Berapa porsi nasi goreng yang harus disiapkan gerobak UMKM setiap hari? Permintaan riil tidak pernah pasti, tapi kalau pola historisnya sudah diketahui sebagai distribusi probabilitas, simulasi Monte Carlo bisa membangkitkan ratusan “hari virtual” untuk melihat berapa rata-rata permintaan sebenarnya dan seberapa lebar ketidakpastiannya — tanpa harus menunggu ratusan hari sungguhan.
Cara Pakai
Atur slider Jumlah iterasi untuk menentukan berapa “hari” yang disimulasikan (10 sampai 500). Klik ▶ Jalankan — setiap iterasi membangkitkan satu angka acak 0–99, memetakannya lewat distribusi kumulatif (CDF) permintaan menjadi satu level permintaan (30, 45, 60, 75, atau 90 porsi), lalu menumpuknya ke histogram. Panel pembacaan menampilkan rata-rata sampel dan interval keyakinan ~95% yang terus menyempit — makin banyak iterasi, makin dekat dan makin presisi taksiran terhadap rata-rata populasi sebenarnya.
Rumus Kunci
Distribusi probabilitas permintaan (diskret, berdasarkan pola pencatatan penjualan):
| Permintaan $q$ (porsi) | Probabilitas $p$ |
|---|---|
| 30 | 0,05 |
| 45 | 0,15 |
| 60 | 0,35 |
| 75 | 0,30 |
| 90 | 0,15 |
Angka acak $r \in [0,99]$ dipetakan ke permintaan lewat CDF: $u = r/100$, lalu $q$ dipilih sebagai skenario pertama dengan $u < CDF(q)$.
Setelah $n$ iterasi terkumpul:
$$\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i \qquad s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (x_i-\bar{x})^2}{n-1}} \qquad SE = \frac{s}{\sqrt{n}}$$$$\text{CI }95\% = \bar{x} \pm t_{crit}(df=n-1) \times SE$$Contoh Angka
Ambil CDF: $q{=}30 \to u{<}0{,}05$; $q{=}45 \to 0{,}05{\le}u{<}0{,}20$; $q{=}60 \to 0{,}20{\le}u{<}0{,}55$; $q{=}75 \to 0{,}55{\le}u{<}0{,}85$; $q{=}90 \to u{\ge}0{,}85$.
Misalkan 5 angka acak yang muncul: r = 42, 91, 7, 63, 15 → $u$ = 0,42 / 0,91 / 0,07 / 0,63 / 0,15 → dipetakan jadi permintaan 60, 90, 45, 75, 45 porsi.
- $\bar{x} = (60+90+45+75+45)/5 = 315/5 = 63{,}0$ porsi
- Simpangan kuadrat: $(60{-}63)^2{=}9$, $(90{-}63)^2{=}729$, $(45{-}63)^2{=}324$, $(75{-}63)^2{=}144$, $(45{-}63)^2{=}324$ → jumlah $= 1.530$
- $s = \sqrt{1.530/(5-1)} = \sqrt{382{,}5} = 19{,}56$
- $SE = 19{,}56/\sqrt{5} = 8{,}75$
- $df = 4 \to t_{crit}(95\%) = 2{,}776$
- $CI\ 95\% = 63{,}0 \pm 2{,}776 \times 8{,}75 = 63{,}0 \pm 24{,}28 = [38{,}72;\ 87{,}28]$
Rata-rata sampel 5 hari ini (63,0 porsi) sudah mendekati rata-rata populasi sebenarnya ($\Sigma p_i q_i = 65{,}25$ porsi), tapi intervalnya masih sangat lebar. Kalau simulasi diperbanyak sampai ratusan iterasi, interval ini akan menyempit tajam mendekati rata-rata populasi.