Istilah Daftar Istilah

Daftar Istilah Manajemen Sumber Daya Manusia dan Manfaat Karyawan

Daftar isi

Analisis SDM

Apa itu analitik SDM?

Analitik SDM, yang juga dikenal sebagai analitik tenaga kerja atau analitik sumber daya manusia, adalah proses pengumpulan, analisis, dan interpretasi data yang berkaitan dengan sumber daya manusia organisasi Anda. Dengan memanfaatkan data ini, profesional SDM dapat mengambil keputusan berbasis data yang menguntungkan baik bagi karyawan maupun bisnis secara keseluruhan.

Apa saja kelebihan dan kekurangan dari HR analytics?

Analitik SDM adalah alat yang berharga, tetapi seperti halnya alat lainnya, ia memiliki kelebihan dan kekurangan. Berikut ini adalah ringkasan kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan:

‍

Keuntungan dari analitik SDM

Pengambilan keputusan berbasis data: Analisis SDM menggantikan intuisi dengan data objektif, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih terinformasi dan efektif di seluruh fungsi SDM.
Peningkatan manajemen tenaga kerja: Dengan menganalisis tren dan pola dalam data tenaga kerja Anda, Anda dapat mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dalam hal perekrutan, retensi, pelatihan, dan kompensasi.
Pengurangan biaya: Analisis SDM dapat membantu mengoptimalkan proses SDM, yang berpotensi menghemat biaya di bidang-bidang seperti perekrutan, pelatihan, dan tingkat pergantian karyawan.
Peningkatan ROI: Dengan mengukur efektivitas inisiatif HR, profesional HR dapat menunjukkan return on investment (ROI) dari program-program ini, sehingga dapat membuktikan nilainya kepada pimpinan.
Peningkatan keterlibatan karyawan: Wawasan berbasis data dapat membantu menyesuaikan program HR agar sesuai dengan kebutuhan dan harapan karyawan, sehingga menghasilkan tenaga kerja yang lebih terlibat dan produktif.

Kekurangan analitik SDM

Masalah kualitas data: Data yang tidak akurat atau tidak lengkap dapat menyebabkan hasil yang menyesatkan. Memastikan keakuratan data di berbagai sistem HR sangat penting.
Risiko privasi dan keamanan: Data karyawan bersifat sensitif, dan organisasi memerlukan langkah-langkah keamanan data yang kuat serta komunikasi yang jelas mengenai penggunaan data untuk mempertahankan kepercayaan.
Berfokus pada metrik daripada manusia: Terlalu bergantung pada metrik dapat menyebabkan pengabaian aspek manusia dalam HR. Penting untuk menyeimbangkan data dengan wawasan kualitatif.
Perlawanan terhadap perubahan: Beralih dari pengambilan keputusan berdasarkan intuisi ke pendekatan berbasis data dapat menemui perlawanan. Komunikasi yang efektif dan dukungan dari pimpinan sangat penting.
Batasan teknologi dan keahlian: Implementasi alat analitik SDM dan integrasinya dengan sistem yang sudah ada dapat menjadi pertimbangan biaya. Selain itu, profesional SDM mungkin memerlukan pelatihan dalam analisis data untuk memanfaatkan alat-alat ini secara efektif.

Jenis data apa saja yang dianalisis dalam analitik SDM?

Analisis SDM mengumpulkan informasi dari berbagai aspek siklus hidup karyawan. Berikut adalah beberapa kategori utama:

Demografi tenaga kerja: Usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, lama kerja, dll. Hal ini membantu memahami komposisi tenaga kerja dan mengidentifikasi potensi kesenjangan dalam keragaman dan inklusi.
Data perekrutan: Waktu perekrutan, sumber perekrutan, biaya per perekrutan, demografi pelamar. Data ini membantu memperlancar proses perekrutan dan menargetkan sumber daya manusia terbaik.
Pembelajaran dan pengembangan: Tingkat penyelesaian pelatihan, kesenjangan keterampilan, dan efektivitas program pelatihan. Data ini membantu mengidentifikasi area yang memerlukan peningkatan keterampilan dan memastikan program pelatihan memberikan nilai tambah.
Data kinerja: Penilaian kinerja, pencapaian target, dan metrik produktivitas. Data ini membantu mengevaluasi kinerja karyawan, mengidentifikasi karyawan berprestasi tinggi, dan memberikan umpan balik yang terarah.
Kompensasi dan tunjangan: Data gaji, pemanfaatan tunjangan, dan biaya program tunjangan. Data ini membantu memastikan praktik kompensasi yang adil dan mengoptimalkan penawaran tunjangan.
Hubungan karyawan: Tingkat absensi, tingkat turnover, survei kepuasan karyawan. Data ini membantu mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dalam kesejahteraan karyawan dan menangani masalah potensial.

