Dengan menggunakan analisis ini, data yang tersedia akan diolah secara digital untuk menemukan pola, perbedaan, dan hubungan antar data.<\/p>\n
Kemudian, hasil prediksi tersebut dimanfaatkan untuk membantu pengambilan keputusan berdasarkan data dalam berbagai aspek SDM.<\/p>\n
Selain itu, hasil perediksi juga berguna untuk melihat apa yang berhasil dan tidak berhasil, sehingga perusahaan dapat melakukan perbaikan yang berkaitan dengan karyawan.<\/p>\n
Beberapa prediksi yang dapat dibuat misalnya, karyawan mana yang kemungkinan besar akan berhenti dalam jangka waktu tertentu, kandidat mana yang kemungkinan besar akan sukses dalam pekerjaannya, karyawan baru mana yang akan memberikan kinerja terbaik, dan masih banyak lagi.<\/p>\n
Baca Juga: <\/strong>Budaya Adhokrasi: Arti, Karakteristik, Kelebihan, Hingga Tips Penerapannya<\/strong><\/a><\/p>\n Analisis prediktif SDM memiliki banyak manfaat yang dapat membantu HR dalam melakukan tugasnya, yakni meliputi:<\/p>\n Dengan analisis prediktif, sebagai HR Anda dapat melihat masalah yang terjadi di masa lalu, kemudian dianalisis untuk kemudian diperbaiki dan mencegah terjadinya masalah di masa depan.<\/p>\n Baca Juga: <\/strong>Tenaga Kerja Menua? Kenali Dampak, Tantangan, dan Cara Mengatasinya<\/strong><\/a><\/p>\n Ada beberapa manfaat yang Anda rasakan saat menggunakan analisis prediktif, yaitu:<\/p>\n Dengan menggunakan teknologi analisi prediktif, Anda akan lebih mudah dalam menentukan kualitas yang paling penting untuk suatu posisi.<\/p>\n Selain itu, Anda dapat secara akurat memprediksi kandidat mana yang cocok dengan\u00a0skill\u00a0<\/em>yang dibutuhkan dan budaya perusahaan.<\/p>\n Prediksi yang dihasilkan memungkinkan perusahaan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang efisiensi kerja karyawan. Hal ini tentu akan membantu perusahaan dalam mengelola talenta dengan lebih baik.<\/p>\n Turnover\u00a0<\/em>karyawan<\/a> adalah jumlah karyawan yang keluar dari suatu organisasi, baik segera setelah dipekerjakan atau setelah bekerja di suatu perusahaan.<\/p>\n Dengan analisis prediktif, Anda dapat mengidentifikasi karyawan yang berisiko tinggi untuk keluar dan mengambil tindakan tepat untuk mencegahnya, sehingga mengurangi tingkat\u00a0turnover\u00a0<\/em>karyawan.<\/p>\n Baca Juga: Contoh Analisis SWOT untuk Diri Sendiri dan Cara Membuatnya<\/a><\/strong><\/p>\n Melalui pemahaman yang mendetail tentang perilaku karyawan, departemen HR dapat meningkatkan proses integrasi karyawan dan kerjasama tim, serta mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan kinerja karyawan secara keseluruhan.<\/p>\n Analisis prediktif mencakup teknologi seperti\u00a0computer vision, machine learning, Neuro Linguistic Programming <\/em>(NLP), dan penilaian wawancara kandidat berbasis video, sehingga membuat prosesnya menjadi lebih otomatis dan baik.<\/p>\n Machine learning\u00a0<\/em>yang digunakan dalam SDM dapat memberikan wawasan yang lebih dalam tentang kinerja dan keterampilan karyawan, sehingga membantu perusahaan untuk menemukan kandidat yang cocok dengan posisi manajerial.<\/p>\n Baca Juga: <\/strong>Talent Acquisition Analytics: Pengertian, Manfaat Perusahaan, Hingga Langkah Implementasinya<\/strong><\/a><\/p>\n Platform SDM berbasis analisis prediktif dapat mengidentifikasi kesenjangan keterampilan karyawan, sehingga perusahaan akan membuat keputusan yang berdasarkan pada bukti, guna meningkatkan keterampilan tenaga kerja mereka.<\/p>\n Analisis prediktif membuat pengolahan data karyawan lebih otomatis, sehingga mengurangi kebutuhan akan sumber daya mannusia untuk mengerjakan tugas-tugas secara manual.