10 Alat Pembelajaran Mesin yang Mendekode Data On-Chain Seperti Pro di 2025

Secara Singkat

Pembelajaran mesin mengubah analisis on-chain dengan membantu pengguna maju mendekode aktivitas blockchain yang kompleks, mengungkap pola tersembunyi, dan mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Analisis on-chain semakin sulit setiap tahun: lebih banyak rantai, lebih banyak transaksi, perilaku yang lebih kompleks, dan jauh lebih banyak kebisingan daripada yang bisa didekodekan secara manual oleh manusia. Namun, alat pembelajaran mesin modern mengubah itu. Mereka menyaring melalui dataset blockchain yang besar, menemukan pola tersembunyi, memetakan entitas, dan menghadirkan wawasan yang tidak dapat ditangkap oleh heuristik tradisional.

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

Nansen

Alt cap: Logo Nansen menampilkan bentuk teal sederhana dan abstrak dengan empat loop yang membulat dan saling berpotongan membentuk desain simetris di latar belakang putih.

Nansen adalah salah satu platform paling awal dan berpengaruh untuk membawa pembelajaran mesin ke dalam analitik on-chain arus utama. Di intinya, Nansen menggunakan pengelompokan dompet yang didorong oleh ML yang mengelompokkan alamat blockchain menjadi entitas yang dapat dikenali dan kategori perilaku.

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

Apa yang membuat Nansen unik adalah skala dan kualitas dataset berlabelnya. Penandaan entitasnya dibangun menggunakan model probabilistik yang dilatih dari tahun-tahun aktivitas historis, yang disempurnakan melalui ML terawasi dan tidak terawasi.

Hasilnya adalah tingkat kejelasan mengenai identitas dompet yang hanya dapat disaingi oleh segelintir platform. Nansen menawarkan pengguna tingkat lanjut seperti manajer dana, analis, dan trader kuantitatif alat seperti dasbor perilaku, analisis kohort, dan peringatan waktu nyata yang memberikan informasi tentang bagaimana para pemain besar mengalihkan aset mereka di seluruh rantai.

Arkham Intelligence

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

Arkham Intelligence membawa pola pikir agen intelijen ke data blockchain, sangat mengandalkan pembelajaran mesin untuk mendekanonimkan dan memetakan transaksi dengan kedalaman yang belum pernah terjadi sebelumnya. Platform ini menggunakan jaringan saraf graf dan model ML kustom untuk mengelompokkan alamat, menemukan tautan antara dompet, dan mengungkap entitas di balik aliran besar.

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

Sistem ML-nya unggul dalam mengidentifikasi hubungan yang halus—jalur multi-hop, reaktivasi dompet yang tidur, atau pola pergerakan yang terkoordinasi yang akan hampir mustahil bagi analis untuk dilacak secara manual.

Arkham sangat fokus pada resolusi identitas, memberikan pengguna tingkat lanjut pandangan yang lebih mendalam tentang siapa yang sebenarnya aktif di blockchain daripada hanya apa yang sedang terjadi.

Chainalysis Reactor

Alt cap: Logo abstrak berbentuk lingkaran berwarna oranye dan putih yang menampilkan tiga bentuk melengkung yang saling mengait membentuk desain mirip pinwheel di latar belakang putih.

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

Reactor menggunakan ML untuk mengklasifikasikan tingkat risiko, memberi skor pada transaksi, dan mendeteksi pola mencurigakan di seluruh aktivitas blockchain historis dan waktu nyata. Model pembelajaran terawasi dilatih pada kumpulan data yang menampilkan tipologi penipuan yang dikenal, pola AML, transaksi pasar darknet, alamat terkait sanksi, dan strategi pencucian uang.

Karena model ML Reactor harus memenuhi standar regulasi, pengelompokan dan deteksi anomali cenderung sangat kuat. Bagi analis yang membutuhkan pemetaan entitas dengan kepercayaan tinggi—terutama dalam penyelidikan eksploitasi DeFi atau melacak aliran dana yang kompleks—Chainalysis tetap menjadi alat tingkat atas.

Glassnode

Alt cap: Logo Glassnode yang menampilkan huruf g kecil berwarna putih yang terletak di tengah latar belakang hitam pekat.

Glassnode telah menjadi landasan untuk analisis on-chain tingkat makro, dan banyak data terumitnya bergantung pada pembelajaran mesin. ML tertanam dalam fitur seperti pasokan yang disesuaikan dengan entitas, segmentasi dompet, analisis pemegang jangka panjang, metrik perilaku kohort, dan pemodelan struktur likuiditas.

Model ML Glassnode menggunakan heuristik probabilistik untuk menentukan alamat mana yang milik entitas yang sama dan bagaimana perilaku kelompok dompet di berbagai siklus pasar. Ini memungkinkan platform untuk menghasilkan indikator canggih, seperti konsentrasi pasokan di antara pemegang jangka panjang, migrasi likuiditas antar kohort, atau reaksi terhadap peristiwa makro.

Glassnode berfokus pada pola perilaku jangka panjang. ML digunakan lebih sedikit untuk peringatan waktu nyata dan lebih banyak untuk wawasan struktural—sempurna bagi analis yang ingin memahami fase pasar daripada kebisingan sehari-hari.

