Seiring dengan pesatnya perkembangan volume data, kebutuhan akan data yang machine- readable tidak bisa dihindari. Akibatnya, penggunaan struktur data knowledge graph semakin populer. Dengan perkembangannya, aspek kualitas dari sebuah knowledge graph perlu diperhatikan, salah satunya adalah knowledge wealth: kekayaan informasi yang terdapat pada suatu knowledge graph. Tingginya knowledge wealth dalam suatu knowledge graph dapat menandakan tingginya kualitas suatu knowledge graph; sebaliknya, tingkat knowledge wealth yang rendah mengindikasikan buruknya kualitas suatu knowledge graph. Namun, belum terdapat cara formal yang mendefinisikan knowledge wealth dan bagaimana mengukurnya serta menganalisisnya. Penelitian ini mengusulkan sebuah framework untuk menganalisis knowledge wealth dan tingkat knowledge imbalance dalam RDF knowledge graph dengan melihat bagaimana knowledge wealth dari sebuah kelas entitas tersebar pada knowledge graph tersebut menggunakan pengukuran statistika dan bantuan visualisasi. Selain itu, framework ini juga membantu untuk mengidentifikasi grup-grup entitas berdasarkan tingkat kekayaan di dalam kelasnya, menemukan bentuk distribusi yang paling mendekati distribusi knowledge wealth, melakukan pengelompokkan kelas-kelas entitas berdasarkan bentuk distribusi knowledge wealth, hingga mendeteksi bias pada sebuah knowledge graph. Untuk mengevaluasi framework ini, dilakukan studi kasus pada beberapa kelas entitas di Wikidata. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat membantu dalam meneliti knowledge wealth pada knowledge graph serta dimanfaatkan untuk mengoptimalkan usaha pengeditan dan pengembangan proyek knowledge graph oleh para kontributornya.