Jurnal EK&BI, Volume 6, Nomor 1 Juni 202 3                                                                                                                       ISSN: 2620-7443 DOI 10.37600/ekbi.v6i1.799

## HR ANALYTICS MODELLING
Arsya Belina 1) , Jacelyn 2) , Mitha Veronica 3) , Princessa Tan Widiana 4) , Alden Nelson 5)
1-5 Fakultas Bisnis Dan Manajemen, Universitas Internasional Batam email: arsyabelina.tpi@gmail.com, jacelynnyeoo@gmail.com, mitavan12@gmail.com, Princessa20158@gmail.com, alden.nelson@uib.edu

## Abstract
HR  Analytics  Modeling  namely,  a  data  driven  approach  in  human  resource  management  that  uses analytical tools to collect, analyze, and interpret human resource data to improve decision-making within the  organization  to  optimize  strategic  decisions  related  to  human  resources  such  as  recruiting,  training and  development,  compensation  and  performance  management.  Data  collection  begins  with  collecting data  related  to  employees  and  human  resources,  including  data  on  employee  profiles,  compensation, performance, absenteeism, job satisfaction, and so on. The collected data is then analyzed using various data analysis techniques to gain useful insights and information. In this stage, the data is processed and linked to other data such as historical information, normal or average data.
Keyword : HR Analytics Modelling, Human Resources, Data Collection.

## 1. PENDAHULUAN
HR  Analytics  Modelling ialah  pendekatan yang  berbasis  data  dalam  manajemen  sumber daya  manusia  yang  menggunakan  alat  analitik untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi  data  sumber  daya  manusia untuk  meningkatkan  pengambilan  keputusan  di dalam organisasi. Dengan menggunakan teknologi  informasi  dan  alat  analitik,  analitik SDM dapat membantu organisasi untuk mengoptimalkan  keputusan-keputusan  strategis terkait  sumber  daya  manusia  seperti  perekrutan, pelatihan  dan  pengembangan,  kompensasi  dan manajemen kinerja [1][2], [3].
Melalui  analitik  SDM,  organisasi  dapat mengumpulkan  data  yang  berkaitan  dengan kinerja  karyawan,  kompetensi,  pengalaman kerja,  kepuasan  kerja,  absensi,  dan  informasi lainnya yang relevan dengan manajemen sumber daya  manusia.  Data  ini  kemudian  dapat dianalisis  untuk  mengidentifikasi  tren  dan  pola yang  mungkin  terjadi  dalam  organisasi  dan memberikan informasi berharga untuk meningkatkan strategi SDM [4], [5][6].
Dengan menggunakan analitik SDM, organisasi  ini  untuk  membuat  keputusan  yang lebih  efektif  dan  efisien  dalam  manajemen sumber  daya  manusia.  Contohnya,  organisasi dapat menggunakan data analitik untuk mengidentifikasi karyawan yang memiliki kinerja  tinggi  dan  memiliki  potensi  untuk
berkembang lebih jauh. Hal ini dapat membantu organisasi  untuk  mengembangkan  program pelatihan  dan  pengembangan  yang  tepat  untuk meningkatkan  kinerja  karyawan  tersebut  dan mempertahankan  mereka  di  dalam  organisasi. Selain  itu,  analitik  SDM  juga  dapat  membantu organisasi dalam memprediksi kebutuhan tenaga kerja  di  masa  depan,  mengidentifikasi  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  kerja  dan kinerja karyawan, serta meningkatkan efektivitas program  kompensasi  dan  manajemen  kinerja. Dalam  keseluruhan,  analitik  SDM  merupakan alat  yang  penting  dalam  manajemen  sumber daya  manusia  modern.  Dengan  menggunakan pendekatan  berbasis  data,  organisasi  dapat membuat  keputusan  yang  lebih  efektif  dan efisien  dalam  manajemen  sumber  daya  manusia dan  meningkatkan  kinerja  organisasi  secara keseluruhan.  Ada  beberapa  komponen  yang terlibat dalam HR Analytics, seperti:
1. Pengumpulan Data: HR Analytics dimulai  dengan  mengumpulkan  data  terkait karyawan  dan  sumber  daya  manusia,  termasuk data  tentang  profil  karyawan,  kompensasi, kinerja,  absensi,  kepuasan  kerja,  dan  lain sebagainya.
2. Analisis  Data:  Data  yang  terkumpul kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan berbagai  eknik  analisis  data  untuk  mendapatkan wawasan dan informasi yang bermanfaat. Dalam tahap  ini,  data  diolah  dan  dihubungkan  dengan
Jurnal EK&BI, Volume 6, Nomor 1 Juni 202 3                                                                                                                       ISSN: 2620-7443 DOI 10.37600/ekbi.v6i1.799
data  lain  seperti  informasi  historis,  data  norma atau rata-rata.
