Skimle adalah platform analisis data kualitatif berbasis AI yang menata dokumen tak terstruktur (wawancara, file ruang data, komentar pelanggan, pernyataan konsultasi publik, dokumen hukum, dan sebagainya) menjadi kumpulan data yang rapi dan siap dianalisis. Berbeda dengan chatbot yang mengambil potongan teks secara acak, Skimle memproses seluruh kumpulan dokumen Anda secara sistematis: menganalisis setiap bagian, mengekstrak wawasan, dan menyusunnya ke dalam taksonomi tema hierarkis dengan keterlacakan penuh. Lihat cara kerja Skimle untuk gambaran lengkapnya.
Skimle dibuat untuk pekerja pengetahuan yang menganalisis data kualitatif: peneliti akademik yang melakukan analisis tematik, konsultan manajemen yang menyintesis wawancara pakar, analis kebijakan yang mengolah konsultasi publik, peneliti pasar yang menganalisis masukan pelanggan, tim SDM yang menjalankan survei keterlibatan karyawan, dan siapa pun yang membutuhkan wawasan sistematis dan dapat dipertanggungjawabkan dari data tak terstruktur.
Sebagian besar alat analisis AI sederhana menggunakan RAG (Retrieval-Augmented Generation) untuk mengambil potongan teks yang relevan saat pertanyaan diajukan, sehingga Anda mendapatkan jawaban berbeda setiap kali mengajukan pertanyaan yang sama. Skimle memproses seluruh kumpulan data Anda secara sistematis sejak awal dan membangun struktur yang stabil, dengan setiap tema terhubung ke kutipan terverifikasi. Anda mendapatkan cakupan menyeluruh, hasil yang konsisten, dan keterlacakan penuh, bukan jawaban kotak hitam. Baca selengkapnya mengapa alat berbasis RAG kurang memadai untuk analisis yang serius.
Tidak. Skimle dirancang untuk peneliti dan analis, bukan programmer. Antarmukanya intuitif (bayangkan gabungan spreadsheet dan penampil dokumen), dan semua pemrosesan AI berjalan otomatis. Jika Anda bisa menggunakan Google Docs dan Excel, Anda bisa menggunakan Skimle.
Sebagian besar pengguna sudah produktif dalam 15 hingga 30 menit. Tambahkan file Anda sebagai sumber data, jalankan analisis, lalu tinjau dan sempurnakan tema yang dihasilkan AI: alur kerjanya sangat sederhana. Berbeda dengan perangkat lunak analisis kualitatif tradisional (NVivo, ATLAS.ti) yang bisa memakan waktu berminggu-minggu untuk dikuasai, antarmuka Skimle dirancang agar Anda langsung produktif.
Skimle menerima PDF, .docx, TXT, RTF, file audio (MP3, M4A, WAV), dan file video (MP4, MOV). Setiap jenis ditambahkan sebagai sumber data; untuk audio dan video, Skimle mentranskripsikan secara otomatis sebelum analisis dimulai, sehingga seluruh alur kerja Anda tetap di satu tempat. Anda dapat mencampur berbagai format dalam satu proyek.
Ya. Fitur transkripsi bawaan Skimle menangani file MP3, M4A, WAV, MP4, dan MOV. Tambahkan rekaman Anda sebagai sumber data Audio atau video, dan Skimle akan mentranskripsikannya sebelum analisis dimulai, dengan langkah opsional untuk meninjau dan mengoreksi transkrip terlebih dahulu. Kutipan tetap dapat dilacak ke sumbernya, sehingga tidak perlu layanan transkripsi terpisah.
Ribuan dokumen per proyek. Sebagian besar kasus penggunaan melibatkan 10 hingga 200 dokumen (studi penelitian biasa, proyek konsultansi, konsultasi kebijakan), tetapi Skimle juga dapat diskalakan untuk menangani kumpulan dokumen besar seperti tinjauan ruang data atau analisis literatur yang menyeluruh.
Lebih dari 100 bahasa. Unggah dokumen dalam bahasa apa pun: Skimle menganalisisnya dalam bahasa aslinya sambil membangun struktur tema yang terpadu. Sangat berguna untuk konsultasi tingkat Uni Eropa, riset pasar global, atau studi akademik multibahasa. Tanpa perlu terjemahan.
Ya. Unggah wawancara berbahasa Inggris, laporan berbahasa Jerman, dan jawaban survei berbahasa Spanyol dalam proyek yang sama. Skimle membuat kategori tema lintas bahasa sambil mempertahankan kutipan dalam bahasa aslinya untuk verifikasi.
Tabel Skimle adalah spreadsheet interaktif yang setiap barisnya mewakili satu dokumen (misalnya satu wawancara) dan setiap kolomnya mewakili satu kategori tema (misalnya “kekhawatiran soal harga”). Sel-selnya berisi wawasan yang diekstrak dengan tautan langsung ke kutipan sumber. Struktur ini memudahkan Anda melihat pola antardokumen, membandingkan segmen, dan mendalami topik tertentu.
