Apa Itu People Analytics? Manfaat, Jenis, & Cara Penerapannya

People analytics semakin banyak dibahas dalam dunia HR modern karena cara kerja pengelolaan karyawan kini mulai bergeser ke arah yang lebih berbasis data.

Di banyak perusahaan, HR tidak lagi hanya berfokus pada administrasi, tetapi juga pada bagaimana memahami kondisi karyawan secara lebih menyeluruh, mulai dari pola kerja, produktivitas, hingga dinamika tim.

Nah, melalui people analytics, berbagai data tersebut diolah menjadi informasi yang lebih bermakna untuk membantu HR memahami apa yang terjadi di dalam organisasi secara lebih objektif.

Lantas, sebenarnya apa itu people analytics? Apa manfaatnya bagi perusahaan, dan bagaimana cara menerapkannya dalam operasional HR sehari-hari?

Simak pembahasannya lebih lanjut dalam artikel berikut ini.

Apa Itu People Analytics?

People analytics adalah proses mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data karyawan untuk membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih tepat terkait SDM.

Dalam praktiknya, people analytics sering digunakan oleh HR untuk memahami perilaku, performa, produktivitas, hingga tingkat kepuasan karyawan di perusahaan.

Konsep ini juga sering disebut sebagai HR analytics atau workforce analytics, karena sama-sama berfokus pada pemanfaatan data tenaga kerja.

Tujuan utama penerapan people analytics dalam organisasi adalah membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih objektif, cepat, dan berbasis data.

Hal ini juga diperkuat oleh laporan dari Deloitte Global Human Capital Trends, yang menunjukkan bahwa sekitar 71% perusahaan menyatakan people analytics menjadi prioritas penting dalam strategi HR mereka.

Selain itu, studi dari MIT Sloan Management Review juga menemukan bahwa perusahaan yang menggunakan people analytics secara matang cenderung lebih unggul dalam pengambilan keputusan SDM.

Baca Juga: Employee Experience: Tahapan & Cara Meningkatkannya di Perusahaan

Fungsi dan Tujuan People Analytics dalam HR

People analytics memiliki peran penting dalam membantu HR mengambil keputusan yang lebih akurat.

Bukan hanya untuk kebutuhan administrasi, data HR juga dapat digunakan untuk mendukung strategi bisnis perusahaan secara keseluruhan.

Berikut beberapa fungsi dan tujuan people analytics dalam HR yang perlu Anda pahami:

1. Membantu Pengambilan Keputusan HR

People analytics membantu HR mengambil keputusan berdasarkan data, bukan asumsi semata. Dengan data yang lebih akurat, risiko kesalahan pengambilan keputusan juga dapat dikurangi.

Contohnya:

• Menentukan kebutuhan hiring
• Menentukan promosi karyawan
• Mengevaluasi performa tim
• Menentukan strategi retensi karyawan

2. Mengukur Efektivitas Rekrutmen

Perusahaan dapat mengetahui apakah proses rekrutmen yang dilakukan sudah efektif atau belum. HR juga bisa mengevaluasi sumber kandidat terbaik dan posisi yang paling sulit direkrut.

Data yang biasanya dianalisis meliputi:

• Time to hire
• Cost per hire
• Jumlah kandidat lolos
• Tingkat keberhasilan onboarding

3. Mengurangi Turnover Karyawan

People analytics membantu perusahaan memahami penyebab tingginya turnover. Dengan begitu, HR dapat membuat strategi retensi yang lebih tepat.

Beberapa data yang dapat dianalisis antara lain:

• Tingkat resign per divisi
• Masa kerja karyawan
• Data absensi
• Hasil evaluasi performa
• Employee engagement

Menurut laporan dari Gallup, employee engagement memiliki hubungan kuat dengan tingkat retensi dan produktivitas karyawan.

4. Mendukung Perencanaan SDM

People analytics membantu perusahaan merencanakan kebutuhan tenaga kerja dengan lebih baik. Hal ini penting agar perusahaan tidak kekurangan atau kelebihan tenaga kerja.

