Apakah Sudah Saatnya Menyerah pada Dogecoin dan Shiba Inu? Metrik On-Chain Punya Jawabannya

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-03-02Terakhir diperbarui pada 2026-03-02

Abstrak

Saat ini, sentimen bearish mendominasi Dogecoin (DOGE) dan Shiba Inu (SHIB) seiring penurunan pasar kripto. Metrik on-chain dari Santiment menunjukkan permintaan yang sangat lemah. Divergensi Harga vs Alamat Aktif Harian (DAA) DOGE anjlok ke -49%, level terendah dalam dua bulan, sementara jumlah alamat aktifnya turun drastis. SHIB mengalami nasib serupa dengan DAA divergence di -29%, level terendah tahun ini, dan jumlah alamat aktif hariannya sangat rendah, bahkan di bawah 10.000 sejak awal tahun. Data derivatif juga mengonfirmasi sentimen negatif ini. Volume perdagangan berjangka dan open interest untuk kedua aset turun signifikan, dengan rasio long/short DOGE di bawah 1 yang menunjukkan lebih banyak trader yang melakukan short. Dengan ketidakpastian geopolitik AS-Iran yang memperparah kondisi, metrik on-chain dan derivatif ini menunjukkan bahwa peserta pasar memilih untuk menunggu di sela-sela, menandakan risiko penurunan lebih lanjut untuk kedua meme coin tersebut.

Dogecoin dan Shiba Inu saat ini menghadapi sentimen bearish akibat tren penurunan pasar kripto. Metrik on-chain juga menyoroti sentimen saat ini, dengan peserta pasar memilih untuk tetap berada di pinggir lapangan di tengah tren penurunan ini.

Metrik On-Chain Sinyalkan Sentimen Bearish Terhadap Dogecoin dan Shiba Inu

Data Santiment menunjukkan bahwa divergensi Alamat Aktif Harian Harga (DAA) Dogecoin telah turun menjadi -49%, menandakan permintaan yang lemah dalam ekosistem meme coin bahkan saat harga terus turun. Angka ini menandai level terendah dua bulan untuk DOGE dan terjadi di tengah penurunan baru-baru ini di bawah level psikologis $0,10.

Selanjutnya, Alamat Aktif Harian di jaringan Dogecoin terus berfluktuasi. Data dari Santiment menunjukkan bahwa DAA di jaringan turun dari setinggi 87.727 pada 31 Januari serendah 38.696 pada 28 Februari. Total Alamat aktif selama tujuh hari terakhir berada di bawah 300.000, yang juga menandakan permintaan yang rendah untuk meme coin saat ini.

Sumber: grafik dari Santiment

Seperti Dogecoin, Shiba Inu juga menghadapi permintaan yang lebih lemah di tengah tren penurunan harga baru-baru ini. Data Santiment menunjukkan bahwa Divergensi Harga DAA telah turun menjadi -29%, level terendah tahun ini. Ini secara signifikan bertepatan dengan penurunan SHIB ke level terendah tahun ini, dengan meme coin kini turun 25% year-to-date (YTD).

Alamat Aktif Harian Shiba Inu juga tetap datar sejak awal tahun, menunjukkan bahwa investor memilih untuk tidak berinvestasi dalam meme coin terbesar kedua berdasarkan kapitalisasi pasar. Sebagai gambaran, DAA SHIB pada 1 Maret hanya 1.984, turun dari rekor tertinggi multi-bulan 377.000 yang dicatat pada Oktober tahun lalu. Sejak awal tahun ini, Alamat Aktif Harian tetap di bawah 10.000.

Perlu dicatat bahwa Dogecoin dan Shiba Inu tetap berisiko mengalami penurunan lebih lanjut seiring eskalasi ketegangan antara AS dan Iran. Penurunan lebih lanjut dalam meme coin ini kemungkinan akan menyebabkan penurunan dalam metrik on-chain ini karena peserta pasar tetap berada di pinggir lapangan di tengah ketidakpastian ini.

Metrik Derivatif Merah Saat Trader Duduk di Pinggir Lapangan

Metrik derivatif Dogecoin dan Shiba Inu juga merah saat trader kripto duduk di pinggir lapangan di tengah pelepasan pasar saat ini. Data CoinGlass menunjukkan bahwa volume perdagangan derivatif DOGE turun lebih dari 34% menjadi $2,36 miliar. Open interest turun lebih dari 9%, turun menjadi $907 juta, sementara volume perdagangan opsi anjlok 31%. Rasio long/short di bawah 1, menandakan bahwa sebagian besar trader sedang short DOGE saat ini.

