## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   2 Hal:  60-66 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Akurasi dalam Memprediksi Penetapan Besaran Anggaran Proposal Pendapatan dan Belanja Universitas Menggunakan Metode Monte Carlo
Yogo Turnandes 1 
1 Universitas Lancang Kuning Pekanbaru
yogoturnandes@gmail.com

## Abstract
The  Institute  for  Research  and  Community  Service  at  the  University  of  Lancang  Kuning  has  the  mandate  in  research  and service activities which are the two dharmas of the Tri Dharma of Higher Education. The purpose of this study is to predict the  determination  of  the  budget  amount  for  the  University  Income  and  Expenditure  Budget  (APBU)  proposal  approved  at LPPM  Unilak  for  the  following  year.  Thus,  it  will  make  it  easier  for  the  LPPM  leadership  to  make  decisions  on  the acceptance of APBU proposals that are approved quickly and optimally. The data used in this research is APBU research and service  proposal  data  approved  in  2018  to  2020  which  is  processed  using  the  monte  carlo  method.  The  APBU  proposal budget prediction will be carried out every year. Based on the results of tests that have been carried out with the monte carlo method, it is found that the system used to predict the amount of APBU proposal budget approved in 2019 with an average accuracy of 84% and in 2020 with an average accuracy of 73%. Then with a fairly high level of accuracy, the application of the Monte Carlo method is considered to be able to predict the amount of the APBU proposal budget that is approved by each faculty each year.
Keywords: Modeling and Simulation, Monte Carlo, Proposal Budget Prediction, APBU Proposal, LPPM UNILAK.

## Abstrak
Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  Universitas  Lancang  Kuning  mendapat  amanah  dalam  kegiatan penelitian dan pengabdian yang merupakan dua dharma dari Tri Dharma Perguruan Tinggi.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  memprediksi  penetapan  besaran  anggaran  proposal  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Universitas  (APBU)  yang disetujui  di  LPPM  Unilak  untuk  tahun  berikutnya.  Sehingga,  memudahkan  pihak  pimpinan  LPPM  dalam  mengambil keputusan  penerimaan  pangajuan  proposal  APBU  yang  disetujui  dengan  cepat  dan  optimal.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  proposal  penelitian  dan  pengabdian  APBU  yang  disetujui  tahun  2018  hingga  2020  yang  diolah dengan menggunakan metode monte carlo. Prediksi anggaran proposal APBU akan dilakukan setiap tahun. Berdasarkan hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  metode  monte  carlo  didapatkan  bahwa  sistem  yang  digunakan  untuk  memprediksi besaran  anggaran  proposal  APBU  yang  disetujui  pada  tahun  2019  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  84%  dan  tahun  2020 dengan rata-rata akurasi sebesar  73%. Kemudian dengan tingkat akurasi  yang cukup tinggi, penerapan metode  monte carlo dianggap  dapat  melakukan  prediksi  besaran  anggaran  proposal  APBU  yang  disetujui  pada  masing-masing  Fakultas  setiap tahunnya.
Kata kunci:  Pemodelan dan Simulasi, Monte Carlo, Prediksi Anggaran Proposal, Proposal APBU, LPPM UNILAK.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Pusat  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat Universitas  Lancang  Kuning  memiliki  kendala  dalam melakukan  pendataan  besaraan  anggaran  tingkat kelulusan  proposal  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Universitas yang diajukan di setiap tahunnya. Anggaran merupakan suatu alat perencanaan mengenai pengeluaran  dan  penerimaan  (atau  pendapatan)  dimasa yang akan datang, umumnya disusun untuk satu tahun.
Simulasi prediksi usulan proposal APBU yang disetujui merupakan sebuah estimasi tentang perhitungan tingkat kelulusan  usulan  proposal  yang  disetujui  ditahun berikutnya.Penelitian  ini  mengunakan  metode  Monte
Carlo  dalam  memecahkan  masalah.  Metode  ini    dapat dipergunakan  dalam  masalah  dengan  kondisi  batas nonlinier, yaitu merupakan batas prediksi  [ 1 ].
