{"id":27075,"date":"2024-05-06T23:56:00","date_gmt":"2024-05-06T14:56:00","guid":{"rendered":"https:\/\/pulung.net\/viral\/apa-yang-dimaksud-dengan-data\/"},"modified":"2024-05-06T23:56:00","modified_gmt":"2024-05-06T14:56:00","slug":"apa-yang-dimaksud-dengan-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulung.net\/viral\/apa-yang-dimaksud-dengan-data\/","title":{"rendered":"Apa Itu Data: Pengertian, Karakteristik, dan Penggunaannya"},"content":{"rendered":"<p> <strong>Apa Yang Dimaksud Dengan Data<\/strong> &#8211; Dalam dunia yang digerakkan oleh informasi, memahami &#8220;Apa Itu Data&#8221; sangatlah krusial. Data adalah landasan bagi pengambilan keputusan, kemajuan ilmiah, dan inovasi teknologi yang membentuk dunia kita saat ini. <\/p>\n<p>Data, secara sederhana, adalah kumpulan fakta dan angka yang menggambarkan suatu peristiwa atau objek. Dari riwayat medis pasien hingga data penjualan perusahaan, data hadir dalam berbagai bentuk dan ukuran, memainkan peran penting dalam berbagai aspek kehidupan kita. <\/p>\n<h2>Definisi Data<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-27072\" src=\"https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/what-is-data_ver_1.jpg?strip=all&lossy=1&ssl=1\" width=\"1082\" height=\"615\" alt=\"Apa Yang Dimaksud Dengan Data\" title=\"Probability quantitative twinkl qualitative versus\" srcset=\"https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/what-is-data_ver_1.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;ssl=1 1082w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/what-is-data_ver_1-768x437.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;ssl=1 768w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/what-is-data_ver_1.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;w=258&amp;ssl=1 258w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/what-is-data_ver_1.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;w=516&amp;ssl=1 516w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/what-is-data_ver_1.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;w=1032&amp;ssl=1 1032w\" sizes=\"(max-width: 1082px) 100vw, 1082px\" \/><\/p>\n<p>Data adalah kumpulan fakta, informasi, atau angka yang digunakan untuk memberikan gambaran tentang suatu subjek tertentu. Data dapat berupa apa saja, mulai dari statistik dan angka hingga gambar dan suara. <\/p>\n<p>Data merupakan informasi yang telah diolah dan disusun secara sistematis sehingga memiliki makna tertentu. Pengelolaan data sangat penting untuk pengambilan keputusan yang tepat. Dalam konteks bisnis, salah satu dokumen penting yang terkait dengan data adalah nota debet. <a href=\"https:\/\/pulung.net\/viral\/pengertian-nota-debet-2\/\">Pengertian Nota Debet <\/a>adalah dokumen yang diterbitkan oleh penjual kepada pembeli untuk menagih kekurangan pembayaran yang dilakukan oleh pembeli.<\/p>\n<p>Nota debet dapat digunakan sebagai bukti transaksi dan membantu dalam proses rekonsiliasi data keuangan. <\/p>\n<p>Contoh data meliputi: <\/p>\n<ul>\n<li>Jumlah penjualan suatu produk <\/li>\n<li>Nilai ujian siswa <\/li>\n<li>Tingkat pengangguran di suatu negara <\/li>\n<li>Foto dari suatu peristiwa <\/li>\n<li>Rekaman audio dari wawancara <\/li>\n<\/ul>\n<h3>Jenis-jenis Data<\/h3>\n<p>Ada berbagai jenis data, yang dapat diklasifikasikan berdasarkan karakteristiknya: <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Data Kualitatif:<\/strong>Data yang tidak dapat diukur secara numerik, seperti pendapat, preferensi, dan pengalaman. <\/li>\n<li><strong>Data Kuantitatif:<\/strong>Data yang dapat diukur secara numerik, seperti tinggi, berat, dan suhu. <\/li>\n<li><strong>Data Diskrit:<\/strong>Data yang hanya dapat mengambil nilai-nilai tertentu, seperti jumlah orang dalam sebuah ruangan. <\/li>\n<li><strong>Data Kontinu:<\/strong>Data yang dapat mengambil nilai-nilai dalam suatu rentang, seperti suhu suatu benda. <\/li>\n<\/ul>\n<h2>Karakteristik Data<\/h2>\n<p>Data adalah bahan mentah yang menjadi dasar informasi dan pengetahuan. Kualitas data sangat penting untuk memastikan akurasi dan kegunaan informasi yang dihasilkan. <\/p>\n<p>Dalam era digital, data menjadi komoditas yang berharga. Dari informasi pribadi hingga statistik keuangan, data memainkan peran penting dalam kehidupan kita. Sebagai contoh, jika Anda ingin mengetahui nilai tukar mata uang Polandia ke Rupiah, Anda dapat dengan mudah menemukan informasi tersebut secara online.