Algoritma Konsensus Protokol Ripple
Abstract
Meskipun sudah ada beberapa algoritma konsensus untuk Masalah Jenderal Bizantium, khususnya pada sistem pembayaran terdistribusi, banyak di antaranya mengalami latensi tinggi akibat persyaratan bahwa semua node dalam jaringan harus berkomunikasi secara sinkron. Dalam karya ini, kami memperkenalkan algoritma konsensus baru yang mengatasi persyaratan tersebut dengan memanfaatkan subjaringan yang dipercaya secara kolektif di dalam jaringan yang lebih besar. Kami menunjukkan bahwa "kepercayaan" yang diperlukan untuk mencegah serangan Sybil pada kenyataannya bukan bersifat global, melainkan lokal pada setiap node dalam jaringan.
Algoritma konsensus protokol Ripple (RPCA) diterapkan setiap beberapa detik oleh semua node untuk menjaga ketepatan dan keselarasan jaringan. Setelah konsensus tercapai, ledger saat ini dianggap "tertutup" dan menjadi ledger tertutup terakhir. Algoritma ini unik karena mampu mencapai konsensus dengan latensi rendah sambil mempertahankan jaminan kuat terhadap kegagalan Byzantine, sehingga cocok untuk sistem penyelesaian keuangan waktu nyata.
Introduction
Sistem pembayaran terdistribusi harus menerapkan algoritma konsensus agar pembayaran dapat diproses secara benar dan tepat waktu bahkan ketika ada pelaku yang rusak atau berniat jahat. Bitcoin mencapai konsensus menggunakan proof-of-work, yang mengharuskan semua node mengeluarkan sumber daya komputasi untuk memecahkan teka-teki kriptografis. Walaupun pendekatan ini memberikan jaminan keamanan yang kuat, pendekatan ini memiliki kelemahan signifikan, termasuk konsumsi energi tinggi, throughput transaksi rendah, serta latensi konfirmasi panjang yang dapat mencapai satu jam atau lebih untuk transaksi bernilai tinggi.
Algoritma konsensus protokol Ripple menawarkan pendekatan baru terhadap konsensus terdistribusi tanpa memerlukan proof-of-work. Sebagai gantinya, node dalam jaringan secara kolektif menyepakati himpunan transaksi melalui proses pemungutan suara yang mencapai konsensus dalam hitungan detik. Mekanisme ini dirancang khusus untuk kebutuhan jaringan pembayaran global, di mana latensi rendah dan throughput tinggi sangat penting untuk implementasi praktis.
Inovasi utama RPCA adalah tidak mengharuskan semua node dalam jaringan saling menyetujui secara langsung. Sebaliknya, setiap node memelihara Unique Node List (UNL) berisi node lain yang dipercaya tidak akan berkolusi. Selama UNL yang dipilih antar-node memiliki tumpang tindih yang memadai, dan persentase node yang rusak berada di bawah ambang tertentu, jaringan akan mencapai konsensus. Pendekatan ini menyediakan jaminan keamanan yang dibutuhkan sistem pembayaran sekaligus mencapai latensi konsensus dalam hitungan detik, bukan menit atau jam.
Definition of Consensus
Dalam sistem terdistribusi, konsensus merujuk pada proses ketika jaringan node mencapai kesepakatan atas satu keadaan bersama, meskipun ada peserta yang rusak atau berniat jahat. Algoritma konsensus harus memenuhi tiga sifat fundamental: correctness (dua node benar tidak boleh memutuskan hal yang berbeda), agreement (semua node benar mencapai keputusan yang sama), dan termination (semua node benar pada akhirnya mengambil keputusan). Sifat-sifat ini memastikan sistem terdistribusi berperilaku seolah-olah merupakan satu node tunggal yang andal.
Tantangan utama dalam mencapai konsensus berasal dari sifat tidak andal bawaan pada sistem terdistribusi. Node dapat crash, pesan dapat tertunda atau hilang, dan node Byzantine dapat bertindak sewenang-wenang atau jahat. Masalah Jenderal Bizantium, yang diformalkan oleh Lamport, Shostak, dan Pease, menangkap tantangan ini: bagaimana sekelompok proses mencapai kesepakatan ketika sebagian dapat rusak dan komunikasi tidak andal?
