{"id":4866,"date":"2026-07-07T02:34:57","date_gmt":"2026-07-07T02:34:57","guid":{"rendered":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866"},"modified":"2026-07-07T02:34:57","modified_gmt":"2026-07-07T02:34:57","slug":"4866-2-kenali-kesalahan-mengolah-data-penelitian","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/4866-2-kenali-kesalahan-mengolah-data-penelitian\/","title":{"rendered":"Kenali 8 Kesalahan Mengolah Data yang Perlu Dihindari!"},"content":{"rendered":"

Pengolahan Data Sering Salah? Kenali 8 Kesalahan yang Perlu Dihindari!<\/span><\/span><\/h1>\n

Banyak mahasiswa yang sudah bersusah payah mengumpulkan data dengan baik, namun kemudian melakukan kesalahan pada tahap pengolahan yang merusak validitas seluruh penelitian. Yang lebih memprihatinkan, sebagian besar kesalahan ini baru terdeteksi saat sidang skripsi, ketika sudah terlambat untuk diperbaiki tanpa kembali sebagian besar proses.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Pengolahan data adalah jantung dari penelitian kuantitatif. Kesalahan pada tahap ini tidak hanya menghasilkan angka yang salah, tapi juga kesimpulan yang memutar dan argumen yang tidak bisa dipertahankan di hadapan dosen penguji.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Artikel ini mengulas kesalahan-kesalahan yang paling umum dalam <\/span><\/span><\/span>pengolahan data penelitian <\/span><\/span><\/b>yang dilakukan siswa, lengkap dengan dampaknya dan solusi konkret yang bisa langsung diterapkan.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Konteks: <\/span><\/span><\/b>Panduan ini paling relevan untuk penelitian kuantitatif yang menggunakan analisis statistik, baik dengan SPSS, Excel, SmartPLS, R, maupun tools lainnya. Sebagian besar prinsip juga berlaku untuk penelitian kualitatif dalam hal manajemen dan keabsahan data.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Baca juga:\u00a0 <\/span><\/span>Bingung Pilih Teknik Sampling? Ini Panduan Lengkap untuk Penelitianmu!<\/span><\/span><\/a><\/b><\/p>\n

Mengapa Pengolahan Data Adalah Tahap Paling Rawan<\/span><\/span><\/b><\/h2>\n

Di antara semua tahap penelitian, pengolahan data adalah yang paling banyak melibatkan keputusan teknis yang bisa salah tanpa peneliti sadari. Berbeda dengan kesalahan dalam penulisan yang langsung terlihat, kesalahan dalam pengolahan data sering tersembunyi di balik angka yang terlihat masuk akal tapi sebenarnya tidak valid.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Akar masalahnya hampir selalu sama: kurangnya pemahaman tentang asumsi statistik yang mendasari analisis yang digunakan, terburu-buru dalam proses pengolahan, atau ketidaktahuan tentang cara menangani data yang tidak ideal. Memahami kesalahan-kesalahan ini secara eksplisit adalah cara paling efektif untuk menghindarinya.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

