## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2020 Vol. 2 N o .   3 Hal:  90-95 e-ISSN: 2686-3154

## Prediksi Tingkat Pemahaman Siswa terhadap Data Nominatif Menggunakan Metode Monte Carlo
Lc Granadi Suhaidir 1  , Sumijan 2 , Yuhandri Yunus 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
lcgranadisuhaidir23real@gmail.com

## Abstract
Kerinci Regency which was established on November 10, 1957 from the results of the division of 3 provinces, namely West Sumatra  Province,  Riau  Province,  Jambi  Province.  The  district  which  is  nicknamed  the  City  of  Sakti  Alam  Kerinci  has  a population  of  253,258  people  with  an  area  of  3,808  km  and  consists  of  16  sub-districts.  So  that  training,  technology,  and improving Maunisa Resources are needed in various aspects of Kerinci society. Determine the level of accuracy of the Monte Carlo  method  simulation  between  the  simulation  results  and  the  real  data.  In  this  study,  the  main  data  used  were  data  for 2017, 2018 and 2019. The variable used in this study  was the  frequency of student scores in participating in learning. The value  data  will  be  processed  using  the  Monte  Carlo  method  assisted  by  Microsoft  Excel  for  manual  search.  Student  grade data for 2017 is used as trial data to predict in 2018, data for 2018 is used as trial data to predict the number of 2019, and data for 2019 will be used to predict the number in 2020 later. Where the highest prediction result is 96% where there are several competencies  that  have  the  same  value.  So  that  the  average  resulting  from  the  predicted  accuracy  is  95%  of  the  7 competencies. The test results have clearly formed the boundaries. With an accuracy rate of 95%, it can be recommended to help the UPTD Kerinci District Work Training Center in predicting the level of understanding of students.
Keywords: Simulation, Monte Carlo, Modeling, Students, Vocational Training.

## Abstrak
Kabupaten  Kerinci  yang  berdiri  pada  tanggal  10  November  1957  dari  hasil  pemecahan  3  Provinsi  yaitu  Provinsi  Sumatra Barat,  Provinsi  Riau,  Provinsi  Jambi.  Kabupaten  yang  diberi  julukan  sebagai  Kota  Sakti  Alam  Kerinci  ini  mempunyai penduduk  sebanyak  253.258  jiwa  dengan  luas  wilayah  3.808  km  dan  terdiri  dari  16  kecamatan.  Sehingga  pelatihan, teknologi, maupun peningkatan Sumber Daya Maunisa diperlukan berbagai aspek  masyarakat  Kerinci. Menentukan tingkat akurasi simulasi metode Monte Carlo antara hasil simulasi dengan data yang sesungguhnya. Dalam penelitian ini, data utama yang digunakan adalah data tahun  2017, 2018 dan 2019. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah frekuensi nilai siswa  dalam  mengikuti  pembelajaran.  Data  nilai  tersebut  akan  di  olah  menggunakan  metode  Monte  Carlo  dibantu  dengan Microsoft  Excel  untuk  pencarian  manualnya.  Data  nilai  siswa  tahun  2017  digunakan  sebagai  data  uji  coba  untuk memprediksi pada tahun 2018, data tahun 2018 digunakan sebagai data uji coba untuk memprediksi jumlah tahun 2019, dan data  tahun  2019  akan  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  di  tahun  2020  nantinya.  Dimana  hasil  prediksi  tertinggi  yaitu 96% dimana terdapat beberapa kompetensi memiliki nilai yang sama. Sehingga rata-rata yang dihasilkan dari hasil prediksi akurasi  adalah  95%  dari  7  kompetensi.  Hasil  pengujian  telah  dapat  membentuk  batas  tepi  dengan  jelas.  Dengan  tingkat akurasinya  95%,  maka  dapat  direkomendasikan  untuk  membantu  UPTD  Balai  Latihan  Kerja  Kabupaten  Kerinci  dalam memprediksi tingkat pemahaman siswa.
Kata kunci: Simulasi, Monte Carlo, Pemodelan, Siswa, Kejuruan Pelatihan.
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Sejalan  dengan  perkembangan  teknologi  informasi telah  mengambil  peranan  penting  sebagai  penunjang kehidupan. Teknologi informasi  juga digunakan untuk mengolah  data,  termasuk  memproses,  mendapatkan, menyusun, menyimpan, manipulasi data dalam berbagai  cara  untuk  menghasilkan  berbagai  informasi yang  relevan,  akurat  dan  tepat  waktu  Sehingga teknologi  diperlukan  dalam  segala  sektor  kehidupan manusia pada saat ini.
