Manfaat HR Data Analytics untuk Perekrutan dan Kinerja SDM

Apa itu HR data analytics

HR data analytics, atau analisis sumber daya manusia, adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan melaporkan data human resources (HR) untuk mendukung hasil bisnis. Ini membantu organisasi memahami tenaga kerja, membuat keputusan berbasis data, dan mengukur dampak metrik HR, yang meningkatkan kinerja bisnis.

Selama beberapa dekade, fungsi HR telah berubah dari operasional menjadi strategis. Analisis ini memungkinkan departemen human resources untuk mengandalkan data daripada intuisi, serta mengukur efektivitas kebijakan dan inisiatif SDM.

Tujuan dari HR analytics

Meningkatkan Pengambilan Keputusan

HR data analytics membantu manajemen membuat keputusan yang lebih tepat. Dengan data yang terstruktur, perusahaan bisa memahami masalah kerja dan mengurangi risiko keputusan yang salah.

Mengidentifikasi Tren Tenaga Kerja

HR data analytics membantu perusahaan mengenali tren dalam tenaga kerja, seperti produktivitas, absensi, dan kinerja karyawan. Dengan memahami tren ini, perusahaan bisa memprediksi tantangan dan mengambil tindakan cepat, seperti meningkatkan kepuasan karyawan melalui program pelatihan atau perbaikan lingkungan kerja.

Mengoptimalkan Proses Perekrutan

Dengan menganalisis data sebelumnya, perusahaan dapat menemukan faktor yang memengaruhi kesuksesan perekrutan, seperti sumber kandidat terbaik dan waktu rata-rata perekrutan. Analisis ini memungkinkan perusahaan menyusun strategi perekrutan yang lebih efektif.

Perencanaan Tenaga Kerja

HR data analytics membantu perusahaan merencanakan tenaga kerja secara akurat dengan menggunakan data historis dan prediktif. Perusahaan dapat memprediksi kebutuhan tenaga kerja, memastikan jumlah dan kualitas karyawan yang sesuai. Ini mencakup perencanaan suksesi, identifikasi kebutuhan pelatihan, dan strategi menghadapi kekurangan tenaga kerja. 

Manfaat HR analytics untuk perusahaan

Proses Rekrutmen yang Lebih Efisien

Laporan dari The Josh Bersin Company menunjukkan bahwa waktu rata-rata perekrutan meningkat menjadi 44 hari pada tahun 2023. Meskipun bervariasi antar industri, waktu perekrutan yang singkat dapat meningkatkan peluang Anda untuk mendapatkan talenta terbaik di pasar yang kompetitif.

Analitik data HR memungkinkan perusahaan untuk melacak dan menganalisis waktu perekrutan. Dengan menganalisis data dari proses sebelumnya, HR dapat mengidentifikasi hambatan yang memperlambat proses, seperti tahapan wawancara yang lama atau kurangnya kandidat berkualitas.

Meningkatkan Pengalaman Karyawan

Pengalaman karyawan yang positif sangat penting untuk mempertahankan talenta berkualitas dan meningkatkan produktivitas. Dengan HR data analytics, perusahaan bisa menganalisis faktor-faktor seperti keterlibatan, kepuasan kerja, dan absensi.

Contohnya, survei keterlibatan karyawan (eNPS) dapat menunjukkan area di mana mereka merasa kurang didukung. Data ini memungkinkan HR untuk melakukan tindakan yang tepat guna meningkatkan budaya kerja dan kesejahteraan karyawan.

Mengurangi Turnover Karyawan

Tingkat turnover rata-rata di berbagai industri umumnya di bawah 20%, dengan pengunduran diri sekitar 13%. Perusahaan harus menghindari turnover rate yang tinggi karena biaya untuk mengganti seorang karyawan bisa mencapai setengah hingga dua kali lipat dari gaji tahunan karyawan tersebut.

HR data analytics memudahkan perusahaan untuk menganalisis pola turnover dan menemukan departemen dengan tingkat turnover tinggi. Analisis ini juga dapat mengidentifikasi penyebab turnover, seperti gaji yang tidak kompetitif atau kondisi kerja yang kurang mendukung, sehingga HR dapat merancang strategi retensi yang lebih efektif.

