## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org 2020 Vol. 2 N o . 3 Hal:  84-89 e-ISSN: 2686-3154

## Prediksi Tingkat Penerimaan Lulusan Siswa Kejuruan dalam Dunia Usaha dan Industri Menggunakan Metode Monte Carlo
Hasanatul Iftitah 1  , Yuhandri Yunus 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
hasanaiftitah@gmail.com

## Abstract
Vocational High School (SMK) Negeri 4 Kota Jambi is one of the favorite vocational schools in Jambi City which is also the only  pure  tourism  vocational  school  in  Jambi  Province.  SMK  Negeri  4  Kota  Jambi  has  several  vocational  majors,  namely culinary, beauty, fashion and hospitality. In general, students who choose to attend vocational schools have the hope of being able to work immediately after graduating from school, they do not need to continue to study to be able to work. In this study, researchers  will  predict  the  level  of  acceptance  of  students  from  SMK  Negeri  4  Kota  Jambi  in  the  business  and  industrial world using the Monte Carlo method. Monte Carlo is a method that can find values that are close to the actual value of events that will occur based on the distribution of sampling data. The technique of this method is to select random numbers from the probability distribution to perform the simulation. The data used in this study is the data of students from SMK Negeri 4 Kota Jambi  who  worked  from  the  2015/2016  Academic  Year  to  the  2018/2019  Academic  Year.  Furthermore,  the  data  will  be processed using the Monte Carlo  method. The simulation will be implemented using PHP programming.  The result of this research is the level of prediction accuracy of students of SMK Negeri 4 Kota Jambi who are accepted in the business and industrial world using the Monte Carlo method is 84%.
Keywords: Monte Carlo, Prediction, Simulation, SMK Negeri 4, Vocational School.

## Abstrak
Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Negeri 4 Kota Jambi adalah salah satu sekolah kejuruan terfavorit di Kota Jambi yang juga merupakan satu-satunya sekolah kejuruan kepariwisataan murni di Provinsi Jambi. SMK Negeri 4 Kota Jambi memiliki beberapa jurusan kejuruan yaitu tata boga, tata kecantikan, tata busana dan perhotelan. Pada umumnya, siswa yang memilih sekolah  di  sekolah  kejuruan  memiliki  harapan  untuk  dapat  langsung  bekerja  setelah  lulus  sekolah,  tidak  perlu  harus melanjutkan kejenjang perkuliahan untuk dapat bekerja. Dalam penelitian ini peneliti akan memprediksi tingkat penerimaan siswa  lulusan  SMK  Negeri  4  Kota  Jambi  di  dunia  usaha  dan  industri  dengan  menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Monte Carlo merupakan sebuah metode yang dapat menemukan nilai yang mendekati nilai aktual dari peristiwa  yang akan terjadi berdasarkan distribusi data sampling. Teknik metode ini yaitu dengan memilih angka acak dari distribusi probabilitas untuk melakukan  simulasi.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  siswa  lulusan  SMK  Negeri  4  Kota  Jambi  yang bekerja  dari  Tahun  Pelajaran  2015/2016  sampai  Tahun  Pelajaran  2018/2019.  Selanjutnya  data  tersebut  akan  diolah menggunakan  metode  Monte  Carlo.  Simulasi  tersebut  akan  diimplementasikan  dengan  menggunakan  pemprograman  PHP. Hasil dari penelitian ini yaitu tingkat akurasi prediksi siswa lulusan SMK Negeri 4 Kota Jambi yang diterima di dunia usaha dan industri menggunakan metode Monte Carlo adalah sebesar 84%.
Kata kunci: Monte Carlo, Prediksi, Simulasi, SMK Negeri 4, Sekolah kejuruan.
