| Penelitian ini menggunakan Model Geometric Brownian Motion (GBM) untuk menganalisa prediksi lima harga komoditas yang penting untuk ekonomi Indonesia seperti Minyak bumi, Kopi, kedelai, beras, dan jagung. Periode penelitian adalah antara Januari 2008 – Desember 2018 dengan menggunakan metode Rolling Estimation. Penelitian ini menunjukan bahwa asumsi model GBM yaitu independensi, stasioneritas, dan normalitas terpenuhi untuk data yang dipergunakan. Forecastability model diukur dengan menggunakan indikator Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Selanjutnya, model GBM termasuk highly accurate, dan juga lebih superior dibandingkan Naive Forecast untuk prediksi 1-2 periode kedepan dengan nilai MAPE lebih kecil dari dari 2%. Pada prediksi 3 bulan, MAPE tetap highly accurate (<10%), namun inferior dibandingkan Naive Forecast. Peramalan komoditas dengan menggunakan model GBM dapat digunakan bagi pemerintahan seperti Perum Bulog dalam menentukan perencanaan strategis dan pengadaan bahan pangan dalam negeri untuk 2 bulan kedepan.Penelitian ini menggunakan Model Geometric Brownian Motion (GBM) untuk menganalisa prediksi lima harga komoditas yang penting untuk ekonomi Indonesia seperti Minyak bumi, Kopi, kedelai, beras, dan jagung. Periode penelitian adalah antara Januari 2008 – Desember 2018 dengan menggunakan metode Rolling Estimation. Penelitian ini menunjukan bahwa asumsi model GBM yaitu independensi, stasioneritas, dan normalitas terpenuhi untuk data yang dipergunakan. Forecastability model diukur dengan menggunakan indikator Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Selanjutnya, model GBM termasuk highly accurate, dan juga lebih superior dibandingkan Naive Forecast untuk prediksi 1-2 periode kedepan dengan nilai MAPE lebih kecil dari dari 2%. Pada prediksi 3 bulan, MAPE tetap highly accurate (<10%), namun inferior dibandingkan Naive Forecast. Peramalan komoditas dengan menggunakan model GBM dapat digunakan bagi pemerintahan seperti Perum Bulog dalam menentukan perencanaan strategis dan pengadaan bahan pangan dalam negeri untuk 2 bulan ke depan. |