Vol. 11, No. 1, Jan 2023, Page. 86-94
© Copyright: The Author(s)
https://jurnal.polines.ac.id/index.php/keunis
This is an open access article under the CC BY-SA license

## ANALISIS VOLATILITAS CRYPTOCURRENCY PADA SEBELUM PANDEMI DAN PADA SAAT PANDEMI COVID 19 DENGAN METODE RETURN PADA BITCOIN DAN ETHEREUM

## TOMMY KUNCARA* KHARISMA PUTRA ANUGRAH
Jurusan Akuntansi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No.100, Depok, Jawa Barat
Article History: Received  : 29-10-2022 Revised : 13-12-2022 Accepted  : 19-12-2022
Published  : 23-01-2023
Corresponding author: tommykuncara17@gmail.com
Cite this article: Kuncara,  T.,  &  Anugrah,  K.  P.  (2023). Analisis Volatilitas Cryptocurrency pada Sebelum  Pademi  dan  pada  Saat Pandemi  Covid  19  dengan  Metode Return  pada  Bitcoin  dan  Ethereum. Keunis , 11(1), 86-94.
DOI: 10.32497/keunis.v11i1.3981
Abstract : Cryptocurrencies like Bitcoin, Ethereum and are high volatility digital  commodities,  so  using  them  as  an  alternative  to  trading investments  is  very  dangerous.  Volatility  analysis,  portfolio  formation, and  implementation  forecasts  need  to  be  carried  out  to  minimize  risk levels and risk management to help investors/traders make decisions. If you estimate, its use is suitable for analyzing the returns and volatility of cryptocurrencies.  The  Metode  used  in  this  study  are  methods  of converting data into returns, detecting constancy with the ADF test, and normality testing with the JarqueBera test. The result of this study is that there are differences in the rate of return on bitcoin and ethereum coins every year, in these two crypto coins have experienced a very significant increase from before the covid 19 pandemic to covid 19. The result of this study is that there are differences in the rate of return on bitcoin and ethereum coins every year, in these two crypto coins have experienced a very significant increase from before the covid 19 pandemic to covid 19. Keywords  : Cryptocurrency Volatility, Return, Cryptocurrency
Abstrak :  Cryptocurrency  seperti  Bitcoin,  Ethereum  dan  adalah komoditas  digital  volatilitas  tinggi,  jadi  menggunakannya  sebagai alternatif  untuk  investasi    perdagangan  sangat  berbahaya.  Analisis volatilitas,  pembentukan  portofolio,  dan  perkiraan  implementasi  perlu dilakukan  untuk  meminimalkan  risiko  Tingkat  risiko  dan  manajemen risiko  untuk  membantu  investor/trader  mengambil  keputusan.  Penulis memperkirakan,  penggunaannya  cocok  untuk  menganalisis pengembalian  dan  volatilitas  cryptocurrency.  Metode  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah metode konversi data menjadi pengembalian, deteksi  keteguhan  dengan  uji  ADF,  dan  uji  normalitas  dengan  uji JarqueBera. Hasil dari penelitian ini adalah adanya perbedaan tingkat return pada koin bitcoin dan ethereum setiap tahunnya, pada kedua koin crypto ini mengalami peningkatan yang sangat signifikan dari sebelum pandemi  covid  19  sampai  covid  19.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah adanya perbedaan tingkat return pada koin bitcoin dan ethereum setiap tahunnya,  pada  kedua  koin  crypto  ini  mengalami  peningkatan  yang sangat signifikan dari sebelum pandemi covid 19 sampai covid 19. Kata kunci  : Volatilitas Cryptocurrency, Return , Cryptocurrency

