Sofiatin Nur Afifah, Isnaini Rosyida, Webbyani Kartika Sari
This study aims to analyze the effect of Blockchain technology adoption and corporate transparency on firm value, with audit quality as a moderating variable, in State-Owned Enterprises (SOEs) listed on the Indonesia Stock Exchange for the 2021–2025 period. The study used a quantitative approach with secondary data obtained from annual reports and company financial statements. The sample was determined using a purposive sampling technique, resulting in 13 SOEs with a total of 65 observations. Data analysis was performed using the Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM-PLS) method through SmartPLS. The results showed that Blockchain technology adoption had a positive and significant effect on firm value (β = 0.287; t = 2.806; p = 0.006), while corporate transparency had no significant effect on firm value (β = 0.020; t = 0.180; p = 0.857). Audit quality also has a positive and significant effect on firm value (β = 0.490; t = 8.187; p < 0.001). As a moderating variable, audit quality is proven to strengthen the influence of Blockchain technology adoption on firm value (β = 0.195; t = 2.744; p = 0.007), but is unable to moderate the relationship between corporate transparency and firm value (β = -0.068; t = 0.955; p = 0.341). These findings indicate that Blockchain implementation supported by high audit quality can increase investor confidence and firm value, while corporate transparency has not been a major factor in increasing firm value in SOEs.
This study aims to analyze the comparative performance of Cryptocurrency Bitcoin, Stocks, and Gold as investment instruments using performance measurement variables including the Sharpe, Treynor, Jensen, and Sortino ratios. This research employs a descriptive quantitative approach. The population consists of monthly closing prices of Bitcoin, IDX30 stocks, and Gold. The sampling technique used is saturated sampling, resulting in 60 data points for each investment instrument—Bitcoin, IDX30 stocks, and Gold—during the period from January 1, 2020 to December 31, 2024.The analytical method applied is comparative analysis using secondary data. The data were initially calculated using Microsoft Excel and subsequently processed statistically using SPSS through the Kruskal–Wallis test. The results indicate significant differences among Bitcoin, IDX30 stocks, and Gold when investment performance is assessed using the Sharpe, Treynor, Jensen, and Sortino indices.Based on the Kruskal–Wallis test, Gold demonstrates the best performance according to the Sharpe and Jensen indices, IDX30 stocks perform best according to the Treynor index, and Bitcoin shows the best performance according to the Sortino index. However, based on the highest overall average return value, Cryptocurrency Bitcoin outperforms the other instruments. Therefore, it can be concluded that the best alternative investment is Cryptocurrency Bitcoin. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan kinerja Cryptocurrency Bitcoin, Saham, dan Emas sebagai instrumen investasi menggunakan variabel pengukuran kinerja Sharpe, Treynor, jensen, dan Sortino. Jenis penelitian merupakan kuantitatif Deskriptif. Populasi yang digunakan merupakan harga penutupan bulanan dari Bitcoin, IDX30, dan Emas. Teknik pemilihan sampel adalah sampel jenuh yang berjumlah 60 data untuk masing-masing instrumen investasi Bitcoin, Saham IDX30, dan Emas selama periode 1 januari 2020 – 31 Desember 2024. Metode analisis yang digunakan adalah metode komperatif dan menggunakan data sekunder. Data dihitung terlebih dahulu dengan menggunakan program Microsoft Excel kemudian diolah secara statistik menggunakan aplikasi SPSS yaitu Uji Kruskall-Wallis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Bitcoin, Saham IDX30, dan Emas jika kinerja investasi dilihat dari Indeks Sharpe, Treynor, Jensen, dan Sortino. Berdasarkan uji Kruskal-Wallis, investasi terbaik menurut indeks Sharpe dan Jensen , adalah Emas, sedangkan menurut Indeks Teynor Saham IDX30, dan menurut Indeks Sortino adalah Cryptocurrency Bitcoin. Sedangkan dengan nilai jumlah rata-rata terbaik adalah Cryptocurrency Bitcoin. Sehingga dapat disimpulkan bahwa alternatif investasi terbaik adalah Cryptocurrency Bitcoin.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh harga Bitcoin, Ethereum, indeks S&P 500, dan emas terhadap volatilitas harga Xrp. Xrp sebagai salah satu aset kripto dengan kapitalisasi pasar besar menunjukkan tingkat volatilitas yang tinggi, sehingga penting untuk memahami faktor-faktor eksternal yang memengaruhi pergerakan volatilitasnya. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data sekunder berbentuk time series. Data yang digunakan meliputi harga Bitcoin, Ethereum, S&P 500, emas, serta harga Xrp yang diperoleh dari sumber terpercaya seperti Investing.com dan Coinglass selama periode pengamatan tertentu. Volatilitas harga Xrp dianalisis menggunakan model Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity untuk menangkap karakteristik volatilitas yang bersifat time-varying, clustering, serta keterkaitan volatilitas antar aset. Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga Bitcoin berpengaruh signifikan terhadap volatilitas harga Xrp, yang mengindikasikan adanya keterkaitan volatilitas yang kuat antara kedua aset kripto tersebut. Sementara itu, harga Ethereum, indeks S&P 500, dan emas tidak menunjukkan pengaruh signifikan terhadap volatilitas harga Xrp. Temuan ini mengindikasikan bahwa volatilitas Xrp lebih sensitif terhadap dinamika pergerakan Bitcoin dibandingkan dengan aset kripto lainnya maupun aset keuangan tradisional. Penelitian ini memberikan implikasi penting bagi investor dan pelaku pasar dalam pengambilan keputusan investasi, khususnya dalam mengelola risiko pada aset kripto. Selain itu, hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi penelitian selanjutnya terkait keterkaitan volatilitas antar aset kripto dan integrasinya dengan pasar keuangan global
This research aims to develop a predictive model for estimating the daily closing price of Ethereum (ETH) against the Indonesian Rupiah (IDR) using the Random Forest Regression algorithm. Ethereum is one of the most widely traded cryptocurrencies and is known for its high volatility, which makes accurate price prediction essential for supporting data-driven investment decisions. Historical price data were collected from the CoinGecko API for a period of 365 days, followed by preprocessing, feature engineering, and the computation of several technical indicators including Exponential Moving Average (EMA-14), Relative Strength Index (RSI-14), Daily Return, Bollinger Bands Upper, Average True Range (ATR-14), and Close Lag-1.The research starting from data selection and preprocessing to modeling, evaluation and visualization. Random Forest Regression was chosen due to its robustness in handling nonlinear relationships and noisy time-series data. The dataset was split using a 90:10 time-based hold-out method, and model performance was evaluated using four regression metrics: MAE, RMSE, MAPE, and R-squared. The best configuration of the model achieved a MAPE of 2.88%, indicating a high level of predictive accuracy. Feature importance analysis shows that Daily Return and ATR-14 contributed most significantly to the prediction. The findings demonstrate that Random Forest Regression can effectively capture the nonlinear patterns in cryptocurrency price movements, providing an accurate and reliable model for short-term forecasting. This model may serve as a valuable reference for investors, financial analysts, and developers of automated trading systems.
Enggar Sukma Kinanthi, Rosa De Lima Dyah Retno Palupi
Ketidakpastian pasar keuangan yang ditandai oleh meningkatnya volatilitas, guncangan global, dan perubahan perilaku investor mendorong perlunya evaluasi kembali peran berbagai aset dalam manajemen portofolio. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mensintesis temuan empiris terkait peran saham, emas, dan Bitcoin dalam menghadapi ketidakpastian pasar keuangan. Analisis dilakukan menggunakan metode kajian literatur melalui perbandingan lintas aset untuk mengevaluasi kesesuaian antara prediksi teori keuangan klasik dengan temuan empiris pasar modern. Hasil kajian menunjukkan bahwa saham secara konsisten diklasifikasikan sebagai aset berisiko dengan volatilitas yang dipengaruhi oleh sentimen dan dinamika pasar, sementara emas relatif mempertahankan perannya sebagai aset lindung nilai meskipun efektivitasnya bersifat kondisional. Bitcoin, yang secara teoritis dipandang sebagai aset spekulatif berisiko tinggi, menunjukkan peran yang lebih kompleks dan kontekstual, berfungsi sebagai instrumen diversifikasi atau lindung nilai dalam kondisi pasar tertentu. Temuan ini menegaskan bahwa fungsi aset dalam portofolio modern tidak bersifat statis, melainkan dinamis dan dipengaruhi oleh ketidakpastian pasar serta perubahan perilaku investor.
Bintang Sahala Marpaung, Annaria Magdalena Marpaung, Petrosina Chece
Accurate stock price forecasting is vital for investors in formulating rational investment decisions within capital markets. This study analyzes the impact of Bitcoin, interest rates, and exchange rates on the stock prices of firms in the oil and gas mining sub-sector listed on the Indonesia Stock Exchange over the period 2018–2023. Employing a quantitative research design, the study utilizes secondary data and applies panel data regression analysis using EViews 9. The sample consists of eight firms selected from a population of eighteen companies through purposive sampling. The empirical results reveal that Bitcoin exerts a statistically significant partial effect on stock prices, whereas interest rates and exchange rates do not demonstrate a significant individual impact. Furthermore, the joint analysis indicates that Bitcoin, interest rates, and exchange rates collectively have no significant influence on stock prices. These findings suggest that investors should carefully assess stock price movements and broader market dynamics when making investment decisions, while firms are encouraged to enhance their financial performance to improve investment attractiveness.
This study aims to analyze the role of cryptocurrency investment in optimizing the performance of a portfolio comprising traditional assets, such as stocks, foreign exchange, and gold. This quantitative research employs the Markowitz Mean-Variance Optimization model and Sharpe ratio analysis. The data used consist of monthly closing prices from January 2019 to December 2024 for three cryptocurrencies (BTC, ETH, and XRP), three banking stocks (BBCA, BBRI, and BMRI), three foreign exchange pairs (USD/IDR, EUR/IDR, and GBP/IDR), and gold. A comparison was made between an optimal portfolio without a cryptocurrency and an optimal portfolio with a cryptocurrency. The results indicate that the inclusion of cryptocurrency significantly increased the portfolio's expected return from 14.07% to 32.08%. This increase was accompanied by a rise in risk (standard deviation) from 11.39% to 19.49%. However, portfolio efficiency improved dramatically, as evidenced by the Sharpe ratio surging from 70.89% to 133.83%. In both scenarios, gold consistently played a dominant role as a stabilizing asset in the portfolio. It is concluded that, during the study period, cryptocurrency served as a significant return enhancer and efficiency booster in the investment portfolio.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja investasi Bitcoin, Ethereum, emas, dan Indeks LQ45 selama periode 2020-2024 dilihat dari sisi return, risiko, dan rasio Sharpe. Data yang digunakan merupakan harga penutupan bulanan yang diperoleh dari situs resmi investing.com. Metode analisis yang digunakan yaitu uji ANOVA dilanjutkan dengan uji lanjut post-hoc Tamhane’s T2 dan Tukey HSD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara agregat terdapat perbedaan return antar instrumen, namun perbedaan tersebut tidak signifikan secara statistik pada uji post-hoc. Risiko merupakan pembeda utama dalam perbandingan keempat instrumen, dengan Ethereum sebagai aset paling berisiko, disusul oleh Bitcoin, Indeks LQ45, dan emas sebagai aset paling stabil. Pada rasio Sharpe, hanya terdapat perbedaan antara aset Bitcoin dan Ethereum dengan Indeks LQ45, di mana Bitcoin dan Ethereum menunjukkan efisiensi kinerja lebih baik dalam menghasilkan return terhadap risiko dibanding Indeks LQ45.
