Probabilitas dalam Harga: Bagaimana Odds Piala Dunia Dihitung

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-05Terakhir diperbarui pada 2026-06-05

Abstrak

**Ringkasan: Probabilitas dalam Harga – Bagaimana Peluang Piala Dunia Dihitung** Sebelum Piala Dunia 2026, dua sistem otoritatif memberikan "probabilitas juara" yang berbeda. Pasar prediksi (seperti Polymarket, Kalshi) menempatkan Prancis sebagai favorit utama, sekitar **17%**. Sementara model superkomputer Opta menempatkan Spanyol (juara Euro) sebagai favorit, **16.1%**. Angka-angka ini terlihat seperti "probabilitas", tetapi diproduksi dengan cara yang sangat berbeda. **Probabilitas pasar** berasal dari harga yang terbentuk dari perdagangan miliaran dolar. Harga kontrak (dalam sen) dibaca langsung sebagai probabilitas tersirat. Namun, penelitian menunjukkan adanya bias **longshot bias**, di mana underdog cenderung dilebih-lebihkan, bahkan di pasar prediksi kripto yang modern. Likuiditas yang masih terbatas juga memengaruhi keandalan harga. Di sisi lain, **probabilitas model** seperti dari Opta dihasilkan dengan mensimulasikan seluruh turnamen ribuan kali berdasarkan data tim dan peringkat. Menariknya, model ini juga memasukkan informasi dari peluang pasar taruhan tradisional sebagai salah satu inputnya. Pertanyaan mana yang lebih akurat tidak dapat dijawab dengan pasti, karena tidak ada studi akademis ketat yang membandingkan keduanya secara langsung di Piala Dunia sebelumnya. Transparansi pasar prediksi berbasis blockchain memungkinkan audit publik, namun ketidakpastian regulasi di berbagai yurisdiksi (seperti larangan di Minnesota, AS) juga menjadi faktor yang memenga...

Sebelum Piala Dunia 2026 dimulai, dua sistem otoritatif memberikan 'probabilitas juara' masing-masing — dan pilihan pertama mereka berbeda.

Pasar prediksi (agregasi harga Polymarket, Kalshi) menempatkan Prancis sebagai favorit utama, sekitar 17%. Superkomputer Opta menempatkan Spanyol, juara Euro, sebagai favorit utama, 16.1%.

Kedua angka ini terlihat seperti 'probabilitas'. Namun cara produksinya sangat berbeda — yang satu adalah harga yang terbentuk dari volume perdagangan ratusan juta dolar di pasar, yang lainnya adalah frekuensi yang dihitung dari simulasi sepuluh ribu kali turnamen oleh superkomputer.

Artikel ini tidak memprediksi siapa yang akan menang, tidak menilai mana yang lebih akurat, hanya menjawab satu pertanyaan: Ketika Anda melihat angka 'Prancis 17%', dari mana asalnya, dan seberapa andalnya.

Ini adalah lapisan berikutnya dari EP06 — artikel sebelumnya membahas perbedaan struktur pasar antara pasar prediksi dan taruhan tradisional, artikel ini membahas bagaimana probabilitas dalam harga itu dihitung. Data hingga 31 Mei 2026.

Adegan Pertama · Probabilitas dalam Harga: Bagaimana Pasar Menghasilkan Probabilitas

Mekanisme pasar prediksi bersih: harga kontrak setiap hasil berada antara 0 hingga 100 sen, harga langsung dibaca sebagai probabilitas implisit. Kontrak Prancis ditawarkan 17 sen, artinya pasar menganggap Prancis memiliki sekitar 17% kemungkinan juara — yang benar mendapatkan $1 per kontrak, yang salah mendapatkan 0.

Tapi harga platform tunggal bisa berisik. Agregator (seperti DeFi Rate) menggunakan Volume-Weighted Average Price (VWAP) per jam untuk menggabungkan penawaran dari berbagai tempat seperti Kalshi, Polymarket, Polymarket US, Gemini, menghasilkan probabilitas implisit lintas platform. Hingga 30 Mei 2026, kontrak juara Piala Dunia telah diperdagangkan sekitar $523 juta, dengan tanggal penyelesaian ditetapkan 20 Juli 2026 — sehari setelah final pada 19 Juli.

