Seiring meningkatnya investasi dan penyerapan tenaga kerja di Batam, perusahaan membutuhkan data tenaga kerja yang andal, proses HR yang terintegrasi, dan adopsi HRIS yang konsisten sebelum beralih ke analitik lanjutan dan AI.
Oleh Erwin Darmawan, Senior Presales DataOn
Batam kembali memasuki periode pertumbuhan bisnis dan tenaga kerja yang pesat.
Menurut BP Batam, realisasi investasi selama semester pertama 2026 mencapai Rp29,89 triliun. Jumlah tenaga kerja yang tercatat dalam aktivitas investasi tersebut meningkat dari 30.979 orang pada semester pertama 2025 menjadi 40.943 orang pada periode yang sama di 2026. Angka ini menunjukkan pertumbuhan sekitar 32 persen. BP Batam
Investasi tersebut juga terkonsentrasi pada sektor-sektor yang memiliki operasional tenaga kerja cukup kompleks. Industri mesin dan elektronik menyumbang 23,65 persen dari realisasi investasi pada kuartal pertama 2026, disusul sektor kimia dan farmasi sebesar 21,18 persen. Industri-industri ini umumnya beroperasi dengan banyak lokasi kerja, shift, kategori jabatan, dan pengaturan tenaga kerja. BP Batam
Bagi perusahaan, pertumbuhan ini membuka banyak peluang. Namun, pertumbuhan tersebut juga membuat pengelolaan tenaga kerja di Batam semakin menantang.
Perusahaan perlu merekrut tenaga kerja dengan kompetensi yang sesuai, mengatur jadwal dan shift, memantau kehadiran, mengendalikan lembur, menjaga akurasi payroll, serta merespons perubahan kebutuhan produksi dengan cepat. Ketika skala operasional meningkat, proses manual dan data karyawan yang terpisah-pisah menjadi semakin sulit dikendalikan.
Saat mempersiapkan materi untuk DataTalk Batam, saya berencana membahas bagaimana perusahaan dapat beralih dari kompleksitas tenaga kerja menuju workforce intelligence. Topik tersebut mencakup analisis berbasis AI, penjadwalan tenaga kerja, serta pemanfaatan data HR untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat.
Namun, diskusi selama sesi tersebut kembali mengingatkan saya pada kondisi yang lebih mendasar. Banyak perusahaan masih berada dalam tahap membangun fondasi adopsi HRIS.
Workforce intelligence mungkin menjadi tujuan akhirnya, tetapi belum tentu menjadi titik awal yang paling tepat.
Kondisi Tenaga Kerja Batam Membutuhkan Lebih dari Sekadar Penciptaan Lapangan Kerja
Pertumbuhan investasi tidak serta-merta menyelesaikan seluruh tantangan tenaga kerja.
BPS Kota Batam mencatat bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka atau TPT di Batam menurun dari 7,68 persen pada 2024 menjadi 7,57 persen pada 2025. Meskipun arahnya positif, Batam masih memiliki tingkat pengangguran tertinggi di antara kabupaten dan kota di Kepulauan Riau.
Pada saat yang sama, sektor jasa menyerap 56,27 persen tenaga kerja Batam pada 2025, sedangkan sektor manufaktur menyerap 40,90 persen. Sekitar 68,77 persen penduduk yang bekerja berada di sektor formal. BPS Kota Batam
Data tersebut menggambarkan salah satu tantangan penting di Batam. Pertumbuhan kesempatan kerja berjalan bersamaan dengan kebutuhan untuk menyelaraskan kompetensi tenaga kerja yang tersedia dengan kebutuhan industri.
Pada Agustus 2026, Dinas Tenaga Kerja Kota Batam bertemu dengan APINDO dan perwakilan dari 15 perusahaan besar untuk memperkuat koordinasi terkait kebutuhan perusahaan, ketersediaan tenaga kerja lokal, dan kompetensi yang dibutuhkan industri.
Pemerintah Kota Batam juga mendorong perusahaan untuk memperbesar peluang bagi tenaga kerja lokal, dengan harapan sedikitnya 20 persen karyawan perusahaan berasal dari masyarakat setempat. Dinas Tenaga Kerja Kota Batam
Bagi para pemimpin HR, kondisi ini menunjukkan bahwa perencanaan tenaga kerja perlu menghubungkan proses rekrutmen, data karyawan, informasi kompetensi, penjadwalan, absensi, payroll, dan pengembangan SDM.
