Apa Itu Value at Risk? Cara Mengukur Risiko Investasi

Kalau kamu pernah merasa portofolio sudah “aman” karena pilih aset bagus, lalu tiba-tiba pasar bergerak tajam dan nilainya turun dalam sehari, kamu tidak sendirian. Banyak investor fokus mengejar return, tapi lupa bahwa keputusan terbaik sering lahir dari satu pertanyaan yang lebih mendasar: seberapa besar kerugian yang sanggup kamu terima dalam waktu tertentu?

Di titik inilah Value at Risk, atau sering disingkat VaR, masuk sebagai alat bantu yang membuat risiko terasa lebih konkret. Bukan sekadar rasa cemas, tetapi angka yang bisa kamu jadikan rambu. VaR tidak akan menghilangkan risiko, tapi bisa membantu kamu melihat batas kerugian yang masuk akal dalam kondisi pasar normal, sehingga keputusanmu lebih terukur, apalagi ketika volatilitas aset sedang tinggi.

Artikel ini akan membahas VaR secara utuh, mulai dari definisi yang mudah dipahami, komponen pentingnya, rumus dan metode perhitungan, sampai contoh sederhana yang relevan untuk investor, termasuk di pasar yang volatil seperti crypto. Tujuannya satu: setelah membaca, kamu bisa memahami apa yang sebenarnya diukur oleh VaR dan bagaimana memakainya secara realistis, bukan sebagai “ramalan” yang menyesatkan.

 

Apa itu Value at Risk (VaR)

Value at Risk adalah teknik statistik untuk memperkirakan potensi kerugian maksimum sebuah portofolio dalam periode waktu tertentu pada tingkat kepercayaan tertentu, dengan asumsi kondisi pasar masih berada dalam kategori normal. Kalimatnya terdengar teknis, jadi kita sederhanakan.

VaR menjawab pertanyaan seperti ini: dalam satu hari ke depan, berapa besar kerugian terbesar yang secara statistik masih wajar terjadi? Kamu bukan sedang mencari skenario terburuk mutlak. Kamu sedang mencari batas kerugian yang kemungkinan besar tidak terlewati, berdasarkan data dan asumsi yang dipakai.

Misalnya, kamu melihat pernyataan: VaR 1 hari 95% sebesar Rp10 juta. Artinya, menurut model yang digunakan, ada peluang sekitar 95% bahwa kerugian portofoliomu dalam satu hari tidak akan melebihi Rp10 juta. Di sisi lain, ada peluang sekitar 5% bahwa kerugian bisa lebih besar dari itu. Ini poin penting yang sering disalahpahami. VaR bukan jaminan, tapi estimasi probabilistik.

Pemahaman ini jadi fondasi sebelum kamu masuk ke bagian yang lebih praktis, karena tanpa kerangka manajemen risiko, angka VaR mudah disalahartikan sebagai patokan aman. Karena tanpa memahami apa yang dimaksud “95%” dan “kondisi normal,” VaR mudah disalahgunakan, terutama ketika pasar memasuki fase ekstrem.

 

Sejarah singkat Value at Risk dan kenapa konsep ini jadi standar

VaR tidak muncul karena dunia keuangan ingin membuat istilah rumit. Ia muncul karena kebutuhan yang sangat praktis: institusi keuangan perlu cara cepat untuk merangkum risiko portofolio yang kompleks menjadi angka yang bisa dipantau dan diperdebatkan.

Pada era ketika portofolio bank dan manajer investasi makin besar, mereka perlu ukuran risiko yang konsisten. VaR menjadi salah satu solusi karena mampu menyederhanakan banyak faktor risiko menjadi satu angka. Dari sana, konsep ini melekat dalam praktik manajemen risiko modern, termasuk dalam kerangka pengawasan internal dan kebutuhan regulasi.

Yang menarik, meski VaR lahir dari dunia keuangan tradisional, idenya relevan di banyak jenis aset. Di saham, obligasi, komoditas, hingga crypto, intinya sama: investor butuh cara mengukur kemungkinan kerugian pada horizon tertentu. Itulah mengapa VaR sering dianggap sebagai salah satu bahasa umum ketika orang membicarakan risiko portofolio.

Setelah melihat konteksnya, sekarang kita masuk ke bagian yang membuat VaR bisa dipakai dengan benar: komponen yang membentuknya.

