Fatih ÖZTÜRK, Gülsüm Kübra KAYA, Nazlı ERDEMİR

Kamu personeli performans değerlendirmesi için entegre karar destek modeli: AHP ve bulanık TOPSIS kullanımı

Küreselleşmenin ve teknolojinin hızla gelişmesi insan kaynağında da yeni ihtiyaçlar oluşturmuştur. Bu ihtiyaçları karşılayabilmenin ve nitelikli iş gücünü elde tutmanın bir yolu da kurumların çalışanlarının performansını değerlendirmesi ile gerçekleşir. Kamu kurumları, verimliliği ve hizmet kalitesini etkileyen kriterleri göz önünde bulundurarak bu değerlendirme sürecini yönetir. Bu çalışmada, kamu performans gereklilikleri dikkate alınarak belirlenen dört ana ve yirmi alt kriter altında bir belediye bünyesinde çalışan yüz personelin performans değerlendirilmiştir. Çalışmada, Analytical Hierarchy Process (AHP) ile kriterlerin ağırlıklandırılması ve bulanık Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) kullanılarak personelin performans değerlendirmesi yapılmıştır. Ayrıca, bu çalışmada ilgili personelin mevcut performans değerlendirmesi sonuçları ile kullanılan modelden elde edilen sonuçlar lineer regresyon kullanılarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular sonucunda AHP entegreli bulanık TOPSIS modelinin performans değerlendirmede mevcut değerlendirmeden farklı ve etkin sonuçlar elde edebileceği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmanın karar vericilere personel değerlendirmesinde objektif kararlar verilmesi ve adil değerlendirmelerin yapılması adına katkı sağlaması beklenmektedir.

Integrated decision support model for performance evaluation of public staff: using AHP and fuzzy TOPSIS

The rapid development of globalization and technology has created new needs in human resources. One of the ways to meet those needs and retain qualified workforce is by evaluating personnel performance in institutions. Public institutions manage this evaluation process by considering the criteria affecting efficiency and service quality. In this study, performance evaluation of one hundred personnel working in a municipality was carried out under four main and twenty sub-criteria determined by considering public performance requirements. In the study, Analytical Hierarchy Process (AHP) was used to weight criteria and fuzzy Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to evaluate personnel performance. In addition, in this study, the current performance evaluation results of the relevant personnel and the results obtained from the model used were compared using linear regression. The findings revealed that the AHP integrated fuzzy TOPSIS model can achieve different and effective results in performance evaluation than the current evaluation. It is expected that this study will contribute to decision makers to make objective decisions in personnel evaluation and to make fair evaluations.

