## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   4 Hal:  117-122 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Optimalisasi Prediksi Penjualan Produk Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo dalam Meningkatkan Transaksi
Nova Hayati 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
novahafizza@gmail.com

## Abstract
Herbs are a product that is in great demand by the public. With so many enthusiasts of herbal products, there is a need for product  availability  to  increase  sales  transactions  for  these  products.  To  increase  sales  transactions  for  these  products,  one process that can be done is to predict the sales of herbal products, with data used from January 2018 to December 2019 at the An Nabawi herbal shop. The prediction process is carried out using the Monte Carlo method and to simplify the prediction process a web-based system  with the PHP programming language is implemented to make it easier. With the Monte Carlo method  used  in  this  study  to  predict  sales  of  herbal  products  so  that  the  leadership  can  use  it  to  make  decisions  on  the availability  of  herbal  products  in  the  shop.  The  sales  prediction  results  obtained  from  the  Monte  Carlo  simulation  process with  an  accuracy  rate  of  87.91%.  In this  way,  the  Monte  Carlo  method  can be  applied  to  predict  the  future  sales  of  herbal products and can be used by store leaders to make decisions regarding the availability of herbal products.
Keywords: Sales, Herbs, Transactions, Monte Carlo, Predictions.

## Abstrak
Herbal merupakan salah satu produk yang banyak diminati oleh masyarakat. Dengan banyaknya peminat produk herbal maka diperlukan  ketersediaan  produk  untuk  meningkatkan  transaksi  penjualan  produk  tersebut.  Untuk  meningkatkan  transaksi penjualan produk tersebut maka salah satu proses yang dapat dilakukan yaitu memprediksi penjualan produk herbal, dengan data  yang  digunakan  dari  Januari  2018  sampai  Desember  2019  pada  toko  herbal  An  Nabawi.  Proses  prediksi  dilakukan dengan  metode  Monte  Carlo  dan  untuk  mempermudah  proses  prediksi    diimplementasikan  sebuah  sistem  berbasis  web dengan  bahasa  pemrograman  PHP.  Dengan  metode  Monte  Carlo  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  memprediksi penjualan  produk  herbal  sehingga  dapat  dimanfaatkan  oleh  pihak  pimpinan  untuk  melakukan  keputusan  terhadap ketersediaan  produk  herbal  di  toko  tersebut.  Hasil  prediksi  penjualan  yang  didapatkan  dari  proses  simulasi  Monte  Carlo dengan tingkat akurasi sebesar 87,91%. Dengan hal itu metode Monte Carlo dapat diterapkan untuk memprediksi penjualan produk herbal pada masa yang akan datang dan dapat dimanfaatkan oleh pimpinan toko untuk mengambil keputusan dalam ketersediaan produk herbal.
Kata kunci: Penjualan, Herbal, Transaksi, Monte Carlo, Prediksi.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Toko An Nabawi adalah salah satu toko yang bergerak dalam  penjualan  produk  herbal.  Dengan  banyaknya permintaan  masyarakat  terhadap  produk  herbal  pada saat  sekarang  ini,  maka  akan  meningkatkan  transaksi penjualan dari toko tersebut. Sebagai seorang pimpinan dari  toko,  maka  harus  andal  dalam  menentukan  atau memprediksi kebutuhan pasar.
Dalam  mencapai  hasil  yang  optimal  untuk  penjualan produk  maka  diperlukan  sebuah  strategi  untuk mencapai  target  penjualan  yang  maksimal  dengan memberikan  produk  yang  sesuai  dengan  permintaan pelanggan.  Salah  satu  metode  yang  bisa  digunakan yaitu  metode  Monte  Carlo.  Metode  ini  dimanfaatkan untuk memprediksi kemungkinan pada masa yang akan datang dengan menganalisa, memecahkan dan mengoptimalkan  berbagai  masalah  seperti  matematika dan lainnya melalui sejumlah bilangan acak [ 1 ].
