Signs and Samples (Tanda dan Sample)

Pertimbangkan tugas penerima kami sekali lagi. Misalkan kita sedang mempertimbangkan dua tes: tes ketelitian kertas dan pensil (salah satu dari dimensi kepribadian Lima Besar) dan tes sampel pekerjaan mengemudi forklift. Pertimbangkan tes kesadaran terlebih dahulu. Mari kita asumsikan bahwa pusat distribusi kami menangani berbagai komputer dan aksesori komputer terkait seperti monitor dan printer. Jelas, kami ingin karyawan pusat distribusi yang memindahkan dan menyimpan komputer mahal untuk berhati-hati daripada ceroboh dalam pekerjaan mereka. 

Kesalahan selalu menjengkelkan dan mungkin mahal juga. Meskipun tes tersebut diberi label “teliti,” aktivitas yang terlibat saat mengikuti tes tidak tampak seperti menerima dan menyimpan komputer. Jadi, ujian adalah tanda, atau indeks, kesadaran yang merangkum banyak perilaku berbeda, seperti muncul untuk bekerja tepat waktu dan menghitung bagian secara akurat. Akan tetapi, mengerjakan tes membutuhkan membaca beberapa materi dan menandai lembar jawaban dengan pensil. Di sisi lain, tes mengemudi forklift kami terlihat seperti yang dilakukan receiver saat bekerja. Tes ini sesuai dengan tugas tertentu yang merupakan bagian dari pekerjaan. Dalam arti tertentu, tes adalah contoh pekerjaan yang diperlukan untuk pekerjaan penerima.

Banyak orang merasa bahwa ada perbedaan kualitatif antara kedua jenis tes (tanda vs sampel). Secara khusus, orang seringkali lebih nyaman dengan sampel sebagai tes untuk seleksi daripada dengan tanda. Meskipun bukan strategi formal untuk validasi, terkadang kami menggunakan istilah validitas wajah untuk merujuk pada tingkat kemiripan yang terlihat antara tes dan pekerjaan. Dalam praktiknya, lebih umum untuk membenarkan sampel dengan strategi berorientasi konten dan untuk membenarkan tanda dengan strategi berorientasi kriteria. Misalnya, untuk pekerjaan penerima, kita mungkin menggunakan strategi berorientasi konten untuk menunjukkan keterkaitan pekerjaan dari tes mengemudi forklift, tetapi strategi berorientasi kriteria untuk menunjukkan keterkaitan pekerjaan dari tes kesadaran.

Terlepas dari perbedaan yang jelas dalam kedua jenis tes tersebut, interpretasi keduanya pada dasarnya sama: Perbedaan nilai tes diinterpretasikan sebagai prediksi kinerja pekerjaan. Jadi, dalam contoh kami, skor yang menunjukkan perilaku yang sangat teliti dan skor yang menunjukkan keterampilan dalam mengemudikan forklift akan diartikan sebagai menunjukkan (memprediksi) kinerja kerja yang baik untuk penerima. Apakah prosedur validasi pengujian yang berbeda benar-benar diperlukan untuk kedua jenis pengujian tersebut agak kontroversial. Misalnya, bandingkan pandangan Harvey (1991) dan Wernimont (1988).

Comparisons of Designs

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, ada dua kesimpulan utama dalam proses analisis pekerjaan yang digunakan untuk seleksi: (1) dari pekerjaan ke KSAO dan (2) dari KSAO ke tes atau metode lain yang digunakan dalam seleksi (Harvey, 1991). Desain validasi yang berorientasi pada kriteria menawarkan cara untuk mengkonfirmasi keakuratan kesimpulan yang disebutkan di atas menggunakan data. Dengan membandingkan skor tes dengan ukuran kinerja pekerjaan, pada dasarnya kita dapat melihat apakah kesimpulan kita benar. Jika ada hubungan antara skor tes dan kinerja pekerjaan, ini memperkuat argumen kami bahwa kami menemukan persyaratan pekerjaan dan mengembangkan tes yang mengukurnya. Metode berorientasi konten lebih baik dan lebih buruk daripada metode berorientasi kriteria, bergantung pada sudut pandang Anda. Metode konten mencoba untuk mencocokkan tes secara langsung dengan pekerjaan. Jadi, terutama dengan sampel pekerjaan, ini sebenarnya dapat melewati penentuan KSAO.

Research on Judging KSAOs for Validation

Masalah utama dalam pemilihan adalah mencocokkan orang dengan pekerjaan, dan kunci untuk melakukannya adalah menyimpulkan KSAO yang diperlukan untuk kinerja pekerjaan yang sukses. Seberapa baik orang-orang dalam menyimpulkan KSAO? Jawaban atas pertanyaan ini rumit, dan didasarkan pada data yang agak minim. Secara keseluruhan, kami dapat mengatakan bahwa orang yang mendapat informasi lengkap tentang pekerjaan dan yang menggunakan prosedur sistematis saat membuat penilaian dapat menyimpulkan KSAO dengan tingkat akurasi tertentu.

