## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
h ttp ://w w w . in feb . o rg 2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  90-95 e-ISSN: 2714-8491

## Pemodelan dan Simulasi Monte Carlo dalam Identifikasi Kebutuhan Bahan Bakar Minyak (BBM)
Sherly Agustini 1 
1 Independent Researcher

## sherlyagustini96@gmail.com

## Abstract
Fuel  Oil  (BBM)  is  needed  by  everyone  who  owns  a  vehicle.  So  that  fuel  sales  are  always  there  and  always  increase  in accordance  with the increasing  number of  vehicles.  The  company  PT  Ismadi  Salam  Batam  is  one  of  the  fuel  sellers.  This company  must  be  able  to  control  its  inventory  so  that  sales  continue  at  all  times,  so  that  good  service  will  always  be maintained. This study aims to maintain the fuel supply so that it is not empty with a modeling and simulation system. The method used in this research is Monte Carlo and Pattern Linear Congruent Method (LCM) on previous sales data. The results of this study are able to predict in identifying the need for fuel with a very good level of accuracy, which is 43,677 liters  per month.  This  prediction  number  will  maintain  the  stability  of  the  supply  so  that  it  is  not  empty  at  any  time.  So  that  this research can be used to calculate the need for optimal fuel supply procurement.
Keywords: Fuel Oil (BBM), Linear Congruent Method (LCM), Model and Simulation, Identification, Monte Carlo.

## Abstrak
Bahan Bakar Minyak (BBM) sangat dibutuhkan setiap orang yang memiliki kendaraan. Sehingga penjualan BBM selalu ada dan selalu meningkat sesuai dengan semakin bertambahnya jumlah kendaraan. Perusahaan PT Ismadi Salam Batam adalah salah satu penjual BBM. Perusahaan ini harus dapat mengendalikan persediaannya agar penjulaan tetap berjalan setiap saat, sehingga pelayanan yang baik akan selalu terjaga. Penelitian ini bertujuan unutk menjaga persediaan BBM agar tidak kosong dengan  sebuah  sistem  permodelan  dan simulasi.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Monte  Carlo  dan  Pola Linear Congruent Method (LCM) terhadap data-data penjualan sebelumnya.  Hasil penelitian ini adalah dapat memprediksi dalam mengidentifikasi kebutuhan BBM dengan tingkat akurasi yang sangat baik, yaitu 43.677 liter perbulan. Angka prediksi ini  akan  menjaga  stabilitas  persedian  agar  tidak  kosong  setiap  saat.  Sehingga  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk perhitungan kebutuhan pengadaan persediaan BBM dengan sangat optimal.
Kata kunci: Bahan Bakar Minyak (BBM), Linear Congruent Method (LCM), Model dan Simulasi, Identifikasi, Monte Carlo.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Perusahaan  PT  Ismadi  Salam  Batam  bergerak  dalam bidang  oil,  gas  serta  persediaan  Bahan  Bakar  Minyak (BBM).  Memulai  kegiatan  usahanya  sejak  15  agustus 2000  dan  telah  beroperasi  sebagai  distributor  Bahan Bakar  Minyak  (BBM)    dan  Gas  di  Pulau  Batam  dan daerah  lain  di  Indonesia.  perusahaan  ini  juga  telah mengantongi  izin  niaga  Umum  Bahan  Bakar  Minyak yang dikeluarkan oleh Direktorat Jenderal Minyak dan Gas Bumi.
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 [1].
Persediaan  yaitu  sekumpulan  barang  yang  disimpan untuk  dijual  dalam  operasi  bisnis  perusahaan  dan dapat  digunakan  dalam  proses  produksi  atau  dapat digunakan  untuk  tujuan  tertentu.  Pengertian  lain  dari
persediaan  adalah  bahan  atau  barang  yang  disimpan untuk  memenuhi  tujuan  tertentu.  Misalnya  digunakan untuk  proses  produksi  atau  perakitan,  serta  untuk dijual kembali [2] .
