## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o . 2 Hal:  42-46 e-ISSN: 2686-3154

## Simulasi Jenis Penyakit Pasien yang Berobat Menggunakan Metode Monte Carlo
Romia Lubis 1 
1 Independent Researcher

## romialubis18@gmail.com

## Abstract
The  Community  Health  Center  (Puskesmas)  is  a  functional  health  organization  in  providing  comprehensive  and  integrated services to the community. This organization is a community health development center that fosters community participation in  improving  public  health  services  funded  by  the  government.  As  the  first  health  facility  in  providing  health  services,  the Puskesmas is often visited by many patients who arrive  at the same time. The number of patient visits that are too many is inversely proportional to the health workers who are on duty. This causes the ongoing health services to be less than optimal. To  improve  these  services,  identification  of  the  type  of  disease  is  carried  out  so  that  better  services  can  be  prepared.  The purpose of this study is to predict the type of disease in the future. The data on the types of diseases that were processed  in this  study  from  2019  to  2021  were  sourced  from  the  Silaping  Health  Center.  The  data  is  processed  by  the  Monte  Carlo method. The results of this study are predictions of types of diseases in the future tend to increase every month, so that the Puskesmas  must  prepare  more  medical  personnel  who  have  expertise  in  their  fields.  This  information  can  be  used  as  a reference  in  the  application  of  manpower  to  higher  institutions  to  improve  services.  Thus,  this  system  is  very  helpful  in improving services by making it easier to identify needs for the future.
Keywords: Simulation, Health Center, Type of Disease, Patient, Monte Carlo Method.

## Abstrak
Pusat  Kesehatan  Masyarakat  (Puskesmas)  merupakan  suatu  organisasi  kesehatan  fungsional  dalam  memberikan  pelayanan secara  menyeluruh  dan  terpadu  kepada  masyarakat.  Organisasi  ini  merupakan  pusat  pengembangan  kesehatan  masyarakat yang membina peran serta masyarakat dalam meningkatkan pelayanan kesehatan masyarakat yang didanai oleh pemerintah. Sebagai fasilitas kesehatan pertama dalam memberikan pelayanan kesehatan maka Puskesmas sering dikunjungi oleh banyak pasien  yang  berdatangan  dalam  waktu  bersamaan.  Jumlah  kunjungan  pasien  yang  terlalu  banyak  maka  berbanding  terbalik dengan tenaga kesehatan yang sedang bertugas. Hal ini menyebabkan pelayanan kesehatan yang berlangsung menjadi kurang optimal.  Untuk  meningkatkan  pelayanan  tersebut  maka  dilakukan  identifikasi  jenis  penyakit  sehingga  dapat  dipersipakan pelayanan  yang  lebih  baik  lagi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  jenis  penyakit  dimasa  yang  akan  datang. Data jenis penyakit yang diolah dalam penelitian ini dari tahun 2019 sampai 2021 yang bersumber dari Puskesmas Silaping. Data  diolah  dengan  metode Monte  Carlo. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  prediksi  jenis  penyakit  dimasa  akan  datang cenderung  meningkat  setiap  bulannya,  sehingga  pihak  Puskesmas  harus  lebih  banyak  mempersiapkan  tenaga  medis  yang mempunyai keahlian dibidangnya. Informasi ini dapat dijadikan rujukan dalam pengajuaan tenaga ke induk instasi yang lebih tinggi  untuk  meningkatkan  pelayanan.  Sehingga,  sistem  ini  sangat  membantu  dalam  meningkatkan  pelayanan  dengan mempermudah mengidentifikasi kebutuhan untuk masa yang akan datang.
Kata kunci: Simulasi, Puskesmas, Jenis Penyakit, Pasien, Metode Monte Carlo.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pusat  Kesehatan  Masyarakat  (Puskesmas)  merupakan suatu organisasi kesehatan fungsional, yang merupakan pusat pengembangan kesehatan masyarakat yang juga membina peran serta masyarakat  disamping  memberikan  pelayanan  secara menyeluruh dan terpadu kepada masyarakat. Puskesmas  merupakan  unit  kesehatan  yang  didanai oleh  pemerintah  dan  merupakan  unit  yang  mejadi rujukan  masyarakat  dalam  melakukan  pemeriksaan kesehatan [1].