<\/p>\n<p>Situs seperti <a href=\"https:\/\/pulung.net\/viral\/mata-uang-polandia-ke-rupiah\/\">Mata Uang Polandia Ke Rupiah <\/a>menyediakan konverter mata uang yang akurat dan terkini. Data ini memungkinkan kita untuk membuat keputusan keuangan yang tepat, baik untuk keperluan pribadi maupun bisnis. <\/p>\n<h3>Kualitas Data<\/h3>\n<p>Kualitas data mengacu pada tingkat akurasi, kelengkapan, konsistensi, dan relevansi data. Faktor-faktor yang memengaruhi kualitas data meliputi: <\/p>\n<ul>\n<li>Sumber data <\/li>\n<li>Metode pengumpulan data <\/li>\n<li>Proses pembersihan dan transformasi data <\/li>\n<\/ul>\n<p>Data berkualitas tinggi sangat penting untuk pengambilan keputusan yang efektif, karena memastikan bahwa informasi yang digunakan adalah akurat dan dapat diandalkan. <\/p>\n<p>Data, dalam arti luas, adalah fakta atau informasi yang dikumpulkan dan digunakan untuk berbagai tujuan. Salah satu contoh menarik tentang data adalah artikel yang berjudul &#8221; <a href=\"https:\/\/pulung.net\/viral\/wanita-masih-banyak-lirik\/\">Wanita Masih Banyak Lirik <\/a>&#8220;. Artikel ini menyajikan data mengenai fenomena sosial di mana banyak wanita masih belum menikah karena dianggap memiliki banyak pilihan pasangan.<\/p>\n<\/p>\n<h3>Integritas Data<\/h3>\n<p>Integritas data mengacu pada keamanan dan perlindungan data dari modifikasi yang tidak sah atau tidak disengaja. Faktor-faktor yang memengaruhi integritas data meliputi: <\/p>\n<ul>\n<li>Hak akses dan kontrol <\/li>\n<li>Tindakan pencegahan keamanan <\/li>\n<li>Pencadangan dan pemulihan data <\/li>\n<\/ul>\n<p>Menjaga integritas data sangat penting untuk mencegah kehilangan atau manipulasi data yang dapat membahayakan pengambilan keputusan. <\/p>\n<h3>Relevansi Data<\/h3>\n<p>Relevansi data mengacu pada seberapa sesuai data dengan tujuan atau kebutuhan tertentu. Faktor-faktor yang memengaruhi relevansi data meliputi: <\/p>\n<ul>\n<li>Jenis data <\/li>\n<li>Konteks data <\/li>\n<li>Perspektif pengguna <\/li>\n<\/ul>\n<p>Menggunakan data yang relevan sangat penting untuk memastikan bahwa informasi yang dihasilkan bermanfaat dan dapat ditindaklanjuti. <\/p>\n<h3>Tips Meningkatkan Kualitas Data<\/h3>\n<p>Berikut beberapa tips untuk meningkatkan kualitas data: <\/p>\n<ul>\n<li>Validasi data untuk memastikan akurasi dan kelengkapan <\/li>\n<li>Standarisasi data untuk memastikan konsistensi <\/li>\n<li>Dokumentasikan sumber dan proses data untuk memastikan transparansi <\/li>\n<li>Terapkan kontrol akses dan keamanan untuk menjaga integritas <\/li>\n<li>Evaluasi kualitas data secara berkala untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah <\/li>\n<\/ul>\n<h2>Sumber dan Pengumpulan Data<\/h2>\n<p>Data merupakan informasi mentah yang belum diproses atau dianalisis. Sumber data dapat bervariasi, dan metode pengumpulannya menentukan kualitas dan keandalan data yang dikumpulkan. <\/p>\n<h3>Sumber Data<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Data Internal:<\/strong>Berasal dari dalam organisasi, seperti catatan transaksi, data pelanggan, dan laporan keuangan. <\/li>\n<li><strong>Data Eksternal:<\/strong>Berasal dari luar organisasi, seperti survei pasar, data sensus, dan laporan industri. <\/li>\n<li><strong>Data Primer:<\/strong>Dikumpulkan secara langsung dari sumbernya, seperti melalui survei, wawancara, atau observasi. <\/li>\n<li><strong>Data Sekunder:<\/strong>Telah dikumpulkan oleh pihak lain dan tersedia untuk umum, seperti data pemerintah atau data industri. <\/li>\n<\/ul>\n<h3>Metode Pengumpulan Data<\/h3>\n<table border=\"1\">\n<tr>\n<th>Metode<\/th>\n<th>Kelebihan<\/th>\n<th>Kekurangan<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Survei<\/strong><\/td>\n<td>Menjangkau audiens yang luas, fleksibel dalam desain, dan dapat mengukur sikap dan opini.