## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   2 Hal: 60-65 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Simulasi Monte Carlo dalam Mengidentifikasi Peningkatan Penjualan Tanaman Mawar
Dian Cyntia Dewi 1  , Sumijan 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
diancyntia89@gmail.com

## Abstract
Roses  are  one  of  the  most  popular  types  of  plants  in  the  community.  The  sale  of  roses  at  the  flower  shop  of  5  siblings  is increasingly  in  demand.  Identifying  the  increase  in  sales  is  important  in  analyzing  sales  progress.  At  the  present  time  the seller  can  only  see  a  manual  increase  in  sales  that  are  most  in  demand.  This  study  aims  to  determine  predictions  of  the increase in sales of rose flowers with a monte carlo simulation accurately and accurately. The data that will be processed in this study in the last 2 years, namely 2018 and 2019, rose plants obtained at the 5 Brothers Flower Shop in Solok City. There are several types of roses in the predicted sales level.  Then the data  will be converted into the probability distribution into cumulative  frequency  and  followed  by  generating  random  numbers  so  that  they  can  determine  random  numbers.  Next,  we will group the boundary intervals of the random numbers that have been obtained and continue with the simulation process so that the simulation results and percentage accuracy are obtained using the Monte Carlo method. The results of this study on data processing from 2019 to 2020 have an accuracy of 90%. So this research is very appropriate in identifying the increase in sales for the following year. The design of this system determines the amount of increased sales of goods using the monte carlo  method  in  a  flower  shop  of  5  siblings.  Monte  Carlo  simulations  can  be  used  to  identify  specific  sales  increases.  The results obtained are quite accurate using the Monte Carlo method.
Keywords: Simulation, Monte Carlo, Identify, Selling, Rose.

## Abstrak
Mawar adalah salah satu jenis tanaman yang paling banyak di minati oleh kalangan masyarakat.Penjualan mawar pada toko bunga 5 bersaudara semakin hari semakin banyak peminatnya.Mengidentifikasi peningkatan penjualan merupakan hal  yang penting  dalam  menganalisa  perkembangan  penjualan.  Pada  saat  sekarang  ini  penjual  hanya  bisa  melihat  peningkatan penjualan  secara  manual  yang  paling  banyak  diminati.Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menetukan  prediksi  peningkatan penjualan  bunga  mawar  dengan  simulasi  monte  carlo  secara  tepat  dan  akurat.Data  yang  akan  diolah  dalam  penelitian  ini sebanyak...tanaman  mawar  yang  di  dapatkan  di  Toko  Bunga  5  Bersaudara  Kota  Solok.  Terdapat  beberapa  jenis  mawar  di prediksi  tingkat  penjualannya.  Selanjutnya  data  akan  di  konversikan  distribusi  probabilitas  ke  dalam  bentuk  frekuensi komulatif  dan  dilanjutkan  dengan  membangkitkan  bilangan  acak  sehingga  dapat  menentukan  bilangan  acak.  Selanjutnya akan  mengelompokkan  batas  interval  dari  bilangan  acak  yang  sudah  di  dapatkan  dan  dilanjutkan  dengan  proses  simulasi sehingga mendapatan hasil simulasi dan persentase akurasinya dengan menggunakan metode monte carlo. Hasil penelitian ini terhadap pengolahan data tahun 2019 hingga tahun 2020 memiliki akurasi 90%. Sehingga penelitian ini sangat tepat dalam mengidentifikasi peningkatan penjualan untuk tahun berikutnya.Desain sistem ini menentukan jumlah peningkatan penjualan barang-barang  dengan  menggunakan  metode  monte  carlo  di  toko  bunga  5  bersaudara.  Simulasi  Monte  Carlo  telah  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  peningkatan  penjualan  secara  spesifik.  Hasil  yang  didapatkan  cukup  akurat  dengan menggunakan metode monte carlo.