Puskesmas mempunyai tugas melaksanakan kebijakan kesehatan  untuk  mecapat  tujuan  pembangunan kesehatan diwilayah kerjanya dalam rangka mendukung terwujudnya kecematan sehat.
Sebagai fasilitas kesehatan pertama dalam memberikan pelayanan kesehatan dalam suatu wilayah kerja,  Puskesmas  sering  dikunjungi  oleh  banyak pasien  yang  datang  berbagai  macam  jenis  penyakit yang  diderita  pasien.  Jumlah  jenis  penyakit  pasien yang  terlalu  banyak  tersebut  terkadang  berbanding terbalik  dengan  tenaga  kesehatan  yang  sedang bertugas,  hak  ini  menyebabkan  pelayanan  kesehatan yang berlangsung menjadi kurang optimal.
Model  merupakan  suatu  uraian  yang  digambarkan karena  tidak  dapat  dilihat  secara  langsung.  Pada umumnya  model  diartikan  sebagai  suatu  gambaran sistem  nyata  yang  sedang    berlangsung.  Sistem  nyata adalah sisten  yang sedang berlangsung di dunia nyata dan  menjadi  fokus  persoalan  yang  sedang  diteliti  [2]. 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  [3].  Peramalan  atau  prediksi merupakan  dugaan  terhadap  suatu  permintaan  yang akan  datang  pada  beberapa  variabel  peramalan berdasarkan data masa lampau [4].
Dengan  memberikan  informasi  prediksi  tentang  jenis penyakit pasien yang berobat dan menerapkan metode Monte Carlo untuk memprediksi jumlah jenis penyakit pasien  yang  berobat  yang  tepat  di  Puskesmas  dengan bantuan  sistem,    yang    menerapkan  metode Monte Carlo ke  dalam  bahasa  pemrograman  PHP  untuk memprediksi  jenis  penyakit  dimasa  akan  datang. Proses  simulasi  dapat  memanfaatkan  data  lama    yang menggambarkan  hubungan  sebab  dan  akibat  dari sebuah  sistem  model  komputer,  sehingga  mampu menggambarkan  pada  sistem  nyata.  Pengguna simulasi seringkali  mengarah  pada hasil  yang optimal maupun  mendekati  optimal  [5].    Metode  yang  dapat digunakan adalah monte carlo. Monte carlo merupakan  kumpulan  angka  yang  diartikan  sebagai metode simulasi statistik [6].
Pada dasar, simulasi dapat diaplikasi untuk  mengatasi masalah-masalah komputasi yang melibatkan variabel- variabel  acak.  Monte  carlo  diaplikasikan  pada program  untuk  memperkirakan  penanda  kinerja tertentu  dari  sistem  dunua  nyata  [7].  Simulasi  Monte Carlo  merupakan  sebuah  metode  atau  cara  analisis yang  berpatokan  dengan  nilai  data-data  acak.  Hasil proses  ini  menghasilkan  sebuah  statistik  probabilitas. Selanjutnya,  hasil  ini  digunakan  untuk  memahami dampak  sebuah  ketidak pastian. Pengguna dari  monte carlo sendiri sudanh sangat berkembang dalam bidang evaluasi  proyek,  manajen  proyek,  analisa  biaya, lainnya [8].
Simulasi  Monte  Carlo  atau  disebut  juga  denga cride Monte  Carlo.  Sebutan  ini  merupakan  suatu  metode yang melibatbatkan pembangkit dengan menggunakan bilangan  acak  dengan  bantuan  distibusi  probabilitas yang  dapat  diketahui  dan  ditentukan.  Dasar  dari simulasi  Monte  Carlo  adalah  melakukan  percobaan pada elemen-elemen probabilitas melalui pengambilan secara  acak  [9].  Dari  latar  belakang  yang  telah dijelaskan  dapat  disimpulkan  bawha,  Menerapkan metode  Monte  Carlo    dapat  membantu  untuk memprediksi  jenis  penyakit  dimasa  yang  akan  datang lebih optimal.