Benefits Utilization

HR data analytics membantu perusahaan memantau sejauh mana karyawan menggunakan manfaat seperti asuransi kesehatan, cuti tahunan, dan program kesejahteraan lainnya.

Data ini memungkinkan perusahaan mengevaluasi relevansi dan kegunaan manfaat yang diberikan. Jika tingkat pemanfaatan rendah, HR bisa menilai apakah perlu penyesuaian atau perbaikan untuk meningkatkan kesejahteraan karyawan.

Cara menggunakan HR data analytics

1. Tentukan tujuan

Langkah pertama dalam menggunakan HR data analytics adalah menetapkan tujuan yang jelas dan spesifik. Tujuan ini harus sesuai dengan kebutuhan dan prioritas perusahaan.

Pastikan tujuan tersebut SMART—specific, measurable, achievable, relevant, dan time-bound. Semakin jelas tujuan Anda, semakin mudah untuk berhasil dengan analitik HR.

2. Kumpulkan data yang akurat

Pengumpulan data yang akurat sangat penting dalam analisis. Mengumpulkan data tanpa tujuan tidak akan berguna. Data bisa berasal dari berbagai sumber, seperti sistem HRIS, survei karyawan, sistem penggajian, dan alat pelacakan kinerja.

Pastikan data yang dikumpulkan relevan dan berkualitas tinggi. Data yang tidak akurat atau tidak lengkap dapat menyebabkan analisis yang salah dan keputusan yang kurang efektif.

3. Pilih tools untuk menganalisis data

Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah memilih alat atau perangkat lunak yang tepat untuk analisis. Analisis data adalah inti dari HR analytics, tetapi melakukannya secara manual akan sangat sulit bagi kebanyakan bisnis.

Pilihlah alat yang dapat terintegrasi dengan sistem Anda dan mempermudah serta mengotomatiskan proses analisis. Memilih alat yang sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan teknis tim akan memastikan proses analisis berjalan lancar dan efektif.

4. Menganalisis data

Analisis data HR dapat dilakukan dengan berbagai metode sesuai dengan tujuan dan jenis data yang ada. Berikut adalah beberapa jenis analisis yang umum:

• Deskriptif: Menganalisis data masa lalu untuk memahami apa yang telah terjadi.
• Diagnostik: Mencari penyebab di balik fenomena yang terdeteksi.
• Prediktif: Menggunakan data historis untuk memproyeksikan tren atau hasil di masa depan.
• Preskriptif: Memberikan rekomendasi tentang tindakan yang sebaiknya diambil berdasarkan analisis data.

5. Membuat keputusan berbasis data

Langkah terakhir adalah menerapkan hasil analisis untuk membuat keputusan yang lebih baik dan berbasis data. Hasil analisis perlu diterjemahkan menjadi tindakan konkret dalam kebijakan atau strategi HR.

Sebagai contoh, jika data menunjukkan tingkat turnover yang tinggi di departemen tertentu, perusahaan bisa memutuskan untuk meluncurkan program pelatihan atau meningkatkan paket manfaat guna meningkatkan retensi. Keputusan berbasis data memungkinkan perusahaan untuk mengelola sumber daya manusia secara lebih strategis dan efektif.

Contoh KPI dalam HR data analytics

Key Performance Indicators (KPI) adalah metrik yang mengukur keberhasilan aktivitas HR. Beberapa contoh KPI penting dalam HR data analytics mencakup aspek rekrutmen, budaya kerja, dan pelatihan.

Rekrutmen

• Time to fill: Durasi dari identifikasi lowongan hingga posisi terisi.
• Time to hire: Waktu dari pendaftaran hingga kandidat menerima tawaran.
• Source quality: Persentase perekrutan dari sumber tertentu.
• Offer acceptance rate: Tingkat penerimaan tawaran pekerjaan oleh kandidat.

Budaya, Keterlibatan, & Retensi

• Turnover rate: Tingkat kehilangan atau penambahan karyawan dalam periode tertentu.
• Absenteeism rate: Persentase ketidakhadiran karyawan yang tidak terjadwal.
• Average tenure: Rata-rata durasi karyawan bertahan di perusahaan.
• Participation rate: Persentase karyawan yang ikut dalam inisiatif budaya seperti survei atau program pembangunan tim.

