## ESTIMASI NILAI EKSPOR PRODUK DKI JAKARTA MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO
Rabiahtul Adawiah Hasyani, Ichwanul Muslim Karo Karo Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jalan William Iskandar Ps. V, Medan, Indonesia rabiahtuladawiahhasyani@gmail.com

## ABSTRAK
DKI Jakarta, salah satu provinsi yang memiliki peran penting dalam kegiatan ekspor di Indonesia. Provinsi ini mengirimkan beragam produk seperti produk pertanian, bahan makanan, minuman, bahan kimia dan farmasi, tekstil,  barang-barang  dari  logam,  dan  kerajinan  tangan,  serta  produk  lainnya  ke  pasar  internasional.  Namun, selama pandemi, nilai ekspor produk DKI Jakarta mengalami penurunan akibat diterapkannya Pembatasan Sosial Berskala  Besar  (PSBB)  yang  membatasi  aktivitas  perekonomian.  Untuk  itu  dilakukan  penelitian  ini  dengan menggunakan  metode  Monte  Carlo  yang  bertujuan  untuk  meramalkan  nilai  ekspor  produk  DKI  Jakarta  untuk tahun  berikutnya.  Dengan  meramalkan  pola  ekspor,  diharapkan  pemerintah  dapat  mengambil  langkah-langkah yang tepat untuk memulihkan nilai ekspor Jakarta.  Dalam penelitisn ini data yang digunakan  adalah data tahun 2022 hingga tahun 2023, dengan tingkat akurasi mencapai 94%. Dengan akurasi yang tinggi tersebut, penerapan metode Monte Carlo dianggap mampu memberikan peramalan yang handal untuk tahun-tahun mendatang.
Kata kunci :  DKI Jakarta, Ekspor, Produk, Peramalan, Monte Carlo

