Data & Analitik People • 8 BACAAN MENIT
Analitik HR Prediktif: Dari Tinjauan Retrospektif ke Wawasan ke Depan
JUN 10, 2026
Sebagian besar pelaporan HR memberi tahu Anda apa yang telah terjadi. Analitik prediktif memberi tahu Anda apa yang kemungkinan akan terjadi selanjutnya. Berikut cara melakukan peralihan.
Perbedaan antara analitik deskriptif dan prediktif
Analitik deskriptif menjawab pertanyaan: apa yang terjadi? Laporan headcount bulanan, tingkat turnover, dan data ketidakhadiran Anda semuanya bersifat deskriptif. Itu memberi tahu Anda tentang masa lalu dan bernilai untuk melacak tren. Analitik prediktif menjawab pertanyaan: apa yang kemungkinan akan terjadi? Model attrition prediktif mengidentifikasi karyawan dengan risiko lebih tinggi untuk keluar secara sukarela sebelum mereka mengundurkan diri. Model ketidakhadiran prediktif menandai tim dengan pola yang menunjukkan masalah ketidakhadiran yang sedang muncul. Perbedaan ini penting karena analitik deskriptif menunjukkan masalah setelah terjadi; analitik prediktif memberi Anda peluang untuk melakukan intervensi sebelum itu terjadi.
Memulai dengan analitik prediktif
You do not need a data science team to begin. The first step is accumulating enough historical data in a single system (your HRIS) to identify meaningful patterns. The most accessible predictive model for most HR teams is a flight risk model: identify the characteristics that historically preceded voluntary departures in your organisation. Tenure, time since last pay review, time since last promotion, engagement score trend, and manager quality score are common predictors. Once you have identified the pattern, you can flag employees who match the profile for a proactive retention conversation.