## PENDAHULUAN
Mata uang kripto sudah timbul semenjak tahun 2008 ditemui oleh sekelompok orang tidak diketahui yang diberi nama Satosi Nakamoto. Mata uang kripto ataupun cryptocurrency yang maksudnya suatu perwujudan dari terdapatnya  pertumbuhan  suatu  teknologi  yang  mempunyai  serangkaian  kode  kriptografi.  Kode  tersebut  bisa dibangun sehingga kode tersebut bisa ditaruh dalam suatu fitur pc  (Robiyanto et al., 2019)
Kementerian Perdagangan (Kemendag) mencatat jumlah investor aset kripto ( cryptocurrency ) termasuk bitcoin, dogecoin,  ethereum dkk hingga Mei tahun ini sudah menembus 6,5 juta pengguna di Indonesia, dengan nilai transaksi menembus Rp 370 triliun..Besaran angka tersebut sudah melebihi jumlah investor pasar modal di Bursa Efek Indonesia (BEI) kendati jumlah investor pasar modal juga masih terus menunjukkan tren peningkatan. Sampai dengan Februari 2021, BEI mencatat jumlah investor pasar modal mencapai 4,5 juta, naik 16,35% atau bertambah 634.000 investor baru dari posisi akhir tahun 2020. Investor pasar modal ini terdiri dari investor saham, reksa dana, dan obligasi (surat utang).  Menurut data BEI yang di publikasikan melalui Instagram, per Selasa (16/2/2021), jumlah Single Investor Identification (SID) khusus saham saja mencapai 2.001.288. Angka ini tumbuh 18,05% dibandingkan jumlah investor saham pada akhir tahun lalu.
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Amanintia (2019) dengan judul analisis volalitas spilover harga bitcoin dengan harga altcoin tahun 2013-2018 menyatakan terdapat volatility spilover antara harga Bitcoin dengan harga Ethereum pada periode 7 Agustus 2015 sampai dengan 11 September 2018, dimana volatilitas harga  Bitcoin  berpengaruh  sebesar  31,03%  terhadap  harga  Ethereum.  Shock  positif  dari  harga  Bitcoin  akan meningkatkan volatilitas lebih banyak pada harga Ethereum dibandingkan shock negatif. Hubungan yang terjadi antara Bitcoin dan Ethereum adalah kausalitas berarah tunggal (satu arah) dari Bitcoin ke Ethereum Meningkatnya volatilitas crypto-currency dapat dilihat pada pergeseran ekonomi global seperti penjualan yang  menurun,  perusahaan  mengalami  krisis  keuangan,  tingkat  pengangguran  meningkat,  serta  perubahan perilaku konsumen. perubahan tersebut secara signifikan berpengaruh pada cryptocurrency. Hal ini menunjukkan fluktuasi  cryptocurrency  mengalami  ketidakstabilan  dan  tidak  teratur  dibandingkan  ekuitas,  sehingga  pasar cryptocurrency lebih berisiko dan sulit untuk diprediksi pada masa pandemi Covid-19.
Maka dari penjelesan diatas tujuan yang di harapkan dengan penelitian ini :
1. Memahami terjadinya volalitas cryptocurrency pada saat sebelum pandemi dan pada saat pandemi.
2. Memahami penyebab volalitas cryptocurrency

## TINJAUAN LITERATUR

## Cryptocurrency
Cryptocurrency adalah cara untuk membuat "kepan" virtual dan mempertahankan kepemilikan dan tawar- menawar yang disediakan transaksi untuk masalah kripto (Nuraliati & Azwari, 2018). Masalah ini dirancang agar mudah diuji, tetapi sulit dipecahkan secara komputasi. Berbagai cryptocurrency mengalokasikan keuntungan luar negeri untuk tujuan ini, dan sebagian besar audiens memberikan target hash yang hashnya dihitung, menghasilkan arus yang lebih rendah dalam semangat tertentu. Target hash (misalnya kesulitan tugas) disesuaikan untuk setiap tingkat  masuknya  di  bawah  pengaruh  efek  komputasi  keseluruhan  dari  permukaan  saluran,  yang  memiliki keuntungan memiliki konstanta lebih besar atau lebih besar dari konstanta (Amanintia, 2019).
Cryptocurrency dapat  dibagi  menjadi  dua  kategori,  yaitu:  koin  dan  token.  Seperti  dilansir www.coinmarketcap.com, coin adalah cryptocurrency yang dapat beroperasi secara mandiri, sedangkan token adalah cryptocurrency yang  mengandalkan cryptocurrency lain  sebagai  platform  untuk  mengoperasikan  uang tiruan. Teknologi Cryptocurrency memastikan bahwa mata uang virtual akan sulit jika bukan tidak mungkin untuk dipalsukan Ringkasan  buku  untuk Cryptocurrency Trading  Fundamentals  &  Technical  Analysis bagi  mereka  yang berpikir tentang cryptocurrency (Ausop & Aulia, 2018). Sejarah cryptocurrency dimulai pada tahun 1983 ketika kriptografer David Chaum menciptakan instrumen uang elektronik anonim yang disebut E-Cash . Kemudian, pada tahun  1995, DigiCash dibuat  dan  digunakan  sebagai  bentuk  pembayaran  pertama  dalam  bentuk  kriptografi elektronik menggunakan perangkat lunak dan enkripsi untuk menarik uang dari bank (Puspasari, 2020).