## 1. PENDAHULUAN
Pertukaran  barang  dan  jasa  yang  terjadi  antara warga negara suatu negara dengan warga negara  lain atas  dasar  kesepakatan  bersama  disebut  sebagai perdagangan  internasional.  Salah  satu  faktor  penting yang berkontribusi terhadap perkembangan perekonomian  sebuah negara  adalah  aktivitas perdagangan  lintas  negara  yang  mencakup  kegiatan ekspor  dan  impor  [1].  Perdagangan  internasional memegang  peranan  penting  dalam  perekonomian suatu  negara,  termasuk  Indonesia.  Ekspor,  sebagai salah satu kegiatan utama perdagangan  internasional, aktivitas  menjual dan  mengirimkan  barang ke negara lain,  di  mana  proses  pembayaran,  standar  kualitas, jumlah barang, serta ketentuan penjualan lainnya telah disepakati  bersama  oleh  pihak  pengirim  ( eksportir ) maupun  di  negara  penerima  ( importir ).  Kegiatan ekspor  memberikan  dampak  yang  menguntungkan bagi perekonomian suatu negara. Semakin  besar nilai ekspor  yang  dicapai,  maka  akan  semakin  tinggi  pula tingkat pertumbuhan ekonomi negara [2].
Ekspor produk-produk dari negara maju mampu menembus  pasar  global  dan  memberikan  kontribusi signifikan  terhadap  PDB  negara  maju  [3].  Indonesia, sebagai  salah  satu  perekonomian  terbesar  di  Asia Tenggara,  telah  mengalami  perubahan  signifikan dalam  komposisi  ekspornya,  tidak  lagi  terpaku  pada sektor  migas  atau  hasil  komoditas  pertanian  dan pertambangan[4].  Pada  tahun  2020  hingga  2021, terjadi  peningkatan  ekspor  sebesar  41.88%  dan peningkatan  impor  sebesar  38.59%,  di  mana  nilai ekspor  sektor  non-migas  juga  meningkat  menjadi $219.27 miliar; sektor bahan bakar mineral (BBM) dan minyak nabati mencatatkan kenaikan tertinggi [4].
Provinsi  DKI  Jakarta,  sebagai  pusat  kegiatan ekonomi  dan  perdagangan  internasional,  memiliki peran  strategis  dalam  mendukung  ekspor  Indonesia.
Sebagai pintu gerbang utama perdagangan internasional,  Jakarta  dilengkapi  dengan  pelabuhan laut  dan  bandara  internasional  yang  penting, memfasilitasi  arus  barang  dan  orang  dari  dan  ke berbagai  belahan  dunia,  sehingga  menjadikannya pusat  distribusi  barang  dan  jasa  yang  strategis  dalam skala  regional  maupun  global.  Namun,  pada  tahun 2019-2020,  DKI  Jakarta  mengalami  penurunan signifikan  dalam  nilai  ekspor  produknya  sebesar 6.95%  akibat  penerapan  Pembatasan  Sosial  Berskala Besar (PSBB) [5].
Untuk  meningkatkan  kembali  kinerja  ekspor produk  DKI  Jakarta,  diperlukan  strategi  peramalan yang efektif guna mengantisipasi fluktuasi permintaan global, kebijakan perdagangan, dan kondisi ekonomi. Metode  Monte  Carlo  mampu  menangkap  variabilitas dan ketidakpastian dalam data, sehingga menghasilkan ramalan  yang  lebih  realistis.  Metode  ini  merupakan analisis  numerik  yang  menggunakan  pengambilan sampel eksperimen dengan bilangan acak [6].
Penelitian ini bertujuan mengaplikasikan simulasi Monte Carlo untuk meramalkan nilai ekspor produk DKI Jakarta. Dengan memahami hasil prediksi ini,  tren  ekspor  di  setiap  tahunnya  dapat  dianalisis secara  detail  untuk  membantu  pemerintah  dalam meningkatkan  kembali  nilai  ekspor  yang  ada  di Jakarta.  Sehingga  penelitian  ini  dapat  memudahkan pemerintah  dalam  merencanakan  kebijakan  dan strategi  yang  tepat  untuk  mengoptimalkan  potensi ekspor di masa mendatang.
Berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Muhammad Irsan Mulana, dkk [6], penerapan simulasi Metode  Monte  Carlo  dalam  meramalkan  pembelian aksesoris  laptop  pada  CV  Gaharu  berbasis  Android telah  terbukti  efektif  dengan  akurasi  keseluruhan sebesar  94.68%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa Metode Monte Carlo dapat menjadi alat yang berguna
bagi  perusahaan  dalam  merencanakan  strategi pengelolaan persediaan secara lebih efisien. Penelitian oleh  Hendro  Zalmadani,  dkk  [7],  juga  menunjukkan bahwa  metode  Monte  Carlo  dapat  membantu memberikan  informasi  mengenai  pengeluaran  untuk biaya  produksi  berikutnya  pada  usaha  UMKM  Bata Merah  Kota  Pariaman  dengan  rata-rata  nilai keakuratan sebesar 90%.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Ekspor
Ekspor  merupakan  komponen  utama  dalam perdagangan internasional dan memiliki peran penting serta  signifikan  terhadap  proses  pembangunan  suatu negara.  Ekspor  mengacu  pada  pengiriman  barang  ke luar  wilayah  pabean  Indonesia.  Wilayah  pabean Indonesia  mencakup  seluruh  wilayah  darat,  perairan, dan  ruang  udara  di  atasnya,  serta  tempat-tempat tertentu  di  Zona  Ekonomi  Eksklusif  dan  Landas Kontinen yang tunduk pada Undang-Undang Kepabeanan.  Ekspor  memiliki  fungsi  penting  dalam perdagangan  internasional,  yang  memungkinkan negara untuk mendapatkan keuntungan dan meningkatkan  pendapatan  nasional.  Peningkatan pendapatan nasional ini akan menaikkan jumlah output dan laju pertumbuhan ekonomi suatu negara [8].

## 2.2. Peramalan
Prediksi  atau  peramalan  merupakan  kegiatan untuk  memperkirakan  penjualan  dan  penggunaan produk  dengan  tujuan  agar  produk  dapat  diproduksi dalam  jumlah  yang  tepat.  Peramalan  merupakan perkiraan  permintaan  di  masa  mendatang  yang didasarkan pada beberapa variabel peramal. Peramalan melibatkan penggunaan data masa lalu dan memproyeksikannya ke masa depan dengan menggunakan model matematis tertentu [9].

