Analisis Volatilitas Cryptocurrency , Emas, Dollar , dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
Oey Laurensia Dewi Warsito *
1,2 Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga

## A B S T R A K
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis volatilitas cryptocurrency .  Variabel  emas,  Dollar  Index,  dan  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  digunakan  sebagai  variabel  bebas.  Objek cryptocurrency dalam  penelitian  ini  adalah  Bitcoin  dan  Ethereum  yang memiliki  kapitalisasi  pasar  terbesar.  Data  pada  penelitian  ini menggunakan  periode  1  Januari  2017  hingga  31  Desember  2019. Penelitian  ini  menggunakan  analisis  GARCH.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  volatilitas  Bitcoin  dan  Ethereum  tidak  dipengaruhi oleh  variabel  lain,  namun  dipengaruhi  oleh  harga  dari  masing-masing Bitcoin  dan  Ethereum  pada  harga  masa  lalu.  Hal  ini  menunjukkan bahwa pasar cryptocurrency merupakan pasar yang tidak efisien.

## A B S T R A C T
This  research  was  conducted  to  analyze  cryptocurrency  volatility.  Gold,  Dollar  Index,  and Composite  Stock  Prices  Index  in  the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX)  variable  are  used  as independent variables. The cryptocurrency objects in this study are Bitcoin and Ethereum which have the largest market capitalization. The data used in this study is from 1 st January 2017 to 31 st December 2019. This study uses GARCH analysis. The result of this study indicates that the volatility of Bitcoin and Ethereum is not influenced by other variables, but it is influenced by the prices of each Bitcoin and Ethereum at past prices. This shows that the cryptocurrency market is an inefficient market.
Copyright © Universitas Pendidikan Ganesha. All rights reserved.
* Corresponding author. E-mail addresses: oeylaurensiadewiwarsito@gmail.com (Laurensia Dewi Warsito Oey)

## A R T I C L E I N F O
Article history: Received 01 December 2019 Received in revised form 31 December 2019 Accepted 15  January 2020 Available online 26 February 2020
Kata Kunci: Cryptocurrency , Emas, Dollar Index, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Volatilitas, GARCH
Keywords: Cryptocurrency, Gold, Dollar Index, Composite Stock Prices Index in the Indonesia Stock Exchange (IDX), Volatility, GARCH.

## 1. Pendahuluan
Kemajuan dalam bidang teknologi telah mencapai sektor keuangan. Salah satunya adalah dengan munculnya  mata  uang  kripto  dengan  menggunakan  teknologi  kriptografi  atau  sering  disebut cryptocurrency . Mata uang kripto telah muncul sejak tahun 2008 ditemukan oleh sekelompok orang tidak dikenal  yang  diberi  nama  Satosi  Nakamoto.  Mata  uang  kripto  atau cryptocurrency yang  artinya  sebuah manifestasi  dari  adanya  perkembangan  sebuah  teknologi  yang  memiliki  serangkaian  kode  kriptografi. Kode tersebut dapat dibentuk sehingga kode tersebut dapat disimpan dalam sebuah perangkat komputer (Robiyanto  et al., 2019). Selain itu kelebihan dalam mata uang kripto adalah  dapat dipindah  tangankan seperti  dalam  surat  elektronik  untuk  melakukan  pembayaran  dalam  suatu  transaksi  (Yohandi  et  al., 2017).  Dalam  transaksi  mata  uang  kripto  sangat  sulit  dipalsukan  atau  dimanipulasi  karena  memiliki keamanan  yang  sangat  baik  (Bhosale  &  Mavale,  2018).  Pasar  kripto  mengalami  perkembangan  yang sangat baik hingga sekarang,  kapitalisasi pasar yang dimilikinya sangat besar.  Sehingga diyakini bahwa pasar kripto sendiri dapat membantu investor dalam mencari imbal hasil yang besar. Penelitian ini akan membahas mata uang kripto dalam Bitcoin dan Ethereum.