Prediksi  merupakan  suatu  proses  dalam  meramalkan variable  di  masa  yang  akan  datang  berdasarkan pertimbangan  data  pada  masa  lampau.  Data  yang digunakan dalam prediksi ini  adalah daya  yang berupa data  kuantitatif.  Prediksi  tidak  harus  memberikan jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan  terjadi,  akan tetapi  berusaha  dalam  mencari  jawaban  sedekat mungkin  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan mendatang  [ 2 ].  Prediksi  atau  peramalan  merupakan bagian  dari  proses,  diperkirakannya  berapa  kebutuhan
pada  masa  mendatang  yang  meliputi  kebutuhan  dalam ukuran  kwantitas,  waktu  dan  lokasi  yang  dibutuhkan dalam  rangka  memenuhi  permintaan  barang  ataupun jasa  [ 3 ]. Berdasarkan  horison  waktu,  peramalan  dapat dikelompokkan  dalam  tiga  bagian  yaitu  Peramalan jangka  pendek  yang  mencakup  jangka  waktu  hingga satu  tahun  tetapi  umumnya  kurang  dari  3  bulan, Peramalan  jangka  menengah  atau  intermediate, umumnya  mencakup  hitungan  bulanan  hingga  3  tahun dan  Peramalan  jangka  panjang,  Umumnya  untuk perencanaan  3  tahun  atau  lebih  [ 4 ].  Pemodelan (modeling)  merupakan  suatu  proses  dalam  merancang perangkat  lunak  sebelum  melakukan  pengkodean. Model  dapat  di  representasikan  dari  sebuah  bentuk nyata,  sedangkan  sistem  adalah  saling  berelasi  antar elemen  yang  membangun  sebuah  kesatuan  dalam mencapai tujuan tertentu [ 5 ]. Model merupakan kinerja dari  sistem  secara  kualitatif  yang  menwakili  suatu proses  atau  kejadian,  yang  dapat  digambarkan  secara jelas  hubungan  interaksi  antar  berbagai  faktor-faktor yang  diamati  [ 6 ]. Simulasi  merupakan  alat  yang berguna  untuk  memprediksi  barang  atau  hal  lainnya dimasa  depan  [ 7 ]. Persepsi  aktif  monte  carlo  yang memilih  sudut  pandang  dengan  mempertimbangkan perolehan  informasi,  biaya  perjalanan,  anggaran waktu/jarak dan tujuan lokasi .
Monte  Carlo  merupakan  metode  simulasi  yang  dapat dibangun  dengan  spreadsheet  dalam  Microsoft  Excel dan  juga  simulasi  monte  carlo  ini    dapat  menganalisis numeric yang melibatkan pengambilan sampel eksperimen bilangan acak [ 8 ].
Metode  Monte  Carlo  adalah  kelas  algoritma  yang terkumputasi dengan menggunakan sampel acak dalam menghasilkan pemecahan maslah. Metode Monte Carlo ini  meggunakan  angka  acak  dan  statistik  probabilitas dalam  menyelesaikan  masalah  [ 9 ]. Simulasi  dengan Metode  Monte  Carlo  merupakan  membangkitkan bilangan  acak  merupakan  langkah  penting  yang  harus dilakukan,  dimana  bilangan  acak  yang  dibangkitkan dapat  dibangkitkan  dengan  piranti  perangkat  lunak komputer atau manual [ 10 ].
Pemodelan dan Simulasi Monte Carlo digunakan untuk membantu menentukan Perkiraan pendapatan penjualan produk, sehingga dapat digunakan sebagai pertimbangan  dalam  membuat  strategi  promosi  pasar untuk  penjualan  yang  efektif  [ 11 ]. Simulasi  Monte Carlo ( Monte Carlo percobaan ) adalah kelas yang luas dari  algoritma  komputasi  yang  menggunakan  random sampling  untuk    mendapatkan  hasil  numerik,  biasanya dilakukan  simulasi  berkali  kali  untuk  mendapatkan distribusi dari entitas probabilistik yang tidak diketahui [ 12 ].
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 [ 13 ].