## 2.3. Monte Carlo
Gambar 1. Alur Perhitungan Monte Carlo
Simulasi Monte Carlo adalah sebuah teknik yang diaplikasikan untuk menilai model deterministik yang memasukkan  unsur  bilangan  acak  sebagai  salah  satu masukan dalam prosesnya [10]. Metode Monte Carlo memiliki  kemampuan  untuk  mensimulasikan  suatu kondisi  dan  situasi  secara  terstruktur,  sehingga  hasil simulasinya  dapat  dijadikan  dasar  dalam  proses pengambilan  keputusan[11][10]Untuk  menjalankan proses perhitungan dengan pendekatan metode Monte Carlo,  terdapat  serangkaian  langkah-langkah  yang harus diikuti. Urutan langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut a. Menetapkan Distribusi Probabilitas
Gambar  1.  memaparkan  langkah  pertama  dalam simulasi Monte Carlo adalah menetapkan distribusi  probabilitas.  Distribusi  probabilitas merupakan  gambaran  peluang  dari  sekumpulan variabel  sebagai  pengganti  frekuensi  [12].  Untuk menghitung  distribusi  probabilitas  menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐷𝑃 = 𝐽𝑃 𝑇𝑃 ( 1) Keterangan : DP = Distribusi Probabilitas JP = Jumlah Ekspor per bulan TP = Total Ekspor di tiap bulan.
b. Menentukan Distribusi Probabilitas Kumulatif Setelah  menentukan distribusi probabilitas seperti yang  dijelaskan  pada  Gambar  1,  langkah selanjutnya adalah menghitung distribusi probabilitas kumulatif. Cara menghitung distribusi probabilitas kumulatif yaitu dengan menjumlahkan nilai  probabilitas  data  saat  ini  dengan  nilai probabilitas  data  sebelumnya  secara  berurutan. Untuk  data  pertama,  nilai  distribusi  probabilitas kumulatifnya sama dengan nilai probabilitas pada data  tersebut  karena  tidak  ada  data  sebelumnya yang dapat dijumlahkan.
c. Menentukan Interval Angka Acak Berdasarkan Gambar 1, langkah berikutnya adalah menentukan interval angka acak dengan mengacu pada  nilai-nilai  distribusi  probabilitas  kumulatif yang  telah  dihitung  sebelumnya.  Penentuan interval angka acak memiliki peran penting karena akan  digunakan  sebagai  batasan  nilai  untuk variabel  acak  yang  menjadi  acuan  dalam menghasilkan  keluaran  simulasi  Monte  Carlo nantinya.
d. Membangkitkan Angka Acak Langkah selanjunya adalah membangkitkan angka acak menggunakan perhitungan Mixed Congruential  Generator .  Melalui  perhitungan tersebut dibutuhkan 4 parameter yaitu a, c, m, dan Z 0 . Keempat parameter tersebut ditetapkan dengan bentuk  bilangan  bulat  [6].  Untuk  membangkitkan angka acak menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑍 𝑖 = (𝑎 ∗  𝑍 𝑖−1 + 𝑐) 𝑚𝑜𝑑 𝑚 ( 2) Keterangan : 𝑍 𝑖 = Nilai angka acak ke-n
a = Konstanta Perkalian (a < m)
𝑍 𝑖−1 = Angka acak sebelumnya
c = Konstanta Penambahan (c < m)
m = Konstanta Modulus (m > 0)
e. Evaluasi
Setelah melakukan simulasi Monte Carlo berdasarkan  langkah-langkah  yang  dipaparkan pada  Gambar  2,  tahap  selanjutnya  adalah melakukan  evaluasi  performansi  terhadap  hasil perhitungan.    Untuk  mengevaluasi  performansi hasil  perhitungan,  dapat  dilakukan  dengan menggunakan rumus seperti yang akan dijelaskan berikut ini.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ( 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 ) ∗ 100% ( 3)
Keterangan :
Min = Nilai  yang  lebih kecil antara hasil  prediksi dan jumlah data real [6].
Max= Nilai  yang  lebih  besar antara hasil  prediksi dan jumlah data real [6].
Perhitungan  akurasi  tersebut  telah  digunakan pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Muhammad  Irsan Mulana dan Edy Victor Haryanto (2023), dan berhasil menggunakan  rumus  seperti  yang  ditunjukkan  pada persamaan (3).

