Halil GÖKKAYA, Talip KELLEGÖZ

8266

PERSONEL TAYİN İŞLEMLERİ İÇİN AHP, TOPSIS VE MACAR ALGORİTMASI TABANLI KARAR DESTEK MODELİ

Personel tayini, kurum kapsamında personel motivasyonu ve verimliliğinin arttırılması açısından oldukça önemli bir konudur. Kurumların bu işlemi gerçekleştirirken mümkün olduğunca objektif olması ve olası şüpheleri ortadan kaldırmak için personelini süreç detayları ve sonuçlarına ilişkin bilgilendirmesi gerekmektedir. Adalet ve motivasyonun sağlanması için sürecin en önemli aşamasını oluşturan atama işleminde bilimsel yöntemler kullanılmalıdır. Bu çalışma kapsamında, ülkemizde faaliyet gösteren uluslararası bir firmanın personel tayin kararlarının objektif olarak verilmesinde kullanılabilecek bir karar destek modeli geliştirilmiştir. Modelin dayandığı temel bilimsel yöntemler; çok kriterli karar verme metotlarından olan AHP ve TOPSIS algoritmaları ve atama modellerinin optimal çözümlerinin bulunmasında kullanılan Macar metodudur. Önerilen metodoloji üç aşamadan oluşmakta olup birinci aşamada, tayin kriterleri belirlenmekte ve AHP yoluyla bunların ağırlıkları tespit edilmekte; ikinci aşamada, TOPSIS kullanılarak atama puanları hesaplanmakta ve son aşamada ise toplam atama puanını en büyük yapacak şekilde Macar metodunun uygulanmasıyla atamalar gerçekleştirilmektedir. Çalışma kapsamında, küçük boyutlu bir tayin problemi kullanılarak yöntemin nasıl uygulanacağı da gösterilmiştir.
Anahtar Kelimeler:

Personel tayini, TOPSIS, Macar algoritması, karar destek modeli

AHP, TOPSIS AND HUNGARIAN ALGORITHM BASED DECISION SUPPORT MODEL FOR STAFF APPOINTMENT

Staff appointment is a very important issue in terms of increasing the motivation and productivity of the staff in an organization. Institutions should be as objective as possible when carrying out this process and inform their staff about the process details and results to remove potential suspicions. To ensure justice and staff motivation, scientific methods should be used in the assignment phase that constitutes the most important stage of whole appointment process. In this study, a decision support model which can be used for objectively making staff appointment decisions of an international company operating in our country is developed. Fundamental scientific methods on which the proposed algorithm is based are AHP, TOPSIS and Hungarian Algorithm. While the AHP and TOPSIS are well-known multi-criteria decision making methods, the Hungarian Algorithm is used to find optimal solutions of assignment problems. The proposed methodology consists of three steps. In the first step, decision criteria are determined and their weights are calculated via AHP. In the second step, assignment scores are computed by using TOPSIS. In the final step assignments are made by applying the Hungarian Method so that the sum of assignment scores is the largest. Also, by using a small size staff assignment problem, it is shown how the method can be applied.
Keywords:

