Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
ANALISA INFORMASI MOVING AVERAGE
PADA MATA UANG DIGITAL ETHEREUM DI INDONESIA
Mochammad Nasrulloh .
Program Studi Teknik Komputer.
Politeknik Prasetiya Mandiri Jl.
Binamarga No.
Ciheuleut.
Baranangsiang.
Bogor Timur - 16143 Email: mnasrul@gmail.
ABSTRAK Pesatnya pertumbuhan aset kripto di Indonesia, khususnya Ethereum (ETH), telah meningkatkan kebutuhan akan analisis teknis yang andal untuk mengelola risiko yang timbul dari tingginya volatilitas harga.
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas indikator Simple Moving Average (SMA) dalam mengidentifikasi tren dan menghasilkan sinyal perdagangan untuk ETH pada bursa kripto di Indonesia.
Mengingat pasar Ethereum beroperasi 24/7 dan sangat sensitif terhadap sentimen global serta regulasi domestik dari Bappepti, pendekatan analitis yang sistematis menjadi sangat penting bagi investor dan trader.
Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif dengan memanfaatkan data sekunder berupa harga penutupan ETH/IDR periode 2020Ae2025.
SMA jangka pendek, yaitu SMA-50 dan SMA-200, diterapkan untuk mendeteksi sinyal Golden Cross .
dan Death Cross .
Backtesting dilakukan untuk menilai kinerja prediktif, dengan akurasi diukur menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), yang menghasilkan tingkat kesalahan rata-rata sekitar 9%, menunjukkan reliabilitas peramalan yang cukup baik.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa SMA-50 lebih responsif terhadap pergerakan pasar dan lebih mampu menangkap tren jangka pendek, sementara SMA-200 terutama berfungsi sebagai dukungan psikologis saat terjadi koreksi pasar.
Namun, pada periode volatilitas ekstrem, sinyal SMA cenderung tertinggal .
, sehingga dapat menunda eksekusi Oleh karena itu, penelitian ini merekomendasikan penggabungan SMA dengan indikator volume perdagangan untuk memvalidasi kekuatan tren dan meningkatkan kualitas pengambilan keputusan bagi investor dan trader di Indonesia.
Kata Kunci : Kripto.
Moving Average.
Investasi Digital Indonesia.
Volatilitas.
PENDAHULUAN
Transformasi digital pada sektor keuangan telah melahirkan berbagai instrumen keuangan baru yang secara signifikan mengubah lanskap sistem finansial tradisional, salah satunya adalah aset kripto berbasis Di antara berbagai aset kripto yang beredar.
Ethereum (ETH) menempati posisi strategis karena tidak hanya berfungsi sebagai aset digital, tetapi juga sebagai infrastruktur utama bagi pengembangan smart contract.
Non-Fungible Token (NFT), dan Decentralized Finance (DeF.
, yang memperluas nilai utilitas serta ekosistem ekonominya dibandingkan kripto lain .
Di Indonesia, adopsi Ethereum berkembang pesat seiring meningkatnya aktivitas pasar kripto Laporan Bappebti menunjukkan tren kenaikan volume transaksi aset kripto dari tahun ke tahun, dengan Ethereum secara konsisten berada di jajaran teratas transaksi harian pada berbagai exchange terdaftar.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
Posisi Ethereum sebagai kripto dengan kapitalisasi pasar terbesar kedua secara global serta dominasi perannya dalam ekosistem NFT dan DeFi turut memperkuat minat investor domestik terhadap aset ini .
Meskipun demikian, karakteristik pasar kripto yang beroperasi 24/7 membuat harga Ethereum sangat responsif terhadap sentimen global, perkembangan teknologi, kebijakan moneter internasional, serta dinamika likuiditas di exchange lokal .
Kondisi ini menuntut investor dan trader di Indonesia untuk memiliki pendekatan analisis yang lebih sistematis dan berbasis data guna mengurangi bias emosional serta meningkatkan kualitas pengambilan keputusan investasi .