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  simulasi  Monte  Carlo.  Metode  ini  telah diterapkan  secara  luas  dalam  berbagai  penelitian sebelumnya.  Proses  penelitian  ini  memerlukan langkah-langkah  pengerjaan  agar  dapat  mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Berikut adalah kerangka kerja pada penelitian ini.
Gambar 2. Kerangka Kerja
Gambar  2.  menyajikan  kerangka  kerja  dalam mengerjakan penelitian ini mencakup sebagai berikut.

## 3.1. Identifikasi Masalah
Tahap identifikasi masalah adalah tahap pertama dalam  penelitian,  sebagaimana  yang  telah  disajikan pada  gambar  2.  Permasalahan  yang  diidentifikasi dalam penelitian ini adalah penurunan nilai ekspor di Provinsi DKI Jakarta. Identifikasi masalah ini penting untuk  menemukan  solusi  dan  strategi  dalam meningkatkan  kembali  nilai  ekspor  DKI  Jakarta  di masa mendatang.

## 3.2. Analisa Kebutuhan Data
Analisis  kebutuhan  data  dilakukan  untuk mengidentifikasi  jenis  data  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  ini.  Setelah  kebutuhan  data  teridentifikasi, selanjutnya    mengumpulkan  data  penelitian  berupa data nilai ekspor produk DKI Jakarta. Dalam tahap ini, peneliti  juga  mempertimbangkan  rentang  waktu  data yang dibutuhkan untuk digunakan dalam analisis dan pemodelan selanjutnya.

## 3.3. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  ekspor  produk DKI Jakarta yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS)  DKI  Jakarta.  Data  tersebut  mencakup  volume ekspor  bulanan  per  tahun  untuk  produk  DKI  Jakarta selama periode 2022 hingga 2023. Rentang waktu ini dipilih  karena  merupakan  data  terbaru  yang  tersedia pada BPS saat penelitian ini dilakukan.

## 3.4. Simulasi Menggunakan Monte Carlo
Setelah  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan melalui  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  DKI  Jakarta, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan dan  analisis  menggunakan  metode  Monte  Carlo. Langkah-langkah  dalam  penerapan  metode  Monte Carlo  disajikan  melalui flowchart pada  Gambar  1. Flowchart ini  memberikan  gambaran  sistematis tentang  tahapan-tahapan  yang  harus  dilalui  dalam mengimplementasikan metode Monte Carlo.