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  dan  komunikasi  yang  sangat pesat  sekarang  ini  memberikan  banyak  manfaat  yang dapat  memudahkan  pekerjaan  manusia,  salah  satunya adalah  dalam  bidang  prediksi.  Teknologi  yang berkembang semakin canggih membuat kegiatan proses prediksi  dapat  dilakukan  dengan  lebih  mudah,  cepat dan efisien. Prediksi adalah suatu proses menduga atau meramalkan kejadian masa mendatang dengan menggunakan data masa lalu dan informasi terkait yang tersedia.  Prediksi  atau  peramalan  sangat  dibutuhkan karena hampir semua organisasi berjalan dalam suasana ketidakpastian,  terlepas  dari  fakta  ini,  keputusan  harus diambil  dimana  dampaknya  baru  akan  dirasakan  di masa yang akan datang. Dalam pengambilan keputusan
tersebut  dugaan  ilmiah  lebih  bernilai  bagi  organisasi ketimbang  dugaan  non-ilmiah  [ 1 ].  Proses  prediksi sangat  diperlukan  bagi  banyak  orang  dan  diberbagai bidang karena jika kita mengetahui hasil prediksi untuk waktu  yang  akan  datang  maka  hasil  prediksi  tersebut dapat menjadi landasan dasar membuat keputusan atau kebijakan.
Dalam  bidang  pendidikan,  proses  prediksi  juga  sangat diperlukan.  Banyak  hal  yang  dapat  diprediksi  untuk menjadi  dasar  membuat  suatu  keputusan  atau kebijakan,  salah  satunya  yang  diangkat  dalam penelitian  ini  adalah  tingkat  penerimaan  lulusan sekolah  kejuruan  dalam  dunia  usaha  dan  industri. Dengan  mengetahui  prediksi  berapa  banyak  siswa lulusan  yang  bekerja,  maka  informasi  tersebut  dapat
menjadi  salah  satu  bahan  pertimbangan  pihak  sekolah maupun  pemerintah  untuk  membuat  suatu  kebijakan yang  tepat  untuk  perkembangan  sekolah  tersebut  dan juga  menjadi  salah  satu  bahan  informasi  masyarakat khususnya  orang  tua  calon  siswa  baru  untuk  memilih sekolah yang diinginkan.
Pada umumnya, siswa yang memilih sekolah di sekolah kejuruan  memiliki  harapan  untuk  dapat  langsung bekerja  setelah  lulus  sekolah,  tidak  perlu  harus melanjutkan  kejenjang  perkuliahan  untuk  dapat bekerja.  Oleh  karena  itu,  orang  tua  dan  calon  siswa baru  ingin  memilih  sekolah  kejuruan  yang  tepat sehingga bakat siswa bisa tersalurkan dengan maksimal dan  setelah  lulus  siswa  dapat  memenuhi  standar  untuk dapat masuk ke dunia usaha dan industri. Maka dari itu, orang  tua  atau  calon  siswa  baru  memerlukan  suatu informasi  yang  dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan untuk memilih sekolah kejuruan yang tepat, contohnya adalah  informasi  tentang  tingkat  penerimaan  lulusan sekolah  kejuruan  di  dunia  usaha  dan  industri.  SMK Negeri  4  Kota  Jambi  merupakan  salah  satu  sekolah kejuruan terfavorit di Kota Jambi yang juga merupakan satu-satunya  sekolah  kejuruan kepariwisataan  murni di Provinsi  Jambi.  SMK  Negeri  4  Kota  Jambi  memiliki beberapa  jurusan  kejuruan  yaitu  tata  boga,  tata kecantikan, tata busana dan perhotelan.
Simulasi  Monte  Carlo  adalah  penggunaan  percobaan dengan  angka  acak  untuk  mengevaluasi  ekspresi matematika.  Monte  Carlo  merupakan  metode  yang lebih  disukai  untuk  mengevaluasi  integral  dari  high- dimensional  domains.  Misalnya,  sistem  persamaan yang  sangat  besar  dan  jarang  kadang-kadang  dapat diselesaikan  secara  efektif  dengan  menggunakan metode Monte Carlo [ 2 ].
Dalam  simulasi  Monte  Carlo,  [ 3 ]  dalam  bukunya berusaha  mengikuti  'ketergantungan  waktu'  dari  suatu model yang perubahannya, atau pertumbuhannya, tidak berlanjut dengan cara yang telah ditentukan sebelumnya  (misalnya  sesuai  dengan  persamaan  gerak Newton)  melainkan  dengan  cara  stokastik  yang bergantung  pada  urutan  angka  acak  yang  dihasilkan selama  simulasi.  Dengan  urutan  nomor  acak  kedua yang  berbeda,  simulasi  tidak  akan  memberikan  hasil yang identik tetapi akan menghasilkan nilai yang sesuai dengan  yang  diperoleh  dari  urutan  pertama  sampai muncul beberapa 'kesalahan statistik'.
