Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Metro Sürücüsü Seçimi

Abstract

Ulaşım sektöründe uygun olmayan personelin seçimi para ve zaman kaybının yanı sıra, kullanıcıların güvenliğini de etkilemektedir. Uygun personel seçimi problemi aslında çok kriterli bir karar verme problemidir. Bu çalışmada bir büyükşehir belediyesi metrosunda vatman olarak çalışacak personelin seçilmesi için çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılmıştır. İlk olarak literatür araştırması ve uzman görüşmeleri sonucu kriterler belirlenerek, bu kriterler AHP (Analytic Hierarchy Pro-cess) yöntemi ile ağırlıklandırılmıştır. Daha sonra GRA (Grey Relational Analysis) ve TOPSIS yöntemleri ile adaylar sıralanmıştır. İki farklı yöntemin sonuçları kıyaslanarak çalışmanın tutarlılığı incelenmiştir. Personel seçiminde sayısal olmayan kriterlerin sayısallaştırılarak daha objektif seçimler yapılabileceği gösterilmiştir. Yazarların bilgisine göre bu çalışma, literatürde metro sürücüsü seçimi için yapılan ilk çalışmadır. Ayrıca personelin sıralanması aşamasında iki farklı yöntem kullanarak sonuçların tutarlılığını inceleyen nadir çalışmalardan biridir.

Keywords

• İnsan Kaynakları
• Personel Seçimi
• Çok Kriterli Karar Verme

Metro Driver Selection by Using Multi Criteria Decision Making Methods

Abstract

Hiring unqualified personnel in transport industry does not only cause money and time waste, but also it affects the safety of users. The selection of the appropriate staff problem is a multi-criteria decision-making problem. In this study, multi-criteria decision-making methods are used to select metro driver for a metropolitan municipality. Firstly, criteria were determined by literature research and expert interviews and these criteria were weighted with AHP (Analytic Hierarchy Process) method. After that, candidates are ranked by using GRA (Grey Relational Analysis) and TOPSIS methods. The results of both methods are compared to analyze the consistency of the study. It is shown that non-numeric criteria can be digitized, and this leads to make more objective personnel selection. According to the authors' knowledge, this study is the first in the literature for the selection of subway drivers. Moreover, it is a rare study which uses two different methods to analyze the consistency of results in alternatives’ ranking process.

Keywords

• Human Resources
• Personnel Selection
• Multi-Criteria Decision Making

References

1. Ablhamid, Ramadan Krebish; Budi Santoso; Aziz, Muslim (2013), “Decision Making and Evaluation System for Employee Recruitment Using Fuzzy Analytic Hierarchy Process”, International Refereed Journal of Engineering and Science, Vol. 2, No. 7: 24–31.
2. Adıgüzel, Orhan (2009), “Personel Seçiminin Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntemiyle Gerçekleştirilmesi”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Vol. 24: 243–51.
3. Afshari, A. R.; Mojahed, M.; Yusuff, R. M.; Hong, T. S.; Ismail, M. Y. (2010), “Personel Selection Using ELECTRE” Journal of Applied Sciences, Vol. 10, No. 23: 3068–75.
4. Afshari, Alireza; Majid, Mojahed; Rosnah, Yusuff (2010), “Simple Additive Weighting Approach to Personnel Selection Problem.” International Journal of Innovation, Management and Technology, Vol. 1, No. 5: 511–15.
5. Akça, Nesrin; Seda, Sönmez; Şeyda, Gür; Ali, Yılmaz; Tamer, Eren (2018), “Kamu Hastanelerinde Analitik Ağ Süreci Yöntemi Ile Finans Yöneticisi Seçimi”, Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, Vol. 5, No. 2: 133–46.
6. Akın, Nalan Gülten (2016), “Personel Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme: Bulanık Topsis Uygulaması - Multi-Criteria Approach to Personnel Selection: Fuzzy Topsis Applications”, Journal of Business Research - Turk, Vol. 8, No. 2: 224–224.
7. Aksakal, Erdem; Metin, Dağdevire (2010). “ANP ve DEMATEL Yöntemleri İle Personel Seçimi Problemine Bütünleşik Bir Yaklaşım”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, Vol. 25, No. 4: 905–13.
8. Bedir, Neşet; Tamer Eren (2015), “AHP-PROMETHEE Yöntemleri Entegrasyonu Ile Personel Seçim Problemi : Perakende Sektöründe Bir Uygulama”, Social Sciences Research Journal, Vol. 4, No. 4: 46–58.

