Kunci keberhasilan bisnis saat ini yaitu pada pengambilan keputusan yang tepat. Tidak hanya sumber daya manusia (SDM) yang mengandalkan insting untuk membentuk strategi, pengambilan keputusan bisa menggunakan analisis data. Analisis data dapat memberdayakan profesional HR untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Walaupun Anda manajer SDM, analis pemula, atau sekadar ingin tahu tentang titik temu antara data dan SDM, artikel ini akan membuka potensi analisis data dalam mengubah cara kita mendekati pengambilan keputusan SDM.

Apa itu Analisis Data di HR?

Analisis data di HR merupakan analisis data mengacu pada proses pengumpulan, analisis, dan interpretasi data HR yang relevan untuk mendapatkan menginformasikan pengambilan keputusan. Dengan memanfaatkan data dari berbagai sumber, seperti catatan karyawan, matrik kinerja, survei dan data rekrutmen, profesional HR dapat mengungkap pola, tren, dan korelasi yang memberikan wawasan berharga mengenai dinamika tenaga kerja, perilaku karyawan, dan kinerja organisasi.

Mengapa Analisis Data Penting untuk Pengambilan Keputusan SDM?

Dengan menggunakan analisis data, maka profesional HR akan memiliki kesempatan untuk membuat keputusan berdasarkan bukti yang terdapat di lapangan. Melalui analisis data, tim SDM akan mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, dan area yang perlu ditingkatkan dalam manajemen bakat, rekrutmen, keterlibatan karyawan, dan banyak lagi.

Manfaat Menggunakan Analisis Data

Dengan memanfaatkan kekuatan analisis data, profesional HR dapat:

1. Dapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang tenaga kerjadan identifikasi pola dan tren yang mungkin memengaruhi produktivitas, keterlibatan, dan retensi.
2. Tingkatkan inisiatif keterlibatan karyawan dengan mengidentifikasi pendorong kepuasan, mengukur sentimen, dan menyesuaikan intervensi untuk meningkatkan pengalaman karyawan secara keseluruhan.
3. Identifikasi kesenjangan keterampilan dan kebutuhan pelatihan, memungkinkan program pembelajaran dan pengembangan yang ditargetkan dan selaras dengan tujuan organisasi.
4. Memantau dan mengukur dampak inisiatif dan intervensi SDM, memungkinkan perbaikan berkelanjutan dan koreksi bila diperlukan.

Mari kita pahami beberapa alasan utama mengapa analisis data menjadi sangat diperlukan dalam bidang SDM:

1. Mengukur Efektivitas SDM

Analisis data memberi para profesional HR sarana untuk mengukur dampak dan efektivitas SDM. Dengan melacak matriks HR utama, seperti biaya rekrutmen per karyawan, ROI pelatihan, atau skor kepuasan karyawan, tim HR dapat mengevaluasi keberhasilan program mereka dan membuat penyesuaian berdasarkan data untuk terus meningkatkan praktik HR.

2. Mengukur Kinerja Karyawan

Profesional HR biasanya akan mengukur dan memantau tingkat keterlibatan dan kinerja para karyawan, serta mengidentifikasikan faktor apa saja yang mendorong kepuasanuntuk meningkatkan kinerja karyawan. Dengan memahami apa saja yang memotivasi kinerja karyawan makan dapat menumbuhkan lingkungan kerja yang positif dan dan nyaman.

3. Pembelajaran dan Pengembangan

BProfesional HR akan membantu dalam mengidentifikasi keterampilan, pelatihan, dan merancang program pembelajaran bertarget. Dengan menyesuaikan inisiatif pengembangan berdasarkan wawasan data, tim SDM dapat meningkatkan keterampilan karyawan, meningkatkan keterlibatan, dan mendorong inovasi dalam organisasi.

4. Pengambilan Keputusan Strategis:

Analisis data akan membekali profesional HR dengan kemampuan untuk membuat keputusan strategis berdasarkan bukti obyektif. Tim SDM dapat mengidentifikasi tren, pola, dan korelasi yang memengaruhi dinamika tenaga kerja, sehingga memungkinkan mereka secara proaktif mengatasi tantangan dan memanfaatkan peluang.

Alat dan Teknik Pengumpulan Data SDM

Dalam pengumpulan data, perlu diperhatikan beberapa teknik berikut:

1. Survei

Survei sebaiknya dilakukan secara online, bentuk survei yang dilakukan bisa berupa kuesioner berbasis web atau survei email untuk pengumpulan data SDM. Survei dapat disesuaikan berdasarkan topik tertentu, pertanyaan pilihan ganda, skala penilaian, atau pertanyaan terbuka untuk mengumpulkan masukan kualitatif.