 

Tiga komponen utama dalam Value at Risk

VaR selalu berdiri di atas tiga komponen. Kalau salah satu komponen ini tidak jelas, hasil VaR bisa terdengar meyakinkan tapi sebenarnya tidak bisa dibandingkan atau bahkan menyesatkan.

 

Besaran kerugian yang diukur

Komponen pertama adalah nominal atau persentase kerugian yang diperkirakan. VaR bisa dinyatakan sebagai Rp5 juta, Rp50 juta, atau 3%, 7%, tergantung konteks dan siapa yang membacanya.

Mengukur risiko dalam bentuk angka membuat diskusi jadi lebih nyata. Daripada mengatakan “risikonya tinggi,” kamu bisa mengatakan “dalam kondisi normal, model memperkirakan kerugian harian berpeluang tidak melewati RpX pada tingkat keyakinan Y%.” Itu jauh lebih jelas.

Namun, angka kerugian ini tidak berdiri sendiri. Ia baru bermakna jika horizon waktu dan tingkat kepercayaan juga disebutkan.

 

Time horizon atau holding period

Time horizon adalah periode yang dipakai untuk mengukur VaR. Umumnya, orang menggunakan 1 hari untuk trading harian atau pemantauan risiko jangka pendek, sementara 10 hari atau 1 bulan bisa digunakan untuk kebutuhan yang lebih panjang.

Kalau kamu membandingkan VaR antar dua portofolio, pastikan time horizon-nya sama. VaR 1 hari tidak bisa dibandingkan langsung dengan VaR 10 hari karena risiko bertambah seiring waktu. Dalam praktik, banyak orang salah kaprah karena melihat angka VaR tanpa memperhatikan horizon.

Setelah horizon waktu, bagian berikutnya adalah confidence level. Di sinilah VaR sering dipahami keliru.

 

Confidence level

Confidence level adalah tingkat keyakinan statistik, yang paling umum 95% atau 99%. Semakin tinggi confidence level, semakin besar angka VaR yang dihasilkan, karena model mencoba menangkap bagian “ekor distribusi” yang lebih ekstrem.

Tetapi ada konsekuensi yang harus kamu pahami. VaR 99% berarti model mencoba memberi batas kerugian yang lebih konservatif dibanding 95%. Namun, peristiwa ekstrem tetap bisa terjadi di luar itu. Kalau kamu menganggap VaR 99% sebagai batas aman mutlak, kamu bisa terkejut ketika pasar crash melampaui prediksi.

Dengan tiga komponen ini, kamu sudah punya kerangka untuk membaca VaR secara benar. Selanjutnya, kita masuk ke bagian yang sering dicari orang di Google: rumus dan cara menghitungnya.

 

Rumus Value at Risk dan cara membacanya

Sebelum masuk ke berbagai metode, ada satu bentuk rumus sederhana yang sering dipakai untuk menjelaskan VaR, terutama pada pendekatan parametrik. Dalam versi yang paling umum, VaR dapat diperkirakan dari volatilitas portofolio dan nilai portofolio, dikalikan faktor statistik sesuai confidence level.

Intinya begini: jika portofolio kamu punya volatilitas tertentu, maka ada kisaran pergerakan harian yang dianggap “wajar” berdasarkan data. VaR mengubah kisaran itu menjadi angka kerugian potensial pada batas keyakinan tertentu.

 

Dalam praktik, rumus sederhana ini sering ditulis dengan menggabungkan:

• nilai portofolio 
• volatilitas (misalnya standar deviasi return) 
• z-score sesuai confidence level 
• penyesuaian horizon waktu 

 

Kalau kamu pernah melihat z-score, itu sebenarnya hanya cara statistik menerjemahkan confidence level menjadi faktor pengali. Confidence 95% memiliki z-score yang lebih kecil dibanding 99%, sehingga VaR 95% biasanya lebih rendah dibanding VaR 99%.

Meski rumusnya terlihat rapi, kamu perlu sadar satu hal: rumus sederhana ini biasanya mengandung asumsi penting, misalnya return mengikuti distribusi tertentu dan volatilitas relatif stabil. Di dunia nyata, terutama di crypto, asumsi ini sering tidak sepenuhnya berlaku. Karena itu, orang memakai metode perhitungan VaR yang berbeda-beda untuk menyesuaikan kebutuhan dan karakter pasar.

Sekarang kita masuk ke metode-metode perhitungan VaR yang paling umum.

 

Metode menghitung Value at Risk

Ada tiga metode yang paling sering dibahas dalam literatur dan praktik. Tiap metode punya cara pandang berbeda tentang bagaimana masa lalu dipakai untuk memodelkan risiko masa depan.

