Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Memprediksi Loyalitas Calon Karyawan Berdasarkan Faktor Sosioekonomi
TweetPersaingan bisnis yang semakin ketat, sumber daya manusia (SDM) menjadi aset yang sangat berharga bagi setiap perusahaan. Kualitas dan loyalitas karyawan memainkan peran krusial dalam menentukan keberhasilan dan keberlanjutan suatu organisasi. Loyalitas karyawan tidak hanya berpengaruh pada produktivitas dan efisiensi kerja, tetapi juga pada stabilitas operasional, reputasi perusahaan, dan pada akhirnya, profitabilitas jangka panjang.
User : user
password : pass
Namun, mempertahankan loyalitas karyawan bukanlah tugas yang mudah. Fenomena "job hopping" atau berpindah-pindah pekerjaan telah menjadi tren yang semakin umum, terutama di kalangan generasi milenial dan Gen Z. Survei yang dilakukan oleh Gallup pada tahun 2022 menunjukkan bahwa 60% karyawan milenial terbuka untuk peluang kerja baru, sementara tingkat retensi karyawan secara global terus menurun. Hal ini menimbulkan tantangan besar bagi perusahaan dalam hal biaya rekrutmen, pelatihan, dan penurunan produktivitas akibat pergantian karyawan yang tinggi.
Di sisi lain, faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas karyawan semakin kompleks dan beragam. Tidak hanya terbatas pada kompensasi dan benefit, tetapi juga meliputi aspek-aspek seperti kultur perusahaan, peluang pengembangan karir, keseimbangan hidup-kerja, dan bahkan nilai-nilai sosial yang dianut oleh perusahaan. Studi yang dilakukan oleh Deloitte pada tahun 2023 mengungkapkan bahwa 86% karyawan menganggap penting bagi perusahaan mereka untuk memiliki misi dan tujuan yang sejalan dengan nilai-nilai pribadi mereka.
Dalam konteks ini, kemampuan untuk memprediksi loyalitas calon karyawan sejak tahap rekrutmen menjadi sangat penting. Prediksi yang akurat dapat membantu perusahaan mengoptimalkan proses seleksi, mengurangi risiko turnover, dan pada akhirnya menghemat sumber daya yang signifikan. Namun, metode tradisional seperti wawancara dan tes psikometri seringkali tidak cukup untuk memberikan prediksi yang akurat dan objektif.
Di sinilah peran teknologi, khususnya kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, menjadi sangat relevan. Algoritma machine learning seperti Random Forest telah terbukti efektif dalam menangani masalah klasifikasi dan prediksi dengan variabel yang kompleks. Random Forest, sebagai ensemble learning method, memiliki keunggulan dalam menangani data yang bersifat non-linear dan mampu mengatasi overfitting, yang sering menjadi masalah dalam model prediktif.
Penelitian terdahulu telah menunjukkan efektivitas Random Forest dalam berbagai aplikasi prediksi di bidang SDM. Misalnya, studi yang dilakukan oleh Sharma et al. (2021) menggunakan Random Forest untuk memprediksi turnover karyawan dengan akurasi mencapai 89%. Sementara itu, penelitian Yang et al. (2022) menerapkan Random Forest untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan kerja karyawan, menghasilkan insights yang berharga bagi manajemen SDM.
Namun, sebagian besar penelitian sebelumnya berfokus pada prediksi loyalitas atau turnover karyawan yang sudah bekerja, bukan pada tahap seleksi calon karyawan. Padahal, kemampuan untuk memprediksi loyalitas sejak awal proses rekrutmen dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan bagi perusahaan.
Faktor sosioekonomi menjadi aspek yang menarik untuk diteliti dalam konteks ini. Faktor-faktor seperti latar belakang pendidikan, status ekonomi keluarga, lokasi tempat tinggal, dan pengalaman kerja sebelumnya dapat memiliki pengaruh yang signifikan terhadap loyalitas seseorang terhadap perusahaan. Misalnya, seseorang yang berasal dari keluarga dengan stabilitas ekonomi yang baik mungkin memiliki kecenderungan berbeda dalam memandang loyalitas kerja dibandingkan dengan seseorang yang memiliki tanggung jawab finansial yang besar.
Selain itu, perubahan dinamika sosial dan ekonomi akibat pandemi COVID-19 telah mengubah lanskap ketenagakerjaan secara drastis. Tren seperti remote working, gig economy, dan pergeseran prioritas hidup-kerja telah mempengaruhi konsep loyalitas karyawan. Penelitian dari McKinsey & Company pada tahun 2023 menunjukkan bahwa 65% karyawan mengatakan pandemi telah membuat mereka merenungkan kembali peran pekerjaan dalam hidup mereka. Hal ini semakin menegaskan pentingnya memahami faktor-faktor sosioekonomi dalam memprediksi loyalitas calon karyawan di era post-pandemi.
Penerapan algoritma Random Forest untuk menganalisis dan memprediksi loyalitas calon karyawan berdasarkan faktor sosioekonomi merupakan pendekatan yang inovatif dan relevan. Random Forest memiliki kemampuan untuk menangani dataset yang besar dengan variabel yang beragam, sesuai dengan kompleksitas faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas karyawan. Algoritma ini juga dapat memberikan insight tentang pentingnya relatif dari setiap variabel, memungkinkan perusahaan untuk memahami lebih baik faktor-faktor kunci yang mempengaruhi loyalitas.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediktif yang dapat membantu perusahaan dalam proses seleksi calon karyawan. Dengan menggunakan data historis dan faktor-faktor sosioekonomi sebagai input, model ini diharapkan dapat memberikan prediksi yang akurat tentang potensi loyalitas seorang kandidat. Hal ini tidak hanya akan membantu perusahaan dalam mengoptimalkan proses rekrutmen, tetapi juga dalam merancang strategi retensi yang lebih efektif dan personal.
Lebih lanjut, penelitian ini juga memiliki implikasi penting dalam konteks etika dan keadilan dalam proses rekrutmen. Penggunaan algoritma machine learning dalam pengambilan keputusan SDM telah menimbulkan perdebatan tentang potensi bias dan diskriminasi. Oleh karena itu, penelitian ini akan memberikan perhatian khusus pada aspek fairness dan interpretability dari model yang dikembangkan. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa prediksi yang dihasilkan tidak hanya akurat, tetapi juga etis dan dapat dipertanggungjawabkan.
Dalam aspek metodologi, penelitian ini akan menggunakan dataset yang komprehensif, mencakup berbagai variabel sosioekonomi seperti tingkat pendidikan, latar belakang keluarga, status perkawinan, lokasi geografis, pengalaman kerja sebelumnya, dan faktor-faktor relevan lainnya. Data ini akan dikombinasikan dengan informasi historis tentang loyalitas karyawan dari perusahaan-perusahaan yang berpartisipasi dalam studi ini.
Proses pengembangan model akan melibatkan tahapan preprocessing data, feature engineering, training model menggunakan algoritma Random Forest, dan evaluasi model menggunakan metrik seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score. Selain itu, teknik cross-validation akan diterapkan untuk memastikan robustness dan generalizability dari model yang dikembangkan.
Signifikansi penelitian ini terletak pada potensinya untuk memberikan kontribusi praktis dan teoritis dalam bidang manajemen SDM dan data science. Secara praktis, hasil penelitian ini dapat menjadi tool yang berharga bagi departemen HR dalam proses seleksi dan pengembangan strategi retensi karyawan. Secara teoritis, penelitian ini akan memperkaya literatur tentang aplikasi machine learning dalam konteks SDM, serta memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang hubungan antara faktor sosioekonomi dan loyalitas karyawan.
Tantangan utama dalam penelitian ini terletak pada kompleksitas dan dinamika faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas karyawan. Faktor sosioekonomi hanyalah satu aspek dari banyak variabel yang dapat mempengaruhi keputusan seseorang untuk loyal terhadap perusahaan. Oleh karena itu, penelitian ini juga akan mempertimbangkan keterbatasan ini dan memberikan rekomendasi untuk penelitian lanjutan yang dapat mengintegrasikan faktor-faktor tambahan seperti aspek psikologis, kultur organisasi, dan dinamika pasar tenaga kerja.
Kesimpulannya, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan solusi inovatif dalam menghadapi tantangan loyalitas karyawan di era modern. Dengan menggabungkan kekuatan algoritma Random Forest dan analisis faktor sosioekonomi, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efektivitas proses rekrutmen dan strategi retensi karyawan, sekaligus membuka jalan bagi pendekatan yang lebih data-driven dan etis dalam manajemen sumber daya manusia.
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