Çevik Proje Yönetiminde Scrum Takımlarının Başarı Sınıflandırmasına Yönelik Bir ÇKKV Modeli: AHS Bütünleşik TOPSIS-Sort-B

Year 2024, , 731 - 748, 27.03.2024

Neslihan Yegen Sait Gül

https://doi.org/10.2339/politeknik.1172615

Cited By: 1

Abstract

Rekabetçi ve değişen piyasa koşulları, firmaların çevik yaklaşımların önemini her gün daha fazla benimsemesine neden olmakta ve çevik yaklaşımlar da hızla yaygınlaşmaktadır. Bununla birlikte, çevik yaklaşımları takip eden takımların performanslarının ölçümlenmesi de gündeme gelmektedir. Bir çerçeve sunan çevik yaklaşımlarda, çeşitli metrikler ile takımların performansları ortaya koyulmaya çalışılırken, gerçekleşen performans potansiyelin altında kalabilmektedir. Çevik koçlar, takımların potansiyellerini tam olarak ortaya koyabilmek için yönlendirici uzmanlar olarak çalışmakla birlikte, mevcut durumu da değerlendirebilecek gözlem ve bilgiye sahiptirler. Uzmanların görüş ve değerlendirmelerini içeren verilerin, takım başarı sınıflandırmasında kullanılması Çok Kriterli Karar Verme yöntemleri ile mümkün olmaktadır. Öncelikle, literatür ve uzman değerlendirmeleriyle 23 başarı kriteri belirlenmiş ve Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi kullanılarak her kriterin, takımın başarısına etkisinin önem ağırlığı hesaplanmıştır. Daha sonra, Scrum takımlarının başarı sınıflandırması, TOPSIS-sort-B ve VIKORsort yöntemleri ile yapılmış; takımlar Çok Başarılı, Başarılı ve Az Başarılı olarak performans sınıflarına atanmışlardır. Yapılan çalışma ile Scrum takımlarının başarılarına göre bir sınıflandırma elde edilmiş ve kriterlerin başarı sınıfına etkisini gösteren şablonlar yakalanarak, gelişim alanlarının saptanması hedeflenmiştir. Oluşturulan model ile takımların belirli periyotlarla başarı sınıflarının değerlendirilmesi yoluyla sürekli gelişim için bir karar destek sistemi oluşturulmuştur. 

Keywords

çevik proje yönetimi, scrum, performans sınıflandırma, TOPSIS-sort-B, VIKOR-sort

An MCDM Model for Sorting the Performance of Scrum Teams in Agile Project Management: AHP Integrated TOPSIS-Sort-B

Abstract

Competitive and changing market conditions cause companies to adopt the importance of agile approaches more, and agile approaches are rapidly becoming widespread. In addition, measuring the success and performance of teams that follow agile approaches comes to the forefront. In agile approaches offering a framework, while trying to reveal the performance of the teams with various metrics, the actual performance may be below the potential. Agile coaches are not only guiding experts for teams to reveal their full potential, but also have the observation and knowledge to evaluate the current situation. It has been evaluated that Multiple Criteria Decision Making methods can be used to use these qualitative data in the classification of team success. First of all, 23 success criteria were determined by expert evaluations and the weight of each criterion on the success of the team was obtained using the AHP method. Then, since success classification will be made, the success classes of 22 Scrum teams were determined by TOPSIS-sort-B and VIKOR-sort methods. In the study, a classification was obtained according to the success of the Scrum teams and it was aimed to determine the areas of improvement by catching the templates showing the effect of the criteria on the success class. With the created model, a decision support system will be created for continuous improvement by evaluating the success classes of the teams at certain periods.

