Peran HR Analytics dalam Meningkatkan Pengambilan Keputusan Sumber Daya Manusia
Kata Kunci:
HR Analytics, Kecerdasan Buatan, Retensi Karyawan, Budaya Indonesia, Keputusan SDMAbstrak
Peran analitik sumber daya manusia (HR Analytics) semakin menonjol seiring meningkatnya tuntutan organisasi akan pengambilan keputusan HR yang lebih akurat, cepat, dan berbasis bukti. Dalam konteks tenaga kerja di Indonesia, tantangan seperti tingginya perputaran karyawan, kebutuhan akan evaluasi kinerja yang lebih objektif, dan pentingnya kesiapan suksesi membuat penggunaan analitik semakin strategis. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji bagaimana HR Analytics termasuk penggunaan kecerdasan buatan (AI) dapat memperkaya proses pengambilan keputusan HR ketika disesuaikan dengan karakteristik budaya organisasi Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode tinjauan pustaka yang mengumpulkan penelitian sebelumnya dan laporan praktik profesional. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa integrasi analitik prediktif dapat memberikan gambaran yang lebih akurat tentang potensi perputaran karyawan, mengurangi bias dalam penilaian kinerja, dan membantu mengidentifikasi talenta yang layak dikembangkan untuk posisi kepemimpinan. Kebaruan dari penelitian ini terletak pada penekanan bahwa efektivitas HR Analytics sangat dipengaruhi oleh keselarasan alat analitik dengan nilai-nilai sosial dan dinamika hubungan kerja yang unik di Indonesia. Secara praktis, temuan ini mendorong organisasi untuk membangun sistem analitik yang peka terhadap konteks budaya, daripada hanya berfokus pada data teknis. Kesimpulannya, HR Analytics memberikan dasar yang lebih kuat bagi organisasi dalam merumuskan kebijakan HR yang berkelanjutan dan adaptif.
Unduhan
Referensi
Alvina Dwi Suwandita, Vania Pijasari, Adinda Eka Diani Prasetyowati, & Mochammad Isa Anshori. (2023). Analisis Data Human Resources Untuk Pengambilan Keputusan: Penggunaan Analisis Data Dan Artificial Intelligence (AI) Dalam Meramalkan Tren Sumber Daya Manusia, Pengelolaan Talenta, Dan Rentensi Karyawan. Manajemen Kreatif Jurnal, 1(4), 97–111. https://doi.org/10.55606/makreju.v1i4.2161
Azis, A., Rahayu, B., & Heriswanto. (2023). Analisis Peran People Analytics dalam Strategi Pengembangan SDM. Management Studies and Entrepreneurship Journal (MSEJ), 6(4). https://doi.org/10.37385/msej.v6i4.8153
Delfi Kurnia Zebua, Tomi Apra santosa, Fegid Dian Putra, & Nanich Framulya. (2024). The Role of HR Analytics in Enhancing Organizational Performance: A Review Literature. Indonesia Journal of Engineering and Education Technology (IJEET), 2(2), 363–368. https://doi.org/10.61991/ijeet.v2i2.69
Ekuma, K. (2023). Artificial intelligence and automation in human resource development: A systematic review. Human Resource Development Review, 23(2), 199–229. https://doi.org/10.1177/15344843231224009
Hossain, M. I., Allaymoun, M. H., Alkadash, T., Shorman, S., & Yousef, M. (2024). Leveraging human resource information systems and artificial intelligence in predicting employee satisfaction. In Studies in Systems, Decision and Control (pp. 473–483). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-54379-1_41
Johnson, B. A. M., Coggburn, J. D., & Llorens, J. J. (2022). Artificial intelligence and public human resource management: Questions for research and practice. Public Personnel Management, 51(4), 538–562. https://doi.org/10.1177/00910260221126498
Ketut Witara. (2025). Pengaruh Implementasi Artificial Intelligence dalam Pengelolaan Sumber Daya Manusia terhadap Kinerja dan Produktivitas: Systematic Literature Review (SLR). JURNAL RISET MANAJEMEN DAN EKONOMI (JRIME), 3(4), 122–141. https://doi.org/10.54066/jrime.v3i4.3550
Kiswantoro, A., Susanto, D. R., & Hikmawati, M. M. (2023). Review Dampak dan Tantangan dalam Penerapan HR Analytics untuk Meningkatkan Performa Perusahaan. Ideas: Jurnal Pendidikan, Sosial, dan Budaya, 9(4), 1103–1114. https://doi.org/10.32884/ideas.v9i4.1519
Koenig, N., Tonidandel, S., Thompson, I., Albritton, B., Koohifar, F., & Speer, A. (2023). Improving measurement and prediction in personnel selection through the application of machine learning. Personnel Psychology, 76(4), 1061–1123. https://doi.org/10.1111/peps.12608
Madanchian, M. (2024). From Recruitment to Retention: AI Tools for Human Resource Decision‑Making. Applied Sciences, 14(24), 11750. https://doi.org/10.3390/app142411750
Murugesan, U., Subramanian, P., Srivastava, S., & Dwivedi, A. (2023). A study of Artificial Intelligence impacts on Human Resource Digitalization in Industry 4.0. Decision Analytics Journal, 7, 100249. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100249
Nelson, A., Nurhidayati, M., Fitri Riana, S., Lo, M., & Jovina, J. (2023). Penerapan Sistem Hr Analytics di Berbagai Perusahaan Indonesia yang Bergerak di Industri Manufaktur. ULIL ALBAB : Jurnal Ilmiah Multidisiplin, 2(6), 2537–2544. https://doi.org/10.56799/jim.v2i6.1686
Nosratabadi, S., Zahed, R. K., Ponkratov, V. V., & Kostyrin, E. V. (2022). Artificial Intelligence Models and Employee Lifecycle Management: A Systematic Literature Review. Organizacija, 55(3), 181–198. https://doi.org/10.2478/orga-2022-0012
Pessach, D., Singer, G., Avrahami, D., Ben‑Gal, H. C., Shmueli, E., & Ben‑Gal, I. (2020). Employee recruitment: A prescriptive analytics approach via machine learning and mathematical programming. Decision Support Systems, 134, 113290. https://doi.org/10.1016/j.dss.2020.113290
Sakib, M. N., Chowdhury, S. R., Younus, M., Sanju, N. L., Foysal Satata, F., & Islam, M. (2024). How HR analytics evolved over time: a bibliometric analysis on Scopus database. Future Business Journal, 10, 87. https://doi.org/10.1186/s43093-024-00375-9
