Jangan Terjebak dalam Perangkap Kepercayaan Buta: Mengapa Teori Siklus Empat Tahun Gagal di Bawah Pengujian Statistik

Komunitas crypto dan keuangan tradisional terobsesi dengan pola. Salah satu narasi yang sangat populer adalah “teori siklus empat tahun”—gagasan bahwa pasar beroperasi dalam interval empat tahun yang dapat diprediksi. Tapi inilah kenyataan yang tidak nyaman: teori ini didasarkan pada kepercayaan buta daripada analisis yang ketat. Dengan kurang dari empat siklus lengkap data historis, menarik kesimpulan yang yakin tentang perilaku pasar bukanlah sains—itu spekulasi.

Analisis ini meninjau kembali penilaian risiko pasar menggunakan pendekatan statistik yang lebih dapat dipertanggungjawabkan, melampaui dogma siklikal menuju penalaran probabilistik. Alih-alih bertanya “apakah siklus empat tahun akan bertahan?”, kita harus bertanya “apa yang sebenarnya data historis katakan tentang probabilitas pasar bearish di akhir 2025 dan awal 2026?”

Masalah Ukuran Sampel: Mengapa Tiga Titik Data Tidak Cukup

Inti masalahnya sederhana: pada tahun 2025, kita telah mengalami kurang dari empat siklus empat tahun lengkap. Setiap statistik yang kredibel akan langsung menandai ini sebagai tanda bahaya. Ketika Anda menarik kesimpulan dari hanya tiga titik data yang valid, Anda bukan membangun teori—Anda mencocokkan pola kebetulan.

Pertimbangkan analogi ini: jika seseorang melempar koin tiga kali dan mendapatkan kepala semua tiga kali, apakah Anda akan menyimpulkan bahwa koin tersebut condong ke kepala? Tentu tidak. Demikian pula, mengamati tiga siklus pasar tidak cukup bukti untuk membuat prediksi yang pasti tentang siklus keempat. Namun inilah yang dilakukan oleh para penggemar siklus empat tahun.

Masalah dengan analisis sampel kecil di pasar keuangan adalah bahwa ini sangat rentan terhadap bias survivorship dan bias konfirmasi. Trader mengingat siklus yang “berhasil” dan mengabaikan yang tidak. Memori selektif ini menciptakan ilusi prediktabilitas yang sebenarnya tidak ada.

Alternatif Lebih Ketat: Kerangka Probabilitas Bayesian

Alih-alih bergantung pada pola siklikal, kita dapat menggunakan metode probabilitas Bayesian—kerangka matematika yang memungkinkan kita memperbarui kepercayaan berdasarkan bukti. Pendekatan ini memberikan dasar yang lebih kokoh untuk menilai risiko.

Pertanyaan Bayesian menjadi: Mengingat apa yang kita ketahui tentang sejarah ekonomi, berapa sebenarnya probabilitas terjadinya pasar bearish selama jendela waktu tertentu ini?

Untuk menjawab ini, kita membutuhkan tiga informasi:

1. Tingkat Dasar: Seberapa Sering Pasar Bearish Sebenarnya Terjadi?

S&P 500 telah mengalami 27 pasar bearish sejak 1929. Ini berarti sekitar satu pasar bearish setiap 3,5 tahun, atau sekitar 28,6% per tahun. Ketika kita mempersempit fokus ke jendela kuartal-ke-kuartal (Q4 ke Q1), probabilitasnya turun menjadi sekitar 15-20%. Dengan pendekatan konservatif: P(pasar bearish) ≈ 18%

2. Pemicu Ekonomi: Jalur Stagflasi ke Resesi

Precedent historis menunjukkan bahwa stagflasi (inflasi dan stagnasi ekonomi bersamaan) sering mendahului resesi, yang sering disertai pasar bearish. Menelusuri 50 tahun terakhir:

• 1973-74, 1980, 1981-82: Stagflasi menyebabkan resesi
• 2000-01: Ledakan gelembung teknologi selama stagflasi ringan
• 2007-08: Krisis keuangan muncul dari kondisi stagflasi
• 2011-12: Krisis Eropa menciptakan stagflasi tanpa resesi penuh (soft landing)
• 2018-19: Kekhawatiran perang dagang berakhir dengan soft landing

Dari sekitar enam skenario stagflasi ke resesi dalam 50 tahun terakhir, empat menjadi resesi penuh (66%) dan dua mencapai soft landing (34%). Memperhitungkan kondisi saat ini—pemotongan suku bunga aktif Federal Reserve, pasar tenaga kerja yang tangguh, dan ketidakpastian kebijakan—kami memperkirakan: P(stagflasi → resesi) ≈ 45%

3. Probabilitas Kondisional: Ketika Resesi Terjadi, Seberapa Sering Mereka Bertepatan dengan Pasar Bearish?

Dari 27 pasar bearish sejak 1929, sekitar 12 di antaranya terkait dengan resesi. Dalam 12 pasar bearish tipe resesi itu, sekitar 4 mengalami kondisi stagflasi. Ini memberi kita: P(stagflasi → resesi | pasar bearish) ≈ 33%

Perhitungan Bayesian: Apa yang Ditunjukkan Angka-angka?