Keywords

agile project management, scrum, performance sorting, TOPSIS-sort-B, VIKOR-sort

References

• [1] T. Chow ve D.-B. Cao, "A survey study of critical success factors in agile software projects", Journal of Systems and Software, 81(6):961-971, (2008).
• [2] K. Beck, M. Beedle, A. Van Bennekum, A. Cockburn, W. Cunninghan, M. Fowler, J. Grenning, J. Highsmith, A. Hunt, R. Jeffries, J. Kern, B. Marick, R. C. Martin, S. Mellor, K. Schwaber, J. Sutherland ve D. Thomas, "Manifesto for Agile Software Development", https://agilemanifesto.org/, (2001).
• [3] M. Aoyama, "Web-Based Agile Software Development", IEEE Software, 15(6):56-65, (1998).
• [4] M. Dursun, N. Göker ve H. Mutlu, "Evaluation of Project Management Methodologies Success Factors Using Fuzzy Cognitive Map Method: Waterfall, Agile, And Lean Six Sigma Cases", International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 10(1):35-43, (2021).
• [5] F. Ji ve T. Sedano, "Comparing Extreme Programming and Waterfall Project Results", 24th IEEE-CS Conference on Software Engineering Education and Training, 22-24 May, Honolulu, USA, 482-486, (2011).
• [6] P. A. Alvarez, A. Ishizaka ve L. Martinez, "Multiple-criteria decision-making sorting methods: A Survey", Expert Systems with Applications, 81(6):115368, (2021).
• [7] A. Deringöz, T. Danışan ve T. Eren, "Covid-19 Takibinde Giyilebilir Sağlık Teknolojilerinin ÇKKV Yöntemleri ile Değerlendirilmesi", Politeknik Dergisi, 25(2):533-543, (2022).
• [8] J.-J. Wang, Y.-Y. Jing, C.-F. Zhang ve J.-H. Zhao, "Review on multi-criteria decision analysis aid in sustainable energy", Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(9):2263-2278, (2009).
• [9] M. Poppendieck ve M. A. Cusumano, "Lean Software Development: A Tutorial", IEEE Software, 29(5):26-32, (2012).
• [10] T. Dyba ve T. Dingsoyr, "Empirical studies of agile software development: A systematic review", Information and Software Technology, 50(9-10):833-859, (2008).
• [11] K. Schwaber ve J. Sutherland, "Scrum Guide 2020", https://scrumguides.org/docs/scrumguide/v2020/2020-Scrum-Guide-US.pdf#zoom=100, (2020).
• [12] J. Sheffield ve J. Lemetayer, "Factors associated with the software development agility of successful projects", International Journal of Project Management, 31(3):459-472, (2013).
• [13] O. Mattsson ve K. Egenvall, "Success factors and measurements of Agile teams", (Master of Science Thesis), Chalmers University of Technology, Department of Computer Science and Engineering, Gothenburg, (2017).
• [14] Z. T. Taner ve Z. Ö. Parlak Biçer, "Endüstri 4.0’ın Proje Yönetim Etmenlerine Etkisi", Politeknik Dergisi, 24(4):1461-1472, (2021).
• [15] D. F. De Lima Silva ve A. T. De Almeida Filho, "Sorting with TOPSIS through boundary and characteristic profiles", Computers & Industrial Engineering, 141:106328, (2020).
• [16] H. F. Sabokbar, A. Banaitis, A. Hosseini ve N. Banaitiene, "A novel sorting method topsis-sort: an application for Tehran environmental quality evaluation", Ekonomika a Management, XIX(2), 87– 104, (2016).
• [17] A. Ishizaka ve C. Lopez, "Cost-benefit AHPSort for performance analysis of offshore providers", International Journal of Production Research, 57(13):4261-4277, (2019).
• [18] L. Demir, M. E. Akpınar, C. Araz ve M. A. Ilgın, "A green supplier evaluation system based on a new multi-criteria sorting method: VIKORSORT", Expert Systems with Applications, 114:479-487, (2018).
• [19] V. Mousseau ve R. Slowinski, "Inferring an ELECTRE TRI Model from Assignment Examples", Journal of Global Optimization, 12:157-174, (1998).
• [20] J. Figueira, Y. De Smet ve J. P. Brans, "MCDA methods for sorting and clustering problems: Promethee TRI and Promethee CLUSTER", UniversitÈ Libre de Bruxelles, Service de MathÈmatiques de la Gestion, p. Working Paper 2004/02, (2004).