Staff appointment, TOPSIS, Hungary algorithm, decision support model,

PDF

___

  • Akkaya, G. C. 2004. “Finansal Rasyolar Yardımıyla Havayolları İşletmelerinin Performanslarının Değerlendirilmesi,” Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, sayı 19, 15-29.
  • Aktepe, A., Ersöz, S. 2014. “AHP-VIKOR ve MOORA Yöntemlerinin Depo Yeri Seçim Prbleminde Uygulanması,” Endüstri Mühendisliği Dergisi, cilt 25 (1-2), s. 2-15.
  • Amiri, M., Zandieh, M., Vahdani, B., Soltani, R., Roshanaei, V. 2010. “An Integrated Eigenvector–DEA–TOPSIS Methodology for Portfolio Risk Evaluation in the FOREX Spot Market,” Expert Systems with Applications, vol. 37, p. 509-516.
  • Aydın, Ö., Akçalı, E., Öznehir, S. 2009. “Ankara İçin Optimal Hastane Yeri Seçiminin Analitik Hiyerarşi Süreci ile Modellenmesi,” Süleyman Demirel Üniversitesi, İ.İ.B.F Dergisi, cilt 14 (2), s. 69-86.
  • Benitez, J. M., Martin, J. C., Roman, C. 2007. “Using Fuzzy Number for Measuring Quality of Fervice in the Hotel Industry,” Tourism Management, vol. 28, p. 544-555.
  • Bhushan, N., Rai, K. 2004. Strategic Decision Making. Applying the Analytic Hierarchy Process, Springer-Verlag, Londra.
  • Bülbül, S., Köse, A. 2009. “Türk Gıda Şirketlerinin Finansal Performansının Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi,” Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Dergisi, 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, s. 1-23.
  • Chen, C. 2000. “Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making under Fuzzy Environment,” Fuzzy Sets and Systems, vol. 114, p. 1-9.
  • Chu, T. C. 2002. “Facility Location Selection Using Fuzzy TOPSIS under Group Decisions,” International Journal of Uncertainty, Fuzzinessand Knowledge-Based Systems, vol. 10, p. 687-701.
  • Çalışkan, H., Kurşuncu, B., Kurbanoğlu, C., Güven, Ş. Y. 2012. “TOPSIS Metodu Kullanilarak Kesici Takim Malzemesi Seçimi,” Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi, sayı 9, s. 35-42.
  • Dashti, Z., Pedram, M. M., Shanbehzadeh, J. 2010. “A Multi-Criteria Decision Making Based Method for Ranking Sequential Patterns,” Proceedings of the International Multi Conference of Engineers and Computer Scientists, vol. 1, p. 611-614.
  • Dell’Amico, M., Martello, S. 1997. “The k-Cardinality Assignment Problem,” Discrete Applied Mathematics, vol. 76, p. 103–121.
  • Demireli, E. 2010. “TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’de Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama,” Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, sayı 5, s. 101-112.
  • Deng, H., Yeh, C. H., Willis, R. J. 2000. “Inter-Company Comparison Using Modified TOPSIS with Objective Weights,” Computers and Operations Research, vol. 27, p. 963-974.
  • Duin, C. W., Volgenant, A. 1991. “Minimum Deviation and Balanced Optimization: A Unified Approach,” Operations Research Letters, vol. 10 (1), p. 43–48.
  • Dumanoğlu, S., Ergül, N. 2010. “İMKB’de İşlem Gören Teknoloji Şirketlerinin Mali Performans Ölçümü,” Muhasebe ve Finansman Dergisi, sayı 48, s. 101-110.
  • Dursun, M., Karsak, E. E. 2010. “A Fuzzy MCDM Approach for Personnel Selection,” Expert Systems with Applications, vol. 37, p. 4324-4330.
  • Eleren, A., Ersoy, M. 2007. “Mermer Blok Kesim Yöntemlerinin Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi,” Madencilik, sayı 46, s. 9–22.
  • Erdoğan, İ. 1991. İşletmelerde Personel Seçimi ve Başarı Değerleme Teknikleri, İ. Ü. İşletme Fakültesi Yayın No 248, İstanbul.
  • Erdoğdu, E. 2013. “İnsan Kaynakları Yönetiminde Personel Seçimi ve Psikoteknik Testlerin Önemi,” Yüksek Lisans Tezi, Atılım Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Yönetimi A.B.D, Ankara.