## 2. Metodologi Penelitian
Agar penelitian berjalan dengan baik, maka diperlukan kerangka      kerja      dari      penelitian.    Kerangka penelitian  merupakan      tahapan-tahapan      yang dilakukan   dalam menyelesaikan   penelitian. Adapun kerangka    kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  untuk  menentukan permasalah  sebelum  melakukan penelitian pada objek penelitian. Dengan mencari sumber informasi masalah pada  objek  penelitian  untik  mencari  penyelesaian berkaitan  dengan  permasalahan.  Sehingga  dapat menguraikan  masalah  dan  memudahkan  langkah dalam menyelesaikan masalah.
2.2. Menentukan Tujuan
Tujuan  penelitian  adalah  suatu  hal  yang  akan  dicapai dalam  suatu  penelitian  yang  dilakukan.  Tujuan penelitian merupakan hasil akhir ideal yang diharapkan  tercapai  setelah  penelitian  tersebut dilakukan.  Tujuan  penelitian  harus  ditentukan  diawal terlebih dahulu sebelum penelitian dilakukan. Menentukan  tujuan  penelitian  sangat  diperlukan  agar penelitian yang dilakukan bermanfaat bagi penggunanya.
2.3. Mempelajari Literatur
Untuk  mencapai  tujuan  maka  dipelajari  beberapa literatur-literatur  yang  diperkirakan  dapat  digunakan. Kemudian  literatur-literatur  yang  dipelajari  tersebut diseleksi  dan  dipilih  literatur  mana  yang  akan digunakan  dalam  penelitian.  Literatur  diambil  dari berbagai  sumber  yaitu  berupa  artikel,  jurnal  ilmiah tentang simulasi Monte Carlo , serta bahan bacaan lain yang mendukung.
2.4. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan  data  adalah  tindakan  yang  dilakukan untuk mengumpulkan semua data-data yang
diperlukan dalam penelitian. Pengumpulan data dalam penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yaitu penelusuran  terhadap  dokumen-dokumen  yang  ada untuk mendapatkan data tentang jenis penyakit pasien dimasa lampau pada Puskesmas Silaping.
2.5. Menguji Data dengan Monte Carlo
langkah-langkah  mengelola data dengan Monte Carlo adalah:
a. Membuat Distribusi Probabilitas
Distribusi  Probabilitas  menggambarkan  peluang  dari variabel  yang  ada.  Nilai  probabilitas  dapat  diperoleh dengan  cara  membagi  frekuensi  dengan  total frekuensi. Rumus distribusi probabilitas disajikan pada Persamaan (1).
(1) Dimana p merupakan distribusi probabilitas menggambarkan  peluang  dari  variabel  yang  ada .  F adalah frekuensi sedangkan J adalah total atau jumlah keseluruhan dari frekuensi.
b. Membangun Distribusi Probabilitas Kumulatif
Distribusi  probabilitas  kumulatif  diperoleh  dari  hasil penjumlahan  nilai  distribusi  probabilitas  dengan jumlah  nilai  distribusi  probabilitas  sebelumnya, kecuali  untuk  nilai  distribusi  probabilitas  kumulatif yang pertama. Di mana nilai probabilitas kumulatifnya sama dengan nilai probabilitas variabel itu sendiri.
c. Pembentukan  Interval  Angka Random (Angka Acak).
Interval  angka acak dibentuk  berdasarkan  nilai distribusi  probabilitas  kumulatif  yang  telah  diperoleh pada  tahap  sebelumnya.  Penetapan  angka  acak dilakukan  untuk  setiap  variabel,  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.
d. Membangkitkan Angak Random (Angka Acak)
Setelah  interval  angka random dibentuk,  selanjutnya pada tahap ini akan dibangkitkan angka random yang akan digunakan dalam simulasi. Untuk membangkitkan  angka random ,  terdapat  2  metode yang biasa digunakan  yaitu Mixed Congruent Method dan Multiplicative  Method .  pada  penelitian  ini  angka random akan  dibangkitkan  dengan  menggunakan metode Mixed Congruent Method dengan menggunakan Persamaan (2).