Bitcoin adalah salah satu jenis cryptocurrency yang sering digunakan oleh masyarakat di negara- negara maju. Bahkan di Indonesia, sudah menjadi alat investasi meskipun belum dapat digunakan sebagai sarana pembayaran karena belum diakui sebagai instrument pembayaran yang sah di Indonesia. Menurut Ausop  (2018)  Bitcoin  memiliki  beberapa  keunggulan.  Keunggulan  paling  utamanya  adalah  teknologi Blockchain .  Namun,  di  samping  keunggulan  itu,  terdapat  beberapa  kelemahan  antara  lain  bahwa  uang virtual  Bitcoin  tidak  memiliki  aset  yang  mendasari  ( underlaying  asset ),  tidak  dikontrol  oleh  lembaga otoritas yang bertanggung jawab (di Indonesia oleh Otoritas Jasa Keuangan/ OJK) sehingga tidak aman, serta  tanpa  nama  jelas  pemiliknya  sehingga  rawan  dijadikan  sarana  kejahatan.  Nilai  Bitcoin  naik  dan turun  berdasarkan  hukum  kebutuhan  pasar  dan  penawaran.  Ketika  Bitcoin  yang  beredar  hanya  sedikit untuk memenuhi kebutuhan sedangkan permintaan banyak, nilai harga Bitcoin akan naik. Pada dasarnya Ethereum  sama  dengan  Bitcoin,  namun  mereka  memiliki  perbedaan  dalam  tujuan  dan  fungsi.  Bitcoin memfokuskan  dalam  men-transfer  uang  elektronik  secara  peer-to-peer.  Sedangkan  Ethereum  dapat digunakan  untuk  menjalankan  aplikasi  apapun,  termasuk  transfer  uang  elektronik  dalam  bentuk  Ether maupun token Ethereum lain.
Sebelum melakukan investasi , investor perlu mengetahui tingkat pengembalian atau imbal hasil dan tingkat resiko. Analisis volatilitas mampu membantu investor dalam mengenali tingkat resiko. Selain itu,  analisis  volatilitas  berguna  dalam  pembentukan  harga,  pembentukan  portofolio  dan  manajemen resiko. Dengan begitu analisis volatilitas mampu membantu investor dalam mengambil sebuah keputusan. Pada  saat  nilai  volatilitas  tinggi  maka  investor  akan  seberusaha  mungkin  menjual  asetnya  guna meminimalkan  resiko.  Namun  pada  saat  volatilitas  tinggi  hal  tersebut  menunjukkan  jika  harga  akan mengalami  naik  dan  turun  yang  sangat  cepat.  Sehingga  memberikan  kesempatan  untuk  dapat mendapatkan  tingkat  pengembalian  dan  resiko  yang  tinggi.  Sebaliknya,  jika  nilai  volatilitas  rendah, peluang  dalam  mengambil  tingkat  pengembalian  secara  cepat  akan  kecil.  Sehingga  biasanya  akan dilakukan  dalam  jangka  waktu  yang  panjang  agar  dapat  memperoleh  tingkat  pengembalian  yang diinginkan. Hal tersebut dalam istilah keuangan biasa disebut “ high risk high return”.
Analisis volatilitas akan diuji dengan menggunakan sistem GARCH, karena sistem kerangka kerja dari GARCH di rasa sangat cocok untuk digunakan. GARCH biasa digunakan dalam analisis seperti tingkat pengembalian  dan volatilitas. Kerangka kerja GARCH dapat memberikan sesuatu  yang sensitif terhadap aset  yang  akan  diukur,  seperti  dalam  penelitian  ini  adalah cryptocurrency khususnya  Bitcoin    dan Ethereum. Selain itu, penelitian ini menggunakan model GARCH karena memiliki kelebihan dibandingkan model  lainnya.  Model  GARCH  tidak  melihat  heteroskedastisitas  sebagai  suatu  masalah,  namun memanfaatkannya  untuk  membuat  sutu  model.  Selain  itu  dalam  model  ini  tidak  hanya  menghasilkan peramalan  dari  Y  saja,  tetapi  juga  peramalan  dari varians. Penelitian  mengenai  analisis  volatilitas  telah banyak dilakukan dalam meneliti sebuah aset, seperti yang dilakukan oleh Nastiti dan Suharsono  (2012) menganalisis volatilitas terhadap saham perusahaan go public . Penelitian lainnya dilakukan oleh Hartati & Saluza (2017) meneliti tentang analisis volatilitas pada bidang keuangan. Selain dalam bidang keuangan penelitian analisis volatilitas pada bidang agrikultur khususnya pada kopi  telah  dilakukan oleh  Rahayu, Chang, & Anindita (2015). Pada tahun yang sama, Dyhrberg yang melakukan penelitian analisis volatilitas pada  Bitcoin,  emas,  dan  dollar . Pada  penelitian  selanjutnya  Bhosale  &  Mavale  (2018)  meneliti  pada analisis volatilitas dalam cryptocurrency .
