Blog

Data Science

Implementasi Metode Monte Carlo: Cara & Contoh Analisisnya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

18 January 2024

•

1592

Untuk mengambil keputusan bisnis dengan variabel tidak pasti, analisis data dengan metode Monte Carlo adalah kuncinya. Implementasi metode Monte Carlo di analisis data membantu visualisasi skenario dan memberi kejelasan dalam pengambilan keputusan.

Oleh sebab itu, mengerti cara implementasi metode Monte Carlo menjadi sangat penting dalam mengambil keputusan berisiko. Bagi Sobat MinDi yang ingin memahaminya, MinDi telah siapkan penjelasannya di bawah ini. Baca artikel ini sampai habis ya!

Bagaimana Cara Implementasi Metode Monte Carlo?

Secara garis besar, metode Monte Carlo adalah sebuah teknik matematis yang digunakan untuk memprediksi suatu kejadian berdasarkan data historis.

Metode ini bermanfaat untuk memvisualisasikan skenario yang beragam. Selain itu, teknik ini juga digunakan untuk memberikan kejelasan dalam pengambilan keputusan berisiko.

Secara keseluruhan, metode ini merupakan teknik yang digunakan untuk memahami dampak ketidakpastian dalam model prediksi dan simulasi.

Dalam analisis dan pengelolaan data, implementasi metode Monte Carlo melibatkan beberapa langkah yaitu:

1. Definisi Model atau Sistem

Langkah pertama untuk implementasi metode Monte Carlo dalam analisis data adalah mendefinisikan model atau sistem yang mau dievaluasi.

Hal tersebut bisa berupa simulasi keuangan kompleks atau model fisik dalam bidang teknik. Contoh dalam keuangan misalnya adalah proyeksi aliran kas untuk investasi. Sementara itu, untuk model fisik bisa berupa model cuaca.

Secara keseluruhan, langkah ini dilakukan untuk memahami masalah dan apa yang ingin diketahui dari hal tersebut.

2. Identifikasi Variabel Acak

Implementasi metode Monte Carlo berikutnya adalah identifikasi variabel acak. Variabel ini adalah elemen yang tidak dapat diprediksi dengan pasti. Umumnya, variabel tersebut juga memiliki beberapa jenis distribusi probabilitas.

Contoh dalam keuangan, variabel acak bisa berupa harga saham atau tingkat bunga. Sementara dalam mode cuaca, variabel acak bisa berupa suhu atau kecepatan angin.

Pada intinya, di langkah ini, kamu harus mengetahui apa yang berubah ubah dalam masalahmu.

Baca Juga: Optimalkan Bisnis, Ini 5 Alat Analisis Data untuk Bisnis Kecil

3. Pemilihan Distribusi Probabilitas

Selanjutnya, implementasi metode Monte Carlo adalah memilih distribusi probabilitas. Setiap variabel acak teridentifikasi sebelumnya harus dikaitkan dengan distribusi probabilitas yang sesuai.

Dari setiap variabel tersebut, kamu harus mengerti atau memutuskan pola yang sesuai. Misalnya, saat melihat harga saham, kamu bisa gunakan pola dari naik turunnya harga di masa lalu.

4. Pengambilan Sampel Acak

Setelah itu, implementasi metode Monte Carlo dilakukan dengan mengambil sampel acak. Pada tahap ini, nilai diambil secara acak dari distribusi probabilitas yang ditetapkan untuk setiap variabel.

Teknik ini memungkinkan pembentukan berbagai skenario yang mungkin terjadi dalam model. Contoh dalam model keuangan, ribuan skenario harga saham yang berbeda berdasarkan volatilitas historinya akan dihasilkan.

5. Pelaksanaan Simulasi

Setelah sampel diambil, implementasi metode Monte Carlo berikutnya adalah dengan melakukan simulasi.

Model akan dijalankan berulang kali menggunakan set nilai dari sampel yang diambil. Beragam hasil dari simulasi akan mewakili skenario yang mungkin terjadi.

Dalam konteks keuangan, ini bisa berarti menghitung hasil investasi di bawah ribuan skenario pasar yang berbeda. Tujuannya adalah untuk memahami distribusi hasil yang mungkin.

6. Analisis Hasil

Setelah simulasi selesai, hasilnya dianalisis untuk memahami implikasinya. Ini bisa mencakup hitungan rata-rata, median, dan deviasi standar.

Hal tersebut bisa didapatkan dari identifikasi probabilitas kejadian tertentu. Kejadian ini bisa merupakan peristiwa ekstrem dalam risiko pasar.

Selain itu, analisis sensitivitas juga dapat dilakukan untuk menilai bagaimana perubahan pada satu atau lebih variabel acak memengaruhi output model.

