Gaji Data Science Sesuai Level Jabatan 2026

Selama beberapa tahun terakhir, berbagai bidang kehidupan secara global mulai bergeser ke arah teknologi di bidang data. Beberapa diantaranya berkembang secara pesat dan signifikan, seperti machine learning, artificial intelligence, dan data science. Berbicara soal data science, profesi data scientist memiliki prospek kerja yang sangat menjanjikan dengan tawaran gaji yang menarik juga. Bahkan gaji data science sesuai level jabatan 2026 ini tergolong tinggi. Salah satu alasannya karena berdasarkan data dari Bureau Labor Statistics (BLS), kesempatan profesi data scientist diproyeksikan akan mengalami pertumbuhan sebesar 14% di tahun 2028.

Dengan tanggung jawab yang akan diampu dan kemampuan yang harus dikuasai, masyarakat awam pada umumnya memiliki ekspektasi tinggi mengenai gaji data scientist. Meski demikian, ada baiknya kamu mencari tahu dengan lebih pasti kisaran gaji data science, apalagi jika kamu tertarik untuk terjun di profesi ini. Pasalnya, ada beberapa faktor yang dapat memengaruhi besaran gaji untuk profesi ini. Penasaran berapa gaji data science sesuai level jabatan 2026 dan apa saja faktor yang mempengaruhinya? Simak terus artikel ini!

BACA JUGA: Bootcamp Data Science Bersertifikasi BNSP dan Internasional di Digital Skola

Mengapa Gaji Data Science Tergolong Tinggi di 2026?

Berikut beberapa alasan utama yang menjelaskan kenapa gaji data science tergolong tinggi:

1. Tingginya Permintaan, Terbatasnya Talenta

Kebutuhan akan data scientist terus meningkat seiring makin banyaknya perusahaan yang mengandalkan data untuk pengambilan keputusan. Sayangnya, jumlah profesional yang benar-benar punya skill mumpuni masih terbatas. Ketimpangan antara supply dan demand ini otomatis mendorong kenaikan gaji.

2. Skill yang Kompleks dan Multidisiplin

Seorang data scientist tidak hanya dituntut bisa coding, tapi juga harus memahami statistik, machine learning, hingga bisnis. Kombinasi skill teknis dan analitis ini tidak mudah dikuasai, sehingga membuat profesi ini memiliki nilai jual tinggi di mata perusahaan.

3. Dampak Langsung ke Bisnis

Berbeda dengan beberapa peran lain, hasil kerja data scientist bisa langsung memengaruhi revenue perusahaan. Misalnya, meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan strategi marketing, atau memprediksi tren pasar. Karena kontribusinya nyata dan terukur, perusahaan berani membayar lebih mahal.

4. Perkembangan AI dan Big Data yang Pesat

Kemajuan teknologi seperti AI, machine learning, dan big data membuat peran data scientist semakin krusial. Perusahaan yang tidak memanfaatkan data berisiko tertinggal dari kompetitor. Inilah yang membuat posisi ini jadi prioritas tinggi dalam struktur organisasi.

5. Fleksibilitas Industri dan Global Demand

Data science adalah skill yang bisa digunakan di berbagai industri mulai dari fintech, e-commerce, kesehatan, hingga pendidikan. Bahkan, banyak peluang kerja remote dari perusahaan global yang menawarkan gaji lebih kompetitif. Hal ini ikut menaikkan standar gaji secara keseluruhan.

BACA JUGA: Review Digital Skola: Switch Career dari Logistik ke Data Analyst

Apa Saja Faktor yang Memengaruhi Gaji Data Science?

Besaran gaji data science tidak ditentukan oleh satu faktor saja. Ada beberapa aspek yang memengaruhi nilai yang ditawarkan perusahaan, berikut diantaranya:

1. Pengalaman Kerja

Pengalaman kerja mencerminkan seberapa jauh seseorang telah terlibat dalam proyek nyata dan menyelesaikan berbagai permasalahan berbasis data. Semakin banyak pengalaman yang dimiliki, biasanya semakin tinggi pula kepercayaan perusahaan terhadap kemampuan kandidat. Data scientist yang sudah terbiasa menangani data kompleks dan memiliki portofolio kuat cenderung mendapatkan kompensasi yang lebih tinggi dibandingkan mereka yang masih baru di bidang ini.