Z i+1 = (a * Z i + c) mod m (2)
Dimana a merupakan  konstanta  pengali  kecil  dari konstanta  modulus,  sedangakan  c  adalah  konstanta pergeseran  kecil  dari  konstanta  modulus,  m  adalah
konstanda  modulud  besar  dari  n  0,  Z i bilangan  awal (bilangan bulat ≥ 0, Z0 <   m)
e. Membangkitkan  angka random dengan Mixed Congruent Method membutuhkan.
Membuat  Simulasi  Dari  Rangkaian  Percobaan Simulasi  dilakukan  dengan  cara  memasukkan  dan membandingkan angka random yang telah dibangkitkan.
2.6. Pengujian Hasil Pengolahan Data
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  pengujian  setelah mendapatkan data guna mengetahui apakan data yang diolah teleh sesuai dengan tujuan yang diharapkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan  data  simulasi  untuk    memprediksi  jenis penyakit  pasien  yang  berobat    dengan  menggunakan Metode Monte Carlo adalah sebagai berikut:
3.1. Data Jumlah Jenis Penyakit Tahun 2019
Data  yang  digunakan  untuk  memprediksi  jenis penyakit pasien pada tahun 2019, 2020, dan 2021 pada Tabel 1.
Tabel 1. Data jenis Penyakit Tahun 2019-2021 Bulan 2019 2020 2021 January 115 406 317 February 168 286 368 Maret 100 521 321 April 140 370 334 Mei 115 421 189 Juni 186 411 294 Juli 502 375 359 Agustus 500 433 324 September 536 489 315 Oktober 413 187 321 November 256 299 273 Desember 377 260 316 Total 3.408 4.458 3.731

## 3.2. Menentukan Distribusi Probabilitas
Data  yang  digunakan  untuk  memprediksi  jenis penyakit pasien pada tahun 2019, 2020, dan 2021 pada Tabel 1.
Tabel 2 menyajikan perhitungan distribusi probabilitas berdasarkan data yang ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 2. Distribusi   Probabilitas Bulan 2019 2020 2021 Januari 0,030 0,090 0,080 Februari 0,040 0,060 0,100 Maret 0,020 0,110 0,080 April 0,040 0,080 0,080 Mei 0,030 0,090 0,050 Juni 0,050 0,090 0,110 Juli 0,140 0,080 0,090 Agustus 0,140 0,090 0,080 September 0,150 0,100 0,080 Oktober 0,120 0,040 0,080 November 0,070 0,060 0,070 Desember 0,011 0,050 0,080 Total 1,340 1,340 1,380
Perhitungan  Distribusi  Probabilitas  didapatkan  dari jumlah perbulan dibagi dengan total setiap tahun begi sampai seterusnya.
3.3. Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif
Hasil  perhitungan  distribusi  kumulatif  yang  disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi   Probabilitas Bulan Distribusi Probabilitas Probabilitas Kumulatif 2019 2020 2021 2019 2020 2021 Jan 0,03 0,09 0,08 0,03 0,09 0,08 Feb 0,04 0,06 0,10 0,07 0,15 0,18 Maret 0,02 0,11 0,08 0,09 0,26 0,26 April 0,04 0,08 0,08 0,13 0,34 0,34 Mei 0,03 0,09 0,05 0,16 0,43 0,39 Juni 0,05 0,09 0,11 0,21 0,52 0,50 Juli 0,14 0,08 0,09 0,35 1,00 0,59 Agus 0,14 0,09 0,08 0,49 1,09 1,07 Sept 0,15 0,10 0,08 1,04 1,19 1,15 Okto 0,12 0,04 0,08 1,16 1,23 1,23 nov 0,07 0,06 0,07 1,23 1,29 1,30 Des 0,11 0,05 0,08 1,34 1,34 1,38 Total 1,34 1,34 1,38 - - - 3.4. Menentukan Interval Angka Acak
Berikut  cara  menetapkan  nilai  batasan  pada  tabel  interval  angka acak:
a. Nilai batas awal untuk variabel pertama adalah 1.
b. Nilai  batas  akhir  diperoleh  dengan  cara  mengalikan  nilai probabilitas  kumulatif  masing-masing  variabel  dengan  angka 100.
c. Nilai batas awal untuk variabel kedua dan seterusnya diperoleh dari  nilai  batas  akhir  variabel  sebelumnya  kemudian ditambahkan dengan angka 1.
