Harga Bitcoin Kemungkinan Mencapai Titik Terendah di Sekitar $40.000, Menunjukkan Data On-Chain

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-02-22Terakhir diperbarui pada 2026-02-22

Abstrak

Menurut data on-chain, harga Bitcoin kemungkinan menemukan dasar di sekitar $40.000 selama pasar bearish saat ini. Analis Ali Martinez menyatakan bahwa level ini, yang merupakan biaya rata-rata pemegang jangka panjang (LTH) atau investor yang memegang Bitcoin selama lebih dari 155 hari, sering bertindak sebagai support kuat. Saat harga mendekati level ini, LTH cenderung membeli lebih banyak, sehingga menopang harga. Saat ini, biaya dasar LTH adalah sekitar $40.363, sekitar 40% di bawah harga Bitcoin saat ini yang berada di $68.330. Namun, jika tekanan jualan terlalu kuat, koreksi bisa lebih dalam.

Pertanyaan terbesar sejauh ini dalam fase bear adalah kapan dan di mana harga Bitcoin akan pulih. Menurut data on-chain terbaru, mungkin ada jawaban baru mengenai di mana harga terendah akan terjadi dalam pasar bear saat ini.

Inilah Alasan Mengapa $40.000 Bisa Menjadi Penting untuk Pasar Bear

Dalam sebuah postingan terbaru di platform X, analis kripto Ali Martinez mengidentifikasi level $40.000 sebagai potensi titik terendah untuk harga Bitcoin dalam fase pasar saat ini. Proyeksi ini didasarkan pada basis biaya dari kelompok investor lama yang dikenal sebagai pemegang jangka panjang (LTH).

Sebagai konteks, basis biaya pemegang jangka panjang mengacu pada harga rata-rata di mana investor Bitcoin (yang telah memegang koin mereka selama 155 hari atau lebih) memperoleh koin mereka. Level harga ini sering kali relevan karena investor jangka panjang sering disebut sebagai diamond hands, yang cenderung tidak menjual selama periode volatilitas penurunan.

Selain itu, basis biaya LTH cenderung bertindak sebagai level support utama selama pasar bear, karena sebagian besar investor jangka panjang biasanya masih untung bahkan di tengah-tengah pasar bear. Oleh karena itu, ketika harga Bitcoin jatuh ke support ini, pemegang jangka panjang semakin memperkuat posisi mereka.

Sumber: @ali_charts di X

Aktivitas pembelian yang diperbarui oleh pemegang jangka panjang ini akan menopang harga cryptocurrency utama di atas basis biaya mereka, seperti yang terlihat dalam grafik di atas. Menurut data yang disorot, basis biaya LTH saat ini sekitar $40.363, sekitar 40% dari titik harga saat ini.

Jika harga Bitcoin menghadapi tekanan penurunan lebih lanjut dan mendekati basis biaya ini, ada kemungkinan harga akan menerima dukungan dari peningkatan reaccumulation oleh investor jangka panjang. Oleh karena itu, basis biaya ini bisa menjadi titik terendah untuk pasar bear saat ini.

Di sisi lain, pasar Bitcoin bisa menghadapi koreksi yang lebih dalam jika tekanan penjualan mengalahkan gelombang reaccumulation pemegang jangka panjang.

Gambaran Harga Bitcoin

Pada saat penulisan, harga BTC berada di sekitar $68.330, mencerminkan peningkatan hampir 1% dalam 24 jam terakhir. Namun, aksi satu hari yang ringan ini sedikit memperbaiki penurunan harga lebih dari 2% yang dialami oleh cryptocurrency utama selama seminggu terakhir. Menurut data dari CoinGecko, harga Bitcoin saat ini turun lebih dari 45% dari rekor tertingginya.

Harga BTC dalam kerangka waktu harian | Sumber: Grafik BTCUSDT di TradingView

Pertanyaan Terkait

QMenurut data on-chain, di level berapa harga Bitcoin diperkirakan akan mencapai titik terendah?

AMenurut analis kripto Ali Martinez, berdasarkan biaya rata-rata pemegang jangka panjang (LTH), harga Bitcoin diperkirakan akan mencapai titik terendah di sekitar $40.000.

QSiapa yang dimaksud dengan 'long-term holders' (LTH) dalam artikel ini?

ALong-term holders (LTH) adalah investor Bitcoin yang telah memegang koin mereka selama 155 hari atau lebih, sering disebut sebagai 'diamond hands' yang cenderung tidak menjual selama periode penurunan harga.