Menurut  Nurmapika  (2018)  Volatilitas  pada  dasarnya  adalah  fenomena  alamiah.  Di  Indonesia sebagai  salah  satu  negara  berkembang  rentan  terhadap  volatilitas  harga  pangan.  Hal  ini  dikarenakan sebagai  kebutuhan  pangan  pokok  masih  diimpor,  sehingga  jika  harga  pangan  dunia  tidak  stabil  akan berpengaruh  terhadap  kondisi  harga  pangan  dalam  negeri.  Penelitian  analisis  volatilitas  telah  banyak
dilakukan.  Namun  terhadap  penelitian  yang  membahas  analisis  volatilitas  dalam cryptocurrency ,  emas, dollar,  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  belum  pernah  dilakukan.  Sehingga  penelitian  ini membahas  analisis  volatilitas  pada cryptocurrency khususnya    Bitcoin  dan  Ethereum , emas,  dollar , dan Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  dengan  menggunakan  sistem  GARCH.  Tujuan  yang  ingin  dicapai dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  volatilitas  pada cryptocurrency khususnya  Bitcoin  dan Ethereum, emas, Dollar Index, dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi para pembuat kebijakan untuk dapat mengetahui  manfaat  mendasar  yang  dimiliki  oleh  Bitcoin  dan  Ethereum  dalam  hal  investasi.  Selain  itu, agar penelitian ini dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan investasi.

## 2. Metode
Metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  investing.com  yang  berarti  bahwa  penelitian  ini menggunakan data sekunder. Lalu data akan dianalisis menggunakan uji unit root test dan metode GARCH. Penelitian  ini  menggunakan  lima  variabel  Bitcoin,  Ethereum,  emas,  Dollar  Index,  dan  Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Data yang digunakan adalah harga penutup periode 1 Januari 2017 hingga tanggal  31  Desember  2019.  Data  Bitcoin,  Ethereum,  emas,  dan  Dollar  Index  dalam  bentuk  mata  uang Dollar  dikarenakan  dapat  diperdagangkan  dalam  bentuk  berjangka  di  Indonesia  dengan  menggunakan fixed exchange rate yaitu sebesar Rp 10.000,00. Dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dalam bentuk Rupiah.
Dalam  penelitian ini menggunakan  dua  model  perhitungan  untuk menyelidiki kesamaan antara Bitcoin,  emas,  Dollar  Index,  dan  IHSG  serta  Ethereum,  emas,  Dollar  Index,  dan  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG) dengan variabel penjelas dan mean equation (1), dan variance equation (2) seperti yang disajikan  dibawah ini:
A. Bitcoin Δlnprice t BTC =
BTC=
exp (  +
+
+
) + 𝑎 +
B. Ethereum Δlnprice t ETH =
ETH = exp (  + +
+ ) + 𝑎 +

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  melakukan  uji  stasioneritas  data,  selanjutnya  uji  GARCH  dilakukan.  Pada  data  harga harian  untuk  menyelidiki  volatilitas  Bitcoin  dan  Ethereum  dengan  variabel  penjelas  masa  lalu,  emas, Dollar Index, dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).

