## PERAMALAN VOLUME EKSPOR MIGAS INDONESIA DENGAN METODE MONTE CARLO
Silvana Maretha Br. Simbolon, Ichwanul Muslim Karo Karo Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Indonesia silvanasimbolon9@gmail.com

## ABSTRAK
Perdagangan  internasional,  terutama  ekspor  minyak  dan  gas  (migas),  memainkan  peran  vital  dalam mendukung  stabilitas  ekonomi  Indonesia.  Namun,  fluktuasi  data  ekspor  migas  yang  tinggi  menimbulkan tantangan dalam meramalkan dan memahami tren di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan metode Monte Carlo dalam meramalkan volume ekspor minyak dan gas bumi Indonesia. Metode Monte Carlo dipilih  karena  kemampuannya  dalam  mengatasi  ketidakpastian  pada  data  historis  melalui  simulasi  berbasis probabilitas. Penelitian terdahulu telah menunjukkan efektivitas metode ini dalam memprediksi berbagai variabel dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Monte  Carlo  efektif  dalam memprediksi  volume ekspor migas Indonesia untuk tahun 2024,  dengan tingkat akurasi keseluruhan  mencapai 95,59%. Simulasi prediksi mampu memperkirakan volume ekspor migas secara akurat untuk setiap bulan, dengan akurasi tertinggi 99,19% pada bulan Januari dan terendah 68,93% pada bulan Mei. Meskipun demikian, secara keseluruhan,  model  ini  menunjukkan  kinerja  yang  baik  dan  dapat  dimanfaatkan  sebagai  alat  bantu  dalam perencanaan serta pengambilan keputusan strategis terkait ekspor migas di Indonesia. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode peramalan yang dapat diaplikasikan secara luas, serta menjadi dasar bagi kebijakan ekonomi yang lebih efektif dan berkelanjutan terkait ekspor migas Indonesia di masa depan.
Kata kunci :  Volume Ekspor, Metode Monte Carlo, Migas, Peramalan

## 1. PENDAHULUAN
Perdagangan  internasional  memegang  peranan penting  dalam  perekonomian  suatu  negara  karena memiliki  dampak  signifikan  terhadap  stabilitas pasokan,  harga,  dan  arus  keuangan  di  masyarakat. Melalui  ekspor  dan  impor,  negara-negara  dapat meningkatkan  pendapatan  mereka  dan  mendapatkan akses ke barang dan jasa dari pasar global. Indonesia, dengan  kekayaan  sumber  daya  alamnya,  terutama  di sektor  pertambangan  dan  energi,  memiliki  potensi besar untuk mengembangkan perdagangan internasional[1].  Khususnya  sektor  minyak  dan  gas, memainkan peran penting dalam mendukung pendapatan  devisa  negara.  Indonesia  telah  lama bergantung pada sektor minyak dan gas sebagai tulang punggung  ekonominya.  Sumber  daya  alam  ini  tidak hanya  menyediakan  energi  untuk  berbagai  sektor industri  dan  rumah  tangga,  tetapi  juga  merupakan salah satu sumber utama pendapatan ekspor. Namun, fluktuasi  data  ekspor  migas  menimbulkan  tantangan dalam  meramalkan  dan  memahami  tren  di  masa depan[2].
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat  pada Oktober  2021,  ekspor  migas  mencapai  US$1.025,3 juta, meningkat dari bulan sebelumnya yang mencapai US$932,8  juta.  Variabilitas  ini  menyoroti  perlunya metode  peramalan  yang  lebih  canggih  untuk mengantisipasi  fluktuasi  tersebut.  Ekspor  migas memegang  peranan  yang  sangat  penting  dalam menentukan kekuatan ekonomi suatu negara. Sebagai sumber  energi  utama  yang  digunakan  secara  luas  di seluruh  dunia,  ekspor  minyak  dan  gas  tidak  hanya memberikan pendapatan yang cukup besar bagi negara
produsen,  tetapi  juga  memainkan  peran  kunci  dalam menjaga  stabilitas  ekonomi  global[3].  Ketika  nilai ekspor  minyak  dan  gas  meningkat,  negara-negara menunjukkan  kemampuan  mereka  untuk  memenuhi permintaan energi global dan mendukung pertumbuhan  ekonomi  secara  luas.  Oleh  karena  itu, upaya peningkatan kuantitas dan kualitas ekspor migas tidak  hanya penting untuk memperluas pangsa pasar, tetapi  juga  untuk  memperkuat  posisi  ekonomi  suatu negara di kancah global[4].