8 Kesalahan Paling Umum dalam Pengolahan Data Penelitian<\/span><\/span><\/b><\/h2>\n

Kesalahan 1: <\/span><\/span><\/b>Tidak Melakukan Uji Asumsi Sebelum Analisis<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Yang terjadi: <\/span><\/span><\/b>Langsung menjalankan analisis regresi atau ANOVA tanpa terlebih dahulu memeriksa apakah data memenuhi asumsi yang diperlukan seperti normalitas, homogenitas varians, dan linearitas.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dampaknya: <\/span><\/span><\/b>Hasil analisis menjadi tidak valid karena teknik statistik parametrik yang digunakan memiliki asumsi yang harus dipenuhi. Dosen penguji yang cermat akan langsung meninjau ini.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Solusinya: <\/span><\/span><\/b>Selalu lakukan uji asumsi terlebih dahulu: uji normalitas (Kolmogorov-Smirnov atau Shapiro-Wilk), uji homogenitas, dan uji linearitas sebelum masuk ke analisis utama. Jika asumsi tidak memuaskan, pertimbangkan alternatif non-parametrik.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Kesalahan 2: <\/span><\/span><\/b>Salah menggabungkan Data Outlier<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Yang terjadi: <\/span><\/span><\/b>menghapus outlier secara sembarangan hanya karena selisihnya jauh dari rata-rata, atau sebaliknya, mengabaikan outlier yang signifikan tanpa pertimbangan yang jelas.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dampaknya: <\/span><\/span><\/b>Menghapus outlier tanpa justifikasi yang kuat adalah manipulasi data yang bisa dipersoalkan secara etis. Mengabaikannya dapat mendistorsi hasil analisis secara signifikan.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Solusinya: <\/span><\/span><\/b>identifikasi outlier dengan metode yang tepat seperti Z-score atau IQR. Laporkan keberadaan outlier secara transparan, jelaskan keputusanmu apakah menyertakan atau memuatnya, dan berikan justifikasi metodologis yang kuat.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Kesalahan 3: <\/span><\/span><\/b>Input Data yang Tidak Konsisten<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Yang terjadi: <\/span><\/span><\/b>Inkonsistensi dalam input data seperti penggunaan tanda baca yang berbeda (koma vs titik untuk desimal), spasi yang tidak perlu, atau format tanggal yang tidak seragam yang menyebabkan kesalahan saat dianalisis.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dampaknya: <\/span><\/span><\/b>Kesalahan input data yang tidak terdeteksi dapat menghasilkan nilai yang hilang palsu, analisis yang gagal, atau hasil yang tidak akurat secara keseluruhan.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Solusinya: <\/span><\/span><\/b>Lakukan pembersihan data secara sistematis sebelum memulai analisis. Periksa format konsistensi, cari nilai duplikat, dan rentang verifikasi nilai untuk setiap variabel. Di SPSS, gunakan fitur Descriptives untuk mengidentifikasi nilai minimum dan maksimum yang tidak masuk akal.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Tips: <\/span><\/span><\/b>Buat codebook sebelum input data dimulai: dokumen yang mendefinisikan setiap variabel, kode yang digunakan, dan rentang nilai yang valid. Ini membantu memastikan konsistensi input data dari awal dan mempermudah proses verifikasi.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Kesalahan 4: <\/span><\/span><\/b>Salah Memilih Teknik Analisis<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Yang terjadi: <\/span><\/span><\/b>Menggunakan analisis korelasi Pearson untuk data ordinal, atau menggunakan uji t untuk sampel yang tidak memenuhi asumsi normalitas, atau menggunakan regresi linier ketika memperoleh tidak linier.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dampaknya: <\/span><\/span><\/b>Teknik analisis yang tidak sesuai dengan jenis data dan desain penelitian menghasilkan kesimpulan yang tidak valid secara statistik.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Solusinya: <\/span><\/span><\/b>Pelajari jenis data yang Anda miliki (nominal, ordinal, interval, rasio) dan pastikan teknik analisis yang dipilih sesuai. Buat tabel kesesuaian antara pertanyaan penelitian, jenis data, dan teknik analisis yang tepat sebelum memulai.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Kesalahan 5: <\/span><\/span><\/b>Mengabaikan Data yang Hilang<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Yang terjadi: <\/span><\/span><\/b>analisis garis tanpa memeriksa keberadaan data yang hilang, atau menghapus semua kasus yang memiliki data kosong tanpa mempertimbangkan dampaknya terhadap ukuran sampel.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dampaknya: <\/span><\/span><\/b>Data yang hilang yang tidak ditangani dengan tepat bisa mengurangi kekuatan statistik, menimbulkan bias, dan membuat sampel akhir tidak representatif dari populasi yang ingin digeneralisasi.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Solusinya: <\/span><\/span><\/b>identifikasi pola data yang hilang: apakah MCAR (Missing Completely At Random), MAR, atau MNAR. Mengingat teknik imputasi jika missing data cukup banyak. Setidaknya, laporkan jumlah dan persentase data yang hilang dalam bagian metodologi.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Baca juga:\u00a0 <\/span><\/span>6 Sumber Referensi Selain Jurnal yang Valid untuk Penelitian<\/span><\/span><\/a><\/b><\/p>\n