 

Historical simulation

Historical simulation adalah metode yang paling mudah dijelaskan tanpa banyak asumsi statistik. Ide dasarnya sederhana: kamu ambil data return historis, lalu kamu lihat kerugian-kerugian yang pernah terjadi. Setelah itu, kamu urutkan dari yang paling buruk sampai yang terbaik. VaR ditentukan dari persentil tertentu sesuai confidence level.

Misalnya kamu punya 1.000 data return harian. Kalau kamu ingin VaR 95%, kamu melihat posisi 5% terburuk. Angka pada batas itu menjadi VaR. Metode ini terasa intuitif karena berbasis peristiwa nyata yang pernah terjadi.

Kelebihan historical simulation ada pada sifatnya yang realistis dalam konteks data historis. Kamu tidak perlu memaksakan asumsi distribusi normal. Namun, ia punya keterbatasan: jika data historis kamu tidak mencakup periode krisis besar, VaR yang dihasilkan bisa terlihat aman padahal sebenarnya rapuh. Di pasar yang cepat berubah, data masa lalu juga bisa kurang representatif.

Ketika orang butuh perhitungan cepat dan seragam, mereka sering beralih ke metode parametrik.

 

Variance covariance atau parametric VaR

Metode ini menggunakan statistik dasar seperti rata-rata return, standar deviasi, dan korelasi antar aset. Ia sering diasosiasikan dengan asumsi bahwa return mengikuti distribusi normal. Dari sana, VaR dihitung menggunakan volatilitas portofolio dan z-score sesuai confidence level.

Kelebihannya adalah efisiensi. Untuk portofolio besar, metode ini relatif cepat dihitung dan mudah dibandingkan antar periode. Di institusi, ini salah satu alasan metode parametrik pernah sangat populer.

Namun, kelemahannya juga jelas. Pasar sering tidak bergerak “normal.” Banyak aset punya fat tails, artinya peristiwa ekstrem terjadi lebih sering daripada yang diprediksi oleh distribusi normal. Ketika fat tails muncul, VaR parametrik bisa meremehkan risiko, terutama pada aset yang volatil.

Karena dua metode di atas punya trade-off, ada metode lain yang lebih fleksibel, tetapi lebih berat secara komputasi.

 

Monte Carlo simulation

Monte Carlo simulation memodelkan banyak skenario kemungkinan return di masa depan dengan menggunakan simulasi. Kamu membuat ribuan atau jutaan jalur pergerakan harga berdasarkan model tertentu, lalu menghitung distribusi kerugian portofolio dari simulasi tersebut. Setelah itu, VaR diambil dari persentil distribusi hasil simulasi.

Metode ini unggul karena fleksibel. Kamu bisa memasukkan berbagai asumsi, termasuk distribusi yang tidak normal, volatilitas yang berubah-ubah, atau korelasi yang dinamis. Karena itu, Monte Carlo banyak dipakai oleh institusi yang punya kemampuan komputasi dan kebutuhan presisi lebih tinggi.

Kelemahannya adalah kompleksitas. Hasilnya sangat bergantung pada model dan asumsi yang digunakan. Kalau asumsi modelnya keliru, simulasi bisa menghasilkan angka yang meyakinkan tapi salah arah.

Setelah kamu memahami metode, bagian yang paling membantu biasanya adalah contoh. Karena VaR baru terasa “hidup” ketika kamu melihat bagaimana angka tersebut muncul dari portofolio nyata.

 

Contoh sederhana menghitung VaR untuk investasi

Bayangkan kamu punya portofolio investasi senilai Rp100 juta. Kamu ingin mengukur VaR 1 hari dengan confidence level 95%. Agar contoh ini mudah dipahami, kita pakai pendekatan sederhana: menggunakan volatilitas harian sebagai perkiraan risiko.

Misalnya dari data historis, volatilitas harian portofolio kamu sekitar 4%. Angka 4% ini berarti, dalam kondisi normal, pergerakan harian portofolio cukup sering berada di sekitar kisaran itu.

Dalam pendekatan parametrik sederhana, VaR 95% sering dikaitkan dengan faktor statistik sekitar 1,65. Jadi perkiraan VaR bisa dihitung secara kasar dengan mengalikan:

 

• nilai portofolio 
• volatilitas harian 
• faktor confidence 

 

Hasil kasarnya:

Rp100 juta dikali 4% menghasilkan Rp4 juta. Lalu dikali 1,65 menghasilkan sekitar Rp6,6 juta.

