## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   3 Hal:  74-79 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Simulasi Monte Carlo dalam Memprediksi Disribusi Kopi Starbuck
Dedi Irawan 1  , Sumijan 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3
1 STMIK Triguna Dharma Medan
2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang dediirawan8223@gmail.com

## Abstract
Distributing  and  marketing  Starbuck  coffee  is  a  very  important  part  of  the  company  PT  Vision  Logistik  Transindo  in increasing  a  profit.  Starbuck  is  a  company  originating  from  the  United  States  headquartered  in  Seattle,  Washington,  and already  has  the  world's  largest  coffee  shop  with  20,336  stores  in  61  countries,  including  Indonesia.  In  distribution management  it  is  very  necessary  to  determine  the  Starbuck  coffee  needed,  so  that  customer  demand  can  be  fulfilled.  This study conducted data on Starbucks coffee distribution from 2017 to 2019. The data processing in this case uses the Monte Carlo algorithm to predict the distribution of Starbuck coffee. In accelerating data processing, this study applies a Web-based program with the PHP programming language (Hypertext Processor). The result of the test is to get the predicted results of Starbuck  coffee  with  an  accuracy  level  of  90%.  So  that  the  results  obtained  can  help  the  company  PT.Vision  Logistik Transindo in increasing distribution in the coming year.
Keywords: Monte Carlo, Prediction, Distribution, Starbuck Coffee, Simulation.

## Abstrak
Mendistribusikan dan memasarkan kopi Starbuck merupakan bagian yang sangat penting bagi perusahaan PT.Vision Logistik Transindo  dalam  meningkatkan  suatu  laba.  Starbuck  adalah  perusahaan  yang  berasal  dari  Amerika  Serikat  yang  berkantor pusat di Seatlle,Washington,  dan  sudah  memiliki  kedai  kopi  terbesar  di dunia  dengan  20.336  kedai  di  61 negara,  termasuk Indonesia.  Dalam  manajemen  pendistribusian  sangat  perlu  untuk  menentukan    kopi  Starbuck  yang  dibutuhkan,  sehingga permintaan  pelanggan  dapat  terpenuhi.  Penelitian  ini  melakukan  data  distribusi  kopi  Starbucks  tahun  2017  sampai  2019. Pengolahan  data  dalam  ini  menggunakan  algoritma  Monte  Carlo  untuk  memprediksi  distribusi  kopi  Starbuck.  Dalam mempercepat  pengolahan  data,  penelitian  ini  mengaplikasikan  program  berbasis  Web  dengan  Bahasa  pemrograman  PHP (Hypertext  Processor).  Hasil  dari  pengujian  adalah  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  kopi  Starbuck  dengan  tingkat akurasinya  sebesar  90%.  Sehingga  hasil  yang  diperoleh  dapat  membantu  perusahaan  PT.Vision  Logistik  Transindo  dalam meningkatkan distribusi ditahun yang akan datang.
Kata kunci: Monte Carlo, Prediksi, Distribusi, Kopi Starbuck, Simulasi. .
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
PT. Vision Logistik Transindo adalah perusahaan yang bergerak  dibidang  Distributor    yang  mana  perusahaan ini  yang  kegiatanya  mendistribusikan  kopi  Starbuck. sebagai  salah  satu  perusahan  distributor  maka  sangat penting    untuk  mengelola  kopi  Starbuck  dengan  baik agar selalu dapat memenuhi permintaan  konsumen [ 1 ]. Oleh  karena  itu  perusahaan  harus  wajib  melakukan manajemen  kontrol  yang  baik  dan  merencanakan berapa  jumlah kopi  Starbuck  yang  harus  di distribusikan agar dapat permintaan pelanggan terpenuhi  [ 2 ].  Agar  tidak  terjadi  kesalahan  dalam mendistribusikan  kopi  Starbuck  yang  beresiko  dari kerugian,dibutuhkan sebuah proses simulasi yang dapat memprediksi  distribusi  kopi  Starbuck  ditahun  yang akan  datang.  Prediksi  distribusi  kopi  Starbuck  adalah cara  yang  tepat  untuk  mengetahui  berapa  hasil kedepanya dan berapa biaya yang harus
dikeluarkan.biasanya  untuk  mengetahui  distribusi masih menggunakan  cara  yang  lama,ini  akan berdampak  pada  masalah  finansial  dan overload barang,menghadapi situasi seperti ini maka di perlukan suatu  metode  untuk  menganalisis  atau  memprediksi kemungkinan untuk kedepanya [3 ].
Simulasi  adalah  teknik    untuk  meniru  suatu  operasi yang  terjadi  pada  suatu  sistem  dengan  memamfaatkan bantuan  perangkat  komputer  dan  dilandasi  oleh beberapa  asumsi  tertentu  agar  sistem  tersebut  bisa dipelajari  secara  ilmiah.  Pada  simulasi  ditemukan adanya  kejadian  yang  difokuskan  untuk  menganalisis sebuah  sistem.  bisa dilakukan pendekatan dalam aspek statistik  dan  probabilitas  untuk  memprediksi  kejadian yang  terjadi  sebagai  data  yang  diperlukan  untuk dilakukannya simulasi [ 4 ].
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  metode  yang  digunakan untuk  mengevaluasi  suatu  model  deterministik  yang
melibatkan bilangan acak sebagai salah satu input. Pada umumnya  bilangan  acak  yang  digunakan  berdistribusi normal baku [ 5 ]. Tujuan simulasi adalah pelatihan studi perilaku  sistem,  hiburan.  Pada  umumnya  menjalankan tes  lapangan  sama  dengan  simulasi,  dimana  sistem yang  diminati  digantikan  oleh  model  terkomputerisasi. Simulasi  melibatkan  pembuatan  model  yang  meniru perilaku yang menarik dengan model untuk menghasilkan pengamatan perilaku sistem  [ 6 ].
Pemodelan  simulasi  Monte  Carlo  digunakan  untuk membantu menentukan perkiraan jumlah distribusi kopi Starbuck,  sehingga  bisa  dipakai  sebagai  pertimbangan dalam  membuat  strategi  untuk  memasarkan  dan  men distribusi kopi Starbuck yang efektif  [ 7 ].
Metode  Monte  Carlo  adalah  algoritma  komputasi untuk mensimulasikan berbagai perilaku sistem, seperti sistem penjualan pada perusahaan. Metode ini nantinya akan  melakukan  perhitungan  secara  komputasi  dengan menggunakan  bilangan  acak  yang  akan  menghasilkan nilai  untuk  tahun  yang  akan  datang  [ 8 ].  Istilah  Monte Carlo sering dianggap sama dengan simulasi probabilistik.  Metode  Monte  Carlo  menggunakan generate  probabilitas  distribusi  bilangan  acak  yang diolah,  yang  kemudian  divalidasi  dengan  data  fakta tujuannya  adalah  untuk  memastikan  kondisi  simulasi relatif sama kondisi sebenarnya [ 9 ].
Prediksi  adalah  proses  untuk  meramalkan  suatu variable  di  masa  mendatang  dengan  berdasarkan pertimbangan data pada masa lampau. Data yang sering digunakan  untuk  melakukan  prediksi  adalah  data  yang berupa data kuantitatif. Prediksi tidak harus memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari  jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi [ 10 ].
Pada  penelitian  terdahulu,metode  Monte  Carlo  juga dapat di gunakan untuk  memprediksi pengadan barang pada  PT.  Rizano  Cipta  Mandiri.di  mana,simulasi  di lakukan  dengan  menggunakan  angka  acak  untuk memprediksi pengadaan barang dalam sebuah perusahaan  yang  akan  datang  [ 11 ]  dan  peneliti selanjutnya  yang  menggunakan  Simulasi  Monte  Carlo yaitu  untuk  memprediksi  optimal  dalam  produksi  bata merah  pada  tahun  yang  akan  datang  dengan menggunakan  data  3  tahun  terakhir,  mulai  tahun  2017 sampai  tahun  2019  dengan  tujuan  untuk  menentukan berapa  produksi  bata  merah  pada  masa  yang  akan datang  [ 12 ].  Kemudian  penelitian    yang  menggunakan simulasi  Monte  Carlo  yaitu  penjadwalan  proyek jembatan  gantung  di  mana,  hasil  pengujian  yang  telah di  olah  didapat  prediksi  dengan  tingkat  akurasinya 93,99%  untuk  prediksi  Tahun  2017,  98,77%  untuk Tahun 2018 dan 86,75% untuk Tahun 2019 [ 13 ]. pada penelitian  selanjutnya  yang  menggunakan  simulasi Monte  Carlo  yaitu  pendapatan  terbesar  pada  penjualan produk  cat.  Data  dari  hasil  dan  pembahasan  dapat diketahui tingkat akurasi prediksi pendapatan penjualan produk  cat  Lenkote  Supersilk  untuk  tahun  2017, dimana  satu  bulan  terdapat  transaksi  penjualan  produk
cat  sebanyak  15  produk  adalah  sebesar  84,3%.  Untuk tingkat  akurasi  seluruh  penjualan  produk  cat  adalah 89% [ 14 ].
