PENGGUNAAN AI DAN ANALISIS DATA UNTUK MENGOPTIMALKAN JADWAL, KINERJA, DAN RETENSI KARYAWAN SECARA EFISIEN - Junus, Louis Enrico; Liana , Liana; Ciany , Chyntia Elen; Hardono , Marvin; Wibowo , Steven Aurel; Imanuel , Yosia; Toni , Felix; Nurhayati , Nurhayati (Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi, 2025)
Penjadwalan prediktif yang didorong oleh kecerdasan buatan (AI) membawa transformasi signifikan dalam manajemen tenaga kerja dengan mengoptimalkan penjadwalan karyawan dan meningkatkan efisiensi operasional, yang pada akhirnya berdampak positif pada keterlibatan karyawan dan kepuasan pelanggan. Dalam konteks ini, algoritma penjadwalan prediktif, yang didukung oleh teknologi pembelajaran mesin (ML), memungkinkan bisnis untuk menyeimbangkan kebutuhan operasional dengan preferensi karyawan, menciptakan lingkungan kerja yang lebih responsif dan fleksibel.Metode penjadwalan tradisional sering kali tidak dapat menangkap fluktuasi permintaan pelanggan dan ketersediaan karyawan, yang menyebabkan masalah seperti kekurangan atau kelebihan staf. Sebaliknya, sistem penjadwalan prediktif menganalisis data historis kinerja dan pola permintaan untuk menentukan jadwal optimal. Sistem ini dapat menyesuaikan jadwal secara dinamis berdasarkan permintaan, memastikan jumlah karyawan yang tepat tersedia pada waktu puncak dan memberikan fleksibilitas saat permintaan rendah. Dari sudut pandang karyawan, penjadwalan prediktif menawarkan jadwal yang lebih konsisten dan adil, mengurangi perubahan mendadak dan memperhitungkan preferensi pribadi. Ketika karyawan merasa dihargai dan memiliki kendali atas jadwal mereka, kepuasan kerja meningkat, menghasilkan retensi yang lebih tinggi dan kinerja yang lebih baik. Kepuasan pelanggan juga berpengaruh positif, karena bisnis dapat memberikan layanan berkualitas tinggi dan mengurangi waktu tunggu dengan ketersediaan staf yang tepat. Penjadwalan yang didorong oleh AI memungkinkan respons cepat terhadap perubahan tak terduga, menjaga konsistensi dan kualitas layanan. Dengan demikian, penjadwalan prediktif diharapkan akan terus membentuk masa depan manajemen tenaga kerja dan pelayanan