Kabupaten  Kerinci  yang  berdiri  pada  tanggal  10 November  1957  dari  hasil  pemecahan  3  Provinsi  yaitu Provinsi Sumatra Barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi. Kabupaten  yang  diberi  julukan  sebagai  Kota  Sakti
Alam  Kerinci  ini  mempunyai  penduduk  sebanyak 253.258 jiwa dengan luas wilayah 3.808 km dan terdiri dari  16  kecamatan  (kerincikab.go.id).  Sehingga pelatihan,  teknologi,  maupun  peningkatan  Sumber Daya  Maunisa  diperlukan  berbagai  aspek  masyarakat Kerinci.
Sektor  pelatihan  khususnya  UPTD  BLK  Kerinci, sangatlah dibutuhkan karena mempermudah peningkatan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  dalam berbagai kegiatan yang akan dilakukan oleh Pemerintah Kabupaten  Kerinci.  Ada  8  Kejuruan  pelatihan  yang berada di UPTD BLK Kerinci, yaitu Kejuruan Juru Las SMAW 3 G, Kejuruan Servis Sepeda Motor, Kejuruan Pemasangan  Listrik  Rumah  Sederhana,  Kejuruan
Menjahit  Komponen  Pakaian,  Kejuruan  Asistem Pembuat  Pakaian,  Kejuruan  Computer  Operator Assistant,  Kejuruan  Finishing  Teknik  Oles  dan Kejuruan Teknik Tun Up Diesel. 8 Kejuruan pelatihan di  UPTD  BLK  Kerinci  yang  masing-masing  memiliki jumlah  siswa  16  orang,  Sehingga  tingkat  pemahaman siswa  sangat  dibutuhkan  agar  siswa  yang  mengikuti pelatihan  di  UPTD  BLK  Kerinci  bisa  siap  terjun kelapangan  pekerjaan  setelah  dinyatakan  lulus  dari Program Pelatihan di UPTD BLK Kerinci [ 1 ]. Menurut penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yusmaity,  mengenai simulasi  Monte  Carlo  dalam  memprediksi  hasil  ujian nasional  dengan  menggunakan  data  hasil  ujian  siswa. Dengan  Hasil  perhitungan  untuk  memprediksi  hasil ujian nasional siswa SMKN 2 Pekanbaru pada 3 tahun pelajaran  terakhir  dengan  menggunakan  metode  monte carlo  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  86,68%.  maka metode  ini  layak  digunakan  untuk  memprediksi  hasil ujian  nasional  pada  tahun  pelajaran  berikutnya  [ 2 ]. Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Julius, mengenai  simulasi  pengadaan  barang  menggunakan metode  Monte  Carlo  dengan  menggunakan  data pengadaan  barang.  Dengan  hasil  pengujian  didapat tingkat  akurasi  dalam  memprediksi  persedian  stok barang  sebesar  93%  sehingga  dapat  membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan dimasa yang akan  datang.  Maka  metode  ini  layak  digunakan  untuk simulasi  pengadaan  barang  menggunakan  metode Monte  Carlo  [ 3 ].  Menurut  penelitian  yang  dilakukan oleh Andi, mengenai penerapan metode simulasi Monte Carlo  terhadap  risiko  finansial  proyek  konstruksi dengan  menggunakan  data  anggaran  proyek.  Dengan hasil  analisa  didapatkan  bahwa  persentase  probabilitas keberhasilan  pelaksanaan  proyek  sesuai  biaya  di  RAB adalah  sebesar  100%,  angka  tersebut  menunjukan bahwa biaya proyek  yang direncanakan di RAB cukup untuk  pelaksanaan  proyek  tersebut,  sehingga  proyek dikatakan  bisa  dilaksanakan  dengan  baik  sesuai anggaran  yang  ada.  Maka  metode  ini  layak  digunakan untuk  penerapan  metode  simulasi  Monte  Carlo terhadap risiko finansial proyek konstruksi [ 4 ].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Elvin, mengenai pemodelan penjualan produk herbal menggunakan metode Monte Carlo dengan menggunakan  data  barang  perusahaan  dengan  hasil penelitian  pengolahan  data  tahun  2016  hingga  tahun 2017  memiliki  akurasi  97%  .  