KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2010 / Cilt: 25 Sayı: 4

ANP VE DEMATEL YÖNTEMLERİ İLE PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİNE BÜTÜNLEŞİK BİR YAKLAŞIM

Erdem Aksakal
Metin Dağdeviren
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2013-02-19
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Önerilen algoritmada kriterlerin birbirleriarasındaki bağımlı ağırlık değerleri DEMATEL yöntemi ile belirlenmiş ve personel seçimi problemi içingeliştirilen bütünleşik algoritmanın çözümü AAS yöntemi kullanılarak yapılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez: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.
📊
Temel Bulgular & Veri: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.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen algoritmada kriterlerin birbirleriarasındaki bağımlı ağırlık değerleri DEMATEL yöntemi ile belirlenmiş ve personel seçimi problemi içingeliştirilen bütünleşik algoritmanın çözümü AAS yöntemi kullanılarak yapılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler: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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Aksakal, E., Dağdeviren, M. (2013). ANP VE DEMATEL YÖNTEMLERİ İLE PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİNE BÜTÜNLEŞİK BİR YAKLAŞIM. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 25 Sayı: 4. https://ajindex.com/articles/1078593

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (193)

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