## Blockchain
Menurut  laporan blockchain for  Dummies  Manav  Gupta, blockchain pada  awalnya  dirancang  untuk memenuhi kebutuhan akan sistem yang efisien, hemat biaya, andal, dan aman untuk mengeksekusi dan mencatat transaksi keuangan, menurut Satoshi Nakamoto pada 2009. Tidak seperti mata uang tradisional yang dikeluarkan oleh  bank  sentral,  Bitcoin  tidak  memiliki  otoritas  pusat  dan  tidak  ada  pihak  yang  mengendalikannya  (Yeni  & Kumala, 2020). Alih-alih mengandalkan otoritas pusat untuk memantau, memverifikasi dan menyetujui transaksi dan mengelola pasokan uang, Bitcoin didukung oleh jaringan komputer peer-to-peer (Robiyanto et al., 2019).
Ciri  dari  teknologi blockchain yang  bisa  dirangkum  selaku  berikut  (1)  mempunyai  pembukuan  yang terdistribusi/ tersebar di dalam jaringan peer- to- peer dan bisa diakses oleh seluruh anggota yang tergabung di dalam jaringan tersebut, proses pembukuan tersebut senantiasa diverifikasi dengan mempratikkan konsensus yang sudah disepakati oleh tiap simpul di dalam jaringan;  (2) mempunyai data tidak berganti serta nyaman dari pergantian  karena  terdapatnya  proses  verifikasi  serta  seluruh  simpul  mempunyai  nilai  data  yang  sama;  (3) mempunyai  transparansi  buat  seluruh  anggota  sehingga  bisa  memandang  data  yang  tersimpan  di  dalam blockchain namun  tidak  bisa  mengganti  apapun;  (4)  mempunyai  suatu  media/metode  ( smart  contracts )  buat menaruh seluruh kebijakan serta ketentuan yang hendak digunakan dikala perundingan (Puspasari, 2020).

## Volatilitas
Volatilitas merupakan sesuatu dimensi statistik, terpaut dengan instrumen pasar keuangan yang ialah tidak berubah- ubah disengaja dalam fluktuasi sesuatu harga peninggalan serta dicatat selaku kisaran pergantian harga pada selisih antara harga maksimum serta minimum dalam satu periode tertentu pada tahap perdagangan, setiap hari perdagangan, bulan, serta lain- lain. Volatilitas diucap pula selaku “ request mood ” buat memandang apakah sesuatu  harga  peninggalan  hadapi  lonjakan  tajam  ataupun  melemah  (kisaran  fluktuasi)  yang  maksudnya  lagi hadapi volatilitas yang besar. Volatilitas berbeda dengan resiko, dalam perihal ini volatilitas bisa digunakan buat mengukur sesuatu kesempatan resiko, tetapi dimensi ini tidak bisa dijadikan patokan selaku sumber resiko pada transaksi. (Djari & Robiyanto, 2021; Muliyadi, 2018) Warsito (2020) mendefinisikan volatilitas selaku perlengkapan buat mengidentifikasi tingkatan resiko yang sanggup  menolong  investor  dalam  mengambil  keputusan  buat  berinvestasi.  Tidak  hanya  itu,  volatilitas  bisa digunakan dalam pembuatan portofolio, pembuatan harga, dan bisa digunakan selaku manajemen resiko. Lebih lanjut menarangkan kalau kala volatilitas besar menampilkan terdapatnya pergantian harga yang hadapi naik serta turun  dengan  sangat  kilat,  volatilitas  yang  besar  hendak  membagikan  peluang  untuk  para  investor  buat memperoleh return yang besar serta resiko yang besar. Kebalikannya apabila volatilitas rendah hingga hendak membagikan return yang kecil dan resiko yang rendah, dalam sebutan keuangan umumnya diketahui dengan“ high threat high return ” Bitcoin  (Huda & Hambali, 2020).
Bitcoin cuma berbentuk saldo yang ditaruh pada novel besar publik yang dapat diakses tiap orang secara transparan, Mata duit ini digunakan dalam bertransaksi di internet tanpa memakai perantara semacam jasa bank, Sistem yang digunakan merupakan peer to see ataupun P2P yang sistemnya bekerja tanpa penyimpanan serta administrator tunggal. Kementerian Keuangan Amerika Serikat menyebut kalau bitcoin merupakan suatu mata duit yang terdesentralisasi.
Ethereum yang secara formal diluncurkan pada tahun 2015, membolehkan kontrak pintar serta aplikasi terdistribusi (DApps) berjalan tanpa waktu henti, pemantauan, penipuan, serta intervensi pihak ketiga. Ethereum membangun jaringan blockchain yang berpusat di dekat mata duit Ethereum.

