PHK di Indonesia: Perspektif Data Science terhadap Tren yang Mengkhawatirkan

Foto: Dok. Biro Humas Kemnaker

Indonesia tengah menghadapi gelombang pemutusan hubungan kerja (PHK) yang serius, terutama di sektor tekstil. Perusahaan besar seperti PT Kusumahadi Santosa dan PT Sai Apparel terdampak signifikan, yang memengaruhi kehidupan ribuan pekerja. Tren ini memunculkan kekhawatiran tentang stabilitas ekonomi sektor tekstil Indonesia dan membutuhkan analisis mendalam untuk memahami penyebab dan memproyeksikan perkembangan di masa depan. Dalam konteks ini, pendekatan data science dan AI dapat membantu untuk memahami dan memitigasi masalah tersebut.

Trend Analysis

Dengan menganalisis data historis PHK bersamaan dengan indikator ekonomi seperti volume ekspor, nilai tukar, dan biaya bahan baku, pola dapat diidentifikasi untuk memahami siklus PHK dan hubungannya dengan rantai pasok global.

Predictive Modeling

Algoritma machine learning dapat digunakan untuk memprediksi potensi PHK dengan menganalisis data besar seperti volume pesanan, kondisi keuangan perusahaan, tren pasar, dan kebijakan pemerintah. Penurunan pesanan secara drastis atau kenaikan biaya produksi dapat menjadi indikator awal PHK di masa depan.

Sentiment Analysis

Natural language processing (NLP) dapat digunakan pada media sosial, laporan berita, dan komunikasi karyawan untuk memahami sentimen publik dan moral pekerja. Analisis ini dapat memberikan tanda bahaya dini dan memungkinkan intervensi sebelum terjadi PHK massal.

Clustering Analysis

Teknik clustering dapat mengelompokkan perusahaan berdasarkan kerentanannya terhadap guncangan ekonomi, seperti penurunan permintaan global atau gangguan rantai pasok. Dengan cara ini, sektor atau wilayah yang paling rentan dapat diidentifikasi dan menerima intervensi yang lebih tepat sasaran.

Anomaly Detection

Model AI dapat memantau metrik operasional, seperti volume produksi dan tingkat pesanan, untuk mendeteksi anomali yang bisa menjadi sinyal PHK mendatang. Penurunan pesanan ekspor yang mendadak bisa menjadi tanda untuk melakukan investigasi lebih lanjut.

Meskipun data science dan AI menawarkan kemampuan untuk memahami dan memprediksi PHK, terdapat tantangan seperti kualitas data dan perubahan kondisi ekonomi yang cepat. Selain itu, ketergantungan sektor tekstil pada permintaan pasar global yang tidak menentu menambah kompleksitas dalam peramalan.

Namun, memanfaatkan data science dapat membantu pemerintah dan bisnis Indonesia dalam mengembangkan strategi untuk mengurangi dampak PHK. Dengan menggabungkan kebijakan ekonomi dan wawasan berbasis AI, mereka dapat menciptakan sistem peringatan dini, menerapkan langkah-langkah penyelamatan pekerjaan, dan mendukung transisi pekerja ke sektor yang lebih tangguh.