Kata kunci : Simulasi, Monte Carlo, Identifikasi, Penjualan, Mawar.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Penjualan  merupakan  kegiatan  pemasaran  yang langsung  berhubungan  dengan  konsumen  pengguna. Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  pada  masa saat  ini,  hampir  bisa  dipastikan  semua  pekerjaan  bisa dioptimalkan  dengan  bantuan  teknologi,  salah  satunya yaitu  untuk  memprediksi  suatu  nominal  atau  jumlah yang  berguna  untuk  masa  yang  akan  datang.  Prediksi merupakan  proses  keilmuan  untuk  memperoleh pengetahuan  secara  sistematis  berdasarkan  bukti  fisik [ 1 ].  Dalam  era  globalisasi  ekonomi  saat  ini  menuntut persaingan  yang  kompetitif  bagi  setiap  perusahaan untuk  selalu  melakukan  inovasi  dalam  pencapaian tujuan perusahaan. Salah satu tujuan perusahaan adalah
mendapatkan  keuntungan  dari  usahanya  dan  selalu berupaya untuk menjaga dan mempertahankan kelangsungan  hidup  usaha  serta  meningkatkan  dan mengembangkan usahanya. Kenyataan tersebut berlaku bagi  semua  jenis  usaha,  salah  satunya  usaha  yang bergerak  pada  jasa  penjualan  seperti  Toko  Bunga  5 Bersaudara.  Toko  Bunga  5  Bersaudara  merupakan salah  satu  badan  usaha  jasa  penjualan  yang  melayani penjualan  berbagai  macam  tanaman.Toko  Bunga  5 Bersaudara  sudah  berdiri  selama  25  tahun  di  Kota Solok.  Permintaan  pasar  yang  tidak  menentu  membuat perusahaan  belum  mampu  sepenuhnya  memperkirakan seberapa  banyak  barang  yang  harus  disediakan berdasarkan permintaan pasar. Mempredikisikan
penjualan adalah kegiatan untuk mengestimasi besarnya  penjualan  barang  atau  jasa  oleh  produsen, distributor pada periode  waktu dan  wilayah pemasaran tertentu.  Ketika  penjualan  diprediksi  dengan  akurat maka pemenuhan permintaan konsumen dapat diusahakan  tepat  waktu,  dan  perusahaan  dapat mengatasi  adanya  permasalahan  kehabisan  stok,  agar dapat meningkatkan penjualan di waktu mendatang.
Berdasarkan masalah di atas, untuk itu perlu dilakukan sebuah  simulasi  untuk  memprediksi  jumlah  penjualan pada  Toko  Bunga.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  tersebut  adalah metode Monte Carlo. Monte Carlo adalah suatu metode yang  digunakan  untuk  menghasilkan  outcome  dari suatu  distribusi  probabilitas.  Proses  random  dalam Monte  Carlo menggunakan  angka-angka  random. Angka  random  ini  adalah  suatu  set  angka  yang kemungkinan  timbulnya  adalah  sama  (probabilitas timbulnya  angka  tersebut  sama)  dan  pola  angka  yang timbul  tidak  dapat  diidentifikasi.  Angka  random  yang dipakai  dalam  simulasi Monte  Carlo ini  dihasilkan komputer [ 2 ].
Simulasi Monte  Carlo memiliki  sifat  dasar  stokastik yang  artinya  metode  ini  berdasarkan  pada  penggunaan angka-angka  yang  bersifat  acak  (random  number)  dan kemungkinan  untuk  mengidentifikasi  sebuah  masalah, metode ini sebelumnya digunakan untuk menyelesaikan masalah  kuantitatif  dengan  proses  fisik.  Seperti pelemparan  dadu  atau  pencocokan  kartu  untuk menurunkan  sampel  [ 3 ].  Persediaan  yang  cukup berguna  untuk  meminimalkan  modal  yang  telah diinvestasikan  ke  dalam  persediaan  tersebut.  Untuk mengetahui persediaan stok barang di masa depan agar bisa  terhindar  dari  kerugian  dibutuhkan  sebuah  proses simulasi yang mampu memprediksi jumlah stok barang dimasa  depan  [ 4 ].  Bilangan  acak  merupakan  bilangan yang  tidak  dapat  diprediksi  kemunculannya,  bilangan acak  dapat  dibangkitkan  dengan  pola  tertentu  yang dinamakan dengan distribusi mengikuti fungsi distribusi  yang  ditentukan.  Banyak  algoritma  atau metode  distribusi  yang  dapat  digunakan  untuk membangkitkan bilangan acak. Bilangan acak (random number)  banyak  digunakan  di  dalam  kriptografi (keamanan  data). Monte  Carlo ini  memberikan  solusi praktis untuk mengangkut masalah yang muncul dalam efek  visual,  animasi  fitur,  desain  arsitektur,  dan visualisasi produk, dan saat ini banyak digunakan untuk merender gambar dalam industri yang sesuai [ 5 ].
