PENERAPAN GEOMETRIC BROWNIAN MOTION TERMODIFIKASI KALMAN FILTER (GBM-KF) UNTUK MEMPREDIKSI HARGA EMAS
APPLICATION OF GEOMETRIC BROWNIAN MOTION MODIFIED KALMAN FILTER (GBM-KF) TO PREDICT GOLD PRICE
Pemahaman pergerakan harga komoditas menjadi penting untuk memahami dunia ekonomi dan keuangan global. Salah satu komoditas yang digunakan sebagai alat lindung adalah emas, yang dianggap sebagai alat investasi yang sering digunakan di tengah ketidakpastian pergerakan ekonomi. Emas sering digunakan sebagai alat investasi karena harganya yang cenderung stabil dan fluktuasinya relatif kecil. Harga emas menjadi salah satu indikator penting dalam stabilitas perkonomian global. Dalam penelitian ini, dilakukan penerapan model Geometric Brownian Motion dengan Kalman Filter untuk memprediksi harga emas berdasarkan data historis harian emas dari situs website https://finance.yahoo.com/ selama tahun 2023. Dengan menggunakan bantuan bahasa pemrograman python, diperoleh hasil running program dengan banyak iterasi (lintasan) yang digunakan yakni 100, 500, 1000, dan 5000 lintasan. Dengan nilai minimal MAPE yang dihasilkan oleh masing masing lintasan tersebut yakni sebesar 2,80%, 2,27%, 2,17%, dan 1,69%. Hasil dari konstruksi model GBM termodifikasi Kalman Filter menunjukkan hasil prediksi yang lebih efektif dibandingkan dengan konstruksi model GBM. Hal ini ditunjukkan dengan penurunan nilai MAPE model GBM sebesar 1,6976 % menjadi 0,4165 %untuk model GBM yang telah termodifikasi Kalman Filter. Penambahan algoritma Kalman Filter membantu meminimalkan nilai error sehingga menghasilkan prediksi harga emas yang lebih akurat.
Understanding commodity price movements is important to understanding the global economic and financial world. One of the commodities used as a hedge is gold, which is considered an investment tool that is often used in the midst of uncertain economic movements. Gold is often used as an investment tool because its price tends to be stable and fluctuates relatively little. The price of gold is one of the important indicators in the stability of the global economy. In this study, the application of the Geometric Brownian Motion model with Kalman Filter to predict the price of gold based on daily historical data of gold from the website https://finance.yahoo.com/ for the year 2023. By using the help of the programming language python, the results of running program with many iterations (passes) used are 100, 500, 1000, and 5000 passes. With a minimum MAPE value generated by each of these trajectories of 2.80%, 2.27%, 2.17%, and 1.69%. The results of the construction of the modified GBM model Kalman Filter show more effective prediction results compared to the construction of the GBM model. This is indicated by a decrease in the MAPE value of the GBM model of 1.6976 % to 0.4165 % for the modified GBM model. The addition of the Kalman Filter algorithm helps minimize the error value, resulting in a more accurate gold price prediction.