Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İ letme Ana Bilim Dalı Üretim Yönetimi ve Sayısal Yöntemler Bilim Dalı AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİ SÜRECİNDEKİ ETKİLİLİĞİNİN KAR ILA TIRILMASI: BİR ÜRETİM İ LETMESİNDE UYGULAMA Mert ÖZCAN Yüksek Lisans Tezi Ankara, 2012 AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİ SÜRECİNDEKİ ETKİLİLİĞİNİN KAR2ILA2TIRILMASI: BİR ÜRETİM İ2LETMESİNDE UYGULAMA Mert ÖZCAN Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İ letme Ana Bilim Dalı Üretim Yönetimi ve Sayısal Yöntemler Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi Ankara, 2012 iii TE EKKÜR Tüm eğitim hayatım boyunca maddi ve manevi desteğini esirgemeyen babam Dr. İbrahim ÖZCAN, annem Melike ÖZCAN ve karde im Yiğit ÖZCAN’a; sonsuz desteğiyle her anımda yanımda olan Gül Erta ’a; bu tezin hazırlanmasında tecrübe ve bilgi birikimlerini payla maktan kaçınmayan değerli yöneticim ve çalı ma arkada larım Bircan KUTLU, Gürhan SARA ve Harun KAPTAN’a; ve tez yazım sürecimde bana rehberlik eden danı man hocam Dr. Onur KOYUNCU’ya te ekkürü borç bilirim. iv ÖZET ÖZCAN, Mert. AHP ve TOPSIS Yöntemlerinin Personel Seçimi Sürecindeki Etkililiğinin Kar ıla tırılması: Bir Üretim İ letmesinde Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Ankara, 2012. İnsan Kaynakları Yönetiminde personel seçimi oldukça önemli bir karar verme konusudur. Doğru i e doğru ki inin seçimi i letmelerin uzun vadede ba arılı olmasının anahtarıdır. Bu çalı mada, çok kriterli karar verme yöntemlerinden Analitik Hiyerar i Prosesi (AHP) ve TOPSIS’in personel seçimi sürecindeki etkililiğinin kar ıla tırılması amaçlanmı tır. Bu kapsamda, otomotiv sektöründe faaliyet gösteren bir üretim i letmesinde personel seçimi çalı ması yapılmı tır. İ letmede son bir yıl içinde i e ba layan altı mühendis AHP ve TOPSIS yöntemlerine göre ayrı ayrı değerlendirilmi , elde edilen sıralama sonuçları bu çalı anların performans puanlarıyla kar ıla tırılmı tır. Kar ıla tırmaya göre en az sapmayı gösteren yöntemin AHP olarak belirlenmi olmasından dolayı, i letme için bu kriterler ve alternatifler altında AHP yönteminin daha etkili olacağı görü ü savunulmu tur. Anahtar Sözcükler Personel Seçimi, Çok Kriterli Karar Verme, Analitik Hiyerar i Prosesi, TOPSIS v ABSTRACT ÖZCAN, Mert. Comparison of Effectiveness of AHP and TOPSIS Methods in Personnel Selection Process: An Empirical Study at a Production Company, Master’s Thesis, Ankara, 2012. Personnel selection is a very important decision making subject in Human Resources Management. Selection of right personnel for the right job is a key success factor in the long term. The aim of this study is to measure the effectiveness of multi criteria decision making methods, Analytic Hierarchy Process (AHP) and TOPSIS, in personel selection process. In this context, the personnel selection study has been applied in a company operating in automotive sector. Six engineers, who started working in the last one year in this company, have been evaluated with AHP and TOPSIS methods seperately, subsequently the ranking results have been compared with their performance points. According to the comparison, AHP method has the least deviation and it is stated that AHP method is more effective under these criterias and alternatives for the company. Key Words Personnel Selection, Multi Criteria Decision Making, Analytic Hierarchy Process, TOPSIS vi İÇİNDEKİLER KABUL VE ONAYHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.H..i BİLDİRİMHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.HHii TE EKKÜR HHHHHH.HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.H.iii ÖZETHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.H..iv ABSTRACTHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.HHHHv İÇİNDEKİLERHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.HHHHvi KISALTMALAR DİZİNİHHHH.. HHHHHHHHHHHHHH.HHHHHxi TABLOLAR DİZİNİHHHH.. HHHHHHHHHHHHHHHHH.HHH..xii EKİLLER DİZİNİHHHHH.HHHHHHHHHHHHHHHHH.HHH.xiv GİRİ HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH1 1. BÖLÜM: İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ HHHHHHHHHHHHHH3 1.1. Yönetim KavramıHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.3 1.2. İnsan Kaynakları Yönetiminin Tanımı Ve Önemi HHHHHHH...4 1.3. İnsan Kaynakları Yönetiminin AmaçlarıHHHHHHH..HHHH..7 1.4. İnsan Kaynakları Yönetiminin Geli9imiHHHHHHHHHHHH.8 1.5. İnsan Kaynakları Yönetimi İle Personel Yönetimi Arasındaki Benzerlik Ve FarklılıklarHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH12 1.6. İnsan Kaynakları Yönetiminin FonksiyonlarıHHHHHHHHH.13 1.6.1. İ AnaliziHHHHHHHHHHHHHHHHHHH...HH.13 1.6.2. Personel Seçimi Ve İ e AlımHHHHHHHHHHHHH..15 1.6.3. Eğitim Ve Geli tirmeHHHHHHHHHHHHHHH...H.15 vii 1.6.4. Kariyer PlanlamasıHHHHHHHHHHHHHHHHH...17 1.6.5. Performans DeğerlendirmeHHHHHHHHHHHHHH18 1.6.6. İ çi Sağlığı Ve İ GüvenliğiHHHHHHHHHHHHHH.21 1.6.7. Ücret YönetimiHHHHHHHHHHHHHHHHHHH..22 1.6.8. Endüstri İli kileriHHHHHHHHHHHHHHHHHHH23 2. BÖLÜM: KARAR VERME HHHHHHHHHHHHHHHH...HHHH.24 2.1. Karar Verme SüreciHHHHHHHHHHHHHHHH...HHH...25 2.1.1. Karar Verme Sürecinin ÖzellikleriHHHHHHHHH.HH27 2.1.2. Karar Vermenin AmaçlarıHHHHHHHHHHHHHHH29 2.2 Karar Verme Sürecinin Bile9enleriHHHHHHHHHHH...HH.29 2.2.1. AlternatiflerHHHHHHHHHHHHHHHHHH...HH.29 2.2.2. KriterlerHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH..30 2.2.3. Karar VericilerHHHHHHHHHHHHHHHHHH...H30 2.2.4. AmaçlarHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH..30 2.2.5. AğırlıklarHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.30 2.2.6. KısıtlarHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH31 2.2.7. YargılarHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH..H31 2.3. Çok Kriterli Karar VermeHHHHHHHHHHHHHHHHHH.31 2.3.1. ÇKKV Yöntemlerinin SınıflandırılmasıHHHHHHH..HH32 2.3.2. ÇKKV YöntemleriHHHHHHHHHHHHHHHH...H..34 2.3.2.1. Ağırlıklı Toplam YöntemiHHHHHHHHHH..H34 2.3.2.2. Ağırlıklı Çarpım YöntemiHHHHHHHHHHH..35 2.3.2.3. Analitik Hiyerar i ProsesiHHHHHHHHHHH.35 2.3.2.4. ELECTREHHHHHHHHHHHHHHHHH...36 2.3.2.5. TOPSISHHHHHHHHHHHHHHHHH......37 viii 3. BÖLÜM: ÇALI MADA KULLANILAN YÖNTEMLERHHHHHHHHH..38 3.1. Analitik Hiyerar9i Prosesi (AHP)HHHHHHHHH..H.H...H....38 3.1.1. AHP Hakkında Genel BilgiHHHHHHHHHH.HHHH.38 3.1.2. AHP’nin Uygulama AdımlarıHHHHHHHHHHHH...H41 3.1.2.1. Hiyerar ik Yapının Olu turulmasıHHHHHH..H41 3.1.2.2. İkili Kar ıla tırmaların YapılmasıHHHH.H...HH42 3.1.2.3. Önem Derecelerinin Belirlenmesi.HHHHHH.....44 3.1.2.4. Tutarlılık Analizi Yapılması.HHHHHHHHH.....45 3.1.2.5. En İyi Alternatifin BelirlenmesiHHHHHHHHH48 3.1.3. AHP’ye Getirilen Ele tirilerHHHHH.HHHH...HHH.H48 3.1.4. Literatürde Yapılmı AHP UygulamalarıHHH.H...HHH..49 3.2. TOPSISHHHHHHHHHHHHHHHHH.HHHHHH...HH55 3.2.1. TOPSIS Hakkında Genel BilgiHHH.HHHHH..HHHH55 3.2.2. TOPSIS’in Uygulama AdımlarıHHHHHHHHHHHH..55 3.2.2.1. Karar Matrisinin Olu turulmasıHHH.H...HHH...56 3.2.2.2. Karar Matrisinin Normalle tirilmesiHHH.HHHH56 3.2.2.3. Ağırlıklı Normalize Karar Matrisinin Olu turulması..57 3.2.2.4.Pozitif ve Negatif İdeal Çözümlerin Olu turulması...57 3.2.2.5. Ayırım Ölçülerinin HesaplanmasıHH.HHHH..H57 3.2.2.6. İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın HesaplanmasıH...58 3.2.2.7. Önem Sıralamasının YapılmasıHHHHHH.HH58 3.2.3. TOPSIS’e Getirilen Ele tirilerHHHH.HHHHH...HHH.58 3.2.4. Literatürde Yapılmı TOPSIS UygulamalarıHH.HHH...H59 ix 4. BÖLÜM: AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE PERSONEL SEÇİMİ UYGULAMASI VE SONUÇLARIN KAR ILA TIRILMASIHHHHHHHH..62 4.1. Çalı9manın Amacı ve Uygulama YöntemiHHHHHHHHHH..62 4.2. Firma Hakkında Genel BilgiHHHHHHHHHHHHHHHHH63 4.3. AHP Yöntemiyle Personel Seçimi UygulamasıHHHHHHH.H65 4.3.1. Hiyerar ik Yapının Olu turulmasıHHHHHHHHHHH..65 4.3.2. İkili Kar ıla tırmaların Yapılması, Önem Derecelerinin Belirlenmesi ve Tutarlılık Analizlerinin YapılmasıHHHHHHHHHHHHH68 4.3.2.1. Ana Kriterlerin Kar ıla tırılmasıHHHHHH..HH68 4.3.2.2. Alt Kriterlerin Kar ıla tırılmasıHHHHHHH..H...69 4.3.2.3. Alternatiflerin Kar ıla tırılmasıHHHHHHHHH72 4.3.3. Alternatiflerin Önem Sıralamasının Yapılması ve En İyi Alternatifin BelirlenmesiHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH...H82 4.4. TOPSIS Yöntemiyle Personel Seçimi UygulamasıHHHHH...H82 4.4.1. Karar Matrisinin Olu turulmasıHHHHHHHHHHH..H83 4.4.2. Karar Matrisinin Normalle tirilmesiHHHHHHHHHHH85 4.4.3. Ağırlıklı Normalize Karar Matrisinin Olu turulmasıHHHH.85 4.4.4. Pozitif ve Negatif İdeal Çözümlerin Olu turulmasıHHHH.85 4.4.5. Ayırım Ölçülerinin ve İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın HesaplanmasıHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH...88 4.4.6. Önem Sıralamasının YapılmasıHHHHHHHHHHH.H88 4.5. Yöntemlerin Etkililiğinin Kar9ıla9tırılmasıHHHHHHHHHH..89 SONUÇHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH..H94 KAYNAKÇAHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH.H.97 x EKLER Ek 1: İ9 Ba9vuru Formu ÖrneğiHHHHHHHHHHH.HHHHHHH..104 Ek 2: Performans Değerlendirme TablolarıHHHHHHHH.HHHH.H108 xi KISALTMALAR DİZİNİ AÇY: Ağırlıklı Çarpım Yöntemi AHP: Analitik Hiyerar i Prosesi ATY: Ağırlıklı Toplam Yöntemi CI: Tutarlılık İndeksi CR: Tutarlılık Oranı ÇKKV: Çok Kriterli Karar Verme ELECTRE: Elimination Et Choix Traduisant la Realité İK: İnsan Kaynakları PROMETHEE: Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation QFD: Quality Function Deployment RI: Rastgele İndeks TOPSIS: The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution xii TABLOLAR DİZİNİ Tablo 1.1. İnsan Kaynakları Yönetiminin Tarihsel Geli imiHHHHHH...HHH.H...11 Tablo 1.2. Personel Yönetimi İle İnsan Kaynakları Yönetimi Arasındaki FarklılıklarH.13 Tablo 1.3. Ki isel Kariyer Kararlarını Etkileyen ÖğelerHHHHH.H...HHHHH..H18 Tablo 1.4. Performans Değerlendirme Yakla ımları Ve YöntemleriHHHHHH.HH21 Tablo 3.1. İkili Kar ıla tırma TablosuHHHHHHH.HHHH...HHHHHHHHH43 Tablo 3.2. Rastgele İndeks DeğerleriHHHHHHHHH.HHHH...HHHHHHH47 Tablo 4.1. Ana Kriterlerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHH.HHHHHHH...HHHHH69 Tablo 4.2. Ön Değerlendirme Sürecine Ait Alt Kriterlerin İkili Kar ıla tırma Matrisi......70 Tablo 4.3. İK Mülakatına Ait Alt Kriterlerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHHH....HHH...71 Tablo 4.4. Yetkinliklere Ait Alt Kriterlerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHHH.HHH...H..72 Tablo 4.5. Mezun Olunan Bölüm Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi...73 Tablo 4.6. Lokasyona Uyum Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiH.H..73 Tablo 4.7. Bilgisayar Bilgisi Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiH...H..74 Tablo 4.8. Yabancı Dil Bilgisi Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHH..75 Tablo 4.9. İ Deneyimi Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHHHHH.75 Tablo 4.10. Kurum Kültürüne Uyum Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH..76 Tablo 4.11. Öğrenme ve Geli me İsteği Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH..76 Tablo 4.12. Ekip Liderliği Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHHHH.77 Tablo 4.13. İleti im Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHHH....HH...78 Tablo 4.14. Planlama ve Organizasyon Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH..78 Tablo 4.15. Strese Dayanıklılık Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiH..79 Tablo 4.16. Vardiyalı Çalı maya Yatkınlık Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH..79 Tablo 4.17. Ücret Beklentisi Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiH...H.80 Tablo 4.18. Teknik Değerlendirme Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi.81 xiii Tablo 4.19. Referans Kontrolü Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma MatrisiH...81 Tablo 4.20. AHP Yöntemine Göre Adayların Önem Dereceleri Bazında Sıralanması..82 Tablo 4.21. TOPSIS Yöntemine Göre Olu turulan Karar MatrisiH...HHH.HHH.H84 Tablo 4.22. Normalize Edilmi Karar MatrisiHHHHHH...HHH.HHHHHHHH86 Tablo 4.23. Ağırlıklı Normalize Karar MatrisiHHHHH.HHH...HHHHHHHH...86 Tablo 4.24. Pozitif İdeal ve Negatif İdeal Çözümler MatrisiHHH.HHH..HHHH...87 Tablo 4.25. Ayırım Ölçüleri ve İdeal Çözüme Göreli YakınlıklarH..HHHHHH..H..88 Tablo 4.26. TOPSIS Yöntemine Göre Adayların Önem Dereceleri Bazında SıralanmasıHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH89 Tablo 4.27. Performans Değerlendirme SonuçlarıHHH..HHHHH..HHHHHH.90 Tablo 4.28. Alternatiflerin AHP, TOPSIS ve Performans PuanlarıHH.HHH..HH...91 Tablo 4.29. Normalize Edilmi AHP, TOPSIS ve Performans PuanlarıH.HHH...H..92 Tablo 4.30. Yöntemlerin Performans Değerlendirme Değerlerine Göre SapmalarıH..93 xiv EKİLLER DİZİNİ ekil 1.1. İnsan Kaynakları Amaçları Arasındaki İli kiHHHHHHHHHHHHHH..7 ekil 2.1. Karar Verme SüreciHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH27 ekil 2.2. ÇKKV Yöntemlerinin SınıflandırılmasıHHHHHHHHHHHHHHH.H33 ekil 3.1. AHP Hiyerar i YapısıHHHHHHHHH.HHHHHHHHHHHHH.H42 ekil 4.1. En Uygun Üretim Sorumlusu Seçiminin Hiyerar ik YapısıHHHH.HHH..67 1 GİRİ Günümüzün rekabetçi i ortamında, ayakta kalabilmek ve uzun vadeli olabilmek için firmalar sürekli deği im ve geli im ihtiyacı hissetmektedirler. Bu deği im ve geli im ihtiyacı firmaların tüm kaynaklarını yeniden gözden geçirmelerine ve yapılarını bu dinamik sürece uyumla tırmalarına yol açmaktadır. Bu kaynakların ba ında da bir değer olarak insan yer almaktadır. Bugünün ko ullarında kesin bir dille söylenmektedir ki, insana yapılan yatırım diğer kaynaklara yapılan yatırıma oranla geri dönü ü daha uzun olmasına rağmen uzun vadede kıyaslanamayacak derecede katkı sağlamaktadır. Bu önemin farkına varan firmalar, insanı maliyet unsuru olmaktan çıkarmakta ve organizasyonlarını çalı an odaklı yönetmeye ba lamaktadırlar. İnsan kaynaklarının yönetiminde personel seçimi önemli bir yer tutmaktadır. Doğru i e doğru personeli seçmi bir firma o ki iden maksimum faydayı elde eder. Böylece yatırımının geri dönü ünü de daha etkin ve maddi olarak daha yüksek ölçüde sağlamı olur. Firmaya maddi olarak doğrudan yansıtılamayan avantajları da göz önüne alındığında, doğru personel seçimi metodolojisini uygulayan bir firmanın, rekabet ortamında bir adım öne geçtiği söylenebilir. Her seçim probleminde olduğu gibi, personel seçimi problemi de bir tür karar verme problemidir denilebilir. Bu tür karar verme problemleri, ki isel yargıları ve öznelliği içermesinden ötürü çözüm doğruluğunun sağlanması konusunda ciddi riskler olu turmaktadır. Bu da karar vericileri problem çözme noktasında sistematik yöntemlere yöneltmektedir. Bu çalı manın amacı çok kriterli karar verme yöntemlerinden olan ve literatürde çok farklı alanlarda uygulanan AHP ve TOPSIS yöntemlerini personel seçimi probleminin çözümüne dahil etmek ve bu iki yöntemin etkililiğini ölçmektir. İnsan Kaynakları Yönetimi literatüründe performans değerlendirme, personel seçim sürecinin etkililiğini ölçen yöntemdir. Dolayısıyla uygulanan AHP ve TOPSIS yöntemlerinin çıktılarının uygulamadaki etkililiği, performans değerlendirme sonuçlarıyla kar ıla tırılarak ölçümlendirilmi tir. 2 AHP ve TOPSIS yöntemlerinin seçiminde, yöntemlerin literatürde farklı alanlarda sıklıkla uygulanmı olması ve çözüm adımlarının mevcut problem yapısına uygun olması etkili olmu tur. AHP ve TOPSIS yöntemlerinin geçmi te farklı sektörlerin personel seçimi sürecinde uygulandığı görülmü ancak bilinebildiği üretim kadarıyla otomotiv sektöründe faaliyet gösteren i letmelerinde yöntemlerin etkililiğinin kar ıla tırılmadığı ve bu alanda yapılacak bir çalı manın bundan sonraki çalı malara ı ık tutabileceği öngörülmü tür. Bu öngörüden hareketle otomotiv sektöründe faaliyet gösteren bir üretim i letmesinde, üretim sorumlusu pozisyonunda çalı an ki iler için sırasıyla AHP ve TOPSIS yöntemleri ile personel seçimi çalı ması yapılmı , elde edilen sonuçlar da bu ki ilerin performans puanlarıyla kar ıla tırılarak yöntemlerin etkililiği kar ıla tırılmı tır. Bu çalı ma dört bölümden olu maktadır. Birinci bölümde yönetim kavramından yola çıkılarak İnsan Kaynakları Yönetiminin tanımı yapılmı ; İnsan Kaynakları Yönetiminin önemi, amaçları, tarihsel geli imi anlatılarak personel seçimi ve performans değerlendirme gibi çalı manın içeriğiyle birebir ilgili olan İnsan Kaynakları Yönetimi fonksiyonları hakkında bilgi verilmi tir. İkinci bölümde karar verme kavramından hareketle karar verme süreci ve karar verme sürecinin bile enleriyle, çok kriterli karar verme yöntemleri üzerinde durulmu tur. Üçüncü bölümde öncelikle AHP hakkında bilgi aktarılmı , AHP’nin uygulama adımları belirtilmi , AHP’ye getirilen ele tiriler tüm yönleriyle ele alınarak literatürdeki uygulamaları üzerinde durulmu tur. Ardından diğer yöntem olan TOPSIS detaylarıyla ele alınarak genel bilgi, uygulama adımları, getirilen ele tiriler ve literatür uygulamalarına yer verilmi tir. Dördüncü bölümde ise AHP ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak bir üretim i letmesinin i e alım sürecinde örnek uygulama çalı ması yapılmı ve performans değerlendirme ile yöntemlerin etkililiği ölçümlendirilerek sonuçların kar ıla tırılması gerçekle tirilmi tir. Son a amada ise çalı mayla ilgili sonuç, yorum ve önerilere yer verilmi tir. 3 1. BÖLÜM İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ Bu bölümde İnsan Kaynakları Yönetimi hakkında literatürde yer alan bilgiler ı ığında öncelikle yönetim kavramına değinilmi , İnsan Kaynakları Yönetiminin önemini vurgulamak amacıyla tanımı, amacı, tarihsel geli imi ve fonksiyonları üzerinde durulmu tur. 1.1.YÖNETİM KAVRAMI İnsan Kaynakları Yönetimi, konusu örgütün insan kaynağı olduğundan ve bu nedenle yönetimin odak noktasında yer aldığından, öncelikle yönetim kavramı üzerinde durmak gerekir. Yönetim olgusu, “yardım”, “yöneltme”, “i birliği” kavramlarını içermekte, ancak birden fazla ki iden olu an bir küme içinde söz konusu olmaktadır. Bu nedenle öyle bir tanım yapılır: Yönetim, geni anlamda ki ilerin (personelin) ortak çabasının belirli bir amaca (mal ya da hizmet üretimine) yöneltilmesidir. Yönetim olgusunda her zaman ortak bir çabaya, i birliğine ve e güdüme dayalı rasyonel etkinlik vardır. Bu bağlamda yönetimi kısaca, i birliğine dayanan rasyonel bir grup etkinliği olarak tanımlamak da mümkündür (Canman, 1995). Tanımından da anla ılacağı üzere yönetim, belirli bir amaç dahilinde yapılan çabaları kapsamaktadır. Ancak bu amaçları gerçekle tirirken birtakım fonksiyonları yerine getirmek zorunluluğu vardır. Bu fonksiyonlar u ekilde özetlenebilir (Can, Akgün ve Kavuncuba ı, 2001); 1. Planlama: Amaç ve standartları koyma; kural ve usuller geli tirme; gelecekte olacakları öngörme ve planlama. 2. Örgütleme: Her asta belirli görevler verme; bölümlere ayırma; astlara yetki ve sorumluluk verme; yetki ve ileti im kanalları belirleme; astların i lerini e güdümleme. 4 3. Personel: Ne tip ki ilerin i e alınacağını kararla tırma; personel sağlama; bunlar arasından seçim yapma; performans standartları koyma; çalı anların hakkını verme; yol gösterme; eğitme ve geli tirme. 4. Yöneltme: Diğer ki iler aracılığı ile i in yapılmasını sağlama; onları etkileme; morallerini yükseltme ve güdüleme. 5. Denetim: Satı kotaları, kalite standartları, üretim düzeyi gibi standartları belirleme; sonuçları bu standartlarla kar ıla tırma, varsa sapmaları ve düzeltici önlemleri alma, düzeltme eylemine geçme. Yönetim kavramı hakkındaki geleneksel (klasik) yakla ıma göre, yönetimin görevi; i , insan ve i yeri arasındaki ili kileri planlamak, i in en etkili biçimde yerine getirilmesi için yetki ve sorumluluk ilkesine dayalı örgütsel ili kileri kurmak ve belirtilen amaçların gerçekle tirilip gerçekle tirilmediğini ölçmek ve değerlendirmektir. Sistem yakla ımına göre ise yönetim, toplumsal ve ekonomik sistemin bir alt sistemidir ve çevre ile bağımlı ili kiler içinde olup çevre ile etkile im halindedir. Bu bağlamda, yönetim açık bir sistem olup çevresel deği ikliklerden etkilenmekte, bir ölçüde çevreyi de etkileyebilmektedir (Canman, 1995). 