a16z: Mengapa Pasar Prediksi Penting?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-01Terakhir diperbarui pada 2026-06-01

Abstrak

Pasar prediksi memungkinkan pengguna berdagang berdasarkan hasil berbagai peristiwa, dengan aset yang membayar jika suatu peristiwa tertentu terjadi. Seperti semua pasar, mereka mengagregasi informasi dari semua peserta dan mengubahnya menjadi sinyal harga—dalam hal ini, perkiraan probabilitas suatu peristiwa. Platform ini menawarkan keunggulan dibandingkan metode peramalan lain: mereka menghasilkan hasil kuantitatif yang terus diperbarui, dan insentif keuangan mendorong peserta untuk berdagang hanya berdasarkan informasi yang mereka yakini, yang meningkatkan akurasi. Cakupannya luas, mencakup topik dari geopolitik hingga kinerja AI, yang tidak tercakup oleh pasar tradisional. Namun, tantangan tetap ada. Infrastruktur perlu memastikan penyelesaian dan transparansi yang andal. Desain pasar harus menarik peserta yang berpengetahuan luas dan mencegah perdagangan orang dalam atau manipulasi yang dapat merusak integritas pasar. Jika masalah ini dapat diatasi, pasar prediksi berpotensi menjadi alat yang kuat untuk mengantisipasi ketidakpastian di masa depan.

Ditulis oleh: Scott Duke Kominers, Mitra Penelitian a16z crypto

Diterjemahkan oleh: Chopper, Foresight News

Pasar prediksi memungkinkan pengguna untuk bertransaksi berdasarkan hasil berbagai peristiwa. Platform ini mulai diluncurkan secara luas di Amerika Serikat tahun lalu, dan kini cakupan peristiwa yang dilacaknya mencakup banyak bidang, mulai dari geopolitik hingga pemenang penghargaan hiburan. Namun, apa sebenarnya pasar prediksi?

Sebagai peneliti ekonomi yang telah lama mempelajari mekanisme pasar dan sistem insentif, jawaban saya sederhana: Pada dasarnya, pasar prediksi adalah pasar biasa. Pasar adalah alat dasar untuk mengalokasikan sumber daya, memungkinkan barang dan jasa mengalir ke orang yang paling membutuhkannya. Dalam proses ini, pasar juga memiliki kemampuan agregasi informasi: proses penyeimbangan penawaran dan permintaan akan mengintegrasikan informasi yang dimiliki oleh semua peserta dan mengubahnya menjadi sinyal seperti harga.

Platform dan produk terkait pasar prediksi secara langsung memanfaatkan kemampuan agregasi informasi ini untuk memprediksi arah peristiwa tertentu di masa depan. Platform akan meluncurkan aset yang terkait dengan peristiwa spesifik, di mana pemegangnya akan mendapat keuntungan jika hasil yang ditetapkan terwujud. Pengguna kemudian memperdagangkan aset ini berdasarkan penilaian mereka sendiri terhadap kemungkinan terjadinya peristiwa tersebut. Selama bertahun-tahun, banyak perusahaan telah menggunakan pasar prediksi untuk menggali informasi implisit yang dimiliki karyawan guna menilai apakah produk penting dapat diluncurkan tepat waktu. Peneliti juga menggunakan alat ini untuk mengevaluasi kesimpulan eksperimen mana yang dapat direproduksi. Kini, beberapa lembaga media juga memilih untuk bekerja sama dengan pasar prediksi, menggunakan kebijaksanaan kolektif untuk melengkapi wawancara langsung dan pelaporan tradisional, sehingga memperkaya dimensi konten.

Pasar prediksi mengumpulkan semua penilaian pribadi peserta tentang masa depan, kemudian mengintegrasikan pandangan ini untuk membentuk pasar perdagangan, guna memperkirakan probabilitas terjadinya berbagai peristiwa. Pengguna bertaruh pada hasil peristiwa di pasar semacam ini, logikanya tidak berbeda dengan memprediksi harga saham perusahaan di bursa efek atau memperdagangkan harga minyak di pasar komoditas. Perbedaannya adalah, harga aset seperti minyak dipengaruhi oleh berbagai faktor kompleks, sedangkan aset di pasar prediksi hanya menghasilkan keuntungan ketika peristiwa yang ditentukan terjadi.