Berbagai indikator analisis teknikal telah digunakan untuk membaca pergerakan harga kripto, salah satunya Simple Moving Average (SMA).
Sejumlah studi internasional menunjukkan bahwa kinerja SMA dalam menghasilkan sinyal beliAejual tidak bersifat universal, melainkan bergantung pada karakteristik pasar, tingkat volatilitas, serta pola likuiditas di wilayah tertentu .
Namun, sebagian besar penelitian masih berfokus pada pasar global atau negara dengan ekosistem kripto yang lebih matang, sementara kajian empiris yang spesifik menguji efektivitas SMA pada pasar Ethereum di Indonesia masih terbatas.
Gap penelitian dan urgensi studi.
Pertama, belum banyak penelitian yang secara eksplisit menguji kinerja SMA pada pasangan ETH/IDR di exchange Indonesia dengan data jangka panjang.
Kedua, hasil penelitian sebelumnya belum konsisten dalam menjelaskan bagaimana perbedaan periode SMA .
isalnya SMA-50 vs SMA-.
berperan dalam konteks volatilitas dan likuiditas pasar lokal.
Ketiga, masih minim kajian yang mengombinasikan analisis sinyal SMA dengan evaluasi kuantitatif berbasis backtesting dan MAPE pada konteks Indonesia.
Oleh karena itu, penelitian ini masih relevan dan diperlukan untuk mengisi kekosongan literatur tersebut.
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas indikator Simple Moving Average (SMA) dalam mengidentifikasi tren dan menghasilkan sinyal perdagangan pada Ethereum (ETH) di pasar kripto Indonesia berbasis data historis ETH/IDR.
Secara praktis, penelitian ini diharapkan memberikan rujukan berbasis bukti bagi investor dan trader lokal dalam merancang strategi analisis teknikal yang lebih terukur.
Secara akademis, studi ini berkontribusi memperkaya literatur analisis teknikal aset kripto di Indonesia dengan pendekatan kuantitatif yang sistematis serta menyediakan temuan empiris yang dapat menjadi dasar bagi penelitian lanjutan di bidang keuangan digital dan pasar kripto.
II.
LANDASAN TEORI
Hipotesis Pasar Efisien dan Relevansinya pada Pasar Kripto Landasan teoritis penelitian ini bertumpu pada Efficient Market Hypothesis (EMH), yang menyatakan bahwa harga aset telah merefleksikan seluruh informasi yang tersedia di pasar.
EMH terdiri atas bentuk lemah, setengah kuat, dan kuat.
dalam bentuk lemah, harga dianggap telah mencerminkan seluruh informasi historis harga dan volume sehingga analisis teknikal dipandang memiliki keterbatasan dalam menghasilkan keuntungan abnormal secara konsisten .
Namun, asumsi efisiensi penuh sulit diterapkan pada pasar kripto.
Sejumlah studi menunjukkan bahwa pasar Ethereum belum sepenuhnya efisien dalam bentuk lemah, sehingga masih terdapat pola harga, anomali, dan keterlambatan penyesuaian informasi yang dapat dimanfaatkan melalui analisis teknikal .
Ketidaksempurnaan efisiensi ini terutama dipicu oleh dominasi investor ritel, volatilitas tinggi, asimetri informasi, serta pengaruh sentimen global dan kebijakan domestik.
Dalam konteks Indonesia, efisiensi pasar Ethereum terus berkembang seiring meningkatnya literasi digital, regulasi Bappebti, dan likuiditas di exchange lokal.
Kondisi pasar yang belum sepenuhnya efisien justru membuka ruang bagi penggunaan indikator teknikal khususnya SMA sebagai alat sistematis untuk mengurangi market noise dan mengekstraksi sinyal tren yang lebih bermakna .
Dengan demikian, penelitian ini berangkat dari posisi teoretis bahwa analisis teknikal tetap relevan ketika pasar tidak mencapai efisiensi bentuk lemah secara sempurna.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
SMA sebagai Indikator Tren pada Pasar yang Belum Efisien Simple Moving Average (SMA) digunakan dalam penelitian ini bukan sebagai alat peramalan presisi, melainkan sebagai indikator tren yang membantu memisahkan sinyal fundamental pergerakan harga dari market noise jangka pendek.