Dari  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan  dapat disimpulkan  bahwa  PT.  Vision  Logistik  Transindo memerlukan  sebuah  sistem  simulasi  yang  dapat memprediksi  distribusi  kopi  Starbuck  pada  tahun  yang akan  datang.  Sehingga  perusahaan  tidak  terjadi kesalahan lagi dalam mendistribusikan kopi Starbuck.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  Monte  Carlo  yang  dapat  diaplikasikan  untuk melakukan  peramalan  yang  akan  di  gunakan  untuk memprediksi  distribusi  kopi  Starbuck. Berikut  tahapan dari  analisa  simulasi  monte  carlo  yang  ditampilkan pada Gambar 1.

## Mulai
Mengidentifikasi data yang berkaitan dengan penelitian dengan cara mengelompokkan data Menetapkan frekuensi permintaan dalam 3 tahun distribusi kopi Menghitung dan menetapkan distribusi Probabilitas Menghitung dan menetapkan probabilitas kumulatif Menentukan Interval bilangan & angka acak untuk setiap variabel Menetapkan angka acak ( Gerating Random Numbers ) a, c, I, Z 0 , & mod
Mengevaluasi prediksi Monte Carlo dengan cara
Mensimulasikan Hasil Simulasi untuk tahun berikutnya

## Selesai
Gambar 1.Tampilan Analisa Metode Monte Carlo
Terdapat  tujuh  (7)  langkah  dalam  menerapkan  metode Monte  Carlo  pada  tahap  pengolahan  data  terhadap simulasi ini yaitu:
1. Mengidentifikasi  data  distribusi  kopi  Starbuck dengan cara mengelompokkan data dan menetapkan frekuensi permintaan dalam  3 tahun.
2. Menghitung dan menetapkan distribusi probabilitas . Perhitungan  distribusi  probabilitas  ini  dilakukan pada tahun 2017 sampai tahun 2019.
3. Menghitung dan menetapkan probibalitas kumulatif setiap distribusi kopi Starbuck.
4. Menentukan Interval bilangan dan angka acak untuk setiap  variabel.  Digunakan  sebagai  penetapan perbadingana dari interval yang ditetapkan..
5. Menetapkan  angka  acak (Generating  Random Numbers). yaitu a, c, i,  Z0, dan mod .dengan rumus yang telah ditetapkan.
6. Mengevaluasi  prediksi Monte  Carlo dengan  cara mensimulasikan data 3 tahun.
7. Hasil simulasi untuk memprediksi tahun berikutnya , apabila data tersebut masih ada untuk di simulasikan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  data  histori  yaitu  data jumlah  distribusi  kopi  Starbuck  mulai  tahun  2017 sampai  tahun  2019.  Selanjutnya  dilakukan  tahapan- tahapan analisa metode Monte Carlo sebagai berikut:
A. Mengidentifikasi dan mengelompokan data distribusi  kopi  Starbuck  dari  Tahun    2017,  2018, 2019.
Tabel 1. Mengelompokan data  jumlah distribusi kopi Starbuck No Bulan Tahun Distribusi Kopi Starbuck 2017 2018 2019 1 Januari 29 28 29 2 Februari 30 32 35 3 Maret 25 27 27 4 April 22 28 29 5 Mei 35 30 33 6 Juni 28 34 30 7 Juli 26 30 34 8 Agustus 35 39 28 9 September 40 35 37 10 Oktober 27 25 38 11 November 25 26 32 12 Desember 30 29 26 Jumlah 352 363 378
Tabel 1. Menampilkan  jumlah distribusi kopi Starbuck dengan  total  jumlah  frekuensi  tiap  tahunnya.Tahun 2017  sebanyak  352  kopi  Starbuck  dan  Tahun  2018 sebanyak 363  dan Tahun 2019 sebanyak 378.
