Penerapan Algoritma Decision Tree untuk Memprediksi Loyalitas Calon Karyawan Berdasarkan Faktor Sosioekonomi Studi Kasus CV xyz
Tweet
Di dunia kerja saat ini, sumber daya manusia (SDM) tetap menjadi aset paling berharga bagi setiap organisasi. Kualitas dan loyalitas karyawan memainkan peran krusial dalam menentukan keberhasilan dan keberlanjutan suatu perusahaan. Namun, di tengah dinamika pasar tenaga kerja yang semakin kompleks, perusahaan-perusahaan di Indonesia, termasuk CV xyz, menghadapi tantangan besar dalam merekrut dan mempertahankan karyawan yang loyal.
Loyalitas karyawan telah menjadi isu yang semakin mendesak, terutama dengan masuknya generasi baru ke dalam angkatan kerja. Generasi Z, yang lahir antara tahun 1995 hingga 2010, kini mulai memasuki dunia kerja dengan karakteristik dan ekspektasi yang berbeda dari generasi-generasi sebelumnya. Fenomena "job hopping" atau berpindah-pindah pekerjaan dalam waktu singkat telah menjadi tren yang semakin umum di kalangan generasi ini.
Studi terbaru menunjukkan bahwa rata-rata karyawan dari Generasi Z cenderung bertahan di satu perusahaan kurang dari 3 tahun. Hal ini tentu menimbulkan kekhawatiran bagi banyak perusahaan, termasuk CV xyz, mengingat tingginya biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk merekrut, melatih, dan mengembangkan karyawan baru. Selain itu, pergantian karyawan yang tinggi juga dapat berdampak negatif pada produktivitas, moral tim, dan kesinambungan bisnis secara keseluruhan.
user : user
password : pass
Faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas karyawan sangat beragam dan kompleks. Aspek sosioekonomi, seperti latar belakang pendidikan, status sosial, tingkat pendapatan, dan kondisi ekonomi keluarga, diyakini memiliki pengaruh signifikan terhadap kecenderungan seorang karyawan untuk bertahan atau berpindah pekerjaan. Namun, hubungan antara faktor-faktor ini dan loyalitas karyawan seringkali tidak linear dan sulit diprediksi secara intuitif. Di sinilah peran teknologi dan analisis data menjadi sangat penting. Dengan memanfaatkan algoritma kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, perusahaan memiliki kesempatan untuk menganalisis pola-pola kompleks dalam data kandidat karyawan dan memprediksi potensi loyalitas mereka dengan lebih akurat. Salah satu algoritma yang telah terbukti efektif dalam melakukan klasifikasi dan prediksi adalah Decision Tree.
Algoritma Decision Tree memiliki beberapa keunggulan yang membuatnya cocok untuk diterapkan dalam konteks prediksi loyalitas karyawan. Pertama, algoritma ini mampu menangani berbagai jenis data, baik numerik maupun kategorikal, yang sering ditemui dalam data sosioekonomi. Kedua, Decision Tree menghasilkan model yang mudah diinterpretasi, memungkinkan perusahaan untuk memahami faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam menentukan loyalitas karyawan. Ketiga, algoritma ini cukup efisien dalam hal komputasi dan dapat menangani dataset yang besar dengan baik. CV xyz, sebagai perusahaan yang sedang berkembang, menyadari pentingnya memiliki tim yang solid dan loyal untuk mencapai visi dan misinya. Namun, seperti banyak perusahaan lainnya, CV xyz juga menghadapi tantangan dalam menarik dan mempertahankan talenta terbaik, terutama dari kalangan Generasi Z. Tingginya tingkat pergantian karyawan tidak hanya mengganggu operasional perusahaan tetapi juga membebani sumber daya finansial dan waktu yang seharusnya bisa dialokasikan untuk pengembangan bisnis. Oleh karena itu, CV xyz memutuskan untuk mengambil pendekatan yang lebih proaktif dan berbasis data dalam proses rekrutmen dan manajemen talenta mereka. Dengan menerapkan algoritma Decision Tree untuk memprediksi loyalitas calon karyawan berdasarkan faktor sosioekonomi, perusahaan berharap dapat membuat keputusan perekrutan yang lebih informed dan strategis.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediktif menggunakan algoritma Decision Tree yang dapat membantu CV xyz dalam mengidentifikasi calon karyawan yang memiliki potensi loyalitas tinggi. Model ini akan dilatih menggunakan data historis karyawan yang mencakup berbagai faktor sosioekonomi seperti usia, tingkat pendidikan, status perkawinan, jumlah tanggungan, pengalaman kerja sebelumnya, dan lain-lain, serta informasi tentang masa kerja mereka di perusahaan. Dengan menganalisis pola-pola dalam data ini, algoritma Decision Tree diharapkan dapat mengungkap hubungan yang mungkin tidak terlihat antara faktor-faktor sosioekonomi dan kecenderungan seorang karyawan untuk bertahan lama di perusahaan. Misalnya, mungkin akan ditemukan bahwa kombinasi tertentu dari tingkat pendidikan, status perkawinan, dan pengalaman kerja sebelumnya berkorelasi kuat dengan loyalitas jangka panjang.
Implementasi sistem prediksi loyalitas karyawan ini diharapkan dapat memberikan berbagai manfaat bagi CV xyz. Pertama, perusahaan dapat mengoptimalkan proses rekrutmen dengan fokus pada kandidat yang memiliki potensi loyalitas tinggi, sehingga mengurangi risiko pergantian karyawan yang cepat. Kedua, pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas karyawan dapat membantu perusahaan dalam merancang strategi retensi yang lebih efektif dan personal. Selain itu, penggunaan teknologi AI dalam proses rekrutmen juga dapat meningkatkan citra CV xyz sebagai perusahaan yang inovatif dan berbasis data. Hal ini dapat menjadi daya tarik tersendiri bagi talenta-talenta muda yang mencari lingkungan kerja yang progresif dan menghargai teknologi.
Namun, penting untuk dicatat bahwa penerapan algoritma prediktif dalam konteks sumber daya manusia juga membawa tantangan etis yang perlu dipertimbangkan dengan cermat. Keputusan perekrutan tidak boleh semata-mata didasarkan pada output dari model AI, tetapi harus diimbangi dengan penilaian manusia yang komprehensif. CV xyz perlu memastikan bahwa penggunaan teknologi ini tidak menimbulkan bias atau diskriminasi yang tidak adil terhadap kelompok tertentu. Lebih lanjut, penelitian ini juga diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan pada bidang manajemen sumber daya manusia dan analitik prediktif. Dengan mengeksplorasi aplikasi algoritma Decision Tree dalam konteks prediksi loyalitas karyawan, penelitian ini dapat membuka jalan bagi pengembangan model-model prediktif yang lebih canggih dan akurat di masa depan.Dalam pelaksanaannya, penelitian ini akan mengikuti metodologi yang ketat, mulai dari pengumpulan dan pra-pemrosesan data, pemilihan fitur yang relevan, pelatihan dan validasi model, hingga evaluasi performa menggunakan metrik-metrik yang sesuai seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Selain itu, akan dilakukan analisis mendalam terhadap struktur pohon keputusan yang dihasilkan untuk mendapatkan wawasan yang actionable bagi manajemen CV xyz.
Diharapkan hasil dari penelitian ini tidak hanya akan bermanfaat bagi CV xyz dalam mengatasi tantangan rekrutmen dan retensi karyawan, tetapi juga dapat menjadi referensi bagi perusahaan-perusahaan lain yang menghadapi permasalahan serupa. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi untuk memberikan dampak positif yang lebih luas pada praktik manajemen sumber daya manusia di Indonesia, terutama dalam menghadapi dinamika tenaga kerja generasi baru.
Kesimpulannya, penerapan algoritma Decision Tree untuk memprediksi loyalitas calon karyawan berdasarkan faktor sosioekonomi merupakan langkah inovatif dan strategis bagi CV xyz dalam menghadapi tantangan rekrutmen dan retensi karyawan di era digital. Melalui penelitian ini, diharapkan CV xyz dapat meningkatkan efektivitas proses perekrutan, mengurangi tingkat pergantian karyawan, dan pada akhirnya membangun tim yang solid dan loyal untuk mendukung pertumbuhan jangka panjang perusahaan.
Portofolio
Berikut kami tampilkan beberapa portofolio yang pernah kami kerjakan. Lihat Selengkapnya
-untuk-Prediksi-Pergerakan-Harga-Forex.jpg)
Oleh : Firda
Tanggal Publikasi :
Bebas DP bagi Skripsi dengan Judul dan Konsep yang Jelas
Sisa Kuota 2