## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 95-100 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Prediksi Peningkatan Jumlah Pelanggan dengan Simulasi Monte Carlo
Siska Dwi Anggraini 1  , Gunadi Widi Nurcahyo 2
1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
siskadwianggraini94@gmail.com

## Abstract
CV. Tomi Advertising is a business sector that operates in advertising, construction and promotion that  has various types of work services such as manufacturing neonboxes, signboards, signboards, banners, mild steel, modif houses, and others. CV. Tomi Advertising was  founded in August 1997 with several ups and downs in business so that it can survive until now by establishing cooperation in several areas such as Pekanbaru, Jambi, Riau Islands and Pangkal Pinang. The recording system for the number of customers who came to CV. Tomi Advertising is done manually using a book. So that the recording of the number of subscribers is not well organized. There are some customers who do not fill in the customer arrival book so that the  increase  in  the number  of  customers  from  year  to  year  is  less  effective.  The  prediction of  the number  of  subscribers  is used as a reference to increase the number of subscribers. The prediction of the number of subscribers is a calculation of the level  of  the  number  of  customers  who  come  at  a  certain  time.  The  purpose  of  this  study  is  to  predict  the  increase  in  the number  of  customers  that  occur  at  CV.  Tomi  Advertising.  Where,  data  processing  carried  out by  the  Monte  Carlo  method comes from the amount of data from January 2018 to December 2020. Data processing for the number of customers is also applied to the system using the PHP programming language (Hypertext Processor). Based on the simulation, the increase in the number of customers that has been done is getting an average of 72% so that it can make it easier for business managers to make decisions in order to develop a business.
Keywords: Prediction, Simulation, Monte Carlo, Data, Customer.

## Abstrak
CV.  Tomi  Advertising  merupakan  bidang  usaha  yang  beroperasi  pada  periklanan,  konsturksi  dan  promosi  yang  memiliki jenis  layanan  kerja  seperti  pembuatan neonbox ,  plang  merek, signboard ,  spanduk,  baja  ringan, modif house ,  dan  lain-lain. CV. Tomi Advertising berdiri  pada bulan Agustus tahun 1997 dengan beberapa kali turun naik dalam bisnis sehingga dapat bertahan sampai dengan sekarang dengan menjalin kerja sama ke beberapa daerah seperti Pekanbaru, Jambi, Kepulauan Riau dan Pangkal Pinang. Sistem  pencacatan  jumlah  pelanggan  yang  datang  ke  CV.  Tomi  Advertising  dilakukan  secara  manual dengan  menggunakan  sebuah  buku.  Sehingga  pencatatan  jumlah  pelanggan  tidak  teratur  dengan  baik.  Ada  beberapa pelanggan  yang  tidak  mengisi  buku  kedatangan  pelanggan  sehingga  peningkatan  jumlah  pelanggan  dari  tahun  ke  tahun kurang efektif. Prediksi jumlah pelanggan digunakan sebagai acuan untuk meningkatkan jumlah pelanggan. Prediksi jumlah pelanggan merupakan perhitungan tingkat jumlah pelanggan yang datang pada waktu tertentu. Adapun tujuan penelitian  ini untuk  prediksi  peningkatan  jumlah  pelanggan  yang  terjadi  pada  CV.  Tomi  Advertising.  Dimana,  pengolahan  data  yang dilakukan dengan metode Monte Carlo bersumber dari jumlah data tahun Januari 2018 hingga Desember 2020. Pengolahan data  jumlah  pelanggan  juga  diaplikasikan  ke  dalam  sistem  dengan  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  ( Hypertext Procesor ).  Berdasarkan  simulasi  peningkatan  jumlah  pelanggan  yang  telah  dilakukan  mendapatkan  rata-rata  sebesar  72% sehingga dapat mempermudahkan pihak pengelola bisnis dalam mengambil keputusan guna untuk mengembangkan bisnis.