Secara operasional.
SMA dihitung sebagai rata-rata harga penutupan dalam periode tertentu, sehingga menghasilkan kurva yang lebih halus dibandingkan harga mentah.
Dalam pasar kripto yang belum sepenuhnya efisien.
SMA memiliki dua peran konseptual penting:
Penyaring market noise Ae mereduksi fluktuasi acak sehingga arah tren .
ullish/bearis.
lebih mudah diidentifikasi .
Alat konfirmasi tren Ae melalui perpotongan SMA jangka pendek dan panjang (Golden Cross dan Death Cros.
untuk menilai perubahan momentum pasar.
Penelitian ini secara spesifik menggunakan SMA-50 dan SMA-200 karena keduanya mewakili perspektif tren jangka menengah dan panjang yang lazim dipakai dalam studi kripto dan pasar keuangan.
SMA bersifat lagging indicator karena sepenuhnya berbasis data historis, sehingga berpotensi menghasilkan sinyal terlambat saat terjadi perubahan harga ekstrem.
Konsekuensinya.
SMA dapat memunculkan false signal pada periode volatilitas tinggi atau konsolidasi harga.
Meski demikian, dibanding indikator yang lebih reaktif.
SMA dipilih karena lebih stabil dan lebih sesuai untuk menilai arah tren struktural pada pasar Ethereum yang sangat fluktuatif .
Evaluasi Kinerja Sinyal SMA dengan MAPE Untuk menilai seberapa andal informasi yang dihasilkan SMA, penelitian ini menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai ukuran akurasi kuantitatif.
MAPE mengekspresikan kesalahan prediksi dalam persentase, sehingga memungkinkan perbandingan yang transparan antar model atau periode analisis .
Dalam literatur empiris, nilai MAPE di bawah 10% umumnya dikategorikan memiliki akurasi sangat baik, sedangkan 10Ae20% dianggap masih layak untuk aplikasi praktis .
Oleh karena itu.
MAPE digunakan bukan untuk mengklaim prediksi sempurna, tetapi untuk mengukur secara objektif sejauh mana sinyal SMA merepresentasikan dinamika harga ETH/IDR di pasar Indonesia.
METODE PENELITIAN
Pendekatan dan Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif berbasis deret waktu .
ime serie.
untuk mengevaluasi efektivitas Simple Moving Average (SMA) dalam mengidentifikasi tren serta menghasilkan sinyal perdagangan pada Ethereum terhadap Rupiah (ETH/IDR) di pasar kripto Indonesia.
Pendekatan kuantitatif dipilih karena penelitian berfokus pada pengolahan data numerik historis harga ETH/IDR guna menguji kinerja indikator teknikal secara objektif.
Jenis penelitian ini bersifat ex post facto, karena analisis dilakukan terhadap data historis yang telah terjadi tanpa adanya manipulasi variabel oleh peneliti.
Pendekatan ini lazim digunakan dalam penelitian pasar keuangan dan aset kripto, mengingat perilaku harga dianalisis berdasarkan pola masa lalu untuk memperoleh informasi prediktif dan pemahaman tren pasar .
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
Objek dan Data Penelitian Objek penelitian dalam studi ini adalah Ethereum (ETH) terhadap Rupiah (IDR) yang diperdagangkan pada exchange kripto resmi di Indonesia.
Data yang digunakan merupakan harga penutupan harian .
aily closing pric.
ETH/IDR selama periode Januari 2020 hingga Desember 2025.
Data deret waktu harian dipilih karena mampu merepresentasikan dinamika pergerakan harga secara komprehensif, menangkap perubahan tren jangka menengah dan panjang, serta mengurangi pengaruh market noise berlebihan yang sering muncul pada data intraday .
Variabel Penelitian Variabel Independen (X).
