## PENERAPAN METODE MONTE CARLO DALAM SIMULASI DAN PREDIKSI HARGA BERAS DI INDONESIA

## Wahyu Ardiantito Samosir
Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Medan, Sumatera Utara ardiantitowahyu@gmail.com

## ABSTRAK
Beras  merupakan  bahasn  pokok  masyarakat  Indonesia  sehingga  menjadikanya  penting  untuk  dijaga  baik ketersediaan  di  pasar  maupun  kestabilan  harga.  Semakin  tahun  harga  bahan  pokok termasuk  beras  mengalami kenaikan  harga  yang  membuat  sebagian  masyarakat  kesulitan  untuk  memenuhi  kebutuhan  lainya  sehingga diperlukan perhatian dari pemerintah sehingga perlu dilakukan berbagai Tindakan pengawasan dan pencegahan, salah satunya dapat melalui prediksi harga. Metode monte carlo digunakan untuk melakukan prediksi dan simulasi dari suatu data dengan cara membangkitkan bilangan acak. Dengan metode monte carlo dilakukan simulasi dan prediksi harga beras untuk tahun 2024 menggunakan data harga beras tahun 2022 dan 2023 yang bersumber dari bps    dan  diperoleh  harga  tertinggi  sebesar  Rp  13.380,00  pada  bulan  januari  dan  juni  dan  harga  terendah  yaitu Rp11.647,00 pada bulan agustus dan september. Metode ini memiliki akurasi sebesar 85,34%. Harapanya dengan hasil  prediksi  ini  dapat  membantu  pihak  pemerintah  untuk  mempersiapkan  kebijakan  dan  menjaga    kestabilan agar masyarakat tidak merasa kesulitan.
. Kata kunci :  simulasi, prediksi, monte carlo, akurasi

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah  penduduk  negara  Indonesia  pada  tahun 2024 mencapai 281,6 juta jiwa dan diperkirakana akan terus mengalami kenaikan untuk tahun-tahun berikutnya.  Dengan  peningkatan  jumlah  penduduk akan  diikuti  dengan  banyaknya  permintaan  untuk konsumsi dan pangan[1]
Indonesia  merupakan  negara  dengan  wilayah agraris  dan  agrikultur.  Hal  ini  membuat  Indonesia memiliki  potensi  yang  besar  dalam  memproduksi bahan-bahan pokok tanaman dikarenakan  lahan  yang mendukung dan  luas. Bahan pangan  yang diproduksi di  Indonesia  berupa  jagung,  umbi-umbian,  dan  beras serta sumber karbohidrat lainya[2]
Diantara  beragam  bahan  pangan  tersebut  beras menjadi  pangan  pokok  masyarakat  Indonesia.Oleh karena  itu  beras  merupakan  produk  pangan  yang penting  dikarenakan  merupakan  makanan  utama masyarakat  sehingga  diperlukan  perhatian  tersendiri untuk menjaga dan mengatur kestabilitasan harga dan ketersediaan beras[3]
Sekarang  ini  Indonesia  sedang  mengalami banyak  sekali  ketidak  stabilan  harga  untuk  berbagai macam produk pokok. Ketidakstabilan harga ini dapat membuat  masyartakat  menjadi  resah  dan  sulit  untuk memenuhi kebutuhan pokok sehari-hari dikarenankan harga  yang  terlalu  tinggi.  Sesuai  dengan  hukum ekonomi banyaknya permintaan tentu akan mempengaruhi ketersediaan barang sehingga membuat harga cenderung naik [4]
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Alifia  Rahma,  dkk[5]  menggunakan  metode  Arima Box  Jenkins  untuk  memprediksi  harga  beras    yang dijual oleh pedagang besar didapat bahwa harga beras paling rendah terjadi pada bulan agustus 2020 sebesar
Rp12.122,84 dan harga teringgi pada bulan maret 2021 sebesar Rp 12.234,78.
Selanjutnya  dalam  memprediksi  harga  beras  di kota  Padang  menggunakan  pemodelan  time-series menggunakan  regresi  linear  sederhana  juga  pernah dilakukan oleh Hasibuan & Mustofa[6]. Menggunakan metode  tersebut  Penelitan  ini  menghasilkan  model dengan  akurasi  sebesar  96,5%  dan  RMSE  sebesar 0,126.
Berdasarkan hal tersebut penelitian ini dilakukan untuk  melakukan  prediksi  harga  beras  menggunakan metode  Monte  Carlo.  Harapanya  metode  ini  dapat digunakan  dalam  memprediksi  ataupun  mensimulasi harga  beras  sehingga  dapat  bermanfaat  bagi masyarakat maupun pemerintah untuk menjaga harga dan kestabilan harga bahan pangan pokok ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Prediksi
Pengertian  prediksi  adalah  suatu  proses  dalam mengestimasi  atau  meperkirakan  sesuatu  yang  akan terjadi  kedepanya.  Perkiraan  ini  diambil  berdasarkan data-data  yang  diperoleh  sebelumnya.  Prediksi  tidak harus menghasilkan jawaban yang pasti benar namun jawaban  dapat  berupa  seakurat  mungkin  terhadap situasi yang akan terjadi kedepanya [7]