Demikian pula, metrik derivatif Shiba Inu menandakan bahwa penjual saat ini mendominasi pasar, karena pihak bull tetap berhati-hati di tengah ketidakpastian pasar. Data CoinGlass menunjukkan bahwa volume perdagangan derivatif SHIB telah anjlok 28%, turun menjadi $132 juta, sementara open interest turun menjadi $54 juta.

DOGE diperdagangkan pada $0,09 pada grafik 1D | Sumber: DOGEUSDT di Tradingview.com

Pertanyaan Terkait

QApa yang ditunjukkan oleh metrik on-chain untuk Dogecoin dan Shiba Inu saat ini?

AMetrik on-chain menunjukkan sentimen bearish. Price DAA Divergence Dogecoin turun ke -49% dan Shiba Inu ke -29%, menandakan permintaan yang lemah dan partisipan pasar yang memilih untuk menunggu di pinggir lapangan.

QBagaimana tren Alamat Aktif Harian (DAA) untuk jaringan Dogecoin?

AAlamat Aktif Harian di jaringan Dogecoin menurun drastis, dari 87.727 pada 31 Januari menjadi serendah 38.696 pada 28 Februari. Total alamat aktif dalam tujuh hari terakhir juga di bawah 300.000.

QApa yang menyebabkan Dogecoin dan Shiba Inu berisiko mengalami penurunan lebih lanjut?

AKedua meme coin ini berisiko turun lebih dalam karena eskalasi ketegangan antara AS dan Iran, yang meningkatkan ketidakpastian pasar dan membuat investor enggan berinvestasi.

QBagaimana performa metrik derivatif untuk Dogecoin dan Shiba Inu?

AMetrik derivatif kedua aset kripto ini juga merah. Volume perdagangan derivatif DOGE turun 34% dan open interest turun 9%. Rasio long/short di bawah 1, menunjukkan lebih banyak trader yang short. SHIB juga mengalami penurunan volume derivatif 28%.

QApa yang ditunjukkan oleh Alamat Aktif Harian Shiba Inu yang datar sejak awal tahun?

AAlamat Aktif Harian Shiba Inu yang tetap rendah (di bawah 10.000 sejak awal tahun) dan turun dari rekor 377.000 pada Oktober lalu, mengindikasikan bahwa investor enggan berinvestasi dan memilih untuk tidak aktif di jaringan.

Bacaan Terkait

Setelah Pelatihan, Insinyur OpenAI Weng Jiayi Mengajukan Asumsi Paradigma Baru untuk Agentic AI

Dalam eksperimen terbarunya, insinyur OpenAI, Weng Jiayi, mengusulkan paradigma baru untuk AI agentik yang disebut "Heuristic Learning" (HL). Berbeda dengan pendekatan tradisional yang mengandalkan pelatihan model neural berskala besar, HL memungkinkan AI (dalam hal ini Codex) untuk secara mandiri menulis, menjalankan, menguji, dan merevisi kode program strategi berdasarkan tujuan, lingkungan yang dapat dijalankan, dan umpan balik tertutup. Dalam eksperimen utama di lingkungan Atari Breakout, agen Codex berhasil mengembangkan strategi kode Python murni yang mencapai skor sempurna 864. Prosesnya melibatkan siklus iteratif: menulis kode, menjalankan simulasi, menganalisis log dan rekaman video, mengidentifikasi kegagalan, lalu memodifikasi kode. Pengalaman "dipelajari" tidak disimpan dalam bobot neural network, tetapi dalam sistem perangkat lunak yang dapat dibaca, diubah, dan diaudit. Eksperimen lebih lanjut di 57 game Atari menunjukkan bahwa pendekatan HL memiliki efisiensi sampel yang mengesankan di awal, mencapai kinerja sebanding dengan algoritma Reinforcement Learning (RL) seperti PPO dalam jutaan langkah. Namun, HL memiliki batasan dalam tugas yang memerlukan perencanaan jangka panjang dan urutan aksi kompleks, seperti yang terlihat dalam game Montezuma's Revenge. Paradigma HL ini berpotensi memiliki implikasi signifikan di industri, terutama dalam: 1) Kontrol robotik untuk skenario terstruktur, mengurangi ketergantungan pada inferensi neural network berat di setiap langkah; 2) Skenario kritis keamanan (mobil otonom, robot medis) di mana kemampuan audit dan penelusuran kode sangat berharga; 3) Pembelajaran berkelanjutan yang dapat diotomatisasi dan diintegrasikan ke dalam alur kerja rekayasa perangkat lunak; 4) Preservasi dan pertukaran kemampuan agen dalam bentuk aset kode yang dapat digunakan kembali. Weng Jiayi menekankan bahwa HL bukan pengganti lengkap untuk neural network, tetapi pelengkap. Visinya adalah sistem hybrid di mana neural network (System 1) menangani persepsi cepat, HL menangani pemrosesan aturan dan memori yang dapat diinterpretasikan, dan LLM agen (System 2) memberikan umpan balik tingkat tinggi. Intinya, HL menawarkan kemungkinan untuk mengubah pengalaman AI dari sesuatu yang "terkompresi dalam bobot" menjadi sesuatu yang "terkandung dalam perangkat lunak yang dapat dipelihara".