QMengapa biaya rata-rata (cost basis) LTH dianggap sebagai level support penting?

ABiaya rata-rata LTH dianggap sebagai support penting karena investor jangka panjang ini biasanya masih untung bahkan di tengah bear market, sehingga mereka cenderung menambah posisi beli saat harga mendekati level tersebut, yang menyokong harga.

QBerapa harga Bitcoin pada saat artikel ini ditulis dan bagaimana performanya dalam seminggu terakhir?

APada saat artikel ditulis, harga Bitcoin berada di sekitar $68.330, naik hampir 1% dalam 24 jam terakhir, tetapi masih turun lebih dari 2% dalam seminggu terakhir dan turun lebih dari 45% dari rekor tertingginya.

QApa yang mungkin terjadi jika tekanan jual lebih kuat daripada aktivitas akumulasi ulang oleh LTH?

AJika tekanan jual lebih kuat daripada aktivitas akumulasi ulang oleh pemegang jangka panjang, pasar Bitcoin berpotensi mengalami koreksi yang lebih dalam dan harga bisa jatuh di bawah level support $40.000.

Bacaan Terkait

Pasar Saham AS Alami Jatuhnya Terberat Sejak 2025, Tiga Pemicu Meledakkan Penilaian Ulang Valuasi Saham Teknologi

Pasar saham AS mengalami keruntuhan terburuk sejak krisis tarif April 2025 pada 5 Juni. Indeks Nasdaq anjlok 4,18%, S&P 500 turun 2,64%, dan Dow Jones merosot 695 poin. Tiga pemicu utama diidentifikasi: 1. Laporan keuangan Broadcom mengisyaratkan kemungkinan perlambatan dalam pertumbuhan pendapatan chip AI kuartal depan, memicu kepanikan dan penjualan luas di seluruh sektor semikonduktor. Indeks Philadelphia Semiconductor terjun 10,26%. 2. Data tenaga kerja AS (NFP) bulan Mei jauh melampaui ekspektasi (172.000 vs 80.000), memperkuat kekhawatiran bahwa Federal Reserve mungkin tidak akan menurunkan suku bunga dan bahkan berpotensi menaikkannya. Ekspektasi kenaikan suku bunga melonjak di pasar. 3. Bayangan perang Iran dan harga minyak tinggi yang terus-menerus (WTI > $90) memperumit perang Fed melawan inflasi, menambah tekanan pada pasar. Ketiga faktor ini bersama-sama menggoyang narasi dasar pasar: pertumbuhan AI tanpa batas, likuiditas mudah dari Fed, dan inflasi yang telah terkendali. Keruntuhan dengan cepat menyebar ke pasar global di Asia dan Eropa. Apakah ini awal pecahnya gelembung AI? Analisis menunjukkan ini lebih sebagai penyesuaian penilaian ulang (valuasi) daripada keruntuhan narasi sepenuhnya. Permintaan chip AI tetap kuat (pertumbuhan 143% Broadcom), tetapi pasar menjadi lebih realistis mengenai kecepatan pertumbuhan dan harga yang bersedia dibayar. Arah pasar selanjutnya akan bergantung pada pertemuan FOMC Juni, panduan dari perusahaan AI lainnya seperti Nvidia, dan perkembangan situasi di Iran.

marsbit1j yang lalu

Pasar Saham AS Alami Jatuhnya Terberat Sejak 2025, Tiga Pemicu Meledakkan Penilaian Ulang Valuasi Saham Teknologi

marsbit1j yang lalu

AI yang Bisa Membangun Diri Sendiri Melalui 'Rekursi' Menjadi Populer, Google Menuangkan Air Dingin, DeepSeek dkk. Sudah Menyentuh Ujungnya