Tentu saja. AI Skimle menyarankan kategori awal berdasarkan data Anda, tetapi Anda memegang kendali penuh untuk menggabungkan, memisahkan, mengganti nama, menghapus, atau membuat kategori dari awal. Anda juga dapat memberikan struktur kategori sendiri sejak awal (misalnya berdasarkan panduan wawancara atau kerangka teoretis Anda) dan meminta Skimle mengekstrak wawasan sesuai struktur tersebut.
Transparansi dua arah berarti Anda dapat bernavigasi ke dua arah: (1) klik sebuah tema untuk melihat semua kutipan pendukungnya di seluruh dokumen, dan (2) klik sebuah dokumen untuk melihat semua tema yang diekstrak darinya. Setiap keputusan AI dapat dilacak, tanpa kotak hitam. Inilah yang membuat analisis berbantuan Skimle dapat dipertanggungjawabkan dalam konteks akademik, komersial, dan regulasi.
Antarmuka obrolan Skimle memahami data terstruktur Anda (tema, kategori, metadata). Anda dapat mengajukan pertanyaan seperti “Apa kata pelanggan korporat tentang harga?” atau “Bagaimana pendapat berbeda menurut wilayah?” AI menjawab dengan menggunakan data tema terstruktur sekaligus dokumen asli, sehingga jawabannya lebih akurat dan kontekstual dibandingkan chatbot RAG generik.
Skimle Ask adalah alat wawancara berbasis AI yang memungkinkan Anda mengumpulkan data kualitatif dalam skala besar. Anda menambahkannya sebagai sumber data Skimle Ask di proyek Anda, menentukan panduan wawancara, lalu Skimle melakukan percakapan terstruktur dengan peserta secara asinkron. Setiap jawaban menjadi dokumen dalam proyek yang sama, sehingga pengumpulan data dan analisis tematik berlangsung dalam satu lingkungan, tanpa salin-tempel antaralat.
Ya. Skimle menyediakan endpoint Model Context Protocol (MCP) di https://skimle.com/api/mcp. Setiap alat yang kompatibel dengan MCP (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code, dan lainnya) dapat terhubung dan menggunakan seluruh alat baca dan tulis: menelusuri dokumen, mencari wawasan, menata ulang kategori, dan banyak lagi. Autentikasi dilakukan melalui OAuth (tanpa token) atau kunci API yang dibuat di pengaturan akun Anda. Anda memilih proyek mana yang dibuka. Kredit dipakai bersama dengan bagian Skimle lainnya, tanpa penagihan terpisah.
Ya. Claude Code dan Cowork sama-sama mendukung MCP, sehingga Anda dapat menghubungkannya ke Skimle melalui endpoint https://skimle.com/api/mcp. Setelah terhubung, agen dapat menampilkan daftar proyek Anda, mencari di seluruh dokumen, menjelajahi hierarki kategori, membuat dan memperbarui wawasan, serta menyimpan catatan, semuanya dari dalam lingkungan coding atau menulis Anda. Lihat halaman pengaturan MCP untuk petunjuk langkah demi langkah, atau baca panduan langkah demi langkah alur kerja agentik kami.
Dari Pusat ekspor, Anda dapat menghasilkan Word (laporan lengkap berisi tema, kutipan, dan ringkasan), PowerPoint (ringkasan eksekutif dengan rincian tema), Excel (tabel data dengan matriks pengodean), dan REFI-QDA, standar interoperabilitas yang dikenali NVivo, MAXQDA, dan ATLAS.ti, sehingga Anda dapat melanjutkan pengodean manual di alat QDA tradisional bila perlu. Semua ekspor mempertahankan atribusi sumber dan keterlacakan penuh.
Ya. Skimle Anonymise menyediakan pseudonimisasi dan anonimisasi berbasis AI dengan konsistensi antarfile, enam kategori pengenal (nama, jabatan dan peran, lokasi, organisasi, tanggal, dan lainnya), mode transformasi yang dapat dikonfigurasi, serta laporan audit PDF. Fitur ini berjalan di dalam proyek Anda: aktifkan untuk suatu sumber data, dan dokumen yang sudah dianonimkan langsung masuk ke analisis tanpa alat terpisah. Ini memenuhi persyaratan GDPR dan HIPAA serta menghasilkan dokumentasi yang diharapkan komite etik dan IRB.
