Cara Mengurangi Perputaran Karyawan & Ketidakhadiran

Apakah organisasi Anda bergumul dengan perputaran karyawan dan absensi? Apakah perusahaan Anda membuang-buang waktu dan uang untuk keputusan perekrutan yang buruk? Artikel ini dirancang untuk memberi Anda beberapa kiat berguna untuk mempekerjakan orang-orang yang dapat diandalkan. Persyaratan pekerjaan spesifik dapat bervariasi; namun, informasi berikut ini mencakup panduan yang bermanfaat dan penting dari mana setiap organisasi dapat memperoleh manfaat.

Perputaran karyawan dan absensi tidak dapat dihindari. Tetapi ketika hal-hal ini menjadi berlebihan mereka dapat dengan cepat membuat bisnis menjadi merah. Biaya yang terkait dengan perputaran karyawan dan absensi mudah diabaikan atau diabaikan karena sering tidak terealisasi. Perputaran karyawan dan ketidakhadiran memiliki biaya yang jelas yang dapat Anda lacak, tetapi biaya aktual mengambil tol yang lebih besar.

Apakah Anda merasa frustrasi dengan biaya yang terkait dengan perputaran karyawan dan ketidakhadiran?

Masalah mendasar yang perlu dipahami oleh manajer sehubungan dengan perputaran karyawan dan ketidakhadiran adalah hubungan antara keduanya. Kasus ketidakhadiran karyawan yang ekstrem kadang-kadang dapat menjadi prediktor awal tentang siapa yang cenderung meninggalkan organisasi, yang menghasilkan perputaran karyawan.

Mari kita lihat setiap masalah, bagaimana mereka dapat memengaruhi organisasi Anda dan bagaimana Anda dapat mengurangi instance mereka untuk menghemat waktu, uang, dan sumber daya perusahaan Anda.

Perputaran karyawan

Orang yang tidak puas mengubah pekerjaan pada tingkat yang mengkhawatirkan. Biro statistik Tenaga Kerja AS melaporkan bahwa "hopper pekerjaan merupakan 39% dari angkatan kerja." Banyak karyawan baru tidak sepenuhnya produktif sampai mereka berorientasi, terlatih, dan mendapatkan pengalaman di perusahaan – proses yang biasanya memakan waktu beberapa bulan. Waktu, usaha, dan uang yang diinvestasikan pada karyawan baru hilang ketika mereka keluar dari pintu dan meninggalkan pekerjaan mereka.

Biaya yang terkait dengan perputaran karyawan dapat mencapai 150% dari kompensasi tahunan untuk karyawan dan 200% hingga 250% dari kompensasi tahunan untuk posisi manajerial dan penjualan. Sebuah perusahaan menengah dengan 1.000 karyawan dengan omzet tahunan 10% berarti mengalami $ 7.5 juta dalam biaya terkait!

Ketidakhadiran Karyawan

Organisasi dengan absensi karyawan yang tinggi dan masalah keandalan tidak dapat berfungsi secara efisien. Biaya absensi karyawan, bersama dengan menit terakhir tidak menunjukkan, merupakan beban keuangan yang besar bagi bisnis.

Jadi apa yang dianggap absen? Ketiadaan mengacu pada waktu karyawan tidak bekerja selama jam kerja yang dijadwalkan, kecuali cuti telah diberikan (hari libur, waktu liburan dll.). Rata-rata, satu hari absen dapat merugikan organisasi $ 610 per karyawan. Biaya tahunan rata-rata yang terkait dengan absensi karyawan dapat berkisar dari sekitar $ 60.000 untuk pengusaha kecil hingga lebih dari $ 1 juta dolar untuk perusahaan besar.

Tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan berikut:

– Apakah Anda ingin tahu sebelumnya jika calon pekerjaan akan memiliki jenis etos kerja dan keandalan yang Anda harapkan?

– Apakah Anda ingin dapat memprediksi masalah dengan penyalahgunaan zat dan pencurian karyawan sebelum mempekerjakan seseorang?

– Apakah Anda ingin tahu apakah kandidat akan cocok untuk pekerjaan dan perusahaan Anda?

Jika Anda menjawab 'ya' untuk salah satu dari pertanyaan ini, kami dapat membantu. Unduh sisa panduan ini di situs kami yang tercantum di bawah ini.

Suplemen untuk Mengurangi Kecemasan Dapat Membantu Menghindari Penyakit Jantung Koroner dan Kematian Jantung

Dalam dua penelitian independen, peneliti dari Swedia dan Belanda telah menemukan bahwa kecemasan meningkatkan kemungkinan penyakit jantung koroner sebesar 25% dan kematian jantung hingga 50%. Memanfaatkan suplemen poliquin berkualitas tinggi untuk mengurangi kecemasan dapat sangat meningkatkan peluang Anda untuk menghindari penyakit jantung koroner dan kematian jantung sama sekali.