Metode Monte  Carlo dibagi  menjadi  dua  yaitu Monte Carlo  Standard dan Monte  Carlo  Variance  Reduction . Metode Monte  Carlo  Standard adalah  sebuah  teknik untuk menyelesaikan suatu masalah dengan menjalankan  percobaan  dalam  jumlah  banyak,  yang disebut simulasi, untuk  mendapatkan  hasil  yang paling mendekati  dari  percobaan  yang  dilakukan.  Sedangkan metode Monte  Carlo  Variance  Reduction merupakan perluasan  dari  metode Monte  Carlo  Standard dengan menggunakan  teknik  pengurangan.  Metode Monte Carlo untuk  mensimulasikan  solusi  analog  masalah nilai batas Dirichlet di mana Laplacian digantikan oleh
Laplacian  fraksional  dan  kondisi  batas  diganti olehkondisi  padakontraktor  di  luar  domain  [ 6 ].  Dasar dari  metode Monte  Carlo adalah  percobaan  berbagai elemen  kemungkinan  dengan  menggunakan  sampel acak.  Keunggulan  dari  metode Monte  Carlo ini merupakan  alat  perhitungan  numerik  yang  kuat  untuk mensimulasikan data statistik, simulasi ini memperoleh nilai  keakuratan  secara  akurat  dari  bentuk  fisik  sistem yang dapat diamati [ 7 ].
Pendekatan simulasi harus diawali dengan pembangunan model sistem nyata, model tersebut harus dapat  menunjukkan  bagaimana  berbagai  komponen dalam  sistem  saling  berinteraksi  sehingga  benar-benar menggambarkan  perilaku  sistem.Setelah  model  dibuat maka  model  tersebut  ditransformasikan  ke  dalam program  komputer  sehingga  memungkinkan  untuk disimulasikan  [ 8 ].  Kelemahan  utama  dari  metode  ini, sebagaimana  disebutkan  adalah  dinamika  pembawa, yang  didasarkan  pada  mekanika  klasik,  sehingga  tidak dapat menangkap efek kuantum seperti penerowongan. Kelemahan  ini  menjadi  semakin  penting  dengan  terus menurunnya  perangkat  [ 9 ].  Setiap  percobaan  yang dilakukan  adalah  perkiraan  dari  percobaan  tersebut, misalnya nilai numerik untuk variabel input, mengevaluasi  model  untuk  menghitung  hasil  yang diinginkan,  dan  mengumpulkan  nilai-nilai  untuk analisis  selanjutnya  [ 10 ].  Model  adalah  suatu penjelasan  mengenai  suatu  hal  yang  dapat  digunakan untuk  memberikan  gambaran  tentang  sesuatu  yang tidak  dapat  diamati  secara  langsung  [ 11 ].  Simulasi merupakan  alat  yang  sering  digunakan  dalam mempelajari atau menganalisis perilaku kerja dari suatu sistem atau proses oleh manajemen dalam menyelesaikan pekerjaannya [ 12 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam metodologi penelitian ini menjelaskan beberapa aturan  dan  prosedur  yang  akan  dilakukan  untuk  dapat menyelesaikan permasalahan. Tujuan dari penelitian ini untuk memberikan informasi seputar simulasi penjualan  tanaman  mawar  yang  akan  terjual  pada periode berikutnya berdasarkan data penjualan tanaman mawar  periode  sebelumnya.  Kerangka  kerja  pada penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1 berikut :

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  gambar  kerangka  penelitian  diatas  maka masing-masing langkah diuraikan sebagai berikut :

## 2.1 Identifikasi Permasalahan
Proses pengidentifikasian bertujuan sebagai peninjauan objek  yang  akan  diteliti  berguna  untuk  pengamatan serta  pencarian  permasalahan  yang  ada.  Tahap mengidentifikasi  permasalahan  merupakan  tahap  awal dalam melakukan penelitian.
2.2 Analisa Permasalahan
Memahami  permasalahan  dengan  ruang  lingkup  dan batasan  yang  sudah  ditentukan.Dengan  menganalisa permasalahan  yang  telah  ditentukan  tersebut  maka permasalahan  relatif  lebih  mudah  untuk  dipahami.Saat ini  permasalahan  yang  ada  adalah  bagaimana memprediksi  pendapatan  penjualan  tanaman  mawar dimasa mendatang.
2.3 Menentukan Tujuan Penelitian
Setelah  rumusan  permasalahan  didapat,  selanjutnya menetapkan  tujuan.  Berguna  dalam  memperjelas kerangka kerja, ruang lingkup dan batasan permasalahan,  serta  kegiatan  penelitian  yang  akan dilakukan yang menjadi sasaran utama.
2.4 Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  berguna  dalam  memahami metode  dan  referensi  pendukung  dalam  proses penelitian  ataupun  dasar-dasar  ilmu  pengetahuan. Sumber  literatur  di  dapatkan  dari  dari  artikel-artikel serta  jurnal  penelitian  terdahulu  yang  membahas mengenai metode Monte Carlo.

## 2.5 Pengumpulan Data
Tahapan  mengumpulkan    data  merupakan  tahap pengumpulan  informasi-informasi  yang  diperlukan pada  penelitian  ini.  Beberapa  cara  pengumpulan  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
a. Observasi atau melakukan pengamatan langsung ke lokasi  untukmelihat  langsung  kegiatan-kegiatan perusahaan  serta  data-data  yang  terkaitdengan materi  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  yang dilakukan.
b. Wawancara  atau  tanya  jawab  dengan  pihak-pihak terkait dengan penelitiansebagai salah satu saranayang  dilakukan  dalam  bertukar  informasi serta ide-ide.
c. Studi  pustaka  yaitu  mengumpulan  data  dan informasi  dengan  cara  membaca  dan  mempelajari buku-buku  serta  jurnal-jurnal  penelitian  yang berkaitan  dengan  penelitian,  baik  dalam  proses penganalisaan data dan informasi, maupun pemecahan masalah secara keseluruhan. d. Analisa Simulasi Menggunakan Metode MonteCarlo.
Setelah  pengumpulan  data  selesai  maka  tahapan selanjutnya  yaitumelakukan  analisis  data  dengan menerapkan metode Monte Carlo .
e. Implementasi Tahapanselanjutnya yaitu melakukan implementasi. Pada  tahap  implementasi  ini  penulis  akan melakukan penghitungan untuk memprediksi pendapatan penjualan  tanaman  mawar dimasa  yang mendatang menggunakan aplikasi simulasi berbasis web  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  & Database  MySql  dengan  menerapkan  algoritma perhitungan metode Monte Carlo .
f. Pengujian Hasil Tahapan  ini  dilakukan  pencocokan  antara  hasil perhitungan  manual  metode Monte  Carlo dengan hasil  dari  perhitungan  metode Monte  Carlo menggunakan  aplikasi  simulasi  berbasis  web menggunakan bahasa pemograman PHP & Database MySql.
g. Analisa Hasil Melakukan analisa hasil untuk mengetahui keakuratan  hasil  yang  didapat  dari  perhitungan dalam penerapan metode Monte Carlo .