## 2.2. Simulasi
Menurut  Hasan  (2002),  simulasi  adalah  sebuah model untuk pengambilan keputusan yang menggunakan  representasi  nyata  dari  suatu  sistem dalam kehidupan dunia nyata, sehingga memungkinkan kita untuk mempelajari dan memahaminya  tanpa  harus  mengalami  kondisi sebenarnya.[8]

## 2.3. Ilmu Komputasi
Sains komputasi atau ilmu komputasi merupakan cabag  ilmu  komputer  yang  mempelajari  pembuatan dan  perancangan  model  matematika  dan  teknik penyelesaian  numerik  serta  masalah  masalah  sains lainya  dengan  menggunakan  komputer  sebagai  alat untuk  memecahkan  dan  menganalisis  masalah tersebut.[9]

## 2.4. Monte Carlo
Simulasi  Monte  Carlo  dapat  didefinisikan sebagai  teknik  sampling  statistik  yang  digunakan untuk memperkirakan solusi bagi masalah kuantitatif. Metode Monte Carlo adalah metode analisis numerik yang  melibatkan  pengambilan  sampel  acak  secara eksperimental.  Model  ini  adalah  bentuk  simulasi probabilistik  di  mana  solusi  suatu  masalah  diperoleh melalui proses pengacakan. Proses acak ini mencakup distribusi probabilitas variabel data yang dikumpulkan berdasarkan  data  empiris  dan  distribusi  probabilitas teoritis.  Angka  acak  digunakan  untuk  mewakili kejadian  acak  dan  mengikuti  perubahan  yang  terjadi dalam  proses  simulasi  secara  berurutan.  Sifat  angka acak  adalah  konsisten  dalam  setiap  himpunan  angka acak yang dihasilkan, dan peluang kemunculan angka acak  tidak  dipengaruhi  oleh  angka  sebelumnya. Simulasi  dengan  metode  Monte  Carlo  digunakan untuk meramalkan permintaan.[10]

## 3. METODE PENELITIAN
Langkah  Langkah  atau  alur  penelitian  untuk memprediksi  harga  beras  dalam  penelitian  ini  adalah seperti pada gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1. Identifikasi Masalah
Tahapan awal pada penelitian adalah melakukan identifikasi  masalah.  Penelitian  ini  mengambil masalah mengenai harga beras yang merupakan bahan makanan pokok masyarakat Indonesia. Berangkat dari hal tersebut tentu saja permasalahan ini merupakan hal yang  cukup  penting  karena  apabila  terjadi  kenaikan harga yang lumayan tinggi tentu dapat meresahkan dan memberatkan banyak masyarakat.

## 3.2. Menentukan Tujuan
Menentukan tujuan dalam penelitian merupakan hal  yang  penting.  Dengan  adanya  tujuan  penelitian maka  proses  penelitian  tidak  akan  keluar  dari  pokok permasalahan awal dan memperoleh jawaban ataupun solusi  terhadap  permasalahan  yang  sebelumnya  di identifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan simulasi dan prediksi mengenai harga beras dari tahun 2022-2024 menggunakan metode monte carlo.

## 3.3. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  tahapan  penelitian untuk  mecari  literatur  tertulis  seperti  karya  ilmiah, buku,  artikel  konferensi,  dan  lain-lain  yang  memiliki kredibilitas. Studi literatur dilakukan untuk mendukung penelitian dan  mendapatkan rujukan dari berbagai  penelitian  sebelumnya  yang  memiliki relevansi. Pada penelitian ini studi literatur dilakukan dengan  mencari  jurnal,buku,artikel,  dan  internet searching yang berkaitan dengan metode monte carlo.

## 3.4. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data juga  merupakan tahap yang penting. Data yang diperoleh haruslah data yang benar  dan  dapat  dipertanggung  jawabkan.  Penelitian ini  menggunakan  data  yang  bersumber  dari  situs  bps Indonesia.  Data  yang  diambil  merupakan  data  harga beras  di  Indonesia  perbulan  dari  tahun  2022  sampai 2023.