Monte  Carlo  adalah  simulasi  tipe  probabilitas  yang mendekati  solusi    sebuah  masalah  dengan  melakukan sampling  dari  proses  acak.  Monte  Carlo  melibatkan penetapan  distribusi  probabilitas  dari  sebuah  variable yang  dipelajari  dan  kemudian  dilakukan  pengambilan sampel acak dari   distribusi  untuk menghasilkan data. Ketika sistem terdapat elemen-elemen yang memperlihatkan  perilaku  yang  cenderung  tidak  pasti atau  probabilistik  maka  metode  simulai  Monte  Carlo sapat diterapkan [4]. Simulasi Monte Carlo adalah tipe simulasi  probabilistik  untuk    mencari    penyelesaian masalah    dengan    sampling  dari    proses    random  [5]. Simulasi   Monte  Carlo  saat   ini banyak   diterapkan dalam menyelesaikan persoalan yang sifatnya probabilitik.  nilai  probabilitas     hasil  simulasi     untuk semua   z   dianggap   sangat   baik [6]. Bilangan  acak
yang  di   olah  kemudian  divalidasikan dengan   data fakta    atau    data    real    untuk    memastikan  dengan kondisi    yang sebenarnya [7]. Metode  Monte  Carlo adalah    metode  numerik  yang  dideskripsikan  sebagai metode simulasi statistic. Simulasi Monte Carlo sangat praktis  dan  banyak  digunakan  untuk  memecahkan masalah  yang  berkaitan  dengan  ketidakpastian  untuk sebagai  memecahkan  sistem        yang  tidak  dapat diperbaiki.  Dasar  dari  Simulasi  Monte  Carlo  adalah percobaan elemen kemungkinan dengan menggunakan  sampel  random  (acak)  [8].  Pada penelitian  simulasi  ini  membangkitkan  bilangan acak merupakan  langkah  penting  yang  harus  dilakukan. Bilangan    acak    yang    dibangkitkan    dapat dibangkitkan dengan piranti perangkat lunak komputer atau manual. Bilangan acak yang dibangkitkan  sering  dinamakan  bilangan  acak  semu (pseudo)  karena  pembangkitan  bilangannya  dapat diulang kembali dengan menggunakan rumus matematika [9]. Monte Carlo dapat juga  memprediksi tingkat pendapatan penjualan kuliner (studi kasus pada Radja Minas Padang) data yang digunakan adalah data penjualan  dari  tahun  2017      sampai  2019  dimana mendapatkan  tingkat  akurasi      92,66%  [10].  Metode ini didasarkan  pada  ide  pemecahan  masalaha dimana dapat hasil  yang  akurat  dengan  cara  memberi nilai bangkit    untuk    memperoleh  presisi  yang  lebih  besar [11].  Keuntungan  dari  metode  Monte  Carlo  yaitu instuitif    dan  mudah  dipahami  sebagai  metode  yang dikategorikan uji statistik. Metode ini juga menggunakan  perhitungan  terkomputerisasi  untuk mengidentifikasi  masalah  seperti  dampak  risiko  dan ketidakpastian terhadap model cerdas,termasuk prediksi diberbagai bidang teknik seperti  manajemen proyek, keuangan, pengambilan keputusan dan lainnya [12].  Simulasi  Monte  Carlo  dapat  menghilangkan ketidakpastian  dalam  pemodelan  realibilitas,  hal  ini dikarenakan simulasi Monte Carlo mampu mensimulasikan    proses    actual    dan    prilaku    dari sistem [13], [14].