## 3.    Hasil dan Pembahasan
Hasil  simulasi  monte  carlo  didapatkan  prediksi  untuk tahun  2018  sebesar  695,akurasi  keberhasilan  dari prediksi  peningkatan  penjualan  untuk  tahun  2018 adalah  sebesar  87%.  Akurasi  keberhasilan  pada  tahun 2019  adalah  sebesar  944.Dalam  membangun  sebuah model  simulasi  terdapat  beberapa  langkah-langkah yang harus dilakukan.
3.1. Menetapkan Distribusi Probabilitas
Untuk menetapkan sistribusi probabilitas dapat dilakukan  dengan  cara  membagi  tiap  frekuensi  dengan total  frekuensi  yang  ada.  Maka  rumus  untuk menentukan disribusi probabilitas adalah:
P = F / J
(1)
Dimana:
P = Distribusi Probabilitas;
F = Frekuensi;
J = Total Frekuensi.
3.2. Membangun Distribusi Probabilitas Komulatif
Distribusi  Probabilitas  Komulatif  dapat  dicari  dari penjumlahan  distribusi  probabilitas  dan  distribusi komulatif dengan  menjumlahkan angka pada distribusi probabilitas dengan jumlah sebelumnya. Maka rumusnya adalah:
DPK = AK +  JA
(2)
Di mana:
DPK = Distribusi Probabilitas Komulatif;
AK = Angka Kemungkinan;
JA = Jumlah Angka Sebelumnya.
3.3. Menentukan Interval Angka Acak
Interval  angka  acak  dapat  ditentukan  berdasarkan kepada  kemungkinan  terjadi  dan  komungkanan komulatif yang didapatkan pada langkah sebelumnya.Penetapan  interval  angka  acak  dilakukan pada setiap variabel.Fungsi dari interval angka acak ini adalah  untuk  menentukan  batas  antara  variabel  satu denagn variabel lainnya.
3.4. Membangkitkan Angka Acak
Pembangkitan  angka  acak  akan  menghasilkan  urutan angka-angka dan hasilnya nanti akan dapat mengetahui probabilitas.  Untuk  membangkitkan  angka  acak  pada penelitian  ini  dugunakan  metode Mixed  Congruent Method . Berikut rumus dari Mixed Congruent Method :
Z i+1 = (d * Z i + c) mod m (3)
Di mana:
d = konstanta Pengali (d < m);
c = konstanta pergeseran (c < m);
m = konstanta modulus ( m > 0 );
Z i = bilangan awal (bilangan bulat ≥ 0, Z 0 < m).
3.5. Melakukan Simulasi Metode Monte Carlo
Simulasi  Metode  Monte  Carlo  dilakukan  dengan  cara membandingkan  dan  menghitung  angka  acak  yang telah  dibangkitkan  pada  langkah  sebelumnya  dengan interval angka angka acak.
Berikut  tahapan  proses  analisa  monte  carlo  dalam memprediksi peningkatan penjualan tanaman mawar di Toko 5 bersaudara:
3.6. Pengelompokkan Data Penjualan
Data  yang  digunakan  untuk  memprediksi  peningkatan penjualan tanaman mawar adalah data penjualan. Salah satu  data  penjualannya  yaitu  data  penjualan  tanaman mawar tahun 2018 pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Jumlah Penjualan Pada Tahun 2017 No Bulan Jumlah 1 Januari 253 2 Februari 258 3 Maret 184 4 April 179 5 Mei 226 6 Juni 267 7 Juli 192 8 Agustus 216 9 September 293 10 Oktober 192 11 November 197 12 Desember 182 Total 2.639
Dari  Tabel  1  tanaman  mawar  yang  terjual  terdapat sebanyak  2.639,yang  dikelompokkan  untuk  dapat melakukan  simulasi  monte  carlo  dalam  memprediksi peningkatan penjualan di toko bunga 5 bersaudara.
3.7. Menghitung Distribusi Probabilitas
Berikut  adalah  Tabel  2  yang  menyajikan  perhitungan distribusi probabilitas berdasarkan data yang di sajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas Untuk Data Tahun 2017
No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas 1 Januari 253 0.10 2 Februari 258 0.10 3 Maret 184 0.07 4 April 179 0.07 5 Mei 226 0.09 6 Juni 267 0.10 7 Juli 192 0.07 8 Agustus 216 0.08 9 September 293 0.11 10 Oktober 192 0.07 11 November 197 0.07 12 Desember 182 0.07 Jumlah 2.639 1
Perhitungan  distribusi  probabilitas  didapatkan  dari frekuensi dibagi dengan total frekuensi.
3.8. Menghitung Distribusi Kumulatif
Berikut  adalah  perhitungan  distribusi  komulatif  yang disajikan di Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Kumulatif Data Tahun 2017
No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas Probabilitas Kumulatif 1 Januari 253 0.10 0.10 2 Februari 258 0.10 0.20 3 Maret 184 0.07 0.27 4 April 179 0.07 0.34 5 Mei 226 0.09 0.43 6 Juni 267 0.10 0.53 7 Juli 192 0.07 0.62 8 Agustus 216 0.08 0.60 9 September 293 0.11 0.68 10 Oktober 192 0.07 0.79 11 November 197 0.07 0.86 12 Desember 182 0.07 0.93 Jumlah 2.639 1 1
Berdasarkan  Tabel  3  perhitungan  distribusi  komulatif untuk  distribusi  komulatif  bulan  januari  sama  dengan distribusi probabilitas bulan januari.
3.9. Menentukan interval bilang acak
Berikut adalah tabel yang menyajikan untuk menentukan interval bilangan acak.
Tabel 4. Interval Angka Random Data Tahun 2017
No Bulan Frekuensi Probabilitas Kumulatif Interval Angka Random Awal Akhir 1 Januari 253 0.10 1 10 2 Februari 258 0.10 11 20 3 Maret 184 0.07 21 27 4 April 179 0.07 28 34 5 Mei 226 0.09 34 43 6 Juni 267 0.10 44 53 7 Juli 192 0.07 54 60 8 Agustus 216 0.08 63 68 9 September 293 0.11 72 79 10 Oktober 192 0.07 80 86 11 November 197 0.07 86 93 12 Desember 182 0.07 95 100
3.10. Menghitung  dan  membangkitkan  bilangan  acak (random)
Untuk menentukan interval bilangan acak dihitung dari jumlah  terjual  tanaman  mawar  setelah  menghitung interval  acak,  selanjutnya  melakukan  perhitungan bilangan acak . Perhitungan bilangan random dilakukan dengan metode mixed congruential generator. Diketahui nilai d=19,z=20,c=24,m=99.
Tabel 5. Angka Random No Angka Acak
1 8
2
77 3 2 4 62
5
14
6
92
7 89 8 32 9 38 10 53 11 41 12 11
Berdasarkan  tabel  di  atas  didapatkan  bilangan  acak sebanyak 12 yaitu, 8,77,2,62,14,92,89,32,38,53,41,11.
3.11. Hasil Simulasi
Berikut  ini  adalah  hasil  dan  simulasi  untuk memprediksi peningkatan penjualan tanaman mawar.
Tabel 6.  Hasil Simulasi Prediksi Untuk Tahun 2018
Bulan Angka random Hasil Simulasi Januari 8 253 Februari 77 258 Maret 2 184
Sedangkan  Tabel  7  memperlihatkan  hasil  simulasi prediksi  jumlah  penjualan  untuk  pada  3  bulan  pertama di tahun 2019 berdasarkan data tahun 2018.
Tabel 7. Hasil Simulasi Prediksi Untuk Tahun 2019 Bulan Angka random Hasil Simulasi Januari 8 284 Februari 77 275 Maret 2 385

## 4. Kesimpulan
Metode Monte  Carlo telah  berhasil  diterapkan  untuk memprediksi  jumlah  penjualan  pada  Toko  Bunga  5 Bersaudara  di  masa  akan  datang  berdasarkan  data penjualan  masa  lalu.  Metode Monte  Carlo telah berhasil  diimplementasikan  ke  dalam  bentuk  aplikasi sistem  yang  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman PHP. Diperoleh tingkat akurasi perbandingan  antara  hasil  simulasi  dengan  data  real yaitu  87%  untuk  tahun  2018  dan  90%  untuk  tahun 2019.

## Daftar Rujukan
[1] Astia,  R.  Y.,  Santony,  J.,  &  Sumijan,  S.  (2019).  Prediction  of Amount  of  Use  of  Planning  Family  Contraception  Equipment Using Monte Carlo Method (Case Study In Linggo Sari Baganti District). Indonesian  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data
Mining , 2 (1), 28-36. DOI:
http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.5825  .
[2] Nasution,  K.  N.  (2016). Prediksi  Penjualan  Barang  Pada Koperasi PT. Perkebunan Silindak dengan Menggunakan Metode Monte Carlo . JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 3 (6).
[3] Dedrizaldi,  D.,  Masdupi,  E.,  &  Linda,  M.  R.  (2019). Analisis Perencanaan Persediaan Air Mineral dengan Pendekatan Metode Monte  Carlo  pada  PT.  Agrimitra  Utama  Persada . Jurnal  Kajian Manajemen dan Wirausaha , 1 (1).
[4] Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan Barang  menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistim
Informasi dan Teknologi , 1 (3), 7-11. DOI:
https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3  .
[5] Novák, J., Georgiev,  I., Hanika, J., & Jarosz,  W. (2018). Monte Carlo  Methods  for  Volumetric  Light  Transport  Simulation.  In
Computer Graphics Forum , 37(2), 551-576. DOI: https://doi.org/10.1111/cgf.13383  .
[6] Kyprianou, A. E., Osojnik, A., & Shardlow, T. (2018). Unbiased ‘walk-on-spheres’  Monte  Carlo  Methods  for  the  Fractional Laplacian. IMA  Journal  of  Numerical  Analysis , 38 (3),  1550- 1578. DOI: https://doi.org/10.1093/imanum/drx042  .
[7] Liu,  C.  Q.,  Wei,  Z.,  Han,  C.,  Huang,  C.,  Huang,  Z.  W.,  Ma,  Z. W., Zhang, S. J., Peng, S. H., Li, W. M., Bai, X. H., Wang, J. R., Lu, X. L., Zhang, Y., Xu, D. P., Su, X. D., & Yao, Z. E. (2019).
Monte  Carlo  Simulation  of  Fast  Neutron-Induced  Fission  of 237Np. Chinese Physics C , 43 (6). DOI: https://doi.org/10.1088/1674-1137/43/6/064001  .
[8] Hutahaean,  H.  D.  (2018). Analisa  Simulasi  Monte  Carlo  untuk Memprediksi  Tingkat  Kehadiran  Mahasiswa  dalam  Perkuliahan (Studi  Kasus:  STMIK  Pelita  Nusantara) . Journal  of  Informatic Pelita Nusantara , 3 (1).
[9] Abedi,  A.,  &  Sharifi,  M.  J.  (2018).  Quantum  Monte  Carlo Simulation of Dissipative Transport using Bohmian Trajectories. Journal  of  Computational  Electronics , 17 (1),  68-75.  DOI: https://doi.org/10.1007/s10825-017-1117-1  .
[10] Fujimoto,  R.,  Bock,  C.,  Chen,  W.,  Page,  E.,  &  Panchal,  J.  T.
(2017 ). Research  Challenges  in  Modeling  and  Simulation  for Engineering  Complex  Systems. Springer,  Cham ,  1–11.  DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-319-58544-4 .
[11] 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  .
[12] Simamora,  R.  J.,  &  Jamaluddin.  (2017). Simulasi  Monte  Carlo dengan  Model  Persediaan  Stokastik  Pada  PT.  Bingei  Medan . JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , 1 (2), 30-35.