Ya. Skimle dibuat oleh akademisi untuk penggunaan akademik. Salah satu pendiri kami, Henri Schildt, adalah profesor dengan lebih dari 30 publikasi yang menggunakan metode kualitatif. Pendekatan Skimle terinspirasi oleh metodologi yang sudah mapan, yaitu analisis tematik (Braun & Clarke), grounded theory (Glaser & Strauss; Strauss & Corbin), dan metode Gioia (Gioia, Corley & Hamilton): sistematis, transparan, dan dapat direproduksi. Lihat contoh penggunaan untuk peneliti akademik dan panduan AI dalam riset kualitatif akademik kami.
Semakin sering ya, asalkan diungkapkan dengan benar. Nyatakan metodologi Anda secara transparan: “Pengodean kualitatif berbantuan AI menggunakan Skimle, dengan validasi dan penyempurnaan manual.” Jejak audit lengkap Skimle memungkinkan Anda mendokumentasikan secara persis bagaimana tema diperoleh, yang memenuhi tuntutan peninjau sejawat atas ketelitian metodologis. Panduan AI dalam riset kualitatif akademik kami membahas cara merumuskannya di bagian metode dan pengajuan etik.
Kami menyediakan usulan rumusan sitasi atas permintaan.
Ya. Ekspor matriks pengodean Anda, minta pengode kedua meninjau sampel dokumen secara manual, lalu hitung tingkat kesepakatan (kappa Cohen, dan sebagainya). Peneliti dapat menggunakan Skimle untuk pengodean awal (90% pekerjaan), lalu memvalidasinya dengan tinjauan manual (10% pemeriksaan kualitas).
Ya. Skimle mendukung pengodean induktif, yaitu tema muncul dari data dan tidak ditentukan sebelumnya. Mulailah dengan pengodean terbuka (Skimle menyarankan kategori awal), lalu sempurnakan secara bertahap melalui pengodean aksial (menggabungkan atau menata ulang kategori), dan kembangkan kerangka teoretis. Prosesnya mengikuti grounded theory secara manual, tetapi mempercepat bagian yang mekanis.
Setiap kutipan yang dihasilkan AI diverifikasi terhadap dokumen sumber. Jika AI membuat teks yang tidak ada kata demi kata dalam dokumen Anda, sistem kami menandainya dan meminta pemrosesan ulang sampai kutipan yang terverifikasi diperoleh. Selain itu, berkat strukturnya yang sistematis, Anda dapat memeriksa tema mana pun secara acak dengan meninjau kutipan pendukungnya.
Pemrosesan sistematis Skimle menganalisis setiap bagian dari setiap dokumen, sehingga risiko tema terlewat lebih kecil dibandingkan pengodean manual (yang cakupannya dipengaruhi kelelahan dan bias). Meski demikian, kami menyarankan agar Anda meninjau tema yang dihasilkan AI secara kritis. AI menyarankan, Anda yang memvalidasi.
Ya. Skimle mendukung ekspor REFI-QDA, standar interoperabilitas yang dikenali NVivo, MAXQDA, dan ATLAS.ti. Anda dapat memulai analisis di Skimle lalu melanjutkan pengodean manual di alat QDA tradisional, atau menggunakan Skimle untuk melakukan pengodean awal sebelum menyerahkan kumpulan data ke tim yang bekerja di NVivo.
Ya. Paket gratis memungkinkan Anda menganalisis hingga 400 halaman untuk mencoba platform. Cocok untuk mencoba Skimle dengan proyek percontohan sebelum memilih paket berbayar. Lihat semua paket.
Analisis dokumen menggunakan kredit sesuai panjang dokumen. Satu kredit memungkinkan Anda mengunggah sekitar 2.000 karakter teks, kurang lebih satu halaman. Langganan mencakup jatah kredit bulanan atau tahunan, dengan opsi membeli tambahan bila diperlukan.
Harga dimulai dari paket gratis untuk uji coba. Lihat harga lengkap. Lisensi perusahaan dan institusi tersedia dengan harga khusus; hubungi kami untuk detailnya.
Ya. Kami menawarkan paket diskon untuk mahasiswa dan peneliti akademik. Diperlukan bukti status akademik. Hubungi kami atau lihat tab harga akademik di halaman harga.
Ya, kapan saja melalui pengaturan akun Anda. Saat meningkatkan paket, Anda dikenai selisih biaya secara proporsional. Saat menurunkan paket, perubahan berlaku pada siklus penagihan berikutnya.
Anda dapat membeli tambahan kredit kapan saja, atau meningkatkan ke paket yang lebih tinggi. Proyek yang sudah ada tetap dapat diakses; Anda hanya tidak dapat menganalisis dokumen baru sampai menambahkan kredit.
Ya. Kami menyediakan lisensi institusi untuk universitas, lembaga riset, perusahaan konsultan, dan instansi pemerintah. Lisensi tim mencakup fitur kolaborasi, penagihan terpusat, perjanjian pemrosesan data, dan diskon volume. Hubungi kami untuk harga institusi.