Hasil-hasil klasik dalam komputasi terdistribusi menetapkan batas dasar atas apa yang dapat dicapai oleh algoritma konsensus. Hasil ketidakmungkinan FLP menunjukkan bahwa tidak ada algoritma deterministik yang dapat menjamin konsensus dalam sistem asinkron jika bahkan satu node saja dapat gagal. Karena itu, algoritma konsensus praktis harus membuat trade-off antara safety (tidak pernah mencapai konsensus yang salah) dan liveness (selalu terus maju). Proof-of-work Bitcoin memprioritaskan safety dibanding liveness, sementara RPCA mencapai keseimbangan yang lebih sesuai untuk sistem pembayaran dengan menyelesaikan ronde konsensus dalam waktu terbatas sambil mempertahankan jaminan safety yang kuat di bawah asumsi kegagalan yang realistis.
Existing Consensus Algorithms
Sejumlah algoritma konsensus telah diusulkan untuk menyelesaikan Masalah Jenderal Bizantium dalam sistem terdistribusi. Algoritma Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT), yang diperkenalkan oleh Castro dan Liskov, mampu menoleransi hingga f kesalahan Byzantine dalam sistem berisi 3f+1 node. PBFT mencapai konsensus melalui beberapa ronde pertukaran pesan antar semua node, dengan kompleksitas komunikasi O(n^2), di mana n adalah jumlah node. Meskipun PBFT memberikan jaminan safety yang kuat dan latensi relatif rendah untuk jaringan kecil, PBFT tidak berskala baik pada jaringan besar karena overhead komunikasi kuadratik.
Paxos dan variannya, yang dikembangkan oleh Lamport, menyediakan konsensus dalam sistem asinkron tetapi mengasumsikan kegagalan crash, bukan kegagalan Byzantine. Paxos mencapai konsensus melalui serangkaian ronde ketika proposer mengusulkan nilai dan acceptor memberikan suara. Walaupun Paxos dapat mentoleransi penundaan pesan arbitrer dan crash proses, Paxos memerlukan rekayasa yang cermat untuk menangani kegagalan Byzantine dan dapat mengalami livelock pada skenario tertentu.
Algoritma konsensus proof-of-work Bitcoin mengambil pendekatan yang secara fundamental berbeda, yakni membuat serangan Byzantine tidak layak secara ekonomi. Node bersaing memecahkan teka-teki kriptografis, dan pemenang mengusulkan blok transaksi berikutnya. Walaupun pendekatan ini dapat diskalakan ke ukuran jaringan arbitrer dan menangani kegagalan Byzantine, pendekatan ini memiliki kekurangan serius: konsumsi energi masif (diperkirakan lebih dari 150 juta dolar AS per tahun untuk jaringan Bitcoin), latensi konfirmasi panjang (sering 40-60 menit untuk transaksi bernilai tinggi), dan throughput terbatas (sekitar 7 transaksi per detik). Keterbatasan ini membuat proof-of-work kurang cocok bagi banyak aplikasi sistem pembayaran yang memerlukan penyelesaian cepat dan volume transaksi tinggi.
Ripple Protocol Consensus Algorithm
Ripple Protocol Consensus Algorithm (RPCA) dimulai dengan setiap server mengambil semua transaksi valid yang telah dilihat tetapi belum diterapkan sebagai transaksi kandidat. Server kemudian mengikuti protokol multi-ronde, bekerja secara iteratif menuju kesepakatan atas himpunan transaksi yang akan diterapkan ke ledger saat ini. Pada setiap ronde, server membuat proposal yang terdiri dari transaksi yang menurut mereka perlu dimasukkan ke ledger berikutnya.
Selama setiap ronde konsensus, server mengomunikasikan proposalnya ke server lain dalam Unique Node List (UNL) mereka. Server lalu menghitung transaksi mana yang muncul dalam persentase ambang proposal. Pada awalnya, ambang ini ditetapkan di 50%, artinya transaksi harus muncul dalam proposal dari setidaknya setengah UNL server agar dipertimbangkan pada ronde berikutnya. Seiring konsensus berkembang melalui ronde berturut-turut, ambang ini meningkat secara bertahap (umumnya menjadi 60%, 70%, dan akhirnya 80%).
Ketika transaksi mencapai ambang supermajority 80% dukungan dalam UNL server, transaksi tersebut dimasukkan ke proposal server untuk ronde konsensus akhir. Semua transaksi yang mencapai ambang ini di seluruh jaringan diterapkan ke ledger, lalu ledger di-hash dan ditandatangani secara kriptografis. Ledger yang baru divalidasi ini menjadi ledger tertutup terakhir, dan proses dimulai kembali dengan himpunan transaksi kandidat berikutnya.