Harga ini tidak muncul begitu saja. Ini adalah hasil dari market maker yang terus memberikan penawaran beli/jual dua sisi + trader yang terus bertransaksi. Patut dicatat, yang menyediakan likuiditas untuk pasar prediksi, semuanya adalah perusahaan trading institusional crypto-native: Wintermute (volume perdagangan tahunan >$3.5 triliun, mencakup 70+ bursa) mulai 2026 memberikan penawaran dua sisi untuk Polymarket dan Kalshi; Jump Trading, Susquehanna juga aktif sebagai market maker.

Kepala Trading OTC Wintermute, Jake Ostrovskis, merangkum kondisi pasar ini dalam satu kalimat:

"Prediction markets have the demand profile of a major asset class but the liquidity profile of an early-stage one."

Pasar prediksi memiliki skala permintaan aset kelas besar, tetapi hanya kedalaman likuiditas tahap awal. Dengan kata lain — tingkat keandalan 'probabilitas' dalam harga itu, bergantung pada seberapa banyak likuiditas nyata yang mendukungnya. Kita akan kembali ke poin ini di Adegan Ketiga.

Adegan Kedua · Probabilitas dalam Simulasi: Bagaimana Model Menghasilkan Probabilitas

Superkomputer Opta mengambil jalan lain. Pertama, ia menggunakan data tim — performa, riwayat pertandingan, peringkat dunia, penampilan terbaru di pertandingan internasional — melalui Power Rankings (algoritma peringkat turunan Elo) untuk memperkirakan probabilitas menang, seri, kalah setiap pertandingan, kemudian mensimulasikan seluruh Piala Dunia 10.000 kali, menghitung berapa kali setiap tim menjadi juara dalam simulasi, frekuensi itulah 'probabilitas juara'-nya.

Hasil 2026 (hanya pernyataan fakta, bukan prediksi hasil): Spanyol 16.1% (juga satu-satunya tim dengan probabilitas lolos ke perempat final >50%, 52.1%), Prancis 13.0%, Inggris >10%, juara bertahan Argentina peringkat empat juga >10%, Portugal 7.0%, Brasil 6.6%.

Ada detail metodologi yang kontra-intuitif perlu ditekankan di sini: Salah satu input model Opta adalah odds pasar taruhan. Artinya, perbandingan 'pasar vs model' ini bukan dua sistem yang sepenuhnya independen — model sudah sebagian 'memakan' informasi pasar. Ketika Anda membandingkan harga pasar dengan probabilitas Opta, perbedaan yang Anda lihat lebih kecil daripada 'perbedaan dua sumber independen'.

Perlu dijelaskan masalah ketepatan waktu: model sepak bola otoritatif dalam ingatan banyak orang, FiveThirtyEight (SPI), telah berhenti diperbarui setelah pendiri Nate Silver keluar pada 2023; situs aslinya ditutup September 2023, seluruh 538 ditutup oleh ABC Maret 2025. Artikel ini hanya menganggapnya sebagai metodologi sejarah dan bahan perbandingan untuk edisi 2018 dan 2022, bukan sumber prediksi aktif untuk 2026.

Adegan Ketiga · Mana yang Lebih Akurat? Sebuah Kekosongan yang Jujur

Pasar dan model, mana yang lebih akurat?

Jawaban jujurnya adalah: Tidak ada satu pun penelitian akademis lintas-edisi yang ketat yang secara langsung membandingkan skor Brier (ukuran standar akurasi prediksi) antara pasar prediksi dan Opta/538 dalam dua Piala Dunia 2018 dan 2022. Angka seperti 'akurasi 90%' yang dipromosikan platform sendiri, kebanyakan berasal dari platform itu sendiri atau blog non-peer-review, tidak bisa dianggap sebagai kesimpulan independen. Artikel ini menjelaskan kekosongan ini dengan jelas, tidak memalsukan jawaban.

Tapi ada satu kasus yang sering salah dikutip patut dikoreksi. Banyak yang bilang 'Argentina juara 2022 adalah kemenangan besar yang tidak terduga' — ini tidak akurat. Sebelum turnamen, Argentina adalah favorit kedua atau ketiga: Opta memberi 13.1% (kedua), pasar taruhan memberikan odds +500 (sekitar 16.7%, kedua). Kisah sebenarnya bukan 'juara gelap', melainkan — hampir semua model dan pasar mainstream bertaruh pada Brasil, tetapi favorit kedua Argentinalah yang juara; dan satu-satunya pihak yang menempatkan Argentina di sekitar 8% sebagai pencilan, justru adalah FiveThirtyEight. Ini lebih tepat daripada 'juara gelap', dan lebih menjelaskan masalah: yang disebut 'probabilitas otoritatif', bisa berbeda hingga dua kali lipat antar sumber.