  • Ertuğrul, İ., Karakaşoğlu, N. 2009. “Performance Evaluation of Turkish Cement Firms with Fuzzy Analytic Hierarchy Process and TOPSIS Methods,” Expert Systems with Applications, vol. 36, p. 702-715.
  • Feng, C. M., Wang, R. T. 2001. “Considering the Financial Ratios on the Performance Evaluation of Highway Bus Industry,” Transport Reviews: A Transnational Transdisciplinary Journal, vol. 21, p. 449-467.
  • Felek, S., Yuluğkural, Y., Aladağ, Z. 2007. “Mobil İletişim Sektöründe Pazar Paylaşımının Tahmininde AHP ve ANP Yöntemlerinin Kıyaslanması,” Makine Mühendisleri Odası, Endüstri Mühendisliği Dergisi, cilt 18 (1), s. 6-22.
  • Geetha, S., Nair, K. P. K. 1993. “A Variation of the Assignment Problem,” European Journal of Operational Research, vol. 68 (3), p. 422–426.
  • Gross, O. 1960. The Bottleneck Assignment Problem: An Algorithm, In: Procedings of the RAND Symposium on Mathematical Programming, Rand Publication R-351, p. 87–88.
  • Hillier, F. S., Lieberman, G. J. 2001. Introduction to Operations Research, McGraw-Hill, Pennsylvania.
  • Huang, D. K., Chui, H. N., Rey, R. H., Chang, J. H. 2009. “A Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Approach for Solving a Bi-Objective Personnel Assignment Problem,” Computers and Industrial Engineering, vol. 56, p. 1-10.
  • Hwang, C. L., Yoon, K. 1981. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, New York.
  • Kaya, İ., Kılınç, M. S., Çevikcan, E. 2007. “Makine ve Teçhizat Seçim Probleminde Bulanık Karar Verme Süreci,” Mühendis ve Makina, sayı 49, s. 8–14.
  • Kelemenis, A., Askounis, D. 2010. “A New TOPSIS-Based Multi-Criteria Approach to Personnel Selection,” Expert Systems with Applications, vol. 37, p. 4999-5008.
  • Kelemenis, A., Ergazakis, K., Askounis, D. 2011. “Support Managers’ Selection Using an Extension of Fuzzy TOPSIS,” Expert Systems with Applications, vol. 38, p. 2774-2782.
  • Kuhn, H. W. 1955. “The Hungarian Method for the Assignment Problem,” Naval Research Logistics Quarterly, vol. 2, p. 83-97.
  • Kuhn, H. W. 1956. “Variants of the Hungarian Method for the Assignment Problem,” Naval Research Logistics Quarterly, vol. 3, p. 253-258.
  • Lai, Y. J., Liu, T. Y., Hwang, C. L. 1994. “TOPSIS for MODM,” European Journal of Operational Research, vol. 76, p. 486-500.
  • Lin, M. C., Wang, C. C., Chen, M. S., Chang, A. C. 2008. “Using AHP and TOPSIS Approaches in Customer-Driven Product Design Process,” Computers in Industry, vol. 59, p. 17-31.
  • Madumjar, A., Sarkar, B., Madumjar, P. K. 2005. “Determination of Quality Value of Cotton Fibre Using Hybrid AHP-TOPSIS Method of Multi-Criteria Decision-Making,” Journal of the Textile Institute, vol. 96, p. 303-309.
  • Mahdavi, I., Mahdavi-Amiri, N., Heidarzade, A., Nourifar, R. 2008. “Designing a Model of Fuzzy TOPSIS in Multiple Criteria Decision Making,” Applied Mathematics and Computation, vol. 206, p. 607-617.
  • Manabendra, N. P., Koushiki, C. 2009. “Exploring the Dimensionality of Service Quality: An Application of TOPSIS in the Indian Banking Industry,” Asia-Pacific Journal of Operational Research, vol. 26, p. 115-133.
  • Olson, D. L. 2004. “Comparison of Weights in TOPSIS Models,” Mathematical and Computer Modelling, vol. 40, p. 721–727.
  • Pérez, L. A., Martínez, E. Y. V., Martínez, J. H. 2012. “A New Fuzzy TOPSIS Approach to Personnel Selection with Veto Threshold and Majority Voting Rule,” 11th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, October 27-November 4, MICAI 2012 6389593, p. 105-110.
  • Rehman, A. U., Al-Ahmari, A. 2013. “Assessment of Alternative Industrial Robots Using AHP and TOPSIS,” International Journal of Industrial and Systems Engineering, vol. 15, p. 475-489.
  • Saaty, T. L. 1980. The Analytic Hierarchy Process, McGrawHill, New York.