2. Sistem Catatan Karyawan

Suatu perusahaan biasanya memiliki sistem catatan karyawan yang dianggap data SDM penting, seperti demografi karyawan, riwayat pekerjaan, catatan pelatihan, dan evaluasi kinerja. Sistem ini menyederhanakan pengumpulan data dan menyediakan penyimpanan terpusat untuk data SDM, sehingga mudah diakses untuk analisis dan pelaporan.

3. Wawancara:

Wawancara bisa dilakukan secara individu atau kelompok, hal ini bertujuan untuk memberikan kesempatan bagi profesional HR untuk melakukan percakapan mendalam dengan karyawan. Wawancara memberikan wawasan kualitatif dan memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam tentang pemikiran, pengalaman, dan perspektif karyawan.

4. Grup Fokus

Group ini terdiri dari beberapa kelompok kecil yang bertujuan untuk mendiskusikan topik atau isu tertentu. Interaktif ini mendorong peserta untuk berbagi pengalaman, pendapat, dan saran.

Pentingnya Menafsirkan Data SDM Secara Akurat

Menafsirkan data SDM secara akurat akan memahami kondisi tenaga kerja Anda saat ini dan membuat keputusan strategis. Inilah mengapa mengapa penafsiran data SDm harus dilakukan secara akurat, karena:

1. Mengidentifikasi Tren dan Pola:

Dengan menganalisis data historis dan matriks tenaga kerja membuat profesional HR dapat mengungkap korelasi dan tren yang muncul, sehingga akan memanfaatkan peluang yang ada dan mengatasi potensi permasalahan.

2. Menginformasikan dalam Pengambilan Keputusan

Dengan pengambilan keputusan yang tepat membuat data SDM menjadi akurat. Hal ini berguna sebagai menerapkan program pengembangan karyawan, strategi manajemen talenta, atau mengatasi tantangan organisasi.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif membantu perusahaan akan tetap menjadi yang terdepan dan membuat keputusan proaktif untuk mengoptimalkan strategi manajemen talenta karyawan. Analisis ini mencakup memperkirakan tingkat pergantian karyawan, dan kebutuhan pelatihan.

Ingat, dalam pengambilan keputusan SDM dan peningkatan kinerja terletak pada kekuatan analisis data. Jangan lewatkan kesempatan luar biasa ini untuk menjadi spesialis analisis data di bidang SDM. Hubungi 0896-5331-2998 untuk memulai pembelajaran mengenai analisis data yang akan meningkatkan karir Anda di masa depan.

The post Mengoptimalkan Proses HR dengan Data Analytics appeared first on Kursus Matlab, E-Learning Moodle, Digital Marketing - Programming Depok.

Apa itu data analytic?

Sebelum kita melangkah lebih jauh dalam mempelajari data analytic, ada baiknya kita pahami dulu apa itu data analytic. Analitika data atau data analytic adalah proses dari menganalisa data untuk menemukan tren dan menjawab pertanyaan

Ada 5 jenis data analytics:

• Descriptive
• Diagnostic
• Predictive
• Prescriptive
• Cognitive

Mengapa Analitika Data Penting?

Analitika data melibatkan pemahaman, pengolahan, dan interpretasi data guna mendapatkan wawasan yang berharga. Dengan informasi tersebut, perusahaan bisa mengambil keputusan berdasarkan bukti yang kuat, mengidentifikasi peluang bisnis baru, meningkatkan efisiensi operasional, serta masih banyak lagi. Pekerjaan di bidang analitika data, seperti analis data, ilmuwan data, dan arsitek data, menjadi semakin dibutuhkan di berbagai sektor saat ini.

Peran dalam data

Ada banyak peran berbeda dalam data analytics antara lain :

• Business Analyst
• Data Analyst
• Data Engineer
• Data Scientist
• Database administrator

Business Analyst
Seorang Business Analyst memecahkan masalah perusahaan saat ini atau masa depan, seringkali menerapkan teknologi sebagai bagian dari solusi. Peran tersebut berfokus erat pada proyek atau tantangan tertentu.

Data Analyst
Seorang Data Analyst, seperti namanya, biasanya bekerja secara eksklusif dengan data. Mereka menggunakan alat untuk mencari tahu bagaimana data bisa dimanfaatkan untuk membantu bisnis mencapai tujuan mereka.

Seorang Data Analyst dapat:

• Mengumpulkan dan menginterpretasikan data
• Menganalisadan melaporkan hasilnya kepada berbagai pemangku kepentingan
• Mengidentifikasi pola dan tren dalam kumpulan data
• Menentukan proses pengumpulan dan analisis data baru.