Pelacakan Waktu

• Error rate: Persentase lembar waktu atau penggajian yang mengandung kesalahan.
• Overtime use: Persentase karyawan yang lembur dan jumlah lembur yang dihabiskan.
• Approval turnaround: Waktu yang diperlukan untuk menyetujui lembar waktu.

Kinerja Karyawan

• Revenue per employee: Total pendapatan per jumlah karyawan.
• Billable hour percentage: Perbandingan jam yang dapat ditagih dengan total jam kerja.
• Task completion rate: Seberapa sering tugas diselesaikan tepat waktu.

Pelatihan

• Training success rate: Persentase karyawan yang menyelesaikan pelatihan.
• Competency rating: Peringkat kemampuan karyawan dalam melaksanakan tugas.
• Advancement rate: Persentase karyawan yang naik posisi atau waktu rata-rata untuk naik jabatan.

Pengukuran KPI ini dapat disesuaikan untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam. Misalnya, tingkat penerimaan tawaran dapat disaring untuk melihat persentase yang menerima tawaran tanpa negosiasi.

Best practices untuk HR data analytics

Dapatkan feedback

Anda sedang mengukur aspek bisnis yang bergantung sepenuhnya pada orang. Mendapatkan feedback secara rutin dari mereka sangat penting untuk memastikan proses berjalan optimal.

Feedback bisa datang dari survei kepuasan (eNPS), exit interview, atau sesi evaluasi kinerja. Data yang diperoleh memberikan wawasan mendalam mengenai kepuasan kerja, area perbaikan, dan kebutuhan karyawan.

Ajukan pertanyaan berbasis data

Dalam analisis data HR, mulailah dengan pertanyaan yang jelas dan spesifik. Contohnya, “Mengapa turnover tinggi di departemen ini?” atau “Apa yang memengaruhi kinerja tim X?”

Pertanyaan berbasis data membantu analisis tetap fokus pada masalah penting dan menghasilkan wawasan yang bermanfaat.

Ubah data menjadi tindakan

Jangan hanya mengumpulkan dan melaporkan data. Jika data menunjukkan peluang yang relevan dengan bisnis, ambil tindakan untuk mengoptimalkan investasi. 

Misalnya, jika analisis menunjukkan karyawan dengan keterlibatan rendah berisiko tinggi keluar, langkah berikutnya bisa berupa program engagement atau penghargaan bagi karyawan berprestasi. Setiap hasil analisis harus diubah menjadi inisiatif atau strategi yang dapat diterapkan dalam pengelolaan tenaga kerja.

Dapatkan dukungan dari pimpinan

Salah satu kunci sukses HR data analytics adalah mendapatkan dukungan penuh dari pimpinan perusahaan. Tanpa komitmen mereka, penerapan analitik ini tidak akan berjalan optimal.

Penting untuk memastikan pimpinan setuju dan terus menjadikan HR analytics bagian utama dalam pengelolaan karyawan. Dukungan mereka juga krusial dalam menerapkan perubahan berdasarkan hasil analisis, sehingga hasilnya lebih efektif dan berdampak.

Gunakan software yang tepat

Memilih alat yang tepat untuk analisis data adalah kunci efektivitas HR data analytics. Gunakan Sistem Manajemen Sumber Daya Manusia (HRIS) yang terintegrasi dengan fitur analitik untuk mempermudah pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data HR.

Pastikan alat yang Anda pilih sesuai dengan kebutuhan analisis dan mampu menangani volume data besar. Integrasi dengan HRIS juga memungkinkan akses real-time ke data dan kemudahan dalam menghasilkan laporan yang diperlukan.

Kesimpulan

HR data analytics adalah hal yang penting dalam manajemen human resources yang modern. Dengan memanfaatkan data, perusahaan dapat mengambil keputusan lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, dan memperbaiki pengalaman karyawan.

Kesuksesan analisis ini tidak hanya bergantung pada pengumpulan data, tapi juga penerapan hasilnya dalam strategi perusahaan. Dengan menggunakan feedback, pertanyaan berbasis data, dan software yang tepat, HR data analytics dapat membantu perusahaan menghadapi tantangan tenaga kerja saat ini dan di masa depan.