Dari  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan  dapat disimpulkan  bahwa  Instansi  Universitas  Lancang Kuning khususnya LPPM Universitas Lancang Kuning Pekanbaru  memerlukan  sebuah  sistem  yang  mampu melakukan  prediksi  penetapan  besaran  anggaran proposal Anggaran Pendapatan dan Belanja Universitas yang  disetujui  yang  memudahkan  pihak  Lembaga dalam  menganalisa  proposal  yang  di  ajukan  setiap tahunya  sehingga  ketua  dan  wakil  ketua  di  Lemabag Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat UNILAK  Pekanbaru  dapat  mengambil  keputusan dalam  menentukan  strategi  untuk  memenuhi  besaran anggaran  proposal  APBU  yang  disetujui  secara optimal.  Kemudian  melalui  permasalahan  tersebut, maka  akan  dilakukan  penelitian  tentang  prediksi penetapan  besaran  anggaran  proposal  APBU  yang disetujui  di  LPPM  Unilak  Pekanbaru  untuk  tahun berikut dengan Metode Monte Carlo.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  monte  carlo.  Berdasarkan  banyak  penelitian yang  telah  dilakukan,  metode  monte  carlo  dapat diaplikasikan  untuk  melakukan  peramalan.  Penelitian ini akan membahas tentang prediksi penetapan besaran anggaran  proposal  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Universitas  yang  disetujui  di  LPPM  Unilak  Pekanbaru untuk  tahun  berikutnya.  berikut  adalah  tahapan  dari analisa  simulasi  monte  carlo  yang  ditampilkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan analisa simulasi Monte Carlo
Gambar  1  menyajikan  tahapan-tahapan  dari  simulasi monte  carlo,  berikut  adalah  penjelasan  mengenai tahapan-tahapan simulasi monte carlo :
1. Mengidentifikasi data dengan cara mengelompokkan data untuk menetapkan  frekuensi  proposal  yang  di setujui setiap fakultas, dalam  tiga tahun.
2. Menetapkan  frekuensi  proposal  yang  di  setujui setiap fakultas, dalam  tiga tahun.
3. Menghitung  dan  menetapkan  distribusi  probabilitas. Perhitungan  distribusi  probabilitas  ini  dilakukan pada  tahun  2018  sampai  tahun  2020.  Pada  proposal penelitian  dan  pengabdian  APBU  yang  disetujui setiap fakultas.
4. Menghitung  dan  menetapkan  kemungkinan  angka kumulatif. Menghitung  probibalitas kumulatif.
5. Menentukan Interval bilangan dan angka acak untuk setiap  variabel.  Digunakan  sebagai  penetapan perbadingana dari interval yang ditetapkan.
6. Menetapkan  angka  acak  (Generating  Random Numbers).  yaitua,  c,  i,  Z0,  dan  mod,  dengan  rumus yang telah ditetapkan.
7. Mengevaluasi  prediksi  Monte  Carlo  dengan  cara mensimulasikan.
8. Hasil simulasi untuk memprediksi tahun berikutnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  proposal  pengabdian  APBU  yang  didapat  pada tahun  2018,  2019  dan  2020,  untuk  mendapatkan hasilnya  maka  selanjutnya  melakukan  tahapan-tahapan sebagai berikut :
1. Pengelompokkan  Data  proposal  APBU  yang disetujui.  Data  yang  digunakan  untuk  memprediksi anggaran  proposal  yang  disetujui  adalah  data proposal  pengabdian  APBU  yang  disetujui  setiap tahun, berikut adalah  salah satu data  proposal  yang di  setujui  yaitu  data  proposal  pengabdian  APBU yang  disetujui  dari  tahun  2018,  2019,  2020  pada Tabel 1.
Tabel  1. Data Proposal pengabdian APBU yang di Setujui
Tahun 2018, 2019 dan 2020 Kode Fakultas Frekuensi Proposal Pengabdian APBU yang di Setujui Pertahun 2018 2019 2020 A-2 Ekonomi 9 5 7 B-2 Hukum 2 1 3 C-2 Ilmu Administrasi 4 4 3 D-2 Ilmu Budaya 3 2 2 E-2 IKP 2 10 8 F-2 Ilmu Komputer 7 4 10 G-2 Kehutanan 2 3 1 H-2 Pertanian 2 6 7 I- 2 Teknik 6 9 8 37 44 49
Dari  Tabel  1  pengelompokkan  data  dilakukan berdasarkan  fakultas.  Pengajuan  proposal  pengabdian APBU yang disetujui pada tahun 2018 ada sebanyak 37 proposal,  tahun  2019  ada  sebanyak  44  proposal  dan tahun  2020  ada  sebanyak  49  proposal  yang  disetujui
pada  setiap  Fakultas  yang  akan  dikelompokkan  untuk melakukan  simulasi  Monte  Carlo  dalam  memprediksi anggaran  proposal  APBU  yang  disetujui  pada  tahun berikutnya.