## 3.5. Penerapan Metode Monte Carlo
Setelah melakukan tahapan-tahapan sebelumnya, berikutnya  adalah  melakukan  penerapan  metode Monte  Carlo  dalam  mensimulasi  dan  memprediksi harga beras di Indonesia. Tahapan metode monte carlo meliputi:
a. Menghitung distribusi probabilitas Distribusi  probabilitas  adalah  distribusi  yang menggambarkan  peluang  dari  sekumpulan  varian data  sebagai  pengganti  frekuensi[Beni,  2020]. Rumus dari distribusi peluang adalah
𝑃𝐷𝐹 = 𝐹/𝐽 (1) Dimana  PDF  adalah  probabiltias  distribusi frekuensi, F merupakan frekuensi dan J merupakan jumlah total frekuensi.
b. Menghitung Distribusi Kumulatif Distribusi  Kumulatif  digunakan  sebagai  dasar pengelompokkan batas interval. Dimana distirbusi kumulatif  pertama  akan  sama  dengan  distibusi probabilitas  pertama.  Untuk  distribusi  kumulatif selanjutnya dihitung dengan menambahkan distrbusi  kumulatif  sebelumnya  dengan  distribusi kumulatif  tersebut.  Berikut  merupakan  rumus distribusi kumulatif:
𝐷𝐾 = 𝐹1 𝐽 (2)
𝐷𝐾𝑛 1 =    𝐷𝐾𝑛 −𝑖 +    𝐷𝐾𝑃𝑛 +1 (3)
c. Menentukan pembangkit bilangan acak Untuk menentukan pembangkit bilangan acak dapa dilakukan dengan menggunakan rumus berikut:
𝑍 𝑖+1 = (𝑎.  𝑍 𝑖 + 𝑐)𝑚𝑜𝑑 𝑚 (4)
Dimana  Zi  merupakan  pembangkit  bilangan  awal yang ditentukan, a dan c merupakan konstanta dan m adalah Batasan nilai pembangkit bilangan acak. Dengan syarat a,c < m dan Z 1 >0
d. Melakukan Simulasi Hasil  simulasi  diperoleh  dari  hasil  pembankit bilangan  acak.  Hasil  tersebut  akan  dicocokkan dengan  interval  yang  diperoleh  dari  distribusi kumulatif  dan  mengambil  nilai  data  dari  interval tersebut sebagai hasil simulasinya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah merupakan data harga beras di Indonesia yang diambil dari bps dari untuk tahun 2022 dan tahun 2023. Tabel 1 dibawah merupakan data yang akan digunakan untuk melakukan simulasi dan prediksi.
Tabel 1. Data Harga Beras Tahun Bulan Harga (Rp) 2022 Januari 10496 2022 Februari 10471 2022 Maret 10463 2022 April 10455 2022 Mei 10448 2022 Juni 10448 2022 Juli 10449 2022 Agustus 10551 2022 September 10772 2022 Oktober 10947 2022 November 11012 2022 Desember 11363 2023 Januari 11647 2023 Februari 11990 2023 Maret 12041 2023 April 12092 2023 Mei 12102 2023 Juni 12115 2023 Juli 12141 2023 Agustus 12265 2023 September 13036 2023 Oktober 13315 2023 November 13380 2023 Desember 13458
Data  pada  tabel  1.  Akan  dibagi  berdasarkan tahunya,  data  untuk  tahun  2022  akan  dilakukan simulasi untuk tahun 2023 dan data pada tahun 2023 akan  dilakukan  prediksi  untuk  data  tahun  2024 menggunakan metode Monte Carlo.