Ketika harga minyak naik, kita dapat menyimpulkan bahwa permintaan saat ini lebih besar dari pasokan, tetapi belum tentu tahu alasannya: apakah pasar khawatir tentang eskalasi situasi di Timur Tengah, atau minyak memiliki aplikasi baru? Pasar prediksi dapat membuat instrumen perdagangan terpisah untuk kemungkinan tunggal, sehingga mencapai pemisahan dan prediksi yang tepat. Sebagai contoh, jika pasar dibuat untuk “Apakah Selat Hormuz dapat dilayari secara normal pada waktu yang ditentukan”, aturan kontrak yang sesuai dapat ditetapkan: jika peristiwa terjadi, setiap kontrak membayar 1 dolar. Seiring dengan pembelian dan penjualan oleh pengguna, harga pasar menjadi indikator probabilitas, mencerminkan penilaian komprehensif semua pelaku pasar terhadap kemungkinan terjadinya peristiwa.

Logika operasinya secara spesifik adalah sebagai berikut: Misalkan harga setiap instrumen saat ini adalah 0,5 dolar, yang berarti pasar menganggap kemungkinan terjadinya peristiwa adalah 50%. Jika Anda menilai probabilitas pelayaran lebih tinggi dari 50%, misalnya mencapai 67%, Anda dapat membeli instrumen tersebut. Jika penilaian Anda benar, instrumen yang Anda beli seharga 0,5 dolar akhirnya dapat menghasilkan keuntungan 0,67 dolar. Tindakan pembelian ini akan lebih lanjut mendorong harga pasar dan perkiraan probabilitas, menunjukkan bahwa ada pelaku pasar yang merasa pasar sebelumnya meremehkan kemungkinan terjadinya peristiwa. Sebaliknya, jika ada yang merasa harga saat ini terlalu tinggi, mereka akan menjual atau short instrumen tersebut, sehingga menurunkan perkiraan probabilitas yang diberikan pasar.

Dibandingkan dengan metode prediksi lainnya, pasar prediksi yang berjalan dengan baik memiliki keunggulan signifikan. Pertama, ia dapat secara langsung menghasilkan hasil probabilitas terkuantifikasi, yang merupakan keunggulan inti. Survei dan kuesioner hanya dapat menghitung proporsi pandangan; untuk memperkirakan probabilitas peristiwa berdasarkan hal itu, metode statistik masih diperlukan untuk menganalisis hubungan antara data sampel dan populasi keseluruhan. Selain itu, hasil survei sebagian besar hanyalah data statis pada titik waktu tertentu, sedangkan pasar prediksi akan memperbarui penilaian secara real-time seiring dengan masuknya peserta baru dan munculnya informasi baru.

Yang lebih penting, pasar prediksi memiliki mekanisme insentif dan batasan bawaan. Pembeli dan penjual sama-sama menginvestasikan uang sungguhan; jika penilaian salah, mereka akan menderita kerugian. Ini akan mendorong peserta untuk dengan serius menyusun informasi yang mereka miliki dan memprioritaskan partisipasi dalam perdagangan di bidang yang mereka kuasai dan memiliki keunggulan informasi yang lebih besar. Sebaliknya, keinginan untuk mendapat keuntungan dari informasi dan kemampuan profesional juga akan mendorong orang untuk secara aktif melakukan penelitian, menggali lebih dalam petunjuk terkait peristiwa. Contoh terkenal adalah, menjelang pemilihan umum Amerika Serikat 2024, beberapa peserta pasar prediksi secara khusus menggunakan metode survei yang tidak konvensional untuk mencoba memperoleh informasi yang tidak dapat ditangkap oleh lembaga survei tradisional.

Terakhir, cakupan pasar prediksi sangat luas. Secara teori, pelaku pasar yang memiliki informasi tentang industri minyak dapat menyampaikan penilaian mereka dengan membeli atau menjual kontrak minyak, tetapi dalam kenyataannya, ada banyak hasil peristiwa yang tidak dapat diprediksi melalui pasar komoditas utama atau pasar saham, dan skenario seperti ini sangat cocok untuk pasar prediksi. Misalnya, baru-baru ini banyak pasar prediksi mulai meluncurkan instrumen terkait untuk mengevaluasi secara komprehensif kinerja berbagai model kecerdasan buatan dalam tugas yang berbeda. Tren di bidang khusus semacam ini sulit tercermin di pasar komoditas tradisional. Siapa pun dapat membangun dan mengoperasikan pasar prediksi untuk menjawab pertanyaan niche seperti ini.

Pasar prediksi bukanlah hal baru, bentuk awalnya dapat ditelusuri kembali ke Eropa abad ke-16, ketika orang menggunakannya untuk memprediksi paus baru. Pasar prediksi modern mengintegrasikan pengetahuan dari berbagai bidang seperti ekonomi, statistik, desain pasar, dan ilmu komputer. Pada tahun 1980-an, Charles Plott dan Shyam Sunder pertama kali membangun kerangka akademis formal untuk mekanisme ini. Tidak lama setelah itu, pasar prediksi modern pertama di dunia – Iowa Electronic Markets – resmi diluncurkan. Dengan teknologi internet, model ini dapat mengintegrasikan informasi yang tersebar di seluruh dunia, terus berkembang dan menjadi besar.

Namun, untuk sepenuhnya melepaskan potensi pasar prediksi, masih banyak masalah yang perlu diselesaikan. Pertama, di tingkat infrastruktur: bagaimana menentukan hasil akhir peristiwa dan mencapai konsensus, bagaimana memastikan transparansi operasi pasar dan keterlacakan transaksi; ketika hasil pembayaran kontrak diperdebatkan, atau bahkan dimanipulasi secara sengaja, bagaimana mekanisme arbitrase dapat diterapkan secara luas.

Selanjutnya adalah tantangan di tingkat desain pasar. Pertama, orang-orang yang memiliki informasi inti harus berpartisipasi. Jika semua peserta tidak tahu apa-apa, maka sinyal harga pasar tidak memiliki nilai referensi. Sebaliknya, jika berbagai pihak yang berpengetahuan tidak mau masuk, hasil prediksi akan bias. Saya sudah mengemukakan pandangan ini pada tahun 2016: Pada saat Brexit dan terpilihnya Trump untuk pertama kalinya sebagai presiden AS, pasar prediksi meremehkan kemungkinan terjadinya peristiwa tersebut, karena peserta saat itu gagal melihat tren kebangkitan populis.

Selain itu, jika orang yang memiliki informasi orang dalam ikut bertransaksi, juga akan menimbulkan risiko, terutama ketika orang tersebut juga memiliki kemampuan untuk mengintervensi arah peristiwa. Bayangkan, jika anggota internal konklaf pemilihan paus bertaruh terlebih dahulu di pasar prediksi “Paus Baru”, menggunakan informasi orang dalam untuk mendahului transaksi; atau bahkan untuk kepentingan instrumen yang mereka pegang, secara diam-diam mengintervensi hasil pemilihan, konsekuensinya bisa dibayangkan. Begitu peserta umumnya percaya bahwa ada perdagangan orang dalam di pasar, mereka akan memilih untuk keluar, yang akhirnya menyebabkan pasar runtuh.

Ada juga risiko: seseorang mungkin sengaja memanipulasi harga pasar prediksi untuk membentuk persepsi publik tentang probabilitas peristiwa. Dengan demikian, pasar prediksi berubah dari alat agregasi pandangan menjadi sarana manipulasi opini publik. Misalnya, tim kampanye dapat menggunakan dana kampanye untuk sengaja meningkatkan probabilitas pasar kemenangan mereka sendiri, menciptakan ilusi kepemimpinan. Namun, pasar prediksi memiliki kemampuan koreksi diri tertentu: selama harga menyimpang secara signifikan dari kisaran yang wajar, akan ada pelaku pasar yang bertaruh berlawanan, mengimbangi harga yang tidak masuk akal.

