## History:
Received  : 25 April 2023 Revised  : 10 Mei 2023 Accepted : 23 Juni 2023 Published : 25 Agustus 2023
Publisher: LPPM Universitas Darma Agung Licensed: This work is licensed under Attribution-NonCommercial-No Derivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)

## Jurnal Darma Agung
Volume: 31, Nomor: 4, (2023), Agustus: 957 - 969
https://dx.doi.org.10.46930/ojsuda.v31i4.3557

## PENGARUH PERILAKU INVESTASI TERHADAP KEPUTUSAN INVESTASI CRYPTOCURRENCY DI INDONESIA
Jimmy Carlos Simamora 1)
Bina Nusantara Business School, Jakarta, Indonesia 1)
Corresponding Author : Jimmy.simamora@binus.ac.id 1)

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  perilaku  investasi  terhadap  pengambilan keputusan  investasi  cryptocurrency  di  Indonesia.  Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  hypothesis testing dan penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan  kuesioner  yang  dibagikan  melalui  link  social  media.  Pemilihan  sampel  menggunakan teknik  purposive  sampling,  dengan  jumlah  sampel  107  responden.  Untuk  menjawab  masalah  dan menguji  hipotesis  yang  diajukan  dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  regresi  linear  berganda. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan investment behaviour terhadap investment decision pada pengguna cryptocurrency di Indonesia. Selain itu, terdapat pengaruh positif  dan  signifikan  demography  terhadap  investment  decision  pada  pengguna  cryptocurrency  di Indonesia.

## Kata kunci: Transformasi, Digitalisasi Pendidikan, Galeri Virtual

## Abstract
This  research  analyses  the  effect  of  investment  behavior  in  making  cryptocurrency  investment  decisions  in Indonesia. The type of research used is hypothesis testing and this research uses a quantitative approach. Collecting data  in  this  study  used  a  questionnaire  distributed  via social  media  links.  The  sample selection  used  a  purposive sampling technique, with a total sample of 107 respondents. To answer the problem and test the hypotheses proposed in this study, researchers used multiple linear regression. The results of this study indicate that there is a positive and significant effect of investment behavior on investment decisions among cryptocurrency users in Indonesia. In addition, there is a positive and significant demographic effect on investment decisions among cryptocurrency users in Indonesia.

## Keywords: Perilaku Investasi, Keputusan Investasi, Cryptocurrency

## PENDAHULUAN
Di  era  sekarang  ini,  sudah  banyak  investor  tertarik  pada  cryptocurrency  sebagai salah  satu  alternatif  investasi  selain  di  pasar  modal  (Saputra  et  al.,  2022).  Ketertarikan ini disebabkan oleh banyak faktor pendukung, (1) mudahnya melakukan investasi pada cryptocurrency  (Alqaryouti  et  al.,  2020);  (2)  tidak  secara  langsung  dipengaruhi  oleh inflasi  atau  indikator  ekonomi  makro  lainnya  (Widyastuti  &  Hermanto,  2021);  (3) cryptocurrency memiliki banyak jenis mata uang seperti BTC, ETH, DOGE, dll; dan (4)
sejumlah  penelitian  bahkan  menyoroti  potensi  salah  satu  jenis  cryptocurrency  yaitu bitcoin sebagai mata uang virtual dengan masa depan cerah (Plassaras, 2013).
Cryptocurrency  ditetapkan  legal  menjadi  komoditas  yang  bisa  diperjual  belikan pada  Indonesia,  tetapi  bukanlah  sebagai  alat  pertukaran  sebagaimana  valuta  asing. Sebagai  komoditas,  valuta  cryptocurrency  bukan  alat  untuk  membayar,  hingga perbankan  ataupun  lembaga  finansial  lain  tidaklah  wajib  memberikan  pelayanan pertukaran  ataupun  perdagangan  valuta  cryptocurrency  sebagaimana  valuta  asing (Yohandi et al, 2017).
Adanya  berbagai  macam  jenis  mata  uang  pada  cryptocurrency,  sisi  positif,  sisi negatif  yang  sudah  dipaparkan  sebelumnya,  dan  tak  jarang  kegagalan  investor  dalam melakukan  investasi  menimbulkan  berbagai  pertimbangan  sebelum  mengambil keputusan.  Dalam  melakukan  keputusan  investasi,  digunakan  penggabungan  antara ilmu  psikologi  serta  ilmu  finansial  yang  dikenal  sebagai  tindakan  finansial. Behaviour finance merupakan  pembahasan  yang  mengkaji  bagaimanakah  peristiwa  psikologi memberikan  pengaruh  tindakan  keuangan  (Shefrin,  2000).  Behavioral  finance menerangkan terkait motif-motif investor meliputo faktor psikis serta tingkat dari segi itu memberikan pengaruh tahapan pengambilan ketetapan (Ricciardi dan Simon, 2000). Behavioral finance menernangkan peristiwa psikologi memberikan pengaruh tindakan finansial salah satunya perilaku investasi.
Perilaku  investasi  yang  merupakan  bagian  dari  behavioral  finance  ini  adalah pekerjaan  yang  wajib  dilaksanakan  secara  teliti  untuk  investor  agar  meminimalisir tingkatan  kerugian  serta  meminimalisir  resiko investasi  adalah  permintaan  pengambil ketetapan  pada  penentuan  pilihan  (Naiborhu,  2008).  Dalam  pengambilan  ketetapan investasi,  investor  harus  memahami  konsep  dasar  dari  kegiatan  itu  sendiri.  Hal  ini berkaitan  dengan bagaimana  investor  harus berperilaku  sebelum  membuat  keputusan investasi.  Menurut  Widayat  (2010),  perilaku  investasi  bisa  ditelaah  dengan  langsung oleh  investor  menurut  motivasi  ataupun  masukan  pihak  lainnya  guna  melakukan peningkatan  kekayaan  diperiode  yang  akan  datang.  Sehingga,  sering  kali  terjadi perilaku  investasi  yang  bersifat  tidak  rasional  yaitu herding  behavior.  Herding  behavior terjadi karena investor yang meniru perilaku investor lainnya dalam menetukan pilihan untuk berinvestasi daripada melakukan analisis sendiri dalam keputusan investasinya.
Berdasarkan  teori  yang  sebelumnya  telah  dikemukakan,  ada  beberapa  penelitian yang  mendukung  mengenai  perilaku  investasi  pada  ketetapan  investasi  dalam cryptocurrency.  Pengkajian  pertama  yang  dilaksanakan  Pranyoto,  et  al  (2020) membuktikan bahwa tidak adanya perilaku herding dalam keputusan investasi bitcoin di  Kota  Lampung.  Investor  condong  menerima  informasi  dan  melaksanakan  analisa secara  baik  guna  memilih  saham.  Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh Nurbarani  dan  Soepriyanto  (2021)  membuktikan  bahwa  perilaku  herding  tidak memberikan  pengaruh  ketetapan  investasi  cryptocurrency  yang  dilaksanakan  para investor di Malaysia.