Harga itu sendiri juga bukan probabilitas yang sempurna. Fenomena yang telah berulang kali terbukti selama hampir seratus tahun disebut longshot bias (bias favorit-underdog): di pasar pacuan kuda klasik, penjudi secara sistematis melebih-lebihkan underdog, meremehkan favorit — tingkat kemenangan kuda underdog sebenarnya lebih rendah daripada yang ditunjukkan odds, sehingga bertaruh pada underdog dalam jangka panjang lebih merugi (penelitian Snowberg dan Wolfers).

Tempat yang benar-benar kontra-intuitif adalah: bias ini tidak hilang di pasar prediksi crypto yang diklaim lebih rasional dan efisien. Berbagai penelitian berbasis data besar Polymarket, Kalshi menemukan bias arah yang sama — University College Dublin menganalisis 300.000+ kontrak Kalshi, menemukan tingkat realisasi kontrak harga rendah lebih rendah daripada probabilitas implisit harganya, sedangkan kontrak harga tinggi lebih tinggi (artinya underdog masih dilebih-lebihkan); sebuah studi kalibrasi berbasis 292 juta transaksi (preprint arXiv 2602.19520) juga menemukan, harga kontrak jangka panjang ditekan secara sistematis ke 50%, meremehkan keunggulan sebenarnya favorit. Sebuah preprint mikrostruktur berbasis 30 miliar peristiwa order book, data 52 hari (arXiv 2604.24366) mengkuantifikasi biaya sisi underdog: spread penawaran kontrak probabilitas terendah mencapai 1.300 hingga 1.800 basis points, satu tingkat magnitudo lebih tinggi daripada pasar tradisional — akarnya adalah pricing market maker terhadap risiko inventaris 'upside terbatas, downside asimetris'.

Dengan kata lain: bias yang dicatat seratus tahun lalu di arena pacuan kuda, masih berlaku hingga hari ini di pasar on-chain dengan volume perdagangan miliaran dolar — 'probabilitas' dalam harga itu, semakin mendekati sisi underdog, semakin tidak andal.

Buku Besar Terbuka untuk Umum

Ada satu hal yang tidak bisa dilakukan taruhan tradisional: Polymarket dibangun di atas kontrak pintar Ethereum, setiap transaksi ada di chain, dapat diaudit siapa saja. Alasan dua penelitian di atas bisa dilakukan, justru karena peneliti bisa merekonstruksi arah setiap transaksi langsung dari catatan transaksi on-chain — hal ini tidak mungkin di taruhan tradisional dengan buku besar tertutup. Penyelesaian juga on-chain: menggunakan USDC sebagai jaminan, kontrak pintar menyelesaikan secara otomatis, tidak perlu mempercayai bandar terpusat untuk menyimpan dana Anda.

Tapi transparansi tidak berarti tidak bisa dimanipulasi. Order book yang dangkal berarti pasar kecil mudah didorong harganya oleh sedikit modal. Selama turnamen (11 Juni hingga 19 Juli), harga kontrak pertandingan demi pertandingan akan bergeser secara real-time mengikuti skor — itu akan menjadi contoh langsung paling hidup tentang 'bagaimana harga terbentuk'.

Adegan Keempat · Variabel di Luar Harga: Regulasi

Harga juga dipengaruhi oleh satu variabel non-pasar: ketidakpastian regulasi.

18 Mei 2026, Gubernur Minnesota menandatangani RUU SF4760, menjadikannya negara bagian pertama di AS yang menjadikan operasi dan periklanan pasar prediksi sebagai kejahatan berat (efektif 1 Agustus 2026). CFTC (Komisi Perdagangan Berjangka Komoditas AS) menggugat dalam 24 jam, Kalshi menggugat mulai 28 Mei. Pernyataan Ketua CFTC Michael Selig adalah:

"This Minnesota law turns lawful operators and participants in prediction markets into felons overnight."

Hukum Minnesota ini mengubah operator dan peserta pasar prediksi yang sah menjadi penjahat berat dalam semalam.

