Önerilen algoritmada kriterlerin birbirleriarasındaki bağımlı ağırlık değerleri DEMATEL yöntemi ile belirlenmiş ve personel seçimi problemi içingeliştirilen bütünleşik algoritmanın çözümü AAS yöntemi kullanılarak yapılmıştır.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis: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.
📊
Key Findings & Data: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.
💡
Conclusion & Impact:Önerilen algoritmada kriterlerin birbirleriarasındaki bağımlı ağırlık değerleri DEMATEL yöntemi ile belirlenmiş ve personel seçimi problemi içingeliştirilen bütünleşik algoritmanın çözümü AAS yöntemi kullanılarak yapılmıştır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:İnsan kaynakları yönetimi · personel seçimi · DEMATEL
Özet
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.
AKSAKAL, E., DAĞDEVİREN, M. (2013). ANP VE DEMATEL YÖNTEMLERİ İLE PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİNE BÜTÜNLEŞİK BİR YAKLAŞIM. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 25 - Sayı: 4, 0. https://ajindex.com/articles/20764
Küçükkaya,G., İnsan Kaynakları Yönetiminde Personel Seçimi ve Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2006.
Paksoy, M. ve Esnaf, Ş., “Personel Seçiminde Çok Özellikli Karar Verme Yaklaşımından Yararlanılması”, İ. Ü., İşletme Fakültesi Dergisi, İstanbul, 11-12, 1995.
Kücü, H., Promethee Sıralama Yöntemi İle Personel Seçimi ve Bir İşletmede Uygulanması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007.
Kankılıç, H., Personel Seçimi İçin Bulanık Karar Verme Modeli Geliştirilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Gaziantep Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005.
Chien, C.-F., & Chen, L.-F., “Data mining to improve personel selection and enhance human capital: A case study in high-technology industry”, Expert Systems with Applications,: 280–290, 2008.
Borman, W. C., Hanson, M. A., & Hedge, J. W., “Personnel selection”, Annual Review of Psychology, 48: 199–337, 1997.
Robertson, I.T., & Smith, B., “Personnel selection”, Journal of Occupational and Organizational Psychology, 74: 441–472, 2001.
Dağdeviren, M., “A hybrid multi-criteria decision-making model for personel selection in manufacturing systems”, Journal of Intelligent Manufacturing, DOI 10.1007/s10845-008- -7, 2008.
Kaynak, T., İnsan Kaynakları Yönetimi, İ.Ü.İşletme Fakültesi Yayınları, İstanbul, 25-26, - Sabuncuoğlu, Z., İnsan Kaynakları Yönetimi, Ezgi Yayınevi, Bursa, 16-17, 2000.
Erdoğan, İ., İşletmelerde Personel Seçimi ve Başarı Değerleme Teknikleri, İşletme İktisadı Enstitüsü Yayınları, İstanbul, 1991.
Özgen, H., Öztürk, A., Yalçın, A., İnsan Kaynakları Yönetimi, Nobel Kitabevi, Adana, -38, 2002.
Bingöl, D., İnsan Kaynakları Yönetimi, Beta Yayınları, İstanbul, 14-15, 1998.
Arvey, R.D., Campion, J.E., “The employment interview: A summary and review of recent research”, Personnel Psychology, 35(1): 281-, 1982.
Gargano, M.L., Marose, R.A., Kleeck, L., “An application of artificial neural Networks and genetic algorithms to personnel selection in the financial industry”, Proceedings of the First International Conference on Artificial Intelligence Applications, 257-262, 1991.
Miller, G.M., Feinzig, S.L., “Fuzzy sets and personnel selection: Discussion and an application”, Journal of Occupational and Organizational Psychology, 66(1): 163-169, - Liang, S.L., Wang M.J., “Personnel selection using fuzzy MCDM algorithm”, European Journal of Operational Research, 78(2): 22-33, - Hooper, R.S., Galvin, T.P., Kimler, R.A., Liebowitz, J., “Use of an expert syste