## a. Perilaku Investasi
Dalam  kajiannya  perilaku  investasi  saling  berhubungan  dengan  financial  behavior yaitu  mengacu  kepada  pembahasan  terkait  bagaimanakah  individu  bertindak  dengan aktual  pada  penentuan  ketetapan-ketetapan  finansial  termasuk  melakukan  investasi (Alteza,  2021).  Beberapa  tokoh  mengemukakan  pendapatnya  mengenai  perilaku keuangan. Secara sederhana Manurung (2012), mengartikan perilaku keuangan sebagai suatu  pendekatan  ilmu  psikologi  serta  finansial  dalam  menelaah  individu melaksanakan  ketetapan  finansial.  Selanjutnya,  Bodie  dkk  (2016)  menjelaskan bahwasanya  tindakan  finansial  ialah  sebuah  konsep  yang  mengutarakan  terkait pembentukan ketetapan yang dilandaskan kepada pemikiran manusia.

## b. Keputusan Investasi
Sebenarnya  istilah  investasi  bisa  dihubungkan  terhadap  beragam  kegiatan,  tetapi umumnya  investasi  lebih  cenderung  dihbungkan  terhadap  kegiatan  perekonomian. Pada pelaksanaannya, aktivitas investasi termasuk diantaranya pemahaman dasar yang memanglah  dirasa  butuh  guna  ditinjau  pastinya  sebagai  asas  sebelum  memutuskan melaksanakan investasi dan guna mengorganisirkan kegiatan serta risiko pada aktivitas investasi itu.  Diantara target investor melaksanakan investasi ialah memperoleh profit yang  akan  diterima  di  masa  yang  akan  datang.  Guna  mendapatkan  tingkatan penghasilan  yang  maksimum,  investor  wajib  menetapkan  keputusan  instrument investasi yang benar dalam penggunaannya.

## c. Cryptocurrency
Cryptocurrency  adalah  satu  diantara  model  valuta  yang  tersebar  di  dunia. Cryptocurrency  ialah  aset  virtual  ataupun  digital  yang  dipakai  individu  guna bertransaksi  membeli  barang  ataupun  layanan  (Burhanuddin,  2022).  Cryptocurrency pun  bisa  dipakai  menjadi  investasi  serta  media  pembayaran  yang  memungkinkan transaksi  unang  dengan  privasi,  cepat,  serta  murah  memakai  platform  ataupun perbankan.  Cryptocurrency  berdasarkan  teori  ialah  valuta  yang  kebal  terhadap intervensi  pemerintahan  dikarenakan  tidaklah  berasals  serta  dibentuk  dari  bangsa mana  saja.  Nilai  Cryptocurrency  sendiri  diberikan  pengaruh  permintaan  serta penawaran  sebagaimana  aset  dagang  lainnya  pada  teori  ekonomi  hingga  pergerakan harganya  terpengaruh  sistem  market  yang  ada.  Pastinya  apabila  volume  permintaan banyak  tetapi  stok  ataupun  jumlahnya  berkurang,  sehingga  nilai  mengalami peningkatan begitu juga kebalikannya (Subagja, 2018).