Proses konsensus biasanya selesai dalam 5 detik atau kurang, dengan sebagian besar transaksi hanya membutuhkan satu ronde konsensus untuk mencapai ambang supermajority. Transaksi yang belum mencapai konsensus dalam satu ronde tetap menjadi kandidat untuk ronde berikutnya. Desain ini memastikan jaringan terus membuat kemajuan sambil mempertahankan jaminan safety yang kuat, karena tidak ada transaksi yang dapat diterapkan ke ledger tanpa dukungan supermajority dari validator tepercaya.
Formal Analysis of Convergence
Kebenaran RPCA sangat bergantung pada tingkat tumpang tindih antara UNL yang dipilih oleh node-node berbeda dalam jaringan. Misalkan UNL_i menyatakan unique node list milik node i, dan UNL_i ∩ UNL_j menyatakan himpunan node yang muncul pada UNL_i dan UNL_j sekaligus. Agar jaringan mempertahankan konsensus, untuk setiap pasangan node i dan j, irisan UNL keduanya harus cukup besar relatif terhadap ukuran UNL yang lebih besar.

Secara spesifik, protokol menjamin safety ketika |UNL_i ∩ UNL_j| / max(|UNL_i|, |UNL_j|) 1/5 untuk semua pasangan node i dan j. Kondisi ini memastikan bahwa sekalipun node Byzantine berusaha membuat bagian-bagian jaringan mencapai keputusan konsensus yang berbeda, tumpang tindih node tepercaya mencegah terjadinya fork. Jika kondisi ini terpenuhi dan kurang dari 1/5 node dalam setiap UNL bersifat Byzantine, maka semua node benar akan mencapai keputusan konsensus yang sama.
Pembuktian formal menunjukkan bahwa jika dua node dapat mencapai keputusan konsensus berbeda, harus ada transaksi T yang muncul di ledger final satu node tetapi tidak pada node lainnya. Agar hal ini terjadi, T harus mencapai dukungan 80% di UNL node pertama namun kurang dari 80% di UNL node kedua. Namun, dengan syarat tumpang tindih dan batas node Byzantine, skenario ini terbukti mustahil: jika T mencapai 80% dukungan di UNL_i, T harus mencapai setidaknya 60% dukungan di UNL_j mana pun yang memenuhi kondisi tumpang tindih, dan dengan ronde konsensus yang cukup, dukungan ini akan konvergen ke 80% atau ditolak oleh kedua node.
Properti liveness, yaitu konsensus pada akhirnya tercapai, berasal dari pengamatan bahwa ambang inklusi meningkat secara deterministik sepanjang ronde konsensus. Bahkan dengan keberadaan node Byzantine dan keterlambatan jaringan, protokol memastikan transaksi yang didukung supermajority node jujur pada akhirnya akan dimasukkan, sementara transaksi yang tidak memiliki dukungan tersebut akan dikeluarkan. Waktu konsensus yang terbatas (umumnya sekitar 5 detik) memberikan jaminan liveness praktis yang sesuai untuk aplikasi sistem pembayaran.
Unique Node Lists
Unique Node List (UNL) adalah komponen fundamental RPCA yang membedakannya dari algoritma konsensus lain. Setiap node dalam jaringan Ripple memelihara UNL yang berisi node lain yang dipercaya tidak akan berkolusi untuk menipu jaringan. Hal kritisnya adalah kepercayaan ini bersifat lokal, bukan global: node yang berbeda dapat memiliki UNL yang berbeda, dan tidak ada keharusan atas satu set validator yang disepakati secara global. Desain ini memungkinkan jaringan bertumbuh secara organik sambil tetap mempertahankan desentralisasi.

UNL berfungsi sebagai mekanisme pencegahan serangan Sybil tanpa membutuhkan proof-of-work. Dalam sistem voting naif, penyerang bisa membuat banyak identitas pseudonim untuk memperoleh pengaruh berlebihan. Dengan mengharuskan setiap node secara eksplisit memilih node mana yang dipercaya, RPCA memastikan pembuatan identitas tambahan tidak memberi keuntungan kecuali identitas tersebut dapat meyakinkan node yang ada untuk memasukkannya ke UNL mereka. Dengan demikian, masalah ketahanan Sybil bergeser dari pengeluaran komputasi ke reputasi dan relasi kepercayaan.