Penelitian terdahulu yang menggunakan metode Monte Carlo sebagai panduan dalam melakukan penelitian ini yaitu  proses  prediksi  pendapatan  terbesar  terhadap penjualan  produk  cat,  dengan  menggunakan  data penjualan produk cat dari 2016 sampai 2019. Sehingga menghasilkan  prediksi  untuk  pendapatan  penjualan  cat dengan tingkat akurasi 89% dan dapat membantu pihak pimpinan  untuk  memilih  strategi  bisnis  yang  tepat untuk  meningkatkan  pedapatan  penjualan  produk  cat [ 2 ].
Metode  Monte  Carlo  juga  digunakan  untuk  simulasi penjadwalan  proyek  pembangunan  jembatan  gantung, dengan  memiliki  tingkat  resiko  yang  tinggi  terhadap proyek  maka  diperlukan  sebuah  penjadwalan  proyek untuk  memprediksi  jadwal  kegiatan  yang  akan  terjadi pada  proyek  tersebut.  Dengan  hal  itu  metode  Monte Carlo  dapat  digunakan  untuk  mengolah  10  kegiatan pada  proyek  tersebut  dan  tingkat  akurasi  yang
didapatkan yaitu 93,99 % prediksi tahun 2017,  98,77% taun 2018 dan 86,75% untuk  prediksi tahun 2019 [ 3 ].
Dan metode Monte Carlo digunakan untuk memprediksi  tingkat  bahaya  tanah  longsor  yang diinduksi  gempa  bumi  yang  dilakukan  di  gunung Umyeon  Korea,  di  mana  metode  Monte  Carlo  sebagai penganalisa  sebuah  ketidakpastian  terjadinya  tanah longsor. Salah satu penyebab tanah longsor yaitu curah hujan  dan  gempa  bumi  dari  data  tersebut  akan digunakan  untuk  pemrosesan  analis  ketidakpastian dengan  simulasi  Monte  Carlo  [ 4 ].  Selanjutnya  metode Monte  Carlo  dapat  digunakan  dalam  proses  prediksi matematis untuk evolusi  waktu pendemi  COVID-19 di Italia  yang  menghasilkan  konsistensi  waktu  evoulusi [ 5 ].
Monte  Carlo  sangat  praktis  dan  banyak  digunakan untuk  penyelesaian  masalah  yang  berkaitan  dengan sebuah ketidakpastian. Dasar dari metode Monte Carlo adalah  percobaan  elemen  kemungkinan  dengan menggunakan  sampel  bilangan  acak.  Bilangan  acak yang  akan  diolah  kemudian  divalidasikan  dengan  data fakta atau data real untuk menyesuaikan dengan kondisi yang  sebenarnya  [ 6 ],  serta  menggambarkan  suatu keadaan nyata ke dalam bentuk simulasi [ 7 ].
Keuntungan  dari  metode  Monte  Carlo  yaitu  instuitif dan mudah dipahami sebagai metode yang dikategorikan  uji  statistik  [ 8 ].  Metode  ini    juga menggunakan  perhitungan  terkomputerisasi  untuk mengidentifikasi  masalah  seperti  dampak  risiko  dan ketidakpastian  terhadap  model  cerdas,  termasuk prediksi  di  berbagai  bidang  teknik  seperti  manajemen proyek,  keuangan,  pengambilan  keputusan  dan  lain- lainnya [ 9 ].
Dalam  bidang  penjualan  simulasi  Monte  Carlo  dapat melakukukan  prediksi  penjualan  [ 10 ].  Metode  Monte Carlo  yang  paling  utama  dihitung  yaitu  metode pengambilan sampel dan analisis probabilitasnya [ 11 ].
Metode  yang  digunakan  untuk  menerapkan  model  dan perilaku  dalam  perangkat  lunak  yang  akan  dieksekusi pada  satu  waktu  dengan  serangkaian  variabel  yang telah  ditetapkan.  Dengan  melakukan  sebuah  studi simulasi  dalam  waktu  singkat  akan  menghasilkan keputusan  yang  tepat  untuk  digunakan  sistem selanjutnya [ 12 ].