Artinya, VaR 1 hari 95% kamu sekitar Rp6,6 juta. Dalam bahasa sederhana, model memperkirakan bahwa ada peluang sekitar 95% kerugian harian kamu tidak akan melebihi Rp6,6 juta, dalam kondisi pasar normal.

Kalau kamu membaca ini dengan benar, kamu tidak akan menyimpulkan “berarti aman.” Kesimpulan yang lebih realistis adalah: ini batas risiko dalam kondisi normal berdasarkan data historis dan asumsi yang dipakai. Kalau pasar memasuki fase ekstrem, angka ini bisa ditembus.

Contoh ini memang sengaja dibuat sederhana agar kamu menangkap konsepnya. Dalam praktik, VaR dihitung dengan data return yang lebih panjang, portofolio yang terdiri dari banyak aset, korelasi antar aset, dan penyesuaian lain. Tetapi pola pikirnya sama: VaR mengubah volatilitas dan distribusi return menjadi angka risiko yang bisa kamu gunakan untuk membuat keputusan.

Nah, setelah melihat contoh, pertanyaan berikutnya adalah: sebenarnya VaR dipakai untuk apa? Angka sudah ada, lalu langkahnya apa?

 

Mengapa Value at Risk penting untuk investor

VaR penting bukan karena ia memberi angka yang terlihat ilmiah, tetapi karena ia memaksa kamu berpikir dalam batasan risiko yang konkret. Ada beberapa cara VaR membantu investor.

Pertama, VaR membantu kamu menentukan toleransi risiko dalam angka. Banyak orang berkata “saya siap rugi,” tetapi ketika portofolio turun 10% dalam sehari, mereka panik. Dengan VaR, kamu bisa memperkirakan seberapa sering kerugian sebesar itu mungkin terjadi dalam kondisi normal.

Kedua, VaR membantu manajemen ukuran posisi. Kalau kamu tahu portofolio tertentu memiliki VaR yang tinggi, kamu bisa menurunkan eksposur atau menyeimbangkan komposisi aset lewat diversifikasi portofolio yang lebih masuk akal. Ini relevan untuk investor yang memegang beberapa aset sekaligus, karena korelasi antar aset juga mempengaruhi risiko portofolio.

Ketiga, VaR membantu kamu membandingkan risiko antar strategi atau antar portofolio, lalu menilai apakah peluang hasilnya sepadan lewat risk reward ratio sebelum kamu menambah eksposur. Kadang strategi A terlihat menguntungkan, tetapi VaR-nya jauh lebih tinggi daripada strategi B. Perbandingan ini berguna ketika kamu ingin menilai apakah return yang kamu incar sebanding dengan risiko yang kamu ambil.

Di luar investor individu, VaR juga dipakai untuk kebutuhan yang lebih sistemik, seperti menentukan kebutuhan modal cadangan, pengendalian risiko trading desk, atau pelaporan risiko internal. Itu sebabnya VaR sering muncul dalam pembahasan institusi.

Namun, justru karena VaR sering digunakan, kamu juga perlu tahu batasannya. Tanpa memahami batasan, VaR bisa memberi rasa aman palsu.

 

Kelebihan dan kelemahan Value at Risk

Kelebihan VaR yang paling jelas adalah kesederhanaannya. Risiko portofolio yang kompleks bisa diringkas menjadi satu angka yang mudah dipahami. Ini membuat VaR praktis untuk pemantauan rutin.

Selain itu, VaR membantu membangun disiplin. Kamu punya ukuran yang bisa dipantau, dibanding hanya mengandalkan emosi atau intuisi. Banyak keputusan buruk dalam investasi lahir ketika investor tidak punya batas risiko yang jelas.

Tetapi VaR juga punya kelemahan yang harus kamu terima sejak awal. VaR pada dasarnya berbicara tentang kondisi pasar yang dianggap normal. Ketika pasar memasuki fase ekstrem, VaR dapat “pecah” karena asumsi statistik dan data historis tidak lagi representatif.

Kelemahan lainnya adalah VaR tidak memberi tahu seberapa buruk kerugian jika batas VaR terlewati. Misalnya VaR 95% memberi batas kerugian tertentu, tetapi ketika 5% kejadian ekstrem terjadi, VaR tidak menjelaskan apakah kerugian itu sedikit di atas VaR atau jauh di atasnya.

