Dogecoin di Persimpangan: Akankah DOGE Mencapai $0,1 atau Mengalami Penurunan Lagi?

ambcryptoDipublikasikan tanggal 2026-03-31Terakhir diperbarui pada 2026-03-31

Abstrak

Dogecoin (DOGE) saat ini berada di persimpangan setelah menunjukkan pemulihan kecil di tengah pelemahan pasar yang berkepanjangan. Pada saat penulisan, DOGE diperdagangkan pada $0,092 dengan kenaikan 1,86% yang didukung peningkatan volume perdagangan lebih dari 7%. Pembeli spot berhasil mempertahankan level kunci $0,09 dan mengubahnya menjadi support, dengan aliran keluar spot melebihi aliran masuk sebesar $14,25 juta yang justru mengurangi pasokan jual. Namun, pasar futures tetap bearish dengan likuidasi posisi long mencapai $2,8 juta dan aliran keluar modal $608,4 juta, mencerminkan penurunan appetite risiko. Indikator Stochastic RSI menunjukkan crossover bullish namun masih dalam area oversold, sementara model prediksi mengindikasikan potensi penurunan hingga $0,086. Nasib DOGE selanjutnya bergantung pada apakah permintaan spot dapat mengimbangi tekanan jual futures - berpotensi naik ke $0,106 jika bull menguasai, atau mengalami pullback jika bear mendominasi.

Di tengah kelemahan pasar yang berkepanjangan, memecoin menandakan pemulihan pasar, menunjukkan keuntungan kecil di seluruh papan. Dengan memecoin yang menunjukkan momentum kenaikan kecil, Dogecoin [DOGE] berhasil mempertahankan $0,09 dan kemudian melonjak ke $0,093 sebelum sedikit menarik diri.

Pada saat berita ini ditulis, DOGE diperdagangkan pada $0,092, setelah naik sedikit sebesar 1,86% pada grafik harian. Kenaikan harga ini didukung oleh peningkatan volume perdagangan sebesar 7%, yang melebihi $1 miliar, mencerminkan momentum pasar.

Dogecoin: Pembeli spot mempertahankan level kunci

Bull Dogecoin telah mencoba mempertahankan dan membalikkan support $0,09 selama beberapa hari terakhir, tetapi tidak berhasil. Ketika pasar menandakan pemulihan, bull masuk dengan kekuatan dan berhasil mencapai tujuan mereka.

Sumber: TradingView

Bahkan, indikator Bulls vs. Bears kembali positif, naik ke 6,8 setelah jatuh ke zona negatif. Pemulihan di sini menunjukkan bahwa pembeli masuk dan menggantikan bear.

Menurut data CoinGlass, DOGE mencatat outflow Spot sebesar $82,79 juta dibandingkan dengan inflow sebesar $68,64 juta. Akibatnya, Spot Netflow memecoin turun 148% menjadi -$14,25 juta.

Sumber: CoinGlass

Perlu dicatat, ketika outflow melampaui inflow, ini menunjukkan bahwa bursa mencatat lebih banyak order penarikan daripada order deposit.

Konfigurasi seperti ini di bursa mengurangi pasokan yang tersedia untuk dijual segera, secara efektif meningkatkan kelangkaan dan menciptakan kondisi yang sempurna untuk mempercepat momentum kenaikan.

Futures tetap sangat bearish

Meskipun modal signifakan telah mengalir ke pasar Spot, peserta pasar derivatif terus mengurangi eksposur mereka.

Sementara DOGE menunjukkan momentum kenaikan kecil, trader telah menghindari untuk masuk secara besar-besaran, terutama di sisi long. Ini disebabkan oleh meningkatnya likuidasi posisi long.

Menurut data CoinGlass, lebih dari $2,8 juta dalam posisi long dilikuidasi. Tingkat likuidasi ini memperkuat ketakutan investor untuk mengambil lebih banyak posisi long.