## d. Demografi
Demografi  adalah  penjelasan  umum  dari  individual,  yang  bisa  membuktikan keadaan invidiual ataupun kelompok pada suatu pengkajian. Pendapat United Nations Multilingual  Demographic,  ialah  demografi  adalah  pembahasan  ilmiah  terkait
kependudukan  yang  berhubungan  terhadap  jumlah  ataupun  ukuran  masyarakat, struktural  dan  perkembangan  penduduk.  Demografi  menolong  guna  meninjau perbedaan tindakan individu untuk menghadapi sebuah kondisi, pada perihal ini ialah preferensi risiko pengambilan ketetapan investasi.

## METODE PENELITIAN
Peneliti  menetapkan  target  jumlah  sampel  sebanyak  107  responden.  Jumlah  ini sudah  selaras  terhadap  karakteristik  jumlah  sampel  yang  diputuskan  Roscoe  (dikutip Amirullah,  2015)  yang  menjelaskan  bahwasanya  jumlah  sampek  yang  benar  untuk mayoritas pengkajian ialah 30 sampai 500 sampel.
Model pengkajian ini meliputi pada model pengkajian hypotesis testing. Pengkajian ini  memakai  pendekatan  kuantitatif,  ialah  pendekatan  pengkajian  yang  melakukan analisa  variabel  yang  dikaji  menggunakan  data  yang  memiliki  bentuk  angka-angka serta statistik (Syahrum dan Salim, 2012).
Hipotesis diuji melalui eksperimen dengan menggunakan skenario yang sebenarnya untuk  menguji  hipotesis.  Dalam  penelitian  ini,  beberapa  pemeriksaan  manipulasi dilakukan  sebelum  eksperimen  utama  guna  memastikan  bahwasanya  koresponden mengerti serta bereaksi sebagaimana yang dikehendaki terhadap minat yang ada pada variabel bebas (Hoewe, 2017). Kriteria sampel pada pengkajian ini ialah individu yang melaksanakan investasi dalam cryptocurrency. Pemeriksaan manipulasi dilakukan dari tanggal  13  Mei  2022  hingga  15  Mei  2022  dan  kemudian  eksperimen  utama  dilakukan dari tanggal 20 Mei 2022 hingga 22 Mei 2022.
Menurut  sumber  datanya,  Pengkajian  ini  memakai  metode  mengumpulkan  data dengan  kuesioner,  yang  mana  responden  dimintai  guna  melakukan  pengisian pernyataan  dalam  kuesioner  dengan  jawaban  yang  selaras  terhadap  dirinya.    Data diolah  serta  dianalisa  memakai  regresi  linier  berganda  guna  melakukan  pengujian hipotesis  pengkajian.  Proses  uji  pada  hipotesis  dilakukan  perumusan  menggunakan teknik PLS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Saat  ini  pertumbuhan  cryptocurrency  memanglah  sedang  signifikannya,  terdapat banyak  faktor  yang  melandasi  adanya  perihal  itu.  Dalam  waktu  yang  cukup  singkat kegiatan  pembelian  bertujuan  guna  mempunyai  aset  cryptocurrency  yang  setelah  itu dikenal  sebagai  Investasi  cryptocurrency  terdapat  kenaikan  yang  relatif  signifikansi tidaklah ayal memang jumlah pemainnya ataupun investornya adalah generasi milenial yang lebih terbuka pemikirannya berkaitan pertumbuhan teknologi.
Survei  ini  memiliki  responden  sebanyak  107  orang,  89.72%  laki-laki  dan  10.28% wanita.  Faktor  kuat  serta  merupakan  potensi  pokok  dibalik  kecilnya  jumlah  investor bergender  perempuan  mungkin  menurut  kurangnya  wawasan  investasi  serta keeangganan  pada  risiko  yang  diterima,  adapun  kaum  lelaki  sendiri  condong  lebih
berani  guna  mengambil  risiko.  Menurut  hasil  instrument  yang  sudah  disebarkan, investor  terbanyak  justru  berasal  dari  kalangan  dewasa  awal  hingga  dewasa  akhir dengan rentang usia 26-45 tahun sebanyak 87.85%, usia > 45 tahun sebanyak 8.41%, dan usia 18-25 tahun sebanyak 3.74%. Survei yang dilaksanakan peneliti yang menunjukkan bawhasanya  kebanyakan  investor  cryptocurrency  ialah  kaum  milenial  berusia  26-45 tahun.
Hasil  instrument  menyatakan  bahwa  monthly  income  dari  para  responden  paling dominan ialah dengan nominal 5-15 million sebanyak 57.94%, income dengan nominal >  15  million  sebanyak  33.64%,  dan  income  dengan  <  5  million  sebanyak  8.42%.  Status Pendidikan para responden yaitu bachelor degree sebanyak 81.31%, senior high school sebanyak  2.80%,  dan  master  degree  sebanyak  15.89%.  Marital  status  para  responden 59.81% dengan status belum menikah, dan 40.19% dengan status menikah.
Trading  duration  para  responden  <  1  tahun  sebanyak  71.96%,  between  1-2  tahun sebanyak  19.63%,  >  2  tahun  sebanyak  8.41%.  Frequency  check  para  responden  yaitu, several times a day sebanyak 50.47%, once a day sebanyak 26.17%, less often sebanyak 23.36%.  Investment  model  para  responden,  invest  every  day  sebanyak  12.15%,  short term  investor  40.19%,  medium  term  investor  14.95%,  dan  long  term  investor  32.71%. 71.96% melakukan trade on margin, dan 28.04% tidak melakukan trade on margin.
Teknik statistik yang dipakai guna melakukan pengujian hipotesis pada pengkajian ini ialah PLS. Pada SEM terdapat dua jenis yang tercipta, ialah jenis pengukuran serta jenis  struktural.  Jenis  pengukuran  ini  menerangkan  rasio  varian  tiap  variabel  manife yang  bisa  diterangkan  pada  variabel  laten.  Dengan  model  pengukuran  kemudian dipahami  indikator  manakah  yang  dominan  pada  penciptaan  variabel  laten.  Sesudah modal proses ukur tiap variabel laten dijelaskan, kemudian diterangkan jenis struktural yang  kemudian  membahas  efek  tiap-tiap  variabel  laten  eksogen  pada  variabel  laten endogen.  Pada  pengkajian  ini,  Investment  Behavior  sebagai  X1,  Demography  sebagai X2, dan Investment Decision sebagai Y.
Alat bantu yang dipakai ialah software Smart PLS Versi 4 yang disusun khusus guna memperkirakan  persamaan  struktural  berbasis  variance.  Jenis  struktural  pada pengkajian ini dijelaskan dalam Gambar 1 dibawah:

## Gambar 1. Model Struktural
Dengan  kontruk  laten  ialah  menuju  tolak  ukur  yang  membuktikan  bahwasanya
pengkajian  memakai  tolak  ukur  reflektif  yang  relatif  selaras  guna  melakukan pengukuran  persepsi.  Korelasi  yang  hendak  dikaji  disimbolkan  melalui  anak  panah antar konstruk.

## a. Analisis Outer Model
Proses  uji  jenis  pengukuran  dipakai  guna  menetapkan  spesifikasi  korelasi  variabel laten  dan  variabel  manifesnya,  proses  uji  ini  mencangkup  convergent  validity, discriminant validity serta reliabilitas.

## b. Convergent Validity
Convergent validity dari measurement model dengan indikator refleksif bisa ditinjau melalui  hubungan  antar  score  item/indikator  dan  score  konstruknya.  Menurut  Chin (1998)  dalam  Ghozali  (2012),  sebuah  korelasi  bisa  disebut  mencukupi  validitas konvergen  jika  mempunyai  angka loading melebihi  0,5.  Output  membuktikan bahwasanya loading  factor memberi  angka  di  atas  yang  disarankan  ialah  sejumlah  0,5. Hingga indikator-indikator yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi validitas konvergen ( convergent validity ). Model struktural dalam penelitian ini ditampilkan pada Gambar berikut ini :
Gambar 2. Output Loading Factor
Output  Smart  PLS  untuk  loading  factor  memberikan  hasil  nilai  yang  lebih  dari  0,5 maka  dinyatakan  semua  indikator  merupakan  indikator  yang  valid  untuk  mengukur konstruknya.

## c. Discriminant Validity
Dalam  bagian  ini  hendak  dijelaskan  perolehan  pengujian  discriminant  validity. Pengujian  discriminant  validity  menggunakan  nilai  cross  loading.  Suatu  indikator dinyatakan  memenuhi  discriminant  validity  jika  angka  cross  loading  indikator  dalam variabelnya  ialah  yang  paling  besar  dibanding  variabel  yang  lain.  Dibawah  ini  ialah angka cross loading masing-masing indicator:

