…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
PENGARUH PERGERAKAN HARGA GLOBAL KOMODITAS SEKTOR ENERGI TERHADAP PERGERAKAN  HARGA  BITCOIN  (STUDI  KASUS  KOMODITAS  ENERGI  CRUDE  OIL  DAN NATURAL GAS PERIODE JUNI 2019 - JULI 2022)
Oleh Dendi Wahyudi 1 , Affan Rafi Eko W 2 , Muhammad Sapruwan 3 1,2,3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pelita Bangsa Email: 1 dendiwahyudi13899@gmail.com , 2 affanrafi29@gmail.com ,
3 msapruwan@gmail.com
Article History: Received: 09-12-2023 Revised: 19-12-2023 Accepted: 12-01-2024
Abstract: The  rapid  progress  in  information technology,  particularly  in  the  financial  sector involving virtual currencies and continually increasing investment  volumes  from  year  to  year,  serves  as motivation for the author to conduct this research. The focus of this study is to analyze the impact of changes in global  energy  commodity  prices,  especially  Crude  Oil and  Natural  Gas,  on  the  fluctuation  of  Bitcoin  prices. The  research  method  applied  is  quantitative,  using purposive sampling techniques in sample selection. The data source is derived from secondary data taken from the  official  finance.yahoo.com  website  with  a  weekly time series period from June 2019 to July 2022 for each variable under investigation. The analysis results using SPSS22  indicate  that  the  movement  of  energy commodity  prices  has  a  positive  and  significant influence  on  changes  in  Bitcoin  prices.  Both  Crude  Oil and  Natural  Gas,  either  individually  or  collectively, contribute  positively  and  significantly  to  changes  in Bitcoin  prices.  The  research  findings  suggest  that  the substantial  energy  consumption  in  Bitcoin  mining activities  creates  a  connection  between  Bitcoin  prices and  energy  commodity  prices.  Nevertheless,  further research is needed to examine other factors influencing Bitcoin prices.
Keywords: Energy Sector Commodities, Cryptocurrency, Bitcoin, Crude Oil, Natural Gas

## PENDAHULUAN
Mata uang digital adalah fenomena yang relatif baru di dalam ruang lingkup finansial global.  Hal  ini  yang  mengakibatkan,  sifat,  struktur,  dan  peranannya  terus  berkembang; walaupun demikian, platform ini secara semakin luas diakui sebagai alat yang lebih efisien dalam  konteks  finansial  global  dengan  potensi  yang  signifikan  (Abboushi,  2017).  Bitcoin diciptakan dengan tujuan untuk mengeliminasi perantara seperti lembaga keuangan, kartu

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.3, No.8, Januari 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
pembayaran, dan entitas pemerintah, serta mengurangi hambatan seperti waktu dan biaya dalam proses transfer dana (Olvera, 2019).
Seiring  berjalannya  waktu  banyak  orang  didunia  mulai  mengenal  bitcoin  sebagai asset  lindungi  nilai  seperti  halnya  emas  dan  saham-saham  lainya.  Bitcoin  sendiri mempunyai  supply  terbatas  yaitu  21  juta  bitcoin  yang  hingga  saat  ini  sudah  sekitar 19.001.856  bitcoin  yang  telah  beredar  didunia  atau  sudah  berhaasil  dilakukan  proses penambangan bitcoin (Selmi, 2018). Penambangan bitcoin bukan dilakukan seperti halnya penambangan  emas,  atau  pun  energi-energi  alam  lainya  melainkan  melalui  proses pemecahan  kode-kode  kriptografi  dari  sebuah  transaksi  pada  rantai  block  atau  lebih dikenal  dengan  sebutan  blockchain,  dengan  berhasilnya  memecahkan  kode-kode kriptografi tersebut maka penambang akan diberikan komisi berupa bitcoin dengan ukuran (Uning  lestari,  2015).  Penambangan  ini  memerlukan  alat  khusus  dan  memakan  energi listrik  yang  cukup  besar,  dilansir  dari  Bitcoin  Energy  Consumption  Index  yang  dirilis Digiconomist, proses penambangan satu keping Bitcoin saat ini memakan daya 1.820 kilo Watt per jam (Kwh). (Digiconomist, 2022).