B. Menghitung distribusi probabilitas.
Tahap  berikutnya  adalah  menetapkan  distribusi probabilitas  untuk  variabel-variabel  penting.  Dimana, akan  dihitung  besar  kemungkinan  variabel-variabel penting  tersebut  akan  terjadi,  yaitu  dengan  membagi jumlah  frekuensi  masing-masing  variabel  dengan  total jumlah seluruh frekuensi variabel. Dengan rumus yaitu:
Pi = fi / n………………………………(1)
Keterangan:
Pi : Probabilitas kejadian i ;
fi : Frekuensi kejadian i ;
n : Jumlah frekuensi semua kejadian.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas kopi Starbuck Tahun 2017 No Bulan Frekuensi Tahun 2017 Distribusi Probalitas 1 Januari 29 0,08 2 Februari 30 0,09 3 Maret 25 0,07 4 April 22 0,06 5 Mei 35 0,10 6 Juni 28 0,08 7 Juli 26 0,07 8 Agustus 35 0,10 9 September 40 0,11 10 Oktober 27 0,08 11 November 25 0,07 12 Desember 30 0,09 Jumlah 352 1,00
Tabel  2  Menampilkan  nilai  distribusi  probabilitas  dari frekuensi  distribusi  kopi  Starbuck    tahun  2017  dengan perhitungan sebagai berikut:
Distribusi Probabilitas ke-1 = 29/352 = 0,08
Distribusi Probabilitas ke-2 = 30/352 = 0,09
Distribusi Probabilitas ke-3 = 25/352 = 0,07
Distribusi Probabilitas ke-4 = 22/352 = 0,06 Distribusi Probabilitas ke-5 = 35/352 = 0,10
Distribusi Probabilitas ke-6 = 28/352 = 0,08
Distribusi Probabilitas ke-7 = 26/352 = 0,07
Distribusi Probabilitas ke-8 = 35/352 = 0,10
Distribusi Probabilitas ke-9 = 40/352 = 0,11
Distribusi Probabilitas ke-10 = 27/352= 0,08
Distribusi Probabilitas ke-11 = 25/352 = 0,07
Distribusi Probabilitas ke-12 = 30/352 = 0,09
Total Distribusi Probabilitas keseluruhanya adalah  =
0,08+0,09+0,07+0,06+0,10+0,08+0,07+0,10+0,11+0,0
8+0,07+0,09= 1,00
C. Menghitung distribusi kumulatif
Tahapan berikutnya adalah membangun atau mengkonversi  distribusi  probabilitas  ke  distribusi kumulatif,  yaitu  dengan  menjumlahkan  tiap  angka distribusi probabilitas dengan jumlah sebelumnya
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Kumulatif  kopi Starbuck Tahun 2017 No Bulan Tahun 2017 Distribusi Probalitas Probalitas Kumulatif 1 Januari 29 0,08 0,08 2 Februari 30 0,09 0,17 3 Maret 25 0,07 0,24 4 April 22 0,06 0,30 5 Mei 35 0,10 0,40 6 Juni 28 0,08 0,48 7 Juli 26 0,07 0,55 8 Agustus 35 0,10 0,65 9 September 40 0,11 0,76 10 Oktober 27 0,08 0,84 11 November 25 0,07 0,91 12 Desember 30 0,09 1,00 Jumlah 352 1,00
Tabel.3  Menampilkan  nilai  distribusi  probabilitas kumulatif dari frekuensi distribusi kopi Starbuck  tahun 2017 dengan perhitungan sebagai berikut:
Distribusi Kumulatif ke-1  = 0,08
Distribusi Kumulatif ke-2 = 0,08+0,09 = 0,17
Distribusi Kumulatif ke-3 = 0,17+0,07 = 0,24
Distribusi Kumulatif ke-4 = 0,24+0,06 = 0,30
Distribusi Kumulatif ke-5 = 0,30+0,10 = 0,40
Distribusi Kumulatif ke-6 = 0,40+0,08 = 0,48
Distribusi Kumulatif ke-7 = 0,48+0,07 = 0,55
Distribusi Kumulatif ke-8 = 0,55+0,10 = 0,65 Distribusi Kumulatif ke-9 = 0,65+0,11 = 0,76