Bilangan  acak  atau  bilangan  random  adalah  suatu bilangan  yang  tidak  dapat  diprediksi  kemunculannya. Ada  beberapa  algoritma  yang  digunakan  dalam membangkitkan bilangan random seperti LCG (Linear Congruenttial  Generator),  MRNG  (Multiplicative Random    Number  Generator)  dan  MCRNG  (Mixed Congruential Random Number Generator).LCG merupakan metode yang digunakan untuk membangkitkan  bilangan  random  dengan  distribusi uniform.  MRNG  adalah  metode  pembangkitan bilangan random berupa bilangan-bilangan prima [15]. Monte    Carlo    dapat    juga    memprediksi  tingkat pendapatan penjualan kuliner (studi kasus pada Radja Minas  Padang)  data  yang  digunakan  adalah  data penjualan  dari  tahun      2017      sampai  2018  dimana mendapatkan  tingkat  akurasi      80,66%  [16].  Simulasi Monte    Carlo    adalah    sebuah    metode    analisis  yang didasarkan  dengan  nilai  data-data  acak  yang melahirkan  sebuah  statistik    probabilitas  yang
selanjutnya digunakan untuk  memahami dampak dari sebuah ketidakpastian [17].  Metode Monte Carlo juga dapat memprediksi tinggkat pendapatan advertising(Studi kasus: Percetakan Vand Advertising) dengan  tingkat    akurasi  90%  [18].  Penelitian  Monte Carlo  juga    dapat  mengukur  risiko  kerugian  petani jagung  dengan menggunakan 2 ukuran yakni Value at Risk(Var) dan Expected Shortfall(ES) dengan menggunakan data sekunder,sehingga diperoleh   nilai risiko  melebihi  nilai  VaR  sebesar  8.5472%    dari investasi produksi jagung selama satu bulan ke   depan [19]. Fakta yang digunakan merupakansuatu informasi yang  relevan  dan  sesuai  dengan      kebutuhan  untuk mencari  sebuah  model dan pola  yang  dapat  memberi kemudahan dalam melakukan prediksi [20].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  akan  diuraikan  tentang  metode yang digunakan dalam penelitian yang tercakup dalam kerangka kerja penelitian. Tahap-tahap kerangka kerja penelitian  bertujuan  agar  penelitian  menjadi  terarah dan  sesuai  dengan  tujuan  pada  penelitian  ini. Kerangka  kerja  dalam  penelitian  ini  akan  dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
2.1. Analisa Permasalahan
Langkah analisis masalah adalah langkah untuk  dapat memahami  masalah  yang  telah  ditentukan  ruang lingkup atau batasannya.
2.2. Mempelajari Literatur
Berdasarkan  permasalahan,  makan  dapat  ditentukan tujuan  yang  akan  dicapai  dari  penulisan  ini,terutama dalam  mengatasi  masalah-masalah  yang  ada.  Setelah masalah dianalisa, maka dapat dipelajari literatur yang berhubungan dengan permasalahan yang ada.
2.3. Mengumpulkan Data Yang Dibutuhkan
Berdasarkan  tahapan  pengumpulan  dapat  ditentukan dari  beberapa  sumber  data,  adapun  data  yang digunakan dalam pengumpulan data ini adalah sebagai berikut:
a. Melakukan  studi  pustaka  dengan  membaca  buku- buku  yang  menunjang  untuk  dapat  menganalisa data dan informasi yang didapat.
b. Studi lapangan
Yaitu  pengamatan  secara  langsung  ditempat penelitian  sehingga  permasalahan  yang  ada  dapat diketahui secara jelas.
c. Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  pihak  yang  terkait yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  data  atau informasi  yang  dibutuhkan.  Pada  penelitian  ini pihak yang diwawancarai adalah Manajer PT.Ismadi  Salam  Batam,  HRD,  Pemasaran  dan Kepala Gudang.
2.4. Tahapan Teknik Pemecahan Masalah
Tahap  ini  bertujuan  untuk  menentukan  teknik  yang digunakan  dalam  simulasi  persediaan  kebutuhan bahan  bakar  minyak  (BBM)  dengan  menggunakan Metode  Monte  Carlo  dengan  cara  merepresentasikan masalah  ke  dalam  basis  pengetahuan  (knowledge base).
2.5. Perancangan Sistem
Setelah  menentukan  metode  yang  akan  digunakan maka  tahap  selanjutnya  adalah  merancang  sistem. Pada  perancangan  sistem  akan  dilakukan  beberapa tahap kegiatan sebagai berikut:
a. Tahap Agregasi
Agregasi  merupakan  proses  pengelompokan  dari barang  yang  laku  terjual  agar  pengambilan  data simulasi  lebih  akurat  dibanding  barang  yang  kurang laku.
b. Tahap pengambilan tabel eksisting
Data  penjualan  berikut  listing  item  bahan  bakar minyak  akan  didapat  dari  eksisting  aplikasi  yang digunakan  saat  ini  ,untuk  proses  kebutuhan  validasi
hasil  simulasi  dari  sistem  yang  telah  dirancangan dengan metode Monte Carlo.
