10 Dune Dashboard Terbaik Analisis Likuiditas L2

Analisis aliran likuiditas (Liquidity Flows) di jaringan Layer 2 tuh kayak perburuan alpha tingkat tinggi, di mana metrik jadul kayak TVL (Total Value Locked) yang cuma "kulitnya doang" udah gak valid lagi. Dalam realitas infrastruktur multi-chain yang makin matang, metrik L2 sering kali digelembungkan oleh praktik restaking, looping pinjaman di protokol DeFi, dan token natif dari jaringan itu sendiri. Kapital institusional yang ril dan Smart Money justru ninggalin jejak di tempat yang beda banget: di kontrak native bridge, transit pool likuiditas pada protokol berbasis Intent, dan titik-titik utilisasi gas.

Bagi analis profesional, market maker, atau trader sistematis, platform Dune Analytics (yang jalan di engine DuneSQL) udah lama jadi senjata andalan. Di bawah ini adalah bedah tuntas top 10 dashboard Dune yang bisa ngebongkar pergerakan modal antara Ethereum (L1) dan ekosistem L2, nemuin anomali tersembunyi, sekaligus mantau likuidasi skala institusi.

1. L2 Bridge Flows & TVL Breakdown (by @neil_zz)

Dashboard ini jadi titik awal buat analisis makro. Bukannya nampilin agregat TVL yang sering bikin salah paham, di sini modal di-breakdown secara ketat ke dalam tiga kategori utama: Bridged (modal bersih yang dikunci di smart contract bridge L1), Native (token yang dicetak langsung di L2), dan Externally Bridged (likuiditas yang masuk lewat solusi infrastruktur pihak ketiga kayak LayerZero atau Wormhole).

Nilai analisis dari dashboard ini ada pada pemantauan impuls arus masuk bersih (Net Inflows). Begitu native bridge dari L2 tertentu (misalnya Base atau Arbitrum) ngeliat lonjakan deposit stablecoin besar-besaran dalam waktu 48 часов (jam), ini bisa jadi indikator awal bakal mulainya DeFi season lokal di jaringan tersebut, bahkan sebelum volume perdagangan di DEX lokal mulai nangkep trennya.

2. Optimism & Superchain Economic Engine (by @optimismfnd)

Dashboard resmi buat mantau seluruh infrastruktur Superchain (OP Mainnet, Base, Mode, Zora, dll.). Fokus utamanya digeser dari transaksi klasik ke metrik L1 Batch Submission Fees — yaitu biaya ekonomis yang harus dibayar oleh sequencer L2 untuk nge-commit data ke mainnet Ethereum.

Masalah Teknis: Analis profesional mantau margin keuntungan sequencer di sini (Sequencer Revenue minus L1 Data Fees). Kalau setelah upgrade jaringan biaya kirim batch turun sementara aktivitas transaksi user naik, protokol L2 bakal mulai nyetak cuan ETH bersih. Dashboard ini dapet banget buat ngitung valuasi fundamental dari token tata kelola (governance) jaringan L2 berdasarkan arus kas riil (Real Yield) yang dihasilkan oleh infrastrukturnya, bukan cuma modal spekulasi atau hype doang.

3. Base Ecosystem Deep-Dive (by @salva)

Karakteristik jaringan Base milik Coinbase terletak pada integrasi ritelnya yang masif. Dashboard ini nampilin dinamika retensi alamat baru (User Retention Cohorts) dan struktur likuiditasnya.

Insight singkat tapi krusial: tools ini memvisualisasikan rasio antara volume transaksi dengan jumlah stablecoin yang didepositkan. Kalau rasio ini tiba-tiba condong drastis ke arah stablecoin sementara grafik alamat uniknya flat, itu artinya ada modal OTC gede dari klien Coinbase yang mulai masuk dan bersiap buat disebar ke sektor DeFi di jaringan tersebut.

4. Bridge Net Inflow/Outflow Tracker (by @cryptokoryo)

Alat rancangan salah satu analis paling kredibel di Dune. Tools ini mecahin masalah mendasar soal asimetri data dengan nggabungin arus likuiditas dari semua cross-chain bridge utama (baik yang versi resmi maupun pihak ketiga: Across, Stargate, Synapse).

Dashboard ini ngebentuk peta sebaran panas (Heatmap) migrasi modal. Alih-alih mantau satu jaringan secara terisolasi, lu bisa langsung ngeliat matriksnya: dari mana modal keluar dan ke mana modal itu mengalir. Contohnya, lu bisa ngedeteksi momen ketika $200 juta pindah secara sistematis dari Arbitrum langsung ke Base dalam seminggu tanpa lewat L1 Ethereum. Ini ngebantu lu buat gerak cepet realokasi modal sendiri ke pool likuiditas jaringan tujuan yang punya APY lebih tinggi.

