Pendekatan Analitik untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Bagian Sumber Daya Manusia
LAPORAN HASIL PENELITIAN
OLEH:
Pendekatan Analitik untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Bagian Sumber Daya Manusia
Oleh
Maria Helena Carolinda Dua Mea, S.S, MM
Abstrak
Pendekatan tradisional untuk mendapatkan data tenaga kerja tersebut tidak lagi cukup untuk menarik tenaga kerja, memperbaiki tingkat atrisi pegawai, atau pun untuk meningkatkan efektivitas program pelatihan.
Bagian SDM perlu mencari cara yang lebih baik untuk meningkatkan ketersediaan data agar mendapatkan wawasan mengenai perekrutan dan atrisi. Singkatnya, bagian SDM perlu memberikan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan, agar dapat
Beberapa tahun belakangan ini, analitik telah merevolusi pengambilan keputusan, contohnya di bidang pemasaran dan rantai suplai, dan kini bagian SDM juga melakukan hal tersebut.
Transformasi digital adalah fenomena global yang mempengaruhi semua perusahaan dan tiap fungsi utamanya, terutama di bagian manajemen sumber daya manusia (SDM). Dengan meningkatnya penggunaan teknologi untuk bisnis dan komunikasi, semakin banyak data tenaga kerja yang bisa didapatkan. Informasi tentang tenaga kerja, termasuk juga informasi internal tentang individu pegawai, kemampuan dan kompetensi pegawai, dan juga informasi eksternal tentang pegawai di perusahaan saingan dan pasar tenaga kerja.
Akibatnya, pendekatan tradisional untuk mendapatkan data tenaga kerja tersebut tidak lagi cukup untuk menarik tenaga kerja, memperbaiki tingkat atrisi pegawai, atau pun untuk meningkatkan efektivitas program pelatihan.
Bagian SDM perlu mencari cara yang lebih baik untuk meningkatkan ketersediaan data agar mendapatkan wawasan mengenai perekrutan dan atrisi. Singkatnya, bagian SDM perlu memberikan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan, agar dapat
mempertahankan tenaga kerja yang bisa mendukung tujuan serta strategi bisnis perusahaan. Beberapa tahun belakangan ini, analitik telah merevolusi pengambilan keputusan, contohnya di bidang pemasaran dan rantai suplai, dan kini bagian SDM juga melakukan hal tersebut. Banyak pengamat mengatakan analitik adalah solusi untuk membantu SDM dalam memeriksa jumlah data yang berlimpah secara cepat, yang nantinya bisa mengidentifikasi tren serta pola dalam sikap dan kinerja tenaga kerja. Dari analitik tenaga kerja yang dasar hingga analitik yang prediktif, modelling dan big data, bagian SDM bisa melakukan lebih dari sekadar menelusuri indikator kinerja dasar dengan analitik.
Alat analitik sekarang ini bisa diaplikasikan ke berbagai kegiatan SDM. Contohnya, alat-alat ini bisa menyediakan wawasan yang dibutuhkan agar pegawai bisa mempelajari kemampuan yang dibutuhkan jika terjadi perubahan. Alat analitik ini juga bisa membantu bagian SDM untuk lebih memahami medium perekrutan mana yang paling baik dalam menarik tenaga kerja, dan juga mengidentifikasi pegawai yang berpotensi tinggi untuk mendukung perencanaan suksesi. Dengan menyediakan wawasan yang lebih dalam mengenai kinerja pegawai, analitik bisa membantu bagian SDM dalam mendemonstrasikan nilai bisnis yang dihasilkan.
Alat analitik bernilai karena bisa membantu pengambil keputusan memahami apa yang terjadi pada tenaga kerja. Di saat yang sama, kini lebih banyak perusahaan yang mengeksplor teknologi analitik prediktif untuk memahami apa yang akan terjadi dalam rangka
mempersiapkan lebih dini mengenai masalah sumber daya dan tenaga kerja.