c. Tahap perancangan software pendukung untuk kebutuhan  simulasi.  Software  ini  dibutuhkan  untuk membantu  simulasi  kebutuhan  bahan  bakar  minyak (BBM) berdasarkan kebutuhan dengan merujuk proses penjualan  sebelumnya  yang  mengacu  data  3  bulan terakhir.Sistem  yang  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman Java.
d. Tahap Simulasi
Simulasi  permintaan  kebutuhan  persediaan  bahan bakar  minyak  dilakukan  untuk  mengetahui  besarnya kebutuhan  persediaan  selama  satu  bulan  yang  akan datang.
e. Tahap Validasi
Tahap  dilakukan  perbandingan  hasil  antara  data  rill dengan  hasil  simulasi  untuk  periode  tahun  2022 dengan mengacu data 3 bulan terakhir.
2.6. Implementasi Sistem
Tahap  ini  dilakukan  pengkajian  kembali  kelayakan dari  sistem  yang  telah  dirancang,  apakah  sistem tersebut  sudah  sesuai  atau  masih  perlu  dilakukan peninjauan kembali atau penyempurnaan. Membangun sebuah  sistem  yang  berbasis  komputerisasi  ada  2 komponen  yang  harus  dipenuhi,  yaitu  hardware  dan software.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Langkah  awal  dalam  proses  penelitian  ini  adalah menganalisis data sebagi berikut adalah:
a. Analisis persediaan kebutuhan bahan bakar minyak berdasarkan kondisi dan waktu berkutnya.
b. Analisis  persediaan  maksimum  dalam  kebutuhan bahan bakar minya berdasarkan kondisi dan waktu pada setiap bulannya.
c. Analisis  persediaan  minimum  dalam  kebutuhan bahan bakar minya berdasarkan kondisi dan waktu pada setiap bulannya.
d. Perubahan  periode  review  persediaan  bahan  bakar minyak menggunakan metode LCM.
e. Perubahan  jumlah  permintaan  persediaan  bahan bakar minyak pada setiap bulannya. Pada tahap ini menjelaskan data pendukung untuk pengolahan data mengenai manajemen pengendali an  persedian  gas  yang  berasal  dari  tempat  penulis melakukan  studi  kasus.  Data  yang  dimaksud adalah  data  historis  penjualan  Bahan  Bakar Minyak,  Pertalite  pada  tempat  penelitian  yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penjualan Tahun 2022 (ribu Kilo Liter)
Tanggal Januari Februari 1 24 48 2 48 40 3 40 40 4 40 48 5 32 48 6 24 40 7 48 48 8 40 40 9 40 48 10 48 16 11 40 48 12 32 48 13 40
40 14 48 48 15 40 48 16 48 40 17 40 48 18 48 48 19 40 48 20 32 40 21 48 48 22 48 40 23 48 40 24 40 48 25 24 48 26 40 48 27 32 40 28 48
48
29 48 - 30 40 - 31 48 - 1.256 1.232
Tabel  1  adalah  data  selama  jangka  waktu  dua  bulan terakhir  yang  dimulai  dari  bulan  Januari  dan  Februari 2022.  Selanjutnya  dilakukan  tahapan-tahapan  proses sebagai berikut:
a. Rekap  data  perbulan  dari  bulan  Januari-Februari 2022 sesuai Tabel 1.
b. Filter data dalam menentukan nilain Minimum.
Filter  data  dari  awal  terjadinya  penjualan  pada awal  bulan  Januari  dan  penjualan  terakhir  pada bulan bulan Februari 2022.
Nilai Minimum = Min (1 : N).
c. Filter  data  dari  awal  terjadinya  penjaualan  pada awal  Februari  dan  penjualan  terakhir  pada  bulan Februari 2022.