2. Menetapkan distribusi probabilitas
Menetapkan  distribusi  probabilitas  dilakukan  dengan cara  membagi  tiap  frekuensi  dengan  total  frekuensi. Frekuensi  disini  kita  maksud  adalah  data  pengajuan proposal.  Maka  berikut  rumus  untuk  menetapkan distribusi  probabilitas  dengan  cara  membagi  tiap frekuensi dengan total frekuensi adalah :
DP = tf f (1)
Dimana :
DP = Distribusi Probabilitas;
F    = Frekuensi;
TF  = Total Frekuensi.
Berikut  adalah  cara  menghitung  nilai  distribusi probabilitas yang dilakukan pada data tahun 2019.
Distribusi Probabilitas ke-1 = 5/44 = 0,11
Distribusi Probabilitas ke-2 = 1/44 = 0,03 Distribusi Probabilitas ke-3 = 4/44 = 0,09
Distribusi Probabilitas ke-4 =  2/44  = 0,04
Distribusi Probabilitas ke-5 =  10/44 = 0,23
Distribusi Probabilitas ke-6 = 4/44 = 0,09
Distribusi Probabilitas ke-7 = 3/44 = 0,07
Distribusi Probabilitas ke-8 =  6/44 = 0,14
Distribusi Probabilitas ke-9 =  9/44 = 0,20
Total Distribusi Probabilitas = 0,11+0,03+0,09+0,04+
0,23+0,09+0,07+0,14+0,20= 1
Dari  cara  menghitung  nilai  probabilitas  tersebut,  maka dapat ditentukan untuk nilai pada tahun 2019, 2020 dan 2021 telah disajikan pada Tabel 2.
Tabel  2. Distribusi Probabilitas Data Tahun 2019, 2020 dan 2021
Fakultas Pengajuan Proposal/Frekuensi 2019 DP 2020 DP 2021 DP Ekonomi 5 0,11 7 0,14 10 0,015 Hukum 1 0,02 3 0,06 7 0,10 Ilmu Administrasi 4 0,09 3 0,06 3 0,04 Ilmu Budaya 2 0,05 2 0,04 7 0,10 IKP 10 0,23 8 0,16 8 0,12 Ilmu Komputer 4 0,09 10 0,20 10 0,15 Kehutanan 3 0,07 1 0,02 8 0,12 Pertanian 6 0,14 7 0,14 7 0,10 Teknik 9 0,20 8 0,16 8 0,12 Jumlah 44 1,00 49 1,00 68 1,00
Dari  Tabel  2  distribusi  probabilitas  kemudian selanjutnya dilakukan perhitungan distribusi probabilitas  kumulatif  berdasarkan  data  dari  distribusi probabilitas.
3.  Membangun  Distribusi  Probabilitas  Kumulatif Distribusi probabilitas kumulatif didapat dari penjumlahan  distribusi  kemungkinan  yang  terjadi,  dan distribusi  kumulatif  dilakukan  dengan  menjumlahkan tiap  angka  kemungkinan  dengan  jumlah  sebelumnya menggunakan rumus.
Di + Pi                                                       (2)
Dimana:
Di    = Angka Kemungkinan;
Pi     = Jumlah Angka Sebelumnya.
Berikut    adalah    cara    menghitung    nilai    probabilitas kumulatif yang dilakukan pada data tahun 2019.
Distribusi Kumulatif ke-1  = 0,11
Distribusi Kumulatif ke-2 = 0,11+0,03 = 0,14 Distribusi Kumulatif ke-3 = 0,14+0,09 = 0,23
Distribusi Kumulatif ke-4 = 0,23+0,04 = 0,27 Distribusi Kumulatif ke-5 = 0,27+0,23 = 0,50 Distribusi Kumulatif ke-6 = 0,50 +0,09 = 0,59 Distribusi Kumulatif ke-7  = 0,59 + 0,07 = 0,66
Distribusi Kumulatif ke-8  = 0,66 + 0,14 = 0,80
Distribusi Kumulatif ke-9  = 0,80+ 0,20  = 1 Total Distribusi Kumulatif =0,11+0,14+0,23+0,27+ 0,50+0,59+0,66+0,80 = 1
Tabel  3. Distribusi Kumulatif Data Tahun 2019, 2020 dan 2021
Fakultas Frekuensi 2019 Frekuensi 2020 Frekuensi 2021 Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Distribusi Probabilitas Distribusi Kumulatif Ekonomi 5 0,11 0,11 7 0,14 0,14 10 0,15 0,15 Hukum 1 0,02 0,14 3 0,06 0,20 7 0,10 0,25 Ilmu Administrasi 4 0,09 0,23 3 0,06 0,27 3 0,04 0,29 Ilmu Budaya 2 0,05 0,27 2 0,04 0,31 7 0,10 0,40 IKP 10 0,23 0,50 8 0,16 0,47 8 0,12 0,51 Ilmu Komputer 4 0,09 0,59 10 0,20 0,67 10 0,15 0,66 Kehutanan 3 0,07 0,66 1 0,02 0,69 8 0,12 0,78 Pertanian 6 0,14 0,80 7 0,14 0,84 7 0,10 0,88 Teknik 9 0,20 1 8 0,16 1 8 0,12 1,00 Jumlah 44 1,00 - 49 1,00 - 68 1,00 -
Berdasarkan  dari  Tabel  3  perhitungan  distribusi probabilitas  kumulatif,  maka  dilanjutkan  menentukan interval angka acak.