I Made Candra Girinata, Budi Styawan, Arwin Wahyu Saputra, M Aidil Arif · 5 authors
ABSTRAK Perkembangan aset kripto yang pesat, khususnya Ethereum, menuntut adanya model prediksi harga yang akurat untuk mendukung strategi investasi dan manajemen risiko. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja dua algoritma machine learning ensemble, yaitu Random Forest (RF) dan XGBoost, dalam memprediksi harga harian Ethereum. Dataset historis ETH/USD sebanyak 3.423 observasi dari periode September 2016 hingga Juli 2025 diperoleh dari platform Bitfinex. Setelah melalui tahap pra-pemrosesan data dan rekayasa fitur temporal, dataset dibagi dengan rasio 80:20 untuk pelatihan dan pengujian. Model dievaluasi menggunakan metrik Root Mean Square Error (RMSE) dan Koefisien Determinasi (R²). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa XGBoost secara signifikan mengungguli Random Forest, dengan nilai RMSE 134.63 dan R² 0.958. Sebagai perbandingan, Random Forest menghasilkan RMSE 208.45 dan R² 0.899. Temuan ini mengindikasikan bahwa mekanisme boosting pada XGBoost lebih efektif dalam menangkap kompleksitas dan volatilitas data pasar kripto. Kata kunci: Prediksi Harga, Ethereum, Machine Learning, XGBoost, Random Forest.
I Made Ardita, Ni Made Suci, Fridayana Yudiaatmaja
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh dinamika harga Bitcoin yang dipengaruhi oleh tiga peristiwa utama, yaitu halving, persetujuan Exchange-Traded Fund (ETF) Bitcoin, dan adopsi institusional. Ketiga faktor tersebut dianggap membentuk mekanisme penawaran permintaan serta memengaruhi stabilitas pasar aset digital. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh halving, ETF Bitcoin, dan adopsi institusional terhadap tren harga Bitcoin. Jenis penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif, dengan subjek berupa data historis harga Bitcoin, termasuk periode halving, peristiwa ETF, dan momen adopsi institusional. Data dikumpulkan melalui dokumentasi, studi pustaka, dan pemanfaatan data sekunder dari platform keuangan dan laporan institusi. Instrumen penelitian berupa data log return harian yang kemudian diuji melalui serangkaian uji asumsi klasik (normalitas, homoskedastisitas, heteroskedastisitas). Analisis data menggunakan Analysis of Variance (ANOVA) dan uji pengaruh parsial simultan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa halving berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga Bitcoin, mencerminkan efek kelangkaan pasokan. Sebaliknya, adopsi institusional dan ETF Bitcoin tidak menunjukkan pengaruh signifikan secara statistik, namun tetap memberikan kontribusi struktural dalam meningkatkan stabilitas dan legitimasi pasar. Secara simultan, ketiga faktor tersebut membentuk pola yang saling melengkapi dalam memengaruhi dinamika harga Bitcoin. Penelitian ini menyimpulkan bahwa analisis siklus halving, tren adopsi institusional, dan perkembangan ETF penting digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan investasi serta penyusunan kebijakan yang mendukung ekosistem aset digital yang berkelanjutan.
Rismi A. Dukomalamo Dukomalamo, Asrudin Hormati, Irfan Zam Zam
Abstract:This research was conducted in local governments in North Maluku province. The objective of this study is to examine the impact of independent variables, specifically financial performance measured by the degree of fiscal decentralization, regional financial dependence, SiLPA financing level, and regional financial efficiency, on the dependent variable, which is capital expenditure. This study used the technique of multiple linear regression. The findings of this study suggest that the degree of fiscal decentralization, regional financial dependence, level of SiLPA financing, and regional financial efficiency all have a simultaneous and significant impact on the allocation of capital expenditure. Specifically, the degree of fiscal decentralization and regional financial efficiency have a positive and significant effect on capital expenditure allocation, while regional financial dependence and the level of SiLPA financing do not have any effect on capital expenditure allocation. Keywords: regional financial performance, capital expenditure Abstrak:Penelitian ini dilakukan di pemerintah daerah di provinsi Maluku Utara. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji pengaruh variabel independen, khususnya kinerja keuangan yang diukur dengan derajat desentralisasi fiskal, ketergantungan keuangan daerah, tingkat pembiayaan SiLPA, dan efisiensi keuangan daerah, terhadap variabel dependen, yaitu belanja modal. Penelitian ini menggunakan teknik regresi linier berganda. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa derajat desentralisasi fiskal, ketergantungan keuangan daerah, tingkat pembiayaan SiLPA, dan efisiensi keuangan daerah secara simultan dan signifikan berpengaruh terhadap pengalokasian belanja modal. Secara spesifik, derajat desentralisasi fiskal dan efisiensi keuangan daerah berpengaruh positif dan signifikan terhadap alokasi belanja modal, sedangkan ketergantungan keuangan daerah dan tingkat pembiayaan SiLPA tidak berpengaruh terhadap alokasi belanja modal. Kata kunci : Kinerja Keuangan Daerah, Belanja modal.
