Workforce Analytics: Fungsi, Jenis, dan Contoh Penggunaannya di Perusahaan

Workforce analytics adalah proses pengumpulan, pengolahan, serta analisis data karyawan untuk mempermudah perusahaan dalam mengambil keputusan yang tepat. 

Dengan bantuan workforce analytics, perusahaan dapat memantau performa karyawan, tingkat produktivitas, pola absensi, hingga potensi turnover karyawan secara lebih akurat.

Di era modern, para owner bisnis dituntut untuk selalu improve seiring dengan berkembangnya teknologi. Penggunaan workforce analytics menjadi semakin penting karena perusahaan dituntut mengambil keputusan berbasis data. 

Dengan analisis yang tepat, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan strategi HR, serta mempertahankan talenta terbaik.

Apa itu Workforce Analytics? 

Workforce analytics merupakan metode analisis data karyawan yang digunakan HR untuk manajemen tenaga kerja secara menyeluruh. 

Analisis ini dilakukan dengan mengumpulkan berbagai data HR seperti absensi, payroll, performa kerja, turnover, hingga proses rekrutmen. Data ini nantinya berguna sebagai insight untuk membantu pengambilan berbagai keputusan bisnis.

Selain berfokus pada data yang sudah ada, Workforce analytics juga berperan membantu perusahaan dalam memprediksi dinamika tenaga kerja di masa depan. 

Dengan proses yang tepat, perusahaan dapat menggunakan data-data tersebut sebagai penilaian serta dapat dihubungkan dengan hasil bisnis, sehingga dapat dilakukan evaluasi secara menyeluruh.

Studi ilmiah yang dipublikasikan oleh PubMed Central tahun 2023 menegaskan bahwa workforce analytics berperan penting dalam pengambilan keputusan perusahaan berbasis data. Hal ini dikarenakan keputusan yang berdasarkan data dapat meningkatkan efektivitas dan menghasilkan strategi yang lebih akurat.

Melalui workforce analytics, HRD dapat mengidentifikasi berbagai pola penting, seperti penyebab tingginya tingkat turnover, efektivitas proses rekrutmen, hingga faktor yang mempengaruhi produktivitas karyawan. 

Dengan demikian, perusahaan dapat menentukan kebijakan yang lebih tepat sasaran berdasarkan data aktual.

Mengapa Workforce Analytics Penting bagi Perusahaan? 

Di era modern dimana teknologi berkembang sangat pesat, persaingan bisnis juga semakin bertambah kompetitif. perusahaan dituntut untuk selalu membuat kebijakan secara cepat dan akurat. 

Salah satu cara yang dapat dilakukan agar semua itu terwujud adalah dengan memanfaatkan workforce analytics yang dapat mengelola tenaga kerja berbasis data.

Workforce analytics merupakan solusi bagi perusahaan untuk menghindari pengambilan keputusan berdasarkan asumsi. 

Seluruh kebijakan HR dapat ditentukan berdasarkan data aktual, sehingga hasilnya lebih objektif dan terukur.

Berikut adalah beberapa alasan mengapa workforce analytics penting bagi perusahaan:

1. Menghilangkan Bias Subjektif dalam Manajemen

Workforce analytics menyediakan key performance index (KPI) yang objektif. Hal ini berfungsi untuk menghindari penilaian subjektif pada promosi jabatan, pemberian bonus, atau sanksi disipliner.

2. Meningkatkan Prediktabilitas Bisnis

Dengan workforce analytics, perusahaan dapat memprediksi kapan masa-masa kritis kekurangan staf akan terjadi atau kapan tingkat kejenuhan karyawan mencapai puncaknya. Dengan ini, perusahaan dapat mengambil langkah preventif untuk situasi tersebut.

3. Sinkronisasi Strategi HR dengan Tujuan Bisnis

Melalui visualisasi data, tim HR dapat menunjukkan korelasi langsung antara investasi kesejahteraan karyawan dengan peningkatan pendapatan (ROI). Hal ini akan lebih memudahkan proses kelola finansial perusahaan.

4. Mengoptimalkan Employee Experience

Workforce analytics membantu perusahaan mendengarkan pendapat dan memantau beban kerja staf. Ketika beban kerja terbagi rata dan kontribusi dihargai secara adil, kepuasan kerja otomatis akan meningkat.