Interval  angka  acak  ini  ditentukan  dari  distribusi probabilitas dan distribusi probabilitas kumulatif.
4.  Menentukan Interval Angka Acak
Tabel  4. Interval Angka Acak Data Tahun 2019, 2020 dan 2021
Fakultas 2019 2020 2021 F Interval F Interval F Interval DP DK Awal Akhir DP DK Awal Akhir DP DK Awal Akhir Ekonomi 5 0,11 0,11 00 10 7 0,14 0,14 00 13 10 0,15 0,15 00 14 Hukum 1 0,02 0,14 11 13 3 0,06 0,20 14 19 7 0,10 0,25 15 24 Ilmu Administrasi 4 0,09 0,23 14 22 3 0,06 0,27 20 26 3 0,04 0,29 25 28 Ilmu Budaya 2 0,05 0,27 23 26 2 0,04 0,31 27 30 7 0,10 0,40 29 39 IKP 10 0,23 0,50 27 49 8 0,16 0,47 31 46 8 0,12 0,51 40 50 Ilmu Komputer 4 0,09 0,59 50 58 10 0,20 0,67 47 66 10 0,15 0,66 51 65 Kehutanan 3 0,07 0,66 59 65 1 0,02 0,69 67 68 8 0,12 0,78 66 77 Pertanian 6 0,14 0,80 66 79 7 0,14 0,84 69 83 7 0,10 0,88 78 87 Teknik 9 0,20 1 80 99 8 0,16 0,14 84 99 8 0,12 1,00 88 99 Jumlah 44 1,00 - 49 1,00 - 68 1,00 -
Interval  angka  acak  yang  didapatkan  akan  ditentukan tiap-tiap  tabel    dari    tiap    tahunnya.  Berikut  disajikan bilangan  acak  dalam  Tabel  4.  Interval  angka  acak dibentuk  berdasarkan  distribusi  probabilitas  kumulatif yang  diperoleh  dari  tahapan  sebelumnya.  Angka  acak penetapannya dilakukan untuk setiap  variabel.  Fungsi dari    penggunaan    angka  acak  ini  berfungsi  sebagai pembatas  antara  variabel  yang  satu  dengan  variabel yang  lain  dan  memberikan  acuan  hasil  dari  percobaan berdasarkan angka acak yang telah dibangkitkan.
5.  Membangkitkan Angka Acak
Pembangkitan  angka  acak  pada  suatu  algoritma  yang digunakan  untuk  menghasilkan  urutan  dari  angka- angka    sehingga    hasil    perhitungan    dengan menggunakan  komputer  dapat  diketahui  distribusinya. Pada  penelitian  ini  angka  acak  akan  dibangkitkan menggunakan metode Mixed Congruent Method.
Dimana Zi + 1 = (a . Zi + C) mod M (3)
Keterangan:
Zi
= Bilangan awal (bilangan bulat ≥ 0, Z0 < m);
A = Konstanta Pengali (a < m);
C = Konstanta Pergeseran (c < m);
Mod   = Konstanta Modulus (m > 0).
Membangkitkan  angka  acak  dengan  Mixed  Congruent Method  dibutuhkan  4  parameter  dengan  nilai    harus ditetapkan  terlebih  dahulu  dan  selanjutnya  akan  diisi dengan  value  yaitu  a  =  7,  c  =  44,  m  =  99  Zi  =  88. Selanjutnya dilakukan perhitungan untuk membangkitkan    bilangan    acak    setelah    value    dari parameter-parameter diisi dengan cara sebagai berikut:
Mencari nilai untuk Fakultas Ekonomi
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m
= (7 . 88 + 44) mod 99
= 660 mod 99
= 66.
