ANP VE DEMATEL YÖNTEMLERİ İLE PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİNE BÜTÜNLEŞİK BİR YAKLAŞIM

Öz

Personel seçiminde kriterlerin birbirleri ile olan bağımlılık dereceleri karar verme sürecinde önemli bir konudur.Bu çalışmada uluslararası bir firma için personel seçimi süreci ele alınmış ve problemin çözümü için DEMATEL(The Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) yöntemi, Analitik Ağ Süreci (AAS, Analytic NetworkProcess) ile bütünleşik bir algoritma geliştirilerek seçim yapılmıştır. Önerilen algoritmada kriterlerin birbirleriarasındaki bağımlı ağırlık değerleri DEMATEL yöntemi ile belirlenmiş ve personel seçimi problemi içingeliştirilen bütünleşik algoritmanın çözümü AAS yöntemi kullanılarak yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• İnsan kaynakları yönetimi, personel seçimi, DEMATEL, AAS, çok kriterli analiz

Kaynakça

1. Küçükkaya,G., İnsan Kaynakları Yönetiminde
2. Personel Seçimi ve Bir Uygulama, Yüksek
3. Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal
4. Bilimler Enstitüsü, 2006.
5. Paksoy, M. ve Esnaf, Ş., “Personel Seçiminde
6. Çok Özellikli Karar Verme Yaklaşımından
7. Yararlanılması”, İ. Ü., İşletme Fakültesi
8. Dergisi, İstanbul, 11-12, 1995.