Apa saja komponen utama dari analitik SDM?

Implementasi analitik SDM memerlukan landasan yang kokoh yang dibangun berdasarkan komponen-komponen kunci berikut:

Pengumpulan data: Membangun sistem untuk mengumpulkan data karyawan yang relevan dari berbagai sumber seperti HRIS, sistem manajemen kinerja, dan survei karyawan.
Penyimpanan dan integrasi data: Membangun repositori data yang aman dan terpusat untuk menyimpan dan mengintegrasikan data karyawan dari berbagai sumber.
Analisis data dan pelaporan: Menggunakan alat dan teknik analisis data untuk mengekstrak wawasan dari data yang dikumpulkan dan membuat laporan informatif serta dashboard.
Visualisasi data: Menampilkan data kompleks secara jelas dan ringkas menggunakan visual seperti diagram dan grafik untuk pemahaman dan komunikasi yang lebih baik. ‍
Wawasan yang dapat ditindaklanjuti: Menghasilkan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti dari analisis data untuk meningkatkan proses HR, program, dan manajemen tenaga kerja secara keseluruhan.

Metrik apa saja yang digunakan dalam analitik SDM?

Analisis SDM yang efektif bergantung pada identifikasi metrik yang tepat untuk dilacak dan dianalisis. Metrik-metrik ini harus selaras dengan tujuan SDM secara keseluruhan dan tujuan bisnis Anda.

Berikut adalah beberapa kategori utama metrik analitik SDM:

Metrik perekrutan: Waktu perekrutan, biaya per perekrutan, kualitas perekrutan (kinerja karyawan baru).
Metrik pembelajaran dan pengembangan: Tingkat penutupan kesenjangan keterampilan, tingkat penyelesaian pelatihan, dan dampak pelatihan terhadap kinerja.
Metrik manajemen kinerja: Penilaian kinerja, tingkat pencapaian tujuan, metrik produktivitas.
Metrik keterlibatan karyawan: Hasil survei kepuasan karyawan, tingkat absensi, tingkat turnover.
Metrik kompensasi dan manfaat: Biaya program manfaat, kepuasan karyawan terhadap manfaat, rasio kesetaraan gaji.

Apa itu analitik HR prediktif?

Analitik HR prediktif adalah aplikasi yang kuat dari analitik HR yang menggunakan pemodelan statistik dan pembelajaran mesin untuk memprediksi tren dan peristiwa masa depan yang terkait dengan tenaga kerja Anda.

Begini cara kerjanya:

Analisis data historis: Data set besar yang mencakup berbagai metrik HR dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan tren.
Modeling statistik: Pola-pola ini digunakan untuk membangun model yang dapat memprediksi hasil di masa depan, seperti risiko turnover karyawan, karyawan berpotensi tinggi, atau potensi kesenjangan keterampilan.
Pengambilan keputusan proaktif: Wawasan yang diperoleh dari model-model ini memungkinkan profesional HR untuk mengambil langkah-langkah proaktif. Misalnya, mereka mungkin mengembangkan program retensi yang ditargetkan untuk karyawan yang berisiko tinggi untuk keluar.

Survei denyut nadi karyawan:

Ini adalah survei singkat yang dapat dikirim secara berkala untuk mengetahui pendapat karyawan Anda tentang suatu masalah dengan cepat. Survei ini terdiri dari lebih sedikit pertanyaan (tidak lebih dari 10) untuk mendapatkan informasi dengan cepat. Survei ini dapat diberikan secara berkala (bulanan/mingguan/triwulanan).

Pertemuan empat mata:

Mengadakan pertemuan berkala selama satu jam untuk mengobrol secara informal dengan setiap anggota tim adalah cara terbaik untuk mengetahui apa yang sebenarnya terjadi dengan mereka. Karena ini adalah percakapan yang aman dan pribadi, ini membantu Anda mendapatkan detail yang lebih baik tentang suatu masalah.

eNPS:

eNPS (skor Net Promoter karyawan) adalah salah satu cara yang paling sederhana namun efektif untuk menilai pendapat karyawan tentang perusahaan Anda. Ini mencakup satu pertanyaan menarik yang mengukur loyalitas. Contoh pertanyaan eNPS antara lain: Seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan perusahaan kami kepada orang lain? Karyawan menjawab survei eNPS dengan skala 1-10, di mana 10 menunjukkan bahwa mereka 'sangat mungkin' merekomendasikan perusahaan dan 1 menunjukkan bahwa mereka 'sangat tidak mungkin' merekomendasikannya.