<\/p>\n Baca Juga:\u00a0PEST Analysis: Aspek, Manfaat, dan Cara Menganalisisnya<\/a><\/strong><\/p>\n Software\u00a0<\/em>berbasis pemrosesan bahasa alami atau\u00a0Neuro Linguistic Programming\u00a0<\/em>(NLP) dapat membantu Anda untuk memahami pola komunikasi yang paling menarik dan memotivasi bagi kandidat atau karyawan yang telah bekerja di perusahaan.<\/p>\n Dengan menggunakan model prediktif yang telah disesuaikan dengan baik, perusahaan dapat mengurangi bias dalam proses perekrutan dan membuatnya menjadi lebih inklusif dari segi ras, gender, usia, kewarganegaraan, dan lainnya.<\/p>\n Baca Juga:<\/strong> Succession Management: Arti, Manfaat, Hingga Hambatannya<\/a><\/strong><\/p>\n Umumnya, HR menyimpan data mengenai karyawan dalam sistem informasi SDM. Dengan menggunakan analisis prediktif pada data tersebut, sebagai HR Anda dapat mengutamakan hasil prediksi berdasarkan data, bukan hanya mengandalkan perasaan dan pengalaman.<\/p>\n Analisis prediktif memungkinkan Anda untuk memperkirakan dampak kebijakan SDM terhadap kesejahteraan, kebahagiaan, dan kinerja perusahaan. Contohnya, dalam hal mencegah tingkat\u00a0turnover\u00a0<\/em>karyawan yang tinggi.<\/p>\n Meskipun demikian, hingga saat ini masih sedikit perusahaan yang menggunakan model prediksi dalam dunia HR. Menurut Deloitte\u2019s 2018 People Analytics Maturity Model<\/a>, hanya 17% dari organisasi di seluruh dunia yang memiliki data HR yang bisa diakses dan digunakan. Angka ini meningkat dari 8% pada tahun 2015<\/a> dan 4% di tahun 2014.\u00a0<\/a><\/p>\n Dari 17% tersebut pada tahun 2018, hanya 2% yang memiliki data yang terintegrasi dengan bisnis, artinya mereka menggunakan alat AI canggih yang membantu mengumpulkan, mengintegrasikan, dan menganalisis data secara real-time.<\/p>\n Sementara 15% sisanya hanya bisa melakukan analisis prediktif sesekali atau tanpa terencana.<\/p>\n Ini berarti bahwa masih banyak organisasi yang perlu menempuh perjalanan panjang sebelum mereka dapat menerapkan analisis prediksi terkait karyawan.<\/p>\n Baca Juga: <\/strong>People Analytics: Arti, Tipe, Komponen, Manfaat, Hingga Trennya<\/strong><\/a><\/p>\n Berikut adalah contoh dari penggunaan analisis prediktif di bidang SDM:<\/p>\n Anda dapat mengggunakan artificial intelligence\u00a0<\/em>(AI) untuk membantu proses pencarian dan penyaringan kandidat.<\/p>\n Gunakan teknologi AI seperti NLP, pengenalan gambar, analisis suara, dan pengenalan ekspresi wajah. Biasanya perusahaan-perusahaan besar mengandalkan\u00a0software\u00a0<\/em>HR yang menerapkan teknologi tersebut.<\/p>\n Umumnya, kandidat ditemukan melalui iklan lowongan atau\u00a0platform\u00a0<\/em>pekerjaan. Namun, dengan AI, Anda dapat mencari kandidat yang belum aktif mencari pekerjaan.<\/p>\n Dalam hal ini, AI akan membantu untuk mencari kandidat yang cocok dengan perusahaan Anda dari berbagai sumber.<\/p>\n Selain itu, teknologi AI juga dapat membantu menghitung seberapa mungkin kandidat tersebut tertarik dengan tawaran pekerjaan dan perkiraan gaji yang cocok untuk mereka.<\/p>\n Saat ini, data yang digunakan dalam aplikasi karyawan semakin banyak. Beberapa platform rekrutmen menggunakan AI untuk mencari profil sosial dan keanggotaan kandidat.<\/p>\n Mereka mencari tanda-tanda yang meragukan, seperti pandangan politik yang terlalu ekstrem, konten terkait minuman atau obat-obatan, komentar diskriminatif, dan sebagainya.<\/p>\n Tak hanya itu, AI juga dapat memprediksi kemungkinan seorang karyawan meninggalkan perusahaan. Namun, tentu saja terdapat batasan dalam penggunaan analisis prodil otomatis karena aturan situs web dan perlindungan privasi.<\/p>\n NLP atau pemrosesan bahasa alami adalah sebuah teknologi\u00a0machine learning\u00a0<\/em>yang memberi komputer kemampuan untuk menginterpretasikan, memanipulasi, dan memahami bahasa manusia.