Maka  metode  ini  layak digunakan  untuk  penelitian  mengenai  pemodelan penjualan  produk  herbal  menggunakan  metode  Monte Carlo  [ 5 ].  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Widya, mengenai penjadwalan proyek dengan penerapan simulasi Monte Carlo dengan  menggunakan data  kegiatan  pekerjaan  dan  kegiatan  pekerjaan sebelumnya  dengan  hasil  pengolahan  data  percepatan waktu  dengan  nilai  rata-rata  selama  156  hari,  dengan biaya percepatan sebesar Rp.402.310.654 dan probabilitas  rata-ratanya  sebesar  94%.  Berdasarkan hasil  melalui  penerapan  simulasi  Monte  Carlo didapatkan kesimpulan, Pembangunan proyek memiliki jadwal  penyelesaian  selama  152  hari  namun  terjadi
keterlambatan,  hal  tersebut  diakibatkan  terlambatnya pasokan bahan baku pada tahapan kontruksi beton yang mengakibatkan mundurnya penyelesaian proyek selama 12  hari.  Maka  metode  ini  layak  digunakan  untuk penelitian  penjadwalan  proyek  dengan  penerapan simulasi  Monte  Carlo  [ 6 ].  Menurut  penelitian  yang dilakukan  oleh  Sepriano,  mengenai  simulasi  Monte Carlo  dalam  memprediksi  peserta  didik  baru  dengan menggunakan  data  jumlah  peserta  didik  baru  dalam  9 tahun  terakhir  untuk  memperkirakan  jumlah  peserta didik baru ditahun ajaran berikutnya. Penerapan metode Monte Carlo juga merupakan salah satu algoritma yang menggunakan  angka  acak,  disetiap  angka  acak  yang digunakan  menampilkan  sebuah  hasil  prediksi  dengan jumlah nilai angka yang mengikuti kejadian masa lalu, maka  metode  ini  layak  digunakan  untuk  simulasi Monte Carlo dalam memprediksi peserta didik baru [ 7 ]. Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Harvei, mengenai  analisa  simulasi  Monte  Carlo  untuk memprediksi  tingkat  kehadiran  mahasiswa  dalam perkuliahan  dengan  menggunakan  data  masa  lalu maupun  distribusi  probabilitas  teoritis.  Simulasi  dalam memprediksi  kehadiran  mahasiswa  menggunakan metode  Monte  Carlo  sangat  penting  untuk  diterapkan dalam  mengetahui  tingkat  kehadiran  mahasiswa  dalam belajar.  Dengan  menggunakan  bilangan  acan  dalam memprediksi,  maka  bisa  dilihat  tingkat  kehadiran maupun  tingkat  ketidak  kehadiran  masing-masing bervariasi.  Penerapan  metode  Monte  Carlo  dalam memproses  pengolahan  data  harus  membutuhkan  data sebelumnya  dengan  jumlah  data  yang  banyak  agar didapatnya  tingkat  memprediksi  lebih  akurat,  maka metode  ini  layak  digunakan  untuk  analisa  simulasi Monte  Carlo  untuk  memprediksi  tingkat  kehadiran mahasiswa [ 8 ].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizki, mengenai  pemodelan  dan  simulasi  analisa  sistem antrian  pelayanan  nasabah.  Pemodelan  dan  simulasi analisa sistem antrian pelayanan nasabah ini menggunakan metode Monte Carlo dengan menggunakan  data  perpustakaan  dan  laboratorium dengan  hasil  nilai  rata-rata  waktu  nasabah  77/50=1,54 menit  dan  nilai  rata-rata  waktu  nasabah  dalam  sistem 201/50=4,02  menit.  Dari  hasil  penelitian  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode Monte Carlo dengan jenis antrian Multi Channel Single Phase,  maka  antrian  yang  panjang  menjadi  berkurang dan  juga  kinerja  pelayanan  menjadi  lebih  efektif  dan efesien.  Maka  metode  ini  layak  digunakan  untuk penelitian pemodelan dan simulasi analisa sistem atrian pelayanan nasabah [ 9 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Objek penelitian yang dilakukan ini menggunakan data yang bersumber dari nilai siswa pelatihan 2016 sampai dengan  2019    pada  Balai  Latihan  Kerja  Kabupaten Kerinci.