## 3.5. Evaluasi
Setelah  melakukan  perhitungan  menggunakan metode  Monte  Carlo,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  evaluasi  terhadap  hasil  perhitungan tersebut.  Evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan Persamaan (3) untuk mendapatkan hasil evaluasi yang akurat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Penelitian
Sesuai  dengan  data  yang  telah  dipaparkan  pada metode  penelitian,  data  yang  digunakan  merupakan data  produk  ekspor  Provinsi  DKI  Jakarta  yang diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  DKI Jakarta.  Data  tersebut  diolah  melalui  proses perhitungan  menggunakan  metode  Monte  Carlo. Berikut ini adalah data ekspor produk DKI Jakarta.
Tabel 1.  Data Penelitian Bulan Ekspor Produk DKI Jakarta (Juta US$) 2022 2023 Januari 1020.02 914.35 Februari 950.74 921.19 Maret 980.26 986.06 April 957.2 665.05 Mei 715.36 960.6 Juni 996.16 858.22 Juli 917.12 896.67 Agustus 1010.01 979.45 September 1019.45 963.38 Oktober 988.97 1003.39 November 991.21 996.46 Desember 974.75 931.62
Berdasarkan  data  pada  Tabel  1,  nilai  ekspor bulanan  Provinsi  DKI  Jakarta  pada  tahun  2022 mencapai  puncak  tertinggi  sebesar  1020.02  juta  US$ pada  bulan  Januari  dan  terendah  pada  bulan  Mei dengan 715.36 juta US$. Total nilai ekspor sepanjang tahun 2022 adalah 11521.25 juta US$, dengan rata-rata bulanan 960.1 juta US$. Sementara pada tahun 2023, nilai  ekspor  tertinggi  dicapai  pada  bulan  Oktober sebesar 1003.39 juta US$, sedangkan terendah terjadi pada  bulan  April  dengan  665.05  juta  US$.  Secara keseluruhan,  total  nilai  ekspor  tahun  2023  adalah 11076.44  juta  US$  dengan  rata-rata  bulanan  922.03 juta  US$.  Adapun  produk  yang  diekspor  oleh  DKI Jakarta meliputi produk hewani dan nabati, lemak dan minyak,  olahan  makanan  dan  minuman,  tembakau, bahan mineral, produk kimia, plastik dan karet, produk kulit, kayu dan kertas, tekstil dan pakaian, pakaian dan aksesori,  produk  bangunan,  perhiasan,  logam  dan produk logam, mesin dan peralatan, hiburan dan hobi, kendaraan, serta barang digital dan kiriman.

## 4.2. Menetapkan Distribusi Probabilitas
Untuk  menentukan  nilai  distribusi  probabilitas ini  dengan  menggunakan  perhitungan  yang  ada  pada persamaan (1). Pada tabel 2 ini memaparkan hasil dari distribusi  probabilitas.  Dengan  menghitung  distribusi probabilitas  ini,  dapat  menganalisis  pola  ekspor produk DKI Jakarta dan  melakukan peramalan untuk tahun berikutnya.

## Tabel 2.  Distribusi Probabilitas
Bulan Ekspor Produk DKI Jakarta (Juta US$) 2022 DP 2023 DP Januari 1020.02 0.0885 914.35 0.0825 Februari 950.74 0.0825 921.19 0.0832 Maret 980.26 0.0851 986.06 0.0890 April 957.2 0.0831 665.05 0.0600 Mei 715.36 0.0621 960.6 0.0867 Juni 996.16 0.0865 858.22 0.0775 Juli 917.12 0.0796 896.67 0.0810 Agustus 1010.01 0.0877 979.45 0.0884 September 1019.45 0.0885 963.38 0.0870 Oktober 988.97 0.0858 1003.39 0.0906 November 991.21 0.0860 996.46 0.0900 Desember 974.75 0.0846 931.62 0.0841

## 4.3. Menetapkan Distribusi Probabilitas Kumulatif
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  distribusi probabilitas  kumulatif.  Untuk  mencapai  tahap  ini terlebih  dahulu  dilakukan  perhitungan  distribusi probabilitas yang telah disajikan pada tabel 2. Adapun hasil  distribusi  probabilitas  kumulatif  disajikan  pada tabel 3.

## Tabel 3.  Distribusi Probabilitas Kumulatif
Bulan 2022 2023 DP DPK DP DPK Januari 0.0885 0.089 0.0825 0.083 Februari 0.0825 0.171 0.0832 0.166 Maret 0.0851 0.256 0.0890 0.255 April 0.0831 0.339 0.0600 0.315 Mei 0.0621 0.401 0.0867 0.402 Juni 0.0865 0.488 0.0775 0.479 Juli 0.0796 0.567 0.0810 0.560 Agustus 0.0877 0.655 0.0884 0.648 September 0.0885 0.744 0.0870 0.735 Oktober 0.0858 0.829 0.0906 0.826 November 0.0860 0.915 0.0900 0.916 Desember 0.0846 1 0.0841 1
Tabel  3  menyajikan  distribusi  probabilitas kumulatif (DPK) ekspor produk DKI pada tahun 2022 dan 2023. Nilai DPK akan terus meningkat dari bulan ke  bulan  hingga  mencapai  nilai  1  pada  bulan Desember,  yang  menunjukkan  bahwa  seluruh  ekspor produk DKI Jakarta telah terhitung dalam rentang satu tahun tersebut