Karena itu, banyak praktisi menggunakan metrik lain untuk melengkapi VaR, salah satunya Expected Shortfall, yang sering dianggap lebih informatif untuk memahami risiko ekor distribusi.

Dari sini, kamu bisa melihat bahwa VaR bukan musuh dan bukan penyelamat. Ia alat yang berguna jika kamu menggunakannya dengan konteks yang tepat.

Sekarang kita hubungkan VaR dengan konteks yang dekat dengan audiens crypto, karena volatilitas di sana sering membuat risiko terasa “liar.”

 

Value at Risk dalam investasi crypto

Crypto sering bergerak lebih cepat dan lebih tajam dibanding banyak aset tradisional. Bitcoin, misalnya, punya sejarah volatilitas yang jauh lebih tinggi daripada indeks saham utama. Di periode tertentu, volatilitasnya bisa turun ketika pasar tenang, tetapi bisa melonjak ketika terjadi siklus bull atau bear yang agresif.

Buat investor crypto, kondisi ini memunculkan dua tantangan. Pertama, pergerakan harga harian bisa cukup besar sehingga portofolio mudah mengalami drawdown dalam waktu singkat. Kedua, banyak investor masuk tanpa ukuran risiko yang jelas, sehingga keputusan mereka cenderung reaktif.

VaR dapat membantu kamu memotret risiko crypto secara lebih rasional. Jika kamu menghitung VaR harian portofolio crypto, kamu akan mendapatkan gambaran seberapa besar kerugian “wajar” yang bisa terjadi dalam kondisi normal. Dari sana, kamu bisa menyesuaikan ukuran posisi, menambah diversifikasi, atau menurunkan eksposur ketika volatilitas meningkat.

Namun, di crypto kamu harus lebih berhati-hati terhadap kelemahan VaR. Peristiwa ekstrem dan lonjakan volatilitas bisa lebih sering terjadi dibanding pasar tradisional. Artinya, VaR sebaiknya digunakan bersama pendekatan lain seperti stress testing, pemantauan volatilitas yang lebih adaptif, dan disiplin manajemen posisi.

Kalau kamu menganggap VaR sebagai satu-satunya patokan, kamu berisiko meremehkan potensi risiko ekor yang sering muncul di crypto.

Pada akhirnya, pertanyaan pentingnya adalah: bagaimana kamu harus memandang VaR agar tidak salah pakai?

 

Cara memakai VaR secara realistis

Agar VaR tidak menjadi angka yang meninabobokan, kamu perlu memakainya sebagai alat bantu keputusan, bukan alat pembenar keputusan.

Gunakan VaR untuk mengukur apakah ukuran posisi kamu masuk akal, lalu pasangkan dengan aturan eksekusi seperti stop loss agar risiko tidak hanya dipahami, tapi juga dikendalikan. Jika VaR harian portofolio terlalu besar dibanding toleransi rugi kamu, itu sinyal bahwa eksposur kamu mungkin terlalu berat.

Perhatikan juga bagaimana VaR berubah dari waktu ke waktu. Ketika volatilitas meningkat, VaR akan naik. Ini bisa jadi alarm bahwa kondisi pasar berubah dan kamu perlu menyesuaikan strategi.

Dan yang paling penting, jangan lupa bahwa VaR bukan skenario terburuk. Ia bekerja pada tingkat kepercayaan tertentu. Selalu ada kemungkinan bahwa kerugian bisa lebih besar dari VaR, dan di pasar tertentu, kejadian itu bisa terjadi lebih sering daripada yang kamu harapkan.

Memahami batas ini membuat VaR jauh lebih berguna, karena kamu tidak lagi memperlakukannya sebagai “batas aman,” melainkan sebagai alat ukur probabilistik.

Dengan cara pandang ini, kita bisa menutup pembahasan dengan kesimpulan yang mengunci makna VaR dan bagaimana ia bisa membantu keputusan investasi kamu.

 

Kesimpulan

Value at Risk adalah cara untuk mengubah risiko menjadi angka yang bisa kamu pahami dan kelola. Ia memperkirakan potensi kerugian maksimum pada horizon waktu tertentu dengan tingkat kepercayaan tertentu, dalam kondisi pasar yang dianggap normal.

Keunggulan VaR ada pada kesederhanaannya. Ia membantu kamu menetapkan batas risiko, membandingkan portofolio, dan menghindari keputusan yang hanya didorong emosi. Namun VaR juga punya batas yang jelas. Ia tidak dirancang untuk meramal skenario ekstrem, dan ia tidak memberi tahu seberapa besar kerugian jika batas VaR terlewati.