Dalam  upaya  meramalkan  dan  memahami perkembangan  ekspor  migas  di  masa  depan,  metode peramalan  Monte  Carlo  muncul  sebagai  alat  yang efektif  dalam  mengatasi  ketidakpastian  pada  data historis[5]. Metode ini menggunakan simulasi berbasis probabilitas  untuk  meramalkan  berbagai  skenario  di masa  depan,  sehingga  membantu  pengambilan keputusan  yang  lebih  tepat.  Penelitian  terdahulu[6] menunjukkan  bahwa  metode  Monte  Carlo  mampu memberikan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam memprediksi  berbagai  variabel,  seperti  penjualan produk  dan  tingkat  penerimaan  lulusan  di  dunia industri.    Penelitian  [7]  telah  menerapkan  metode Monte  Carlo  dalam  peramalan  permintaan  produk. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  ini efektif  dalam  mengurangi  kesalahan  prediksi  dengan tingkat  akurasi  hingga  96%  pada  kasus  pembelian aksesoris  laptop.  Pada  kasus  penjualan  garam, akurasinya  mencapai  rata-rata  89%.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  metode  Monte  Carlo  dapat membantu perusahaan dalam merencanakan produksi dan memenuhi permintaan dengan lebih baik.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengaplikasikan metode Monte Carlo dalam meramalkan  volume  ekspor  minyak  dan  gas  bumi Indonesia.  Dengan  menganalisis  data  historis  dan menggunakan simulasi probabilistik, diharapkan dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  dalam  mengenai prospek  ekspor  migas  Indonesia  dan  memberikan kontribusi  dalam  pengembangan  metode  peramalan yang  dapat  diaplikasikan  secara  luas.  Dengan demikian,  diharapkan  dapat  menjadi  dasar  bagi kebijakan ekonomi yang lebih efektif dan berkelanjutan  di  masa  depan  terkait  ekspor  migas Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Peramalan
Peramalan atau prediksi adalah proses memperkirakan  peristiwa  yang  akan  terjadi  di  masa depan. Meskipun tidak memberikan kepastian mutlak, peramalan bertujuan untuk memperkirakan kemungkinan  yang  akan  terjadi  dengan  menganalisis data historis dan memproyeksikannya ke masa depan menggunakan  model  matematika[8].  Peramalan probabilistik  adalah  pendekatan  yang  menggunakan data historis untuk memperkirakan distribusi probabilitas  kejadian  di  masa  depan,  dengan  tujuan mengoptimalkan operasi bisnis. Metode ini merupakan  elemen  kunci  dalam  pengambilan keputusan  dan  perencanaan,  karena  ketidakpastian  di masa depan menimbulkan tantangan dan peluang bagi individu  maupun  organisasi  untuk  mengurangi  risiko dan meningkatkan efisiensi [9].
Peramalan probabilistik menyajikan hasil dalam bentuk  distribusi  probabilitas,  yang  memberikan gambaran  lebih  komprehensif  tentang  kemungkinan hasil  di  masa  depan  dan  tingkat  kepastiannya. Kelebihan utama peramalan probabilistik terletak pada kemampuannya dalam menangani dan mengkuantifikasi  ketidakpastian  yang  melekat  dalam proses peramalan [10]. Dengan menyajikan distribusi probabilitas,  metode  ini  memberikan  informasi  yang lebih  lengkap  tentang  rentang  kemungkinan  hasil, serta peluang terjadinya masing-masing hasil. Hal ini memungkinkan pengambil keputusan untuk mengevaluasi  risiko  dan  peluang  secara  lebih  baik, serta  mengembangkan  strategi  yang  lebih  efektif dalam menghadapi situasi yang tidak pasti [11].

## 2.2. Ekspor Migas
Menurut  Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor 22 Tahun 2001, minyak dan gas bumi (migas) merupakan  komoditas  vital  yang  berperan  penting sebagai penghasil devisa negara, pemenuhan kebutuhan  energi  dalam  negeri,  dan  bahan  baku industri[2].  Minyak  bumi  adalah  hidrokarbon  yang terbentuk  dalam  kondisi  tekanan  dan  temperatur sangat tinggi berbentuk cair atau padat yang diperoleh dari  aktivitas  penambangan,  sedangkan  gas  bumi adalah  hidrokarbon  yang  terbentuk  dalam  kondisi tekanan  dan  temperatur  sangat  tinggi  berbentuk  gas
yang  diperoleh  dari  aktivitas  penambangan.  Sebagai negara pengekspor migas, Indonesia bergantung pada pendapatan  dari  ekspor  komoditas  ini  untuk mendukung  pembangunan  ekonomi  dan  anggaran negara[3].