Kesalahan 6: <\/span><\/span><\/b>Salah Menginterpretasikan Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Yang terjadi: <\/span><\/span><\/b>Mengklaim instrumen valid hanya karena nilai r hitung lebih besar dari r tabel tanpa memahami apa arti angka tersebut, atau mengabaikan item yang tidak valid alih-alih mengeliminasi atau merevisinya.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dampaknya: <\/span><\/span><\/b>Instrumen yang tidak valid atau tidak reliabel menghasilkan data yang tidak mengukur apa yang seharusnya diukur, yang berarti seluruh analisis berikutnya dibangun di atas fondasi yang goyah.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Solusinya: <\/span><\/span><\/b>Pahami bukan hanya cara menghitung validitas dan reliabilitas, tapi juga artinya. Item yang tidak valid harus dikeluarkan dari analisis utama. Laporkan nilai Cronbach alpha dan koreksi item-total korelasi untuk setiap skala yang digunakan.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Kesalahan 7: <\/span><\/span><\/b>Mencampuradukkan Korelasi dan Kausalitas<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Yang terjadi: <\/span><\/span><\/b>Kesimpulan menarik bahwa A menyebabkan B hanya karena analisis korelasi menunjukkan hubungan yang signifikan antara keduanya.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dampaknya: <\/span><\/span><\/b>Ini adalah kesalahan interpretasi yang paling sering dikritik oleh dosen penguji dan reviewer jurnal. Desain penelitian cross-sectional tidak memungkinkan klaim kausalitas, hanya hubungan asosiatif.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Solusinya: <\/span><\/span><\/b>Sesuaikan kesimpulan bahasa dengan desain penelitian yang digunakan. Untuk penelitian korelasional atau cross-sectional, gunakan frasa ‘terdapat hubungan signifikan antara’ atau ‘berkorelasi dengan’, bukan ‘menyebabkan’ atau ‘berpengaruh langsung terhadap’.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Kesalahan 8: <\/span><\/span><\/b>Tidak Melaporkan Ukuran Efek<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Yang terjadi: <\/span><\/span><\/b>Hanya melaporkan signifikansi statistik (nilai p) tanpa melaporkan ukuran efek, sehingga tidak ada informasi tentang seberapa besar dampak praktis dari hubungan yang ditemukan.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dampaknya: <\/span><\/span><\/b>Nilai p yang signifikan hanya mengatakan bahwa hubungan tersebut ada, bukan seberapa besar hubungan tersebut. Tanpa ukuran efek, pembaca tidak dapat menilai apakah temuan tersebut bermakna secara praktis.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Solusinya: <\/span><\/span><\/b>Selalu sertakan effect size dalam laporan hasil analisis. Untuk korelasi gunakan r atau r\u00b2, untuk perbandingan kelompok gunakan Cohen’s d, dan untuk regresi gunakan R\u00b2 atau f\u00b2. Interpretasikan ukuran effect size menggunakan panduan yang sudah ditetapkan.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Cara Kebiasaan Membangun Pengolahan Data yang Lebih Baik<\/span><\/span><\/b><\/h2>\n

Menghindari kesalahan-kesalahan di atas bukan hanya soal pengetahuan teknis, tapi juga soal kebiasaan dan proses kerja yang lebih sistematis.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dokumentasikan Setiap Langkah Analisis<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Catat setiap keputusan yang kamu buat selama proses pengolahan data: mengapa memilih teknik tertentu, mengapa mengeluarkan kasus tertentu, dan bagaimana menangani data yang bermasalah. Dokumentasi ini akan sangat berguna ketika dosen penguji mengambil keputusanmu dan ketika kamu perlu mereplikasi atau memodifikasi analisis.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Simpan File Data Asli yang Tidak Pernah Dimodifikasi<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Selalu menyimpan satu data file salinan yang benar-benar asli dan tidak pernah dimodifikasi. Lakukan semua pemrosesan pada salinan file, bukan pada file aslinya. Ini memungkinkan kamu untuk kembali ke titik awal jika ada kesalahan yang baru terdeteksi di kemudian hari.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Minta Peer Review untuk Analisis Kritis<\/span><\/span><\/b><\/h3>\n

Sebelum menarik kesimpulan akhir, minta seseorang yang memahami statistik untuk menganalisis Anda. Kesalahan yang tidak terlihat oleh diri Anda sendiri sering kali langsung terdeteksi oleh orang lain yang melihat dari perspektif yang segar.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Tips: <\/span><\/span><\/b>Gunakan fitur sintaksis atau do-file di SPSS atau R untuk mendokumentasikan seluruh langkah analisismu secara otomatis. Ini memastikan analisismu bisa direplikasi sepenuhnya dan memudahkan koreksi jika ada kesalahan yang ditemukan kemudian.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Baca juga:\u00a0 <\/span><\/span>Ketentuan Pertanyaan yang Baik dalam Wawancara Penelitian<\/span><\/span><\/a><\/b><\/p>\n