Reliability

Keandalan (terutama perjanjian interjudge) dari penilaian KSAO penting karena keandalan penilaian tersebut membatasi keabsahan atau keakuratan penilaian. Dengan kata lain, jika dua orang membuat penilaian independen tentang KSAO yang dibutuhkan oleh suatu pekerjaan dan mereka setuju, itu bagus. Jika kedua orang membuat penilaian tentang KSAO yang dibutuhkan oleh suatu pekerjaan dan mereka tidak setuju, kami punya masalah. Meskipun data tentang masalah ini langka, data yang ada menunjukkan bahwa hakim individu tidak terlalu dapat diandalkan dalam menilai KSAO yang disyaratkan.

Validity of KSAO Judgments

Sebuah studi oleh Trattner, Fine, dan Kubis (1955) meneliti seberapa baik analis pekerjaan dapat memprediksi skor tes petahana pekerjaan di 10 pekerjaan yang berbeda. Ada dua panel dari delapan analis pekerjaan. Setiap panel meninjau informasi tentang masing-masing dari 10 pekerjaan dan perkiraan skor tes bakat. Satu panel memeriksa deskripsi pekerjaan; yang lain juga mengamati pekerjaan yang dimaksud. Peringkat analis pekerjaan dirata-ratakan dalam panel dan kemudian dikorelasikan dengan skor tes rata-rata para petahana di masing-masing dari 10 pekerjaan.

Position Analysis Questionnaire Studies

Database menggunakan skor dimensi untuk setiap pekerjaan sebagai prediktor dan nilai tes rata-rata atau koefisien validitas sebagai kriteria. Hasil menunjukkan bahwa rata-rata nilai tes calon pekerja di seluruh pekerjaan cukup dapat diprediksi untuk tes kognitif (kecerdasan, verbal, numerik, spasial, persepsi bentuk, dan persepsi klerikal).

Jika PAQ menunjukkan bahwa suatu pekerjaan tidak membutuhkan banyak kemampuan kognitif, maka korelasi antara kriteria dan tes kemampuan kognitif harus kecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PAQ memang memprediksi ukuran korelasi untuk tes kognitif, tetapi kurang untuk tes persepsi dan fisik. Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, koefisien validitas sulit untuk diprediksi karena kebanyakan studi didasarkan pada sampel data yang kecil, sehingga temuan PAQ sangat mengesankan.

Summary of Judging KSAOs

Panel analis pekerjaan yang dilengkapi dengan informasi pekerjaan yang baik dapat memberikan perkiraan persyaratan pekerjaan yang andal dan valid. Analis pekerjaan lebih baik dalam menilai nilai ujian rata-rata dari petahana daripada menilai validitas tes (tetapi mungkin ada beberapa alasan teknis untuk ini selain dari tugas penilaian itu sendiri). Meskipun ada sedikit data empiris tentang masalah ini, kami menduga bahwa keandalan dan validitas penilaian tentang KSAO akan meningkat sejauh KSAO relatif konkret dan terkait erat dengan tugas-tugas tertentu (Dierdorff & Morgeson, 2009).

Key Considerations for Selection

Untuk seleksi, Anda memerlukan informasi tentang atribut pekerja, yaitu KSAO yang diperlukan agar berhasil menyelesaikan pekerjaan. Saat ini, variasi dari tema ini adalah "kompetensi", yang terkadang dianggap sebagai versi KSAO yang lebih berorientasi bisnis dan lebih luas. Apapun jenis deskriptor yang dipilih, informasi pekerja digunakan untuk memilih tes, membuat pertanyaan wawancara, dan secara umum mengkomunikasikan apa yang dibutuhkan pekerjaan untuk sukses. Untuk menyelesaikan studi validasi, bagaimanapun, juga membutuhkan atribut pekerjaan, terutama informasi tugas. Informasi tentang tugas diperlukan setidaknya untuk satu dari empat tujuan

Generic Traits

Metode tersebut mengharuskan analis pekerjaan untuk meninjau pekerjaan dan kemudian melengkapi kuesioner standar yang menjelaskan pekerjaan sebagian besar dalam hal persyaratan pekerja. Karena PAQ, TTAS, ARS, dan O * NET memberikan banyak informasi di sisi pekerja dan karena informasi yang diberikan secara langsung dapat dibandingkan di semua pekerjaan, metode semacam itu menjanjikan untuk memajukan dasar ilmiah seleksi. Tidak seperti C-JAM, insiden kritis, atau elemen pekerjaan, PAQ, TTAS, ARS, dan segmen O * NET (seperti keterampilan dasar dan pengetahuan lintas fungsi) tidak disesuaikan dengan pekerjaan tertentu dan oleh karena itu menerapkan atribut yang sama ke setiap pekerjaan. Karena terstruktur untuk distandarisasi di semua pekerjaan, informasi yang mereka berikan lebih dapat dibandingkan di semua pekerjaan.

Research Comparing Efficacy of Job Analysis Method for Selection

Orang mungkin berharap bahwa ada banyak studi yang dirancang untuk melihat metode analisis pekerjaan mana yang paling cocok untuk seleksi. Sayangnya, bukan ini masalahnya, mungkin karena studi semacam itu berpotensi mahal dan sulit dilakukan. Untungnya, Levine dan rekannya melakukan beberapa penelitian yang mengambil tantangan ini. Kami berharap Anda, pembaca yang budiman, dapat terinspirasi untuk mengambil tantangan ini juga.