Data Karyawan Bisa Prediksi Turnover? Ini Pola yang Sering Terlewat HR!

Karyawan tiba-tiba mengajukan resign sering kali terasa seperti kejadian yang muncul tanpa tanda-tanda. Padahal, kalau dilihat lebih dekat, perubahan tersebut terkadang sudah meninggalkan jejak dalam data tenaga kerja.

Mulai dari absensi yang berubah, performa yang menurun, masa kerja, frekuensi perpindahan posisi, sampai hasil survei keterlibatan karyawan. Masing-masing mungkin terlihat seperti data biasa.

Namun, ketika dikumpulkan dan dibandingkan, kumpulan data tersebut dapat memperlihatkan pola yang sebelumnya tidak terlihat.

Inilah salah satu alasan mengapa HR Analytics semakin banyak digunakan dalam pengambilan keputusan terkait tenaga kerja.

Sebelum masuk lebih jauh, baca artikel ini sampai selesai untuk memahami bagaimana data karyawan dapat digunakan sebagai sinyal awal risiko turnover, pola apa saja yang perlu diperhatikan, dan mengapa data tetap tidak boleh dibaca tanpa konteks.

Kenapa Data Karyawan Bisa Berkaitan dengan Turnover?

Bayangkan sebuah perusahaan memiliki 100 karyawan.

Selama setahun, 15 orang mengundurkan diri. Angka tersebut memang bisa dihitung sebagai tingkat turnover. Namun, angka itu belum menjawab pertanyaan yang lebih penting: mengapa mereka pergi?

Apakah sebagian besar berasal dari departemen yang sama?

Apakah mereka memiliki masa kerja yang mirip?

Apakah resign lebih banyak terjadi setelah perubahan atasan?

Apakah terdapat perubahan pola kehadiran sebelum mereka mengundurkan diri?

Atau justru masalahnya berkaitan dengan pengembangan karier, kompensasi, beban kerja, maupun pengalaman mereka selama bekerja?

Di sinilah data menjadi lebih menarik.

SHRM menjelaskan bahwa talent analytics dapat menggabungkan data rekrutmen, performa, keterlibatan, mobilitas, kompensasi, hingga data turnover untuk menemukan pola dan faktor yang berkaitan dengan keputusan karyawan untuk bertahan atau meninggalkan perusahaan.

Artinya, data tidak hanya digunakan untuk menjawab pertanyaan “berapa orang yang resign?”, tetapi juga mulai diarahkan untuk memahami “pola seperti apa yang sering muncul sebelum resign?”

Perbedaannya terlihat sederhana, tetapi dampaknya cukup besar.

Laporan biasa melihat apa yang sudah terjadi. Analisis data mencoba memahami hubungan di balik kejadian tersebut.

Salah satu kesalahpahaman yang sering terjadi adalah menganggap employee turnover sebagai peristiwa yang baru dimulai ketika surat pengunduran diri masuk.

Padahal, keputusan untuk meninggalkan perusahaan bisa terbentuk secara bertahap.

Seseorang mungkin mulai merasa tidak memiliki perkembangan karier. Setelah beberapa bulan, keterlibatan dalam pekerjaan menurun.

Kemudian muncul ketidakpuasan terhadap beban kerja atau hubungan dengan atasan. Jika kondisi tersebut tidak berubah, keinginan untuk mencari pekerjaan lain bisa semakin kuat.

Gallup dalam riset yang diperbarui pada 2026 menyebutkan bahwa 51% pekerja di Amerika Serikat pada pengukuran Mei mereka sedang mengamati atau aktif mencari pekerjaan baru.

Gallup juga memperkirakan bahwa 42% turnover karyawan dapat dicegah dalam kondisi tertentu jika organisasi melakukan intervensi yang tepat.

Angka tersebut tentu tidak dapat digunakan untuk menyimpulkan kondisi seluruh negara atau perusahaan. Namun, data tersebut memperlihatkan satu hal penting: risiko keluar dari perusahaan dapat terbentuk sebelum keputusan resign benar-benar terjadi.

Karena itu, HR perlu memperhatikan perjalanan data, bukan hanya hasil akhirnya.

Pola Apa yang Bisa Diamati dari Data Karyawan?

Tidak semua data karyawan memiliki kemampuan yang sama untuk menjelaskan risiko turnover. Yang lebih penting bukan mengumpulkan sebanyak mungkin data, tetapi mencari hubungan antardata.

Beberapa pola berikut dapat menjadi titik awal.

1. Perubahan Absensi

Absensi merupakan salah satu data operasional yang relatif mudah dikumpulkan.

Misalnya, seorang karyawan sebelumnya memiliki pola kehadiran yang stabil. Dalam beberapa bulan terakhir, frekuensi keterlambatan meningkat atau ketidakhadiran menjadi lebih sering.

Apakah itu otomatis berarti orang tersebut akan resign?

Tentu tidak.

Namun, perubahan tersebut bisa menjadi sinyal yang perlu dipahami lebih lanjut.

SHRM mencantumkan peningkatan ketidakhadiran sebagai salah satu indikator yang dapat digunakan dalam analisis risiko keluarnya karyawan, terutama ketika indikator tersebut dibaca bersama faktor lain seperti masa kerja, performa, keterlibatan, dan perkembangan karier.

Jadi, jangan buru-buru menyimpulkan.

Data absensi sebaiknya menjadi pintu untuk bertanya: “Apa yang sedang berubah?”

2. Masa Kerja dan Titik-Titik Kritis

Masa kerja juga dapat membantu HR melihat pola.

Misalnya, perusahaan menemukan bahwa sebagian besar karyawan yang resign memiliki masa kerja antara satu sampai dua tahun.

Temuan seperti ini layak diperiksa lebih dalam.

Apakah pada periode tersebut karyawan biasanya mulai membutuhkan promosi?

Apakah tidak ada jalur pengembangan karier yang jelas?

Apakah beban pekerjaan mulai berubah?

Atau justru proses evaluasi kinerja pada periode tersebut membuat karyawan merasa tidak mendapatkan dukungan yang cukup?

SHRM menyebut masa kerja, perubahan kompensasi, penilaian performa, dan keterlibatan sebagai beberapa variabel yang dapat digunakan dalam pendekatan analitik untuk memahami pola attrition.

Dengan begitu, masa kerja bukan sekadar informasi administratif. Jika dibandingkan dengan data lain, masa kerja bisa membantu menemukan titik yang perlu diperhatikan.

3. Perubahan Performa

Penurunan performa juga dapat menjadi bagian dari pola.

Namun, lagi-lagi, performa yang menurun tidak otomatis berarti seseorang ingin meninggalkan perusahaan.

Ada banyak kemungkinan lain.

Karyawan bisa mengalami perubahan tanggung jawab, mendapatkan target yang lebih berat, menghadapi masalah dengan tim, atau membutuhkan pelatihan tambahan.

Karena itu, yang menarik bukan hanya skor performanya, melainkan perubahannya dari waktu ke waktu.

Misalnya:

90 → 88 → 82 → 76

Pola seperti ini tentu lebih informatif dibandingkan hanya melihat angka 76 pada satu periode.

Data longitudinal seperti ini membantu HR melihat apakah suatu kondisi hanya terjadi sesaat atau memang menunjukkan perubahan yang konsisten.

4. Perubahan Promosi dan Kompensasi

Bayangkan dua karyawan memiliki masa kerja yang hampir sama.

Karyawan A mendapat kenaikan tanggung jawab sekaligus kesempatan berkembang. Karyawan B memiliki tanggung jawab yang semakin besar, tetapi tidak mengalami perubahan posisi atau perkembangan kompensasi dalam waktu yang panjang.

Perbedaan tersebut dapat menjadi konteks penting ketika perusahaan menganalisis turnover.

SHRM menyebut waktu yang terlalu lama dalam suatu posisi tanpa promosi serta kompensasi yang tidak kompetitif sebagai beberapa indikator yang dapat berkaitan dengan flight risk.

Ini bukan berarti setiap karyawan yang belum mendapatkan promosi akan resign. Data hanya membantu HR menemukan pola yang mungkin perlu diperiksa.

5. Keterlibatan dan Pengalaman Karyawan

Data kuantitatif akan jauh lebih bermakna jika dipadukan dengan data mengenai pengalaman karyawan.

Misalnya, survei menunjukkan skor keterlibatan suatu departemen menurun selama tiga periode berturut-turut.

Kemudian, pada periode yang sama, tingkat resign di departemen tersebut mulai meningkat.

Kombinasi tersebut tentu lebih menarik untuk dianalisis dibandingkan melihat kedua angka secara terpisah.

SHRM menjelaskan bahwa analisis prediktif dapat menggunakan data keterlibatan, performa, masa kerja, absensi, promosi, serta survei untuk menemukan pola yang berkaitan dengan kemungkinan turnover.

Dengan kata lain, data dapat membantu HR menemukan cerita di balik angka.

Data Karyawan untuk Melihat Risiko Turnover: Apa yang Perlu Dikombinasikan?

Jika perusahaan ingin menggunakan data karyawan untuk melihat risiko turnover, jangan hanya menggunakan satu indikator.

Pendekatan yang lebih masuk akal adalah menggabungkan beberapa variabel.

Misalnya:

Dari kombinasi tersebut, HR dapat mulai melihat apakah ada pola tertentu pada kelompok karyawan yang sebelumnya melakukan resign.

Contohnya, perusahaan menemukan bahwa karyawan yang resign dalam dua tahun terakhir cenderung memiliki beberapa kesamaan:

• masa kerja 12–24 bulan;
• belum mendapatkan promosi;
• skor engagement menurun;
• frekuensi absensi meningkat;
• performa mulai menurun;
• tidak mengikuti program pengembangan dalam beberapa periode.

Tidak berarti semua karyawan dengan karakteristik tersebut akan resign.

Namun, pola historis tersebut dapat membantu perusahaan menentukan area mana yang perlu diperiksa lebih dulu.

Di Sini Data Mulai Menjadi Lebih Bernilai

Masalahnya, data HR sering tersebar di banyak tempat.

Data kehadiran berada di sistem presensi. Data performa ada di dokumen evaluasi. Data kompensasi berada di bagian payroll. Sementara hasil survei karyawan mungkin tersimpan dalam spreadsheet terpisah.

Ketika semuanya berdiri sendiri, HR akan lebih sulit melihat hubungan antardata.

Karena itu, perusahaan membutuhkan sistem yang dapat membantu mengumpulkan dan mengelola data tenaga kerja secara lebih terstruktur.

Kerjoo dapat menjadi salah satu contoh solusi digital yang membantu perusahaan mengelola data kehadiran dan aktivitas karyawan dalam satu sistem sehingga informasi operasional lebih mudah digunakan sebagai bagian dari proses analisis HR.

Namun, sistem bukanlah pengganti analisis.

Teknologi hanya membantu membuat data lebih rapi dan mudah diakses. Pertanyaan yang lebih penting tetap berada di tangan HR dan manajemen: “Apa arti data ini bagi kondisi orang-orang di dalam perusahaan?”

Fakta Tentang Bagaimana Data Karyawan Dapat Membantu Mengenali Risiko Turnover

Ada satu hal menarik dari pendekatan prediktif: semakin banyak data bukan berarti hasil analisis otomatis semakin akurat.

Justru, kualitas data dan cara membaca konteks menjadi sangat penting.

Sebuah studi yang dipublikasikan Elsevier pada 2025 menguji beberapa model machine learning untuk memprediksi turnover menggunakan IBM HR Analytics dataset. Studi tersebut membandingkan sejumlah algoritma, termasuk logistic regression, decision tree, random forest, gradient boosting, dan support vector classifier.

Studi lain yang terbit pada 2026 menggunakan dataset HR Analytics IBM berisi 15.000 catatan karyawan untuk menguji berbagai model dalam menganalisis pola turnover.

Menariknya, keberadaan model prediktif tidak berarti perusahaan mendapatkan jawaban mutlak tentang siapa yang pasti resign.

Model bekerja dengan pola historis dan probabilitas.

Artinya, hasil analisis lebih tepat digunakan sebagai sinyal untuk melakukan pemeriksaan lebih lanjut, bukan sebagai vonis terhadap seorang karyawan.

Mengapa Data Tetap Perlu Dibaca dengan Konteks?

Ini bagian yang sering terlewat.

Misalnya, sistem menunjukkan seorang karyawan memiliki tingkat absensi lebih tinggi dibandingkan rata-rata tim.

Kalau hanya melihat angka, HR mungkin langsung menganggap ada masalah.

Padahal, bisa saja karyawan tersebut sedang menjalani kondisi keluarga tertentu, memiliki hak cuti yang sah, atau mengalami perubahan jadwal kerja.

Data menunjukkan apa yang terjadi.

Konteks membantu menjelaskan mengapa hal tersebut terjadi.

Karena itu, penggunaan analitik untuk turnover harus tetap memperhatikan privasi, keadilan, dan kemungkinan kesalahan prediksi. SHRM juga mengingatkan bahwa sistem flight risk dapat menghasilkan false positive dan berisiko memengaruhi cara manajer memandang karyawan ketika hasil prediksi digunakan secara tidak tepat.

Dengan kata lain, jangan sampai data yang seharusnya membantu HR memahami karyawan justru berubah menjadi label terhadap karyawan.

Dari Data ke Insight, Bukan dari Data ke Vonis

Cara berpikir yang lebih sehat kurang lebih seperti ini:

Bukan:

Misalnya, data menunjukkan tingkat absensi meningkat pada sebuah tim.

Langkah berikutnya bukan langsung menyimpulkan bahwa tim tersebut tidak disiplin.

HR bisa bertanya:

• Apakah jadwal kerja baru saja berubah?
• Apakah beban kerja meningkat?
• Apakah terdapat perubahan atasan?
• Apakah banyak karyawan lembur?
• Apakah masalah terjadi pada seluruh tim atau hanya beberapa orang?
• Apakah pola tersebut muncul dalam satu periode atau terus berulang?

Pertanyaan-pertanyaan tersebut membuat data menjadi lebih manusiawi.

Dan di sinilah fungsi HR Analytics sebenarnya terasa: bukan sekadar membuat laporan yang penuh angka, tetapi membantu perusahaan melihat kondisi tenaga kerja dengan lebih jernih.

Apa yang Bisa Dilakukan Business Owner?

Bagi business owner, analisis data turnover tidak harus dimulai dengan sistem yang rumit.

Mulailah dari data yang sudah tersedia.

Pantau tingkat turnover berdasarkan:

• departemen;
• jabatan;
• masa kerja;
• lokasi;
• periode;
• atasan;
• performa;
• absensi;
• promosi;
• hasil survei karyawan.

Kemudian, cari pola yang berulang.

Jika banyak karyawan keluar pada kondisi yang serupa, jangan hanya bertanya

“Siapa yang resign?”

Coba ubah pertanyaannya menjadi:

“Apa yang terjadi sebelum mereka resign?”

Pertanyaan tersebut bisa membawa perusahaan pada insight yang jauh lebih berguna.

Kesimpulan

Data karyawan ternyata bisa menceritakan lebih banyak daripada sekadar jumlah karyawan, tingkat kehadiran, atau angka resign.

Ketika dibaca secara menyeluruh, data dapat membantu perusahaan menemukan pola yang berkaitan dengan risiko turnover, mulai dari perubahan absensi, masa kerja, performa, keterlibatan, promosi, hingga kompensasi.

Namun, data bukan bola kristal.

Data tidak dapat memastikan seseorang akan resign. Data juga tidak boleh digunakan untuk memberikan label kepada karyawan tanpa memahami kondisi sebenarnya.

Yang lebih penting adalah menggunakan data sebagai sinyal awal untuk bertanya, berdiskusi, dan mengambil langkah yang lebih tepat.

Di sisi lain, perusahaan juga dapat mulai membangun sistem kerja yang lebih terstruktur dengan dukungan absensi online, termasuk pengelolaan data kehadiran dan aktivitas karyawan agar informasi tenaga kerja lebih mudah dipantau dan dianalisis.

Kalau Anda ingin memahami lebih jauh bagaimana data dapat membantu HR mengambil keputusan yang lebih strategis, jangan berhenti di angka. Mulai lihat polanya, pahami konteksnya, lalu gunakan insight tersebut untuk menciptakan pengalaman kerja yang lebih baik.

Baca juga artikel lainnya di blog kami untuk mendapatkan insight seputar HR, dunia kerja, pengelolaan karyawan, dan strategi membangun organisasi yang lebih siap menghadapi perubahan!

Referensi

Gallup. (2026). 42% of employee turnover is preventable but often ignored. https://www.gallup.com/workplace/646538/employee-turnover-preventable-often-ignored.aspx

Society for Human Resource Management. (2025). Predicting turnover: Can AI spot resignations before they happen? https://www.shrm.org/in/topics-tools/news/blogs/predicting-turnover--can-ai-spot-resignations-before-they-happen

Society for Human Resource Management. (2025). Talent analytics: What it is and how organizations use it. https://www.shrm.org/topics-tools/workplace/how-organizations-use-talent-analytics

Society for Human Resource Management. (n.d.). 6 HR technology tools that can help boost employee retention. https://www.shrm.org/executive-network/insights/6-hr-technology-tools-can-help-boost-employee-retention

Regasse, G., & Venier, F. (2025). Implementing machine learning for predictive analytics: An empirical study of employee turnover. ScienceDirect. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S3050475925007407