Banyak orang mengira People Analytics hanya cocok untuk perusahaan besar yang punya tim HR lengkap dan teknologi mahal, padahal kenyataannya UKM justru bisa mendapatkan manfaat yang jauh lebih cepat dari data sederhana yang sudah mereka miliki. Artikel ini akan membahas bagaimana People Analytics membantu HRD UKM memahami pola absensi, turnover, produktivitas, hingga efektivitas rekrutmen dengan cara yang mudah, murah, dan langsung berdampak pada operasional harian. Dengan langkah-langkah praktis, contoh kasus nyata, dan tools terjangkau, Anda akan melihat bahwa People Analytics bukan sekadar tren HR modern—tapi solusi nyata untuk membuat keputusan berbasis data yang lebih tepat dan efisien di bisnis berskala kecil hingga menengah.
Apa Itu People Analytics dalam Bahasa Sederhana?
People Analytics adalah cara menggunakan data karyawan untuk membuat keputusan HR yang lebih tepat. Tidak perlu rumit dan tidak harus memakai software mahal. Cukup menggunakan data absensi, laporan performa, rekap lembur, dan catatan turnover yang selama ini sebenarnya sudah dimiliki perusahaan.
Di perusahaan besar, People Analytics biasanya mencakup data kompleks seperti engagement survey, talent mapping, sistem rekrutmen berbasis AI, dan analisis produktivitas karyawan dari berbagai aplikasi kerja. Sementara di UKM, fokus utama People Analytics justru biasanya sangat operasional dan dekat dengan keseharian: kedisiplinan, produktivitas, dan keluar-masuk karyawan.
Intinya, People Analytics membantu HR mengambil keputusan berdasarkan fakta, bukan sekadar feeling atau asumsi.
Kenapa UKM Justru Lebih Butuh People Analytics?
Kalau perusahaan besar salah rekrut satu orang, dampaknya mungkin tidak terlalu besar. Tapi kalau UKM salah rekrut satu orang saja, operasional bisa berantakan. Di sinilah People Analytics jadi senjata penting HRD UKM.
1. Tim kecil, dampak perubahan lebih cepat
Dengan jumlah karyawan yang tidak terlalu banyak, setiap perubahan kebijakan yang diambil berdasarkan People Analytics akan terasa langsung pada performa bisnis. Sedikit perbaikan di absensi atau produktivitas bisa berdampak signifikan.
2. Budget terbatas, keputusan harus tepat
UKM tidak punya kemewahan untuk sering “coba-coba”. People Analytics membantu HR mengurangi pemborosan, mulai dari lembur yang tidak perlu, rekrutmen yang tidak efektif, sampai program pelatihan yang kurang tepat sasaran.
3. Turnover lebih terasa
Di UKM, saat satu orang resign saja beban kerja tim lain langsung naik. Dengan People Analytics, HR bisa memonitor tren turnover, melihat divisi mana yang paling sering ditinggal, dan mencari akar masalahnya.
4. Regulasi SDM makin ketat
Dokumentasi dan pencatatan data karyawan sekarang semakin penting. People Analytics membantu UKM menyimpan dan mengelola data SDM dengan lebih rapi, sehingga memudahkan saat perlu laporan atau audit.
Masalah HRD UKM yang Bisa Dibantu People Analytics
Ada beberapa tantangan klasik yang hampir selalu muncul di HRD UKM dan bisa diselesaikan dengan pendekatan People Analytics.
1. Absensi dan kedisiplinan
Dengan People Analytics, HR bisa melihat:
- hari apa karyawan paling sering terlambat,
- jam berapa keterlambatan paling sering terjadi,
- shift mana yang paling rawan ketidakhadiran.
Dari sini, HR bisa merancang kebijakan yang lebih adil dan tepat sasaran.
2. Produktivitas kerja
People Analytics membantu memantau output per divisi atau per karyawan, melihat hubungan antara beban kerja dan performa, serta mengidentifikasi area yang butuh pelatihan tambahan.
3. Efektivitas rekrutmen
Dengan People Analytics, HR bisa mengetahui sumber kandidat terbaik, rata-rata lama proses rekrutmen, dan di tahap mana kandidat paling sering gagal. Ini membuat proses rekrutmen UKM jadi lebih cepat dan hemat biaya.
4. Turnover dan retensi
People Analytics dapat menunjukkan divisi dengan tingkat resign tertinggi, lama karyawan bertahan, dan pola alasan resign yang berulang. Data ini bisa menjadi dasar untuk merancang program retensi yang lebih tepat.
Mitos: “Data UKM Sedikit, Tidak Bisa Dipakai People Analytics”
Salah satu alasan UKM ragu menjalankan People Analytics adalah merasa datanya terlalu sedikit. Padahal biasanya bukan sedikit, tetapi belum rapi. Justru data yang tidak terlalu besar lebih mudah dianalisis.
Sumber data People Analytics di UKM bisa berasal dari:
- mesin absensi atau log kehadiran manual,
- rekap lembur dan shift,
- data slip gaji dan tunjangan,
- catatan penilaian kinerja sederhana,
- data keluar-masuk karyawan (turnover),
- catatan rekrutmen dan hasil interview.
Dengan sedikit perapihan, semua data tersebut sudah cukup untuk memulai People Analytics di level UKM.
Langkah Praktis Memulai People Analytics untuk HRD UKM
Tidak perlu menunggu sistem canggih untuk memulai People Analytics. Berikut langkah-langkah sederhana yang bisa langsung dipraktikkan.
1. Mulai dari satu masalah paling penting
Pilih satu isu paling besar: apakah absensi, turnover, produktivitas, atau rekrutmen. Fokus dulu di sana agar People Analytics terasa manfaatnya.
2. Kumpulkan data sederhana
Gunakan Excel atau Google Sheets. Contohnya:
- Absensi: tanggal, jam masuk, jam pulang, keterangan terlambat atau tidak.
- Turnover: nama, divisi, tanggal masuk, tanggal keluar, alasan resign.
- Rekrutmen: sumber pelamar, posisi, tanggal melamar, status (lolos/tidak).
3. Rapikan data
People Analytics hanya berjalan baik jika datanya rapi. Pastikan format tanggal konsisten, nama karyawan tidak berbeda-beda penulisannya, divisi dikodekan dengan jelas, dan tidak ada data ganda.
4. Lakukan analisis dasar
Gunakan PivotTable atau fungsi sederhana di Excel untuk mendapatkan insight awal, misalnya:
- total keterlambatan per karyawan per bulan,
- jumlah resign per divisi,
- sumber pelamar yang paling banyak menghasilkan karyawan berkualitas.
5. Buat visualisasi sederhana
Grafik membuat People Analytics lebih mudah dipahami manajemen. Gunakan:
- bar chart untuk turnover per divisi,
- line chart untuk tren keterlambatan,
- pie chart untuk proporsi sumber rekrutmen.
6. Tarik insight dan buat rekomendasi
Contoh insight dari People Analytics:
- “70% keterlambatan terjadi setelah hari libur nasional.”
- “Divisi sales punya turnover tertinggi dalam tiga bulan terakhir.”
- “Kandidat terbaik justru datang dari LinkedIn, bukan dari media sosial lain.”
Dari insight tersebut, HR bisa membuat rekomendasi kebijakan yang lebih tepat dan mudah dipahami manajemen.
7. Eksekusi dan review berkala
People Analytics bukan hanya soal laporan, tapi juga tindakan. Setelah kebijakan baru diterapkan, lakukan review bulanan untuk melihat apakah data membaik atau justru butuh penyesuaian lagi.
Contoh Kasus People Analytics di UKM
1. UKM ritel: absensi karyawan berantakan
Sebuah toko ritel dengan 15 karyawan sering mengalami masalah keterlambatan. Setelah data absensi dari mesin fingerprint dianalisis dengan pendekatan People Analytics, ditemukan bahwa 72% keterlambatan terjadi di hari Senin pada jam 09.00–10.00, terutama di shift pagi.
Dari insight ini, HR melakukan penyesuaian jam kerja, menambahkan fleksibilitas jam masuk, serta memberikan reward untuk ketepatan waktu. Hasilnya, keterlambatan turun lebih dari 30% dalam satu bulan.
2. Perusahaan F&B: turnover tinggi di posisi kasir
Sebuah kedai kopi UKM mencatat turnover tinggi pada posisi kasir. Melalui People Analytics, data turnover enam bulan terakhir dianalisis. Ternyata, sebagian besar resign terjadi di tiga bulan pertama kerja dan mayoritas berasal dari shift malam dengan jam kerja panjang.
Perusahaan kemudian menambah satu staf part-time untuk shift malam dan mengatur ulang jadwal kerja. Setelah tiga bulan, turnover turun sekitar 40% dan biaya rekrutmen ikut menurun.
3. Startup jasa kreatif: rekrutmen tidak efektif
Sebuah startup mengeluhkan proses rekrutmen yang menghabiskan waktu. Dengan mencatat sumber pelamar dan hasil akhirnya, People Analytics menunjukkan bahwa:
- Instagram menghasilkan banyak pelamar tetapi sedikit yang lolos,
- LinkedIn dan job portal menghasilkan pelamar lebih sedikit tetapi kualitasnya jauh lebih baik.
Dari insight ini, perusahaan mengalihkan fokus iklan lowongan ke LinkedIn dan job portal. Waktu rekrutmen turun signifikan tanpa menambah biaya.
4. UKM manufaktur: produktivitas menurun
Di sebuah UKM manufaktur, produktivitas menurun meski lembur meningkat. People Analytics menggabungkan data output produksi dan data lembur, lalu ditemukan bahwa saat lembur melebihi 15 jam per minggu, produktivitas per orang justru turun.
Setelah lembur diatur ulang dan beban kerja dibagi lebih merata, output produksi naik dan keluhan kelelahan karyawan menurun.
Tools Murah untuk Menjalankan People Analytics
Kabar baiknya, memulai People Analytics di UKM tidak harus menggunakan sistem mahal. Beberapa tools terjangkau bahkan gratis yang bisa digunakan antara lain:
- Microsoft Excel dan Google Sheets untuk pengolahan dan analisis data dasar,
- Power BI Desktop atau Looker Studio untuk membuat dashboard visual,
- HRIS lokal yang terjangkau seperti Talenta, Gadjian, atau solusi serupa untuk pencatatan absensi dan payroll.
Dengan kombinasi tools sederhana ini, People Analytics sudah bisa dijalankan dengan cukup nyaman di level UKM.
Manfaat Cepat People Analytics yang Langsung Terasa
Begitu HRD mulai konsisten menggunakan People Analytics, beberapa manfaat cepat yang biasanya langsung terasa antara lain:
- data absensi lebih rapi dan kedisiplinan meningkat,
- tingkat turnover menurun karena akar masalah lebih jelas,
- proses rekrutmen lebih cepat dan tepat sasaran,
- produktifitas tim meningkat tanpa harus menambah banyak karyawan,
- pengeluaran HR lebih efisien dan bisa dipertanggungjawabkan dengan data.
Kesimpulan: People Analytics sebagai Senjata Strategis HRD UKM
People Analytics bukan teknologi eksklusif untuk perusahaan besar. Dengan memanfaatkan data sederhana yang sudah dimiliki, HRD UKM bisa mengambil keputusan yang lebih cerdas, mengurangi pemborosan, dan membangun tim yang lebih stabil dan produktif.
Mulailah dari satu masalah, kumpulkan data, analisis dengan sederhana, visualisasikan, lalu ambil tindakan. Jika dilakukan konsisten, People Analytics akan berubah dari sekadar konsep menjadi budaya kerja yang membantu UKM tumbuh lebih cepat dan lebih kuat di tengah persaingan bisnis yang semakin ketat.