1.2. İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİNİN TANIMI VE ÖNEMİ Son yıllarda süregelen küreselle me ve rekabet olgusu, i letmelerin kendilerini sürekli gözden geçirmeleri ve geli tirmeleri ihtiyacını zorunlu kılmaktadır. Mal ve hizmet üreten i letmeler tüm kaynaklarını en verimli ekilde tasarlamaya ve yeniden organize etmeye çalı maktadırlar. Bu kaynakların en önemlilerinden biri de insan kaynağıdır. Teknolojinin aralıksız ilerlemesi, beraberinde i alanlarının, çalı ma biçimlerinin ve dolayısıyla toplumun deği mesine neden olmaktadır. İ letmeler, çalı anlarını sürekli deği en çevresel ko ullara kar ı entegre etme gereğini hissetmektedirler. Dolayısıyla i letmeler, mal ve hizmet üretiminde insanı bir maliyet unsuru olmaktan ziyade bir değer ve verimliliğin artırılmasına katkı sağlayan en önemli faktör olduğu gerçeğini görmeye ba lamı lardır. İnsan Kaynakları Yönetimi kavramı da bu noktada kendini göstermeye ba lamı tır. 5 İnsan Kaynakları Yönetimine yazarlar çe itli tanımlamalar getirmi lerdir. Bu tanımların bazıları u ekilde sıralanabilir: İnsan Kaynakları Yönetimi örgütlerdeki insanları; i görenlerin, firmaların ve toplumun yararı için mümkün olan en etkili ekilde yönetme i idir (Schuler, 1995). İnsan kaynağının yönetimi yakla ımı, Personel Yönetimine çağda bir bakı açısıdır. İnsan kaynağının yönetimi anlayı ı insan öğesini örgütün merkezinde gören, onu ön plana çıkaran bir yakla ımdır. İnsan kaynağının yönetimi, Personel Yönetiminin insan kaynağı boyutunda algılanmasıdır (Canman, 1995). İnsan Kaynakları Yönetimi örgütlerin insan kaynağını sağlamak ve koordine etmek için tasarlanmı faaliyetleri kapsayan bir yönetim i idir (Byars ve Rue, 2004). İnsan Kaynakları Yönetimi, daha nitelikli ve daha verimli bir sonuç elde etmek için, yönetenlerle yönetilenler arasında güvenli ve etkili bir uyum sağlamayı amaçlayan örgütün bir fonksiyonudur (Tortop vd., 2007). İnsan Kaynakları Yönetimi, sürdürülebilir rekabet avantajı sağlamada kritik bir faktör olan insanın i le olan ili kilerini yöneten stratejik bir yakla ımdır. Bunu ba armak için politikaları, programları ve uygulamaları kendine özgü bir biçimde kurar (Bratton ve Gold, 2003). Görüldüğü gibi, literatürde insan kaynakları ile ilgili çe itli tanımlar mevcuttur. Bu tanımlardan yola çıkarak İnsan Kaynakları Yönetiminin Personel Yönetiminden farklı olarak stratejik bir öneminin olduğu, insanı merkeze alan bir yakla ıma sahip olduğu, kar ılıklı güveni ve uyumu esas aldığı görülebilir. Bu tanımlara yenilerini eklemek mümkündür. Ancak deği meyen ey udur ki, İnsan Kaynakları Yönetimi teknoloji ile birlikte rekabetin arttığı ve sürekli geli tiği günümüz dünyasında önemini gittikçe artıran bir kavramdır. İ letme açısından bakıldığında, genellikle 5M denilen girdilerden söz edilir ve bunlar arasında insan girdisinin öneminin diğerleri arasında çok farklı bir 6 konuma ve değere sahip olduğu bilinir (Sabuncuoğlu, 2009). Bu girdileri u ekilde sıralamak mümkündür: Machine (Makine) Money (Kapital) Material (Malzeme) Management (Yönetim) Man (İnsan) Verimliliğin artırılması için yapılan çalı malar, örgüte nitelikli personel seçilmesi için geli tirilen teknikler, personelin motivasyonunun ve moral gücünün yükseltilmesi için alınan önlemler, örgütsel stres ve çatı manın azaltılması için yapılan uygulamalar, kalite çemberleri, Toplam Kalite Yönetimi yoluyla ürün veya hizmet kalitesinin artırılması çabaları, merkeziyetçi örgüt modelinden katılımcı örgüt modeline geçme giri imleri, örgütteki insan kaynaklarına verilen önemi en belirgin bir biçimde ortaya koyan çalı malardan sadece bazılarıdır. Bütün bu çalı maların temelinde yatan dü ünce, bütün üretim faaliyetlerinin insanlar tarafından ve insanlar için yapıldığının günümüzde tam anlamıyla anla ılmı olmasıdır (Tortop vd., 2007). Mali, toplumsal, kültürel ve yasal deği imlerin sürekliliğini de göz önünde bulundurduğumuzda, insan faktörünün bu deği imlere uyum sağlayabilmesi ile i letme ba arısının doğru orantılı olduğu gerçeği görülmektedir. Malzeme, sermaye, makine, mekan gibi önemli faktörlerin kontrolü ve yönetiminin insan faktörünün yönetimi ile çok farklı olduğu bir gerçektir. Bunun nedeni insan faktörünün çevresel etmenlerden daha kolay etkilenmesi ve dinamik bir yapıya sahip olmasıdır. Ayrıca insan faktörünün kapasitesi ve limitleri de diğer faktörler gibi sınırlandırılamaz, sürekli olarak geli tirilebilir. Bu açıdan bakıldığında insan kaynağının etkin bir biçimde yönetilmesi, bir değer olarak insana katkı sağladığı gibi i letme açısından da hedeflere ula ılmasında önemli bir ivme kazandırmaktadır; çünkü insan faktörünün sınırları sonsuzdur ve doğru yönlendirildiğinde sürekli geli im gösterebilme özelliğine sahiptir. İnsanı diğer i letme faktörlerinden ayıran temel sebep de budur ve İnsan Kaynakları Yönetiminin önemi de bu noktada ortaya çıkmaktadır. 7 1.3. İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİNİN AMAÇLARI Geleneksel Personel Yönetiminden farklı olarak İnsan Kaynakları Yönetimi, gerek amaçları gerekse içeriği yönünden daha detaylandırılmı ve geni letilmi tir. Bu bağlamda İnsan Kaynakları Yönetiminin amaçları ve faaliyet alanı da yeniden tanımlanmı tır. İnsan Kaynakları Yönetimi faaliyetlerinin en temel amacı i letmenin hedeflerini kar ılayan ba vuruları çekmek, uygun görülen i görenlerin elde tutulmasını sağlamak, i görenlerin motivasyonlarını yüksek tutmak ve i görenleri firmanın hedefleri doğrultusunda yeti tirmektir. Bu amaçların gerçekle tirilmesi ile verimliliğin, i ya am kalitesinin, i gören uyumunun ve rekabet avantajının artırılması sağlanır. Bunları gerçekle tirirken yasalara da uymak esas alınır. Bu temel ve genel amaçlara uyulması i letmelerin bu zor yarı ta daha uzun ömürlü, rekabetçi, sürekli büyüyen, kârlılığı ve esnekliği yüksek birer oyuncu olmaları sonucunu doğurur. Bütün bunları sağlamak için insan kaynakları departmanı diğer yönetim fonksiyonlarıyla koordineli olarak çalı arak çe itli politikalar ve uygulamalar geli tirir. İnsan kaynakları faaliyetleri ve amaçları arasındaki ili ki 2ekil 1.1.’de gösterilmi tir (Schuler, 1995). ekil 2.1. İnsan Kaynakları Amaçları Arasındaki İli ki İnsan Kaynakları Yönetiminin amaçlarını daha derinlemesine incelediğimizde, bu amaçları u ekilde özetlemek mümkün olmaktadır (Akyüz, 2006): İnsan kaynakları politikasının ve temel ilkelerin ı ığında i letmenin ihtiyaç duyduğu i gören açığının saptanması, bunların bulunması, seçilmesi ya da i e 8 alınması; bu amaçla çe itli test ve görü me yöntemlerinin uygulanması sayesinde uygun olanlar ile olmayanların değerlendirilmesi, Uygun görülen elemanların i e ba lamadan önce i in gereklerine alı tırılması amacıyla eğitimden geçirilmesi, i e yerle tirilmesi ve uyumunun sağlanması, Son geli meler ve ihtiyaçlar doğrultusunda, hem i le hem de i görenin ki ilikleriyle ilgili sürekli eğitim programlarının düzenlenmesi, uygulanması ve bir eğitim örgütünün kurulması, İ görenlerin bir i ten ba ka bir i e atanmaları, yeteneklerinin değerlendirilmesi, yükselmeleri, i ten çıkarılmaları ve özlük hizmetlerinin yürütülmesi, İ çi sendikaları ile sürekli ili ki kurulması, toplu sözle melerin düzenlenmesi, ücret, çalı ma saatleri, kıdem tazminatı gibi ekonomik ve sosyal sorunların çözümlenmesi, En üstten en alta kadar bütün i görenlerin ücret ve aylıklarının belirli bir sistem içinde düzenlenmesi, e it i e e it ücret ilkesi doğrultusunda i analizleri, i tanımları ve i değerlemesi çalı malarının gerçekle tirilmesi, İ görenlere sağlık hizmetleri, dinlenme ve tatil imkanlarının hazırlanması, i kazaları ve çalı ma güvenliğine dönük önlemlerin alınması, lojman, kantin, ta ıma, haberle me kolaylıklarının sağlanması gibi çe itli hizmet, teknik ve yöntemlerin uygulanması, denetlenmesi ve yönetici kesime danı manlık yapılması. 1.4. İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİNİN GELİ İMİ İnsan Kaynakları Yönetiminin geli im a amaları farklı bilim adamları tarafından deği ik görü ler çerçevesinde ele alınmı tır. Buna göre, ba langıçta özel ili kiler bütünü olarak algılanan İnsan Kaynakları Yönetimi, yönetimde sistem yakla ımının kullanılmasıyla birlikte örgütün bir alt sistemi olarak kabul edilmi ve sistem yakla ımı çerçevesinde ele alınmı tır. İnsan Kaynakları Yönetimi ile ilgili olarak üst kademe yönetimin sorumlu tutulmasıyla birlikte bu alan stratejik yönetimin konusu olarak görülmü tür. Günümüzde gelinen a amada ise, 9 konunun politik boyutunun da giderek ağır basması sonucu, İnsan Kaynakları Yönetimine politik bir açıdan bakılmasını gerekli kılmı tır (Tortop vd., 2007). İnsan Kaynakları Yönetimi alanında yapılan yasal düzenlemeler, ülkelerin kamu veya özel kesimdeki personel politikalarını belirlediğinden, İnsan Kaynakları Yönetiminin bu boyutu uluslar arası düzeyde, Uluslararası Çalı ma Örgütü (İLO) tarafından belirli normlara kavu turulmaya çalı ılmaktadır. İnsan Kaynakları Yönetimi ile ilgili geli melerde somut ilk adımlar, 1940’lı yıllarda, örgütün en alt kademesinde, personelle ilgili kayıtların tutulması a amasıyla atılmı tır. 1950’li yıllarda, nezaretçi düzeyinde personel birimleri olu turulmu , 1960’lı yıllarda alt kademe yöneticileri tarafından, örgüt personelinin günlük sorunlarının çözümü için çaba harcanması a amasına gelinmi tir (Tortop vd., 2007). İnsan Kaynakları Yönetimi adı altında yeni bir disiplinin geli tiği 1970’lere gelindiğinde gözlenmi tir. Bu döneme kadar daha çok günlük ve rutin personel i leriyle uğra an birimler, mali ve hukuki amacının dı ına çıkarak daha çağda bir misyon edinmeye ba lamı lardır. Bilim adamlarının ve uzmanların bu konuya verdiği önemin artmasıyla birlikte, İnsan Kaynakları Yönetimi önceki dönemlere nazaran daha geni bir perspektifte ele alınmaya ba lanmı tır. Sürekli incelenen konuların yanında bireylerin i tatmini, performansı, sağlık ve güvenlik gibi konular da incelenmeye ba lanmı tır. Deği en toplum ve i ya amı; endüstri ili kileri ve personel planlaması gibi konuların İnsan Kaynakları Yönetimi adı altında incelenmesini gerekli kılmı tır. Örgütsel strateji kavramı İnsan Kaynakları Yönetiminde önemli bir etkiye sahip olmaya 1970’lerin sonunda ve 1980’li yıllarda ba lamı tır. İ letmeler için oldukça yoğun olan yerel ve uluslar arası rekabet ortamı, bu kavramın etkili olmasına sebep olmu tur. Bu etkinin sonucunda örgütsel yapı, strateji, örgüt kültürü, ürün ve örgütsel ya am döngüleri gibi örgütsel nitelikler İnsan Kaynakları Yönetimi alanına dahil edilmeye ba lanmı tır (Schuler, 1995). İnsan Kaynakları Yönetimi alanında ciddi geli melerin kaydedilmesi 1980’den sonra görülmektedir. Kaydedilen bu geli menin birçok farklı etmenden 10 kaynaklandığını söylemek mümkündür. Bu dönem içerisinde İnsan Kaynakları Yönetimi birtakım çevresel geli melerle kar ılıklı olarak etkile im içerisine girmi ve bunun sonucunda günümüzün çağda yapısına kavu mu tur. Bu geli im süreci içerisindeki önemli kilometre ta ları unlardır (Benligiray, 2006). Rekabetçi stratejilerin olu ması, Japon yönetim tarzının etkileri, Örgüt kültürünün önem kazanması, Toplam Kalite Yönetimi yakla ımının etkileri, İnovasyon kavramının geli mesi, Küreselle me, Sosyal sorumluluk anlayı ının önem kazanmaya ba laması, Teknolojinin ilerlemesi ve bilgi toplumuna geçi , Örgütsel bağlılığın zayıflaması, Farklılıkların yönetiminin önem kazanması, Stratejik İnsan Kaynakları Yönetimi anlayı ı, Tek kutuplu dünyada rekabete katılan ülkelerin uluslar arası i gücü piyasasına katılmaları, Örgütlerin deği im süreçlerine girmesi, İ sizlik artı ının hız kazanmaya ba laması. Günümüz dünyasında i letmeler, ba arının sağlanmasında insan faktörünün kritik öneme sahip olduğunu anlamı lardır. Yukarıda özetlenen geli im süreci sonunda İnsan Kaynakları Yönetimi olgusu, bugünkü yapısına kavu mu tur. Tablo 1.1.’de İnsan Kaynakları Yönetiminin tarihsel geli imi detaylı bir biçimde sunulmu tur. 11 Zaman Aralığı 1900 Öncesi 1900W1910 1910W1920 1920W1930 Temel Konular Üretim teknolojileri Çalı an refahı Görev verimliliği Bireysel farklılıklar Personel Algıları Teknikler Çalı anların ihtiyaçları önemli değildir Disiplin sistemleri Çalı anların güven ortamına ve fırsatlara gereksinimi vardır Güvenlik programları, İngilizce dil programları, yaratıcılık programları Çalı anlar yüksek verimlilik getiren yüksek kazanca ihtiyaç duyarlar Çalı anların bireysel farklılıkları dikkate alınmalıdır Sendikala ma Çalı anların Rekabeti Verimlilik Grup Performansı 1930W1940 1940W1950 Ekonomik güvenlik 1950W1960 İnsan ili kileri Katılımcılık 1960W1970 İ yasaları 1970W1980 1980W1990 İ lerin zorluğu ve i ya amının kalitesi İ deği tirmeler Çalı anlar ekonomik korunmaya ihtiyaç duyarlar Çalı anlar anlayı lı bir denetime ihtiyaç duyarlar Çalı anlar karar almada katılımcı olmak isterler Tüm çalı anlara e it davranılmalıdır Çalı anlar kendilerini zorlayan ve yeteneklerine uygun i lerde çalı mak ister Çalı anlar ekonomik darboğaz, uluslararası rekabet ve teknolojik deği imlerden ötürü yeni i lere ihtiyaç duyarlar Hareket ve zaman etüdü Psikolojik testler, personel danı manlığı Personel ileti im programları, sendikala mayı önleyici teknikler Grupların ko ullarının iyile tirilmesi Emeklilik planları, sağlık planları, yan haklar Ustaba ı eğitimleri Katılımcı yönetim teknikleri Pozitif ayrımcılık, e it fırsatlar İ zenginle tirme, bütünle ik görev takımları İ e yerle tirme danı manlığı, mesleki eğitim, irket küçülmeleri İ ihtiyaçları, eğitim, toplam kalite, i etiği, Verimlilik Çalı anlar i ve i dı ı çe itlilik, i yeri Kalite hayatına denge getirmek 1990W2000 uyumu, Adaptasyon ve katkıda bulunmak ister küreselle me gibi kavramların bütünle tirilmesi Tablo 1.1. İnsan Kaynakları Yönetiminin Tarihsel Geli imi (Schuler, 1995) 12 1.5. İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ İLE PERSONEL YÖNETİMİ ARASINDAKİ BENZERLİK VE FARKLILIKLAR İnsan Kaynakları Yönetimi günümüzde toplumsal, örgütsel ve yönetsel alanda meydana gelen geli melerin bir sonucu olarak, örgütün insan kaynaklarına yeni bir yakla ımı ifade ettiği söylenebilir. Bu bağlamda, İnsan Kaynakları Yönetimi ile geleneksel Personel Yönetiminin benzer yönleri bulunmakla birlikte, bu benzer konularda bile farklı ve yeni yakla ımları benimseyen İnsan Kaynakları Yönetimi, geleneksel Personel Yönetiminin çağda bir ifadesi ve yenilikçi ve deği imci bir yorumudur (Tortop vd., 2007). Bugün birçok i letmenin personel departmanlarını insan kaynakları departmanına dönü türdükleri görülmektedir. Çoğu i letme için bunun bir çe it tabela deği ikliğinden ibaret olduğu, her ne kadar isim deği ikliği olsa da uygulamada Personel Yönetimi anlayı ının deği mediği görülmektedir. Bunun sebebi, üst yönetimin İnsan Kaynakları Yönetiminin ne anlama geldiğini ve iki kavram arasındaki benzerlik ve farkları tam olarak kavrayamamı olmasıdır. Ortak birçok noktaya sahip olmalarına rağmen, çağda bir yönetim felsefesine sahip olan İnsan Kaynakları Yönetimi kavramı çok çe itli yönlerden Personel Yönetiminden ayrılabilmektedir. İnsan Kaynakları Yönetimi ile Personel Yönetimi arasındaki benzerlikler u ekilde ifade edilebilir (Can, Akgün ve Kavuncuba ı, 2001): Personel Yönetimi stratejileri, İnsan Kaynakları Yönetimi stratejileri gibi, örgüt stratejilerine dayanmaktadır. Personel Yönetimi de İnsan Kaynakları Yönetimi de, komuta yöneticilerin personelin yönlendirilmesi ile ilgili sorumluluklarının bulunduğunu kabul etmektedir. Hem Personel Yönetimi, hem de İnsan Kaynakları Yönetimi komuta yöneticilere bu sorumluluklarını yerine getirmede danı manlık yapmaktadır. Personel Yönetimi ve İnsan Kaynakları Yönetimi, “bireye saygı”, “örgütsel ve bireysel gereksinmelerin dengelenmesi”, “personelin maksimum yeterliliğe kavu ması için geli tirilmesi” vb. konularda ortak dü ünce yapısına sahiptirler. 13 Personel Yönetiminin teknik faaliyetleri (i analizi, personel değerlendirme, i değerleme vb.) İnsan Kaynakları Yönetimi tarafından da yerine getirilmektedir. Personel Yönetimi ve İnsan Kaynakları Yönetimi, çalı ma ili kileri bağlamında yönetime katılma, örgütle bütünle me ve ileti im konularında benzer felsefeleri benimsemi tir. Birçok yönden benzerlikleri bulunmasına rağmen Personel Yönetimi ile İnsan Kaynakları Yönetimi arasında gözle görünür farklılıklar bulunmaktadır. Bu farklılıklar u ekilde sıralanabilir. PERSONEL YÖNETİMİ İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ İ odaklı İnsan odaklı Operasyonel faaliyet Danı manlık hizmeti Kayıt sistemi Kaynak anlayı ı Statik bir yapı Dinamik bir yapı İnsan maliyet unsuru İnsan önemli bir girdi Kalıplar, normlar Misyon ve değerler Klasik yöntem Toplam Kalite Yönetimi İ te çalı an insan İ i yönlendiren insan İç planlama Stratejik planlama Tablo 1.2. Personel Yönetimi İle İnsan Kaynakları Yönetimi Arasındaki Farklılıklar (Sabuncuoğlu, 2009) 1.6. İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİNİN FONKSİYONLARI 1.6.1. İ9 Analizi İ analizi, bir örgütün yaptığı i ler ile ilgili bilgileri toplama, i leri detaylı olarak inceleme, analiz etme ve diğer İnsan Kaynakları Yönetimi fonksiyonları için temel olu turma faaliyetidir. İ analizi çalı ması ile tüm i ler ayrıntılı olarak incelenir. İ lerin yapılması için gerekli ortam, gerekli alet ve makineler, çalı an özellikleri gibi önemli unsurlar belirlenir. Daha sonra bu bulgular i tanımları ve 14 i gerekleri biçimine dönü türülerek özet bilgi haline getirilir ve ihtiyaç olduğunda kullanılmak üzere belirli bir dosyalama sistemi esasına göre depolanır (Gümü , 2005). İ analizi çalı malarını endüstri mühendisliği alanında kullanılan i tasarımı kavramıyla karı tırmamak gerekir. İ tasarımı; i lerin sayısal ölçümünü yapar. Örneğin, hareket ve zaman etüdleri, i zenginle tirme ve geni letme, i basitle tirme gibi teknikleri devreye sokar. Oysa insan kaynakları açısından inceleme konusu yapılan i analizi, i lerle ilgili ayrıntılı bilgilerin toplanması, i in doğru tanımının yapılması ve i i yapacak insan gücünün doğru i te çalı tırılması gibi amaçlar güder (Sabuncuoğlu, 2009). İ analizinden elde edilen bilgiler, insan kaynaklarının diğer fonksiyonları ile ili ki içerisindedir. Eleman temini ve i e alım, ücret sistemlerinin belirlenmesi, performans değerlendirmesi, eğitim faaliyetleri, tahsis edilemeyen görevlerin tespit edilmesi ve e it i fırsatlarına uyulması gibi konularda kaynak vazifesi görerek organizasyonların uyum içerisinde çalı ması sağlanır. Bu yapılırken gözlem, görü me, anket ve bu konuda hazırlanmı çe itli sayısal yöntemler ile bunların karmasından olu an bilgi toplama kaynaklarından yararlanılır. Bütün bunların sonucunda ise i tanımları belirlenir. Standart bir biçim olmamakla birlikte, çoğu i kapsamaktadır (Dessler, 2005). İ in kimliği İ özeti Görev ve sorumluluklar Yetkiler Performans standartları Çalı ma ko ulları İ gereklilikleri tanımı a ağıdaki bölümleri 15 İ analizi tüm insan kaynakları uygulamalarının merkezinde bulunan, her bir organizasyonun yönetim faaliyetlerini kritik önem derecesine getiren bir yakla ımdır. Ancak rekabetin artmasıyla birlikte ürünWya am döngülerinin kısalması, hızlı teknolojik yenilikler ve organizasyonel yapıların deği en doğası; günümüzün dinamik i ortamında, bazı yakla ımların çok daha fazla sorgulanabilir olmasına sebep olmaktadır. Bunun yanı sıra, geleneksel i analizlerinde kullanılan yöntemler, geli mekte olan ve yeni i lerde tek ba ına kabul edilebilir olamayabilmektedir. Birçok yazar bunun organizasyonel ba arının elde edilmesinde bir engel olabileceğini belirtmektedir (Singh, 2008). Dolayısıyla i analizi uygulamaları günümüz i ko ullarına uyum sağlayan, proaktif ve güncel bir biçimde dizayn edilmelidir. 1.6.2. Personel Seçimi Ve İ9e Alım Genel görünümü ile personel seçim sürecinin eleman ihtiyacı ile ba layan ve seçilen ki inin organizasyona kabulü ile son bulan bir dizi özel çalı mayı kapsadığı söylenebilir (Silah, 2005). Personel ihtiyaçlarının tespiti, i gören bulma yöntemleri, testler, sınavlar ve mülakat yöntemleri bu sürecin temel bile enleridir. İ in karma ıkla ması, bireylerin i ten beklentilerinin artması ve insanların ihtiyaçlarının farkına varması ile farklıla ması, i Wbirey uygunluğunu sağlamayı zorla tırmı tır. Daha önceleri arz ve talep doğrultusunda i e ba vuran adaylar hiçbir seçme i lemine tabi tutulmadan istihdam edilirken, imdi arz talep dengesi ne olursa olsun i letmeler kendi i lerine en uygun adayı, adaylar da kendilerine en uygun i i bulmak için hiç de kolay olmayan bir süreç ya amaktadırlar. Özellikle rekabet avantajını elde etmede yenilik ve yaratıcılığın ön plana çıktığı dü ünüldüğünde, istihdamı söz konusu olan bireyin uygunluğundaki önem bir kat daha artmaktadır (Adıgüzel, 2009). 1.6.3. Eğitim Ve Geli9tirme Personel seçimi ve i e alım sürecinde verilen kararlar, ba arı potansiyeli yüksek adayların i ba ı yaptıktan sonra da ba arılı olabileceklerini tek ba ına garanti 16 edemez. Burada önemli olan nokta doğru ki inin i e yerle tirilmesi kararının yanında, ki inin o i i doğru bir ekilde yapabilmesidir. Bu bağlamda ki inin neyi nasıl yapacağı konusunda bilgilendirilmesi ve bu doğrultuda yönlendirilmesi gerekmektedir. Eğitim ve geli tirme kavramının da insan kaynakları süreçleri içerisindeki önemi bu ihtiyaçtan doğmaktadır. Teknolojik geli meler, geli en yeni yöntem ve teknikler nedeniyle i görenin bilgi ve becerileri zamanla yetersiz kalacak ve eğitim açığı söz konusu olacaktır. İ gören eğitiminin amacı bir yandan eğitim açığını ortadan kaldırmak, diğer taraftan da i göreni geleceğe hazırlamaktır. Eğitim, i görenin performansını artırmayı amaçlar. Örgütsel açıdan eğitim, çalı anların verimlilik ve etkinliklerini artırmaya yönelik faaliyetlerin tümüdür. Geli tirme ise, i görenlerin i letmede belli bir etkinlik ve verimlilik düzeyinde kalmalarını sağlamaktır (Tutar, 2010). Eğitim ve geli tirmenin kapsamı i letmenin kendi iç yapısına, insan kaynağı birikimine, mü teri beklenti ve ihtiyaçlarına, kalite gereksinimlerine ve geçmi deneyimlerine göre deği ebilmektedir. Konusu ve kapsamı deği mekle beraber, eğitim ve geli tirme tekniklerini i ba ı ve i dı ı eğitim teknikleri olarak ikiye ayırmak mümkündür (Tuncer, Ayhan ve Varoğlu, 2009): İ ba ı eğitim, aslında uyumlandırma sürecinin bir parçası olarak, pek de yapılandırılmamı bir ekilde deneyimli bir i gören veya amir tarafından yapılır; hatta öğrenilmesi ve öğretilmesi fazla zahmetli olmayan bilgi veya beceriler için örgüt içinde aktarımı yapabilecek ki iler olduğu sürece de devam eder. İ ba ı eğitim tekniklerinin diğer ikisi rotasyon ve çıraklık sistemidir. Rotasyon, bir geli tirme tekniği olarak i görenin örgütü farklı birimleriyle daha iyi tanıması amacını ta ımaktadır. Bir ba ka ifadeyle rotasyon, hem örgütün farklı birimlerinde çalı an i görenlerin birbirlerine empatiyle yakla malarını kolayla tırıp örgüt içi çatı ma olasılığını azaltır, hem de geleceğin yöneticilerini yeti tirmeye hizmet eder. Çıraklık sisteminde ise, yine geleceğin yöneticisini yeti tirmek amacıyla, i e yeni ba layan ve parlak bir gelecek vadeden i görenin henüz katıldığı örgüt içerisinde deneyimlerini kendisine aktaracak kıdemli bir yöneticiyle e le mesi söz konusudur. 