10 Alat Pembelajaran Mesin yang Mendekode Data On-Chain Layaknya Profesional di Tahun 2025

Analisis on-chain semakin sulit setiap tahun: lebih banyak rantai, lebih banyak transaksi, lebih banyak perilaku kompleks, dan jauh lebih banyak noise daripada yang dapat diuraikan secara manual oleh manusia. Namun, perangkat pembelajaran mesin modern mengubah hal itu. Mereka menyaring kumpulan data blockchain yang sangat besar, menemukan pola tersembunyi, memetakan entitas, dan memunculkan wawasan yang seringkali terlewatkan oleh heuristik tradisional.

Berikut adalah sepuluh alat bertenaga ML paling berdampak yang membantu pengguna tingkat lanjut menguraikan data on-chain dengan jelas, tepat, dan mendalam.

nansen

Alt cap: Logo Nansen menampilkan bentuk biru kehijauan abstrak sederhana dengan empat lingkaran bundar yang berpotongan membentuk desain simetris pada latar belakang putih.

Nansen adalah salah satu platform paling awal dan paling berpengaruh yang mengintegrasikan pembelajaran mesin ke dalam analitik on-chain arus utama. Pada intinya, Nansen menggunakan pengelompokan dompet berbasis ML yang mengelompokkan alamat-alamat blockchain ke dalam entitas dan kategori perilaku yang dapat diidentifikasi. 

Model-model seperti ini menangani grafik transaksi yang sangat besar, mengidentifikasi kesamaan di antara sejumlah besar interaksi untuk menarik kesimpulan tentang kepemilikan dompet—apakah itu bursa, pembuat pasar, perbendaharaan DAO, pedagang uang pintar, atau NFT masyarakat.

Keunikan Nansen terletak pada skala dan kualitas set data berlabelnya. Penandaan entitasnya dibangun menggunakan model probabilistik yang dilatih berdasarkan aktivitas historis selama bertahun-tahun, disempurnakan melalui pembelajaran mesin (ML) terawasi dan tak terawasi. 

Hasilnya adalah tingkat kejelasan terkait identitas dompet yang hanya dapat ditandingi oleh segelintir platform. Nansen menawarkan kepada pengguna tingkat lanjut seperti manajer investasi, analis, dan pedagang kuantitatif, perangkat seperti dasbor perilaku, analisis kohort, dan peringatan waktu nyata yang menginformasikan bagaimana para pemain besar mengalihkan aset mereka di seluruh rantai.

Intelijen Arkham

Alt cap: Logo geometris putih menyerupai huruf A abstrak di samping kata ARKHAM, ditulis dalam huruf kapital putih tebal pada latar belakang hitam.

Arkham Intelligence menghadirkan pola pikir agensi intelijen pada data blockchain, sangat bergantung pada pembelajaran mesin untuk mendeanonimisasi dan memetakan transaksi pada kedalaman yang belum pernah ada sebelumnya. Platform ini menggunakan jaringan saraf graf dan model pembelajaran mesin khusus untuk mengelompokkan alamat, menemukan tautan antar dompet, dan mengungkap entitas di balik aliran utama.

Antarmuka Arkham menyerupai perangkat lunak investigasi, menampilkan grafik jaringan yang menunjukkan bagaimana modal bergerak di antara perusahaan perdagangan, meja OTC, bursa, dan dompet pribadi. 

Sistem ML-nya unggul dalam mengidentifikasi hubungan yang rumit—jalur multi-hop, pengaktifan kembali dompet yang tidak aktif, atau pola pergerakan terkoordinasi yang hampir mustahil dilacak secara manual oleh para analis.

Arkham berfokus secara intens pada resolusi identitas, memberikan pengguna tingkat lanjut pandangan terperinci mengenai siapa sebenarnya yang aktif di rantai tersebut, bukan sekadar apa yang sedang terjadi.

Reaktor Chainalysis

Alt cap: Logo abstrak berwarna oranye dan putih melingkar yang menampilkan tiga bentuk lengkung yang saling terkait membentuk desain seperti kincir angin pada latar belakang putih.

Chainalysis Reactor adalah salah satu alat yang paling banyak digunakan di dunia untuk melacak aktivitas ilegal, kepatuhan regulasi, dan arus modal berisiko tinggi. Meskipun paling dikenal untuk penggunaan penegakan hukum, kerangka kerja pembelajaran mesin yang mendasarinya juga canggih dan relevan bagi para peneliti on-chain tingkat lanjut.