Ekspor  merupakan  kegiatan  perdagangan  di mana  barang  dikirim  keluar  dari  wilayah  pabean Indonesia  dengan  memperhatikan  ketentuan  yang berlaku,  terutama  mengenai  peraturan  kepabeanan. Kegiatan ekspor diatur dalam Undang-Undang Nomor 17  Tahun  2006  tentang  Perubahan  atas  Undang- Undang  Nomor  10  Tahun  1995  tentang  Kepabeanan dan Undang-Undang Nomor 11 tentang Cukai. Ekspor migas  memainkan  peran  penting  dalam  mendorong pembangunan ekonomi di negara-negara berkembang seperti Indonesia, dengan kemampuannya meningkatkan  pendapatan,  menyediakan  lapangan kerja, dan meningkatkan pendapatan mata uang asing [2].  Ekspor  migas  meliputi  berbagai  produk  minyak hasil manufaktur dan minyak mentah hasil pertambangan.  Proses  ekspor  migas  melibatkan transaksi  jual  beli  antara  eksportir  dan  importir berdasarkan  kesepakatan  bersama,  dimulai  dengan penawaran  dari  salah  satu  pihak  dan  diakhiri  dengan kesepakatan[4].

## 2.3. Metode Monte Carlo
Metode  Monte  Carlo  adalah  metode  yang melibatkan pengembangan eksperimen terstruktur dan penggunaan bilangan acak[ 13]. Metode Monte Carlo mensimulasikan  sistem  dengan  memilih  nilai  acak untuk setiap variabel dari distribusi probabilitas yang tersedia.  Pendekatan  ini  menghasilkan  distribusi probabilitas  dari  keseluruhan  nilai  sistem  yang digunakan [14].
Simulasi Monte Carlo didasarkan pada eksperimen elemen probabilitas dengan menggunakan sampel acak [15]. Konsep dasarnya adalah menghasilkan nilai untuk setiap variabel dalam model yang sedang dipelajari untuk memperkirakan karakteristik distribusi probabilitas  yang  lazim dalam aplikasi  modern.  Monte  Carlo  menggunakan  angka acak  untuk  mengubah  model  deterministik  menjadi model stokastik. Metode ini termasuk dalam kategori metode sampling karena nilai input dipilih secara acak dari berbagai kemungkinan [14].
Metode ini dipilih karena kemampuannya untuk menangani  ketidakpastian  pada  data  historis  ekspor migas dan memberikan estimasi distribusi probabilitas untuk  kejadian  di  masa  depan.  Langkah-langkah dalam metode Monte Carlo adalah sebagai berikut:
a. Membangun distribusi probabilitas yang diketahui  dengan  pasti  dari  data  yang  diperoleh dari masa lalu.
b. Membangun  distribusi  probabilitas  kumulatif untuk  setiap  variabel,  di  mana  batas-batas interval  dari  angka  acak  yang  mewakili  setiap hasil yang mungkin dibagi.
c. Melakukan  simulasi  untuk  menghasilkan  angka acak.
d. Menganalisis  output  simulasi  sebagai  input  dan mengevaluasi  kondisi  saat  ini  dengan  hasil simulasi[16].
Gambar 1. Simulasi Monte Carlo
Pada  Gambar  1,  ditunjukkan  tiga  komponen utama dari simulasi Monte Carlo: Predictive Approach (Pendekatan Prediktif), Repetitive Simulations (Simulasi  Berulang),  dan Probability  Distribution (Distribusi Probabilitas)[16]. a. Predictive Approach Ini  mengacu  pada  penggunaan  simulasi  untuk membuat  prediksi  tentang  hasil  masa  depan berdasarkan  data  historis  dan  asumsi  model. Pendekatan ini penting untuk memahami bagaimana variabel yang berbeda dapat mempengaruhi hasil yang diinginkan.
b. Repetitive Simulations
Dalam  langkah  ini,  simulasi  dilakukan  secara berulang dengan menggunakan sampel acak untuk menghasilkan berbagai skenario potensial. Pengulangan  ini  membantu  dalam  memahami variasi hasil dan meningkatkan akurasi prediksi.
c. Probability Distribution
Komponen  ini  mencakup  pembuatan  distribusi probabilitas  dari  data  historis  yang  digunakan sebagai  input  untuk  simulasi.  Distribusi  ini mencerminkan  berbagai  kemungkinan  hasil  yang dapat terjadi berdasarkan data yang ada.
Metode  Monte  Carlo,  seperti  yang  ditunjukkan pada  Gambar  1,  menyediakan  pendekatan  yang terstruktur dan sistematis untuk menangani ketidakpastian  dalam  data  dan  memberikan  estimasi probabilistik yang lebih akurat untuk perencanaan dan pengambilan  keputusan.  Dengan  mengaplikasikan metode  ini,  penelitian  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  yang  lebih  dalam  dan  komprehensif mengenai  prospek  ekspor  minyak  dan  gas  bumi Indonesia [16].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  serangkaian langkah  yang  dirancang  untuk  mengatasi  masalah yang  muncul.  Langkah-langkah  ini  memberikan gambaran  menyeluruh  tentang  bagaimana  penelitian akan dilakukan [5].