Variabel independen dalam penelitian ini adalah indikator Simple Moving Average (SMA) dengan dua periode: SMA-50, yang merepresentasikan tren jangka menengah, dan SMA-200, yang merepresentasikan tren jangka panjang.
Kombinasi kedua periode ini dipilih karena secara luas digunakan dalam analisis teknikal pasar keuangan dan kripto untuk menilai perubahan arah tren.
Variabel Dependen (Y).
Variabel dependen adalah pergerakan harga ETH/IDR, yang dianalisis melalui: arah tren .
ullish atau bearis.
, perubahan momentum harga, dan sinyal beli dan jual berbasis perpotongan SMA .
Indikator Sinyal Teknis.
Sinyal perdagangan ditentukan berdasarkan dua kondisi utama: Golden Cross, terjadi ketika SMA-50 memotong SMA-200 dari bawah ke atas, diinterpretasikan sebagai sinyal bullish.
Death Cross, terjadi ketika SMA-50 memotong SMA-200 dari atas ke bawah, diinterpretasikan sebagai sinyal bearish.
Teknik Analisis Data Analisis data dilakukan melalui tiga tahap utama.
Pertama, perhitungan SMA.
Harga historis ETH/IDR diolah menjadi nilai SMA-50 dan SMA-200 untuk menghaluskan fluktuasi jangka pendek .
arket nois.
serta mengekstraksi tren utama pergerakan harga.
Kedua, deteksi sinyal crossover melalui backtesting.
Seluruh data periode 2020Ae2025 diuji secara historis untuk mengidentifikasi jumlah kemunculan Golden Cross dan Death Cross, menilai ketepatan sinyal terhadap perubahan tren aktual, mengamati sifat lagging indicator SMA, serta mendeteksi potensi kemunculan false signal, khususnya pada periode volatilitas Ketiga, evaluasi kinerja dengan MAPE.
Akurasi informasi yang dihasilkan SMA diukur menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menilai seberapa dekat sinyal SMA merepresentasikan pergerakan harga aktual ETH/IDR .
Interpretasi nilai MAPE mengacu pada kriteria umum: dengan ketentuan MAPE < 10%: sangat baik, 10Ae20%: layak digunakan, > 20%: kurang reliabel.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
Kesesuaian Metode dengan Hasil Metode yang digunakan dirancang agar sejalan dengan temuan penelitian, yaitu: menunjukkan bahwa SMA-50 lebih responsif terhadap pergerakan harga dibandingkan SMA-200.
mengonfirmasi karakteristik lagging indicator SMA pada periode volatilitas ekstrem.
menjelaskan kemungkinan munculnya false signal pada fase konsolidasi pasar.
dan membuktikan efektivitas SMA secara kuantitatif melalui evaluasi MAPE.
IV.
ANALISIS DAN HASIL PERANCANGAN
Analisis Pergerakan Harga Ethereum (ETH/IDR) Berdasarkan analisis harga penutupan harian Ethereum terhadap Rupiah (ETH/IDR) selama periode 2020Ae2025, pasar Ethereum di Indonesia menunjukkan tingkat volatilitas yang tinggi dengan rata-rata volatilitas tahunan sekitar 65%.
Tingginya volatilitas ini menegaskan bahwa ETH/IDR memiliki karakteristik pasar yang sangat dinamis dan sensitif terhadap sentimen global, perkembangan teknologi blockchain, serta perubahan kebijakan regulasi domestik.
Kondisi ini mengindikasikan bahwa investor dan trader tidak dapat mengandalkan intuisi semata, tetapi memerlukan pendekatan analisis teknikal yang sistematis untuk mengurangi risiko keputusan berbasis emosi.
Data harga penutupan harian ETH/IDR yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel tersebut menunjukkan fluktuasi harga yang signifikan pada berbagai fase pasar, baik bullish maupun bearish, sehingga menjustifikasi penggunaan indikator Moving Average untuk menyaring market noise dan mengidentifikasi arah tren secara lebih objektif.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
Tabel 1.