Konsep Recursive Self-Improvement (RSI), atau kecerdasan buatan yang mampu melatih dan meningkatkan dirinya sendiri secara mandiri, menjadi tren hangat di dunia AI. Beberapa startup seperti Recursive Superintelligence dan proyek Auto-Research dari Andrej Karpathy fokus pada realisasi visi ini. Meski demikian, CEO Google Sundar Pichai menyatakan teknologi ini masih dalam tahap awal dan belum mencapai percepatan skala besar seperti yang dibayangkan. Analisis dari para peneliti membagi kemajuan RSI menjadi tiga tahap: *adequacy* (sistem berjalan tanpa manusia), *parity* (kualitas setara manusia), dan *supremacy* (melebihi kolaborasi manusia-AI). Pencapaian tahap kedua diprediksi akan memicu percepatan yang sangat cepat. Di China, perusahaan seperti DeepSeek dan Baidu secara diam-diam telah menerapkan prinsip-prinsip serupa RSI dalam pengembangan model mereka, seperti optimisasi algoritma efisien dan siklus peningkatan mandiri, meski tidak secara terbuka menyebut istilah RSI. Namun, tantangan RSI tetap ada, termasuk risiko *model collapse* (penurunan kualitas data generasi AI) dan prasyarat lingkungan yang sulit seperti kebutuhan komputasi tak terbatas dan ekosistem penelitian terbuka global. Perkembangan RSI merefleksikan tren di mana peran manusia dalam rantai pengembangan AI secara bertahap berkurang, sebuah proses yang bersifat irreversible.

marsbit3j yang lalu

AI yang Bisa Membangun Diri Sendiri Melalui 'Rekursi' Menjadi Populer, Google Menuangkan Air Dingin, DeepSeek dkk. Sudah Menyentuh Ujungnya

marsbit3j yang lalu

Anthropic Memprediksi secara Global, OpenAI Telah Melampaui "Ambang Keandalan": Akselerasi Mandiri AI Telah Dimulai

**Peringatan Global dari Anthropic: OpenAI Telah Melampaui 'Ambang Keandalan', Memicu Akselerasi Mandiri AI** Anthropic mengeluarkan peringatan mendesak untuk memperlambat atau menghentikan penelitian AI, karena data internal mereka menunjukkan bahwa AI kini mempercepat pengembangan AI itu sendiri, berpotensi mendekati titik kritis perbaikan diri yang rekursif atau "membuat dirinya sendiri." Di sisi lain, Yann Dubois dari tim pasca-pelatihan OpenAI memberikan perspektif mikro: pertumbuhan kemampuan AI sebenarnya linier dan berkelanjutan, tetapi pengguna merasakan "kebergunaan" yang melompat secara diskrit. Ini karena adanya **"ambang keandalan"**. Sebelum mencapai ambang ini, AI hanyalah alat cerdas yang tidak dapat diandalkan sepenuhnya. Setelah melampauinya (sekitar Desember tahun lalu menurut Dubois), AI menjadi seperti karyawan yang dapat dipercaya untuk menangani pekerjaan nyata dan mulai mempercepat perkembangannya sendiri. **Akselerasi Mandiri dan Siklus Penguatan:** Ketika model menjadi cukup andal (misalnya, dalam pemrograman), mereka dapat digunakan untuk membantu peneliti mengembangkan alat dan bahkan melatih generasi model AI berikutnya, menciptakan loop akselerasi yang semakin cepat. Data Anthropic menunjukkan produktivitas kode per insinyur meningkat 8x pada Q2 2026 dibandingkan Q1 2024. **AI sebagai "Kerajinan" (Craft):** Dubois menegaskan bahwa membangun sistem AI yang andal lebih menyerupai kerajinan atau bahkan "alkimia" yang mengandalkan intuisi dan trial-and-error, daripada ilmu pengetahuan murni yang sistematis. Peningkatan keandalan seringkali dicapai dengan menekan "tingkat kesalahan per interval waktu" dalam sistem agen AI. **"Harness" Vertikal dan "Mil Terakhir":** Dubois berpendapat bahwa jika model saat ini "dibekukan" dan fokus dialihkan ke pengembangan *harness* (sistem orkestrasi) yang matang untuk domain spesifik, banyak bidang sudah dapat merasakan fungsi seperti AGI (Kecerdasan Buatan Umum). **Tantangan sebenarnya bukan pada kecerdasan model, tetapi pada "mil terakhir"**—yaitu mengintegrasikan AI dengan sistem yang ada, mengatur izin akses, konektor data, dan alur kerja bisnis tertentu. Inilah peluang besar bagi pengembang dan startup. **Tantangan Masa Depan: Pembelajaran Berkelanjutan (Continual Learning):** Meski memiliki titik awal yang tinggi, model AI saat ini kesulitan untuk terus belajar dan beradaptasi dari pengalaman spesifik di lingkungan barunya seperti manusia. Membentuk kurva pembelajaran AI yang terus naik, bukan mendatar, adalah salah satu masalah terpenting berikutnya.

marsbit3j yang lalu

Anthropic Memprediksi secara Global, OpenAI Telah Melampaui "Ambang Keandalan": Akselerasi Mandiri AI Telah Dimulai

marsbit3j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片