PDF

___

1. Köseoğlu Ö., Şen M.L., Kamu sektöründe performans yönetimi: politikalar, uygulamalar ve sorunlar, Akad İncelemeler Derg, 9 (2), 113–136, 2014.
2. Bilgin K.U., Kamu personel yönetiminde ölçüt ve gösterge odaklı performans yönetimi, Strateg Public Manag J, 2, 24, 2015.
3. Köseoğlu Ö., Türk Belediyeciliğinde performansa dayalı yönetim anlayışına geçiş: arka plan ve sorunlar, Çağdaş Yerel Yönetimler, 17 (1), 19–42, 2008.
4. Ijadi Maghsoodi A., Abouhamzeh G., Khalilzadeh M., Zavadskas E.K., Ranking and selecting the best performance appraisal method using the MULTIMOORA approach integrated Shannon’s entropy, Front Bus Res China, 12 (2), 1–21, 2018.
5. Öztürk F., Kaya G.K., Personnel selection with fuzzy VIKOR: an application in automotive supply industry, Gazi Univ Sci J Part C Des Technol, 8 (1), 94–108, 2020.
6. Arslan B.N., Ayvaz B., AHP- CODAS yöntemi ile emniyet personeli performans ölçümü, İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi Fen Bilim Enstitüsü Derg, 3 (2), 1–10, 2021.
7. Bostanci B., Bakir N.Y., Doǧan U., Göngör M.K., Research on GIS-aided housing satisfaction using fuzzy decision-making techniques, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32 (4), 1193–1207, 2017.
8. Öztürk F., Kaya G.K., Afet sonrası toplanma alanlarının Promethee metodu ile değerlendirilmesi, Uludağ Univ J Fac Eng, 25 (3), 1239–1252, 2020.
9. Küçükal N.T., Ayaş P., Köse D., Kaya G.K., Çok kriterli karar verme yöntemlerinin karşılaştırmalı kullanımı ile Türkiye’deki illerin yaşam kalitelerinin değerlendirilmesi, Gazi İktisat ve İşletme Derg, 7 (2), 150–168, 2021.
10. Triantaphyllou E., Multi-criteria decision making methods: a comparative study, Springer Science, 2000.
11. Korkusuz A.Y., İnan U.H., Özdemir Y., Başlıgil H., Occupational health and safety performance measurement in healthcare sector using integrated multi criteria decision making methods, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35 (1), 81–96, 2020.
12. Yerlikaya M.A., Arikan F., Constructing the performance effectiveness order of SME supports programmes via Promethee and Oreste techniques, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31(4), 1007–1016, 2016.
13. Adem A., Alıcıoğlu G., Dağdeviren M., Örgütsel performans ölçütleri bazında bayilere öncelik verilmesi için bütünleşik bir yaklaşım, Endüstri Mühendisliği Derg, 30 (1), 49–62, 2019.
14. Maestrini V., Luzzini D., Maccarrone P., Caniato F., Supply chain performance measurement systems: a systematic review and research agenda, Int J Prod Econ, 183, 299–315, 2017.
15. Frederico G.F., Garza-Reyes J.A., Kumar A., Kumar V., Performance measurement for supply chains in the Industry 4.0 era: a balanced scorecard approach, Int J Product Perform Manag, 70 (4), 789–807, 2021.
16. Eren T., Hamurcu M., Akademik teşvik tabanlı yeni bir performans değerlendirme önerisi ve uygulama, Üniversite Araştırmaları Derg, 2 (2), 82–100, 2019.
17. Silveira Santos T., da Silva Portugal L., Cezar Martins Ribeiro P., Evaluating the performance of highway concessions through public-private partnerships using a fuzzy multi-criteria decision-making procedure, Transp Res Interdiscip Perspect, 10, 100399, 2021.
18. Roy D., Performance evaluation of a novel biomassbased hybrid energy system employing optimisation and multi-criteria decision-making techniques, Sustain Energy Technol Assessments, 42, 100861, 2020.
19. Akçakaya M., Yerel yönetimlerde performans yönetimi ve karşılaşılan sorunlar, Üçüncü Sektör Sos Ekon, 52 (1), 56–83, 2017.
20. Sarıaltın H., Performans yönetiminde performans değerlendirme ve öneri sitemlerinin sürdürülebilir verimliliğe etkisinin incelenmesi: bir örnek olay çalışması, İşletme Bilim Derg, 5 (1), 117, 2017.
21. Övgün B., Özkal Sayan İ., Zengin O., Türk kamu yönetiminde performans değerlendirmesi ve denetimi mümkün mü? Sos Bilim Metinleri, 2, 74–92, 2018.
22. Karasoy H.A., Türk kamu yönetiminde performans yönetimine bir bakış, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Derg, 10 (22), 257–275, 2014.
23. Shafii M., Hosseini S.M., Arab M., Asgharizadeh E., Farzianpour F., Performance analysis of hospital managers using fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS: Iranian experience, Glob J Health Sci, 8 (2), 137–155, 2016.