Reactor menggunakan ML untuk mengklasifikasikan tingkat risiko, menilai transaksi, dan mendeteksi pola mencurigakan di seluruh aktivitas blockchain historis dan real-time. Model pembelajaran terawasi dilatih pada kumpulan data yang menampilkan tipologi penipuan yang diketahui, pola AML, transaksi pasar darknet, alamat terkait sanksi, dan strategi pencucian uang.

Karena model ML Reactor harus memenuhi standar regulasi, pengelompokan dan deteksi anomalinya cenderung sangat tangguh. Bagi analis yang membutuhkan pemetaan entitas berkeyakinan tinggi—terutama dalam DeFi investigasi eksploitasi atau pelacakan aliran dana yang kompleks—Chainalysis tetap menjadi alat tingkat atas.

simpul kaca

Alt cap: Logo Glassnode menampilkan huruf kecil g putih yang berpusat pada latar belakang hitam pekat.

Glassnode telah menjadi landasan bagi analitik on-chain tingkat makro, dan sebagian besar data tercanggihnya bergantung pada pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin (ML) tertanam dalam fitur-fitur seperti pasokan yang disesuaikan dengan entitas, segmentasi dompet, analisis pemegang jangka panjang, metrik perilaku kohort, dan pemodelan struktur likuiditas.

Model pembelajaran mesin Glassnode menggunakan heuristik probabilistik untuk menentukan alamat mana yang termasuk dalam entitas yang sama dan bagaimana kelompok dompet berperilaku di seluruh siklus pasar. Hal ini memungkinkan platform untuk menghasilkan indikator lanjutan, seperti konsentrasi pasokan di antara pemegang jangka panjang, migrasi likuiditas antar kelompok, atau reaksi terhadap peristiwa makro.

Glassnode berfokus pada pola perilaku jangka panjang. ML lebih sedikit digunakan untuk peringatan waktu nyata, tetapi lebih untuk wawasan struktural—cocok bagi analis yang ingin memahami fase pasar, alih-alih gangguan harian.

Sentora

Alt cap: Logo Sentora menampilkan garis luar putih bergaya centaur yang menggambar busur, dengan latar belakang biru pekat, dengan simbol merek dagang terdaftar di dekat kaki belakang.

Sentora memadukan data on-chain, off-chain, dan pasar melalui beragam indikator berbasis ML. Platform ini menjalankan model klasifikasi ML, mesin analisis sentimen, algoritma pengelompokan, dan sistem prediktif untuk menghasilkan wawasan yang melampaui metrik blockchain mentah.

Perangkatnya mencakup segalanya, mulai dari akumulasi paus hingga sinyal harga terarah, perilaku likuiditas, sentimen sosial, arus buku pesanan, dan indikator rotasi modal. Model ML Sentora bekerja di berbagai domain data, menjadikannya salah satu dari sedikit platform tempat analis dapat mengevaluasi aktivitas blockchain, kedalaman bursa, dan psikologi pasar secara bersamaan.

Dengan pendekatan holistik Sentora, sinyal ML tidak terisolasi—sinyal-sinyal tersebut digabungkan untuk menyajikan pandangan pasar yang multidimensi, sehingga memberikan konteks yang lebih kaya bagi pengguna tingkat lanjut untuk pengambilan keputusan.

Lensa Eliptik

Alt cap: Kata ELLIPTIC ditulis dengan huruf kapital tebal dan font geometris kotak. Huruf-hurufnya diberi isian putih dengan garis luar hitam, memberikan efek tiga dimensi.

Elliptic sangat berfokus pada penilaian risiko dan kepatuhan, dan infrastruktur pembelajaran mesinnya mencerminkan misi tersebut. Elliptic Lens menggunakan deteksi anomali berbasis ML dan sistem klasifikasi terawasi yang dilatih pada set data kepemilikan yang melibatkan pola keuangan ilegal.

Model-modelnya mengidentifikasi dompet berisiko tinggi, mengklasifikasikan klaster transaksi, dan menandai aliran tidak biasa yang dapat mengindikasikan penipuan, penipuan, atau aktivitas pencucian uang. Karena Elliptic bekerja langsung dengan lembaga keuangan dan badan regulator, sistem ML-nya dirancang untuk presisi dan interpretabilitas tinggi.

Faktor utamanya adalah luasnya cakupan data kepemilikannya, yang digunakan model ML sebagai materi pelatihan. Bagi analis yang menyelidiki peretasan, penipuan, atau aktivitas mencurigakan di seluruh rantai, Elliptic menyediakan intelijen yang bersih, andal, dan berkelas regulator.

Lab TRM

Alt cap: Logo dengan diagram jaringan melingkar di sebelah kiri, terdiri dari titik pusat yang terhubung ke titik-titik yang lebih kecil dengan garis, di samping huruf tebal TRM pada latar belakang putih. 