Agar jaringan berfungsi dengan benar, UNL harus dipilih sehingga memiliki tumpang tindih yang memadai, sebagaimana dijelaskan dalam analisis formal. Dalam praktiknya, ini berarti meskipun setiap operator node memiliki otonomi untuk memilih UNL sendiri, mereka harus memastikan daftar tersebut mencakup validator yang juga dipercaya oleh bagian lain jaringan. Ripple menyediakan UNL default yang terdiri dari validator yang dioperasikan oleh entitas beragam, tetapi operator node bebas menyesuaikan daftar ini berdasarkan penilaian kepercayaan mereka sendiri.
Mekanisme UNL juga menyediakan jalur alami menuju desentralisasi progresif. Pada tahap awal jaringan, kumpulan validator yang lebih terpusat mungkin tepat untuk memastikan stabilitas dan keandalan. Saat jaringan matang dan operator yang lebih beragam membuktikan kredibilitasnya, UNL dapat berevolusi untuk mencakup kumpulan validator yang lebih luas, meningkatkan ketahanan dan desentralisasi jaringan tanpa mengorbankan properti keamanannya.
Simulation Code
Untuk memvalidasi analisis teoritis RPCA dan mengevaluasi kinerjanya di berbagai kondisi, simulasi ekstensif dilakukan menggunakan perangkat lunak simulasi khusus. Kerangka simulasi memodelkan jaringan node, masing-masing memelihara UNL sendiri dan berpartisipasi dalam protokol konsensus. Kode tersebut mengimplementasikan algoritma RPCA secara lengkap, termasuk proposal transaksi, ronde voting dengan ambang yang meningkat, dan validasi ledger.
Parameter kunci yang divariasikan dalam simulasi meliputi ukuran jaringan (dari 10 hingga 1.000 node), persentase node Byzantine (dari 0% hingga 20%), ukuran UNL (umumnya antara 5 dan 50 node), serta konfigurasi topologi jaringan. Untuk setiap konfigurasi parameter, beberapa kali simulasi dijalankan dengan random seed berbeda untuk memastikan validitas statistik hasil. Simulasi melacak metrik seperti latensi konsensus, probabilitas fork, dan throughput transaksi.
Hasil simulasi mengonfirmasi prediksi teoritis mengenai konvergensi dan safety. Pada semua konfigurasi ketika kondisi tumpang tindih UNL terpenuhi dan node Byzantine kurang dari 20% dari setiap UNL, jaringan berhasil mencapai konsensus tanpa fork. Latensi konsensus tetap rendah secara konsisten (umumnya selesai dalam 3-5 detik simulasi) terlepas dari ukuran jaringan, menunjukkan skalabilitas algoritma. Bahkan dengan 15% node Byzantine yang aktif mencoba mengganggu konsensus, jaringan tetap mempertahankan correctness selama syarat tumpang tindih UNL terpenuhi.
Simulasi tambahan mengeksplorasi kasus tepi dan skenario kegagalan, termasuk partisi jaringan, perubahan mendadak komposisi UNL, serta serangan terkoordinasi oleh node Byzantine. Simulasi ini memberikan wawasan tentang ketangguhan protokol dan menjadi dasar rekomendasi praktik terbaik untuk pemilihan UNL serta operasi jaringan. Kode simulasi lengkap telah dipublikasikan untuk memungkinkan verifikasi independen dan riset lanjutan.
Discussion
Dibandingkan konsensus proof-of-work pada Bitcoin, RPCA menawarkan sejumlah keunggulan penting untuk aplikasi sistem pembayaran. Yang paling menonjol, latensi konsensus turun dari 40-60 menit (waktu yang umumnya direkomendasikan untuk transaksi Bitcoin bernilai tinggi) menjadi sekitar 5 detik. Peningkatan ini membuat RPCA cocok untuk point-of-sale dan aplikasi lain yang membutuhkan penyelesaian hampir seketika. Selain itu, RPCA memerlukan sumber daya komputasi minimal dibanding proof-of-work, sehingga menghilangkan konsumsi energi masif yang terkait dengan penambangan Bitcoin.
Namun, keunggulan ini datang dengan asumsi kepercayaan yang berbeda. Keamanan Bitcoin bergantung pada asumsi bahwa tidak ada penyerang yang mengendalikan lebih dari 50% daya komputasi jaringan, sedangkan RPCA mensyaratkan node memilih UNL dengan tumpang tindih memadai dan node Byzantine tidak melampaui ambang di dalam UNL tersebut. Hal ini memindahkan sebagian tanggung jawab kepada operator node untuk membuat keputusan kepercayaan yang bijak. Dalam praktik, trade-off ini dapat diterima untuk banyak kasus penggunaan pembayaran ketika institusi yang berpartisipasi sudah memiliki hubungan kepercayaan.