Gambar 2. Alur Penelitian
Berdasarkan Gambar 2, berikut adalah penjelasan masing-masing alur dalam proses penelitian:
a. Menganalisis Masalah Tahap ini melibatkan identifikasi dan pemahaman mendalam tentang masalah atau peluang yang akan diteliti  terkait  ekspor  minyak  dan  gas  bumi Indonesia.
b. Mempelajari Literatur Peneliti melakukan tinjauan terhadap literatur yang relevan,  seperti  jurnal,  buku,  dan  sumber  lainnya yang  berkaitan  dengan  topik  ekspor  migas  di Indonesia.
c. Mengumpulkan Data Peneliti  mengumpulkan  data  ekspor  minyak  dan gas  bumi  Indonesia  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  tahun  2022-2023.  BPS  merupakan  sumber data  resmi  yang  menyediakan  data  statistik  valid dan terpercaya.
d. Menghitung Distribusi Probabilitas Peneliti  mengolah  data  ekspor  migas  yang diperoleh  dari  BPS  untuk  menghitung  distribusi probabilitas  yang  akan  digunakan  dalam  simulasi Monte Carlo.
Rumus yang digunakan adalah[7]:
𝐷𝑃 = 𝐽𝑃 𝑇𝑃 ⁄ (1)
Keterangan:
DP = Distribusi Probabilitas
JP  = Jumlah Volume Ekspor Per Periode TP = Total Volume Ekspor Seluruh Periode
e. Menghitung Distribusi Kumulatif Berdasarkan  distribusi  probabilitas  yang  telah dihitung, peneliti kemudian menghitung distribusi kumulatif dari data ekspor migas[7].
𝐷𝑃𝐾 =  𝐷𝑃  +  𝐷𝑃𝐾 −1 (2) Keterangan: DPK = Distribusi Probabilitas Kumulatif DP    = Distribusi Probabilitas DPK -1 = Distribusi Probabilitas Kumulatif f. Menentukan Interval Angka Acak Dalam simulasi Monte Carlo, peneliti menetapkan rentang  nilai  acak  untuk  memperkirakan  ekspor migas  di  masa  depan.  Rentang  ini  memiliki  nilai awal  dan  nilai  akhir  yang  menentukan  batas variabel acak.
 Nilai  awal  (minimum)  untuk  variabel/periode pertama dimulai dari angka 0.
 Nilai  akhir  (maksimum)  ditentukan  dengan cara  mengalikan  nilai  probabilitas  kumulatif masing-masing  variabel/periode  dengan  100, kemudian  dibulatkan  ke  bilangan  bulat terdekat.
 Nilai  awal  untuk  variabel/periode  berikutnya diperoleh  dengan  menambahkan  1  pada  nilai akhir variabel/periode sebelumnya [6].
g. Membangkitkan Bilangan Acak Dengan  menggunakan  metode Mixed  Congruent
Method ,  peneliti  membangkitkan  bilangan  acak dalam interval yang telah ditentukan sebelumnya[7]. 𝑧 𝑖 = (𝑎 ∗ 𝑧 𝑖−1 + 𝑐) 𝑚𝑜𝑑 𝑚 (3) Keterangan: 𝑧 𝑖 = Nilai angka acak ke-ii a   = Konstanta Penggali 𝑎 < 𝑚 c   = Konstanta Aditif
m = Modulus 𝑧 𝑖−1 =  angka  acak  sebelumnya  (Z0  adalah bilangan  awal/seed  yang  menjadi  kunci pembangkit,  merupakan  bilangan  bulat  dengan syarat 𝑍0 ≥ 0, dan Z0 < m)
h. Simulasi Data dan Akurasi
Peneliti  menjalankan  simulasi  data  ekspor  migas dengan  menggunakan  bilangan  acak  yang  telah dihasilkan  dan  distribusi  kumulatif  yang  telah dihitung sebelumnya. Tujuan dari proses simulasi dan  akurasi  ini  adalah  untuk  menilai  seberapa akurat  metode  Monte  Carlo  dalam  memprediksi volume ekspor minyak dan gas di masa depan.
 Untuk mengevaluasi keakuratan hasil simulasi, peneliti  menghitung  tingkat  akurasi  prediksi dengan membandingkan hasil simulasi dengan data aktual volume ekspor migas. Rumus yang digunakan adalah:
𝐴 = (𝑀𝑖𝑛/𝑀𝑎𝑥) ∗ 100 (4)
Keterangan: A   = Akurasi (dalam persentase) Min = Nilai terkecil antara hasil simulasi (HS) dan jumlah volume ekspor migas aktual (DA) Max = Nilai terbesar antara hasil simulasi (HS) dan jumlah volume ekspor migas aktual (DA)
 Untuk  menghitung  persentase  keakuratan secara  keseluruhan,  peneliti  menggunakan rumus berikut:
𝐴 = (𝑀𝑖𝑛/𝑀𝑎𝑥) ∗ 100    (5)
Keterangan: A = Akurasi (dalam persentase) Min =  Nilai  terkecil  di  antara  total  nilai (HS) dan total nilai (DA)
Max = Nilai terbesar di antara total nilai (HS) dan total nilai (DA)
i. Hasil Simulasi Prediksi Tahun Berikutnya Setelah melakukan  simulasi  data,  peneliti  menganalisis hasil  simulasi  dan  menggunakannya  untuk memprediksi  nilai  ekspor  minyak  dan  gas  bumi Indonesia pada tahun berikutnya
j. Selesai Tahap  terakhir  di  mana  peneliti  memiliki  hasil simulasi  yang  akurat  atau  representatif  untuk digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  atau perumusan strategi terkait ekspor migas Indonesia.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  dari  sumber  resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS). Variabel  yang  dianalisis  adalah  jumlah  ekspor  migas per bulan.
Tabel 1.  Data Ekspor Minyak Dan Gas Bulanan
Untuk Tahun 2022 Dan 2023 No Bulan Volume Ekspor di 2022 (V22) Volume Ekspor di 2023 (V23) 1 Januari 1637,3 2394,6 2 Februari 1683,6 1953,3 3 Maret 2184,7 2270,9 4 April 2092,9 2183,1 5 Mei 2278,8 2375,3 6 Juni 2069,3 2321 7 Juli 1865 2160,6 8 Agustus 2309,3 2170,5 9 September 2001,5 2353,9 10 Oktober 1973,1 2190,6 11 November 1771,7 2035,2 12 Desember 2375,1 2671,3
Data  dalam  Tabel  1,  mencantumkan  jumlah volume ekspor  minyak dan gas  bumi Indonesia  yang tercatat  untuk  rentang  waktu  dari  tahun  2022  hingga 2023.

## 4.2. Distribusi Probabilitas
Pada  Tabel  2,  digunakan  persamaan  (1)  untuk mengetahui  distribusi  probabilitas  (DP).  Distribusi Probabilitas adalah sebuah fungsi yang menggambarkan peluang terjadinya setiap nilai dalam
suatu  variabel  acak.  Dengan  demikian,  DP  menjadi dasar untuk membuat prediksi, mengambil keputusan, dan  merumuskan  strategi  berdasarkan  pemahaman tentang probabilitas di dalam variabel acak tersebut.
Tabel 2.  Hasil Perhitungan Distribusi Probabilitas Tahun 2022 No Bulan V22 DP 1 Januari 1637,3 0,067538 2 Februari 1683,6 0,069448 3 Maret 2184,7 0,090119 4 April 2092,9 0,086332 5 Mei 2278,8 0,094000 6 Juni 2069,3 0,085359 7 Juli 1865 0,076931 8 Agustus 2309,3 0,095259 9 September 2001,5 0,082562 10 Oktober 1973,1 0,081390 11 November 1771,7 0,073083 12 Desember 2375,1 0,097973

## 4.3. Distribusi Probabilitas Kumulatif
Untuk  mengetahui  hasil  perhitungan  distribusi probabilitas  digunakan  persamaan  (2).  Distribusi probabilitas  kumulatif  (DPK)  adalah  representasi matematis  yang  menggambarkan  jumlah  kumulatif dari  probabilitas  yang  berkaitan  dengan  setiap  nilai dalam suatu variabel acak.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Distribusi Probabilitas Kumulatif Tahun 2022 No V22 DP DPK 1 1637,3 0,067538 0,067538 2 1683,6 0,069448 0,136987 3 2184,7 0,090119 0,227107 4 2092,9 0,086332 0,313439 5 2278,8 0,094000 0,407440 6 2069,3 0,085359 0,492799 7 1865 0,076931 0,56973 8 2309,3 0,095259 0,664990 9 2001,5 0,082562 0,747552 10 1973,1 0,081390 0,828943 11 1771,7 0,073083 0,902026 12 2375,1 0,097973 1
Berikut adalah Tabel 3, yang menunjukkan hasil perhitungan  distribusi  probabilitas  dan  distribusi probabilitas kumulatif (DPK) untuk tahun 2022.