Mencari nilai untuk Fakultas Hukum
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m
= (7 . 66 + 44) mod 99 = 506 mod 99
= 11.
Mencari nilai untuk Fakultas Imu Administrasi
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m
= (7 . 11 + 44) mod 99 = 121 mod 99 = 22.
Mencari nilai untuk Fakultas Ilmu Budaya
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (7 . 22 + 44) mod 99 = 198 mod 99
= 0.
Mencari nilai untuk Fakultas Keguruan & Pendidikan
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m
= (7 . 0 + 44) mod 99
= 44 mod 99
= 44.
Mencari nilai untuk Fakultas Ilmu Komputer
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (7 . 44 + 44) mod 99
= 352 mod 99
= 55.
Mencari nilai untuk Fakultas Kehutanan
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m
= (7 . 55 + 44) mod 99
= 429 mod 99
= 33.
Mencari nilai untuk Fakultas Pertanian
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (7 . 33 + 44) mod 99 = 275 mod 99
= 77.
Mencari nilai untuk Fakultas Teknik
Zi + 1 = (a . Zi + c) mod m = (7 . 77 + 44) mod 99 = 583 mod 99
= 88.
Hasil  yang  didapat  dalam  membangkitkan  angka  acak disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Angka Acak Fakultas i Zi (a*Zi+c) zi+1=(a.Zi+c) mod m Ekonomi 0 88 660 66 Hukum 1 66 506 11 Ilmu Administrasi 2 11 121 22 Ilmu Budaya 3 22 198 0 IKP 4 0 44 44 Ilmu Komputer 5 44 352 55 Kehutanan 6 55 429 33 Pertanian 7 33 275 77 Teknik 8 77 583 88
Berdasarkan  Tabel  5,  di  dapatkan  bahwa  angka  acak sebanyak 9  yaitu  66, 11, 22, 0, 44, 55, 33, 77, dan 88. Angka    acak    tersebut    digunakan  dalam  memprediksi anggaran  proposal  APBU  yang  di  setujui  pada  semua Fakultas  setiap  tahunnya  serta  mendapatkan  dari  hasil prediksi yang disajikan pada Tabel 6, 7, dan 8.
5.  Simulasi dan Hasil
Simulasi  dilakukan  dengan  membandingkan  dan memasukkan    angka    acak    yang    telah    dibangkitkan yang terdapat pada Tabel 5 dengan tabel interval angka acak  yang  ada  pada  Tabel  4  untuk  menghasilkan  data tahun  2019 dan 2020.
Kemudian  untuk  prediksi  data  tahun  2021  maka dibandingkan dengan interval angka acak pada Tabel 4.
Berikut  hasil  simulasi  dan  perbandingan  data  tahun 2019  dan  2020    serta    prediksi    anggaran  proposal pengabdian  APBU  yang  disetujui  untuk    tahun    2021 kemungkinan  terjadi yang disajikan pada Tabel 8.