## 4.4. Menentukan Interval Acak
Nilai interval acak didapatkan melalui hasil yang telah didapatkan pada distribusi probabilitas kumulatif.  Berikut  disajikan  interval  acak  yang  telah didapatkan.
Tabel 4.  Interval Acak Tahun 2022 Bulan Nilai Produk DP DPK Interval Acak Januari 1020.02 0.0885 0.089 0-9 Februari 950.74 0.0825 0.171 10-17 Maret 980.26 0.0851 0.256 18-26 April 957.2 0.0831 0.339 27-34 Mei 715.36 0.0621 0.401 35-40 Juni 996.16 0.0865 0.488 41-49 Juli 917.12 0.0796 0.567 50-57 Agustus 1010.01 0.0877 0.655 58-66 September 1019.45 0.0885 0.744 67-74 Oktober 988.97 0.0858 0.829 75-83 November 991.21 0.0860 0.915 84-92 Desember 974.75 0.0846 1 93-100
Tabel  4.  Menyajikan  nilai  interval  acak  yang telah  didapatkan  melalui  nilai  distribusi  probabilitas kumulatif.  interval  acak  tersebut  untuk  tahun  2022 yang mana interval tersebut dimulai dari 0 hingga 100.
Tabel 5. Interval Acak Tahun 2023 Bulan Nilai Produk DP DPK Interval Acak Januari 914.35 0.0825 0.083 0-8 Februari 921.19 0.0832 0.166 9-17 Maret 986.06 0.0890 0.255 18-25 April 665.05 0.0600 0.315 26-31 Mei 960.6 0.0867 0.402 32-40 Juni 858.22 0.0775 0.479 41-48 Juli 896.67 0.0810 0.560 49-56 Agustus 979.45 0.0884 0.648 57-65 September 963.38 0.0870 0.735 66-74 Oktober 1003.39 0.0906 0.826 75-83 November 996.46 0.0900 0.916 84-92 Desember 931.62 0.0841 1 93-100
Tabel  5.  Menyajikan  nilai  interval  acak  pada tahun 2023. Sama halnya dengan tabel 4. Nilai interval acak  dimulai  dari  0  hingga  100  yang  didapatkan melalui distribusi probabilitas kumulatif. Interval acak yang  didapatkan  pada  tabel  4  dan  tabel  5  memiliki fungsi  sebagai  pembatas  antara  variabel  satu  dengan yang lainnya. Interval tersebut juga memberikan acuan hasil  dari  percobaan  berdasarkan  angka  acak  yang telah dibangkitkan.

## 4.5. Membangkitkan Angka Acak
Dengan menggunakan perhitungan Mixed Congruent  Method dan  empat  parameter  yang  telah ditentukan, yaitu a = 12, c = 11, m = 95, 𝑍 𝑖 = 27 serta rumus  pada  persamaan  (2),  keempat  parameter tersebut menggunakan angka bebas dimana hasil dari hasil  simulasi  dan  data  real  nya  dapat  menghasilkan nilai  yang  mendekati.  Hasil  perhitungan  tersebut disajikan  pada  Tabel  6  menggunakan  perhitungan persamaan  (2).  Angka  acak  ini  dapat  digunakan sebagai  salah  satu  komponen  dalam  membangun model  prediksi  ekspor  produk  DKI  Jakarta  dengan menggunakan  metode  seperti  simulasi  Monte  Carlo atau teknik lainnya yang sesuai.
Tabel 6. Angka Acak 𝑍 𝑖 (𝑎 ∗   𝑍 𝑖−1 + 𝑐) 𝑚𝑜𝑑 𝑚
27 50 50 41 41 28 28 62 62 90 90 46 46 88 88 22 22 85 85 81 81 33 33 27

## 4.6. Simulasi dan Hasil
Langkah selanjutnya adalah melakukan simulasi dengan  membandingkan  dan  menginput  angka  acak yang  telah  dibangkitkan  berdasarkan  tabel  7.  dengan tabel tersebut dapat memprediksi jumlah ekspor yang
ada pada tahun 2023. Berikut adalah hasil simulasi dan perbandingan data tahun 2022 hingga tahun 2023.
Tabel 7. Prediksi Tahun 2023
Bulan Angka Acak Prediksi Data Real 2023 Akurasi Januari 50 917.12 914.35 100% Februari 41 996.16 921.19 92% Maret 28 957,2 986.06 97% April 62 1010.01 665.05 66% Mei 90 991.21 960.6 97% Juni 46 996.16 858.22 86% Juli 88 991.21 896.67 90% Agustus 22 980.26 979.45 100% September 85 991.21 963.38 97% Oktober 81 988.97 1003.39 99% November 33 957.2 996.46 96% Desember 27 957.2 931.62 97% Akurasi 94%
Berdasarkan  tabel  7  yang  menampilkan  hasil simulasi  menggunakan  metode  Monte  Carlo  untuk memprediksi  nilai  ekspor  produk  DKI  Jakarta  dalam juta  US$  dengan  menggunakan  data  hasil  penjualan tahun  2022,  menunjukkan  pola  fluktuatif  dengan beberapa  bulan  mengalami  peningkatan,  sedangkan bulan lainnya mengalami penurunan dengan kata lain pergeserannya tidak stabil. Setelah dilakukan perhitungan  dengan  metode  monte  carlo  maka didapatkan perbandingan antara hasil simulasi dengan data  real  yang  telah  ada  pada  tahun  2023  sebesar 657.47  dan  untuk  keakuratannya  sebesar  94%.  Dari hasil  yang  telah  didapat  melalui  tahun  2022  hingga tahun 2023 maka didapatkan pula untuk prediksi nilai ekspor  produk  DKI  Jakarta  dalam  Juta  US$  untuk tahun  2024.  Berikut  adalah  prediksi  yang  telah didapatkan untuk menghitung nilai ekspor pada tahun 2024.
Tabel 8. Prediksi Tahun 2024 Bulan Angka Acak Prediksi Januari 50 896.67 Februari 41 858.22 Maret 28 665.05 April 62 979.45 Mei 90 996.46 Juni 46 858.22 Juli 88 996.46 Agustus 22 986.06 Sepetember 85 996.46 Oktober 81 1003.39 November 33 960.6 Desember 27 665.05
Pada Tabel 8, nilai ekspor produk DKI Jakarta di tahun 2024 diperkirakan akan bervariasi tiap bulannya, dengan  nilai  tertinggi  terjadi  pada  Oktober  mencapai 1003.39  juta  US$,  sedangkan  nilai  terendahnya  pada bulan Desember sebesar 665.05 juta US$. Pengestimasian  nilai  ini  didasarkan  pada  tren  data ekspor tahun sebelumnya. Hasil yang telah didapatkan
dari  perhitungan  ini  dapat  membantu  memprediksi pola nilai produk ekspor yang akan terjadi pada tahun 2024.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan menggunakan metode Monte Carlo menunjukkan pola fluktuatif  dimana  nilai  ekspor  produk  DKI  Jakarta cenderung  naik  tetapi  pergerakan  di  tiap  bulannya tidak  stabil.  Meskipun  demikian,  hasil  simulasi menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  94%  dalam memprediksi nilai ekspor tahun 2023 jika dibandingkan  dengan  data  real.  Dengan  Tingkat akurasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode  Monte Carlo dapat digunakan dalam meramalkan nilai ekspor pada tahun 2024 yang mana nilai tertinggi terjadi pada bulan  Oktober  sebesar  1003.39  jutas  US$  dan  nilai terendah terjadi pada bulan Desember sebesar 665.05 Juta US$S.
