Divisi HR yang ingin meningkatkan fungsi divisinya secara menyeluruh pasti akan bertemu dengan istilah HR analytics.
Namun apa itu HR analytics serta apa saja fungsinya akan dibahas secara lengkap di artikel Mekari Talenta berikut ini.
Apa Itu HR Analytics?
HR Analytics adalah proses pengumpulan, analisis, dan interpretasi data sumber daya manusia (SDM) untuk membantu perusahaan membuat keputusan berbasis data yang lebih akurat dan strategis terkait manajemen karyawan. HR Analytics juga dikenal sebagai People Analytics atau Talent Analytics.
HR Analytics adalah pendekatan berbasis data dalam manajemen HR yang bertujuan untuk:
- Mengukur efektivitas kebijakan dan program SDM,
- Mengidentifikasi pola dan tren perilaku karyawan,
- Memprediksi kebutuhan dan risiko SDM di masa depan.
Contoh: Dengan HR Analytics, perusahaan bisa menganalisis mengapa turnover tinggi di satu divisi dan menemukan solusi berbasis data — bukan sekadar asumsi.
Dunia HR terus berkembang dari masa ke masa. Jika zaman dahulu fungsi HR hanya sekadar mengurus administrasi karyawan, kini HR lebih dari hal itu.
Divisi HR kini memiliki berbagai fungsi yang pada hakikatnya berhubungan dengan pengelolaan sumber daya manusia.
Hal ini dapat dimungkinkan salah satunya karena adanya HR analytics. Karena hal ini sangat berkaitan erat dengan pengambilan keputusan di perusahaan.
Seperti yang sudah dijelaskan, pengertian dari HR analytics, yang juga bisa merujuk pada people analytics atau talent analytics, adalah proses pengumpulan, analisis, serta pelaporan data-data terkait HR.
Selain itu, proses analisis ini juga dapat membuat perusahaan mengukur dampak dari berbagai kebijakan HR pada seluruh performa perusahaan sehingga dapat membuat keputusan berdasarkan data.
Dengan kata lain, HR analytics adalah pendekatan terhadap pengelolaan SDM berdasarkan data.
Analisis data membuat para praktisi HR bisa mengambil keputusan berdasarkan data dan juga mengetes efektivitas dari kebijakan yang telah mereka buat.
Kemudian, boleh dibilang kalau HR analytics memiliki kemiripan dengan people analytics, namun keduanya memiliki sedikit perbedaan.
HR analytics mengukur fungsi divisi HR yang berkaitan dengan KPI atau key performance indicator.
Sementara itu people analytics cakupan analisisnya tidak terbatas, mulai dari mengukur semua informasi terkait HR, data karyawan, hingga peninjauan dari segi bisnis.
Jenis‑Jenis HR Analytics
HR Analytics dapat dikelompokkan menjadi empat jenis, dijelaskan berdasarkan kedalamannya:
Descriptive Analytics
Jenis analitik ini menjawab pertanyaan “apa yang terjadi?”. Contohnya adalah pelaporan kuantitatif mengenai rata‑rata absensi bulan lalu, jumlah turnover, atau distribusi score performance. Descriptive Analytics berguna untuk memberikan gambaran dasar dan menjadi fondasi analisis lebih lanjut.
Diagnostic Analytics
Menganalisis penyebab kondisi tertentu: misalnya, mengapa departemen X mengalami uptick absensi pada musim tertentu. Dengan metode seperti regresi atau pivot table, HR menelusuri faktor-faktor terkait (misalnya stres kerja, lembur berlebihan, atau kurangnya kompensasi) dan mengambil tindakan korektif terhadap akar masalah.
Predictive Analytics
Memfokuskan pada prediksi masa depan—apakah karyawan dengan skor rendah dalam satisfaction survey memiliki risiko resign tahun depan? Perusahaan dapat menggunakan machine learning untuk memodelkan tren dan menentukan probabilitas, sehingga bisa mengambil tindakan retentif sebelum karyawan resign.
Prescriptive Analytics
Hal ini melampaui prediksi; HR Analytics juga menyarankan tindakan spesifik yang perlu dilakukan—misalnya menawarkan program pengembangan atau bonus untuk karyawan potensial, atau merestrukturisasi jadwal pelatihan untuk efektivitas maksimal.
