Prediksi Analis Soal Runtuhnya Harga Bitcoin dari Mei 2025 Muncul Kembali dan Menyatakan Dasar Belum Terbentuk

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-02-09Terakhir diperbarui pada 2026-02-09

Abstrak

Analisis KillaXBT yang dipublikasikan pada Mei 2025 kembali dibahas setelah ramalannya tentang penurunan harga Bitcoin terbukti akurat. Modelnya menggunakan matematika rotasi pasar untuk memetakan siklus Bitcoin dari akumulasi, distribusi, hingga keruntuhan. Analisis ini memprediksi bahwa Bitcoin belum mencapai titik terendahnya. Chart menunjukkan sinyal kelelahan di zona distribusi $115.000–$120.000, dengan momentum yang memudar dan penolakan berulang di level tertinggi. Setelah gagal mempertahankan level $100.000, Bitcoin memasuki konsolidasi bearish di sekitar $70.000. Reli pemulihan dinilai masih korektif dan tidak impulsif. Model memproyeksikan potensi penurunan lebih lanjut menuju $50.000 sebelum pembentukan dasar makro yang sesungguhnya. Urutannya jelas: akumulasi mendorong kenaikan, distribusi menyebabkan kejenuhan, dan keruntuhan berlanjut karena dasar yang kuat belum terbentuk.

Sebuah proyeksi runtuhnya harga Bitcoin yang sebelumnya diterbitkan pada 13 Mei 2025, telah kembali masuk dalam wacana pasar setelah beberapa trader kripto terkemuka di X menyebarluaskan kembali bagan tersebut dan memuji wawasan di balik analisis dari KillaXBT. Model tersebut memetakan struktur siklus penuh Bitcoin — dari akumulasi ke distribusi dan keruntuhan — jauh sebelum koreksi saat ini terjadi. Kini, kerangka kerja yang sama menandakan bahwa Bitcoin belum membentuk dasar makro.

Sinyal Bagan yang Tepat Memprediksi Runtuhnya Harga Bitcoin

Kerangka kerja KillaXBT dibangun berdasarkan matematika pasar rotasional, mengukur berapa kali siklus harga berada dalam suatu rentang sebelum kelelahan. Analis tersebut membagi struktur Bitcoin menjadi blok konsolidasi dan memberikan hitungan swing untuk mengidentifikasi kapan likuiditas telah sepenuhnya diserap.

Pada fase awal, rotasi akumulasi yang berlabel "(2×2)+1 = 5" dan "(5×2)+1 = 11" mendefinisikan dasar yang pada akhirnya memicu rally impulsif Bitcoin. Hitungan ini menunjukkan bahwa siklus likuiditas internal telah selesai, membuka jalan untuk ekspansi. Begitu pergerakan itu matang, harga beralih ke konsolidasi rentang tinggi di bawah puncak siklus.

Di dalam zona distribusi 115.000–120.000, bagan mengidentifikasi kluster kelelahan yang tumpang tindih yang ditandai "(2×5)+1 = 9" dan "(3×2)+1 = 7." Bagi trader, hitungan yang bertumpuk di level tinggi biasanya menandakan penyerapan pasokan. Meskipun Bitcoin mencetak higher high marjinal, momentum memudar — sebuah sinyal distribusi tahap akhir yang textbook.

Sumber: Bagan dari KillaXBT di X

Perilaku pasar mengikuti peta jalan tersebut. Bitcoin membentuk sumbu penolakan berulang di dekat level tinggi, momentum naik melambat, dan upaya breakout gagal mengamankan penerimaan di atas resistance. Kompresi volume memperkuat tesis distribusi. Alih-alih kelanjutan, harga terjungkal.

Model tersebut kemudian memetakan transisi ke konsolidasi mid-range di sekitar level psikologis 100.000, dengan BTCUSDT mengacu pada level near 102.603. Yang diberi anotasi "(2×2)+1 = 5, lalu kurangi 2 = 3," struktur tersebut menandakan kapasitas pantulan yang melemah. Aksi harga mencerminkan pengaturan: beberapa tes support, lower high, dan akhirnya breakdown — menyelesaikan fase crash yang digariskan dalam perkiraan Mei 2025.