Di  sisi  lain,  sektor  energi  listrik  juga  merupakan  lahan  bisnis  yang  menarik  bagi investasi  dan  inovasi.  Pengembangan  teknologi  penyimpanan  energi  dan  jaringan  pintar (smart grid) membuka peluang baru untuk meningkatkan efisiensi dan keandalan distribusi energi  listrik.  Selain  itu,  upaya  menggali  potensi  energi  listrik  dari  sumber-sumber  non- konvensional  seperti  panas  bumi  dan  gelombang  laut  menjadi  fokus  riset  dan pengembangan  di  industri  energi  (Hartanto,  2019).  Sampai  dengan  saat  ini  komoditas sektor  energi  minyak  mentah  serta  gas  alam  memiliki  peran  krusial  dalam  memenuhi kebutuhan energi dunia. Minyak mentah dan gas alam adalah dua sumber bahan bakar fosil utama yang digunakan dalam pembangkit listrik dan berbagai sektor ekonomi lainnya (Nur, 2022).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memahami dan mengeksplorasi lebih dalam mengenai pengaruh harga komoditas, yakni minyak mentah dan gas alam terhadap harga bitcoin.  Meskipun  bersifat  sebagai  analogi,  kegiatan  penambangan  Bitcoin  seringkali menyamakan  Bitcoin  dengan  komoditas  lainnya,  seperti  halnya  minyak  mentah  yang ditambang  untuk  diperoleh  (Ozturk,  2020).  Kesamaan  ini  bisa  dilakukan  riset  lanjutan melalui  analisis  interkoneksi  antara  entitas-entitas  ini,  mengingat  ketidakpastian  dan kompleksitas yang mengiringi kondisi pasar Bitcoin. Oleh karena itu, penelitian ini didasari oleh  ketidakpastian,  ketidastabilan,  dan  kompleksitas  lingkungan  pasar  Bitcoin,  serta unsur-unsur  yang  serupa  antara  Bitcoin  dan  komoditas,  seperti  metode  perolehannya. Upaya ini mencoba untuk menganalisis keterkaitan antara pasar komoditas Minyak Mentah dan Gas Alam dengan Bitcoin.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh variabel bebas yaitu Harga komoditas sektor energi Crude Oil (X1) dan Natural Gas (X2) terhadap variabel terikat yaitu Harga Bitcoin (Y). Maka berikut penulis menyusun desain penelitian sebagai berikut:
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Gambar 1 . Kerangka konsep Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  kuantitatif  yang  memanfaatkan  data skunder.  Populasi  yang  tercakup  dalam  penelitian  melibatkan  komoditas  dalam  sektor energi dan Bitcoin. Pemilihan sampel dilakukan menggunakan metode purposive sampling dengan kriteria tertentu, di mana komoditas sektor energi yang dijelaskan adalah Minyak Mentah (Crude Oil) dan Gas Alam (Natural Gas), yang merupakan komoditas utama dalam sektor energi, bersama dengan Bitcoin. Sebagai hasil dari kriteria tersebut, diperoleh 165 sampel  yang  mencakup  harga  Crude  Oil,  Natural  Gas,  dan  Bitcoin.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  bersifat  kuantitatif  numerik  dan  berasal  dari  data  sekunder.  Data tersebut mencakup harga Crude Oil, Natural Gas, dan Bitcoin secara time series mingguan dari minggu pertama bulan Juni 2019 hingga minggu keempat bulan Juli 2022. Sumber data ini  diperoleh  melalui  situs  web  finance.yahoo.com.  Definisi  operasional  variabel  dalam penelitian ini disajikan dalam bentuk tabel berikut :
Tabel 1 . Operasional Variabel
Penelitian  ini  berfokus  pada  Harga  Bitcoin,  Crude  Oil,  dan  Natural  Gas  selama rentang  waktu  Juni  2019  hingga  Juli  2022,  dengan  total  165  data  yang  akan  dianalisis. Tujuan  dari  analisis  data  ini  adalah  untuk  menyajikan  informasi  secara  lebih  sederhana agar  dapat  dipahami  dengan  lebih  mudah.  Proses  pengolahan  data  dalam  penelitian  ini
Varibel Definisi Operasional Periode data Crude Oil (Minyak Mentah) Harga  penutupan  ( closing  price )  mingguan  dari  minyak mentah  ( Crude  Oil )  yang  diambil  dari  situs  atau  URL www.finance.yahoo.com .