Aldi Bastiatul Fawait, Muh Jamil, Sitti Rahmah, Sugiarto Sugiarto
Perkembangan teknologi blockchain dalam beberapa tahun terakhir memberikan dampak besar terhadap sistem keuangan global, salah satunya melalui Ethereum (ETH) yang berfungsi sebagai aset kripto sekaligus fondasi ekosistem smart contract. Namun, volatilitas tinggi harga ETH membuat metode prediksi tradisional sulit menangkap pola nonlinier yang kompleks. Penelitian ini menerapkan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi harga ETH menggunakan data time-series dari investing.com periode 1 Januari 2021 hingga 21 Agustus 2025. Model LSTM dengan tiga lapisan menghasilkan performa baik dengan MAE 0,0387 dan R² 0,9741 pada data latih, serta MAE 22,59% dan R² 80,55% pada data uji. Hasil ini membuktikan bahwa LSTM efektif dalam mempelajari pola fluktuasi harga ETH meskipun akurasi pada data baru masih dapat ditingkatkan. Kontribusi penelitian ini adalah memperkuat literatur terkait prediksi kripto berbasis data jangka panjang sekaligus memberikan manfaat praktis bagi investor dan regulator dalam memahami dinamika volatilitas ETH.
Chornolius Hendreo, Nia Pratiwi, Syarif Muhammad Ilham
In this study, researchers identified a holistic approach integrating risk and opportunity analysis of Decentralized Finance (DeFi) within the Indonesian context, addressing the limited local research gap. The researchers identified the primary risks of DeFi, namely smart contract vulnerabilities (AHP weight 0.54), market volatility (0.30), and regulatory uncertainty (0.16), with case examples such as the 2021 Poly Network attack and the 2022 TerraUSD collapse. Additionally, significant opportunities were highlighted, including financial inclusion (AHP weight 0.54) for 50% of Indonesia’s unbanked population, technological innovation through layer-2 solutions like Optimism, and cost efficiency of up to 50% compared to traditional finance. The novelty of this research lies in the application of the Analytical Hierarchy Process (AHP) to prioritize risk and opportunity factors, as well as the development of a blockchain-data-driven SWOT strategy to support financial inclusion in remote areas. The researchers recommend enhancing smart contract security and user education to foster a secure and inclusive digital financial ecosystem in Indonesia, supporting sustainable DeFi growth.
Ketidakpastian ekonomi dan inflasi mendorong investor untuk mencari aset lindung nilai. Emas telah lama dianggap sebagai safe haven, sementara Bitcoin mulai dipandang sebagai alternatif digital. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh harga emas terhadap pergerakan harga Bitcoin dengan indeks Dow Jones sebagai variabel kontrol. Metode yang digunakan adalah regresi linear dengan pendekatan Ordinary Least Squares (OLS), menggunakan data sekunder bulanan dari tahun 2019 hingga Oktober 2024. hasil penelitian menunjukkan bahwa emas memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap harga Bitcoin, sedangkan indeks Dow Jones tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan. Temuan ini mendukung teori penyimpan nilai (store of value) dan semakin memperkuat peran Bitcoin sebagai aset alternatif dalam menghadapi ketidakpastian ekonomi. Hasil ini dapat memberikan implikasi praktis bagi investor dan pengambil keputusan dalam menggunakan pergerakan harga emas sebagai indikator untuk mengantisipasi pergerakan harga Bitcoin dan strategi manajemen risiko portofolio di tengah transisi global menuju digitalisasi ekonomi.
