Pengguna Coinbase Terkunci: Tidak Dapat Membeli, Menjual, atau Mentransfer Kripto

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-02-12Terakhir diperbarui pada 2026-02-12

Abstrak

Pengguna Coinbase terkunci dan tidak dapat membeli, menjual, atau mentransfer aset kripto akibat gangguan layanan tak terduga yang terjadi beberapa jam sebelum perusahaan melaporkan laba kuartal IV-2025. Coinbase mengakui masalah ini melalui X (dulu Twitter) dan meyakinkan bahwa dana pelanggan aman, meski penyebab gangguan tidak diungkapkan. Saham COIN turun 8% menjadi $140, diperburuk oleh peringatan dari Monness Crespi yang menurunkan peringkat saham dari "beli" menjadi "jual" dengan target harga $120, menyebut ekspektasi pemulihan 2026 sebagai "konyol". Analis memproyeksikan kelemahan berlanjut hingga paruh pertama tahun dengan perkiraan di bawah konsensus Wall Street.

Bursa kripto Coinbase (COIN) mengalami gangguan layanan tak terduga pada hari Rabu, hanya beberapa jam sebelum perusahaan dijadwalkan melaporkan laba kuartal keempat 2025.

Pemadaman ini membuat pengguna untuk sementara tidak dapat membeli, menjual, atau mentransfer aset digital di platform, memicu kekhawatiran di antara pelanggan dan menambah tekanan pada saham perusahaan.

Gangguan Platform Melanda Coinbase

Dalam sebuah postingan di X (sebelumnya Twitter), Coinbase mengakui masalah tersebut, menyatakan bahwa beberapa pelanggan tidak dapat melakukan transaksi di platform. Perusahaan meyakinkan pengguna bahwa mereka sedang menyelidiki masalah tersebut dan menekankan bahwa dana pelanggan tetap aman.

Tak lama kemudian, Coinbase Support mengumumkan bahwa perbaikan telah diterapkan dan bahwa tim sedang memantau platform untuk memastikan layanan pulih sepenuhnya. Namun, perusahaan tidak memberikan detail tentang penyebab utama gangguan atau menjelaskan apa yang menyebabkan terputusnya aktivitas perdagangan.

Saham Coinbase (COIN) anjlok tajam selama sesi perdagangan hari Rabu. Pada saat penulisan ini, saham diperdagangkan pada $140, menandakan penurunan 8% dalam beberapa jam terakhir. Penurunan ini terjadi ketika para analis bersiap untuk laporan kuartal keempat yang banyak diperkirakan akan menantang.

Bagan harian menunjukkan penurunan valuasi COIN. Sumber: COIN di TradingView.com

Target Harga $120 Ditetapkan Untuk COIN

Firma riset Monness Crespi mengambil sikap yang sangat hati-hati menjelang pengumuman laba. Firma tersebut menerbitkan penurunan peringkat ganda pada saham Coinbase, mengubah peringkatnya dari beli menjadi jual.

Analis Gus Gala menggambarkan ekspektasi sebelumnya tentang pemulihan yang stabil hingga 2026 sebagai "konyol", mengutip kedalaman dan durasi historis dari pasar beruang kripto.

Monness Crespi kini mengantisipasi kelemahan yang berlanjut hingga paruh pertama tahun dan telah merevisi proyeksi 2026 dan 2027-nya ke level di bawah perkiraan konsensus Wall Street. Gala juga menetapkan target harga $120 untuk saham tersebut, menunjukkan bahwa titik masuk yang lebih menarik mungkin muncul nanti.

Gambar unggulan dari OpenArt, bagan dari TradingView.com

Pertanyaan Terkait

QApa yang menyebabkan gangguan layanan di Coinbase pada hari Rabu?

ACoinbase mengalami gangguan layanan yang tidak terduga, menyebabkan pengguna sementara tidak dapat membeli, menjual, atau mentransfer aset digital. Perusahaan tidak memberikan detail tentang penyebab utama gangguan tersebut.

QBagaimana dampak gangguan tersebut terhadap harga saham Coinbase (COIN)?

ASaham Coinbase (COIN) turun tajam selama sesi perdagangan hari Rabu, diperdagangkan pada $140 dengan penurunan 8% dalam beberapa jam terakhir.

QApa yang dilakukan Coinbase untuk menangani gangguan ini?

ACoinbase mengakui masalah di platform X, menyelidiki masalah tersebut, dan menekankan bahwa dana pelanggan tetap aman. Mereka kemudian menerapkan perbaikan dan memantau platform untuk memastikan pemulihan layanan.

QApa rekomendasi dari firma penelitian Monness Crespi mengenai saham Coinbase?

AMonness Crespi menurunkan peringkat saham Coinbase dari beli ke jual, mengantisipasi kelemahan berlanjut hingga paruh pertama tahun ini, dan menetapkan target harga $120 untuk saham tersebut.

QApa yang dikatakan analis Gus Gala tentang ekspektasi pemulihan Coinbase?