‘Analitik Prediktif’ bisa membantu memprediksi daya serap, perputaran, dan kepuasan tenaga kerja yang penting untuk diketahui bagian SDM. Dengan menilai berbagai faktor yang berhubungan dengan ketidakpuasan dan penyebrangan pegawai –seperti tidak mengambil waktu liburan atau menduduki satu posisi terlalu lama, memprediksi kinerja pegawai yang berpotensi keluar dari perusahaan. analitik prediktif bisa memberikan kesempatan pada manajer untuk mengambil tindakan dini untuk mempertahankan keberadaan dan kepuasan pegawai, misalnya dengan memberikan posisi baru atau bonus.
Sebagai tambahan, beberapa solusi analitik yang canggih juga memungkinkan bagian SDM untuk merumuskan skenario cadangan. Skenario ini sendiri berisi pertanyaan
seperti, “Bagaimana kalau kita menaikkan jabatan ke pegawai bagian penjualan yang memiliki kinerja tinggi ini? Bagaimana itu akan mempengaruhi kinerja dan moral pegawai bagian penjualan lainnya?” atau “Bagaimana restrukturisasi bagian ini bisa mempengaruhi daya serap dan kinerja?”
Manajer bisa menjalankan beberapa skenario, menyesuaikan variabel selagi menjalankan rencana, untuk mengusulkan tindakan mana yang bisa memberikan hasil terbaik.
Contohnya, analitik bisa digabungkan di berbagai aplikasi SDM dan hasil-hasil analisis ditampilkan dalam laporan yang visual dan interaktif atau dasbor yang mudah dibaca. Hasil analisis tersebut juga menggunakan terminologi bisnis standar, bukan bahasa yang teknis. Pendekatan ini memungkinkan para manajer menggunakan analitik, selagi mereka bekerja dan mengambil keputusan operasional dari data real-time. Dengan begitu, analitik bisa menjadi alat utama yang digunakan bagian SDM dan manajer bisnis, tanpa perlu melibatkan bagian TI, dalam mengembangkan analisa dan laporan.
Di jantung analitik, big data memberikan kemampuan untuk menganalisa data dalam jumlah besar dengan sangat cepat, dan akhirnya bisa menghasilkan informasi yang lebih akurat. Membangun alat analitik ke dalam sistem manajemen tenaga kerja yang terintegrasi bisa memudahkan penarikan data dari proses dan faktor SDM, seperti keterlibatan pegawai, biaya pegawai, daya serap, dan sebagainya. Tapi informasi dari sumber internal lainnya, seperti keuangan dan operasi, bisa juga berguna, sama seperti data eksternal tentang perekrutan di perusahan saingan dan praktek kompensasi serta ekspektasi pelanggan.
Semua ini membuat perusahaan semakin tertarik menggunakan big data di bagian SDM. Hal ini mengingat jumlah informasi yang semakin bertambah tidak bisa
tertangkap database tradisional, tapi justru ditemukan di e-mail, media sosial, blog, dan bentuk yang tidak terstruktur lainnya. Solusi analitik big data ini bisa melibat data-data tidak terstruktur tersebut di analitik SDM, dan akhirnya akan mencakup banyak aspek yang sebelumnya tidak didapatkan dari database tradisional.
Contohnya, jika suatu perusahaan ingin membuka fasilitas riset dan pembangunan baru di wilayah yang baru, big data bisa membantu perusahaan untuk membandingkan biaya kepegawaian dan ketersediaan kemampuan di berbagai lokasi. Big data juga bisa membantu bagian SDM mengembangkan pemahaman yang lebih dalam mengenai pengalaman pegawai di perusahaan, sehingga bisa mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan kepuasan serta produktivitas pegawai.
Singkatnya, teknologi analitik memegang potensi yang besar untuk bagian SDM. Namun, hanya sedikit perusahaan SDM yang memiliki analitik dan alat-alat yang dibutuhkan untuk menjalankan fungsi mereka. Untuk mereka yang memang menggunakan analitik, usaha ini rasanya setimpal. Dengan analitik, SDM bisa memperkuat kinerja perusahaan dan
merencanakan secara proaktif, daripada hanya beroperasi secara reaktif. Lebih penting lagi, analitik bisa menyediakan jawaban-jawaban praktikal atas pertanyaan yang diajukan oleh bisnis, dan memperkuat perannya sebagai penasihat terpercaya tentang bagaimana mengatur dan menyebarkan tenaga kerja yang sejalan dengan tujuan perusahaan.