Berbagai masalah ini menunjukkan bahwa pasar prediksi perlu menyempurnakan aturan lebih lanjut, memperjelas standar untuk akses peserta, desain kontrak, dan operasi keseluruhan. Tetapi jika pelaku industri dapat memecahkan masalah ini satu per satu, pasar prediksi akhirnya akan menjadi alat penting bagi manusia untuk memprediksi masa depan dan menangani ketidakpastian.

Pertanyaan Terkait

QApa yang dimaksud dengan pasar prediksi?

APasar prediksi adalah platform yang memungkinkan pengguna memperdagangkan aset berdasarkan hasil peristiwa di masa depan. Ia mengumpulkan informasi dari semua peserta dan mengubahnya menjadi harga yang mencerminkan probabilitas peristiwa tersebut terjadi.

QApa keunggulan utama pasar prediksi dibandingkan metode peramalan lain seperti jajak pendapat?

APasar prediksi menghasilkan hasil probabilitas yang terukur, diperbarui secara real-time, dan memiliki mekanisme insentif karena peserta menggunakan uang sungguhan, sehingga mendorong analisis yang lebih mendalam dan akurat.

QBagaimana cara kerja pasar prediksi dalam menghitung probabilitas suatu peristiwa?

AHarga kontrak di pasar prediksi secara langsung mencerminkan probabilitas yang dinilai oleh pasar. Misalnya, jika kontrak untuk suatu peristiwa diperdagangkan seharga $0.5, pasar menilai kemungkinan terjadinya peristiwa itu adalah 50%.

QApa saja tantangan yang dihadapi pasar prediksi untuk mencapai potensinya secara penuh?

ATantangan utama meliputi infrastruktur (seperti penentuan hasil dan resolusi sengketa), desain pasar (seperti menarik peserta yang berpengetahuan luas), serta risiko perdagangan orang dalam dan manipulasi harga.

QDapatkah Anda memberikan contoh peristiwa sejarah di mana pasar prediksi telah digunakan?

AYa, konsep awal pasar prediksi dapat ditelusuri kembali ke Eropa abad ke-16 untuk memprediksi pemilihan Paus baru. Contoh modern termasuk Iowa Electronic Markets yang didirikan pada 1980-an, serta pasar yang digunakan oleh perusahaan dan peneliti untuk memperkirakan tanggal peluncuran produk atau mereplikasi hasil eksperimen.

Bacaan Terkait

human.tech Meluncurkan Clean SDK untuk Aplikasi Web3 yang Mengutamakan Privasi

human.tech meluncurkan Clean SDK, toolkit yang memungkinkan pengembang membuat aplikasi Web3 yang mengutamakan privasi dan akuntabilitas transparan. SDK ini menyediakan komponen untuk verifikasi identitas tanpa pengetahuan (zero-knowledge), pemeriksaan sanksi, dan transaksi privat tanpa harus menangani data pengguna sensitif atau membangun infrastruktur kepatuhan dari nol. Clean SDK mengatasi tantangan klasik Web3: memungkinkan privasi tanpa mengorbankan akuntabilitas. Dengan menggabungkan zero-knowledge proof dan verifikasi terprogram, aplikasi dapat membuktikan legitimasi pengguna dan dana telah lolos pemeriksaan sanksi, sambil menjaga kerahasiaan identitas pribadi. Shield, aplikasi pertama yang dibangun di atas Clean SDK, diluncurkan bersamaan. Aplikasi ini berfungsi sebagai jembatan privat ke Aztec, memungkinkan pengguna mentransfer aset sambil membuktikan bahwa transfer dilakukan oleh manusia unik dan dana telah diperiksa terhadap sumber sanksi, tanpa mengungkap identitas. SDK ini menawarkan tiga teknik verifikasi inti: Proof of Innocence (pemeriksaan sanksi), Proof of Personhood (verifikasi manusia), dan Proof of Clean Hands (verifikasi identitas pemerintah zero-knowledge). Fitur-fitur ini memungkinkan autentikasi pengguna dan transaksi tanpa membocorkan informasi pribadi. Didesain untuk pengembang di Aztec, Clean SDK memungkinkan integrasi privasi terprogram langsung ke dalam aplikasi terdesentralisasi. Peluncurannya mencerminkan permintaan yang tumbuh akan infrastruktur yang menyeimbangkan privasi dan akuntabilitas secara transparan, tanpa bergantung pada basis data identitas konvensional.