17 İ dı ı tekniklerin uygulanmasında, i gören ya i inin ba ından fiziksel olarak uzakla tırılmı ve bir sınıf veya laboratuvar ortamına sokulmu tur veya i ortamında, ancak günlük i inden farklı bir etkinlik içerisindedir. En klasik i dı ı teknik konferanstır. Konferans, yeni bilgi aktarımı için uygun bir tekniktir. Ancak, i görenlere yeni bir beceri kazandırmak veya mevcut becerileri geli tirmek isteniyorsa, sınıf ortamında davranı modelleme (katılımcıların çe itli senaryolar içerisinde deği ik roller üstlenmelerini sağlama) yararlı bir tekniktir. Araba veya uçak kullanımı gibi teknik becerilerin öğretilmesi ve geli tirilmesi son zamanlarda bilgisayarlı benzetim modelleri (simülatörler) aracılığıyla ba arıyla yapılmaktadır. Bir ba ka i dı ı teknik “programlı öğrenme”dir. Bu teknikte, herhangi bir eğitici yoktur. İ gören, etkile imli bir CD veya elektronik ortamda, bir ağ sitesi aracılığıyla kendi seçtiği bir zaman diliminde kendi hızıyla eğitimini almaktadır. Eğitim ve geli tirme fonksiyonunun ba arısı, eğitimi örgüt içi dinamikler ve gereksinimler doğrultusunda planlamak, uygun teknikleri belirleyip uygulamak ve bu eğitimWgeli tirme uygulamalarını sistematik bir biçimde değerlendirmekten geçmektedir. 1.6.4. Kariyer Planlaması Kariyer, bir çalı anın i hayatı içerisinde kazandığı i deneyimleriyle birlikte sahip olduğu pozisyonların toplamı eklinde tanımlanabilir. Kariyer planlaması ise ki inin bilgi, birikim ve yeteneğinin; hedefleri ve ihtiyaçları ile paralel bir biçimde göz önüne alınarak onun kariyer basamaklarını kat etmesi konusunda izlenecek yolların belirlendiği bir süreçtir denilebilir. Kariyer planlaması iki boyutta incelenmesi gereken bir süreçtir. Birey açısından incelendiğinde i tatmini, motivasyon, kendini gerçekle tirme ve sağlıklı bir geli me gibi olumlu sonuçlar doğururken, örgüt açısından incelendiğinde pozisyona uygun yetenekli çalı anların elde tutulması, etkinliğinin artırılması ve toplam i gücü verimliliğindeki artı a paralel olarak firma hedeflerinin istenilen seviyede tutulması eklinde pozitif sonuçlar doğurmaktadır. 18 Günümüz çalı ma hayatında artık motivasyon ve i tatmini gibi kavramlar ki inin i ba arısını artırmakta yeterli unsurlar olarak kalmamakta, aynı zamanda ki inin i dı ındaki sosyal ihtiyaç ve beklentileri de bu durumu etkileyebilmektedir. Dolayısıyla bu durum insan kaynakları uygulayıcılarını, kariyer planlama süreçlerini tekrar gözden geçirmeleri ve ki i ile örgütsel yapıyı bir bütün olarak göz önüne alan, iç ve dı dinamikleri bu yapıya dahil eden süreçler geli tirmeleri konusunda zorunluluğa sevk etmektedir. Tablo 1.3.‘de görüldüğü üzere hem ki isel hem de örgütsel boyuttaki iç ve dı dinamikler çalı anların beklenti ve ihtiyaçlarını etkilemekte, bu da kariyer planlama konusunda hangi verileri girdi olarak kullanacakları konusunda insan kaynakları uygulayıcılarına ı ık tutmaktadır. Ki9isel Boyut İç Dinamikler Dı9 Dinamikler ÖrgütselBoyut Ki isel Değerler Örgüt Kültürü Mesleki Yaratıcılık Örgütsel Yapı Eğitim Altyapısı Örgütün Amaç Ve Hedefleri Yetkinlikler Yönetim Felsefesi Aile Bilgi Payla ımı Arkada lar Teknolojik Geli me Toplum Küresel Ekonomik Rekabet Sosyal Ağ Dı sal İ Çevresi Tablo 1.3. Ki isel Kariyer Kararlarını Etkileyen Öğeler (Li ve Jeo, 2010) 1.6.5. Performans Değerlendirme Performans değerlendirme bir i letmenin vizyon, misyon ve değerleri ölçüsünde i görenlerden beklentilerinin ne düzeyde gerçekle tiğini tespit etmesine olanak sağlayan bir değerlendirme sürecidir. İ letmeler ve bu i letmeler içindeki pozisyonlar bazında değerlendirme kriterleri deği kenlik gösterebilir. Performans değerlendirme uygulamalarının etkin kullanımı ile hem i gören hem de i letme açısından birçok fayda sağlanabilir. Performans değerlendirmenin uygulanması, i görenin güçlü ve zayıf yanlarını belirleyerek; eğitim ve geli tirme ihtiyacının kar ılanması, kariyer planlarının yapılması ve ücret politikasının 19 uygulanması konularında daha etkin sonuçlar ele edilmesine yardımcı olarak hem ki isel hem de örgütsel geli ime katkılar sağlar. Performans değerlendirmede dikkate alınması gereken en temel noktalar; i in tanımının doğru yapılması, buna göre performansın ölçümlendirilmesi ve bu ölçüm sonuçlarının değerlendirilerek doğru geribildirim sağlanmasıdır. Bu sürecin uygulanmasında ise “ne ölçülecek?” ve “nasıl ölçülecek?” sorularına yanıt bulmak gerekir. “Ne ölçülecek?” sorusunun yanıtı performans kriterlerinin belirlenmesinin; “Nasıl ölçülecek?” sorusunun yanıtı ise uygulanacak performans değerlendirme yönteminin seçilmesinin arkasında yatmaktadır. Performans değerlendirmede uygulanan çe itli yakla ımlar vardır. Bu yakla ımlar a ağıdaki gibi gruplandırılabilir (Tutar, 2010). Kar9ıla9tırmalı Standartlar Yakla9ımı: Bu yöntemde değerlendirmeler bir i görenin performansının, bir veya daha fazla i görenle kar ıla tırması esasına dayanır. Tablo 1.4’deki yöntemlerden ilk üçünde i gören diğer bir i görenle kar ıla tırırken, zorunlu dağılım yönteminde değerlendiriciler değerlendirdikleri i görenleri, en yüksek performanstan en dü ük performansa doğru tespit ettikleri nispi oranlara göre değerlendirirler. Kesin Standartlar Yakla9ımı: Bu yakla ım, her i görenin performansını diğer i görenden bağımsız olarak kendi i yakla ımda, kar ıla tırmalı tanımı kapsamında değerlendirir. Bu standartlar yakla ımının aksine performans değerlendiriciler, i göreni diğer i görenlerden bağımsız olarak değerlendirirler. AmaçISonuç Yönelimli Yakla9ım: Bu yakla ımda performans elde edilen sonuçlara göre değerlendirilir. İ görenler davranı larından ziyade gerek bireysel, gerekse grup olarak yapmı oldukları faaliyetlerin sonuçlarına göre değerlendirilirler. Direkt İndeks Yakla9ımı: Bu yöntemde değerlendirmede kullanılan performans standartları, ya yönetici tarafından tek ba ına ya da yönetici ile astları tarafından birlikte belirlenir. Her iki durumda da performans standartları i in gereklerine göre belirlenir. Bu yöntemde standartlar verimlilik, devamsızlık ve i gücü devri 20 gibi somut kriterlere göre belirlenir. Mü teri ikayetleri sayısı, bozuk ve hatalı ürün sayısı gibi nitelik ve satı miktarı, belirli bir sürede üretilen ürün miktarı, hizmet verilen mü teri sayısı gibi nicelik ölçütleri bu yöntemde dikkate alınan değerlendirme ölçütleridir. 360 Derece Performans Değerlendirme Yöntemi: Bu yöntem, yönetenlerin veya yöneticilerin performansının i arkada larından, kendisine doğrudan rapor verenlerden, iç ve dı mü terilerden derlenen i performansı bilgilerinden elde edilen verilere dayalı bir değerlendirme yöntemidir. Bilgiler çe itli kaynaklardan toplandığı için değerlendirme sonuçları göreli olarak güvenilirdir. 360 derece performans değerlendirme sisteminde, değerlendirilen ki ilerin tutum, davranı ları ve bu davranı ların sonuçları hakkında çalı anın üstlerinden, e it statüde olanlardan, astlarından ve ilgili tüm ki ilerden veriler toplanır. 360 derece geribildirim sisteminin temel amacı, performans değerlendirme için farklı kaynaklardan geribildirim sağlamaktır. Değerlendirilen ki inin ki isel ve mesleki geli imine katkı sağlamak bu sistemin temel amacıdır. Bu nedenle bu sistem hem bir değerlendirme sistemi hem de i gören eğitim ve geli tirme sistemidir. Performans değerlendirme yakla ımları ve bu yakla ımlar için uygulanan yöntemler derlenmi bir biçimde Tablo 1.4’de mevcuttur. 21 PERFORMANS DEĞERLENDİRME YAKLA IMLARI YÖNTEMLER a) Doğrudan Sıralama Yöntemi b) Sıraya Koyarak Değerleme 1) KAR2ILA2TIRMALI STANDARTLAR Yöntemi YAKLA2IMI c) İkili Kar ıla tırma Yöntemi d) Zorunlu Dağılım Yöntemi a Kompozisyon Yöntemi b) Kritik Olay Yöntemi c) Ağırlıklı Denetim Listesi Yöntemi 2) KESİN STANDARTLAR YAKLA2IMI d) Zorunlu Seçme Yöntemi e) Grafik Dereceleme Yöntemi f) Davranı a Dayalı Değerlendirme Yöntemi a) Amaçlara Göre Yönetim b) Sorumluluk Merkezleri 3) AMAÇWSONUÇ YÖNELİMLİ YAKLA2IM Yakla ımı c) İ Standartları Yakla ımı d) Değerleme Merkezi Tekniği 4) DİREKT İNDEKS YAKLA2IMI 5) 360 DERECE PERFORMANS DEĞERLENDİRME YAKLA2IMI Tablo 1.4. Performans Değerlendirme Yakla ımları Ve Yöntemleri 1.6.6. İ9çi Sağlığı ve İ9 Güvenliği İ çi sağlığı ve i güvenliğinin en çok kabul gören tanımına göre i güvenliği, i yerlerindeki çalı ma ko ullarının sağlık ve güvenlik içinde olmasını temin eden ve sonucunda i kazaları ile meslek hastalıklarını azaltan bir bilimdir. Diğer bir tanım ise İ yerlerinde i in yürütülmesi sırasında, çe itli nedenlerden kaynaklanan sağlığa zarar verebilecek ko ullardan korunmak amacıyla yapılan sistemli ve bilimsel çalı malardır. İ güvenliği hukuki açıdan, i in yapılması sırasında i çilerin kar ıla tığı tehlikelerin ortadan kaldırılması veya azaltılması konusunda, esas olarak i verene, kamu hukuku temelinde getirilen yükümlere ili kin hukuk kurallarının bütünüdür eklinde tanımlanmı tır¹. _______________________________ ¹ Detaylı bilgi için bkz. http://www.isveguvenlik.com/sonWhaberler/isciWsagligiWveWisW guvenliginin tanimi.html 22 İ çi sağlığı ve i güvenliği konusunda ba arılı olmak hem i veren hem de i çi tarafını e it derecede sorumluluk altına sokmaktadır. İ veren çalı anının çalı ma ortamını iyile tirmek, potansiyel riskleri ortadan kaldırmak ve eğitim vererek çalı anını korumak, i çi de öncelikle kendi sağlığı için koyulan kural, önlem ve önerileri yerine getirmek durumundadır. 1.6.7. Ücret Yönetimi Günümüz i letmelerinde rekabet avantajı elde etme çabalarında ücret yönetimi itici bir güç yaratmaktadır. Ücret yönetimi, hem i letme yönetiminin hem de çalı anların ve diğer ilgili tarafların ihtiyaçlarını kar ılayan bir ücret sisteminin kurulmasını ve yürütülmesini sağlayacak önemli bir İnsan Kaynakları Yönetimi i levidir. Ücret sistemleri, i görene ücretlerin nasıl ödeneceğini belirleyen kural ve düzeni ifade eder. Ücret sistemlerinin diğer bir özelliği de ücret düzeyi ve ücret yapısı ile olan bütünleyici nitelikleridir. Ücret düzeyi ücretin miktarını dolayısıyla i görenin ücret gelirini doğrudan etkiler. Ücret yapısı ise i görene ödenecek ücretin, i in ve i görenin özelliklerine göre diğer i ve i görenlerle kar ıla tırma yapılarak belirlenmesini sağlar ve bu açıdan ücret adaletini, i gören tatminini hedef alır (Göksu ve Öz, 2008). Etkin ücret yönetimi uygulamaları i letmelerin i gücü verimlerini artırmada önemli bir etkendir. Ciddi bir ücret sistemi ile nitelikli i gücünün i letme bünyesine çekilmesi, çalı makta olan i gücünün elde tutulması ve çalı an motivasyonu sağlanır. Bütün bunlar ise geni çapta değerlendirildiğinde toplam verimin artırılmasına sebep olur. Ücret yönetiminin kurulması ve uygulanması a amasında i letme içi ve i letme dı ı faktörlerin bir arada değerlendirilmesi gerekmektedir. İç faktörler olarak firma içinde uygulanan performans değerlendirme ve i değerleme gibi sistematik çalı malardan; dı faktörler olarak yasalar, sendikal gereklilikler ve sektöre göre piyasada uygulanan ücret sistemlerinden söz edilebilir. Bütün bunlar i letme içi yapısal dinamiklerin de dikkate alınmasıyla toplam verimin artırılmasına katkı sağlamaktadır. 23 1.6.8. Endüstri İli9kileri Endüstri ili kileri kavramı, geni ve dar anlamda olmak üzere iki ekilde kullanılmaktadır. Dar anlamda, yalnızca endüstri sektöründe çalı anların çalı ma ko ullarının belirlenmesi biçiminde kullanılmakta iken, geni anlamda tüm ücretli çalı anların çalı ma ko ullarını kapsamına almaktadır. Endüstri ili kileri bireysel ili kiler (i çiWi veren arasındaki), toplu ili kiler (i çi sendikaları, i veren sendikaları arasındaki) ve kamu kurulu larının düzenlemeleri olarak üç eylem alanını içermektedir. Böylece yasal düzenlemeler, toplu pazarlıklar ve toplu sözle meler olduğu kadar, bireysel hizmet sözle meleri ve içlerindeki bireysel ili kiler de endüstri ili kilerinin inceleme konusu olmaktadır. Bu tür geni anlamdaki endüstri ili kileri çalı ma ili kilerinin tümünü ve her konusunu kapsadığından “çalı an ili kileri” anlamında kullanılmaktadır (Sabuncuoğlu, 2009). İ letmelerde insan kaynakları bölümü endüstri ili kileri yani i görenWi veren ili kilerini düzenleyen ve bu ili kilerin sağlıklı bir biçimde yürütülmesini sağlayan birimdir. İnsan kaynakları bölümü, bu ili kileri bireysel düzeyde ve toplu ili kiler düzeyinde yürütmektedir. Bu düzeylerde yer alan ili kilerden; i e ba larken i gören ile hizmet sözle mesi yapılması, hizmet sözle mesinde yer almakta olan kar ılıklı hak ve yükümlülüklerin belirlenmesi, çalı ma ko ulları, ücret, çalı ma saatleri, izin ve tatil günleri, sağlık ve i güvenliği gibi konuların düzenlenmesi insan kaynaklarının sorumluluğundadır. Yapılan bu düzenlemeler mevcut çalı ma yasaları ile ilgili mevzuat hükümleri çerçevesinde yapılmaktadır. İnsan kaynakları bölümü, tarafların yasalara ve mevzuat hükümlerine uygun hareket etmelerini sağlar. Bu çalı malar bireysel düzeyde i gören i veren ili kileridir. İnsan kaynakları bölümünün i görenWi veren alanındaki i levi, i letme içinde sendikal ili kileri düzenlemek ve toplu pazarlık sürecinin sağlıklı bir biçimde gerçekle mesini sağlamaktır. Toplu düzeyde i görenWi veren ili kileri olarak adlandırılan bu ili kilerde i veren tarafı, ya kendi örgütü aracılığıyla yani i veren sendikası, ya da herhangi bir örgüte bağlı olmadan tek ba ına yer alabildiği halde, i gören tarafı mutlaka kendi örgütü olan i gören sendikası aracılığıyla temsil edilmektedir (Ayan, 2009). 24 2. BÖLÜM KARAR VERME Bu bölümde karar verme kavramından hareketle karar verme süreci ve karar verme sürecinin bile enleriyle, çok kriterli karar verme yöntemleri hakkında bilgi verilmi tir. Karar verme prosesi, i dünyasında en önemli aktivitelerden birisidir. Organizasyonlar karar verme safhaları için büyük miktarlarda para ve zaman harcamaktadırlar. Yöneticiler verecekleri bu kararlar için doğru ve güvenilir tahminlere ihtiyaç duyarlar. Bunu yaparken bilimsel ölçütleri dikkate almaları, karar verme prosesinin karma ıklığı göz önüne alındığında, daha tutarlı kararlar vermeleri için çok önemli bir unsur halini almaktadır. Çünkü karar verme prosesi birbirleri ile etkile im içerisinde olan birçok elemandan olu ur ve bu elemanların bir veya birkaçında meydana gelecek deği im tüm sistemi etkileyebilir (Özyörük ve Özcan, 2005). Karar verme ile ilgili olarak yapılmı pek çok tanım vardır. Bu tanımlardan bazılarına göre karar verme; En iyi hareket biçiminin seçimidir, Amacı gerçekle tirmek üzere en iyi hareket biçiminin seçilmesidir, Sorun çözme i lemidir, Amaç belirleme, seçme, uygulama ve kontrolü kapsayan bir süreçtir (Canhasi, 2010). Karar problemleri çoğu zaman, karma ık ve çözümü zor olan problemlerdir. Çok sayıda seçeneğin ve değerlendirme kriterinin bulunması, her seçeneğin karar vericiye sağladığı faydaların farklı olması, karar verme için gerekli bilgilerin çoğu zaman kesin ve tam olarak bilinememesi ve bu nedenle yanlı karar verme riskinin bulunması karar verme i lemini karma ıkla tırmaktadır (Yılmaz, 2008). Bunun sonucunda artık günümüzde karar vericinin kararı bilimsel yöntemlerle desteklenen bir karar yakla ımını gerekli kılmaktadır. Bu yakla ım, elde edilen 25 sonuçların ba kaları tarafından ula ılabilmesini, olabildiğince kantitatif yöntemlere ba vurulmasını, tüm hesaplamaların, varsayımların, verilerin ve yargıların açıkça belirtilerek ele tiriye açık olmasının sağlanabilmesini, objektif olmayı, ki ilere, ki ilerin ünvanlarına veya çıkarlarına bağlanmamayı gerektirir (Canhasi, 2010). Karar verme, kararın sınıflandırılmasını sağlamak amacıyla kendi içerisinde çok sayıda kriter ve alt kriterleri içerir. Bu kriterler bazen sayılabilir olmakla birlikte bazı durumlarda sayılamayan özellikte de olabilirler. Sayılamayan faktörlerin ölçülmesi çoğu zaman insan algısını zorlamaktadır. Sayılar ve ölçümler matematiğin ve bilimin kaynağıdır. Matematiğin varsayımlarından biri de, var olan her eyin eksi sonsuz ile artı sonsuz arasında değer alabileceği ve tüm matematiksel modellerin bu doğrultuda tanımlanabileceğidir(Saaty, 2008). Bu varsayıma göre elimizdeki tüm sayılamayan faktörleri ölçümlendirebiliriz. Burada önemli olan noktaların ba ında bu ölçümlendirmenin nasıl ve ne ekilde yapılacağı gelir. Faktörlerin doğru ekilde ölçümlenmesinin yanında bu faktörlerin birbirleri arasındaki önem derecelerinin belirlenmesi de kritik önem arz etmektedir. Sayılamayan faktörlerde görecelilik önemli bir konudur. Dolayısıyla karar vermenin doğruluğunu belirleyen en önemli etkenlerin ba ında da faktörlerin doğru ölçülmesi ve önem derecelerinin doğru türetilmesi gelmektedir. 2.1. KARAR VERME SÜRECİ Karar verme i lemindeki tutarlı yolların eksikliği, özellikle sezgilerin tek ba ına yeterli olmadığı durumlarda hangi kararın doğru olduğu sonucuna varma konusunda karar vericileri zor durumlara sokmaktadır (Saaty, 1994). Bu bağlamda, amaçların hangilerinin daha ağır bastığını belirlemeye yarayan bir yolun bulunması gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Karar verme sürecinde en genel anlamda iki çe it yakla ımın varlığından söz edilebilir. Bu yakla ımları sezgisel ve sezgisel olmayan yakla ımlar olarak ikiye ayırmak mümkündür. 26 Sezgisel yakla ımlar herhangi bir sayısal kaynaktan girdi almayan, bir veya birden fazla ki inin geçmi deneyimleri, yargıları veya ki isel beklentileri temeline dayanan yakla ımlardır. En iyi sonucu garanti etmemelerine rağmen, kısa zamanda sonuca ula abilmeleri sebebiyle oldukça sık kullanılan karar verme yakla ımlarıdır. İkinci tür yakla ım ise sezgisel olmayan karar verme yakla ımlarıdır, ki bunlara analitik karar verme yakla ımları da denilebilmektedir. Analitik karar verme yakla ımı, sorunların kademeli bir ekilde anlamlı ve daha küçük alt bölümlere ayrı tırılarak daha etkin çözümlenebileceği esasına dayanır. Bir analitik yakla ım, verilerin ortak payla ımına öncülük eder. Kararlar stratejik bir kümeye dönü türülür. Kriterler karar verme sürecinin tüm seviyelerinde tekrar gözden geçirilir (Özyörük ve Özcan, 2005). Her iki karar verme sürecinde de verilerin niteliği ön plana çıkmaktadır. Gerek sezgisel gerek analitik olsun bütün karar verme süreçlerinde sayılabilen ve sayılamayan faktörlerin değerlendirilmesi gerekmektedir. Daha güvenli sonuçlar elde etmek için karar vericiler, sayılabilen değerleri türetmek üzere yargılarından da yararlanmalı ve daha anlamlı çıktılar elde etmek için bunu diğer faktörlerle kar ıla tırarak görece önem derecelerini olu turabilmelidir (Saaty, 2008). Bütün bunların olması, sayılabilen ve sayılamayan faktörleri bir arada değerlendirebilen bir yöntemin varlığıyla mümkün olabilmektedir. Karar verme süreci öncelikle problemin tanımlanması ile ba lar. Sonraki adımda kısıtlar olarak da kar ımıza çıkan gereksinimler belirlenir. Üçüncü a amada sürecin hedefleri belirlenir. Takip eden a amalarda ise sırasıyla alternatiflerin, karar kriterlerinin, uygun yöntemin seçilmesi ve karar verme ile sonuçlanan değerlendirme süreci izlenir. A ağıdaki ekil ideal bir karar verme sürecinde izlenmesi gereken adımları göstermektedir (Yılmaz, 2008; Baker vd., 2001). 27 Problemin Tanımlanması Gereksinimlerin Belirlenmesi Hedeflerin Olu turulması Alternatiflerin Belirlenmesi Kriterlerin Olu turulması Yöntem Seçimi Alternatiflerin Değerlendirilmesi Karar Verme ekil 2.1. Karar Verme Süreci (Yılmaz, 2008; Baker vd., 2001) 2.1.1. Karar Verme Sürecinin Özellikleri Saaty (1994)’e göre bir karar verme yakla ımı barındırmalıdır: Basit yapılandırılmı , Bireysel ve grup yakla ımına adapte edilmi , Sezgiler ve genel dü ünceleri içeren, u özellikleri içinde 28 Uzla ma ve fikir birliğini destekleyen, Konuya hakim olmak ve iletmek için a ırı uzmanla mayı gerektirmeyen. Buna ek olarak, her bir karar problemi için farklı özellikler söz konusu olmakla birlikte, karar verme i leminde genel olarak u özelliklerden de söz edilebilir (Canhasi, 2010); Gelecek Faktörü: Karar verici durumundaki ki i veya ki ilerin vermi oldukları kararlar tümüyle geleceğe ili kindir. Psikolojik ve Maddi Güçlükler: Karar verme i lemi zihinsel ve istemli çabaları gerektirdiği için ki iler bu iki farklı kategoride yer alan faaliyetleri gereği gibi yerine getiremeyebilir. Zaman ve Maliyet Gerekliliği: Arzu edilen sonuçlara ula tıracak kararların verilebilmesi için sorunun gözlemlenmesi, belirlenmesi, verilerin toplanması ve i lenmesi, belirsizliğin giderilmesi için yapılacak ara tırma, stratejilerin geli tirilmesi ve seçimi a amalarının tamamlanması bir yandan belirli bir zamanı diğer yandan da belirli bir maliyeti gerektirir. Sorumluluk Faktörü: Karar vermede rol oynayan ki i veya ki iler amaçların gerçekle mesinden sorumlu olurlar. Alternatif Maliyetler Faktörü: Karar verme çe itli alternatiflerden en uygun olarak dü ünülenlerin seçimi olarak ifade edilmektedir. Söz konusu olan bu eleme i leminde diğer bütün alternatiflerin mahzurlarıyla birlikte faydaları da göz ardı edilmektedir. Bu göz ardı etme hiç üphesiz bir kayıp, ba ka bir deyi le alternatif bir maliyet ortaya çıkarmaktadır. Rasyonellik Faktörü: Kararların verilmesinde dikkate alınması gereken konu, onların rasyonellik ilkesine bağlı olmasıdır. Genel olarak rasyonellik, verilen kararlardan sağlanan kazançlılığın, onlar için harcanan zaman ve maliyet öğeleriyle kar ıla tırılması, yani kazançlılık/zaman ya da kazançlılık/maliyet oranıdır. 