Harga Penutupan Harian Ethereum (ETH/IDR) Periode 2020Ae2025 Sumber: Exchange kripto resmi Indonesia (Indoda.
Secara kritis, volatilitas tinggi ETH/IDR tidak hanya mencerminkan risiko, tetapi juga peluang.
Pada fase tren kuat, pergerakan harga cenderung lebih terstruktur sehingga indikator teknikal seperti SMA berpotensi bekerja lebih efektif.
Sebaliknya, pada periode konsolidasi atau gejolak ekstrem, sinyal teknikal berisiko menghasilkan keterlambatan .
dan sinyal palsu .
alse signa.
Temuan ini mengonfirmasi karakteristik umum pasar kripto sebagaimana dilaporkan dalam penelitian sebelumnya .
Identifikasi Tren ETH/IDR Menggunakan Simple Moving Average (SMA) Selama periode 2021Ae2024.
ETH/IDR menunjukkan kecenderungan tren naik yang relatif kuat, ditandai dengan pembentukan harga tertinggi baru secara bertahap.
Fase ini juga dipengaruhi faktor psikologis investor seperti fear of missing out (FOMO), yang mendorong peningkatan volume transaksi.
Penerapan indikator SMA berhasil memetakan fase-fase pergerakan harga ETH/IDR, baik pada kondisi tren naik maupun koreksi pasar.
Gambar 1 menampilkan grafik harga ETH/IDR yang dipadukan dengan SMA50 dan SMA-200 serta titik-titik Golden Cross dan Death Cross.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
Gambar
Pergerakan Harga
ETH/IDR
Sinyal
SMA
0Ae2.
Keterangan: Garis biru = harga aktual ETH/IDR.
garis merah = SMA-50.
garis hijau = SMA200.
titik hijau = Golden Cross.
titik merah = Death Cross.
Hasil perhitungan menunjukkan nilai rata-rata sebagai berikut:
SMA-50 = 1.
216 IDR
SMA-200 = 297.
466 IDR
Perbedaan yang besar antara SMA-50 dan SMA-200 mengindikasikan bahwa SMA-50 lebih sensitif terhadap perubahan harga terbaru, sementara SMA-200 lebih mencerminkan tren struktural jangka panjang.
Secara konseptual, temuan ini menguatkan argumen bahwa SMA jangka pendek lebih adaptif dalam mendeteksi perubahan tren awal, tetapi lebih rentan terhadap false signal, sedangkan SMA jangka panjang lebih stabil tetapi bersifat lebih lagging .
Secara kritis, hal ini berarti:
Bagi trader jangka pendek.
SMA-50 lebih berguna untuk menangkap momentum cepat ETH/IDR.
Bagi investor jangka panjang.
SMA-200 lebih relevan sebagai penentu arah pasar utama dan level psikologis dukungan/resistensi.
Analisis Exponential Moving Average (EMA) pada ETH/IDR Selain SMA, penelitian ini juga menerapkan Exponential Moving Average (EMA) untuk menangkap respons harga ETH/IDR yang lebih cepat terhadap perubahan pasar.
Berbeda dengan SMA.
EMA memberi bobot lebih besar pada data terbaru, sehingga lebih adaptif terhadap volatilitas pasar kripto.
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa EMA-50 = 50.
483 IDR, yang lebih mendekati harga penutupan terkini dibandingkan SMA-50.
Hal ini mengindikasikan bahwa EMA mampu memberikan sinyal lebih awal dibandingkan SMA, terutama pada fase perubahan tren yang cepat.
Temuan ini konsisten dengan penelitian Putra dan Santoso yang menemukan bahwa EMA lebih unggul dalam mendeteksi perubahan tren jangka pendek pada pasar kripto Indonesia .
Namun, secara kritis perlu dicatat bahwa keunggulan responsivitas EMA juga meningkatkan risiko false signal pada periode pasar sideways.
Oleh karena itu.