Distribusi Kumulatif ke-10 = 0,76+0,08 = 0,84
Distribusi Kumulatif ke-11 = 0,84+0,07= 0,91
Distribusi Kumulatif ke-12 = 0,91+0,09 = 1,00
D.  Menentukan  interval  angka  acak  untuk  setiap variabel.
Tahapan    berikutnya  menentukan  interval  angka  acak nilai  distribusi  kumulatif  dikonversikan  ke  nilai  angka acak untuk setiap variabel, dari  tiap  tahunnya.dapat di lihat pada tabel.4
Tabel 4. Interval Angka Acak Distribusi Kopi Starbuck Tahun 2017
No Bulan Tahun 2017 DP PK Interval Angka Acak 1 Januari 29 0,08 0,08 00 - 07 2 Februari 30 0,09 0,17 08 - 16 3 Maret 25 0,07 0,24 17 - 23 4 April 22 0,06 0,30 24 - 29 5 Mei 35 0,10 0,40 30 -  39 6 Juni 28 0,08 0,48 40 - 47 7 Juli 26 0,07 0,55 48 - 54 8 Agustus 35 0,10 0,65 55 - 64 9 September 40 0,11 0,76 65 – 75 10 Oktober 27 0,08 0,84 76 – 83 11 November 25 0,07 0,91 84 – 90 12 Desember 30 0,09 1,00 91 – 99 Jumlah 352 1,00
Tabel 4 menampilkan angka acak yang berfungsi untuk menetapkan  interval  nilai  dari  setiap  variabel.sebagai acuan  untuk  hasil  simulasi  dari  setiap  frekuensi  dan berdasarkan nilai distribusi kumulatif.
E.  Tahapan  berikutnya  membentuk  dan  menetapkan bilangan acak ( Generating Random Number ).
Membangun bilangan acak berfungsi untuk menentukan  hasil  simulasi  distribusi  kopi  Starbuck. untuk  pengolahan    data  distribusi  kopi  starbuck  dapat menggunakan  nilai  bilangan  acak  yang  sama.  dalam penelitian  ini  untuk  proses  membentuk  bilangan  acak (G enerating Random Number ) menggunakan nilai: a = 7, c =  5,  Z 0 =  15  dan m =  99 ,  berikut  perhitungan untuk membangkitkan bilangan acak.
Zi =  (a * Zi  + c) mod 99
Z1 = (7 * 15 + 5) mod 99 = 11
Z2 = (7 * 11+ 5) mod 99 = 82 Z3 = (7 * 82 + 5) mod 99 = 84 Z4 = (7 * 84 + 5) mod 99 = 98 Z5 = (7 * 98 + 5) mod 99 = 97 Z6 = (7 * 97 + 5) mod 99 = 90 Z7 = (7 * 90 + 5) mod 99 = 41 Z8 = (7 * 41+ 5) mod 99 = 94 Z9 = (7 * 94+ 5) mod 99 = 69 Z10 = (7 * 69 + 5) mod 99 = 92
Z11 = (7 * 92+ 5) mod 99 = 55
Z12 = (7 * 55+ 5) mod 99 = 93
Tabel 5. Bentuk Bilangan Acak Bulan I Zi (a*Zi+ c) zi+1=(a.Zi+c) mod m Januari 0 15 110 11 Februari 1 11 82 82 Maret 2 82 579 84 April 3 84 593 98 Mei 4 98 691 97 Juni 5 97 684 90 Juli 6 90 635 41 Agustus 7 41 292 94 September 8 94 663 69 Oktober 9 69 488 92 November 10 92 649 55 Desember 11 55 390 93
Tabel  5  menggambarkan  bilangan  acak  yang  telah dibangkitkan untuk distribusi kopi Starbuck.
F. Simulasi dan hasil.
Simulasi  dilakukan  dengan  cara  memasukan  dan membandingkan angka random yang telah dibangkitkan pada tabel 5  dengan tabel interval angka random yang  ada  pada  tabel  4  untuk  data  tahun  2017, 2018  dan  2019.    Hasil  simulasi  data  tahun  2017  akan digunakan untuk  memprediksi distribusi kopi starbuck pada  tahun  2018,  sedangkan  hasil  simulasi  data  tahun 2018  akan  digunakan  untuk  distribusi  kopi  starbuck pada  tahun  2019  dan  hasil  simulasi  data  tahun  2019
disimulasikan  untuk  memprediksi    tahun  2020.berikut hasil simulasinya.
Tabel 6. Hasil Simulasi Tahun.2017/2018 Bulan Angka Acak Data Simulasi Data Real Tingkat Akurasi (%) Januari 11 30 28 93% Februari 82 27 32 84% Maret 84 25 27 93% April 98 30 28 93% Mei 97 30 30 100% Juni 90 25 34 74% Juli 41 28 30 93% Agustus 94 30 39 77% September 69 40 35 88% Oktober 92 30 25 83% November 55 35 26 74% Desember 93 30 29 97% Rata – rata distribusi kopi Starbuck 87 %
Tabel  6.  Menjelaskan  hasil  simulasi  distribusi  kopi Starbuck  tahun 2017 sampai  tahun 2018  menghasilkan tingkat akurasinya sebesar 87%.