Apa perbedaan antara Data Analyst dan Business Analyst?

• Pertama, 2 profesi tersebut bekerja disisi berbeda dari sistem TI.
  Seorang Business Analyst mendesain dan mengimplementasikan sistem.
  Seorang Data Analyst menginterpretasikan data yang dikumpulkan sistem
• Kedua, mereka bekerja dengan cara yang berbeda, dengan yang satu lebih kolaboratif dan yang lainnya lebih mandiri.
  • Business Analyst bekerja secara kolaboratif dengan manajer dan departemen lain, khususnya TI.
  • Data Analyst lebih cenderung bekerja secara mandiri.
  • Data Analyst dan Business Analyst mengumpulkan informasi dari berbagai sumber.
  • Data Analyst memecahkan masalah menggunakan informasi yang dikumpulkan oleh sistem.
  • Business Analyst memecahkan masalah menggunakan informasi yang dikumpulkan dari input atau umpan balik manusia.

Data Engineer
Seorang Data Engineer bekerja di seluruh arsitektur, desain, pengembangan dan deployment data warehouse dan sistem business intelligence. Data Engineer mengembangkan, membangun, memelihara, dan memantau basis data dan sistem pemrosesan, menyiapkan data untuk penggunaan analitis atau operasional.

Apa perbedaan antara seorang Data Engineer dan seorang Data Analyst ?
seorang insinyur data bertanggung jawab untuk mengembangkan platform yang dapat dikerjakan oleh para data analyst, seorang data analyst berfokus pada mengambil tindakan yang memengaruhi ruang lingkup perusahaan saat ini.

Data Scientist
Data Scientist bertanggung jawab untuk menemukan insight yang dapat ditindaklanjuti di masa mendatang dari data yang ada dan membantu perusahaan membuat keputusan berdasarkan data. Misalnya, mereka mungkin perlu mengidentifikasi masalah analisis data yang menawarkan peluang terbesar bagi perusahaan.

Database administrator
Database administrator data bertanggung jawab untuk mengarahkan atau melakukan aktivitas untuk membantu memelihara lingkungan basis data. Mereka memastikan database berjalan efisien dan data tersedia untuk pengguna resmi.

Alat analisis data

Di era 2,5 triliun byte [itu 2.500.000 terabyte]dari data yang dihasilkan setiap hari, data memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan untuk operasi bisnis.”
Bagaimana kita bisa menangani begitu banyak data? Berikut ini beberapa tools atau alat yang bisa digunakan untuk analisa data yaitu :

• Spreadsheets : Excel,Google Lembar,ZohoSheet, dan LibreOffice Calc.
• Data science : Python,NodeJS, Ruby, PHP, Golang, dan Java.
• Data science : R,MATLAB, Python, Golang, SAS, dan Karat.
• Data visualisation : Power BI,Tableau Desktop, Qlik Sense, Looker, dan Sisense.

Masing-masing tools punya kelebihan dan kekurangan masing-masing. Silahkan teman-teman pilih yang mana aja, disesuaikan dengan skill yang dimiliki.

Memilih Kursus yang Tepat

Wow keren juga ya dari data analytic aja bisa ada beberapa profesi yang bisa jadi profesi yang menghasilkan, dan sepertinya kedepan data analytic ini jadi sebuah kebutuhan bagi perusahaan, UMKM, pemerintah dan lainya. Otomatis profesi data analytic kedepannya bakalan banyak dicari sehingga sudah saatnya teman-teman berinvestasi dengan mengambil training data analytics ini. Pilihlah tempat pelatihan data analytics yang berkualitas dan profesional. Sebelum mendaftar ke salah satu kursus tempat kursus, pertimbangkanlah hal-hal berikut:

Kurikulum: Pastikan kursus menawarkan materi yang sesuai dengan kebutuhan Anda dan mencakup topik yang ingin Anda pelajari.

• Pengajar: Cari tahu latar belakang dan pengalaman pengajar untuk memastikan kualitas pengajaran.
• Mode Pembelajaran: Pertimbangkan apakah kursus tersebut diselenggarakan secara online, offline, atau campuran, sesuai dengan preferensi Anda.
• Sertifikasi: Beberapa kursus menawarkan sertifikat yang dapat meningkatkan kredibilitas Anda di pasar kerja.

Dengan berbagai pilihan kursus data analytis, teman-teman bisa memilih program pelatihan yang paling sesuai dengan tujuan karir dan pembelajaran temen-temen.. Mengembangkan keterampilan dalam analitika data adalah investasi berharga yang dapat membuka peluang baru di dunia profesional. Jadi saatnya anda naik kelas dengan upgrade skill dan kemampuan agar bisa terus bersaing.