## Table 1. GARCH dengan variabel penjelas dan mean equation dalam Bitcoin
Variabel Coefficient Std. Error z-Statistik Probabilitas C 1.32E-05 2.35E-06 5.609933 0.000000 Bitcoin (BTC) ln price t-1 0.113109 0.000120 945.4099 0.000000 Emas (XAU) price t-1 -7.04E-07 2.88E-07 -2.440809 0.0147 Dollar Index (DXY) price t-1 -9.24E-06 9.27E-06 -0.996187 0.3192 IHSG price t-1 8.70E-09 4.00E-08 0.217427 0.8279 Variance Equation C 9.73E-11 5.64E-11 1.724935 0.0845 RESID(-1)^2 0.488703 0.037855 12.90992 0.0000 GARCH(-1) 0.709231 0.016152 43.90923 0.0000 R-squared 0.989289 Mean dependent var 0.000380 Adjusted R-squared 0.989213 S.D. dependent var 0.006113 S.E. of regression 0.000635 Akaike info criterion -13.71065 Sum squared resid 0.000287 Schwarz criterion -13.65322 Log likelihood 4924.268 Hannan-Quinn criter. -13.68848 Durbin-Watson stat 2.06542
Berdasarkan Tabel 1, hasil analisis menunjukkan dengan alfa 5% diperoleh bahwa return Bitcoin dipengaruhi oleh harga sebelumnya yaitu pada harga Bitcoin ln t-1 dan harga emas t-1. Namun pada variabel harga  Dollar  Index t-1 dan  harga  IHSG t-1 tidak  mempengaruhi return Bitcoin. Selain  itu,  penelitian  ini mengikuti model GARCH, dibuktikan dengan hasil GARCH (-1) kurang dari 5%.
Table 2. GARCH dengan variabel penjelas dan mean equation dalam Ethereum.
Variabel Coefficient Std. Error z-Statistik Probabilitas C 7.68e-05 1.60E-05 4.805446 0.000000 Ethereum (ETH) ln price t-1 0.186908 0.000430 434.5627 0.000000 Emas (XAU) price t-1 1.63E-06 2.06E-06 0.793529 0.4275 Dollar Index (DXY) price t-1 -7.01E-05 5.70E-05 -1.230231 0.2186 IHSG price t-1 -3.06E-07 2.42E-07 -1.260582 0.2075 Variance Equation C 3.41E-09 1.65E-09 2.066333 0.0388 RESID(-1)^2 0.363923 0.029504 12.33471 0.0000 GARCH(-1) 0.755398 0.011861 63.68745 0.0000 R-squared 0.904331 Mean dependent var 0.001276 Adjusted R-squared 0.903658 S.D. dependent var 0.014895 S.E. of regression 0.004623 Akaike info criterion -10.60005 Sum squared resid 0.015197 Schwarz criterion -10.54262 Log likelihood 3809.119 Hannan-Quinn criter. -10.57788 Durbin-Watson stat 1.470626
Berdasarkan  Tabel  2,  hasil  analisis  menunjukkan  dengan  alfa  5%,  ditemukan  bahwa return Bitcoin dipengaruhi oleh harga penutupan sebelumnya yaitu pada Bitcoin ln price t-1. Namun pada variabel harga  emas t-1 , harga  Dollar  Index t-1 dan  harga  IHSG t-1 tidak  mempengaruhi return Ethereum. Selain  itu, penelitian ini mengikuti model GARCH, dibuktikan dengan hasil GARCH (-1) kurang dari 5%.