Ya. Semua paket berbayar menghasilkan faktur secara otomatis. Untuk pembelian institusi yang memerlukan pesanan pembelian atau pengaturan penagihan khusus, hubungi tim penjualan kami.
Ya. Akses memerlukan autentikasi dan dicatat. Kami mengikuti praktik keamanan standar industri dan dengan senang hati mengisi kuesioner keamanan untuk pelanggan korporat.
Semua data disimpan di Uni Eropa (server cloud di wilayah UE). Data Anda tidak pernah keluar dari UE, sehingga kepatuhan terhadap GDPR dan kedaulatan data terjamin bagi pelanggan di Eropa.
Ya, sepenuhnya. Kami mematuhi semua persyaratan GDPR: pemrosesan yang sah, minimisasi data, pembatasan tujuan, pembatasan penyimpanan, dan hak subjek data. Kami menyediakan Perjanjian Pemrosesan Data (DPA) untuk pelanggan institusi. Untuk proyek yang melibatkan data peserta, Skimle Anonymise membantu Anda melakukan pseudonimisasi atau anonimisasi sebelum analisis, sehingga risiko kepatuhan Anda makin kecil.
Tidak. Dokumen dan data Anda tidak pernah digunakan untuk melatih model AI. Data Anda tetap privat dan hanya digunakan untuk keperluan analisis Anda.
Ya. Anda dapat menghapus proyek tertentu atau seluruh akun kapan saja melalui pengaturan. Penghapusan bersifat permanen dan langsung berlaku. Kami tidak menyimpan salinan apa pun setelah penghapusan (kecuali catatan hukum dan akuntansi seperti faktur).
Ya, untuk pelanggan perusahaan dengan persyaratan keamanan atau kepatuhan khusus. Kami dapat memasang Skimle di lingkungan cloud khusus atau membahas opsi on-premise. Hubungi kami untuk detailnya.
Peneliti dapat mencantumkan Skimle dalam pengajuan IRB atau etik mereka di bagian “alat analisis data”, sama seperti mencantumkan SPSS atau NVivo. Kami dapat menyediakan dokumentasi tentang penanganan data, keamanan, dan proses AI kami untuk mendukung pengajuan etik Anda. Skimle Anonymise juga menghasilkan laporan audit PDF bertanda tangan yang mendokumentasikan setiap transformasi yang diterapkan, yang semakin sering diminta komite etik sebagai bukti anonimisasi yang cermat.
Alat tradisional memerlukan pengodean manual untuk setiap bagian teks: sistematis tetapi memakan waktu (berminggu-minggu hingga berbulan-bulan). Skimle menggunakan AI untuk mengotomatiskan proses pengodean sambil mempertahankan metodologi yang sama sistematis dan transparannya. Anda mendapatkan ketelitian setara NVivo dengan kecepatan AI. Antarmuka Skimle juga lebih intuitif dan berbasis cloud, serta dapat mengekspor ke REFI-QDA sehingga proyek dapat berpindah antaralat. Lihat perbandingan lengkap alat QDA kami.
Dovetail dirancang untuk tim produk yang melakukan riset UX ringan dengan tambahan fitur AI. Skimle dibangun dari awal untuk analisis kualitatif yang cermat dengan metodologi setara akademik. Jika Anda perlu mempertahankan temuan dalam tinjauan sejawat, mempresentasikannya kepada eksekutif yang skeptis, atau menangani data rahasia sesuai GDPR, Skimle menyediakan struktur dan transparansi yang dibutuhkan situasi tersebut. Baca perbandingan lengkap Skimle dan Dovetail.
Bisa, tetapi Anda akan cepat menemui batasan: jawaban tidak konsisten (ajukan pertanyaan yang sama dua kali, dapat jawaban berbeda), tidak ada cakupan sistematis (wawasan yang tidak cocok secara semantik dengan pertanyaan Anda bisa terlewat), tidak ada keterlacakan (tidak bisa menunjukkan asal kesimpulan), dan jendela konteks terbatas yang kewalahan menghadapi lebih dari 20 dokumen. Untuk ringkasan cepat satu atau dua dokumen, alat AI umum sudah cukup. Untuk analisis sistematis, gunakan Skimle. Baca selengkapnya kapan analisis berbasis LLM berhasil dan kapan gagal.
Untuk proyek kecil (kurang dari 10 wawancara), membaca secara manual sudah cukup. Namun seiring bertambahnya skala: (1) Waktu membengkak: 20 wawancara berarti lebih dari 40 jam pengodean manual; (2) Konsistensi menurun: kelelahan dan bias memengaruhi dokumen belakangan secara berbeda dari dokumen awal; (3) Pengenalan pola melemah: sulit mengingat 50 wawancara sekaligus. Skimle menjaga kualitas pada skala besar sekaligus membebaskan waktu Anda untuk analisis yang sesungguhnya, bukan pengodean mekanis.