<\/p>\n Dengan bantuan NLP, survei dan kuesioner dapat dianalisis secara interaktif melalui\u00a0chatbot.\u00a0<\/em><\/p>\n Selain itu, HR juga dapat menggunakan NLP untuk membuat pesan berisi motivasi yang menarik bagi karyawan.<\/p>\n Video wawancara melalui teknologi Voice over Internet Protocol (VoIP) pun dapat dianalisis dengan mengenali emosi dan menganalisis teksnya.<\/p>\n Pada intinya, NLP dapat membantu mengklasifikasikan profil kandidat dan mengurangi bias.<\/p>\n Dalam tahap wawancara, melakukan analisis wajah kandidat masih dinilai kontroversial. Ada perusahaan yang menggunakan teknologi pengenalan emosi berbasis wajah, namun hal ini mengundang pertanyaan terkait legalitas dan efisiensinya.<\/p>\n Beberapa perusahaan bahkan telah menghapus fitur ini setelah algoritma menunjukkan kontribusi yang terbatas dalam prediksi kandidat.<\/p>\n Selain itu, penggunaan analisis wajah ini masih dalam pengembangan dan membutuhkan konsensus ilmiha yang lebih kuat.<\/p>\n Selain wawancara, AI juga dapat digunakan untuk menganalisis pertemuan baik secara luring maupun daring.<\/p>\n Namun, penggunaan sistem analisis yang berbasis wajah ini harus memperhatikan partisipasi secara sukarela dari semua peserta dan persyaratan regulasi terkait pemantauan otomatis.<\/p>\n Analisis prediktif SDM dapat memberikan\u00a0insight\u00a0<\/em>tentang kinerja karyawan dan pencapain tujuan perusahaan.<\/p>\n Misalnya, perusahaan\u00a0e-commerce\u00a0<\/em>bisa menggunakan data transaksi dan penjualan untuk menentukan karyawan yang paling produktif terkait penjualan.<\/p>\n Dalam hal ini, Anda dapat menggunakan metode\u00a0machine learning\u00a0<\/em>sederhana untuk menganalisis dan memprediksi kinerja karyawan secara berkelanjutan.<\/p>\n Baca Juga: <\/strong>HR Digital: Arti, Manfaat, Tahap, dan Langkah Implementasinya<\/strong><\/a><\/p>\n Beberapa merek terkenal di seluruh dunia menggunakan analisis prediktif dalam HR mereka. Berikut beberapa contoh nyata penggunaannya:<\/p>\n Credit Suisse menggunakan analisis prediktif untuk mengetahui alasan karyawan keluar.<\/p>\n Dengan data yang dikumpulkan, mereka memberikan pelatihan khusus kepada manajer untuk mempertahankan karyawan berkinerja tinggi.<\/p>\n Inisiatif ini berhasil menghemat biaya rekrutmen dan onboarding sebesar $70 juta per tahun.<\/p>\n Nielsen menggunakan analisis prediktif untuk menganalisis tingkat pergantian karyawan.<\/p>\n Mereka menemukan bahwa setiap penurunan satu persen dalam tingkat pergantian menghemat biaya bisnis sebesar $5 juta.<\/p>\n Dengan wawasan ini, mereka meluncurkan inisiatif yang mengurangi tingkat pergantian menjadi nol dan menghemat $10 juta dalam biaya rekrutmen dan pergantian.<\/p>\n Google menggunakan analisis prediktif dalam proses rekrutmen. Mereka memanfaatkan data untuk memperkirakan kemungkinan seseorang keluar dari perusahaan.<\/p>\n Dengan ini, mereka dapat mengambil tindakan proaktif dan menjaga tingkat pergantian rendah.<\/p>\n Itulah beberapa contoh penggunaan analitik prediktif dalam HR di perusahaan-perusahaan terkenal.<\/p>\n Baca Juga: <\/strong>Analisis Rekrutmen: Pengertian, Manfaat, dan Tahapannya<\/strong><\/a><\/p>\n Analisis prediktif untuk SDM ini membantu perusahaan Anda tumbuh dan mengetahui perubahan yang perlu dilakukan untuk masa depan yang lebih baik.<\/p>\n Berikut adalah beberapa hal yang dapat Anda ukur untuk mendapatkan pemahaman lebih dalam tentang bisnis perusahaan:<\/p>\n Membandingkan jumlah karyawan aktual dengan yang direncanakan, jumlah perekrutan dan pemberhentian, pertumbuhan jumlah karyawan, perencanaan tenaga kerja, jumlah karyawan yang berkinerja baik, dan informasi demografi karyawan.