Table 3. GARCH dengan variance equation dalam Bitcoin
Variabel Coefficient Std. Error z-Statistik Probabilitas C 4.95E-05 8.54E-05 0.579068 0.5625 Bitcoin (BTC) ln price t-1 0.117083 0.001680 69.69001 0.0000 Emas (XAU) price t-1 9.17E-07 1.05E-05 0.087630 0.9302 Dollar Index (DXY) price t-1 1.09E-05 0.000244 0.044875 0.9642 IHSG price t-1 -2.56E-07 1.94E-06 -0.131885 0.8951 Variance Equation C 3.54E-07 5.64E-11 1.724935 0.0101 RESID(-1)^2 0.150000 0.037855 12.90992 0.1493 GARCH(-1) 0.600000 0.016152 43.90923 0.0000 EXP(XAU price t-1 ) 0.000000 1.18E-05 0.000000 1.0000 EXP (DXY price t-1 ) 0.000000 6.06E-05 0.000000 1.0000 EXP (IHSG price t-1 ) 0.000000 2.93E-06 0.000000 1.0000 R-squared 0.990506 Mean dependent var 0.000380 Adjusted R-squared 0.990440 S.D. dependent var 0.006113 S.E. of regression 0.000598 Akaike info criterion -11.68614 Sum squared resid 0.000254 Schwarz criterion -11.60957 Log likelihood 4201.481 Hannan-Quinn criter. -11.65657 Durbin-Watson stat 2.087506
Berdasarkan  Tabel  3,  hasil  analisis  menunjukkan    bahwa  dengan  alfa  5%  volatilitas  ditemukan Bitcoin tidak dipengaruhi oleh variabel lainnya namun dipengaruhi oleh harga dari Bitcoin sendiri yaitu harga ln t -1 .
Table 4 . GARCH dengan variance equation dalam Ethereum
Variabel Coefficient Std. Error z-Statistik Probabilitas C 0.000482 0.000823 0.585905 0.5579 Ethereum (ETH) ln price t-1 0.200461 0.015164 13.21949 0.0000 Emas (XAU) price t-1 2.29E-05 8.94E-05 0.256650 0.7974 Dollar Index (DXY) price t-1 0.000729 0.002135 0.341610 0.7326 IHSG price t-1 9.68E-07 1.53E-05 0.063289 0.9495 Variance Equation C 1.96E-05 1.02E-05 1.914929 0.0555 RESID(-1)^2 0.150000 0.073852 2.031077 0.0422 GARCH(-1) 0.600000 0.170765 3.513600 0.0004 EXP(XAU price t-1 ) 0.000000 1.13E-05 0.000000 1.0000 EXP (DXY price t-1 ) 0.000000 0.000130 0.000000 1.0000 EXP (IHSG price t-1 ) 0.000000 3.16E-06 0.000000 1.0000 R-squared 0.911732 Mean dependent var 0.001276 Adjusted R-squared 0.911112 S.D. dependent var 0.014895 S.E. of regression 0.004441 Akaike info criterion -7.747780 Sum squared resid 0.014021 Schwarz criterion -7.671210 Log likelihood 2789.579 Hannan-Quinn criter. -7.718214 Durbin-Watson stat 1.538048
Berdasarkan  Tabel  4,  dengan  alfa  5%  menunjukkan  bahwa  volatilitas  Ethereum  tidak dipengaruhi oleh variabel lainnya namun dipengaruhi oleh harga dari Ethereum sendiri yaitu harga ln t -1 . Hasil analisis menunjukkan harga Bitcoin dipengaruhi oleh harga masa lalu dari Bitcoin dan emas. Hasil  tersebut  dibuktikan  dengan  nilai  probabilitas  pada  harga  masa  lalu  dari  Bitcoin  dan  emas  dalam mean  equation yang  lebih  kecil  dari  5%.  Namun  pada  volatilitas  Bitcoin  hanya  dipengaruhi  harga  masa lalu dari Bitcoin saja. Sedangkan variabel lainnya tidak mempengaruhi Bitcoin. Hasil tersebut dibuktikan dengan nilai probabilitas dari Bitcoin dalam variance equation . Selain itu, dengan probabilitas GARCH(-1) ditemukan bahwa Bitcoin mengikuti pola GARCH.
Dengan alfa 5%, mendapatkan hasil harga Ethereum dipengaruhi oleh harga masa lalu hanya dari Ethereum  saja. Hasil tersebut  dibuktikan dengan nilai  probabilitas pada harga masa lalu  dari Ethereum dalam mean equation . Hasil yang sama ditemukan dalam analisis volatilitas Ethereum.  Dalam volatilitas
Ethereum  dipengaruhi  harga  masa  lalu  dari  Ethereum  saja.  Sedangkan  variabel  lainnya  tidak mempengaruhi  Ethereum.  Hasil  tersebut  dibuktikan  dengan  nilai  probabilitas  dari  Ethereum  dalam variance equation . Selain itu, dengan probabilitas GARCH(-1) ditemukan bahwa Ethereum mengikuti pola GARCH.
