{"id":420,"date":"2023-07-30T03:37:52","date_gmt":"2023-07-30T03:37:52","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/"},"modified":"2023-07-30T03:37:52","modified_gmt":"2023-07-30T03:37:52","slug":"uji-signifikansi-kemiringan-regresi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/","title":{"rendered":"Cara menguji signifikansi kemiringan regresi"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Katakanlah kita memiliki kumpulan data berikut yang menunjukkan luas persegi dan harga 12 rumah berbeda:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-1326 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/regression1.png\" alt=\"Contoh Regresi Linier Sederhana\" width=\"152\" height=\"352\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami ingin tahu apakah ada hubungan yang signifikan antara luas persegi dan harga.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk mendapatkan gambaran seperti apa datanya, pertama-tama kita membuat plot sebar dengan <em>kaki persegi<\/em> pada sumbu x dan <em>harga<\/em> pada sumbu y:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-1332 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/regression3.jpg\" alt=\"Plot Sebaran Regresi Linier Sederhana\" width=\"537\" height=\"438\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat dengan jelas melihat bahwa ada korelasi positif antara luas persegi dan harga. Seiring bertambahnya luas persegi, harga rumah juga cenderung meningkat.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun, untuk mengetahui apakah terdapat <strong>hubungan<\/strong> <strong>yang signifikan secara statistik<\/strong> antara luas persegi dan harga, kita perlu menjalankan regresi linier sederhana.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jadi kita menjalankan <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/regresi-linier-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">regresi linier sederhana<\/a> menggunakan <em>kaki persegi<\/em> sebagai prediktor dan <em>harga sebagai<\/em> respon dan mendapatkan hasil sebagai berikut:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-1334 size-full\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/regression4.png\" alt=\"Keluaran regresi linier sederhana\" width=\"445\" height=\"73\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Baik Anda menjalankan regresi linier sederhana di Excel, SPSS, R, atau perangkat lunak lainnya, Anda akan mendapatkan hasil yang mirip dengan yang ditunjukkan di atas.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ingatlah bahwa regresi linier sederhana akan menghasilkan garis yang paling sesuai, yaitu persamaan garis yang paling \u201csesuai\u201d dengan data di diagram sebar kita. Garis yang paling sesuai ini didefinisikan sebagai:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0177 = b <sub>0<\/sub> + b <sub>1<\/sub> x<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">dimana \u0177 adalah nilai prediksi variabel respon, b <sub>0<\/sub> adalah intersep, b <sub>1<\/sub> adalah koefisien regresi, dan x adalah nilai variabel prediktor.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nilai b <sub>0<\/sub> diberikan oleh koefisien asal yaitu <strong>47588,70.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nilai b <sub>1<\/sub> diberikan oleh koefisien variabel prediktor <em>Square Feet<\/em> yaitu sebesar <strong>93,57.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jadi garis yang paling cocok dalam contoh ini adalah <strong>\u0177 = 47588.70+ 93.57x<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Berikut cara menafsirkan baris yang paling sesuai ini:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>b <sub>0<\/sub> :<\/strong> Ketika nilai kaki persegi adalah nol, nilai harga rata-rata yang diharapkan adalah $47,588.70. (Dalam hal ini tidak masuk akal untuk menafsirkan intersep tersebut, karena sebuah rumah tidak akan pernah memiliki luas nol kaki persegi)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>b <sub>1<\/sub> :<\/strong> Untuk setiap tambahan kaki persegi, rata-rata perkiraan kenaikan harga adalah $93,57.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jadi, sekarang kita tahu bahwa untuk setiap tambahan kaki persegi, rata-rata perkiraan kenaikan harga adalah $93,57.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk mengetahui apakah peningkatan ini signifikan secara statistik, kita perlu melakukan uji hipotesis untuk <sub>B1<\/sub> atau membuat interval kepercayaan untuk <sub>B1<\/sub> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Catatan<\/strong> : Uji hipotesis dan selang kepercayaan akan selalu memberikan hasil yang sama.<\/span><\/p>\n<h2> <strong><span style=\"color: #000000;\">Konstruksi interval kepercayaan untuk kemiringan regresi<\/span><\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk membuat interval kepercayaan kemiringan regresi, kami menggunakan rumus berikut:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"> <span style=\"color: #000000;\">Interval kepercayaan = b <sub>1<\/sub> +\/- (t <sub>1-\u221d\/2, n-2<\/sub> ) * (kesalahan standar b <sub>1<\/sub> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Emas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">b <sub>1<\/sub> adalah koefisien kemiringan yang diberikan dalam hasil regresi<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">(t <sub>1-\u221d\/2, n-2<\/sub> ) adalah nilai t kritis untuk tingkat kepercayaan 1-\u221d dengan n-2 derajat kebebasan di mana <em>n<\/em> adalah jumlah total observasi dalam kumpulan data kami<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">(kesalahan standar b <sub>1<\/sub> ) adalah kesalahan standar b <sub>1<\/sub> yang diberikan dalam hasil regresi<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sebagai contoh, berikut adalah cara membuat interval kepercayaan 95% untuk B <sub>1<\/sub> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">b <sub>1<\/sub> adalah 93,57 dari keluaran regresi.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Karena kita menggunakan selang kepercayaan 95%, \u221d = 0,05 dan n-2 = 12-2 = 10, maka t <sub>0,975, 10<\/sub> adalah 2,228 berdasarkan tabel distribusi t<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">(standar error <sub>b1<\/sub> ) adalah 11,45 dari keluaran regresi<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jadi, selang kepercayaan 95% kita untuk <sub>B1<\/sub> adalah:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">93,57 +\/- (2,228) * (11,45) = <strong>(68,06, 119,08)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ini berarti kami 95% yakin bahwa kenaikan harga rata-rata sebenarnya untuk setiap tambahan kaki persegi adalah antara $68,06 dan $119,08.