<\/p>\n Membandingkan jumlah perekrutan aktual dengan yang diprediksi, melihat gambaran umum perekrutan, statistik perekrutan, biaya perekrutan global, waktu untuk mengisi posisi kosong, sumber perekrutan, gambaran posisi yang masih terbuka berdasarkan departemen, aktivitas kandidat saat ini, dan heatmap keterampilan yang dibutuhkan.<\/p>\n Melihat tingkat pemutusan hubungan kerja dalam periode tertentu, alasan pemutusan hubungan kerja, tingkat pemutusan hubungan kerja di seluruh perusahaan, alasan pemutusan hubungan kerja yang diprediksi dalam 90 hari ke depan, daftar risiko karyawan, heatmap risiko karyawan, dan wawasan tentang indikator pemutusan hubungan kerja.<\/p>\n Melihat ringkasan kinerja organisasi, ringkasan kinerja individu karyawan, matriks kinerja, serta rekomendasi tindakan dan risiko retensi dari eksekutif perusahaan.<\/p>\n Mengukur pencapaian tujuan karyawan, kesesuaian tujuan karyawan dengan tujuan perusahaan, keandalan data, perencanaan tenaga kerja yang sesuai dengan industri dan lokasi, dan dampak karyawan terhadap pendapatan perusahaan.<\/p>\n Baca Juga: <\/strong>Analisis Jabatan: Pengertian, Metode dan Manfaatnya<\/strong><\/a><\/p>\n Berdasarkan penjelasan di atas, analisis prediktif adalah sebuah alat yang digunakan oleh departemen HR untuk menganalisis data masa lalu dan sekarang guna memprediksi hasil di masa depan.<\/p>\n Dengan analisis ini, data yang ada diolah secara digital untuk menemukan pola, perbedaan, dan hubungan antar data. Hasil prediksi ini kemudian digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam berbagai aspek SDM.<\/p>\n Untuk memudahkan Anda dalam pengelolaan data karyawan, Anda dapat mengandalkan Gajihub, sebuah\u00a0software payroll<\/a>\u00a0<\/em>dan HR yang memiliki berbagai fitur menarik.<\/p>\n Dengan Gajihub, proses penghitungan payroll,\u00a0mengelola absensi terintegrasi HRIS, pengelolaan reimbursement, fitur employee self service (ESS), dan masih banyak lagi.<\/p>\n![\"analisis](\"https:\/\/gajihub.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/analisis-prediktif-3.jpg\")
<\/p>\nPentingnya Analisis Prediktif untuk HR<\/h2>\n
\n
Manfaat Analisis Prediktif<\/h2>\n
1. Meningkatkan Proses Rekrutmen<\/h3>\n
2. Evaluasi Kinerja Lebih Akurat<\/h3>\n
3. Menurunkan Tingkat\u00a0Turnover\u00a0<\/em>Karyawan<\/h3>\n
4. Meningkatkan Keterlibatan Karyawan<\/h3>\n
5. Meningkatkan Pengambilan Keputusan<\/h3>\n
6. Meningkatkan Penemuan Bakat<\/h3>\n
7. Meningkatkan Pengembangan Keterampilan Karyawan<\/h3>\n
8. Mengurangi Biaya Prekrutan<\/h3>\n
9. Meningkatkan Komunikasi<\/h3>\n
10. Mengurangi Biasa dalam Proses Rekrutmen<\/h3>\n
![\"analisis](\"https:\/\/gajihub.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/analisis-prediktif-2-1.jpg\")
<\/p>\nPraktik Analisis Prediktif dalam Dunia HR<\/h2>\n
![\"gajihub](\"https:\/\/gajihub.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/02-1080x1080-Feed.jpg\")
<\/a><\/p>\n7 Contoh Penggunaan Analisis Predikif<\/h2>\n
1. Pencarian dan Penyaringan Kandidat<\/h3>\n
2.\u00a0Head-hunting\u00a0<\/em><\/h3>\n
3. Analisis Profil Sosial<\/h3>\n
4. Komunikasi Efektif dengan NLP<\/h3>\n
5. Analisis Wajah Kandidat<\/h3>\n
6. Analisis Pertemuan<\/h3>\n
7. Pemantauan Karyawan<\/h3>\n
Contoh Penerapan Analisis Prediktif di Beberapa Perusahaan<\/h2>\n
1. Credit Suisse: Mengurangi Tingkat\u00a0Turnover<\/em> Karyawan<\/h3>\n
2. Nielsen: Mengurangi Tingkat\u00a0Turnover\u00a0<\/em>Karyawan<\/h3>\n
3. Google: Memprediksi Keberhasilan Rekrutmen<\/h3>\n
Metrik Analisis Prediktif<\/h2>\n
1. Jumlah Karyawan<\/h3>\n
2. Akuisisi Bakat atau\u00a0Talent Acquisition<\/em><\/h3>\n
3. Retensi<\/h3>\n
4. Kinerja<\/h3>\n
5. Produktivitas<\/h3>\n
Kesimpulan<\/h2>\n