Nilai Maksimum = Max (1 : N).
d. Setelah nilai min dan max ditentukan maka tahap berikutnya  adalah  membuat  range  interval  awal sampai  dengan  nialai  interval  akhir  dari  selisih nilai maksimum tertingi.
e. Tentukanlah midle point atau nilai tengah
f. Terakhir menghitung nilai penjualan yang terjadi sesuai kategori dari range interval yang ada yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Rekapitulasi Nilai (ribu Kilo Liter) Jumlah 2.488 Rata-Rata 42,169 Nilai min 16 Nilai max 48
Selanjutnya  menentukan  nilai  interval  dari  nilai  min dan  max  tersebut  sehingga  didapatlah  nilai  interval yang  dimulai  dari  16  range  8  sehingga  menjadi  16- 23,999  sampai  dengan  nilai  48  –  55,999.  Selanjutnya menentukan middle point yang ditentukan berdasarkan nilai tengah dari interval 16 – 23,999 nilai tengahnya  20  begitu  seterusnya  sampai  dengan  48. Frekuensi ditentukan berdasarkan banyaknya transaksi dalam  skala  range  yang  ada,  yaitu  skala  interval 16  – 23,999 transaksi yang terjadi sebanyak 1 kali yakni 16. Frekuensi relative disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Penentuan Nilai  Min Dan Max
Interval Mid Point Frekuensi 16-19,999 18 1 40-43,999 42 39 48-51,999 50 51 Total 91 Jumlah simulasi dalam memaksimalkan hasil pengukuran  dalam  jumlah  kuantitas  bahan  bakar minyak  yang  harus  disediakan  maka  probabilitas (kemungkinan) dan probabilitas kulatif harus ditentukan  terlebih  dahulu.  Bentuk  dari  penentuan nilai probabilitas pada uraian dibawah ini :
a. Langkah pertama dalam menentukan nilai probabilitas  nilai  awal  frekuensi  pada  tabel frekuensi tersebut.
b. Menentukan  nilai  kumulatif  ditentukan  dari  nilai probabilitas  pertama  dipindahkan  pada  kolom kumulatif,  sehingga  untuk  dari  kumulatif  kedua ditentukan  dari  kumulatif  pertama  ditambah dengan  nilai  probabilitas  kedua  begitu  seterusnya sampai dnegan baris interval terakhir.
c. Menentukan nilai interval probabilitas dan probabilitas  kumulaif  ditentukan  berdasarkan range  terkecil  sampai  dengan  nilai  kumulatif  pada garis  pertama,  untuk  interval  baris  kedua ditentukan dari nilai akhir interval perta,a ditambah satu,  sampai  dengan  range  interval  pada  baris kedua. Begitu seterusnya sampai selesai.
Tabel  probabilitas  dan  probabilitas  kumulatif  diuji dalam  penerapan  simulasi  Monte  Carlo.  Nilai Frekuensi  Awal  dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dengan nilai  frekuensi  1  dan  total  frekuensi  91.  Selanjutnya dilakukan  proses  pencarian  nilai  kumalatif  yang menggunakan Rumus (1).
c = round (a/b;1)
(1)
Berdasarkan data pada Tabel  Dimana nilai  a adalah 1 dan b adalah 91.
c = round (1/91;1)
c = 0,011
Nilai  kumulatif  ditentukan  berdasarkan  nilai  awal probabilitas  ditambah  0  untuk  kumulatif  awal,  dan untuk kumulatif kedua nilai kumulatif awal di tamabh dengan probabilitas kedua untuk kumulatif kedua.
Kum awal = 0,011
Kum kedua = 0,011+0,429 = 0,440
Proses  ini  dilakukan  sampai  dengan  kumulatif terakhir. Nilai interval ditentukan berdasarkan interval awal,  yaitu  dari  000  sampai  dengan  range  kumulatif, untuk  interval  kedua  interval  awal  ditambah  satu sampai  dengan  kumulatif  kedua.  Nilai  dari  proses  ini disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Frekuensi Relative Probabilitas   Kumulatif Interval 0,017 0,017 000-017 0,051 0,068 017-068 0,068 0,136 069-136 0,373 0,508 137-508 0,492 1,000 509-000
Metode  dalam  membangkitkan  nilai  random  ini menggunakan  metode  Linear  Congruent  Mthod (LCM).  Banyak  kebutuhan  persediaan  berdasarkan penjualan menggunakan Rumus (2).