## Tabel 1. Output Dicrimiant Validity
Investment Behaviour (X1) Demography (X2) Investment  Decision (Y) IB 1 0.921 0.810 0.866
Investasi Cryptocurrency Di Indonesia IB 2 0.810 0.736 0.717 IB 3 0.939 0.868 0.925 IB 4 0.925 0.906 0.887 IB 5 0.942 0.810 0.981 IB 6 0.839 0.774 0.755 IB 7 0.831 0.753 0.733 IB 8 0.831 0.739 0.683 IB 9 0.952 0.924 0.867 D 0.916 1,000 0.829 ID 0.935 0.829 1,000
Berdasarkan tabel 3 diatas menyatakan bahwa ada beberapa indikator pada variabel penelitian  memiliki  nilai  cross  loading  yang  lebih  kecil  dibandinngkan  dengan  nilai cross loading pada variabel lainnya sehingga harus diketahui dan diamati lebih lanjut.
Cara  lain  melaksanakan  p  engukuran  discriminant  validity  adalah  melihat  nilai square root of average variance extracted (AVE). Nilai yang disarankan ialah di atas 0,5 untuk  model  yang  baik.  Pengujian  selanjutnya  adalah  composite  reliability  dari  blok indikator  yang  mengukur  konstruk.  Sebuah  konstruk  dikatakan  reliable  jika  nilai composite reliability di atas 0,60.
Lalu  juga  bisa  didapati  melalui  metode  melihat  reliabilitas  konstruuk  atau  variabel laten  yang  dilakukan  pengukuran  melalui  meninjau  angka  cronbachs  alpha  dari  blok indikator  yang  mengukur  konstruk.  Sebuah  konstruk  dinyatakan  reliable  jika  nilai cronbachs  alpha  diatas  0,7.  Berikut  ini  tabel  nilai  loading  guna  konstruk  variabel pengkajian  yang  dihasilkan  dari  mengoperasikan  software  Smart  PLS  pada  tabel berikutnya:
Tabel 2. Construct Reliability and Validity Cronbach's Alpha Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) Demography 0.967 0.971 0.791
Berdasarkan  tabel  tersebut  membuktikan  bahwasanya  AVE  mempunyai  konstruk  > 0,50  artinya  konstruk  reliable.  Sehingga  bisa  dinyatakan  bahwasanya  variabel mempunyai discriminant validity yang besar.
Adapun  bisa  didapati  bahwa  angka  composite  reliability  variabel  menampilkan angka  konstruk  >  0,60.  Perolehan  tersebut  membuktikan  variabel  sudah  mencukupi
composite  realibility,  hingga  bisa  diambil  kesimpulan  bahwasanya  seluruh  variable mempunyai tingkatan realinilitas yang tinggi.
Kemudian  tabel  tersebut  cronbach’s  alpha  variabel  menunjukkan  nilai  konstruk  > 0,70  sehingga  perolehan  ini  menunjukan  bahwa  variabel  penelitian  telah  memenuhi persyaratan nilai cronbach’s alph a, sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel mempunyai tingkatan realibilitas yang tinggi.
Sehingga  bisa  diambil  kesimpulan  bahwasanya  indikator  yang  dipakai  pada pengkajian  ini  sudah  mempunyai  discriminant  validity  yang  tinggi  dalam  menyusun variabelnya masing-masing.