• [21] C. Araz ve I. Ozkarahan, "A multicriteria sorting procedure for financial classification problems: The case of business failure risk assessment", Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2005, Berlin, (2005).
• [22] A. Ishizaka, C. Pearman ve P. Nemery, "AHPSort: an AHP-based method for sorting problems", International Journal of Production Research, 50(17):4767-4784, (2012).
• [23] F. Miccoli ve A. Ishizaka, "Sorting municipalities in Umbria according to the risk of wolf attacks with AHPSort II", Ecological Indicators, 73:741-755, (2017).
• [24] A. Ouhibi ve H. Frikha, "CODAS-SORT: A new CODAS based method for sorting problems", 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT’19), Paris, France, (2019).
• [25] A. Ishizaka ve M. Gordon, "MACBETHSort: A multiple criteria decision aid procedure for sorting strategic products", Journal of the Operational Research Society, 68(1):53-61, (2017).
• [26] K. Yamagishi ve L. Ocampo, "Utilizing TOPSIS-Sort for sorting tourist sites for perceived COVID-19 exposure", Current Issues in Tourism, 25(2):168-178, (2021).
• [27] P. K. Roy, K. Shaw ve A. Ishizaka, "Developing an integrated fuzzy credit rating system for SMEs using fuzzy-BWM and fuzzy-TOPSIS-Sort-C", Annals of Operations Research, (2022).
• [28] L. Ocampo, R. A. Tanaid, A. M. Tiu, E. Selerio Jr ve K. Yamagishi, "Classifying the degree of exposure of customers to COVID-19 in the restaurant industry: A novel intuitionistic fuzzy set extension of the TOPSIS-Sort", Applied Soft Computing, 113:107906, (2021).
• [29] M. Gül, "A quantitative occupational risk assessment methodology based on TOPSIS-Sort with its application in aluminum extrusion industry", International Journal of Pure and Applied Sciences, 7(1):163-172, (2021).
• [30] A. Aytekin ve H. K. Gündoğdu, "OECD ve AB Üyesi Ülkelerin Sürdürülebilir Yönetişim Düzeylerine Göre SWARA Tabanlı Topsis-sort-B ve WASPAS Yöntemleriyle İncelenmesi", Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 16(56):943-971, (2021).
• [31] O. Polat, S. G. Akçok, M. A. Akbay, D. Topaloğlu, S. Arslan ve C. B. Kalaycı, "Classification of raw cow milk using information fusion framework", Journal of Food Measurement and Characterization, 15:5113-5130, (2021).
• [32] L. Ocampo ve K. Yamagishi, "Multiple criteria sorting of tourist sites for perceived COVID-19 exposure: the use of VIKORSORT", Kybernetes, 51(11):3121-3152, (2021).
• [33] P. Sabbagh, R. Pourmohamad, M. Elveny, M. Beheshti, A. Davarpanah, A. S. Metwally, S. Ali ve A. S. Mohammed, "Evaluation and Classification Risks of Implementing Blockchain in the Drug Supply Chain with a New Hybrid Sorting Method", Sustainability, 13:11466, (2021).
• [34] S. Mahmud, A. Abbasi, R. K. Chakrabortty ve M. J. Ryan, "A self-adaptive hyper-heuristic based multi-objective optimisation approach for integrated supply chain scheduling problems", Knowledge-Based Systems, 251:109190, (2022).
• [35] Z. N. Nişancı ve H. Akpınar, "Beş Faktör Kişilik Modeli Kapsamında Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri Aracılığıyla Personel Sınıflandırma", International Journal of Management and Administration, 3(6):185-204, (2019).
• [36] A. Aydoğdu ve S. Gül, "New entropy propositions for interval-valued spherical fuzzy sets and their usage in an extension of ARAS (ARAS-IVSFS)", Expert System, 39(4):1-19, (2022).
• [37] D. Öztürk ve F. Batuk, "Criterion Weighting in Multricriteria Decision Making", Journal of Engineering and Natural Sciences, 25(1):86-98, (2006).
• [38] T. L. Saaty, "How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process", European Journal of Operational Research, 48:9-26, (1990).
• [39] M. Dağdeviren, S. Yavuz ve N. Kılınç, "Weapon selection using the AHP and TOPSIS methods under fuzzy environment", Expert System with Applications, 36(4):8143-8151, (2009).