AGus Gala menggambarkan ekspektasi sebelumnya tentang pemulihan steady melalui 2026 sebagai 'konyol', mengutip kedalaman dan durasi historis dari pasar bear crypto.

Bacaan Terkait

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

Model generatif seperti model difusi atau autoregresif yang dominan saat ini biasanya tidak melatih seluruh proses generasi secara end-to-end. Mereka dilatih hanya untuk memprediksi satu "langkah kecil" dalam proses, namun saat inferensi, langkah ini harus diulang ratusan atau ribuan kali. Ketidaksesuaian ini menyebabkan masalah "exposure bias," di mana kesalahan menumpuk seiring waktu. Makalah terbaru dari UIUC dan Harvard memperkenalkan paradigma baru bernama **Explorative Modeling (XM)**. Inti dari metode ini sangat sederhana: alih-alih menghasilkan satu sampel, model menghasilkan **K kandidat** dalam setiap langkah pelatihan. Kemudian, hanya kandidat yang paling dekat dengan data target yang dipilih untuk menghitung gradien dan memperbarui model. Mengapa ini berhasil? Dalam tugas generatif, satu input bisa memiliki banyak output yang valid (mode). Fungsi kerugian rekonstruksi tradisional cenderung menyebabkan "mode blurring," di mana model hanya mempelajari rata-rata dari semua mode, menghasilkan output yang tidak realistis. Dengan menghasilkan beberapa kandidat, model dapat "mengeksplorasi" dan menangkap beberapa mode yang berbeda sekaligus, sehingga menghindari rata-rata yang kabur. Penelitian ini menunjukkan bahwa **"eksplorasi" (K) bertindak sebagai sumbu penskalaan ketiga** yang efektif, selain parameter dan data. Eksperimen pada gambar, video, dan bahasa menunjukkan peningkatan kinerja yang monoton dengan peningkatan K, dengan keuntungan yang lebih besar pada skala yang lebih besar. XM dapat meningkatkan efisiensi FLOP hingga 4.1x dan efisiensi sampel hingga 6.2x. Yang lebih menarik, ketika diterapkan secara ekstrem, XM memungkinkan **pelatihan generatif yang benar-benar end-to-end**. Dalam tugas kontrol robot, "Explorative Policy" berbasis XM mencapai kinerja yang setara dengan "Diffusion Policy" yang membutuhkan 100 langkah inferensi, sementara hanya membutuhkan satu langkah inferensi maju. Ini membuktikan bahwa kompleksitas untuk menangani banyak mode dapat dipindahkan dari inferensi ke pelatihan. Meskipun ide "best-of-K" bukan hal baru, kontribusi utama makalah ini adalah penjelasan teoritis bahwa mekanisme ini secara langsung meningkatkan **ekspresivitas generatif** model. Dengan demikian, ini menawarkan cara baru yang ampuh untuk mengatasi tantangan mendasar dalam pemodelan generatif.

marsbit5m yang lalu

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

marsbit5m yang lalu

Upbit Rebalance 864B SHIB dalam Pergerakan Wallet Internal

Bursa Korea Selatan Upbit melakukan penataan ulang 864 miliar SHIB di antara alamat dompet internalnya, menciptakan pergerakan rantai-blok besar senilai sekitar $4 juta. Pergerakan ini melibatkan transfer 384 miliar SHIB keluar dari dompet panas dan 480 miliar SHIB kembali ke dompet yang sama, tampaknya sebagai bagian dari operasi penyeimbangan kembali (rebalancing) dompet rutin, bukan pelepasan atau penjualan aset oleh bursa. Aktivitas ini terjadi setelah SHIB mengalami reli harga 36%, yang membuatnya lebih mencolok dan ditanggapi dengan sensitif oleh pedagang. Namun, karena perpindahan terjadi antara alamat yang diketahui milik Upbit sendiri, hal ini tidak secara langsung mengubah pasokan di pasar. Artikel ini menekankan pentingnya konteks dan pelabelan dompet yang tepat dalam menafsirkan data on-chain, agar pergerakan besar tidak disalahartikan sebagai sinyal jual atau aksi "paus" yang dapat menyesatkan narasi pasar.

bitcoinist6m yang lalu

Upbit Rebalance 864B SHIB dalam Pergerakan Wallet Internal

bitcoinist6m yang lalu

Maksimal 20 Makalah Per Orang? Aturan Baru ICLR Ditanggapi dengan "Petisi Sarkas" dari Peneliti DeepMind