5. Gas Alpha & L2 Comparative Gas Fee Analytics (by @cryptokoryo_research)

Fokus pada biaya transaksi dan efisiensi penggunaan block space. Setelah aktivasi upgrade EIP-4844 dan implementasi "blobs" (Blob space), struktur biaya di L2 berubah total.

-- Contoh model dbt DuneSQL buat ngitung margin bersih sequencer L2
-- Bikin kita bisa mantau efisiensi ekonomi jaringan secara real-time
WITH sequencer_revenue AS (
    SELECT 
        block_time,
        -- Totalin semua gas yang dibayar user di dalam L2 dalam bentuk ETH native
        SUM(gas_used * gas_price) / 1e18 AS l2_revenue_eth
    FROM ethereum_l2_blocks.transactions -- Abstraksi tabel transaksi L2
    WHERE block_time >= NOW() - INTERVAL '30' DAY
    GROUP BY 1
),
l1_data_costs AS (
    SELECT 
        block_time,
        -- Perhitungan biaya buat publikasi batch/blob di L1 (Ethereum)
        SUM(gas_used * gas_price) / 1e18 AS l1_cost_eth
    FROM ethereum.transactions
    WHERE to_address = 0xDEADBEEF... -- Alamat kontrak inbox dari L2 Rollup tertentu di L1
      AND block_time >= NOW() - INTERVAL '30' DAY
    GROUP BY 1
)
SELECT 
    r.block_time,
    r.l2_revenue_eth,
    c.l1_cost_eth,
    -- Keuntungan bersih yang dikantongi oleh operator sequencer
    (r.l2_revenue_eth - c.l1_cost_eth) AS net_sequencer_profit_eth
FROM sequencer_revenue r
JOIN l1_data_costs c ON r.block_time = c.block_time
ORDER BY r.block_time DESC;

6. L2 DEX Volume & Market Share Matrix (by @hildobby)

Dashboard dari analis internal Dune yang membedah secara detail volume perdagangan di DEX yang ada di dalam L2. Pertumbuhan TVL gak bakal ada gunanya kalau modal cuma ngendap mati di protokol lending; pergerakan riil itu dipicu oleh volume di DEX.

Alat ini ngebantu buat mantau tingkat efisiensi modal (Capital Efficiency), yang dihitung dari rasio volume perdagangan harian terhadap total TVL dari pair dagang tersebut. Kalau di Arbitrum pada pool Uniswap v3 rasio efisiensinya stabil di atas 1.5, sedangkan di L2 saingannya cuma 0.2, artinya market maker di jaringan pertama dapet cuan fee yang jauh lebih gede. Hal ini otomatis bakal narik likuiditas profesional tambahan ke sana.

7. Institutional Liquidation & Lending Market Risk (by @21shares)

Dashboard kelas profesional dari emiten ETF besar, 21Shares, yang neliti pasar pinjaman/utang (Aave, Radiant, Morpho) di L2. Ini memvisualisasikan apa yang disebut "tembok likuidasi" — seberapa besar volume kolateral yang bakal dipaksa jual (forced sell) ke pasar begitu harga Ethereum или aset dasar lainnya nyentuh angka tertentu.

Masalah Teknis: Buat market maker dan trader whale, dashboard ini krusial banget buat nakar risiko likuidasi beruntun (cascading liquidations). Karena kedalaman likuiditas di L2-DEX sering kali kalah dibanding L1, likuidasi besar di L2-Aave bisa memicu flash crash (slippage harga) 5–10% lebih dalam ketimbang di pasar utama. Analisis profil kolateral bikin kita bisa pasang order buy limit lebih awal di zona slippage ekstrem, biar bisa nyerok aset dengan harga diskon pas terjadi panic liquidation.

8. Intent-Based Infrastructure Flows: Across & Bridge Aggregators (by @amytong)

Di tahun 2026, bridge klasik mulai kehilangan pangsa pasar secara drastis gara-gara kalah saing sama jembatan berbasis intensi (Intent-based bridges). Di sini user gak perlu nunggu konfirmasi block di L1, melainkan langsung dapet likuiditas instan dari para penuhar (fillers/solvers) yang nanggung risiko validasi. Dashboard ini menganalisis protokol Across dan sistem serupa lainnya.

