Ketika Peralaman Gagal: Dampak Mismatch SDM terhadap Perekonomian

Indonesia memiliki jumlah penduduk usia kerja yang besar. Kondisi ini sebenarnya menjadi peluang ekonomi yang sangat penting. Namun, jumlah tenaga kerja yang besar tidak otomatis menjadi keuntungan jika keterampilan yang dimiliki tidak sesuai dengan kebutuhan dunia kerja. Masalahnya bukan hanya soal ada atau tidaknya lapangan pekerjaan, tetapi juga apakah tenaga kerja yang tersedia memiliki kemampuan yang dibutuhkan. Ketika hal ini tidak diperhitungkan dengan baik, muncul masalah mismatch sumber daya manusia (SDM).

Salah satu penyebabnya adalah lemahnya peralaman (forecasting) terhadap kebutuhan dan penawaran tenaga kerja. Perubahan ekonomi dan teknologi berlangsung semakin cepat. Digitalisasi , otomatisasi, kecerdasan buatan, serta perubahan model bisnis membuat kebutuhan perusahaan terhadap tenaga kerja ikut berubah. Sementara itu, pendidikan membutuhkan waktu untuk menyesuaikan kurikulum, menghasilkan lulusan,dan membentuk keterampilan. Jika perubahan kebutuhan industri tidak diprediksi sejak awal, pendidikan dapat menghasilkan lulusan yang jumlahnya banyak, tetapi tidak seusai dengan kebutuhan pasar kerja.

Kondisi tersebut dapat menimbulkan mismatch antara pendidikan dan pekerjaan. Seseorang mungkin memiliki gelar sarjana, tetapi pekerjaan yang tersedia tidak membutuhkan keterampilan yang ia miliki. Sebaliknya, perusahaan dapat mengalami kesulitan mencari tenaga kerja dengan kompotensi tertentu meskipun jumlah pencari kerja cukup besar. Situasi ini menjadi semakin serius ketika terjadi pengangguran terdidik. Waktu, biaya pendidikan, dan potensi produktivitas yang telah dikeluarkan tidak dapat dimanfaatkan secara optimal. Pada akhirnya, mismatch bukan hanya menjadi masalah individu, tetapi juga dapat mengurangi produktivitas dan peluang pertumbuhan ekonomi.

Menurut saya, permasalahan ini menunjukkan bahwa peramalan SDM tidak seharusnya hanya menjadi kegiatan administratif. Forecasting harus menjadi dasar dalam menentukan arah pendidikan, pelatihan, dan kebijakan ketenagakerjaan. Pemerintah dan institusi pendidikan perlu memperkirakan keterampilan apa yang akan dibutuhkan dalam beberapa tahun ke depan. Perusahaan juga perlu memberikan informasi mengenai kebutuhan tenaga kerja dan kompetensi yang mereka cari.

Dalam melakukan peramalan, pendekatan kuantitatif dan kualitatif dapat digunakan secara bersamaan. Metode kuantitatif dapat memanfaatkan data historis mengenai jumlah tenaga kerja, tingkat pengangguran, pertumbuhan sektor ekonomi, kebutuhan industri, serta tren upah. Data tersebut dapat digunakan untuk melihat pola dan memperkirakan kebutuhan tenaga kerja di masa depan. Sementara itu, metode kualitatif dapat digunakan untuk menangkap perubahan yang sulit dijelaskan hanya melalui angka, seperti perkembangan teknologi, perubahan pola konsumsi, dan kebutuhan keterampilan baru. Dengan menggabungkan keduanya, hasil peramalan dapat menjadi lebih relevan.

Penggunaan data juga menjadi bagian penting. Indonesia sebenarnya memiliki berbagai sumber data mengenai pendidikan, ketenagakerjaan, industri, dan kondisi ekonomi. Tantangannya adalah bagaimana data tersebut diintegrasikan dan digunakan untuk mengambil keputusan. Data tentang lulusan perguruan tinggi, misalnya, perlu dibandingkan dengan data kebutuhan tenaga kerja berdasarkan sektor dan jenis keterampilan. Dengan begitu, pemerintah dan lembaga pendidikan dapat mengetahui bidang mana yang mengalami kelebihan lulusan dan bidang mana yang justru kekurangan tenaga kerja.

Beberapa negara telah menunjukkan bahwa hubungan antara pendidikan dan kebutuhan industri dapat dibangun secara lebih sistematis. Jerman, misalnya, dikenal dengan sistem dual vocational education and training yang menggabungkan pembelajaran di lembaga pendidikan dengan pelatihan di tempat kerja.

Korea Selatan juga mengembangkan kebijakan pendidikan dan keterampilan yang mengikuti perubahan kebutuhan industri. Sementara itu, Singapura secara aktif menghubungkan pengembangan keterampilan dengan perubahan kebutuhan ekonomi melalui program pelatihan dan peningkatan keterampilan tenaga kerja. Praktik tersebut menunjukkan bahwa perencanaan SDM perlu melibatkan pemerintah, institusi pendidikan, dan dunia usaha secara bersamaan.

Karena itu, solusi terhadap mismatch SDM tidak dapat dibebankan hanya kepada perguruan tinggi atau pencari kerja. Pemerintah perlu memperkuat sistem informasi pasar kerja dan melakukan peramalan kebutuhan tenaga kerja secara berkala. Industri perlu memberikan informasi mengenai kompetensi yang benar-benar dibutuhkan, termasuk keterampilan yang diperkirakan akan meningkat akibat digitalisasi. Sementara itu, institusi pendidikan perlu lebih fleksibel dalam menyesuaikan kurikulum, memperkuat praktik kerja, serta mengembangkan keterampilan yang relevan dengan perubahan industri.

Pada akhirnya, kegagalan dalam meramalkan kebutuhan SDM dapat membuat jumlah tenaga kerja yang besar justru menjadi masalah ketika tidak disertai kompetensi yang sesuai. Mismatch tidak muncul secara tiba-tiba. Ia dapat terbentuk dari keputusan pendidikan, kebijakan ketenagakerjaan, dan kebutuhan industri yang tidak saling terhubung. Karena itu, Indonesia perlu melihat forecasting SDM sebagai investasi jangka panjang, bukan sekadar perhitungan angka. Pertanyaannya bukan hanya “Berapa banyak tenaga kerja yang akan kita miliki?”, tetapi juga “Tenaga kerja seperti apa yang akan dibutuhkan Indonesia di masa depan?” Dari pertanyaan tersebut, pemerintah, industri, dan dunia pendidikan perlu mulai bergerak bersama agar bonus demografi benar-benar dapat menjadi kekuatan ekonomi.