  5  diatas  menunjukkan  perhitungan  untuk pembangkitan angka acak.

## 4.6. Simulasi Monte Carlo
Langkah  akhir  dalam  penelitian  ini  adalah simulasi  Monte  Carlo,  yang  berperan  penting  dalam evaluasi  hasil  dan  penyimpulan  berdasarkan  analisis yang  dilakukan.  Hasil  dari  simulasi  Monte  Carlo digunakan  untuk  memperkirakan  risiko,  membuat keputusan  strategis,  atau  mengoptimalkan  desain sistem dengan cara yang lebih terstruktur. Pentingnya interpretasi hasil simulasi tidak bisa diabaikan, karena hal  ini  memungkinkan pengambilan  langkah-langkah lanjutan yang tepat atau validasi lebih lanjut terhadap model yang digunakan dalam penelitian ini.

## Tabel 6. Hasil Simulasi tahun 2017-2023
Tahun 𝐙 𝐢 Hasil Simulasi 2017 75 309309,7 2018 5 87500 2019 65 52479,011 2020 0 87500 2021 15 310990 2022 70 84407 2023 50 182564,9
Tabel  6  diatas  menunjukkan  perhitungan  hasil simulasi  pada  tahun  2017-2023.  Untuk  menentukan tingkat  akurasi,  maka  akan  digunakan  rumus perhitungan pada persamaan (3) yang telah dijelaskan sebelumnya,  yang  akan  ditampillan  pada  tabel  7 dibawah ini.
Tabel 7.Tingkat Akurasi tahun 2017-2023 Tahun Hasil Simulasi Akurasi 2017 309309,7 28% 2018 87500 28% 2019 52479,011 29% 2020 87500 80% 2021 310990 17% 2022 84407 100% 2023 182564,9 60% Total 98%
Tabel  7  tersebut  menggambarkan  hasil  simulasi Monte Carlo untuk perkiraan jumlah impor beras dari Pakistan  dari  tahun  2017  hingga  2023,  serta  tingkat akurasi  yang  terkait  dengan  masing-masing  estimasi. Setiap  tahun,  hasil  simulasi  memberikan  perkiraan jumlah  impor  dalam  satuan  ton,  yang  diprediksi berdasarkan  analisis  probabilistik.  Tingkat  akurasi yang tercantum mengindikasikan seberapa dekat hasil simulasi dengan nilai sebenarnya, dengan variasi dari 17%  hingga  100%.  Tahun  2022  mencatat  tingkat akurasi 100%, menunjukkan bahwa estimasi simulasi sangat  dekat  dengan  data  sebenarnya.  Hasil  simulasi ini  penting  untuk  mengevaluasi  risiko,  membuat keputusan strategis, dan mengoptimalkan perencanaan impor beras dari Pakistan dalam konteks analisis yang lebih mendalam.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis menggunakan simulasi Monte Carlo untuk estimasi impor beras dari Pakistan  dari  tahun  2017  hingga  2023,  dapat  ditarik beberapa kesimpulan penting. Hasil simulasi menunjukkan  variasi  yang  signifikan  dalam  jumlah impor  setiap  tahun,  dengan  tingkat  akurasi  yang bervariasi  dari  17%  hingga  100%.  Tahun  2022 menonjol  sebagai  tahun  dengan  tingkat  akurasi simulasi tertinggi, mencapai 100%, yang menunjukkan estimasi yang sangat dekat dengan data sebenarnya.  Ini  mengindikasikan  bahwa  model simulasi  Monte  Carlo  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mampu  memberikan  prediksi  yang akurat dalam kondisi tertentu.
Secara keseluruhan, hasil simulasi ini memberikan wawasan yang berharga dalam mengelola risiko dan membuat keputusan strategis terkait impor beras dari Pakistan. Dengan memanfaatkan pendekatan  ini,  para  pengambil  keputusan  dapat mempertimbangkan  berbagai skenario  yang  mungkin terjadi  dan  mengidentifikasi  potensi  fluktuasi  dalam volume impor.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sapanli,K.,  Septiani,N.,  Azzahra,S.,  Putri,Z., Niklmah,L.,  Ayuka,I.,.  (2021).  Analisis  nilai indeks  keberlanjutan  usaha  tani  hanjeli  di  Desa Waluran  Mandiri  Sukabumi  dengan  metode Raphanjeli. Jurnal  Pengelolaan  Lingkungan Berkelanjutan , 5 (3), 736-747.
[2] Britannica.com.  (2024,  Juni  14).  Pakistan. https://www.britannica.com/place/Pakistan.
[3] Adiguno,S., Syahra,Y., Yetri,M.,. (2022). Prediksi Peningkatan Omset Penjualan
Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda.
Jurnal Sistem Informasi TGD , 1 (4), 275-281.
[4] Shidiq,B.,  Furqon,M.,  Muflikhah,L.,.  (2022). Prediksi  Harga  Beras  menggunakan  Metode Least  Square. Jurnal  pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 6 (3), 1149-1154.
[5] Asril,A.,.  (2023).  Simulasi  dalam  Menganalisis Tingkat  Pendapatan  Penjualan  Produk  Bengkel Las  menggunakan  metode  Monte  Carlo. Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , 5 (1), 16-21.
[6] Varera,O.,. (2022). Optimalisasi Prediksi Tingkat  Pendapatan  Desa  Berdasarkan  Jenis usaha Meggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 4 (1), 23-27.
[7] Hartomi,Z., Yuhandri., Santony.,. (2020). Optimalisasi  Prediksi  Biaya  Komisi  Penjualan Mobil  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal KomtekInfo , 7 (2), 140-151.
[8] Heryendy,E.,  Jumadi,J.,  Zulfiandry,R.,.  (2023). Implementasi  Metode  Monte  Carlo  untuk Memprediksi  Pendonor  Daraj  pada  Unit Transfusi  Darah  Palang  Merah  Indonesia  Kota Bengkulu. Journal  of  Science  and  Social Research , 6 (3), 607-612.
[9] Syaputra,A.,  Eirlangga,Y.,.  (2022).  Prediksi Tingkat Kunjungan Pasien dengan Menggunakan Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Informasi  dan Teknologi , 4 (2), 97-102.
[10] Pane,M.,  Dafitri,H.,  Faisal,I.,.  (2023).  Animasi Perancangan  Lampu  Light  Emitting  Diode (LED)  pada  Taman  Hias. Journal  Computer Science and Information Technology , 4 (1), 119-
126.
[11] Syaputra,A.,  Eirlangga,Y.,.  (2022).  Akumulasi dan Prediksi Tingkat Penjualan Minuman dengan Menerapkan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal Informasi dan Teknologi , 4 (3), 148-153.
[12] Thoriq,M.,  Syaputra,A.,  Eirlangga,Y.,.  (2022). Model  Simulasi  untuk  Memperkirakan  Tingkat Penjualan  Garam  Menggunakan  Metode  Monte Carlo. Jurnal  Informasi  dan  Teknologi , 4 (4), 242-246.