Topologi jaringan dan strategi pemilihan UNL sangat memengaruhi sifat sistem konsensus. Topologi sangat terpusat, ketika semua node memasukkan validator yang sama dalam UNL mereka, memaksimalkan safety tetapi dapat mengurangi liveness jika validator tersebut tidak tersedia. Sebaliknya, topologi sangat terdesentralisasi dengan tumpang tindih UNL minimal dapat meningkatkan liveness namun berisiko menyebabkan kegagalan konsensus jika tumpang tindih menjadi terlalu jarang. Menemukan keseimbangan optimal membutuhkan pertimbangan cermat terhadap skenario deployment spesifik dan toleransi risiko.
Pekerjaan mendatang dapat mengeksplorasi algoritma pemilihan UNL adaptif yang otomatis mempertahankan persyaratan tumpang tindih sambil memaksimalkan desentralisasi, mekanisme agar node menyesuaikan UNL secara dinamis berdasarkan perilaku validator yang diamati, dan ekstensi algoritma konsensus yang dapat mentoleransi persentase node Byzantine lebih tinggi. Peningkatan ini dapat semakin memperkuat ketangguhan dan penerapan RPCA untuk sistem pembayaran terdistribusi berskala besar.
Conclusion
Ripple Protocol Consensus Algorithm merupakan kemajuan penting dalam konsensus terdistribusi untuk sistem pembayaran. Dengan memanfaatkan subjaringan yang dipercaya secara kolektif alih-alih menuntut kesepakatan global dari semua node, RPCA mencapai konsensus dalam hitungan detik sambil mempertahankan jaminan kuat terhadap kegagalan Byzantine. Analisis formal menunjukkan bahwa selama UNL dipilih dengan tumpang tindih yang cukup dan node Byzantine tetap di bawah ambang, jaringan akan mencapai konsensus yang benar tanpa fork.
Implikasi praktis karya ini melampaui jaringan pembayaran Ripple. RPCA menunjukkan bahwa trade-off tradisional antara latensi konsensus dan jaminan keamanan dapat diatasi melalui desain protokol yang cermat serta penggunaan relasi kepercayaan lokal. Pendekatan ini berpotensi diterapkan pada sistem terdistribusi lain yang membutuhkan latensi rendah dan memiliki peserta dengan relasi kepercayaan yang sudah ada, seperti penyelesaian antarbank, pelacakan rantai pasok, dan aplikasi infrastruktur keuangan lainnya.
Penerapan RPCA di sistem produksi telah memvalidasi karakteristik kinerja dan ketangguhan algoritma ini. Jaringan Ripple memproses ribuan transaksi per detik dengan latensi konsensus konsisten 3-5 detik, menunjukkan bahwa properti teoritisnya efektif diterjemahkan ke operasi dunia nyata. Seiring jaringan terus berkembang dan menambah validator dari operator yang beragam, RPCA menjadi contoh praktis bagaimana sistem konsensus terdesentralisasi dapat mempertahankan keamanan dan performa pada skala besar.
References
Lamport, L., Shostak, R., dan Pease, M. (1982). "The Byzantine Generals Problem." ACM Transactions on Programming Languages and Systems, 4(3):382-401. Makalah seminal ini memformalisasi masalah pencapaian konsensus dalam sistem terdistribusi dengan komponen yang rusak, serta meletakkan fondasi teoretis bagi sistem yang toleran terhadap kesalahan Byzantine.
Castro, M., dan Liskov, B. (1999). "Practical Byzantine Fault Tolerance." Proceedings of the Third Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI). Karya ini memperkenalkan PBFT dan menunjukkan bahwa toleransi kesalahan Byzantine dapat dicapai dengan performa praktis, walaupun kompleksitas komunikasi O(n^2) membatasi skalabilitas.
Nakamoto, S. (2008). "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System." Whitepaper ini memperkenalkan konsensus proof-of-work sebagai solusi untuk masalah double-spending pada mata uang digital, memungkinkan konsensus terdesentralisasi tanpa pihak tepercaya dengan biaya latensi tinggi dan konsumsi energi besar.
Lamport, L. (1998). "The Part-Time Parliament." ACM Transactions on Computer Systems, 16(2):133-169. Makalah ini memperkenalkan algoritma Paxos, yang mencapai konsensus dalam sistem asinkron di bawah kegagalan crash, dan memengaruhi desain protokol konsensus setelahnya.