Contoh penerapannya:

• Prediksi kebutuhan hiring
• Perencanaan jumlah karyawan
• Analisis beban kerja tim
• Analisis produktivitas departemen

5. Membantu HR Lebih Strategis

HR tidak lagi hanya fokus pada administrasi karyawan. Melalui people analytics, HR dapat menjadi partner strategis bagi bisnis.

Karena itu, banyak perusahaan mulai mengikuti people analytics training agar tim HR lebih siap mengelola data SDM secara optimal.

Baca Juga: Turnover Karyawan: Penyebab, Dampak, Cara Hitung & Angka yang Baik

Manfaat People Analytics bagi Perusahaan

People analytics memberikan banyak manfaat bagi perusahaan, terutama dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan SDM. Dengan data yang lebih terstruktur, perusahaan dapat mengambil keputusan lebih cepat dan akurat.

Berikut beberapa manfaat people analytics bagi perusahaan:

• Pengambilan keputusan HR lebih objektif: membantu HR membuat keputusan berbasis data sehingga mengurangi bias dalam rekrutmen, promosi, maupun evaluasi karyawan.
• Meningkatkan efektivitas rekrutmen: memudahkan perusahaan menemukan kandidat yang paling sesuai berdasarkan data performa dan pola rekrutmen sebelumnya.
• Mengurangi risiko turnover karyawan: membantu HR mendeteksi tanda-tanda ketidakpuasan kerja lebih awal sehingga strategi retensi bisa dilakukan lebih cepat.
• Meningkatkan akurasi penilaian kinerja: memungkinkan evaluasi kinerja karyawan dilakukan berdasarkan data KPI dan produktivitas yang lebih terukur.
• Membantu monitoring performa karyawan secara lebih real-time: HR dapat memantau perkembangan kerja, pencapaian target, dan produktivitas tim dengan lebih cepat.
• Meningkatkan employee engagement: membantu perusahaan memahami tingkat kepuasan dan keterlibatan karyawan melalui data survei, absensi, dan feedback.
• Mendukung workforce planning yang lebih tepat: membantu perusahaan merencanakan kebutuhan tenaga kerja berdasarkan data historis dan tren bisnis.
• Meningkatkan efisiensi operasional HR: mengurangi pekerjaan manual seperti rekap data absensi, payroll, dan administrasi karyawan.

Jenis-Jenis People Analytics

People analytics memiliki beberapa jenis analisis yang digunakan sesuai kebutuhan perusahaan. Setiap jenis analytics memiliki fungsi yang berbeda dalam membantu HR memahami kondisi SDM.

Berikut jenis-jenis people analytics yang paling umum digunakan:

1. Descriptive Analytics (Analisis Deskriptif)

Descriptive analytics adalah jenis analisis yang fokus pada data historis untuk menggambarkan apa yang sudah terjadi di dalam perusahaan. Jenis ini biasanya menjadi dasar dalam pelaporan HR sehari-hari.

Contohnya:

• Jumlah absensi karyawan dalam periode tertentu
• Tingkat turnover karyawan per bulan atau tahun
• Rata-rata waktu rekrutmen (time to hire)
• Jumlah karyawan di setiap divisi
• Data keterlambatan kerja

Analisis ini membantu HR memahami kondisi aktual perusahaan sebelum melangkah ke analisis yang lebih dalam.

2. Diagnostic Analytics (Analisis Diagnostik)

Diagnostic analytics digunakan untuk mencari penyebab di balik suatu masalah atau tren tertentu dalam perusahaan.

Jika descriptive menjawab “apa yang terjadi”, maka diagnostic menjawab “kenapa itu terjadi”.

Contohnya:

• Mengapa turnover tinggi di divisi tertentu
• Faktor penyebab penurunan produktivitas karyawan
• Alasan meningkatnya tingkat absensi
• Penyebab turunnya kepuasan kerja berdasarkan survei karyawan

Dengan analisis ini, HR dapat memahami akar masalah sebelum menentukan solusi yang tepat.

3. Predictive Analytics (Analisis Prediktif)

Predictive analytics digunakan untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan data historis dan pola perilaku karyawan.

Jenis ini biasanya sudah mulai memanfaatkan data model dan teknologi seperti machine learning.