I WAYAN SUMARJAYA, RENOVAR JOJOR DELIMA SIMANULLANG, RATNA SARI WIDIASTUTI
Forecasting is the process of estimating future events using past data. Financial time series forecasting often prioritizes stock price variables. Apart from the stock price variable, inter-transaction time or duration is also an important variable to predict, because the timing of changes in financial prices cannot be predicted. Duration modeling and forecasting can be done using the autoregressive conditional duration (ACD) model. In this research, modeling and forecasting using the ACD model was carried out on Ethereum. This research aims to predict the duration of Ethereum in order to help traders know the time needed to reach the next price change. Several ACD models with four distributions, i.e., exponential, Weibull, Burr, and generalized gamma were fit to the Ethereum duration. The research results suggest that the Burr-ACD model produces the smallest AIC value compared to other distributed ACD models. However, the forecast results using the Burr-ACD models show increasing duration and hence are less accurate. The generalized gamma-ACD (2,2) model was then chosen as an alternative for forecasting Ethereum duration, showing that Ethereum duration forecast results are less than one second, which indicates the high frequency of transactions that occur on Ethereum.
Grace Randa Kadang, Muspa Muspa, Novita Rosanti, Dhita Pratiwi Ar
This research aims to determine the comparison of financial performanceregarding the implementation of regional autonomy in North Toraja Regency before andafter the Covid-19 pandemic. This research was conducted in (BPKAD) North Toraja witha research period of 6 months. This research uses a comparative quantitative method byanalyzing using ratios, namely the degree of decentralization ratio, independence ratio,efficiency ratio, effectiveness ratio and financial dependence ratio and each ratio has ameasurement scale. The research results show less than optimal performance in theimplementation of regional autonomy in the pre- and post-Covid era, which is reviewedfrom five aspects of regional finance, namely the degree of decentralization ratio,independence ratio, efficiency ratio, effectiveness ratio and financial dependency ratio
Zulfikar Gutama, Suhita Whini Setyahuni, Maria Safitri, Diana Puspitasari
Introduction: This study examines the roles of gold and Bitcoin as safe-haven assets amid global financial uncertainties from 2014 to 2025. While gold is traditionally viewed as a stable asset during market turmoil, Bitcoin's highly volatile and speculative nature challenges its role as a safe-haven. The purpose is to compare the stability and effectiveness of these assets in preserving investment value during crises.Methods: This quantitative research uses 136 monthly return data points of gold and Bitcoin. Analytical methods include independent sample t-tests for comparing average returns and Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (DCC-GARCH) models to assess volatility and dynamic correlations.Results: Findings reveal gold as a more stable and reliable safe-haven with consistently lower volatility and steadier returns. Bitcoin shows significantly higher volatility and fluctuating dynamic correlations with gold, indicating its speculative behavior. The t-test confirms a significant difference in average returns, while no strong causal relationship exists between the two assets. These results suggest gold is preferable for conservative investors, whereas Bitcoin serves better as a high-risk diversification instrument. Keywords: Bitcoin, Gold, DCC-GARCH, Safe Haven Asset, Investment Asset
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pandangan hukum Islam dan hukum positif di Indonesia terkait dengan investasi cryptocurrency serta perlindungan hukum bagi investor. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode hukum normatif dengan pendekatan perundang-undangan dan pendekatan konseptual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam hukum Islam terdapat dua pandangan yang berbeda. Sebagian besar ulama dan pakar, termasuk hasil ijtima ulama dari Nahdlatul Ulama, Muhammadiyah, dan Majelis Ulama Indonesia, mengharamkan cryptocurrency sebagai alat investasi. Namun, ada juga beberapa tokoh seperti Mufti Muhammad Abu Bakar, Dr. Monzer Kahf, dan Mohammad Daud Bakar yang menghalalkan cryptocurrency sebagai bentuk investasi. Sementara itu, dalam hukum positif Indonesia, Peraturan Menteri Perdagangan Nomor 99 Tahun 2018 pada Pasal 1 serta Peraturan Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi Nomor 3 Tahun 2019 Pasal 1 huruf f mengakui cryptocurrency sebagai komoditas yang dapat diperdagangkan dan diinvestasikan di bursa berjangka. Perlindungan hukum terhadap investasi cryptocurrency secara preventif diatur dalam Undang-undang Nomor 8 Tahun 1999 dan Peraturan Bappebti Nomor 9 Tahun 2019. Sementara itu, perlindungan hukum secara represif meliputi mekanisme litigasi dan non-litigasi.