TheNewsCrypto30m yang lalu

human.tech Meluncurkan Clean SDK untuk Aplikasi Web3 yang Mengutamakan Privasi

TheNewsCrypto30m yang lalu

Melepaskan Likuiditas $100 Juta? Kebijakan Baru Pump.fun Menguji Teknik '5-Menit Pump'

Pump.fun, platform peluncuran token meme di Solana, resmi memperkenalkan mode BOOST pada 21 Juli sebagai mekanisme standar baru. Inti dari mode ini adalah mengubah 20% likuiditas yang sebelumnya terkunci secara permanen di pool likuiditas (LP) setelah migrasi token, menjadi pembeli aktif. Dana yang sebelumnya "terjebak" sebagai "likuiditas mati" itu sekarang akan digunakan untuk membeli token tersebut selama 5 menit pertama setelah migrasi ke PumpSwap, menggunakan metode TWAP (Time-Weighted Average Price). Semua token yang dibeli kemudian akan langsung dimusnahkan (burn). Mekanisme ini bertujuan menciptakan tekanan beli jangka pendek sekaligus mengurangi pasokan token yang beredar secara permanen. Pump.fun memperkirakan, kebijakan lama yang mengunci likuiditas menyebabkan pemborosan lebih dari $100 juta per tahun. BOOST berupaya memanfaatkan dana tersebut untuk meningkatkan momentum perdagangan sesaat setelah peluncuran, dengan harapan meningkatkan retensi trader dan volume perdagangan berkelanjutan bagi token-token yang diluncurkan. Namun, beberapa kekhawatiran muncul. Beberapa pihak menilai hal ini bisa mempermudah token berkualitas rendah terlihat sukses di menit-menit awal, dan justru mendorong perilaku peluncuran yang lebih spekulatif. Kekhawatiran lain adalah risiko kejatuhan harga yang lebih tajam setelah periode 5 menit berakhir, jika diikuti dengan penjualan besar-besaran.

marsbit37m yang lalu

Melepaskan Likuiditas $100 Juta? Kebijakan Baru Pump.fun Menguji Teknik '5-Menit Pump'

marsbit37m yang lalu

Menjual Ruang Blok Sudah Mati: Blockchain Publik Harus Menemukan Cara Hidup Baru

Penulis Castle Labs, dikompilasi oleh TechFlow, membahas perlunya perubahan model bisnis blockchain publik. Dalam dua tahun terakhir, 14 perusahaan crypto menghasilkan pendapatan lebih dari $200 juta, namun hanya satu yang merupakan blockchain publik: Hyperliquid. Sebagai perbandingan, Arbitrum hanya menghasilkan $430.000 dalam 30 hari terakhir, sementara Hyperliquid menghasilkan sekitar $58 juta. Hal ini menunjukkan bahwa model bisnis tradisional menjual ruang blok tidak lagi cukup. Blockchain publik perlu beralih menjadi studio produk, distributor aplikasi, jalur pembayaran, atau tumpukan SaaS vertikal untuk menghasilkan pendapatan berkelanjutan dan menghindari risiko kehabisan dana. Artikel ini juga membahas serangan terhadap Ostium, di mana lebih dari 40% TVL hilang karena input harga palsu, menekankan pentingnya kontrol keamanan yang ketat untuk protokol yang membawa pasar off-chain ke on-chain. Selain itu, diskusi tentang opsi keuangan menyoroti bahwa untuk adopsi yang lebih luas, manfaat opsi harus disajikan dalam produk yang lebih mudah dipahami seperti vault hasil, opsi biner jangka pendek, produk terstruktur, atau pasar prediksi, bukan sebagai instrumen kompleks dengan istilah teknis. Protokol baru yang menarik perhatian termasuk Flex (pasar uang suku bunga tetap dari Yearn), Base App yang kini dikelola oleh Cobie, Plether (DEX kontrak berkelanjutan untuk indeks dolar AS), dan fokus Starknet pada peningkatan privasi dan ketahanan kuantum untuk pertumbuhan kelembagaan di on-chain.