Menggunakan rumus Bayesian standar:

P(Pasar Bearish | Stagflasi → Resesi) = P(Stagflasi → Resesi | Pasar Bearish) × P(Pasar Bearish) / P(Stagflasi → Resesi)

Mengganti dengan estimasi kita:

= 0.33 × 0.18 / 0.45 = 13.2%

Ini menghasilkan probabilitas sekitar 13,2% untuk pasar bearish di bawah kondisi stagflasi-resesi tertentu. Ketika kita memperluas analisis untuk memperhitungkan ketidakpastian dan berbagai jalur stres pasar, penilaian risiko keseluruhan terlihat seperti ini:

Penilaian Probabilitas: Gambaran Risiko Nyata untuk Akhir 2025-Awal 2026

Data menunjukkan rentang daripada satu titik estimasi:

• Skenario optimis: probabilitas 12%
• Ekspektasi median: probabilitas 17%
• Skenario pesimis: probabilitas 25%

Kesepakatan umum: probabilitas pasar bearish 15-20%

Ini memberi tahu kita sesuatu yang penting: meskipun risiko pasar bearish ada dan layak diperhatikan, secara statistik kecil kemungkinannya dalam jangka pendek. Probabilitasnya cukup besar untuk berhati-hati, tetapi tidak cukup tinggi untuk panik.

Mengapa Probabilitas Tetap Moderat: Perbedaan Kunci

Perkiraan probabilitas yang moderat ini mencerminkan beberapa faktor stabilisasi yang tidak ada selama periode krisis sebelumnya:

• Federal Reserve secara aktif memotong suku bunga (berlawanan dengan pengetatan pasif di stagflasi 1970-an)
• Ketahanan pasar tenaga kerja relatif terhadap risiko keuangan sistemik yang terlihat pada 2008
• Diversifikasi kelas aset global dan alat lindung nilai portofolio yang tidak tersedia di dekade sebelumnya
• Alat kebijakan dan circuit breaker yang dirancang untuk membatasi kegagalan berantai

Perbedaan struktural ini menjelaskan mengapa skenario stagflasi kontemporer tidak otomatis berujung pada pasar bearish gaya tahun 1970-an.

Respon Strategis: Pertahanan Taktis, Bukan Panik

Penilaian probabilitas ini mengarah pada sikap manajemen risiko tertentu: pertahanan taktis daripada penarikan strategis.

“Pertahanan taktis” berarti:

• Menjaga eksposur terhadap aset pertumbuhan sambil mengurangi risiko konsentrasi
• Membangun cadangan kas untuk pembelian oportunistik jika terjadi koreksi
• Melindungi eksposur sektor atau geopolitik tertentu
• Melakukan stress test posisi portofolio

“Penarikan strategis” berarti:

• Menjual posisi jangka panjang secara prematur
• Beralih ke posisi kas defensif
• Menghentikan eksposur pertumbuhan sama sekali

Data mendukung yang pertama, bukan yang kedua. Probabilitas pasar bearish 15-20% tidak membenarkan overhaul portofolio secara menyeluruh—hanya menuntut manajemen risiko yang bijaksana.

Pelajaran Lebih Luas: Data Lebih Baik Daripada Dogma

Argumen awal melawan kepercayaan buta pada teori siklus empat tahun bukan hanya akademik. Ini mencerminkan prinsip penting bagi investor: bersikap skeptis terhadap narasi apa pun yang mengklaim kepastian berdasarkan sampel terbatas.

Entah itu teori siklus, pola teknikal, atau kerangka prediktif lainnya, pertanyaannya selalu: Seberapa banyak data yang mendukung ini? Berapa margin kesalahan? Penjelasan alternatif apa yang ada?

Menggunakan penalaran Bayesian memaksa kita menjawab pertanyaan-pertanyaan ini secara eksplisit. Ini mencegah kita jatuh ke dalam perangkap kepercayaan buta di mana kita menyalahartikan pengenalan pola sebagai sebab yang terbukti. Teori siklus empat tahun mungkin mengandung kebenaran inti, tetapi seharusnya bukan alat utama pengambilan keputusan Anda ketika ukuran sampel tidak memadai dan metodologi alternatif memberikan wawasan yang lebih jelas.

Pasar membawa risiko nyata untuk akhir 2025 dan awal 2026, tetapi risiko tersebut dapat dihitung dan dikelola dengan analisis disiplin—bukan kepercayaan buta terhadap pola siklikal.