marsbit19m yang lalu

Setelah Pelatihan, Insinyur OpenAI Weng Jiayi Mengajukan Asumsi Paradigma Baru untuk Agentic AI

marsbit19m yang lalu

Claude-mu Akan Bermalam Ini, Jangan Ganggu Ia

Anthropic memperkenalkan fitur "Dreaming" (Bermimpi) pada platform Managed Agents, yang memungkinkan AI Agent secara otomatis menganalisis dan mengoptimalkan log dari sesi tugas sebelumnya saat tidak aktif. Proses ini mirip dengan konsolidasi memori dalam tidur manusia, di mana AI menyaring informasi penting dari riwayat operasinya (seperti pola keberhasilan atau kegagalan) untuk meningkatkan kinerja di masa depan. Fitur serupa juga dikembangkan oleh Hermes Agent dan OpenClaw, yang menggunakan mekanisme "mimpi" untuk menyempurnakan keterampilan dan memori jangka panjang AI. Artikel ini mengeksplorasi bagaimana istilah-istilah manusia seperti "berpikir", "ingatan", dan kini "bermimpi" semakin banyak diterapkan pada teknologi AI. Penggunaan bahasa ini tidak hanya bersifat metaforis tetapi juga membentuk persepsi pengguna tentang AI sebagai entitas yang lebih hidup dan mandiri. Namun, secara teknis, "Dreaming" pada AI adalah proses pengolahan data offline yang bertujuan untuk efisiensi dan pembelajaran mandiri, berbeda dengan mimpi manusia yang melibatkan kesadaran. Tantangan kontekstual dalam AI, seperti batasan memori (KV Cache) dan kebutuhan akan jendela konteks yang lebih besar (seperti model SubQ yang mengklaim 12 juta token), mendorong pengembangan fitur seperti "Dreaming" untuk membantu AI mengelola informasi dengan lebih cerdas. Artikel ini mengajak pembaca untuk mempertanyakan bagaimana bahasa membentuk hubungan kita dengan teknologi dan menggeser tanggung jawab dari pengembang ke AI itu sendiri.

marsbit22m yang lalu

Claude-mu Akan Bermalam Ini, Jangan Ganggu Ia

marsbit22m yang lalu

CoreWeave yang Diborong Duan Yongping, Kini Berubah Jadi Medan Perang Sengit antara Bull dan Bear

