coinsentiment.id/metodologi
๐Ÿ”ฌ

Metodologi

Transparansi adalah inti dari CoinSentiment.id. Halaman ini menjelaskan secara lengkap bagaimana sistem scoring, analisis sentimen, dan narrative tracking kami bekerja.

๐Ÿ“… Terakhir diperbarui: 1 Januari 2025
DAFTAR ISI
1. Arsitektur Sistem Scoring2. Komponen Scoring Layer 1 (ML Ensemble)3. Layer 2: AI Enrichment (Claude)4. Heat Classification5. Sumber Data6. Keterbatasan & Transparansi7. Pembaruan Metodologi

1. Arsitektur Sistem Scoring

Pendekatan Hybrid ML + AI

Sistem scoring kami menggunakan dua lapisan: Layer 1 adalah ensemble machine learning yang memproses data kuantitatif secara real-time, dan Layer 2 adalah model bahasa besar (Claude dari Anthropic) yang memberikan interpretasi kontekstual dan penyesuaian berbasis pemahaman mendalam pasar kripto.

Frekuensi Update

Skor diperbarui setiap 6 jam secara otomatis melalui scheduled cron job. Data harga diperbarui real-time setiap 30 detik.

2. Komponen Scoring Layer 1 (ML Ensemble)

Price Momentum (30%)

Menganalisis pergerakan harga jangka pendek (1h, 4h, 24h, 7d) menggunakan rata-rata bergerak dan momentum indicators. Bobot tertinggi karena merupakan cerminan langsung sentimen pasar.

Volume Spike (20%)

Mendeteksi anomali volume trading yang signifikan dibandingkan rata-rata 7 hari. Lonjakan volume sering menjadi leading indicator pergerakan narasi.

Social Sentiment (25%)

Menganalisis tone dan volume berita kripto dari CryptoPanic API. Mengklasifikasikan sentimen berita sebagai bullish, bearish, atau neutral menggunakan analisis linguistik.

Fear & Greed Index (10%)

Mengintegrasikan Fear & Greed Index dari Alternative.me sebagai proxy sentimen pasar makro.

Narrative Correlation (10%)

Mengukur seberapa kuat token berkorelasi dengan narasi dominan yang sedang trending di pasar.

Historical Momentum (5%)

Mempertimbangkan pola historis performa narasi pada siklus pasar serupa.

3. Layer 2: AI Enrichment (Claude)

Input

Hasil skor Layer 1 bersama data kontekstual: berita terkini, on-chain metrics, dan narasi pasar yang sedang berkembang.

Proses

Model AI menganalisis konteks kualitatif yang tidak dapat ditangkap oleh angka semata: sentimen komunitas, perkembangan fundamental proyek, dan momentum narasi global.

Output

Penyesuaian skor maksimal ยฑ10 poin dari hasil ML, dengan reasoning yang transparan tentang mengapa penyesuaian dilakukan.

Fallback

Jika AI tidak tersedia, sistem menggunakan skor ML murni tanpa penyesuaian. Halaman menampilkan indikator 'STATIC' vs 'AI LIVE' untuk transparansi.

4. Heat Classification

๐Ÿ”ด Blazing (85-100)

Narasi dalam momentum puncak dengan multiple sinyal bullish yang sangat kuat. Historical accuracy tertinggi namun risiko reversal juga tinggi.

๐ŸŸข Hot (70-84)

Momentum kuat dengan fundamental solid. Sweet spot untuk early positioning sebelum narasi mainstream.

๐ŸŸก Warm (55-69)

Narasi berkembang dengan sinyal mixed. Perlu konfirmasi tambahan sebelum positioning.

โšช Neutral (40-54)

Tidak ada sinyal dominan. Pasar dalam konsolidasi atau transisi narasi.

๐Ÿ”ต Cooling (0-39)

Sentimen negatif atau momentum menurun. Tidak direkomendasikan untuk entry baru.

5. Sumber Data

Harga Real-time

CoinGecko API โ€” harga, volume 24h, market cap, dan perubahan harga multi-timeframe.

Berita & Sentimen

CryptoPanic API โ€” agregasi berita kripto dari ratusan sumber media global.

Fear & Greed

Alternative.me Fear & Greed Index โ€” indeks sentimen pasar kripto harian.

Penyimpanan Skor

Supabase (PostgreSQL) โ€” menyimpan history skor untuk analisis tren dan backtesting.

6. Keterbatasan & Transparansi

Bukan Prediksi Harga

Sistem ini mengukur sentimen dan momentum narasi, BUKAN memprediksi harga. Skor tinggi tidak berarti harga akan naik.

Data Latency

Meskipun berusaha real-time, terdapat potensi delay pada data harga (30 detik) dan berita (5-10 menit).

Bias Algoritmik

Setiap model ML memiliki bias bawaan dari data training. Kami terus melakukan evaluasi dan perbaikan metodologi.

Evolusi Sistem

Metodologi terus berkembang seiring pembelajaran dari performa model. Versi saat ini adalah v2.0 (Hybrid ML+AI).

7. Pembaruan Metodologi

Kami berkomitmen untuk secara berkala memperbarui dan meningkatkan metodologi berdasarkan backtesting, feedback komunitas, dan perkembangan terbaru dalam AI dan analisis pasar kripto. Setiap perubahan signifikan akan dikomunikasikan melalui halaman ini dan newsletter.

Dokumen ini berlaku untuk seluruh layanan yang disediakan oleh CoinSentiment.id. Untuk pertanyaan atau kekhawatiran, hubungi kami di legal@coinsentiment.id.
๐Ÿ”’ Privacy Policy๐Ÿ“‹ Terms of Serviceโš ๏ธ Disclaimer