marsbit56m yang lalu

Menjual Ruang Blok Sudah Mati: Blockchain Publik Harus Menemukan Cara Hidup Baru

marsbit56m yang lalu

Catatan Podcast | Bicara dengan Kepala Unit Manajemen Aset GSR: Benar atau Palsu Rally Kripto Ini, Cek Suku Bunga Pinjaman di Aave Saja

**Rangkuman Podcast: Apakah Rally Kripto Ini Nyata? Pantau Suku Bunga Pinjaman di Aave!** Andy Baehr, Direktur GSR Asset Management, membagikan kerangka untuk menilai kondisi pasar kripto saat ini yang berada dalam fase "ambivalen" (ragu-ragu), bukan "conviction" (keyakinan naik berkelanjutan). Rally baru-baru ini, dipicu data CPI yang lebih rendah, diibaratkan seperti roket pendorong tunggal yang habis setelah tahap pertama. Tiga sinyal kunci untuk dipantau: 1. **Suku Bunga Pinjaman DeFi (terutama di Aave):** Saat ini, suku bunga USDC di Aave sekitar 3.75%, hampir sama dengan imbal hasil Treasury AS. Tidak adanya "credit spread" yang tinggi menunjukkan sangat sedikit keinginan untuk meminjam guna membuka leverage—tanda jelas energi pasar yang rendah. Baehr berpendapat bahwa kenaikan berkelanjutan baru akan terjadi jika suku bunga DeFi ini melonjak tajam, menandakan ledakan permintaan leverage. 2. **"Puncak Kebijakan Hawkish" The Fed:** Pasar masih belum mengetahui sejauh apa Chairman Fed baru, Kevin Warsh, akan menaikkan suku bunga. Ketidakpastian mengenai puncak sikap ketat (hawkish peak) ini menghambat keyakinan jangka panjang. Pasar membutuhkan momen "klarifikasi" di mana ada konsensus bahwa kenaikan suku bunga akan segera berakhir. 3. **Nasib CLARITY Act:** Peluang disahkannya undang-undang regulasi kripto ini telah turun drastis, dari 75% (Mei) menjadi di bawah 40%. Jika secara tak terduga disetujui sebelum tenggat waktu 7 Agustus, hal itu bisa menjadi katalis positif yang kuat bagi harga karena unsur kejutan. Baehr juga mencatat bahwa dana aliran masuk ETF tidak stabil, dan perusahaan publik yang memegang aset kripto (DAT) seperti Strategy dan Metaplanet saat ini tidak aktif membeli. Energi trading juga teralihkan ke IPO besar di sektor teknologi seperti SpaceX dan AI. **Kesimpulan:** Untuk membedakan rally palsu dari yang nyata, pantau suku bunga pinjaman di Aave. Selama suku bunga itu tetap rendah mendekati suku bunga bebas risiko, pasar kekurangan energi dan leverage yang dibutuhkan untuk rally berkelanjutan. Perubahan nyata baru akan terlihat ketika ada kejelasan dari The Fed, kejutan regulasi positif, dan lonjakan tajam dalam permintaan leverage di DeFi.

marsbit1j yang lalu

Catatan Podcast | Bicara dengan Kepala Unit Manajemen Aset GSR: Benar atau Palsu Rally Kripto Ini, Cek Suku Bunga Pinjaman di Aave Saja

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片