Harga Bitcoin Bisa Turun Lebih Jauh Sebelum Mencapai Dasar

Signifikansi yang lebih besar dari bagan yang muncul kembali terletak pada proyeksi majunya. Setelah rentang enam angka gagal, model memandu Bitcoin masuk ke band distribusi yang lebih rendah di sekitar 70.000. Zona ini membawa hitungan rotasi yang lebih berat — "4×2 = 8" dan "(5×5)+1 = 26" — menyiratkan konsolidasi yang diperpanjang dalam kerangka kerja kelanjutan bearish.

Perilaku pasar saat ini terus selaras dengan struktur itu. Bitcoin telah berotasi ke wilayah support yang lebih rendah menyusul breakdown 100K, sementara volatilitas telah meluas pada penjualan daripada pemulihan. Relief rally tetap korektif, kurangnya follow-through impulsif yang diperlukan untuk mengonfirmasi pembentukan dasar.

Tahap akhir bagan menunjukkan potensi kapitulasi menuju area $50.000, ditandai dengan pergerakan tajam di bawah rentang bawah. Secara struktural, ini adalah downside yang belum selesai yang menyelesaikan fase distribusi saat ini.

Urutannya sederhana: akumulasi mendorong harga lebih tinggi, kenaikan menyebabkan distribusi, dan sekarang distribusi menyebabkan keruntuhan lebih lanjut. Karena tidak ada konsolidasi yang menunjukkan profil ekspansi tipikal dari dasar makro, model mempertahankan bahwa dasar sebenarnya belum terbentuk.

BTC diperdagangkan pada $69.162 pada bagan 1D | Sumber: BTCUSDT di Tradingview.com

Pertanyaan Terkait

QApa yang membuat prediksi harga Bitcoin dari KillaXBT pada Mei 2025 kembali diperbincangkan?

APrediksi tersebut kembali diperbincangkan setelah beberapa trader kripto terkemuka di X menyebarkan ulang bagan dan memuji analisis yang visioner dari KillaXBT.

QBagaimana model KillaXBT mengidentifikasi fase distribusi Bitcoin di zona 115.000–120.000?

AModel tersebut mengidentifikasi kluster kelelahan yang tumpang tindih yang ditandai dengan “(2×5)+1 = 9” dan “(3×2)+1 = 7”, yang menandakan penyerapan pasokan dan sinyal distribusi tahap akhir.

QApa yang ditunjukkan oleh pergerakan Bitcoin ke pita distribusi yang lebih rendah sekitar 70.000?

APergerakan ini menunjukkan konsolidasi yang diperpanjang dalam kerangka kelanjutan bearish, dengan hitungan rotasi yang lebih berat seperti “4×2 = 8” dan “(5×5)+1 = 26”.

QMenurut model tersebut, mengapa dasar makro Bitcoin dianggap belum terbentuk?

ADasar makro dianggap belum terbentuk karena tidak ada konsolidasi yang menunjukkan profil ekspansi yang khas dari dasar makro, dan reli reli pemulihan tetap korektif tanpa follow-through impulsif.

QArahan akhir model untuk harga Bitcoin是什么?

AArahan akhir model menunjukkan potensi kapitulasi menuju area $50.000, ditandai dengan pergerakan tajam di bawah kisaran bawah, yang menyelesaikan fase distribusi saat ini.

Bacaan Terkait

NVIDIA Tidak Kekurangan Uang, Kenapa Masih Mau Pinjam 200 Miliar Dolar?