Dengan demikian, pemerintah dapat menganalisis pola yang terjadi pada nilai produk yang diekspor,  sehingga  dapat  menyusun  strategi  untuk meningkatkan  nilai  ekspor  produk  dan  menstabilkan pergerakannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Devina Wistiasari, Febbryan Zhangrinto, Hendro Hendro, Katherine Katherine, Nancy Nancy, and Steven Steven, “Analisis Pengaruh Perdagangan Internasional  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Indonesia,” Public Serv. Gov. J. , vol. 4, no. 2, pp. 37–43, 2023, doi: 10.56444/psgj.v4i2.716.
[2]  D.  A.  N.  Ahmad  Aliful  Abidin,  Paulus  Felippe Buiney,  “Peramalan  Data  Ekspor  Kalimantan Barat Dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),” Pros. Semin. Nas. Mat. Statiska, dan Apl. , pp. 96–107, 2022.
[3]  Shalomita  Agustina et  al. ,  “Pengaruh  Ekspor Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia,” J. Manaj. dan Ekon. Kreat. , vol. 1, no. 1, pp. 113– 126, 2022, doi: 10.59024/jumek.v1i1.31.
[4]  Nurlaili,  “Analisis  daya  saing  dan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  ekspor  produk  alas  kaki Indonesia  ke  Amerika  Serikat  ditinjau  dalam perspektif ekonomi  islam,” J.  Ilm.  Ekon. Islam , vol.  7,  no.  2,  pp.  1019–1029,  2021,  [Online].
Available: https://doi.org/10.35957/forbiswira.v11i1.1401. [5]  N. Kinski, A. A. Tanjung, and Sukardi, “Analisis
Pengaruh Ekspor dan Impor Terhadap
Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia Tahun 2018
– 2022,” Ganaya  J. Ilmu Sos. dan Hum. , vol. 6, no.
3, pp. 568–578, 2023, doi: 10.37329/ganaya.v6i3.2498.
[6]  Muhammad  Irsan  Mulana  and  Edy  Victor Haryanto,  “Penerapan  Metode  Monte  Carlo Untuk  Peramalan  Pembelian  Aksesoris  Laptop Pada Cv Gaharu Berbasis Android,” J. Ilm. Tek. Inform.  dan  Komun. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  96–113, 2023, doi: 10.55606/juitik.v2i3.400.
[7]  H.  Zalmadani,  J.  Santony,  and  Y.  Yunus, “Prediksi  Optimal  dalam  Produksi  Bata  Merah Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 13–20, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i1.11.
[8]  L.  Kusuma,  A.  Zafrullah,  and  B.  Budiarto, “Perdagangan  Internasional  Ekspor  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia  2015- 2019,” J. Calyptra , vol. 9, no. 2, pp. 1–8, 2021.
[9]  I.  Syata,  T.  A.  Nurman,  and  A.  N.  B.  Adnan, “Simulasi Monte Carlo Dalam Meramalkan Pola Permintaan  Tanaman  Hias  Melalui  Usaha Rumahan di Tengah Pandemi Covid 19,” J. MSA ( Mat. dan Stat. serta Apl. , vol. 10, no. 2, pp. 79– 84, 2022, doi: 10.24252/msa.v10i2.32401.
[10]  K. Alfikrizal, S. Defit, and Y. Yunus, “Simulasi Monte Carlo dalam Prediksi Jumlah Penumpang Angkutan  Massal  Bus  Rapid  Transit  Kota Padang,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 78– 83, 2020, doi: 10.37034/infeb.v3i2.72.
[11]  L.  Hafizh,  M.,  &  Gema,  R,  “Analisa  Simulasi Monte  Carlo  dalam  Menentukan  Pendapatan Penjualan  Keripik  Maco  Badarai  Istiqomah Padang Sumatera Barat,” J. Inf. Syst. Informatics Eng. ,  vol.  3(2),  pp.  51–56,  2019,  doi: https://doi.org/10.35145/joisie.v3i2.471.
[12]  M. A. Aziman, M. Z. Faisal, M. H. Putri, and B. Sisephaputra, “Pemodelan dan Simulasi Prediksi Pendapatan Penjualan Emas Dengan
Menggunakan  Metode  Monte  Carlo,” J.  Vocat. Tech. Educ. , vol. 4, no. 2, pp. 10–17, 2022, doi: 10.26740/jvte.v4n2.p10-17.