## 4.4. Interval Angka Acak
Interval angka acak (IAA) ditentukan berdasarkan  distribusi  probabilitas  kumulatif  (DPK). IAA berfungsi sebagai batas antara nilai-nilai variabel acak,  yang  menjadi  referensi  penting  dalam menentukan hasil simulasi.
Tabel 4. Hasil Interval Angka Acak Tahun 2022
No DP DPK IAA 1 0,067538 0,067538 0-6 2 0,069448 0,136987 7 - 13 3 0,090119 0,227107 14 - 22 4 0,086332 0,313439 23-31
No DP DPK IAA 5 0,094000 0,407440 32-40 6 0,085359 0,492799 41-49 7 0,076931 0,56973 50-56 8 0,095259 0,664990 57-66 9 0,082562 0,747552 67-74 10 0,081390 0,828943 75-82 11 0,073083 0,902026 83-90 12 0,097973 1 91-100

## 4.5. Hasil Pembangkitan Angka Acak
Untuk  menentukan  hasil  simulasi,  diperlukan pembuatan  angka  acak,  digunakan  persamaan  (3). Dalam penelitian ini, nilai parameter yang digunakan adalah, 𝑎 = 11, 𝑐 = 7, 𝑚 = 100, dan 𝑍 0 = 17 . Pemilihan  nilai  konstanta  penggali  a  =  11  dilakukan karena angka tersebut relatif prima terhadap modulus 𝑚 = 100 ,  sehingga  mampu  menghasilkan  barisan angka acak dengan periode siklus maksimal.
Sementara  itu,  nilai  konstanta  aditif 𝑐 = 7 dipilih untuk  menghindari  terjadinya  siklus  bilangan  acak yang terlalu pendek atau bahkan konstan. Adapun nilai awal  atau seed 𝑍 0 = 17 dipilih  secara  acak  atau dengan  pertimbangan  tertentu  oleh  peneliti,  di  mana pemilihan nilai seed yang berbeda akan menghasilkan barisan angka acak yang berbeda pula.
Tabel 5. Hasil Angka Acak Tahun 2022 No DPK IAA 𝒁 𝟏 1 0,067538 0-6 94 2 0,136987 7 - 13 41 3 0,227107 14 - 22 58 4 0,313439 23-31 45 5 0,407440 32-40 2 6 0,492799 41-49 29 7 0,56973 50-56 26 8 0,664990 57-66 93 9 0,747552 67-74 30 10 0,828943 75-82 37 11 0,902026 83-90 14 12 1 91-100 61
Berikut adalah Tabel 5  hasil dari  interval angka acak  (IAA).  Data  ini  digunakan  untuk  mengarahkan simulasi  dan  membuat  prediksi  yang  akurat berdasarkan angka acak yang telah ditetapkan.

## 4.6. Simulasi Data dan Akurasi
Bagian ini membahas simulasi data ekspor migas serta  evaluasi  akurasinya.  Dengan  menggunakan angka  acak  dan  interval  yang  telah  dihitung sebelumnya,  simulasi  dilakukan  untuk  memprediksi volume ekspor migas di masa depan. Penilaian akurasi dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  simulasi dengan  data  aktual,  menggunakan  berbagai  metrik untuk  mengukur  seberapa  baik  model  prediksi  yang digunakan.  Akurasi  prediksi  tiap  periode  dihitung menggunakan persamaan (4). Hasil simulasi (HS) ini kemudian  digunakan  sebagai  nilai  peramalan  untuk setiap periode yang dianalisis.
Tabel 6. Hasil Simulasi dan Akurasi Tahun 2022 Terhadap Data Aktual (V23) No 𝒁 𝟏 HS V23 Akurasi (%) 1 94 2375,1 2394,6 99,19% 2 41 2069,3 1953,3 94,39% 3 58 2309,3 2270,9 98,34% 4 45 2069,3 2183,1 93,00% 5 2 1637,3 2375,3 68,93% 6 29 2092,9 2321 90,17% 7 26 2092,9 2160,6 96,87% 8 93 2375,1 2170,5 91,39% 9 30 2092,9 2353,9 88,91% 10 37 2278,8 2190,6 96,13% 11 14 2184,7 2035,2 93,13% 12 61 2309,3 2671,3 86,45%
Berdasarkan Tabel 6, akurasi tertinggi pada tahun 2022 terhadap data aktual (V23) terjadi pada Januari, dengan nilai 99,19%. Ini menunjukkan model simulasi sangat akurat untuk bulan tersebut. Sebaliknya, akurasi terendah terjadi pada Mei, dengan nilai hanya 68,93%, menunjukkan  perbedaan  signifikan  antara  hasil simulasi  dan  data  aktual.  Secara  keseluruhan,  model simulasi menunjukkan kinerja yang baik, namun perlu perbaikan untuk periode dengan akurasi lebih rendah.