Inti artikel: Mengapa Nvidia, yang memiliki arus kas bebas sangat kuat (sekitar USD 48,6 miliar per kuartal), berencana menerbitkan obligasi senilai minimal USD 20 miliar? Alasan utamanya bukan karena kekurangan dana, melainkan strategi manajemen modal yang canggih. Poin-poin kunci: 1. **Mengoptimalkan struktur modal:** Nvidia memanfaatkan peringkat kredit tinggi (AA dari S&P) untuk meminjam dana jangka panjang dengan biaya rendah. Dana ini akan digunakan untuk investasi infrastruktur AI, R&D, dan ekspansi ekosistem yang berjangka panjang. 2. **Melindungi kepentingan pemegang saham:** Dibandingkan menerbitkan saham baru yang akan mengencerkan kepemilikan, pembiayaan utang memungkinkan Nvidia mendanai pertumbuhan sambil terus melakukan buyback saham (USD 80 miliar) dan meningkatkan dividen. 3. **Mencocokkan aset dan kewajiban:** Menggunakan utang jangka panjang (hingga 30 tahun) lebih sesuai untuk membiayai proyek infrastruktur AI yang juga berjangka panjang, dibandingkan hanya mengandalkan arus kas operasional. 4. **Indikasi fase baru dalam narasi pengeluaran modal AI:** Langkah ini menandakan peralihan AI menuju siklus aset berat (data center, listrik, rantai pasok), di mana perusahaan besar menggunakan kemampuan kredit mereka untuk mengamankan dana murah guna mendukung ekspansi jangka panjang. 5. **Tantangan ke depan:** Keberhasilan strategi ini bergantung pada kemampuan Nvidia mempertahankan arus kas kuat dan memastikan investasi AI-nya menghasilkan pengembalian yang melebihi biaya utang. Jika siklus pengembalian investasi AI melambat, ketergantungan pada pendanaan eksternal dapat menjadi tekanan.

marsbit8m yang lalu

NVIDIA Tidak Kekurangan Uang, Kenapa Masih Mau Pinjam 200 Miliar Dolar?

marsbit8m yang lalu

Cara Menjadi Peneliti yang Baik: Melatih Kemampuan Sebenarnya yang Dapat 'Dilatih Secara Sengaja'

Tidak ada yang benar-benar mengajarimu cara melakukan penelitian. Kamu hanya mendapat meja kerja, masalah yang dipilih orang lain, dan instruksi samar untuk "menghasilkan sesuatu yang baru". Kebanyakan orang akhirnya belajar hanya bagaimana "terlihat" seperti peneliti, bukan menjadi peneliti yang sebenarnya. Kemampuan penelitian yang sesungguhnya adalah tumpukan keterampilan kecil yang hampir semuanya dapat dikembangkan melalui *deliberate practice*. **Pilihlah Masalahmu Sendiri:** Jangan hanya menyerap masalah dari mentor atau tren terkini. Ikuti metode John Schulman: pilih hasil yang benar-benar kamu inginkan, lalu rancang eksperimen untuk mencapainya. Ini menciptakan orisinalitas. "Selera" penelitian seperti otot; latihlah dengan memprediksi hasil eksperimen atau makalah sebelum melihat hasil aslinya, dan uji prediksimu dari waktu ke waktu. **Tingkatkan Input-mu:** Jika bacaanmu hanya dari arXiv atau grup diskusi tren, idemu akan sama dengan orang lain dan tidak berharga. Hargai sumber lama (misalnya, *The Bitter Lesson* dari Richard Sutton tahun 2019 atau pidato Claude Shannon tahun 1952). Kedalaman dan keluasan sama pentingnya. Pinjam pengetahuan dari bidang lain. Baca makalah asli, terutama bagian lampiran dan batasan, bukan sekadar ringkasannya. **Tuliskan Semuanya:** Seperti dikemukakan Paul Graham, sebuah ide baru terasa matang sampai kamu mencoba menuliskannya. Menulis adalah mekanisme pertahanan termurah untuk mengungkap celah dan asumsi yang tidak teruji. Terapkan prinsip Feynman: jangan menipu dirimu sendiri. Ikuti kebiasaan Darwin: catat segera fakta yang bertentangan dengan teorimu. Buatlah log eksperimen (hipotesis, pengaturan, prediksi, hasil, pemahaman baru). Membaca ulang catatanmu dari bulan lalu adalah pelajaran kerendahan hati yang paling efektif.