Contohnya:

• Memprediksi karyawan yang berisiko resign
• Memprediksi kebutuhan jumlah karyawan di masa depan
• Memprediksi performa kerja tim berdasarkan data historis

Menurut IBM, predictive analytics membantu organisasi mengambil keputusan yang lebih proaktif dengan memanfaatkan data dan machine learning untuk melihat kemungkinan hasil di masa depan.

4. Prescriptive Analytics (Analisis Preskriptif)

Prescriptive analytics adalah tahap yang lebih lanjut dari predictive analytics. Tidak hanya memprediksi, jenis ini juga memberikan rekomendasi tindakan terbaik yang bisa diambil perusahaan.

Contohnya:

• Strategi retensi untuk mempertahankan karyawan berpotensi tinggi
• Rekomendasi program pelatihan untuk meningkatkan performa
• Strategi optimalisasi beban kerja tim
• Rekomendasi penyesuaian kompensasi untuk mencegah turnover

Dengan pendekatan ini, HR tidak hanya tahu masalahnya, tetapi juga tahu langkah yang sebaiknya diambil.

5. Cognitive Analytics (Analisis Kognitif)

Cognitive analytics memanfaatkan teknologi AI dan machine learning untuk menganalisis data yang lebih kompleks secara otomatis dan mendalam.

Jenis ini mulai banyak digunakan di perusahaan modern untuk meningkatkan efisiensi proses HR.

Contohnya:

• AI untuk screening kandidat dalam proses rekrutmen
• Analisis pola perilaku kerja karyawan
• Deteksi potensi burnout lebih awal
• Analisis sentimen dari feedback karyawan

Pendekatan ini membantu HR bekerja lebih cepat sekaligus lebih akurat dalam membaca kondisi karyawan.

Baca Juga: Berapa Biaya Pelatihan Karyawan? Cek Cara Hitung & Contoh RAB

Data yang Digunakan dalam People Analytics

People analytics membutuhkan data yang lengkap agar hasil analisis lebih akurat. Karena itu, perusahaan perlu memiliki sistem pengelolaan data HR yang rapi dan terpusat.

Berikut beberapa jenis data yang umum digunakan dalam people analytics.

1. Data Demografi dan Profil Karyawan

Data ini merupakan data dasar yang menggambarkan siapa karyawan dalam perusahaan. Jenis data ini biasanya tidak sering berubah, tetapi penting sebagai fondasi analisis SDM.

Contohnya:

• Usia dan jenis kelamin
• Tingkat pendidikan dan keahlian
• Masa kerja karyawan
• Jabatan dan struktur organisasi
• Lokasi kerja

Data ini membantu HR memahami komposisi tenaga kerja dalam perusahaan secara keseluruhan.

2. Data Absensi dan Kehadiran

Data ini digunakan untuk melihat pola kedisiplinan dan kehadiran karyawan dalam aktivitas kerja sehari-hari.

Contohnya:

• Kehadiran harian
• Keterlambatan kerja
• Izin dan cuti
• Lembur karyawan

Data ini juga sering menjadi indikator awal untuk melihat potensi penurunan performa atau disengagement.

Saat ini, banyak perusahaan menggunakan aplikasi absensi karyawan untuk mencatat data kehadiran secara otomatis dan lebih akurat.

3. Data Kinerja dan Produktivitas

Data ini digunakan untuk mengukur sejauh mana karyawan mampu mencapai target kerja yang ditetapkan perusahaan.

Contohnya:

• Penilaian KPI
• Hasil performance review
• Output kerja individu atau tim
• Pencapaian target bulanan atau tahunan

Data ini sangat penting dalam menentukan evaluasi, promosi, hingga strategi pengembangan karyawan.

4. Data Rekrutmen dan Talent Acquisition

Data ini membantu perusahaan mengevaluasi efektivitas proses rekrutmen yang dilakukan.

Contohnya:

• Jumlah kandidat yang melamar
• Sumber kandidat (job portal, referral, dll.)
• Waktu proses rekrutmen (time to hire)
• Biaya rekrutmen per karyawan
• Kualitas kandidat yang diterima

Dengan data ini, HR bisa mengetahui strategi rekrutmen mana yang paling efektif dan efisien.