## 4.1. Menghitung Distribusi Probabilitas
Distibusi  probabilitas  dihitung  dengan  cara membagi  data  ke  x I dengan  jumlah  data  x.  Total keseluruhan  data  harga  untuk  tahun  2022  adalah 127875 mak perhitunganya adalah:
𝑃𝐷𝐹 1 = 10496 127875 = 0.08208 (1) 𝑃𝐷𝐹 3 = 10463 127875 = 0.081822 (1)
𝑃𝐷𝐹 2 = 10471 127875 = 0.081885 (1) 𝑃𝐷𝐹 4 = 104448 127875 = 0.081075 (1)
Selengkapnya ada pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Distibusi Probabilitas No Bulan Harga DP 1 Januari 10496 0,08208 2 Februari 10471 0,081885 3 Maret 10463 0,081822 4 April 10455 0,08176 5 Mei 10448 0,081705 6 Juni 10448 0,081705 7 Juli 10449 0,081713 8 Agustus 10551 0,08251 9 September 10772 0,084239 10 Oktober 10947 0,085607 11 November 11012 0,086115 12 Desember 11363 0,08886 Total 127875 4.2. Menghitung Distribusi Kumulatif Berikutnya adalah menghitung distribusi kumulatif  untuk  tiap  tiap  data.  Menggunakan  rumus yang  ada  diatas,distibusi  kumulatif  untuk  data  harga beras 2022 adalah sebagai berikut
𝐷𝐾 1 = 10496 127875 = 0.08208 (2)
𝐷𝑘 2 = 0,081885 + 0,08208 = 0,163965 (2) Selengkapnya dapat diliihat pada tabel 3 dibawah ini
Tabel 3. Distribusi Kumulatif Bulan Harga DK Interval Januari 10496 0,08208 “0-8” Februari 10471 0,163965 “9-16” Maret 10463 0,245787 “17”24” April 10455 0,327546 “25-32” Mei 10448 0,409251 “33-40” Juni 10448 0,490956 “41-49” Juli 10449 0,572669 “49-57” Agustus 10551 0,655179 “58-65” September 10772 0,739417 “66-73” Oktober 10947 0,825024 “74-82” November 11012 0,91114 “83-91” Desember 11363 1 “92-100”
Pada Tabel 3 ditambahkan kolom  interval. Nilai dari  kolom  ini  diperoleh  dari  distirbusi  kumulatif seperti  contoh  nilai  distibusi  kumulatif  pada  bulan januari  adalah  0,08208  maka  intervalnya  adalah  0-8, februari  dengan  distribusi  kumulatif  0,163965 memiliki rentang interval 9-16 begitupun untuk bulan berikutnya.

## 4.3. Menghitung pembangkit bilangan acak
Membangkitkan  bilangan  acak  bertujuan  untuk mendapatkan  hasil  kemungkinan  simulasi.  Dalam penenlitian  ini  nilai  nilai  yang  digunakan  untuk membangkitkan  bilangan  acak  adalah:  a  =  78,  c  =8, m=95  dan  Z 1 =83.  Tabel  4  merupakan  hasil  dari pembangkit bilangan acak untuk data tahun 2022.
Tabel 4. Nilai Pembangkit Bilangan Acak Bulan a c m Zi Januari 7 8 95 83 Februari 7 8 95 19 Maret 7 8 95 46 April 7 8 95 45 Mei 7 8 95 38 Juni 7 8 95 84 Juli 7 8 95 26 Agustus 7 8 95 0 September 7 8 95 8 Oktober 7 8 95 64 November 7 8 95 76 Desember 7 8 95 65