2. Level Jabatan

Selain pengalaman, level jabatan juga sangat menentukan gaji. Setiap level memiliki tanggung jawab, kompleksitas pekerjaan, dan ekspektasi yang berbeda. Mulai dari entry-level yang fokus pada pembelajaran, mid-level yang mulai mandiri dalam proyek, hingga senior atau lead yang berperan dalam pengambilan keputusan strategis. Semakin tinggi levelnya, semakin besar pula tanggung jawab dan nilai gajinya.

3. Lokasi atau Negara

Lokasi tempat bekerja berpengaruh besar terhadap standar gaji. Setiap negara atau kota memiliki biaya hidup dan kondisi ekonomi yang berbeda, sehingga memengaruhi kebijakan kompensasi perusahaan. Selain itu, bekerja di perusahaan global atau secara remote juga bisa membuka peluang mendapatkan gaji yang lebih kompetitif dibandingkan pasar lokal.

4. Latar Belakang Pendidikan

Pendidikan formal masih menjadi salah satu faktor penting, terutama di tahap awal karier. Lulusan dari jurusan yang relevan seperti data science, statistika, atau ilmu komputer biasanya lebih mudah masuk ke industri ini. Jenjang pendidikan yang lebih tinggi juga sering kali menjadi nilai tambah, terutama untuk posisi dengan tanggung jawab yang lebih kompleks atau berbasis riset.

5. Skill dan Spesialisasi

Tidak semua data scientist memiliki skill yang sama. Penguasaan tools, bahasa pemrograman, hingga teknologi tertentu seperti machine learning atau AI bisa sangat memengaruhi nilai seorang kandidat. Spesialisasi di bidang tertentu misalnya NLP, computer vision, atau data engineering juga bisa meningkatkan daya tawar karena tidak semua orang memiliki keahlian tersebut.

6. Industri dan Jenis Perusahaan

Gaji data scientist juga dipengaruhi oleh industri tempat mereka bekerja. Perusahaan di sektor teknologi, fintech, atau e-commerce biasanya menawarkan kompensasi yang lebih tinggi dibandingkan sektor lain. Selain itu, skala perusahaan juga berpengaruh. Startup, unicorn, hingga perusahaan multinasional memiliki struktur gaji yang berbeda-beda.

7. Dampak dan Kontribusi ke Bisnis

Semakin besar dampak yang dihasilkan dari pekerjaan seorang data scientist, semakin tinggi pula nilai yang bisa mereka tawarkan. Perusahaan cenderung menghargai talenta yang mampu memberikan insight yang berdampak langsung pada pertumbuhan bisnis. Kontribusi seperti meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan strategi, atau menghasilkan inovasi berbasis data bisa menjadi faktor penting dalam menentukan kenaikan gaji.

8. Sertifikasi dan Portofolio

Selain pendidikan formal, sertifikasi profesional dan portofolio proyek juga menjadi faktor penting yang sering diperhitungkan oleh perusahaan. Sertifikasi menunjukkan bahwa seseorang memiliki standar kompetensi tertentu, sementara portofolio membuktikan kemampuan tersebut secara langsung. Data scientist yang memiliki portofolio proyek nyata baik dari pengalaman kerja, freelance, maupun personal project biasanya lebih unggul karena dianggap sudah siap terjun dan memberikan kontribusi tanpa perlu banyak adaptasi.

BACA JUGA: Baru Lulus Kuliah Langsung Berkarier di Bidang Data Berkat Digital Skola

Berapa Gaji Data Science Sesuai Level Jabatan 2026?

Berikut bocoran gaji data science sesuai level jabatan (data dari Glassdoor bulan Mei 2026):

1. Junior Data Scientist / Entry-Level (0–1 Tahun)

Untuk level entry-level, kisaran gaji berada di Rp 7–11 juta per bulan. Pada tahap ini, data scientist masih fokus pada pengembangan skill dasar seperti data cleaning, eksplorasi data, serta membantu tim dalam analisis sederhana. Meskipun masih di awal karier, gaji di level ini sudah tergolong kompetitif dibanding banyak profesi lain.

2. Data Scientist (Junior–Mid Level) (1–3 Tahun)

Di level ini, kisaran gaji meningkat menjadi Rp 8–15 juta per bulan. Seorang data scientist mulai bekerja lebih mandiri dan dipercaya menangani proyek dengan kompleksitas menengah. Mereka juga sudah mulai berkontribusi dalam pengambilan keputusan berbasis data.

3. Mid-Level Data Scientist / Early Senior Data Scientist (4–6 Tahun)

Untuk level ini, kisaran gaji berada di Rp 12–25 juta per bulan. Tanggung jawabnya semakin besar, termasuk dalam membangun model, mengolah data dalam skala besar, serta memberikan insight yang lebih strategis. Nilai profesional di tahap ini biasanya meningkat cukup signifikan.

4. Senior Data Scientist (7–9 Tahun)

Pada level senior, kisaran gaji berada di Rp 20–30 juta per bulan. Posisi ini memiliki peran penting dalam tim, mulai dari menangani proyek kompleks hingga membimbing anggota tim lainnya. Mereka juga sering terlibat langsung dalam pengambilan keputusan strategis perusahaan.

5. Lead Data Scientist / Principal Data Scientist

Untuk level lead atau principal, kisaran gaji umumnya bisa mencapai Rp 30 juta ke atas per bulan, tergantung skala perusahaan dan tanggung jawab yang diemban. Di posisi ini, peran sudah lebih ke arah strategis dan leadership, seperti memimpin tim, menentukan arah pengembangan data, serta memastikan setiap inisiatif data memberikan dampak nyata bagi bisnis.

BACA JUGA: Review Digital Skola: Dari Teknik ke Data Analyst, Kisah Adit Switch Career Bersama Digital Skola

Bagaimana Cara Meningkatkan Gaji Science di 2026?

Meningkatkan gaji di bidang data science tidak hanya bergantung pada lama pengalaman kerja. Di era 2026 yang semakin kompetitif, kamu perlu strategi yang tepat agar value kamu di mata perusahaan terus meningkat, berikut strateginya:

1. Upgrade Skill Teknis yang Paling Dibutuhkan

Skill teknis adalah fondasi utama dalam data science. Jika ingin meningkatkan gaji, kamu perlu terus mengikuti perkembangan teknologi terbaru, seperti machine learning, deep learning, hingga data engineering. Menguasai tools populer seperti Python, SQL, serta framework AI juga akan membuat kamu lebih unggul dibanding kandidat lain. Semakin kompleks skill yang kamu kuasai, semakin tinggi juga nilai tawar kamu.

2. Kuasai Business Understanding

Banyak data scientist yang kuat secara teknis, tapi lemah dalam memahami bisnis. Padahal, perusahaan lebih menghargai kandidat yang bisa menghubungkan data dengan dampak nyata ke bisnis. Cobalah untuk memahami bagaimana perusahaan menghasilkan revenue, masalah apa yang ingin diselesaikan, dan bagaimana data bisa membantu. Skill ini sering jadi pembeda antara mid-level dan senior.

3. Bangun Portofolio yang Relevan

Portofolio bukan sekadar formalitas ini adalah bukti nyata kemampuan kamu. Semakin banyak proyek yang relevan dan berdampak, semakin besar kepercayaan perusahaan terhadap skill kamu. Kamu bisa membangun portofolio dari:

• Proyek pribadi
• Freelance
• Kontribusi open-source
• Studi kasus dari dataset publik

4. Ambil Sertifikasi Profesional

Sertifikasi bisa menjadi nilai tambah, terutama jika kredibel seperti BNSP atau Microsoft Azure. Ini menunjukkan bahwa kamu memiliki standar kompetensi tertentu yang diakui secara profesional. Walaupun tidak wajib, sertifikasi bisa membantu meningkatkan kredibilitas, terutama saat ingin naik level atau pindah perusahaan.

5. Pindah ke Industri atau Perusahaan dengan Gaji Lebih Tinggi

Tidak semua industri memiliki standar gaji yang sama. Sektor seperti fintech, teknologi, dan e-commerce biasanya menawarkan kompensasi yang lebih tinggi dibandingkan industri tradisional. Selain itu, perusahaan global atau startup besar juga cenderung memberikan paket gaji yang lebih kompetitif. Kadang, kenaikan gaji paling signifikan justru datang dari pindah kerja, bukan menunggu kenaikan internal.

6. Asah Skill Komunikasi dan Storytelling

Kemampuan menjelaskan data menjadi insight yang mudah dipahami adalah skill yang sangat berharga. Data yang bagus tidak akan berdampak jika tidak bisa dikomunikasikan dengan baik ke stakeholder. Data scientist yang mampu “bercerita dengan data” biasanya lebih cepat naik level karena dianggap memiliki dampak langsung ke bisnis.

7. Aktif Membangun Personal Branding

Di era digital, personal branding bisa membuka banyak peluang karier. Kamu bisa mulai dari berbagi insight di Linkedln, menulis artikel, atau membuat konten seputar data science. Semakin dikenal sebagai expert di bidang tertentu, semakin besar peluang kamu mendapatkan tawaran kerja dengan gaji yang lebih tinggi.

8. Berani Negosiasi Gaji

Banyak orang melewatkan poin ini, padahal negosiasi adalah bagian penting dalam menentukan gaji. Jangan langsung menerima offer pertama tanpa riset. Pelajari standar gaji di pasar, siapkan argumen berdasarkan skill dan pengalaman kamu, lalu negosiasikan dengan percaya diri. Dalam banyak kasus, perbedaan kecil di awal bisa berdampak besar dalam jangka panjang.

Kesimpulan

Gaji data science sesuai level jabatan di tahun 2026 memang tergolong tinggi dan terus meningkat seiring berkembangnya teknologi berbasis data. Hal ini didorong oleh tingginya permintaan industri, kompleksitas skill yang dibutuhkan, serta dampak langsung yang diberikan data scientist terhadap bisnis. Tidak heran jika profesi ini menjadi salah satu karier paling menjanjikan saat ini, dengan peluang pertumbuhan yang masih sangat besar ke depannya.

Namun, besaran gaji tersebut tetap dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti pengalaman, level jabatan, skill, hingga industri tempat bekerja. Oleh karena itu, penting bagi kamu untuk terus mengembangkan kemampuan, membangun portofolio, dan memahami kebutuhan bisnis agar memiliki daya saing tinggi. Dengan strategi yang tepat, peluang untuk mendapatkan gaji yang lebih besar di bidang data science akan semakin terbuka lebar.

Yuk, Mulai Karier di Bidang Data Science Sekarang!

Tertarik berkarier sebagai data scientist setelah melihat besaran gajinya? Kabar baiknya, kamu tidak harus punya latar belakang IT untuk memulai. Siapa pun bisa belajar data science asalkan punya kemauan dan arah belajar yang tepat. Melalui Bootcamp Data Science Digital Skola, kamu akan dibimbing secara bertahap mulai dari dasar hingga level lanjutan, termasuk cara mengaplikasikan Artificial Intelligence (AI) dalam pengolahan data, skill yang saat ini sangat dicari di berbagai industri. Bootcamp ini dirancang agar kamu tidak hanya paham teori, tetapi juga siap terjun langsung ke dunia kerja sebagai data professional. Agar kamu lebih siap bersaing di industri, kamu juga akan dipersiapkan untuk mendapatkan sertifikasi resmi yang diakui secara nasional dan internasional, yaitu:

• Sertifikasi Profesi Data Scientist dari BNSP sebagai pengakuan resmi di Indonesia
• Sertifikasi Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) yang banyak dibutuhkan di perusahaan global  

Selain itu, kamu juga akan mendapatkan berbagai fasilitas pendukung yang membantu percepatan karier:

• Pembelajaran terstruktur dari basic hingga advanced
• Akses AI Lecturer 24/7 untuk membantu proses belajar
• Pembuatan portofolio dan pengalaman magang dengan real project
• Career coaching langsung dari HR expert
• Pengembangan personal branding agar lebih dilirik recruiter
• Sesi Global Career untuk membuka peluang kerja di perusahaan internasional

Tidak hanya belajar teknis, kamu juga akan memahami bagaimana memulai karier data di level global, apa yang dicari perusahaan, hingga strategi masuk industri meskipun masih pemula. Jika kamu serius ingin masuk ke bidang data science dan mendapatkan peluang gaji yang lebih tinggi, ini adalah langkah awal yang tepat. Kuota terbatas, jadi pastikan kamu tidak melewatkan kesempatan ini.

FAQ 

1. Apakah data science masih menjanjikan di 2026?

Masih sangat menjanjikan karena permintaan tinggi, perkembangan AI, dan kebutuhan perusahaan terhadap data-driven decision terus meningkat.

2. Apakah bisa jadi data scientist tanpa latar belakang IT?

Bisa. Banyak profesional dari non-IT berhasil masuk ke data science dengan belajar dari dasar melalui bootcamp atau self-learning.

3. Apakah gaji data scientist bisa naik cepat?

Bisa. Kenaikan gaji di data science tergolong cepat jika kamu rutin upgrade skill, memiliki portofolio kuat, dan berani pindah ke perusahaan dengan penawaran lebih tinggi.