”Berbicaralah Menggunakan Data”.

Oleh: Achmad S. Ruky

Pengantar

Rekan kerja dari bidang bidang kerja operasional dan keuangan sering mengkritik bahwa bila orang SDM mengajukan usulan atau laporan seringkali lebih banyak berisi kata-kata. Menurut mereka, “orang” MSDM sangat suka menggunakan kata kata yang istilah populernya dalam bahasa Inggris adalah “waffling”.

Menurut penulis, kritikan itu mengandung kebenaran. Oleh karenanya, sejak awal karirnya dalam bidang ini, dalam menjalankan pekerjaannya, beliau selalu berusaha “berbicara dengan (menggunakan) angka atau data”. Dari sejak saat menduduki jabatan level manager sampai level direktur kebiasaan itu selalu dipertahankan. Kebiasaan tersebut ternyata telah sangat membantunya dalam melaksanahan tugasnya sebagai sebagai Komisaris dan Komisaris Utama sebuah BUMN besar.

Kemudian, beberapa waktu lalu, penulis melihat sebuah tabel di bawah ini yang dimuat di salah satu media bisnis dan beliau merasa tergugah kembali. Isinya menjelaskan kekuatan (sebelah kiri) dan kelemahan (sebelah kanan) para praktisi MSDM. Terlihat bahwa sebagian terbesar dari kelemahan yang disebutkan dalam gambar tersebut berkaitan dengan aspek dan bidang keuangan. Sehubungan dengan hal itu maka penulis telah menawarkan kepada Tim Admin Service untuk melaksanakan lagi sebuah KULGRAM yang beliau beri judul;

“PARA PROFESIONAL BIDANG MSDM, BIASAKANLAH BERBICARA MENGGUNAKAN DATA”

“Many HR people are reluctant to engage with numbers or are passive towards them.” Research report November 2013 : Chartered Institute of Personnel and Development

Halo, semua, walaupun nama saya Data, yang Chief Operations Officer, di Starship Enterprise dalam film serial “Star Trek The Next Generation” tetapi bukan saya yang akan dibahas oleh Bpk Ruky. Juga jangan… SPEAK WITH ME

Yang akan saya bahas dalam Kulgram malam ini adalah tentang apa yang kita sebagai praktisi MSDM harus lakukan agar pandangan orang bisa berubah. Urutan bahasan saya adalah seperti di bawah ini:

  1. Apa yang saya maksud dengan Data dalam konteks bahasan ini?
  2. Mengapa dan untuk apa kita harus “berbicara menggunakan data?”
  3. Data apa dan dalam bentuk seperti apa yang kita harus dan dapat manfaatkan untuk pelaksanaan pekerjaan kita?

Sejumlah contoh yang relevan yang sering saya gunakan akan saya berikan.

Apa yang dimaksud dengan data dalam konteks Kulgram ini?

Untuk menjawabnya saya tidak akan terlalu masuk ke dalam pembahasan yang terlalu bersifat ilmiah.

Dalam konteks “awam”, data adalah bentuk majemuk dari “datum” atau fakta yang bisa berbentuk sebuah peristiwa, “citra” (image) atau pernyataan yang ditemukan, diperoleh, tercatat atau terekam (lihat Kamus Webster dan Wikipedia).

Agar menjadi sesuatu yang punya arti sehingga bermanfaat maka data harus diolah dulu sehingga berubah menjadi sebuah INFORMASI. Informasi itulah yang berguna dan bisa dimanfaatkan untuk berbagai keperluan.

Harap dicatat bahwa dalam Kulgram ini saya tidak akan membahas tentang teknik atau metode pengumpulan dan/atau analisis data. Selain daripada itu, bidang itu bukan kompetensi saya tetapi milik para pakar lain yang salah satunya adalah Pak Heru Wiryanto. Keahlian saya hanyalah “tahu” data apa yang diperlukan, diperlukan untuk apa dan kepada siapa atau dari mana memperolehnya tanpa kesulitan.

Menurut hasil tes yang pernah saya jalani sejak awal tahun 1980an, saya adalah tipe eksekutif yang selain D dan I nya tinggi tapi ternyata C nya juga tinggi. Atas dasar hasil tes ulang yang dilakukan oleh sdr. Andry Lie saat ia masih di NBO – Thomas Indonesia beberapa bulan lalu, ternyata hasil tesnya tetap sama.

Baca juga:  Efek Perubahan Iklim Pada Lingkungan Hidup Manusia

Mengapa atau Untuk Apa Kita Harus “BERBICARA MENGGUNAKAN DATA”?

Ada tiga alasan utama yang akan saya jelaskan di bawah ini:

Alasan no. 1.

Untuk Bisa Me-“manage” Pekerjaan Kita Sendiri Secara Efektif.

Data yang kita peroleh dan kita olah akan sangat membantu kita dalam mengidentifikasi permasalahan yang dihadapi baik pada saat ini atau akan dihadapi di masa depan. Misalnya, dalam kasus “turnover” karyawan, kita bisa mengidentifikasi fungsi atau satuan kerja yang mana telah terjadi turnover karyawan yang paling tinggi. Kemudian tinggal meneliti apa saja yang menjadi penyebabnya.

Demikian pula dengan meningkatnya jumlah jam kerja yang hilang karena absen atau keterlambatan atau frekuensi terjadinya kesalahan (error) dalam proses pelaksanaan sebuah tugas. Bila kita telah atau pernah menerapkan TQM/TQC tentu masih ingat bahwa untuk bisa memetakan masalah yang kita sedang selidiki dalam bentuk histogram maka kita harus mengumpulkan minimal 90 data harian (90 hari berturut turut).

Bila dari demografi karyawan kita lihat bahwa 50% karyawan sudah berusia 45 tahun ke atas, anda tahu apa yang harus dilakukan mulai hari ini kecuali terjadi perubahan dalam strategi bisnis.

Dan banyak lagi kegunaan yang lain.

Alasan ke 2.

Untuk Membantu Dalam “Menjual” Usulan atau Gagasan.

Bila usulan atau laporan yang kita ajukan, baik secara lisan dalam rapat maupun secara tertulis selalu didukung dan dilengkapi oleh data dan fakta maka akan membantu “pihak lain” khusus nya rekan-rekan sekerja dalam tim manajemen untuk memahami apa yang kita kemukakan dan usulkan dengan lebih mudah.

Dengan demikian maka mereka pun akan mudah menentukan sikap dan bisa membuat keputusan dengan lebih cepat dan tepat.

Alasan ke 3.

Untuk Memberi Kesan Yang Positif kepada Atasan dan Rekan-Rekan Sekerja.

Hampir semua pimpinan perusahaan akan punya kesan awal yang positif sekali bila begitu anda masuk (bekerja) pada sebuah perusahaan atau organisasi lain, selama minggu pertama, setelah menjalani masa orientasi, anda langsung berusaha memperoleh data lengkap dan akurat tentang “object” dari pekerjaan anda di perusahaan itu, yaitu sumber daya manusia atau modal insani. Kesan positif yang terbentuk adalah bahwa anda memberi indikasi sebagai orang yang serius dalam menjalankan tugas-tugasnya dan memberi “attention to details”.

Data “Mentah” Harus Diolah Dulu.

Walaupun saya katakan bahwa kita harus “berbicara menggunakan data”, bila data yang kita peroleh masih dalam kondisi “mentah” tentunya harus diolah lebih dahulu agar menjadi informasi yang punya arti sehingga kita bisa menggunakannya untuk berbagai keperluan.

Hasil pengolahan tersebut bisa dalam berbagai bentuk. Biasanya dalam berbagai bentuk grafik; batang, garis, atau pie. Bisa juga dalam bentuk lain. Contoh-contoh yang akan saya berikan nanti lebih banyak dalam bentuk grafik yang mudah menarik perhatian orang dan mudah dipahami oleh mereka.

Data Juga Harus Dikonversi Ke Nilai Uang.

Baca juga:  Emotional Intelligence & Effective Managers

Satu hal lagi. Bila kita bekerja untuk sebuah organisasi bisnis maka standar, ukuran, dan parameter yang utama yang digunakan adalah yang berbentuk finansial. Walapun parameter non finansial seperti keluasan pelanggan, kepuasan pekerja dan data lain yang bersifat kualitatif sering digunakan juga, tetapi pada ujungnya, parameter utama untuk mengukur kinerja sebuah perusahaan selalu ditetapkan dalam nilai uang. Sehubungan dengan itu, maka sebagian besar data yang kita peroleh harus diusahakan untuk dikonversi yaitu dihitung dahulu ke nilai finansial.

Contohnya: Data (catatan) tentang jumlah jam kerja efektif yang hilang sebagai akibat dari kemangkiran, keterlambatan atau kecelakaan kerja bisa dihitung nilai finansialnya sehingga bisa ditentukan apakah kerugiannya signifikan atau tidak. Demikian pula dampak dari tingkat turn over karyawan yang tinggi dan banyaknya overtime. Demikian pula dengan data mengenai tingkat produktivitas modal insani dan efektivitas penerapan manajemen modal insani/manajemen sumberdaya manusia di sebuah perusahaan. Penghitungan dapat dilakukan menggunakan formula yang diberikan oleh DR. Jac Fitz’en dalam buku nya “The ROI Of Human Capital” (lihat buku Ruky: “Menjadi Eksekutif MSDM Profesional”).

Data apa yang harus kita peroleh/miliki dan bisa dimanfaatkan?

Ada banyak data dan angka yang harus kita peroleh, kuasai dan akhirnya kita manfaatkan.

I. Dari Internal Perusahaan/Institusi sendiri.

1.1. Basic Data; SDM/Modal Insani Yang Dimiliki Perusahaan yang terdiri dari:

  • DEMOGRAFI SDM.

Yaitu gambaran tentang sumber daya manusia yang saat ini dimiliki/didayagunakan atas dasar berbagai kategori;

Lihat beberapa contoh yang saya sajikan di bawah.

Contoh 1 – Demografi Atas Dasar Usia

Contoh 2 – Atas Dasar Masa Kerja

Contoh 3. Atas Dasar Pendidikan

Contoh 4 – Atas Dasar Hubungan Kerja

Contoh 5 – Atas Dasar Posisi

1.2. Basic Data Terkait Human Resource Maintenance.

  • Komposisi komponen remunerasi karyawan dan % nya.
  • Perkembangan biaya remunerasi total dalam masa 5 sampai 10 tahun terakhir.
  • Perkembangan biaya remunerasi rata-rata per karyawan dalam masa 5 sampai 10 tahun terakhir.
  • Perkembangan biaya gaji/upah pokok dibandingkan dengan benefits (Tunjangan dan fasilitas)
  • Perkembangan biaya remunerasi total dibandingkan dengan perkembangan laba perusahaan (dalam persentasi dari Revenue).
  • Sebaran gaji/upah untuk tiap job grade dalam grade structure
  • Perkembangan biaya pemeliharaan kesehatan.
  • Statistik karyawan sakit. Jenis penyakit dan lama dirawat.
  • Statistik kecelakaan kerja dalam 5 tahun terakhir – jumlah jam kerja yang hilang. jumlah yang celaka, jenis kecelakaan.
  • Biaya lembur pekerja per satuan kerja dalam 12 bulan terakhir.

Beberapa contoh saya berikan dibawah

Komposisi Komponen Remunerasi Karyawan (Contoh di bawah ini hanya ilustrasi. Tidak ada % nya yang real).

Perkembangan Biaya Remunerasi Total dalam masa 5 sampai 10 tahun terakhir.

Perkembangan Biaya Remunerasi Rata Rata per Karyawan

Perkembangan Biaya Remunerasi Total Dibandingkan dengan Perkembangan Laba Perusahaan (dalam persentasi dari Revenue).

Sebaran Gaji/Upah untuk tiap Point Hasil Evaluasi Jabatan

Plotting Salary Trend Line (Garis Kecenderungan Gaji/Upah) Existing perusahaan kedalam Market Trend Line (hasil survey)

1.3. Basic Data Terkait Bidang Hubungan Industrial/Perburuhan.

  • Catatan keluhan karyawan perorangan (Individual Grievance) selama setahun terakhir yang menjelaskan; jenis keluhan, penyebab keluhan, cara penyelesaian keluhan.

Note: Setahu saya hanya sedikit perusahaan yang melakukan hal ini. Saya pelajari ini tahun 1977 saat mengikuti acara orientasi selama 2 minggu di salah satu pabrik Goodyear di Union City, Tennessee USA.

  • Catatan tentang perselisihan perburuhan yang telah terjadi: sumber (Penyebab) perselisihan, jumlah tiap jenis masalah per tahun, cara penyelesaian masalah.
  • Jumlah waktu kerja yang hilang sebagai akibat perselisihan perburuhan.
  • Statistik absen/mangkir dalam persentasi dari jumlah tenaga kerja total
Baca juga:  Profile Rumah MSDM 7 Mei 2017

1.4. Efektivitas Fungsi MSDM/HCM itu sendiri (Hasil Analisis).

  • Perkembangan tingkat produktivitas SDM – Pekerja Produksi (Operasional) dalam masa 5 tahun terakhir.
  • Perkembangan produktivitas SDM keseluruhan (Tenaga Organik ditambah Tenaga yang dipasok melalui Outsourcing).
  • Perbandingan produktivitas SDM perusahaan2 sejenis yang beroperasi dalam sektor industri yang sama. (Lihat contoh)
  • Human Capital ROI (Return on Investment) menggunakan rumus Prof. Jaq Fitz’en – (lihat contoh dalam grafik di bawah)
  • Human Capital Value Added. Rumus dari Prof. Jaq Fitz’en (lihat contoh dalam grafik di bawah)
  • Kecepatan pengisian lowongan kerja jabatan Non- manajerial.
  • Kecepatan pengisian lowongan kerja Jabatan Manajerial.
  • Turnover rate of new recruits (persentasi karyawan yang mengundurkan diri atau diberhentikan setelah selesai masa percobaan dari jumlah yang baru direkrut dalam masa 1 tahun.
  • Dampak positif pelatihan pada kinerja satuan kerja dan kinerja akhir (“Bottom Line Performance”) korporasi.

Tabel di atas menunjukan perbandingan produktivitas sdm sebuah perusahaan Indonesia dengan sejumlah perusahaan terbesar di dunia yang bergerak dalam sektor industri yang sama. Nama-nama perusahaan saya hapus

Contoh di bawah adalah contoh grafik perkembangan Human Capital Return on Investment sebuah perusahaan.

Contoh di bawah adalah contoh grafik perkembangan Human Capital Value Added (HEVA) perusahaan yang sama.

1.5. Proyeksi

Berapa besar biaya yang akan ditanggung oleh sebuah perusahaan untuk memanfaatkan 1 orang SDM hasil “salah pilih” dalam proses rekrutmen. Biaya itu dihitung menggunakan metode yang biasa digunakan dalam bidang keuangan. Perhitungan itu menunjukan besarnya biaya yang harus ditanggung oleh perusahaan sejak ia direkrut begitu lulus sekolah (kuliah) sampai ia menjalani pensiun dengan asumsi ia bekerja terus sampai pensiun.

Lihat contoh di bawah.

II. Data Yang Berasal Dari Sumber Eksternal (Luar).

Data dari sumber eksternal tersebut tentunya harus berasal dari sumber kredibel artinya bisa dipercaya dan dipertanggungjawabkan. Data asal eksternal yang biasa digunakan dibagi dalam 2 kategori.

2.1. Data Bersifat Sekunder. Salah satu yang paling sering digunakan adalah hasil benchmarking dengan sejumlah perusahaan lain dan perusahaan kita turut menjadi pesertanya (lihat contoh).

Contoh tampilan salah satu dari banyak cara penyajian hasil Benchmarking Remunerasi

2.2. Data Tersier (saya menyebutnya demikian) yang terdiri dari hasil survey yang dilakukan oleh sebuah lembaga atau perusahaan jasa konsultan. Perusahahaan kita hanya membeli hasilnya tapi tidak menjadi peserta.

2.3. Data tersier yang sumbernya adalah media cetak atau laporan dari badan resmi pemerintah. Umumnya berkisar tentang kondisi makro ketenaga kerjaan dan informasi tentang indikator ekonomi misalnya inflasi (lihat contoh).

Demikian beberapa tip yang bisa saya berikan melalui Kulgram malam ini. Mudah-mudahan bermanfaat dan membantu anda semua dalam menjalankan tugas masing masing.