Sumber Data untuk HR Analytics
Data yang digunakan dalam HR Analytics sangat bervariasi, di antaranya:
- Data Absensi dan Keterlambatan: frekuensi kehadiran, lama keterlambatan, dan pola cuti.
- Data Turnover dan Retensi: jumlah resign, durasi layanan, dan alasan keluar.
- Skor Evaluasi Kinerja: hasil appraisal, KPI, serta rekomendasi promosi.
- Biaya dan Efektivitas Pelatihan: biaya training, attendance, peningkatan performa setelah ikut training.
- Data Rekrutmen: durasi hiring, channel perekrutan, dan performance per sumber kandidat.
- Hasil Survei Engagement: skor kepuasan, faktor motivasi, dan kepercayaan terhadap manajemen.
Semakin lengkap dan berkualitas data yang dikumpulkan, semakin akurat pula output analisis yang dihasilkan.
Baca juga: Performance Management dan Performance Appraisal, Apa Bedanya?
Tujuan Implementasi HR Analytics
Analisis Sumber Daya Manusia (HR Analytics) telah berkembang menjadi salah satu pendekatan strategis dalam manajemen SDM modern.
HR Analytics bukan sekadar kumpulan data murni, melainkan alat yang mampu mentransformasi data menjadi keputusan yang tepat sasaran. Berikut ini tujuan utama HR Analytics secara terperinci:
1. Optimasi Kinerja dan Produktivitas
Dengan menggunakan data statistik seperti frekuensi kehadiran, beban kerja, serta skor evaluasi, HR dapat meninjau ulang efektivitas proses kerja. HR Analytics memungkinkan identifikasi tim atau individu yang berprestasi tinggi serta yang membutuhkan intervensi.
Misalnya, apabila ditemukan bahwa rata‑rata produktivitas di departemen X menurun 15% dalam kuartal terakhir, maka tindakan peningkatan—seperti training spesifik atau redistribusi beban kerja—dapat segera diambil. Sistem ini memastikan bahwa setiap aspek operasional berjalan secara optimal, sehingga organisasi tumbuh berdasarkan basis data dan bukan asumsi semata.
2. Peramalan Kebutuhan Tenaga Kerja
Berdasarkan tren pertumbuhan perusahaan, tingkat turnover, serta proyeksi ekspansi, HR Analytics dapat memprediksi kebutuhan jumlah dan keahlian karyawan di masa mendatang.
Jika perusahaan berencana membuka cabang baru atau meluncurkan produk inovatif, sistem ini bisa menghitung jumlah SDM dengan kompetensi tertentu yang diperlukan, misalnya analis data atau teknisi digital marketing.
Proyeksi semacam ini mampu menghindari kondisi kekurangan (understaffing) atau kelebihan (overstaffing) SDM di masa depan.
3. Pengurangan Turnover dan Peningkatan Retensi Karyawan
Analisis data historis—termasuk performa, kepuasan kerja, kompensasi dan durasi layanan—membantu mengenali pola yang menyebabkan karyawan meninggalkan perusahaan.
Dengan memahami faktor utama mendorong resign, HR dapat merancang strategi retensi yang tepat, seperti pengembangan karier, reward system, atau perbaikan budaya kerja.
Upaya preventif ini menghasilkan berkurangnya biaya rekrutmen dan pelatihan pengganti pegawai baru.
4. Efektivitas Perekrutan
HR Analytics memungkinkan pengukuran keberhasilan proses rekrutmen: berapa lama durasi proses hiring, dari mana kandidat datang, serta berapa lama mereka bertahan setelah bergabung.
Menggunakan data ini, tim HR bisa mengoptimalkan saluran perekrutan (job board, referral internal, rekrutmen kampus, dan lainnya) serta menegosiasikan CP (cost per hire).
Misalnya, jika ditemukan bahwa kandidat dari platform A memiliki tingkat retensi yang lebih tinggi, alokasi anggaran bisa ditingkatkan untuk platform tersebut.
5. Mendukung Perencanaan Suksesi dan Pengembangan Karier
Dengan menganalisis profil individu—termasuk penilaian kinerja, potensi, serta gap competency—HR dapat mempersiapkan kandidat internal untuk mengisi posisi strategis.