Proses  prediksi  yang  dilakukan  secara  maksimal  akan menghasilkan hasil yang optimal [ 13 ], dan  waktu lebih singkat dan efesien [ 14 ]. Sehingga perlu adanya kontrol dari  pimpinan    [ 15 ].  Dengan  hal  itu  untuk  membantu toko  herbal  An  Nabawi  dalam  melakukan  proses prediksi  maka  digunakan  salah  satu  metode  untuk memprediksi  yaitu  dengan    metode  Monte  Carlo  dan mampu  menghasilkan  transaksi  yang  optimal  terhadap produk herbal.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi Penelitian ini akan  menguraikan  mengenai kerangka  kerja  penelitian.  Metode  yang  digunakan adalah  metode  Monte  Carlo,  berlandaskan  pada penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti lain  yang  mampu  melakukan  proses  prediksi.  Pada gambar  1  akan  diuraikan  tahapan  dari  analisa  metode Monte Carlo.

## Gambar 1. Flowchart Tahapan Metode Monte Carlo
Gambar  1  menguraikan  flowchart  tahapan  metode Monte Carlo, yang akan dijelaskan sebagai berikut:
2.1. Data penjualan produk herbal
Data  yang  akan  digunakan  untuk  proses  simulasi Monte Carlo adalah data penjualan produk herbal selama  2  periode  yaitu  data  penjualan  produk herbal dari tahun 2018 hingga 2019.
2.2. Menentukan  distribusi  probabilitas  penjualan produk herbal
Distribusi probabilitas  merupakan suatu distribusi yang dapat menggambarkan peluang dari sekumpulan variabel sebagai  pengganti frekuensi. Distribusi  probabilitas  diketahui  secara  pasti  dari data  yang  didapatkan  berdasarkan  pengumpulan data,  dalam  penelitian  ini  digunakan  data penjualan produk herbal.
Dengan rumus sebagai berikut:
(1)
Di mana P adalah probabilitas, F adalah frekuensi dan Jm adalah jumlah frekuensi
2.3. Melakukan  perhitungan  distribusi  kumulatif penjualan produk herbal
Langkah  selanjutnya  yaitu  mengkonversikan distribusi  probabilitas  ke  dalam  bentuk  frekuensi kumulatif  yang  akan  digunakan  sebagai  dasar dalam  pengelompokan  batas  interval  dan  angka acak.
2.4. Menetapkan  interval  angka  acak  (Random) terhadap penjualan produk herbal
Yang  bertujuan  untuk  membentuk  rentang  yang akan  digunakan  dalam  penetuan  angka  acak  atau proses pembangkitan angka acak.
2.5. Membangkitkan angka acak untuk 12 bulan
Untuk  membangkitkan  angka  acak  proses  yang dilakukan  yaitu  dengan  menggunakan  metode Kongruen Campuran (Mixed Congruent Method). Berikut rumus yang dipakai:
(2)
Dimana Ki+1 adalah  bilangan  acak  ke-i  dari deretnya, Ki adalah  bilangan  acak  sebelumnya,  b adalah  konstanta  perkalian, d adalah  konstanta penambahan, Mod modulus dan m adalah batasan bilangan acak
2.6. Hasil Simulasi
Dari  Analisa  yang  telah  dilakukan  dengan menghasilkan  keluaran  simulasi  sebagai  masukan bagi  alternatif  pemecahan  masalah  serta  dapat digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Terhadap    pimpinan  untuk  bisa  melakukan evaluasi  terhadap  kondisi  yang  sedang  terjadi dengan hasil simulasi yang telah didapatkan

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut  tahapan  analisa  metode  Monte  Carlo  dengan menggunakan  250  data  sample  tahun  2018  yaitu dengan  nama  produk  Al  shifa  250  gram  dengan langkah-langkah sebagai berikut: .
3.1. Data penjualan produk herbal
Data  yang  digunakan  yaitu  data  produk  herbal yang  telah  dikelompokkan  berdasarkan  jenis produk, Al shifa 250 gram tahun 2018 pada Tabel
1.
Tabel  1. Data Penjualan Produk Herbal Al shifa 250 gram Tahun 2018 Bulan Nama Produk Jumlah Terjual Januari Al shifa 250 gram 5 Februari Al shifa 250 gram 3 Maret Al shifa 250 gram 6 April Al shifa 250 gram 5 Mei Al shifa 250 gram 4 Juni Al shifa 250 gram 7 Juli Al shifa 250 gram 6 Agustus Al shifa 250 gram 5 September Al shifa 250 gram 9 Oktober Al shifa 250 gram 10 November Al shifa 250 gram 3 Desember Al shifa 250 gram 4 Jumlah 67
Data pada Tabel 1 merupakan salah satu data penjualan produk  herbal  2018  yaitu  Al  shifa  250  gram  yang terjual selama 1 tahun atau 12 bulan yang akan diproses dengan menggunakan metode Monte Carlo.
3.2. Menentukan  distribusi  probabilitas  penjualan produk herbal
Proses perhitungan distribusi probabilitas yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel  2. Distribusi Probabilitas Produk Herbal Al shifa 250 gram Tahun 2018 Bulan Nama Produk Frekuensi Pro Januari Al shifa 250 gram 5 0,07 Februari Al shifa 250 gram 3 0,04 Maret Al shifa 250 gram 6 0,09 April Al shifa 250 gram 5 0,07 Mei Al shifa 250 gram 4 0,06 Juni Al shifa 250 gram 7 0,1 Juli Al shifa 250 gram 6 0,09 Agustus Al shifa 250 gram 5 0,07 September Al shifa 250 gram 9 0,13 Oktober Al shifa 250 gram 10 0,15 November Al shifa 250 gram 3 0,04 Desember Al shifa 250 gram 4 0,06 Jumlah 67 1,00
Dari  Tabel  2  jumlah  produk  Al  Shifa  pada  bulan Januari  tahun  2018  yang  terjual  adalah  5  dengan  total penjualan keseluruhan sebanyak 67, sehingga menghasilkan distribusi probabilitas sebesar 0,07.
Dari proses perhitungan dapat dilihat hasil probabilitas didapatkan  melalaui  pembagian  antara  frekuensi  ( F) dengan Jumlah frekuensi ( Jm) .
3.3. Melakukan  perhitungan  distribusi  kumulatif penjualan produk herbal
Berikut  adalah  perhitungan  distribusi  kumulatif  yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel  3. Distribusi Kumulatif Produk Herbal Al shifa 250 gram Tahun 2018 Bulan Nama Produk F Pro Dist Kum Januari Al shifa 250 gram 5 0,07 0,07 Februari Al shifa 250 gram 3 0,04 0,11 Maret Al shifa 250 gram 6 0,09 0,2 April Al shifa 250 gram 5 0,07 0,27 Mei Al shifa 250 gram 4 0,06 0,33 Juni Al shifa 250 gram 7 0,1 0,43 Juli Al shifa 250 gram 6 0,09 0,52 Agustus Al shifa 250 gram 5 0,07 0,59 September Al shifa 250 gram 9 0,13 0,72 Oktober Al shifa 250 gram 10 0,15 0,87 November Al shifa 250 gram 3 0,04 0,91 Desember Al shifa 250 gram 4 0,06 0,97 Jumlah 67 1,00 6,01
Pada  Tabel  3  menguraikan  bagaimana  perhitungan distribusi  kumulatif,  di  mana  distribusi  kumulatif  yang pertama  sama  dengan  distrbusi  probabilitas  pertama, sedangkan  distribusi  kumulatif  selanjutnya  adalah penjumlahan  distribusi  kumulatif  sebelumnya  dengan distribusi probabilitas yang akan dihitung.
3.4. Menetapkan  interval  angka  acak  (Random) terhadap penjualan produk herbal
Tahapan  ini  sebagai  acuan  untuk  menentukan  hasil simulasi  prediksi  dari  setiap  produk  terjual  dan ditentukan berdasarkan hasil distribusi kumulatif
Tabel  4. Interval Acak Produk Herbal Al shifa 250 gram Tahun 2018
Bulan Nama Produk F Pro Dis Kum Int Acak Jan Al shifa 250 gram 5 0,07 0,07 00-06 Feb Al shifa 250 gram 3 0,04 0,11 07--10 Mar Al shifa 250 gram 6 0,09 0,20 11--19 Apr Al shifa 250 gram 5 0,07 0,27 20-26 Mei Al shifa 250 gram 4 0,06 0,33 27-32 Jun Al shifa 250 gram 7 0,1 0,43 33-42 Jul Al shifa 250 gram 6 0,09 0,52 42-51 Agus Al shifa 250 gram 5 0,07 0,59 52-58 Sep Al shifa 250 gram 9 0,13 0,72 59-71 Okt Al shifa 250 gram 10 0,15 0,87 72-86 Nov Al shifa 250 gram 3 0,04 0,91 87-90 Des Al shifa 250 gram 4 0,06 0,97 91-96 Jumlah 67 1 6,01
Tabel  4  menguraikan  inteval  bilangan  acak  terhadap penjualan  produk  Al  shifa  250  gram  tahun  2018, interval bilangan acak ditentukan berdasarkan distribusi kumulatif dengan menggunakan bilangan desimal.
3.5. Membangkitkan angka acak
Nilai input yang digunakan dalam proses pembangkitan angka acak ini yaitu b=15, d=27, Ki=20, m=99 dengan jumlah  12  bulan  dalam  setiap  tahunnya  dari  2018 sampai tahun 2019, yang diuraikan pada Tabel 5.
Tabel  5. Bentuk Bilangan Acak Dalam 12 Bulan I Ki (b.Ki+d) Ki+1 = (b.Ki+d) mod m 0 20 327 30 1 30 477 81 2 81 1242 54 3 54 837 45 4 45 702 9 5 9 162 63 6 63 972 81 7 81 1242 54 8 54 837 45 9 45 702 9 10 9 162 63 11 63 972 81
Tabel  5  menguraikan  perhitungan  dan  penetapan bilangan  acak  yang  digunakan  untuk  proses  simulasi. Berikut bentuk perhitungan dari bilangan acak:
Angka Acak ke-0
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m
= (15x20+27) Mod 99 = 30
Angka Acak ke-1
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m
= (15x30+27 Mod 99 = 81
Angka Acak ke-2
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m = (15x81+27 Mod 99= 54
Angka Acak ke-3
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m
= (15x54+27 Mod 99 = 45
Angka Acak ke-4
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m = (15x45+27 Mod 99 = 9
Angka Acak ke-5
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m
= (15x9+27 Mod 99 = 63
Angka Acak ke-6
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m
=  (15x63+27 Mod 99 = 81
Angka Acak ke-7
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m
= (15x81+27 Mod 99 = 54
Angka Acak ke-8
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m
= (15x54+27 Mod 99 = 45
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m
= (15x45+27 Mod 99 = 9 Angka Acak ke-10
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m = (15x9+27 Mod 99 = 63
Angka Acak ke-11
Ki+1 = (b.Ki+d) mod m = (15x63+27 Mod 99 = 81
Dari  proses  di  atas  akan  menghasilkan  bilangan  acak yang akan digunakan untuk proses simulasi prediksi.

## 3.6. Hasil simulasi
Berdasarkan data penjualan produk herbal al shifa 125 gram  tahun  2018  menghasilkan  simulasi  pejualan produk herbal al shifa 125 gram tahun 2019 pada Tabel 6.
Tabel  6. Tabel Hasil Simulasi Al Shifa 125 gram Tahun 2018 Bulan Nama Produk Angka Acak Data Hasil Simulasi Data Real Januari Al shifa 250 gram 30 4 7 Februari Al shifa 250 gram 81 10 1 Maret Al shifa 250 gram 54 5 4 April Al shifa 250 gram 45 6 5 Mei Al shifa 250 gram 9 3 10 Juni Al shifa 250 gram 63 9 6 Juli Al shifa 250 gram 81 10 9 Agustus Al shifa 250 gram 54 5 8 September   Al shifa 250 gram 45 6 15 Oktober Al shifa 250 gram 9 3 7 November Al shifa 250 gram 63 9 7 Desember Al shifa 250 gram 81 10 12 Jumlah 80 91 Tingkat Akurasi 87,91%
Dari  Tabel  6  menguraikan  hasil  dari  proses  simulasi pada  produk  herbal  al  shifa  125  gram  tahun  2018, untuk  mendapatkan  hasil  simulasi  berdasarkan  angka acak yang telah didapat kan sebelumnya, menggunakan interval  acak  dan  frekuensi  produk  yang  terjual.  Dan menghasilkan  tingkat  akurasi  kesesuaian  data  simulasi dengan data real sebesar 87,91%.
Dengan cara perhitugan sebagai berikut:

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil simulasi  yang telah didapatkan pada tahap hasil dan pembahasan maka tingkat akurasi yang diperoleh  dengan  pengujian  data  al  shifa  125  gram tahun 2018 untuk simulasi data al shifa 125 gram tahun 2019 dengan tingkat akurasi sebesar 87,91%. Dari hasil pengujian tersebut metode Monte Carlo bisa membantu pimpinan  toko  untuk  melakukan  persiapan  persediaan
produk  herbal  dan  bisa  meningkatkan  transaksi penjualan.

## Daftar Rujukan
[1] Yusmaity,  Santony,  J.,  &  Yuhandri,  Y.  (2019).  Simulasi  Monte Carlo  untuk  Memprediksi  Hasil  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus  di SMKN  2  Pekanbaru). Jurnal  Informasi  &  Teknologi  1 (4),  1-6. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21 .
[2] 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 .
[3] Santony,  J.  (2020).  Simulasi  Penjadwalan  Proyek  Pembangunan Jembatan  Gantung  dengan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal
Informasi & Teknologi , 2 (1), 30-35. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.34 .
[4] Nguyen, V. B., &  Kim, Y. (2020). Rainfall-Earthquake-Induced Landslide Hazard Prediction by Monte Carlo Simulation: A Case Study  of  MT.  Umyeon  in  Korea. KSCE  Journal  of  Civil Engineering, 24,  73–86.  DOI: https://doi.org/10.1007/s12205- 020-0963-8 .
[5] Ciufolini,  I.,  &  Paolozzi,  A.  (2020). Mathematical  Prediction  of The Time Evolution Of The COVID-19 Pandemic In Italy By A Gauss  Error  Function  and  Monte  Carlo  Simulations . The European Physical Journal Plus, 135 , (355).
[6] 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 .
[7] 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. DOI: http://dx.doi.org/10.33096/ilkom.v10i1.252.113-119 .
[8] 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 .
[9] Zhou, J., Aghili, N., Ghaleini, E. N., Bui, D. T., Tahir, M. M., & Koopialipoor,  M.  (2020).  A  Monte  Carlo  Simulation  Approach for Effective Assessment of Flyrock Based on Intelligent System of  Neural  Network. Engineering  with  Computers , 36 ,  713–723. DOI: https://doi.org/10.1007/s00366-019-00726-z .
[10] Koch, K. R. (2018). Monte Carlo methods . GEM – International Journal on Geomathematics , 9 (1), 117–143. DOI: https://doi.org/10.1007/s13137-017-0101-z .
[11] Wei,  M.,  Wang,  Z.,  Wang,  X.,  Peng,  J.,  Song,  Y.  (2020). Prediction of  TBM Penetration Rate Based On Monte Carlo-BP Neural  Network. Neural  Computing  and  Applications. DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-020-04993-6 .
[12] Manurung, K. H., Santony, J. (2019). Simulasi Pengadaan barang Menggunakan Metode Monte Carlo . Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi.  1 (3),  7-10.                                                          DOI: https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3 .
[13] Profita,  A.,  Utomo,  D.  S.,  Fachriansyah,  F.  (2017).  Optimasi Manajemen    Persediaan  Darah  Menggunakan  Simulasi  Monte Carlo. Journal  of  Industrial  Engineering  Management  (JIEM),
2 (1),  15-24.                                                            DOI: https://doi.org/10.33536/jiem.v2i1.101 .
[14] Sucipto,  S.,  Indriati,  R.,  &  Hariawaan,  F.  B.  (2017).  Desain Database  Untuk  Optimalisasi  Sistem  Prediksi  Transaksi Penjualan. Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran
Informatika (JIPI) , 2(2), 88-93. DOI:
http://dx.doi.org/10.29100/jipi.v2i2.367 .
[15] Prayuda,  H.,  Setyawan,  E.  A.,  Saleh,  F.  (2018).  Analisa  Sifat Fisik dan Mekanik Batu Bata Merah di Yogyakarta. Jurnal Riset Rekayasa  Sipil  Universitas  Sebelas  Maret , 1 (2),  94-104.  DOI: https://doi.org/10.20961/jrrs.v1i2.20658 .