Mempelajari hampir 300.000 orang selama periode rata-rata lebih dari 25 tahun, para peneliti terkejut ketika mengetahui bahwa kecemasan adalah prediktor yang akurat terhadap penyakit jantung koroner dan kematian jantung.

Dr Joel E Dimsdale (University of California, San Diego) yang menulis sebuah editorial yang menyertai temuan untuk 29 Juni 2010 isu tersebut Jurnal dari American College of Cardiology menyatakan:

"Aneh bahwa gejala kecemasan bisa menjadi suar yang kuat, menerangi jalan menuju penyakit koroner di masa depan beberapa dekade sebelumnya." Kardiolog, dia mengatakan "pasti menyadari efek kecemasan" pada fisiologi sementara, seperti tekanan darah, palpitasi, dan angina, tetapi penelitian baru ini menunjukkan bahwa bertanya tentang kecemasan awal kehidupan sebelumnya mungkin relevan dalam penilaian klinis untuk diagnosis dan pencegahan. penyakit kardiovaskular.

Untuk memerangi kecemasan dan penyakit terkait stres, Poliquin Suplemen menawarkan beberapa stres dan kecemasan yang besar mengurangi suplemen untuk membantu hidup lebih lama dan lebih sehat.

Poliquin Supplements 'Serenity 2.0, misalnya, adalah campuran kuno dari herbal Ayruvedic eksklusif yang menenangkan pikiran tanpa membuat Anda mengantuk. Serenity 2.0 aman, alami dan bisa diambil kapan saja Anda merasa cemas atau stres.

Poliquin Suplemen juga menawarkan suplemen berbasis Holy Basil yang luar biasa yang disebut Holy Basil Supreme. Holy Basil Supreme membantu menormalkan hormon stres kortisol, menyeimbangkan neurotransmitter otak dan detoksifikasi tubuh.

Semua Suplemen Poliquin aman, diuji oleh pihak ketiga, semua alami, organik dan dibuat di bawah standar kontrol kualitas tertinggi dan ketat di industri.

Jika stres memainkan peran dalam hidup Anda (seperti yang terjadi pada sebagian besar dari kita) – jangan biarkan itu memperpendek umur Anda, membuat Anda sakit atau menyebabkan komplikasi kardiovaskular nanti. Jagalah tubuh Anda dengan baik dan pertimbangkan untuk menambahkan Suplemen Poliquin berkualitas ke program diet dan olahraga Anda untuk memastikan kesehatan dan umur panjang Anda yang baik.

Untuk informasi lebih lanjut, silakan gunakan tautan di bawah ini untuk mengunjungi situs web kami. Untuk Kesehatan Baik Anda!

Multikolinieritas dalam Model Regresi Linier – Memusatkan Variabel untuk Mengurangi Multikolinieritas

Pemusatan adalah salah satu topik dalam statistik yang tampaknya semua orang pernah dengar, tetapi kebanyakan orang tidak tahu banyak tentangnya. Ini telah mengembangkan suatu mistik yang sepenuhnya tidak perlu.

Pemusatan hanya berarti mengurangkan satu nilai dari semua titik data Anda. Ini menggeser skala variabel dan biasanya diterapkan ke prediktor. Ini disebut centering karena orang sering menggunakan mean sebagai nilai yang mereka kurangi (jadi mean baru sekarang di 0), tetapi tidak harus menjadi mean. Faktanya, ada banyak situasi ketika nilai selain dari mean adalah yang paling berarti.

Sementara pemusatan dapat dilakukan dalam regresi linier sederhana, manfaat nyata muncul ketika ada istilah perkalian dalam istilah model-interaksi atau istilah kuadrat (X-squared).

Ada dua alasan untuk berpusat. Yang pertama adalah ketika sebuah istilah interaksi dibuat dari mengalikan dua variabel prediktor berada pada skala positif. Ketika Anda mengalikannya untuk menciptakan interaksi, angka-angka mendekati 0 tetap dekat 0 dan angka-angka yang tinggi menjadi sangat tinggi. Istilah interaksi kemudian sangat berkorelasi dengan variabel asli.

Tapi ini mudah untuk diperiksa. Cukup buat istilah perkalian dalam kumpulan data Anda, lalu jalankan korelasi antara istilah interaksi itu dan prediktor asli. Sementara korelasi bukan cara terbaik untuk menguji multikolinieritas, itu akan memberi Anda pemeriksaan cepat.

Kemudian coba lagi, tetapi pertama-tama pusatkan salah satu dari infus Anda.

Memusatkan salah satu variabel Anda pada nilai rata-rata (atau beberapa nilai bermakna lainnya yang dekat dengan bagian tengah distribusi) akan membuat setengah nilai Anda negatif (karena mean sekarang sama dengan 0). Ketika mereka dikalikan dengan variabel positif lainnya, mereka tidak semua naik bersama-sama.

Alasan lainnya adalah untuk membantu interpretasi estimasi parameter (koefisien regresi, atau beta).