Telecommunications Data Analytics
Read case study Banking & Finance Data Analytics
BTN Kolaborasi dengan RevoU untuk Praktikkan Keterampilan Data dan Transformasikan Operasional HR
- Industry
- Banking & Finance
- Program
- Data Analytics
- Format
- Offline
Overview
Tim HR dan operasional BTN menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan pengelolaan data internal untuk mendukung pengambilan keputusan yang strategis dan cepat.
Sebelumnya, keterbatasan dalam pengalaman operasional praktis seperti membersihkan, memanipulasi dataset karyawan berukuran besar, serta membangun model prediktif menghambat efisiensi kerja tim. Proses pengolahan data yang masih manual ini membatasi kemampuan kolaborasi andal antar unit kerja di dalam organisasi.
Untuk mengatasi tantangan ini, RevoU mengadakan program pelatihan intensif "Data Analytics for HR Professionals" untuk talenta pilihan BTN. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan fondasi kokoh dari ujung ke ujung (end-to-end data analytics workflow) yang fokus pada pembersihan, manipulasi, analisis, hingga pemodelan data.
Kurikulum pelatihan mencakup pengenalan sintaksis Python, pemanfaatan library pandas untuk manipulasi data skala besar, analisis deskriptif (EDA), teknik clustering (K-Means), analitik prediktif menggunakan Linear Regression dan Decision Trees, hingga visualisasi dan komunikasi data kepada stakeholder.
The Challenge
Tim HR dan talenta BTN menghadapi tiga tantangan utama dalam mengoperasionalkan data analytics secara mandiri untuk kebutuhan internal perusahaan:
- Keterbatasan dalam penyiapan dan pembersihan data: Kurangnya rasa percaya diri tim dalam menangani dataset HR yang bervariasi serta mengotomatisasi proses pembersihan data yang tidak konsisten.
- Rendahnya familiaritas terhadap tools analitik modern: Minimnya pemahaman teknis dalam menggunakan Python dan library pandas untuk mengolah data secara terukur (scalable data work) dibandingkan metode konvensional.
- Kesulitan dalam pemodelan dan interpretasi data bisnis: Paparan yang minim terhadap implementasi algoritma clustering serta predictive modeling (seperti model analisis attrition karyawan dan perencanaan tenaga kerja) yang relevan bagi output bisnis HR.
The Approach
Untuk menjawab tantangan tersebut, RevoU menyusun program kurikulum "Data Analytics for HR Professionals" yang disesuaikan secara khusus bagi kebutuhan talenta BTN.
Pelatihan ini dijalankan melalui modul terstruktur yang mencakup topik-topik krusial berikut:
- Data Analytics Foundations & Python Orientation: Memahami alur kerja analisis data, perumusan masalah bisnis, orientasi lingkungan Python, dan eksplorasi data dasar.
- Python Data Manipulation & Data Cleaning: Praktik fundamental kualitas data, penanganan nilai hilang (missing values), deteksi serta penanganan data pencilan (outliers), dan integrasi fitur data.
- Descriptive Statistics & Exploratory Data Analysis (EDA): Penerapan distribusi statistik, uji hipotesis (T-Test), standardisasi data untuk komparabilitas, dan visualisasi eksploratif menggunakan Python.
- Unsupervised Learning & Clustering Analysis: Segmentasi dasar, seleksi fitur, implementasi K-Means clustering, profiling cluster, dan interpretasi batasan analitik.
- Predictive Analytics & Regression Modeling: Penerapan regresi linear dan berganda, feature engineering, penanganan multikolinearitas, klasifikasi dengan decision tree, serta evaluasi dan interpretasi model.
- Data Visualization & Insights Generation for Reporting: Transformasi output analisis menjadi wawasan bisnis, pemilihan visualisasi yang tepat, pembuatan laporan analitik berbasis data menggunakan Python, serta komunikasi data.
Pelatihan ini diinstruksikan oleh praktisi industri berpengalaman, yaitu Stephanie (Risk Analytics & Data Science Lead di JULO) dan Rahmat Hidayatullah (Principal Data Scientist di XL Axiata), yang menggabungkan kapabilitas teknis mendalam dengan studi kasus bisnis nyata.
Di akhir program, peserta diwajibkan menyelesaikan Individual Capstone Project, di mana mereka mempraktikkan langsung seluruh teori ke dalam skenario pengolahan data nyata dari masalah bisnis perusahaan, lengkap dengan sesi mentoring intensif dan presentasi final di hadapan instruktur.
The Outcomes
Setelah mengikuti rangkaian pelatihan ini, para peserta mencatatkan peningkatan kompetensi yang signifikan dalam mengolah serta memvisualisasikan data secara mandiri.
- Peserta berhasil mencapai pertumbuhan pemahaman materi (+31% Learning Growth) berdasarkan perbandingan nilai pre-test dan post-test yang diuji.
- Seluruh peserta (100% dari submission) berhasil menyelesaikan program pelatihan dan lulus proyek capstone dengan mengaplikasikan workflows berbasis Python/pandas secara sistematis.
- Tim BTN kini mampu merancang pembersihan data yang konsisten, melakukan segmentasi (clustering), menyusun model prediktif HR, serta menerjemahkan output analisis menjadi visualisasi dan laporan insight-driven yang mendukung akselerasi data-driven decision making di internal perusahaan.
Salah satu proyek capstone peserta menunjukkan bagaimana data dapat digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling memengaruhi performa karyawan, sehingga membantu HR menyusun strategi pengembangan talenta yang lebih tepat sasaran.
Materi seperti data cleaning, Python, visualisasi data, clustering, dan predictive analytics sangat relevan dan berguna untuk pekerjaan saya sehari-hari.
Tentang BTN
PT Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk (BTN) adalah salah satu bank terkemuka di Indonesia yang berfokus pada pembiayaan perumahan serta berkomitmen untuk mendorong transformasi digital dan kapabilitas analitik demi mendukung pengambilan keputusan bisnis yang responsif dan berbasis data.
Instructor
Stephanie
Risk Analytics & Data Science Lead · JULO
