| Data adalah aset penting dalam daya saing organisasi pada abad ke-21 di dunia, tidak terkecuali di Indonesia. Data science terbilang sebagai ilmu yang masih berkembang sehingga masih belum diketahui kualifikasi yang harus dimiliki oleh seorang data scientist. Indonesia terbilang terlambat dalam menerapkan data science dalam bisnis, dimana hal tersebut memberikan beberapa dampak seperti, kesenjangan kualifikasi dan kurangnya ahli data scientist. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui faktor – faktor kualifikasi data scientist, mengidentifikasi kondisi aktual, dan kesenjangan kualifikasi dari data scientist di Indonesia (Studi kasus: Jabodetabek). Penelitian dilakukan menggunakan metode kombinasi (mixed method) yaitu dengan melakukan wawancara dan memanfaatkan kuesioner. Wawancara dilakukan terlebih dahulu terhadap 15 responden dengan pengalaman kerja sebagai data scientist minimum 3 tahun, selanjutnya hasil wawancara diolah untuk merancang kuesioner dan mengetahui indikator penelitian. Pendekatan kuantitatif dilakukan menggunakan 2 jenis kuesioner yaitu, kuesioner kualifikasi aktual dan tingkat kepentingan kualifikasi data scientist. Untuk menjawab tujuan penelitian diterapkan metode exploratory factor analysis dan gap analysis. Berdasarkan pengolahan data, diketahui terdapat 4 faktor kualifikasi data scientist yaitu, kualifikasi utama (main qualification), data management, personal skills, dan source. Pengolahan data dengan metode gap analysis menunjukkan bahwa seluruh indikator memperoleh tipe adjustment margin, dimana diperlukannya pelatihan bagi data scientist namun pemberian pelatihan tersebut tidak mendesak. |