Juni  2019  -
Juli 2022
Natural Gas (Gas Alam)
Harga  penutupan  ( closing  price )  mingguan  dari  gas  alam ( Natural  Gas )  yang  diambil  dari  situs  atau  URL
www.finance.yahoo.com. Juni  2019  - Juli 2022 Bitcoin Harga penutupan ( closing price ) mingguan dari cryptocurrency
Bitcoin yang diambil dari situs atau URL www.finance.yahoo.com. Juni  2019  - Juli 2022
X1 (CRUDE OIL) X2 (NATURAL GAS) Y (BITCOIN)
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
menggunakan  program  SPSS  (Statistical  Product  and  Service  Solution)  versi  22.  Berikut adalah langkah-langkah analisis data yang dilakukan oleh penulis:

## Analisis Statistik Deskriptif
Proses analisis statistik deskriptif melibatkan transformasi data penelitian menjadi bentuk  tabulasi,  memudahkan  pemahaman  dan  interpretasi.  Analisis  statistik  deskriptif dimaksudkan  untuk  memberikan  informasi  terkait  variabel  utama  dalam  penelitian (Saragih, 2017). Informasi yang disajikan melibatkan nilai maksimum, nilai minimum, rata- rata (mean), median, dan standar deviasi dari setiap variabel yang sedang diteliti. Uji Asumsi Klasik
Menurut Mardiatmoko, G. (2020). Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda untuk mengetahui model yang dibuat berjalan baik atau tidak. Berikut uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini :
Uji Normalitas dilakukan untuk memastikan  bahwa data setiap variabel yang akan dianalisis  terdistribusi  normal  atau  tidak.  Teknik  yang  akan  digunakan  yaitu  dengan analisis  kolmogorov – smirnov  test  dengan  menggunakan  SPPS22.  Data  tersebut berdistribusi  normal  apabila  nilai  signifikansi  >  0,05.  Uji  multikolinearitas  adalah  suatu keadaan dimana dua variabel independen atau lebih pada model regresi terjadi hubungan linear  sempurna  atau  mendekati  sempurna.  Multikolinearitas  tidak  terjadi  apabila mendapatkan hasil Tolerance < 0,1 dan VIF > 10. Uji Autokorelasi adalah hubungan korelasi antara pengamatan yang berurutan dari waktu ke waktu (Husein, 2001: 143). Uji Durbin- Watson  akan  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  keberadaan  autokorelasi.  Autokorelasi tidak  terjadi  jika  nilai  Durbin-Watson  berada  di  antara  -2  dan  +2  (-2 ≤ DW ≤ +2).  Uji Heterokedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  adanya  ketidaksamaan  varians  dari  residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Uji Glejser dipakai untuk menguji dengan meregresi nilai  sisa  absolut  terhadap  variabel  independen.Heterokedastisitas  tidak  terjadi  apabila hasil uji metode Glejser mendapatkan nilai Sig. > 0.05.