Fischer, M. J., Lynch, N. A., dan Paterson, M. S. (1985). "Impossibility of Distributed Consensus with One Faulty Process." Journal of the ACM, 32(2):374-382. Hasil ketidakmungkinan FLP menetapkan batas fundamental mengenai apa yang dapat dicapai algoritma konsensus dalam sistem asinkron, sehingga membentuk ruang desain protokol konsensus praktis.
Related Whitepapers
Solana
Solana: A new architecture for a high performance blockchain
19 shared concepts · 2017
Dogecoin
Dogecoin: A Community-Driven Cryptocurrency
20 shared concepts · 2013
Bitcoin Cash
Bitcoin Cash: Peer-to-Peer Electronic Cash for the World
21 shared concepts · 2017
Tether
Tether: Fiat currencies on the Bitcoin blockchain
16 shared concepts · 2016
USD Coin
USD Coin (USDC): A Stablecoin by Circle and Coinbase
9 shared concepts · 2018
Pertanyaan yang Sering Diajukan
- Apa itu whitepaper XRP Ledger?
- Whitepaper XRP Ledger mendeskripsikan Ripple Protocol Consensus Algorithm (RPCA), mekanisme konsensus toleran terhadap Byzantine fault yang memungkinkan pembayaran lintas batas yang cepat dan berbiaya rendah tanpa penambangan.
- Bagaimana cara kerja konsensus XRP?
- XRP menggunakan model konsensus terfederasi di mana node validator tepercaya (Unique Node List) memberikan suara mengenai validitas transaksi. Konsensus dicapai dalam 3-5 detik tanpa penambangan proof-of-work.
- Siapa yang menulis whitepaper XRP Ledger dan kapan?
- Whitepaper konsensus XRP Ledger ditulis oleh David Schwartz, Noah Youngs, dan Arthur Britto. Diterbitkan pada tahun 2014, meskipun XRP Ledger sendiri diluncurkan pada tahun 2012.
- Apa inovasi teknis inti XRP?
- Inovasi inti XRP adalah Ripple Protocol Consensus Algorithm (RPCA), yang mencapai konsensus melalui putaran voting iteratif di antara validator tepercaya, bukan melalui penambangan. Hal ini memungkinkan penyelesaian dalam 3-5 detik dengan konsumsi energi minimal.
- Apa perbedaan XRP dengan Bitcoin?
- XRP tidak menggunakan penambangan — ia mencapai konsensus melalui model terfederasi dari validator tepercaya, menyelesaikan transaksi dalam 3-5 detik dibandingkan ~10 menit Bitcoin. XRP dicetak sebelumnya dengan pasokan tetap 100 miliar token.
- Apa model pasokan XRP?
- XRP memiliki pasokan tetap 100 miliar token, semuanya dibuat saat genesis. Ripple Labs menyimpan sebagian besar dalam escrow, melepaskan hingga 1 miliar XRP setiap bulan. Biaya transaksi kecil dibakar, membuat XRP sedikit deflasioner.
- Apa kegunaan utama XRP?
- XRP dirancang terutama untuk pembayaran lintas batas dan remitansi. Lembaga keuangan menggunakan RippleNet untuk penyelesaian bruto real-time, pertukaran mata uang, dan manajemen likuiditas di koridor internasional.
- Masalah apa yang dipecahkan XRP?
- XRP memecahkan ketidakefisienan transfer uang internasional, yang secara tradisional membutuhkan 3-5 hari kerja melalui perbankan koresponden (SWIFT). XRP Ledger memungkinkan penyelesaian hampir instan dengan biaya yang jauh lebih rendah.
- Bagaimana cara kerja model keamanan XRP?
- Keamanan XRP bergantung pada Unique Node List (UNL) — sekumpulan validator tepercaya yang dikonfigurasi oleh setiap operator node. Selama kurang dari 20% validator dalam UNL mana pun bersifat faulty, jaringan tetap aman dan aktif.
- Bagaimana kondisi ekosistem XRP saat ini?
- Ekosistem XRP mencakup RippleNet untuk pembayaran institusional, ekosistem DeFi yang berkembang dengan AMM (Automated Market Maker) yang ditambahkan secara native, dukungan NFT melalui XLS-20, sidechain, dan adopsi institusional yang terus meningkat pasca penyelesaian litigasi SEC terhadap Ripple.