Dari  hasil  diatas  menunjukkan  hasil  analisis mean  equation dan variance  equation adalah konsisten.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat robus. Sehingga  hasil  diatas  dapat  dipercaya.  Hasil penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  pasar cryptocurrency tidak  efisien  karena  dipengaruhi  harga  masa lalu dan tidak berjalan secara acak.

## 4. Simpulan dan Saran
Penelitian  ini  bertujuan    untuk  memahami  analisis  volatilitas cryptocurrency dengan menggunakan  emas,  Dollar  Index,  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  dengan  variabel  penjelas dan mean equation (1) variance equation (2). Hasil dari mean equation menunjukkan bahwa harga Bitcoin dipengaruhi  oleh  harga  masa  lalu  dari  Bitcoin  dan  emas,  sedangkan  variabel  lain  tidak  mempengaruhi harga Bitcoin. harga Ethereum hanya dipengaruhi oleh harga masa lalu dari Ethereum sedangkan variabel lainnya  tidak  mempengaruhi.  Oleh  karena  itu,  pasar cryptocurrency bukan  sebagai  pasar  efisien  karena dapat  dianalisis  dari  harga  masa  lalunya.  Selain  itu  hasil  dari variance  equation menunjukkan  bahwa volatilitas Bitcoin hanya dipengaruhi oleh harga masa lalu dari Bitcoin sendiri dan tidak dipengaruhi oleh variabel-variabel  lain.  Hasil  yang  sama  didapatkan  dalam  volatilitas  Ethereum  yang  dipengaruhi  oleh harga  masa  lalu  dari  Ethereum  dan  tidak  dipengaruhi  oleh  variabel-variabel  lainnya. Sehingga  dalam melakukan  investasi  pada cryptocurrency khususnya  Bitcoin  dan  Ethereum  investor  dapat  melakukan analisis pada harga sebelumnya.
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  keterbatasan  yaitu  penelitian  ini  hanya  mengarah  pada Ethereum dan Bitcoin sehingga pada penelitian mendatang dapat menganalisis instrument lainnya selain Bitcoin dan Ethereum.

## Daftar Rujukan
Aulia,  M.  R.  (2018).  Pro  dan  Kontra  Bitcoin:  Analisis  Pengaruh  Perkembangan  Bitcoin,  Performa  Flat Money dan Sistem Kelola Negara. Universitas Lampung , 10 (2), 1–15.
Auso,  Asep  Zaenal,  Elsa  Silvia  Nur  Aulia.  2018.  Teknologi Cryptocurrency Bitcoin  untuk  Investasi  dan Transaksi Bisnis Menurut Syariat Islam. Jurnal Sosioteknologi | Vol. 17, No 1, Hal. 74-92. Tersedia Pada: http://journals.itb.ac.id/index.php/sostek/article/view/7365/3177.
Bhosale, J., & Mavale, S. (2018). Volatility of select Crypto-currencies : A comparison of Bitcoin , Ethereum and Litecoin. Annual Research Journal of SCMS, Pune , 6 (March), 132–141.
Connor, F. A. O., Lucey, B. M., Batten, J. A., & Baur, D. (2015). The Financial Economics of Gold – A Survey. International Riview of Financial Analysis , July 2018 . https://doi.org/10.1016/j.irfa.2015.07.005
Dannen,  C.  (2017).  Introducing  ethereum  and  solidity:  Foundations  of cryptocurrency and  blockchain programming for beginners. In Introducing Ethereum and Solidity: Foundations of Cryptocurrency and Blockchain Programming for Beginners . Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-2535-6
Dyhrberg, A. H. (2015). Bitcoin, gold and dollar  - A GARCH volatility. Finance Research Letters , 000 , 1–8. https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.008
Dynand, M. R., & Kartawinata, B. R. (2018). Comparative Analysis of Cryptocurrency in Forms of Bitcoin, Stock,  and  Gold  as  Alternative  Investment  Portfolio  in  2014  –  2017  Analisis  Perbandingan Cryptocurrency Bitcoin,  Saham  dan  Emas  sebagai  Alternatif  Portfolio  Investasi  Tahun  2014  – 2017. Jurnal Sekretaris & Administrasi Bisnis , II (2), 38–51.