EMA lebih cocok digunakan sebagai indikator timing masuk/keluar pasar, sedangkan SMA lebih sesuai untuk konfirmasi tren utama.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
Evaluasi Akurasi Model Menggunakan MAPE Untuk menilai keandalan informasi yang dihasilkan oleh SMA dan EMA, penelitian ini menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Tabel 2.
Hasil Evaluasi MAPE untuk SMA-50 dan SMA-200 Keterangan: Nilai MAPE dihitung berdasarkan selisih antara harga aktual ETH/IDR dan nilai prediksi berbasis Moving Average.
Berdasarkan perhitungan, nilai MAPE rata-rata berada di bawah 10%, yang menurut standar literatur dikategorikan sebagai tingkat akurasi sangat baik .
Hal ini menunjukkan bahwa SMA cukup representatif dalam merefleksikan arah pergerakan harga ETH/IDR.
Namun, secara kritis perlu ditegaskan bahwa MAPE rendah tidak berarti SMA mampu memprediksi harga secara sempurna, melainkan menunjukkan bahwa indikator ini cukup andal untuk membaca tren umum, bukan untuk menentukan harga target presisi.
Dengan kata lain.
SMA lebih tepat diposisikan sebagai alat analisis arah pasar, bukan model peramalan harga absolut.
Pembahasan dan Implikasi Praktis Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa indikator Moving Average masih relevan untuk analisis teknikal ETH/IDR di Indonesia.
SMA terbukti efektif sebagai penyaring market noise dan indikator tren struktural, sementara EMA lebih unggul dalam menangkap perubahan harga jangka pendek.
Jika dibandingkan dengan penelitian terdahulu:
Sejalan dengan .
, penelitian ini menegaskan bahwa SMA jangka pendek lebih adaptif tetapi rentan false signal.
Konsisten dengan .
EMA terbukti lebih responsif pada pasar kripto yang bergerak cepat.
Menguatkan temuan .
bahwa volatilitas tinggi kripto menuntut kombinasi beberapa indikator Implikasi praktis bagi investor dan trader Indonesia Trader jangka pendek sebaiknya mengombinasikan EMA-50 dengan volume perdagangan untuk memvalidasi sinyal breakout.
Investor jangka menengahAepanjang dapat menggunakan SMA-200 sebagai referensi tren utama dan level psikologis pasar.
Golden Cross dapat digunakan sebagai sinyal awal masuk pasar, tetapi perlu dikonfirmasi dengan indikator lain untuk menghindari false signal.
Death Cross sebaiknya diperlakukan sebagai peringatan risiko, bukan sinyal jual tunggal.
Secara teoretis, temuan ini mendukung argumen bahwa pasar ETH/IDR belum sepenuhnya efisien dalam bentuk lemah, sehingga analisis teknikal masih memiliki nilai informatif.
Namun, sifat lagging dari Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
Moving Average menuntut kehati-hatian dalam penggunaannya.
Dengan demikian, penelitian ini menegaskan bahwa Moving Average sebaiknya tidak digunakan secara tunggal, melainkan dikombinasikan dengan indikator lain .
isalnya volume.
RSI, atau MACD) untuk meningkatkan reliabilitas keputusan investasi dan perdagangan pada pasar ETH/IDR di Indonesia.
KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, dapat ditarik beberapa kesimpulan utama sebagai berikut:
SMA efektif sebagai indikator tren pada ETH/IDR.
Indikator Simple Moving Average (SMA) terbukti mampu mengidentifikasi arah tren utama pergerakan harga Ethereum terhadap Rupiah (ETH/IDR) selama periode 2020Ae2025 dengan tingkat akurasi yang baik berdasarkan evaluasi MAPE (<10%).
SMA-50 lebih responsif dibandingkan SMA-200.
SMA-50 menunjukkan sensitivitas yang lebih tinggi terhadap perubahan harga terbaru, sehingga lebih efektif dalam menangkap dinamika tren jangka menengah dan perubahan momentum pasar dibandingkan SMA-200.
SMA-200 merepresentasikan tren struktural jangka panjang.