Tabel 7. Hasil Simulasi Tahun .2018/2019 Bulan Angka Acak Data Simulasi Data Real Tingkat Akurasi (%) Januari 11 32 29 91% Februari 82 25 35 71% Maret 84 25 27 93% April 98 29 29 100% Mei 97 29 33 88% Juni 90 26 30 87% Juli 41 34 34 100% Agustus 94 29 28 97% September 69 35 37 95% Oktober 92 29 38 76% November 55 30 32 94% Desember 93 29 26 90% Rata – rata distribusi kopi Starbuck 90%
Tabel  7.  Menjelaskan  hasil  simulasi  distribusi  kopi Starbuck tahun 2017 sampai  tahun 2019  menghasilkan tingkat akurasinya sebesar 90%.
Tabel 8. Hasil Simulasi Tahun .2020 Bulan Angka. Acak Data Simulasi January 11 35 February 82 38 March 84 38 April 98 26 May 97 26 June 90 32 July 41 30 August 94 26 September 69 37 October 92 32 November 55 34 December 93 26
Tabel  8.  Menjelaskan  hasil  simulasi  distribusi  kopi Starbuck  tahun  2020 diperoleh  dari  angka  acak  yang telah dibangkitkan.

## 4. Kesimpulan
Hasil  pembahasan  analisa  yang  telah  dilakukan  pada penelitian  ini  diketahui  bahwa  tingkat  akurasi  prediksi menggunakan metode Monte Carlo untuk memprediksi distribusi kopi Starbuck adalah rata-rata 90%. Sehingga dapat  disimpulkanan  bahwa  metode  Monte  Carlo  ini cocok  digunakan  untuk  memprediksi  distribusi  kopi Starbuck  secara  akurat,  sehingga  hasil  penelitian  ini dapat  digunakan  oleh  pihak  perusahaan  PT.Vision Transindo  Logistik  dalam  meningkatkan  distribusi  di masa yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Yusmaity.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2019).  Simulasi  Monte Carlo  untuk  Memprediksi  Hasil  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus  di SMKN 2 Pekanbaru). Jurnal Informasi dan Teknologi, 1 (4), 1-6. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21 .
[2] 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 .
[3] Abishek, A., & Rao, B. N. (2019). Reliability Study of Railway Bridge  Circular  Pier  Using  Monte  Carlo  Simulation. In  Lecture
Notes in Civil Engineering, 12 , 527-535. DOI:
https://doi.org/10.1007/978-981-13-0365-4_45 .
[4] Srivastava,  A.  K.,  Kumar,  G.,  &  Gupta,  P.  (2020).  Estimating Maintenance  Budget  Using  Monte  Carlo  Simulation. Life  Cycle Reliability and Safety Engineering, 9 , 77-89. DOI: https://doi.org/10.1007/s41872-020-00110-7 .
[5] Santony,  J.  (2020).  Simulasi  Penjadwalan  Proyek  Pembangunan Jembatan  Gantung  dengan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal Informasi dan Teknologi, 2 (1), 30-35.
DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.34 .
[6] 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 .
[7] Geni,  B.  Y.,  Santony,  S.,  &  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 .
[8] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2018). Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo . Jurnal KomtekInfo, 5 (3), 33-41.
[9] Favre-Bulle,  I.  A.  (2018).  Light  Scattering  in  Brain  Tissue Using Monte  Carlo  Method.  In Imaging,  Manipulation  and Optogenetics in Zebrafish, 9-20. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-96250-4_2 .
[10] Prajoko,  A.,  &  Manurung,  E.  (2018). Analisis  Penjadwalan Proyek  Konstruksi  Menggunakan  Simulasi  Monte  Carlo  (Studi Kasus  Pembangunan  Gedung  Di  Bintaro,  Jakarta). Prosiding Seminar Nasional Cendikiawan ke-4 .
[11] 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), 41-45.
[12] Maheshwari, H., Pathak, A., & Rajhans, N. R. (2018). Prediction of  Defects  in  Axle  Production  Using  Monte-Carlo  Simulation. International  Journal  of  Engineering  Science  Invention  (IJESI). 7 (12). 54-60. DOI: https://doi.org/10.13140/rg.2.2.24507.67366 .
[13] Akbar, A. A., Alamsyah, H., & Riska. (2020). Simulasi Prediksi Jumlah  Mahasiswa  Baru  Universitas  Dehasen  Bengkulu menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Pseudocode, 7 (1), 8- 16. DOI: https://doi.org/10.33369/pseudocode.7.1.8-16 .
[14] 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 .