<\/td>\n<td>Tingkat respons rendah, bias sampel, dan data tidak selalu akurat.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Wawancara<\/strong><\/td>\n<td>Mengumpulkan data mendalam, memungkinkan pertanyaan klarifikasi, dan cocok untuk eksplorasi topik sensitif.<\/td>\n<td>Biaya tinggi, memakan waktu, dan bergantung pada keterampilan pewawancara.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Observasi<\/strong><\/td>\n<td>Menyediakan data tentang perilaku aktual, menghilangkan bias pelaporan, dan dapat digunakan untuk studi longitudinal.<\/td>\n<td>Membutuhkan waktu dan sumber daya yang signifikan, dan dapat dipengaruhi oleh bias pengamat.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Eksperimen<\/strong><\/td>\n<td>Memungkinkan pengujian hubungan sebab akibat, memberikan data yang dapat diandalkan, dan cocok untuk mengevaluasi intervensi.<\/td>\n<td>Biaya tinggi, membutuhkan kontrol yang ketat, dan mungkin tidak dapat digeneralisasikan ke populasi yang lebih luas.<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<h2>Pengolahan dan Analisis Data: Apa Yang Dimaksud Dengan Data<\/h2>\n<p>Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah mengolah dan menganalisisnya untuk mengungkap wawasan dan informasi yang berguna. Pengolahan data melibatkan pembersihan, transformasi, dan integrasi data untuk membuatnya siap untuk analisis. <\/p>\n<h3>Pembersihan Data<\/h3>\n<p>Pembersihan data adalah proses mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan, inkonsistensi, dan data yang hilang dalam kumpulan data. Ini termasuk menghilangkan nilai yang tidak valid, menangani data duplikat, dan mengoreksi kesalahan ejaan atau format. <\/p>\n<h3>Transformasi Data<\/h3>\n<p>Transformasi data melibatkan mengubah data ke dalam format yang lebih sesuai untuk analisis. Ini dapat mencakup mengonversi jenis data, menggabungkan beberapa kolom, atau membuat variabel baru berdasarkan kombinasi variabel yang ada. <\/p>\n<h3>Integrasi Data<\/h3>\n<p>Integrasi data adalah proses menggabungkan data dari beberapa sumber yang berbeda ke dalam satu kumpulan data yang komprehensif. Ini dapat mencakup menggabungkan data dari spreadsheet, database, dan file teks. <\/p>\n<h3>Teknik Analisis Data, Apa Yang Dimaksud Dengan Data<\/h3>\n<p>Setelah data diolah, dapat dianalisis menggunakan berbagai teknik. Teknik umum termasuk: <\/p>\n<ul>\n<li>Statistik Deskriptif: Meringkas data menggunakan ukuran seperti rata-rata, median, dan simpangan baku. <\/li>\n<li>Statistik Inferensial: Menggunakan sampel data untuk membuat kesimpulan tentang populasi yang lebih besar. <\/li>\n<li>Analisis Regresi: Memeriksa hubungan antara variabel dependen dan independen. <\/li>\n<li>Analisis Klaster: Mengelompokkan data menjadi kelompok yang serupa. <\/li>\n<li>Analisis Diskriminan: Memprediksi kemungkinan suatu titik data termasuk dalam kelompok tertentu. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Pengolahan dan analisis data memainkan peran penting dalam mengungkap wawasan dari data dan membuat keputusan yang tepat. Dengan menggunakan teknik yang sesuai, organisasi dapat memanfaatkan data mereka untuk meningkatkan operasi, mengidentifikasi peluang, dan mencapai tujuan bisnis mereka. <\/p>\n<h2>Visualisasi Data<\/h2>\n<p>Visualisasi data memainkan peran penting dalam komunikasi data yang efektif. Dengan mengubah data mentah menjadi representasi visual, seperti grafik, bagan, dan peta, data menjadi lebih mudah dipahami, diinterpretasikan, dan dikomunikasikan. <\/p>\n<h3>Jenis Visualisasi Data<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Grafik<\/strong>: Representasi visual data numerik menggunakan garis, batang, atau area. <\/li>\n<li><strong>Bagan<\/strong>: Representasi visual data kategoris atau hierarkis menggunakan lingkaran, persegi panjang, atau diagram pohon. <\/li>\n<li><strong>Peta<\/strong>: Representasi visual data geografis menggunakan simbol, warna, dan bentuk pada peta. <\/li>\n<\/ul>\n<h3>Memilih Jenis Visualisasi Data<\/h3>\n<p>Pemilihan jenis visualisasi data yang tepat bergantung