## d. Analisis Inner Model
Evaluasi  model  struktural  (inner  model)  dilakukan  untuk  memastikan  model struktrual  yang  adibangun  robust  dan  akurat.  Tahapan  analisis  yang  dilakukan  pada evaluasi model struktural dilihat dari beberapa indikator yaitu:
• Koefisien Determinasi (R2)
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan program SmartPLS 4.0 diperoleh nilai R Square sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil R Square R Square Investment Decision 0.878
Menurut  tabel  tersebut  membuktikan  bahwasanya  angka  R  Square  guna  variabel investment  decision  ialah  0,878.  Hasil  itu  menerangkan  bahwasanya  presentase besarnya investment decision ialah 87,8%. Perihal tersebut artinya variabel investment behaviour  serta  demography  memberi  pengaruh  pada  investment  decision  sejumlah 87,8% serta sisanya 12,2% terpengaruh variabel lainnya.
Sesudah  menilai  inner  model  sehingga  perihal  setelahnya  melakukan  evaluasi korelasi antar konstruk laten sebagaimana yang sudah dihipotesiskan pada pengkajian ini.  Pengujian  hipotesis  dalam  pengkajian  ini  dilaksanakan  melalui  meninjau  T- Statistics  serta  angka  P-Values.  Hipotesis  dinyatakan  diterima  jika  angka  T-Statistics  > 1,96 serta P-Values < 0,05.
Berdasarkan tabel pada gambar bootstrapping direct effects diatas, bisa didefnisikan dibawah ini:
• Demography -> Investment decision
Besarnya  koefisien  parameter  untuk  variabel  Demography  terhadap  Investment decision sebesar 1.087 yang berarti terdapat pengaruh positif antara Demography terhadap  Investment  decision.  Dengan  interpretasi  bahwa  semakin  tinggi  nilai
Demography  maka  Investment  decision  akan  semakin  meningkat  pula. Peningkatan  satu  satuan  Demography  akan  meningkatkan  Investment  decision. Berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  bootstrap  atau  resampling, dimana  hasil  uji  koefisien  estimasi  Demography  terhadap  Investment  decision dengan  hasil  bootstrap  adalah  sebesar  1.087  dengan  nilai  t  hitung  5.859  dan standar deviasi 0.186. Maka nilai p value adalah 0<0.05 sehingga H1 diterima atau yang berarti terdapat pengaruh secara signifikan dalam statistik.
• Investment Behavior -> Investment decision Besarnya  koefisien  parameter  untuk  variabel  Investment  Behavior  terhadap Investment  decision  sebesar  1.087  yang  berarti  terdapat  pengaruh  positif  antara Investment  Behavior  terhadap  Investment  decision.  Dengan  interpretasi  bahwa semakin tinggi nilai Investment Behavior maka Investment decision akan semakin meningkat  pula.  Peningkatan  satu  satuan  Investment  Behavior  akan meningkatkan Investment decision. Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan  bootstrap  atau  resampling,  dimana  hasil  uji  koefisien  estimasi Investment Behavior terhadap Investment decision dengan hasil bootstrap adalah sebesar  1.087  dengan  nilai  t  hitung  5.859  dan  standar  deviasi  0.186.  Maka  nilai  p value  adalah  0<0.05  sehingga  H1  diterima  atau  yang  berarti  terdapat  pengaruh secara signifikan dalam statistik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  Faalih  (2021)  menjelaskan  bahwa  faktor  demografi  berpengaruh positif terhadap keputusan investasi. Penelitian yang dilakukan oleh Joseph (2015) yang menyatakan  bahwa  faktor  demografi  dapat  disimpulkan  mempunyai  keterkaitan dengan  dengan  sikap  illusion  of  control  dalam  pengambilan  keputusan  trading  valas. Begitu pula penelitian yang dilakukan oleh Puspitasari (2014) yang menyatakan bahwa hasil  pengujian  pengaruh  faktor  demografi  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  terdapat pengaruh  antara  faktor  tersebut  terhadap  jenis  investasi  yang  dipilih  oleh  investor. Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  teori  yang  telah  dibahas,  bahwa  terdapat  pengaruh positif antara Demography terhadap Investment Decision.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilaksanakan oleh Adib & Al-Ibrahim (2018) dengan  berdasar  pada  uraian  teori  dan  analisis  mengenai  perilaku  investor  dalam pengambilan keputusan investasi saham di Malang, dapat disimpulkan bahwa investor cenderung  berperilaku  rasional.  Investor  di  Kota  Malang  cenderung  memperhatikan informasi akuntansi yang tersedia seperti kondisi fundamental perusahaan, rasio-rasio dalam  laporan  keuangan  dan  kondisi  makroekonomi.  Investor  juga  memperhatikan grafik  pergerakan  harga  dan  pola  perdagangan  saham  serta  memperhitungkan  risiko yang  akan  terjadi.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  dan  teori  yang  telah dipaparkan,  bahwa  terdapat  pengaruf  positif  antara  Investment  Behavior  terhadap Invetment Decision.