## 4.4. Hasil Simulasi
Setelah memperoleh bilangan acak pada tahapan sebelumnya maka tahapan terakhir adalah melakukan simulasi  dari  hasil  bilangan  acak  tersebut,  Hasil bilangan  acak  akan  disesuaikan  dengan  data  yang berada di interval bilangan acak. Hasil simulasi harga beras tahun 2023 adalah seperti pada tabel  5 berikut:
Tabel 5. Hasil Simulasi No Bulan Simulasi Data Real Akurasi 1 Januari 11012 11647 94,54795 2 Februari 10463 11990 87,26439 3 Maret 10448 12041 86,7702 4 April 10448 12092 86,40423 5 Mei 10448 12102 86,33284 6 Juni 11012 12115 90,89558 7 Juli 10455 12141 86,11317 8 Agustus 10496 12265 85,57684 9 September 10496 13036 80,5155 10 Oktober 10551 13315 79,24146 11 November 10947 13380 81,81614 12 Desember 10551 13458 78,39947
Tabel 5 diatas   menampilkan  hasil simulasi dan data sesungguhnya pada tahun 2023.  Kemudian hasil dari  simulasi  ini  diperoleh  bahwa  rata-rata  akurasi yang didapat adalah sebesar 85,3%. Rata-rata akurasi ini  diperoleh  dengan  membagi  jumlah  keseluruhan simulasi  dengan  banyka  data.  Berdasarkan  akurasi cukup  memungkinkan  menggunakan  metode  monte carlo  untuk  melakukan  prediksi  harga  beras  untuk tahun 2024.
Berikutnya menggunakan Langkah-langkah yang  sama  seperti  sebelumnya  maka  didapat  hasil prediksi untuk harga beras tahun 2024  menggunakan metode monte carlo terdapat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Prediksi Harga Beras Tahun 2024 No Bulan Prediksi 1 Januari 13380 2 Februari 12041 3 Maret 12115 4 April 12115 5 Mei 12102 6 Juni 13380 7 Juli 12092 8 Agustus 11647
No Bulan Prediksi 9 September 11647 10 Oktober 12265 11 November 13315 12 Desember 13036
Tabel  6.  Merupakan  hasil  prediksi  harga  beras megguunakan  metode  monte  carlo  untuk tahun  2024 per bulanya. Harga beras tertinggi didapat pada bulan januari  dan  jun  yaitu  dengan  harga  Rp13.380,00, sedangkan untuk harga terendah diperoleh pada bulan agustus  dan  September  yaitu  dengan  harga  Rp 11.647,00.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan  disimpulkan  bahwa  metode  monte  carlo dapat  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  dan simulasi  harga  beras.  Hasil  penelitian  memperoleh akurasi  sebesar  85,34%  untuk  simulasi  tahun  2023. Selanjutnya  dilakukan  prediksi  harga  beras  tiap bulanya  dan  diperoleh  prediksi  dimana  harga  beras tertinggi  jatuh  pada  bulan  januari  dan  juni  yaitu seharga Rp13.380,00 dan terendah pada bulan agustus dan  September  yaitu  seharga  Rp11.647,00.  Dengan adanya  prediksi  ini  dapat  memberikan  gambaran kepada masyarakat dan juga pemerintah akan kenaikan beras  sebagai  bahan  pokok  makanan  untuk  dapat mencari  solusi  agar  setiap  orang  tidak  merasa diresahkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Aulia  Martina,  J.  Kartahadimaja,  P. Ketahanan  Pangan  Politeknik  Negeri  Lampung Jln Soekarno Hatta Rajabasa Bandar Lampun, K. Post,  and  J.  Budidaya  Tanaman  Pangan Politeknik  Negeri  Lampung  Jln  Soekarno  Hatta Rajabasa,  “Kualitas  Beras  dan  Kandungan  Gizi Tiga  Genotipe  Padi  yang  Dibudidayakan  secara Organik  dan  Non  Organik,” Jurnal  Planta Simbiosa ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  38–52,  2024,  doi: 10.25181/jplantasimbiosa.vXiX.XXXX.
[2]  Surianti, “POTENSI PENGEMBANGAN
BERAS  MERAH  SEBAGAI  MAKANAN POKOK,” JASATHP: Jurnal Sains dan Teknologi Hasil Pertanian , vol. 3, no. 1, pp. 12– 17, 2023.
[3]  S. Karbala, I. A. Program, S. Komputerisasi, A. D3,  and  F.  T.  Industri,  “MEMPREDIKSI HARGA BERAS ECERAN MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIER,” 2023.
[4]  B.  Ghulam,  A.  Shidiq,  M.  T.  Furqon,  and  L. Muflikhah, “Prediksi Harga Beras menggunakan Metode  Least  Square,” Jurnal  Pengembangan Informasi dan Teknologi Komputer , vol. 6, no. 3, pp.  1149–1154,  2022,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5]  A.  Rahma  Anandyani,  D.  Krisnawati  Alfiki Astutik,  P.  Studi  Statistika  Fakultas  Sains  dan Teknologi Universitas PGRI Adi Buana Jl Dukuh
Menanggal  XII,  and  J.  Timur,  “PREDIKSI RATA-RATA HARGA BERAS YANG DIJUAL OLEH PEDAGANG BESAR
(GROSIR) MENGGUNAKAN METODE ARIMA BOX JENKINS,” 2022.
[6]  L.  Harianti  Hasibuan,  S.  Musthofa,  P.  Studi Matematika,  and  U.  Imam  Bonjol  Padang, “Journal  of  Science  and  Technology  Penerapan Metode  Regresi  Linear  Sederhana  Untuk Prediksi Harga Beras di Kota Padang,” 2022.
[7]  T. Hidayat, “Jurnal Teknorama (Informatika dan Teknologi  El  Rahma)  Prediksi  Lanjut  Studi Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes ARTICLE HISTORY,” 2023.
[8]  I. A. Hasan, Pokok Pokok Pengembali . 2002.
[9]  A.  Bayu  Purnomo,  M.  Tegar  Prakoso,  and  E. Margaretha,  “Studi  kasus  ilmu  komputer: Efektivitas  perancangan  model  pembelajaran komputasi,” HEXATECH: Jurnal Ilmiah Teknik , vol. 1, no. 2, 2022.
[10]  Yovi,  Ringgo  Dwika,  and  Eka,  “Penerapan Metode  Monte  Carlo  pada  Simulasi  Prediksi Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru  Universitas Muhammadiyah
Bengkulu,” Jurnal PROCESSOR ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  74–81,  Oct.
2022, doi: 10.33998/processor.2022.17.2.1224.