Hasil penentuan interval bilangan acak disajikan pada Tabel 4, Tabel 5, dan Tabel 6.
Tabel 4. Interval Bilangan acak  Tahun 2019 Bulan Jumlah Probabilitas Kumulatif Interval Angka Random Awal akhir Januari 115 0,03 1 3 Februari 168 0,07 4 7 Maret 100 0,09 8 9 April 140 0,13 10 13 Mei 115 0,16 14 16 Juni 186 0,21 17 21 Juli 502 0,35 22 35 Agustus 500 0,49 36 49 September 536 1,04 50 104 Oktober 413 1,16 105 116 November 256 1,23 117 123 Desember 377 1,34 124 134 Tabel 5. Interval Bilangan Acak  Tahun 2020 Bulan Jumlah Probabilitas Kumulatif Interval Angka Random Awal Akhir Januari 460 0,09 1 9 Februari 286 0,15 10 15 Maret 521 0,26 16 26 April 370 0,34 27 34 Mei 421 0,43 35 43 Juni 295 0,52 44 52 Juli 375 1,00 53 100
Agustus 324 1,09 101 109 September 489 1,19 110 119 Oktober 187 1,23 120 123 November 299 1,29 124 129 Desember 260 1,34 130 134 Tabel 6. Interval Bilangan Acak Tahun 2021 Bulan Jumlah Probabilitas Kumulatif Interval Angka Random Awal Akhir Januari 317 0,08 1 8 Februari 386 0,18 9 18 Maret 321 0,26 19 26 April 334 0,34 27 34 Mei 189 0,39 35 39 Juni 411 0,50 40 50 Juli 359 0,59 51 59 Agustus 324 1,07 60 107 September 315 1,15 108 115 Oktober 321 1,23 116 123 November 273 1,30 124 130 Desember 316 1,38 131 138

## 3.5. Membangkitkan angka acak
Membangkitkan  angka  random  dengan  Mixed Congruent  Method  membutuhkan  4  parameter  yang nilainya harus ditetapkan terlebih dahulu yaitu a, c, m dan  Zi.  Pada  tahap    ini  parameter-parameter  di  atas selanjutnya akan diisi dengan value a = 34, c = 90 , m = 92, Zi = 22. Setelah value dari parameter-parameter tersebut diisi, selanjutnya akan dilakukan perhitungan untuk membangkitkan bilangan acak.
Fungsi  dari  angka  random  adalah  untuk  menentukan kemungkinan dari hasil simulasi. Angka random dapat mempengaruhi  hasil  simulasi,  dimana  simulasi  itu sendiri  merupakan  bentuk  representatif  dari  kondisi ketidakpastian  yang  terjadi  pada  kondisi  sebenarnya. Jika  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel,  angka-angka random  yang  telah  dibangkitkan  di  atas  akan  terlihat seperti Tabel 7.
Tabel 7. Angka acak Index ke-1 Variabel Angka Acak (Zi+1) A Zi C M 1 34 22 90 92 10 2 34 10 90 92 62 3 34 62 90 92 82 4 34 82 90 92 26 5 34 26 90 92 54 6 34 54 90 92 86 7 34 86 90 92 70 8 34 70 90 92 78 9 34 78 90 92 74 10 34 74 90 92 30 11 34 30 90 92 6 12 34 6 90 92 18
Berdasarkan Tabel 7 didapatkan angka acak sebanyak 12 adalah 10, 62, 82, 26, 54, 86, 70, 78, 74, 30, 6, 18. Bilangan  tersebut  akan  dijadikan  untuk  memprediksi jenis penyakit.
