Bongkar Peran Data Science dalam Analisis Video yang Jarang Diketahui!

Di era digital yang serba visual ini, video bukan lagi sekadar media hiburan. Mulai dari konten YouTube, TikTok, hingga rekaman CCTV dan video konferensi kerja, semuanya kini menjadi sumber data yang luar biasa kaya. Tapi, pernahkah terpikir bahwa di balik video berdurasi 15 detik hingga 2 jam, ada potensi informasi yang sangat besar untuk digali? Nah, di sinilah data science memainkan perannya.

Banyak orang mungkin masih belum menyadari bahwa video analysis dengan pendekatan data science bukan hanya soal mendeteksi wajah atau objek, tapi bisa jauh lebih dari itu—bahkan bisa mengubah arah strategi bisnis, keamanan, hingga riset perilaku konsumen. Kali ini MinQ akan membongkar bagaimana sebenarnya data science bekerja dalam analisis video, kenapa hal ini penting banget di era sekarang, dan bagaimana cara memulainya. Yuk, kita gali lebih dalam!

1. Menggali Apa Itu Analisis Video Berbasis Data Science?

Analisis video berbasis data science adalah proses pemanfaatan teknologi pengolahan data, machine learning, dan computer vision untuk memahami, menafsirkan, dan mengekstraksi informasi dari video. Bukan hanya memutar atau melihat isi video, tapi video tersebut dipecah ke dalam bentuk data—baik itu frame, pixel, suara, hingga teks yang muncul—kemudian dianalisis secara sistematis untuk mendapatkan insight yang berguna.

Misalnya, dalam industri ritel, analisis video bisa digunakan untuk memantau pergerakan pelanggan di dalam toko, lalu digunakan untuk mengatur ulang layout agar lebih efisien. Di sisi lain, dunia hiburan bisa memakai teknologi ini untuk mengetahui bagian mana dari sebuah tayangan yang paling menarik perhatian audiens berdasarkan ekspresi wajah atau waktu tonton. Jadi, video bukan cuma ditonton, tapi ‘dibaca’ dan ‘dipahami’ secara mendalam oleh mesin melalui pendekatan data science.

2. Kenapa Analisis Video Menggunakan Data Science Penting?

Kalau sebelumnya analisis data lebih banyak dilakukan pada data numerik atau teks, kini video menjadi sumber data yang tidak bisa diabaikan. Setiap menit, ribuan jam video diunggah ke platform digital, dan itu artinya ada jutaan informasi tersembunyi yang belum tergali. Dalam konteks keamanan publik, misalnya, CCTV yang terpasang di jalanan bisa dianalisis untuk mendeteksi potensi kecelakaan atau kejahatan sebelum terjadi.

Di dunia pendidikan, analisis video kuliah online bisa membantu dosen mengetahui bagian mana dari materi yang paling banyak diulang atau ditinggalkan oleh mahasiswa. Hal ini bisa meningkatkan efektivitas metode belajar. Sementara di ranah bisnis dan marketing, analisis perilaku penonton bisa memberikan insight mendalam tentang preferensi konsumen. Dengan memahami video secara data-driven, keputusan yang diambil akan lebih akurat, personal, dan strategis.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Cara Menganalisis Video dengan Pendekatan Data Science?

Untuk melakukan analisis video berbasis data science, ada beberapa tahapan sistematis yang bisa diikuti agar proses berjalan efektif dan hasilnya optimal. Berikut langkah-langkah umumnya:

1. Ekstraksi Data dari Video
   Langkah pertama adalah memecah video menjadi data mentah. Biasanya dilakukan dengan mengekstrak frame dari video, yaitu memisahkan setiap detik menjadi kumpulan gambar. Ini memungkinkan visual dari video dianalisis secara lebih detail.