TRM Labs mengkhususkan diri dalam kecerdasan lintas rantai dan menggunakan model ML untuk mendeteksi tipologi pencucian uang, merekonstruksi jalur transaksi multirantai, dan mengidentifikasi aktivitas terkoordinasi di seluruh ekosistem.

Sistem ML-nya unggul dalam menghubungkan dompet di berbagai jaringan—suatu keharusan karena dana semakin banyak berpindah melalui jembatan, rollup Layer-2, dan perangkat yang meningkatkan privasi. Model pengelompokan TRM juga mengidentifikasi struktur aliran dana yang tidak biasa dan perutean multi-hop yang sering digunakan untuk mengaburkan asal aset.

Sementara banyak platform unggul dalam satu rantai, TRM adalah salah satu alat terkuat untuk menganalisis modal yang bergerak lancar di beberapa jaringan.

Analisis Jejak

Alt cap: Logo untuk Footprint Analytics, menampilkan bentuk kaki berwarna-warni yang saling tumpang tindih membentuk pola melingkar di sebelah kiri, dengan teks Footprint Analytics dalam huruf ungu tebal di sebelah kanan.

Footprint Analytics menggunakan pembelajaran mesin terutama untuk memecahkan salah satu masalah tersulit dalam kripto: kebersihan data. Data on-chain terkenal berantakan—alamat terduplikasi, interaksi kontrak ambigu, dan blockchain yang berbeda menyusun data secara berbeda.

Model ML Footprint secara otomatis membersihkan, menormalkan, dan menstandardisasi data blockchain mentah di berbagai ekosistem. Model ini menyelesaikan hubungan entitas, mendeduplikasi dompet, mengklasifikasikan aktivitas kontrak, dan menyusun data ke dalam dasbor yang dapat diakses pengguna tanpa khawatir akan ketidakakuratan.

Untuk analis tingkat lanjut yang membangun dasbor kompleks atau membandingkan ekosistem, normalisasi berbasis ML Footprint memastikan bahwa data yang mendasarinya dapat dipercaya—persyaratan penting untuk penelitian tingkat tinggi.

moralis  Wawasan ML / Aliran Data yang Disempurnakan ML

Alt cap: Logo Moralis menampilkan bentuk hati bergaya dalam gradasi biru, ungu, dan merah muda pada latar belakang putih, dengan lengkungan halus dan desain modern serta minimalis.

Moralis berfokus pada penyampaian kecerdasan ML langsung kepada pengembang, sehingga memungkinkan pengintegrasian wawasan ML on-chain ke dalam aplikasi, bot, dasbor, atau sistem otomatis.

Model ML-nya mengklasifikasikan perilaku dompet secara real-time, menandai peristiwa kontrak, dan meningkatkan streaming data blockchain dengan sinyal perilaku. Hal ini memberikan cara yang ampuh bagi para pengembang untuk menciptakan bot perdagangan, dasbor analitik, sistem notifikasi, dan alur kerja otomatis yang mengandalkan interpretasi ML secara real-time.

Moralis menonjol karena menjembatani analitik ML dengan pragmatisme pengembang. Alih-alih menampilkan dasbor, Moralis menawarkan aliran data yang disempurnakan dengan ML yang dapat diintegrasikan langsung ke dalam produk.

Bukit pasir  + Pipeline ML Komunitas

Alt cap: Logo Dune menampilkan lingkaran yang terbagi secara diagonal menjadi oranye (kiri atas) dan biru tua (kanan bawah) di samping kata "Dune" dalam teks hitam tebal pada latar belakang terang.

Meskipun Dune pada dasarnya bukan platform pembelajaran mesin, lingkungan datanya yang fleksibel menjadikannya favorit bagi para analis yang membangun alur kerja ML mereka sendiri. Pengguna tingkat lanjut sering mengekspor hasil kueri Dune ke lingkungan Python atau ML, menjalankan model klaster atau prediktif, lalu memasukkan hasilnya kembali ke dasbor Dune.

Ekstensi ML berbasis komunitas—skrip, model, dan buku catatan—kini mengklasifikasikan interaksi kontrak, menandai perilaku dompet, dan bahkan memperkirakan tren aktivitas. Alur kerja ML DIY ini menjadikan Dune sangat adaptif: pengguna dapat membuat analitik pembelajaran mesin yang sangat terspesialisasi untuk ekosistem niche, token yang sedang berkembang, atau eksperimen yang intensif. DeFi protokol.

Bagi pengguna berpengalaman, Dune menawarkan sandbox terkaya untuk analisis ML on-chain khusus.