Nr= (a*Xi)+c Mod m
(2)
Dengan  nilai  parameter  a  adalah  128,  c  adalah  72,  m adalah  900  dan  Xo  adalah  321  maka  hasil  nilai random disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Random dengan parameter LCM
i (a*Xi)+c Xi Mid Hasil 0 321 0 1 41.160 660 17 17
2 84.552 852 25 125
3 109.128 228 33 132
4 29.256 456 41 1.353 5 58.440 840 49 2.303 Total 3.930 Rata-rata 43.666,67
Berdasarkan  nilai  rata-rata  LCM  dari  Tabel  5,  maka hasil simulasi prediksi disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Simulasi (ribu Kilo Liter) Periode Persediaan    Berikutnya   Rata-rata Januari - Februari 42.667 43.733 43.667
Hasil simulasi pada Tabel 6 didapati prediksi simulasi Monte Carlo dalam mengidentifikasi kebutuhan bahan bakar  minyak  dengan  tingkat  akurasi  pada  bulan Maret  43.733  dan  untuk  prediksi  rata-rata  tiga  bulan berjalan untuk prediksi yaitu 43.667. Maka, Algoritma Monte  Carlo  dapat  digunakan  untuk  perhitungan
kebutuhan pengadaan persediaan BBM agar persediaan dapat optimal.

## 4. Kesimpulan
Dengan  menggunakan  simulasi  Monte  Carlo  yang memanfaatkan  data-data  penjualan  persediaan  BBM sebelumnya  maka  dapat  ditentukan  untuk  bulan berikutnya  dan  dapat  diprediksi  hasilnya.  Dari  dua bulan pengujian yang dilakukan maka didapat prediksi dengan  tingkat  akurasi  pada  bulan  april  43.733  dan untuk  prediksi  rata-rata  tiga  bulan  berjalan  untuk prediksi  yaitu  43.667.  Maka,  Algoritma  Monte  Carlo dapat direkomendasikan dalam pengendalian persediaan BBM yang selalu tersedia.

## Daftar Rujukan
[1] Prawita,  R.  (2021).  Simulasi  Metode  Monte  Carlo  dalam Menjaga  Persediaan  Alat  Tulis  Kantor.  Jurnal  Informatika Ekonomi Bisnis, 72-77. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.69
[2] Yanuarsyah,  M.  R.,  Muhaqiqin,  M.,  &  Napianto,  R.  (2021). Arsitektur  Informasi  Pada  Sistem  Pengelolaan  Persediaan Barang  (Studi  Kasus:  Upt  Puskesmas  Rawat  Inap  Pardasuka Pringsewu).  Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi,  2(2),  61- 68. https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i2.869
[3] Santony,J.(2020).Simulasi  penjadwalan  proyek  pembangunan jembatan  gantung  dengan  metode  Monte  Carlo.  Jurnal Informasi dan Teknologi, 30-35.
https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.34
[4] Nasution,    K.    N.    (2016). Prediksi    Penjualan    Barang    Pada Koperasi    PT.Perkebunan    Silindak    Dengan    Menggunakan Metode  Monte  Carlo . JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),
3(6), 65–59.
[5] Suban,A.L.,Uran,J.K.Y,  &Kalla,Y.(2015).  Simulasi  Perkiraan Keuntungan  Penjualan  Pulsa  pada    Uran  Cell  Menggunakan Metode      Monte      Carlo      Berbasis      Web.  Jurnal  Teknologi dan Rekayasa (Sentra),
https://doi.org/10.22219/sentra.v0i1.1983
[6] Riupassa,R.D  (2018).Simulasi  Monte  Carlo  untuk    Penentuan Nilai  Probabilitas  Distribusi  Normal  Menggunakan  Visual Basic Application (2018). Jurnal Seminar Nasional Telekomunikasi dan Informatika (SELISIK).
[7] Hartini,      E.,  Adrial,      H.,      &      Pujiarta,      S.      (2019). Reliability  Analysis  Of  Primary  And  Purification  Pumps  In Rsg-Gas  Using  Monte    Carlo    Simulation    Approach.    Jurnal Teknologi    Reaktor  Nuklir  Tri  Dasa  Mega,  21(1),  15-22.DOI: http://dx.doi.org/10.17146/tdm.2019.21.1.5311 .