Kata kunci : Prediksi, Simulasi, Monte Carlo, Data, Pelanggan.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
CV.  Tomi  Advertising  adalah  sebuah  usaha  yang bergerak  dibidang  advertising,  konsturksi  dan  promosi yang  memiliki  jenis  layanan  kerja  seperti  pembuatan neonbox ,  plang  merek, signboard ,  spanduk,  baja ringan, modif  house ,  dan  lain-lain.  CV.  Tomi Advertising  berdiri    pada  Bulan  Agustus  Tahun  1997 dengan beberapa kali turun naik dalam bisnis sehingga dapat  bertahan  sampai  dengan  sekarang  dengan menjalin  kerja  sama  ke  beberapa  daerah  seperti Pekanbaru,  Jambi,  Kepulauan  Riau  dan  Pangkal Pinang.  Sehingga  pencatatan  jumlah  pelanggan  tidak teratur  dengan  baik.  Ada  beberapa  pelanggan  yang tidak  mengisi  buku  kedatangan  pelanggan  sehingga
peningkatan  jumlah  pelanggan  dari  tahun  ke  tahun kurang efektif.
Penelitian yang menyelesaikan permasalahan menggunakan  simulasi Monte  Carlo adalah  Simulasi prediksi  jumlah  mahasiswa  baru  Universitas  Daehan Bengkulu menggunakan metode Monte Carlo . Universitas  Dehasen  Bengkulu  melakukan  penerimaan mahasiswa  baru  dengan  manual.  Dalam  hal  prediksi mahasiswa  yang  diterima  belum  dapat  jumlah  yang pasti  berapa  yang  akan  diterima.  Dengan  adanya permasalahan  tersebut  maka  diadakan  simulasi  dan model  yaitu  dengan  mengumpulkan  beberapa  data penerimaan mahasiswa baru tahun sebelumnya selanjutnya akan dilakukan simulasi untuk
memprediksi  di  tahun  mendatang.  Metode  yang digunakan  untuk  prediksi  ini  metode Monte  Carlo . Ketepatan  tingkat  hasil  antara  perhitungan  manual  dan aplikasi simulasi prediksi dengan  metode Monte Carlo mendapatkan hasil dengan nilai 100% [ 1 ].
Pemodelan  dan  simulasi  merupakan  metode  yang dipakai  untuk  mengatasi  permasalahan  sistem  yang rumit.  Pemodelan  dan  simulasi  merupakan  suatu perangkat yang digunakan dalam melakukan pengujian terhadap  suatu  masalah.  Hal  yang  dituju  dalam penelitian  adalah  pilihan  atau  opsi  yang  terbaik  dalam mengatasi  masalah  tersebut  dengan  menggunakan  data hasil  pengamatan  yang  dilakukan.  Pemodelan  dan simulasi  merupakan  peningkatan  dari  beberapa  aspek yang efektif dalam mengatasi permasalahan [ 2 ] .
Pemodelan  merupakan  suatu  proses  merancang software  sebelum  melakukan  pengkodean.  Model software  diartikan  sebagai  pembuatan  sistem  dalam pembangunan  suatu  proyek.  Pemodelan  adalah  suatu proses  membuat  suatu  proses  membuat  sebuah  model di dalam system [ 3 ] .
Model  merupakan  representasi  dari  bentuk  nyata. Model  merupakan  deskripsi  tentang  suatu  objek  yang tidak  dapat  diamati  secara  langsung.  Model  secara umum  suatu  representasi  sistem  yang  sedang  berjalan dan  tujuan  permasalahan  yang  sedang  diamati.  Model tidak  hanya  sebagai  pengganti  dari  suatu  sistem,  tetapi model  merupakan  bentuk  sederhana  dari  sistem  itu sendiri [ 4 ] .
Model  adalah  suatu  arti  yang  digunakan  untuk menggambarkan suatu  yang  tidak  dapat diamati  secara langsung.  Secara  umum  model  juga  berarti  suatu representasi  sistem  nyata  atau  bisa  disebut  sebagai membuat  tiruan  dari  model  atau  sistem  ke  dalam bentuk  objek  yang  wujudnya  bisa  menyerupai  bentuk asli dari sistem itu sendiri [ 5 ] .
Simulasi  yaitu  membuat  model  yang  meniru  tingkah laku  untuk  menghasilkan  pengamatan  tingkah  laku system [ 6 ] .
Keuntungan  melakukan  simulasi  adalah  sebagai berikut:
1. Memiliki  suatu  tingkat  fleksibilitas  yang  tinggi untuk  menggambarkan  salah  satu  sistem  yang rumit,  dapat  memperluas  kebenaran  dari  suatu sistem yang disimulasikan.
2. Sebagai alternatif pembanding, sehingga memudahkan  dalam  pemilihan  alternatif  mana yang sesuai dengan sistem.
3. Hasil  dari  simulasi  yang  telah  di  lakukan  oleh sistem bisa dipahami untuk periode yang lama.
4. Lebih menghemat waktu. dan lebih terkontrol.
Simulasi  adalah  salah  satu  teknik  yang  dipakai  dalam mengimplementasikan setiap  karakter  di  dalam software yang  akan  dicari  atau  dilakukan  simulasi. Model  simulasi  biasanya  dilakukan  berdasarkan  waktu yang diinginkan dengan melakukan beberapa nilai-nilai yang telah ditentukan [ 7 ] . Sehingga terbentuk beberapa asumsi yang memudahkan untuk sistem dapat dipelajari
secara  ilmiah  dengan  menggunakan  bantuan  perangkat komputer [ 8 ].
Metode Monte  Carlo adalah  dasar  algoritma  yang berdasarkan pada suatu pemikiran dengan menggunakan  bilangan  acak  yang  digunakan  untuk memecahkan masalah yang rumit. Metode Monte Carlo terbukti dan berguna dalam memecahkan masalah yang rumit  dihitung  secara  sistematis  dengan  menggunakan metode Monte Carlo menjadi solusi dari permasalahan yang sedang terjadi [ 9 ].
Metode Monte Carlo bisa dijadikan sebagai tolak ukur untuk  mengetahui  tingkat  keyakinan  dari  hasil  suatu sistem  dan  memprediksi  faktor-faktor  yang  dapat timbul saat pengerjaan penelitian tersebut [ 10 ] .
Simulasi Monte  Carlo adalah  perluasan  dari  algoritma yang  menggunakan  data  acak,  hasil  yang  didapatkan dalam  bentuk  angka  atau  numerik.  Dilakukan  simulasi berulang-ulang  untuk  mendapatkan  tingkat  peluang yang  tidak  diketahui  [ 11 ] . Simulasi Monte  Carlo digunakan  untuk  menerjemahkan  ketidakpastian  resiko yang  secara  detail  dan  mempunyai  dampak  yang potensial  atau  tinggi  pada  penelitian,  melakukan pengelompokan berdasarkan dampak-dampak dari efek yang terjadi pada sebuah penelitian [ 12 ] .
Simulasi Monte  carlo merupakan  suatu  proses  yang digunakan  untuk  mempelajari  suatu  model  yang melibatkan  bilangan  random  yang  dijadikan  sebagai salah satu masukan [ 13 ]. Simulasi Monte Carlo adalah simulasi  peluang  dari  suatu  kejadian  yang  solusi  dari masalah  tersebut  akan  dilakukan  proses  random  atau acak  [ 14 ].  Keuntungan  dari  simulasi Monte  Carlo ini adalah  simulasi  ini  dapat  menganalisa  beberapa kemungkinan  ketidakpastian  yang  terjadi  di  dalam penelitian [ 15 ] .
Prediksi  adalah  keilmuan  yang  digunakan  untuk memperoleh pengetahuan secara sistematis berdasarkan data.  Prediksi  adalah  proses  memperkirakan  sesuatu yang  akan  terjadi  di  masa  mendatang  dengan menggunakan  berbagai  informasi  atau  data  yang signifikan pada waktu sebelumnya [ 16 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  metode Monte  Carlo .  Penelitian  dilakukan guna untuk memprediksi peningkatan jumlah pelanggan.  Penelitian  ini  menggunakan  data  jumlah pelanggan  bulan  Januari  tahun  2018  sampai  Desember tahun  2019.  Berikut  ini  kerangka  kerja  penelitian ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian
Penjelasan  tahapan-tahapan  dalam  simulasi Monte Carlo sebagai berikut:
2.1. Mengidentifikasi masalah
Menentukan  rumusan  masalah  yang  terjadi  di  CV. Tomi  Advertising  dan  menemukan  pemasalahan  yang ada pada sistem yang sedang berjalan.
2.2. Menganalisa masalah
Analisa  masalah  yang  telah  didapatkan  di  tahap sebelumnya sehingga masalah dapat dipahami
2.3. Menentukan tujuan penelitian
Menentukan  tujuan  penelitian  adalah  hasil    akhir  yang ingin  capai  dalam  penelitian,  sehingga  penelitian  ini bermanfaat bagi penggunanya.
2.4. Mempelajari literatur
Mempelajari  literatur  yang  akan  digunakan  dalam proses simulasi prediksi penelitian yaitu artikel tentang metode Monte Carlo .
2.5. Mengumpulkan data
Mengumpulkan  beberapa  data  yang  dibutuhkan  untuk melakukan penelitian didapatkan di CV.Tomi Advertising  yang  berada  di  Padang  dengan  data  yang digunakan data jumlah pelanggan Januari 2018 sampai dengan Desember 2020.
2.6. Mengelola  data  menggunakan  metode Monte
Carlo
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  pengolahan yaitu  menentukan  distirbusi  probabilitas,  probabilitas
kumulatif,  interval  angka  acak,  membangkitkan  angka acak dan melakukan percobaan proses simulasi
2.7. Perancangan sistem
Sistem yang dirancang pada penelitian ini menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  dan database MySQL  guna  memprediksi  peningkatan  jumlah pelanggan yang terjadi.
2.8. Implementasi sistem
Sistem  yang  telah  dirancang  akan  diimplementasikan menggunakan bahasa pemograman PHP dan memudahkan  bagi  pengguna  untuk  memprediksi peningkatan  jumlah  pelanggan  untuk  masa  yang  akan datang.
2.9. Pengujian hasil
Pengujian  data  yang  dihasilkan  dibandingkan  antara perhitungan  manual  dengan  perhitungan  dengan menggunakan metode Monte Carlo .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahap  ini  dilakukan  analisa  terhadap  sistem  dan  juga perancangannya.  Proses  simulasi  menggunakan  data jumlah pelanggan yang ada.
Tabel 1. Data Jumlah Pelanggan pada Tahun 2018 No Bulan Jumlah 1 Januari 11 2 Februari 7 3 Maret 9 4 April 14 5 Mei
14 6 Juni 12 7 Juli 4 8 Agustus 14 9 September 7 10 Oktober 9 11 November 8 12 Desember 18 Total 127
Tabel  1  merupakan  data  jumlah  pelanggan  pada  tahun 2018.  Jumlah  data  pelanggan  pada  tahun  2018 sebanyak 127 pelanggan.
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  metode Monte Carlo sebagai berikut:
1. Menetapkan Distribusi Probabilitas, untuk menetapkan
distribusi probabilitas dapat menggunakan rumus:
(1)
Di  mana  DiPo  merupakan  Distribusi  Probabilitas,  j merupakan jumlah dan t merupakan total.
Hasil  Distribusi  Probabilitas  tahun  2018  sebagai berikut:
DiPo1 = 11 / 127 = 0.09
DiPo2 = 7 / 127 = 0.06
Mengidentifikasi Masalah Menentukan Tujuan Peneitian
Menganalisa Masalah
Mempelajari literatur
Mengumpulkan Data Mengelola Data Menggunakan Metode
Monte Carlo Perancangan Sistem
Implementasi Sistem
Pengujian Hasil
DiPo3 = 9 / 127 = 0.07
DiPo4 = 14 / 127 = 0.11 DiPo5 = 14 / 127 = 0.11
DiPo6 = 12 / 127 = 0.09
DiPo7 =  4 / 127 = 0.03 DiPo8 = 14 / 127 = 0.11
DiPo9 = 7 / 127 = 0.06
DiPo10= 9 / 127 = 0.07
DiPo11= 8 / 127 = 0.06
DiPo12 = 18 / 127 = 0.14
Untuk  memudahkan  di  dalam  pembacaan  data.  Hasil distribusi probabilitas disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Probabilitas untuk Data Tahun 2018
No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas 1 Januari 11 0.09 2 Februari 7 0.06 3 Maret 9 0.07 4 April 14 0.11 5 Mei 14 0.11 6 Juni 12 0.09 7 Juli 4 0.03 8 Agustus 14 0.11 9 September 7 0.06 10 Oktober 9 0.07 11 November 8 0.06 12 Desember 18 0.14 Jumlah 127 1 2. Menghitung distribusi probabilitas kumulatif
Proses  penjumlahan  distirbusi  probabilitas  sebagai berikut:
KM1 = DiPo1 = 0.09
KM2 = DiPo2 + KM1 = 0.06 + 0.09 = 0.15
KM3 = DiPo3 + KM2 = 0.07 + 0.15 = 0.22 KM4 = DiPo4 + KM3 = 0.11 + 0.22 = 0.33 KM5 = DiPo5 + KM4 = 0.11 + 0.33 = 0.44 KM6 = DiPo6 + KM5 = 0.09 + 0.44 = 0.53 KM7 = DiPo7 + KM6 = 0.03 + 0.53 = 0.56 KM8 = DiPo8 + KM7 = 0.11 + 0.56 = 0.67
KM9 = DiPo9 + KM8 = 0.06 + 0.67 = 0.73 KM10 = DiPo10 + KM9 = 0.07 + 0.73 =0.8
KM11 = DiPo11 + KM10 = 0.06 + 0.8 = 0.86 KM12 = DiPo12 + KM11 = 0.14 + 0.86 = 1
Hasil distribusi probabilitas komulatif jumlah penumpang tahun 2018 terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Probabilitas Kumulatif Data Tahun 2018
No Bulan Frekuensi Distribusi Probabilitas Probabilitas Kumulatif 1 Januari 11 0.09 0.09 2 Februari 7 0.06 0.15 3 Maret 9 0.07 0.22 4 April 14 0.11 0.33 5 Mei 14 0.11 0.44 6 Juni 12 0.09 0.53 7 Juli 4 0.03 0.56 8 Agustus 14 0.11 0.67 9 September 7 0.06 0.73 10 Oktober 9 0.07 0.8 11 November 8 0.06 0.86 12 Desember 18 0.14 1 Jumlah 127 1 - 3. Menetapkan interval angka acak ( Random Number )
Penetapan  interval  angka  acak  terdiri  dari  2  bagian, yaitu batas awal dan batas akhir yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Interval Angka Acak Data Tahun 2018
No Bulan Frekuensi Probabilitas Kumulatif Interval Angka Acak Awal Akhir 1 Januari 11 0.09 1 9 2 Februari 7 0.15 10 15 3 Maret 9 0.22 16 22 4 April 14 0.33 23 33 5 Mei 14 0.44 34 44 6 Juni 12 0.53 45 53 7 Juli 4 0.56 54 56 8 Agustus 14 0.67 57 67 9 September 7 0.73 68 73 10 Oktober 9 0.8 74 80 11 November 8 0.86 81 86 12 Desember 18 1 87 100
4. Membangkitkan  Angka  Acak (Random  Number), menggunakan rumus berikut:
(         ) (2)
Di  mana  xi  merupakan  bilangan  yang  ditentukan,  a merupakan  konstanta  pengali,  k  merupakan  konstanta pergeseran  dan  M  merupakan  konstanta  modulus. Diketahui  a=  10,  x=  15,  k=  17,  maka  hasilnya  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Angka Acak No Angka Acak 1 68
2 4 3 57 4 92 5 46 6 81 7 35
8 70
9 24
10 59
11 13
12 48

## 5. Percobaan simulasi
Tabel 6.  Hasil Simulasi Prediksi untuk Tahun 2019 Bulan Angka Acak Hasil Simulasi Januari 68 7 Februari 4 11 Maret 57 14 April 92 18 Mei 46 12 Juni 81 8 Juli 35 14 Agustus 70 7 September 24 14 Oktober 59 14 November 13 7 Desember 48 12
Berdasarkan  hasil  percobaan  simulasi  tahun  2018, tingkat akurasi yang didapatkan pada Tabel 7.
Tabel 7.Perbandingan Hasil Simulasi dan Persentasi Tingkat Akurasi 2019 Bulan Data Real 2019 HasilSimulasi 2019 Tingkat Akurasi (%) Januari 25 7 28 Februari 8 11 73 Maret 9 14 64 April 16 18 89 Mei 14 12 86 Juni 8 8 100 Juli 18 14 78 Agustus 4 7 57 September 10 14 71 Oktober 9 14 64 November 10 7 70 Desember 10 12 83 Total 141 138 - Rata-rata 12 12 72
Berdasarkan  Tabel  7  data  real  tahun  2019  yaitu sebanyak  141  pelanggan,  setelah  dilakukan  percobaan simulasi,  didapatkan  hasil  pada  tahun  2019  sebanyak 138 pelanggan, dengan tingkat akurasinya adalah 72%.