Penulis: Deep潮 TechFlow Pada 8 Mei, penyedia daya komputasi awan AI CoreWeave (CRWV) anjlok 11,4% dalam sehari. Kejatuhan ini terjadi bersamaan dengan fakta bahwa investor terkenal Tiongkok, Duan Yongping (段永平), yang sering disebut sebagai "murid Warren Buffett," baru saja membuka posisi pertamanya di CoreWeave pada kuartal IV 2025 dengan nilai sekitar $20 juta, tepat di dekat kisaran terendah saham tahun 2025. Laporan keuangan Q1 CoreWeave mempertajam perdebatan sengit antara pihak bullish (optimis) dan bearish (pesimis). Pendapatan melonjak 112% menjadi $2,08 miliar, namun kerugian bersih melebar menjadi $740 juta. Panduan pendapatan untuk Q2 juga berada di bawah ekspektasi pasar. Inti narasi bullish terletak pada cadangan pesanan yang belum dipenuhi (RPO) sebesar $99,4 miliar, daftar klien yang berkembang (termasuk Anthropic, Meta, Jane Street), dan hubungan yang sangat erat dengan NVIDIA sebagai investor, pemasok, dan pelanggan. Pihak bearish berfokus pada melemahnya profitabilitas: margin laba operasional (setelah disesuaikan) hanya 1%, meskipun margin EBITDA tinggi (56%), karena biaya infrastruktur melonjak. Mereka juga mengkhawatirkan pengeluaran modal yang sangat agresif ($6,8 miliar di Q1) dan utang yang membengkak ($25 miliar). Pola penjualan saham oleh internal perusahaan (insider selling) juga menambah tekanan. Duan Yongping, dengan posisi CoreWeave yang hanya 0,12% dari total portofolionya, tampaknya menganggap investasi ini sebagai taruhan kecil dan eksplorasi di hilir rantai pasokan daya komputasi AI, dengan taruhan utamanya tetap pada NVIDIA. CEO CoreWeave Michael Intrator berargumen bahwa pasar terlalu fokus pada harga saham (pohon) dan kehilangan pandangan atas prospek jangka panjang perusahaan (hutan), menjanjikan pemulihan margin di kuartak mendatang. Intinya, CoreWeave menjadi medan pertempuran antara narasi pertumbuhan masa depan yang kuat dan realitas keuangan saat ini yang menantang. Laporan keuangan Q2 nanti akan menjadi ujian penting untuk melihat apakah janji pemulihan margin dapat terwujud.

marsbit29m yang lalu

CoreWeave yang Diborong Duan Yongping, Kini Berubah Jadi Medan Perang Sengit antara Bull dan Bear

marsbit29m yang lalu

Festival "Burning Man" Teknologi Versi China Pertama Kali Hadir di Shanghai, muShanghai Bentuk "Kota Kilat" Geeks Global

"muShanghai: Festival Teknologi 'Burning Man' ala China Pertama Kali Hadir di Shanghai, Membangun 'Kota Pop-up' untuk Geeks Global" Shanghai, 10 Mei - 6 Juni 2026: MuShanghai, bagian dari komunitas sumber terbuka global The Mu, meluncurkan eksperimen "Kota Pop-up" selama 28 hari di Pusat Alibaba Hongqiao. Acara ini bertujuan menciptakan "kota paralel" bagi para geeks global, menghimpun lebih dari 800 peserta dari 50+ negara, termasuk mantan insinyur OpenAI, pendiri startup, dan kontributor inti OpenClaw. Acara bertema "festival teknologi Burning Man" ini menampilkan empat minggu tematik: * **Minggu AI (11-15 Mei):** Diskusi model AI besar, keamanan AI, dan aplikasi konsumen dengan pakar dari perusahaan seperti Kimi, Zhipu AI. * **Minggu Biotek (18-22 Mei):** Eksplorasi teknologi anti-penuaan, laboratorium bertenaga AI, dan penelitian panjang umur. * **Minggu Robotika (25-29 Mei):** Lomba robot, peragaan busana cyber, dan showcase perangkat keras. * **Minggu Budaya (1-6 Juni):** Dialog tentang masa depan masyarakat, budaya cyberpunk, dan game indie. Setiap Jumat diadakan "Pasar Inovator" outdoor untuk memamerkan proyek. Prinsip "Build in Public" diterapkan untuk mendorong iterasi berbasis umpan balik. Pusat Alibaba Hongqiao, sebagai tuan rumah bersama, menyediakan dukungan一站式 (layanan satu atap) bagi talenta internasional. The Mu, komunitas di balik acara ini, memiliki rekam jejak membangun hub inovasi serupa di Argentina, San Francisco, dan untuk Ekspo Osaka 2025. MuShanghai merupakan jendela penting bagi ekosistem inovasi China untuk terhubung dengan dunia global, menekankan kolaborasi manusia dan teknologi di era AI.

marsbit30m yang lalu

Festival "Burning Man" Teknologi Versi China Pertama Kali Hadir di Shanghai, muShanghai Bentuk "Kota Kilat" Geeks Global

marsbit30m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片