Selanjutnya, dalam mengevaluasi model prediksi volume  ekspor  migas,  penting  untuk  menghitung tingkat akurasi keseluruhan. Tingkat akurasi keseluruhan dihitung menggunakan persamaan (5) dan menunjukkan  seberapa  baik  model  memprediksi volume  ekspor  migas  secara  akurat  untuk  seluruh periode  yang  diamati.  Berikut  adalah  akurasi keseluruhan:
𝐴 = (25886,9/27080,3) ∗ 100 𝐴 = (0,9559) ∗ 100 𝐴 = 95,59%
Dari  simulasi  yang  telah  dilakukan,  diperoleh persentase  keakuratan  secara  keseluruhan  sebesar 95,59%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  dapat memprediksi  volume ekspor minyak dan gas (migas) dengan baik.

## 4.7. Simulasi Prediksi Tahun Berikutnya
Mengetahui  prediksi  untuk  tahun  berikutnya sangat  penting  karena  dapat  memengaruhi  kebijakan ekonomi, kontrak perdagangan, dan strategi  investasi yang  berhubungan  dengan  sektor  migas,  serta membantu  mengantisipasi  dan  mengatasi  potensi fluktuasi pasar.
Tabel 7. Simulasi Prediksi Volume Migas Tahun 2024 No Bulan Hasil Prediksi Volume Migas 2024 1 Januari 2394,6 2 Februari 1953,3 3 Maret 2270,9 4 April 2183,1 5 Mei 2375,3 6 Juni 2321
No Bulan Hasil Prediksi Volume Migas 2024 7 Juli 2160,6 8 Agustus 2170,5 9 September 2353,9 10 Oktober 2190,6 11 November 2035,2 12 Desember 2671,3
Berikut  adalah  Tabel  7  yang  menggunakan persamaan  (1,2,3)  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi volume  ekspor  migas  Indonesia  untuk  tahun  2024. Prediksi  ini  memberikan  perkiraan  volume  ekspor migas  untuk  setiap  bulan,  yang  diharapkan  dapat membantu  dalam  perencanaan  dan  pengambilan keputusan strategis terkait ekspor migas di Indonesia.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  metode Monte  Carlo  efektif  dalam  memprediksi  volume ekspor  minyak  dan  gas  (migas)  di  Indonesia  untuk tahun 2024. Tingkat akurasi keseluruhan yang dicapai sangat  tinggi,  mencapai  95,59%.  Hasil  simulasi prediksi menunjukkan bahwa model mampu memperkirakan  volume  ekspor  migas  secara  akurat untuk  setiap  bulan  di  tahun  2024.  Akurasi  tertinggi diperoleh  pada  bulan  Januari  dengan  nilai  99,19%, sementara  akurasi  terendah  terjadi  pada  bulan  Mei dengan  nilai  68,93%.  Meskipun  demikian,  secara keseluruhan, model ini menunjukkan kinerja yang baik dan  dapat  dimanfaatkan  sebagai  alat  bantu  dalam perencanaan  serta  pengambilan  keputusan  strategis terkait ekspor migas di Indonesia.
Untuk  memaksimalkan  manfaat  metode  ini, disarankan  untuk  memperbarui  data  historis  secara berkala  serta  melakukan  evaluasi  dan  validasi  hasil prediksi secara rutin. Ini akan membantu mengidentifikasi potensi penyimpangan dan memungkinkan penyesuaian jika diperlukan. Berdasarkan  hasil  peramalan  yang  akurat,  perlu dikembangkan  strategi  dan  kebijakan  komprehensif untuk  ekspor  migas,  dengan  mempertimbangkan faktor eksternal seperti fluktuasi harga minyak dunia, kondisi geopolitik, dan permintaan global. Disarankan juga  untuk  menggabungkan  metode  Monte  Carlo dengan  teknik  analisis  lain  dan  melibatkan  para  ahli serta  pemangku  kepentingan  industri  migas  dalam proses peramalan dan pengembangan kebijakan untuk memastikan relevansi dan kepraktisan implementasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pangestu,  T.  S.,  Stivani,  T.,  Universitas,  P., Jakarta, B., & Soesanto, R. E. (2023). ANALISIS STRATEGI INDONESIA
UNTUK
MENGHADAPI  PASAR  EKSPOR  MIGAS. Jurnal  Mahasiswa  Kreatif,  1(4),  162–171. https://doi.org/10.59581/jmk-widyakarya.v1i3
[2] Tubagus, S. D., Rotinsulu, T. O., & Sumual, J. I. (2023).  ANALISIS  PENGARUH  EKSPOR MIGAS,  NON  MIGAS,  DAN  INFLASI TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI
INDONESIA  PERIODE  2001-2021.  Jurnal Berkala Ilmiah Efisien, 23, 24.