2. Analisis Komponen Audio
   Jika video mengandung suara, maka bagian audio akan dipisahkan. Analisis audio bisa mencakup transkripsi suara menggunakan teknologi speech-to-text atau pemrosesan suara untuk mengenali intonasi, emosi, dan nada bicara.

3. Preprocessing Data
   Setelah data video dan audio dipisahkan, tahap berikutnya adalah preprocessing. Data dibersihkan dari noise, disesuaikan resolusinya, dan disiapkan agar sesuai dengan kebutuhan algoritma machine learning atau deep learning.

4. Pembangunan dan Pelatihan Model
   Dengan data yang sudah siap, model machine learning mulai dibangun dan dilatih. Model ini bisa berupa convolutional neural networks (CNN) untuk mengenali objek visual, atau recurrent neural networks (RNN) untuk analisis sekuensial seperti suara dan gerakan.

5. Evaluasi dan Validasi Hasil Analisis
   Model yang telah dilatih perlu dievaluasi dengan data uji untuk mengukur akurasi dan ketepatan prediksi. Validasi dilakukan untuk memastikan model tidak overfitting dan bisa digunakan pada data video lain secara konsisten.

6. Implementasi dan Integrasi
   Setelah model dirasa cukup andal, hasil analisis bisa diimplementasikan sesuai kebutuhan. Misalnya untuk deteksi emosi penonton, pemantauan keamanan, atau analisis perilaku konsumen. Proses ini juga sering kali melibatkan kolaborasi dengan tim lain seperti editor video, software engineer, atau UI/UX designer.
   
   

Untuk mendukung keseluruhan proses ini, tersedia banyak tools dan framework yang bisa digunakan. Di antaranya OpenCV untuk pengolahan gambar, TensorFlow dan PyTorch untuk deep learning, serta MoviePy dan FFmpeg untuk manipulasi video. Dengan pendekatan ini, analisis video tidak hanya menjadi lebih presisi, tetapi juga dapat diotomatisasi secara efisien.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

4. Hal yang Perlu Diperhatikan Saat Menganalisis Video

Meski teknologinya sudah canggih, bukan berarti prosesnya bebas tantangan. Salah satu isu besar dalam analisis video adalah ukuran data yang sangat besar. Video berdurasi 10 menit saja bisa memuat ribuan frame yang perlu dianalisis satu per satu, sehingga membutuhkan komputasi yang cukup berat. Selain itu, kualitas video juga berpengaruh besar. Video buram, kurang cahaya, atau terlalu cepat bisa menyulitkan model dalam mengidentifikasi objek atau aktivitas.

Etika dan privasi juga menjadi perhatian penting. Menggunakan rekaman video orang lain untuk analisis tanpa izin bisa menimbulkan masalah hukum. Oleh karena itu, sangat penting untuk memahami regulasi terkait data privasi dan memastikan bahwa video yang dianalisis sudah mendapatkan persetujuan atau digunakan sesuai izin. Dalam pengembangan model AI untuk video, fairness dan bias juga harus dikontrol agar hasil analisis tidak menyudutkan kelompok tertentu.

FAQ

Q: Apakah perlu skill coding untuk melakukan analisis video berbasis data science?
A: Ya, sebagian besar proses ini membutuhkan pemahaman coding, terutama Python dan library terkait data science dan computer vision. Namun, beberapa platform AI kini mulai menyediakan tool low-code atau no-code untuk memudahkan pemula.

A: Apakah analisis video ini hanya dipakai di industri besar?

A: Tidak juga. Kini banyak UMKM dan startup menggunakan analisis video untuk konten media sosial, pemasaran, hingga evaluasi internal seperti pemantauan proses kerja.

Q: Apa beda video analytics biasa dengan yang berbasis data science?
A: Video analytics biasa lebih fokus pada metrik dasar seperti jumlah view atau durasi tonton. Sedangkan yang berbasis data science lebih dalam, karena melibatkan analisis konten visual, audio, dan interaksi secara menyeluruh dan terstruktur.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri digital di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari