DETERMINATION OF OPTIMUM PERSONNEL DISTRIBUTION BY USING MULTI-CRITERIA DECISION MAKING WITH A REAL CASE FOR A PUBLIC UNIVERSITY

Yıl 2018, Cilt: 20 Sayı: 1, 45 - 71, 05.06.2018

İhsan Kaya , Melike Erdoğan

https://doi.org/10.16953/deusosbil.280550

Öz

If administrative processes in a university to be
carried out in an efficient and timely manner, students, academics, or other
universities even interact affect better from this condition. To achieve that,
the optimum number of personnel must be determined on the basis of faculties
and departments. In this study, determination of the optimum number of
administrative staff in a public university has been carried out on the basis
of faculties and departments with respect to workload. Firstly, current personnel
distribution is analyzed in university, then the faculties and departments
where needs personnel or have excess personnel are determined. In this paper,
one of the most well-known Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques
called Analytic Hierarchy Process (AHP) is used to determine the weights of
different workloads. This study can be considered as a personnel scheduling
problem. But the problem presented is different from classic personnel
scheduling problems. In the classical scheduling problem, personnel is assigned
to shifts according to the workloads; but in this problem, we distribute
existing personnel according to the workload for normal working hours and to
obtain the optimum number of personnel for each individual department.
According to the obtained results, a work balance based on faculties and
departments is investigated.

Anahtar Kelimeler

Analytic Hierarchy Process, Distribution of Workload, Personnel Planning, University

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YAKLAŞIMI İLE PERSONEL SAYISININ DENGELENMESİ: BİR KAMU ÜNİVERSİTESİ İÇİN GERÇEK HAYAT UYGULAMASI

Öz

Bir üniversitede idari süreçlerin zamanında ve etkin bir şekilde işlemesi,
öğrencileri, akademisyenleri hatta etkileşimde olduğu diğer üniversiteleri de
etkiler. Bu etkinliğin sağlanabilmesi için fakülteler ve bölümler bazında en
uygun personel sayısının bulunması büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada bir
kamu üniversitesinde fakülteler ve bölümler bazında en uygun idari personel
sayısının belirlenmesi ve var olan personelin bu analize göre dağıtımı
gerçekleştirilmiştir. Öncelikle mevcut durum analizi yapılmış, ardından
personel ihtiyacı veya fazlası bulunan fakülteler/bölümler belirlenerek
personel kaydırma işlemi uygulanmıştır. İş yüklerinin saptanmasında, birimsel
yük ağırlıklarının belirlenmesinde oldukça yaygın başvurulan Analitik Hiyerarşi
Süreci (AHS) kullanılarak işlerin birbirlerine göre ağırlıkları hesaplanmıştır.
Çalışma genel anlamıyla bir personel çizelgeleme problemi olarak ele
alınabilir. Ancak sunulan problemin klasik bir personel çizelgeleme
probleminden farkının temel olarak, zamanı göz önünde bulundurarak personeli
vardiyalara göre atamak değil, var olan personeli standart çalışma saatleri
için iş yüküne göre dağıtmak ve birimler bazında en uygun personel sayısını
elde etmek olduğu söylenebilir. Analiz sonucunda, bölüm ve dekanlıklar bazında
eldeki personel ile dengenin sağlanıp sağlanmadığı ve ek personele ihtiyaç
duyulup duyulmadığı araştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Analitik Hiyerarşi Süreci, Personel Planlama, Üniversite, İş yükü Dağılımı

Kaynakça

• Aleskerov, F., Ersel, H. & Yolalan, R. (2003). Personnel allocation among bank branches using a two-stage multi-criterial approach. European Journal of Operational Research, 148 (1): 116-125.
• Bektur, G. & Hasgül, S. (2013). Kıdeme göre işgücü çizelgeleme problemi: Hizmet sektöründe bir uygulama. Journal of Economics & Administrative Sciences/Afyon Kocatepe Üniversitesi Iktisadi ve Idari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15 (2): 385-402.
• Chen, P. S., Lin, Y. J. & Peng, N. C. (2016). A two-stage method to determine the allocation and scheduling of medical staff in uncertain environments. Computers & Industrial Engineering, 99: 174-188.
• Çetin, E. İ., Kuruüzüm, A. & Irmak, S. (2008). Ekip çizelgeleme probleminin küme bölme modeli ile çözümü. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 3 (4): 47-54.
• Erdoğan, M. (2013). Enerji alternatiflerinin bulanık çok ölçütlü değerlendirilmesi ve Türkiye için bir yol haritası. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
• Gardiner, S. C. & Mitra, A. (1994). Quality control procedures to determine staff allocation in a bank. International Journal of Quality & Reliability Management, 11(1): 6-21.
• Guo, P., Leng, M. & Wang, Y. (2013). A fair staff allocation rule for the capacity pooling of multiple call centers. Operations Research Letters, 41(5): 490-493.
• Havlik, R., Gottwaldova, A. & Manlig, F. (2013). Multi-criteria function for optimizing the number of workers in an e-maintenance. Applied Mechanics and Materials, 309: 252-25.
• Holder, A. (2005). Navy personnel planning and the optimal partition. Operations Research, 53(1): 77-89.
• İlhan, B. B. (2006), Personel planlaması ve dağılımında sağlık grup başkanlarının rolü, İzmir ili örnegi. Yüksek Lisans Tezi. Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
• McDonald, G. (2013). Does size matter? The impact of student–staff ratios. Journal of Higher Education Policy and Management, 35(6): 652-667.
• Naveh, Y., Richter, Y., Altshuler, Y., Gresh, D. L. & Connors, D. P. (2007). Workforce optimization: Identification and assignment of professional workers using constraint programming. IBM Journal of Research and Development, 51(3.4): 263-279.
• Olivé, J.T. (2010). Bir imalat firmasında personel çizelgeleme problemi için bir matematiksel model önerisi. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchical process. Newyork: McGrow-Hill.
• Sais, M. M. (2013). Personnel resource allocation strategies in a time of fiscal crisis: Case study of elementary schools in a California district. ProQuest LLC. 789 East Eisenhower Parkway, PO Box 1346, Ann Arbor, MI 48106.
• Yunus, R. M., Samadi, Z., Yusop, N. M. & Omar, D. (2013). Expert Choice for Ranking Heritage Streets. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 101: 465 – 475.
• Zwetsloot, G. I., Gort, J., Steijger, N. & Moonen, C. (2007). Management of change: Lessons learned from staff reductions in the chemical process industry. Safety Science, 45(7): 769-789.