Metode Monte Carlo adalah algoritma  komputasi  yang didasarkan pada gagasan untuk menggunakan parameter  acak  atau  masukkan  untuk  memecahkan masalah  yang  kompleks.  Saat  ini  metode  Monte  Carlo diterapkan  pada  berbagai  masalah  dan  aplikasi  dalam sains,  teknik,  keuangan,  dan  bisnis.  Ini  terbukti  sangat berguna  ketika  solusi  untuk  masalah  tertentu  terlalu rumit untuk dihitung secara analitis [ 4 ].
Simulasi Monte Carlo dapat digunakan dalam berbagai bidang.  Contohnya,  penelitian  tentang  studi  ketahanan tiang  melingkar  jembatan  kereta  api  menggunakan simulasi  Monte  Carlo  [ 5 ].  Penelitian  menggunakan Monte Carlo untuk menghitung dosis skyshine neutron dari  akselerator  linear  medis  18  MeV  [ 6 ].  Penelitian tentang tingkat pendaftaran calon mahasiswa menggunakan  metode  Monte  Carlo  dengan  bantuan pemrograman  PHP  [ 7 ].  Contoh  lain  penggunaan metode  Monte  Carlo  saat  ini  salah  satunya  adalah dalam  penelitian  menggunakan  simulasi  Monte  Carlo dari Linac menggunakan PRIMO yaitu alat pendidikan yang  mudah  digunakan  dan  dapat  diambil  ke  cloud secara gratis [ 8 ].
Dalam  penelitian  lainnya,  metode  Monte  Carlo  juga dapat  digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  kehadiran mahasiswa  dalam  sebuah  perkuliahan.  Di  mana, simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan  angka  acak untuk memprediksi kehadiran mahasiswa dalam sebuah perkuliahan di periode yang akan datang [ 9 ]. Penelitian lain  yang  menggunakan  simulasi  Monte  Carlo  yaitu untuk  memprediksi  hasil  ujian  nasional  yang  akan datang  dengan  menggunakan  data  3  Tahun  Pelajaran terakhir,  yaitu  TP  2016/2017  sampai  dengan  TP 2018/2019 [ 10 ]. Dalam penelitian lain yaitu menerapkan simulasi Monte Carlo untuk simulasi sitem antrian  servis  sepeda  motor  berbasis  web.  Pada umumnya,  sistem  antrian  servis  pada  bengkel-bengkel masih dilakukan secara konvensional, sehingga banyak konsumen  dan  jadwal  perbaikan  sepeda  motor mengalami  keterlambatan  perbaikan  [ 11 ].  Penelitian lainnya  yang  menggunakan  metode  Monte  Carlo  yaitu memprediksi  kebutuhan  dan  pengendalian  persediaan calcium  carbonate  di  pabrik  kelapa  sawit  dengan menggunakan  simulasi  Monte  Carlo.  Sumber  data penelitian  yaitu  dari  dokumen  perusahaan,  khususnya laporan  harian  produksi  periode  Januari  –  Mei  2019 [ 12 ].
Penelitian  terdahulu  lain  yang  menggunakan  metode Monte  Carlo  yaitu  pendekatan  simulasi  Monte  Carlo untuk  penilaian  efektifitas flyrock berdasarkan  sistem cerdas jaringan saraf tiruan. Penelitian untuk meningkatkan  simulasi cloud menggunakan  metode Monte  Carlo.  Penelitian  tentang  estimasi  anggaran pemeliharaan menggunakan simulasi Monte Carlo.
