Tingkat keluar-masuk karyawan (employee attrition) merupakan salah satu tantangan terbesar dalam manajemen sumber daya manusia modern. Tingginya attrition tidak hanya berdampak pada biaya rekrutmen dan pelatihan, tetapi juga pada stabilitas tim, produktivitas, dan keberlanjutan bisnis.
Di sinilah Employee Attrition Prediction berperan sebagai pendekatan strategis berbasis data untuk membantu perusahaan mengantisipasi risiko kehilangan talenta sejak dini.
Definisi dan Pentingnya Employee Attrition Prediction
Employee attrition prediction adalah proses analisis data untuk memprediksi kemungkinan seorang karyawan akan meninggalkan perusahaan dalam periode tertentu. Prediksi ini dilakukan dengan memanfaatkan data historis karyawan, seperti masa kerja, performa, kehadiran, kompensasi, hingga hasil survei kepuasan.
Pendekatan ini menjadi penting karena attrition jarang terjadi secara tiba-tiba. Biasanya terdapat pola dan sinyal awal yang dapat diidentifikasi melalui data. Dengan memprediksi atrisi secara proaktif, perusahaan dapat mengambil langkah pencegahan sebelum karyawan benar-benar memutuskan untuk keluar.
Menurut laporan Deloitte, organisasi yang memanfaatkan people analytics memiliki peluang lebih besar untuk meningkatkan retensi dan kinerja karyawan dibandingkan yang masih mengandalkan intuisi semata.
Baca juga: Menghindari Kegagalan Audit Kepatuhan (Compliance Audit Failure) dengan Menggunakan HRIS
Teknik dan Alat yang Digunakan dalam Analisis Prediktif
Employee attrition prediction umumnya memanfaatkan alat dan teknologi analitik berbasis data, mulai dari HR analytics platform hingga solusi berbasis AI. Data yang digunakan dapat berasal dari HRIS, sistem payroll, absensi, performance management, dan survei karyawan.
Dari sisi metode, beberapa teknik analisis yang umum digunakan antara lain:
- Data mining, untuk menemukan pola tersembunyi dalam data karyawan.
- Machine learning, seperti logistic regression, decision tree, atau random forest, untuk memprediksi probabilitas attrition.
- Statistical analysis, untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap tingkat keluar karyawan.
Teknologi ini memungkinkan HR tidak hanya melihat apa yang terjadi, tetapi juga memprediksi apa yang kemungkinan akan terjadi ke depan.
Baca juga: Solusi Payroll Enterprise Terbaik untuk Perusahaan Besar di Indonesia
Langkah-Langkah dalam Membuat Model Employee Attrition Prediction
Langkah pertama adalah pengumpulan data karyawan secara menyeluruh dan terstruktur. Data ini mencakup informasi demografis, masa kerja, riwayat jabatan, performa, absensi, kompensasi, hingga hasil evaluasi atau engagement survey.
Tahap berikutnya adalah pembuatan model analitik. Data yang telah dikumpulkan dibersihkan dan dianalisis menggunakan metode statistik atau machine learning untuk mengidentifikasi variabel yang berpengaruh terhadap attrition. Hasil model kemudian diinterpretasikan untuk menentukan tingkat risiko pada kelompok atau individu tertentu.
Yang tidak kalah penting adalah memastikan hasil analisis dapat diterjemahkan menjadi aksi nyata, bukan sekadar laporan. HR dan manajemen perlu memahami insight yang dihasilkan agar dapat merancang strategi retensi yang tepat sasaran.
Manfaat Memprediksi Atrisi Karyawan
Manfaat utama dari employee attrition prediction adalah mengurangi biaya rekrutmen dan pelatihan. Dengan menekan tingkat keluar karyawan, perusahaan dapat menghemat biaya yang sebelumnya dialokasikan untuk mencari dan melatih pengganti.
Selain itu, prediksi attrition membantu meningkatkan retensi dan kepuasan kerja karena perusahaan dapat mengambil tindakan lebih awal terhadap faktor-faktor yang memicu ketidakpuasan. Hal ini juga berdampak positif pada perencanaan tenaga kerja, karena HR dapat memproyeksikan kebutuhan SDM secara lebih akurat dan berkelanjutan.
Menurut Gallup, perusahaan dengan tingkat engagement tinggi memiliki attrition yang jauh lebih rendah dibandingkan organisasi dengan engagement rendah—dan analitik HR berperan besar dalam mencapai kondisi tersebut.
Baca juga: Mengenal Lebih Dekat: Chatbot HR dan Manfaatnya untuk Proses HR Modern
Studi Kasus dan Contoh Implementasi Sukses
Sebuah perusahaan teknologi global yang dikutip dalam laporan IBM berhasil menurunkan tingkat attrition secara signifikan setelah menerapkan model prediksi berbasis machine learning.
Dengan mengidentifikasi karyawan berisiko tinggi lebih awal, perusahaan tersebut mampu melakukan intervensi personal seperti mentoring, penyesuaian peran, dan pengembangan karier.
Hasilnya, tingkat attrition tahunan menurun, kepuasan karyawan meningkat, dan produktivitas tim menjadi lebih stabil. Studi ini menunjukkan bahwa prediksi atrisi bukan sekadar alat analisis, tetapi instrumen strategis untuk pengelolaan talenta jangka panjang.
Tantangan dan Solusi
Implementasi employee attrition prediction tidak lepas dari tantangan. Tantangan umum meliputi kualitas data yang rendah, keterbatasan integrasi sistem, serta kurangnya pemahaman internal terhadap analitik.
Solusinya adalah memastikan data HR dikelola secara terpusat melalui HRIS, membangun kolaborasi antara HR dan tim data/IT, serta meningkatkan literasi data di kalangan HR dan manajemen. Dengan fondasi data yang kuat dan pemahaman yang baik, prediksi atrisi dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan actionable.
Untuk memulai strategi employee attrition prediction yang efektif, perusahaan membutuhkan fondasi data SDM yang terintegrasi dan andal. Mekari Talenta sebagai solusi HRIS berbasis cloud membantu perusahaan mengelola data karyawan secara terpusat, mulai dari absensi, performa, hingga payroll, sehingga siap digunakan untuk analitik dan pengambilan keputusan strategis.
Dengan Mekari Talenta, HR dapat beralih dari pendekatan reaktif ke strategi retensi proaktif berbasis data. Pelajari lebih lanjut atau jadwalkan demo Mekari Talenta untuk mendukung pengelolaan talenta dan meningkatkan retensi karyawan secara berkelanjutan.
Referensi:
IBM – Predicting Employee Attrition
SHRM – Using Predictive Analytics for Retention
IBM – HR Analytics Case Studies