3.6 Hasil Simulasi
Hasil dari percobaan simulasi prediksi data tahun 2019 akan  digunakan  untuk  memprediksi  pada  tahun  2020 yang  diolah  berdasarkan  simulasi.  Hasil  prediksi disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Simulasi Bulan Jumlah Bilangan Acak  Prediksi Januari 460 10 286 Februari 286 62 375 Maret 521 82 375 April 370 26 321 Mei 421 54 359 Juni 295 86 324 juli 375 70 324 Agustus 324 78 324 September 489 74 324 Oktober 187 30 334 November 299 6 317 Desember 260 18 386 Jumlah 4.458 - 4.049
Hasil simlasi yang disajikan pada Tabel 8 menunjukan peningkatan  jenis  penyakit  pada  masa  yang  akan datang cenderung meningkat setiap bulannya, sehingga  pihak  Puskesmas  harus  lebih  cepat  dalam mempersiapkan  tenaga  medis  yang  mempunyai keahlian  dibidangnya.  Informasi  ini  dapat  dijadikan rujukan  dalam  pengajuaan  tenaga  ke  induk  instasi yang  lebih  tinggi  untuk  meningkatkan  pelayanan. Sehingga,  sistem  ini  sangat  membantu  dalam meningkatkan  pelayanan  dengan  mempermudah mengidentifikasi  kebutuhan  untuk  masa  yang  akan datang

## 4. Kesimpulan
Hasil dari simulasi dalam dengan Metode Monte Carlo telah  berhasil  memprediksi  jumlah  jenis  penyakit pasien pada Puskesmas Silaping di masa akan datang. Setiap  bulan  terjadi  peningkatan  terhadap  jenis penyakit  sehingga  pihak  Puskesmas  dapat  melakukan tindakan dalam mempersiapkan tenaga dalam meningkatkan  pelayanan.  Sehingga  penelitian  ini dapat  manjadi  rujukan  dalam  melayani  masyarakat lebih baik di masa yang akan dating.

## Daftar Rujukan
[1]. Yuniar,  E.  &  Muslim,  M.  H.  (2018).  Sistem
Informasi Layanan Kesehatan Dengan
Menggunakan  Codeigniter  Pada  Puskesmas Bululawang. Antivirus    J.  Ilm.  Tek.  Inform. , 12(1), 1–14, 2018, doi: 10.35457/antivirus.v12i1.429.
[2]. Mahessya,  R.,  Putra,  D.  &  Veri,  J.  (2019). Pemodelan  Dan  Simulasi  Penerapan  Antrian Multiphase  Pada  Antrian  Pembuatan  Sim Pengendara Sepeda Motor Dipolres Sijunjung. J.
Sains dan
Inform. , 5(1), 34. doi: 10.22216/jsi.v5i1.4091.
[3]. Hutahaean,  M.  (2018).  Analysis  of  Distributive Public Policy-Making Model. ICOPOSDev, 141, 119–121. doi: 10.2991/icoposdev-17.2018.25.
[4]. Akbar,  Alamsyah,  A.  H.  &  Riska,  R.  (2020). Simulasi  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru Universitas  Dehasen  Bengkulu  Menggunakan Metode  Monte  Carlo. Pseudocode ,  7(1),  8–16. doi: 10.33369/pseudocode.7.1.8-16.
[5]. Zalmadani,  H.,  Santony,  J.  &  Yunus,  Y.  (2020). Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis  Prediksi Optimal dalam Produksi Bata Merah Menggunakan  Metode. Inform.  Ekon.  Bisnis ,  2, 1–3.
[6]. Geni,  S.  B.  Y.  &  Santony,  J.  (2019).  Prediksi Pendapatan Terbesar pada Penjualan Produk Cat dengan. J. Inf. Ekon. Bisnis , 1, 15–20.
[7]. Syahrin,  E.,  Santony,  J.  &  Na’am,  J.  (2019).
Pemodelan Penjualan Produk Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo. J. KomtekInfo , 5(3), 33–41. doi:
10.35134/komtekinfo.v5i3.29.
[8]. Wijaya,  F.  S.  &  Sulistio,  H.  (2019).  Penerapan Metode  Monte  Carlo  Pada  Penjadwalan  Proyek Serpong  Garden  Apartment. JMTS  J.  Mitra  Tek. Sipil , 2(3), 189. doi: 10.24912/jmts.v2i3.5828.
[9]. Muflihunallah,  M.,  Dharmawan,  K.  &  Asih,  N. M.  (2018).  Estimasi  Nilai  Implied  Volatility Menggunakan  Simulasi  Monte  Carlo. E-Jurnal
Mat. , 7(3), 239. Doi: 10.24843/Mtk.2018.V07.I03.P209.