Demiryolu Makinistlerinin Zihinsel İş Yükünün Bulanık TOPSIS ve Bulanık COPRAS Teknikleriyle Analizi

Yıl 2025, Cilt: 59 Sayı: 3, 609 - 624, 21.07.2025

Meryem Koçer , Ömer Faruk Efe

https://doi.org/10.51551/verimlilik.1533137

Öz

Amaç: Bu çalışmada, demiryollarında görev yapan makinistlerin zihinsel iş yükü analiz edilmiştir. Araştırmanın temel amacı, makinistlerin zihinsel iş yükünü etkileyen faktörleri belirleyerek, sürdürülebilir ve verimli bir çalışma ortamı oluşturulmasına katkı sağlamaktır.
Yöntem: Veri toplama aracı olarak NASA-TLX yönteminden faydalanılmış. Bu yönteme dayalı oluşturulan anket formu, makinistlere uygulanmıştır. Çok fazla sayıda karar verici bulunması ve değerlendirmelerin, bulanık ifadeler ile yapılması nedeniyle analiz sürecinde ÇKKV (Çok Kriterli Karar Verme) yöntemi olan Bulanık TOPSIS ve Bulanık COPRAS yöntemleri kullanılmıştır.
Bulgular: Deneyim süresine göre oluşturulan 6-10 yıl, 11-15, 16-20 ve 21 yıl ve üzeri) çalışan gruplarında her iki karar verme yöntemine göre en yüksek zihinsel iş yükünün, İş4 (Tren seyri esnasında meydana gelen arıza ve acil durumlarla ilgili işleri yürütmek, basit arızaları gidermek vb.) görevinde yaşandığı tespit edilmiştir. Yük, Marmaray, YHT Metro birimlerinde çalışan gruplar ayrı ayrı ele alındığında, zihinsel iş yüküne sebep olan alternatifler alanlarına bakıldığında İş4’ün her üç grup açısından zihinsel iş yükünün ilk sırada olduğu görülmüştür.
Özgünlük: Bu çalışma, NASA-TLX, Bulanık TOPSIS ve Bulanık COPRAS yöntemlerini entegre ederek, demiryollarında çalışan makinistlerin zihinsel iş yükünü analiz eden özgün bir metodolojik yaklaşım sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Zihinsel İş Yükü , Bulanık Mantık , Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri , NASA-TLX

Mental Workload Analysis of Railway Drivers Through Fuzzy TOPSIS and Fuzzy COPRAS Methods

Öz

Purpose: This study analyzes the mental workload of train drivers working in the railway sector. The primary objective is to identify the factors affecting their mental workload and to contribute to the creation of a sustainable and efficient working environment.
Methodology: The NASA-TLX method was employed as a data collection tool, and the survey questionnarie was administered to train drivers. Due to the presence of multiple decision-makers and the use of imprecise (fuzzy) expressions in evaluations, MCDM (Multi Criteria Decision Making) techniques specifically Fuzzy TOPSIS and Fuzzy COPRAS were employed for data analysis.
Findings: In the experience-based groups (6-10 years, 11-15 years, 16-20 years and over 21 years) both decision-making methods indicated that the task labeled as Job4 (such as managing tasks related to malfunctions and emergencies occurring during train operation, resolving minor faults, etc.) was percevied as the most mentally demanding. Similarly, when the groups working in Marmaray, freight and the other operational units were evaluated separately. Job4 consistently ranked first in terms of mental workload across all the groups.
Originality: This study presents an original methodological approach for analyzing the mental workload of train drivers in railway sector by combining the NASA-TLX, Fuzzy TOPSIS, and Fuzzy COPRAS methods

Anahtar Kelimeler

Mental Workload , Fuzzy Logic , Multi-Criteria Decision Making Techniques , NASA-TLX