9. Daǧdeviren, Metin (2007), “Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi İle Personel Seçimi Ve Bir Uygulama”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, Vol. 22, No. 4: 791–99.
10. Dağdeviren, Metin; Nilay, Dönmez; Mustafa, Kurt (2006), “Bir İşletmede Tedarikçi Değerlendirme Süreci İçin Yeni Bir Model Tasarımı Ve Uygulaması”, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 21, No. 2: 247–255.
11. Daǧdeviren, Metin; Tamer, Eren (2001), “Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi Ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, Vol. 16, No. 2: 41–52.
12. Degirmenci, A; Ayvaz, B. (2016), “Bulanık Ortamda Topsis Yontemi Ile Personel Secimi : Katılım Bankacılıgı Sektorunde Bir Uygulama”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 15, No. 30: 77–93.
13. Doğan, Altan; Emrah, Önder (2014), “İnsan Kaynakları Temin Ve Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerinin Kullanılması Ve Bir Uygulama”, Journal of Yaşar University, Vol. 9, No. 34: 5796–5819.
14. Efe, Burak; Mustafa, Kurt (2018), “Bir Liman İşletmesinde Personel Seçimi Uygulaması”, Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, Vol. 8, No. 2: 417–27.
15. Eroğlu, Ergün; Bahadır, Yıldırım; Muhlis, Özdemir (2014), “Çok Kriterli Karar Vermede ‘Oreste’ Yöntemi Ve Personel Seçiminde Uygulanması”, Istanbul Management Journal, Vol. 25, No. 76: 4.
16. Karagöz, Serhat (2009), “Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi Ve Ahp İle Uygulanması”, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi: 7.
17. Kuşakçı, Ali Osman; Berk, Ayvaz; Fatih, Öztürk; Feyza, Sofu (2019), “Bulanik Multimoora Iile Personel Seçi̇mi̇: Havacılık Sektöründe Bi̇r Uygulama”, Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 8, No. 1: 96–110.
18. Özbek, Aşır (2014), “Yöneticilerin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi”, Journal of Management and Economics Research, Vol. 24: 209–209.
19. Özdağoğlu, Aşkın; Mehmet Emre, Güler (2016), “E-Service Quality of Internet Based Banking Using Combined Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS”, Tehnički vjesnik, Vol. 23, No. 2: 589–98.
20. Ozdemir, Yavuz; Kemal Gökhan, Nalbant; Huseyin, Basligil (2017), “Evaluation of Personnel Selection Criteria Using Consistent Fuzzy Preference Relations”, International Journal of Management Science, Vol. 4, No. 6: 76–81.
21. Saaty, Thomas (1990), “How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process”, European Journal of Operational Research, Vol. 48: 9–26.
22. Tureli, N S; G M Davraz (2016), “Use of AHP and VIKOR Method in Personnel Selection in the Service Sector: An Investigation in Terms of Private Hospitals”, The Journal of Academic Social Science Studies, Vol. 44: 249–62.
23. Tzeng, Gwo-Hshiung; Jih-Jeng Huang (2011), Multiple Attribute Decision Making Methods And Applications, Boca Raton: CRC Press Taylor & Francis Group: 103.
24. Uzun, Sümeyra; Halim, Kazan (2016), “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden AHP TOPSIS ve PROMETHEE Karşılaştırılması: Gemi İnşada Ana Makine Seçimi Uygulaması”, Journal of Transportation and Logistics, Vol. 1, No. 1: 99–113.
25. Vatansever, Kemal; Yakup, Akgűl (2018), “Performance Evaluation of Websites Using Entropy and Grey Relational Analysis Methods: The Case of Airline Companies”, Decision Science Letters, Vol. 7: 119–30.
26. Yaralıoğlu, Kaan (2001), “Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Proses”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Vol. 16, No. 1: 129–42.
27. Yildirim, Burcu Ilgaz (2019), “Havayolu İşletmelerinde Personel Seçimi: Aras Yöntemi İle Bir Uygulama”, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Vol. 2, No. 33: 219–31.
28. Yıldız, Ayşe; Muhammed, Deveci (2013), “Bulanık VIKOR Yöntemine Dayalı Personel Seçim Süreci”, Ege Academic Review, Vol. 13, No. 4: 427–36.
29. Yıldız, Mehmet Selami; Selman, Aksoy (2015), “Analitik Hiyerarşi Prosesi İle Personel Seçimi Üzerine Bir Çalışma”, AIBU Journal of Social Sciences, Vol. 15, No. 1: 59–83.