HR Analytics memberikan dasar objektif untuk menentukan siapa yang layak dipromosikan atau dikembangkan lewat program pelatihan, mentoring, ataupun rotasi jabatan, sehingga keberlangsungan organisasi lebih terjamin.
6. Evaluasi Program Pelatihan atau Insentif
HR Analytics memungkinkan penilaian efektivitas program pelatihan, baik dari segi peningkatan pengetahuan, performa, atau pengurangan kesalahan.
Indikator yang bisa dilacak antara lain: pre-post assessment, kecepatan penyelesaian tugas, dan satisfaction survey.
Berdasar hasil tersebut, HR dapat melakukan modifikasi atau replikasi program yang efektif.
Manfaat serta Fungsi HR Analytics
HR analytics menjadi perhatian dari banyak perusahaan karena dapat mengolah data menjadi pembelajaran baru yang berguna untuk kemajuan perusahaan.
Berikut adalah beberapa manfaat lainnya.
1. Pembuatan Keputusan Berdasarkan Data
Adanya HR analytics mampu mendorong perusahaan untuk membuat keputusan berdasarkan data.
Misalnya, HR analytics dapat menganalisis tingkat turnover yang tinggi dan membuat kebijakan baru untuk membantu menurunkan hal tersebut lewat data.
2. HR Analytics Meningkatkan Kinerja
Salah satu manfaat lainnya adalah untuk meningkatkan kinerja di semua divisi perusahaan.
Perusahaan dapat menganalisis berbagai macam hal, mulai dari beban kerja karyawan, absensi, keragaman dan inklusivitas, serta tren karyawan.
Semua ini bisa dianalisis agar keputusan selanjutnya bisa mengoptimalkan performa karyawan.
3. Memperbaiki Sistem Perekrutan Karyawan
Perusahaan dapat menganalisis karyawan yang bertahan dan yang mengundurkan diri, mulai dari menanyakan alasan, dari divisi mana mereka bekerja, dan lain sebagainya.
Setelah itu, perusahaan dapat mengolah datanya dan membuat strategi untuk meningkatkan retensi karyawan serta perbaikan dari segi perekrutan.
4. Merencanakan Strategi Perusahaan
Divisi HR dapat turut andil dalam pembuatan strategi.
Caranya adalah dengan menerjemahkan data serta laporan dari tim HR dan membuatnya menjadi sebuah rencana yang dapat diimplementasi di lingkungan kerja.
Talenta Insights memberikan gambaran komprehensif mengenai sumber daya manusia dalam perusahaan. Dengan laporan yang detail dan akurat mengenai data Karyawan, Kehadiran, Penggajian, serta prediksi mengenai potensi resign karyawan, staf HRD dapat dengan mudah mengakses, mengukur, dan meningkatkan performa karyawan. Untuk memahami lebih lanjut, silahkan menonton video berikut.
Baca juga: Contoh Slip Gaji Karyawan Swasta
Proses HR Analytics di Perusahaan
Dari data mentah kemudian menjadi pembuatan keputusan, ada serangkaian proses yang perlu dilalui dari HR analytics. Berikut adalah proses-prosesnya.
1. Mengumpulkan Data yang Relevan
Proses paling utama yang perlu Anda lakukan adalah mengumpulkan data-data yang dibutuhkan perusahaan.
Misalnya, perusahaan membutuhkan data yang bisa menunjukkan kinerja karyawan, HR harus mencari data-data apa saja yang sekiranya dibutuhkan.
Hal ini akan mempermudah dan membantu Anda dalam mencari solusi yang tepat, mempermudah analisis, serta tidak membuang-buang waktu Anda.
2. Mempelajari Platform Analisis dengan Lebih Baik
Setelah memperoleh data, Anda perlu mempelajarinya lebih dalam. Untuk mempercepat proses, Anda juga bisa menggunakan platform atau aplikasi analisis.
Salah satu contohnya adalah Mekari Talenta, software HRIS yang sudah memiliki fitur HR analytics yang dibutuhkan oleh perusahaan.
Mekari Talenta dapat mengakses insight terkait data karyawan secara real time dengan visualisasi data yang mudah dimengerti.
Selain itu, proses penarikan datanya juga mudah kemudian Anda juga bisa menganalisis data berdasarkan variabel data yang beragam.
3. Menyiapkan Langkah Selanjutnya
Setelah proses analisis data sudah selesai, Anda kemudian perlu menyiapkan langkah selanjutnya yang harus dibuat berdasarkan hasil analisis data yang sudah dilakukan.
Langkah-langkah ini dapat berupa perencanaan yang bisa segera dieksekusi.
Ketika perencanaan dapat dibuat dengan baik menggunakan analisis data, perubahan yang terjadi di perusahaan juga akan semakin membaik.
4. Mempersingkat Proses dan Membuang Hal yang Tidak perlu
Tidak bisa dipungkiri bahwa proses HR analytics cukup rumit.
Maka dari itu, Anda juga bisa menghemat waktu dengan tidak mengerjakan hal-hal yang sebenarnya tidak perlu agar lebih efisien.
Misalnya, Anda bisa membuat kerangka terlebih dahulu untuk nanti disederhanakan saat proses pengumpulan data.
Kemudian, Anda juga bisa menghapus data-data yang tidak diperlukan.
5. Membuat KPI Berbasis Data
Untuk membantu memperkaya HR analytics, Anda juga perlu membuat KPI dan ROI yang realistis serta berbasis data untuk mengukur kinerja karyawan.
Nantinya, kinerja karyawan juga dapat dianalisis lebih jauh.
6. Perlu Didukung Teknologi
Agar mempermudah dalam menganalisis data, ada baiknya Anda juga memanfaatkan teknologi software HRIS terbaik seperti Mekari Talenta.
Kemudian, Mekari Talenta juga memiliki fitur baru pada dashboard HR-nya yakni Custom Dashboard yang dapat membantu Anda dalam membuat keputusan yang lebih strategis berdasarkan analisis data.
Lewat fitur Custom Dashboard, Anda dapat mengkustomisasi Dashboard HR Analytics dengan berbagai tipe grafik, memonitor dan menganalisis berbagai hal terkait karyawan, hingga mengoptimalkan strategi pemberdayaan karyawan dengan fokus terhadap KPI mereka.
Penggunaannya juga dapat diintegrasikan dengan fungsi HR lainnya seperti payroll, pengelolaan data karyawan, dan juga absensi, sehingga Anda dapat juga menganalisis data-data terkait hal tersebut.
Dengan visualisasi data yang mudah dipahami, Anda bisa mengakses ke informasi yang relevan sesuai kebutuhan perusahaan, mendapatkan perspektif menyeluruh untuk bisnis Anda, bahkan hingga memonitor berbagai pengeluaran dengan sangat detil.
Nah, jika Anda tertarik mencari tahu Mekari talenta lebih lanjut, Anda bisa mencoba aplikasinya secara gratis dengan mendaftarkan perusahaan Anda di form berikut ini.
Contoh Implementasi HR Analytics
Berikut beberapa contoh implementasinya:
Studi Kasus 1: Prediksi Resign dalam 6 Bulan
Sebuah perusahaan IT menggunakan machine learning berbasis data kepuasan kerja dan absensi untuk memprediksi risiko resign. Hasil: tingkat turnover berkurang 25% pasca penerapan program retensi berbasis insight tersebut.
Studi Kasus 2: Optimasi Rekrutmen dan Talent Pool
Perusahaan retail menggunakan data konversi kandidat dari berbagai saluran dan masa training hingga efektif bekerja. Sumber paling efektif dialokasikan 3 platform digital, sehingga menghemat biaya rekrutmen 30%.
Tantangan Implementasi HR Analytics
Meskipun menjanjikan, HR Analytics menghadapi tantangan nyata:
- Fragmentasi Data: Data HR sering tersebar di berbagai aplikasi (attendance, payroll, performance). Integrasi memerlukan usaha tinggi.
- Keterbatasan SKill Analitik: Tim HR perlu diiringi pelatihan statistik, visualisasi data, dan pemodelan prediktif.
- Keterbatasan Data: Data absensi/turnover tidak terinput secara lengkap atau konsisten; kualitas data yang kurang mempengaruhi akurasi.
- Privasi dan Keamanan: Penerapan GDPR atau UU Perlindungan Data Pribadi (PDP) Indonesia menuntut izin eksplisit saat menggunakan data pribadi untuk analisis.