Kaynakça

• Ağzıtemiz, R. ve Bardakçı, S. (2021). “Demiryolu Tren İşletmelerinde Görev Yapan Makinistlerin İş Yükü Algılarının İncelenmesi”, Sosyal Bilimlerde Nicel Araştırmalar Dergisi, 1(2), 3-29.
• Akoğlan Kozak, M. (2001). “Konaklama İşletmelerinde İş Analizi”, Anadolu Üniversitesi Yayınları, Eskişehir, 3-118.
• Araslar, A. (2021). “İş Yükü ile İş-yaşam Dengesinin İşten Ayrılma Niyeti Üzerine Etkisi”, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa.
• Arslan, M. (2010).”Bulanık TOPSIS Metodu ile Türk Şeker Fabrikalarının Performansının Değerlendirilmesi”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Atıcı Ulusu, H., Gencer, M. ve Gündüz, T. (2024). “Assessment of Musculoskeletal Disorders and Mental Workload among Office Workers in the Automotive Industry”, SIGMA, 42(5):1519-31. https://dx.doi.org/10.14744/sigma.2024.00117
• Beki, B. (2022). “Otomotiv Sektöründe TOPSIS, ORESTE, Bulanık TOPSIS ve Bulanık ORESTE Yöntemleri İle Proje Seçimi”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
• Bolton M.L., Biltekoff E. ve Humphrey L., (2023).” The Mathematical Meaninglessness of the NASA Task Load Index: a Level of Measurement Analysis”, IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 53(3), 590- 599. https://doi.org/10.1109/THMS.2023.3263482
• Can, G.F., Atalay, K.D., Eraslan, E. ve Özçakmak, B.C. (2015). “Bir Devlet Hastanesinde Yaşanan İstifa Sayılarındaki Artışın Nedenlerinin Araştırılması”, Süleyman Demirel Üniversitesi Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 3(3), 583-590.
• Coşkun, Ü. (2020). “Karar ve Karar Verme Süreci”, Ulakbilge Sosyal Bilimler Dergisi, 8(53), 1181-1191.
• Çakır, E. (2016). “Bulanık COPRAS Yöntemi ile Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçimi: Bir Belediye Örneği, https://akademiksunum.com/index.jsp?modul=document&folder=b75d8f4ad0b4d84e7bcccdb68544439aec8efff., (Erişim Tarihi: 14.06. 2024).
• Çelikten, M. (2005).” Neden İş Analizi Yapılmalıdır?”, Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(18), 127-135.
• Dağdeviren, M., Eraslan, E. ve Kurt, M. (2005). “Çalışanların Toplam İş Yükü Seviyelerinin Belirlenmesine Yönelik Bir Model ve Uygulaması”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 20(4),517-525.
• Dalkılınç, T. (2021). “Fiziksel Ergonomik Risk Faktörlerinin İş Yükü Algısı ile İlişkisi: Tekstil Sektörüne Yönelik Bir Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, İzmir Ekonomi Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İzmir.
• Dobson, K. (2015). “Human Factors and Ergonomics in Transportation Control Systems”, Procedia Manufacturing, 3, 2913-2920. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2015.07.815
• Efe, B., Boran, F. ve Kurt, M. (2015). “Sezgisel Bulanık TOPSIS Yöntemi Kullanılarak Ergonomik Ürün Konsept Seçimi”. Mühendislik Bilimleri Ve Tasarım Dergisi, 3(3), 433-440.
• Emeç, Ş. ve Akkaya, G. (2018). “Sağlik Sektöründe Zihinsel İş Yükü Değerlendirmesi ve Bir Uygulama”, Ergonomi, 1(3), 156-162. https://doi.org/10.33439/ergonomi.470474
• Grabarek I. (2002). “Ergonomic Diagnosis of the Driver's Workplace in an ElectricLocomotive”. International Journal of Occupational Safety and Ergonomics, 8(2), 225-42. https://doi.org/10.1080/10803548.2002.11076526
• Güngör, S. ve Özcan, U. (2022). “Karar Kuramı ve Karar Verme”, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (33), 119- 125. https://doi.org/10.31590/ejosat.1035682
• Ishizaka, A. ve Nemery, P. (2013).” Multi-Criteria Decision Analysis: Methods and Software”, John Wiley&Sons. https://doi.org/10.1002/9781118644898
• Kayak, M. (2023). “NASA-TLX Yönteminde Ağırlıkların Belirlenmesinde Konjoint Analizinin Kullanımı”, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir Üniversitesi, FBE, Balıkesir.
• Koirala, R. ve Nepal, A. (2022). “Literature Review on Ergonomics, Ergonomics Practices, and Employee Performance”, Quest Journal of Management and Social Sciences, 4. 273-288. http://dx.doi.org/10.3126/qjmss.v4i2.50322
• Kurtgün, M. (2022).” Bulanık VIKOR yöntemi ile Zihinsel İş Yükünün Belirlenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Balıkesir