Tabel  6. Hasil Simulasi 2019 Fakultas Bilangan Acak Prediksi Data Real 2019 % Ekonomi 66 6 5 83% Hukum 11 1 1 100% Ilmu Administrasi 22 4 4 100% Ilmu Budaya 0 5 2 40% IKP 44 10 10 100% Ilmu Komputer 55 4 4 100% Kehutanan 33 10 3 30% Pertanian 77 6 6 100% Teknik 88 9 9 100% Rata-Rata Proposal pengabdian APBU tahun 2019 84% Tabel  7. Hasil Simulasi 2020 Fakultas Bilangan Acak Prediksi Data Real 2020 % Ekonomi 66 10 7 70% Hukum 11 7 3 43% Ilmu Administrasi 22 3 3 100% Ilmu Budaya 0 7 2 29% IKP 44 8 8 100% Ilmu Komputer 55 10 10 100% Kehutanan 33 8 1 13% Pertanian 77 7 7 100% Teknik 88 8 8 100% Rata-Rata Proposal pengabdian APBU tahun 2020 73% Tabel  8. Hasil Simulasi 2021 Fakultas Bilangan Acak Prediksi Proposal Pengabdian APBU 2021 Ekonomi 66 8 Hukum 11 10 Ilmu Administrasi 22 7 Ilmu Budaya 0 10 IKP 44 8 Ilmu Komputer 55 10 Kehutanan 33 7 Pertanian 77 8 Teknik 88 8
Hasil  yang  didapat  dari  simulasi  metode  monte  carlo untuk  prediksi  penetapan  anggaran  proposal  APBU yang  disetujui  di  LPPM  UNILAK  Kota  pekanbaru
berdasarkan  dari  hasil  simulasi  tahun  2020  sebagai frekuensi  untuk  simulasi  tahun  2021.  Perbandingan data    real  dan  simulasi  tahun    2019    dengan    prediksi yang    dihasilkan  didapatlah  selisih  pengajuan  proposal kalau  dirata-ratakan  ke  persentasi  yaitu  84%  serta perbandingan data real dan simulasi tahun 2020 ,  hasil yang didapatkan dengan selisih rata-rata persentasenya 73%. Jadi dari hasil simulasi  data tahun 2020  maka  di  dapatkan  frekuensi  pengajuan  proposal penelitian  dan  pengabdian  untuk  simulasi  tahun  2021 dalam  memprediski  besaran  anggaran  proposal  APBU yang  disetujui  di  LPPM  UNILAK  untuk  tahun berikutnya.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  dapat  diketahui  tingkat  akurasi menggunakan  metode  monte  carlo  yang  telah diterapkan  pada  prediksi  penetapan  anggaran  proposal APBU  yang  disetujui  di  LPPM  Universitas  Lancang Kuning  Kota  Pekanbaru  dengan  hasil  simulasi  yang terdapat  pada  Tabel    6  dan  7  yaitu  dengan  rata-rata persentasi  tahun  2019  sebesar  82%  dan  tahun  2020 sebesar  73%.  Sehingga  dengan  berhasilnya  penerapan metode  monte  carlo  ini  untuk  memprediksi  penetapan anggaran  pengajuan  proposal  APBU  yang  disetujui untuk  tahun  2021  yang  diasajikan  pada  Tabel  8,  maka akan  memberikan  kemudahan  bagi  Lembaga  LPPM UNILAK  Kota  Pekanbaru  untuk  mengetahui  jumlah prediksi  proposal  yang  akan  diterima  pada  tahun berikutnya di setiap fakultas-fakultas kampus Universitas Lancang Kuning.

## Daftar Rujukan
[1] Kravchuk  A.V.,  Avramenko  A.A.  (2017).  Application  Of  The Monte Carlo    Method to The Solutionif Heat Transfer Problem In Nanofluids. Journal of Engineering Physics and Thermophysics, 90 (5), 1107-1114. DOI:
https://doi.org/10.1007/s10891-017-1664-0 .
[2] Hutahaean,  H.  D.  (2019). 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.
[3] 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 .
[4] 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 .
[5] Apri,  M.,  Aldo,  D.,  &  Hariselmi.  (2019).  Simulasi Monte  Carlo untuk Memprediksi Jumlah Kunjungan Pasien. JURSIMA:Jurnal Sistem  Informasi  dan  Manajemen,  7 (2),  32-46.  DOI: http://dx.doi.org/10.47024/js.v7i2.176 .
[6] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2019). Pemodelan Penjualan  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo . Jurnal KomTekInfo, 5 (3), 33-41.
[7] 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 .
[8] Putri, W.L. (2018). Penggunaan Monte Carlo Untuk Optimalisasi Prediksi Pengadaan Barang Di Qshop Batam. Jurnal Responsive, 2 (1), 101-108.
[9] 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 .
[10] 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 .
[11] Hafizh,  M.,  &  Gema,  L.  R.  (2019). Analisa  Simulasi  Monte Carlo  dalam  Menentukan  Pendapatan  Penjualan  Keripik  Maco Badarai  Istiqomah  Padang  Sumatera . JOISIE  Journal  Of Information System And Informatics Engineering, 3 (2), 51-56.
[12] 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),  113-119. DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i1.252.113-119 .
[13] Munandar, H. M., & Masrizal. (2019). Simulasi Penjualan Arang Batok  Kelapa  Dengan  Menggunakan  Metode Monte  Carlo  Pada CV  Banjar  Berniaga. Informatika: Jurnal  Ilmiah  Fakultas Sains dan  Teknologi,  Universitas  Labuhanbatu,  7 (2),  100-105.  DOI: https://doi.org/10.36987/informatika.v7i2.1360 .