Terjemahan dan Makna dari: 分散 - bunsan

Kata Jepang 「分散」 (bunsan) terdiri dari dua kanji: 「分」 yang berarti "membagi" atau "memisahkan", dan 「散」 yang menunjukkan "menyebar" atau "mendistribusikan". Bersama-sama, mereka membentuk konsep "distribusi" atau "persebaran". Kombinasi kanji ini menyampaikan ide tentang sesuatu yang dibagi dan disebar ke arah yang berbeda, yang sangat penting untuk memahami penggunaan istilah ini dalam berbagai konteks.

Dalam praktiknya, 「分散」(bunsan) sering digunakan dalam konteks keuangan, ilmiah, dan teknologi. Dalam keuangan, misalnya, "diversifikasi" investasi adalah penting untuk meminimalkan risiko, dan 「分散投資」(bunsan tōshi) merujuk pada strategi ini. Ketika diterapkan pada statistik, istilah 「分散」 mengambil peran sebagai "varians", yang penting untuk mengukur penyebaran data terkait dengan rata-rata. Fleksibilitas istilah ini memungkinkan penggunaannya di berbagai disiplin ilmu, menambahkan lapisan makna sesuai dengan konteks.

Secara historis, asal-usul karakter 「分」 dan 「散」 berasal dari Tiongkok kuno, di mana mereka digunakan dalam teks klasik untuk menggambarkan tindakan pemisahan dan penyebaran. Elemen-elemen ini, setelah diimpor ke Jepang, terintegrasi ke dalam bahasa dengan makna yang serupa. Fleksibilitas dan adaptabilitas bahasa Jepang memungkinkan evolusi kata yang unik, disesuaikan dengan permintaan dan konteks baru di dunia modern. Evolusi ini tercermin tidak hanya dalam bahasa, tetapi juga dalam cara konsep-konsep dipahami dan diterapkan dalam kehidupan sehari-hari.

Kosa kata

Perluas kosakata Anda dengan kata-kata terkait:

Sinonim dan serupa

散布 (Sanpu) - Distribusi atau penyebaran sesuatu ke berbagai arah.
散乱 (Sanran) - Dispersi atau ketidakteraturan, biasanya merujuk pada objek atau partikel yang tersebar secara acak.
分散化 (Bunsanhua) - Proses membuat sesuatu lebih terdistribusi atau terdesentralisasi.
分散度 (Bunsandō) - Tingkat atau derajat penyebaran dari sekumpulan data atau elemen.
分散分析 (Bunsan Bunseki) - Analisis sebar, yang sering digunakan dalam statistik atau studi untuk memahami variabilitas data.