Cara penggunaan:
Gunakan simulasi untuk mengevaluasi berbagai opsi strategi dengan memasukkan variabel ketidakpastian utama, lalu analisis distribusi hasil tiap opsi sebelum menentukan keputusan akhir.
Contoh:
Gunakan simulasi untuk mengevaluasi risiko fluktuasi kurs mata uang, kondisi pasar lokal, dan biaya operasional di berbagai negara tujuan sebelum memilih lokasi baru.
8. Keterbatasan Monte Carlo Simulation
Meskipun powerful, kualitas hasil simulasi sangat bergantung pada data input dan asumsi yang digunakan. Jika data tidak akurat atau asumsi distribusi salah, hasil simulasi bisa menyesatkan.
Cara penggunaan:
Pastikan data historis valid dan asumsi dibuat berdasarkan analisis dan pengalaman. Simulasi juga perlu dievaluasi secara berkala dan disesuaikan dengan kondisi terbaru.
Contoh:
Sebuah perusahaan ritel yang hanya menggunakan data lama tanpa memperhitungkan perubahan tren konsumen dapat menghasilkan prediksi yang kurang relevan saat menerapkan simulasi risiko.
9. Integrasi dengan Metode Manajemen Risiko Lainnya
Monte Carlo Simulation tidak berdiri sendiri, tapi lebih efektif jika dikombinasikan dengan metode lain seperti Analisis Sensitivitas, SWOT, atau FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) untuk mendapatkan gambaran risiko yang lebih lengkap.
Cara penggunaan:
Gunakan metode lain untuk mengidentifikasi risiko dan variabel utama, lalu terapkan simulasi untuk menghitung probabilitas dan dampak risiko tersebut secara kuantitatif.
Contoh:
Tim manajemen proyek mengidentifikasi risiko utama lewat FMEA, kemudian menggunakan Monte Carlo Simulation untuk menghitung kemungkinan dan dampak risiko tersebut agar bisa membuat mitigasi yang tepat.