Berdasarkan jawaban yang diberikan, karyawan dapat ditempatkan dalam tiga kategori yang berbeda:

Promotor
Karyawan yang memberikan tanggapan positif atau setuju.
Pengkritik
Karyawan yang bereaksi negatif atau tidak setuju.
Pasif
Karyawan yang bersikap netral dalam memberikan tanggapan.

Apa saja tantangan yang ada dalam menerapkan analitik SDM?

Analisis SDM menawarkan manfaat yang sangat besar, namun implementasinya secara efektif juga memiliki tantangan tersendiri:

Kualitas dan konsistensi data: Data yang tidak akurat atau tidak konsisten dapat menyebabkan kesimpulan yang menyesatkan. Memastikan akurasi data di berbagai sistem HR sangat penting.
Keamanan dan privasi data: Data karyawan bersifat sensitif. Organisasi memerlukan langkah-langkah keamanan data yang kuat dan komunikasi yang jelas mengenai penggunaan data untuk mempertahankan kepercayaan karyawan.
Kekurangan keahlian analitik SDM: Profesional SDM mungkin memerlukan pelatihan tambahan dalam analisis dan interpretasi data untuk memanfaatkan analitik SDM secara efektif.
Perlawanan terhadap perubahan: Beralih dari pengambilan keputusan berdasarkan intuisi ke pendekatan berbasis data dapat menemui perlawanan. Komunikasi yang efektif dan dukungan dari pimpinan sangat penting.
Batasan teknologi: Berinvestasi dalam alat analitik SDM dan mengintegrasikannya dengan sistem SDM yang sudah ada dapat menjadi pertimbangan biaya.

Mengapa analisis SDM diperlukan?

Secara tradisional, keputusan HR sering didasarkan pada intuisi atau pengalaman. Analisis HR memberikan sentuhan objektivitas yang kuat dalam proses pengambilan keputusan. Berikut alasannya:

Pengambilan keputusan berbasis data: Bayangkan keputusan perekrutan yang didasarkan pada profil kandidat yang dapat memprediksi kesuksesan, atau strategi retensi yang disesuaikan untuk mengatasi faktor risiko spesifik. Analisis SDM memfasilitasi pendekatan berbasis data semacam itu.
Peningkatan kinerja bisnis: Tenaga kerja yang bahagia dan produktif berkorelasi dengan hasil bisnis yang lebih baik. Analisis SDM dapat mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dalam bidang seperti perekrutan, pelatihan, dan keterlibatan karyawan, yang pada akhirnya akan meningkatkan keuntungan bersih perusahaan.
Menunjukkan ROI: Inisiatif HR dapat mahal. Analisis HR membantu mengukur pengembalian investasi (ROI) dari program-program ini, membenarkan nilainya bagi pimpinan.

Bagaimana analitik SDM dapat meningkatkan pengambilan keputusan?

Analitik SDM merevolusi pengambilan keputusan di bidang SDM dengan:

Memberikan dukungan berdasarkan bukti: Data menggantikan tebakan, memungkinkan profesional HR untuk membenarkan rekomendasi dan program dengan bukti yang konkret.
Mengidentifikasi akar masalah: Analisis data membantu mengidentifikasi akar masalah dalam masalah SDM, sehingga menghasilkan solusi yang terarah daripada solusi cepat.
Memprediksi tren masa depan: Analisis prediktif memungkinkan departemen SDM untuk mengantisipasi tantangan dan peluang di masa depan, sehingga memungkinkan perencanaan proaktif dan alokasi sumber daya yang efektif.
Perbandingan dengan standar industri: Analisis SDM memungkinkan Anda membandingkan metrik SDM Anda dengan standar industri, mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan, dan praktik terbaik yang dapat ditiru.
Mengukur dampak inisiatif SDM: Dengan memantau metrik yang relevan sebelum dan setelah menerapkan program SDM, Anda dapat mengukur efektivitasnya dan melakukan penyesuaian sesuai kebutuhan.

Pelajari bagaimana Empuls dapat membantu organisasi Anda