  • Saaty, T. L. 1990. “How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process,” European Journal of Operation Research, vol. 48, p. 9-26.
  • Saremi, M., Mousavi. S. F., Sanayei, A. 2009. “TQM Consultant Selection in SMEs with TOPSIS under Fuzzy Environment,” Expert Systems with Applications, vol. 36, p. 2742-2749.
  • Scarelli, A., Narula, S. C. 2002. “A Multicriteria Assignment Problem,” Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, vol. 11 (2), p. 65–74.
  • Seçme, N.,Y., Bayrakdaroğlu, A., Kahraman, C. 2009. “Fuzzy Performance Evaluation in Turkish Banking Sector Using Analytic Hierarchy Process and TOPSIS,” Expert Systems with Applications, vol. 36, p. 11699-11709.
  • Shih, H. S., Shyur, H. J., Lee, E. S. 2007. “An Extension of TOPSIS for Group Decision Making,” Mathematical and Computer Modelling, vol. 45, p. 801-813.
  • Supçiller, A. A., Çapraz, O. 2011. “AHP TOPSIS Yöntemine Dayalı Tedarikçi Seçimi Uygulaması,” 12. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması, İstatistik Sempozyumu, 26-28 Mayıs 2011, Pamukkale, p. 1–22.
  • Tolga, A. Ç. 2008. “Fuzzy Multi Criteria R&D Project Selection with a Real Options Valuation Model,” Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, vol. 19, p. 359-371.
  • Tsai, H., Huang, B., Wang, A. S. 2008. “Combining ANP and TOPSIS Concepts for Evaluation the Performance of Property-Liability Insurance Companies,” Journal of Social Sciences, vol. 4, p. 56-61.
  • Tsaur, S. H., Chang, T. Y., Yen, C. H. 2002. “The Evaluation of Airline Service Quality by Fuzzy MCDM,” Tourism Management, vol. 23, p. 107-115.
  • Tsou, C. S. 2008. “Multi-Objective Inventory Planning Using MOPSO and TOPSIS,” Expert Systems with Applications, vol. 35, p. 136-142.
  • Wang, X. 2014. “Supplier Selection and Evaluation Based on Grey Correlation Degree and TOPSIS,” Journal of Information and Computational Science, vol. 11, p. 3097-3106.
  • Wang, Y. M., Elhag, T. M. S. 2006. “Fuzzy TOPSIS Method Based on Alpha Level Sets with an Application to Bridge Risk Assessment,” Expert Systems with Applications, vol. 31, p. 309-319.
  • Winston, W. L. 1994. Operations Research: Applications and Algorithms, Thomson Publishing, USA.
  • Wu, C. R., Lin, C. T., Tsai, P. H. 2008. “Financial Service of Wealth Management Banking: Balanced Score Card Approach,” Journal of Social Sciences, vol. 4, p. 255-263.
  • Yaralıoğlu, K. 2001. “Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Proses,” DEÜ İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt 16 (1), p. 129-142.
  • Yoon, K. P., Hwang, C. L. 1981. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, New York.
  • Yoon, K. 1980. “Systems Selection by Multiple Attribute Decision Making,” Ph. D. Dissertation, Kansas State University, USA.
  • Yurdakul, M., İç, Y. T. 2003. “Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma,” Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, sayı 18, s. 1-13.
  • Yurdakul, M., İç, Y. T. 2005. “Development of a Performance Measurement Model for Manufacturing Companies Using the AHP and TOPSIS Approaches,” International Journal of Production Research, vol. 43, p. 4609-4641.
  • Yüksel, Ö. 2007. İnsan Kaynakları Yönetimi, Gazi Kitabevi, Ankara.
Endüstri Mühendisliği-Cover
  • ISSN: 1300-3410
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1989
  • Yayıncı: TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASI
Arşiv
Sayıdaki Diğer Makaleler

PERSONEL TAYİN İŞLEMLERİ İÇİN AHP, TOPSIS VE MACAR ALGORİTMASI TABANLI KARAR DESTEK MODELİ

Halil GÖKKAYA, Talip KELLEGÖZ

ÇOK AMAÇLI TAMSAYI PROGRAMLAMA PROBLEMLERİ İÇİN TEMSİLİ ÇÖZÜM ÜRETEN YAKLAŞIMLARIN VE KALİTE ÖLÇÜLERİNİN İNCELENMESİ

Banu LOKMAN