5 Contoh Penerapan Data Science dalam Sumber Daya Manusia (SDM)
Data Science sebagai ilmu yang bertugas mengekstrak sebuah wawasan atau insight dari sebuah data telah berhasil memberi manfaat dibanyak divisi, entah itu pemasaran, keuangan bahkan dapat pula di SDM. Data Science dapat digunakan untuk memahami dan menganalisis struktur perusahaan dan tenaga kerja. Data Science disini dapat sangat berguna untuk mengetahui bagaimana organisasi menemukan, merekrut, mempertahankan karyawan, hingga analisis data SDM lainnya, dan ini semua merupakan aktivitas operasional bisnis yang sangat penting. Oleh karena itu, pada kesempatan kali ini kita akan mengulas penerapan atau aplikasi Data Science dalam SDM.
Bagaimana Cara Praktisi Data Menggunakan Data Science di SDM?
Mempekerjakan seorang spesialis mungkin tampak sebagai tugas yang mudah bagi mereka yang belum pernah terlibat dalam semua tahap akuisisi bakat mulai dari mencari kandidat yang cocok hingga menandatangani kontrak. Faktanya, masalah ini memakan waktu dan biaya yang signifikan alias membutuhkan banyak sumber daya perusahaan.
Terlepas dari itu, manajer Sumber Daya Manusia atau disebut Human Resource (HR) adalah orang-orang yang bertanggung jawab atas seluruh proses perekrutan; manajer perekrutan mengembangkan rencana yang akan membantu seluruh departemen menghubungi banyak kandidat yang membutuhkan pekerjaan (job) dengan nyaman dan memastikan lingkungan yang ramah dan perspektif yang akan mendorong kandidat ini untuk menjadi bagian dari tim untuk waktu yang lama.
Dengan demikian, manajer Human Resource atau Data Scientist memerlukan Data Science untuk dapat memantau dan menyusun data yang dikumpulkan, menganalisis kumpulan data yang tepat, lalu memberikan hasil analitik dengan menghasilkan grafik dan bagan berwarna yang menjelaskan nilai dan makna data ataupun hasil-hasil dari model Machine Learning.
Contoh Penerapan Data Science di Human Resource
Berikut contoh penerapan Data Science di Human Resource!
1. Mendapatkan Wawasan
Data Science dapat digunakan untuk mengumpulkan, memproses, dan berbagi informasi tentang keterampilan dan pengalaman kandidat. Data ini dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti jaringan media sosial, berbagai forum, dan komunitas online. Algoritma canggih berbasis data dapat secara akurat menganalisis informasi agregat untuk mengubahnya menjadi wawasan berharga terkait profesionalisme dan preferensi kandidat tertentu.
2. Analisis dan Perencanaan Tenaga Kerja
Analisis tenaga kerja perusahaan yang akurat dengan memanfaatkan Data Science memungkinkan manajemen SDM untuk lebih memahami kebutuhan utama perusahaan dan memantau metrik utama secara efektif. Karena dengan tepat memahami kualitas kandidat mana yang paling berharga untuk tujuan perusahaan, spesialis SDM dapat dengan cepat menemukan dan mempekerjakan profesional yang nyaman dan secara langsung berdampak pada kesuksesan perusahaan secara keseluruhan.
3. Perekrutan Karyawan
Proses perekrutannya melelahkan dan mahal. Dari meninjau resume, mewawancarai, dan melatih karyawan baru, merekrut karyawan baru dapat menimbulkan biaya besar bagi organisasi di luar gaji karyawan baru. Namun, biaya ini umumnya sepadan agar tidak membuat keputusan yang salah dan malah dapat menghabiskan lebih banyak uang jika karyawan tersebut harus dilepaskan dan prosesnya diulang lagi. Tidak hanya biaya perekrutan yang harus dikeluarkan untuk kedua kalinya, tetapi produksi yang hilang dan waktu yang diperlukan karyawan baru nantinya untuk menyesuaikan diri. Oleh karena itu, banyak perusahaan yang melirik deep learning untuk memberikan solusi dalam mengurangi biaya perekrutan karyawan dan meningkatkan kualitas karyawan yang direkrut.
Dari 2014 hingga 2018, tim di Amazon membangun sistem untuk meninjau resume pelamar dalam upaya merampingkan proses perekrutan talenta terbaik. Untuk melatih algoritme mereka, tim menyusun kumpulan data pelatihan menggunakan resume yang dikirimkan ke organisasi selama sepuluh tahun sebelumnya.
Amazon berharap bahwa sistem ini akan secara drastis mengurangi waktu yang diperlukan untuk mengidentifikasi talenta terbaik dari kumpulan pelamar dengan secara otomatis mengidentifikasi x jumlah pelamar teratas. Namun, mereka kemudian menemukan bahwa sistem tersebut mendukung pelamar laki-laki daripada perempuan. Hal ini disebabkan lebih banyak pencari kerja pria daripada wanita yang mengirimkan resume ke Amazon sehingga menciptakan kumpulan data yang bias dan miring. Dengan demikian, perlu kehati-hatian dalam menyusun kumpulan data untuk pelatihan, misalnya mengabaikan fitur-fitur tertentu seperti nama, jenis kelamin, dan ras sehingga tidak bias.
Salah satu tanggung jawab utama seorang manajer SDM adalah mengatur manajemen kinerja dan lingkungan umum dalam perusahaan. Indikator utama manajemen kinerja yang sukses adalah kepemimpinan, umpan balik, kerja tim, hubungan internal dan sebagainya. Perangkat lunak manajemen kinerja yang dikembangkan secara khusus dipanggil untuk memfasilitasi pekerjaan ini. Umumnya dalam perusahaan besar dapat menghasilkan data yang sangat besar (big data) setiap hari, dan ini perlu diubah menjadi wawasan yang berharga. Wawasan ini menjelaskan kinerja dan dapat membantu meningkatkan indikator kinerja.
5. Penilaian Risiko Penerbangan
Data Science juga dapat digunakan untuk mendefinisikan apa yang disebut skor Risiko Penerbangan. Skor ini mencerminkan kemungkinan karyawan untuk berhenti. Cara kerjanya adalah model Machine Learning dilatih khusus menggunakan data karyawan dalam sistem SDM untuk menyoroti karyawan yang berisiko keluar dari perusahaan. Kemudian ini dapat memungkinkan para manajer untuk bertindak atas risiko retensi sebelum mereka memberikan surat pengunduran diri yang mungkin menjadi tantangan tersendiri bagi perusahaan mencari pengganti dalam waktu singkat. Dan yang lebih penting, ini membantu menemukan pola gesekan umum dan mengubah praktik retensi menjadi lebih baik.
Kesimpulan
Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan divisi penting dalam sebuah perusahaan, divisi inilah yang mengatur segala sesuatu terkait mengelola manusia, mulai dari perekrutan, manajemen kinerja hingga pemberhentian. Data Science dapat terapkan dalam bidang SDM ini, Data yang kita miliki dapat diolah untuk membantu pengambilan keputusan ataupun strategi dalam proses bisnis perusahaan. Pada ulasan di atas kita sudah membahas contoh penerapan Data Science dalam Human Resource seperti mendapatkan wawasan, analisis dan perencanaan tenaga kerja, perekrutan karyawan, manajemen kinerja hingga penilaian risiko penerbangan.
Data Science telah menunjukkan peranan yang signifikan dalam divisi SDM dan ini juga berlaku bagi divisi lainnya, entah itu produksi, pemasaran, keuangan dan sebagainya. Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data hingga #JadiTalentaData handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!
Baca Juga : Tips Menjadi Data Scientist di Gojek dan Bocoran Skillset!