ABSTRAK Nama : Refo Ilmiya Akbar Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Gini-based Knowledge Imbalance Analysis on Wikidata Ketidakseimbangan pengetahuan di Wikidata telah menjadi perhatian bagi komunitas Linked Open Data (LOD). Ketidakseimbangan tersebut berpotensi menyesatkan keputusan yang didorong oleh data (termasuk hasil query) dari Wikidata. Meningkatnya jumlah item di Wikidata tidak diikuti oleh pemerataan pengetahuan di antara item tersebut. Untuk menganalisis ketidakseimbangan pengetahuan di Wikidata, kami ingin mengusulkan pendekatan berdasarkan koefisien Gini. Kami menyediakan framework berbasis Gini untuk mengukur ketidakseimbangan antara pengetahuan item dalam kelas item yang juga menggunakan SPARQL untuk query. Koefisien Gini mampu mengidentifikasi ketidakseimbangan pengetahuan dengan cara berikut: semakin besar ketidakseimbangan pengetahuan, semakin tinggi koefisien Gini. Untuk lebih memvalidasi kerangka kerja kami, kami melakukan evaluasi dengan membandingkan subclass dari kelas di Wikidata, menganalisis sejumlah besar kelas di Wikidata, dan mendeteksi apakah ada anomali di suatu kelas di Wikidata.. Kami berharap bahwa hasil penelitian kami dapat menjelaskan keadaan pengetahuan di Wikidata sehingga komunitas Wikidata dapat lebih memfokuskan upaya penyuntingan mereka ke topik yang kurang terwakili. Kata Kunci: Knowledge imbalance, Wikidata, Koefisien Gini, SPARQL