## METODE PENELITIAN
Metodologi dalam penulisan ini, metode analisis teknikal dimana penulis menggunakan data kegiatan pasar volatilitas cryptocurrency pada  koin  Bitcoin  dan  Ethereum  untuk  menghitung  seperti  apa  keadaan  pasar cryptocurrency pada  koin  Bitcoin  dan  Ethereum  dengan  menggunakan  metode  uji  normalitas  return,  Uji kestasioneran data return dengan uji Augmented Dickey Fuller (ADF) untuk menghindari regresi lancung ( spurious regression ) untuk Mentransformasikan data harga penutupan harian dua cryptocurrency yaitu Bitcoin, Ethereum.

## Jenis dan Sumber Data
Sumber  data  penelitian  ini  dibedakan  menjadi  2  yaitu  sumber  data  primer  dan  data  sekunder  objek penelitian dalam hal volatilitas harga Bitcoin dan Ethereum dari tahun 1 November  2017 – 30 Juni  2020, data yang  diperoleh  berasal  dari  situs  resmi  yang  membahas  dunia  per cryptocurrency seperti  investing.com, zipmex.com  serta  indodax.com,  serta  dicari  dan  dipastikan  kebenarannya  dan  data  yang  bersifat  mendukung keperluan data primer, seperti jurnal, buku buku, artikel serta bacaan yang berkaitan dengan tulisan ini. Teknik Pengumpulan Data
Dalam penulisan ilmiah ini, penulis menggunakan metode mengumpulkan informasi sebanyak banyaknya seperti  jurnal,  artikel  serta  buku  yang  terkait  dengan    volatilitas cryptocurrency ,  penelitian  ini  dibantu  dengan menggunakan Microsoft excel dan software Eviews10 agar perhitungannya lebih cepat dan akurat.

## Teknik Analisis
Alat yang digunakan untuk melakukan volatilitas cryptocurrency dengan menggunakan metode sebagai berikut:
1. Return Return seperti perubahan harga absolut, perubahan harga relatif, dan perubahan harga log. Ketika perubahan harga ditentukan relatif terhadap beberapa harga awal, itu dikenal sebagai return (Morgan, 2022)
𝑌 𝑡
𝑅 ( 𝑌 𝑡 ) = ln (            ) = ln( 𝑌 𝑡 ) − ln( 𝑌 𝑡 −1 )
𝑌𝑡 −1
dimana: 𝑅 ( 𝑌 𝑡 ) = return indeks harga pada waktu ke- 𝑡
𝑌 𝑡
= indeks harga pada waktu ke- 𝑡
𝑌 𝑡 − 1 = indeks harga pada waktu ke- 𝑡 − 1 t
=  waktu
2. Uji Akar unit (Augmented Dickey Fuller/ ADF)
Metode uji akar-akar unit ( unit root test ) seperti uji Augmented Dickey-Fuller, uji Phillips-Perron , dan lain-lain. Adapun metode Augmented Dickey Fuller (ADF) untuk menguji akar-akar unit (unit root test ), Uji akar-akar unit ini dikembangkan oleh Dickey-Fuller dan dikenal dengan uji akar unit Dickey-Fuller (DF). 𝑌𝑡 = 𝜌𝑌𝑡 − 1+ 𝑒𝑡 dengan − 1 ≤ 𝜌 ≤ 1 Metode uji ADF inilah yang sering kali digunakan untuk mendeteksi data stasioner atau tidak. Adapun formulasi uji ADF sebagai berikut:

