KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi / 2015 / Cilt: 14 - Sayı: 54

GÖNÜLLÜ KURULUŞLARDA ÇALIŞANLARIN AHS VE ELECTRE YÖNTEMLERİNE GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ

-

Aşır ÖZBEK
Sayfa
0
Yayın Tarihi
2015-07-23
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)

Faktör ağırlıkları, yönetim kurulu üyeleri tarafından Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi kullanılarak belirlenmiş, gönüllü olarak çalışanların performansları ise Basit Ağırlıklı Toplama (BAT), Ağırlıklı Çarpım Modeli (AÇM) ve ELECTRE yöntemleri ile değerlendirilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS), Basit Ağırlıklı Toplama (BAT), Ağırlıklı Çarpım Modeli (AÇM), ELECTRE, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Sosyal alanda faaliyette bulunan dernek, vakıf, sendika gibi kâr amacı gütmeyen kuruluşların hizmetlerini başarılı bir şekilde yerine getirebilmeleri için gönüllü olarak çalışanlarının performansının yüksek olması gerekmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışanların performansını belirlemede birbirini etkileyen birçok faktörün etkili olduğu bilinmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Faktör ağırlıkları, yönetim kurulu üyeleri tarafından Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi kullanılarak belirlenmiş, gönüllü olarak çalışanların performansları ise Basit Ağırlıklı Toplama (BAT), Ağırlıklı Çarpım Modeli (AÇM) ve ELECTRE yöntemleri ile değerlendirilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS), Basit Ağırlıklı Toplama (BAT), Ağırlıklı Çarpım Modeli (AÇM), ELECTRE, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) · Basit Ağırlıklı Toplama (BAT) · Ağırlıklı Çarpım Modeli

Özet

Sosyal alanda faaliyette bulunan dernek, vakıf, sendika gibi kâr amacı gütmeyen kuruluşların hizmetlerini başarılı bir şekilde yerine getirebilmeleri için gönüllü olarak çalışanlarının performansının yüksek olması gerekmektedir. Çalışanların performansını belirlemede birbirini etkileyen birçok faktörün etkili olduğu bilinmektedir. Bu açıdan diğer alanlarda olduğu gibi sosyal anlarda da hizmet veren gönüllülerin değerlendirilmesi birçok faktörün dikkate alınması gereken çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemi olarak görülmektedir. Bu çalışmanın amacı, sosyal alanda faaliyet gösteren bir derneğin gönüllü olarak çalışanlarının değerlendirilmesine yönelik bir karar verme modeli geliştirmektir. Bu süreçte derneğin yedi gönüllü çalışanı, 41 dernek üyesi tarafından 10 farklı faktöre göre değerlendirilmiştir. Faktör ağırlıkları, yönetim kurulu üyeleri tarafından Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi kullanılarak belirlenmiş, gönüllü olarak çalışanların performansları ise Basit Ağırlıklı Toplama (BAT), Ağırlıklı Çarpım Modeli (AÇM) ve ELECTRE yöntemleri ile değerlendirilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS), Basit Ağırlıklı Toplama (BAT), Ağırlıklı Çarpım Modeli (AÇM), ELECTRE, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)

Abstract

Nonprofit organizations, such as trade unions and foundations, should employ voluntary workers with high performances in order to fulfill their duties and services successfully. It is true that there are many factors in the assessment of the performance of these workers. Therefore, it seems to be a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) problem, which requires taking many factors into consideration

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÖZBEK, A. (2015). GÖNÜLLÜ KURULUŞLARDA ÇALIŞANLARIN AHS VE ELECTRE YÖNTEMLERİNE GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 14 - Sayı: 54, 0. https://ajindex.com/articles/97700

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Afshari, A. R., Mojahed, M., Yusuff, R. M., Hong, T. S., Ismail, M. Y., (2010). “Personnel Selection Using ELECTRE”, Journal of Applied Sciences, Vol.10, 3068-3075.
  2. Aksakal, E., Dağdeviren, M., Eraslan, E., Yüksel, İ, (2013). “Personel Selection based on Talent Management”, Procedia-Social and Behavioral Sciences, Vol. 73, 68-72. Baležentis, A., Baležentis, T., Brauers, W. K., (2012). “Personnel Selection Based on Computing with Words and Fuzzy MULTIMOORA”, Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 9, 7961-7967.
  3. Chen, C.T., Hwang, Y.C., Hung, W.Z., (2009). “Applying Multiple Linguistic PROMETHEE Method for Personnel Evaluation and Selection”. IEEE International Conference, 1312-1316.
  4. Chen, L. S., Cheng, C. H., (2005). “Selecting IS personnel use fuzzy GDSS based on Metric Distance Method”, European Journal of Operational Research, Vol. 160, No. 3, 803–820.
  5. Chien, C. F., Chen, L. F., (2008). “Data mining to improve personnel selection and enhance human capital: A case study in high-technology industry”, Expert Systems with Applications, Vol. 34, No. 1, 280–290.
  6. Fathi, M. R., Matin, H. Z., Zarchi, M. K., Azizollahi, S., (2011). “The Application of Fuzzy TOPSIS Approach to Personnel Selection for Padir Company Iran”, Journal of Management Research, Vol. 3, No. 2, 1-14.
  7. Fengru, X. I., Zhang, L., (2011). “A Personnel Selection Model Based on TOPSIS”, Management Science, Vol. 5, No. 3, 107-110.
  8. Gibney, R., Shang, J., (2007). “Decision making in academia: A case of the dean selection process”, Mathematical and Computer Modelling, Vol. 46, No. 7, 1030–1040.
  9. Güngör, Z., Serhadlıoğlu, G., Kesen, S. E., (2009). “A fuzzy AHS approach to personnel selection problem”, Applied Soft Computing, Vol. 9, No. 2, 641–646.
  10. Hwang, C.L., Yoon, K., (1981). Multiple attribute decision making: a state of the art survey. Springer-Verlag, New York. Kabak, M., Burmaoğlu, S., Kazancoğlu, Y., (2012). “A fuzzy hybrid ÇKKV approach for professional selection”, Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 3, 3516–3525.
  11. Kalugina, E. Shvydun, S., (2014). “An Effective Personnel Selection Model”, Procedia Computer Science, Vol. 31, No., 1102-1106.
  12. Kelemenis, A., Askounis, D., (2010). “A new TOPSIS-based multi-criteria approach to personnel selection”, Expert Systems with Applications, Vol. 37, No. 7, 4999-5008. Keršulienė, V., Turskis, Z. (2014). “An integrated multi-criteria group decision making process: selection of the chief accountant”, Procedia-Social and Behavioral Sciences, No