29 2.1.2. Karar Vermenin Amaçları Herhangi bir karar probleminde esas nokta, var olan seçenekler arasında karar vericiyi en iyiye ula tıran amaçların varlığıdır. Karar vermenin kendisi de, bu seçenekler arasında amaca en uygun olanının belirlenip seçilmesi sürecidir. Bu yüzden her bir problemde amaçların belirlenmesi ve karar sürecinin bu amaca göre dizayn edilmesi gerekliliği vardır. Bunu yaparken de genel amaçları temel alarak özel amaçları da belirlemek gerekmektedir. Herhangi bir karar verme sürecinde u sorulara cevap aramak karar vericinin amacını belirleyip ona ula masına rehberlik eder (Saaty,1994): Varolan durumlardan hangileri diğerlerinden daha ağır basmaktadır? Hangi hedefler diğerlerinden daha önemlidir? Bu hedeflerin gerçekle me olasılığı nedir? Nasıl ve ne ekilde planlanabilir ve uygulamaya konulabilir? Bu ve benzer konular karar vermede çok kriterli dü ünme mantığını gerekli kılmaktadır. Önümüzdeki bölümlerde çok kriterli karar verme mantığı daha derinlemesine, literatür uygulamalarıyla birlikte ele alınacak ve örnek bir çalı maya yer verilecektir. 2.2. KARAR VERME SÜRECİNİN BİLE ENLERİ Karar verme sürecinde karar vericinin kar ısına çıkan birtakım faktörler bulunmaktadır. Karar verici bu faktörleri dikkate alarak problem çözümünü gerçekle tirir. İdeal bir karar verme sürecinin bile enlerini a ağıdaki maddelerde açıklamak mümkündür. 2.2.1. Alternatifler Alternatifler karar vericiye mevcut olan farklı eylem biçimlerini sunarlar. Alternatiflerin sayısı birkaç adetten yüzlerle ifade edilen boyutlara kadar çıkabilmektedir. Karar sürecine göre de önceliklendirilir ve sınıflandırılırlar. En iyi sonuca karar vermek, bir anlamda eldeki alternatiflerin en uygun olanını seçmek demektir. 30 2.2.2. Kriterler Kriterler en iyi çözüme ula mada eldeki alternatifleri değerlendirmek için kullanılan niteliklerdir. Bu niteliklerden çok sayıda bulunması durumunda benzer nitelikteki kriterler, kendilerine bağlı alt kriterler ile birle erek kendi hiyerar ik yapılarını olu tururlar. 2.2.3. Karar Vericiler Alternatifleri ve kriterleri belirleyen veya daha önce belirlenmi ise bunların sonuca ula masını sağlayan, gerekli model yapısını olu turan ki i ya da ki ilerdir. Tamamen sayısal verilerden olu an modellerde karar vericinin modelin doğurduğu sonuca yansıması en aza indirgenmi iken, sayısal olmayan veriler modele dahil edildiğinde karar vericinin etkisi artmaktadır. Önemli olan, problemin yapısına göre en iyi modelin kurulması ve karar vericinin sezgilerinin modele etkisini optimum seviyede tutabilmektir. 2.2.4. Amaçlar Amaç, varılmak istenilen sonucun belirlenen birimler dahilinde en iyilenmesi olarak tanımlanabilir. Ancak burada amaçların doğru bir ekilde belirlenmesi esastır. Çünkü çoğu zaman bir karar probleminde birden fazla ölçüm birimi dikkate alınabilir. Bunlar maliyet, süre, kar, adet vb. olabileceği gibi bazen de yüzdelik değerlerden en iyi çözüm belirlenebilir. 2.2.5. Ağırlıklar Karar verme yöntemlerinin birçoğu, karar kriterlerine önem dereceleri belirlemeyi gerektirir. Çoğu zaman bu önem dereceleri normalize edilebilir (Triantaphyllou vd., 1998). Bu ağırlıkların nasıl belirlenebileceği ileriki bölümlerde açıklanmı tır. 31 2.2.6. Kısıtlar Kısıtlar karar vericinin amaca ula masını engelleyen durumlardır. Kısıtların varlığı alternatifler arasında en öncelikli olandan vazgeçilerek daha az öncelikli olanın seçilmesine sebep olur. 2.2.7. Yargılar Yargı, karar durumundaki kar ıla tırmalı veya mutlak tahmin demektir. Karar verilirken, hep karar vericinin yargısı yol gösterici olacaktır. Etkin ve verimli karar verebilmek için hem karar verenin, hem de karardan etkilenecek ki ilerin yargıları ve bu yargıların zaman içinde deği me eğilimlerinin tahmini zorunluluğu vardır. Kararın etkinlik ve verimliliğini büyük ölçüde belirleyen sağlam yargı özelliğini kazanmak için; alınacak kararla ilgili grup veya bireyleri iyi tanımak, ilgili bireylerin toplumsal ve ruhsal gereksinmelerini iyi saptamak, her bireyin rasyonel davrandığı kanısına ve inancına sahip olmak, kararla ilgili bile enleri çok iyi değerlendirip karar sürecindeki deği meleriyle ilgili parametreleri göz önüne almak gereği vardır (Canhasi, 2010). 2.3. ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV), karar analizinin çok bilinen önemli bir koludur. Bu alan aynı zamanda, birden fazla karar kriterinin var olduğu karar problemlerinin Yöneylem Ara tırması ba lığı altında modellenen bir yapısıdır. ÇKKV yakla ımıyla, matematiksel programlama gibi karar uzayının sürekli olduğu problemler ile karar alternatiflerinin sonlu sayıda tanımlandığı kesikli karar uzayındaki problemlerin çözümü sağlanır (Triantaphyllou vd., 1998). Organizasyon yapıları içerisinde her seviyedeki karar vericiler, kendi karma ık problemlerini analiz etme noktasında çoklu kriterlere ba vurmaktadırlar. Çok kriterli dü ünme tarzı bu ki ilerin i lerini karar verme noktasında oldukça kolayla tırmaktadır. Bu i lemler boyunca risk ve belirsizlik durumları altındaki karar seçeneklerinin avantaj ve dezavantajları açıklığa kavu turulmu olur. Bu aynı zamanda etkili rekabet için ihtiyaç duyulan kurumsal stratejilerin biçimlendirilmesi açısından hayati önem ta ımaktadır (Saaty, 1994). 32 ÇKKV modelleri ile karar analizi a amasında a ağıdaki dört a amalı genel süreç izlenir (Akyıldız, 2006): Kriter ve alternatiflerin belirlenmesi, Kriterlerin göreli önemini gösteren sayısal ölçütler atanması, Her bir kritere göre alternatiflere sayısal ölçütler atanması, Alternatifleri sıralamak için sayısal değerlerle i lemler yapılması. ÇKKV yöntemleri bu sürecin dördüncü a amasını etkin olarak gerçekle tirmek için geli tirilmi lerdir. Karar yöntemlerinin ve bunların çe itlemelerinin sürekli çoğalması ile birlikte, kar ıla tırmalı değerlerinin anla ılması da oldukça önemli bir hale gelmi tir. Her bir yöntem karar vericilere alternatif kararlar arasında sayısal teknikler kullanmaları konusunda yardımcı olur. Çok boyutlu bu yöntemler hakkında ele tiriler var olsa da, bu yöntemlerin çoğu çok geni bir uygulama alanı bulmaktadır (Triantaphyllou vd., 1998). Ağırlıklı Toplam Yöntemi (ATY) bunların içinde en eski ve belki de en geni uygulama alanı bulan yöntemdir. ATY’nin zayıf noktalarının üstesinden gelmek için Ağırlıklı Çarpım Yöntemi (AÇY) modeli dikkate alınabilir. Saaty tarafından önerilen Analitik Hiyerar i Prosesi (AHP) ise bu yöntemlerin üzerine geli tirilen ve uan popülerliğini artıran bir modeldir. Bunun gibi sıklıkla kullanılan diğer yöntemler ise ELECTRE ve TOPSİS yöntemleridir. Bu yöntemlerle ilgili daha derinlemesine bilgi, ileriki bölümde aktarılmı tır. 2.3.1. ÇKKV Yöntemlerinin Sınıflandırılması ÇKKV yöntemlerinin literatürde çok sayıda türü mevcuttur ve her yöntem kendine has karakteristiklere sahiptir. Bu yüzden ÇKKV yöntemlerinin de kullanılan veri tipi, karar verici sayısı gibi çok farklı sınıflandırma çe itleri vardır (Triantaphyllou vd., 1998). Kullanılan verinin tipine göre deterministik, stokastik ve bulanık ÇKKV yöntemlerinden bahsedilebilir. Stokastik ve bulanık veri tipi gibi bu yöntemlerin bir arada kullanıldığı uygulamalar da mevcuttur. Diğer bir sınıflandırma karar sürecine dahil edilen karar verici sayısına göre sınıflandırılan yöntemlerdir. Bunları ise tek ve grup karar verme yöntemleri 33 olarak ayırmak mümkündür. Tek karar vericiye sahip deterministik ÇKKV yöntemleri de bilginin belirgin özellikleri ve tipi bakımından sınıflandırılabilirler. ATY, AÇY, AHP ve TOPSİS yöntemleri günümüzde ÇKKV yöntemleri literatüründe en sık kullanılan ve çok çe itli alanlarda uygulama bulan yöntemler arasındadır. Moffet ve Sarkar (2006)’a göre ÇKKV yöntemlerinin sınıflandırması 2ekil 2.2.’deki gibidir (Yılmaz, 2008). Hiyerar ideki anlatım yukarıdan a ağıya doğru sırasıyla alternatiflerin sıralaması(nitel, nicel) ve kriterlerin sıralaması(yok, nicel, nitel) esasına göre gruplandırılarak gösterilmi tir. ÇKKV Yöntemleri Nitel Yok ELECTRE IV Maximax Maximin NDS Hesaplama Nicel Nicel Nitel ARGUS QUALIFLEX Regime ELECTRE I ELECTRE II Yok Hedef Programlama ekil 2.2. ÇKKV Yöntemlerinin Sınıflandırılması (Yılmaz, 2008) Nicel Nitel ORESTE AHP MELCH IOR ELECTRE III IDRA MACHBETH MAPPAC MAVT Modified AHP PACMAN PRAGMA PROMETHEE I PROMETHEE II TACTIC TOPSIS UTA AÇ 34 2.3.2. ÇKKV Yöntemleri Literatürde birden fazla ÇKKV yöntemi bulunmaktadır. Hangi yöntemin uygulanacağı karar verme sürecindeki faktörlerin durumuna ve yapısına bağlı olarak deği ebilmektedir. Amaçlar, yargılar, kısıtlar, kriterler, alternatifler ve karar vericiler; yöntemin seçilmesi ve uygulanması a amalarında dolaylı veya dolaysız etki sahibi olmaktadırlar. ÇKKV literatürü incelendiğinde, en çok ilgi gören yöntemlerin Ağırlıklı Toplam Yöntemi, Ağırlıklı Çarpım Yöntemi, Analitik Hiyerar i Prosesi, ELECTRE, ve TOPSİS olduğu anla ılmaktadır. 2.3.2.1. Ağırlıklı Toplam Yöntemi ATY özellikle tek boyutlu problemlerde sıklıkla ba vurulan genel bir yöntemdir. M tane alternatif ve N tane kriterin olduğu bir karar probleminde(en büyükleme problemi için) en iyi alternatif a ağıdaki ifadeyi kar ılayan alternatiftir (Triantaphyllou vd., 1998). = max ∗ ∗ , = 1, 2, 3, … , ağırlıklı toplam yönteminin en iyi alternatifi, N karar kriteri sayısı, alternatif ve j’inci kriterin gerçek değeri ve i’nci ise j’inci kriterin önem ağırlığıdır. Bu yönteme göre her bir alternatifin toplam değeri; her bir kriterin ağırlığıyla o kritere ait alternatifin değerinin çarpımlarının toplamı olarak kar ımıza çıkmaktadır. Problemde modele dahil edilen bütün değerlerin birimleri aynı olduğunda herhangi bir zorlukla kar ıla ılmadan en iyi sonuca ula ılabilir. Ancak zorluk, bu yöntemin çok boyutlu karar verme problemlerine uygulanması noktasında kendini göstermektedir. Saniye, metre, lira vb. gibi birbirine dönü türülmesi mümkün olmayan birimlerin varolduğu bu tip problemlerde bu yöntem çözülebilirliği mümkün kılmamaktadır. 35 2.3.2.2. Ağırlıklı Çarpım Yöntemi AÇY, bir önceki ba lık altında incelenen ATY’ne benzemektedir. Aradaki temel fark toplam yerine çarpımın olmasıdır. Her kriter için, her bir alternatifin değeri diğer alternatifin değeriyle oranlanarak çarpılır. Kriter ağırlıkları ise ilgili kriter için ikili kar ıla tırma oranlarının üssü durumundadır. Böylece her bir alternatif için ilgili kriterin ağırlıkları bağlamında ikili kar ıla tırmalara göre en güçlü alternatifin seçimi yapılır. AÇY genel itibariyle a ağıdaki model çerçevesinde gerçekle tirilir (Miller ve Starr, 1969): ⁄ !=" : K alternatifi, #/ #! : L alternatifi N: Kriter sayısı : j’inci kriterin i alternatifi için gerçek değeri : j’inci kriterin önem ağırlığı Bir en büyükleme probleminde ⁄ ! değeri 1’den büyükse AK AL’ye göre daha tercih edilebilir demektir. Bu yöntemde her bir alternatif diğer bütün alternatiflerle tek tek kar ıla tırılır. Bu durumda en iyi alternatif ise ikili kar ıla tırmalara göre diğer bütün alternatiflerden daha büyük orana sahip olan alternatif anlamına gelmektedir. 2.3.2.3. Analitik Hiyerar9i Prosesi Analitik Hiyerar i Prosesi (AHP) 1977 yılında Thomas L. Saaty tarafından geli tirilen çok ölçütlü karar verme tekniklerinden biridir. AHP karar almada, grup veya bireyin önceliklerini de dikkate alan, nitel ve nicel deği kenleri bir arada değerlendiren matematiksel bir yöntemdir. AHP’de karar vericinin amacı doğrultusunda faktörlerin ve faktörlere ait olan alt faktörlerin belirlenmesi ilk 36 adımdır. AHP’de öncelikle amaç belirlenir ve bu amaç doğrultusunda amacı etkileyen faktörler saptanmaya çalı ılır, bu a amada karar sürecini etkileyen tüm faktörlerin belirlenebilmesi için anket çalı masına veya bu konuda uzman ki ilerin görü lerine ba vurulabilir (Dağdeviren, Akay ve Kurt, 2004). AHP gerçek hayatta çok amaçlı kararları etkileyecek kriterler kümesini ve bu kriterlerin verilecek karardaki göreceli önemlerini uzmanların değerlendirmelerine dayanarak belirler. Böylece sistematik bir yakla ımla sayısal performans ölçümleri, sübjektif değerlendirmelerle birle tirilerek sağlıklı sonuçlar elde edilir. Bu yöntem kolay anla ılır ve güçlü bir yöntem olduğundan birçok karar verme probleminde kullanılmı tır (Gencer, Aydoğan ve Aytürk, 2008). AHP ile ilgili detaylı bilgi sonraki bölümde ele alınacaktır. 2.3.2.4. ELECTRE ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality) yöntemi ilk kez 1966 yılında Beneyoun tarafından ortaya atılmı bir çoklu karar verme yöntemidir. Yöntem, her bir değerlendirme faktörü için alternatif karar noktaları arasında ikili üstünlük kıyaslamalarına dayanır. Yöntem 8 adımda çözüme gider. A ağıda ELECTRE yönteminin adımları tanımlanmı tır ². Karar Matrisinin (A) Olu turulması Standart Karar Matrisinin (X) Olu turulması Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (Y) Olu turulması Uyum ( Uyum ( ) ve Uyumsuzluk ( ) Setlerinin Belirlenmesi ) ve Uyumsuzluk Matrislerinin ( ) Olu turulması Uyum Üstünlük (F) ve Uyumsuzluk Üstünlük (G) Matrislerinin Olu turulması Toplam Baskınlık Matrisinin (E) Olu turulması Karar Noktalarının Önem Sırasının Belirlenmesi _______________________________ ² Detaylı bilgi için bkz. www.deu.edu.tr/userweb/k.yaralioglu/.../ELECTRE_Yontemi.doc 37 ELECTRE yönteminin temelinde, her bir kriter için ayrı ayrı alternatifleri ikili olarak kar ıla tırıp üst sıralama ili kilerini elde etmek yatar. Bir alternatifin diğer alternatife göre sayısal olarak baskın olmadığı durumlar da dahil olmak üzere karar verici tarafından birinin diğerine tercih edileceği durumlar tanımlanır. Bir alternatif diğer alternatiflerden tüm kriterlere göre e it ya da daha iyi ise baskın alternatif olarak adlandırılır. Yöntem, alternatiflerin her bir kriter için ikili kar ıla tırmalarıyla ba lar. Bu kar ıla tırma sürecinde karar verici e ik değerleri belirler. E ik değerler kar ıla tırılarak, karar vericinin a ağıdaki sonuçlardan birine ula ması sağlanır (Akyıldız, 2006): Karar verici alternatifler arasında kayıtsız kalabilir. Bir alternatifi diğerine göre zayıf bir ekilde tercih edebilir. Bir alternatifi diğerine göre kuvvetli bir ekilde tercih edebilir. Herhangi bir tercih ili kisi kurmayabilir. 2.3.2.5. TOPSIS TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) çok kriterli karar verme yöntemlerinden birisidir. TOPSIS yöntemi ideal çözüm için gerekli olan yakınlığı bulurken, hem pozitif ideal çözüme uzaklığı hem de negatif ideal çözüme uzaklığı dikkate almaktadır. Bulunan uzaklıkların birbiri ile kar ıla tırılması ile tercih sıralaması yapılmaktadır. İdeal çözüm, tüm kriterler sağlandıktan sonra tercih edilen alternatiflerin bu kriterleri olması gereken yani ideal seviyelerde yerine getirmesidir. Eğer ideal çözüm uygulanamaz ya da ula ılamaz olursa, o zaman ideal çözüme en yakın noktanın seçilmesi gerekmektedir. Pozitif ideal, çözüme en yakın çözüm olurken; negatif ideal, çözüme en uzak çözüm olmaktadır (Özgüven, 2011). TOPSIS yöntemine ili kin detaylı bilgi sonraki bölümde ele alınacaktır. 38 3. BÖLÜM ÇALI MADA KULLANILAN YÖNTEMLER Bu bölüm iki alt bölümden olu maktadır. İlk a amada öncelikle AHP hakkında bilgi aktarılmı , AHP’nin uygulama adımları belirtilmi , AHP’ye getirilen ele tiriler tüm yönleriyle ele alınarak literatürdeki uygulamaları üzerinde durulmu tur. İkinci a amada diğer yöntem olan TOPSIS detaylarıyla ele alınarak genel bilgi, uygulama adımları, getirilen ele tiriler ve literatür uygulamalarına yer verilmi tir. 3.1. ANALİTİK HİYERAR İ PROSESİ (AHP) 3.1.1. AHP Hakkında Genel Bilgi Analitik Hiyerar i Prosesi 1977 yılında Thomas L. Saaty tarafından geli tirilen çok ölçütlü karar verme tekniklerinden biridir. AHP karar almada grup veya bireyin önceliklerini de dikkate alan, nitel ve nicel deği kenleri bir arada değerlendiren matematiksel bir yöntemdir (Dağdeviren, Akay ve Kurt, 2004). AHP’nin temelinde sistem yakla ımı kuramı mevcuttur. Klasik karar verme tekniklerinden farklı olarak çok amaçlı karar verme metotlarının temel özelliği olarak sadece nicel (kantitatif) değil aynı zamanda nitel (kalitatif) değerler de göz önüne alınır (Felek, Yuluğkural ve Aladağ, 2005). Saaty tarafından ortaya konulan AHP modeli, insanların nasıl karar vermeleri gerektiği hususunda bir yöntem kullanmaları zorunluluğu yerine, onları kendi karar verme mekanizmalarını tanıma imkanına kavu turarak daha iyi karar vermelerini amaçlamaktadır. AHP yöntemi, karar vericinin karma ık problemlerini belli ortak özellikler açısından grupsal bir yapıya kavu turarak sonuca gitmektedir. Bu ortak özelliklere sahip gruplar yine kendi aralarında gruplandırılabilir (Felek, Yuluğkural ve Aladağ, 2005). Yönetsel yargıları kullanmak için AHP faydalanılabilir bir yakla ımdır. Söz konusu yargılar belirli bir hiyerar i içindeki elemanların birbirleri ile ikili olarak 39 kar ıla tırılmaları esasına dayanan ve her bir hiyerar i için bir üst seviyeye etkide bulunan kararlar bütünü olarak ifade edilebilir. İkili kar ıla tırma terimi ise bir elemanın belirli bir hedef veya kriterler bağlamında göreceli önem derecesini ifade eder. Her bir ikili kar ıla tırma, kar ıla tırılan iki kriterin ağırlıklı oranlarının tahminini karar vericiye gösterir (Nydick ve Hill, 1992). Bu oranlanmı skala ile insan yargılarının i leme alındığı çok çe itli karar verme alanlarında uygulamalar yapılabilir. AHP karma ık karar problemlerinin çözümü için güçlü bir yöntemdir. AHP yakla ımı ile karma ık her problem belirli alt problemlere ayrı tırılarak hiyerar ik seviyeler olu turulur. Olu turulan her seviye belirli bir kriter grubunu veya her alt problemin göreceli özelliklerini ifade eder. Hiyerar ideki en üst seviye problemin amacını, orta seviye hiyerar ideki stratejik veya operasyonel faktörleri ve en alt seviyedekiler ise alternatifleri veya amaca ula ılmasında dikkate alınacak eylemleri temsil eder. AHP duyguları, sezgileri ve mantığı yapılandırılmı bir yakla ımla düzenler ve bu yakla ım ağırlıklı olarak sayılamayan nitelikteki ortamlarda fayda sağladığını kanıtlamı tır (Sambasivan ve Fei, 2008). AHP karar vericiye sistematik bir karar verme mekanizması sağlayarak bu mekanizma içerisindeki elemanların ölçülmesi, sınıflandırılması, sıralanması ve nihayet karar verme noktasına ula ılması konusunda kapsamlı bir yol gösterici niteliğindedir. Hiyerar inin tüm parçaları birbirleri ile ilgilidir ve bir faktördeki deği imin diğer faktörleri nasıl etkilediği kolayca görülebilir. AHP’nin hiyerar ik yapısındaki bu esneklik ve etkinlik karar vericiye karar sürecinde çok yardımcı olur. Kararları bu yapıda kurarak birçok veri türü bir araya getirilebilir, performans seviyelerindeki farklılıklar birbirine uygun hale getirilebilir ve farklı gözüken nesneler arasında kar ıla tırma yapılabilir (Tekindal ve Erümit, 2007). AHP her sorun için amaç, ölçüt, olası alt ölçüt seviyeleri ve seçeneklerden olu an hiyerar ik bir model kullanır. Karı ık, anla ılması güç veya yapısalla mamı sorunlar için genel bir yöntemdir ve üç temel prensip üzerine kurulmu tur (İstemi, 2006). 40 1) Hiyerar ilerin olu turulması 2) Üstünlüklerin belirlenmesi 3) Mantıksal ve sayısal tutarlılık AHP, literatürde kabul görmeye ba ladığı yıllardan itibaren önemini gitgide artırmı tır ve yapılan çalı maların hızla artı göstermesi bunu destekler niteliktedir. Bu anlamda Vaidya ve Kumar (2006)’ın bu alanda yaptığı çalı ma, AHP’nin uygulama alanının ne denli geni olduğunu göstermesi açısından oldukça değerlidir. Seçme, değerlendirme, maliyetWfayda analizi, dağıtım, planlama, geli tirme, tahmin etme, öncelikleme ve sınıflandırma gibi birçok karar verme sürecinde uygulanmakta olan bu yakla ım; bulanık mantık, doğrusal programlama, amaç programlama, karma tamsayılı doğrusal programlama, dinamik programlama, benzetim modelleme, QFD, Analitik Ağ Süreci, veri zarflama analizi, PROMETHEE gibi çok çe itli karar verme yakla ımlarıyla da bütünle ik olarak uygulanabilmektedir. Bu sayede karar vericiye karar süreçlerinde esneklik ve entegrasyon sağlamaktadır. AHP, ikili kar ıla tırma sürecinde birden çok ki inin yargılarının değerlendirilmesine olanak tanımaktadır. Bu kritik bir konudur, çünkü bir grubun her üyesinin tüm kriterler için yargıda bulunacağı dü ünülürse, bu yargıların bir uzla ma sağlayacak ekilde birle tirilmesi gerekecektir. Bu duruma ili kin literatürde önerilen bazı yöntemler vardır (Kuruüzüm ve Atsan, 2001): Grup üyelerinin tartı ma yoluyla konu üzerinde uzla ma sağlaması, Üyelerin yargılarından bir uzla ma çıkarma görevini alacak bir aracıya(facilitator) ba vurmak, Her iki yargıyı matematiksel bir ifade yoluyla, örneğin geometrik ortalama ile toplamak. Bu yöntemlerden literatürde en sık kullanılanı geometrik ortalama yoluyla uzla ma sağlama eklidir. 41 3.1.2. AHP’nin Uygulama Adımları Analitik Hiyerar i Prosesi uygulaması sırasıyla a ağıdaki u adımlara uyularak gerçekle tirilir: 1. Hiyerar ik yapının olu turulması 2. İkili kar ıla tırmaların yapılması 3. Önem derecelerinin belirlenmesi 4. Tutarlılık analizi yapılması 5. En iyi alternatifin belirlenmesi 3.1.2.1. Hiyerar9ik Yapının Olu9turulması AHP’nin ilk adımı, bir karar probleminin daha kolay kavranmasını ve değerlendirilmesini sağlayacak hiyerar ik bir düzende alt problemlere ayrı tırma sürecidir. Kısaca, karar hiyerar isinin kurulması anlamına gelir. Karar hiyerar isinin en tepesinde ana hedef yer almaktadır. Bir alt kademe kararın kalitesini etkileyecek kriterlerden olu maktadır. Bu kriterlerin ana hedefi etkileyebilecek özellikleri varsa, hiyerar iye ba ka kademeler eklenebilir. Hiyerar inin en altında karar alternatifleri yer almaktadır. Karar hiyerar isinin kurulmasında hiyerar inin seviye sayısı, problemin karma ıklığına ve detay derecesine bağlıdır (Kuruüzüm ve Atsan, 2001). 2ekil 3.1’de standart bir karar hiyerar isi örneği gösterilmi tir. 42 AMAÇ Karar Kriteri 2 …………. Karar Kriteri n Alt Kriter 1 Alt Kriter 2 …………. Alt Kriter k Alternatif 1 Alternatif 2 .