## SIMPULAN
Berdasarkan data penelitian, pengguna cryptocurrency ialah 10.28% berjenis kelamin perempuan  dan  89.72%  berjenis  kelamin  laki-laki.  Rata-rata  usia  para  responden dominan berada pada usia 26-45 tahun; usia tersebut merupakan usia produktif dalam mencari pengalaman dan keuntungan dari investasi.
Penelitian ini menunjukkan bahwa:
1) Terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  investment  behaviour  terhadap investment decision pada pengguna cryptocurrency di Indonesia.
2) Terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  demography  terhadap  investment decision pada pengguna cryptocurrency di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Addinpujoartanto,  N.  A.,  &  Darmawan,  S.  (2020).  Pengaruh  Overconfidence,  Regret Aversion,  Loss  Aversion,  Dan  Herding  Bias  Terhadap  Keputusan  Investasi  Di Indonesia. Jurnal Riset Ekonomi Dan Bisnis. Vol 13, No 03, Hal. 175.
Al-Ibrahim,  M,  H.,  &  Adib,  N.  (2018).  Perilaku  Investor  Individu  Dalam  Pengambilan Keputusan Investasi. Malang: Universitas Brawijaya.
Almansour,  B. (2020). Cryptocurrency Market:  Behavioral Finance Perspective. Journal of Asian Finance Economics and Business. Vol 07, No 12.
Alqaryouti,  O.,  Siyam,  N.,  Alkashri,  Z.,  &  Shaalan,  K . (2020).  Cryptocurrency  Usage Impact  on  Perceived  Benefits  and  Users’  Behaviour. Springer  International Publishing . pp. 123-136.
Alteza, M. (2021). Pengantar Bisni: Teori Dan Aplikasi Di Indonesia. Yogyakarta: Diktat Perkuliahan Manajemen.
Amirullah. (2015). Metode Penelitian Manajemen. Malang: Bayumedia Press.
Ar-Rachman,  A,  R.  (2018).  Pengaruh  Overconfidence  Bias  dan  Bias  Optimisme Terhadap Pengambilan Keputusan Investasi pada Investor di Yogyakarta. Disertasi Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. Diakses 09 Desember 2022.
Arthur, J, N., Williams, R, J., & Delfabbro, P,  H. (2016). The Conceptual and  Empirical Relationship  Between  Gambling,  Investing,  and  Speculation. Journal  of  Behavioral Addictions . Vol 05, pp. 580-591.
Burhanuddin,  S.  F.  (2022).  Transaksi  cryptocurrency:  Bagaimana  pandangan  hukum ekonomi islam memandang? Fair Value: Jurnal Ilmiah Akuntansi Dan Keuangan , 4 (7),
2849 – 2858.
Disemadi,  H,  S.,  &  Delvin.  (2021).  Kajian  Praktik  Money  Laundering  dan  Tax Avoidance  dalam  Transaksi  Cryptocurrency  di  Indonesia. Jurnal  Ilmu  Pengetahuan Sosial , 8 (3), 326 – 340.
Faalih,  M,  F.  (2021).  Pengaruh  Literasi  Keuangan  Dan  Faktor  Gemografi  Terhadap Keputusan Investasi. Disertasi. Malang: Universitas Brawijaya.
Investasi Cryptocurrency Di Indonesia
Filbeck,  G.,  Hatfield,  P.,  &  Horvath,  P.  (2005).  Risk  aversion  and  personality type. Journal of Behavioral Finance, Vol 06, No 04, Hal. 170 – 180.
Ghozali,  I.  (2012).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  20.
Semarang: Badan Penerbit – Universitas Diponegoro.
Hoewe,  J.  (2017).  Manipulation  Check. The  International  Encyclopedia  of  Communication Research Methods .
Joseph,  C,  N.  (2015).  Illusion  of  Control  Dan  Faktor  Demografi  Dalam  Pengambilan Keputusan Investasi. Vol 09, No 02.
Kusumawati,  A.  2013.  Rantai  Nilai  (Value  Chain)  Agribisnis  Labu  di  Kecamatan Getasan Kabupaten Semarang. Skripsi. Semarang: Universitas Diponegoro.
Lansky,  J.  (2016).  Analysis  of  Cryptocurrencies  Price  Development. Acta  Informatica Pragensia. Vol 05, No 02, pp. 118-137.
Luong,  L,  P.,  &  Ha,  D,  T.  (2011).  Behavioral  Factors  Influencing  Individual  Investors' Decision Making and Performance. Survey of the Ho Chi Minh Stock Exchange, Umea School of Business Spring Semester .
Mahardika,  V,  A.  (2017).  Pengaruh  Overconfidence,  Risk  Tolerance  dan  Faktor Demografi  terhadap  Pengambilan  Keputusan  Investasi  Masyarakat  Gresik. Surabaya: Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Perbanas.
Manurung, A, H. (2012). Teori Perilaku Keuangan. Jakarta: PT Adler Manurung Press. Mutawally,  F.  W.,  &  Haryono,  N.  A.  (2019).  Pengaruh  Financial  Literacy,  Risk Perception,  Behavioral  Finance  Dan  Pengalaman  Investasi  Terhadap  Keputusan Investasi  Mahasiswa  Surabaya.  Jurnal  Ilmu  Manajemen  (JIM).  Vol  07,  No 04,  Hal. 942 – 953.
Naiborhu,  J,  P,  F.  (2014).  Pengaruh  Keputusan  Investasi,  Keputusan  Pendanaan, Kebijakan  Deviden  dan  Modal  Intelektual  terhadap  Nilai  Perusahaan.  Skripsi. Universitas Pembangunan Nasional “Veteran”. Yogyakarta.
Natapura,  C.  (2009).  Analisis  Perilaku  Investor  Institusional  dengan  Pendekatan Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  Bisnis  &  Birokrasi,  Jurnal  Ilmu  Administrasi dan Organisasi. 180-187.
Nian,  L,  P.,  &  Chuen,  D,  L,  K.  (2015).  Introduction  to  bitcoin.  In  Chuen,  D.L.  (Ed). Handbook of digital currency. Amerika Serikat: Academic Press.
Nofsinger,  J,  R.  (2005).  Psychology  of  Investing,  Edisi  Kedua.  New  Jersey:  Preentice – Hall Inc.
Nurbarani,  B.  S.,  &  Soepriyanto,  G.  (2021).  Determinants  of  Investment  Decision  in Cryptocurrency:  Evidence  from  Indonesian  Investors. Universal  Journal  of Accounting and Finance .
Olavia,  L.  (2021).  Awal  2022,  Investor  Kripto  Bisa  Tembus  10  Juta. https://investor.id/market-and-corporate/275457/awal-2022-investor-kripto-bisa- tembus-10-juta. Diakses: 09 Desember 2022.
Plassaras,  N,  A.  (2013).  Regulating  Digital  Currencies:  Bringing  Bitcoin  within  The