SMA-200 berfungsi lebih baik sebagai indikator tren utama dan level psikologis pasar .
upportAeresistanc.
, meskipun bersifat lebih lambat .
dalam merespons perubahan harga mendadak.
Golden Cross dan Death Cross memiliki nilai informatif, tetapi tidak selalu presisi.
Sinyal Golden Cross cenderung muncul setelah tren bullish mulai terbentuk, sementara Death Cross sering terlambat mendeteksi pembalikan tren pada periode volatilitas ekstrem, sehingga berpotensi menghasilkan sinyal tertunda .
maupun sinyal palsu .
alse signa.
SMA lebih tepat sebagai alat analisis tren, bukan prediksi harga absolut.
Nilai MAPE yang rendah menunjukkan bahwa SMA cukup representatif dalam menggambarkan arah pergerakan harga, tetapi tidak dimaksudkan sebagai model peramalan harga yang presisi.
Karakter volatilitas ETH/IDR membatasi efektivitas indikator tunggal.
Tingginya volatilitas pasar kripto Indonesia menyebabkan kinerja SMA menurun pada fase konsolidasi dan gejolak ekstrem, sehingga penggunaan satu indikator saja tidak cukup untuk pengambilan keputusan perdagangan yang optimal.
Saran Praktis .
ntuk investor dan trade.
Gunakan kombinasi indikator, bukan SMA tunggal.
Trader disarankan mengombinasikan SMA dengan indikator lain seperti volume perdagangan.
Relative Strength Index (RSI), atau Moving Average Convergence Divergence (MACD) untuk meningkatkan validitas sinyal.
Gunakan SMA-50 untuk strategi jangka menengah.
SMA-50 dapat dimanfaatkan sebagai acuan timing masukAekeluar pasar bagi trader yang aktif, terutama untuk menangkap momentum awal perubahan tren.
Gunakan SMA-200 sebagai referensi tren utama.
Investor jangka panjang sebaiknya menggunakan SMA-200 sebagai indikator arah pasar struktural dan level psikologis supportAeresistance, bukan sebagai sinyal trading jangka pendek.
Validasi Golden Cross sebelum eksekusi transaksi.
Golden Cross sebaiknya dikonfirmasi dengan indikator tambahan .
isalnya volume meningkat atau RSI di zona bullis.
untuk mengurangi risiko false signal.
Perlakukan Death Cross sebagai peringatan risiko, bukan sinyal jual tunggal.
Death Cross lebih tepat digunakan sebagai sinyal kehati-hatian dibandingkan sebagai dasar keputusan jual otomatis.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
Saran Akademik .
ntuk penelitian selanjutny.
Integrasi SMA dengan indikator lain.
Penelitian lanjutan disarankan mengombinasikan SMA dengan RSI.
MACD, atau Bollinger Bands untuk menguji apakah kombinasi indikator meningkatkan akurasi sinyal perdagangan pada ETH/IDR.
Perbandingan SMA dan EMA secara kuantitatif lebih mendalam.
Studi berikutnya dapat melakukan perbandingan kinerja SMA dan EMA menggunakan metrik tambahan seperti Sharpe Ratio.
Maximum Drawdown, atau PrecisionAeRecall pada sinyal trading.
Analisis berbasis kondisi pasar .
ullish vs bearis.
Disarankan melakukan pengujian terpisah pada periode pasar bullish, bearish, dan sideways untuk menilai stabilitas kinerja SMA dalam berbagai rezim pasar.
Pengujian pada time frame berbeda.
Penelitian mendatang dapat membandingkan kinerja SMA pada data harian, mingguan, dan bulanan guna melihat sensitivitas indikator terhadap resolusi waktu.
Perluasan objek penelitian ke pasangan kripto lain.
Disarankan menguji metode yang sama pada pasangan lain seperti BTC/IDR atau BNB/IDR untuk melihat apakah temuan ini bersifat umum atau spesifik pada Ethereum.
Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi Vol.
8 No.
Februari 2026
ISSN 2684-8260
DAFTAR PUSTAKA