KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 22 Sayı: 4

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE PERSONEL SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA

Metin Dağdeviren
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2013-02-15
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)

Adaypersonellerin faktörler temelinde değerlendirilmesinde dilsel değişkenler kullanılmış ve bulanık ağırlıklarındurulaştırılması α-kesme ve iyimserlik indeksi temelinde geliştirilen bir durulaştırma işlemi ile yapılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Personel seçimi organizasyonlar için önemli bir konu olup, karar verme sürecinde kesin olmayan ve belirsizverilerin kullanılmasını gerektirir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Önerilen algoritma bir işletmede terfi edecekpersonelin belirlenmesi amacıyla kullanılmış ve aday personeller için öncelik değerleri belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Adaypersonellerin faktörler temelinde değerlendirilmesinde dilsel değişkenler kullanılmış ve bulanık ağırlıklarındurulaştırılması α-kesme ve iyimserlik indeksi temelinde geliştirilen bir durulaştırma işlemi ile yapılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İnsan kaynakları yönetimi · personel seçimi · AHP

Özet

Personel seçimi organizasyonlar için önemli bir konu olup, karar verme sürecinde kesin olmayan ve belirsizverilerin kullanılmasını gerektirir. Bu çalışmada Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (BAHP) yöntemi ile personelseçimi probleminin çözümüne yönelik bir algoritma önerilmiştir. Önerilen algoritma bir işletmede terfi edecekpersonelin belirlenmesi amacıyla kullanılmış ve aday personeller için öncelik değerleri belirlenmiştir. Adaypersonellerin faktörler temelinde değerlendirilmesinde dilsel değişkenler kullanılmış ve bulanık ağırlıklarındurulaştırılması α-kesme ve iyimserlik indeksi temelinde geliştirilen bir durulaştırma işlemi ile yapılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Dağdeviren, M. (2013). BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE PERSONEL SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 22 Sayı: 4. https://ajindex.com/articles/1078935

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (146)

  1. Kaynak, T., İnsan Kaynakları Yönetimi,
  2. İ.Ü.İşletme Fakültesi Yayınları, İstanbul, 1998.
  3. Sabuncuoğlu, Z., İnsan Kaynakları Yönetimi,
  4. Ezgi Yayınevi, Bursa, 2000.
  5. Erdoğan, İ., İşletmelerde Personel Seçimi ve
  6. Başarı Değerleme Teknikleri, İşletme İktisadı
  7. Enstitüsü Yayınları, İstanbul, 1991.
  8. Özgen, H., Öztürk, A., Yalçın, A., İnsan
  9. Kaynakları Yönetimi, Nobel Kitabevi, Adana,
  10. Bingöl, D., İnsan Kaynakları Yönetimi, Beta
  11. Yayınları, İstanbul, 1998.
  12. Arvey, R.D., Campion, J.E., “The employment
  13. interview: A summary and review of recent
  14. research”, Personel Psychology, 35(1), 281-322,
  15. Gargano, M.L., Marose, R.A., Kleeck, L., “An
  16. application of artificial neural Networks and
  17. genetic algorithms to personnel selection in the
  18. financial industry”, Proceedings of the First
  19. International Conference on Artificial
  20. Intelligence Applications, 257-262, 1991.
  21. Miller, G.M., Feinzig, S.L., “Fuzzy sets and
  22. personnel selection: Discussion and an
  23. application”, Journal of Occupational and
  24. Organizational Psychology, 66(1), 163-169,
  25. Liang, S.L., Wang M.J., “Personnel selection
  26. using fuzzy MCDM algorithm”, European
  27. Journal of Operational Research, 78(2), 22-33,
  28. Karsak, E.E, “Personnel selection using a fuzzy
  29. MCDM approach based on ideal and anti-ideal
  30. solutions”, Multiple Criteria Decision Making
  31. in the New Millenium, Berlin, 425-432, 2001.
  32. Hooper, R.S., Galvin, T.P., Kimler, R.A.,
  33. Liebowitz, J., “Use of an expert system in a
  34. personnel selection process”, Expert Systems
  35. with Applications, 14(1), 425-432, 1998.
  36. Bohanec, M., Urh, B., Rajkovic, V., “Evaluating
  37. options by combined qualitative and quantitative
  38. methods”, Acta Psychologica, 80(2), 67-89,
  39. Timmermans, D., Vlek, C., “Multi-attribute
  40. decision support and copmlexity: An evaluation
  41. and process analysis of aided versus unaided
  42. decision making”, Acta Psychologica, 80(1), 49-, 1992.
  43. Timmermans, D., Vlek, C., “Effects on decision
  44. quality of supporting multi-attribute evaluation in groups”, Organizational Behavior and Human
  45. Decision Processes, 68(2), 158-170, 1996.
  46. Gardiner, A.R., Armstrong-Wright, D.,
  47. “Employee selection and anti-discrimination law:
  48. Implications for multi-criteria group decision
  49. support”, Journal of Multi-Criteria Decision
  50. Analysis, 9(1), 99-109, 2000.
  51. Spyridakos, A., Siskos, Y., Yannacopoulos, D.,
  52. Skouris, A., “Multicriteria job evaluation for
  53. large organisations”, European Journal of
  54. Operational Research, 130(2), 375-387, 2001.
  55. Jessop, A., “Minimally biased weight
  56. determination in personnel selection”, European
  57. Journal of Operational Research, 153(2), 433-, 2004.
  58. Saaty, T.L., The Analytic Hierarchy Process,
  59. McGraw-Hill, New York, 37-85, 1980.
  60. Dağdeviren, M., “Analitik hiyerarşi prosesi ile
  61. yeni bir analitik iş değerlendirme tekniğinin
  62. geliştirilmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi
  63. Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara,
  64. 63, 2002.
  65. Zadeh, L.A., “Fuzzy sets”, Information and
  66. Control, 8, 338-353, 1965.
  67. Zimmermann, H.J., “Fuzzy Set Theory and its
  68. Application”, Kluwer Academic Publishers,
  69. Boston, 35-85, 1990.
  70. Karsak, E.E., Tolga, E., “Fuzzy multi-criteria
  71. decision-making procedure for evaluating
  72. advanced manufacturing system investments”,
  73. International Journal of Production
  74. Economics, 69,49-64,2001.
  75. Kahraman, C., Beşkese, A., Ruan, D.,
  76. “Measuring flexibility of computer integrated
  77. manufacturing systems using fuzzy cash flow
  78. analysis”, Information Sciences, 168,77-,2004.
  79. Ding, J.F., Liang, G.S., “Using fuzzy MCDM to
  80. select partners of strategic alliances for liner
  81. shipping”, Information Sciences, 173,197-,2005.
  82. Van Laarhoven, P.J.M., Pedrycz, W., “A fuzzy
  83. extension of Saaty’s priority theory”, Fuzzy Sets
  84. and Systems, 11,229-241,1983.
  85. Buckley, J.J., “Fuzzy hierarchical analysis”,
  86. Fuzzy Sets and Systems,17,233-247,1985.
  87. Chang, D.Y., “Applications of te extent analysis
  88. method on fuzzy AHP”, European Journal of
  89. Operational Research, 95(2), 649-655, 1996.
  90. Cheng, C.H., “Evaluating naval tactical misilse
  91. systems by fuzzy AHP based on the grade value
  92. of membership function”, European Journal of
  93. Operational Research, 96(2), 343-350, 1997.
  94. Weck, M., Klocke, F., Schell, H., Rüenauver, E.,
  95. “Evaluating alternative production cycles using
  96. the extended fuzzy AHP method”, European
  97. Journal of Operational Research, 100(2), 351-, 1997.
  98. Kahraman, C., Ulukan, Z., Tolga, E., “A fuzzy
  99. weighted evaluation method using objective and
  100. subjective measures”, Proceedings of the
  101. International ICSC Symposium on
  102. Engineering of Intelligent Systems, 1, 57-63,
  103. Deng, H., “Multicriteria analysis with fuzzy
  104. pairwise comparison”, International Journal of
  105. Approximate Reasoning, 21(3), 215-231, 1999.
  106. Lee, M., Pham, H., Zhang, X., “A methodology
  107. for priority setting with application to software
  108. development process”, European Journal of
  109. Operational Research, 118(2), 375-389, 1999.
  110. Chan, F.T.S., Chan, M.H., Tang, N.K.H.,
  111. “Evaluation methodologies for technology
  112. selection”, Journal of Materials Processing
  113. Technology, 107(1-3), 330-337, 2000a.
  114. Chan, F.T.S., Jiang, B., Tang, N.K.H., “The
  115. development of intelligent decision support tools
  116. to aid the design of flexible manufacturing
  117. systems”, International Journal of Production
  118. Economics, 65(1), 73-84, 2000b.
  119. Kuo, R.J., Chi, S.C., Kao, S.S., “A decision
  120. support system for selecting convenience store
  121. location through integration of fuzzy AHP and
  122. artificial neural network”, Computers in
  123. Industry, 47(2), 199-214, 2002.
  124. Mikhailov, L., Singh, M.G., “Fuzzy analytic
  125. network process and its application to the
  126. development of decision support systems”, IEEE
  127. Transactions on Systems, Man and
  128. Cybernetics-Part C: Applications and
  129. Revıews, 33(1), 33-41, 2003.
  130. Mikhailov, L., “A fuzzy approach to deriving
  131. priorities from interval pairwise comparison
  132. judgement”, European Journal of Operational
  133. Research, 159(3), 687-704, 2004.
  134. Mikhailov, L., Tsvetinov, P., “Evaluation of
  135. services using a fuzzy analytic hierarchy
  136. process”, Applied Soft Computing, Article in
  137. pres, 2004.
  138. Prakash, T.N., “Land Suitability Analysis for
  139. Agricultural Crops: A Fuzzy Multicriteria
  140. Decision Making Approach”, MSc Thesis, ITC
  141. Institue, 2003.
  142. Dağdeviren, M., “Performans Değerlendirme
  143. Sürecinin Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri
  144. İle Bütünleşik Modellenmesi”, Doktora Tezi,
  145. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,
  146. Ankara, 2005.