## 3. Uji Normalitas Data Return
Ada  beberapa  metode  yang  bisa  digunakan  untuk  mendeteksi  apakah  data  mempunyai  distribusi normal atau tidak. Salah satu uji normalitas data dapat dideteksi dari metode yang dikembangkan oleh Jarque-Bera (JB).
HASIL DAN PEMBAHASAN Data kegiatan pasar cryptocurrency pada koin bitcoin dan ethereum 1 november 2017 – 30 juni 2020
Tabel 1. Harga Bitcoin dan Ethereum
No Tanggal Bitcoin Ethereum Harga Return Harga Return 1 01/11/17 IDR 91.480.000 IDR 4.036.000 2 02/11/17 IDR 96.201.104 0,05032 IDR 3.920.000 -0,02916 3 03/11/17 IDR 98.297.000 0,02155 IDR 4.147.000 0,05629 4 04/11/17 IDR 99.417.400 0,01133 IDR 4.010.000 -0,03346 5 05/11/17 IDR 100.200.096 0,00784 IDR 4.006.300 -0,00104 6 06/11/17 IDR 98.000.200 -0,02220 IDR 4.150.100 0,03526 7 07/11/17 IDR 98.499.904 0,00509 IDR 4.034.700 -0,02820 8 08/11/17 IDR 101.248.200 0,02752 IDR 4.153.600 0,02904 9 09/11/17 IDR 98.549.000 -0,02702 IDR 4.385.400 0,05430 10 10/11/17 IDR 91.000.096 -0,07969 IDR 4.130.100 -0,05997 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 969 28/06/20 IDR 136.650.000 0,00508 IDR 3.270.000 0,00952 970 29/06/20 IDR 132.958.000 0,00231 IDR 3.298.000 0,00852 971 30/06/20 IDR 132.296.000 -0,00499 IDR 3.270.000 -0,00852
Sumber : www.coinmarketcap.com Menunjukkan bahwa pendapatan Bitcoin, Ethereum, telah berubah secara signifikan. Hal ini dapat dilihat dengan  rata-rata  semua  data  pada  grafik  menuju  nol. Varians secara  perlahan  konstan  dari  waktu  ke  waktu, menunjukkan bahwa nilai pengembalian Bitcoin, Ethereum, tidak berubah dengan volatilitas rendah. Namun, tidak bisa begitu saja dianalisis secara grafis untuk membuktikan bahwa ketiga data  kembalian itu stasioner. Perlu dilakukan pengujian khusus untuk mendeteksi masalah stasioneritas berupa pengujian unit root.

## Uji ADF Bitcoin
Uji ADF Bitcoin disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 2. Perhitungan ADF Data Return Bitcoin No Δ 𝑌𝑡 𝑌𝑡 − 1 Δ 𝑌𝑡 −Δ 𝑌 ̅ 𝑡 𝑌𝑡 − 1 − 𝑌 ̅ 𝑡 − 1 ( 𝑌𝑡 − 1 − 𝑌 ̅ 𝑡 − 1)( Δ 𝑌𝑡 −Δ 𝑌 ̅ 𝑡 )
( 𝑌𝑡 − 1 − 𝑌 ̅ 𝑡 − 1) 2 1 -0,0287677904 0,0503204645   -0,0287108265 0,0499353843   -0,0014336862   0,0024935426 2 -0,0102190334 0,0215526742   -0,0101620695 0,0211675939   -0,0002151066   0,0004480670 3 -0,0034916427 0,0113336408   -0,0034346788 0,0109485605   -0,0000376048   0,0001198710 4 -0,0300416253 0,0078419981   -0,0299846615 0,0074569178   -0,0002235932   0,0000556056 5 0,0272856813 -0,0221996272 0,0273426452   -0,0225847075   -0,0006175256   0,0005100690 6 0,0224333004 0,0050860541 0,0224902643 0,0047009738 0,0001057261   0,0000220992 7 -0,0545403961 0,0275193545   -0,0544834323 0,0271342742   -0,0014783684   0,0007362688 8 -0,0526722833 -0,0270210416   -0,0526153194   -0,0274061219 0,0014419819   0,0007510955 9 0,0462775721 -0,0796933250 0,0463345360   -0,0800784052   -0,0037103957   0,0064125510 10 -0,0132063522 -0,0334157528   -0,0131493884   -0,0338008331 0,0004444603   0,0011424963 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 969 0,0180647141 -0,0129782985 0,0181216780   -0,0133633788   -0,0002421668   0,0001785799 970 -0,0027672073 0,0050864156   -0,0027102434 0,0047013354   -0,0000127418   0,0000221026 971 -0,0073106608 0,0023192083   -0,0072536970 0,0019341280   -0,0000140296   0,0000037409 Δ 𝑌 ̅ 𝑡 = − 0,0000569639 𝑌 ̅ 𝑡 − 1 =0,0003850802 Σ -1,6656034464 1,6267742399
Sumber: Data diolah Setelah itu maka akan dicari nilai 𝛼 0 dan 𝛾 sebagai berikut :
= − 0,0000569639 − ( − 1,0238688353)(0,0003850802) = 0,0003373078
Maka didapatkan persamaan regresi ADF sebagai berikut: 𝑝
Δ 𝑌𝑡 = 𝛼 0 + 𝛾𝑌𝑡 − 1 + ∑ 𝛽𝑖 Δ 𝑌𝑡 − 𝑖 +1 + 𝑒𝑡 𝑖 =2
𝑝
Δ 𝑌 𝑡 = 0,0003373078 + − 1,0238688353 𝑌 𝑡 − 1 + ∑ 𝛽 𝑖 Δ 𝑌 𝑡 − 𝑖 +1 + 𝑒 𝑡 𝑖 =2
Sedangkan untuk mencari nilai standard error dari 𝛾 digunakan persamaan di mana ( 𝑌 𝑡 − 1 − 𝑌 ̅ 𝑡 − 1 ) 2 = ∑ 𝑦 𝑡 2 − 1 dengan 𝜎 = 0,0409311577 dan didapatkan:

