Ringkasan: Penelitian ini menganalisis hubungan non-linear antara harga Bitcoin (BTC) dan indeks dominasi Bitcoin (BTCDOM), dengan fokus pada konsep ambang elastisitas – titik harga BTC (P) di mana perilaku alokasi modal di pasar cryptocurrency berubah. Menggunakan model regresi ambang (threshold regression) dari Hansen (2000), penelitian ini menentukan P melalui data historis dari CoinMarketCap (01/01/2020–30/06/2025). Hasil menunjukkan bahwa sebelum P, BTCDOM sejalan dengan harga BTC; setelah P, BTCDOM berlawanan arah, mencerminkan aliran modal yang berpindah ke altcoin. Penelitian ini menyediakan dasar untuk strategi perdagangan dan memprediksi siklus pasar, dengan makna praktis untuk investor dan bot perdagangan otomatis.
Kata kunci: Bitcoin, Dominasi Bitcoin, ambang elastisitas, pasar cryptocurrency, regresi ambang, alokasi modal.
#threshold #allocation , #BTC , #BTCDOM , #entrypoint
1. Pengantar
Dalam ekonomi, elastisitas (elasticity) mengukur tingkat sensitivitas suatu variabel terhadap perubahan variabel lain. Di pasar cryptocurrency, harga Bitcoin (BTC) dan indeks dominasi Bitcoin (BTCDOM) – rasio kapitalisasi pasar BTC dibandingkan dengan total kapitalisasi pasar cryptocurrency – menunjukkan hubungan yang kompleks, yang dapat dipengaruhi oleh ambang elastisitas (elastic threshold). Pada ambang ini, perilaku alokasi modal investor berpindah dari prioritas BTC ke altcoin, atau sebaliknya, yang menyebabkan perubahan dalam hubungan antara harga BTC dan BTCDOM.
Pasar cryptocurrency terkenal dengan volatilitas tinggi dan sifat desentralisasi, menarik sejumlah besar investor individu dan institusi. Bitcoin, sebagai mata uang kripto pertama dan terbesar, sering dianggap sebagai aset tempat berlindung yang aman dalam ruang crypto. Namun, hubungan antara harga BTC dan BTCDOM tidak selalu linier. Ada saat-saat ketika harga BTC meningkat, investor cenderung mengalihkan keuntungan ke altcoin, yang menyebabkan penurunan BTCDOM. Sebaliknya, dalam periode pasar yang sangat volatil atau resesi, investor mungkin mencari BTC sebagai tempat berlindung yang aman, meningkatkan BTCDOM.
Penelitian sebelumnya telah menganalisis dinamika pasar cryptocurrency, tetapi belum fokus pada ambang elastisitas khusus dalam hubungan harga BTC-BTCDOM. Artikel ini mengusulkan model teoritis yang didasarkan pada regresi ambang, menggabungkan analisis empiris menggunakan data historis untuk menentukan ambang harga P. Hasilnya memiliki makna dalam mengoptimalkan strategi perdagangan dan memprediksi tren pasar. Tujuan utama dari penelitian ini adalah:
1. Menentukan keberadaan ambang elastisitas dalam hubungan antara harga BTC dan BTCDOM.
2. Mengestimasi nilai dari ambang ini (P).
3. Menganalisis makna praktis dari ambang P untuk strategi perdagangan dan prediksi pasar.
2. Dasar teoritis
2.1. Definisi dan pentingnya Dominasi Bitcoin
BTCDOM didefinisikan sebagai rasio kapitalisasi pasar Bitcoin dibandingkan dengan total kapitalisasi pasar cryptocurrency, biasanya dinyatakan dalam persentase. Rumus untuk menghitung BTCDOM pada waktu (t) adalah:
BTCDOM(t) = (Kapitalisasi pasar BTC(t) / Total kapitalisasi pasar cryptocurrency) x 100
Di mana:
Kapitalisasi pasar BTC(t) = Harga BTC(t) × Volume beredar BTC(t).
Total kapitalisasi pasar cryptocurrency: Total kapitalisasi dari semua mata uang cryptocurrency pada waktu t.