Ketika seluruh proses tersebut dikelola melalui data yang terpisah, perusahaan akan kesulitan mengetahui apakah mereka memiliki jumlah tenaga kerja dan kompetensi yang dibutuhkan untuk mendukung pertumbuhan bisnis.
Adopsi HRIS Lebih dari Sekadar Implementasi Sistem
Sebuah HRIS dapat dinyatakan sudah berjalan secara teknis, tetapi belum tentu benar-benar diadopsi oleh organisasi.
Sistem mungkin sudah menyimpan data karyawan dan payroll, tetapi berbagai aktivitas penting masih dilakukan melalui spreadsheet, pesan singkat, formulir kertas, atau aplikasi terpisah.
Manajer mungkin memberikan persetujuan di luar sistem. Karyawan mungkin mencatat kehadiran secara tidak konsisten. Tim HR juga masih harus menghabiskan banyak waktu untuk memeriksa dan memperbaiki data sebelum payroll dapat diproses.
Dalam kondisi tersebut, perusahaan telah mengimplementasikan software, tetapi belum membangun proses HR digital yang dapat diandalkan.
Perbedaan ini menjadi semakin penting bagi perusahaan yang sedang berkembang di Batam. Ketika jumlah karyawan, shift, lokasi kerja, atau kebutuhan produksi meningkat, ketidaksesuaian data yang terlihat kecil dapat berkembang menjadi masalah operasional yang lebih besar.
Bagi saya, adopsi HRIS yang bermakna dapat terlihat ketika karyawan mampu menyelesaikan aktivitas rutin secara konsisten, manajer menggunakan sistem sebagai bagian dari pekerjaan sehari-hari, proses HR mengikuti alur kerja yang disepakati, dan pimpinan mempercayai informasi tenaga kerja yang dihasilkan.
Dengan demikian, adopsi HRIS merupakan kemampuan operasional perusahaan, bukan sekadar pencapaian dalam sebuah proyek implementasi.
Empat Tahap Menuju Workforce Intelligence
Perusahaan di Batam tidak harus menerapkan seluruh kemampuan teknologi HR yang canggih sekaligus. Perusahaan perlu memahami terlebih dahulu tingkat kematangan HRIS mereka saat ini.
1. Fondasi
Perusahaan membangun data karyawan, struktur organisasi, absensi, payroll, dan kompetensi yang lengkap serta dapat diandalkan.
Tanpa fondasi ini, informasi dari berbagai proses HR mungkin tidak saling sesuai.
2. Adopsi
Karyawan, manajer, dan tim HR mulai menggunakan HRIS secara konsisten dalam aktivitas sehari-hari.
Alur kerja digital menggantikan proses manual yang berjalan secara paralel. Tanggung jawab untuk memasukkan, menyetujui, dan memelihara data juga menjadi lebih jelas.
3. Visibilitas
Data HR yang terintegrasi membantu perusahaan mengidentifikasi pengecualian, membandingkan periode, memantau biaya tenaga kerja, dan menyelidiki perubahan operasional.
Pada tahap ini, HRIS mulai memberikan visibilitas kepada manajemen dan tidak lagi hanya berfungsi sebagai tempat pencatatan transaksi.
4. Inteligensi
Perusahaan menggunakan analitik dan AI untuk mendeteksi pola, menjelaskan anomali, memprediksi kebutuhan tenaga kerja, dan merekomendasikan tindakan yang dapat dipertimbangkan.
Manajer dan profesional HR tetap bertanggung jawab untuk meninjau informasi dan mengambil keputusan.
Keempat tahap tersebut saling berkaitan. Workforce intelligence tidak menggantikan kebutuhan akan data yang andal dan alur kerja yang konsisten. Kemampuan tersebut justru bergantung pada kualitas fondasinya.
Data Tenaga Kerja yang Andal Dimulai dari Frontline
Bagi perusahaan manufaktur, pergudangan, galangan kapal, perhotelan, dan operasional berbasis shift lainnya di Batam, tingkat adopsi HRIS sering kali pertama kali terlihat dari proses absensi.
Data absensi dapat dipengaruhi oleh koneksi internet yang tidak stabil, prosedur yang tidak konsisten, lokasi kerja yang berubah, serta cara karyawan berinteraksi dengan perangkat absensi atau aplikasi mobile.