## 𝑆𝑒
Adapun dengan didapatkan nilai 𝛾 dan 𝑆𝑒 ( 𝛾 ), maka dapat mendeteksi kestasioneran data return Bitcoin .
𝛾 ̂ − 1,0238688353 ADF = = = − 31,9046466432
𝑆𝑒 ( 𝛾 ̂ ) 0,0320915272
Dengan Membandingkan nilai ADF dengan nilai krisis MacKinonn 𝛼 = 1%; 𝛼 = 5%; 𝛼 = 10% yaitu masing- masing -3,436864; -2,864305; -2,568294, maka nilai statistik ADF -31,90464665 lebih rendah dari nilai signifikan MacKinnon, sehingga dapat disimpulkan bahwa data return Bitcoin telah diperbaiki.

## Uji ADF Ethereum
Uji ADF Ethereum disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 4. Perhitungan ADF Data Return Ethereum No Δ 𝑌𝑡 𝑌𝑡 − 1 Δ 𝑌𝑡 −Δ 𝑌 ̅ 𝑡 𝑌𝑡 − 1 − 𝑌 ̅ 𝑡 − 1 ( 𝑌𝑡 − 1 − 𝑌 ̅ 𝑡 − 1)( Δ 𝑌𝑡 −Δ 𝑌 ̅ 𝑡 )
( 𝑌𝑡 − 1 − 𝑌 ̅ 𝑡 − 1) 2 1 0,0854559762 -0,0291624487 0,0854347236   -0,0291837012   -0,0024933014   0,0008516884 2 -0,0897627869 0,0562935275   -0,0897840394 0,0562722749   -0,0050523522   0,0031665689 3 0,0324214597 -0,0334692594 0,0324002072   -0,0334905120   -0,0010850995   0,0011216144 4 0,0363121079 -0,0010477997 0,0362908554   -0,0010690522   -0,0000387968   0,0000011429 5 -0,0634647891 0,0352643082   -0,0634860416 0,0352430557   -0,0022374421   0,0012420730 6 0,0572439594 -0,0282004808 0,0572227069   -0,0282217334   -0,0016149240   0,0007964662 7 0,0252619351 0,0290434786 0,0252406825 0,0290222260 0,0007325408   0,0008422896 8 -0,1142846356 0,0543054136   -0,1143058882 0,0542841611   -0,0062049992   0,0029467701 9 0,1062978134 -0,0599792220 0,1062765609   -0,0600004745   -0,0063766441   0,0036000569 10 -0,0293569893 0,0463185915   -0,0293782418 0,0462973389   -0,0013601344   0,0021434436 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 969 0,0432210504 -0,0336957056 0,0431997978   -0,0337169582   -0,0014565658   0,0011368333 970 -0,0009991055 0,0095253447   -0,0010203580 0,0095040922   -0,0000096976   0,0000903278 971 -0,0170524785 0,0085262392   -0,0170737310 0,0085049867   -0,0001452119   0,0000723348 Δ 𝑌 ̅ 𝑡 = 0,0000212525 𝑌 ̅ 𝑡 − 1 = − 0,0002079690 Σ -2,6390162432   2,4608956983 Sumber: Data diolah
Setelah itu maka akan dicari nilai 𝛼 0 dan 𝛾 sebagai berikut :
= 0,0000212525 − ( − 1,0723803715)( − 0,0002079690) = − 0,0002017693 Maka didapatkan persamaan regresi ADF sebagai berikut: 𝑝 Δ 𝑌𝑡 = 𝛼 0 + 𝛾𝑌𝑡 − 1 + ∑ 𝛽𝑖 Δ 𝑌𝑡 − 𝑖 +1 + 𝑒𝑡 𝑖 =2
𝑝
Δ 𝑌 𝑡 = − 0,0002017693 + − 1,0723803715 𝑌 𝑡 − 1 + ∑ 𝛽 𝑖 Δ 𝑌 𝑡 − 𝑖 +1 + 𝑒 𝑡 𝑖 =2
Sedangkan untuk mencari nilai standard error dari 𝛾 digunakan persamaan  di mana ( 𝑌 𝑡 − 1 − 𝑌 ̅ 𝑡 − 1 ) 2 = ∑ 𝑦 𝑡 2 − 1 dengan 𝜎 = 0,0503427562 dan didapatkan
𝑆𝑒
Adapun dengan didapatkan nilai 𝛾 dan 𝑆𝑒 ( 𝛾 ), maka dapat mendeteksi kestasioneran data return Ethereum seperti pada persamaan .
𝛾 ̂ − 1,0723803715 ADF = = = − 33,4163084589
𝑆𝑒 ( 𝛾 ̂ )              0,0320915272
Dengan membandingkan nilai ADF terhadap nilai kritis MacKinnon 𝛼 = 1%; 𝛼 = 5%; 𝛼 = 10% yaitu masing- masing  -3,436864;  -2,864305;  -2,568294,  maka  nilai  statistik  ADF  -33,4163084589  lebih  kecil  dari  nilai  kritis MacKinnon sehingga dapat disimpulkan bahwa data return Ethereum telah stasioner pada tingkat level
Uji Normalitas Data Return
Uji Normalitas data return disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Uji Normalitas Data Return Cryptocurrency Cryptocurrency Skewness Kurtosis  Jarque-Bera Prob Jarque-Bera Normalitas Bitcoin -1,064630   23,34740 16951,30 0,000000 Tidak Normal Ethereum -1,514258   18,32225 9879,707 0,000000 Tidak Normal Sumber: Data diolah
Sedangkan  perhitungan  koreksi Cornish-Fisher  Expansion pada  data  return  Bitcoin  untuk  tingkat kepercayaan 95% ( 𝑍 𝛼 = 1,645) adalah:
Hasil perhitungan koreksi Cornish Fisher Expansion pada data return Ethereum untuk tingkat kepercayaan 95% ( 𝑍 𝛼 = 1,645) adalah:
Uji  normalitas  data  return  melalui  metode  yang  dikembangkan Jarque-Bera (JB),  dengan  tujuan  untuk menguji normal atau tidaknya suatu faktor pengganggu. Jika nilai statistik dari JB lebih besar dari nilai kritis chi square, maka disimpulkan data  return tidak berdistribusi normal dan sebaliknya. Namun jika data  return tidak berdistribusi normal, maka dengan tingkat kepercayaan tertentu atau 𝛼 yang akan digunakan dalam mengestimasi value at risk (VaR) harus dihitung menggunakan persamaan Cornish-Fisher Expansion .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ilmiah  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis,  maka  penulis  dapat  menarik kesimpulan bahwa :
1. Estimasi value at risk (VaR) pada tingkat kepercayaan 95% yang dikoreksi dengan pendekatan Cornish-Fisher Expansion untuk  periode 𝑡 =973  (1  Juni  2020)  dengan  holding  period  satu  hari  untuk  kedua  return cryptocurrency masing-masing yaitu: 0,0207032814; 0,0313678477. Jika seorang investor akan melakukan suatu  investasi/trading  awal  pada  Bitcoin  dan  Ethereum  masing-masing  sebesar  Rp100.000.000,  maka terdapat  kemungkinan  investor/trader  akan  mengalami  kerugian  maksimum  sebesar  Rp2.070.328,14  pada investasi Bitcoin, Rp3.136.784,77 pada investasi Ethereum.
2. Berdasarkan hasil analisis data laporan volatilitas cryptocurrency pada koin Bitcon dan Ethereum pada saat sebelum covid dan pada saat pandemi covid 19 Setelah diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia rata- rata  harga  ethereum  dan  bitcoin  mengalami  penurunan  dibandingkan  dengan  sebelum  di  umumkannya pandemi  covid  -19  di  Indonesia Cryptocurrency menghasilkan  return  yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan dengan  return  pada  beberapa  indeks  pasar  modal  di  Indonesia  dimana  nilai cryptocurrency yang  relatif meningkat dan munculnya jenis mata uang kripto lainnya yang semakin banyak terdapat pola berbeda antara return  pada  valuta  asing  dengan cryptocurrency yang  memberikan  implikasi  dimana cryptocurrency seharusnya tidak diperlakukan seperti investasi pada valuta asing dan sebagai alat tukar melainkan sebagai komoditas.