This article discusses the comparison between the public sector and the private sector in terms of goals, financing, and organizational structure. The public sector focuses on public services and fulfilling basic needs, with limited resource management and a more complex bureaucracy. In contrast, the private sector prioritizes profit and efficiency, with a more flexible and decentralized organizational structure. Public sector financing is based on taxes and community contributions, while the private sector relies on investors, debt, and equity capital. While both sectors play complementary roles, this article also identifies the challenges each sector faces in resource and managerial management. Implications and recommendations for both sectors are discussed to enhance operational efficiency and sustainability.
Research Aims: This study aims to examine the influence of narrative, fundamental, and technical analysis on the probability of successful cryptocurrency trading in Indonesia during the 2021-2023 period. The objective is to develop a predictive model that synthesizes all three analyses to improve trading decisions in the context of Indonesia’s volatile cryptocurrency market. Design/methodology/approach: The study adopts a quantitative approach to data collection and analysis, employing statistical models to assess the impact of narrative, fundamental, and technical analysis on cryptocurrency trading success. By integrating these three analytical methods, the research aims to offer a more comprehensive understanding of how each factor contributes to trading decisions and success rates. Research Findings: The results indicate that fundamental analysis made the largest contribution to predicting successful cryptocurrency trading (23.92%), followed by narrative analysis and technical analysis, both contributing 17.94%. Among the variables analyzed, Decentralized Finance (DeFi) and Tokenomic Project were found to have the highest probability of success, at 94.20% and 90.70%, respectively. Theoretical Contribution/Originality: This research contributes to the existing literature by offering a comprehensive framework for improving cryptocurrency trading performance. The study emphasizes the integration of narrative, fundamental, and technical analyses in dealing with high market volatility and inconsistent regulation, providing valuable insights for traders, policymakers, and academic scholars. Keywords: Cryptocurrency, Trading, Narrative Analysis, Fundamental Analysis, Technical Analysis
In recent years, the cryptocurrency market in Indonesia has grown rapidly. Along with this trend, investor behavior is frequently influenced by cognitive shortcuts known as heuristics. The purpose of this study is to look at how heuristic biases such as representativeness, overconfidence, anchoring, availability bias, and the gambler's fallacy affect retail investment decisions in the Bandung Raya area. A quantitative approach with a survey method was used to collect data from 139 respondents, which were then analyzed using statistical techniques such as correlation tests and simple linear regression. The findings show that heuristic biases have a significant impact on investment decisions, emphasizing the significance of raising investor awareness of psychological factors that may interfere with rational judgment when making cryptocurrency investments.
Penelitian ini bertujuan untuk memetakan perkembangan literatur ilmiah mengenai keuangan berbasis dampak dengan fokus pada integrasi investasi berbasis ESG (Environmental, Social, and Governance) dan kewirausahaan sosial. Menggunakan pendekatan bibliometrik berbasis data dari Scopus dan alat analisis VOSviewer, studi ini mengidentifikasi tren penelitian, kolaborasi penulis, serta struktur tematik yang membentuk ekosistem pengetahuan di bidang ini. Hasil analisis menunjukkan bahwa topik ESG menjadi pusat dalam jaringan literatur, dengan keterkaitan erat terhadap keuangan berkelanjutan, kinerja keuangan, dan tanggung jawab sosial korporat. Selain itu, isu-isu baru seperti decentralized finance dan machine learning menunjukkan kemunculan tren digitalisasi dalam pengelolaan investasi berdampak. Jaringan kolaborasi penulis memperlihatkan dua klaster dominan yang mewakili kawasan Barat dan Asia, menandakan globalisasi riset dalam domain ini. Temuan ini memberikan kontribusi strategis dalam merumuskan arah penelitian masa depan serta pengembangan kebijakan keuangan yang lebih berorientasi pada dampak sosial dan lingkungan.