Sentora

Alt cap: Logo Sentora menampilkan garis putih bergaya dari centaur yang sedang menarik busur, di latar belakang biru solid, dengan simbol merek terdaftar di dekat kaki belakang.

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

Alatnya mencakup segala hal mulai dari akumulasi paus hingga sinyal harga arah, perilaku likuiditas, sentimen sosial, aliran buku pesanan, dan indikator rotasi modal. Model ML Sentora bekerja di berbagai domain data, menjadikannya salah satu dari sedikit platform di mana analis dapat secara simultan mengevaluasi aktivitas blockchain, kedalaman pertukaran, dan psikologi pasar.

Dengan pendekatan holistik Sentora, sinyal ML tidak terpisah—mereka dijahit bersama untuk menyajikan pandangan multi-dimensi tentang pasar, memberikan pengguna tingkat lanjut konteks yang lebih kaya untuk pengambilan keputusan.

Lensa Elips

Alt cap: Kata ELLIPTIC ditulis dengan huruf tebal, huruf kapital dengan font geometris yang kotak. Huruf-huruf tersebut memiliki warna putih dengan garis hitam, memberikan efek tiga dimensi.

Elliptic sangat fokus 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 dataset kepemilikan yang melibatkan pola keuangan ilegal.

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

Faktor utama adalah luasnya data kepemilikannya, yang digunakan model ML sebagai bahan pelatihan. Bagi analis yang menyelidiki peretasan, penipuan, atau aktivitas mencurigakan di seluruh rantai, Elliptic menyediakan intelijen yang bersih, dapat diandalkan, dan setara dengan standar regulator.

TRM Labs

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

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

Sistem ML-nya unggul dalam menghubungkan dompet di berbagai jaringan—sebuah keharusan saat dana semakin sering berpindah melalui jembatan, Layer-2 rollups, dan alat peningkatan privasi. Model pengelompokan TRM juga mengidentifikasi struktur aliran dana yang tidak biasa dan routing multi-hop yang sering digunakan untuk menyembunyikan asal aset.

Sementara banyak platform unggul di satu rantai, TRM adalah salah satu alat terkuat untuk menganalisis modal yang bergerak dengan lancar di berbagai 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 menyelesaikan salah satu masalah tersulit dalam crypto: kebersihan data. Data on-chain terkenal kotor—alamat terduplikasi, interaksi kontrak ambigu, dan berbagai blockchain menyusun data dengan cara yang berbeda.

Model ML Footprint secara otomatis membersihkan, menormalkan, dan menstandarkan data blockchain mentah di berbagai ekosistem. Mereka menyelesaikan hubungan entitas, menghapus duplikasi dompet, mengklasifikasikan aktivitas kontrak, dan menyusun data menjadi dasbor yang dapat ditanyakan pengguna tanpa khawatir tentang ketidakakuratan.

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

Moralis ML Insights / Aliran Data yang Ditingkatkan ML

Alt cap: Logo Moralis yang menunjukkan bentuk hati bergaya dalam gradasi biru, ungu, dan merah muda di latar belakang putih, dengan kurva yang halus dan desain yang modern serta minimalis.

Moralis berfokus pada memberikan kecerdasan ML langsung kepada pengembang, menjadikannya mungkin untuk mengintegrasikan 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 data blockchain streaming dengan sinyal perilaku. Ini memberi para pembangun cara yang kuat untuk membuat bot perdagangan, dasbor analitik, sistem notifikasi, dan alur kerja otomatis yang bergantung pada interpretasi ML real-time.

Moralis menonjol karena menghubungkan analitik ML dengan pragmatisme pengembang. Alih-alih menyajikan dasbor, ia menawarkan aliran data yang ditingkatkan ML yang dapat diintegrasikan langsung ke dalam produk.

Dune + Jalur ML Komunitas

Alt cap: Logo Dune yang menampilkan lingkaran dibagi secara diagonal menjadi oranye (pojok kiri atas) dan biru gelap (pojok kanan bawah) di samping kata “Dune” dalam teks hitam tebal di latar belakang yang terang.

Meskipun Dune bukanlah platform pembelajaran mesin secara inheren, lingkungan data yang fleksibel telah menjadikannya favorit bagi analis yang membangun jalur ML mereka sendiri. Pengguna tingkat lanjut sering mengekspor hasil kueri Dune ke Python atau lingkungan ML, menjalankan model pengelompokan atau prediktif, dan kemudian memasukkan hasilnya kembali ke dasbor Dune.

Ekstensi ML yang digerakkan oleh komunitas—skrip, model, dan buku catatan—sekarang mengklasifikasikan interaksi kontrak, memberi label perilaku dompet, dan bahkan meramalkan tren aktivitas. Alur kerja DIY-ML ini menjadikan Dune sangat dapat disesuaikan: pengguna dapat membuat analitik machine learning yang sangat khusus untuk ekosistem tertentu, token yang baru muncul, atau protokol DeFi yang banyak eksperimen.

Untuk pengguna tingkat lanjut, Dune menawarkan sandbox terkaya untuk analisis ML kustom di on-chain.