## IMPLIKASI PENELITIAN DAN BATASAN PENELITIAN
Penelitian ini hanya menggunakan metode analisis teknikal yaitu berdasarkan pengukuran statistik dan matematis atas histori harga cryptocurrency terkait di masa lalu. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan  atau  menggabungkan  metode  analisis  fundamental  maupun  analisis  bandarmologi,  sehingga diharapkan hasil penelitian selanjutnya dapat dijadikan acuan portofolio tingkat risiko yang tepat dan valid untuk diterapkan investor/trader untuk meminimalkan risiko kerugian berinvestasi/trading.
Bagi masyarakat, hasil penelitian ini berguna untuk meningkatkan minat baca lewat jurnal-jurnal ilmiah dan rasa ingin tahu sebelum terjun berinvestasi pada cryptocurrency dimana banyak sekali platfom yang belum berizin bappeti sehingga banyak muncul koin koin yang berujung scam atau penipuan, tips bagi masyarakat sebelum terjun yang paling awal adalah harus mengerti cryptocurrency itu apa lalu mencari platform jual beli cryptocurrency yang sudah mendapatkan izin dari bappeti, kemudian mencari tahu tentang koin yang mau dibeli terutama pada data history, fundamental koin itu sendiri.

## DAFTAR PUSTAKA
Amanintia, A. (2019). Analisis Volatility Spillover Harga Bitcoin Dengan Harga Altcoin Tahun 2013-2018. Jasa (Jurnal Akuntansi, Audit Dan Sistem Informasi Akuntansi) , 3 (2), 183–194.
Ausop, A. Z., & Aulia, E. S. N. (2018). Teknologi Cryptocurrency Bitcoin Dalam Transaksi Bisnis Menurut Syariat Islam. Jurnal Sosioteknologi , 17 (1), 74–92.
Djari, Y. R., & Robiyanto, R. (2021). Day Of The Week Effect Dan Volatilitas Cryptocurrency Pada Masa Pandemi Covid-19. Financial Review , 4 (1), 1–17.
Huda, N., & Hambali, R. (2020). Risiko Dan Tingkat Keuntungan Investasi Cryptocurrency. Manaj. Dan Bisnis , 17 (1), 72–84.
Morgan, J. (2022). Systemic Stablecoin And The Defensive Case For Central Bank Digital Currency: A Critique Of The Bank Of England’s Framing. Research In International Business And Finance , 62 , 101716. MULIYADI,  H.  (2018). PENGARUH  RETURN  DAN  VOLUME  PERDAGANGAN  TERHADAP  VOLATILITAS CRYPTO INDEX (CRIX) . Universitas Gadjah Mada.
Nuraliati, A., & Azwari, P. C. (2018). Akuntansi Untuk Cryptocurrency. I-Finance: A Research Journal On Islamic Finance , 4 (2).
Puspasari, S. (2020). Perlindungan Hukum Bagi Investor Pada Transaksi Aset Kripto Dalam Bursa Berjangka Komoditi. Jurist-Diction , 3 (1), 303–330.
Robiyanto, R., Susanto, Y. A., & Ernayani, R. (2019). Examining The Day-Of-The-Week-Effect And The-Month- Of-The-Year-Effect In Cryptocurrency Market. Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 23 (3), 361–375. Setiawan, E. P. (2020). Analisis Potensi Dan Risiko Investasi Cryptocurrency Di Indonesia. Jurnal Manajemen Teknologi , 19 (2), 130–144.
Warsito,  O.  L.  D.  (2020).  Analisis  Volatilitas  Cryptocurrency,  Emas,  Dollar,  Dan  Indeks  Harga  Saham  (Ihsg).
International Journal Of Social Science And Business , 4 (1), 40–46. Yeni, M., & Kumala, D. (2020). Teknologi Blockchain Untuk Transparansi Dan Keamanan Pada Era Digital .