Apakah Anda pernah memperkirakan anggaran penggajian yang akan dikeluarkan perusahaan di masa depan? Bagaimana cara Anda melakukan perkiraan tersebut?
Jika Anda melakukan perkiraan hanya dengan menduga-duga tanpa dasar yang jelas, maka besar kemungkinan perkiraan yang Anda buat jauh dari akurat.
Untuk menghindari hal tersebut, Anda dapat melakukan Analisis Prediktif. Namun, apa itu Analisis Prediktif? Bagaimana peranannya dalam payroll perusahaan?
Pada artikel ini CATAPA akan membantu Anda menjawab pertanyaan tersebut.
Pengertian Analisis Prediktif
Analisis prediktif adalah suatu teknik analisis yang menggunakan data saat ini dan masa lalu untuk meramalkan tren di masa depan. Tujuan dari analisis prediktif adalah membuat prediksi atau perkiraan tentang suatu kejadian yang belum terjadi berdasarkan data yang telah ada.
Analisis prediktif melibatkan berbagai disiplin ilmu seperti matematika, statistik, ataupun machine learning.
Analisis prediktif banyak dipakai pada berbagai bidang, umumnya analisis ini digunakan untuk memprediksi nilai, memprediksi resiko, merancang strategi, atau pengambilan keputusan.
Baca juga: Pengertian, Manfaat, dan Proses Penerapan HR Analytics
Contoh Penggunaan Analisis Prediktif dalam Payroll
Berikut adalah beberapa contoh penerapan analisis prediktif terkait payroll dan karyawan.
1. Memprediksi Pengeluaran Gaji
Prediksi total biaya penggajian yang akan dikeluarkan perusahaan di masa depan, misalnya di bulan berikutnya. Analisis ini dapat dilakukan berdasarkan data historis seperti jumlah karyawan, gaji rata-rata, tunjangan, atau pajak penghasilan.
2. Memprediksi turnover karyawan
Analisis prediktif dapat digunakan untuk memprediksi jumlah karyawan yang kemungkinan akan meninggalkan perusahaan. Prediksi ini dapat dilakukan dengan melihat data historis pengunduran diri karyawan
3. Meramalkan Kebutuhan Tunjangan
Melakukan prediksi terkait kebutuhan tunjangan karyawan di masa depan berguna untuk memastikan bahwa karyawan menerima tunjangan yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Contoh analisis prediktif tunjangan karyawan:
Perusahaan menggunakan analisis prediktif untuk memprediksi kebutuhan tunjangan kesehatan karyawan di masa depan. Perusahaan menggunakan data historis, seperti usia dan jenis kelamin karyawan, untuk memprediksi kebutuhan tunjangan kesehatan karyawan. Ini dapat digunakan untuk membuat anggaran tunjangan kesehatan yang lebih akurat.
4. Memprediksi Bonus dan Insentif
Prediksi ini dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang anggaran bonus dan insentif, serta untuk memastikan bahwa karyawan yang berkinerja baik menerima imbalan yang sesuai. Prediksi ini dapat dilakukan dengan melihat data historis terkait masa kerja, jabatan, atau kinerja karyawan.
Keuntungan Melakukan Analisis Prediktif dalam Payroll
Dengan menggunakan analisis prediktif, perusahaan dapat memperoleh berbagai keuntungan, antara lain:
1. Optimalisasi Anggaran dan Perencanaan Keuangan
Analisis prediktif dapat membantu perusahaan untuk memprediksi total biaya penggajian, turnover karyawan, kebutuhan tunjangan, bonus, dan insentif. Dengan informasi ini, perusahaan dapat membuat perencanaan keuangan dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Selain itu, informasi tersebut juga membantu perusahaan terhindar dari kesalahan penghitungan, risiko overpayment, atau risiko underpayment kepada karyawan.
Baca juga : Manfaat Memantau Laporan Penggajian Secara Menyeluruh untuk Kemajuan Perusahaan
2. Meningkatkan Daya Saing Perusahaan
Dengan menggunakan analisis prediktif, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik terkait penggajian atau sumber daya manusia. Hal ini dapat meningkatkan daya saing perusahaan dalam menarik dan mempertahankan karyawan terbaik.
3. Membantu Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Analisis prediktif memberikan wawasan mendalam melalui data, memungkinkan perusahaan membuat keputusan terkait payroll dan karyawan berdasarkan prediksi yang didasarkan pada data, bukan hanya prediksi berdasarkan intuisi atau perasaan yang bersifat subjektif.
4. Antisipatif terhadap Perubahan
Dengan analisis prediktif perusahaan dapat mengidentifikasi potensi peningkatan pengeluaran gaji dan melakukan penyesuaian sumber daya atau anggaran secara proaktif untuk cegah potensi kerugian.
Analisis Prediktif Data Payroll dengan Artificial Intelligent
Melakukan analisis prediktif dalam pengelolaan payroll memberikan banyak keuntungan bagi perusahaan. Ini terlihat dari semakin meningkatnya perusahaan yang melakukan metode prediktif. Dalam survey Deloitte, pada tahun 2014 sebesar 4% perusahaan mengembangkan model prediktif, angka ini meningkat 2 kali lipat pada tahun 2015, dan kemungkinan akan terus meningkat.
Namun, dalam proses analisis, perusahaan seringkali dihadapkan pada volume data yang besar, menyebabkan kendala-kendala seperti keterbatasan sumber daya manusia, waktu, atau keahlian dalam bidang analitik. Untuk mengatasi tantangan ini, pemanfaatan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence menjadi solusi yang tepat.
Maka dari itu, CATAPA telah menghadirkan inovasi terbaru yaitu Asisten Analitik GPT (AAGPT). AAGPT adalah fitur berbasis AI yang dapat menganalisis data payroll dan data karyawan hanya dengan menggunakan perintah-perintah sederhana. Dengan AAGPT, Anda dapat menjalankan analisis prediktif dengan mudah dan membantu meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan perusahaan.