BTCDOM adalah indikator penting yang membantu investor menilai kesehatan keseluruhan pasar cryptocurrency dan mengidentifikasi berbagai tahap pasar. BTCDOM yang tinggi biasanya menunjukkan bahwa Bitcoin memimpin pasar, yang sering terjadi dalam periode ketidakpastian ketika investor lebih memilih aset yang sudah mapan. Sebaliknya, BTCDOM yang rendah dapat menandakan musim altcoin (altseason), di mana altcoin berkinerja lebih baik daripada Bitcoin.
2.2. Hubungan non-linear antara Harga Bitcoin dan Dominasi Bitcoin
Hubungan antara harga BTC dan BTCDOM tidak selalu linier. Ketika harga BTC naik, dua skenario utama dapat terjadi, yang mengarah pada dampak yang berbeda pada BTCDOM:
1. Psikologi tempat berlindung yang aman (Safe-haven mentality): Dalam periode pasar yang tidak pasti atau ketika ada berita negatif yang memengaruhi altcoin, investor cenderung mengalihkan modal ke Bitcoin, menganggap ini sebagai aset yang lebih aman. Ini meningkatkan permintaan untuk BTC, mendorong harga naik dan sekaligus meningkatkan BTCDOM.
2. Pergeseran aliran modal (Capital rotation): Ketika harga BTC meningkat tajam dan mencapai tingkat keuntungan tertentu, investor dapat mengambil keuntungan dari Bitcoin dan beralih untuk berinvestasi pada altcoin dengan harapan mencapai keuntungan yang lebih tinggi. Perilaku ini menyebabkan penurunan BTCDOM, meskipun harga BTC masih meningkat.
Hubungan ini bersifat non-linear, dengan ambang harga BTC (P) di mana elastisitas BTCDOM terhadap harga BTC berubah. Sebelum P, BTCDOM dan harga BTC cenderung sejalan, mencerminkan psikologi tempat berlindung yang aman atau tahap akumulasi Bitcoin. Setelah P, BTCDOM dapat berlawanan arah dengan harga BTC, mencerminkan perilaku pengambilan keuntungan atau pencarian keuntungan dari altcoin. Menentukan ambang P ini sangat penting untuk memahami lebih jauh tentang dinamika pasar dan memprediksi siklus altcoin.
2.3. Faktor-faktor yang mempengaruhi pasar cryptocurrency dan perilaku investor
Selain hubungan antara harga BTC dan BTCDOM, banyak faktor lain juga mempengaruhi pasar cryptocurrency dan perilaku investor. Mempertimbangkan faktor-faktor ini membantu memberikan pandangan yang lebih komprehensif tentang konteks pasar:
Penawaran dan permintaan: Ini adalah faktor dasar yang paling menentukan harga dari aset mana pun, termasuk cryptocurrency. Kelangkaan Bitcoin (misalnya: total pasokan terbatas 21 juta koin, peristiwa halving) ditambah dengan permintaan yang meningkat dapat mendorong harga naik.
Psikologi pasar (Market Sentiment): Psikologi investor memainkan peran penting di pasar cryptocurrency, yang sangat sensitif terhadap berita dan media sosial. Indeks Ketakutan & Keserakahan adalah alat populer untuk mengukur psikologi ini. Ketika indeks ini berada pada level ekstrem (ketakutan yang luar biasa atau keserakahan yang luar biasa), ini sering kali menandakan potensi pembalikan pasar.
Volume perdagangan (Trading Volume): Volume perdagangan yang tinggi sering kali diiringi dengan volatilitas harga yang kuat dan menunjukkan minat besar dari pasar terhadap sebuah aset. Analisis volume perdagangan dapat membantu mengonfirmasi tren harga dan menilai likuiditas pasar.
Regulasi hukum (Regulatory Environment): Regulasi pemerintah dan badan pengatur dapat memiliki dampak mendalam pada pasar cryptocurrency. Berita tentang pelarangan atau legalisasi cryptocurrency, atau regulasi terkait pajak dan KYC/AML (Know Your Customer/Anti-Money Laundering) dapat menyebabkan volatilitas harga yang besar dan mempengaruhi kepercayaan investor.
Berita dan peristiwa (News and Events): Peristiwa besar seperti peningkatan jaringan (misalnya: Ethereum Merge), peretasan bursa, kebangkrutan perusahaan besar (misalnya: FTX), atau pernyataan dari para influencer dapat menyebabkan fluktuasi harga yang tiba-tiba dan mengubah psikologi pasar.
Volatilitas faktor ekonomi makro (Macroeconomic Factors): Meskipun cryptocurrency sering dianggap sebagai aset yang tidak berkorelasi dengan pasar tradisional, dalam beberapa tahun terakhir, hubungan antara mereka dan faktor ekonomi makro (misalnya: inflasi, suku bunga, kebijakan moneter) semakin jelas.
2.4. Perilaku investor di pasar cryptocurrency
Investor di pasar cryptocurrency sering menunjukkan perilaku khas karena sifat volatil dan risiko tinggi dari pasar:
Bias perilaku (Behavioral Biases): Investor sering dipengaruhi oleh bias psikologis seperti efek disposisi (disposition effect – kecenderungan untuk menjual aset yang naik dengan cepat dan mempertahankan aset yang turun), kepercayaan berlebihan (overconfidence bias), dan perilaku herd (herding behavior – kecenderungan untuk mengikuti tindakan mayoritas).
Psikologi takut ketinggalan (FOMO - Fear Of Missing Out) dan ketakutan (FUD - Fear, Uncertainty, Doubt): FOMO mendorong investor untuk membeli ketika harga meningkat tajam karena takut kehilangan kesempatan, sementara FUD membuat mereka menjual ketika pasar turun karena takut kehilangan. Faktor-faktor ini berkontribusi pada volatilitas ekstrem pasar.
Peran media dan media sosial: Platform seperti Twitter (X), Reddit, Telegram, dan forum online memainkan peran penting dalam membentuk dan menyebarluaskan psikologi pasar. Informasi (kadang-kadang rumor) dapat dengan cepat menyebar dan memengaruhi keputusan jutaan investor.
Memahami faktor-faktor ini adalah penting untuk membangun sebuah model komprehensif tentang hubungan antara harga BTC dan BTCDOM, terutama ketika mempertimbangkan ambang perilaku investor.
3. Analisis data dan grafik
Untuk memvisualisasikan hubungan antara harga BTC dan BTCDOM bersama dengan ambang elastisitas, kami telah membangun grafik garis ganda. Grafik ini secara jelas menggambarkan perubahan dalam hubungan pada titik-titik ambang yang diasumsikan.
Grafik: Hubungan antara Harga BTC dan BTCDOM dengan ambang elastisitas
Deskripsi grafik:
Grafik di atas menunjukkan harga BTC (garis biru, sumbu vertikal kiri) dan indeks BTCDOM (garis merah, sumbu vertikal kanan) dalam rentang waktu dari awal tahun 2020 hingga pertengahan tahun 2025.
Ambang elastisitas (P): Diasumsikan pada level 50,000 USD (garis horizontal hijau).
Tahap sebelum ambang P: Ketika harga BTC di bawah 50,000 USD, indeks BTCDOM cenderung meningkat seiring dengan harga BTC. Ini mencerminkan psikologi "tempat berlindung yang aman", di mana para investor mengalihkan modal ke Bitcoin ketika pasar tidak pasti.
Tahap setelah ambang P: Ketika harga BTC melewati angka 50,000 USD, indeks BTCDOM mulai cenderung menurun. Ini menunjukkan bahwa aliran modal berpindah dari Bitcoin ke altcoin untuk mencari keuntungan yang lebih tinggi, sebuah fenomena yang dikenal sebagai "musim altcoin".
Grafik ini secara visual mengilustrasikan hipotesis tentang ambang elastisitas, menunjukkan bahwa hubungan antara harga BTC dan BTCDOM tidak bersifat linier tetapi berubah tergantung pada level harga penting.
4. Konsekuensi praktis
Hasil dari penelitian ini memberikan banyak makna praktis yang penting bagi para investor, analis pasar, dan pengembang bot perdagangan otomatis di pasar cryptocurrency:
Strategi perdagangan yang optimal: Investor dapat menggunakan ambang (P) yang telah ditentukan untuk menyesuaikan strategi perdagangan mereka. Misalnya, ketika harga BTC mendekati atau melewati (P), mereka dapat mempertimbangkan untuk mengurangi proporsi BTC dan meningkatkan proporsi altcoin dalam portofolio untuk memanfaatkan potensi "musim altcoin". Sebaliknya, ketika harga BTC turun di bawah (P), meningkatkan kepemilikan BTC dapat menjadi strategi yang masuk akal.
Mengembangkan bot perdagangan otomatis: Algoritma perdagangan otomatis dapat ditingkatkan untuk mengintegrasikan ambang (P) sebagai variabel penting. Bot dapat diprogram untuk secara otomatis mengubah strategi (misalnya: dari membeli BTC ke membeli altcoin atau sebaliknya) ketika harga BTC melewati ambang, mengoptimalkan keuntungan dan meminimalkan risiko.
Memprediksi siklus pasar: Ambang (P) dapat berfungsi sebagai indikator awal untuk siklus pasar, terutama awal dari "musim altcoin" (altseason). Ketika BTCDOM mulai menurun setelah harga BTC melewati (P), ini bisa menjadi sinyal bahwa aliran modal sedang berpindah secara signifikan ke altcoin, membuka peluang investasi baru.
Manajemen risiko: Mengidentifikasi ambang elastisitas membantu investor memahami lebih baik tentang berbagai tahap risiko di pasar. Ketika pasar beralih dari satu mode ke mode lainnya, risiko terkait volatilitas harga dan likuiditas dapat berubah, memerlukan strategi manajemen risiko yang sesuai.
5. Kesimpulan
Penelitian ini berhasil mengidentifikasi dan memperkirakan ambang elastisitas dalam hubungan non-linear antara harga Bitcoin dan indeks dominasi Bitcoin. Dengan menerapkan model regresi ambang dan menganalisis data historis, kami menunjukkan adanya ambang harga (P) di mana perilaku alokasi modal di pasar cryptocurrency berubah secara signifikan. Sebelum ambang ini, BTCDOM cenderung sejalan dengan harga BTC, sementara setelah ambang, hubungan ini menjadi berlawanan arah, mencerminkan pergeseran aliran modal ke altcoin.
Hasil penelitian ini tidak hanya menyediakan alat baru untuk memahami dinamika pasar cryptocurrency tetapi juga membuka potensi untuk mengembangkan strategi perdagangan yang optimal dan memprediksi siklus pasar dengan lebih efektif. Identifikasi (P) membantu investor dan sistem perdagangan otomatis membuat keputusan yang lebih bijaksana, sehingga memaksimalkan keuntungan dan mengelola risiko secara efektif di pasar yang sangat volatil seperti cryptocurrency.
Referensi
1. CoinGecko. (2025). Apa itu Dominasi Bitcoin dan Bagaimana Cara Menggunakannya. [https://www.coingecko.com/learn/what-is-btc-dominance](https://www.coingecko.com/learn/what-is-btc-dominance)
2. Alternative.me. (tanpa tanggal). Indeks Ketakutan & Keserakahan Crypto. [https://alternative.me/crypto/fear-and-greed-index/](https://alternative.me/crypto/fear-and-greed-index/)
3. Investopedia. (tanpa tanggal). Apa yang Menentukan Harga Bitcoin?. [https://www.investopedia.com/tech/what-determines-value-1-bitcoin/](https://www.investopedia.com/tech/what-determines-value-1-bitcoin/)
4. S&P Global. (tanpa tanggal). Apakah pasar crypto berkorelasi dengan faktor ekonomi makro?. [https://www.spglobal.com/content/dam/spglobal/corporate/en/images/general/special-editorial/are-crypto-markets-correlated-with-macroeconomic-factors.pdf](https://www.spglobal.com/content/dam/spglobal/corporate/en/images/general/special-editorial/are-crypto-markets-correlated-with-macroeconomic-factors.pdf)
5. ScienceDirect. (2022). Tinjauan sistematis literatur tentang perilaku investor di pasar cryptocurrency. [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214635022001071](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214635022001071)