3. Identifikasi  Tren  dan  Pola:  Setelah  data dianalisis, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi  tren  atau  pola  yang  terkait dengan  sumber  daya  manusia  dan  kinerja karyawan.  Dalam  tahap  ini,  dapat  dilakukan analisis  prediktif  untuk  meramalkan  hasil  yang mungkin terjadi di masa depan.
4. Implementasi  Keputusan  Organisasi: Hasil  analisis  kemudian  diterapkan  pada keputusan organisasi untuk meningkatkan efisiensi  dan  efektivitas  pengambilan  keputusan terkait  sumber  daya  manusia.  HR  Analytics dapat  membantu  organisasi  dalam  mengambil keputusan  terkait  pengembangan  karyawan, kompensasi,  dan  manajemen  kinerja,  serta meningkatkan  kepuasan  kerja  dan  retensi karyawan.
Dengan mengikuti tahapan di atas, HR Analytics dapat membantu organisasi dalam mengoptimalkan  sumber  daya  manusia  dan mengambil  keputusan  yang  lebih  akurat  dan efektif.
Tujuan  analitik  sumber  daya  manusia  ialah untuk  memanfaatkan  data  dan  informasi  untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan sumber daya manusia dalam sebuah organisasi  atau  perusahaan.  Melalui  analitik sumber  daya  manusia,  perusahaan  dapat menganalisis  data  terkait  karyawan,  seperti performa  kerja,  absensi,  pengalaman  kerja, untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  baik dalam  mengelola  karyawan  serta  meningkatkan produktivitas perusahaan.
Beberapa tujuan khusus dari analitik sumber daya manusia antara lain:
1. Meningkatkan  efisiensi,  efektivitas rekrutmen serta seleksi karyawan.
2. Mengidentifikasi serta mengatasi masalah  karyawan  yang  mempengaruhi produktivitas dan kinerja.
3. Meningkatkan pengalaman
kerja karyawan  dengan  memahami  preferensi  dan kebutuhan mereka.
4. Meningkatkan keterlibatan, retensi karyawan  dengan  memahami  faktor-faktor yang  mempengaruhi  kepuasan  kerja  serta keinginan untuk bertahan di perusahaan.
5. Menyediakan  data  dan  informasi  yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan  strategis  dalam  mengelola  sumber daya  manusia  dan  mencapai  tujuan  bisnis perusahaan.
Manfaat penelitian HR Analytics
Modelling yang signifikan, antara lain:
1. Meningkatkan  efisiensi  HR:  Dengan menggunakan HR  Analytics  Modelling , perusahaan  dapat  memperoleh  informasi yang  lebih  baik  tentang  kinerja  karyawan, kehadiran, serta keterlibatan, sehingga memungkinkan  perusahaan  untuk  membuat keputusan yang lebih baik dalam pengelolaan sumber daya manusia mereka.
2. Meningkatkan kualitas rekrutmen: Dengan  menganalisis  data  HR,  perusahaan dapat memperoleh wawasan tentang kandidat yang  memiliki  kemungkinan  lebih  tinggi untuk berhasil dalam posisi tertentu, sehingga dapat  memilih  kandidat  yang  tepat  dan meningkatkan kualitas rekrutmen mereka.
3. Menyediakan  wawasan  strategis: HR
Analytics Modelling dapat membantu perusahaan  untuk  memperoleh  wawasan strategis  tentang  karyawan  mereka,  seperti kinerja mereka, keahlian, dan kecenderungan mereka.  Informasi ini dapat digunakan untuk mengembangkan  program  pengembangan karir  serta  pelatihan  yang  sesuai  untuk karyawan.
4. Mengidentifikasi  masalah  karyawan:
Dengan  menganalisis  data  HR,  perusahaan dapat  mengidentifikasi  masalah  karyawan yang mungkin mempengaruhi kinerja mereka.  Hal  ini  memungkinkan  perusahaan untuk  mengambil  tindakan  yang  tepat  untuk membantu  karyawan  memperbaiki  kinerja mereka.
5. Memperbaiki  pengambilan  keputusan:
Dengan menggunakan HR Analytics
Modelling,  perusahaan  dapat  memperoleh informasi  yang  lebih  akurat  dan  terperinci tentang karyawan mereka. Hal ini memungkinkan  perusahaan  untuk  membuat keputusan  yang  lebih  baik  dalam  hal pengembangan  karyawan,  promosi,  serta pengelolaan kinerja.
6. Menyediakan  pengukuran  kinerja  yang objektif: HR  Analytics  Modelling dapat
Jurnal EK&BI, Volume 6, Nomor 1 Juni 202 3                                                                                                                       ISSN: 2620-7443 DOI 10.37600/ekbi.v6i1.799
membantu  perusahaan  untuk  memperoleh pengukuran kinerja yang objektif, berdasarkan  data  dan  bukan  opini  subjektif. Ini  dapat  membantu  perusahaan  dalam menilai  kinerja  karyawan  secara  lebih  adil dan akurat.
Dengan memanfaatkan HR Analytics Modelling,  perusahaan  dapat  memperoleh manfaat yang signifikan dalam hal pengelolaan sumber daya manusia, pengambilan keputusan,
serta pengembangan karyawan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kualitatif. Jenis penelitian kualifatif ini termasuk dalam  penelitian  deskriptif  kualitatif.  Tujuan dari  penelitian  ini  ialah  untuk  mengungkapkan fakta,  fenomena,  variabel  dan  keadaan  yang terjadi  pada  saat  penelitiannya  berlanjut  dan menunjukkan apa adanya sesuai dengan faktanya.  Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan obyek yang ilmiah. Obyek yang berkembang apa adanya  ataupun  tidak  dimanipulasi  merupakan pengertian dari obyek yang ilmiah [7].
Jenis  dan  sumber  data  dalam  penelitian  ini ada 2, yaitu :
1. Data primer Data  primer  adalah  jenis  data  yang diperoleh  oleh  peneliti  secara  langsung melalui  pengamatan  dan  wawancara  dengan sumber utama dari penelitian. Data primer ini dapat  berupa  data  kualitatif  atau  kuantitatif, tergantung  pada  jenis  penelitian  yang dilakukan.  Pengumpulan  data  primer  dapat dilakukan  dengan  berbagai  metode  seperti observasi  langsung,  wawancara,  kuesioner, dan  lain  sebagainya.  Keuntungan  dari pengumpulan  data  primer  adalah  peneliti dapat  memperoleh  data  yang  spesifik  dan relevan  dengan  tujuan  penelitian,  serta memperoleh kontrol penuh atas pengumpulan dan analisis data [7].
2. Data sekunder
Data  sekunder  ialah  data  yang  telah dikumpulkan  sebelumnya  oleh  pihak  lain atau  organisasi  untuk  tujuan  tertentu,  dan dapat  digunakan  kembali  untuk  keperluan penelitian  atau  analisis  yang  berbeda.  Data sekunder  dapat  diperoleh  dari  berbagai sumber seperti publikasi, laporan pemerintah,
basis data, dan arsip organisasi atau institusi. Data  sekunder  dapat  berupa  data  kualitatif maupun kuantitatif [7].
Metode  pengambilan  data  adalah  teknik atau  cara  yang  digunakan  oleh  peneliti  untuk mengumpulkan  data  yang  diperlukan  dalam suatu penelitian. Pemilihan metode pengambilan data  tergantung  pada  jenis  data  yang  ingin dikumpulkan,  tujuan  penelitian,  sumber  data, dan  lingkungan  penelitian.  Berikut  beberapa metode pengambilan data yang umum digunakan dalam penelitian:
1. Observasi Observasi  ialah  salah  satu  metode pengumpulan  data  primer  yang  dilakukan dengan  cara  mengamati  secara  langsung fenomena  atau  perilaku  yang  diamati  dalam lingkungan  alami  atau  situasi  yang  sesuai dengan  topik  penelitian.  Observasi  dapat dilakukan  dengan  partisipasi  atau  tanpa partisipasi  peneliti  dalam  situasi  yang diamati.  Observasi  merupakan  metode  yang cukup fleksibel dan memberikan kesempatan bagi  peneliti  untuk  memperoleh  data  yang valid  dan  akurat  tentang  perilaku  atau fenomena  yang  diamati  secara  langsung. Selain  itu,  observasi  juga  memungkinkan peneliti  untuk  memperoleh  data  yang  sulit diungkapkan oleh responden melalui wawancara atau kuesioner [8]. 2. Kuesioner Kuesioner merupakan aktivitas pengumpulan data melalui pemberian sebuah kertas  yang  berisi  pertanyaan  untuk  dijawab responden. Pertanyaan yang diberikan peneliti kepada responden merupakan pertanyaan untuk menjawab dan memperoleh hal-hal yang diperlukan dalam penelitian ini. Sebelum kuesioner diberikan kepada responden,  peneliti  telah  melakukan  uji terlebih  dahulu  agar  dapat  mengetahui pertanyaan-pertanyaan tersebut dapat
dijadikan  perumusan  yang valid dalam penelitian ini [8].
3. Wawancara
Wawancara  adalah  salah  satu  metode pengumpulan  data  primer  yang  dilakukan dengan  cara  bertanya  langsung  kepada responden.  Wawancara  dapat  dilakukan secara  tatap  muka,  telepon,  atau  video
Jurnal EK&BI, Volume 6, Nomor 1 Juni 202 3                                                                                                                       ISSN: 2620-7443 DOI 10.37600/ekbi.v6i1.799
conference,  tergantung  pada  jenis  penelitian dan  ketersediaan  responden.  Wawancara merupakan salah satu metode yang fleksibel, karena peneliti dapat menyesuaikan pertanyaan  dengan  latar  belakang  dan karakteristik responden.
Selain itu, wawancara  juga  memungkinkan  peneliti untuk  memperoleh  informasi  yang  lebih mendalam dan detail tentang pandangan, sikap,  atau  pengalaman  responden  terkait topik penelitian [8].
Teknik  analisis  data  adalah  suatu metode  atau  prosedur  yang  digunakan  untuk menganalisis  data  yang  telah  dikumpulkan dalam penelitian atau studi. Teknik analisis data dapat  digunakan  pada  data  kualitatif  maupun kuantitatif,  tergantung  pada  jenis  data  yang dikumpulkan  dan  tujuan  penelitian. Pemilihan teknik  analisis  data  yang  tepat  tergantung  pada jenis  data  yang  dikumpulkan,  tujuan  penelitian, dan  pertanyaan  penelitian  yang  ingin  dijawab. Penting  bagi  peneliti  untuk  memilih  teknik analisis  data  yang  tepat  dan  memahami  cara menerapkan  teknik  tersebut  dengan  benar  untuk memastikan  hasil  analisis  yang  akurat  dan  valid [9].
Menurut  Miles  dan  Hubermen,  teknik analisis data terdiri dari tiga tahap, yaitu reduksi data,  penyajian  data  dan  penarikan  kesimpulan dan verifikasi.
1. Tahap reduksi
Sebelum  memasuki  tahap  reduksi, peneliti  telah  melakukan  pengumpulan  data terlebih  dahulu.  Pada  tahap  pengumpulan data  tersebut,  peneliti  melakukan  observasi, pembagian  kuesioner  dan  juga  wawancara. Tahap reduksi merupakan tahap merangkum, memilih  hal  pokok  dan  memfokuskan  pada hal  yang  penting  saat  pengambilan  data  di lokasi  penelitian.  Data  yang  diperoleh  dalam penelitian  cukup  banyak,  maka  pada  tahap reduksi  harus  dilakukan  secara  teliti  agar tidak  terjadi  kesalahan  dalam  pengumpulan data.  Pada  tahap  reduksi  juga  terdapat pengkodean  data,  analisa  data,  pembuatan catatan dan penyimpanan data. Tahap reduksi juga membuat data lebih tersistematis [10].
2. Penyajian data
Penyajian  data  merupakan  sekumpulan informasi  yang  memberi  gambaran  data
secara  menyeluruh  dan  memungkinkan adanya penarikan kesimpulan. Pada tahap ini, peneliti menyusun data sehingga membentuk informasi  yang  dapat  memiliki  makna tertentu [10].
3. Penarikan Kesimpulan & Verifikasi Penarikan  kesimpulan  dan  verifikasi adalah  bagian  penting  dari  proses  penelitian yang  dilakukan  setelah  data  telah  terkumpul dan  dianalisis.  Kedua  proses  ini  sangat penting  dalam  penelitian  karena  penarikan kesimpulan yang  salah  atau tidak tepat dapat menghasilkan  kesalahan  dalam  pengambilan keputusan.  Verifikasi  juga  penting  karena dapat  membantu  dalam  menegakkan  hasil penelitian dan meningkatkan kredibilitas dari penelitian itu sendiri [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
HR  analytics  atau  analisis  sumber  daya manusia merupakan sebuah alat yang digunakan untuk memahami setiap karyawan dan organisasi  dengan  tujuan  untuk  melihat  apakah berjalan  dengan  sempurna  atau  Fungsi  dari  HR analitik  sendiri  ialah  untuk  membantu  sebuah organisasi untuk meningkatkan sebuah pengambilan  keputusan  untuk  menyelasaikan masalah  yang  ada  pada  sumber  daya  manusia. Berikut  ini  sebuah  model  yang  dikembangkan secara konseptual:
Tiga  tempat  evaluasi  yang  harus  dilalui oleh  HR  analitik  ialah  enabler,  aplikasi  dan value  driver  yang  fungsinya  digunakan  untuk menentukan agenda penelitian untuk pengembangan  potensial  di  lapangan  untuk tahun  yang  akan  datang.  Kemajuan  dalam  hal teknologi dan kemampuan analitik yang mendukung dapat memanfaatkan sebuah organisasi dalam hal berbisnis secara integrasi.
Jurnal EK&BI, Volume 6, Nomor 1 Juni 202 3                                                                                                                       ISSN: 2620-7443

## DOI 10.37600/ekbi.v6i1.799
Analisis SDM sejauh ini telah dikombinasikan  dan  juga  telah  fokus  pada persepsi,  keterampilan  dan  kemampuan  tetap saja  HR  analitik  saat  ini  masih  terus mengembangkan dirinya untuk lebih selaras dan juga lebih sinkron.
4. KESIMPULAN Analitik SDM yang melibatkan perkumpulan  data  dan  melibatkan  berbagai perkumpulan data dan organisasi untuk meningkatkan  setiap  keputusan  yang  di  ambil untuk  tujuan  Bersama.  Artikel  ini  berkontribusi pada  setiap  aspek  seperti  aspek  analitik  SDM, agar  setiap  organisasi  dapat  terus  maju  dan berkembang  sebuah  analitik  SDM  harus  ada bagi para pelaku bisnis dan usaha.
Agar  sebuah  organisasi  dapat  dikatakan berhasil  dalam  hal  analitik  SDM  nya,  tentu  saja harus  di  sertai  dengan  yang  namanya  motivasi. Dengan  cara terus memberikan motivasi  kepada karyawan, tentunya akan memberikan hasil yang maksimal  dalam  menghasilkan  sebuah  hasil yang optimal dalam memajukan sebuah organisasi.

## 5. REFERENSI
[1] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best
Administrative  Staff  Using  Elimination Et Choix Traduisant La Realite
(ELECTRE)  Method,”  in Journal  of
Physics:  Conference  Series ,  2021,  vol. 1933, no. 1, p. 12068.
[2] S.  Sirait  and  K.  Sinaga,  “Effective BUMDes  Management  Strategies  to
Improve  Village  Economy  in  Naga
Dolok Village,  Simalungun Regency,” J. Mantik ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  2218–2224, 2020.
[3] B.  Nathania,  S.  Sirait,  and  A.  T.  Purba,
“Village Economic Revitalization Through Technology-Based OVOP
Approach,” Econ.  Dev.  Anal.  J. ,  vol.  11, no. 4, pp. 405–414, 2022.
[4] S. Sirait and K. Sinaga, “Analisis Strategi Pemasaran  Terhadap  Minat  Nasabah
Pada  Perbankan  Di  Pematangsiantar,” J. Ekon.  dan  Bisnis ,  vol.  3,  no.  1,  p.  248,
2020, doi: 10.37600/ekbi.v3i1.126.
[5] S.  Sirait  and  C.  Calen,  “PENGARUH
KUALITAS PELAYANAN
(DISTRIBUTIVE JUSTICE, PROCEDURAL JUSTICE, INTERNATIONAL JUSTICE) TERHADAP KEPUASAN NASABAH,” J.  Ekon.  dan  Bisnis ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 449–459, 2021. [6] S. Sirait, “MOTIVASI  SEBAGAI

## FAKTOR  PENINGKATAN  KINERJA
KEPOLISIAN,” J. Ekon. dan Bisnis , vol.
2, no. 1, pp. 167–177, 2019.
[7] H.  Ahyar et  al. , Buku  Metode  Penelitian Kualitatif  &  Kuantitatif ,  no.  March. 2020.
[8] L.  S.  Asipi,  U.  Rosalina,  and  D. Nopiyadi,  “The  Analysis  of  Reading Habits  Using  Miles  and  Huberman Interactive  Model  to  Empower  Students’ Literacy  at  IPB  Cirebon,” Int.  J.  Educ. Humanit. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  117–125,
2022, doi: 10.58557/ijeh.v2i3.98.
[9] V.  Fernandez  and  E.  Gallardo-Gallardo, “Tackling the HR digitalization challenge: key factors and barriers to HR analytics  adoption,” Compet.  Rev. ,  vol. 31,  no.  1,  pp.  162–187,  2021,  doi: 10.1108/CR-12-2019-0163.
[10] M.  A.  Thalib,  “Pelatihan  Analisis  Data Model Miles Dan Huberman Untuk Riset Akuntansi Budaya,” Madani J. Pengabdi.  Ilm. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–33,
2022, doi: 10.30603/md.v5i1.2581.