Sesuai  dengan uraian  di  atas,  penelitian  ini menggunakan metode Monte Carlo untuk  memprediksi siswa lulusan SMK Negeri 4 Kota Jambi yang diterima dalam dunia usaha dan industri.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode  Monte  Carlo.  Metode  Monte  Carlo  tersebut akan digunakan untuk memprediksi siswa lulusan SMK Negeri 4 Kota Jambi  yang diterima dalam dunia usaha dan industri. Berikut ini adalah tahapan analisa metode Monte Carlo, yaitu:

## Gambar 1. Tahapan Analisa Metode Monte Carlo
Gambar  1  menggambarkan  alur  tahapan-tahapan analisa  metode  Monte  Carlo.  Terdapat  8  (delapan) tahapan  dalam  menerapkan  metode  Monte  Carlo  pada penelitian ini dengan penjelasan sebagai berikut: 1. Mengidentifikasi kebutuhan data dengan mengumpulkan  data  siswa  lulusan  SMK  Negeri  4 Kota  Jambi  yang  diterima  di  dunia  usaha  dan industri.
2. Mengelompokkan  data  dan  menetapkan  frekuensi penerimaan  lulusan  siswa  SMK  Negeri  4  Kota Jambi di dunia usaha dan industri.
3. Menghitung  distribusi  probabilitas  dari  data frekuensi  penerimaan  dengan  rumus  yang  telah ditetapkan.
4. Menghitung distribusi kumulatif dari data frekuensi penerimaan dengan rumus yang telah ditetapkan.
5. Menentukan  interval  angka  acak  untuk  setiap variabel. Digunakan sebagai penetapan perbadingana dari interval yang ditetapkan. 6. Membangkitkan bilangan acak ( Generating Random  Number )  yaitu  dengan  menghitung  angka acak dengan rumus yang telah ditetapkan.
7. Mengevaluasi  prediksi  Monte  Carlo  dengan  cara mensimulasikan  data  hasil  prediksi  dan  data  asli dari Tahun Pelajaran 2016/2017 sampai 2018/2019.
8. Hasil simulasi untuk memprediksi tahun berikutnya yaitu Tahun Pelajaran 2019/2020.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  data history yaitu  data jumlah  siswa  lulusan  SMA  Negeri  4  Kota  Jambi  yang
diterima  di  dunia  usaha  dan  industri  dari  Tahun Pelajaran 2015/2016 sampai Tahun Pelajaran 2018/2019.  Selanjutnya  dilakukan  tahapan-tahapan analisa metode Monte Carlo sebagai berikut: a. Mengidentifikasi data dengan cara
mengelompokkan data siswa lulusan SMK Negeri 4 Kota  Jambi  yang  diterima  di  dunia  usaha  dan industri  dari  TP.2015/2016  sampai  TP.2018/2019. Berikut ini data yang digunakan pada penelitian ini seperti pada Tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Rekapitulasi Data Jumlah Siswa Lulusan SMK Negeri 4 Kota Jambi yang Diterima di Dunia Usaha dan Industri dari TP.2015/2016-TP.2018/2019 No Jurusan Frekuensi Lulusan yang Bekerja Per Tahun Pelajaran 2015/ 2016 2016/ 2017 2017/ 2018 2018/ 2019 1 Perhotelan 12 18 17 18 2 Tata Busana 8 7 15 15 3 Tata Boga 17 20 18 20 4 Tata Kecantikan 5 12 8 15 Total 42 57 58 68
Tabel  1  menjelaskan  frekuensi  jumlah  siswa  lulusan SMK  Negeri  4  Kota  Jambi  yang  diterima  di  dunia usaha dan industri dengan total jumlah frekuensi Tahun Pelajaran  2015/2016  sebanyak  42  siswa,  Tahun Pelajaran  2016/2017  sebanyak  57  siswa,  Tahun Pelajaran  2017/2018  sebanyak  58  siswa  dan  Tahun Pelajaran 2018/2019 sebanyak 68 siswa.
b. Menghitung distribusi probabilitas.
Langkah  selanjutnya  pada  metode  Monte  Carlo  ini adalah  menetapkan  distribusi  probabilitas  untuk variabel-variabel  penting  pada  model  yang  sedang diamati.  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 yang disajikan pada Rumus (1).