## 4.    Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  simulasi  prediksi  peningkatan jumlah  pelanggan  dengan  menggunakan  data  tahun 2018 untuk memprediksi peningkatan jumlah pelanggan  di  tahun  2019  memiliki  rata-rata  72%.
Berdasarkan  hasil  simulasi  diambil  kesimpulan  bahwa metode Monte Carlo dapat membantu pihak CV. Tomi Advertising  dalam  pengambilan  keputusan  di  tahun yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Akbar,  A.  A.,  Alamsyah,  H.,  &  Riska,  R.  (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 .
[2] Geni, B. Y., Santony, J., & 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 .
[3] Suhaidir,  L.  G.,  Sumijan,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi Tingkat Pemahaman Siswa terhadap Data Nominatif
Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , 2 (3) 90–95. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i3.73 .
[4] Ferdinal,  D.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2021).  Prediksi  Bed Occupancy  Ratio  (BOR)  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal Informasi
dan Teknologi , 3 (1). DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v3i1.80 .
[5] Mahessya, R. A. (2017). Pemodelan dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan  Pelanggan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  Pada PT. Pos Indonesia (Persero) Padang. Jurnal Ilmu Komputer, 6 (1),
15–24. DOI: http://doi.org/10.33060/jik/2017/vol6.iss1.41 .
[6] Syahrin,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J.  (2019).  Pemodelan Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo.
Jurnal KomtekInfo , 5 (3), 33–41. DOI: https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v5i3.148 .
[7] Manurung,  K.  H.,  &  Santony,  J.  (2019).  Simulasi  Pengadaan Barang  menggunakan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal  Sistim
Informasi dan Teknologi , 1 (3), 7–11. DOI: https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.3 .
[8] Darnis,  R.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Simulasi Monte  Carlo  untuk  Memprediksi  Persediaan  Darah. Jurnal Informasi dan Teknologi , 2 (4). DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i4.98 .
[9] Iftitah,  H.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi  Tingkat  Penerimaan Lulusan  Siswa  Kejuruan  dalam  Dunia  Usaha  dan  Industri Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 2 (3), 84–89. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i3.71 .
[10] Santony,  J.  (2020).  Simulasi  Penjadwalan  Proyek  Pembangunan Jembatan  Gantung  dengan  Metode  Monte  Carlo. Jurnal
Informasi dan Teknologi , 2 (1), 36–42. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i1.34 . [11] 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 .
[12] Arvin,  A.,  Sandhyavitri,  A.,  &  Ikhsan,  M.  (2018). Mitigasi Risiko Keterlambatan Proyek Perbaikan Tangki Minyak Mentah di  Duri  dengan  Simulasi  Monte  Carlo . Jurnal  Sains  dan Teknologi , 17 (2), 49.
[13] Hendrawan,  M.  E.,  Widana,  I.  N.,  &  Jayanegara,  K.  (2019). Asuransi  Jiwa  Endowment  dengan  Pengembalian  Premi Menggunakan  Simulasi  Monte  Carlo. E-Jurnal  Matematika , 8 (2), 95. DOI: https://doi.org/10.24843/mtk.2019.v08.i02.p240 .
[14] Apri,  M.,  &  Aldo,  D.  (2019).  Simulasi  Monte  Carlo  untuk Memprediksi Jumlah Kunjungan Pasien. Jursima, 7 (2), 92. DOI: https://doi.org/10.47024/js.v7i2.176 .
[15] Astia,  R.  Y.,  Santony,  J.,  &  Sumijan,  S.  (2019).  Prediction  of Amount  of  Use  of  Planning  Family  Contraception  Equipment
Using Monte Carlo Method (Case Study In Linggo Sari Baganti District). Indonesian  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data Mining , 2 (1). DOI: https://doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.5825 .
[16] Wijaya,  F.  S.,  &  Sulistio,  H.  (2019).  Penerapan  Metode  Monte Carlo  pada  Penjadwalan  Proyek  Serpong  Garden  Apartment. JMTS: Jurnal Mitra Teknik  Sipil , 2 (3), 189. DOI: https://doi.org/10.24912/jmts.v2i3.5828 .