Di balik ini adalah perselisihan yurisdiksi yang belum terselesaikan: Pengadilan Banding Sirkuit Ketiga pada 7 April memenangkan Kalshi (kontrak acara termasuk derivatif, di bawah yurisdiksi CFTC), Pengadilan Sirkuit Kesembilan pada 16 April mengadili banding Nevada, condong ke Nevada — perbedaan antara dua pengadilan sirkuit mungkin akhirnya dibawa ke Mahkamah Agung. Hingga saat ini, 17 negara bagian menentang operator pasar prediksi, 14 negara bagian memiliki undang-undang terkait; Spanyol pada 2026 memerintahkan ISP memblokir Polymarket dan Kalshi.

Di sini perlu dibedakan dua hal secara ketat: Pasar prediksi mengambil jalur regulasi federal CFTC untuk kontrak acara, taruhan olahraga mengambil jalur lisensi negara bagian — kontrak Piala Dunia yang sama, legalitasnya sangat berbeda di yurisdiksi yang berbeda. Ketidakpastian regulasi itu sendiri, adalah satu variabel di balik harga.

Kesimpulan · Kembali ke Dua Angka Itu

Kembali ke pembukaan — 'Prancis 17%' dan 'Spanyol 16.1%'.

Sekarang Anda tahu dari mana dua angka ini berasal: satu adalah harga yang terbentuk dari perdagangan ratusan juta dolar di pasar, dipengaruhi oleh bias longshot dan kedalaman likuiditas; satu adalah frekuensi yang dihitung dari simulasi sepuluh ribu kali turnamen oleh superkomputer, dipengaruhi oleh kelambanan model, dan sebagian sudah 'memakan' informasi pasar.

Mana yang lebih akurat? Tidak ada satu pun perbandingan lintas-edisi yang ketat yang bisa menjawab pertanyaan ini. Bibei akan membuat artikel ulasan setelah Piala Dunia berakhir, kontrak diselesaikan 20 Juli — melihat apa yang benar dan salah dikatakan oleh pasar dan model masing-masing.

Sebelum itu, ketika Anda melihat 'probabilitas juara' apa pun lagi, patut untuk bertanya: Bagaimana angka ini diproduksi?

Pertanyaan Terkait

QBagaimana pasar prediksi menghasilkan probabilitas untuk pemenang Piala Dunia 2026?

APasar prediksi menghasilkan probabilitas melalui harga kontrak yang diperdagangkan antara pembeli dan penjual di platform seperti Polymarket dan Kalshi. Harga kontrak untuk suatu tim, misalnya 17 sen untuk Prancis, secara langsung diterjemahkan sebagai probabilitas tersirat (17%). Harga ini dikumpulkan melalui rata-rata tertimbang volume (VWAP) dari berbagai platform dan dibentuk oleh likuiditas yang diberikan oleh perusahaan perdagangan seperti Wintermute.

QApa perbedaan utama antara probabilitas dari pasar prediksi dan dari model simulasi seperti Opta?

APerbedaan utamanya terletak pada cara produksi. Probabilitas pasar prediksi berasal dari harga yang ditetapkan oleh perdagangan nyata di pasar dengan uang sungguhan. Sementara itu, probabilitas dari model seperti Opta dihasilkan melalui simulasi komputer (misalnya, 10.000 kali) berdasarkan data tim seperti peringkat, performa, dan bahkan memasukkan sebagian informasi odds dari pasar taruhan tradisional.

QApa itu 'longshot bias' dan apakah bias ini masih berlaku di pasar prediksi crypto modern?

A'Longshot bias' adalah fenomena di pasar taruhan di mana peserta secara sistematis melebih-lebihkan probabilitas tim atau hasil yang tidak diunggulkan (underdog) dan meremehkan probabilitas tim favorit. Penelitian menunjukkan bias ini masih ada di pasar prediksi crypto seperti Polymarket dan Kalshi, di mana kontrak dengan probabilitas rendah (underdog) cenderung memiliki harga yang lebih tinggi daripada probabilitas sebenarnya, membuatnya kurang dapat diandalkan di ujung spektrum tersebut.

QBagaimana transparansi blockchain memengaruhi pasar prediksi seperti Polymarket?