(1)
Dimana : P(x) : Distribusi probabilitas frekuensi. f
: Jumlah frekuensi.
n
: Jumlah total frekuensi.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas Penerimaan Siswa Lulusan SMK Negeri 4 Kota Jambi di Dunia Usaha dan Industri TP. 2015/2016
No Jurusan Frekuensi Penerimaan (TP.2015/2016) Distribusi Probabilitas (DP) 1 Perhotelan 12 0,29 2 Tata Busana 8 0,19 3 Tata Boga 17 0,40 4 Tata Kecantikan 5 0,12 Total 42 1
Tabel  2  menunjukkan  nilai  distribusi  probabilitas  dari frekuensi  penerimaan  siswa  lulusan  SMK  Negeri  4 Kota Jambi di dunia usaha dan industri yang dilakukan pada  Tahun  Pelajaran  2015/2016  dengan  perhitungan sebagai berikut:
Distribusi Probabilitas ke-1 = 12/42 = 0,29
Distribusi Probabilitas ke-2 = 8/42 = 0,19
Distribusi Probabilitas ke-3 = 17/42 = 0,40
Distribusi Probabilitas ke-4 = 5/42 = 0,12
Total Distribusi Probabilitas = 0,29+0,19+0,40+0,12=1 c. Menghitung distribusi kumulatif.
Langkah  selanjutnya  yaitu  mengkonversi  distribusi probabilitas  ke  distribusi  kumulatif,  yaitu  dengan menjumlahkan tiap angka distribusi probabilitas dengan jumlah sebelumnya yang disajikan pada Rumus (2).
(2)
Dimana : K t (x)   : Distribusi kumulatif frekuensi. P t (x) : Distribusi probabilitas frekuensi. t : Dari 1 sampai n.
Tabel 3. Distribusi Kumulatif Penerimaan Siswa Lulusan SMK Negeri 4 Kota Jambi di Dunia Usaha dan Industri TP. 2015/2016
No Jurusan Frekuensi Penerimaan (TP.2015/ 2016) Distribusi Probabilitas (DP) Distribusi Kumulatif (DK) 1 Perhotelan 12 0,29 0,29 2 Tata Busana 8 0,19 0,48 3 Tata Boga 17 0,40 0,88 4 Tata Kecantikan 5 0,12 1,00 Total 42 1,00
Tabel  3  menunjukkan  nilai  distribusi  kumulatif  dari frekuensi  penerimaan  siswa  lulusan  SMK  Negeri  4 Kota Jambi di dunia usaha dan industri yang dilakukan pada  Tahun  Pelajaran  2015/2016  dengan  perhitungan sebagai berikut:
Distribusi Kumulatif ke-1 =0,29
Distribusi Kumulatif ke-2 =0,29+0,19=0,48
Distribusi Kumulatif ke-3 =0,48+0,40=0,88
Distribusi Kumulatif ke-4 =0,88+0,12=1,00
d. Menentukan  interval  angka  acak  untuk  setiap variabel.
Pada penelitian ini angka acak yang digunakan bernilai 00-99, sehingga nilai distribusi kumulatif
dikonversikan  ke  nilai  angka  acak  untuk  setiap variabelnya.    Interval  angka  acak  untuk  data TP.2015/2016 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Interval Angka Acak Penerimaan Siswa Lulusan SMK
Negeri 4 Kota Jambi di Dunia Usaha dan Industri TP. 2015/2016
No Jurusan Frekuensi Penerimaan (TP.2015/ 2016) DP DK Interval Angka Acak 1 Perhotelan 12 0,29 0,29 00-28 2 Tata Busana 8 0,19 0,48 29-47 3 Tata Boga 17 0,40 0,88 48-87 4 Tata Kecantikan 5 0,12 1,00 88-99 Total 42 1,00
Penggunaan  angka  acak  berfungsi  untuk  menetapkan interval  nilai  dari  setiap  variabel.  Tahapan  ini  juga memberikan  acuan  untuk  hasil  simulasi  dari  setiap frekuensi  dan  ditentukan  berdasarkan  nilai  distribusi kumulatif.
e. Membangkitkan bilangan acak ( Generating Random Number ).
Membangkitkan  bilangan  acak  ( Generating  Random Number )  berfungsi  untuk  menentukan  prediksi  dari hasil  simulasi.  Bilangan  acak  sendiri  dimaksudkan untuk memasukkan  suatu  kondisi yang  dapat mempengaruhi  hasil  simulasi,  di  mana  simulasi  itu sendiri  merupakan  bentuk  representatif  dari  kondisi ketidakpastian  yang  terjadi  pada  kondisi  sebenarnya. Dalam  penelitian  ini  untuk  proses  membangkitkan bilangan acak menggunakan nilai: a = 3, c = 5, Z 0 = 22 dan m = 99.
