Data & Analitik People • 8 MENIT BACA
Analitik HR Prediktif: Dari Tinjauan ke Depan ke Pandangan ke Depan
JUN 10, 2026
Sebagian besar pelaporan HR memberitahukan apa yang telah terjadi. Analitik prediktif memberitahukan apa yang kemungkinan akan terjadi selanjutnya. Berikut cara melakukan pergeseran tersebut.
Perbedaan antara analitik deskriptif dan prediktif
Analitik deskriptif menjawab pertanyaan: apa yang terjadi? Laporan jumlah karyawan bulanan, tingkat turnover, dan data absensi Anda semuanya bersifat deskriptif. Semuanya memberi tahu Anda tentang masa lalu dan berguna untuk melacak tren. Analitik prediktif menjawab pertanyaan: apa yang kemungkinan akan terjadi? Model attrition prediktif mengidentifikasi karyawan yang berisiko lebih tinggi untuk keluar secara sukarela sebelum mereka mengundurkan diri. Model absensi prediktif menandai tim dengan pola yang menunjukkan masalah absensi yang mulai muncul. Perbedaannya penting karena analitik deskriptif menunjukkan masalah setelah terjadi; analitik prediktif memberi Anda kesempatan untuk melakukan intervensi sebelum masalah terjadi.
Memulai dengan analitik prediktif
Anda tidak perlu tim data science untuk memulai. Langkah pertama adalah mengumpulkan cukup data historis dalam satu sistem (HRIS Anda) untuk mengidentifikasi pola yang bermakna. Model prediktif yang paling mudah diakses bagi sebagian besar tim HR adalah model risiko keluar: identifikasi karakteristik yang secara historis mendahului pengunduran diri sukarela di organisasi Anda. Masa kerja, waktu sejak tinjauan gaji terakhir, waktu sejak promosi terakhir, tren skor keterlibatan, dan skor kualitas manajer adalah prediktor umum. Setelah Anda mengidentifikasi polanya, Anda dapat menandai karyawan yang cocok dengan profil tersebut untuk percakapan retensi yang proaktif.