…………. Alternatif n Karar Kriteri 1 ekil 3.1. AHP Hiyerar i Yapısı 3.1.2.2. İkili Kar9ıla9tırmaların Yapılması AHP’de problemi olu turan kriterler ve seçenekler belirlendikten sonra farklı kriterlerin Tablo 3.1.’de gösterildiği gibi ikili kar ıla tırma matrisi olu turulur. Matristeki wi / wj terimi amaca ula mak için i. kriterin j. kriterden ne kadar daha önemli olduğunu ifade etmektedir (Yılmaz, 2008). İkili kar ıla tırma matrisi nxn boyutlu bir matristir. Her matriste iki ayrı kriter değerlendirildiği için, matrisin kö egenini olu turan yani aynı kriterlerin birbirleriyle kar ıla tırıldığı değerler 1 olmak durumundadır. 43 ' & =& & & % ( ( )( )( . . +( . . +( ) ………. ) ………. ) Önem Değerleri 1 3 5 7 9 2,4,6,8 ………. ( +. . . +( +, )( + = , / = 1,2, … . . , 0! Değer Tanımları Her iki faktörün e it öneme sahip olması durumu 1. Faktörün 2. faktörden daha önemli olması durumu 1. Faktörün 2. faktörden çok önemli olması durumu 1. Faktörün 2. faktöre nazaran çok güçlü bir öneme sahip olması durumu 1. Faktörün 2. faktöre nazaran mutlak üstün bir öneme sahip olması durumu Ara değerler Tablo 3.1. İkili Kar ıla tırma Tablosu Örneğin i. kriterin j. kriter ile kar ıla tırıldığını varsayalım. i. kriter j. kritere göre çok güçlü bir önem derecesine sahiptir ve bu yüzden matriste i. ve j. kriterlerin kesi me noktasına 7 değeri atanmı olsun. Bu durumda benzer ekilde j. kriter ile i. kriterin matriste kar ılığı bulunan nokta da bu mantığa göre 1/7 değerini alacaktır. Literatürde bu özelliğe kar ılık olma özelliği denilmektedir. Karar vericinin, kanaatlerini Tablo 3.1.’de görülen 9 değerlik bir cetvel yardımıyla çok iyi yansıtamayacağı iddia edilebilir (Lin, Wang ve Yu, 2008). Bu olumsuz durumun ortaya çıkması AHP’nin zayıflığından ziyade bazı bilgilerin doğasından kaynaklanmaktadır. 2öyle ki, doğası gereği bilginin sayısal olarak değerlendirilemeyeceği bazı durumlar vardır. Bu tür durumların üstesinden gelmek için sözel terimlerden yararlanmak gerekir. Örneğin, okuma salonunun konforlu olup olmadığı sorulduğunda bizim vereceğimiz cevap “kötü”, “iyi”, veya “çok iyi” gibi sayısal olmayan sözel terimlerdir. Tablo 3.1.’deki gibi bir cetvel olmadan bu tür sözel cevapların göreceli önem ağırlıklarını tespit etmek mümkün olabilir mi? Zaten AHP, bu duruma çözüm olarak özellikle niteliksel performansları bir cetvel yardımıyla öngörmektedir (Yılmaz, 2010). ölçmeyi (ya da sayısalla tırmayı) 44 Rakamları değerlendirmek için çoğu kez kullanılan pratik bir yöntem, hislerimizi üç kategoride sınıflandırmaktır. Bunlar yüksek, orta ve dü ük seviyelerdir. Daha detaylı bir sınıflandırma için ise bu kategorilerin her biri tekrar kendi içinde yüksek, orta ve dü ük sınıflamasına tabi tutulur. Buradan da anla ılır ki anlam farklılıklarını her zaman 9 deği ik tür ifade etmektedir. Bu nedenle 9 rakamının üstüne çıkılmaması gerekmektedir. Saaty’nin geli tirdiği bu metot n<10 kriter için en iyi sonuçları vermektedir. Bir matrisin elemanları çok büyük sayılardan olu uyorsa bu durum daha büyük tutarsızlıklar meydana getirebilir (Akyıldız, 2006). 3.1.2.3. Önem Derecelerinin Belirlenmesi İkili kar ıla tırma karar matrisleri olu turulduktan sonra izleyen a ama öncelik veya ağırlık vektörlerinin hesaplanmasıdır. AHP metodolojisine göre kar ıla tırma matrisinin özdeğer ve özvektörleri öncelik sırasını belirlemeye yardımcı olur. En büyük özdeğere kar ılık gelen özvektör öncelikleri belirlemektedir (Dağdeviren, Akay ve Kurt, 2004). Öncelik vektörlerinin hesaplanmasında u adımlar izlenir (İstemi, 2006): 1. Adım: Normalle tirilmi İkili Kar ıla tırma Matrisinin Bulunması İkili kar ıla tırma matrisindeki her bir sütunun elemanları, o sütunun toplamına bölünür. Böylece her sütundaki değerlerin toplamı 1’e e it olan bir “Normalle tirilmi İkili Kar ıla tırma Matrisi” elde edilir. 1 = ∑3 Bahsedilen adımlar bütün değerlendirme faktörleri için aynı ekilde tekrarlandığında faktör sayısı kadar sütun vektörü olu turulacaktır. n adet sütun vektörü a ağıdaki gibi bir B matrisi haline getirilir. 45 b 'b & ) . B= & & . & . %b 7 b) b)) … … b7) … b6 b)6 . . . . b76 , 2. Adım: Ortalama Vektörün (Öncelik Vektörü) Bulunması 1. adımda elde edilen normalle tirilmi matriste her bir satırda yer alan elemanların aritmetik ortalaması alınır. Bu aritmetik ortalama (1xm) boyutlu matrisin ilgili satırını olu turacaktır. w9 = ∑7: b9: n Bunun sonucu olarak m boyutlu w öncelik vektörü elde edilir. w 'w) . & . W= & . & & . %w7 , burada (i=1,2,3,HH,m) i özelliğinin derecelendirilen seçenekler arasında görece önemini temsil etmektedir. 3.1.2.4. Tutarlılık Analizi Yapılması Karar vericinin kriterler arasında kıyaslama yaparken tutarlı davranıp davranmadığını ölçmek için Tutarlılık Oranı’nın (CR) hesaplanması gerekir. Bu hesaplamada n kriter sayısına bağlı olarak rastgele indeks sayıları kullanılır. Hesaplamalar sonucunda bulunan değer 0.10’un altında çıkmı sa olu turulan kar ıla tırma matrisinin tutarlı olduğu sonucuna varılır. Aksi durumda karar matrisi tekrar düzenlenmelidir (Palaz ve Kovancı, 2008). 46 Tutarlılık ölçümünün ilk adımı ağırlıklandırılmı toplam vektörün hesaplanmasıyla ba lamaktadır. Bunun için A ikili kar ıla tırma matrisi ile w öncelik vektörü matris olarak çarpılır. a 'a ) & . & & . & . %a 7 a ) a)) … … a7) a 7 a)7 . . . -x . a77 , w 'w) . & . & & . & . %w7 , Örneğin A ikili kar ıla tırmalar matrisi ve w öncelik vektörü a ağıdaki gibi olsun. 1 1/4 A==4 1 7 2 1/7 0.082 1/2@, w==0.315@ 0.603 1 Bu durumda ağırlıklandırılmı toplam vektör u ekilde bulunur: 1E0.082 + 0.25E0.315 + 1.143E0.603 0.247 = 4E0.082 + 1E0.315 + 0.5E0.603 @==0.946@ 1.810 7E0.082 + 2E0.315 + 1E603 İkinci adımda ağırlıklandırılmı toplam vektörün n kadar değerinin, o faktöre kar ılık gelen öncelik vektörünün ilgili değere bölünmesiyle temel değer elde edilir. Bulunan değerlerin aritmetik ortalamaları alındığında maksimum özdeğer ( λmax ) bulunur: 0.247 / 0.082 = 3.012 0.946 / 0.315 = 3.003 1.810 / 0.603 = 3.002 λmax = (3.012 + 3.003 + 3.002 ) / 3 = 3.006 Son adımda tutarlılık oranının bulunması sürecinde a ağıdaki formülden yararlanılır. H = HI I 47 CR = Tutarlılık Oranı, CI = Tutarlılık İndeksi, RI = Rastgele İndeks Formülden de anla ıldığı üzere tutarlılık oranının hesaplanmasında öncelikle CI Tutarlılık İndeksinin bulunması gerekmektedir. Bunun için a ağıdaki formül uygulanarak Tutarlılık İndeksi hesaplanır. HI = λmax − n 0−1 Örneğimizde faktör sayısı (n) 3, λmax değeri 3.019 olarak hesaplanmı tı. Bu durumda CI değeri L.MMNOL ) = 0.003 olarak hesaplanır. Formülün paydasında yer alan Rastgele İndeks(RI) değerinin bulunması için, a ağıdaki tabloda gösterildiği gibi, kar ıla tırılan eleman sayısına bağlı olarak deği en değerleri içeren verilerden yararlanılır. Tabloda da görüldüğü üzere çözümü yapılan problemde birbiri ile kar ıla tırılan kaç deği ken (n sayısı) varsa, ona kar ılık gelen değer formülde RI değeri olarak gösterilir. n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 Tablo 3.2.: Rastgele İndeks Değerleri Örnekten devam edecek olursak, n=3 olduğu için tablodan RI değeri 3’e kar ılık geldiği için 0.58 olarak alınır. Bu durumda Tutarlılık Oranı; H = HI 0.003 = = 0.005 I 0.58 olarak bulunur. Daha önce de belirtildiği gibi tutarlılık oranı < 0.10 olduğu sürece olu turulan ikili matrisinin tutarlı olduğu sonucuna varılır. Eğer bulunan değer 48 0.10’dan büyük çıktıysa ikili kar ıla tırma matrisi tekrar gözden geçirilmelidir. Örnekte de bulunan değer 0.10’dan küçük olduğu için matris tutarlıdır. 3.1.2.5. En İyi Alternatifin Belirlenmesi AHP’nin son adımında her bir kriter için kar ıla tırılan alternatiflerin önem ağırlıkları bir matris halinde olu turulur. n alternatif ve m kriterli bir karar probleminde nxm boyutunda bir karma öncelikler matrisi olu turulur ve kriterlerin kar ıla tırıldığı matrisin önem derecelerinin belirlendiği sütun vektörüyle çarpılır. Bu durumda nxm boyutlu matrisle mx1 boyutundaki matrisin çarpımı da nx1 boyutunda olacaktır. Buna göre her bir alternatif yüzdelik bir değer alacaktır ve tüm alternatiflerin yüzdelik değerlerinin toplamı 1’e e it olacaktır. En yüksek yüzdelik değere sahip olan alternatif Analitik Hiyerar i Prosesi yöntemiyle çözülen problemin seçtiği en iyi alternatif olacaktır. 3.1.3. AHP’ye Getirilen Ele9tiriler AHP’nin uygulanması sürecinde getirilen birtakım ele tiriler bulunmaktadır. Hiyerar ik yapının olu turulmasıyla karar problemi kendini olu turan bile enlere ayrılır, böylece genel görüntüye hakimiyet artar, problem parçalara ayrıldığı için detaylara verilen önem derecesi de artar. Farklı yöntemlerle bütünle ik olarak uygulanabilir. Çok farklı alanlardaki karar problemlerinde uygulanabilir. Uygulaması ve yorumlaması kolaydır. Ki isel yargıları da karar sürecine kattığı için sadece sayısal değil sözel verileri de karar sürecine dahil eder. İkili kar ıla tırma matrislerinin tutarlılığının ölçülmesine ve tutarlı olmayan kar ıla tırmaların yeniden gözden geçirilmesine imkan tanıdığı için, değerlendirmedeki tutarsızlığı en aza indirir. Duyarlılık analizi yapılması mümkündür. Bu sayede verilen kararlardaki esneklik durumu da gözden geçirilebilir. Grup kararlarının verilmesine olanak tanır. 49 Expert Choice gibi yazılımlar yardımıyla çok kriterli ve/veya alternatifli karar problemlerinin çözümünde zaman kısıtını en aza indirger. Bunun yanında; Her zaman en doğru kararı garanti etmez. Yargılar da devreye katıldığı için farklı ki ilerin AHP ile yaptığı değerlendirmeler sonucunda farklı öncelik değerlerine ula ılması söz konusu olabilir. Alternatif ve kriterlerin artması çözümün daha fazla zaman almasına sebep olur. Bu da uygulamada yazılım kullanım ihtiyacını beraberinde getirmektedir. Karar problemine yeni bir alternatif veya kriterin eklenmesi sıralamayı deği tirebilir. Hiyerar inin olu turulması ve ikili kar ıla tırmaların yapılması uzman ki i veya gruplar tarafından ve titizlikle yapılması gereklidir. 3.1.4. Literatürde Yapılmı9 AHP Uygulamaları Bu ba lık altında, Analitik Hiyerar i Prosesi ile ilgili literatüre yansımı olan çalı malardan kısaca söz edilmi tir. Türkiye’de ve Dünya’da birçok alanda bu yöntemin etkin sonuçlar verdiği görülmü ve önemli bulunan çalı malar kronolojik sıra ile anlatılmı tır. Wind ve Saaty (1980), Analitik Hiyerar i Prosesinin pazarlama alanındaki uygulamaları üzerine kapsamlı bir çalı ma ele almı lardır. AHP’nin detaylı tanıtımı, bile enleri ve uygulama adımlarının irdelendiği bu çalı manın asıl önemi, yöneticilere firmalarının gelecekleri için farklı senaryolar, amaçlar, faaliyet ve alt faaliyet alternatifleri altında nasıl daha doğru ve kapsamlı bir yol izlemeleri gerektiğini göstermelerinde saklıdır. Bu yönüyle değerlendirildiğinde bu amaca hizmet eden temel çalı malardan biridir. Zahedi (1986), çalı masında AHP yönteminin ara tırmasını ve uygulama alanlarını incelemi tir. Çalı masının önemi ise o dönem için AHP’nin hangi alanlarda uygulama bulduğunun kapsamlı bir biçimde ara tırılmı olması ve 50 uygulama adımları hakkında birtakım pozitif ve negatif ele tirilere yer vermesidir. Özellikle ekonomi, planlama, enerji kaynaklarının yönetimi, sağlık, çatı ma çözümleri, satın alma, esnek üretim sistemleri, i gücü seçimi ve performans ölçümü, proje seçimi, pazarlama, veritabanı yönetim sistemleri, otomasyon, bütçe ve portföy yönetimi, maliyet analizi, eğitim, politika, sosyoloji, çevre, mimari ve metot geli tirme gibi çok farklı alanlarda AHP yönteminin uygulandığı gözler önüne serilmi tir. Nydick ve Hill (1992), tedarikçi seçim probleminin Analitik Hiyerar i Prosesi ile nasıl çözülebileceğini göstermi lerdir. Tedarikçi seçiminin bir firma için ne denli önemli oluğunun altını çizmi ler ve bu öneme sahip bir problemin çözümü için AHP’nin uygun bir yöntem olduğunu savunmu lardır. Tedarikçi seçiminde en önemli kriterleri de kalite, fiyat, servis ve teslimat olarak açıklamı lardır. Dyer, Forman ve Mustafa (1992)’nın yapmı olduğu çalı ma, AHP’nin farklı karar verme yöntemleriyle entegre bir biçimde nasıl çalı tığını gözler önüne sermesi açısından son derece önemlidir. Bu çalı manın uygulama safhasında, örnek bir kamera üreticisinin reklam süreçlerinde daha fazla kitleye ula mak ve toplam satı miktarını maksimize etmek için uyguladığı yöntemler gösterilmi tir. İlk a amada AHP ile ileti im araçlarının ve uygulama alternatiflerinin öncelikleri belirlenmi , ikinci a amada ise bu öncelikler tam sayılı programlama ile toplam satı miktarının maksimize edilmesi amaçlanmı tır. Çalı mada savunulan, matematiksel modellemelerin kağıt üzerinde en iyiyi bulduğu ancak uygulamada ba arı sağlanması için öznel ve nesnel gerçeklerin bir arada hesaba katıldığı karar verme süreçlerinin de modele eklenmesi gerekliliğidir. Bu çalı mada da AHP ve tamsayılı modelleme bir arada uygulanmı tır. Ghodsypour ve O’Brien (1998)’in benzer bir çalı ması, AHP’nin doğrusal programlama yöntemiyle bütünle ik olarak uygulanmasına bir örnektir. Tedarikçi seçimi probleminin ele alındığı bu çalı mada, kriterler ve alternatiflerin önceliklendirilmesinin ardından her bir tedarikçinin toplam önem ağırlığı doğrusal programlama modelindeki kısıtlar ve maksimize edilen amaç fonksiyonunun girdisi olarak sisteme dahil edilmi tir. Talep, kalite ve kapasite 51 kısıtlarının da göz önüne alınmasıyla problem, gerçek uygulamalar için daha çözülebilir bir hal almı tır. AHP’nin uygulama alanı bulduğu ba ka bir sektör de orman endüstrisi üzerinedir. Yılmaz (1999), AHP’yi arazi kullanımı seçiminde yöntem olarak uygulamı tır. Üretim ormanı, muhafaza ormanı ve rekreasyon alanı gibi farklı üç alternatif arazilerini karar alternatifleri olarak belirtmi ; alternatiflerin kullanıldığı kriterleri de maliyet minimizasyonu, odun hammaddesi üretimi, peyzaj değeri ve yaban hayatı habitat kalitesi olarak belirlemi tir. AHP hiyerar isini bu alternatif ve kriterler altında olu turup ikili kar ıla tırmalar yöntemiyle en uygun alternatifin seçimini sunarak en son a amada AHP’ye yönelik yapılan ele tirilere değinmi ve bu yöntemin üstün yanlarını da açıklamı tır. AHP, çevre alanında yapılan çalı malara da ı ık tutmaktadır. Ramanathan(2001), Çevresel Etki Değerlendirme(ÇED) konusunda yaptığı uygulamada, Hindistan’ın geri kalmı bölgesinde faaliyet gösteren bir LPG geri dönü üm tesisinin değerlendirmesini, ÇED’in bir alt kolu olan SosyoWEkonomik Etki Değerlendirmesi için uygulamı tır. Sözü geçen projenin çevresel etkilerinin değerlendirildiği bu süreçte AHP yöntemiyle iskan, su kaynakları, sağlık ve ula ım gibi önemli tüm potansiyel etkilerin ve sosyal sonuçların önem derecelerini sözel olarak irdelemi tir. Kuruüzüm ve Atsan (2001), AHP konusunda yapılacak uygulamalara katkı olması amacıyla çalı malarında; AHP’nin kavramsal yapısı, aksiyomları ve hiyerar ik yapının kurulması/ayrı tırma üzerinde ağırlıkla durmu lardır. Pazarlama, toplam kalite yönetimi, kıyaslama(benchmarking), üretim ve personel değerlendirme gibi i letmeciliğin önemli fonksiyonlarında yapılan AHP çalı malarından örnekler vererek yöntemin çok daha hızlı sonuç vermesini sağlayan Expert Choice yazılım programı hakkında bilgi aktarmı lardır. Bahurmoz (2003), personel seçim problemi üzerine çalı mı ve yüksek öğrenim görmek için Suudi Arabistan’dan burslu olarak yurtdı ına gönderilecek 9 öğrencinin seçimi sürecinde Analitik Hiyerar i Prosesini uygulamı tır. Sayılabilen ve sayılamayan faktörleri bir arada sürece kattığı için AHP’yi 52 seçmi ; sayılabilen faktörler olarak dil testleri, not ortalaması, sınıfı, ödülleri ve akademik çalı ma sayılarını; sayılamayan faktörler olarak da ki ilik testleri, mülakatları, i deneyimleri ve niyet mektubu gibi birçok farklı değerlendirme türlerini hiyerar ik düzende yerine koyarak ikili kar ıla tırmalar yapmak yoluyla yönetime bir değerlendirme sıralaması sunmu tur. İnsan Kaynakları Yönetimi sürecinin fonksiyonlarından biri de i değerlendirmedir. Dağdeviren, Akay ve Kurt (2004), elektrik panosu üretimi yapan bir i letmenin i değerlendirme sürecini ele almı lar ve uygulamada AHP’yi kullanmı lardır. Türkiye Metal Sanayicileri Sendikası tarafından geli tirilmi olan i değerlendirme faktör ve alt faktörleri AHP ile ağırlıklandırılmı ve 1000 toplam puan varsayımıyla faktör ve alt faktör puanları AHP ağırlıklarına göre belirlenmi tir. Böylece etkili bir ücret yönetimi için bir i değerlendirme sistemi tasarlanmı tır. Rao (2004)’nun çalı ması, AHP’nin fabrika yerle imi alanında uygulanabilirliğinin bir göstergesidir. Rao, AHP yöntemiyle metal i lemeciliği yapan bir firmada yerle im planı çalı ması yapmı ve uygulanabilirliği kabul edilen 6 farklı yerle im planı alternatifini fabrika ko ullarında değerlendirmi tir. Ekonomik malzeme kullanımı, kalıp maliyeti, operasyonel maliyet, gerekli üretim oranı ve i doğruluğu gibi farklı kriterleri göz önüne alarak en uygun yerle im planı alternatiflerini sıralamı ve yorumlamı tır. AHP’nin tahmin problemlerinde de uygulanabildiği konusunda daha önceki uygulamalardan örnekler verilirken değinilmi ti. Buna bir örnek de Felek, Yuluğkural ve Aladağ (2005)’ın çalı masından verilebilir. Türkiye’deki 3 GSM irketinin pazar paylarını tahmin ettikleri bu çalı mada yazarlar, farklı değerlendirme kriterleri altında AHP ve AHP’den yola çıkılarak geli tirilmi olan Analitik Network Prosesi(ANP) yöntemini ele almı lar, çıkan sonuçları Hadamard Çarpımı yöntemiyle kıyaslayarak AHP ve ANP’nin performanslarını kar ıla tırmı lardır. Söz konusu çalı ma bu açıdan bakıldığında benzer karar verme yöntemlerinin kıyaslanabilirliğini göstermesi adına iyi bir örnektir. 53 Vaidya ve Kumar (2006), Analitik Hiyerar i Prosesi üzerine kapsamlı bir literatür taraması yapmı lardır. Çalı malarında AHP konu ba lığı altında Dünya genelinde yüksek itibara sahip akademik dergilerde yer alan ba lıca çalı malardan örnekler vermi lerdir. Yakla ık 150 örnek çalı manın yer aldığı bu makale ilgili çalı maların hangi alanlarda ve ne tip karar verme türlerinde uygulandığını göstermekte; ayrıca hangi farklı karar verme uygulamalarıyla entegre edildiklerini de gözler önüne sererek bu alanda çalı ma yapacak ara tırmacılara önemli bir kaynak olu turmaktadır. İstemi (2006) yayınlamı olduğu çalı masında personel seçiminin öneminin altını çizerek İnsan Kaynakları Yönetiminde personel seçiminin neden değerli olduğunu gözler önüne sermi tir. Uygulama kısmında bir hizmet i letmesinde çalı makta olan müfetti yardımcılarının seçimi için olması gereken kriterleri belirleyerek tıpkı ilk defa seçiliyormu gibi Analitik Hiyerar i Prosesi adımlarını uygulayarak yeniden seçim yapmı tır. Çıkan değerlendirme sırasını gerçek performans değerlendirme sonuçlarıyla kar ıla tırarak, AHP’nin ortaya çıkardığı personel seçim sonuçlarıyla bu ki ilerin 1 yıl çalı maları sonrasında elde edilen performansları arasında paralel bir ili kinin yakalandığı sonucuna varmı tır. İnsan Kaynakları alanının personel seçimi fonksiyonu için yapılan bir ba ka çalı mada ise (Akyıldız, 2006) bir bankaya i ba vurusunda bulunan 568 aday, AHP yöntemi ile değerlendirilerek belirlenen değerlendirme kriterleri altında sıralanmı ve gerçek sıralamalar ile tutarlı sonuçların olu tuğu gözlenmi tir. Tekindal ve Erümit (2007) seçim problemini bir okulun yüksek lisans programlarına ba vuran öğrencilerin değerlendirmesi alanında çözmeye çalı mı lar, uygulama olarak mevcut durumun yanı sıra AHP ve Bulanık AHP yöntemlerinden yararlanmı lardır. Daha sonra çe itli korelasyon analizleri uygulayarak uygulanan yöntemlerin kar ıla tırmalarını, yorumlamalarını ve değerlendirmelerini yapmı lardır Sonuç olarak AHP ve Bulanık AHP sonuçlarındaki benzerliklerin önemli düzeyde olduğu ortaya çıkarılmı tır. Yılmaz (2008) da benzer bir çalı mayı Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü’nde yüksek lisans öğrenimine ba vuracak aday öğrencilerin seçimi probleminde gerçekle tirmi tir. Uygulama a amasında AHP, TOPSIS ve 54 Ağırlıklı Çarpım yöntemlerini kullanmı ve en az sapmayı veren yöntemin AHP olduğunu savunmu tur. Palaz ve Kovancı (2008), Türk Deniz Kuvvetleri için çok önemli bir yere sahip olan denizaltı seçimi problemini çalı ma konusu olarak ele almı ve proje seçim yöntemlerinden Analitik Hiyerar i Prosesini uygulamı lardır. Kriterler 5 ki ilik bir uzman heyet tarafından belirlenmi ve 4 farklı denizaltı tipi bu kriterler ı ığında değerlendirilerek yüzde önem dereceleri belirlenmi tir. Bu çalı ma sonucunda yönetim kademesine mevcut denizaltıların seçimine tesir edecek faktörlerin AHP ile değerlendirmeleri yapılarak fikir verilmi ve denizaltı kuvvet yapısının te kil edilmesi için olu turulacak ağırlıklı hedef programlama için göreli öncelik katsayıları belirlenmi tir. AHP ile ilgili benzer bir çalı ma da Gencer, Aydoğan ve Aytürk (2008) tarafından Türk Silahlı Kuvvetleri envanterinde bulundurulacak hafif makineli tüfek seçimi problemine çözüm bulma amaçlı olarak yapılmı tır. Nicel ve nitel verilerin bir arada uygulandığı bu AHP çalı masının sonucunda belirlenen kriterlere göre en iyi hafif makineli tüfeğin seçimi yapılmı tır. Sambasivan ve Fei (2008), Çevre Yönetim Sistemi ile ilgili bir kalite belgelendirme süreci olan ISO 14001’in Malezya’daki bir elektrikWelektronik firmasında uygulanabilirliğini AHP yöntemi ile test etmi ler ve sonuçları payla mı lardır. Adıgüzel (2009), bir i letmenin ArWGe bölümünde istihdamı yeni mezunlardan dü ünülen 2 mühendis kadrosu için 5 ki ilik bir örnek aday grubundan en iyi 2 adayın seçimini AHP ile uygulayarak yaratıcılık, yetenek, bilgi, ki ilik ve mülakat performansı kriterleri altında belirlemi ve personel seçimi konusunda örnek bir çalı ma gerçekle tirmi tir. Aynı ekilde Yılmaz (2010) da benzer bir personel seçimi uygulamasını lider bir kütüphane müdürünün seçimi problemine uygulayarak AHP yöntemi ile, belirlenmi olan vasıflar altındaki 3 aday arasından en uygun adayın seçimini gerçekle tirmi tir. 55 3.2. TOPSIS 3.2.1. TOPSIS Hakkında Genel Bilgi TOPSIS (the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) tekniği ELECTRE yöntemine alternatif olarak Hwang ve Yoon (1980) tarafından olu turulmu tur. Daha sonraları bu dü ünce Zeleny (1982) ve Hall (1989) tarafından da uygulanmı ve Yoon ve Hwang (1987), Lai ve Liu (1993) tarafından geli tirilmi tir (Ötkür, 2008). Yöntemin temel konsepti alternatiflerin geometrik anlamda pozitif ideal çözüme en az uzaklıkta ve negatif ideal çözüme en fazla uzaklıkta olması esasına dayanmaktadır (Triantaphyllou vd., 1998). İdeal çözüm, tüm kriterler sağlandıktan sonra tercih edilen alternatiflerin bu kriterleri olması gereken yani ideal seviyelerde yerine getirmesidir. Eğer ideal çözüm uygulanamaz ya da ula ılamaz olursa, o zaman ideal çözüme en yakın noktanın seçilmesi gerekmektedir (Özgüven, 2011). 