Monte Carlo Simulation merupakan sebuah teknik matematika terkomputerisasi yang memungkinkan orang untuk memperhitungkan risiko dalam analisis kuantitatif dan melakukan pengambilan keputusan. Teknik ini digunakan oleh para profesional di bidang yang sangat berbeda seperti keuangan, manajemen proyek, energi, manufaktur, teknik, dll. Namun apa saja langkah atau step yang harus kita lewati untuk mengimplementasikan teknik ini?
Langkah-langkah yang harus dilewati ketika ingin mengimplementasikan teknik/tool Monte Carlo Simulation adalah sebagai berikut:
Identifikasi variabel utama risiko proyek
Variabel risiko merupakan sebuah parameter yang sangatlah penting untuk keberhasilan suatu proyek dan sedikit perubahan dalam hasilnya mungkin memiliki dampak negatif pada proyek. Variabel risiko proyek biasanya diisolasi menggunakan sensitivity and uncertainty analysis.
Sensitivity analysis digunakan untuk menentukan variabel yang paling penting dalam sebuah proyek. Untuk mengidentifikasi variabel yang paling penting dalam proyek, semua variabel dikenakan penyimpangan tetap dan hasilnya dianalisis. Uncertainty analysis melibatkan kesesuaian hasil dan membantu dalam memverifikasi kestabilan atau validitas variabel tertentu.
Identifikasi batasan jangkauan variabel proyek
Proses ini melibatkan penentuan nilai maksimum dan minimum untuk setiap variabel risiko proyek yang teridentifikasi. Jika Anda memiliki data historis mengenai suatu proyek yang memiliki kemiripan, ini bisa menjadi tugas yang lebih mudah. Anda hanya perlu mengatur data yang tersedia dalam bentuk distribusi frekuensi dengan mengelompokkan jumlah kejadian pada interval nilai yang berurutan.
Spesifikasi bobot probabilitas untuk rentang nilai yang ditetapkan
Langkah selanjutnya melibatkan pengalokasikan probabilitas kejadian untuk setiap variabel risiko proyek. Untuk melakukannya, distribusi probabilitas multi-value dapat dilakukan. Beberapa distribusi probabilitas yang umum digunakan untuk menganalisis risiko adalah normal distribution, uniform distribution, triangular distribution, step distribution.
Menetapkan hubungan untuk setiap variabel yang berkorelasi
Langkah selanjutnya melibatkan mendefinisikan korelasi setiap variabel risiko proyek. Korelasi merupakan hubungan antara dua atau lebih variabel di mana perubahan dalam satu variabel dapat mempengaruhi perubahan variabel dalam yang lain. Dalam simulasi Monte Carlo, nilai input untuk variabel risiko proyek dipilih secara acak untuk menjalankan simulasi.
Menjalankan Simulasi
Langkah selanjutnya adalah menjalankan simulasi. Ini biasanya dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak simulasi dan idealnya 500 - 1000 simulasi berjalan untuk ukuran sampel yang baik. Saat menjalankan simulasi, nilai acak variabel risiko dipilih dengan distribusi probabilitas dan korelasi yang ditentukan.
Analisis Statistik Hasil Simulasi
Setiap menjalankan simulasi menunjukkan kemungkinan terjadinya peristiwa risiko. Distribusi probabilitas kumulatif dari semua proses simulasi diplot dan dapat digunakan untuk menginterpretasikan probabilitas untuk hasil proyek yang berada di atas atau di bawah nilai tertentu. Distribusi probabilitas kumulatif ini dapat digunakan untuk menilai risiko proyek secara keseluruhan.
Semoga Bermanfaat 
Referensi :