pada tujuan presentasi data, jenis data yang tersedia, dan audiens yang dituju. Berikut beberapa panduan: <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Perbandingan Tren<\/strong>: Grafik garis atau batang sangat cocok untuk membandingkan tren dari waktu ke waktu. <\/li>\n<li><strong>Distribusi Data<\/strong>: Histogram atau diagram sebar dapat menunjukkan distribusi data. <\/li>\n<li><strong>Komposisi Data<\/strong>: Bagan pie atau donat dapat memvisualisasikan komposisi data. <\/li>\n<li><strong>Korelasi Data<\/strong>: Diagram sebar dapat mengungkapkan hubungan antara dua variabel. <\/li>\n<li><strong>Data Geografis<\/strong>: Peta dapat memvisualisasikan data yang terkait dengan lokasi. <\/li>\n<\/ul>\n<h2>Aplikasi Data<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-27073\" src=\"https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/the-what-and-where-of-big-data-a-data-definition-framework.png?strip=all&lossy=1&ssl=1\" width=\"973\" height=\"882\" alt=\"Data big tools most techniques popular processing\" title=\"Data big tools most techniques popular processing\" srcset=\"https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/the-what-and-where-of-big-data-a-data-definition-framework.png?strip=all&amp;lossy=1&amp;ssl=1 973w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/the-what-and-where-of-big-data-a-data-definition-framework-768x696.png?strip=all&amp;lossy=1&amp;ssl=1 768w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/the-what-and-where-of-big-data-a-data-definition-framework.png?strip=all&amp;lossy=1&amp;w=258&amp;ssl=1 258w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/the-what-and-where-of-big-data-a-data-definition-framework.png?strip=all&amp;lossy=1&amp;w=516&amp;ssl=1 516w\" sizes=\"(max-width: 973px) 100vw, 973px\" \/><\/p>\n<p>Data telah menjadi sumber daya yang sangat berharga di era digital ini. Dengan kemampuannya memberikan wawasan berharga, data telah merevolusi berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga sains dan pemerintahan. <\/p>\n<h3>Bidang Bisnis<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Analisis Pelanggan:<\/strong>Data pelanggan membantu bisnis memahami perilaku, preferensi, dan tren pembelian, sehingga memungkinkan mereka untuk membuat kampanye pemasaran yang ditargetkan dan meningkatkan kepuasan pelanggan. <\/li>\n<li><strong>Pengoptimalan Operasional:<\/strong>Data dapat digunakan untuk menganalisis proses bisnis dan mengidentifikasi area untuk peningkatan efisiensi, pengurangan biaya, dan peningkatan produktivitas. <\/li>\n<li><strong>Pengembangan Produk:<\/strong>Data riset pasar dan umpan balik pelanggan memberikan wawasan penting untuk mengembangkan produk dan layanan yang memenuhi kebutuhan pasar. <\/li>\n<\/ul>\n<h3>Bidang Sains<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Penelitian Medis:<\/strong>Data medis membantu peneliti mengidentifikasi faktor risiko penyakit, mengembangkan pengobatan baru, dan mempersonalisasi perawatan pasien. <\/li>\n<li><strong>Analisis Lingkungan:<\/strong>Data dari sensor dan satelit digunakan untuk memantau perubahan lingkungan, memprediksi bencana alam, dan menginformasikan kebijakan pengelolaan sumber daya. <\/li>\n<li><strong>Eksplorasi Luar Angkasa:<\/strong>Data dari wahana antariksa dan teleskop membantu para ilmuwan memahami tata surya, mencari kehidupan di luar bumi, dan mengeksplorasi asal usul alam semesta. <\/li>\n<\/ul>\n<h3>Bidang Pemerintahan<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Perencanaan Kota:<\/strong>Data sensus dan data lalu lintas membantu pemerintah merencanakan pengembangan infrastruktur, mengelola transportasi, dan menyediakan layanan publik. <\/li>\n<li><strong>Kebijakan Kesehatan:<\/strong>Data kesehatan masyarakat digunakan untuk mengidentifikasi tren penyakit, mengembangkan program pencegahan, dan mengalokasikan sumber daya secara efektif. <\/li>\n<li><strong>Penegakan Hukum:<\/strong>Data dari sistem pengawasan dan catatan kriminal membantu penegak hukum mengidentifikasi pola kejahatan, menyelidiki kasus, dan mencegah kejahatan. <\/li>\n<\/ul>\n<h3>Tren dan Perkembangan Terbaru<\/h3>\n<p>Bidang aplikasi data terus berkembang, didorong oleh kemajuan teknologi seperti: <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Big Data:<\/strong>Kemampuan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis kumpulan data yang sangat besar telah merevolusi cara kita menggunakan data. <\/li>\n<li><strong>Kecerdasan Buatan (AI):<\/strong>Algoritma AI dapat menganalisis data dengan cepat dan akurat, mengidentifikasi pola dan wawasan yang tidak terlihat oleh manusia. <\/li>\n<li><strong>Cloud Computing:<\/strong>Layanan cloud menyediakan infrastruktur yang skalabel dan hemat biaya untuk menyimpan dan mengakses data. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Dengan kemajuan ini, aplikasi data akan terus berkembang, memberikan wawasan baru dan memberdayakan kita untuk membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan data. <\/p>\n<h2>Penutupan<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-27074\" src=\"https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Data-and-Information.jpg?strip=all&lossy=1&ssl=1\" width=\"1280\" height=\"720\" alt=\"Apa Yang Dimaksud Dengan Data\" title=\"Categorical data definition examples analysis study\" srcset=\"https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Data-and-Information.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;ssl=1 1280w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Data-and-Information-768x432.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;ssl=1 768w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Data-and-Information.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;w=258&amp;ssl=1 258w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Data-and-Information.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;w=516&amp;ssl=1 516w, https:\/\/ekoiuby5o4a.exactdn.com\/viral\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Data-and-Information.jpg?strip=all&amp;lossy=1&amp;w=1032&amp;ssl=1 1032w\" sizes=\"(max-width: 1280px) 100vw, 1280px\" \/><\/p>\n<p>Memahami sifat, karakteristik, dan aplikasi data sangat penting untuk memanfaatkan kekuatannya secara maksimal. Dengan memanfaatkan data secara efektif, kita dapat memperoleh wawasan yang lebih baik, membuat keputusan yang lebih tepat, dan membentuk masa depan yang lebih baik. <\/p>\n<h2>Ringkasan FAQ<\/h2>\n<p><strong>Apa saja jenis-jenis data?<\/strong><\/p>\n<p>Data dapat diklasifikasikan ke dalam berbagai jenis, seperti numerik, kategorikal, biner, dan spasial. <\/p>\n<p><strong>Mengapa kualitas data itu penting?<\/strong><\/p>\n<p>Kualitas data yang baik memastikan bahwa data akurat, lengkap, konsisten, dan relevan, sehingga menghasilkan wawasan yang andal. <\/p>\n<p><strong>Bagaimana cara mengumpulkan data secara efektif?<\/strong><\/p>\n<p>Metode pengumpulan data meliputi survei, wawancara, observasi, dan penggalian data. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Apa Yang Dimaksud Dengan Data &#8211; Dalam dunia yang digerakkan oleh informasi, memahami &#8220;Apa Itu Data&#8221; sangatlah krusial. Data adalah&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":27074,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"footnotes":""},"categories":[10908,2],"tags":[1189,8451,10906,10907,2674,7089],"class_list":["post-27075","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-informatika","category-uncategorized-id","tag-analisis-data","tag-data","tag-definisi-data","tag-karakteristik-data","tag-pengumpulan-data","tag-visualisasi-data"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27075","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27075"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27075\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/media\/27074"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27075"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27075"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pulung.net\/viral\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27075"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}