marsbit1j yang lalu

Cara Menjadi Peneliti yang Baik: Melatih Kemampuan Sebenarnya yang Dapat 'Dilatih Secara Sengaja'

marsbit1j yang lalu

Beralih Sepenuhnya ke Era AI, Alipay Bertaruh pada Percakapan, WeChat Mempertahankan Sosial

**Ringkasan: Era AI Penuh, Alipay Bertaruh pada Percakapan, WeChat Mempertahankan Sosial** Pada pertengahan 2026, Alipay dan WeChat, dua platform raksasa dengan miliaran pengguna, menunjukkan dua jalur berbeda dalam mengintegrasikan AI ke dalam layanan inti mereka. **Alipay: Menulis Ulang Antarmuka dengan Percakapan** Alipay sedang menguji versi AI radikal bernama "Proyek Bao". Alih-alih menambahkan asisten, pengguna dapat beralih ke antarmuka baru yang sepenuhnya digerakkan oleh percakapan. Tujuannya adalah mengompresi serangkaian tugas (misalnya memesan taksi dan kopi) menjadi satu perintah percakapan, di mana AI akan memahami maksud, memecah tugas, dan menjalankan layanan yang sesuai. Keputusan ini didasari oleh kegagalan aplikasi AI independen "Zhi Xiaobao" dan pertimbangan untuk memanfaatkan basis pengguna yang ada tanpa biaya migrasi. Untuk kompatibilitas dengan layanan yang belum diadaptasi, AI Alipay menggunakan teknik "membaca layar" untuk meniru klik pengguna, sambil mendorong pengembang untuk mengadopsi standar MCP/Skill. **WeChat: Menanamkan AI dalam Hubungan Sosial** Berbeda dengan Alipay, WeChat mengambil pendekatan yang sangat hati-hati. Menurut presiden Tencent, AI cerdas WeChat akan terintegrasi secara mendalam dengan hubungan sosial, kemampuan komunikasi, akun publik, dan Channels. AI akan beroperasi sebagai "agen" di dalam konteks yang ada (seperti obrolan grup), membantu pengguna tanpa menggantikan atau mengganggu antarmuka percakapan inti. Untuk memungkinkan AI mengoperasikan layanan mini-program, WeChat menawarkan dua mode kepada pengembang: "Mode Otomatis" (membutuhkan akses ke kode sumber mini-program) atau "Mode Pengembang" (membutuhkan pembungkusan ulang layanan ke dalam Skill standar). Pendekatan ini berpotensi memberatkan pengembang, terutama yang kecil. **Perbedaan Kunci & Dampaknya** * **Strategi Kompatibilitas:** Alipay mengandalkan "membaca layar" sebagai jembatan sementara, sementara WeChat meminta akses kode sumber atau upaya pengembangan ulang dari pengembang. * **Ekonomi Agen:** Alipay telah meluncurkan "Token Pay" dan "Dompet AI" untuk memfasilitasi pembayaran frekuensi tinggi dan otonom oleh AI, dengan lebih dari 300 juta transaksi AI yang divalidasi. WeChat belum mengungkapkan rencana serupa untuk pembayaran berbasis agen. * **Dampak Ekosistem:** Pendekatan Alipay dapat secara pasif "meng-AI-kan" banyak layanan panjang, mungkin memaksa adaptasi. Pendekatan WeChat berisiko meminggirkan pengembang kecil yang enggan atau tidak mampu memenuhi persyaratan akses kode sumber/pengembangan ulang. Pada akhirnya, kedua raksasa ini sedang memperebutkan kepercayaan pengguna untuk mendelegasikan tugas "bantu saya mengerjakan ini". Alipay menawarkan pintu masuk percakapan yang terpusat, sementara WeChat bertujuan untuk menyematkan bantuan AI ke dalam aliran sosial yang ada. Hasilnya akan ditentukan oleh bagaimana jutaan mini-program beradaptasi dan bagaimana miliaran pengguna akhirnya mengadopsi perintah "bantu saya" ini dalam kehidupan digital mereka.

marsbit2j yang lalu

Beralih Sepenuhnya ke Era AI, Alipay Bertaruh pada Percakapan, WeChat Mempertahankan Sosial

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片