Simulasi  Monte  Carlo merupakan  teknik  sampling statistik  yang  digunakan  untuk  memperkirakan  solusi
terhadap  masalah-masalah  kuantitatif.  Dalam  simulasi Monte  Carlo  sebuah  model  dibangun  berdasarkan sistem  yang  sebenarnya.  Setiap  variabel  dalam  model tersebut memiliki nilai probabilitas yang berbeda, yang ditunjukkan  oleh  distribusi  probabilitas  dari  setiap variabel.  Metode  Monte  Carlo  mensimulasikan  sistem tersebut berulang kali berdasarkan sistem yang ditinjau.
Pemodelan  (modeling)  adalah  proses  merancang perangkat  lunak  sebelum  melakukan  pengkodean (coding).  Model  perangkat  lunak  dapat  dianalogikan seperti  pembuatan  blueprint  pada  pembangunan gedung.  Pemodelan  merupakan  proses  untuk  membuat sebuah  model  darai  sistem.  Model  adalah  representasi dari  sebuah  bentuk  nyata,  sedangkan  sistem  adalah saling  keterhubungan  antara  elemen  yang  membangun sebuah  kesatuan,  biasanya  dibangun  untuk  mencapai tujuan  tertentu.  Tujuan  suatu  pemodelan  adalah  untuk menganalisa  dan  memberi  prediksi  yang  dapat mendekati  kenyataan  sebelum  sistem  diterapkan  di lapangan [ 10 ] . Simulasi merupakan suatu teknik meniru operasi-operasi  atau  proses-proses  yang  terjadi  dalam suatu  sistem  dengan  bantuan  perangkat  komputer. Untuk melihat bagaimana sistem tersebut bekerja maka dibuat  asumsi-asumsi,  dimana  asumsi-asumsi  tersebut biasanya  berbentuk  hubungan  logika  yang  akan membentuk model, hubungan logika tersebut digunakan  untuk  mendapatkan  pemahaman  bagaimana perilaku  hubungan  dari  sitem  tersebut.  Simulasi merupakan  alat  yang  tepat  untuk  digunakan  terutama jika  diharuskan  untuk  melakukan  eksperimen  dalam rangka  mencari  komentar  terbaik  dari  komponen- komponen system .
Langkah-langkah  dalam  penerapan  Simulasi Monte Carlo yaitu dengan  menetapkan distribusi probabilitas, menentukan  distribusi  probabilitas  kumulatif,  setelah itu  langkah  selanjutnya  menentukan  interval  angka acak,  setelah  menentukan  angka  acak  langsung melakukan  langkah  membangkitkan  angka  acak, setelah  4  tahap  dilakukan  maka  tahap  yang  trakhir adalah melakukan serangkaian percobaan.
Kelebihan  yang  terdapat  pada  Simulasi Monte  Carlo adalah sebagai berikut:
a. Tidak  semua  dapat  dipresentasikan  dalam  model matematis, sehingga simulasi merupakan alternative yang tepat
b. Dapat  bereksperimen  tanpa  adanya  resiko  pada system nyata
c. Simulasi  dapat  mengestimasi  kinerja  system  pada kondisi  tertentu  dan  memberikan  alternative  desain terbaik sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan
d. Simulasi  memungkinkan  untuk  melakukan  studi jangka panjang dalam waktu yang relative singkat
e. Dapat menggunakan data input yang bervariasi

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data nilai  siswa  pelatihan  pada  tahun  2016  sampai  dengan tahun  2019  yang  diperoleh  dari  UPTD  Balai  Latihan Kerja  Kabupaten  Kerinci.  Adapun  juga  sampel  data nilai  siswa  pelatihan  yang  menjadi  objek  penelitian pada Tabel 1 .