[8] Mahessya,      R.      A.      (2017).      Pemodelan      dan      Simulasi Sistem Antrian  Pelayanan  Pelanggan  Menggunakan  Metode Monte  Carlo    Pada    PT    Pos    Indonesia    (Persero) Padang.Jurnal Ilmu Komputer,6(1), 15-24.DOI: https://doi.org/10.33060/JIK/2017/Vol6.Iss1.41
[9] Mahessya,R.  A.,  Mardianti,L.,&Sovia,R.(2017).  Pemodelan Dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan Pelanggan Menggunakan  metode  Monte  Carlo  Pada  PT.  Pos  Indonesia (Persero)    Padang. Jurnal    Ilmu    Komputer, 6(1),    15-24. https://doi.org/10.33060/JIK/2017/Vol6.Iss1.41
[10] Ihksan,  M.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.(2021).Simulasi  Monte Carlo  dalam  Memprediksi  Tingkat  Pendapatan  Penjualan Kuliner  (Studi  Kasus  pada  Radja  Minas  Padang).Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 28-33.DOI:
https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.63
[11] Hayati,N.,  Defit,  S.,  &Nurcahyo,  G.  W.  (2020).    Optimalisasi Prediksi Penjualan Produk Herbal Menggunakan Metode Monte
Carlo      dalam      Meningkatkan      Transaksi      (Studi      Kasus: Toko  Herbal    An    Nabawi).    Jurnal    Informatika    Ekonomi Bisnis, 2(4), 117-122. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.54
[12] Muhaimin,  A.,  Sumijan,  S.,  &  Santony,  J.  (2020).  Pemodelan Dan Simulasi Pengelolaan Persedian Alat Tulis Kantor Dengan Metode Monte Carlo. Jaringan Sistem Informasi  Robotik-JSR, 4(1), 1-6
[13] Manurung,  K.H.,&  Santony,J.  (2019).  Sistim  Pakar  Konseling Mata  Pelajaran  Pilihan  UNBK  Menggunakan  Metode  Forward Chaining.Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi, 7-11. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v1i3.2
[14] Mardiati,  D.,    Defit,    S.,    &    Nurcahyo,    G.    W.    (2020). Simulasi Monte     Carlo     dalam     Memprediksi     Tingkat Lonjakan  Penumpang    (Studi    Kasus    di    PT.    Tri    Arga Travel).  Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  92-97.  DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.vi0.49
[15] Satria R., Sovia R., & Gema R. L.(2017), Pemodelan Dan Simulasi Antrian Pelayanan Nasabah Di  Pt  Sarana  Sumatera Barat  Ventura  Ssbv  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo,    UPI YPTK    Jurnal    KomTekInfo,    Vol.4,    NO.1,ISSN :2656-0010 https://doi.org10.33060JIK2017Vol6.Iss1.41
[16] Ihksan,    M.,    Defit,    S.,    &    Yunus,    Y.    (2021).    Simulasi Monte  Carlo      dalam      Memprediksi      Tingkat      Pendapatan Penjualan  Kuliner      (Studi      Kasus      pada      Radja      Minas Padang).      Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  28-33.  DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.63
[17] Wijaya, F. S., & Sulistio, H. (2019). Penerapan Metode Monte Carlo    Pada    Penjadwalan    Proyek    Serpong    Garden Apartment. JMTS:   Jurnal   Mitra   Teknik   Sipil,   2(3),   189- 198.DOI: 10.24912/jmts.v2i3.5828
[18] Putra,  B.  M.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.W.(2020).Simulasi Monte  Carlo  dalam  Memprediksi  Tingkat  Pendapatan Advertising.  Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  80-85.  DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.vi0.45
[19] Rahmawati,  R.,  Rusgiyono,  A.,Hoyyi,A.,&Maruddani,  D.A.I.
(2019). Expected Shortfall dengan Simulasi Monte Carlo  untuk
Mengukur Risiko Kerugian Petani Jagung.Media Statistika,12(1),117-128.DOI:
https://doi.org/10.14710/medstat.12.1.117-128
[20] Bertot,L.,Genaud,S.,&Gossa,J.(2018).ImprovingCloud Simulati on    Using    the    Monte-Carlo    Method.In  Lecture  Notes  in Computer Science,11014,404-416. DOI:
https://doi.org/10.1007/978-3-319-96983-1_29