Sumber: CoinGlass

Oleh karena itu, modal besar mengalir ke pasar Futures, dengan outflow lebih dari $608,4 juta. Ini menunjukkan bahwa sebagian besar peserta menutup posisi mereka, mengindikasikan berkurangnya selera risiko.

Kondisi pasar seperti ini telah melemahkan pasar Dogecoin dan membuatnya rentan terhadap potensi kerugian lebih lanjut pada grafik harganya.

Apa yang berikutnya untuk DOGE?

Dogecoin saat ini berada di persimpangan, dengan pasar Spot menunjukkan tekad yang lebih besar untuk menarik pasar keluar dari kemerosotan, sementara Futures tetap bearish. Dua kekuatan yang bertentangan ini membuat DOGE terpapar pada nasib pihak mana pun yang berhasil menguasai yang lain.

Melihat Stochastic RSI, momentum membuat crossover bullish, naik dari 7 ke 23, mencerminkan peningkatan tekanan beli. Meskipun ada crossover ini, indeks momentum tetap terjebak kuat di wilayah oversold, menandakan keberadaan seller.

Sumber: TradingView

Yang lebih mengkhawatirkan untuk prospek memecoin, Future Grand Trend menyarankan penurunan lagi. Berdasarkan model future, DOGE bisa jatuh di bawah $0,09 lagi, turun ke $0,086, dengan $0,080 sebagai support kritis.

Namun, jika permintaan Spot lebih besar daripada penjualan Futures, Dogecoin bisa bertahan di atas $0,09 dan menargetkan resistance $0,106.


Ringkasan Akhir

  • DOGE naik sedikit, membalikkan $0,09, menyentuh tinggi $0,093, sebelum menarik diri ke $0,092.
  • Dogecoin melihat inflow modal segar ke pasar Spot, tetapi Futures tetap bearish, menimbulkan risiko penurunan.

Pertanyaan Terkait

QApa yang terjadi dengan harga Dogecoin (DOGE) berdasarkan artikel tersebut?

ADogecoin berhasil mempertahankan level $0,09 dan kemudian melonjak ke $0,093 sebelum mengalami penurunan sedikit. Pada saat penulisan artikel, DOGE diperdagangkan pada $0,092, setelah naik sedikit sebesar 1,86% dalam grafik harian.

QApa indikasi dari aliran keluar spot yang lebih besar daripada aliran masuk untuk DOGE?

AAliran keluar spot yang lebih besar menunjukkan bahwa bursa mencatat lebih banyak pesanan penarikan daripada pesanan setoran. Pengaturan seperti ini mengurangi pasokan yang tersedia untuk dijual segera, meningkatkan kelangkaan, dan menciptakan kondisi yang tepat untuk mempercepat momentum kenaikan.

QBagaimana sentimen peserta pasar derivatif (Futures) terhadap DOGE?

APeserta pasar derivatif tetap bearish. Mereka mengurangi eksposur mereka, menghindari posisi long, terutama karena peningkatan likuidasi posisi long. Aliran keluar besar-besaran di pasar Futures menunjukkan penutupan posisi dan berkurangnya selera risiko.

QApa yang disarankan oleh indikator Stochastic RSI untuk momentum DOGE?

AStochastic RSI melakukan crossover bullish, naik dari 7 ke 23, yang mencerminkan peningkatan tekanan beli. Namun, indeks momentum tetap terjebak kuat di wilayah oversold, menandakan kehadiran penjual.

QApa dua skenario potensial untuk pergerakan harga DOGE selanjutnya menurut artikel?

AJika permintaan Spot lebih besar daripada penjualan Futures, Dogecoin dapat bertahan di atas $0,09 dan menargetkan resistance $0,106. Namun, berdasarkan model Future Grand Trend, DOGE berisiko turun di bawah $0,09 lagi, jatuh ke $0,086, dengan $0,080 sebagai support kritis.

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.

marsbit46m yang lalu

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

marsbit46m 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.

marsbit2j yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片