Baca Juga: 5 Rekomendasi Tools Data Analyst Terbaik

7. Pengambilan Keputusan

Implementasi metode Monte Carlo berikutnya berkaitan dengan pengambilan keputusan. Dalam konteks bisnis, ini bisa berarti pemilihan strategi investasi dengan profil risiko paling sesuai dengan penentuan kebijakan harga.

Keputusan tersebut dibuat dengan mempertimbangkan berbagai skenario yang telah disimulasikan.

8. Validasi Model

Terakhir adalah validasi model. Hal ini melibatkan pembandingan hasil dari model dengan data historis atau sistem lainnya.

Jika model secara konsisten mereplikasi hasil yang diperoleh dari data historis atau diterima sebagai standar industri, maka hasilnya akan dianggap valid.

Contoh Implementasi Metode Monte Carlo

Setelah memahami cara implementasinya, selanjutnya mari kita lihat contohnya. Berikut ini adalah langkah-langkah implementasi metode Monte Carlo dalam contoh kasus analisis risiko investasi saham:

1. Membuat Model untuk Memprediksi Harga Saham

Ketika kamu ingin membeli saham dengan keadaan belum mengerti risikonya, maka metode Monte Carlo sangat cocok untuk digunakan. Pertama adalah dengan membuat model prediksi harga saham.

Modelnya bisa dibuat dengan informasi dari masa lalu. Informasinya bisa berupa data tentang bagaimana harga saham berubah sebelumnya atau faktor yang memengaruhinya. Contoh faktornya bisa berupa berita ekonomi dan kinerja perusahaan.

2. Identifikasi Bagian Tidak Pasti

Berikutnya adalah identifikasi bagian tidak pasti. Dalam model investasi, bagian paling tidak pasti adalah harga saham di masa depan.

Perubahan bisa terjadi karena banyak alasan. Misalnya, berita tentang perusahaan terkait maupun pasar saham yang sedang naik atau turun.

3. Menentukan Pola Harga Saham

Selanjutnya, implementasi metode Monte Carlo dalam analisis risiko saham adalah dengan menentukan pola harga saham. Untuk menggambarkan bagaimana harga saham bisa berubah, kamu bisa pilih suatu pola yang disebut distribusi log-normal.

Cara tersebut umum digunakan untuk menggambarkan harga saham. Sebab, ini menunjukkan bahwa harga saham tidak bisa menjadi negatif dan seringkali berubah.

4. Memilih Harga Saham Secara Acak

Selanjutnya, adalah memilih harga saham secara acak. Ini bisa dilakukan dengan metode seperti random walk atau geometric brownian motion. Cara ini bisa membantumu membuat banyak skenario harga saham yang mungkin berdasarkan pola terpilih.

Baca Juga: Apa itu Data Analyst? Definisi, Tugas, Hingga Gaji

5. Menjalankan Simulasi

Berikutnya adalah menjalankan simulasi. Setiap kali simulasi dilakukan, kamu bisa menghasilkan satu skenario yang mungkin terjadi pada harga saham.

6. Analisis Hasil dari Semua Simulasi

Setelah memiliki beragam skenario harga saham, kamu bisa mulai analisis. Kamu bisa lihat rata-rata harga saham dari semua skenario. Selain itu, kamu juga bisa perhatikan harga saham paling umum dan berapa kemungkinannya untuk jatuh.

7. Mengambil Keputusan Berdasarkan Analisis

Selanjutnya adalah memutuskan risiko atau untung saham berdasarkan analisis. Misalnya, pada saat simulasi, saham menunjukkan kemungkinan besar untuk rugi. Maka, kamu bisa putuskan untuk tidak membelinya.

8. Memastikan Model Valid

Terakhir, implementasi metode Monte Carlo di analisis risiko saham adalah memastikan validitas model. Hal ini bisa dilakukan dengan membandingkan apa yang diprediksi oleh model dan kejadian di masa lalu.

Tertarik Untuk Menjadi Data Scientist?

Demikian cara dan contoh dari implementasi metode Monte Carlo. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa metode ini sangat bermanfaat dalam memprediksi sesuatu yang tidak pasti.

Hal ini juga menunjukkan bahwa data scientist memiliki peran penting dalam menganalisis sesuatu berdasarkan angka. Oleh sebab itu, data scientist memiliki potensi karir yang besar.

Tertarik untuk menjadi Data Scientist? Jika iya, Sobat MinDi bisa ikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat bootcamp ini, kamu bisa pelajari semua hal tentang data science dengan materi terupdate.

Selain itu, kamu juga bisa dapatkan hands-on experience dari real-case project yang akan diberikan semasa program berjalan. Terlebih lagi, kamu juga akan mendapatkan pekerjaan lewat layanan job-connection ke 500+ companies.

So, tunggu apa lagi? Segera daftarkan dirimu dan jadi data scientist bersama Dibimbing.id!