Dengan  rumus Linear  Congruent  Method (LCM) disajikan pada Rumus (3).
(3)
Dengan syarat a, c < m, Z 0 > 0
Dimana : Z i : Bilangan awal yang ditentukan. a : Konstanta perkalian. c : Konstanta penambahan. mod : Modulus. m : Batasan nilai bilangan acak. Tabel 5. Bentuk Bilangan Acak Jurusan i Zi (a*Zi+c) Zi+1=(a*Zi+c) mod m Perhotelan 0 22 71 71 Tata Busana 1 71 218 20 Tata Boga 2 20 65 65 Tata Kecantikan 3 65 200 2
Tabel  5  menggambarkan  bilangan  acak  yang  telah dibangkitkan untuk setiap jurusan kejuruan yang ada di SMK  Negeri  4  Kota  Jambi  dengan  perhitungan  yaitu sebagai berikut:
Z 0+1 = (3×22+5)  mod 99 = 71 mod 99 =71
Z 1+1 = (3×71+5)  mod 99 = 218 mod 99 =20
Z 2+1 = (3×20+5)  mod 99 = 65 mod 99 =65
Z 3+1 = (3×65+5)  mod 99 = 200 mod 99 =2
f. Simulasi dan hasil.
Tahap terakhir yaitu  melakukan simulasi terhadap data penelitian  dengan  menggunakan  bilangan  acak  yang telah  didapatkan  sebelumnya.  Hasil  simulasi  akan disajikan pada Tabel 7 sampai dengan Tabel 9.
Tabel 6. Hasil Simulasi TP.2016/2017 No Jurusan Angka Acak Data Simulasi Data Asli Persentase (%) 1 Perhotelan 71 17 18 94 2 Tata Busana 20 12 7 58 3 Tata Boga 65 17 20 85 4 Tata Kecantikan 2 12 12 100 Rata-rata 84
Tabel  6  menjelaskan  hasil  simulasi  untuk  Tahun Pelajaran  2016/2017  diperoleh  dari  angka  acak  yang telah  dibangkutkan.  Diperoleh  tingkat  akurasi  rata-rata yaitu 84%.
Tabel 7. Hasil Simulasi TP.2017/2018 No Jurusan Angka Acak Data Simulasi Data Asli Persentase (%) 1 Perhotelan 71 20 17 85 2 Tata Busana 20 18 15 83 3 Tata Boga 65 20 18 90 4 Tata Kecantikan 2 18 8 44 Rata-rata 76
Tabel  7  menjelaskan  hasil  simulasi  untuk  Tahun Pelajaran  2017/2018  diperoleh  dari  angka  acak  yang telah  dibangkutkan.  Diperoleh  tingkat  akurasi  rata-rata yaitu 76%.
Tabel 8. Hasil Simulasi TP.2018/2019 No Jurusan Angka Acak Data Simulasi Data Asli Persentase (%) 1 Perhotelan 71 18 18 100 2 Tata Busana 20 17 15 88 3 Tata Boga 65 18 20 90 4 Tata Kecantikan 2 17 15 88 Rata-rata 92
Tabel  8  menjelaskan  hasil  simulasi  untuk  Tahun Pelajaran  2018/2019  diperoleh  dari  angka  acak  yang telah  dibangkutkan.  Diperoleh  tingkat  akurasi  rata-rata yaitu  92%.  Sehingga  rata-rata  persentase  tingkat akurasi  dari  seluruh  simulasi  yang  telah  dilakukan terhadap  data  dengan  metode  Monte  Carlo  yang digunakan dalam penelitian ini adalah 84%. Selanjutnya  diprediksi  siswa  lulusan  SMK  Negeri  4 Kota  Jambi  yang  diterima  dalam  dunia  usaha  dan industri pada Tahun Pelajaran 2019/2020.