Kesulitan dalam pengolahan dan analisis data penelitianmu? <\/b><\/span><\/span><\/span>Ebizmark<\/span><\/span><\/a> hadir dengan program pendampingan metodologi yang membantu dari pemilihan teknik analisis, interpretasi hasil, hingga penulisan bab metodologi dan hasil yang solid. Kunjungi <\/span><\/span>@ebizmark.id<\/span><\/span><\/a> dan mulai konsultasimu sekarang!<\/span><\/span><\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Pengolahan Data Sering Salah? Kenali 8 Kesalahan yang Perlu Dihindari! Banyak mahasiswa yang sudah bersusah […]<\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[23,7],"tags":[1368],"newstopic":[1369],"class_list":["post-4866","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-data","category-penelitian","tag-kesalahan-pengolahan-data-penelitian","newstopic-kesalahan-pengolahan-data-penelitian"],"yoast_head":"\nKenali 8 Kesalahan Mengolah Data yang Perlu Dihindari! - Ebizmark Blog<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Kenali 8 Kesalahan Mengolah Data yang Perlu Dihindari! - Ebizmark Blog\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Pengolahan Data Sering Salah? Kenali 8 Kesalahan yang Perlu Dihindari! Banyak mahasiswa yang sudah bersusah […]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Ebizmark Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-07-07T02:34:57+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Zahrannisa Ulva\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Zahrannisa Ulva\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minutes\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Kenali 8 Kesalahan Mengolah Data yang Perlu Dihindari! - Ebizmark Blog","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866","og_locale":"en_US","og_type":"article","og_title":"Kenali 8 Kesalahan Mengolah Data yang Perlu Dihindari! - Ebizmark Blog","og_description":"Pengolahan Data Sering Salah? Kenali 8 Kesalahan yang Perlu Dihindari! Banyak mahasiswa yang sudah bersusah […]","og_url":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866","og_site_name":"Ebizmark Blog","article_published_time":"2026-07-07T02:34:57+00:00","author":"Zahrannisa Ulva","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Zahrannisa Ulva","Est. reading time":"6 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866"},"author":{"name":"Zahrannisa Ulva","@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/#\/schema\/person\/3818b2958dbdc3ef2127b7ba2869b786"},"headline":"Kenali 8 Kesalahan Mengolah Data yang Perlu Dihindari!","datePublished":"2026-07-07T02:34:57+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866"},"wordCount":1248,"publisher":{"@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/#organization"},"keywords":["kesalahan pengolahan data penelitian"],"articleSection":["Data","Penelitian"],"inLanguage":"en-US"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866","url":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866","name":"Kenali 8 Kesalahan Mengolah Data yang Perlu Dihindari! - Ebizmark Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/#website"},"datePublished":"2026-07-07T02:34:57+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866#breadcrumb"},"inLanguage":"en-US","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?p=4866#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Kenali 8 Kesalahan Mengolah Data yang Perlu Dihindari!"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/#website","url":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/","name":"Ebizmark Blog","description":"Kumpulan informasi mengenai penelitian, olah data, dosen, mahasiswa","publisher":{"@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"en-US"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/#organization","name":"Ebizmark","alternateName":"PT Ebiz Prima Nusa","url":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/cropped-cropped-Logo-Baru-Ebizmark-e1749526996722.png","contentUrl":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/cropped-cropped-Logo-Baru-Ebizmark-e1749526996722.png","width":200,"height":67,"caption":"Ebizmark"},"image":{"@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/#\/schema\/logo\/image\/"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/#\/schema\/person\/3818b2958dbdc3ef2127b7ba2869b786","name":"Zahrannisa Ulva","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/eece0ddd984e13df9aa8433316076b3d6604ee0a83a0215d3afb75e86c067397?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/eece0ddd984e13df9aa8433316076b3d6604ee0a83a0215d3afb75e86c067397?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/eece0ddd984e13df9aa8433316076b3d6604ee0a83a0215d3afb75e86c067397?s=96&d=mm&r=g","caption":"Zahrannisa Ulva"},"url":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/author\/zahranisa\/"}]}},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4866","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4866"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4866\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4866"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4866"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4866"},{"taxonomy":"newstopic","embeddable":true,"href":"https:\/\/ebizmark.id\/artikel\/wp-json\/wp\/v2\/newstopic?post=4866"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}