Tabel 1. Sampel Data Jumlah Tingkat Pemahaman Siswa
No Nama Kejuruan Total Siswa Pelatihan Tingkat Pemahaman 2017 (total) Tingkat Pemahaman 2018 (total) Tingkat Pemahaman 2019 (total) 1 Teknisi Tun UP Diesel 16 1422 1422 1443 2 Service Sepeda Motor 16 1411 1411 1422 3 Computer Operator 16 1444 1444 1395 4 Finishing Teknis Oles 16 1443 1443 1400 5 Pemasangan Listrik 16 1459 1459 1395 6 Pengelasan FCAW 3G 16 1463 1463 1423 7 Menjahit Pakaian 16 1421 1463 1438
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisa  dengan metode Monte  Carlo untuk  memprediksi  tingkat pemahaman  siswa  berdasarkan  nilai  siswa  pelatihan tahun  2017,  tahun  2018,  dan  tahun  2019.  Berikut  ini merupakan tahapan Simulasi Monte Carlo , yaitu:
a. Menetapkan Distribusi Probabilitas
b. Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif
c. Menetapkan Interval Angka Acak random number
d. Input Nilai a,c,zi dan m
e. Membangkitkan Angka Acak random number
f. Melakukan Serangkaian Percobaan
g. Hasil Simulasi
Agar lebih jelas dan terarah, penerapan Simulasi Monte Carlo pada  penelitian  ini  digambarkan  dalam  bentuk flowchart seperti pada Gambar 1 berikut:
Start Menetapkan Distribusi Probabilitas Menentukan Distribusi Probabilitas Komulatif Menetapkan Interval Angka Acak ( Random Number ) Input Nilai a,c,z i dan m Memangkitkan Angka Acak
( Random Number ) Melakukan Serangkaian Perobaan Hasil Simulasi

## Stop
Gambar 1. Flowchart Proses Simulasi Monte Carlo

## 3.1 Menetapkan Distribusi Probabilitas
Distribusi Probabilitas menggambarkan sebuah peluang dari  variabel  yang  ada.  Pada  penelitian  ini  distribusi probabilitas  ditentukan  setiap  namanya  berdasarkan jumlah pemahaman siswa yang ada pada Table 2.
Tabel 2. Sampel Distribusi Probabilitas No Nama Nilai Frekuensi Distribusi Probabilitas 1 Karlini Oktarina 89 0.06 2 Ekil Rafianda 90 0.06 3 Yonda Andria 83 0.06 4 Anggi Regia 91 0.06 5 M Subhan 88 0.06 6 Rosi Yandini 88 0.06 7 Restya Nofersa 96 0.07 8 Cici Piramida 87 0.06 9 Vikky Jumanda 91 0.06 10 Dola Efika Okti 95 0.07 11 Giat Aipa 91 0.06 12 Debi Mutiawati 87 0.06 13 Muhammad 84 0.06 14 Wiwit Erli 92 0.06 15 Bisron Zikri 97 0.07 16 Dahrisal Hadi 89 0.06

## 3.2 Menetapkan Distribusi Probabilitas Kumulatif
Menetapkan  distribusi  probabilitas  kumulatif  untuk setiap  variable  dengan  mengubah  probabilitas  biasa menjadi distribusi kumulatif dengan cara menjumlahkan  setiap  angka  probabilitas  dengan komulatif,  kecuali  untuk  komulatif  pertama  dimana nilai  komulatifnya  sama  dengan  nilai  probalitas pertama.  Menghitung    nilai  distribusi  probabilitas kumulatif  untuk  tahun 2020 diambil berdasarkan   nilai distribusi probabilitas tahun 2019 yang ada pada Tabel 3.

## Tabel 3. Sampel Distribusi Probabilitas Kumulatif
No Nama Frekuensi Distribusi Probabilitas Probabilitas Kumulatif 1 Karlini Oktarina 89 0.06 0.06 2 Ekil Rafianda 90 0.06 0.12 3 Yonda Andria 83 0.06 0.18 4 Anggi Regia 91 0.06 0.24 5 M Subhan 88 0.06 0.30 6 Rosi Yandini 88 0.06 0.37 7 Restya Nofersa 96 0.07 0.43 8 Cici Piramida 87 0.06 0.49 9 Vikky Jumanda 91 0.06 0.56 10 Dola Efika Okti 95 0.07 0.62 11 Giat Aipa 91 0.06 0.69 12 Debi Mutiawati 87 0.06 0.75 13 Muhammad 84 0.06 0.80 14 Wiwit Erli 92 0.06 0.87 15 Bisron Zikri 97 0.07 0.94 16 Dahrisal Hadi 89 0.06 1.00 Total 1.395 1 - 3.3 Menentukan  Interval  Angka  Acak Random Number
Setelah  mendapatkan  nilai  probablitas  komulatif, langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  interval  angka acak  yang  penentuannya  didasarkan  pada  probabilitas kumulatif,  penggunaan  interval  angka  acak  berfungsi sebagai  pembatas  antara  variabel  yang  satu  dengan variabel  yang  lain  dan  juga  memberikan  acuan  hasil simulasi  dari  percobaan  berdasarkan  angka  acak  yang dibangkitkan.  Pembatas  bilangan  acak    terdiri  dari  2 bagian, yaitu batas awal dan batas akhir.