Analisis Regresi
Analisis Regresi Linear Sederhana digunakan untuk mengidentifikasi hubungan atau pengaruh  antara  satu  variabel  independen  (X)  dan  satu  variabel  dependen  (Y)  dengan menyajikannya  dalam  bentuk  persamaan  regresi  (Duwi  Priyatno,  2013).  Berikut persamaan Linear Sederhana dalam penelitian ini :
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 1 dan 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 2 Keterangan : 𝑌 : Nilai Variabel Dependen
𝑎 : Konstanta
𝑏 : Nilai koefisien regresi dari variabel Independen
𝑋 1 , 𝑋 2 : Nilai Variabel Independen Analisis  Regresi  Linier  berganda  adalah  analisis  yang  digunakan  untuk  mencari adanya  hubungan  pengaruh  antara  dua  variabel  independen  atau  lebih  terhadap  satu variabel dependen. Berikut persamaan Linear Berganda dalam penelitian ini:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + e Keterangan : 𝑌 : Nilai Variabel Dependen 𝑎 : Konstanta
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
𝑏 1 𝑏 2 : Nilai koefisien regresi dari variabel Independen 𝑋 1 , 𝑋 2 : Nilai Variabel Independen

## Uji Hipotesis
Uji Hipotesis dalam penelitian ini terdiri dari Uji T (Parsial) dan Uji F (Simultan). Uji T-statistik (Parsial) dilaksanakan untuk mengevaluasi signifikansi pengaruh masing-masing variabel bebas (independen) terhadap variabel terikat (dependen). Jika nilai signifikansi < 0.05,  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  dari  setiap  variabel  bebas (independen) terhadap variabel terikat (dependen) (Darma, B. 2021). Sementara itu, Uji F (Simultan)  digunakan  untuk  menguji  apakah  variabel  independen  (X)  memiliki  pengaruh secara  bersama-sama  atau  simultan  terhadap  variabel  dependen  (Y).  Pengambilan keputusan dalam uji ini dilakukan dengan mempertimbangkan tingkat signifikansi sebesar 5%.  Kesimpulan  diambil  berdasarkan  hasil  signifikansi,  di  mana  terdapat  pengaruh simultan antara variabel independen dan variabel dependen jika nilai signifikansi > 0.05. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  digunakan  sebagai  ukuran  untuk  menilai  sejauh  mana persentase  variabel  independen  (bebas)  secara  kolektif  dapat  menjelaskan  variabel dependen  (terikat).  Rentang  nilai  koefisien  determinasi  adalah 0  <  R^2  <  1,  dan  semakin mendekati  1,  maka  penjelasan  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  menjadi semakin signifikan (Darma, B. 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 2 . Hasil Uji Analisis Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum  Maximum Mean Std. Deviation Harga_CL(X1) 165 12,78 120,93 63,2801 23,33474 Harga_NG(X2) 165 1,602 9,322 3,43768 1,788273 Harga_BTC (Y) 165 5014,48 67566,83 26632,2214 18255,33204 Valid N (listwise) 165
Data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup  data  harga  penutupan (Close  Price)  setiap  minggu  dari  bulan  Juni  2019  hingga  bulan  Juli  2022.  Tabel  4.1 menyajikan  informasi  bahwa  jumlah  observasi  dalam  sampel  mencapai  165  data  harga Bitcoin,  Crude  Oil,  dan  Natural  Gas  selama  periode  tersebut.  Harga  Bitcoin  menunjukkan nilai  minimum  sebesar  5.017,48,  nilai  maksimum  sebesar  67.566,83,  rata-rata  (mean) sebesar 26.632,22, dan standar deviasi sebesar 18.255,33. Sementara itu, harga Crude Oil (Minyak  Mentah)  dalam  penelitian  ini  memiliki  nilai  minimum  sebesar  12,78,  nilai maksimum  sebesar  120,93,  rata-rata  sebesar  63,28,  dan  standar  deviasi  sebesar  23,33. Adapun  harga  Natural  Gas  (Gas  Alam)  menunjukkan  nilai  minimum  sebesar  1,602,  nilai maksimum sebesar 9,322, rata-rata sebesar 3,437, dan standar deviasi sebesar 1,179.
Tabel 3 . Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 165 Normal Parameters a,b Mean ,0000000
…………………………………………………………………………………………………………………………………… ..
Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Std. Deviation 15424,42646246 Most Extreme Differences  Absolute ,113 Positive ,113 Negative -,070 Test Statistic ,113 Asymp. Sig. (2-tailed) ,000 c
Hasil  Uji  Normalitas  berdasarkan  tabel  4.11  menunjukan  tingkat  signifikansi Kolmogorov-Smirnov  0,078  >  0,05.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  digunakan dalam penelitian berdistribusi normal.
Tabel 4 . Hasil Uji Muktikolinearitas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 3,008 ,288 Log_CL(X1) ,524 ,200 ,269 ,306 3,268 Log_NG(X2) ,762 ,175 ,449 ,306 3,268
Berdasarkan  informasi  pada  tabel  4.11,  hasil  Uji  Multikolinearitas  menunjukkan bahwa  nilai  tolerance  untuk  Harga  Crude  Oil  (Minyak  Mentah)  adalah  0,306,  sedangkan untuk  Harga  Natural  Gas  (Gas  Alam)  adalah  0,306.  Kedua  nilai  tersebut  lebih  besar  dari 0,10. Selanjutnya, nilai VIF untuk Harga  Crude Oil adalah 3,268, dan untuk Harga Natural Gas  juga  sebesar  3,268.  Kedua  nilai  VIF  tersebut  lebih  kecil  dari  10,  yang  berarti  tidak terdapat indikasi multikolinearitas pada variabel independen.

## Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,689 a ,475 ,468 ,242194 ,061
Hasil  Uji  Autokorelasi  berdasarkan  tabel  4.11  medapatkan  nilai  Durbin-Watson sebesar 0,061 berada di antara -2 dan +2 (-2 ≤ 0,61 ≤ +2),  maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi dalam model regresi yang diuji.
Tabel 6 . Hasil Uji Autokorelasi Coefficients a,b Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3,151 ,519 6,076 ,000 Log_CL(X1) ,552 ,343 ,219 1,612 ,109 Log_NG(X2) ,432 ,239 ,245 1,807 ,073
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
Hasil  Uji  Heterokedastisitas  berdasarkan  tabel  4.11  menunjukan  bahwa  hasil  uji Glejser  tersebut  tidak  terdapat  tanda-tanda  heteroskedastisitas  yang  signifikan  dalam model regresi yang diuji.
Tabel 7 . Hasil Uji Analisis Regresi Linear Sederhana Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2,092 ,208 10,071 ,000 Log_CL(X1) 1,252 ,117 ,643 10,717 ,000 2 (Constant) 3,750 ,052 72,450 ,000 Log_NG(X2) 1,142 ,098 ,673 11,613 ,000
Hasil Analisis Regresi Linear Sederhana berdasarkan tabel 4.11 diketahui koefisien variabel independen Crude Oil adalah 1,252 dan konstanta bernilai 2,092. Maka persamaan regresi  yang  terbentuk  adalah 𝐵𝑇𝐶 =  2,092  +  1,252 𝐶 L,  dan    diketahui  koefisien  variabel independen  Natural  Gas  adalah  0,673  dan  konstanta  bernilai  3,750.  Maka  berikut persamaan regresi yang terbentuk adalah 𝐵𝑇𝐶 = 3,750 + 1,142 𝑁 G Tabel 8. Hasil Uji Analisis Regresi Linear Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3,008 ,288 10,439 ,000 Log_CL(X1) ,524 ,200 ,269 2,616 ,010 Log_NG(X2) ,762 ,175 ,449 4,358 ,000
Hasil  Analisis  Regresi  Linear  Berganda  berdasarkan  tabel  4.11  diketahui  koefisien dari masing-masing variabel dari persamaan regresi linear berganda. Harga Crude Oil (X1) memiliki koefisen 0,524 dan Harga Natural Gas (X2) memiliki koefisien 0,762. Maka dapat disusun persamaan linear berganda dari analisis tersebut yaitu : 𝐵𝑇𝐶 = 3,008 + 0,524( 𝐶𝐿 ) + 0,762( 𝑁𝐺 )
Tabel 9 . Hasil Uji T Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3,008 ,288 10,439 ,000 Log_CL(X1) ,524 ,200 ,269 2,616 ,010 Log_NG(X2) ,762 ,175 ,449 4,358 ,000
Berdasarkan  tabel  4.11,  hasil  Uji  T  (parsial)  menunjukkan  bahwa  Variabel  Harga Crude Oil memiliki hasil t hitung sebesar 2,616, yang lebih besar dari t tabel (1,654), dengan nilai  signifikansi  sebesar  0,010  (kurang  dari  0,05).  Koefisien  untuk  variabel  ini  adalah 0,524.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  bebas  Harga  Minyak  Mentah Dunia  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  variabel  terikat  Harga  Bitcoin. Sementara itu, variabel Harga Natural Gas menunjukkan hasil t hitung sebesar 4,358, yang juga  lebih  besar  dari  t  tabel  (1,654),  dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0,000  (kurang  dari 0,05). Koefisien untuk variabel ini adalah sekitar 0,762. Dengan demikian, dapat diartikan
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
bahwa  variabel  bebas  Harga  Natural  Gas  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap variabel terikat Harga Bitcoin.