Ketika data kehadiran tidak lengkap, dampaknya akan berlanjut ke perhitungan lembur, persiapan payroll, penjadwalan tenaga kerja, dan pelaporan kepatuhan.
Masalah yang bermula dari satu transaksi absensi dapat membuat beberapa tim harus melakukan pemeriksaan di kemudian hari.
Karena itu, keandalan proses di frontline perlu diperhatikan sebelum perusahaan menerapkan analisis yang lebih canggih.
SunFish Port, misalnya, memungkinkan karyawan tetap melakukan absensi ketika koneksi internet terputus. Transaksi tersebut akan disimpan sementara dan disinkronkan ketika koneksi kembali tersedia.
Dari sudut pandang karyawan, kemampuan ini mungkin terlihat sederhana. Namun, fitur tersebut mendukung tujuan yang lebih besar, yaitu menjaga aliran data tenaga kerja tetap dapat diandalkan sejak dari lokasi operasional.
Sebelum menerapkan teknologi prediktif, perusahaan perlu memeriksa interaksi sehari-hari ini. Jika karyawan mengalami kesulitan dalam melakukan absensi, manajer menghindari proses persetujuan digital, atau HR masih rutin memperbaiki data dasar, maka permasalahan tersebut perlu diselesaikan terlebih dahulu.
Visibilitas Payroll Semakin Penting Ketika Biaya Tenaga Kerja Meningkat
Pertumbuhan tenaga kerja juga meningkatkan pentingnya akurasi payroll dan visibilitas terhadap biaya tenaga kerja.
UMK Batam untuk 2026 ditetapkan sebesar Rp5.357.982, meningkat dari Rp4.989.600 pada 2025. Seiring meningkatnya biaya tenaga kerja, perusahaan perlu memantau dampak lembur, tunjangan, kehadiran, pola shift, dan perubahan jumlah karyawan secara lebih cermat. Pemerintah Provinsi Kepulauan Riau
Bayangkan ketika total payroll bulanan tiba-tiba meningkat. Sistem dasar hanya akan menampilkan jumlah terbarunya. Penggunaan teknologi HR yang lebih matang dapat membantu HR mengetahui apakah kenaikan tersebut berasal dari lembur, penambahan karyawan, perubahan kehadiran, tunjangan, atau faktor lainnya.
HR tetap perlu mengevaluasi kondisi tersebut dan menentukan respons yang tepat. Namun, sistem dapat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mencari informasi dari berbagai catatan terpisah.
Prinsip yang sama berlaku dalam perencanaan kapasitas tenaga kerja.
Ketika pesanan produksi baru meningkatkan kebutuhan operasional, manajer perlu memahami ketersediaan karyawan, posisi yang dibutuhkan, cakupan shift, potensi lembur, dan pola kehadiran terbaru.
Jika informasi tersebut saling terhubung, perusahaan dapat merespons dengan lebih jelas. Jika datanya terpisah, perencanaan tenaga kerja akan berjalan lebih lambat dan terlalu bergantung pada pengetahuan masing-masing individu.
AI Perlu Diterapkan pada Tahap yang Tepat
AI dapat membantu perusahaan mendeteksi anomali tenaga kerja, menjawab pertanyaan mengenai data HR, memprediksi kebutuhan tenaga kerja, dan merekomendasikan jadwal karyawan.
Kemampuan tersebut akan memberikan manfaat ketika informasi yang digunakan sudah lengkap, terkini, dan dipelihara secara konsisten.
AI tidak dapat menggantikan fondasi operasional HR yang belum kuat.
Sebuah model AI mungkin dapat menghasilkan jawaban. Namun, jawaban tersebut tidak dapat diandalkan jika data absensi tidak lengkap, struktur jabatan sudah tidak relevan, atau komponen payroll dikelola secara berbeda di setiap unit bisnis.
Penerapan AI yang terlalu cepat justru dapat menciptakan informasi tambahan yang harus diperiksa kembali oleh HR, alih-alih mengurangi pekerjaan.
Kesiapan AI juga mencakup tata kelola. Akses AI harus mengikuti otorisasi masing-masing pengguna. Penggunaannya perlu dibatasi pada alur kerja dan tujuan bisnis yang telah ditentukan. Integrasi dengan sistem perusahaan lainnya juga harus tetap terkendali.
Yang terpenting, manajer dan profesional HR harus tetap memegang tanggung jawab atas setiap keputusan dan persetujuan.
Peran AI dapat berkembang seiring meningkatnya tingkat adopsi HRIS. Pada tahap awal, otomatisasi dapat difokuskan untuk mengurangi pekerjaan administratif yang berulang dan meningkatkan kualitas data.
Setelah fondasinya semakin kuat, perusahaan dapat menggunakan analitik dan AI untuk memberikan konteks, mendeteksi pengecualian, dan mendukung perencanaan tenaga kerja.
Hal yang Perlu Dinilai Perusahaan di Batam Saat Ini
Setiap perusahaan memiliki tingkat kematangan teknologi HR yang berbeda. Investasi berikutnya perlu disesuaikan dengan kebutuhan operasional dan kondisi perusahaan saat ini.
Tim HR dan manajemen dapat memulainya dengan menjawab beberapa pertanyaan berikut:
- Apakah data karyawan dan struktur organisasi sudah lengkap dan terkini?
- Apakah data kehadiran dapat dicatat dengan andal di seluruh shift dan lokasi kerja?
- Apakah proses absensi dan payroll menggunakan sumber data yang sama?
- Apakah HR dapat menjelaskan perubahan payroll dan lembur tanpa harus menggabungkan beberapa file secara manual?
- Apakah data rekrutmen dan kompetensi sudah terhubung dengan kebutuhan tenaga kerja perusahaan?
- Apakah alur kerja HR digunakan secara konsisten di seluruh departemen dan lokasi?
- Apakah manajer dapat mengakses informasi tenaga kerja tanpa meminta HR menyiapkannya secara manual?
- Apakah hak akses, proses persetujuan, dan tanggung jawab pengguna sudah diatur dengan jelas?
- Apakah karyawan dan manajer benar-benar menggunakan HRIS?
- Apakah kualitas data sudah cukup baik untuk mendukung analitik atau AI?
Jawaban atas pertanyaan tersebut dapat menunjukkan area yang perlu menjadi fokus investasi, perbaikan proses, dan manajemen perubahan.
Satu perusahaan mungkin perlu menstandarkan data karyawan. Perusahaan lain mungkin perlu meningkatkan keandalan absensi atau adopsi sistem oleh manajer. Perusahaan yang sudah lebih matang mungkin siap menggunakan penjadwalan prediktif dan analisis berbasis AI.
Menggunakan rencana transformasi yang sama untuk seluruh perusahaan akan mengabaikan perbedaan titik awal dan kebutuhan operasional masing-masing organisasi.
Pertumbuhan Batam Membutuhkan Fondasi Teknologi HR yang Lebih Kuat
Momentum investasi Batam menciptakan lapangan kerja baru, memperluas aktivitas industri, dan meningkatkan kebutuhan terhadap berbagai kompetensi tenaga kerja. Pertumbuhan ini juga meningkatkan kompleksitas yang perlu dikelola oleh tim HR.
Bagi banyak perusahaan, prioritas saat ini bukan langsung menerapkan teknologi HR yang paling canggih. Prioritasnya adalah membangun data yang andal, alur kerja yang konsisten, dan adopsi HRIS yang lebih kuat.
Setelah fondasi tersebut tersedia, data tenaga kerja yang terintegrasi dapat memberikan visibilitas yang lebih baik terhadap absensi, payroll, lembur, ketersediaan karyawan, dan kebutuhan kompetensi.
Analitik dan AI kemudian dapat digunakan untuk mendukung keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat.
Workforce intelligence tetap menjadi tujuan. Namun, bagi banyak perusahaan di Batam, langkah terpenting untuk mencapai tujuan tersebut adalah memperkuat fondasi HRIS yang mereka miliki saat ini.
Tentang Penulis
Erwin Darmawan adalah Solutions Architect dan Technical Presales di DataOn dengan pengalaman lebih dari tujuh tahun di bidang analisis bisnis, perancangan solusi, dan teknologi HR. Sejak bergabung dengan DataOn pada 2020, ia bekerja bersama berbagai perusahaan untuk menganalisis kebutuhan bisnis, merancang alur kerja HRIS, dan menerjemahkan tantangan operasional menjadi solusi teknologi yang praktis.
Keahliannya mencakup implementasi proyek, analisis alur kerja dan data, pengujian fungsional, dokumentasi proyek, serta pengembangan sistem berbasis Agile. Ia meraih gelar Sarjana Teknologi Informasi dari Universitas Budi Luhur.