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Perhatikan bahwa $0 tidak berada dalam interval ini, sehingga hubungan antara luas persegi dan harga signifikan secara statistik pada tingkat kepercayaan 95%.<\/span><\/p>\n<h2> <strong><span style=\"color: #000000;\">Melakukan uji hipotesis untuk kemiringan regresi<\/span><\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk melakukan uji hipotesis kemiringan regresi, kami mengikuti lima langkah standar untuk setiap uji hipotesis :<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 1. Nyatakan hipotesisnya.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hipotesis nol (H0): B <sub>1<\/sub> = 0<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hipotesis alternatif: (Ha): B <sub>1<\/sub> \u2260 0<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 2. Tentukan tingkat signifikansi yang akan digunakan.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Karena kita membangun interval kepercayaan 95% pada contoh sebelumnya, kita akan menggunakan pendekatan yang setara di sini dan memilih untuk menggunakan tingkat signifikansi 0,05.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 3. Temukan statistik uji dan nilai p yang sesuai.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dalam hal ini statistik ujinya adalah <em>t<\/em> = koefisien b <sub>1<\/sub> \/ kesalahan standar b <sub>1<\/sub> dengan n-2 derajat kebebasan. Nilai-nilai ini dapat kita temukan dari hasil regresi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1327 size-full aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/regression2.png\" alt=\"Keluaran regresi linier sederhana\" width=\"445\" height=\"73\" srcset=\"\" sizes=\"\"><br \/> <span style=\"color: #000000;\">Jadi, statistik uji <em>t<\/em> = 92,89 \/ 13,88 = 6,69.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Menggunakan<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/t-skor-kalkulator-nilai-p\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">kalkulator T score to P value<\/a> <span style=\"color: #000000;\">dengan skor 6,69 dengan 10 derajat kebebasan dan uji dua sisi diperoleh nilai p = <strong>0,000<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 4. Tolak atau jangan tolak hipotesis nol.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Karena nilai p berada di bawah tingkat signifikansi 0,05, kami menolak hipotesis nol.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 5. Interpretasikan hasilnya.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Karena kami menolak hipotesis nol, kami mempunyai cukup bukti untuk mengatakan bahwa rata-rata kenaikan harga sebenarnya untuk setiap tambahan kaki persegi tidaklah nol.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Katakanlah kita memiliki kumpulan data berikut yang menunjukkan luas persegi dan harga 12 rumah berbeda: Kami ingin tahu apakah ada hubungan yang signifikan antara luas persegi dan harga. Untuk mendapatkan gambaran seperti apa datanya, pertama-tama kita membuat plot sebar dengan kaki persegi pada sumbu x dan harga pada sumbu y: Kita dapat dengan jelas melihat [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cara Menguji Signifikansi Kemiringan Regresi - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Pelajaran ini menunjukkan cara menguji signifikansi kemiringan regresi menggunakan interval kepercayaan dan pengujian hipotesis.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara Menguji Signifikansi Kemiringan Regresi - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Pelajaran ini menunjukkan cara menguji signifikansi kemiringan regresi menggunakan interval kepercayaan dan pengujian hipotesis.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-30T03:37:52+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/regression1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/\",\"name\":\"Cara Menguji Signifikansi Kemiringan Regresi - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-30T03:37:52+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-30T03:37:52+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Pelajaran ini menunjukkan cara menguji signifikansi kemiringan regresi menggunakan interval kepercayaan dan pengujian hipotesis.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cara menguji signifikansi kemiringan regresi\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cara Menguji Signifikansi Kemiringan Regresi - Statorials","description":"Pelajaran ini menunjukkan cara menguji signifikansi kemiringan regresi menggunakan interval kepercayaan dan pengujian hipotesis.","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:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara Menguji Signifikansi Kemiringan Regresi - Statorials","og_description":"Pelajaran ini menunjukkan cara menguji signifikansi kemiringan regresi menggunakan interval kepercayaan dan pengujian hipotesis.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-30T03:37:52+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/regression1.png"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"3 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/","name":"Cara Menguji Signifikansi Kemiringan Regresi - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-30T03:37:52+00:00","dateModified":"2023-07-30T03:37:52+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Pelajaran ini menunjukkan cara menguji signifikansi kemiringan regresi menggunakan interval kepercayaan dan pengujian hipotesis.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-signifikansi-kemiringan-regresi\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cara menguji signifikansi kemiringan regresi"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/420"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=420"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/420\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=420"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=420"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=420"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}