ATransparansi blockchain memungkinkan semua transaksi di pasar prediksi seperti Polymarket dicatat di buku besar publik (ledger) Ethereum yang dapat diaudit oleh siapa saja. Ini memungkinkan penyelesaian otomatis melalui kontrak pintar tanpa perlu mempercayai bandar pusat. Namun, transparansi ini tidak mencegah manipulasi harga sepenuhnya, terutama jika pasar memiliki likuiditas yang dangkal.

QApa pengaruh ketidakpastian regulasi terhadap pasar prediksi di AS, seperti yang terlihat di Minnesota?

AKetidakpastian regulasi, seperti undang-undang di Minnesota yang menjadikan pengoperasian dan iklan pasar prediksi sebagai kejahatan berat, menciptakan risiko hukum yang dapat memengaruhi operasi platform dan partisipasi. Hal ini menimbulkan persaingan yurisdiksi antara regulator federal (CFTC) dan negara bagian, menambah variabel non-pasar yang dapat memengaruhi lingkungan operasional dan mungkin persepsi risiko peserta pasar.

Bacaan Terkait

Akhir dari Kripto Faktor Tunggal

Artikel berjudul "Akhir dari Era Monokultur Kripto" membahas pergeseran dalam industri kripto dari ketergantungan semata pada harga Bitcoin menuju ekonomi yang lebih terdiversifikasi. Penulis, Charlie, mengamati bahwa diskusi kini lebih fokus pada aspek seperti bisnis peminjaman, AI, dan infrastruktur pembayaran, bahkan tanpa menyebut "harga token". Kripto kini terbagi menjadi dua kategori: **ekonomi endogen** (aset seperti Bitcoin yang nilainya bergantung pada siklus harga kripto) dan **ekonomi eksogen** (proyek yang nilai dan penggunaannya didorong faktor di luar pasar kripto, seperti fintech, AI, atau aset tokenisasi dunia nyata). Contohnya termasuk Venice (layanan inferensi AI berbayar) atau akuisisi perusahaan stablecoin oleh raksasa pembayaran tradisional. Pergeseran ini mengubah analisis investasi. Aset eksogen perlu dievaluasi seperti bisnis biasa—menganalisis model pendapatan, ekonomi unit, dan daya saing—alih-alih hanya melacak grafik Bitcoin. Kategori eksogen yang menjanjikan mencakup pertukaran on-chain, solusi kredit, AI privat, neobank, pinjaman, stablecoin, saluran pembayaran, produk konsumen non-keuangan, dan ekonomi agen. Meski aset endogen tetap relevan, masa depan industri akan semakin ditentukan oleh berbagai faktor eksternal. Investasi jangka panjang kemungkinan akan lebih banyak melalui ekuitas daripada token, kecuali terjadi peningkatan signifikan dalam struktur dan regulasi token. Intinya, industri kripto tidak lagi bergerak sebagai satu kesatuan yang seragam.

marsbit5m yang lalu

Akhir dari Kripto Faktor Tunggal

marsbit5m yang lalu

Berita Pagi | Bitmine Rencana Kumpul Dana $3 Miliar melalui Penerbitan Saham Preferen; Polymarket Tuduh Kalshi Terlibat Aktivitas Spionase Bisnis

**Rangkuman Berita Cryptocurrency (5 Juni)** ChainCatcher merangkum berita utama seputar dunia cryptocurrency dalam 24 jam terakhir: **Berita Penting:** * **Bitmine** mengumumkan rencana penerbitan saham preferen untuk mengumpulkan dana hingga $3 miliar. * **Polymarket** menuduh platform prediksi saingannya, **Kalshi**, melakukan aktivitas spionase industri, menyebut terlalu banyak "kebetulan" dalam peluncuran produk serupa. * **Departemen Kehakiman AS** bekerja sama dengan **Coinbase, Meta, Google**, dan perusahaan lain dalam operasi anti-penipuan "Disruption Week", membekukan aset kripto senilai lebih dari $3,8 juta yang terkait penipuan. Operasi ini juga membantu otoritas Thailand menangkap 7 tersangka. * **Makau** menyelesaikan integrasi dengan sistem jembatan mata uang digital bank sentral multilateral **mBridge**, membangun saluran pembayaran dan penyelesaian lintas batas yang efisien dan aman. * **Cosmos Labs** mengakuisisi penjelajah blok **Mintscan**. * **Goldman Sachs** bersama **Apex** dan **Archax** meluncurkan dana real estat yang ditokenisasi. **Analisis Pasar & Lainnya:** * **Geoffrey Kendrick**, kepala penelitian aset digital di **Standard Chartered Bank**, menyatakan bahwa harga Bitcoin mendekati titik terendahnya dan mempertahankan target akhir tahun sebesar $100,000. Dia melihat level sekitar $63,000 sebagai zona pembelian. * Menjelang IPO **SpaceX**, para orang dalam di perusahaan pesaing **Rocket Lab (RKLB)** dilaporkan telah menjual saham senilai lebih dari $18,41 juta. **Trending Meme Coins (24 jam):** * **Ethereum:** HEX, SHIB, LINK, PEPE, mUSD * **Solana:** TROLL, swarms, WORLDCUP, neet, Buttcoin * **Base:** PEPE, toby, ODDS, ELSA, SKI