## 3.4 Membangkitkan Angka Acak Random Number
Setelah  interval  angka  acak  dibentuk,  pada  tahap selanjutnya  akan  dilakukan  pembangkitan  angka  acak yang  akan  digunakan.  Untuk  membangkitkan  angka acak  pada  tahap  ini,  terdapat  3  metode  yang  biasa digunakan yaitu Linier Congruent Method, Multiplicative  Method  dan  Mixed  Congruent  Method,. pada  penelitian  ini  angka  random  akan  dibangkitkan dengan  menggunakan  metode  Mixed  Congruent Method.
Zi+1 = (a * Zi + c) mod m                                          (1)
Dimana: a = konstanta pengali (a < m) c = konstanta pergeseran (c < m) m = konstanta modulus ( m > 0 ) Zi = bilangan awal (bilangan bulat ≥ 0, Z0< m)
Fungsi  dari  penetapan  angka  acak  adalah  untuk menentukan  kemungkinan  dari  hasil  simulasi.  Angka acak  ini  dapat  mempengaruhi  hasil  simulasi,  dimana simulasi itu sendiri merupakan bentuk representatif dari kondisi  ketidak  pastian  yang  terjadi  pada  kondisi sebenarnya.  Jika  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel, angka-angka acak yang telah dibangkitkan di atas akan terlihat seperti Tabel 4.
Tabel 4. Sampel Angka Acak Random Number I Zi+1=(a*Zi+c) mod m 0 30 1 81 2 96 3 48 4 63 5 15 6 30 7 81 8 96 9 48 10 63 11 15 12 30 13 81
14
96
15 48

## 3.5 Melakukan Serangkaian Percobaan
Membuat  serangkaian  percobaan  Simulasi  dilakukan dengan  cara  memasukkan  dan  membandingkan  angka acak  yang  telah  dibangkitkan  pada  Tabel  3  dengan tabel interval angka acak yang ada pada Tabel  4 untuk uji  coba  prediksi  data  tahun  2019.  Hasil  dari  simulasi data  tahun  2019  akan  digunakan  sebgai  data  uji  untuk memprediksi  kemungkinan  jumlah  Data  Pemahaman Siswa  yang  terjadi  pada  tahun  2020.  Untuk  lebih jelasnya  hasil  dari  simulasi  tersebut  dapat  dilihat  pada tabel  di  bawah  ini.  Hasil  simulasi  prediksi  jumlah pemahaman  siswa  untuk  data  tahun  2020  berdasarkan data nilai pada Tabel 5.
Tabel 5 Sampel Data Hasil Simulasi No Nama Siswa Angka random Hasil Simulasi Data Real Tahun 2019 Presentase 1 Karlini Oktarina 30 88 92 96% 2 Ekil Rafianda 81 92 93 99% 3 Yonda Andria 96 89 86 97% 4 Anggi Regia Putra 48 87 94 93% 5 M Subhan 63 91 91 100% 6 Rosi Yandini 15 83 87 95% 7 Restya Nofersa 30 88 80 91% 8 Cici Piramida 81 92 90 98% 9 Vikky Jumanda 96 89 94 95% 10 Dola Efika Okti 48 87 85 98% 11 Giat Aipa Wijaya 63 91 93 98% 12 Debi Mutiawati 15 83 89 93% 13 Muhammad Iqbal 30 88 86 98% 14 Wiwit Erli Desinda 81 92 94 98% 15 Bisron Zikri 96 89 87 98% 16 Dahrisal Hadi 48 87 80 92% Total 1.416 1.421 Rata-Rata 8850 96%
Pada  Tabel  5  adalah  hasil  simulasi  akhir  untuk memprediksi  tingkat  pemahaman  siswa  terhadap  data nominative.  Dimana  hasil  prediksi  tertinggi  yaitu  96% dimana  terdapat  beberapa  kompetensi  memiliki  nilai yang  sama.  Sehingga  rata-rata  yang  dihasilkan  dari hasil  prediksi  akurasi  adalah  95%  dari  7  kompetensi. Untuk  lebih  jelasnya  hasil  dari  simulasi-simulasi tersebut dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Simulasi Prediksi Mata Pelajaran Rata-Rata Hasil Simulasi Frekuensi TeknisiTun UP Diesel 90.69 96% Service Sepeda Motor 87.50 96% Computer Operator 84.00 93% TeknisiTun UP Diesel 90.69 96% Finishing Teknik Oles 86.50 95% Pemasangan Listrik 84.00 92% Pengelasan FCAW 3G 88.63 94% Menjahit Komponen Pakaian 88.50 96% Finishing Teknik Oles 86.50 95% Rata-Rata 95%

## 4. Kesimpulan
Simulasi Monte Carlo dapat digunakan sebagai metode untuk  memprediksi  tingkat  pemahaman  siswa  pada Balai Latihan Kerja. Dari Sampel data nilai yang diolah
didapatkan  hasil  simulasi  akhir  untuk  memprediksi tingkat  pemahaman  siswa  terhadap  data  nominative. Dimana  hasil  prediksi  tertinggi  yaitu  96%  dimana terdapat  beberapa  kompetensi  memiliki  nilai  yang sama.  Sehingga  rata-rata  yang  dihasilkan  dari  hasil prediksi akurasi adalah 95% dari 7 kompetensi.