Muhammad Rio Kristiawan, Emma Lilianti, Andri Eko Putra
ABSTRACT This study aims to examine the effect of cryptocurrency prices, total cryptocurrencies, number of cryptocurrency transactions on cryptocurrency asset investment decisions. This study is a quantitative study that has the aim of testing data and presenting answers to various problem formulations regarding the effect of cryptocurrency prices, total cryptocurrencies, the number of cryptocurrency transactions on cryptocurrency asset investment decisions. The sample used in this research is 56 time-series data with a period of one last year, obtained by purposive sampling method. The data used is secondary data obtained through the website https://www.coinmarketcap.com and the data is processed using a software called E-views with data analysis techniques using the Ordinary Least Squarer (OLS) and Error Correction Model (ECM) procedures. The results of this study show that the cryptocurrency price variable, total cryptocurrency, the number of cryptocurrency transactions are significantly positive on cryptocurrency asset investment decisions. Keywords: Aset cryptocurrency, Ethereum, Cryptocurrency. ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh harga cryptocurrency, total cryptocurrency, dan jumlah transaksi cryptocurrency terhadap keputusan investasi pada aset crypto. Penelitian ini merupakan studi kuantitatif yang bertujuan untuk menguji data dan memberikan jawaban atas berbagai pertanyaan mengenai dampak harga cryptocurrency, total cryptocurrency, dan jumlah transaksi cryptocurrency terhadap keputusan investasi pada aset crypto. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data, 56 data time series selama satu tahun yang diperoleh dengan metode sampling bertarget. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari website https://www.coinmarketcap.com, data dianalisis menggunakan software bernama E-Views dan Ordinary Least Squares (OLS) Teknik analisis data menggunakan metode dan model koreksi kesalahan (ECM) digunakan telah diproses. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel harga cryptocurrency, total cryptocurrency, dan jumlah transaksi cryptocurrency berpengaruh positif signifikan terhadap keputusan investasi pada aset cryptocurrency. Kata kunci: Cryptocurrency Aset, Ethereum, Cryptocurrency.
Ahmad Jurnaidi Wahidin, Rayhan Maulana Sugiharto Putra
Penelitian ini mengkaji potensi investasi dalam cryptocurrency dengan menerapkan metode Net Present Value (NPV) sebagai sistem pendukung keputusan untuk menilai dan membandingkan tiga cryptocurrency yaitu Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), dan Binance Coin (BNB). Cryptocurrency telah muncul sebagai instrumen investasi yang menarik perhatian besar dalam beberapa tahun terakhir, terutama di kalangan milenial, karena dianggap sebagai mata uang masa depan. Dalam penelitian ini, kinerja ketiga cryptocurrency dianalisis berdasarkan tiga kriteria utama: Tingkat Pertumbuhan Tahunan (Annual Growth Rate), Volume Perdagangan (Trading Volume), dan Ketersediaan di Platform Pertukaran Terkemuka (Availability on Major Exchange Platforms). Data dikumpulkan dari berbagai sumber tepercaya seperti bursa cryptocurrency dan laporan keuangan. Perhitungan NPV dilakukan untuk mengukur nilai sekarang dari arus kas masa depan yang diharapkan dari masing-masing cryptocurrency. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Binance Coin (BNB) memiliki nilai NPV tertinggi sebesar $29.416,91, diikuti oleh Ethereum (ETH) dengan NPV sebesar $26.085,74, dan Bitcoin (BTC) dengan NPV sebesar $22.948,93. Ini menunjukkan bahwa BNB menawarkan nilai investasi terbaik di antara ketiga cryptocurrency yang dianalisis, berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Penelitian ini menjadi sistem pendukung bagi investor untuk membuat keputusan investasi yang lebih informasional dan beralasan dalam pasar cryptocurrency yang fluktuatif.