链捕手20m yang lalu

Berita Pagi | Bitmine Rencana Kumpul Dana $3 Miliar melalui Penerbitan Saham Preferen; Polymarket Tuduh Kalshi Terlibat Aktivitas Spionase Bisnis

链捕手20m yang lalu

55TB Menjadi 28TB? Rumor dan Panik di Balik Pemotongan Memori Rubin Setengahnya

Pada 4 Juni, laporan dari SemiAnalysis menyatakan bahwa konfigurasi memori SOCAMM default untuk platform AI NVIDIA Vera Rubin NVL72 kemungkinan akan turun dari perkiraan sebelumnya sekitar 55TB menjadi sekitar 28TB per rak. Ini memicu kekhawatiran pasar atas penurunan permintaan memori, menyebabkan saham Micron (MU) turun lebih dari 10%. Namun, analisis mendetail mengungkap bahwa kepanikan tersebut mungkin keliru. Pertama, modul SOCAMM di platform Rubin bersifat moduler dan dapat ditingkatkan, sehingga pengurangan konfigurasi awal bukanlah pengurangan permintaan permanen. Kedua, alasan utama pengurangan ini adalah keterbatasan pasokan global LPDDR5X yang parah pada 2026, bukan kurangnya permintaan. NVIDIA diduga memilih konfigurasi yang lebih rendah untuk memastikan pengiriman rak komputasi yang lebih cepat. Ketiga, dengan konfigurasi yang lebih rendah per rak, NVIDIA justru dapat memproduksi lebih banyak rak dengan pasokan memori yang sama, sehingga total volume pemesanan memori tidak serta-merta turun. Penurunan saham Micron lebih terkait dengan faktor pasar luas, termasuk penurunan sektor semikonduktor setelah laporan pendapatan Broadcom, serta aksi ambil untung setelah kenaikan harga saham yang signifikan. Risiko utama Micron sebenarnya terletak pada pangsa pasar yang kecil dalam pasokan HBM4 untuk Rubin, bukan pada konfigurasi SOCAMM di mana posisinya kuat. Kesimpulannya, laporan SemiAnalysis akurat dalam detail teknis, tetapi interpretasi pasar tentang "permintaan memori turun drastis" terlalu disederhanakan dan mengabaikan konteks arsitektur modular serta realitas ketatnya pasokan rantai industri.

marsbit37m yang lalu

55TB Menjadi 28TB? Rumor dan Panik di Balik Pemotongan Memori Rubin Setengahnya

marsbit37m yang lalu

Arah Pasar Saham AS: Dow Capai Rekor Baru, Nasdaq Ditutup Merah, Siapa yang Terbangun dari Tamparan Broadcom?

**Intisari Pasar Saham AS: Dow Capai Rekor, Nasdaq Turun, Siapa yang Terbangun dari 'Tangan' Broadcom?** Pada 4 Juni 2026, Wall Street menyaksikan perpecahan tajam. Indeks Dow Jones melonjak 875 poin (+1,73%) ke rekor tertinggi baru, didorong oleh saham-saham seperti UnitedHealth dan Goldman Sachs. Sebaliknya, Nasdaq Composite sedikit melemah, terutama karena tekanan pada sektor teknologi (-1,46%) yang dipicu oleh kejatuhan saham Broadcom (AVGO). Broadcom anjlok sekitar 14% meski melaporkan pendapatan chip AI yang kuat. Penurunan ini, yang disebabkan oleh panduan perusahaan yang dianggap kurang spektakuler bagi saham dengan valuasi tinggi, memicu aksi jual di seluruh sektor semikonduktor (SOX turun 2,8%). Ini menjadi sinyal bahwa pasar mulai menuntut lebih dari sekadar narasi AI dan memperhatikan valuasi yang sudah mahal. Uang mengalir ke sektor lain. Kesehatan (+3,14%), keuangan (+2,67%), dan properti (+1,87%) menjadi pemenang rotasi hari itu, menunjukkan pergeseran sementara dari saham teknologi momentum tinggi ke saham yang lebih bernilai (value) dan defensif. Di sisi berita lain, SpaceX mengonfirmasi akan melakukan IPO pada 12 Juni dengan target pendanaan $750 miliar, berpotensi menjadi IPO terbesar dalam sejarah AS. Sementara itu, data klaim pengangguran AS mingguan naik ke level tertinggi dalam empat bulan, memberikan nuansa kehati-hatian sebelum laporan payroll non-pertanian yang sangat dinantikan pada Jumat. **Perspektif:** Pasar memberikan pesan jelas bahwa saham chip AI, meski fundamentalnya kuat, telah memiliki harga yang terlalu tinggi. Uang tidak keluar dari pasar, hanya berpindah ke sektor lain. Apakah rotasi ini akan berlanjut bergantung pada data tenaga kerja Jumat dan dampak likuiditas dari IPO raksasa SpaceX minggu depan. Sektor semikonduktor mungkin butuh periode pendinginan untuk mencerna gelembung valuasi, sementara narasi AI jangka panjang tetap utuh.

marsbit48m yang lalu

Arah Pasar Saham AS: Dow Capai Rekor Baru, Nasdaq Ditutup Merah, Siapa yang Terbangun dari Tamparan Broadcom?

marsbit48m yang lalu

Dari 'Saham Kuno' Menjadi 'Aset Berharga Baru': Bagaimana AI Menilai Ulang Infrastruktur Lama, dari Dell hingga Nokia?

Dilansir dari Jim, MSX Macrotong, artikel ini membahas bagaimana perusahaan teknologi lama seperti Dell, Nokia, Cisco, Corning, dan Western Data kembali menjadi tren di pasar AI. Selama ini, pasar cenderung fokus pada Nvidia dan perusahaan di sektor komputasi yang lebih baru. Namun, dengan perkembangan AI yang semakin nyata dalam pembangunan infrastruktur data center, perusahaan-perusahaan lama dengan kemampuan pengiriman, integrasi sistem, dan pengalaman infrastruktur yang mapan mulai dihargai kembali. Artikel ini membagi perusahaan-perusahaan tersebut ke dalam tiga kategori utama berdasarkan peran mereka dalam rantai infrastruktur AI: 1. **Server dan Integrasi Sistem**: Dell dan HPE dinilai kembali karena peran mereka sebagai integrator sistem yang mampu menyediakan server AI lengkap, dari GPU hingga pendinginan cair dan pengiriman ke pelanggan. 2. **Jaringan dan Konektivitas**: Perusahaan seperti Corning (serat optik), Nokia (jaringan nirkabel AI-RAN), dan Cisco (switch data center) menjadi penting karena AI membutuhkan koneksi berkecepatan tinggi antar pusat data dan ke perangkat tepi. 3. **Penyimpanan Data**: Western Digital dan Seagate mendapat perhatian karena ledakan data AI meningkatkan permintaan akan hard disk berkapasitas tinggi untuk data pelatihan, log, dan arsip. Namun, tidak semua perusahaan lama akan dihargai kembali. Artikel menekankan tiga kriteria untuk membedakan "penilaian ulang yang nyata": * Adanya realisasi pesanan dan pendapatan terkait AI. * Adanya peningkatan panduan (guidance) pendapatan dari manajemen. * Peningkatan kualitas laba yang berkelanjutan, bukan hanya pertumbuhan pendapatan. Kesimpulannya, AI yang memasuki fase penerapan nyata membutuhkan infrastruktur kompleks, sehingga aset dan kemampuan lama perusahaan-perusahaan mapan ini kembali bernilai. Namun, hanya perusahaan yang benar-benar terintegrasi ke dalam rantai pengeluaran modal data center AI-lah yang akan mengalami perubahan logika penilaian yang mendalam.

marsbit55m yang lalu

Dari 'Saham Kuno' Menjadi 'Aset Berharga Baru': Bagaimana AI Menilai Ulang Infrastruktur Lama, dari Dell hingga Nokia?

marsbit55m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片