Fungsi Utama Workforce Analytics

Penggunaan workforce analytics dapat membawa dampak signifikan pada operasional harian perusahaan. Berikut adalah beberapa fungsi utama dari penerapan workforce analytics secara berkelanjutan:

1. Membantu Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

Fungsi utama sistem ini adalah mengubah kendali pengambilan keputusan yang awalnya berdasarkan perasaan menjadi berdasarkan fakta berbasis data. Sistem ini berguna saat manajemen ingin mengambil keputusan besar, seperti melakukan ekspansi pasar. Mereka dapat menganalisis kompetensi internal, kesiapan keterampilan staf, serta kekurangan kapasitas kerja (capacity gap) yang perlu diperbaiki terlebih dahulu secara akurat.

2. Efisiensi Anggaran

Dengan analisis data yang cermat, manajemen dapat mendeteksi adanya pengeluaran yang tidak efisien, seperti tingginya tingkat lembur akibat distribusi tugas yang timpang, atau program pelatihan yang tidak berhubungan dengan peningkatan produktivitas kerja staf.

3. Melacak Produktivitas Karyawan

Sistem analitik mampu memantau hasil kerja nyata dari setiap individu maupun tim. Manajemen dapat membandingkan target kerja dengan target waktu penyelesaian. Hal ini bertujuan untuk mengidentifikasi karyawan yang memiliki performa tinggi serta divisi mana yang memerlukan bantuan tambahan.

4. Memantau Kedisiplinan Karyawan

Workforce Analytics mampu mendeteksi absensi karyawan yang berdampak terhadap ritme kerja operasional tim. Hal ini bertujuan untuk menciptakan sifat disiplin pada karyawan, serta mendorong mereka untuk selalu mematuhi peraturan perusahaan.

5. Mengurangi Tingkat Turnover Karyawan

Kehilangan talenta terbaik merupakan kerugian besar bagi stabilitas operasional perusahaan. Sistem workforce analytics dapat melacak indikator awal kejenuhan atau ketidakpuasan staf, seperti penurunan drastis pada performa atau peningkatan absensi secara mendadak. Dengan ini, tim HR dapat melakukan intervensi sebelum karyawan mengajukan pengunduran diri.

6. Mempermudah Evaluasi Kerja

Proses penilaian kinerja berkala (performance appraisal) sering menjadi beban administratif yang melelahkan. Melalui pencatatan data yang berkelanjutan sepanjang tahun, evaluasi kinerja dapat dilakukan secara otomatis, transparan, dan real-time. Dengan ini, perusahaan dapat memberikan evaluasi yang membangun bagi perkembangan karir karyawan.

Jenis-Jenis Workforce Analytics

Secara umum, terdapat empat jenis workforce analytics yang umum digunakan perusahaan untuk menganalisis data tenaga kerja. Masing-masing jenis memiliki fungsi dan tujuan yang berbeda. Berikut adalah penjelasan jenis-jenis workforce analytics:

1. Workforce Analytics Deskriptif

Workforce analytics deskriptif berfungsi untuk memantau kondisi tenaga kerja berdasarkan data historis. Analisis ini dapat membantu perusahaan dalam memahami apa yang sedang atau telah terjadi di lingkungan kerja.

Contohnya adalah laporan tingkat absensi, turnover, atau performa karyawan dalam periode tertentu.

2. Workforce Analytics Diagnostik

Workforce analytics diagnostik biasa digunakan untuk mencari penyebab dari suatu permasalahan yang terjadi di perusahaan.

Misalnya, jika terdapat peningkatan turnover karyawan, perusahaan dapat menggunakan analisis diagnostik untuk mengetahui faktor penyebabnya, seperti beban kerja yang terlalu tinggi atau rendahnya tingkat kepuasan kerja karyawan.

3. Workforce Analytics Prediktif

Workforce analytics prediktif berfungsi untuk memprediksi kemungkinan yang akan terjadi berdasarkan pola data yang sudah ada.

Contohnya adalah, perusahaan dapat memprediksi potensi resign karyawan, kebutuhan tenaga kerja, serta tingkat produktivitas karyawan.

4. Workforce Analytics Preskriptif

Workforce analytics preskriptif dapat membantu perusahaan dalam menentukan rekomendasi tindakan atau keputusan berdasarkan hasil analisis data.

Jenis workforce analytics ini umumnya digunakan untuk membantu pengambilan keputusan strategis, seperti menentukan strategi retensi karyawan atau perencanaan workforce planning.

Tabel Contoh Penggunaan Jenis Workforce Analytics

Berikut adalah tabel jenis workforce analytics beserta fungsi dan contoh penggunaanya:

Jenis Data yang Digunakan dalam Workforce Analytics

Akurasi analisis yang dihasilkan oleh workforce analytics sangat bergantung pada kualitas dan variasi data. Terdapat beberapa pilar data utama yang wajib dikelola dengan baik oleh manajemen perusahaan:

1. Data Absensi

Data ini mencakup catatan jam masuk dan pulang kerja harian, akumulasi keterlambatan, pengajuan cuti tahunan, izin sakit, hingga ketidakhadiran tanpa keterangan. Pola absensi yang konsisten merupakan indikator awal dari tingkat keterikatan karyawan (employee engagement).