Materi Kursus data Analytics pada umumnya

• Apa arti analitik data
• Jenis analitik data
• Menyiapkan dan memodelkan data
• Datavisualisasi
• Analisis data dan manajemen
• Karir dan analitik data.

The post Kursus Data Analytics appeared first on Kursus Matlab, E-Learning Moodle, Digital Marketing - Programming Depok.

Juma’at tanggal 11 Agustus 2023 jam 13.00 – 17.00 telah diselenggarakan Pelatihan Data Analytic di Hotel Santika Slipi Jl. K.S. Tubun No.7, RT.1/RW.7, Slipi, Kec. Palmerah, Kota Jakarta Barat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11410. Training Data Analytic ini hasil kerjasama antara Bank BRI dengan Duta Bangsa dan kami ditunjuk sebagai profesional trainer.

Mengadirkan trainer yang sudah berpengalaman di dunia kampus dan sekaligus sebagai praktisi dalam beberapa materi seperti Matlab, Data Analytic, Data Science Mr. Indra Hermawan, M.Kom. Hampir 10 tahun menggeluti dunia Matlab dan sejenisnya sehingga sangat pas sekali buat mengajar materi Data Analytic kali ini.

Sedikit Kenalan dengan Data Analytic

Data analytics adalah proses dari menganalisa data untuk menemukan tren dan menjawab pertanyaan. Ada 5 jenis data analytics yaitu :

• Descriptive, Descriptive analytics adalah elemen pelaporan yang penting karena membahas pertanyaan mendasar tentang “berapa banyak, kapan, di mana, dan apa”. Ini berfokus pada masa lalu dan dipandu oleh seperangkat aturan.
• Diagnostic, Diagnostic data analytics digunakan untuk memahami penyebab suatu peristiwa atau mengapa sesuatu terjadi. Ini dapat membantu memandu bisnis dengan menganalisa data dari masa lalu untuk menarik hubungan dan sebab-akibat antara dua variabel.
• Predictive, Predictive analytics menggunakan probabilitas untuk melihat ke masa depan dan mengajukan pertanyaan: “Apa yang mungkin terjadi jika kondisi tertentu terjadi?” Sebagai salah satu kategori analitik data yang paling umum, ini dapat mengidentifikasi tren, korelasi, dan sebab-akibat.
• Prescriptive, Prescriptive analytics dapat membantu memprediksi hasil dan mengidentifikasi tindakan apa yang harus diambil. Misalnya, ini dapat membantu menjawab pertanyaan seperti: “Bagaimana jika kita mencoba ini?” dan “Apa tindakan terbaik untuk skenario ini?”
• Cognitive, Cognitive analytics digunakan untuk menganalisa kumpulan data besar dan memberikan struktur pada data yang tidak terstruktur melalui teknologi cerdas. Ini dapat membantu menemukan solusi untuk masalah yang kompleks dengan mencari melalui basis pengetahuannya dan mengekstrak wawasan dari data.

Pentingnya Data Analytic

Data analytics dapat digunakan dalam banyak cara untuk meningkatkan operasi organisasi di banyak industri.

Metodologi Pembelajaran

• Interactive Lecturing and Discussion :
  Peserta mendapatkan penjelasan materi dari fasilitator. Dan peserta diminta atau diharapkan memberikan tanggapan atau pertanyaan dari penjelasan fasilitator untuk berdiskusi.
• Simulation and Case Study
  Peserta diberikan gambaran nyata mengenai berbagai contoh dan dibahas bersama.
• Pratice / Roleplay & Feedback Session
  Peserta melakukan latihan dan peragaan langsung untuk memperkuat keterampilan dan implementasi dari materi yang telah dibahas, peserta lain dan fasilitator akan memberikan tanggapan dan penilaian atas roleplay tersebut.
• Group Activity and Presentation
  Peserta dalam kelompok kecil, berdiskusi suatu topik atau permasalahan untuk dipresentasikan dikelas.

Jalannya Kelas

Alhamdulillah kelas berjalan dengan baik dan peserta cukup interaktif dalam tanya jawab. Walaupun dengan kondisi cape (karena sudah 4 hari belajar), materinya cukup berat dan waktunya di siang hari pas habis makan, namun berkat mentor yang aktif dan ada beberapa peserta yang jadi pemicu buat yang lain untuk aktif.

Pelatihan Data Analytic Bank BRI

The post Pelatihan Data Analytic BRI appeared first on Kursus Matlab, E-Learning Moodle, Digital Marketing - Programming Depok.