CLASSIFICATION BASED ON WORK INTENSITY BY HYBRID CLUSTERING OF THE PROVINCIAL DIRECTORATES OF CIVIL REGISTRATION AND NATIONALITY

Year 2015, Volume: 13 Issue: 2, 181 - 201, 01.05.2015

Noyan Aydın Ayşe Nur Seven

https://doi.org/10.11611/JMER573

Cited By: 1

Abstract

Public institutions must employ staff in varying number and qualification to fulfill their related responsibilities. However, it is observed that the number of staff are employed and the population of the province or region are not in the same parallels. In this case, some factors are effective: such as the displacement of the staff as voluntary or involuntary, temporary circulation of the population, the increase in electronic applications. In this study, the provincial directorates of civil registration and nationality in Turkey were classified according to their work intensity by hybrid hierarchical k-means clustering. Silhouette index was used to determine the number of clusters. According to the results, it was revealed six different cluster structure consisting of the provinces have a similar work intensity. The validity of the resulting cluster structure was supported with the help of relevant statistical tests.

Keywords

Hybrid Clustering, Hierarchical K-means, Work Intensity of Public Institutions

İL NÜFUS VE VATANDAŞLIK MÜDÜRLÜKLERİNİN İŞ YOĞUNLUĞUNA GÖRE HİBRİD KÜMELEME İLE SINIFLANDIRILMASI

Abstract

Kamu Kurumları, ilgili görevlerini yerine getirebilmek için değişen nicelikte ve nitelikte personeli istihdam etmelidir. Ancak, istihdam edilen personel sayısının hizmetin verileceği ilin veya bölgenin nüfusu ile her zaman aynı paralellikte olmadığı görülmektedir. Bu durumda, personellerin iradi ya da gayriiradi olarak yer değiştirmesi, geçici nüfus sirkülasyonu ve e-hizmet uygulamasının artışı gibi faktörler etkili olmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’deki İl Nüfus ve Vatandaşlık Müdürlükleri, iş yoğunluklarına göre hibrid hiyerarşik k-ortalamalar kümeleme analizi ile sınıflandırılmıştır. Küme sayısına karar verirken silhouette endeksinden yararlanılmıştır. Analiz sonucunda, benzer iş yoğunluğuna sahip illerden oluşan altı farklı küme yapısı ortaya çıkarılmıştır. Elde edilen küme yapılarının geçerliliği ilgili istatistiki testler yardımıyla da desteklenmiştir

Keywords

Hibrid Kümeleme, Hiyerarşik K-ortalamalar, Kamu Kurumları İş Yoğunluğu