2. Data Payroll

Data payroll meliputi seluruh komponen finansial yang dikeluarkan perusahaan untuk karyawan, seperti gaji pokok, tunjangan jabatan, insentif performa, bonus tahunan, biaya lembur, hingga potongan pajak dan jaminan kesehatan. Data ini penting karena berfungsi untuk mengukur efisiensi pengeluaran.

3. Data Performa

Data ini berisi catatan capaian target kerja individu maupun tim, hasil penilaian kompetensi, nilai evaluasi, pencapaian KPI bulanan, hingga catatan keberhasilan penyelesaian proyek strategis perusahaan.

4. Data Recruitment

Data rekrutmen berisi metrik efisiensi proses rekrutmen, seperti waktu yang dibutuhkan untuk mengisi posisi kosong (time-to-hire), biaya rekrutmen (cost-per-hire), efektivitas saluran lowongan kerja, hingga tingkat retensi karyawan baru pada masa percobaan (probation period).

5. Data Turnover

Data ini berisi rangkuman jumlah karyawan yang meninggalkan perusahaan secara sukarela (voluntary) maupun tidak sukarela (involuntary), alasan pengunduran diri berdasarkan hasil wawancara akhir (exit interview), serta masa kerja rata-rata dari karyawan yang keluar tersebut.

Contoh Penggunaan Workforce Analytics di Perusahaan

Berikut adalah beberapa contoh kasus penggunaan workforce analytics yang diterapkan oleh perusahaan-perusahaan skala menengah hingga besar dalam menyelesaikan permasalahan operasional mereka:

1. Analisis Produktivitas

Sebuah perusahaan manufaktur melihat adanya penurunan volume produksi di salah satu pabriknya. 

Dengan menganalisis data shift kerja, alokasi mesin, dan jam istirahat karyawan, sistem menemukan bahwa penurunan terjadi pada shift malam akibat jadwal istirahat karyawan yang tidak teratur. 

Manajemen kemudian mengatur ulang jam istirahat yang berhasil mengembalikan produktivitas ke angka normal tanpa menambah biaya operasional.

2. Analisis Performa

Di perusahaan layanan teknologi, tim HR membandingkan performa tim IT development yang bekerja di kantor (WFO) dengan yang bekerja secara remote (WFH). 

Melalui metrik kecepatan penyelesaian pekerjaan, diketahui bahwa karyawan WFH memiliki tingkat performa 15% lebih tinggi pada proyek kreatif, sementara tim WFO unggul dalam penyelesaian proyek darurat. Insight kemudian ini digunakan untuk merancang kebijakan kerja hybrid yang optimal.

3. Analisis Rekrutmen

Sebuah bank multinasional menganalisis data pelamar kerja selama tiga tahun ke belakang untuk menemukan pola rekrutmen terbaik. 

Hasil analisis menunjukkan bahwa kandidat yang direkrut melalui program magang universitas, memiliki loyalitas dan performa jangka panjang yang jauh lebih baik dibandingkan dengan kandidat yang direkrut secara eksternal. 

Perusahaan akhirnya mengalokasikan sebagian besar anggaran rekrutmen mereka untuk memperkuat program kerja sama dengan beberapa kampus.

4. Analisis Absensi

Perusahaan ritel dengan ribuan staf penjualan mendeteksi adanya lonjakan absensi sakit pada setiap akhir pekan di cabang-cabang tertentu. 

Melalui analisis silang, ditemukan bahwa lonjakan tersebut berkaitan langsung dengan gaya kepemimpinan manajer toko yang terlalu agresif dalam menetapkan target harian.

Manajemen segera memberikan pelatihan kepemimpinan kepada manajer terkait, yang kemudian terbukti menurunkan angka absensi sakit hingga 40% dalam waktu dua bulan.

5. Analisis Turnover Karyawan

Sebuah perusahaan startup mengalami fenomena tingginya angka pengunduran diri pada posisi junior IT engineer yang baru bekerja selama 12 hingga 18 bulan. 

Sistem analitik mendeteksi bahwa akar masalahnya adalah adanya ketidakjelasan jalur karir dan kurangnya program bimbingan. 