Tabel 10 . Hasil Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 8,595 2 4,297 73,262 ,000 b Residual 9,503 162 ,059 Total 18,097 164
Hasil Uji  F (silmutan) berdasarkan tabel 4.11 menyatakan bahwa nilai signifikansi sebesar  0,000  dimana  >  0.05  dan  F  hitung  >  F  tabel  yaitu  79,262  >  3,05.  Artinya    dapat dikatakan  bahwa  variabel  bebas  Harga  Crude  Oil  (Minyak  Mentah)  dan  Natural  Gas  (Gas Alam) berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat Harga Bitcoin.
Tabel 11. Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,689 a ,475 ,468 ,242194
Hasil Uji  Koefisien Determinasi berdasarkan tabel 4.11 nilai R Square sebesar 0,475 atau 47,5% artinya bahwa Harga Crude Oil (Minyak Mentah) dan Natural Gas (Gas Alam) mampu menjelaskan sebesar 47,5% variabel Bitcoin, sedangkan 52,5% lainnya dijelaskan oleh variabel independen lain di luar model.

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  Hipotesis  pertama dari penelitian (H1) diterima, yang menyatakan bahwa "harga Crude Oil memiliki pengaruh positif terhadap  pergerakan  harga  bitcoin."  Temuan  ini  konsisten  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Pavel  Ciaian  (2014),  Olfa  Kaabia  (2020),  dan  Dennis  Van  Wijk  (2013). Selanjutnya,  Hipotesis  kedua  dari  penelitian  (H2)  juga  diterima,  yang  menyatakan  bahwa "harga Natural Gas memiliki pengaruh positif terhadap pergerakan harga bitcoin." Hasil ini sejalan  dengan  temuan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mobeen  Ur  Rehman  (2019), Abdelkader Derbali (2020), dan Meiryani (2021). Terakhir, Hipotesis ketiga dari penelitian (H3)  diterima,  yang  menyatakan  bahwa  "Harga  Crude  Oil  dan  Harga  Natural  Gas  secara bersama-sama  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  pergerakan  Harga  bitcoin."  Hal  ini didukung  oleh  nilai  Koefisien  Determinasi  (R  square)  sebesar  0,475  atau  47,5%,  yang menunjukkan  bahwa  sekitar  47,5%  variasi  dalam  variabel  terikat  Harga  Bitcoin  dapat dijelaskan oleh variabel independen Harga Crude Oil (Minyak Mentah) dan Natural Gas (Gas Alam).  Sisanya,  sebesar  52,5%,  dijelaskan  oleh  faktor-faktor  atau  variabel  lain  yang  tidak termasuk dalam penelitian ini.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menyelidiki  dampak  Harga  komoditas  dalam sektor  energi,  terutama  Crude  Oil  dan  Natural  Gas,  terhadap  Harga  Bitcoin.  Pendekatan teoritis  melibatkan  tinjauan  literatur  terhadap  konsep-konsep  terkait  komoditas  dalam
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
sektor  energi  dan  Bitcoin,  serta  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  relevan,  untuk memperkuat hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini. Metode yang digunakan adalah Analisis  Regresi  Linear  Berganda  dengan  memanfaatkan  perangkat  lunak  SPSS22  untuk menguji  variabel-variabel  yang  terlibat  dalam  penelitian  ini.  Selain  itu,  uji  asumsi  klasik, termasuk  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  autokorelasi,  dan  uji  heterokedastisitas, juga  diterapkan  untuk  menguji  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagai persyaratan untuk melaksanakan metode analisis regresi. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa Harga Crude Oil dan Natural Gas memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Harga Bitcoin, baik secara parsial maupun secara bersama-sama. Ini berarti bahwa setiap kenaikan  dalam  harga  Crude  Oil  dan  Natural  Gas  akan  menyebabkan  peningkatan  harga Bitcoin,  dan  sebaliknya.  Keterkaitan  ini  mungkin  terjadi  karena  proses  penambangan Bitcoin  yang  membutuhkan  konsumsi  energi  yang  signifikan,  menciptakan  hubungan antara Bitcoin dan harga komoditas dalam sektor energi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abboushi,  S.  (2017).  Global  virtual  currency – brief  overview.  Journal  of  Applied Business and Economics, 19(6).