• Langemeyer J., Gomez-Baggethun E., Haase D., Scheuer S. ve Elmqvist T. (2016). “Bridging the Gap Between Ecosystem Service Assessments and Land-Use Planning through Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA)”, Environmental Science & Policy, 62, 45–56. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2016.02.013
• Nourollahi-Darabad M., Afshari D. ve Gomari A.E. (2022). “The Relationship Between Lifestyle and Mental Workload With the Prevalence of Musculoskeletal Discomfort: A Case Study in the Automotive Industry”, Journal of Occupational Hygiene Engineering, 9:102−110. http://dx.doi.org/10.52547/johe.9.2.102
• Ofluoğlu, G. ve Bircan, H. (2007). “Sağlık Hizmetlerinde İş Analizinin Etkileri ve Zonguldak Atatürk Devlet Hastanesi Uygulaması”, Kamu-İş, 9, 75-118.
• Pasaribu, I. A., Yeni Vera, Sulaiman, ve Sari, R. A. (2022).” NASA-TLX and SOFI Methods as a Tool for Measuring Students Mental Load and Failure During Online Learning Basic Neurology Physiotherapy Courses”, Science Midwifery, 10(4), 3112-3121. https://doi.org/10.35335/midwifery.v10i4.774
• Pun, K. (2011). “Current Situation of Occupational Safety and Health in Nepal”, General Federation of Nepalese Trade Unions, 80(1),1-86.
• Ramadhana H., Nasution H. ve Absah Y. (2021). “Mental Workload Analysis Using NASA-TLX Method at Bank Xyz - Medan Balai Kota Consumer Loan Unit”, International Journal of Research and Review, 8(12), 2454-2237. http://dx.doi.org/10.52403/ijrr.20211275
• Restuputri, D. P., Elvera, A. R., Nugraha, A. ve Masudin, I. (2021). “Ergonomic Approach on Rai Industry Workers Using Rail Ergonomics Questionnaire”, IEOM Society International, 14(16), 3797-3812.
• Sennaroglu B. ve Varlik Celebi G. (2018). “A Military Airport Location Selection By AHP Integrated PROMETHEE and VIKOR Methods”, Transportation Research Part D: Transport and Environment, 59, 160–173. https://doi.org/10.1016/j.trd.2017.12.022
• Surtiningtyas S., Purwaningtyas D. ve Putriekapuja R., (2022).” Systematic Literature Review of Workload Calculation Using NASA-TLX”, International Journal of Progressive Sciences and Technologies, 34(2), 178-190.
• Taherdoost, H. ve Madanchian, M. (2023). “Multi-criteria Decision Making (MCDM) Methods and Concepts”, Encyclopedia, 3(1), 77-87. https://doi.org/10.3390/encyclopedia3010006
• Thomas, C.D., Eno, G.U. ve Usoro, M.U. (2022).” Ergonomics and Organizational Sustainability: a Study of Peacock Paint Limited, Ikot Ekan, Etinan lga Akwa Ibom State”, International Journal of Business and Management Review, 10(4), 7594.
• Tosun, S. ve Yılmaz, İ. (2023).” Uzman ve Pratisyen Doktorların Zihinsel İş Yüklerinin Nasa-Tlx Yöntemi ile Karşılaştırılması”. 3. 2023. http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.10477459
• Triantaphyllou, E. (2000). “Multi-Criteria DecisionMaking Methods:A Comparative Study”, Baton Rouge, Springer, US. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3157-6
• Türkmen, M. ve Demirel, A. (2022). “SWARA Ağırlıklı Bulanık COPRAS Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi”, Alanya Akademik Bakış, 6(1), 1739-1756. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.986700
• Yararel, B., Arslan, K., Kılıç, S. ve Arpacı, G.S. (2022). “Ofis Tasarımında Ergonomik Koşullarının Sağlanmasının Önemi”, Ergonomi, 5(2), 84-97. https://doi.org/10.33439/ergonomi.1111957
• Yazgan, E., Sert, E. ve Şimşek, D. (2021).” Overview of Studies on the Cognitive Workload of the Air Traffic Controller”, International Journal of Aviation Science and Technology, 2(01), 28-36. https://doi.org/10.23890/IJAST.vm02is01.0104
• Yıldırım, B.H. (2016).” Fuzzy Grey COPRAS Yöntemleri ile Çok Kriterli Karar Verme Uygulaması”, Yayımlanmamış Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Yılmaz Kuşaklı, B. (2024). “Hemşirelerin İş Gücü Verimliliğine İlişkin Tutumları ve Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi”, Verimlilik Dergisi, 58(3), 399-412. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1434115
• Yüksel, İ. (2004). “Çalışma Yaşamı Kalitesinin Tipik ve Atipik İstihdam Açısından İncelenmesi”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 5(1), 47-58.