5. Data Payroll dan Kompensasi

Data ini berhubungan dengan struktur penggajian dan biaya tenaga kerja dalam perusahaan.

Contohnya:

• Gaji pokok karyawan
• Tunjangan dan bonus
• Lembur
• Struktur kompensasi per posisi

Data ini juga membantu perusahaan mengontrol biaya SDM agar tetap sesuai dengan anggaran.

6. Data Employee Engagement dan Kepuasan Karyawan

Data ini digunakan untuk memahami tingkat keterlibatan dan kepuasan karyawan terhadap perusahaan.

Contohnya:

• Hasil survei kepuasan karyawan
• Feedback internal
• Tingkat partisipasi program perusahaan
• Indikasi burnout atau ketidakpuasan kerja

Data ini sering menjadi indikator penting dalam melihat potensi turnover karyawan.

7. Data Turnover dan Retensi Karyawan

Data ini digunakan untuk memahami pola keluar-masuk karyawan dalam perusahaan.

Contohnya:

• Jumlah karyawan yang resign
• Tingkat turnover per divisi
• Alasan keluar dari perusahaan
• Masa kerja sebelum resign

Data ini sangat penting untuk membantu HR menyusun strategi retensi yang lebih efektif.

8. Data Perilaku dan Interaksi Kerja

Data ini mulai banyak digunakan dalam perusahaan modern untuk memahami pola kerja dan interaksi antar karyawan.

Contohnya:

• Pola komunikasi antar tim
• Kolaborasi dalam proyek
• Aktivitas kerja harian
• Analisis keterlibatan dalam sistem kerja internal

Semua data dalam people analytics biasanya dikumpulkan dari berbagai sumber dalam perusahaan.

Misalnya dari aplikasi HRIS, aplikasi rekrutmen, aplikasi absensi karyawan, hingga sistem payroll dan survei internal karyawan.

Setelah itu, data tersebut diolah untuk menghasilkan insight yang bisa digunakan HR dalam mengambil keputusan yang lebih tepat.

Baca Juga: 7 Contoh Data Karyawan untuk HRD Perusahaan (+Format Excel)

Contoh Penerapan People Analytics di Perusahaan

People analytics dapat diterapkan dalam berbagai aktivitas HR sehari-hari, mulai dari rekrutmen, pengelolaan kinerja, hingga strategi retensi karyawan.

Penerapan ini membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data sehingga proses pengelolaan SDM menjadi lebih efektif, terukur, dan tidak hanya berdasarkan asumsi.

Berikut beberapa contoh penerapan people analytics di perusahaan:

1. Analisis Penyebab Turnover Karyawan

People analytics digunakan untuk memahami alasan di balik tingginya tingkat resign karyawan dalam perusahaan.

HR dapat menganalisis pola data untuk menemukan faktor-faktor yang memengaruhi keputusan karyawan keluar.

Misalnya:

• Divisi dengan tingkat turnover tertinggi
• Lama masa kerja sebelum resign
• Riwayat kenaikan gaji terakhir
• Tingkat absensi atau keterlambatan
• Hasil survei kepuasan atau exit interview

Dengan data ini, perusahaan dapat menyusun strategi retensi yang lebih tepat sasaran untuk mempertahankan talenta terbaik.

2. Optimalisasi Rekrutmen dan Seleksi Kandidat

People analytics membantu perusahaan memahami sumber kandidat terbaik dan meningkatkan kualitas proses rekrutmen.

HR dapat mengevaluasi data dari proses hiring sebelumnya untuk menemukan pola kandidat yang paling sukses di perusahaan.

Contohnya:

• Sumber kandidat terbaik (job portal, referral, atau media lain)
• Waktu rata-rata proses rekrutmen
• Kualitas performa karyawan dari tiap sumber rekrutmen
• Kecocokan kandidat dengan budaya perusahaan

Dengan pendekatan ini, proses rekrutmen menjadi lebih cepat, efisien, dan minim bias.

3. Analisis dan Evaluasi Kinerja Karyawan

People analytics digunakan untuk menilai kinerja karyawan secara lebih objektif berdasarkan data, bukan hanya penilaian subjektif.

HR dapat menghubungkan data KPI dengan performa kerja nyata untuk melihat kontribusi masing-masing karyawan atau tim.

Contohnya:

• Pencapaian KPI individu dan tim
• Produktivitas kerja harian atau bulanan
• Hasil performance review
• Kesenjangan keterampilan (skill gap)

Data ini juga membantu perusahaan menentukan kebutuhan pelatihan atau pengembangan karyawan secara lebih tepat.

4. Evaluasi Efektivitas Program Training dan Pengembangan SDM

Perusahaan dapat menggunakan people analytics untuk melihat apakah program pelatihan yang diberikan benar-benar memberikan dampak.

Hal ini penting agar investasi training tidak hanya menjadi biaya, tetapi juga menghasilkan peningkatan performa.

Contohnya:

• Perubahan performa sebelum dan sesudah training
• Tingkat partisipasi karyawan dalam pelatihan
• Efektivitas program pengembangan skill tertentu
• Dampak training terhadap produktivitas kerja

Selain itu, data ini juga dapat digunakan untuk menyusun strategi pengembangan SDM jangka panjang.

5. Prediksi Risiko Burnout dan Penurunan Engagement

People analytics membantu perusahaan mendeteksi tanda-tanda awal burnout atau penurunan keterlibatan karyawan.

Dengan analisis data yang tepat, HR bisa mengambil tindakan lebih cepat sebelum kondisi memburuk.

Misalnya:

• Tingkat lembur yang tinggi
• Peningkatan absensi atau izin
• Penurunan performa kerja
• Hasil survei engagement yang menurun
• Pola kerja yang tidak stabil

Selain burnout, analisis ini juga bisa digunakan untuk memahami tingkat employee engagement dan menjaga keseimbangan kerja karyawan.

Baca Juga: Employee Engagement Survey: Jenis, Faktor, & Contoh Pertanyaannya

Tantangan Implementasi People Analytics

Meskipun memiliki banyak manfaat, implementasi people analytics juga memiliki tantangan tersendiri. Karena itu, perusahaan perlu menyiapkan strategi yang tepat sebelum menerapkannya.

Berikut beberapa tantangan implementasi people analytics yang sering dihadapi perusahaan:

• Kualitas dan integrasi data yang belum rapi: banyak perusahaan masih menyimpan data HR di berbagai sistem terpisah sehingga sulit digabungkan dan dianalisis secara menyeluruh.
• Data HR masih tersebar dan tidak terpusat: data karyawan sering berada di banyak tempat seperti payroll, absensi, dan rekrutmen tanpa sistem yang saling terhubung.
• Proses HR masih manual: pencatatan data yang dilakukan secara manual membuat proses lebih lambat dan rentan kesalahan input (human error).
• Keterbatasan kemampuan analisis data di tim HR: tidak semua tim HR memiliki skill untuk mengolah data menjadi insight yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan.
• Kesulitan dalam interpretasi data: data yang sudah terkumpul sering belum bisa langsung digunakan karena perlu dianalisis lebih dalam agar menjadi informasi yang bermakna.
• Isu privasi dan keamanan data karyawan: karena data HR bersifat sensitif, perusahaan harus memastikan pengelolaan data sesuai aturan dan tidak disalahgunakan.
• Resistensi terhadap perubahan budaya kerja: sebagian perusahaan masih terbiasa mengambil keputusan berdasarkan intuisi, bukan data.
• Kurangnya dukungan dari manajemen: implementasi people analytics sering tidak berjalan optimal jika tidak didukung penuh oleh pimpinan perusahaan.

Cara Menerapkan People Analytics di Perusahaan

Menerapkan people analytics di perusahaan tidak bisa dilakukan secara instan, tetapi perlu dilakukan bertahap agar hasilnya benar-benar akurat dan bisa digunakan dalam pengambilan keputusan HR sehari-hari.

Berikut langkah-langkah yang umumnya dilakukan perusahaan untuk mulai menerapkan people analytics:

1. Menentukan Tujuan Analisis HR

Langkah pertama dalam menerapkan people analytics adalah menentukan tujuan yang ingin dicapai oleh perusahaan.

Tujuan ini bisa berupa mengurangi turnover, meningkatkan produktivitas, atau memperbaiki proses rekrutmen agar lebih efektif.

2. Mengumpulkan Data HR yang Relevan

Setelah tujuan ditentukan, perusahaan perlu mengumpulkan data yang dibutuhkan dari berbagai aktivitas HR.

Data ini bisa berasal dari absensi, rekrutmen, payroll, hingga penilaian kinerja karyawan.

3. Menyusun dan Merapikan Data Karyawan

Data yang sudah terkumpul perlu dirapikan agar mudah dianalisis. Proses ini penting karena data yang berantakan akan membuat hasil analisis menjadi kurang akurat.

4. Menggunakan Sistem atau Tools untuk Analisis Data

Perusahaan biasanya menggunakan tools tertentu untuk mengolah data HR menjadi informasi yang lebih mudah dipahami.

Tools ini membantu HR melihat pola dan tren dari data karyawan secara lebih jelas.

5. Menganalisis Pola dan Menemukan Insight

Setelah data diolah, langkah selanjutnya adalah mencari pola atau insight yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan.

Misalnya melihat faktor yang menyebabkan turnover tinggi atau pola penurunan performa karyawan.

6. Mengambil Keputusan Berdasarkan Data

Hasil analisis kemudian digunakan sebagai dasar dalam mengambil keputusan HR. Dengan cara ini, keputusan yang dibuat menjadi lebih objektif dan tidak hanya berdasarkan perkiraan.

7. Melakukan Evaluasi Secara Berkala

People analytics bukan proses sekali jadi, tetapi perlu dievaluasi secara rutin. Perusahaan perlu terus memantau apakah strategi yang dijalankan sudah memberikan hasil yang diharapkan atau belum.

Pantau Data Karyawan dan HR Analytics Lebih Mudah lewat KantorKu HRIS!

Mengelola data karyawan dan melakukan analisis HR secara manual sering kali menjadi tantangan tersendiri bagi perusahaan.

Data yang tersebar, proses yang memakan waktu, serta risiko kesalahan input dapat membuat HR kesulitan mendapatkan insight yang akurat untuk pengambilan keputusan.

KantorKu HRIS membantu Anda mengubah data HR yang awalnya tersebar menjadi informasi yang lebih mudah dianalisis. Hal ini membuat proses memahami kondisi karyawan di perusahaan menjadi lebih cepat dan akurat.

Beberapa manfaat yang bisa Anda dapatkan antara lain:

• Data karyawan lebih terpusat: semua informasi SDM tersimpan dalam satu sistem sehingga lebih mudah diakses dan dianalisis.
• Monitoring absensi lebih akurat: kehadiran, cuti, dan keterlambatan tercatat otomatis tanpa input manual.
• Pengelolaan payroll lebih rapi: perhitungan gaji, tunjangan, dan komponen lainnya menjadi lebih konsisten dan minim error.
• Monitoring performa dan KPI lebih jelas: data kinerja karyawan bisa dipantau lebih terstruktur untuk kebutuhan evaluasi HR.
• Mendukung analisis HR lebih cepat: HR tidak perlu lagi mengumpulkan data dari banyak tempat sebelum melakukan analisis.

Dengan sistem yang sudah terintegrasi, Anda dapat lebih mudah melihat pola data karyawan untuk mendukung praktik people analytics di perusahaan.

Jika Anda mulai mempertimbangkan untuk beralih dari proses manual ke sistem HR yang lebih modern, KantorKu HRIS dapat membantu menyederhanakan pengelolaan SDM sekaligus mendukung kebutuhan analisis data HR di perusahaan Anda.

Mulai transformasi pengelolaan HR Anda sekarang dengan aplikasi HRIS yang lebih praktis, terintegrasi, dan siap membantu pengambilan keputusan berbasis data.

Book demo gratisKantorKu HRIS sekarang juga!

Referensi

How People Analytics Improves Employee Performance | MIT Sloan Management Review

2026 Global Human Capital Trends | Deloitte Insights

The Benefits of Employee Engagement | Gallup

What is predictive analytics? | IBM