3.2.2. TOPSIS’in Uygulama Adımları TOPSIS uygulaması sırasıyla a ağıdaki u adımlara uyularak gerçekle tirilir (Triantaphyllou vd., 1998; Shanian ve Savadogo, 2006; Akman, Karakoç ve 2atır, 2009): 1. Karar matrisinin olu turulması 2. Karar matrisinin normalle tirilmesi 3. Ağırlıklı normalize karar matrisinin olu turulması 4. Pozitif ve negatif ideal çözümlerin olu turulması 5. Ayırım ölçülerinin hesaplanması 6. İdeal çözüme göreli yakınlığın hesaplanması 7. Önem sıralamasının yapılması 56 3.2.2.1. Karar Matrisinin Olu9turulması TOPSIS yönteminin ilk adımı karar matrisinin olu turulmasıdır. A ağıdaki örnek matris M alternatif ve N kriterli bir karar matrisinin gösterimidir. Bu durumda xij; j. kriter açısından i. alternatifin ölçümlendirilerek değerlendirilmesi anlamına gelmektedir. TOPSIS’in bundan sonraki adımları söz konusu matris üzerinden gerçekle tirileceği için karar matrisinin anla ılması ve doğru bir biçimde olu turulması son derece önemlidir. x x) Q . D= . Q . xS x ) x)) x L x)L … … xS) xSL … x R x)R . Q . Q . xSR 3.2.2.2. Karar Matrisinin Normalle9tirilmesi Karar matrisinin olu turulmasından sonraki adım, karar matrisinin normalle tirilmesidir. Bu adımda farklı ölçeklerdeki değerlendirmelerin aynı ölçeğe getirilerek kar ıla tırılabilmeleri olanaklı hale getirilir. A ağıdaki denklemde gösterildiği gibi, karar matrisindeki puanların kareleri toplamının karekökleri alınarak matrisin normalle tirilmesi sağlanır. T = UVW Y X∑Z V[\ UVW r r) Q . R= . Q . rS , = 1,2, … , r) r)) … … rS) … rR r)R . Q . Q . rSR / = 1,2, … , ] 57 3.2.2.3. Ağırlıklı Normalize Karar Matrisinin Olu9turulması Bu adımda normalle tirilmi karar matrisinin her bir elemanı (rij) ilgili kriterin ağırlığı (wj) ile a ağıdaki matris gösteriminde olduğu gibi çarpılır. w r w r) Q . V= . Q . w rS w) r ) w) r)) wL r L wL r)L … … w) rS) wL rSL … wR r R wR r)R . Q . Q . wR rSR 3.2.2.4. Pozitif ve Negatif İdeal Çözümlerin Olu9turulması Bir önceki adımda ağırlıklandırılmı olan normalize matrisin her bir kolonundaki en yüksek ve en dü ük değerler belirlenir. ∗ O = abmax c d / e fg, bmin c d / e f′! = abmin c d / e fg, bmax c d / e f′! = 1,2,3, … , = 1,2,3, … , Burada J fayda kriteri için, J’ ise maliyet kriteri için belirtilmektedir. Fayda kriteri için karar vericinin alternatifler arasındaki en yüksek değere sahip olması gerekmektedir. Buna kar ın maliyet kriterinde karar vericinin alternatifler arasındaki en dü ük değere sahip olması gerekmektedir. Bu durumda ∗ alternatifler arasındaki en çok tercih edilen alternatifi, O ise alternatifler arasındaki en az tercih edilen alternatifi göstermektedir. 3.2.2.5. Ayırım Ölçülerinin Hesaplanması TOPSIS tekniğinde her bir alternatife ili kin değerlendirme kriter değerinin Pozitif İdeal (A*) Çözüm Setinden ve Negatif İdeal (AW) Çözüm Setinden sapmalarının bulunabilmesi için Euclidian Uzaklık Yakla ımından faydalanılmaktadır. Buradan elde edilen karar noktalarına ili kin sapma değerleri ise İdeal Ayırım (Si*) ve Negatif İdeal Ayırım (SiW) Ölçüsü olarak adlandırılmaktadır. Burada hesaplanacak (Si*) ve (SiW) sayısı ise, alternatif sayısı kadar olacaktır (Yılmaz 1999). 58 j∗ = X jO = X c − c ∗ !) c − c k !) = 1,2,3, … , = 1,2,3, … , 3.2.2.6. İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması İdeal Ayırım(j ∗ ! ve Negatif İdeal Ayırım(j O ! değerlerinden hareketle her bir alternatif için ideal çözüme yakınlığın değeri a ağıdaki formül ile bulunur. H∗ = jİO ; jİ∗ + jİO 0 ≤ H∗ ≤ 1 Formülden de anla ılacağı gibi negatif ideal çözümden uzaklık değeri arttıkça ideal çözüme yakınlık değeri artmaktadır. İdeal çözümden uzaklık değerinin 0’a yakla ması durumunda ideal çözüme yakınlık değeri de 1’e yakla maktadır (Yılmaz, 2008). Bu durumda ilgili alternatifin İdeal Ayırım(j ∗ ! değerinin yükselmesi ideal çözüme yakınlığının da azalması anlamına gelmektedir. Aynı ekilde Negatif İdeal Ayırım(j O ! değerinin yüksek çıkması ideal çözüme yakınlığın da artacağı anlamına gelmektedir. 3.2.2.7. Önem Sıralamasının Yapılması TOPSIS yönteminin son a aması, her bir alternatif için olu turulmu olan H ∗ değerleri baz alınarak yapılan sıralama i lemidir. Buna göre, alternatifler arasında ideal çözüme en kısa uzaklıkta bulunan alternatifin, diğer bir ifadeyle en büyük H ∗ değerine sahip olan alternatifin, en iyi alternatif olduğu sonucuna varılmasıdır. H ∗ değerlerinin büyükten küçüğe sıralanması ile alternatiflerin öncelik sıralamasının yapılması sağlanmı olur. 3.2.3. TOPSIS’e Getirilen Ele9tiriler Yapılan incelemeler neticesinde TOPSIS hakkında u ele tirilere yer verilebilir (Yılmaz, 2008; Özkan, 2007; Yılmaz 1999): TOPSIS yönteminin içeriği yalın, güvenilirliği yüksektir. 59 Hesaplama yeteneği güçlüdür. Alternatiflerin değerlendirilmesi basit bir matematiksel formdadır. En iyiyi ifade eden ideal ve en kötüyü ifade eden ideal kar ıtı durumlar bir arada dikkate alındığından alternatiflerin ideal durumlara göre kar ıla tırılması yapılır. Alternatifler çözüm a amasında kendi değerlerini alırlar. Böylece farklı ölçekler ve farklı bilgi tipleri çözüme dahil edilebilir. Kriterlerin normalle tirilerek ağırlıklandırılması ile normalle tirilmi bir ölçü birimi olu turulur. 3.2.4. Literatürde Yapılmı9 TOPSIS Uygulamaları A ağıda, Türkiye ve Dünya’da yapılmı TOPSIS uygulama örneklerine yer verilmi tir. Görüleceği üzere, TOPSIS de AHP gibi farklı sektörlerde ve çe itli karar verme uygulamalarında çözüm için yol gösterici olmakta ve literatürde kabul görmektedir. Deng, Yeh ve Willis (2000) çalı malarında TOPSIS yöntemi ile firmalar arası finansal kar ıla tırma problemini ele almı lardır. TOPSIS’in önemine değinen yazarlar uygulama a amasında Çin’de tekstil endüstrisinde faaliyet gösteren 7 farklı firmayı kârlılık, verimlilik, pazar pozisyonu ve borç oranı olmak üzere 4 ana finansal kriter altında değerlendirerek sıralamı lardır. Yurdakul ve İpek (2005), TOPSIS yöntemini malzeme ta ıma sistemlerinin seçimi üzerine yaptıkları çalı maları dahilinde uygulamaya almı lardır. Piyasada çok farklı tipte ve modelde malzeme ta ıma sistemlerinin olmasından hareketle seçim sürecinin zorluğundan yola çıkmı lar ve bu alanda ya anan problemlere ı ık tutması açısından bir karar destek sistemi tasarlamı lardır. AHP ile birlikte TOPSIS yöntemini bu karar destek sistemine entegre etmi ler ve ta ıyıcı bant, forklift ve AGV gibi farklı malzeme ta ıma sistemlerinin seçimi için karar verme algoritması sunmu lardır. TOPSIS için dü ünüldüğünde bu çalı ma, yöntemin diğer karar verme ve karar destek süreçleriyle kolaylıkla entegre edilebilmesi açısından önem ta ımaktadır. 60 Shanian ve Savadogo (2006) TOPSIS yönteminden güç kaynakları üzerine yaptıkları çalı malarında yararlanmı lardır. Polimer elektrolit yakıt pillerinde metalik çift kutuplu plaka malzemelerinin seçimi sürecinde; 12 farklı malzeme türünü özdirenç, malzeme fiyatı, korozyon oranı, hidrojen geçirgenliği gibi 11 farklı kriter dahilinde değerlendirmi ve sıralamı lardır. Özkan (2007), personel seçim probleminin çözümü için literatürde çok sık yer verilen AHP, ELECTRE ve TOPSIS yöntemlerini uygulamı ve değerlendirmi tir. Çalı masının örnek uygulama kısmında Manisa’da bulunan bir i letmenin ARWGE Mühendisliği pozisyonuna ba vuran 6 adaydan birinin seçimi için bu 3 yöntemden yararlanmı tır. Çalı manın sonucunda 6 aday arasından gerçekte seçilen adayın AHP ve TOPSIS yöntemleri sonucunda ilk sırada yer alan adayla aynı ki i olduğu göz önüne serilmi tir. Çalı manın güçlü yönü personel seçiminde bu yöntemlerin uygulanabilir olduğunu göstermesi ve birbirlerine göre üstünlüklerini ölçebilmesidir. Geli tirilmesi gereken yanı ise, gerçekte seçilen adayların doğru aday olup olmadığını kesin olarak belirledikten sonra bu adayların performans değerlendirme sonuçlarına göre yöntemlerin etkililiğini ölçebilmektir. TOPSIS yönteminin sık kullanılmasının sebeplerinden bir tanesi de çok farklı alanlardaki çok kriterli karar problemlerinde karar vericiye destek olabilmesindendir. Buna örnek olarak Wang ve Chang (2007)’ın TOPSIS yöntemini uygulayarak karar problemini çözdükleri çalı maları gösterilebilir. Yazarlar bu çalı mada Tayvan Hava Kuvvetleri Akademisi’nde kullanılacak eğitim uçağının seçimi için 15 farklı değerlendiriciyi modele dahil ederek 16 farklı değerlendirme kriteri altında çalı mı lardır. Bulanık TOPSIS yöntemi ile 7 farklı aday uçaktan belirli kriterler altında en uygun olanını seçmi lerdir. Ötkür (2008)’ün çalı ması, TOPSIS’in tedarikçi bütünle mesi süreci ile ilgili olması açısından farklı bir uygulama niteliğindedir. Bu çalı mada Hyundai Türkiye Fabrikası’nda yerli tedarikçi geli tirme kapsamında, firmanın temel tedarikçileri arasında yapılan anket sonucuna göre TOPSIS modellemesi yapılmı ve 40 firma, literatürden de yararlanılarak olu turulan karar kriterleri arasından değerlendirilerek en iyi bütünle ik firmalar sıralanmı tır. 61 Ustasüleyman (2009), bankaların hizmet kalitesinin belirlenmesinde TOPSIS’ten yararlanmı tır. İlk a amada bankalarda hizmet kalitesi kriterlerini (fiziksel özellikler, güvenilirlik, güven, empati) belirlemi ve kriter ağırlıklarını AHP ile ölçmü tür. İkinci a amada ise ağırlıklandırılan bu kriterlere göre 3 bankanın hizmet performansını değerlendirmek için 5’li Likert Ölçeğine göre bankaların mü terilerine anket uygulanmı tır. Anket sonuçları, kriter ağırlıkları da dikkate alınarak karar matrisi haline getirilmi altında öncelikli ve 3 bankanın bu kriterler ekilde sıralanması sağlanmı tır. Benzer bir çalı ma olarak Perçin ve Kovancı (2009)’nın lojistik hizmetlerine dı kaynak kullanımı(3PL) alanında gerçekle tirmi olduğu çalı ması gösterilebilir. Bir otomotiv yan sanayi firmasının lojistik tedarikçisi seçimi sürecinde, öncelikle AHP ile kriterler belirlenmi , ardından belirlenen kriterler altında farklı tedarikçi alternatiflerinin önem sıralaması TOPSIS ile yapılmı tır. AHPWTOPSIS çift fazlı metodolojisi ile çe itli karar verme süreçlerinin daha hassas, basit ve uygun bir ekilde gerçekle tirileceği savunulmu tur. Sadeghzadeh ve Salehi (2011) TOPSIS’i enerji sektöründe uygulamı lardır. Hidrojen kaynaklı yakıt pillerinin otomotiv sektöründe farklı durumlar altında çe itli teknolojilerini değerlendirmi ledir. Yakıt pili teknolojilerinin geli tirilmesi için belirlenen alternatif durumların önem sıralamasını olu turmu lardır. Akyüz, Bozdoğan ve Hantekin (2011) finans alanında TOPSIS yöntemini uygulamı lardır. İMKB’de i lem gören bir anonim irketinin 10 yıllık finansal performansını likidite oranları, finansal yapı oranları, faaliyet oranları ve kârlılık oranları bazında değerlendirilerek karar matrisleri olu turulmu ve ilgili firmanın 10 yıla ait performans sıralaması ortaya çıkarılmı tır. Çonkar, Elita ve Atar (2011) da TOPSIS yöntemi ile İMKB’de yer alan firmaların finansal performansını ölçerek derecelendirme kurulu larınca belirlenen kurumsal yönetim notu ile kar ıla tırarak TOPSIS’in gerçek değerlere göre analizini yapmı lardır. 62 4. BÖLÜM AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE PERSONEL SEÇİMİ UYGULAMASI VE SONUÇLARIN KAR ILA TIRILMASI Bu bölümde AHP ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak otomotiv sektöründe yan sanayi olarak faaliyet gösteren bir üretim i letmesinin üretim sorumlusu pozisyonunun i e alım sürecinde örnek uygulama çalı ması yapılmı ve performans değerlendirme puanları ile yöntemlerin etkililiği ölçümlendirilerek sonuçların kar ıla tırılması gerçekle tirilmi tir. 4.1. ÇALI MANIN AMACI VE UYGULAMA YÖNTEMİ Bu çalı mada İnsan Kaynakları Yönetiminin en önemli fonksiyonlarından biri olan i e alım süreci üzerinde durulmu tur. Çalı manın amacı, ÇKKV yöntemlerinden olan AHP ve TOPSIS yöntemlerinin personel seçiminde uygulanabilirliğini ortaya koymak ve hangi yöntemin daha etkili sonuç verdiğini gözlemlemektir. Bu çalı ma, otomotiv sektöründe sızdırmazlık profili üretimi ve satı ı alanında yan sanayi olarak faaliyet gösteren bir üretim i letmesinde gerçekle tirilmi tir. Firmada üretim sorumlusu pozisyonunda görü ülen ve son 1 yıl içinde i e alınan 6 aday, belirlenen seçim kriterleri doğrultusunda AHP ve TOPSIS yöntemleri ile değerlendirilmi tutulmu tur. Son değerlendirilmi kısımda ise, ve sonucunda önem sıralamalarına tabi adayların dönem sonu performansları ve hangi yöntemin daha dü ük sapma gösterdiği, ba ka bir ifadeyle hangi yöntemin daha etkili sonuç verdiği ara tırılmı tır. Personelin seçilmesi ve değerlendirilmesi sürecinde özgeçmi ler incelenmi ve her adayla birden fazla mülakat yapılmı tır. AHP ve TOPSIS verilerinin olu turulması a amasında ise tüm karar vericiler arasında fikir birliği sağlanmı tır. Bu çalı mayı literatürdeki diğer çalı malardan ayıran en güçlü taraf, uygulamanın otomotiv yan sanayinde üretim sorumlusu pozisyonunda çalı an 63 ki iler üzerinde gerçekle tirilerek iki yöntemin etkililiğinin bu ki ilerin performans değerlendirme sonuçlarıyla kar ıla tırılarak olu turulmu olmasıdır. 4.2. FİRMA HAKKINDA GENEL BİLGİ Uygulama çalı ması, Düzce’de faaliyet gösteren bir otomotiv yan sanayi firmasının üretim i letmesinde gerçekle tirilmi tir. Türkiye’nin en büyük otomotiv yan sanayi kurulu larından olan firma, Mayıs 2012 itibariyle Dünya genelinde yakla ık 4600 çalı ana sahiptir. Bugün 5 kıtada yakla ık 45 otomobil ana sanayi fabrikasına sızdırmazlık profili tedarik etmekte ve Dünya’da bu alanda faaliyet gösteren en büyük 11 firma arasında yer almaktadır. Firma 1978 yılında Düzce’de kurulmu olup; Bursa, Manisa, Güney Afrika, Bulgaristan ve Çin’de de üretim faaliyetine devam etmektedir. Son yıllarda yeni fabrikaların faaliyete geçmesiyle, tüm dünyada sızdırmazlık profili alanında sektördeki önemini daha da artırmayı hedeflemektedir. Geli tirici ve tedarikçi firma olarak birçok projeye imza atmasının yanı sıra Dünya’daki ve Türkiye’deki otomotiv ana sanayi firmalarının tüm ihtiyaçlarına cevap verebilmektedir. Bugüne kadar pek çok ba arıya imza atan firma, General Motors’un her yıl dünya çapındaki binlerce tedarikçisi arasından belirli kriterlere göre verdiği “World Wide Supplier of the Year” ödülünü sektördeki tedarikçiler arasında 9. kez almaya hak kazanmı tır. 2010 yılında Volkswagen Grubu’nun, dünya çapında binlerce tedarikçisi arasından sadece 17 tedarikçisini ödüllendirdiği ‘Volkswagen Grup Ödülü’ne, son olarak da kariyer.net tarafından “İnsana Saygı Ödülü”ne layık görülmü tür. Bundan sonraki süreçte yurt içinde ve uluslararası arenadaki ba arılarını daha da artırmayı hedeflemektedir. Firmanın vizyonu; Kalitesi, hizmeti, teknolojisi ve fiyatı ile otomotiv sektöründe sızdırmazlık profil sistemlerinin lider tedarikçisi ve i ortağı olmaktır. 64 Firmanın misyonu; Mü teri memnuniyetini sağlamaya devam etmek ve ekonomik hedeflerin ba arılmasını, fiziki ve toplumsal çevreye saygı gösterilmesini ve sanayi ile toplumda çevreci geli melere öncülük edilmesini, kabul görmü kurumsal sosyal sorumluluk standartları ile uyumun ve çalı anlar ile payda ların ihtiyaçlarına duyarlılık gösterilerek, sürdürülebilir i modeli ve i letme ilkelerinin olu turulmasını sağlamaktır. Firmanın değerleri; Her zaman en önemli önceliği olan mü terilerinin ihtiyaçlarını kar ılamak için mü terileri, tedarikçileri ve diğer i ortakları ile dürüst, adil ve yasal bir tutum içerinde i yapmak, Çalı anlarının adil ve piyasa artlarına uygun ücretlendirilmesini, onların imkan ve sorumluluklarını anlamasını, motive edici ve destekleyici sosyal bir kültürde çalı malarını, sağlıklı ve güvenli bir ortamda i yapmalarını sağlamak, Çalı anlarının, ailelerinin ve toplumun geli imine ve ba arısına katkı sağlamak, Çevreye saygılı olmak, çevre ile ilgili standart ve kurallara uymak, iyi bir yurtta ve toplumun faydalı bir üyesi olarak, enerji tüketimini ve karbondioksit emisyonlarını azaltmak, Tüm payda larının yararına yaptıklarında sürekli geli im için çabalamaktır. Sızdırmazlık profili adı altında firma bünyesinde kaput profili, ön cam profili, sıyırıcı profiller, cam kanal profilleri, kapı profilleri ve bagaj profilleri üretilmektedir. Üretim süreci genel itibariyle hamur hazırlama, ekstrüzyon ve finisyon bölümlerinden olu maktadır. Üretimin ilk a aması hamur hazırlama i lemleridir. Hammaddelerin i lendiği hamur hazırlama i lemleri tam otomasyonu sağlanmı hamur hazırlama makineleri ile gerçekle tirilir. Her mü teri için hazırlanmı olan reçeteler, çe itli 65 kimyasal malzemeler tarafından olu turulmaktadır. Hammadde ve yardımcı malzemelerin tartımları ile ba layan hamur hazırlama i lemleri; sırasıyla kauçuk kesme, mikser, süzme ve silindir operasyonlarıyla devam eder. Sonrasında hamur olarak hazırlanan karı ımlar soğuk hava depolarında stoklanmaktadır. Hamur üretim bölümünden gelen hamurlar ekstrüzyon hatlarında i lem görerek finisyon i lemlerine hazır hale getirilir. Bu hatlar tuz banyoları, kum banyosu, PVC hattı, çelik hattı ve ok tünellerinden olu maktadır. Ekstrüzyon i lemleri biten yarı mamüller, projeye göre ilgili finisyon hücresine ya da diğer lokasyonlara yönlendirilir. Finisyon üretim bölümü, üretim sürecinin son a amasıdır. Ekstrüzyon hatlarından çıkan yarı mamüller, son i lemlerini görmek üzere finisyon bölümlerine yönlendirilirler. Finisyon operasyonları yüksek teknoloji ile üretim yapan finisyon makineleri ve üstün el becerilerine sahip deneyimli operatörlerin ortak çalı ması ile gerçekle tirilir. Finisyon bölümünde genel olarak net boy kesme, bo altma, enjeksiyon kaynak, çapak alma, zımparalama, floklama, silikonlama ve ambalajlama operasyonları yapılır. 4.3. AHP YÖNTEMİYLE PERSONEL SEÇİMİ UYGULAMASI Uygulamanın ilk a amasında adayların değerlendirilip sıralanması AHP yöntemiyle yapılmı tır. Üretim Sorumlusu pozisyonunda son 1 yıl içinde i e alınan 6 mühendis belirlenerek AHP ile seçim süreci tekrarlanmı tır. İlk a amada seçim kriterleri ve alternatifler hiyerar ik yapıya oturtulmu , sonrasında AHP’nin adımları bu sürece uyarlanmı tır. Sürecin tasarlanması ve çözüm a amasında İK ve ilgili bölüm yetkilileri ile ortak çalı ılmı tır. 4.3.1. Hiyerar9ik Yapının Olu9turulması Firmada i e alım süreci Üretim Sorumlusu pozisyonunda ana hatlarıyla 4 a amadan olu tuğu için hiyerar inin tasarlanması noktasında bu a amalara paralellik olu turulması hedeflenmi tir. Firmanın i e alım sürecindeki bu a amalar sırasıyla; 66 Ön Değerlendirme Süreci: Bu süreçte gelen ba vurular özgeçmi ve ba vuru formları üzerinden değerlendirilmi tir. Bu değerlendirme a amasında adayın mezun olduğu bölüm, ya adığı çevreden dolayı lokasyona uyum sağlayıp sağlayamayacağı, pozisyon için gerekli olan bilgisayar bilgisi ve yabancı dil bilgisi incelenmi tir. Ön değerlendirmenin yapıldığı örnek bir ba vuru formu EkW 1’de mevcuttur. İK Mülakatı: Ön değerlendirme sürecinden ba arıyla geçen adaylar İnsan Kaynakları (İK) mülakatına davet edilirler. İK mülakatında adayın ilgili i deneyimi, kurum kültürüne uyum sağlayıp sağlayamayacağı, yetkinlikleri (öğrenme ve geli me isteği, ekip liderliği, ileti imi, planlama ve organizasyon becerisi ve strese dayanıklılığı), pozisyonun gereği olan vardiyalı çalı ma düzenine yatkınlığı ve ücret beklentisinin pozisyon için belirlenen ücret skalasına göre durumu incelenmi tir. Teknik Değerlendirme: İK mülakatı sonucunda olumlu değerlendirilen adaylar bölüm yöneticisine yönlendirilirler. Bölüm yöneticisi, adayın niteliklerinin pozisyonun teknik gereklilikleriyle uyumunu ölçer ve görü me sonu değerlendirmesini İK bölümüyle payla ır. Seçilen adaylar, 1 yıl önceden i e kabul edilmi olan adaylar oldukları için İK mülakatından geçip teknik yönden bölüm yöneticisi tarafından da değerlendirilmi lerdir. Referans Kontrolü: İlk 3 a amayı ba arıyla geçen adayların, son a amada referans kontrolleri gerçekle tirilmi tir. Aday hakkında bilgi verebilecek en az 2 ki inin adayın profesyonel çevresinden olmasına özen gösterilmi tir. 2ekil 4.1.’de seçim süreci için tasarlanan hiyerar ik yapı mevcuttur. 67 ekil 4.1. En Uygun Üretim Sorumlusu Seçiminin Hiyerar ik Yapısı 68 4.3.2. İkili Kar9ıla9tırmaların Yapılması, Önem Derecelerinin Belirlenmesi ve Tutarlılık Analizlerinin Yapılması Seçim a amasının hiyerar i eklinde tasarlanmasından sonra, ana kriterlerin ve alt kriterlerin bu hiyerar iye göre birbirleriyle ikili olarak kar ıla tırılması gerekmektedir. Böylece her bir ana ve alt kriterin yüzde önem dereceleri belirlenmi olacaktır. Sonrasında her bir kriter için tüm adaylar birbirleriyle ikili olarak kar ıla tırılacak ve adaylar arasından firma kriterlerine en uygun adaylar(alternatifler) sıralanmı olacaktır. Ağırlıkların belirlenmesinde birden fazla karar vericiye ihtiyaç duyulduğundan ikili kar ıla tırma matrislerinin geometrik ortalamaları alınmı ve tüm karar vericilerle fikir birliğine varılmı tır. Hiyerar inin olu turulması ve ikili kar ıla tırmaların yapılması ile ba layan ve en iyi alternatifin belirlenmesi ile sona eren AHP’nin uygulama adımları, Expert Choice programı tarafından çözdürülmü tür. A ağıda her bir ikili kar ıla tırma matrisi için Expert Choice tarafından elde edilen tutarlılık oranları ve önem dereceleri de ayrıca gösterilmi tir. 4.3.2.1. Ana Kriterlerin Kar9ıla9tırılması En uygun üretim sorumlusu probleminin hiyerar i yapısına göre ana kriterler sırasıyla “Ön Değerlendirme Süreci”, “İK Mülakatı”, “Teknik Değerlendirme” ve “Referans Kontrolü” a amalarıdır. Tablo 4.1.’de ana kriterlerin ikili kar ıla tırma matrisi mevcuttur. 