Kalau kamu memakainya secara realistis, VaR bisa menjadi salah satu alat paling berguna untuk membangun disiplin investasi. Terutama di pasar yang volatil seperti crypto, VaR membantu kamu menjaga perspektif: bukan sekadar mengejar profit, tetapi juga memastikan risiko yang kamu ambil masih masuk akal.

Pada akhirnya, VaR bukan alat untuk menebak masa depan. Ia lebih mirip alat untuk menjaga keputusanmu tetap berada dalam koridor risiko yang kamu pahami.

 

FAQ

1. Apa yang dimaksud dengan Value at Risk?

Value at Risk adalah metode statistik untuk memperkirakan potensi kerugian maksimum portofolio investasi dalam periode tertentu pada tingkat kepercayaan tertentu, dengan asumsi kondisi pasar normal. VaR membantu kamu melihat risiko sebagai angka, bukan sekadar perkiraan.

2. Apa arti VaR 95% dalam 1 hari?

VaR 95% dalam 1 hari berarti model memperkirakan ada peluang sekitar 95% bahwa kerugian portofolio dalam satu hari tidak akan melebihi nilai VaR tersebut. Namun tetap ada peluang sekitar 5% bahwa kerugian bisa lebih besar.

3. Apa perbedaan VaR dan Expected Shortfall?

VaR memberi batas kerugian pada tingkat kepercayaan tertentu, tetapi tidak menjelaskan seberapa besar kerugian jika batas itu terlewati. Expected Shortfall mencoba mengukur rata-rata kerugian pada kondisi ketika kerugian sudah melewati VaR, sehingga lebih fokus pada risiko ekor.

4. Metode apa yang paling akurat untuk menghitung VaR?

Tidak ada metode yang selalu paling akurat untuk semua kondisi. Historical simulation terasa realistis karena memakai data historis, metode parametrik cepat namun bergantung pada asumsi distribusi, sedangkan Monte Carlo fleksibel tetapi sangat bergantung pada model dan asumsi. Yang paling penting adalah kamu memilih metode yang sesuai dengan aset dan tujuan analisis.

5. Apakah VaR cocok untuk investasi crypto?

Cocok sebagai alat bantu, terutama untuk memahami risiko portofolio crypto yang volatil. Tetapi kamu perlu lebih waspada karena crypto lebih sering mengalami peristiwa ekstrem dan lonjakan volatilitas. Karena itu, VaR sebaiknya dilengkapi dengan stress testing dan disiplin manajemen posisi agar risiko ekor tidak terabaikan.

 

Itulah informasi menarik tentang Value at Risk yang bisa kamu eksplorasi lebih dalam di artikel populer Akademi crypto di INDODAX. Selain memperluas wawasan investasi, kamu juga bisa terus update dengan berita crypto terkini dan pantau langsung pergerakan harga aset digital di INDODAX Market.

Untuk pengalaman trading yang lebih personal, jelajahi juga layanan OTC trading kami di INDODAX. Jangan lupa aktifkan notifikasi agar kamu selalu mendapatkan informasi terkini seputar aset digital, teknologi blockchain, dan berbagai peluang trading lainnya hanya di INDODAX Academy.

 

Kamu juga dapat mengikuti berita terbaru kami melalui Google News untuk akses informasi yang lebih cepat dan terpercaya. Untuk pengalaman trading yang mudah dan aman, download aplikasi crypto terbaik dari INDODAX di App Store atau Google Play Store.

Maksimalkan juga aset kripto kamu dengan fitur INDODAX Staking/Earn, cara praktis untuk mendapatkan penghasilan pasif dari aset yang kamu simpan. Segera register di INDODAX dan lakukan KYC dengan mudah untuk mulai trading crypto lebih aman, nyaman, dan terpercaya!

Dalam praktekknya, transparansi aset kini diadopsi oleh sejumlah platform kripto, salah satunya melalui publikasi data Proof of Reserves (PoR) dari pihak ketiga seperti CoinMarketCap. Di Indonesia, Indodax termasuk platform yang secara rutin memperbarui informasi tersebut agar dapat diakses publik.

 

Kontak Resmi Indodax
Nomor Layanan Pelanggan: (021) 5065 8888 | Email Bantuan: [email protected]

 

Ikuti juga sosial media kami di sini: Instagram, X, Youtube & Telegram

 

 

Author : RB