[3] Findy Wahongan, G., Kumaat, R., & Mandeij, D. (2022).  Analisis  Ekspor  Migas,  Ekspor  Non- Migas  dan  Penanaman  Modal  Asing  Terhadap Cadangan  Devisa  di  Indonesia  Periode  2001- 2020. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 22(4).
[4] Daengs Gs, A., Dicky, M., Lubis, S., Mahjudin, M., & Kunci, K. (2024). Implementasi Algoritma Beale-Powell Restarts untuk Prediksi
Perkembangan  Ekspor  Migas-NonMigas  di Indonesia.  In  Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI (Vol. 8, Issue 1).
[5] Iftitah,  H.,  &  Yuhandri,  Y.  (2020).  Prediksi Tingkat  Penerimaan  Lulusan  Siswa  Kejuruan dalam  Dunia  Usaha  dan  Industri  Menggunakan Metode  Monte  Carlo.  Jurnal  Sistim  Informasi
Dan
Teknologi,
84–89.
https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i3.27
[6] Thoriq, M., Syaputra, A. E., & Eirlangga, Y. S. (2022).  Model  Simulasi  untuk  Memperkirakan Tingkat Penjualan Garam Menggunakan Metode Monte  Carlo.  Jurnal  Informasi  Dan  Teknologi, 242–246. https://doi.org/10.37034/jidt.v4i4.244
[7] Mulana,  M.  I.,  &  Haryanto,  E.  V.  (2022). Penerapan Metode Monte Carlo Untuk Peramalan Pembelian Aksesoris Laptop Pada Cv Gaharu  Berbasis  Android.  JUITIK,  2(3). http://journal.sinov.id/index.php/juitik/indexHal amanUTAMAJurnal:https://journal.sinov.id/ind ex.php
[8] Hr,  E.  H.,  Jumadi,  J.,  &  Zulfiandry,  R.  (2023).
IMPLEMENTASI METODE MONTE CARLO
UNTUK MEMPREDIKSI PENDONOR DARAH  PADA  UNIT  TRANFUSI  DARAH PALANG MERAH INDONESIA KOTA BENGKULU.  In  Journal  of  Science  and  Social Research (Issue 3). http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[9] Hendra, Y., Eko Syaputra, A., & Putra Juledi, A. (2023). SIMULASI DALAM
PENGOPTIMALAN PENINGKATAN PENJUALAN KUE KAREH-KAREH MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO.  107  |Journal  Computer  Science  and Information Technology(JCoInT) Program
StudiTeknologiInformasi,FakultasSains&Teknol ogi,  UniversitasLabuhanbatu,  7(1),  107–118. http://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInT/index
[10] Achmadin,  W.  N.,  &  Hasanah,  L.  (2023). Peramalan  nilai  impor  migas  indonesia…,  I(1) 2023 Hal. 12 ESTIMATOr. In Journal of Applied Statistics,  Mathematics,  and  Data  Science  (Vol. 12).
[11] Pangestu, I. E., Revia Oktaviani, & Lucia Litha Respati.  (2023).  Analisis  Kestabilan  Lereng dengan  Metode  Probabilistik  Simulasi  Monte Carlo  pada  Disposal  PT.  XYZ.  Jurnal  Riset
Teknik Pertambangan, 77–86.
https://doi.org/10.29313/jrtp.v3i2.2212
[12] Asril, A. P. (2022). Simulasi dalam Menganalisis Tingkat  Pendapatan  Penjualan  Produk  Bengkel Las  menggunakan  Metode  Monte  Carlo.  Jurnal
Sistim Informasi Dan Teknologi. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v5i1.155
[13] Dari,  R.  W.  (2022).  Prediksi  Tingkat  Penjualan Pupuk Urea dengan Metode Monte Carlo. Jurnal
Informasi Dan Teknologi, 271–275. https://doi.org/10.37034/jidt.v4i4.251
[14] Simangunsong,  A.  (2023).  Penerapan  Metode Monte  Carlo  Dalam  Simulasi  Pengelolaan Persediaan Alat Tulis Kantor. Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen
Informatika  Dan  Komputer),  22,  280–289. https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jis/ind ex
[15] Muhammad, G. R., Tondatuon, A. Y., & Harmin, A. (2023). ANALISIS PERKIRAAN KEBUTUHAN  PERSEDIAAN  AIR  BERSIH
MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE
CARLO.  Jurnal  Sains  Dan  Sistem  Teknologi Informasi (SANDI), 5