69 Ön Değerlendirme Süreci İK Mülakatı Teknik Değerlendirme Referans Kontrolü 1 1/5 1/5 5 İK Mülakatı 5 1 1 7 Teknik Değerlendirme 5 1 1 7 Referans Kontrolü 1/5 1/7 1/7 1 Ön Değerlendirme Süreci Tablo 4.1. Ana Kriterlerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.1’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %8 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre İK Mülakatı %41.7, Teknik Değerlendirme %41.7, Ön Değerlendirme Süreci %12.2 ve Referans Kontrolü %4.5’lik önem derecesine sahiptir. 4.3.2.2. Alt Kriterlerin Kar9ıla9tırılması Bu bölümde 2ekil 4.1’deki hiyerar iden hareketle her bir ana kriter için, o ana kritere ait olan alt kriterlerin ikili kar ıla tırma matrisleri olu turulmu tur. Tablo 4.2’de “Ön Değerlendirme Süreci” ana kriterine bağlı olan alt kriterlerin ikili kar ıla tırma matrisi mevcuttur. 70 Mezun Olunan Bölüm Lokasyona Uyum Bilgisayar Bilgisi Yabancı Dil Bilgisi Mezun Olunan Bölüm 1 1/6 5 2 Lokasyona Uyum 6 1 8 5 Bilgisayar Bilgisi 1/5 1/8 1 1/5 Yabancı Dil Bilgisi 1/2 1/5 5 1 Tablo 4.2. Ön Değerlendirme Sürecine Ait Alt Kriterlerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.2’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %8 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre Lokasyona Uyum %64.2, Mezun Olunan Bölüm %18.1, Yabancı Dil Bilgisi %13.4 ve Bilgisayar Bilgisi %4.4’lük önem derecesine sahiptir. Tablo 4.3’de “İK Mülakatı” ana kriterine bağlı olan alt kriterlerin ikili kar ıla tırma matrisi mevcuttur. 71 İ9 Deneyimi Kurum Kültürüne Uyum Yetkinlikler Vardiyalı Çalı9maya Yatkınlık Ücret Beklentisi İ9 Deneyimi 1 1/4 1/7 1/4 4 Kurum Kültürüne Uyum 4 1 2 1 5 Yetkinlikler 7 1/2 1 2 5 Vardiyalı Çalı9maya Yatkınlık 4 1 1/2 1 4 Ücret Beklentisi 1/4 1/5 1/5 1/4 1 Tablo 4.3. İK Mülakatına Ait Alt Kriterlerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.3’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %9 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre Kurum Kültürüne Uyum %31.9, Yetkinlikler %31.9, Vardiyalı Çalı maya Yatkınlık %23.9, İ Deneyimi %8 ve Ücret Beklentisi %4.2’lik önem derecesine sahiptir. Tablo 4.4’de “İK Mülakatı” içerisinde değerlendirilen “Yetkinlikler” kriterine bağlı olan alt kriterlerin ikili kar ıla tırma matrisi mevcuttur. 72 Öğrenme ve Geli9me İsteği Ekip Liderliği İleti9im Öğrenme ve Geli9me İsteği 1 1/3 1/2 1 1/3 Ekip Liderliği 3 1 2 1 1 İleti9im 2 1/2 1 1 1 Planlama ve Organizasyon 1 1 1 1 1 Strese Dayanıklılk 3 1 1 1 1 Strese Planlama ve Organizasyon Dayanıklılık Tablo 4.4. Yetkinliklere Ait Alt Kriterlerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.4’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %4 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre Ekip Liderliği %27.2, Strese Dayanıklılık %23.6, Planlama ve Organizasyon %19.4, İleti im %18.8 ve Öğrenme ve Geli me İsteği %11’lik önem derecesine sahiptir. 4.3.2.3. Alternatiflerin Kar9ıla9tırılması Bu bölümde ise firmanın gizlilik ilkeleri gereği isimleri belirtilmeyen 6 aday, her bir kriter için ikili olarak kar ıla tırılmı ve söz konusu kriterler için önem sıralamasına konulmu tur. Tablo 4.5.’de 6 aday, mezun oldukları bölümler açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. 73 AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 7 2 1 1 3 AdayI2 1/7 1 1/7 1/7 1/7 1/7 AdayI3 1/2 7 1 1/2 1/2 1 AdayI4 1 7 2 1 1 3 AdayI5 1 7 2 1 1 3 AdayI6 1/3 7 1 1/3 1/3 1 Tablo 4.5. Mezun Olunan Bölüm Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.5’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %3 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW1, AdayW4 ve AdayW5 aynı bölüm mezunu olduklarından dolayı e it öneme sahip olmu lar ve %24.5’lik önem derecesi almı lardır. Bunun dı ında AdayW3 %12.9, AdayW6 %10.9 ve AdayW2 %2.7’lik önem derecesine sahiptir. Tablo 4.6.’da 6 aday, fabrikanın bulunduğu lokasyona uyum sağlayabilmeleri açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 1 9 9 9 9 AdayI2 1 1 9 9 9 9 AdayI3 1/9 1/9 1 1/4 1/3 1/2 AdayI4 1/9 1/9 4 1 2 3 AdayI5 1/9 1/9 3 1/2 1 1 AdayI6 1/9 1/9 2 1/3 1 1 Tablo 4.6. Lokasyona Uyum Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.6’daki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %5 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW1 ve AdayW2 %40.3, AdayW4 %7.8, AdayW5 %4.7, AdayW6 %4.1 ve AdayW3 %2.7’lik önem derecesine 74 sahiptir. AdayW1 ve AdayW2 için önem derecesinin yüksek ve birbirlerine e it çıkması, diğer adayların bu iki adaya oranla göreceli olarak çok daha uzak lokasyonlarda ikamet ediyor olmaları ve ilk 2 adayın fabrikanın bulunduğu ehirde ikamet ediyor olmaları sebebinden kaynaklanmaktadır. Tablo 4.7.’de 6 aday, bilgisayar bilgileri açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 3 3 1/3 4 3 AdayI2 1/3 1 1 1/4 1 1 AdayI3 1/3 1 1 1/4 3 1/2 AdayI4 3 4 4 1 5 3 AdayI5 1/4 1 1/3 1/5 1 1 AdayI6 1/3 1 2 1/3 1 1 Tablo 4.7. Bilgisayar Bilgisi Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.7’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %5 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW4 %40, AdayW1 %24.1, AdayW6 %10.6, AdayW3 %9.9, AdayW2 %8.5 ve AdayW5 %6.9’luk önem derecesine sahiptir. Tablo 4.8.’de 6 aday, yabancı dil bilgileri açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. Adayların tümü yabancı dil olarak İngilizce bildikleri için ve pozisyonun gereği olarak istenilen yabancı dil İngilizce olduğu için, kar ıla tırma bu dil seviyesi üzerinden yapılmı tır. 75 AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 5 4 5 3 1 AdayI2 1/5 1 1/2 1 1/2 1/6 AdayI3 1/4 2 1 2 2 1/5 AdayI4 1/5 1 1/2 1 1/2 1/6 AdayI5 1/3 2 1/2 2 1 1/6 AdayI6 1 6 5 6 6 1 Tablo 4.8. Yabancı Dil Bilgisi Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.8’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %2 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW6 %38.9, AdayW1 %31.3, AdayW3 %10.6, AdayW5 %8.5, AdayW2 %5.4 ve AdayW4 %5.4’lük önem derecesine sahiptir. Tablo 4.9.’da 6 aday, geçmi i deneyimleri açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 1 1 1/9 1 1 AdayI2 1 1 1 1/9 1 1 AdayI3 1 1 1 1/9 1 1 AdayI4 1/9 1/9 1/9 1 1 1 AdayI5 1 1 1 1 1 1 AdayI6 1 1 1 1 1 1 Tablo 4.9. İ Deneyimi Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.9’daki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %0 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW4 %64.4, diğer adaylar 76 %7.1’lik önem derecesine sahiptir. Sıralamanın bu ekilde çıkmasındaki en büyük etken AdayW4 dı ında kalan diğer tüm adayların yeni mezun adaylar olmasıdır. Tablo 4.10.’da 6 aday, kurum kültürüne uyumları açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 4 7 4 3 1 AdayI2 1/4 1 3 2 3 1/2 AdayI3 1/7 1/3 1 1/3 1/4 1/6 AdayI4 1/4 1/2 3 1 3 1/5 AdayI5 1/3 1/3 4 1/3 1 1/4 AdayI6 1 2 6 5 4 1 Tablo 4.10. Kurum Kültürüne Uyum Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.10’daki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %7 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW1 %33, AdayW6 %30.8, AdayW2 %14.5, AdayW4 %10.3, AdayW5 %7.7 ve AdayW3 %3.7’lik önem derecesine sahiptir. Tablo 4.11.’de 6 aday, öğrenme ve geli me isteği yetkinliği açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 3 5 2 1/2 1/4 AdayI2 1/3 1 3 2 1/3 1/4 AdayI3 1/5 1/3 1 1/4 1/6 1/7 AdayI4 1/2 1/2 4 1 1/2 1/5 AdayI5 2 3 6 2 1 1/3 AdayI6 4 4 7 5 3 1 Tablo 4.11. Öğrenme ve Geli me İsteği Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi 77 Tablo 4.11’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %5 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW6 %42.7, AdayW5 %20.7, AdayW1 %15.5, AdayW2 %9.3, AdayW4 %8.4 ve AdayW3 %3.4’lük önem derecesine sahiptir. Tablo 4.12.’de 6 aday, ekip liderliği yetkinliği açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 1 7 1/3 5 1/2 AdayI2 1 1 7 1/5 3 1/2 AdayI3 1/7 1/7 1 1/8 1/3 1/6 AdayI4 3 5 8 1 6 4 AdayI5 1/5 1/3 3 1/6 1 1/2 AdayI6 2 2 6 1/4 2 1 Tablo 4.12. Ekip Liderliği Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.12’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %7 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW4 %44.6, AdayW6 %17.9, AdayW1 %15.8, AdayW2 %13, AdayW5 %5.9 ve AdayW3 %2.7’lik önem derecesine sahiptir. Tablo 4.13.’de 6 aday, ileti im yetkinliği açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. 78 AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 2 5 2 2 1/2 AdayI2 1/2 1 2 1/2 1 1/2 AdayI3 1/5 1/2 1 1/4 1/5 1/6 AdayI4 1/2 2 4 1 2 1/2 AdayI5 1/2 1 5 1/2 1 1/2 AdayI6 2 2 6 2 2 1 Tablo 4.13. İleti im Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 5.13’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %3 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW6 %30.2, AdayW1 %23.3, AdayW4 %17.9, AdayW5 %13.2, AdayW2 %11.1 ve AdayW3 %4.3’lik önem derecesine sahiptir. Tablo 4.14.’de 6 aday, planlama ve organizasyon yetkinliği açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 2 4 1 2 1 AdayI2 1/2 1 5 1 2 1/3 AdayI3 1/4 1/5 1 1/5 1/3 1/5 AdayI4 1 1 5 1 4 3 AdayI5 1/2 1/2 3 1/4 1 1/2 AdayI6 1 3 5 1/3 2 1 Tablo 4.14. Planlama ve Organizasyon Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.14’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %7 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW4 %28.9, AdayW1 %21.3, 79 AdayW6 %21.3, AdayW2 %15.6, AdayW5 %8.9 ve AdayW3 %4’lük önem derecesine sahiptir. Tablo 4.15.’de 6 aday, strese dayanıklılık yetkinliği açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 1/3 4 1 2 1 AdayI2 3 1 4 2 2 1 AdayI3 1/4 1/4 1 1/3 1/5 1/3 AdayI4 1 1/2 3 1 3 1 AdayI5 1/2 1/2 5 1/3 1 1 AdayI6 1 1 3 1 1 1 Tablo 4.15. Strese Dayanıklılık Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.15’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %6 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW2 %28.5, AdayW4 %19.1, AdayW6 %17.2, AdayW1 %17.1, AdayW5 %13.2 ve AdayW3 %4.9’luk önem derecesine sahiptir. Tablo 4.16.’da 6 aday, vardiyalı çalı maya yatkınlıkları açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 1 1 1 1 1 AdayI2 1 1 1 1 1 1 AdayI3 1 1 1 1 1 1 AdayI4 1 1 1 1 1 1 AdayI5 1 1 1 1 1 1 AdayI6 1 1 1 1 1 1 Tablo 4.16. Vardiyalı Çalı maya Yatkınlık Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi 80 Tablo 4.16’daki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %0 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre tüm adaylar e it ve %16.7’lik önem derecesine sahip olmu lardır. Bunun sebebi, tüm adayların son 1 yıl içinde pozisyonun gereği ve ön ko ulu olan vardiyalı çalı ma düzenini kabul ederek i ba ı yapmı olan ki iler olmalarıdır. Tablo 4.17.’de 6 aday, ücret beklentileri açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 1/9 1/7 1/3 1/2 1/5 AdayI2 9 1 3 7 8 5 AdayI3 7 1/3 1 5 7 3 AdayI4 3 1/7 1/5 1 3 1/3 AdayI5 2 1/8 1/7 1/3 1 1/3 AdayI6 5 1/5 1/3 3 3 1 Tablo 4.17. Ücret Beklentisi Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.17’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %5 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW2 %47.1, AdayW3 %26.1, AdayW6 %12.6, AdayW4 %7.1, AdayW5 %4.2 ve AdayW1 %3’lük önem derecesine sahiptir. Tablo 4.18.’de 6 aday, İK mülakatından ba arıyla geçtikten sonra ilgili bölüm yöneticisi tarafından teknik yeterlilikleri kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. yönünden değerlendirilerek ikili 81 AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 2 2 1/2 2 1/5 AdayI2 1/2 1 2 1/3 1/3 1/8 AdayI3 1/2 1/2 1 1/3 1/2 1/8 AdayI4 2 3 3 1 3 1/2 AdayI5 1/2 3 2 1/3 1 1/3 AdayI6 5 8 8 2 3 1 Tablo 4.18. Teknik Değerlendirme Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.18’deki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %4 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna varılmı tır. İkili kar ıla tırmalar sonucuna göre AdayW6 %43.7, AdayW4 %21.6, AdayW1 %12.3, AdayW5 %10.9, AdayW2 %6.3 ve AdayW3 %5.2’lik önem derecesine sahiptir. Tablo 4.19.’da 6 aday, referans kontrolü a amasında elde edilen bilgiler açısından değerlendirilerek ikili kar ıla tırma matrisi olu turulmu tur. AdayI1 AdayI2 AdayI3 AdayI4 AdayI5 AdayI6 AdayI1 1 1 2 2 1 1 AdayI2 1 1 2 2 1 1 AdayI3 1/2 1/2 1 1 1/2 1/2 AdayI4 1/2 1/2 1 1 1/2 1/2 AdayI5 1 1 2 2 1 1 AdayI6 1 1 1 2 1 1 Tablo 4.19. Referans Kontrolü Açısından Alternatiflerin İkili Kar ıla tırma Matrisi Tablo 4.19’daki ikili kar ıla tırma matrisinin tutarlılık oranı %0 olarak ölçülmü ve bu değer %10’dan küçük olduğu için matrisin tutarlı olduğu sonucuna 82 varılmı tır. İkili kar ıla tırma sonucuna göre AdayW1, AdayW2, AdayW5 ve AdayW6 %20; AdayW3 ve AdayW4 %10’luk önem derecesine sahiptir. 4.3.3. Alternatiflerin Önem Sıralamasının Yapılması ve En İyi Alternatifin Belirlenmesi Verilerin Expert Choice programına girilmesi ve analizinin yapılmasının ardından, belirlenen kriterler altında adaylar arasından firmaya en uygun ki ilerin sıralanması a amasına geçilmi tir. Yapılan çözümlemeye göre Tablo 4.20’deki sıralama AHP yönteminin önerdiği önem sıralamasıdır. Buna göre AdayW6 %27.3’lik önem derecesi ile en yüksek önceliğe sahip üretim sorumlusu adayıdır. AdayW6’yı sırasıyla AdayW1, AdayW4, AdayW2, AdayW5 ve AdayW3 izlemektedir. Genel tutarlılık düzeyinin %6 çıkması ve bu değerin %10 sınırının altında olmasından ötürü bu sıralamanın tutarlılık açısından kabul edilebilir olduğunu söylemek mümkündür. SIRALAMA ALTERNATİFLER ÖNEM DERECELERİ 1 ADAYW6 %27.3 2 ADAYW1 %19.7 3 ADAYW4 %18.4 4 ADAYW2 %14.5 5 ADAYW5 %12.2 6 ADAYW3 %7.9 Tablo 4.20. AHP Yöntemine Göre Adayların Önem Dereceleri Bazında Sıralanması 4.4. TOPSIS YÖNTEMİYLE PERSONEL SEÇİMİ UYGULAMASI TOPSIS uygulamasında, kriterler ve alternatifler sabit tutulmak ko uluyla çözüm i lemi bu yöntem ile ele alınmı tır. TOPSIS’in bütün uygulama adımları Excel’de formülize edilerek çözülmü tür. AHP hiyerar isinde ele alınan yapı, TOPSIS’de 83 matris formatına uyarlanmı tır. Kriter ve alt kriterlerin önem dereceleri AHP yönteminde elde edilen önem dereceleridir. 4.4.1. Karar Matrisinin Olu9turulması Karar matrisleri açısından TOPSIS yönteminin AHP yönteminden farkı, TOPSIS yönteminde matrislerin ikili kar ıla tırma eklinde olmayıp puanlama veya değer atama eklinde olu turulmasıdır. En Uygun Üretim Sorumlusunun belirlenmesi ve adayların sıralanması amacıyla yöntemin ilk adımı olan karar matrisi Tablo 4.21’de olu turulmu tur. Matrisin olu turulma noktasında i e alım kararında rol oynayan İK yetkilileri ile grup kararı verilmi tir. “Yabancı Dil Bilgisi” sütunu adayların görü me öncesi girdikleri yabancı dil sınavı ve yabancı dil mülakatında gösterdikleri performans üzerinden değerlendirilmi ve puanlanmı tır. “İ geçmi lerindeki bir benzer pozisyonda Deneyimi” sütunu adayların çalı tıkları yıl esasına göre olu turulmu tur. Tüm adaylar son 1 yıl içinde firmada i ba ı yapmı olan ve dolayısıyla vardiyalı çalı ma ön ko uluna uyan ki iler oldukları için ”Vardiyalı Çalı maya Yatkınlık” sütunundaki bütün rakamlar e it değerler almı tır. Son olarak “Ücret Beklentisi” sütununda görü me sırasında adayların pozisyon için talep ettikleri ücret matrise yansıtılmı tır. Bunun dı ındaki bütün kriterlerle ilgili sütunlar öznel olarak belirlenen skala dahilinde puanlanarak tablonun olu turulması sağlanmı tır. 84 EN UYGUN ÜRETİM SORUMLUSU ADAYI İK MÜLAKATI ÖN DEĞERLENDİRME SÜRECİ YETKİNLİKLER Mezun Lokasyona Olunan Uyum Bölüm Bilgisayar Bilgisi Yabancı Dil Bilgisi İ9 Deneyimi Kurum Kültürüne Uyum Öğrenme ve Geli9me İsteği Ekip Liderliği İleti9im Planlama ve Organizasyon Strese Dayanıklılık Vardiyalı Çalı9maya Yatkınlık Ücret Beklentisi Teknik Değerlendirme Referans Kontrolü K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 K15 0,022 0,078 0,005 0,016 0,033 0,133 0,015 0,036 0,025 0,026 0,031 0,100 0,018 0,417 0,045 AdayI1 5 5 3 59 0 5 7 8 7 6 10 1 1900 7 5 AdayI2 1 5 2 34 0 4 4 8 5 6 10 1 1150 5 5 AdayI3 5 2 3 43 0 1 3 2 1 4 3 1 1400 5 4 AdayI4 5 3 4 31 4 3 3 6 6 7 7 1 1750 6 4 AdayI5 5 2 1 36 0 3 6 4 5 5 6 1 1800 5 5 AdayI6 4 2 3 59 0 5 8 8 9 8 9 1 1500 10 5 Kriter No Kriter Ağırlığı Tablo 4.21. TOPSIS Yöntemine Göre Olu turulan Karar Matrisi 85 4.4.2. Karar Matrisinin Normalle9tirilmesi Karar matrisinin normalle tirilmesi a amasında her kriterin sütununa ait tüm değerlerin kareleri toplamının karekökleri alınarak normalle tirilmesi istenen değere bölünmesi sağlanır. Tablo 4.22’de normalize edilmi karar matrisi olu turulmu tur. 4.4.3. Ağırlıklı Normalize Karar Matrisinin Olu9turulması Bu a amada normalle tirilmi olan karar matrisinin her bir elemanı, ilgili kriterin ağırlığı(önem derecesi) ile çarpılmı ve Tablo 4.23.’deki ağırlıklı normalize karar matrisi olu turulmu tur. 4.4.4. Pozitif ve Negatif İdeal Çözümlerin Olu9turulması Ayırım ölçülerinin hesaplanabilmesi amacıyla her bir kritere ait en yüksek ( ve en dü ük ( O ∗ ) ) değerler belirlenmi ve tüm kriterler için en çok tercih edilen ve en az tercih edilen alternatifler olu turulmu tur. “Ücret Beklentisi” kriteri dı ında kalan bütün kriterler fayda kriteri olarak değerlendirilmi tir. Buna kar ın “Ücret Beklentisi” noktasında adayların talep ettikleri ücretin rakamsal olarak dü mesi, o adayın tercih edilmesinde pozitif yönde katkı sağlayacağı için bu kriter de maliyet kriteri olarak değerlendirilmi tir. Dolayısıyla “Ücret Beklentisi” kriteri için alternatifler arasındaki en dü ük değer pozitif ideal, geri kalan bütün kriterler için alternatifler arasındaki en dü ük değerler negatif ideal çözümlerdir. Benzer ekilde “Ücret Beklentisi” kriteri için alternatifler arasındaki en yüksek değer negatif ideal, geri kalan bütün kriterler için alternatifler arasındaki en yüksek değerler pozitif ideal çözümlerdir. Tablo 4.24.’de pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin olu turulduğu tablo mevcuttur. 86 Aday-1 Aday-2 Aday-3 Aday-4 Aday-5 Aday-6 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 K15 0.462 0.593 0.433 0.534 0.000 0.542 0.517 0.508 0.475 0.399 0.516 0.408 0.483 0.434 0.435 0.092 0.462 0.462 0.462 0.370 0.593 0.237 0.356 0.237 0.237 0.289 0.433 0.577 0.144 0.433 0.308 0.389 0.280 0.326 0.534 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.434 0.108 0.325 0.325 0.542 0.296 0.222 0.222 0.444 0.591 0.508 0.127 0.381 0.254 0.508 0.339 0.068 0.407 0.339 0.611 0.399 0.266 0.466 0.333 0.532 0.516 0.155 0.361 0.310 0.465 0.408 0.408 0.408 0.408 0.408 0.293 0.356 0.445 0.458 0.382 0.310 0.310 0.372 0.310 0.620 0.435 0.348 0.348 0.435 0.435 Tablo 4.22. Normalize Edilmi Karar Matrisi K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 K15 AdayI1 0.010 0.046 0.002 0.009 0.000 0.072 0.008 0.018 0.012 0.010 0.016 0.041 0.009 0.181 0.020 AdayI2 0.002 0.046 0.001 0.005 0.000 0.058 0.004 0.018 0.008 0.010 0.016 0.041 0.005 0.129 0.020 AdayI3 0.010 0.019 0.002 0.006 0.000 0.014 0.003 0.005 0.002 0.007 0.005 0.041 0.006 0.129 0.016 AdayI4 0.010 0.028 0.003 0.004 0.033 0.043 0.003 0.014 0.010 0.012 0.011 0.041 0.008 0.155 0.016 AdayI5 0.010 0.019 0.001 0.005 0.000 0.043 0.007 0.009 0.008 0.009 0.010 0.041 0.008 0.129 0.020 AdayI6 0.008 0.019 0.002 0.009 0.000 0.072 0.009 0.018 0.015 0.014 0.014 0.041 0.007 0.259 0.020 Tablo 4.23. Ağırlıklı Normalize Karar Matrisi 87 o∗ oO K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 K15 0.008 0.046 0.003 0.009 0.033 0.072 0.009 0.018 0.015 0.014 0.016 0.041 0.005 0.259 0.020 0.002 0.019 0.001 0.004 0.000 0.014 0.003 0.005 0.002 0.007 0.005 0.041 0.009 0.129 0.016 Tablo 4.24. Pozitif İdeal ve Negatif İdeal Çözümler Matrisi 88 4.4.5. Ayırım Ölçülerinin ve İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması Tablo 4.25.’te Euclidian Uzaklık yakla ımına göre her aday için tüm değerlendirme kriterlerinin Pozitif İdeal ve Negatif İdeal çözüm setinden ayırımları hesaplanmı tır. İkinci sütunda İdeal Ayırım, dördüncü sütunda Negatif Ayırım Ölçüsü değerleri bulunmaktadır. Altıncı sütunda ise her alternatifin pozitif ideal çözüme olan yakınlık değeri yüzde olarak verilmi tir. S1 * 0.085 S2 * 0.135 S3 * 0.150 S4 * 0.110 S5 * 0.140 S6 * 0.043 pO q pO s 0.086 pO v 0.055 pO t 0.055 pO w 0.032 pO u 0.009 0.144 r∗q r∗s 50.3% r∗v 33.2% r∗t 29.1% r∗w 18.5% r∗u 5.5% 76.9% Tablo 4.25. Ayırım Ölçüleri ve İdeal Çözüme Göreli Yakınlıklar 4.4.6. Önem Sıralamasının Yapılması İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın büyükten küçüğe doğru sıralanması ile en çok tercih edilen alternatifler (adaylar) sıralanmı tır. Yapılan çözümlemeye göre Tablo 4.26.’daki sıralama TOPSIS yönteminin önerdiği önem sıralamasıdır. Buna göre AdayW6 %76.9’luk önem derecesi ile en yüksek önceliğe sahip üretim sorumlusu adayıdır. AdayW6’yı sırasıyla AdayW1, AdayW4, AdayW2, AdayW5 ve AdayW3 izlemektedir. 