## Daftar Rujukan
[1] Hutahaen,  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).
[2] Fadjar,  A.  (2008). Aplikasi  Simulasi  Monte  Carlo  dalam Estimasi Biaya Proyek . Jurnal SMARTek, 6 (4).
[3] Muflihunallah,  M.,  Dharmawan,  K.,  &  Asih,  N.  M.  (2018). Estimasi  Nilai  Implied  Volatility  Menggunakan  Simulasi Monte Carlo. E-Jurnal Matematika, 7 (3), 239-245 . DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2018.v07.i03.p209 .
[4] Zulfiandry, R. (2018). Optimasi Kegiatan Pelatihan Menggunakan  Metode  Simulasi  Monte  Carlo  (Studi  Kasus  di Balai  Latihan  Kerja  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Provinsi  Bengkulu). ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  10 (1).  DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i1.252.113-119 .
[5] Satria,  R.,  Sovia,  R.,  &  Gema,  R.  L.  (2017).  Pemodelan  Dan Simulasi  Analisa  Sistem  Antrian  Pelayanan  Nasabah  di  PT Sarana  Sumatera  Barat  Ventura  SSBV  Menggunakan  Metode Monte Carlo. Jurnal KomTekInfo, 4 (1), 116-128.
[6] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2019).  Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
UPI YPTK Jurnal KomTekInfo, 5 (3), 33-41. DOI: https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.148 .
[7] Putri, L. H. T. W., Dharmawan, K., & Sumarjaya, I. W. (2018). Penentuan  Harga  Jual  Opsi  Barrier  Tipe  Eropa  dengan  Metode Antithetic  Variate  pada  Simulasi  Monte  Carlo. E-Jurnal Matematika, 7 (2), 71-78. DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2018.v07.i02.p187 .
[8] Ratnasari, D. A. A. P., Dharmawan, K., Nilakusmawati, D. P. E. (2017).  Penentuan  Nilai  Kontrak  Opsi  Tipe  Binary  Pada Komoditas  Kakao  Menggunakan  Metode  Quasi  Monte  Carlo Dengan  Barisan  Bilangan  Acak  Faure. E-Jurnal  Matematika,
6 (4), 214-219. DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2017.v06.i04.p168 .
[9] Putra,  M.  D.  K.,  Umar,  J.,  Hayat,  B.,  Utomo,  A.  P.  (2017). Pengaruh Ukuran Sampel Dan Intraclass Correlation Coefficients (ICC)  Terhadap  Bias  Estimasi  Parameter  Multilevel  Latent Variable  Modeling:  Studi  dengan  Simulasi Monte  Carlo. Jurnal Penelitian  dan  Evaluasi  Pendidikan,  21 (1),  34-50.  DOI: https://doi.org/10.21831/pep.v21i1.12895 .
[10] Shofa, W. N., Soejanto, I., & Ristyowati, T. (2017). Penjadwalan Proyek  dengan  Penerapan  Simulasi  Monte  Carlo  Pada  Metode Program  Evaluation  Review  and  Technique  (PERT). Jurnal OPSI, 10 (2). DOI: https://doi.org/10.31315/opsi.v10i2.2110 .