## Jimmy Carlos Simamora, Pengaruh Perilaku Investasi Terhadap Keputusan Investasi Cryptocurrency Di Indonesia
Reach of The IMF. Chicago Journal of International Law . Vol 14, No 01, pp. 377-407.
Pranyoto,  Susanti,  Septiyani.  (2020).  Herding  Behavior,  Experienced  Regret,  dan Keputusan Investasi pada Bitcoin. Jurnal Bisnis Darmajaya . No 01, Hal. 29-43.
Puspitasari,  P,  N.  (2014).  Pengaruh  Faktor  Demografi  dan  Faktor  Psikologis  terhadap Keputusan  Investasi  pada  Reksadana.  Surabaya:  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi Perbanas.
Rahayu,  S.,  Rohman,  A.,  &  Harto,  P.  (2021).  Herding  Behavior  Model  in  Investment Decision  on  Emerging  Markets:  Experimental  in  Indonesia.  Journal  of  Asian Finance, Economics and Business, Vol 08, No 01, Hal. 053 – 059.
Ricciardi, V., & Simon, H, K. (2000). What is Behavior in Finance? Business, Education, and Technology Journal, Fall: 1 – 9.
Saputra,  E.,  Hutagalung,  J.  E.,  &  Utami,  D.  K.  (2022).  Kajian  Potensi  Dan  Resiko Keberadaaan Mata Uang Kripto Terhadap Perilaku Investor di Indonesia. Ekonomi, Keuangan, Investasi Dan Syariah (EKUITAS) , 4 (1), 242 – 249.
Sarwono, J. (2006). Metode Penelitian Kuantitatif & Kualitatif. Yogyakarta: Graha Ilmu. Schut,  M.  (2017).  Bitcoin  Analysis  f rom  an  Investor’s  Perspective  Insight  into  Market Relations and Diversification Possibilities. Semantic Scholar, 33 .
Setiawan, E, P. (2020). Analisis Potensi dan Risiko Investasi Cryptocurrency di Indonesia. Jurnal Manajemen Teknologi . Vol 19, No 02, Hal. 130-144.
Shefrin, Hersh. (2000). Beyond Greed and Fear: Understanding Behavioral Finance and Psychology of Investing. Harvard Business School Press.
Subagja,  A.  (2018).  Mekanisme  dan  Kondisi  Cryptocurrency  di  Indonesia. https://medium.com/@riefbagja/mekanisme-dan-kondisi-cryptocurrency-di- indonesia-a7443d45e4ec. Diakses 09 Desember 2022.
Syahrum  &  Salim.  (2012).  Metodologi  penelitian  kuantitatif.  Bandung:  Cita  Pustaka Media
Tandelilin,  E.  (2010).  Portofolio  dan  Investasi  Teori  dan  Aplikasi.  Edisi  pertama. Yogyakarta: Kanisius.
Vijaya, E. (2016). An Empirical Analysis on Behavioural Pattern of Indian Retail Equity Investors. Journal of Resources Development and Management . Vol 16, pp. 103-112. Widayat. (2010). Penentu Perilaku Berinvestasi. Jurnal Ekonomika-Bisnis. Vol 01, No 02. Hal. 111-128.
Widyastuti, M., & Hermanto, B. (2021). Cryptocurrency Analysis of Indonesian Market Education  Facilities. International  Journal  of  Economics,  Business,  and  Accounting Research (IJEBAR) . Vol 02, pp. 534-546.
Wulandari,  D,  A.,  &  Iramani,  R.  (2014).  Studi  Experienced  Regret,  Risk  Tolerance, Overconfidence  dan  Risk  Perception  pada  Pengambilan  Keputusan  Investasi Dosen Ekonomi. Vol 04, No 01, Hal. 55-66.
Yohandi,  A.,  Trihastuti,  N.,  &  Hartono,  D.  (2017).  Implikasi  Yuridis  Penggunaan  Mata Uang  Virtual  Bitcoin  sebagai  Alat  Pembayaran  dalam  Transaksi  Komersi-al.
Diponegoro Law Journal. Vol 06, No 02, Hal. 1-19.
Zannah,  L.  (2019).  Pengaruh  Pembelajaran  Manajemen  Keuangan  Dan  Pendapatan Terhadap Perilaku Keuangan Melalui Literasi Keuangan Pada Mahasiswa Program Studi  Manajemen  Angkatan  2015  Universitas  Muhammadyah  Malang.  Thesis University of Muhammadiyah Malang.