9. Kücü, H., Promethee Sıralama Yöntemi İle
10. Personel Seçimi ve Bir İşletmede
11. Uygulanması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi
12. Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007.
13. Kankılıç, H., Personel Seçimi İçin Bulanık
14. Karar Verme Modeli Geliştirilmesi, Yüksek
15. Lisans Tezi, Gaziantep Üniversitesi Fen
16. Bilimleri Enstitüsü, 2005.
17. Chien, C.-F., & Chen, L.-F., “Data mining to
18. improve personel selection and enhance human
19. capital: A case study in high-technology
20. industry”, Expert Systems with Applications,
21. : 280–290, 2008.
22. Borman, W. C., Hanson, M. A., & Hedge, J. W.,
23. “Personnel selection”, Annual Review of
24. Psychology, 48: 199–337, 1997.
25. Robertson, I.T., & Smith, B., “Personnel
26. selection”, Journal of Occupational and
27. Organizational Psychology, 74: 441–472, 2001.
28. Dağdeviren, M., “A hybrid multi-criteria
29. decision-making model for personel selection in
30. manufacturing systems”, Journal of Intelligent
31. Manufacturing, DOI 10.1007/s10845-008-
32. -7, 2008.
33. Kaynak, T., İnsan Kaynakları Yönetimi,
34. İ.Ü.İşletme Fakültesi Yayınları, İstanbul, 25-26,
35. -
36. Sabuncuoğlu, Z., İnsan Kaynakları Yönetimi,
37. Ezgi Yayınevi, Bursa, 16-17, 2000.
38. Erdoğan, İ., İşletmelerde Personel Seçimi ve
39. Başarı Değerleme Teknikleri, İşletme İktisadı
40. Enstitüsü Yayınları, İstanbul, 1991.
41. Özgen, H., Öztürk, A., Yalçın, A., İnsan
42. Kaynakları Yönetimi, Nobel Kitabevi, Adana,
43. -38, 2002.
44. Bingöl, D., İnsan Kaynakları Yönetimi, Beta
45. Yayınları, İstanbul, 14-15, 1998.
46. Arvey, R.D., Campion, J.E., “The employment
47. interview: A summary and review of recent
48. research”, Personnel Psychology, 35(1): 281-
49. , 1982.
50. Gargano, M.L., Marose, R.A., Kleeck, L., “An
51. application of artificial neural Networks and
52. genetic algorithms to personnel selection in the
53. financial industry”, Proceedings of the First
54. International Conference on Artificial
55. Intelligence Applications, 257-262, 1991.
56. Miller, G.M., Feinzig, S.L., “Fuzzy sets and
57. personnel selection: Discussion and an
58. application”, Journal of Occupational and Organizational Psychology, 66(1): 163-169,
59. -
60. Liang, S.L., Wang M.J., “Personnel selection
61. using fuzzy MCDM algorithm”, European
62. Journal of Operational Research, 78(2): 22-33,
63. -
64. Hooper, R.S., Galvin, T.P., Kimler, R.A.,
65. Liebowitz, J., “Use of an expert system in a
66. personnel selection process”, Expert Systems
67. with Applications, 14(1): 425-432, 1998.
68. Karsak, E.E., “A fuzzy multiple objective
69. programming approach for personnel selection”,
70. IEEE, 2-3, 2000.
71. Karsak, E.E, “Personnel selection using a fuzzy
72. MCDM approach based on ideal and anti-ideal
73. solutions”, Multiple Criteria Decision Making
74. in the New Millenium, Berlin, 425-432, 2001.
75. Capaldo, G., & Zollo, G., “Applying fuzzy logic
76. to personel assessment: A case study,” The
77. International Journal of Management
78. Science, 29: 585–597, 2001.
79. Butkiewicz, B.S., “Selection of staff for
80. enterprise using fuzzy logic”, IEEE SMC
81. TA2N4, 2002.
82. Tütüncü, Ö., Tarlan, D., Mamyrkulov, N.,
83. “Seyahat acentelerinde çalışanların işe alma
84. sürecini algılamaları ve İzmir ili örneği”, Dokuz
85. Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü
86. Dergisi, 5: 113-140, 2003.
87. Soyuer H., Kocamaz M., “İşletmelerde
88. Bilgisayar Destekli İnsan Kaynağı
89. Değerlendirme ve Seçme Süreci”, II. Ulusal
90. Bilgi, Ekonomi ve Yönetim Kongresi, İzmit,
91. -684, 2003.
92. Çelik M., Kandakoğlu A., Er. I. D., “ Structuring
93. fuzzy integrated multi-stages evaluation model
94. on academic personnel recruitment in MET
95. institutions”, Expert Systems with
96. Applications, 36: 6918–6927, 2009.
97. Lievens, F., Van Dam, K., & Anderson, N.,
98. “Recent trends and challenges in personnel
99. selection”, Personnel Review, 31(5–6), 580–
100. , 2002.
101. Hough, L. M., & Oswald, F. L., “Personnel
102. selection: Looking toward the future –
103. remembering the past”, Annual Review of
104. Psychology, 51: 631–664, 2000.
105. Bohanec, M., Urh, B., Rajkovic, V., “Evaluating
106. options by combined qualitative and quantitative
107. methods”, Acta Psychologica, 80(2): 67-89,
108. -
109. Timmermans, D., Vlek, C., “Multi-attribute
110. decision support and copmlexity: An evaluation
111. and process analysis of aided versus unaided
112. decision making”, Acta Psychologica, 80(1): 49-
113. , 1992.
114. Timmermans, D., Vlek, C., “Effects on decision
115. quality of supporting multi-attribute evaluation
116. in groups”, Organizational Behavior and
117. Human Decision Processes, 68(2): 158-170,
118. -
119. Gardiner, A.R., Armstrong-Wright, D.,
120. “Employee selection and anti-discrimination law:
121. Implications for multi-criteria group decision
122. support”, Journal of Multi-Criteria Decision
123. Analysis, 9(1): 99-109, 2000.
124. Spyridakos, A., Siskos, Y., Yannacopoulos, D.,
125. Skouris, A., “Multicriteria job evaluation for
126. large organisations”, European Journal of
127. Operational Research, 130(2): 375-387, 2001.
128. Jessop, A., “Minimally biased weight
129. determination in personnel selection”, European
130. Journal of Operational Research, 153(2): 433-
131. , 2004.
132. Dağdeviren M., Performans Değerlendirme
133. Sürecinin Çok Ölçütlü Karar Verme
134. Yöntemleri ile Bütünleşik Modellenmesi,
135. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri
136. Enstitüsü, 2005.
137. Meade, L.M. and Sarkis, J., “Analyzing
138. organizational project alternatives for agile
139. manufacturing processes: an analytical network
140. apprpach”, International Journal of
141. Production Research, 37(2): 241-261, 1999.
142. Saaty, T.L., Decision Making with Dependence
143. and Feedback: The Analytic Network Process,
144. RWS Publications, Pittsburgh, 24-29, 1996.
145. Büyükyazıcı, M., Analitik Ağ Süreci, Yüksek
146. Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri
147. Enstitüsü, 2000.
148. Sarkis, J., “A model for strategic supplier
149. selection”, Journal of Supply Chain
150. Management, 38(1): 18-28, 2002.
151. Saaty, T.L., “Fundamentals of The Analytic
152. Network Process”, International Symposium
153. AHP 1999, Japan, 13-16, 1999.
154. Saaty, T.L., Decision Making For Leaders,
155. RWS Publications, Pittsburgh, 47- 52, 2000.
156. Fontela, E., Gabus, A. “DEMATEL, innovative
157. methods. Report no. 2 structural analysis of the
158. world problematique”, Battelle Geneva
159. Research Institute, 67-69, 1974.
160. Fontela, E., Gabus, A. “The DEMATEL
161. observer: Battelle Institute”, Geneva Research
162. Center, 56-61, 1976.
163. Li, C.W., Tzeng, G.H., “Identification of a
164. threshold value for the DEMATEL method using
165. the maximum mean de-entropy algorithm to find
166. critical services provided by a semiconductor
167. intellectual property mall” Expert Systems with
168. Applications, 36: 9891–9898, 2009.
169. Tseng M.L., Lin Y. H., “Application of fuzzy
170. DEMATEL to develop a cause and effect model
171. of municipal solid waste”, Environ Monit
172. Assess, DOI 10.1007/s10661-008-0601-2, 2008.
173. Tsai W.H., Chou W.C., “Selecting management
174. systems for sustainable development in SMEs:A
175. novel hybrid model based on DEMATEL, ANP, and ZOGP”, Expert Systems with
176. Applications, 36: 1444–1458, 2009.
177. Chiu, Y. J., Chen, H. C., Tzeng, G. H., & Shyu,
178. J. Z., “Marketing strategy based on customer
179. behaviour for the LCD-TV”, International
180. Journal and Decision Making, 7(2/3): 143–
181. , 2006.
182. Hung, Y. H., Chou, S. C. T., & Tzeng, G. H.,
183. “Using a fuzzy group decision approachknowledge
184. management adoption”, APRU DLI
185. conference, Japan, 48- 52, 2006.
186. Hori, S., & Shimizu, Y., “Designing methods of
187. human interface for supervisory control
188. systems”, Control Engineering Practice, 7(11):
189. –1419, 1999.
190. Wu, W. W., & Lee, Y. T., “Developing global
191. managers’ competencies using the fuzzy
192. DEMATEL method”, Expert Systems with
193. Applications, 32(2): 499–507, 2007.
194. Seyed-Hosseini, S. M., Safaei, N., &
195. Asgharpour, M. J., “Reprioritization of failures
196. in a system failure mode and effects analysis by
197. decision making trial and evaluation laboratory
198. technique”, Reliability Engineering and
199. System Safety, 91(8): 872–881, 2005.
200. Tzeng, G. H., Chiang, C. H., & Li, C. W.,
201. “Evaluating intertwined effects in e-learning
202. programs: A novel hybrid MCDM model based
203. on factor analysis and DEMATEL”, Expert
204. Systems with Applications, 32(4): 1028–1044,
205. -