Eli,  D.  (2008). Cryptocurrency . The  New  Palgrave:  A  Dictionary  of  Economics , March ,  1–5. https://doi.org/10.1057/978-1-349-95121-5.
Habashi,  F.  (2017). Gold  -  An  Historical  Introduction . December  2016 .  https://doi.org/10.1016/B978-0- 444-63658-4.00001-3
Hartati,  &  Saluza,  I.  (2017).  Aplikasi  GARCH  dalam  Mengatasi  Volatilitas  Pada  Data  Keuangan. Jurnal Matematika , 7 (2), 107. https://doi.org/10.24843/jmat.2017.v07.i02.p87
Lydianita, H. (2011). Analisis Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Volatilitas Harga Saham .
Nastiti, K. L. A., & Suharsono, A. (2012). Analisis Volatilitas Saham Perusahaan Go Public dengan Metode ARCH-GARCH. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 1 (1), 259–264.
Nurmapika,  Ryafini,  Nurliza,  Imelda.  2018.  Analisis  Volatilitas  Harga  Komoditas  Pangan  Strategis  Di Provinsi Kalimantan Barat (Studi Kasus Pasar Flamboyan Pontianak). Jurnal Social Economic of Agriculture, Volume 7, Nomor 1, Hal. 41-53. Tersedia Pada:
http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jsea/article/view/30751.
Pangesti,  A.  (2009). Pengaruh  Nilai  Tukar  Rupiah  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  Terhadap  Indeks Harga Saham Sektor Keuangan .
Rahayu,  M.  F.,  Chang,  W.-I.,  &  Anindita,  R.  (2015).  Volatility  Analysis  and  Volatility Spillover  Analysis  of Indonesia’s Coffee Price Using Arch/Garch, and Egarch Model. Journal of Agricultural Studies , 3 (2), 37. https://doi.org/10.5296/jas.v3i2.7185
Robiyanto,  &  Pangestuti,  I.  R.  D.  (2018).  Weak  form  market  efficiency  analysis  in  the cryptocurrency market. Jurnal of Economic and Bisnis , 2 (c), 124–128.
Robiyanto,  R.  (2018).  Gold  VS  bonds:  What  is  the  safe  haven  for  the  indonesian  and  Malaysian  capital market? Gadjah
Mada International Journal of Business , 20 (3), 277–302. https://doi.org/10.22146/gamaijb.27775
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. https://doi.org/10.26905/jkdp.v23i3.3005.
S. Dimas Okky, & Setiawan. (2012). Pemodelan Indeks Harga Saham Gabungan ( IHSG ), Kurs , dan Harga Minyak Dunia dengan. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 1 (1), 1–6.
Shen, Z. (2014). How the US Dollar Index Affects Gold Prices . September . https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:kAFsdBGe1fwJ:https://www.askfinan cials.com/pdf/knowledge- panel/Dollar%2520Index%2520The%2520Bull%2520market%2520no%2520one%2520wants %2520January%25202017.pdf+&cd=12&hl=en&ct=clnk&gl=id
Wood, G. (2014). Ethereum: a secure decentralised generalised transaction ledger .
Yohandi, A., Trihastuti, N., & Hartono, D. (2017). Implikasi yuridis penggunaan mata uang virtual bitcoin sebagai  alat  pembayaran  dalam  transaksi  komersial  (studi  komparasi  antara  Indonesia- Singapura). Diponegoro Law Journal , 6 , 1–19. https://doi.org/10.1017/S0269888907001014