Tabel 9. Hasil Prediksi TP.2019/2020 No Jurusan Angka Acak Hasil Prediksi TP.2019/2020 1 Perhotelan 71 20 2 Tata Busana 20 18 3 Tata Boga 65 20 4 Tata Kecantikan 2 18
Tabel  9  menggambarkan  hasil  prediksi  jumlah  tingkat penerimaan  siswa  lulusan  SMK  Negeri  4  Kota  Jambi yang  akan  diterima  di  dunia  usaha  dan  industri  Tahun Pelajaran  2019/2020.  Dari  hasil  prediksi,  jurusan perhotelan  ada  20  siswa  yang  bekerja,  jurusan  tata busana  ada  18  siswa,  jurusan  tata  boga  ada  20  siswa dan jurusan tata kecantikan ada 18 siswa.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  analisa  yang  telah  dilakukan pada  penelitian  ini  diketahui  bahwa  tingkat  akurasi prediksi  menggunakan  metode  Monte  Carlo  untuk memprediksi tingkat penerimaan lulusan siswa kejuruan  dalam  dunia  usaha  dan  industri  adalah  rata- rata  84%.  Sehingga,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa metode  Monte  Carlo  ini  cocok  digunakan  untuk memprediksi tingkat penerimaan siswa lulusan sekolah kejuruan  di  dunia  usaha  dan  industri  secara  akurat, sehingga  hasil  penelitian  dapat  digunakan  oleh  pihak sekolah  SMK  Negeri  4  Kota  Jambi  maupun  pihak- pihak lain yang membutuhkan.

## Daftar Rujukan
[1] Makridakis,  S.,  Wheelwright,  S.  C.,  &  Mcgee,  V.  E.  (1999). Metode dan Aplikasi Peramalan Jilid 1 (Edisi Kedua) . Binarupa Aksara .
[2] 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 .
[3] Abishek,  A.,  &  Nageswara  Rao,  B.  (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] Nariyama,  N.  (2019).  Monte  Carlo  Calculations  of  Skyshine Neutron  Doses  From  an  18  MeV  Medical  Linear  Accelerator.
In IFMBE Proceedings , 68 (3), 529-531. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-10-9023-3_95 .
[5] Bacala A. M. (2019). Monte Carlo Simulation of a Linac Using PRIMO:  User-Friendly  Educational  Tool  Which  Can  Be  Taken to  the  Cloud  for  Free.  In World  Congress  on  Medical  Physics and  Biomedical  Engineering  2018.  IFMBE  Proceedings, 68 (1), 851-854. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-10-9035-6_157 .
[6] 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.
[7] Yusmaity.,  Santony,  J.,  &  Yunus,  Y.  (2019).  Simulasi  Monte Carlo  untuk  Memprediksi  Hasil  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus  di SMKN  2  Pekanbaru). Jurnal  Informasi  &  Teknologi, 1 (4),  1-6. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21 .
[8] Aminatunnisa, S., Sembiring, D. M. S., Gultom, Y., Matondang, E., Pasaribu, M. S., & Indra, E. (2019). Penerapan Metode Monte Carlo  untuk  Simulasi  Sistem  Antrian  Service  Sepeda  Motor
Berbasis  Web . Jurnal  Sistem  Informasi  Ilmu  Komputer  Prima, 2 (2), 77-84.
[9] Hudori,  M.  (2019). Peramalan  Kebutuhan  dan  Pengendalian Persediaan  Calcium  Carbonate  di  Pabrik  Kelapa  Sawit . Jurnal Citra Widya Edukasi, 11 (2), 165-184.
[10] Zhou, J., Aghili, N., Ghaleini, E. N., Bui, D. T., Tahir, M. M., & Koopialipoor,  M.  (2019).  A  Monte  Carlo  Simulation  Approach for Effective Assessment of Flyrock Based on Intelligent System of  Neural  Network. Engineering  with  Computers , 36 ,  713-723. DOI: https://doi.org/10.1007/s00366-019-00726-z .
[11] Bertot,  L.,  Genaud,  S.,  &  Gossa,  J.  (2018).  Improving  Cloud Simulation  Using  the  Monte-Carlo  Method.  In Lecture Notes  in Computer Science , 11014, 404-416. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-96983-1_29 .
[12] 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