Penduduk lanjut usia di Indonesia semakin meningkat dari tahun ke tahun. Menurut data dari BPS tahun 2021, terdapat 43,29% lansia yang berasal dari rumah tangga dengan ekonomi rendah. Kebutuhan hidup para lansia semakin meningkat, namun berbanding terbalik dengan pendapatan yang mereka terima. Salah satu solusi yang dapat diberikan untuk mengatasi masalah ini adalah dengan produk reverse mortgage. Berdasarkan dari Korean Reverse Mortgage, pihak bank atau lembaga keuangan akan memberikan sejumlah uang tunai kepada pemilik rumah dan pemilik rumah akan tetap dapat tinggal di rumah tersebut selama sisa masa hidupnya. Namun, produk reverse mortgage masih belum populer di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan simulasi perhitungan manfaat bulanan yang diterima peminjam, dan menghitung net loss bagi pihak pemberi pinjaman serta akan dilakukan prediksi terhadap pergerakan tingkat kenaikan harga rumah menggunakan Gerak Geometrik Brownian, dan model Vasicek untuk memprediksi pergerakan tingkat suku bunga berdasarkan data dari Bank Indonesia. Setelah dilakukan simulasi produk reverse mortgage menggunakan data yang dihasilkan dari prediksi, produk reverse mortgage dapat diaplikasikan dengan baik serta dapat memberikan keuntungan terhadap dua belah pihak. Diharapkan dengan adanya produk reverse mortgage ini dapat membantu mengatasi masalah perekonomian untuk memenuhi kebutuhan hidup penduduk lansia di Indonesia.

---

The elderly population in Indonesia is increasing year by year. According to data from BPS in 2021, 43.29% of the elderly come from low-income households. The living expenses of the elderly are rising, but their income is not keeping up with the pace. One potential solution to address this issue is through the implementation of a reverse mortgage product. In this product, banks or financial institutions would provide a certain amount of cash to the homeowners, allowing them to continue living in their homes for the rest of their lives. However, the reverse mortgage product is not yet popular in Indonesia. This research aims to simulate the monthly benefits received by borrowers, calculate the net loss for the lenders, and predict the movement of housing price increases using the Geometric Brownian Motion and the Vasicek model to forecast changes in interest rates based on data from Bank Indonesia. After conducting simulations of the reverse mortgage product using the generated prediction data, it can be implemented successfully without causing losses for both parties. It is hoped that the introduction of this reverse mortgage product can help address the economic problems faced by the elderly population in Indonesia and meet their living needs.