89 SIRALAMA ALTERNATİFLER ÖNEM DERECELERİ 1 ADAYW6 %76.9 2 ADAYW1 %50.3 3 ADAYW4 %33.2 4 ADAYW2 %29.1 5 ADAYW5 %18.5 6 ADAYW3 %5.5 Tablo 4.26. TOPSIS Yöntemine Göre Adayların Önem Dereceleri Bazında Sıralanması 4.5. YÖNTEMLERİN ETKİLİLİĞİNİN KAR ILA TIRILMASI AHP ve TOPSIS yöntemlerinin uygulama adımları ile gerçekle tirilen sıralama i lemlerinden sonra, en son a amada bu yöntemlerin uygulamadaki etkililiğinin ölçülmesi amaçlanmı tır. Bunun için, her adayın firmada çalı tığı 6 aylık süre sonrasında göstermi oldukları performans düzeyleri belirlenmi tir. İnsan kaynakları literatüründe seçme ve yerle tirme sürecinin etkililiğinin performans değerlendirme süreci ile ölçümlendirilmesi kabul görmektedir. Bu çalı mada da, öncelikle performans değerlendirme formları olu turulmu , daha olu turulan bu formlar çalı anların ilk amirleri tarafından doldurulmu sonra ve her adayın performans puanı elde edilmi tir. Belirlenen performans kriterlerinin i e alım kriterleriyle paralellik olu turmasına önem verilmi tir. EkW2’de her aday için olu turulan performans değerlendirme tabloları mevcuttur. Özetle, adayların performans gösterilmi tir. değerlendirme puanlarına göre sıralaması Tablo 4.27’de 90 SIRALAMA ALTERNATİFLER PERFORMANS PUANLARI 1 ADAYW6 111 2 ADAYW2 98 3 ADAYW5 85 4 ADAYW4 72 5 ADAYW1 70 6 ADAYW3 40 Tablo 4.27. Performans Değerlendirme Sonuçları Performans puanlarına göre yapılan sıralamaya göre ilk ve son sıradaki adayların AHP ve TOPSIS sonuçlarındaki ilk ve son sırada bulunan adaylarla farklılık göstermediği görülmektedir. Genel olarak bakıldığında performans sıralamasının AHP ve TOPSIS sıralamalarıyla bire bir örtü mediği gözlenmi tir. Performans sıralaması ile yöntem sıralamaları arasındaki ili kiyi ölçmek adına, her yöntem için en dü ük sapmanın belirlenmesi gerekmektedir. Buna göre en dü ük sapmayı gösteren yöntemin, firmadaki en iyi üretim sorumlusu adayının belirlenmesi için önerilen en uygun yöntem olacağı kabul edilebilir. Tablo 4.28, AHP ve TOPSIS sonuçlarıyla performans puanlarını genel olarak göstermek için olu turulmu tur. 91 TOPSIS PERFORMANS PUANI PUANI ALTERNATİFLER AHP PUANI ADAYI1 0.197 0.503 70 ADAYI2 0.145 0.291 98 ADAYI3 0.079 0.055 40 ADAYI4 0.184 0.332 72 ADAYI5 0.122 0.185 85 ADAYI6 0.273 0.769 111 Tablo 4.28. Alternatiflerin AHP, TOPSIS ve Performans Puanları Yöntemlerin sonuçlarının performans sonuçlarına göre gösterdiği sapmaların belirlenmesi için öncelikle her veri grubunun(sütunun) normalize edilmesi gerekmektedir. Çünkü her uygulama farklı skala içerisinde değerler ta ımaktadır. Örneğin AHP ve TOPSIS yüzdelik değerlere göre sıralama yapmakta iken performans puanları 120 tam puan üzerinden değerlendirilmi tir. Tüm değerleri oransal olarak aynı skalada tutmak ve kar ıla tırmayı buna göre yapmak gerekmektedir. Bunun için her yönteme 0W1 normalizasyonu uygulanmı tır. 0W1 normalizasyonu ile veri grubunun tamamı, aralarındaki oran bozulmadan 0W1 arasında deği en değerler almaktadır. 0W1 normalizasyonuna göre en yüksek değer 1, en dü ük değer 0 değerine dönü ecektir. Normalizasyon i lemi a ağıdaki formüle göre yapılmı tır. Tablo 4.29’da sonuçlar, normalize edilmi haliyle gösterilmi tir. x+ = x − x3 + x3yU − x3 + x+ = n. alternatifin normalize edilmi değeri x= n. alternatifin normalize edilmemi değeri x3 + = Normalize edilmemi en dü ük değer x3yU = Normalize edilmemi en yüksek değer 92 ALTERNATİFLER AHP PUANI TOPSIS PUANI PERFORMANS PUANI ADAYI1 0.608 0.627 0.423 ADAYI2 0.340 0.331 0.817 ADAYI3 0.000 0.000 0.000 ADAYI4 0.541 0.388 0.451 ADAYI5 0.222 0.182 0.634 ADAYI6 1.000 1.000 1.000 Tablo 4.29. Normalize Edilmi AHP, TOPSIS ve Performans Puanları Son a amada normalize edilmi yöntem puanlarıyla normalize edilmi performans puanları arasındaki sapmalar hesaplanmı tır. Bunun için Ortalama Mutlak Hata yönteminden yararlanılmı tır. Ortalama Mutlaka Hata yöntemine göre öncelikle normalize edilmi AHP puanları ile normalize edilmi performans puanları arasındaki farkların mutlak değerlerinin toplamı alınmı ve bu değer alternatif sayısına bölünerek “AHP İçin Toplam Sapma” değeri elde edilmi tir. Ardından normalize edilmi TOPSIS puanları ile normalize edilmi performans puanları arasındaki farkların mutlak değerlerinin toplamı alınmı ve bu değer alternatif sayısına bölünerek “TOPSIS İçin Toplam Sapma” değeri elde edilmi tir. Bu i lemler a ağıdaki formülizasyona göre gerçekle tirilmi tir. zT{ | } ‚ = ƒ −„ ~{| • j €} 1 z j! = 6 N |‚ | ƒ = i. alternatif için normalize edilmi yöntem değeri „ = i. alternatif için normalize edilmi performans değerlendirme değeri Tablo 4.30’da AHP ve TOPSIS yöntemlerinin performans puanlarına göre olu turulmu toplam sapma değerleri gösterilmi tir. 93 |…† | ALTERNATİF ADAY AHP TOPSIS 1 ADAYI1 0.185 0.204 2 ADAYI2 0.477 0.486 3 ADAYI3 0.000 0.000 4 ADAYI4 0.090 0.063 5 ADAYI5 0.412 0.452 6 ADAYI6 0.000 0.000 0.194 0.201 Ortalama Mutlak Sapma: Tablo 4.30. Yöntemlerin Performans Değerlendirme Puanlarına Göre Sapmaları Performans değerlendirme çıktılarından elde edilen ortalama sapma sonuçlarına göre AHP 0.194, TOPSIS ise 0.201’lik sapma değeri göstermi tir. Ortalama mutlak sapmanın yanında varyanslara da bakılmı sonuçlara ula ılmı tır. Değerlerin birbirine çok yakın çıkmı ve benzer olması her iki yöntemin de uygulanabilirliğini göstermesinin yanında, AHP ile elde edilen sapma daha dü ük çıktığı için firmanın en iyi üretim sorumlusunu AHP yöntemine göre değerlendirerek seçmesi önerilmektedir. 94 SONUÇ Günümüzde artan rekabet ko ulları firmaların İnsan Kaynakları Yönetimi kavramını daha çok önemsemeleri ihtiyacını doğurmu tur. İnsan Kaynakları Yönetimini bir zincir olarak dü ündüğümüzde bu zincirin ilk ve en önemli halkasını personel seçimi ve i e alım süreci olu turmaktadır. Eğer firma personel seçimini etkili bir biçimde gerçekle tiriyor ise; eğitim, performans değerlendirme, kariyer planlama, ücret yönetimi vb. diğer İnsan Kaynakları Yönetimi fonksiyonlarındaki etkililik düzeyinin de aynı ölçüde artması beklenmektedir. Dolayısıyla, insan kaynakları departmanlarının ba arısı bir anlamda personel seçimi ve i e alımdaki ba arılarıyla doğru orantılıdır. Personel seçimi ve i e alım sürecinin ba arısı da en belirgin ekliyle performans değerlendirme çıktılarından elde edilebilmektedir. Bu çalı mada, bir üretim i letmesinin üretim sorumlusu pozisyonunda son bir yıl içinde i e alınan altı mühendis, olu turulan i e alım kriterleri doğrultusunda yeniden değerlendirilmi tir. Literatürde çok kriterli karar verme yöntemlerinden olan Analitik Hiyerar i Prosesi (AHP) ve TOPSIS adımlarıyla firmadaki personel seçimi süreci ele alınmı tır. AHP ve TOPSIS sonuçlarından elde edilen sıralama, bu ki ilerin en az altı aylık çalı ma süreleri sonrasındaki performans sonuçlarıyla kar ıla tırılmı tır. AHP ve TOPSIS uygulamalarından elde edilen önem sıralamaları bire bir aynı çıkmı tır. Performans değerlendirme sonuçlarındaki sıralamada ise en yüksek ve en dü ük puan alan ki iler AHP ve TOPSIS sıralamalarındaki en yüksek ve en dü ük önem derecesine sahip olanlar ile aynı ki ilerdir. Buradan çıkarılacak sonuç AHP ve TOPSIS’in önem sıralamalarının aynı olmasından dolayı bu yöntemlerin birbirleri yerine uygulanabileceği yönündedir. Ancak hangi yöntemin daha etkili sonuç verdiğini anlamak için çıktıların performans sonuçlarıyla kar ıla tırılması gerekmektedir. Bunun için i e alım kriterleri baz alınarak bir performans değerlendirme formu olu turulmu ve bu formun ilk amirler tarafından doldurulması sağlanmı tır. Doldurulan formlardaki puanlar ile AHP ve 95 TOPSIS yöntemleri sonucunda elde edilen çıktılar kar ıla tırılmı ve sonucunda AHP’nin küçük bir farkla da olsa daha yakın sonuç verdiği görülmü tür. Uygulamada görülmü tür ki, AHP ki isel yargıları direkt hesaba katan, grup kararlarının verilmesine olanak tanıyan, değerlendirme sonucunun tutarlılığını göz önüne alan ve Expert Choice gibi yazılım desteği sağlayarak zaman tasarrufu olu turan bir yöntemdir. Bunun yanında TOPSIS’in içeriğinin yalın olması, değerlendirme adımlarının matematiksel olarak basit olması ve altenatiflerin her kriter için farklı skalalarda değerlendirilme olanağı sunması da bu yöntemin olumlu yanlarını olu turmaktadır. Öte yandan, benzer çalı maların geli tirilmesi ve bu alanda çalı acak ara tırmacılara ı ık tutması maksadıyla birtakım önerilerde bulunmak faydalı olacaktır. Bu çalı manın Türkiye’de otomotiv sektöründe faaliyet gösteren bir üretim i letmesinin üretim sorumlusu pozisyonu için gerçekle tirilen ilk çalı malardan biri olduğu göz önüne alındığında; farklı üretim i letmelerindeki benzer pozisyonlarda ve benzer değerlendirme kriterleri altında söz konusu yöntemlerin uygulanması ve sapmaların hesaplanması ile literatürde bu alandaki personelin seçimi konusunda AHP ve TOPSIS yöntemlerinin etkililiğiyle alakalı kapsamlı bir veri seti olu acaktır. Bunun sonucunda, i letmelere maliyet ve zaman tasarrufu konusunda ciddi bir iyile tirme sağlanması mümkündür. Bir diğer öneri, yöntemlerin bir karar destek sistemi ile entegre edilmesi konusundadır. Farklı çalı malarla desteklendikçe, AHP ve TOPSIS yöntemlerinden olu an bir karar destek sistemi geli tirilebilir. Bu sisteme her pozisyon için gerekli olan kriterler ve alternatifler tanımlanarak personel seçimlerinin çok daha sistematik ve hızlı sonuçlar vermesi sağlanabilir. Böylece, hem sözel olarak yapılan değerlendirmeler sayısalla tırılmı olur; hem de zaman ve maliyet etkin bir biçimde kullanılmı olur. Bu çalı mada, yöntemlerden elde edilen alternatiflerin önem dereceleri ile performans değerlendirme sonuçları kar ıla tırılmı ve yöntemlerin etkililiği buna göre ölçülmü tür. Ancak unutulmamalıdır ki; olu turulan bu performans değerlendirme sistemi firma için en iyi performans değerlendirme sistemi 96 olmayabilir; çünkü bu çalı madaki performans değerlendirme formunda çalı anın sadece ilk amiri değerlendirme yapmaktadır. Son yıllarda yaygın olarak kullanılan 360 Derece Performans Sistemi, çalı anın sadece yöneticisinin veya amirinin değil aynı zamanda çalı ma arkada larının ve astlarının değerlendirmelerini de sisteme dahil etmektedir. Bu tür bir sistemin uygulanması ba lı ba ına performansın daha doğru değerlendirilmesine olanak sağlarken, aynı zamanda personel seçimi sonuçlarındaki sapmaların da daha doğru sonuçlar vermesini sağlayabilir. Firma yapısı gereği çok fazla sayıda adayın değerlendirilmesi olanak dı ı olduğundan değerlendirme sürecinde altı alternatifin üzerine çıkılamamı tır. Dolayısıyla elde edilen bulguların genelle tirilmesi u an için söz konusu değildir. Bundan sonraki çalı malarda çok daha fazla sayıda alternatif karar problemine eklenerek uygulama geni letilir ve sonuçlar buna göre kar ıla tırılırsa, yöntemlerin çıktılarının alternatif sayısından ne kadar etkilendiği hesaplanabilir ve bulguların genelle tirilmesi sağlanabilir. Ayrıca kriterler arasında etkile imlerin olabileceği varsayımıyla Analitik Ağ Prosesi (ANP) gibi farklı çok kriterli karar verme yöntemleri de uygulamaya alınabilir. 97 KAYNAKÇA Adıgüzel, O. (2009). Personel Seçiminin Analitik Hiyerar i Prosesi Yöntemiyle Gerçekle tirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi, Sosyal Bilimler Dergisi, 24, s. 243W252. Akman, G., Karakoç, Ç. & 2atır ,S. (2009). 9. Ulusal Üretim Ara tırmaları Sempozyumu Seçiminde Bildiriler TOPSIS Kitabı: Hazır Uygulaması. s. Giyim 439W447. Sektöründe Tedarikçi Eski ehir: Eski ehir Osmangazi Üniversitesi Yayınları. Akyıldız, E. (2006). Analitik Hiyerar i Süreci Ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. (Yüksek Lisans Tezi). Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara. Akyüz, Ö. F. (2006). Deği im Rüzgarında Stratejik İnsan Kaynakları Planlaması. İstanbul: Sistem Yayıncılık. Akyüz,Y., Bozdoğan, T. & Hantekin, E. (2011). TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performansın Değerlendirilmesi Ve Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, C. X III(S I), s. 73W92. Ayan, A. (2009). İnsan Kaynakları İ levlerinin İ letmedeki Uygulamalarının İncelenmesi Üzerine Bir Ara tırma. (Yüksek Lisans Tezi). Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. Bahurmoz, A. M. A. (2003). The Analytic Hierarchy Process At Dar Al6Hekma, Saudi Arabia. Interfaces, Vol. 33(No. 4), s. 70W78. Benligiray, S. (2006). İnsan Kaynakları Yönetiminin Geli me Süreci ve Lisansüstü Tezler Üzerindeki Etkisi. Eski ehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları. Bratton, J. & Gold, J. (2003). Human Resource Management: Theory and Practice. London: Macmillan. 98 Byars, L. L. & Rue, L. W. (2004). Human Resources Management. Boston: McGraw Hill. Can, H., Akgün, A. & Kavuncuba ı, 2. (2001). Kamu ve Özel Kesimde İnsan Kaynakları Yönetimi. Ankara: Siyasal Yayınevi. Canhasi, E. (2010). Analitik Hiyerar i Süreci. (Yüksek Lisans Tezi). Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. Canman, D. (1995). Çağda Personel Yönetimi. Ankara: TODAİE Yayınları. Çonkar, K., Elita , C. & Atar, G. (2011). İMKB Kurumsal Yönetim Endeksi’ndeki (Xkury) Firmaların Finansal Performanslarının Topsis Yöntemi İle Ölçümü Ve Kurumsal Yönetim Notu İle Analizi. İktisat Fakültesi Mecmuası, Cilt 61(Sayı 1) , s. 81W115. Dağdeviren, M., Akay, D. & Kurt, M. (2004). İ Analitik Hiyerar i Prosesi ve Değerlendirme Sürecinde Uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 19(No 2), s. 131W138. Deng, H., Yeh, C. H. & Willis, R. J. (2000). Inter6Company Comparison Using Modified TOPSIS With Objective Weights. Computers & Operations Research, Vol. 27, s. 963W973. Department of Energy. (2002). Guidebook to Decision6Making Methods. USA: Baker, D., Bridges, D., Hunter, R., Johnson, G., Krupa, J., Murphy, J. & Sorenson, K. Dessler, G. (2005). Human Resources Management. New Jersey: Pearson Education. Dyer, R. F., Forman, E. & Mustafa, M. A. (1992). Decision Support for Media Selection Using the Analytic Hierarchy Process. Journal of Advertising, Vol. 21(No.1), s. 59W72. 99 Felek, S., Yuluğkural, Y. & Aladağ, Z. (2005). Mobil İleti im Sektöründe Pazar Payla ımının Tahmininde ANP ve AHP Yöntemlerinin Kıyaslaması. MMO Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt: 18(No:1), s. 6W22. Gencer, C., Aydoğan, K. E. & Aytürk, S. (2008). Analitik Hiyerar i Prosesi ile Hafif Makineli Tüfek Seçimi. Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Dergisi, Cilt:7(Sayı:2), s. 87W105. Ghodsypour, S. H. & O’Brien, C. (1998). A Decision Support System for Supplier Selection Using an Integrated Analytic Hierarchy Process and Linear Programming. International Journal of Production Economics, 56W57, s. 199W212. Göksu, N. & Öz, B. (2008). Etkin Ücret Yönetiminin İ letmeye Sağlayacağı Yararlar Konusunda İ gören Algılamaları: Bir Alan Çalı ması. Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20, s. 419W436. Gümü , B. (2005). İ Analizinin İnsan Kaynakları Açısından Önemi Ve Diğer İnsan Kaynakları Fonksiyonları İle Olan İli kisi. (Yüksek Lisans Tezi). Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eski ehir. İstemi, J. (2006). Personel Seçiminde Analitik Hiyerar i Metodunun Kullanılması. (Yüksek Lisans Tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. Kuruüzüm, A. & Atsan, N. (2001). Analitik Hiyerar i Yöntemi İle İ letmecilik Alanındaki Uygulamaları. Akdeniz Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 1, s. 83W 105. Li, J. & Yeo, R. K. (2010). Quality Of Work Life And Career Development: Perceptions Of Part6Time MBA Students. Employee Relations, Vol. 33(No. 3), s. 201W220. Lin, C. C., Wang, W. C. & Yu, W. D. (2008). Improving AHP For Construction With An Adaptive AHP Approach. Automation in Construction, Vol.17, s.180W187. 100 Miller, D. W. & Starr M. K. (1969). Executive Decisions and Operations Research. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall Inc.. Mofett, A. & Sarkar, S. (2006). Incorporating Multiple Criteria into The Design of Conservation Area Networks: A Minireview with Recommendations. Diversity and Distributions, Vol.12(2), s. 125W137. Nydick, R.J. & Hill, R. P. (1992). Using the Analytic Hierarchy Process to Structure the Supplier Selection Procedure. Journal of Purchasing and Materials Management, Vol. 28(No.2), s. 31W36. Ötkür, F. (2008). Yeni Ürün Geli tirme Sürecinde Tedarikçi Bütünle mesinin TOPSIS Yöntemi İle Değerlendirilmesi. (Yüksek Lisans Tezi). Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli. Özgüven, N. (2011). Performanslarının Kriz Döneminde Küresel Perakendeci Aktörlerin TOPSIS Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt:25(Sayı:2), s. 151W162. Özkan, Ö. (2007). Personel Seçiminde Karar Verme Yöntemlerinin İncelenmesi: AHP, ELECTRE Ve TOPSIS Örneği. (Yüksek Lisans Tezi). Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir. Özyörük, B. & Özcan, E. C. (2005). Otomotiv Sektöründe Tedarikçi Seçimine Etki Eden Faktörler ve Tedarikçi Seçimi. 5. Ulusal Üretim Ara tırmaları Sempozyumu, s. 625W629. Palaz, H. & Kovancı, A. (2008). Türk Deniz Kuvvetleri Denizaltılarının Seçiminin AHP İle Değerlendirilmesi. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, Cilt:3(Sayı:3), s. 53W60. Perçin, S. (2009). Evaluation Of Third6Party Logistics (3PL) Providers By Using A Two6Phase AHP And TOPSIS Methodology. Benchmarking: An International Journal, Vol. 16(No. 5), s. 588W604. 101 Ramanathan, R. (2001). A Note On The Use Of The Analytic Hierarchy Process For Environmental Impact Assessment. Journal of Environmental Management, Vol. 63, s. 27W35. Rao, R. V. (2004). Evaluation Of Metal Stamping Layouts Using An Analytic Hierarchy Process Method. Journal Of Materials Processing Technology, Vol. 152, s. 71W76. Saaty, T. (1994). How to Make A Decision: The Analytic Hierarchy Process. Interfaces, Vol. 24(No. 6), s. 19W43. Sabuncuoğlu, Z. (2009). İnsan Kaynakları Yönetimi, Uygulama Örnekleriyle. Bursa: Furkan Ofset. Sadeghzadeh, K. & Salehi, M. B. (2011). Mathematical Analysis Of Fuel Cell Strategic Technologies Development Solutions In The Automotive Industry By The TOPSIS Multi6Criteria Decision Making Method. International Journal Of Hydrogen Energy, Vol. 36, s. 13272W13280. Sambasivan, M. & Fei, N. Y. (2008). Evaluation of Critical Success Factors of Implementation of ISO 14001 Using Analytic Hierarchy Process (AHP): A Case Study From Malaysia. Journal of Cleaner Production, 16, s. 1424W 1433. Schuler, R. S. (1995). Managing Human Resources. St. Paul: West Publishing. Shanian, A. & Savadogo, O. (2006). TOPSIS Multiple6Criteria Decision Support Analysis For Material Selection of Metallic Bipolar Plates For Polymer Electrolyte Fuel Cell. Journal Of Power Sources, Vol. 159, s. 1095W1104. Silah, M. (2005). İ letmelerde Personel Seçimi ve İ e Yerle tirmede Psikoteknik Bir Uygulama Örneği: Giyim Sanayi Konfeksiyon Atölyelerinde Çalı acakların Seçiminde From Lege Testi Uygulaması. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 6(No 1), s. 177W192. Singh, P. (2008). Job Analysis For A Changing Workplace. Human Resources Management Review, Vol. 18, s. 87W99. 102 Tekindal, B. & Erümit, A. K. (2007). Analitik Hiyerar i Süreci (AHS) Ve Bulanık AHS Yöntemlerinin Yüksek Lisans Öğrencisi Seçimi Problemi Üzerinde Kar ıla tırılması. Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi, Sayı: 21, s. 14W37. Tortop, N., Aykaç, B., Yayman, H. & Özer, M. A. (2007). İnsan Kaynakları Yönetimi(Geni letilmi ve Gözden Geçirilmi 2. Baskı). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım. Triantaphyllou, E., Shu, B., Sanchez, S. N. & Ray, T. (1998). Multi6Criteria Decision Making: An Operations Research Approach. In J. G. Webster (Ed.) Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering, Vol.15, (s. 175W186). New York: John Wiley & Sons. Tuncer, D., Ayhan, D. Y. & Varoğlu, D. (2009). Genel İ letmecilik Bilgileri. Ankara: Siyasal Kitabevi. Tutar, H. (2010). İ letme Yönetimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık. Ustasüleyman, T. (2009). Bankacılık Sektöründe Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi: AHP6TOPSIS Yöntemi. Bankacılar Dergisi, Sayı 69, s. 33W43. Vaidya, O. S. & Kumar, S. (2006). Analytic Hierarchy Process: An Overview of Applications. European Journal of Operational Research, 169, s. 1W29. Wang, T. C. & Chang, T. H. (2007). Application Of TOPSIS In Evaluating Initial Training Aircraft Under A Fuzzy Environment. Expert Systems With Applications, Vol. 33, s. 870W880. Wind, Y. & Saaty, T. (1980). Marketing Applications Of The Analytic Hierarchy Process. Management Science, Vol: 26(No:7), s. 641W658. Yılmaz, E. (1999). Analitik Hiyerar i Süreci Kullanılarak Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinin Çözümü. Doğu Akdeniz Ormancılık Ara tırma Enstitüsü Dergisi, No: 5, s. 95–122. 103 Yılmaz, R. (2008). Türkiye’de Lisansüstü Öğrenim İçin Öğrenci Seçimi: Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsünde Bir Uygulama. (Yüksek Lisans Tezi). Kara Harp Okulu, Savunma Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Yılmaz, M. (2010). Analitik Hiyerar i Süreci(AHS) Ve Bir Uygulama: Lider Bir Kütüphane Müdürü Seçimi. Türk Kütüphaneciliği, Cilt 24(No2), s. 206W234. Yurdakul, M. & İpek, A. Ö. (2005). Malzeme Ta ıma Sistemlerinin Seçilmesine Yönelik Bir Karar Destek Sistemi Geli tirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 20(No 2), s. 171W181. Zahedi, F. (1986). The Analytic Hierarchy Process – A Survey of the Method and Its Applications. Interfaces, Vol:16(No:4), s. 96W108. 104 Ek 1 – İ9 Ba9vuru Formu Örneği 105 106 107 108 Ek 2 – Performans Değerlendirme Tabloları AdayI1’in Performans Değerlendirme Tablosu: 109 AdayI2’nin Performans Değerlendirme Tablosu: 110 AdayI3’ün Performans Değerlendirme Tablosu: 111 AdayI4’ün Performans Değerlendirme Tablosu: 112 AdayI5’in Performans Değerlendirme Tablosu: 113 AdayI6’nın Performans Değerlendirme Tablosu: