Karyawan yang bertahan maupun yang memutuskan untuk meninggalkan perusahaan sama-sama memberikan gambaran mengenai kondisi manjemen human capital di dalam suatu organisasi.

Bagi departemen Human Resource (HR), mengetahui siapa karyawan yang resign memang penting. Namun, informasi tersebut belum tentu menjawab pertanyaan yang lebih mendasar: apa yang sebenarnya menyebabkan mereka pergi?

Apakah karena beban dan tekanan pekerjaan? Kurangnya kepuasan terhadap pekerjaan? Tidak adanya kesempatan berkembang? Buruknya relasi dengan lingkungan atau rekan kerja? Atau kombinasi dari berbagai faktor?

Begitu pula dengan karyawan yang bertahan. Apa yang membuat mereka tetap memilih tetap bertahan di suatu perusahaan dan terus berkembang di dalamnya?

Turnover Bukan Sekadar Angka

Turnover intention atau keinginan untuk meninggalkan pekerjaan merupakan salah satu hal yang perlu diperhatikan dalam pengelolaan human capital. Namun, memahami turnover tidak cukup hanya dengan melihat berapa banyak karyawan yang keluar.

Sebuah studi yang dilakukan oleh Rijal & Suhadianto (2025) meninjau 11 artikel penelitian yang diterbitkan pada periode 2015–2022 untuk mengidentifikasi berbagai faktor yang berkaitan dengan turnover intention.

Hasil tinjauan tersebut menunjukkan bahwa turnover intention merupakan fenomena yang multidimensi, dengan faktor yang dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori utama:

1. Faktor Psikologis dan Individual
   Meliputi work stress, burnout, dan work-life conflict yang berkaitan dengan kondisi psikologis serta keseimbangan kehidupan dan pekerjaan karyawan.
2. Faktor Organisasi
   Meliputi job satisfaction, organizational commitment, kompensasi, dan gaya kepemimpinan yang berkaitan dengan pengalaman karyawan terhadap pekerjaan dan organisasi.
3. Faktor Sosial
   Meliputi dukungan sosial dan perilaku tidak menyenangkan (rude behavior) di tempat kerja yang berkaitan dengan hubungan dan lingkungan sosial yang dialami karyawan.

Temuan tersebut menunjukkan bahwa keinginan karyawan untuk meninggalkan perusahaan tidak selalu muncul karena satu penyebab. Berbagai aspek dalam pengalaman kerja dapat saling berkaitan, mulai dari kondisi psikologis, pengalaman terhadap pekerjaan dan organisasi, hingga hubungan sosial di lingkungan kerja.

Dengan kata lain, angka turnover hanya menunjukkan apa yang terjadi. Untuk memahami mengapa hal tersebut terjadi, HR perlu melihat konteks dan pola yang lebih luas.

Mencari Pola di Balik Keputusan Karyawan

Analisis human capital tidak harus berhenti pada karyawan yang memiliki kecenderungan untuk pergi. Karyawan yang memilih bertahan juga memberikan informasi penting mengenai apa yang membuat mereka tetap terikat dengan perusahaan.

Sebuah studi menunjukkan bahwa keputusan karyawan untuk tetap berada dalam organisasi dapat berkaitan dengan berbagai faktor, mulai dari pengembangan talenta, kepuasan kerja, kesempatan promosi dan karier, pelatihan dan mentoring, lingkungan kerja, dukungan organisasi, reward, hingga kesempatan belajar.
(Sumber resmi: Nurhalizah, Sridadi & Eliyana (2024) — JOMB)

Temuan tersebut juga terlihat dalam kajian literatur mengenai retensi karyawan pada perusahaan multinasional di Indonesia. Dari 10 penelitian yang dianalisis, terdapat empat faktor yang secara konsisten muncul dalam retensi karyawan, yaitu kompensasi dan kesejahteraan, pengembangan karier dan jalur pertumbuhan yang jelas, kepemimpinan yang inklusif, serta budaya organisasi yang positif. Kajian tersebut juga menemukan bahwa kepuasan kerja, loyalitas, dan employee engagement dapat berperan dalam memperkuat keputusan karyawan untuk bertahan.

Artinya, karyawan bertahan bukan semata-mata karena mereka belum memilih untuk pergi. Ada pengalaman dan kondisi organisasi yang membuat mereka memilih untuk tetap berada di perusahaan.

Bagaimana HCM AI Membantu?

Berbagai penelitian menunjukkan bahwa keputusan karyawan untuk pergi maupun bertahan dapat berkaitan dengan banyak faktor, seperti beban kerja, kepuasan kerja, pengembangan karier, kompensasi, kepemimpinan, lingkungan kerja, dan engagement.

Di sinilah HCM AI dapat memberikan nilai lebih. Dengan memanfaatkan teknologi AI, berbagai data human capital dapat dihubungkan untuk menemukan pola dan perubahan yang perlu diperhatikan. Misalnya, melihat apakah kelompok karyawan dengan pola aktivitas, performa, kehadiran, atau masa kerja tertentu memiliki kecenderungan turnover yang berbeda, sekaligus melihat karakteristik yang lebih sering muncul pada karyawan yang bertahan.

Dengan begitu, manajemen dapat mulai memahami pola di balik keputusan karyawan untuk pergi maupun bertahan. AI membantu menemukan pola, sementara interpretasi dan keputusan tetap berada di tangan HR dan manajemen.

Dari Insight Menjadi Strategi Retensi

Data turnover pada akhirnya bukan hanya digunakan untuk membuat laporan HR.

Ketika pola dapat ditemukan dan dipahami, informasi tersebut dapat menjadi dasar untuk menentukan langkah berikutnya. Perusahaan dapat mengevaluasi beban kerja, program retensi, pengembangan karier, motivasi, employee engagement, maupun aspek lain yang relevan dengan kondisi organisasi.

Dengan demikian, proses pengelolaan human capital dapat bergerak dari data, menemukan pola, menghasilkan insight, melakukan evaluasi, hingga menentukan strategi retensi yang lebih terarah.

HCM AI untuk Memahami Human Capital Lebih Dalam

Mengelola karyawan bukan hanya tentang mengetahui siapa yang masuk dan siapa yang keluar. Yang lebih penting lagi adalah memahami apa yang terjadi di balik perubahan tersebut.

HCM AI membantu HR dan manajemen melihat data human capital dengan pendekatan yang lebih analitis, sehingga pola yang sebelumnya sulit terlihat dapat menjadi bahan evaluasi dan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

Karena pada akhirnya, mempertahankan talenta bukan hanya tentang membuat karyawan tetap berada di perusahaan. Ini tentang memahami apa yang membuat mereka ingin tetap bertumbuh bersama perusahaan.

Hubungi tim Kami untuk mendapatkan konsultasi bagaimana HCM AI dapat membantu perusahaan Anda.

Email: marketing@neuronworks.co.id        
🌐 Website: www.neuronworks.co.id        
📞 WhatsApp: +62 811-2127-696