Big 5 Personality merupakan framework yang diakui secara luas dalam psikologi untuk memahami ciri-ciri kepribadian. Big 5 Personality menguraikan lima dimensi kepribadian umum (openness to experience, conscientiousness, extraversion, agreeableness, dan neuroticsim), yang masing-masing terdiri dari sub-dimensi atau faset yang lebih detail.
Dimensi dan faset Big 5 Personality sering digunakan untuk memprediksi perilaku, sikap, dan kinerja dalam berbagai konteks, termasuk di tempat kerja.
Penelitian-penelitian sebelumnya telah banyak mengaitkan Big 5 Personality dengan job performance. Namun, biasanya penelitian-penelitian tersebut menggunakan metode analisis yang tradisional, yaitu analisis regresi. Penelitian terbaru dari Korea Selatan (Song et al., 2025) mencoba memprediksi job performance dari Big 5 Personality menggunakan machine learning. Ada pun algoritma machine learning yang diujicobakan pada data dari 1190 karyawan pada penelitian tersebut adalah random forests, support vector machines (SVM), gradient boosting machines (GBM), extreme gradient boosting machines (XGBoost), and k-nearest neighbors (k-NN). Secara garis besar, hasil penelitian menunjukkan bahwa model-model prediksi machine learning sedikit lebih baik dan konsisten jika dibandingkan dengan model prediksi regresi.
Ada pun dimensi Big 5 Personality yang paling memprediksi job performance dari analisis yang dilakukan pada data karyawan perusahaan farmasi Korea Selatan tersebut adalah conscientiousness. Secara spesifik, conscientiousness memiliki efek kurvalinear, yaitu level conscientiousness sedang dan tinggi memiliki asosiasi dengan job performance yang tinggi, tapi level conscientiousness yang lebih tinggi tidak meningkatkan job performance lebih lanjut. Selanjutnya, dimensi agreeableness juga menunjukkan pola hampir serupa dengan conscientiousness. Agreeableness memiliki sedikit efek kurvalinear, yaitu level agreeableness sedang cenderung tinggi memiliki asosiasi dengan job performance yang tinggi, sedangkan level agreeableness yang lebih tinggi tidak menunjukkan adanya penambahan level job performance. Dibandingkan dengan conscientiousness dan agreeableness, ketiga dimensi yang lain (openness to experience, extraversion, dan neuroticism) memiliki korelasi yang cenderung linear dan lebih lemah dalam memprediksi job performance.
Dari temuan-temuan pada penelitian yang dilakukan oleh Song dan kolega, ada setidaknya dua poin praktis yang dapat diterapkan oleh praktisi Human Resource dan People Analytics:
- Mengukur Big 5 Personality penting untuk dilakukan sebagai asesmen awal dalam seleksi karyawan. Dimensi Big 5 Personality mampu memprediksi job performance sehingga dimungkinkan untuk menerapkan batas minimal skor Big 5 Personality untuk jabatan atau pekerjaan tertentu. Penting juga untuk memperhatikan faset pada dimensi Big 5 Personality karena setiap jabatan atau pekerjaan bisa jadi membutuhkan level faset yang berbeda-beda untuk dapat melakukan tugas-tugas dengan baik.
- Jika dimensi dan faset Big 5 Personality telah diukur, maka praktisi Human Resource dan People Analytics dapat membuat model prediksi menggunakan machine learning sesuai dengan konteks perusahaan. Ingat, penelitian yang dilakukan oleh Song dan kolega dilakukan pada satu perusahaan pada industri dan di negara yang spesifik. Mungkin saja temuan dan model prediksi pada industri beda di negara lain berbeda. Oleh karena itu, analisis prediktif tersendiri yang spesifik sesuai dengan konteks perusahaan perlu dilakukan supaya dapat menetapkan batas minimal skor Big 5 Personality yang lebih akurat dalam seleksi.
Referensi utama:
Song, Q. C., Oh, I.-S., Kim, Y., & So, C. (2025). Revisiting the nature and strength of the personality–job performance relations: New insights from interpretable machine learning.Journal of Applied Psychology, 110(1), 1–26. https://doi.org/10.1037/apl0001218