24. Bahri M.S.S., Shariff S.S.R., Zolkefley N.S.I., Shariff S.S.R., Yahya N., A tri-level AHP approach for port logistics personnel performance evaluation, In: International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, 2209–2220, 2021.
25. Yilmaz N., Şenol M.B., A model and application of occupational health and safety risk assessment, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32 (1), 77–87, 2017.
26. Kılıç Delice E., A fuzzy multicriteria model for airline companies selection, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31 (2), 263–276, 2016.
27. Öztürk M., Paksoy T., A new interval type-2 hybrid fuzzy rule-based AHP system for supplier selection, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35 (3), 1519–1535, 2020.
28. Baykasoğlu A., Gölcük I., An interactive data-driven (dynamic) multiple attribute decision making model via interval type-2 fuzzy functions, Mathematics, 7 (7), 584, 2019.
29. Erkayman B., Kocadağistan M.E., Albayrak Ö., Belediyelerde performans ölçümü için D-ANP temelli bir kurumsal performans kartı uygulaması, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilim Derg, 34 (4), 1491– 1511, 2020.
30. Kuşakçı A.O., Ayvaz B., Öztürk F., Sofu F., Bulanık MULTIMOORA ile personel seçimi: havacılık sektöründe bir uygulama, Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilim Derg, 8(1), 96–110, 2019.
31. Daǧdeviren M., Yavuz S., Kilinç N., Weapon selection using the AHP and TOPSIS methods under fuzzy environment, Expert Syst Appl, 36, 8143–8151, 2009.
32. Karaatlı M., Ömürbek N., Aksoy E., Karakuzu H., Turizm işletmeleri için AHP temelli bulanık TOPSIS yönetimi ile tur operatörü seçimi, Anadolu Üniversitesi Sos Bilim Derg, 14 (2), 53–70, 2014.
33. Rajak M., Shaw K., Evaluation and selection of mobile health (mHealth) applications using AHP and fuzzy TOPSIS, Technol Soc, 59, 101186, 2019.
34. Zare K., Mehri-Tekmeh J., Karimi S., A SWOT framework for analyzing the electricity supply chain using an integrated AHP methodology combined with fuzzy-TOPSIS, International Strategic Management Review, 3, 1-2, 66-80, 2015.
35. Yu X., Guo S., Guo J., Huang X., Rank B2C ecommerce websites in e-alliance based on AHP and fuzzy TOPSIS, Expert Syst Appl, 38, 3550–3357, 2011.
36. Şahin B., Yazır D., An analysis for the effects of different approaches used to determine expertise coefficients on improved fuzzy analytical hierarchy process method, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34 (1), 89–102, 2019.
37. Saaty T.L., Concepts, theory and techniques: rank generation, preservation, and reversal in the analytic hierachy decision process, Decis Sci, 18 (2), 157–177, 1987.
38. Saaty T.L., How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process, Eur J Oper Res, 48, 9–26, 1990.
39. Saaty T.L., Decision making with the Analytic Hierarchy Process, Int J Serv Sci, 1 (1), 83–98, 2008.
40. Murat Y.S., Arslan T., Cakici Z., Akçam C., Analytical Hierarchy Process (AHP) based decision support system for urban intersections in transportation planning, In: Using Decision Support Systems for Transportation Planning Efficiency, IGI Gobal, 203–22, 2016.
41. Chandran B., Golden B., Wasil E., Linear programming models for estimating weights in the analytic hierarchy process, Comput Oper Res, 32, 2235–2254, 2005.
42. Saaty T.L., Vargas L.G., Models, methods, concepts and applications of the Analytic Hierarchy Process, Springer US, 2012.
43. Saaty T.L., Tran L.T., On the invalidity of fuzzifying numerical judgments in the Analytic Hierarchy Process, Math Comput Model, 46, 962–975, 2007.
44. Hwang C-L., Yoon K., Multiple attribute decision making: methods and applications, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, New York: Springer-Verlag, 1981.
45. Chen C-T., Extension of fuzzy TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, Fuzzy Sets Syst, 114, 1–9, 2000.
46. Zadeh L., Fuzzy Sets. Inf Control, 8, 338–353, 1965.
47. Chen L.Y., Wang T.C., Optimizing partners’ choice in IS/IT outsourcing projects: the strategic decision of fuzzy VIKOR, Int J Prod Econ, 120 (1), 233–242, 2009.
48. Zadeh L.A., The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning-I, Inf Sci, 8 (3), 199–249, 1975.