[2] Alami, M. A. A., Raharjo, S., & Lestari, U. (2015). Analisis sistem pertambangan bitcoin dan  litecoin  menggunakan  metode  pembayaran  cryptocurrency.  Jurnal  SCRIPT,  90- 99.
[3] Ciaian,  P.,  Rajcaniova,  M.,  &  Kancs,  D.  A.  (2016).  The  economics  of  bitcoin  price formation. Applied economics, 48(19), 1799-1815.
[4] Darma,  B.  (2021).  Statistika  Penelitian  Menggunakan  SPSS  (Uji  Validitas,  Uji Reliabilitas,  Regresi  Linier  Sederhana,  Regresi  Linier  Berganda,  Uji  t,  Uji  F,  R2). Guepedia.
[5] Derbali,  A.,  Jamel,  L.,  Ben  Ltaifa,  M.,  Elnagar,  A.  K.,  &  Lamouchi,  A.  (2020).  Fed  and ECB:  which  is  informative  in  determining  the  DCC  between  bitcoin  and  energy commodities?. Journal of Capital Markets Studies, 4(1), 77-102.
[6] Digiconomist.net/bitcoin-energy-consumption.
[7] Hartanto,  B.,  &  Sartini,  S.  (2019).  KEBIJAKAN  PEMANFAATAN  ENERGI  DAN SUMBERDAYA  ENERGI  MINERAL  KELAUTAN  INDONESIA.  Jurnal  Baruna  Horizon, 2(2), 90-106.
[8] Kaabia, O., Abid, I., Guesmi, K., & Sahut, J. M. (2020). How do Bitcoin price fluctuations affect crude oil markets?. Gestion 2000, 37(1), 47-60.
[9] Mardiatmoko,  G.  (2020).  Pentingnya  uji  asumsi  klasik  pada  analisis  regresi  linier berganda  (studi  kasus  penyusunan  persamaan  allometrik  kenari  muda  [canarium indicum l.]). BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 14(3), 333-342.
[10] Meiryani, M., Tandyopranoto, C. D., Emanuel, J., Lindawati, A. S. L., Fahlevi, M., Aljuaid, M.,  &  Hasan,  F.  (2022).  The  effect  of  global  price  movements  on  the  energy  sector commodity  on  bitcoin  price  movement  during  the  COVID-19  pandemic.  Heliyon, 8(10), e10820.
[11] NUR,  U.  A.  (2022).  ANALISIS  KEBIJAKAN  LUAR  NEGERI  NARENDRA  MODI  DALAM UPAYA  MENINGKATKAN  KEAMANAN  ENERGI  DI  INDIA  (Doctoral  dissertation, UNIVERSITAS BOSOWA).
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
[12] Olvera-Juarez,  D.,  &  Huerta-Manzanilla,  E.  (2019).  Forecasting  bitcoin  pricing  with hybrid  models:  A  review  of  the  literature.  International  Journal  of  Advanced Engineering Research and Science, 6(9).
[13] Ozturk,  S.  S.  (2020).  Dynamic  connectedness  between  bitcoin,  gold,  and  crude  oil volatilities and returns. Journal of Risk and Financial Management, 13(11), 275.
[14] Priyatno,  D.  (2023).  Olah  Data  Sendiri  Analisis  Regresi  Linier  Dengan  SPSS  dan Analisis Regresi Data Panel Dengan Eviews. Penerbit Andi.
[15] Saragih, A. D. (2017). Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Bank Umum Syariah dengan Bank Umum Konvensional di Indonesia (Doctoral dissertation).
[16] Selmi, R., Mensi, W., Hammoudeh, S., & Bouoiyour, J. (2018). Is Bitcoin a hedge, a safe haven  or  a  diversifier  for  oil  price  movements?  A  comparison  with  gold.  Energy Economics, 74, 787-801.
[17] Van  Wijk,  D.  (2013).  What  can  be  expected  from  the  bitcoin.  Erasmus  Universiteit Rotterdam, 18.