Ini melacak volume dari "rute yang gak seimbang" (imbalanced routes). Kalau para solver berbondong-bondong mindahin dana mereka sendiri ke satu jaringan demi menuhin permintaan user, ini nunjukkin adanya permintaan konsumen organik yang masif di jaringan tujuan tersebut, sesuatu yang sering luput dari tracker TVL biasa.

9. Arbitrum Ecosystem Tokenomics & Token Velocity (by @blockworks_res)

Produk besutan divisi analisis Blockworks. Bukannya cuma mantau saldo wallet biasa, mereka nerapin metrik Token Velocity (kecepatan perputaran token ARB di dalam ekosistem).

Tingkat perputaran token yang tinggi dikombinasikan dengan penurunan arus masuk bersih ke bursa terpusat (CEX) nandain kalau aset tersebut aktif muter di sirkulasi DeFi (buat jaminan, di pool likuiditas, atau protokol derivatif). Ini adalah pola fundamental yang sehat karena bisa nahan tekanan jual di pasar.

10. Stablecoin Supply Dynamics Across L2s (by @defillama)

Meski DeFiLlama punya UI sendiri, dashboard mereka di Dune ngasih fleksibilitas lebih lewat query SQL buat takar struktur emisi stablecoin (USDC, USDT, EURC) di L2. Stablecoin adalah darahnya ekosistem, dan karakteristik emisinya nentuin tingkat kematangan jaringan tersebut.

Di sini yang penting dilihat adalah porsi USDC native dibandingin sama USDC hasil bridge (bridged). Integrasi native dari Circle ngurangin risiko sistemik dari infrastruktur bridge: kalau porsi stablecoin native di jaringan L2 tembus di atas 80%, investor institusi bakal jauh lebih berani masukin modal ke sana karena risiko eksploitasi smart contract pada L1-custodian bridge udah tereliminasi bagi mereka.

Panduan Praktis: Cara Mendeteksi Manipulasi Volume (Wash Trading) di L2

Buat analis profesional, gak cukup cuma ngeliat grafik yang udah jadi, tapi harus bisa juga validasi kebersihan datanya. Di jaringan L2, karena feenya receh banget, praktik manipulasi volume perdagangan (Wash Trading) marak banget dilakuin buat nge-pump metrik dApps secara buatan demi narik dana VC atau sekadar simulasi aktivitas.

Di bawah ini ada script tempur siap pakai untuk DuneSQL yang bisa ngidentifikasi alamat-alamat dengan pola transaksi mencurigakan dan siklikal di DEX dalam satu jaringan, yang nge-churn volume bolak-balik di antara dua pool likuiditas.

-- Mendeteksi siklus Wash Trading di DEX L2 pada lingkungan DuneSQL
WITH raw_trades AS (
    SELECT 
        block_time,
        tx_hash,
        project,
        trader AS wallet_address,
        token_a_symbol,
        token_b_symbol,
        token_a_amount,
        token_b_amount
    FROM dex.trades
    WHERE block_date >= NOW() - INTERVAL '7' DAY
      AND blockchain = 'base' -- Analizujemy sieć Base jako przykład wysoce aktywnego środowiska L2
),
frequent_traders AS (
    -- Filter wallet yang punya jumlah transaksi abnormal per hari
    SELECT 
        wallet_address,
        COUNT(DISTINCT tx_hash) AS total_txs,
        COUNT(DISTINCT project) AS platforms_used
    FROM raw_trades
    GROUP BY 1
    HAVING COUNT(DISTINCT tx_hash) > 500 -- Batas minimum buat bot frekuensi tinggi pemanipulasi volume
)
SELECT 
    t.wallet_address,
    t.tx_hash,
    t.block_time,
    t.project,
    t.token_a_symbol,
    t.token_b_symbol,
    -- Hitung selisih waktu (time delta) antara transaksi dompet saat ini dengan sebelumnya
    t.block_time - LAG(t.block_time, 1) OVER (PARTITION BY t.wallet_address ORDER BY t.block_time) AS time_delta
FROM raw_trades t
JOIN frequent_traders f ON t.wallet_address = f.wallet_address
ORDER BY t.wallet_address, t.block_time ASC
LIMIT 100;

Query ini adalah filter dasar. Kalau pas dianalisis hasil time_delta di antara trade gede dari wallet yang sama konsisten kurang dari 12 detik (satu atau dua block L2), dan arah swap-nya bolak-balik persis cermin (Token A -> Token B, lalu Token B -> Token A), fix lu lagi berhadapan sama script yang sengaja naikin metrik likuiditas protokol secara buatan. Angka TVL dari dApp kayak gini udah gak bisa dipercaya lagi.