Berdasarkan data tersebut, perusahaan membuat program percepatan karier (fast-track) yang berhasil memangkas angka turnover tahunan divisi IT secara signifikan.

Cara Kerja Workforce Analytics

Proses pengolahan data mentah menjadi sebuah metrik yang dapat membantu keputusan bisnis membutuhkan tahapan kerja yang sistematis dan terstruktur. Berikut adalah alur kerja implementasi workforce analytics di dalam perusahaan:

1. Pengumpulan Data HR

Tahap pertama dalam proses workforce analytics adalah pengumpulan data HR dari berbagai sumber, seperti absensi, payroll, performa, dan recruitment.

Semakin lengkap data yang dikumpulkan, semakin akurat pula hasil analisis yang diperoleh perusahaan.

2. Analisis Data

Setelah pengumpulan data, perusahaan melakukan proses analisis menggunakan metode tertentu untuk menemukan pola dan insight penting.

Analisis dapat dilakukan secara manual maupun menggunakan workforce analytics software yang sudah terintegrasi.

3. Visualisasi Dashboard

Hasil analisis data biasanya ditampilkan dalam bentuk dashboard agar lebih mudah dipahami oleh HR maupun manajemen perusahaan.

Visualisasi data dapat membantu perusahaan memantau kondisi tenaga kerja secara real-time dan menentukan keputusan secara cepat.

4. Pengambilan Insight

Dari hasil analisis data sampai visualisasi dashboard, perusahaan dapat memperoleh insight terkait performa tenaga kerja, turnover, produktivitas, hingga efisiensi biaya.

Insight tersebut yang akan menjadi dasar dalam penyusunan dan penentuan strategi HR yang lebih efektif.

5. Implementasi Strategi

Tahap terakhir dari proses ini adalah implementasi atau penerapan strategi berdasarkan hasil workforce analytics.

Misalnya meliputi perbaikan sistem kerja, strategi retensi karyawan, efisiensi anggaran, atau peningkatan proses rekrutmen.

Tantangan dalam Menerapkan Workforce Analytics

Meskipun memiliki manfaat yang penting untuk perusahaan, penerapan workforce analytics juga memiliki beberapa tantangan yang perlu diperhatikan perusahaan. Berikut adalah beberapa tantangan dalam penerapan workforce analytics:

1. Data Tersebar

Salah satu tantangan terbesar dalam implementasi workforce analytics adalah data HR yang tersebar di berbagai sistem, sehingga sulit untuk dianalisis secara menyeluruh. Kondisi ini membuat proses pengolahan data menjadi lebih lama dan kurang efisien.

2. Data Tidak Akurat

Data yang tidak lengkap atau tidak akurat dapat mempengaruhi hasil akhir dari workforce analytics. Oleh karena itu, perusahaan perlu memastikan kualitas data HR tetap terjaga.

3. Kurang Real-Time

Beberapa perusahaan masih menggunakan metode pengumpulan data manual, sehingga data tidak dapat diperbarui secara real-time. Akibatnya, proses pengambilan keputusan menjadi lebih lambat.

4. Minim Skill Analitik HR

Di dalam perusahaan, tidak semua tim HR memiliki kemampuan dalam analisis data. Padahal, kemampuan membaca dan memahami data merupakan hal yang paling penting dalam penerapan workforce analytics.

5. Integrasi Sistem

Integrasi antar sistem HR terkadang menjadi tantangan tersendiri dalam pengumpulan data, terutama jika perusahaan menggunakan banyak platform berbeda. Kurangnya integrasi berpotensi pada data yang tidak sinkron.

Optimalkan Workforce Analytics dengan Software HRIS LinovHR

Mengatasi seluruh tantangan pengelolaan data tenaga kerja memerlukan perangkat teknologi yang dapat diandalkan serta sudah terintegrasi secara menyeluruh. 

LinovHR hadir sebagai solusi Software HRIS terbaik di Indonesia yang dirancang khusus untuk mempermudah operasional manajemen SDM. 

LinovHR dengan berbagai mutakhir yang sudah terintegrasi, seperti sistem absensi digital, manajemen penggajian otomatis, hingga pemantauan KPI kinerja. 

Dengan dukungan fitur visualisasi dashboard analitik yang canggih dan bersifat real-time, LinovHR dapat membantu tim HR dan pemilik perusahaan dalam melakukan transformasi digital secara mulus. 

Anda tidak perlu lagi berkutat dengan tumpukan dokumen kertas atau lembar kerja Excel yang membingungkan dan memakan waktu. Segera jadwalkan demo gratis bersama tim ahli LinovHR dan rasakan kemudahan mengelola organisasi Anda secara presisi!

FAQ