Apakah ada batas yang wajar untuk jumlah makalah yang dapat disertakan seorang penulis di konferensi AI top? ICLR 2027 memberlakukan aturan baru: maksimal 20 makalah per penulis. Aturan ini dirancang untuk meringankan tekanan pada sistem peninjauan, terutama setelah ICLR 2026 mengalami lonjakan 68% dalam jumlah pengajuan hingga 19.525 makalah. Peraturan ini langsung memicu perdebatan. Dan Roy, seorang peneliti dari Google DeepMind, meluncurkan petisi satir di platform X yang menyerukan pencabutan batas 20 makalah tersebut. Dalam petisinya, dia secara ironis berargumen bahwa batasan ini akan "memperlambat kemajuan AI," terutama di era di mana AI Agent dapat menghasilkan banyak penelitian dan model bahasa besar (LLM) sudah digunakan untuk meninjau makalah. Sindirannya menyoroti kekhawatiran nyata tentang kualitas penelitian dan peninjauan. Poin utamanya adalah: dengan maraknya penggunaan AI untuk menulis dan meninjau makalah, apakah solusinya hanya membatasi jumlah pengajuan? ICLR mendorong ilmu "lebih lambat" dan lebih matang, sementara dinamika saat ini berisiko membanjiri sistem dengan makalah inkremental. Petisi Roy, meski sarkastik, mendorong komunitas untuk merenungkan inti permasalahan ini.

marsbit11m yang lalu

Maksimal 20 Makalah Per Orang? Aturan Baru ICLR Ditanggapi dengan "Petisi Sarkas" dari Peneliti DeepMind

marsbit11m yang lalu

Celah Keamanan Coldcard Picu Pencurian Senilai $89 Juta, Picu Migrasi On-Chain Terbesar Setelah FTX

Kerusakan pada dompet perangkat keras Coldcard mengakibatkan pencurian Bitcoin senilai sekitar $89 juta, memicu migrasi aset besar-besaran di blockchain terbesar sejak runtuhnya FTX. Menurut Galaxy Research, 1.367,05 BTC dicuri dari 4.585 alamat dalam tiga gelombang serangan yang menargetkan dompet dengan frasa pemulihan (seed phrase) yang lemah akibat cacat perangkat lunak. Insiden ini menyebabkan gangguan signifikan pada indikator rantai Bitcoin. Pengguna yang terdampak berbondong-bondong memindahkan aset mereka ke dompet baru yang aman, menyebabkan lonjakan ekstrem dalam aktivitas alamat aktif dan volume transaksi kecil. CryptoQuant mencatat puncak baru dalam transaksi berukuran di bawah 1 BTC dan peningkatan drastis deposit ke bursa, sementara sentimen pasar berubah sangat bearish. Pelacakan dana curian menghadapi tantangan unik: aturan keamanan AI di AS menghambat analisis data investigasi oleh model komersial utama, memaksa peneliti seperti tim Galaxy untuk beralih ke model AI sumber terbuka dari China (seperti GLM 5.2) guna melacak aliran dana dengan cepat. Kasus ini menyoroti dilema dalam penggunaan AI untuk keamanan siber: pembatasan yang melindungi juga dapat memperlambat respons defensif terhadap kejahatan yang bergerak cepat di ruang kripto.

marsbit56m yang lalu

Celah Keamanan Coldcard Picu Pencurian Senilai $89 Juta, Picu Migrasi On-Chain Terbesar Setelah FTX

marsbit56m yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

OpenAI tidak lagi mengandalkan model termahal untuk menghasilkan uang. Pada 30 Juli, perusahaan mengumumkan penyesuaian harga, menurunkan harga model GPT-5.6 Luna sebesar 80% dan Terra sebesar 20%. Yang lebih penting dari angka penurunan harga adalah pesan intinya: untuk banyak tugas, model terkuat (seperti Sol) tidak selalu diperlukan. OpenAI secara eksplisit merekomendasikan strategi di mana model mahal (Sol) menangani perencanaan dan analisis kompleks, sementara model yang lebih terjangkau (Luna) mengeksekusi tugas, menulis kode, dan menjalankan pengujian. Pergeseran ini mencerminkan perubahan industri AI dari hanya mengejar kecerdasan tertinggi menuju optimisasi biaya dan efisiensi untuk penggunaan skala besar. Anthropic juga mengikuti pola serupa dengan meluncurkan Claude Opus 5 dengan harga setengah dari model andalannya, Fable 5. Kedua raksasa Silicon Valley ini menunjukkan bahwa model flagship kini berfungsi lebih untuk nilai merek dan pembuktian teknologi, sementara model "kendaraan massal" yang lebih murah (seperti Luna, Terra, Opus) yang akan mendorong adopsi komersial luas dan menghasilkan pendapatan utama. OpenAI mengungkapkan bahwa penurunan biaya ini sebagian didorong oleh model AI (Sol) yang mengoptimalkan kode produksi dan alur kerjanya sendiri, menciptakan siklus peningkatan efisiensi yang dapat mempercepat penurunan biaya di masa depan. Intinya, kompetisi AI bergeser dari "siapa yang paling pintar" menjadi "mana yang paling bernilai". Perusahaan tidak lagi membeli satu model tunggal, tetapi merancang sistem dengan beberapa model yang cocok untuk tugas yang berbeda—mirip dengan arsitektur komputasi awan. Tujuan akhir OpenAI adalah membangun ekosistem yang mengunci alur kerja pengembang melalui volume panggilan API yang sangat besar dan biaya yang sangat rendah, sehingga menciptakan daya tarik yang kuat. Ketika AI menjadi murah dan tersebar luas seperti listrik, tertanam dalam setiap proses tanpa diperdebatkan, era sesungguhnya baru dimulai.

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot