insan kaynakları seçme sürecinde bulanık mantık yaklaşımı

T.C.
SELÇUK ÜNİVERSİTESİ
SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ
İŞLETME ANABİLİM DALI
İŞLETME BİLİM DALI
İNSAN KAYNAKLARI SEÇME SÜRECİNDE BULANIK
MANTIK YAKLAŞIMI: GÖRGÜL BİR ARAŞTIRMA
Burcu DOĞANALP
DOKTORA TEZİ
Danışman
Prof. Dr. Tahir AKGEMCİ
Konya-2012
T.C.
SELÇUK ÜNİVERSİTESİ
SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ
İŞLETME ANABİLİM DALI
İŞLETME BİLİM DALI
İNSAN KAYNAKLARI SEÇME SÜRECİNDE BULANIK
MANTIK YAKLAŞIMI: GÖRGÜL BİR ARAŞTIRMA
Burcu DOĞANALP
DOKTORA TEZİ
Danışman
Prof. Dr. Tahir AKGEMCİ
Bu çalışma BAP tarafından 10103013 nolu Doktora tez projesi olarak desteklenmiştir.
Konya-2012
i
T.C.
SELÇUK ÜNİVERSİTESİ
Sosyal Bilimler Enstitüsü Müdürlüğü
Öğrencinin
BİLİMSEL ETİK SAYFASI
Adı Soyadı
Burcu DOĞANALP
Numarası
064127001002
Ana Bilim / Bilim Dalı İşletme / İşletme
Tezli Yüksek Lisans
Programı
Tezin Adı
Doktora
İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Bulanık Mantık Yaklaşımı:
Görgül Bir Araştırma
Bu tezin proje safhasından sonuçlanmasına kadarki bütün süreçlerde bilimsel
etiğe ve akademik kurallara özenle riayet edildiğini, tez içindeki bütün bilgilerin etik
davranış ve akademik kurallar çerçevesinde elde edilerek sunulduğunu, ayrıca tez
yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalışmada başkalarının eserlerinden
yararlanılması durumunda bilimsel kurallara uygun olarak atıf yapıldığını bildiririm.
Öğrencinin imzası
ii
T.C.
SELÇUK ÜNİVERSİTESİ
Sosyal Bilimler Enstitüsü Müdürlüğü
Öğrencinin
DOKTORA TEZİ KABUL FORMU
Adı Soyadı
Burcu DOĞANALP
Numarası
064127001002
Ana Bilim / Bilim Dalı İşletme / İşletme
Tezli Yüksek Lisans
Programı
Doktora
Tez Danışmanı
Prof. Dr. Tahir AKGEMCİ
Tezin Adı
İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Bulanık Mantık Yaklaşımı:
Görgül Bir Araştırma
Yukarıda adı geçen öğrenci tarafından hazırlanan “İnsan Kaynakları Seçme
Sürecinde Bulanık Mantık Yaklaşımı: Görgül Bir Araştırma” başlıklı bu çalışma
16/03/2012 tarihinde yapılan savunma sınavı sonucunda oybirliği ile başarılı
bulunarak, jürimiz tarafından doktora tezi olarak kabul edilmiştir.
Unvanı, Adı Soyadı
İmza
iii
ÖNSÖZ / TEŞEKKÜR
Değerli fikirleriyle çalışmamda emeği geçen ve bana her daim destek
sağlayan danışman hocam Prof. Dr. Tahir AKGEMCİ’ye, Prof. Dr. Adem ÖĞÜT’e,
Prof. Dr. Orhan Çoban’a, Prof. Dr. Rudolf Vetschera’ya, Yrd. Doç. Dr. Nimet Yapıcı
PEHLİVAN’a, Arş. Gör. Serkan DOĞANALP’e, Yrd. Doç. Dr. Mustafa TINKIR’a
en derin şükranlarımı sunarım. Ayrıca sağladığı yurtiçi doktora burs desteğinden
dolayı TÜBİTAK Bilim İnsanı Destekleme Daire Başkanlığı (BİDEB)’na ve tez
projesi desteğinden dolayı Selçuk Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri
Koordinatörlüğü (BAP)’ne teşekkürü bir borç bilirim.
Beni yetiştiren, üzerimden sevgisini ve desteğini hiç eksik etmeyen biricik
anne, baba ve anneanneme, yarattıkları huzurlu ve mutlu aile ortamıyla bu zorlu
süreçte en büyük sığınağım olan sevgili eşim Serkan ve oğlum Doruk’a sonsuz
teşekkür ederim. Çalışmamın bilim dünyasına, iş örgütlerine ve araştırmacılara
katkıda bulunması ve yardımcı olması temennisiyle…
Burcu DOĞANALP
Mart 2012
iv
Öğrencinin
T.C.
SELÇUK ÜNİVERSİTESİ
Sosyal Bilimler Enstitüsü Müdürlüğü
Adı Soyadı
Burcu DOĞANALP
Numarası
064127001002
Ana Bilim / Bilim Dalı İşletme / İşletme
Tezli Yüksek Lisans
Programı
Doktora
Tez Danışmanı
Prof. Dr. Tahir AKGEMCİ
Tezin Adı
İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Bulanık Mantık Yaklaşımı:
Görgül Bir Araştırma
ÖZET
Günümüzde insan kaynakları, bir iş örgütünün en önemli rekabetçi avantaj
kaynaklarından birisi olarak görüldüğünden, iş için doğru adayı bulmak, çok önemli
bir insan kaynakları yönetimi fonksiyonu hâline gelmiştir. Bu bağlamda, seçim
sürecinde kullanılacak uygun yaklaşımın belirlenmesi bir ön koşul olarak ortaya
çıkmaktadır. Karar vericilerin çoklu kriter ve aday değerlendirmelerinde dilsel
değişkenleri kullanması nedeniyle insan kaynakları seçme sürecinin nicel verilerden
çok nitel verilere dayanması, belirsizlik ve bulanıklığı beraberinde getirmektedir.
Bu çalışmanın amacı, bulanık ortamlarda grup kararı vermede yararlanılan
Hiyerarşik Bulanık TOPSIS (HBTOPSIS)’e dayanan bir bulanık çok kriterli karar
verme (BÇKKV) modelini tanıtmak ve bir uygulamayla yöntemin işleyişini ortaya
koymaktır. Bu amaçla, “Türkiye’nin İlk 500 Büyük Sanayi Kuruluşu” listesinde yer
alan bir iş örgütünde karar verici konumunda bulunan üç üst düzey yönetici, makine
bakım mühendisliği ve müdürlüğü pozisyonları için ana ve alt karar kriterlerini ve
adayları dilsel değişkenler yoluyla değerlendirmişlerdir. Daha sonra, bu sözel veriler
v
üçgen bulanık sayılara çevrilerek HBTOPSIS yöntemine ait iki farklı algoritma
kullanılmış ve bulunan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Adaylar her iki algoritmaya göre
hesaplanan yakınlık katsayıları dikkate alınarak en iyiden en kötüye doğru
sıralanmıştır. Ayrıca Matlab yazılımında, HBTOPSIS yöntemindeki hiyerarşik
yapıya sahip diğer karar verme süreçlerinde, farklı ana ve alt karar kriteri ve sayıca
farklı alternatifin olması halinde de kullanılması mümkün olan bir program
oluşturulmuştur.
Bu çalışma, HBTOPSIS yönteminin insan kaynakları seçme sürecinde daha
etkin ve doğru karar vermek için, bulanık çok kriterli bir grup kararı verme yaklaşımı
olarak oldukça uygun olduğunu göstermiştir.
Anahtar Kelimeler: İnsan Kaynakları Seçme, Karar Verme, Bulanık Mantık,
Bulanık Çok Kriterli Karar Verme, Dilsel Değişken, Üçgen Bulanık Sayı, Hiyerarşik
Bulanık TOPSIS
vi
Öğrencinin
T.C.
SELÇUK ÜNİVERSİTESİ
Sosyal Bilimler Enstitüsü Müdürlüğü
Adı Soyadı
Burcu DOĞANALP
Numarası
064127001002
Ana Bilim / Bilim Dalı İşletme / İşletme
Tezli Yüksek Lisans
Programı
Doktora
Tez Danışmanı
Prof. Dr. Tahir AKGEMCİ
Tezin İngilizce Adı
Fuzzy Logic Approach in the Human Resource Selection Process:
An Empirical Research
SUMMARY
Because of the fact that today human resources is accepted as one of the most
important source of competitive advantage of a business organization, finding the
right person for the job has become as a vital human resource management function.
In this context, determining the approach to be used in the selection process is
prerequisite. As a result of that the decision makers use linguistic variables while
evaluating multiple criteria and candidates, human resource selection process which
is based on the qualitative more than quantitative data brings vagueness and
fuzziness.
The purpose of this study is introducing a fuzzy multi-criteria decision making
(FMCDM) model based on hierarchical fuzzy TOPSIS (HFTOPSIS) being used
while group decision making in the fuzzy environment and displaying the method’s
process with an application. For this purpose, as decision makers, three top managers
in a business organization that is in the list of “First 500 Big Industrial Organizations
of Turkey” have evaluated main and sub criteria and the candidates by using
linguistic variables for the positions of mechanical maintenance engineer and
manager. Then, these verbal data have been transformed into triangular fuzzy
vii
numbers and used in two different algorithms of HFTOPSIS and the results of the
two algorithms have been compared. According to the two algorithms, the candidates
have been ranked from the best to the worst with respect to the calculated closeness
coefficients. Also, a programme which can be used in the other decision making
processes having a hierarchical structure that is in the HFTOPSIS method in case of
different main and sub criteria and alternative in numbers has been developed in
MATLAB software.
This study has shown that for deciding more accurately and effectively in the
human resource selection process, HFTOPSIS method is considerably suitable as an
approach of fuzzy multi criteria group decision making.
Key Words: Human Resource Selection, Decision Making, Fuzzy Logic,
Fuzzy Multi-Criteria Decision Making, Linguistic Variable, Triangular Fuzzy
Number, Hierarchical Fuzzy TOPSIS
viii
İÇİNDEKİLER
Sayfa No
BİLİMSEL ETİK SAYFASI ............................................................................ i
DOKTORA TEZİ KABUL FORMU ............................................................. ii
ÖNSÖZ / TEŞEKKÜR .................................................................................... iii
ÖZET ................................................................................................................ iv
SUMMARY ...................................................................................................... vi
İÇİNDEKİLER .............................................................................................. viii
KISALTMALAR LİSTESİ .......................................................................... xvi
TABLOLAR LİSTESİ ................................................................................ xviii
ŞEKİLLER LİSTESİ .................................................................................... xxi
GİRİŞ ................................................................................................................. 1
BİRİNCİ BÖLÜM
İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ ............................................................. 4
1.1. İnsan Kaynakları Yönetimi Kavramı ve Tanımı ..................................... 4
1.2. İnsan Kaynakları Kavramı ve Önemi ...................................................... 6
1.3. Bilgi Ekonomisi ve İnsan Sermayesi Kavramı........................................ 9
1.4. İnsan Kaynakları Yönetiminin Tarihsel Gelişimi ................................. 13
1.4.1. Sanayi Devrimi ............................................................................... 14
1.4.2. Bilimsel Yönetim Yaklaşımı .......................................................... 15
1.4.3. Endüstriyel Psikolojideki Gelişmeler ............................................. 15
1.4.4. İnsan İlişkileri Yaklaşımı ............................................................... 16
1.4.5. Personel Yönetiminin Profesyonelleşmesi ..................................... 17
ix
1.5. İnsan Kaynakları Yaklaşımları .............................................................. 18
1.6. İnsan Kaynakları Yönetiminin Artan Önemi ve Stratejik İnsan
Kaynakları Yönetimi Kavramı............................................................................... 20
1.6.1. Küreselleşme .................................................................................. 24
1.6.2. Toplam Kalite Yönetimi ................................................................. 31
1.6.3. İşgücünün Yapısı ............................................................................ 33
1.6.4. Yüksek Performanslı İş Sistemleri ................................................. 37
1.7. İnsan Kaynakları Yönetiminin Özellikleri ............................................ 39
1.8. İnsan Kaynakları Yönetiminin Personel Yönetiminden Farkları .......... 39
1.9. İnsan Kaynakları Yönetiminin Amaçları .............................................. 47
1.10. İnsan Kaynakları Yönetimi Fonksiyonları .......................................... 51
1.11. İnsan Kaynakları Yönetiminin Katma Değeri ..................................... 57
İKİNCİ BÖLÜM
İNSAN KAYNAKLARI TEDARİK ETME VE SEÇME........................... 61
2.1. İnsan Kaynakları Tedarik Etme ve Seçmenin Önemi ........................... 61
2.2. Çalışan İhtiyacının Belirlenmesi ........................................................... 62
2.3. Aday Araştırma ve Tedarik Etme .......................................................... 65
2.3.1. Tedarik Çevresi .............................................................................. 67
2.3.1.1. İç Tedarik Çevresi ................................................................... 67
2.3.1.1.1. İnsan Kaynakları Planlaması ............................................ 67
2.3.1.1.2. Terfi Politikaları ............................................................... 71
2.3.1.1.3. Nepotizm .......................................................................... 72
2.3.1.1.4. Ücret ................................................................................. 72
2.3.1.2. Dış Tedarik Çevresi ................................................................. 72
x
2.3.1.2.1. İş Piyasası Koşulları ......................................................... 72
2.3.1.2.2. Yasal Düzenlemeler ......................................................... 73
2.3.1.2.3. Şirket İmajı ....................................................................... 74
2.3.2. Tedarik Yöntemleri ........................................................................ 74
2.3.2.1. İç Tedarik Yöntemleri ............................................................. 74
2.3.2.1.1. Terfi .................................................................................. 74
2.3.2.1.2. İç Transfer ........................................................................ 75
2.3.2.1.3. Rütbe İndirimi .................................................................. 75
2.3.2.2. Dış Tedarik Yöntemleri ........................................................... 76
2.3.2.2.1. İş İlanları........................................................................... 76
2.3.2.2.2. Özgeçmiş Göndererek veya Doğrudan Yapılan Başvurular
................................................................................................................... 77
2.3.2.2.3. Örgütte Çalışanların Tavsiyeleri ...................................... 77
2.3.2.2.4. İş ve İşçi Bulma Kurumları .............................................. 78
2.3.2.2.5. Eğitim Kurumları ............................................................. 78
2.3.2.2.6. Özel İnsan Kaynakları Danışmanlık Şirketleri ................. 79
2.3.2.2.7. Özürlü, Eski Hükümlü ve Terör Mağdurları .................... 79
2.3.2.2.8. Sendikalar ......................................................................... 80
2.3.2.2.9. Çalışan Kiralama .............................................................. 80
2.3.2.2.10. İnternet............................................................................ 81
2.3.2.2.11. Meslek Birlikleri............................................................. 82
2.3.3. Tedarik Kaynakları ......................................................................... 82
2.3.3.1. İç Tedarik Kaynakları .............................................................. 82
2.3.3.2. Dış Tedarik Kaynakları ........................................................... 84
xi
2.3.3.2.1. Meslek Liseleri ................................................................. 86
2.3.3.2.2. Üniversiteler ..................................................................... 86
2.3.3.2.3. Rakipler ve Diğer İşletmeler ............................................ 86
2.3.3.2.4. İşsizler .............................................................................. 86
2.3.3.2.5. Serbest Çalışanlar ............................................................. 87
2.3.3.2.6. Emekliler .......................................................................... 87
2.3.3.2.7. Ev Hanımları ve Öğrenciler ............................................. 87
2.3.3.2.8. Taşeron Firmalar .............................................................. 88
2.4. İnsan Kaynakları Seçme ........................................................................ 88
2.4.1. İnsan Kaynakları Seçmenin Tanımı ve Önemi............................... 88
2.4.2. İnsan Kaynakları Seçme Fonksiyonunu Etkileyen Faktörler ......... 90
2.4.2.1. Yasal Düzenlemeler ................................................................ 90
2.4.2.2. Karar Alma Hızı ...................................................................... 90
2.4.2.3. Örgütsel Hiyerarşi ................................................................... 90
2.4.2.4. Aday Havuzu ........................................................................... 91
2.4.2.5. Örgütün Türü ........................................................................... 91
2.4.2.6. Deneme Dönemi ...................................................................... 91
2.4.3. İnsan Kaynakları Seçme Süreci ...................................................... 91
2.4.3.1. İş Profilinin Çıkarılması .......................................................... 92
2.4.3.2. İlk Görüşme ............................................................................. 99
2.4.3.3. İş Başvuru Formu Doldurtma .................................................. 99
2.4.3.4. Testler .................................................................................... 103
2.4.3.5. Mülakat .................................................................................. 107
2.4.3.6. Referansların İncelenmesi ..................................................... 111
xii
2.4.3.7. Sağlık Muayenesi .................................................................. 112
2.4.3.8. İşe Alma Kararının Verilmesi ve İş Teklifinin Yapılması .... 112
2.4.3.9. İşe Yerleştirme ...................................................................... 114
2.4.3.10. İnsan Kaynakları Seçme Sürecinin Değerlendirilmesi ........ 114
2.5. Türkiye’de Kadrolama Konusunda Literatür Değerlendirmesi........... 115
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
İNSAN KAYNAKLARI SEÇME SÜRECİNDE BİR YAPAY ZEKÂ
TEKNİĞİ OLARAK BULANIK MANTIK ........................................................ 118
3.1. Karar Vermenin Tanımı ...................................................................... 118
3.2. Yönetim İçin Karar Vermenin Önemi ................................................. 120
3.3. Karar Verme Süreci ............................................................................. 121
3.3.1. Problemi Tanımlama .................................................................... 122
3.3.2. Alternatifleri Belirleme ................................................................ 122
3.3.3. Alternatifler Arasından Seçim Yapma ......................................... 123
3.3.4. Kararı Uygulama .......................................................................... 125
3.3.5. Uygulama Sonuçlarını Değerlendirme ......................................... 125
3.4. Karar Türleri ........................................................................................ 126
3.4.1. Karar Verici Sayısı Açısından Karar Türleri ................................ 126
3.4.1.1. Bireysel Karar Verme ............................................................ 126
3.4.1.2. Grup Kararı Verme ................................................................ 126
3.4.2. Karar Verme Sürecinde Mevcut Bilgi Açısından Karar Türleri .. 127
3.4.2.1. Belirlilik Durumunda Karar Verme ...................................... 128
3.4.2.2. Belirsizlik Durumunda Karar Verme .................................... 128
3.4.3. Kriter Sayısı Açısından Karar Türleri .......................................... 128
xiii
3.4.3.1. Tek Kriterli Karar Verme ...................................................... 128
3.4.3.2. Çok Kriterli Karar Verme...................................................... 129
3.5. Herbert Simon’un Sınırlı Rasyonellik Teorisi..................................... 129
3.6. Karar Verme Sürecinde Bilgi Teknolojileri-Sistemlerinin Kullanılması
............................................................................................................................. 130
3.6.1. Karar Destek Sistemleri................................................................ 132
3.6.2. Yapay Zekâ................................................................................... 132
3.6.3. Uzman Sistemler .......................................................................... 134
3.6.4. Yapay Sinir Ağları........................................................................ 135
3.6.5. Bulanık Mantık ............................................................................. 136
3.6.5.1. Aristo Mantığı-Bulanık Mantık İlişkisi ................................. 138
3.6.5.2. Dilsel Değişkenler ve Dilsel Belirsizlik ................................ 140
3.6.5.3. Bulanık Kümeler, Üyelik Dereceleri ve Üyelik Fonksiyonları
..................................................................................................................... 143
3.6.5.3.1. Üyelik Fonksiyonunun Bileşenleri ................................. 152
3.6.5.3.2. Bulanık Sayılar ............................................................... 154
3.6.5.4. Bulanık Sistem ...................................................................... 155
3.6.5.5. Bulanık Mantığın Avantajları ve Dezavantajları................... 158
3.6.6. Karar Destek Sistemleri, Yapay Zekâ, Uzman Sistemler ve Yapay
Sinir Ağları’nın Bulanık Mantıkla İlişkileri .................................................... 159
3.6.6.1. Karar Destek Sistemleri ve Bulanık Mantık İlişkisi .............. 160
3.6.6.2. Yapay Zekâ ve Bulanık Mantık İlişkisi ................................. 160
3.6.6.3. Uzman Sistemler ve Bulanık Mantık İlişkisi ........................ 160
3.6.6.4. Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık İlişkisi ...................... 161
3.7. İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Bilgi Teknolojileri-Sistemlerinin
Kullanılması ......................................................................................................... 161
xiv
3.7.1. İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Karar Destek Sistemleri, Uzman
Sistemler ve Sinir Ağlarının Kullanılması ....................................................... 163
3.7.2. İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Bulanık Mantık Yaklaşımının
Kullanılması ..................................................................................................... 164
DÖRDÜNCÜ BÖLÜM
HİYERARŞİK BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE İNSAN
KAYNAKLARI SEÇİMİ ...................................................................................... 170
4.1. Araştırmanın Önemi ............................................................................ 170
4.2. Araştırmanın Amacı ............................................................................ 170
4.3. Araştırmanın Sınırlılıkları ................................................................... 171
4.4. Araştırmanın Yöntemi ......................................................................... 171
4.5. Literatür ............................................................................................... 182
4.6. Hiyerarşik Bulanık TOPSIS Yöntemi ile Makine Bakım Mühendisi ve
Makine Bakım Müdürü Seçimi............................................................................ 183
4.6.1. Araştırma Kapsamındaki İş Örgütünün Belirlenmesi .............. 183
4.6.2. Seçim Sürecine Konu Olan Pozisyonlar İçin Ana ve Alt Karar
Kriterlerinin Belirlenmesi ............................................................................ 190
4.6.3. Değerleme Formlarının Hazırlanması ...................................... 205
4.6.4. Seçim Sürecine Konu Olan Pozisyonlar İçin Ana ve Alt Karar
Kriterlerinin Önem Ağırlıklarının Belirlenmesi .......................................... 206
4.6.5. Adayların Değerlendirilmesi .................................................... 215
4.6.6. Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisinin Elde Edilmesi ... 230
4.6.7. Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisinin Elde
Edilmesi ....................................................................................................... 236
4.6.8. Pozitif İdeal Çözüm ve Negatif İdeal Çözümün Elde Edilmesi 240
4.6.9. Pozitif İdeal Çözüm ve Negatif İdeal Çözümden Uzaklıkların
Bulunması .................................................................................................... 244
xv
4.6.10. Yakınlık Katsayısının Hesaplanması...................................... 253
4.6.11. Matlab R2010b Yazılımında Oluşturulan Programla Verilerin
Kodlanması, Düzenlenmesi ve Analizi ........................................................ 257
4.7. Araştırma Sonuçlarının Değerlendirilmesi .......................................... 263
SONUÇ .......................................................................................................... 275
KAYNAKÇA ................................................................................................ 282
EKLER .......................................................................................................... 328
ÖZGEÇMİŞ .................................................................................................. 405
xvi
KISALTMALAR LİSTESİ
ÇKKV: Çok Kriterli Karar Verme
BÇKKV: Bulanık Çok Kriterli Karar Verme
FMCDM: Fuzzy Multi Criteria Decision Making
AHP: Analytic Hierarchy Process-Analitik Hiyerarşi Süreci
ANP: Analytic Network Process-Analitik Ağ Süreci
TOPSIS: Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution
BTOPSIS: Bulanık TOPSIS
HBTOPSIS: Hiyerarşik Bulanık TOPSIS
HFTOPSIS: Hierarchical Fuzzy TOPSIS
TÜB: Toplam Üretken Bakım
İSG: İş Sağlığı ve Güvenliği
TKY: Toplam Kalite Yönetimi
KV: Karar Verici
A: Aday
MC: Ana Karar Kriteri
SC: Alt Karar Kriteri
ÇY: Çok Yüksek
Y: Yüksek
xvii
BY: Biraz Yüksek
O: Orta
BD: Biraz Düşük
D: Düşük
ÇD: Çok Düşük
Çİ: Çok İyi
İ: İyi
Bİ: Biraz İyi
BK: Biraz Kötü
K: Kötü
ÇK: Çok Kötü
xviii
TABLOLAR LİSTESİ
Sayfa No
Tablo 1.1. İnsan Kaynakları Kavramının Tarihsel Gelişimi .............................. 7
Tablo 1.2. Personel Yönetiminin Profesyonelleşme Aşamaları ....................... 18
Tablo 1.3. İnsan Kaynakları Yönetimi ve Personel Yönetimi Arasındaki Temel
Farklılıklar ................................................................................................................. 44
Tablo 2.1. Personel İstek Formu Örneği .......................................................... 64
Tablo 2.2. İç Tedarik ile Dış Tedarik Karşılaştırması ...................................... 85
Tablo 2.3. İş Analizi Soru Formu Örneği ......................................................... 94
Tablo 2.4. İş Tanımı Formu Örneği ................................................................. 95
Tablo 2.5. İş Şartnamesi Örneği ....................................................................... 96
Tablo 2.6. İş Başvuru Formu Örneği .............................................................. 101
Tablo 2.7. Basit Mülakat Formu .................................................................... 111
Tablo 2.8. İş Başvurusu Olumsuz Olarak Cevaplandırılacak Kişiye
Gönderilecek Matbu Bir Mektup Örneği ................................................................. 113
Tablo 3.1. İnsan Kaynakları Seçme Problemi Üzerine Yapılmış Güncel
Çalışmalar ................................................................................................................ 166
Tablo 4.1. Kriterlerin Önem Ağırlığı İçin Kullanılan Dilsel Değişkenler ve
Üçgen Bulanık Sayı Olarak Karşılıkları .................................................................. 173
Tablo 4.2. Alternatiflerin Değerlendirilmeleri İçin Kullanılan Dilsel
Değişkenler ve Üçgen Bulanık Sayı Olarak Karşılıkları ......................................... 173
Tablo 4.3. Yakınlık Katsayısı Nedeniyle Seçilen Alternatifin Kabul Durumu
................................................................................................................................. 182
Tablo 4.4. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin Ana Karar Kriterlerinin
Değerlendirilmesi..................................................................................................... 206
Tablo 4.5. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin Ana Karar Kriterlerinin
Değerlendirilmesi..................................................................................................... 207
xix
Tablo 4.6. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin I
Tablo 4.7. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin I
MC
MC
Matrisi ........... 208
Matrisi ............... 209
Tablo 4.8. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin Alt Karar Kriterlerinin
Değerlendirilmesi..................................................................................................... 210
Tablo 4.9. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin Alt Karar Kriterlerinin
Değerlendirilmesi..................................................................................................... 211
Tablo 4.10. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin I
SC
Tablo 4.11. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin I
SC
Matrisi ........... 212
Matrisi .............. 214
Tablo 4.12. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin 1. Karar Vericinin
Adayları Değerlendirmesi ........................................................................................ 216
Tablo 4.13. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin 2. Karar Vericinin
Adayları Değerlendirmesi ........................................................................................ 217
Tablo 4.14. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin 3. Karar Vericinin
Adayları Değerlendirmesi ........................................................................................ 218
Tablo 4.15. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin 1. Karar Vericinin
Adayları Değerlendirmesi ........................................................................................ 219
Tablo 4.16. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin 2. Karar Vericinin
Adayları Değerlendirmesi ........................................................................................ 220
Tablo 4.17. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin 3. Karar Vericinin
Adayları Değerlendirmesi ........................................................................................ 221
Tablo 4.18. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin I
Tablo 4.19. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin I
A
A
Matrisi ........... 223
Matrisi .............. 226
Tablo 4.20. Makine Bakım Mühendisliği İçin Oluşturulan I Matrisinin İlk
A
Sütunu ...................................................................................................................... 231
Tablo 4.21. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin
r ij
Değerleri ........ 233
Tablo 4.22. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin
v ij
Değerleri ........ 237
xx
Tablo 4.23. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin M ( v ij
) Değerleri 241
Tablo 4.24. Birinci Yaklaşıma Göre Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu
İçin D *ij Değerleri .................................................................................................... 245
Tablo 4.25. Birinci Yaklaşıma Göre Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu
İçin D Değerleri .................................................................................................... 247
-
ij
Tablo 4.26. İkinci Yaklaşıma Göre Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu
İçin D *ij Değerleri .................................................................................................... 249
Tablo 4.27. İkinci Yaklaşıma Göre Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu
İçin D Değerleri .................................................................................................... 250
-
ij
Tablo 4.28. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin S* , S- , C ve N C
i
i
i
i
Değerleri .................................................................................................................. 254
Tablo 4.29. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin Aday Sıralaması .. 255
Tablo 4.30. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin S* , S- , C ve N C
i
i
i
i
Değerleri ve Aday Sıralaması .................................................................................. 270
xxi
ŞEKİLLER LİSTESİ
Sayfa No
Şekil 1.1. İnsan Kaynakları Yönetiminin Amaçları ......................................... 47
Şekil 1.2. İnsan Kaynakları Yönetimi Fonksiyonları ....................................... 54
Şekil 1.3. İnsan Kaynakları Bölümünün Yarattığı Değer ................................ 58
Şekil 2.1. İnsan Kaynakları Seçme Süreci ....................................................... 92
Şekil 2.2. İş Analizi ve Temel Unsurları .......................................................... 93
Şekil 2.3. İşletme ve Adayın Karşılıklı Değerlendirmesi ............................... 108
Şekil 3.1. Karar Verme Üçgeni ...................................................................... 119
Şekil 3.2. Uzman Kişi ile Uzman Sistem Arasındaki Benzeşim .................... 135
Şekil 3.3. Yaş Dilsel Değişkeninin Aldığı Değerler ...................................... 142
Şekil 3.4. Klasik Küme İçin Üyelik Fonksiyonları ........................................ 146
Şekil 3.5. Bulanık Küme İçin Üyelik Fonksiyonları ...................................... 146
Şekil 3.6. Normal Bulanık Küme ................................................................... 148
Şekil 3.7. Normal Olmayan Bulanık Küme ................................................... 148
Şekil 3.8. Monoton (Konveks) Bulanık Küme ............................................... 149
Şekil 3.9. Monoton Olmayan (Konveks Olmayan) Bulanık Küme ............... 149
Şekil 3.10. Üçgen Üyelik Fonksiyonu............................................................ 150
Şekil 3.11. Bulanık Kümelerin Olası Grafik Gösterimi ................................. 151
Şekil 3.12. Yamuk Üyelik Fonksiyonu .......................................................... 152
Şekil 3.13. Üyelik Fonksiyonunun Bileşenleri ............................................... 153
Şekil 3.14. Bulanıklaştırma-Durulaştırma Birimli Bulanık Sistem ................ 156
Şekil 4.1. HBTOPSIS Algoritmasındaki Hiyerarşik Yapı ............................. 174
xxii
Şekil 4.2. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin Kriter, Alt Kriter ve
Alternatif Hiyerarşisi ............................................................................................... 195
Şekil 4.3. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin Kriter, Alt Kriter ve
Alternatif Hiyerarşisi ............................................................................................... 205
Şekil 4.4. Uygulamaya İlişkin Matlab R2010b Yazılımında Oluşturulan
Programın Genel Görüntüsü .................................................................................... 258
Şekil 4.5. Microsoft Excel’den İlgili Verilerin Programa Yüklenmesi İçin Veri
Yükle Komutunun Verilmesi ................................................................................... 258
Şekil 4.6. Programa Yüklenecek Microsoft Excel’de Girişi Yapılan Verilerin
İlgili Dosyadan Seçilmesi ........................................................................................ 259
Şekil 4.7. Yüklenen Verilerin Değerlendirilmesi Sırasında Oluşan Görünüm
................................................................................................................................. 259
Şekil 4.8. Programda Algoritmaya İlişkin Gerekli Değerlendirmelerin
Yapılmasından Sonra Oluşan Rapordan Bir Kesit .................................................. 260
Şekil 4.9. S* , S- , C ve N C Değerlerinin Grafiksel Olarak Gösterilmesi
i
i
i
i
İçin Yapılan Seçim................................................................................................... 261
Şekil 4.10. S* Değerlerinin Grafiksel Gösterimi .......................................... 261
i
Şekil 4.11. S- Değerlerinin Grafiksel Gösterimi ........................................... 262
i
Şekil 4.12. C Değerlerinin Grafiksel Gösterimi ........................................... 262
i
Şekil 4.13. N C Değerlerinin Grafiksel Gösterimi ....................................... 263
i
Şekil 4.14. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin S* Değerlerinin
i
Grafiksel Gösterimi.................................................................................................. 266
Şekil 4.15. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin S- Değerlerinin
i
Grafiksel Gösterimi.................................................................................................. 267
xxiii
Şekil 4.16. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin C Değerlerinin
i
Grafiksel Gösterimi.................................................................................................. 267
Şekil 4.17. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin N C Değerlerinin
i
Grafiksel Gösterimi.................................................................................................. 268
Şekil 4.18. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin S* Değerlerinin
i
Grafiksel Gösterimi.................................................................................................. 272
Şekil 4.19. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin S- Değerlerinin
i
Grafiksel Gösterimi.................................................................................................. 273
Şekil 4.20. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin C Değerlerinin
i
Grafiksel Gösterimi.................................................................................................. 273
Şekil 4.21. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin N C Değerlerinin
i
Grafiksel Gösterimi.................................................................................................. 274
1
GİRİŞ
Belirsizliklerin anlatımı ya da belirsizliklerle çalışabilme olanağı olarak ifade
edilen bulanık mantık kavramı ilk kez Zadeh (1965) tarafından literatüre katılmıştır.
Pazar unsurlarının sürekli değiştiği, yeni teknolojilerin çok kısa aralıklarla ortaya
çıktığı, ürünlerin çok kısa zamanda demode hâle geldiği, rakiplerin hızla çoğaldığı ve
dolayısıyla belirsizliklerin hâkim olduğu günümüz hızlı değişim ortamının en önemli
özelliklerinden birisinin belirsizlik olduğu düşünüldüğünde, iş örgütleri için belirsiz
koşullar altında yönetme, karar verme süreçlerinin ve belirsizliklerle baş edebilme
yeteneklerinin ön plana çıktığı söylenebilir.
Küresel rekabet ortamında sürdürülebilir rekabet üstünlüğü sağlamada,
yöneticilerin ellerindeki en önemli araçlardan birisi de insan sermayesidir. Bu
bağlamda, iş örgütlerinin ihtiyacı olan nitelik ve nicelikteki işgücünün örgüte
kazandırılması önemli bir insan kaynakları fonksiyonu ve karar verme süreci olarak
karşımıza çıkmaktadır. Bu sürecin sözel verilerden kaynaklanan belirsizliğini ve
karar vericilerin sezgilerine dayanması nedeniyle ortaya çıkan sübjektifliğini bertaraf
edebilmek adına belirsiz, kesin ve güvenilir olmayan bilgileri yorumlayarak
bunlardan sonuç çıkaran ve insanın karar verme sürecindeki belirsizliği modelleyen
bulanık mantık yaklaşımının kullanılması uygunluk taşımaktadır. İnsan kaynakları
seçim süreci aynı zamanda genellikle grup kararının verildiği birçok kriterli karar
verme (ÇKKV) sürecidir. ÇKKV yaklaşımı, birden çok kriterin dikkate alınması
yoluyla birden çok alternatifin bu kriterlere göre sıralanması ve aralarından seçim
yapılması problemidir.
Literatürde ÇKKV yöntemleri olarak AHP (Analitik Hiyerarşi Süreci-Analytic
Hierarchy Process), ANP (Analitik Ağ Süreci-Analytic Network Process), TOPSIS
(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions) yöntemleri yaygın
olarak kullanılmaktadır. Adı geçen üç yöntem gibi yaygın olarak kullanılmasa da
ELECTRE ve PROMETHEE yöntemleri de tercih edilmektedir. Bunun yanında;
bulanık AHP, bulanık ANP ve bulanık TOPSIS (BTOPSIS) yöntemlerinin de bulanık
2
mantık ve AHP, ANP ve TOPSIS ÇKKV yöntemlerinin birlikte kullanıldığı teknikler
olarak
yaygın
bir biçimde literatürde
yer
alan
çalışmalarda kullanıldığı
görülmektedir. ÇKKV yaklaşımlarının, nicel verilerden çok nitel verilere dayanması
ve kişisel görüşlere yer vermesi nedeniyle son yıllarda bu tür verileri analiz etmeye
daha uygun olan bulanık mantık yaklaşımı çoğunlukla tercih edilmeye başlamıştır ve
çoğu kez farklı ÇKKV yöntemlerinin bulanık mantık yaklaşımıyla hibrid biçimde
kullanımı tercih edilmektedir.
Hiyerarşik bulanık TOPSIS (HBTOPSIS) yöntemi ise son dönemlerde
kullanılmaya başlanan bir bulanık çok kriterli karar verme (BÇKKV) yöntemidir.
HBTOPSIS yöntemi, ana karar kriterlerinin amaç için önem derecelerinin saptandığı,
her bir ana karar kriterinin kapsadığı alt karar kriteri/kriterlerinin ait olduğu ana karar
kriteri açısından önem derecelerinin belirlendiği, alternatiflerin de tüm alt karar
kriterleri açısından amacı gerçekleştirme potansiyellerinin hesaplandığı ve sonuçta
ideale en yakın alternatifin yakınlık katsayılarıyla bulunduğu bir yöntemdir. Tezde,
birçok kritere göre değerlendirme yapılarak grup kararının alındığı insan kaynakları
seçim sürecinde BÇKKV tekniği olarak HBTOPSIS kullanılacaktır.
Dört bölümden oluşan bu tez çalışmasının “İnsan Kaynakları Yönetimi” adını
taşıyan birinci bölümünde insan kaynakları kavramı ve önemi, bilgi ekonomisinin
beraberinde getirdiği insan sermayesi kavramı ve insan kaynakları yönetimi kavramı
irdelenecektir. İnsan kaynakları yönetiminin gelişimi sanayi devrimi, bilimsel
yönetim yaklaşımı, endüstriyel psikolojideki gelişmeler, insan ilişkileri yaklaşımı ve
personel yönetiminin profesyonelleşmesi başlıkları altında tartışılacaktır. İnsan
kaynakları
yaklaşımları
değerlendirilecek
ve
insan
kaynakları
yönetiminin
küreselleşme olgusu, toplam kalite yönetimi (TKY) sistemi, işgücünün değişen
yapısı ve teknolojik gelişme ile birlikte teknolojik yapı ile sosyal yapı arasındaki
uyum noktasında ortaya çıkan yüksek performanslı iş sistemleri bağlamında artan
önemi üzerinde durulacaktır. İnsan kaynakları yönetiminin özellikleri, personel
3
yönetiminden farklılıkları, amaçları, fonksiyonları, iş örgütüne sağladığı katma değer
ile stratejik insan kaynakları yönetimi kavramı ele alınacaktır.
Çalışmanın “İnsan Kaynakları Tedarik Etme ve Seçme” adını taşıyan ikinci
bölümünde örgütler için işe uygun çalışanı tedarik etme ve seçmenin önemi ve
çalışan ihtiyacının nasıl belirlendiği irdelenecek; aday araştırma ve tedarik etme
sürecine bağlı olarak tedarik çevreleri, tedarik yöntemleri, tedarik kaynakları ayrıntılı
olarak incelenecek; insan kaynakları seçim süreci bağlamında sürecin önemi, süreci
etkileyen faktörler, sürecin aşamaları ve Türkiye’de kadrolama konuları üzerinde
durulacaktır.
Çalışmanın genel amacı daha nesnel kararlar alabilmek ve “İnsan Kaynakları
Tedarik Etme ve Seçme” sürecinin etkinliğini artırabilmek adına, insan kaynakları
seçme sürecinde bir karar verme yöntemi olarak bulanık mantık yaklaşımının
kullanımını uygulamalı bir çalışma ile ortaya koymaktır. Dolayısıyla tezin üçüncü
bölümünde ilk olarak karar vermenin tanımı yapılacak, daha sonra ise yönetim için
karar vermenin öneminden, karar verme sürecinden ve karar türlerinden
bahsedilecektir. Karar verme sürecinin etkinliğini artırmada kullanılan bulanık
mantık ve diğer bilgi teknolojileri-sistemlerine değinildikten sonra bu bilgi
teknolojileri-sistemlerinin bulanık mantıkla bağlantılarına yer verilecek, son olarak
ise insan kaynakları seçiminde değinilen bilgi teknolojileri-sistemlerinin kullanılması
konusunun üzerinde durulacaktır.
Çalışmanın uygulama kısmını içeren dördüncü bölümde ise, insan kaynakları
seçim süreci incelenen iş örgütünün mülakat aşaması HBTOPSIS yöntemi ile
MATLAB programında değerlendirilerek ideal aday belirlenmeye çalışılacaktır.
4
BİRİNCİ BÖLÜM
İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ
Bilgi birikimi vasıtasıyla diğer tüm girdileri yönlendirmesi özelliğiyle iş
örgütlerinin en önemli kaynağı olan “insanın” üstünlüğü, Bilgi Çağı ile birlikte daha
da vurgulanır hâle gelmiştir. Günümüzde bir örgütün nitelikli insan kaynaklarının
tüm kapasitesini işbirliği içinde işine yansıtması ve bunu mümkün kılan insan
kaynakları
yönetimi
uygulamaları,
sürdürülebilir
rekabetçi
avantajın
elde
edilmesinde ve iş örgütünün bulunduğu sektörde ön saflarda yer almasında önem arz
etmektedir.
1.1. İnsan Kaynakları Yönetimi Kavramı ve Tanımı
“İnsan kaynakları yönetimi” kavramını kesin ve tek bir tanımlamayla
sınırlandırmak zordur; çünkü konu yönetim literatüründe önemli tartışmalara tabidir.
Bu durum, personel yönetiminden insan kaynakları yönetimine doğru bir unvan
değişiminin örgütlerin insanları yönetme şeklinde gerçek bir değişimle paralellik
gösterip
göstermediği
konusundaki
kısmi
belirsizlikten
kaynaklanmaktadır.
Kavramlar arasındaki ayrımın ne olduğu ve uygulamada ne anlam taşıdığı konusunda
araştırmacı ve uygulamacılar arasında tartışmalar mevcuttur.
Kavramı ortaya çıkaran ve teşvik eden yazarlara göre, insan kaynakları
yönetimi, örgütün stratejik amaçlarını gerçekleştirebilmesi için, personelin, özel bir
şekilde yönetilmesi gereken bir kaynak olduğu görüşünün ortaya çıkardığı bir anlama
sahiptir (Van Diepen vd., 2006: 80). İnsan kaynakları yönetiminin, personel
yönetiminin yerini aldığını düşünenlere göre “insan kaynakları yönetimi”, örgütün en
değerli varlıklarının yönetimi konusunda stratejik ve uyumlu bir yaklaşımdır
(Armstrong, 2000: 6; Armstrong, 2006: 3).
5
Bu bağlamda, Legge (1999), insan kaynakları yönetiminin, yönetim takımının
gelişimini vurguladığını ve bir üst yönetim faaliyeti olarak düşünüldüğünü iddia
etmektedir. Storey ise (1993), konuyu daha sonra personel yönetimi ve insan
kaynakları yönetimi arasındaki farklılıkları kategorize eden dört temel yönü
tanımlayarak ele almıştır. Bunlar:
•
Birbirine bağlı belirli inanç ve fikirler topluluğu,
•
İnsan yönetimi hakkındaki kararlara şekil veren stratejik bir hareket,
•
Hat yöneticilerin merkezî katılımı,
•
Çalışma ilişkilerini düzenlemek için prosedürler ya da ortak düzenleyici
sistemlerden farklı olan bir dizi mekanizmaya olan güvendir.
Storey’in analizleri, personel yönetimi fonksiyonlarının geleneksel ve çağdaş
görüşleri arasındaki ayrımı göstermektedir ve insan kaynakları yönetimini, örgütün
ve çalışanların ihtiyaçlarını uyumlu hâle getiren bir süreç olarak farklılaştırmaktadır.
İnsan yönetimi ile ilişkili faaliyetleri örgütsel stratejinin merkezine koyarak insanlar
ve insan kaynakları yöneticilerinin örgüt için temel bir rekabet kaynağı olarak
önemini artırmaktadır (Loosemore vd., 2003: 33). Bu nedenle, insan kaynakları
yönetimine dair uygun bir tanım şu şekilde olabilir: “Örgütsel stratejiye uygun bir
dizi bütünleşik personel politikası meydana getirme ihtiyacını ele alan, böylece iş
hayatının kalitesini artıran, çalışanlardan yüksek bağlılık ve performans yoluyla
örgütsel etkinlik ve rekabetçi avantaj sağlayan yönetsel bir perspektiftir” (Huczynski
ve Buchanan, 2001: 673).
İnsan kaynakları yönetimi, çalışanları “iç müşteri” mantığıyla odak noktası
olarak ele alan bir disiplindir. Bu yaklaşımın insanı merkez alması, örgütsel
amaçların ihmal edilmesi anlamını taşımamaktadır. Bu yaklaşım, mutlu ve iş tatmini
olan bir insanın örgütsel verimliliğe katkıda bulunacağını temel almaktadır (Fındıkçı,
2000: 18, 24). İnsan kaynakları yönetimi, yönetim ve insan kaynakları arasında
6
işbirliğinin sağlanması ve örgütsel amaçlar ile bireysel amaçların uyumlaştırılmasını
hedeflemektedir (Öğüt vd., 2004: 288).
Barutçugil (2004), insan kaynakları yönetiminin diğer bir tanımını şöyle
vermektedir: “İnsan kaynakları yönetimi, örgüt ile çalışanlar arasındaki ilişkileri
etkileyen tüm yönetim kararları ve uygulamalarıdır”. İnsan kaynakları yönetimi, bir
örgütün, çalışanlarının davranışlarını etkilemek için kullandığı faaliyetlerin tümünü
ifade etmektedir. İnsan kaynakları davranışları kârlılık, müşteri tatmini gibi birçok
önemli örgütsel etkinlik ölçüsünü etkilediği için, insan kaynaklarını yönetmek bütün
iş örgütleri için önemli bir mücadeledir (Schuler vd., 2004: 6). Ayrıca, insan
yönetimi, tüm örgütler için stratejik bir konu hâline gelmiştir ve odak noktası
kontrolden, örgütün yararı için yeteneği ortaya çıkarmada bağlılığın sağlanmasına
doğru yön değiştirmiştir (Shipton, 2001: 43).
1.2. İnsan Kaynakları Kavramı ve Önemi
Örgütlerin amaçlarına ulaşmasında sahip olduğu kaynaklar içerisinde en
önemli olanı “ikame edilemez” özelliğiyle şüphesiz insan kaynaklarıdır. Müşteri
odaklı anlayışın var olduğu, yenilikçiliğin tüm sektörlerde ön plana çıktığı, değişimin
değişmez tek gerçek hâline geldiği günümüz küresel rekabet ortamında, işbirliği
ruhuna sahip nitelikli bir işgücü olmaksızın ayakta kalabilmek imkânsızdır. Diğer bir
deyişle, bir örgütün uzun dönemli başarısını belirleyen en önemli etken, sahip olduğu
işgücünün niteliğidir.
5M
(machine-makine,
money-kapital,
material-malzeme,
management-
yönetim, man-insan ) olarak adlandırılan işletme girdilerinin içinde insan, diğer tüm
girdileri yönlendirmesi nedeniyle farklı bir yerdedir (Sabuncuoğlu, 2000: 2). Bu
bağlamda, kaynaklarla değer yaratmada (Lengnick-Hall ve Lengnick-Hall, 2005: 36)
insan öğesinin sahip olduğu karar verme, kaynakları uyumlu bir bütün hâline
getirme, düzenleme veya diğer bir deyişle sistem kurma becerilerinin önemi
yadsınamaz (Yüksel, 2003: 1).
7
Örgütlerdeki insan unsurunun öneminin Elton Mayo’nun çalışmalarının
bünyesinde yer aldığı İnsan İlişkileri Yaklaşımı ile birlikte vurgulanmaya başlandığı
ifade edilmektedir. Klasik yönetim anlayışına bir tepki olarak ortaya çıkan bu teoriye
göre, bir örgütü oluşturan unsurlar içerisinde en önemlisi insandır ve yöneticilerin
görevi insan unsurunu motive ederek çabalarını örgütün hedeflerine yöneltmesini
sağlamaktır (Aydın, 2008: 138).
İnsan kaynakları, bir örgütte istihdam edilen insanlar ve sahip oldukları
becerilerin o örgütte kullanılmasıdır (Overton, 2007: 2). Diğer bir deyişle, örgütün
mevcut işlerini gerçekleştiren bir örgütteki insanlardır. Bu tanımlamada “insanlar”
kavramının içerisinde insanlarca sahip olunan bilgi, beceri ve yetenekler de yer
almaktadır (Buhler, 2002: 4).
Örgüt ortamında çalışan insanları işgücü, işçi, yönetici, insan gücü olarak
değil; “insan kaynağı” ya da “insan sermayesi” olarak nitelendirmek (özellikle
İskandinav ülkelerinde kullanılan deyiş) gerçekte insanı ele alış biçimindeki
farklılığa işaret etmektedir (Açıkalın, 2002: 17).
Tablo 1.1. İnsan Kaynakları Kavramının Tarihsel Gelişimi
Tanımlayıcı
Kavramlar
İşverenlerin
Temel İlgi Odağı
İşgücü
Üretim
İnsan emeğine
dayalı
Genellikle
yönetici
olmayanlar
Üretim aracı ve
maliyet unsuru
Kas gücü
Personel
Pazarlama ve
finansman
Makineye
dayalı
Bir iş örgütündeki
tüm çalışanlar
Üretim
araçlarından birisi
ve maliyet unsuru
Kas gücü, yetenek
ve zekâ
İnsan
kaynakları
Rekabette
üstünlük
Makineye ve
otomasyona
dayalı
Bir iş örgütündeki
tüm çalışanlar
Elde edilmesi ve
geliştirilmesi
gereken temel
kaynak
Bilgi, beceri, temel
yetenekler,
potansiyel ve
yetkinlikler
İnsan
sermayesi
Bilginin
üretilmesi ve
kullanılması
konusunda
rekabet
Otomasyona
dayalı
Bilgi işçileri başta
olmak üzere tüm
çalışanlar
Temel yatırm ve
sermaye
Bilgi, beceri, temel
yetenekler, gelişme
potansiyeli ve fark
yaratan yetkinlikler
İnsan gücü
Entelektüel
sermaye
Kaynak: Geylan, 2004: 4.
Üretim
Yöntemi
Kapsadığı
Çalışan Grubu
İnsana Bakış
İnsanın Sahip
Olduğu Nitelikler
8
Tablo 1.1.’den de görülebileceği üzere; bir iş örgütünün çalışanları için ilk
başlarda “insan gücü” ve “işgücü”, sonrasında ise, “personel” kavramlarının
kullanımı tercih edilirken, 1980’lerde “insan kaynakları” ve 1990’larda “insan
sermayesi” ya da “entelektüel sermaye” kavramlarının kullanımı yaygınlaşmıştır.
“İşgücü” ya da “insan gücü” kavramlarının kullanımında vurgu, kas gücüne
yapılırken işverenlerin temel ilgi odağı üretim olmuş, üretim yönetimi insan emeğine
dayalı gerçekleştirilmiş, “işgücü” ya da “insan gücü” kavramları genellikle yönetici
olmayanları kapsar nitelikle kullanılmış ve insana bakış, üretim aracı ve maliyet
unsuru şeklinde gerçekleşmiştir. “Personel” kavramı ile vurgu, istihdam ilişkisine
doğru yön değiştirmiş, işverenlerin temel ilgi odağı pazarlama ve finansman olmuş,
üretim yönetimi makineye dayalı gerçekleştirilmiş, “personel” kavramı bir iş
örgütündeki tüm çalışanları kapsar nitelikle kullanılmış ve insana bakış, üretim
araçlarından birisi ve maliyet unsuru şeklinde gerçekleşmiştir. Burada insanın sahip
olduğu nitelikler, sadece kas gücünden ibaret olmayıp yetenek ve zekâyı da içerecek
şekilde genişletilmiştir. 1980’lerde işverenlerin temel ilgi odağı rekabette üstünlük
olarak değişirken bir örgütte asıl fark yaratan unsurun insan olduğunun
anlaşılmasıyla birlikte, personel kavramından daha geniş bir anlama sahip olan insan
kaynakları kavramının kullanımı tercih edilmeye başlamıştır. Fakat bu kullanım, bazı
akademisyenler ve uygulamacılar tarafından “insanın diğer kaynaklarla eş değer
mekanik ve maddi bir öğeyi” çağrıştırması yönünde eleştirilmiştir. Rekabette
üstünlük anlayışı ve insan kaynaklarının elde edilmesi ve geliştirilmesi gereken temel
kaynak olarak kabulü, insanın sahip olduğu niteliklerin bilgi, beceri, temel
yetenekler, potansiyel ve yetkinlikler olarak algılanmasını beraberinde getirmiş,
üretim yönetimi makineye ve bilgi teknolojilerinin gelişimiyle birlikte otomasyona
bağlı olarak gerçekleştirilmiş ve insan kaynakları kavramı ile bir örgütteki tüm
çalışanlar ifade edilmek istenmiştir. 1990’larda insanın sahip olduğu bilgi, beceri,
yetkinlikler ve potansiyeller nedeniyle iş örgütlerince insana yapılan büyük
yatırımlar, insanın temel sermaye olduğu görüşünü ortaya çıkarmıştır. Bu bağlamda
da, insan sermayesi ya da entelektüel sermaye kavramları ön plana çıkmıştır. Bu
9
dönemde, insan sermayesi ya da entelektüel sermayenin kapsadığı çalışma grubu
bilgi işçileri başta olmak üzere tüm çalışanlar olurken, işverenlerin temel ilgi odağı
bilginin üretilmesi ve kullanılması konusunda rekabet olmuş ve üretim yönetimi
otomasyona dayalı gerçekleştirilmiştir.
Gayri safi millî hasıla içindeki ağırlığı her geçen gün artan hizmet sektörünün
sahip olduğu üretim faktörleri arasında en belirleyici faktörün bilgi ve becerisiyle
insan olduğu görülmektedir. Dolayısıyla müşteri isteklerinin her geçen gün arttığı ve
müşteri odaklılığın hızla daha önemli hâle geldiği günümüz rekabet ortamında
müşteri ile bire bir iletişime sahip olunan hizmet sektörünün de öneminin artması,
insanın çalışma yaşamında başarıyı etkileyen asli faktör olma yolundaki yerini
belirginleştirmektedir.
Bugün “insan” öğesi üzerindeki odaklanma, “zenginleştirilen işler, işyerindeki
karar verme sürecinde artan güçlendirme ve katılım” uygulamalarında görülebilir
(Buhler, 2002: 6).
1.3. Bilgi Ekonomisi ve İnsan Sermayesi Kavramı
Bilgi teknolojilerinin öneminin artması ve bu alandaki ilerlemeler ekonomik
faaliyetleri küreselleştirmiş, bilginin rekabetçi avantaj yaratma potansiyelini ortaya
çıkarmıştır. İş örgütleri bilgi teknolojileri sayesinde faaliyetlerini coğrafik olarak
genişletmiş ve rekabet yarışında, bilgi ve bilgi teknolojilerini stratejik bir güç olarak
görmeye başlamıştır (Kevük, 2006: 320).
Mal ve hizmet üretiminin artan oranda bilgi kullanımını gerektiriyor olması
nedeniyle “bilgi ekonomisi”, “bilgiye dayalı ekonomi” (Saygılı, 2003: 5) ya da “yeni
ekonomi” kavramlarının kullanımı yaygınlaşmıştır. Ekonomik faaliyetlerin bilgiye
(bilginin üretilmesi, yayılması ve kullanılmasına) dayalı ya da bilgi temelli olarak
gerçekleştirildiği ekonomik yapı bilgi ekonomisi olarak tanımlanabilir (Kevük, 2006:
321). Bilgi ekonomisi, üretim ve rekabet alanı küresel olan; kitlesel üretimden tam
zamanında üretim ve esnek üretime geçişin yaşandığı; büyümenin sermayeye değil,
10
yenilik ve bilgiye dayalı olduğu; karşılaştırmalı üstünlük kaynağının ölçek ekonomisi
ve düşük maliyetler yerine, yenilik ve kalite hâline geldiği; tek başına hareket etmek
yerine, diğer firmalarla ortaklıklar, işbirliği ve birleşmelerin yaşandığı; yaşam boyu
öğrenimin zorunlu hâle geldiği; düzenleyicilerin kurallar ve kontrol olmaktan çok,
piyasa mekanizmasına dayalı olduğu; üretim odaklılıktan müşteri odaklılığa geçişin
yaşandığı; işgücünün belirli bir alanda uzman olmaktan çok, çok yönlü bilgi, beceri
ve deneyime sahip hâle geldiği; insan gücünün yenilikçi ve yaratıcı olmasının önem
kazandığı; maddi varlıklar değil, gayri maddi varlıkların rekabetçi avantaj yaratma
potansiyeli olduğunun anlaşıldığı; sektörel yapı içerisinde tarım ve sanayi
sektöründen çok, hizmet sektörünün ağırlığının hissedildiği bir yapılanmadır (PPI,
2012). Özet olarak bilgi ekonomisinin kimi özelliklerini sekiz başlık altında
toplamak mümkündür. Bunlar, bilgi ekonomisinin bilgi temelli, dijital, sanal,
moleküler, aracısız, yenilik yoğun, küresel bir ağ ve hız ekonomisi olduğu
şeklindedir. (Tapscott, 1996: 44-67).
Bilgi ekonomisiyle birlikte entelektüel sermaye kavramı geçerlik kazanmıştır.
Bu, bilgi toplumunda, (Stehr, 1994: 103) örgütlerin, önemli ölçüde kendilerine ait
entelektüel kaynaklara sahip oldukça başarılı olacağını göstermektedir. Geçerliliğini
koruması için bu entelektüel kaynaklar sürdürülmelidir, yenilenmelidir ve
geliştirilmelidir; yoksa bu sermayenin değeri azalacaktır (Barnett, 2000: 18).
Bilgi ekonomisinde örgütler, stratejik yetenek –örgütün gayri maddi
varlıklarına (entelektüel sermaye) dayalı değer yaratma kapasitesi– geliştirmeye
ihtiyaç duymaktadır. Stratejik yeteneğin üç bileşenden oluştuğu belirtilmektedir:
insan sermayesi, yapısal (örgütsel) sermaye ve müşteri (ilişkisel) sermayesi. Stratejik
yeteneğin içerdiği bazı yetenekler ise şöyle ifade edilebilir: üstün sezme yeteneği,
tercihlerin hızla değiştiği pazarda neler olduğunu anlama ve olanlara yön verme,
örgüt içinde becerileri hızlı ve etkin bir biçimde aktarabilme yeteneği, talep
patlamalarını karşılayabilmek adına üretimi ve pazara erişimi hızlı bir şekilde
11
artırabilme yeteneği ve pazarda farkına varılmadan önce örgüt için yeni fırsatlar
oluşturma yeteneği (Lengnick-Hall ve Lengnick-Hall, 2005: 35, 36, 39).
İnsan sermayesi, know-how ve örgütteki bireylerin beceri ve yetenekleridir ve
insanların işe getirdiği yetkinlikleri yansıtmaktadır. Yapısal sermaye, insan
sermayesinin pazar değeri oluşturmasını sağlayan örgütsel mimarisi ve yönetsel
süreçleridir. Müşteri sermayesi, örgütün üyeleri arasındaki kişilerarası bağlantılar ve
işbirliği ve ortak hareketin temelini oluşturan tedarikçiler, müşteriler ve diğer
örgütlerle olan ilişkileridir. Stratejik yeteneği doğuran insan, yapısal ve müşteri
sermayesi arasındaki etkileşimdir. Müşterilerinin ihtiyaçlarını karşılamak için
stratejik yeteneklerine başvuran örgütler daha az yetenekli ya da yavaş harekete
geçen rakipleri arasından sıyrılarak rekabetçi avantaja sahip olacaktır (Lengnick-Hall
ve Lengnick-Hall, 2005: 39).
İnsan sermayesinin örgütün sürekliliği ve büyümesiyle ilişkili olduğu ileri
sürülmektedir (Pennings vd., 1998: 425). İnsan sermayesi görüşü, bireyler yetenek ve
eğitimlerini artırarak kendilerine yatırım yaptıklarında, bu yatırımların çalışanlar için
daha iyi ücret ve iş güvenliğine, örgütler için ise daha yüksek verimliliğe ve toplum
için ise daha yüksek ekonomik büyümeye dönüştüğünü ileri sürmektedir (Ghitulescu
ve Leana, 2006: 198-204). Aynı ekonomik güce sahip olan örgütler arasında bile
süreklilik insan sermayesindeki değişimle ilişkilidir (Gimeno vd., 1997: 750) ve
araştırmalar insan sermayesinin örgüt performansını etkilediğini göstermektedir
(Boone vd., 1996: 667). Aynı zamanda, finansal kayıtların yokluğu hâlinde
yatırımcılar, girişimcinin insan sermayesini performansını yansıtan bir araç olarak
değerlendirmektedir (Markman ve Baron, 2002: 41).
İnsan
kaynakları
yönetimi
araştırmacıları,
insan
sermayesini
artıran
uygulamalar yoluyla rekabetçi avantaj yaratmaya odaklanmıştır. Örgütlerin insan
sermayelerini oluşturup koruyabilecekleri en belirgin yol, çalışanlar arasındaki
istikrarı teşvik eden insan kaynakları yönetimi uygulamalarını benimsemektir. Bu,
özellikle eğitime, iş güvenliğine ve takım oluşturmaya yatırım yaparak ve küçülme
12
(downsizing) gibi uygulamaları azaltarak gerçekleştirilebilir (Ghitulescu ve Leana,
2006: 203-204).
Stratejik yetenek ya da entelektüel sermaye üzerine yapılan vurgu, insan
kaynakları yönetimi fonksiyonunu yeniden düşünmeyi gerektirir (Prahalad ve Hamel,
1990: 72). Bu noktada Lengnick-Hall ve Lengnick Hall (2005)’e göre stratejik
yetenek oluşturmak ve insan sermayesi, yapısal sermaye ve müşteri sermayesi olmak
üzere stratejik yeteneğin üç bileşenini etkin olarak yönetmek için insan kaynakları
yönetimi fonksiyonu; insan sermayesi yöneticisi, bilgi yönetimi kolaylaştırıcısı ve
ilişki yapıcısı (ustası) olmak üzere üç temel role sahip olacaktır. Yeni insan
sermayesi yöneticisi rolü, örgütteki kolektif bilgi, yetenek ve becerilerin toplanması,
muhafaza edilmesi, tamamlanması ve takip edilmesidir (Hamel ve Parahalad, 1993:
78). Bilgi ekonomisinde başarılı olmak için örgütler, çalışanları arasında insan
sermayesini geliştirmeye ihtiyaç duyacaktır (Ulrich, 1998: 15). İnsan sermayesi
yöneticisi, örgütlerin çalışanlar (izleyiciler) üzerinde hâkimiyet kurmadan onlara
rehberlik ettiği ve onları kontrol etmeden onlara yardımcı olduğu bir ilişkiyi ifade
etmektedir (Daft, 2007:10). Yöneticilik rolü nedeniyle insan kaynakları yönetiminde
bir tutum değişikliği, “stratejik yetenek yaratma gücü ve kararın herkesin
sorumluluğunda olacak şekilde tespit edilmesi” anlamına gelmektedir. Çalışanlar
burada kendi insan kaynakları gelişimleri için sorumluluk alırken, insan kaynakları
yönetiminin rolü bu süreci kontrol etmek değil; kolaylaştırmaktır. İlişki yapıcısı
(ustasının) rolü ise, çalışanlar, müşteriler, tedarikçiler, birbirini tamamlayan iş
örgütleri arasındaki ilişkiyi teşvik eden, kolaylaştıran, besleyen ve devam ettirmeye
imkân veren program ve uygulamalar oluşturmaya odaklanmayı ifade etmektedir.
Böylece, çalışanların örgütte kendi bireysel katkılarından daha çok değer yaratmaları
amaçlanmaktadır. Stratejik yetenek, örgütün çalışanları ve çoğu kez müşterileri,
tedarikçileri ve tamamlayıcı mallar üreten iş örgütleri arasında bilgi yaratabilmesini
ve bu bilgiyi yayabilmesini gerektirmektedir. Ve insan kaynakları bilgi yönetimi
kolaylaştırıcısı rolüyle çalışanlar, bölümler ve üretimin ortaklaşa yapıldığı iş
13
örgütleri arasında örgütsel öğrenmeyi ve bilginin paylaşılmasını kolaylaştırma
etkisini gösterebilmektedir (Lengnick-Hall ve Lengnick-Hall, 2005: 42, 43, 45).
1.4. İnsan Kaynakları Yönetiminin Tarihsel Gelişimi
Zamanla odak noktası değişmiş olsa da, insan kaynakları yönetimi konuları
üzerine tartışmalar hâlâ sürmektedir. 1980’lerde akademisyenleri meşgul eden temel
konu, insan kaynakları yönetimi evrimi olmuştur. Tartışmalar, genel olarak, personel
yönetiminin insan kaynakları yönetimine dönüşümünün belli başlı yönlerinin
araştırılması üzerine olmuş; ardından endüstriyel ilişkilerin insan kaynakları
yönetimiyle bağdaştırılması, insan kaynakları yönetiminin işletme stratejisiyle
bütünleştirilmesi, insan kaynakları yönetiminin uygulanması sorumluluğunun hat
yöneticilere verilmesi ve son olarak insan kaynakları yönetimini örgütler için bir
rekabetçi avantaj kaynağı olarak görme ile ilgili konulara doğru yön değiştirmiştir.
Bugün ise, insan kaynakları yönetiminin örgütlerin performansına etkisiyle ilgili
devam eden tartışmalar bulunmaktadır (Budhwar ve Debrah, 2001: 1).
İnsan kaynakları yönetimi, Sanayi Devriminden bu yana mevcuttur. Bugün,
insan kaynakları yönetimi fonksiyonu bir uzman destek fonksiyonu olmaktan çok,
özellikle esas bir yönetsel fonksiyon olarak düşünülmektedir (Özgen vd., 2002: 5-6).
Bu düşünce, insan kaynakları yönetiminin “rekabetçi avantajın elde edilmesi yolu”
olarak yaygın biçimde kabulüyle paralellik taşımaktadır (Loosemore vd., 2003: 33).
İnsan kaynakları yönetiminin gelişiminde en önemli faktörlerden birisi bilimsel
yönetim hareketi ve bu hareketin “bireylerin üretim sürecinde temel bir kaynak
olarak dikkatlice seçilip, ödüllendirilip, yönetilmesi”ne olan vurgusudur. İkinci bir
önemli etken, çalışanların mutluluğu için işyerindeki sosyal ilişkilerin önemi üzerine
odaklanan insan ilişkileri hareketidir. İnsan kaynakları yönetiminin gelişiminde etkili
olan üçüncü bir tarihsel olay, 20. yüzyılın başlarında meslek psikolojisi ve işgören
sağlığının önemi konusunda oluşan farkındalıktır. İşgören sağlığı üzerinde zararlı
olabilen
çalışma
koşullarının
açıklanması,
çalışma
koşullarını
iyileştirme
14
zorunluluğunu ortaya çıkarmış ve işle bağlantılı sağlığa ilişkin riskleri en aza
indirmeyi gerekli kılmıştır. Son olarak işgücünün maliyet kalemi olan bir varlık
olmaktan çok diğerleri arasında örgütsel verimlilik açısından büyük öneme sahip bir
varlık olduğu ortaya koyulmuştur (Mayrhofer ve Larsen, 2006: 1).
Literatürde yer alan önemli kaynaklar incelendiğinde, bugünkü insan
kaynakları yönetimi anlayışına ulaşmada etkili olan gelişmeler sanayi devrimi,
bilimsel yönetim yaklaşımı, endüstriyel psikolojideki gelişmeler, insan ilişkileri
yaklaşımı ve personel yönetiminin profesyonelleşmesi olarak ele alınabilir.
1.4.1. Sanayi Devrimi
Sanayi Devrimi ile birlikte makineleşme, kitle üretim, tarım alanlarından
fabrikaların iş kapısı olduğu şehirlere göç, ürünlerin uzak yerlere ulaştırılabilmesi,
dev fabrikaların kurulması, ekonomik hayata sembolik (kâğıt) paranın hâkim olması
gündeme gelmiştir.
Bu dönemde, üretimde kol gücü esas alınan çalışanların katma değeri sıfırdır;
çünkü her an kolaylıkla bir başkasıyla ikame edilebilme özelliğine sahiptir.
Çalışanlara “kişisel özelliği olmayan, mekanik şahıslar” olarak bakılmıştır. Çalışma
süreleri 15-16 saatken, reel ücret sadece barınma, gıda ve giyim ihtiyaçlarını
karşılayacak düzeyde olmuştur. Personel politikaları kayıt tutma, çalışan bordrosunu
takip, ücret, vergi, sigorta ödemelerini zamanında yapma, çalışan disiplinini sağlama
gibi rutin fonksiyonları kapsayan pasif insan politikalarıdır. Fakat bu görüntü,
işgücüne olan talebin gelişen pazarlarla büyümesi, işçi sınıfı mücadeleleri,
çalışanların örgütlenmesi nedeniyle zamanla değişmiştir. Çalışma saatleri ve ücretler
insancıl hâle getirilmiştir. 1960’lardan sonra hizmet sektörünün gayri safi millî hasıla
içersindeki payında meydana gelen artış (ABD’de % 51’in üzerinde) ile birlikte insan
unsurunun kalite, verimlilik ve kâr üzerinde doğrudan etkili olduğunun anlaşılması,
nitelikli eleman arzının artmasıyla kol gücüne sahip olan insanın beyin gücüne de
sahip olduğunun fark edilmesi ile birlikte insanın “üretim sürecinin bir parçası
15
olması” anlayışından “hizmet ve üretim sürecini planlayan, yürüten ve koordine eden
bir güç olması” anlayışına geçilmiştir. Sanayi kuruluşlarında insan kaynakları
yönetimi birimi, örgütleme, özlük işleri, insan planlaması ve eğitim gibi
fonksiyonlara sahip destek hizmeti sağlayan bir birim olarak kabul edilmeye
başlanmıştır (Ülsever, 2003: 24-26).
1.4.2. Bilimsel Yönetim Yaklaşımı
İnsan kaynakları yönetimi perspektifinden bilimsel yönetim felsefesinin
yayılması, seçim ve çalışanların sistematik olarak eğitilmeleri süreçlerine daha
titizlikle yaklaşılmasını ve ağırlık verilmesini beraberinde getirmiştir. Bu eğilimle
bağlantılı olarak iş dizaynı, çalışma koşulları ve ödeme sistemleri üzerindeki ilgi
artmıştır. Aynı zamanda bilimsel yönetim, yüksek personel devri ve devamsızlığı,
düşük çalışan motivasyonu gibi çalışma hayatıyla ilgili birçok problemin kaynağı
olarak görülmüştür. Bilimsel yönetime eleştiri ya da tepki sonucunda ortaya çıkan
birçok alternatif yaklaşım, çalışanların ihtiyaçlarıyla daha çok ilgilenmenin
gerektiğini ortaya koymuştur (Gooderham vd., 2004: 4). Tüm eleştirilere rağmen
çalışanların seçimi ve motivasyonu süreçlerinin objektif, akılcı ve test edilebilir
kriterlere göre yönetilebileceği inancını temel alması bakımından Taylorizmin
bugünkü anlamında insan kaynakları yönetiminin temelini oluşturduğu söylenebilir
(www.insankaynaklari.com Ekibi, 2002b: 18). Taylor’dan önce personel yönetimine
ilişkin faaliyetlerin idaresi en yakın amirin sorumluluğundayken; Taylor personel
bölümünün kurulmasını önermiştir (Kozak, 1999: 10). Yine bu dönemde personel
yönetimi bölümleri tatiller, iş eğitimi, uyum sağlamak amacıyla İngilizce eğitimi,
yemekhane-lojman hizmeti, kredi sağlama, sigorta planları ve eğlence programları
gibi sosyal programlara aktif olarak destek vermiştir (Gök, 2006: 10).
1.4.3. Endüstriyel Psikolojideki Gelişmeler
Bilimsel yönetim işe odaklanırken; endüstriyel psikoloji çalışanlara ve bireysel
farklılıklara odaklanmıştır. Endüstriyel psikolojinin ilgi alanı, çalışanın mutluluğunu
maksimize etmek ve işin fizyolojik ve psikolojik maliyetlerini azaltmaya
16
odaklanarak insan etkinliğini artırmak olmuştur (Milton, 1970: 67, 76). Endüstriyel
psikoloji 1913’te Hugo Münsterberg’in Psikoloji ve Endüstriyel Etkinlik adlı kitabını
yazmasıyla vücut bulmuştur (Blum, 1949: 8). Münsterberg (1913) bir çalışma alanı
olarak psikolojinin işe alma testleri, seçme, eğitim, çalışan etkinliği ve motivasyona
katkı sağlayabileceğine dikkat çekmiştir. Münsterberg’in kitabı Birleşik Devletler ve
Avrupa’da endüstriyel psikolojinin gelişmesinde bir itici güç ve model oluşturmuştur
(Viteles, 1932: 40-41). Yine Amerikan Psikoloji Birliği’nin ilk başkanı olan Stanley
Hall’un endüstride psikoloji uygulamalarını temel alan bir dergiye olan ihtiyacı
görerek 1917’de Uygulamalı Psikoloji Dergisi’ni (Journal of Applied Psychology)
çıkarması bu alanda önemli bir gelişme olarak nitelendirilebilir (Dulebohn vd., 1996:
24). Bu konuda diğer bir öncü Lillian Gilbreth’tir. Çağdaş bir psikolog olan Lillian
Gilbreth çalışanların seçilmesi ve motive edilmeleri sürecine kişiliği dâhil ederek
psikoloji ve bilimsel yöntemi bütünleştirmeye çabalamıştır (Milton, 1970: 76)
1.4.4. İnsan İlişkileri Yaklaşımı
İnsan İlişkileri Yaklaşımı, personel yönetimi ve uygulamalarının psikoloji
bilimiyle birleştirilmesi ve etkileşime geçmesi sonucunda ortaya çıkmıştır
(www.insankaynaklari.com Ekibi, 2002b: 18). 1927 ve 1932 yılları arasında Elton
Mayo’nun gerçekleştirmiş olduğu Hawthorne araştırmaları ile çalışanlara duyulan
ilgi sonucunda yükselen verimliliğe ve işyerindeki sosyal ilişkilerin etkin rolüne
dikkat çekilmiştir (Buhler, 2002: 6). Yine Abraham Maslow İhtiyaçlar Hiyerarşisi
Teorisi ile çalışanların güvenlik, kişisel dışavurum ve iletişim gibi ihtiyaçlarının
karşılanması gerektiği gerçeğini yansıtarak çığır açmıştır (www.insankaynaklari.com
Ekibi, 2002b: 19). 1935’te Wagner Kanunu’nun ortaya çıkışıyla birlikte,
sendikalaşma yaygınlaşmıştır. Bu kanunla işçiler ücretler, sosyal haklar, iş güvenliği
ve diğer birçok iş koşulu ile ilgili işverenle anlaşmazlıklarında toplu pazarlık yapma
ve örgütlenme hakkına sahip olmuştur. Bu durumda, sendikaları işlerine karıştırmak
istemeyen birçok örgüt, çalışanla ilişkilerini düzenleme sorumluluğunu personel
yönetimi bölümünün sorumluluğuna vermiştir. Yine II. Dünya Savaşı sırasında
nitelikli işgücünde yaşanan azalma nedeniyle psikolojik testler, seçim ve eğitim
17
fonksiyonları önemli birer personel fonksiyonu hâline gelmiştir (Palmer ve Winters,
1993: 24). 1950’ler ve 1960’larda popülaritesini yitiren yaklaşım yerini İnsan
Kaynakları Yaklaşımına bırakmıştır (Gök, 2006: 11-12).
Geleneksel yönetim modelinden insan kaynakları modeline geçiş ise şu felsefe
farklılıklarıyla özetlenebilir (Kalra, 1997: 179):
Geleneksel Yönetim Modeli: Yöneticiler, çalışanlardan itaat beklemektedir ve
denetim yoğunlukla kullanılan bir fonksiyondur. İşleri yönetici düzenler ve işin basit,
kolay anlaşılır ve tekrarlamalı olmasını arzu eder.
İnsan İlişkileri Modeli: Yönetici, her bir çalışana kurum için önemli olduğunu
hissettirme görevine sahiptir. Yönetici planları hazırlar ve astlarının bunlarla ilgili
görüşlerine başvurur. Yönetici, astların bazı rutin işler üzerinde karar vermelerine
olanak tanır ve otokontrolü teşvik eder.
İnsan Kaynakları Modeli: Yönetici, çalışanların kullanılmayan kapasitelerini
işe yansıtmalarını sağlama görevine sahiptir. Bunun için astların yetenek gelişimini
destekleyici bir örgüt ortamı yaratır. Yönetici, katılımcı yönetim anlayışını benimser
ve oto-kontrolü teşvik eder.
1.4.5. Personel Yönetiminin Profesyonelleşmesi
1950-1980 yılları personel yöneticiliği mesleğinin ortaya çıkışını beraberinde
getirmiştir. Tablo 1.2.’den de görüldüğü üzere, 1940’larda herhangi bir birim
olmaksızın bir büro elemanının personel kayıtlarını tutmasından ibaret olan
fonksiyon, 1950’li yıllarda nezaretçi düzeyinde bir personel biriminin oluşturulması
şeklinde değişmiş; 1960’larda alt düzey yönetici seviyesinde sadece personel
sorunlarına çözüm arandığı bir anlayışın hâkim olduğu bir yapıya kavuşmuştur.
1970’li yıllar personel biriminin orta düzey yönetim tarafından oluşturulduğu ve
sahip olduğu fonksiyonun çalışma ilişkilerini de kapsayacak biçimde genişletildiği
18
yıllarken; 1980’ler insan kaynakları adını alan birimin üst yönetim kademesinin
sorumluluğuna verilmesine şahit olmuştur (Aykaç, 1999: 30-31).
Tablo 1.2. Personel Yönetiminin Profesyonelleşme Aşamaları
Üst Düzey Yönetici
İnsan
Kaynakları
Orta Düzey Yönetici
Çalışma İlişkileri
Alt Düzey Yönetici
Personel
Sorunları
Nezaretçi
Büro Elemanı
Çalışanların
Personel
Kayıtlar
1940’lar
1950’ler
1960’lar
1970’ler
1980’ler
Kaynak: Palmer ve Winters, 1993: 23.
1.5. İnsan Kaynakları Yaklaşımları
Literatürde insan kaynaklarına ait iki tür yaklaşımdan bahsedilmektedir.
Bunlar, katı ve ılımlı yaklaşımlardır. İnsan kaynakları yönetiminin ılımlı yönü insan
kaynaklarının insani yönüdür. Bu model, çalışanlara değerli varlıklar olarak
davranmanın önemini vurgulamaktadır (Legge, 1995: 35). Bu yaklaşım, köklerini
insan ilişkileri yaklaşımından almaktadır ve iletişim, katılım (Armstrong, 2008: 14),
iş yerinde öğrenme ve yol gösterici liderlik (Ergin, 2002: 18) gibi yollarla sadakatin
kazanılmasını vurgulamaktadır (Armstrong, 2008: 14).
İnsan kaynakları yönetimine katı yaklaşım, çalışanların herhangi bir ekonomik
faktör olarak rasyonel bir biçimde yönetilmelerine ilişkin nicel, hesaplamalı, stratejik
yönleri vurgulamaktadır (Nickson, 2007: 9). Bu görüş, insanlardan artı değer ve
böylece rekabetçi avantaj sağlama yoluyla insanları yönetme ihtiyacına vurgu yapan
örgüt merkezli felsefeye uyum sağlamaktadır. İnsanları, gelişimlerine yatırım
yapılarak kendilerinden getiri elde edilebilecek insan sermayesi olarak görmektedir
(Armstrong, 2000: 6). Burada vurgu, insan kaynakları yönetimi ve şirketin işletme
stratejisinin bütünleştirilmesine, insan kaynaklarını geliştirme ve performans
yönetimi süreçleriyle insandan artı değer sağlamaya, misyon ve değer ifadelerinde
19
belirtilen ve iletişim, eğitim ve performans yönetimi süreçleriyle desteklenen daha
güçlü bir kurum kültürüne olan ihtiyaca yapılmaktadır (Armstrong, 2008: 13-14 ).
İnsan kaynakları yaklaşımları diğer sınıflandırmada ise, stratejik yaklaşım,
insan kaynakları yaklaşımı, yönetim yaklaşımı, sistem teorisi yaklaşımı ve proaktif
yaklaşım şeklinde ele alınmaktadır. Stratejik yaklaşım, insan kaynaklarının örgütün
stratejik başarısına katkı sağlaması gerektiğini; aksi takdirde örgütün sahibi olduğu
kaynaklardan verimli bir şekilde yararlanamayacağını ifade etmektedir. İnsan
kaynakları yaklaşımı, insan kaynakları yönetiminin insanları yönetmek anlamına
geldiğini, dolayısıyla insan kaynağına sahip olduğu değer ve önem verilmezse ve
insan kaynağının istek ve ihtiyaçları karşılanıp tatmin edilmezse örgütün
büyüyemeyeceği ve başarılı olamayacağını içermektedir (Özgen vd., 2002: 12, 16).
Yönetim yaklaşımı ise, insan kaynakları yönetiminin örgütteki her yöneticinin
sorumluluğu olduğunu, insan kaynakları bölümünün uzmanlığıyla hem yönetici hem
de çalışanlara hizmet etmek için kurulduğunu ve son olarak her bir çalışanın
mutluluğu ve performansından hem ilk yöneticisi hem de insan kaynakları yönetimi
bölümünün sorumlu olduğunu belirtmektedir. Sistem yaklaşımı, insan kaynakları
yönetiminin daha geniş bir sistem olan örgüt içerisinde yer aldığından (alt sistem), bu
nedenle de örgütün verimliliğine yaptığı katkı oranında değerlendirilmesi
gerektiğinden (Werther ve Davis, 1993: 28) ve örgüt içerisinde insan kaynakları
yönetimi ve diğer alt sistemlerin birbirini etkilediğinden ve çevresel faktörlerden
etkilendiğinden bahsetmektedir. Son olarak proaktif yaklaşım ise, “insan kaynakları
yönetiminin zorluklar ortaya çıkmadan önce gerekli hazırlıkları yaparak ve önlemleri
alarak çalışanlara, yöneticilere ve örgüte olan katkılarını artırabileceği” fikrini temel
almaktadır (Özgen vd., 2002: 16).
Literatür incelemesi sonucunda üzerinde en çok durulan diğer iki insan
kaynakları yaklaşımının Michigan ve New York Okulları Yaklaşımı ve Harvard
Okulu Yaklaşımı olduğu görülmektedir. Michigan ve New York Okulları
Yaklaşımı’nda insan kaynakları stratejisi ile örgüt stratejisi arasında sıkı bir ilişkinin
20
gerekliliği üzerinde durulurken örgütün ancak bu şekilde amaçlarına ulaşabileceği
ifade edilmektedir. Stratejik Eşleştirme Yaklaşımı olarak da adlandırılan yaklaşımın
vurguladığı
kavramlar
insan
kaynakları
seçimi,
başarı
derecesi,
personel
değerlendirmesi, ödül ve geliştirmedir. Bu kavramlara ilişkin stratejiler ile örgüt
stratejisi arasında bağlantı kurarak bu stratejilerin arasında bir eşleştirme yapılması
insan kaynakları yönetiminin temel faaliyeti olarak görülmektedir. Bunun yanında
örgütsel unsurlar bağlamında ele alınan örgütün büyüklüğü, iş akım düzeni, kârlılık,
örgüt yapısı, teknoloji, iş dizaynı, kurumsal, siyasal ve tarihî unsurlar ile örgütsel
olmayan unsurlar olarak kabul gören sosyal, yasal, ekonomik ve kültürel unsurlar,
işgücünün demografik yapısı, tüketici özellikleri ve rakipler arasında da stratejik bir
eşleştirmenin yapılıp, insan kaynakları yönetimi anlayışının tüm bu unsurları dikkate
alıp benimsemesi gerektiğini temel almaktadır (Devanna vd., 1984). Stratejik
Eşleştirme Yaklaşımı aynı zamanda Fombrun, Tichy ve Devanna Modeli olarak da
adlandırılmaktadır.
Harvard Okulu Yaklaşımı ise, “durumsal faktörlerin ve tedarikçi ortakların
insan kaynakları yönetiminin politika seçenekleri ve içeriklerini şekillendirdiğini”
temel almaktadır. Politika seçeneklerinin değerlendirilmesi ve işlevsel kılınması
örgütün sürekliliği açısından çok önemlidir. Birey, örgüt ve toplum arasındaki
ilişkilerin optimal dengede tutulması uzun dönemli sonuçlara neden olmaktadır ve
insan kaynakları çıktılarının bir fonksiyonudur (Argon ve Eren, 2004: 88).
1.6. İnsan Kaynakları Yönetiminin Artan Önemi ve Stratejik İnsan
Kaynakları Yönetimi Kavramı
Yaşanan gelişmeler iş dünyasını daha kompleks ve çalkantılı hâle
getirmektedir; bu nedenle de iş örgütlerinin daha dikkatli olması ve daha çok çaba
göstermesi gerekmektedir. Ulrich (1997) örgütlerin şu anda karşı karşıya kaldığı
sekiz büyük güçlüğe işaret etmektedir: küreselleşme, müşteri isteklerine hızla cevap
verebilme, artan vergiler ve azalan fiyatlar, örgütsel yetenek oluşturma, teknolojiyi
uygulama, insan sermayesini kendisine çekme ve geliştirme ve temel ve de uzun
21
süreli değişimi sağlama. Bu zorluklar işgücünün değişen ihtiyaçları, daha geniş bir
toplumda değişen tutumlar ve artan yasal zorunluluklardan ortaya çıkmaktadır.
Bunlar, örgütler için başarılı olmayı hem daha önemli hem de daha zor bir hâle
getirmektedir. Örgütler arasındaki rekabet artmıştır. Birçok örgüt bugün teknolojiyi,
üretim sürecini, ürünleri ve stratejiyi taklit edebilir hâle gelmiştir. Oysaki insan
kaynakları yönetimi uygulamaları taklit edilmesi güç olmakla birlikte, eşsiz bir
rekabetçi avantajı ifade etmektedir (Pfeffer, 1996: 4).
Rekabetçi avantaj üzerine geleneksel görüşler ölçek ekonomisi, patent
koruması, sermaye artırımı ve regülasyon rekabeti gibi giriş engelleri üzerine vurgu
yapmaktadır. Güncel görüşler ise, rekabetçi avantajın farklı bir kaynağının altını
çizmektedir: bir örgütün insan kaynakları ve insan sermayesi. Güçlenen rekabet,
küreselleşme ve teknolojik ilerlemeler nedeniyle örgütlerin karşı karşıya kaldığı yeni
talepler etkinlik olduğu kadar yaratıcılık ve yenilikçilik, hız ve esnekliği de çok
önemli hâle getirmiştir. İş örgütlerinin sahip olduğu önemli varlıklar bilançolarında
görünmemekte, insan ve yönetim sistemlerinde yer almaktadır. İşletme stratejisi,
insan kaynakları ve insan kaynakları yönetiminin örgüt performansına etkisi yeniden
düşünülmektedir. İnsan kaynakları fonksiyonu bir maliyet kalemi olarak değil;
işletme stratejisini destekler nitelikte olduğunda örgütün değer yaratmasında bir itici
güç olarak görülmelidir.
Bilgi ekonomisi ile birlikte insanın “üretim sürecinin bir parçası olması”
anlayışından “hizmet ve üretim sürecini planlayan, yürüten ve koordine eden bir güç
olması” anlayışına geçilmiştir (Fındıkçı, 2000: 10). Gerçek başarının ya da
“işletmenin üstün performansının kaynağı olan, uzun süre korunabilen ve kolayca
taklit edilemeyen ya da ortadan kaldırılamayan durum” (Akgemci, 2007: 200) olarak
tanımlanan sürdürülebilir rekabetçi avantajın bilgi ve ona sahip olan insana
dayanmasının nedeni insanların örgütün strateji ve yeniliklerinin yaratıcısı ve
uygulayıcısı olmalarıdır (Bingöl, 2003: 5). Hızlı teknolojik ve örgütsel değişimlerin
yaşandığı 21. yüzyılda bir örgütün uzun dönemli başarısının ve rekabetçi avantajının
22
sahip olduğu insan kaynaklarının yeteneklerine, bağlılığına ve kendilerini örgütlerine
adamalarına dayalı olduğu genel kabul görmektedir ve insan kaynakları yönetimi,
insan kapasitesinin sürekli ve sistematik olarak artırılmasında ve çevresel
değişiklikler
doğrultusunda
çalışanların
bilgi,
beceri
ve
tutumlarını
uyarlayabilmelerinde temel rolü üstlenmektedir.
Kimi yazarlar, örgütlerin çalışanların bağlılığını sağlamalarının örgütsel
performans açısından önem arz ettiği günümüzde azalan iş güvenliği karşısında
azalan örgütsel bağlılıktan söz etmektedir; ki bu da, insan kaynakları yöneticileri
açısından zorlukları beraberinde getirmektedir. Bu yazarlar, değişen çalışan-işveren
ilişkisini yeni istihdam sözleşmesi olarak tanımlamaktadır. Scholz bu fenomeni
“darwiportunizm” (Darwinizm ve fırsatçılığın bileşimi olan terim) olarak
yorumlamaktadır. Terimin birinci kısmı olan “Darwinizm”, örgütün insan kaynakları
alımı ve çalışanlarını muhafaza etme uygulamalarını, hızla değişen pazar koşullarıyla
ve uzun dönemli ilişkilere bağlanmama prensibiyle uyumlaştırması çabasını
nitelemektedir. İkinci kısım olan “fırsatçılık” ise çalışanların işverenlerine karşı
azalan bağlılığına atıfta bulunmaktadır. Bu azalan bağlılığın yerini tek projeye ve
kişinin kendi kariyerine karşı sorumluluğu almaktadır. Örgütleri kendilerine uzun
dönemli bir garanti vermediği için çalışanlar, özgeçmişlerini optimize etme ve
muntazaman iş pazarı için talep edilebilirliklerini zenginleştirme ve muhafaza etme
ile ilgilenmektedir (Scholz vd., 2008: 8).
İnsan kaynakları yönetiminin etkinliğinin tüm örgütün etkinliğiyle derinden
ilgili olması artık dar bir alanda uzmanlığı gerektiren bir destek fonksiyonu olarak
ele alınmanın ötesinde olduğunu kanıtlar niteliktedir. Bu bağlamda, insan kaynakları
yönetimine stratejik yaklaşım; insan kaynakları yönetimi birimini örgütüyle
bütünleştirerek onu, örgütün sahip olduğu misyon, vizyon ve amaçları tüm birimlerin
benimsemesini ve paylaşmasını sağlayan, değişime öncülük ederek örgütsel
performansın
geliştirilmesine
(Barutçugil, 2004: 57).
odaklanan
merkezî
bir
konuma
taşımaktadır
23
Günümüzde bir örgütün kârlılık ve verimliliğinde insan öğesinin stratejik
öneme sahip olduğunun anlaşılması, örgütün vizyon, misyon ve amaçlarının
belirlenmesinde insan kaynakları yönetiminin stratejik bir ortak olarak yer almasını
beraberinde getirmiştir (Özgen vd., 2002: 6). Bu çerçevede, “İnsan Kaynaklarının
Artan Önemi” başlığı altında stratejik insan kaynakları yönetimi kavramının
incelenmesi yerinde olacaktır.
Stratejik insan kaynakları yönetimi, örgüt performansının artırılması ve yenilik,
esneklik ve rekabetçi avantajı destekleyecek bir örgüt kültürünün oluşturulması için
insan kaynakları yönetiminin, örgütün stratejik hedef ve amaçlarıyla bağdaştırılması
şeklinde tanımlanabilir (Sinha, 2006).
Armstrong (2008) stratejik insan kaynakları yönetiminin tanımlarına ilişkin
şöyle bir derlemede bulunmuştur:
•
İnsanlarla ilgili iş problemlerini çözmede insan kaynakları yöneticileri ve hat
yöneticiler tarafından ortaklaşa paylaşılan bir dizi süreç ve faaliyettir (Schuler
ve Walker, 1990)
•
Stratejik insan kaynakları yönetimi, örgütün rekabetçi avantaj elde etmesinde
insanları birer stratejik kaynak olarak görmekle ilgilidir (Hendry ve Pettigrew,
1986).
•
Stratejik insan kaynakları yönetimi örgütü rakiplerinden farklılaştıran
faaliyetler üzerinde odaklanmaktadır (Purcell, 1999).
Stratejik insan kaynakları yönetimi, üç önermeyi temel almaktadır (Armstrong,
2008: 34): Bunlardan ilki, bir örgütün insan kaynakları ya da insan sermayesinin
onun başarısında stratejik rol oynaması ve rekabetçi avantajının kaynağı olmasıdır.
İkincisi, insan kaynakları stratejilerinin işletme planları ile bütünleştirilmesi (dikey
bütünleşme) gerekliliğidir. Son önerme ise, ortak bir destek sağlamak adına bireysel
24
insan kaynakları yönetimi stratejilerinin birbirleriyle ilişkilendirilerek (yatay
bütünleşme) tutarlılığın sağlanmasıdır.
Stratejik insan kaynakları yönetimini ifade ederken kaynak tabanlı teoriden de
bahsetmek gerekmektedir. Öncülüğünü Penrose’un (1959) yaptığı ve Barney (1991)
tarafından benimsenen kaynak tabanlı teori örgütü “üretken kaynaklar topluluğu”
olarak görmektedir (Penrose, 1959: 31) ve bu kaynakları insan kaynakları, fiziksel
kaynaklar ve örgütsel olarak kategorize etmektedir (Barney, 1991: 101). Teoriye
göre bu kaynakların her biri eşsiz, değerli, taklit edilemez (Collis ve Montgomery,
1995: 120-122) ve ikame edilemezdir (Ingham, 2002: 34) ve örgüte sürdürülebilir bir
rekabetçi avantaj sunmaktadır (Harvey, 2007: 25). Wright vd. (1994)’e göre, insan
kaynaklarının bilgi, beceri ve kabiliyetleri eşsiz, taklit edilemez ve ikame edilemez
özelliğe sahiptir. Bu kaynaklar rekabetçi avantaj yaratma potansiyeline sahiptir ve
örgütsel kaynaklar ve insan kaynakları, insan kaynakları fonksiyonunun kapsamı
içerisinde yer almaktadır (Noe vd., 1996: 40). Bu bağlamda, insan kaynakları
yönetiminin stratejik yönetim süreci içinde yer almasının örgütsel etkinlik açısından
oldukça önemli olduğu söylenebilir.
Günümüzde insan kaynakları yönetiminin artan öneminin küreselleşme,
işgücünün değişen yapısı veya heterojenleşmesi, sosyal ve teknolojik yapının
uyumlaştırılması ekseninde tartışılması gerekmektedir. İnsan kaynakları yönetimi ve
uygulamalarının önemini artıran bu etmenleri küreselleşme, TKY, işgücünün yapısı
ve yüksek performanslı iş sistemleri başlıkları altında ele almak mümkündür (Şimşek
ve Öge, 2007: 9).
1.6.1. Küreselleşme
Günümüzde, ekonomik faaliyetlerin insanlık tarihinde daha önce hiç tecrübe
edilmemiş bir ölçekte küreselleşmesine tanık olunmaktadır. Gün geçtikçe daha fazla
ürün pazarı uluslararası hâle gelmektedir. On ya da yirmi yıl önce ulusal pazarlara
egemen olabilen büyük örgütler, şu an büyük ölçüde özellikle dünya çapında benzer
25
örgütlerin yoğun rekabetiyle karşı karşıya kalmaktadır (Torrington vd., 2005: 16). Bu
bağlamda, küreselleşmenin yoğun bir rekabet baskısını, diğer bir deyişle,
hiperrekabeti beraberinde getirdiği ifade edilebilir (Sparrow, 2003: 371).
Knight (1998), ekonomik küreselleşmenin arkasındaki itici güçlerin şu
unsurları içerdiğini ileri sürmektedir: a) teknolojik gelişme, özellikle iletişim
teknolojilerindeki gelişmeler, b) serbest pazar ideolojisinin dünya çapında
benimsenmesi c) gelişmiş ülkelerdeki ekonomik büyüme d) tarifelerin ve uluslararası
ticarete engel olan diğer unsurların azaltılması ve sınırlar arasında hizmet ve sermaye
akışının sağlanmasını içeren serbest ticaretteki artış. Bu paralelde, Levitt (1999) de
teknolojik ilerlemenin küreselleşmiş bir dünyaya doğru olan gidişatın önde gelen
nedenlerinden birisi olduğunu ileri sürmektedir. Özellikle, iletişim ve bilgi sürecinde
yaşanan önemli güncel gelişmelerin (mobil telefon, e-posta, internet, www ve
ulaştırma teknolojileri) ekonomik anlamda küreselleşmeyi beraberinde getirdiği
söylenebilir. Gerçek anlamıyla, mikroişlemciler, uydular, fiberoptik ve kablosuz
teknolojilerindeki gelişmeler küresel iletişimin maliyetini azaltmanın yanı sıra
küresel örgütü koordine ve kontrol etmenin, planlamanın ve yönetmenin
maliyetlerini de azaltma yönünde etki göstermektedir (Hill, 2005: 16). Bunun yanı
sıra ulaştırmadaki yenilikler de ürünleri dünyanın herhangi bir yerine ulaştırmanın
daha ekonomik olarak yapılmasını mümkün hâle getirmiştir. Bu maliyet azalışları,
küresel pazardaki rekabeti daha yoğun bir hâle getirmiştir. Özellikle bu gelişmeler,
daha küresel iş fırsatları yaratmak için uzak yerlerdeki iş etkileşimleri adına fırsatlar
sağlamaktadır (Parker, 1998: 115); ki birbirinden uzak ve farklı coğrafyalarda
faaliyet gösteren iş örgütlerinin artan oranda stratejik ittifaklar kurması bunu kanıtlar
niteliktedir.
Bu itici güçlerin insan kaynakları yönetimi açısından açılımları nelerdir diye
düşünülecek olursa; ilk olarak, bu etmenlerin insan kaynakları yönetimine yansıması
“bir örgütün, rekabetçi pozisyonunu güçlendirmesini sağlayan uygulamalarını sürekli
olarak geliştirmek zorunda olması” şeklindedir. İkinci olarak; örgütte çalışanların
26
beklemesi ve hazır olması gereken yüksek değişkenliğin norm hâline gelmesidir.
Böylece örgütlerin esneklik bağlamında sahip oldukları kapasite, rekabetçi avantajın
sağlanması ve devam ettirilmesi açısından odak noktası hâline gelmektedir
(Torrington vd., 2005: 16).
Sürekli değişen, rekabetçi pazarlarda varlıklarını sürdürebilmek adına
örgütlerden katılığın üstesinden gelmeleri beklenmektedir. Örgütsel esneklik üzerine
yapılan araştırmalar, örgütlerin artan işgücü çeşitliliğinin yanı sıra teknoloji, daha
büyük belirsizlik ve ürün pazarlarında rekabette meydana gelen değişikliklere hızla
cevap
verebilmesini
olanaklı
kılma
açısından
insan
kaynakları
yönetimi
uygulamalarının kritik rolünü vurgulamaktadır (Dewettinck vd., 2006: 45).
Gerçekten, Kalleberg’in (2001) de üzerinde durduğu gibi, işgücü esnekliğini
oluşturmak, şu günlerde insan kaynakları yönetimi tartışmalarının öncelikli
konularından bir tanesidir. İnsan kaynakları yönetimi fonksiyonunun sadece işgücü
performansını maksimize etmek için sistemi geliştirmesi değil; aynı zamanda çevik
bir işgücü oluşturmak için, örgütsel ve bireysel hedefler arasındaki uyuma yardımcı
olması da beklenmektedir. Böyle bir işgücü esnek becerilere sahip olmakla birlikte,
görevler arasında özgürce dolaşmaya da isteklidir (Guest, 1987: 514).
Küreselleşmenin insan kaynakları yönetimine etkisi, strateji oluşturma
aşamasında yeni ve önemli unsurların dâhil edilmesine olan gerekliliği beraberinde
getirmektedir. Bu unsurlar kısa süreli politik olaylar, devamlılığı olan küresel ticari
konular, dalgalanan döviz kurları ve birbirinden farklı olan kültürlerdir (Armstrong,
2006: 26). Diğer bir deyişle, insan kaynakları yönetimine ilişkin çevre analizi, fırsat
ve tehditlerin değerlendirilmesi bağlamında dünya ölçeği ve daha geniş unsurlar
dikkate alınmaktadır. Küreselleşme dünya düzeyinde bir mal ve hizmet üretim ve
dağıtım sürecini öngördüğünden, insan kaynakları yönetimi politikaları dünya
birikimine dayanmaktadır. Bunun yanı sıra küreselleşme, yerel karar verme süreç ve
uygulamalarını, planlı değişimi ve örgütün proje gruplarına göre yapılandırılmasını
gerekli hâle getirebilmektedir (Özgen vd., 2002: 46).
27
Küreselleşmenin beraberinde getirdiği yoğun rekabet baskısı, merkezkaç bir
örgüt yapısına neden olduğu gibi aynı zamanda örgütsel kademelerin azaltılmasını da
gerektirmektedir (Büyükuslu, 1998: 52). Bu bağlamda, insan kaynakları yöneticileri
iş tanımlarını daha genel bir perspektifte ele almalı, iş ve birimler arasında var olan
esnek sınırlara uygun iş tasarımları gerçekleştirmelidir. Yassı örgüt yapılarında
takımlara yapılan vurgu (Gomez-Mejia vd., 1998: 51), eğitim ve geliştirme
faaliyetlerine olan ihtiyacın artmasını (Saiyadain, 2009: 8) ve bireysel değil; takım
çalışmasını temel alan bir performans değerleme ve ücretleme sisteminin
oluşturulmasını beraberinde getirmektedir.
Bu bağlamda, örgütsel kademelerin azaltılması ile birlikte ele alınabilecek bir
uygulama olan küçülme (downsizing), bir örgütün etkinlik, verimlilik ve
rekabetçiliğini
artırabilmek
için
işgüçlerini
azaltarak
yönetim
tarafından
gerçekleştirilen faaliyetlerdir. Ana fikri, sistemi devam ettirebilmek için ihtiyaç
duyulan çekirdek çalışanla iyi bir sonuca ulaşmaktır (Saiyadain, 2009: 10). Küçülme
artık kısa dönemli bir düzenleme olarak değil; iş örgütlerinin teknoloji, küreselleşme,
iş yönündeki değişikliklere uyum sağlamakta kullandıkları bir araç olarak
görülmektedir (Bohlander ve Snell, 2007: 18). Küçülmenin insan kaynakları
yönetimi üzerine diğer bir etkisi, örgütlerin daha az çalışanla daha etkin
olabilmesinde insan kaynakları uzmanlarının yardımının gerekliliğidir. Yine
örgütlerin rekabette ön sıralarda olabilmeleri için, faaliyetlerinden en önemlilerine
odaklanıp odaklanmadıkları konusunda netlik sağlamak da insan kaynakları
yönetiminin önemli görevlerinden birisidir (Kleynhans vd., 2007: 19). Küçülme
sonrasında iş örgütünde çalışmaya devam eden personelin uzun süreli çalışma
ilişkilerinin zarar görmesi ve yeni rollerinin belirsizliği nedeniyle yaşadığı şok, insan
kaynakları yönetimi liderliğinde psikolojik destek verilerek, yeni hedefler yaratılarak
ve dolayısıyla örgütte iyimser bir ortam oluşturularak geçirilebilir. Bunun yanı sıra,
yeni hedefler doğrultusunda gerekli becerileri edinebilmeleri için çalışanların eğitilip
geliştirilmesi de önemlidir. İş örgütünden ayrılanların da danışmanlık ve eğitim gibi
insan kaynakları uygulamalarından yararlananlar kapsamına dâhil edilmesi gereklidir
28
(www.insankaynaklari.com Ekibi, 2002d: 51, 52, 55). Yine küçülme sürecinde
asılsız söylentilerin beraberinde getirdiği olumsuz örgüt iklimini önlemede insan
kaynakları yönetimi iletişimi güçlü tutmak zorundadır (DeCenzo ve Robbins, 1999:
42).
Küreselleşme dolayısıyla yaşanan yoğun rekabete tepki niteliğinde ortaya çıkan
ve küçülme uygulamasıyla beraber ele alınan bir diğer değişim stratejisi ise dış
kaynaklardan yararlanma (outsourcing)dır. Dış kaynaklardan yararlanma, daha
önceleri örgüt içinde yerine getirilen faaliyetlerin (temel yetenek olmayanların)
dışarıdaki işletme, danışman ya da tedarikçilere sözleşmeye dayalı olarak
devredilmesi olarak tanımlanabilir. Bu uygulamayla iş örgütleri, maliyet tasarrufu,
pazara daha hızlı tepki verebilme, uzmanlıktan yararlanma gibi kazanımlar elde
etmektedir (Barutçugil, 2004: 83). Dış kaynaklardan yararlanma uygulamasının insan
kaynakları yönetimine yansıması ise, daha üretken ve motivasyonu yüksek
çalışanların elde tutulması adına kariyer yönetimi uygulamalarına önem verilmesidir
(Şimşek ve Soysal, 2007: 38). İşten çıkarılanlar için yeni iş bulma yeteneklerini
artıracak şekilde destek olmak, bağlantılar oluşturmak, eğitimler vermek danışmanlık
yapmak içeriğine sahip olan outplacement (dışarıda iş bulma) uygulaması sağlamak
insan kaynakları yönetimine diğer bir yansımadır (Barutçugil, 2004: 190).
Değişim mühendisliği de yine bu iki kavramla beraber düşünülebilir. Değişim
mühendisliği, “iş örgütünün küreselleşen rekabet ortamına uyabilmesi ve
müşterilerine daha iyi, kaliteli ve ucuz mal sunabilmesi için, iş örgütünün
bünyesindeki tüm iş yapma usullerini ve süreçlerini köklü bir şekilde yeniden
yapılandırması” olarak tanımlanmaktadır (www.insankaynaklari.com Ekibi, 2002e:
63). Bu bağlamda, uzun süreli iş ilişkilerini değiştirmesi ve stresi artırması nedeniyle
çalışanların kendilerinden ne beklenildiğine dair sorularına cevap bulabilecekleri ve
yaşayacakları çatışmalarla başa çıkmalarında yardım vazifesi görecek bir
mekanizmanın geliştirilmesinde insan kaynakları yönetiminin rolü önemlidir
(DeCenzo ve Robbins, 1999: 47).
29
Küreselleşme ile birlikte ele alınan bir diğer kavram çokuluslu işletmelerdir.
Çokuluslu işletmeler, 1930 krizi ile birlikte, iş örgütlerinin pazar avantajı arayışları
sonucunda ortaya çıkan bir kavramdır. Çokuluslu işletmeler, insan kaynaklarının
yönetiminde ulusal işletmelere göre daha fazla sorunla karşılaşmaktadır (Budak,
2008: 9). Örneğin, bazı ülkelerde iş yapabilmek, hükümetin insan kaynakları
planlaması, seçme,
ücretleme ve iş dizaynı gibi insan kaynakları yönetimi
uygulamaları üzerinde bazı yükümlülükleri beraberinde getirmektedir (Fisher vd.,
1999: 19).
Özellikle heterojen bir kültür yapısı yani çok kültürlülük, kurum kültürünün
yaratılmasında zorlukları beraberinde getirmiştir (Budak, 2008: 9). Bu bağlamda,
farklılıkların aynı çatı altında etkin olarak yönetilmesi, yani bütün çalışanları
cinsiyet, ırk, dil, din, milliyet, yaş gibi farklılaştıran özelliklerden kurtararak
çalışanların bütün kapasitelerini örgüt amaçları doğrultusunda kullanmalarını
sağlamak önem kazanmaktadır. Bireysel farklılıklara değer vermek, onu, performansı
iyileştiren ve değişik deneyim, bakış açıları sağlayan bir boyut olarak görmek
(Barutçugil, 2004: 227, 230) önem kazanmaktadır.
Uluslararası insan kaynakları yönetimi bağlamında, seçme, eğitim ve
geliştirme, performans yönetimi ve ücretleme faaliyetlerinin ulusal insan kaynakları
yönetimi faaliyetlerinden farklılaşması söz konusudur. Kişilik, özellikle de esneklik,
her türlü insanla iletişim kurma becerisi, farklı kültür ve çevrelerle ilişki kurma
becerisi, farklı yönetim stillerine duyarlılık yurt dışında görevlendirilecek kişilerin
seçiminde daha da önem kazanmaktadır (DeCenzo ve Robbins, 1999: 181). Yine
yabancı dil yeteneği, yüksek düzey eğitime sahip olma, yurt dışında çalışmaya istekli
olma (motivasyon) diğer kriterler arasında yer almaktadır (Özgen vd., 2002: 389).
Uygun kişinin seçilmesinde aile ihtiyaçlarını da dikkate almak gerekmektedir.
Ailenin değişen çevresel şartlara uyum sağlaması oldukça önemlidir. Eğitimde,
örneğin dil eğitiminde, ailenin de yer alması gerekmektedir. Bir diğer önemli eğitim,
çapraz kültürel eğitimdir. Bu eğitim, yurt dışında görev alınacak ülkenin politikası,
30
tarihi, ekonomisi, dini, sosyal iklimi ve iş uygulamaları hakkında kişiyi
bilgilendirmek amacıyla verilmektedir. (DeCenzo ve Robbins, 1999: 21, 243).
Yurt dışında görevlendirilen çalışanın performans değerlemesi de ulusal insan
kaynakları yönetiminde olduğundan daha farklıdır. Performans değerlemenin kimin
tarafından yapılacağı bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır. İş örgütünün merkezinde
performans değerlemenin yapılması yerel şartlar (bilinmeyen bir çevrede esneklik ve
yaratıcılığın değerlendirilmesinin zor olması çerçevesinde) hakkında bilgi sahibi
olunmaksızın gerçekleşeceğinden uygun bulunmamaktadır. Bu bağlamda, yerel ülke
yöneticilerine yerel şartlar ve çevreyi tanımaları yönünde başvurulmaktadır. Yine
merkezden yurt dışına görevlendirilmiş eski bir çalışandan fikir alınabilmektedir.
Performans değerlendirilirken değişken ortamın etkisini dikkate almak özellikle
önemlidir. Çalışanın kendi ülkesinde sahip olduğu imkânların yoksunluğu
performansını olumsuz etkileyecektir. Çalışanın ve ailesinin ülkeye adaptasyon
sorunları ve çalışanın konumuna uyum sağlayamaması da performansını olumsuz
etkileyebilmesi
açısından
üzerinde
durulması
gereken
faktörlerdendir
(Bayraktaroğlu, 2008: 240, 241).
Yurt dışında görevlendirilen çalışanın kendi ülkesinde alacağı ücrete eş değer
bir harcanabilir gelire sahip olması sağlanmalıdır (Gomez-Mejia vd., 1998: 529).
Yurt dışında görevlendirilen çalışan muhtemelen hayat pahalılığıyla, yaşam
kalitesinde azalmayla ve ailesinden ayrılmak suretiyle stres ya da üzüntüyle
karşılaşacağından ücretlemenin bu gibi unsurların dikkate alınması suretiyle
gerçekleştirilmesi önem taşımaktadır. Bunun yanında, iş güçlüğü primi ya da yabancı
hizmet primi adı altında yurt dışı görevinin kabulü için insanları ikna edebilmek
adına ek ödemelerde bulunulabilir. Yine vergi eşitleme sisteminin gerçekleştirilerek
konuk ülkedeki vergi sonrası ücretin, ev sahibi ülkedeki ücretle birbirine yakın
olması sağlanmaya çalışılır. Barınma ya da yaşanılacak konut tahsisatı, çocukların
okul ihtiyaçları, ana ülkeye yapılan ziyaret masraflarının karşılanması, tıbbi
31
yardımlar, kulüp üyeliği konusunda özel yararlar sağlanabilir (DeNisi ve Griffin,
2001: 117, 127).
Yurt dışında görevlendirilen çalışanın iş örgütünün merkezine geri dönmesi
hâlinde kariyerinin planlanması çok önemlidir. Bu kişilere, eski görevine eş değer bir
görevin teklif edilebilmesi gereklidir. Fakat genellikle, önceki kadronun doldurulmuş
ya da iptal edilmiş olması nedeniyle, yurt dışından geri dönen çalışan daha düşük bir
pozisyona yerleştirilebilmektedir. Geri dönen çalışanın iş örgütünün merkezinde ve
ülkede değişen şartlara adaptasyonu diğer bir önemli unsurdur. Adaptasyon sorununu
engellemek için oryantasyon programlarının hazırlanması gereklidir. Yine yurt
dışında görevliyken alınan ücrette yaşanan düşüş ve bu bağlamda, yaşam
standardının azalması olumsuz bir etken olarak görülebilmektedir (Yüksel, 1999:
248-250).
1.6.2. Toplam Kalite Yönetimi
Öncülüğünü Deming, Juran, Crosby, Feigenbaum ve Ishikawa’nın yaptığı
TKY, “Uzun vadeli hedeflerle müşteri tatminini sağlamayı, çalışanlar ve toplum için
faydalar elde etmeyi amaçlayan, kaliteye odaklanmış ve bütün çalışanların katılımı
temeline dayanan bir örgüt yönetimi modelidir” (Şale, 2001: 25). Benzer bir
tanımlamada ise TKY, takım çalışmasıyla müşterilerin istek ve beklentilerini
karşılamayı ve kaliteye dayalı bir örgüt kültürü yaratmayı hedefleyen, müşteri
tatminini artırmada tüm çalışanları motive etmeyi amaçlayan, sürekli gelişmeyi
öngören bir yönetim felsefesi olarak düşünülmektedir (Şimşek, 2002: 375). Her iki
tanımlamanın ortak noktası, TKY hedefinin örgütteki herkesin aktif katılımı ile
müşterilerin tatminini sağlamak ve bunun sonucunda da kârlılığa ulaşmak olduğudur.
Yapı bağlamında ise TKY’nin “müşteri ihtiyaç, istek ve beklentilerinin
karşılanması ve iş sonuçlarında mükemmelliğe ulaşılabilmesi için tüm süreçlerde
kusursuzluğun, sıfır hata prensibine dayalı olarak sürekli kılınmasını ve bu
sürekliliğin işletmenin tüm iç ve dış çevresinin katılımı ile gerçekleştirilmesini
32
hedefleyen; yönetsel ve örgütsel yapıda insan unsurunu sürekli eğitim ve grup
çalışması yoluyla ön plana çıkaran; sürekli gelişme ilkesiyle örgütün rekabet gücünü
arttırmayı amaçlayan; bütün bunların da; ancak en üst düzeyde sorumluluk bilincine
sahip bir liderlik anlayışıyla gerçekleştirilebileceğini savunan çağdaş bir yönetim
anlayışı” olduğu ifade edilebilir (Bolat, 2000: 26). TKY’nin özünde “müşterinin
şimdiki ve gelecekteki beklentilerinin belirlenmesi ve bunların tam ve ekonomik bir
biçimde karşılanması ile sürekli geliştirme ve iyileşme” düşüncesi vardır (Odaman
ve Özer, 1999: 56).
TKY’de müşteriler, “iç müşteriler”, “dış müşteriler” ve “iş örgütüne girdi
sağlayan müşteriler” olmak üzere üç kısma ayrılmaktadır (Dalay, 2001: 244). Dış
müşteriler, iş örgütünün pazara sunduğu mal veya hizmetlerden faydalanan
müşterilerdir (Bolat, 2000: 28). İç müşteri ise, örgütte birbirlerine bağlı çalışan kişi
ve birimlerdir (Budak, 2008: 12). Dış müşterilerin tatmini kadar iç müşterilerin
tatmini de önemlidir; çünkü örgütü tarafından iyi anlaşılıp mutlu edilen çalışanlar
müşteriyi mutlu edecek ve dolayısıyla örgüte kâr sağlayarak örgütü mutlu edecektir.
Bu kapsamda TKY, çalışanları motive etme, bilgi ve yetenek seviyelerini yükseltici
eğitimler verme, yönlendirme gibi çalışmalara büyük önem vermektedir (Tekin,
2007: 281). Motivasyon bağlamında katılımcı yönetim anlayışı, maddi teşvik ve
ödüllendirme sistemleri, iletişim uygulamaları yer almaktadır (Şimşek, 2006: 66-73)
ve bu eksende de TKY, insan kaynakları yönetimiyle kesişmektedir.
Özellikle TKY’nin temel ilkeleri olan sürekli gelişme, tam katılım ve birlikte
çalışma gibi ilkeleri hayat felsefesi olarak benimsemiş, yeterli bilgi ve beceriye
sahip, sürekli eğitilmeye ve gelişmeye açık ve istekli bir insan gücünün seçilmesi çok
önemlidir. Sürekli değişim ve gelişmeyi kapsayan TKY’nde ilk olarak yerleşik insan
davranışlarının değiştirilmesi; ancak iyi planlanmış bir eğitim ve geliştirme
programıyla gerçekleştirilebilir (Türkel, 1998: 42-44).
33
1.6.3. İşgücünün Yapısı
Günümüzde örgütler ile çalışanları arasındaki ilişkiler önemli ölçüde
değişikliğe uğramıştır. Kısa dönemli ilişkileri vurgulayan iş uygulamaları (çoğu kez
serbest iş modelleri olarak adlandırılan) göze çarpmaktadır. Bu değişikliklerin itici
gücü, hızla değişen pazarlarda esnekliğe olan artan ihtiyaç, bilgi teknolojilerindeki
yenilikler,
işin
yapısındaki değişiklikler ve örgütün rekabetçi
avantajının
kaynağındaki değişikliklerdir. Geçmişte işler, işverenler ve çalışanlar arasındaki
ilişkideki istikrarı vurgulamak ve pekiştirmek için yapılandırılmıştır (Ghitulescu ve
Leana, 2006: 197). Yeni çalışan – işveren ilişkisinin anahtar niteliği ise esnekliktir.
Küresel ekonomideki yükselen rekabet, değişen talepler ve teknolojik ilerlemeler
nedeniyle, örgütler yarı-zamanlı (part-time) iş, geçici iş, vardiyalı iş, iş paylaşımı ve
uzaktan çalışma gibi yeni istihdam şekilleri yaratarak daha esnek olmaya
çalışmaktadır (Serlavos ve Aparicio-Valverde, 2000: 39-47).
Ekonomist Jeremy Rifkin (1995), 1993 yılında federal hükümetin, 1,2 milyon
işin senenin ilk yarısında oluşturulacağını ve bunların % 60’ının yarı-zamanlı ya da
sözleşmeye dayalı işler olacağını söylemesinin altını çizmektedir. Nollen ve Axel
(1996) bu oranın, işgücünün % 20-25’lik kısmına denk geldiğini ve giderek
artacağını tahmin etmiştir. Aslında tahmin edilenin de üzerinde, 21 milyon yeni iş,
1990’lar boyunca Amerikan ekonomisine katılmıştır ve bunların çoğu yarı-zamanlı
ve hizmet endüstrisi işleridir. Hizmet işlerinin üretim işlerinin yerini alması, bu
sektör için daha yüksek eğitim ve bilgiye sahip çalışanlara olan ihtiyacı gündeme
getirmiştir (Moskowitz ve Warwick, 1996: 2-41). Ve bilgi işçileri gündeme
gelmiştir; ki bu da insan kaynakları yönetiminin farklı seçim, eğitim ve motivasyon
süreçlerini benimsemesini zorunlu kılmaktadır (Dessler, 2000: 12).
Endüstriyel
dönemden
yeni
post–endüstriyel
çağa
yönelik
süreç
tamamlandıkça hem yapılan işin türünün hem de sözleşmelerin yapısının tamamen
değişeceği tartışılmaktadır. Gelecekte birçok insanın bir bakıma bilginin üretimi,
yorumlanması, işlenmesi gibi görevleri gerçekleştireceği, uzmanlık bilgisi için
34
istihdam edileceği, şu anda olduğundan çok daha az rutin işin var olacağı,
profesyonel ve teknik bilgiye sahip insanlar için olan talebin artacağı ve el emeği ile
çalışan ve daha az beceriye sahip çalışanlar için olan talebin azalacağı iddia
edilmektedir.
Bu,
işverenin
perspektifinden,
rekabetçi
avantajın
yaratıcılık
kapasitesinden ve diğerlerinin yapabildiğinden daha etkin bir biçimde bilgiyi
düzenleyebilme becerisinden kaynaklanacağı anlamına gelmektedir. İkinci büyük
iddia ise öğrenilen işin gittikçe daha seyrek hâle geleceğidir. Gelecekte çok daha az
sayıda insanın örgütlerde tanımlanmış işleri yapıyor olacağından söz edilmektedir.
Yani çalışanlar, örgütler için serbest ve zamanı belirli projelerde görev yapacak,
örgütler işe ilişkin uzun dönemli garanti veremeyecek ve şu anda yaptıkları gibi,
kendilerine iş sözleşmeleri teklif edemeyecektir (Torrington vd., 2005: 21).
Bu durum, işverenlerin çalışanlardan sağlayacakları randımana ve çalışanların
örgüt için zamanlarını ayırarak ve emeklerini koyarak ne gibi bir ödül elde edeceğine
ilişkin karşılıklı beklentilerini ifade eden psikolojik sözleşmede (Loosemore vd.,
2003: 46) de bir farklılığı beraberinde getirmektedir.
Çalışanlar açısından eski psikolojik sözleşme şöyle ifade edebilir: “Çok
çalışacağım ve işverenime karşı sadık kalacağım. Karşılığında örgütün çıkarlarına
aykırı davranmamam şartıyla bir çalışan olarak kalmayı bekliyorum. Aynı zamanda
şartlar uygun olduğu takdirde gelişim ve terfi için fırsat verilmesini bekliyorum.”
Buna karşılık, yeni psikolojik sözleşme şu şekli almaktadır: “İşime çaba ve
yaratıcılık getireceğim. Karşılığında katkıma ve piyasa değerime uygun bir ücret
bekliyorum. İlişkimiz kısa dönemli olabilir; kariyerimi gerçekleştirmek için ihtiyaç
duyacağım gelişme fırsatlarına sahip olduğum sürece burada kalacağım.” (Torrington
vd., 2005: 18). Yenisi göz önünde bulundurulduğunda, işverenleri tarafından daha az
iş güvenliği sağlanan çalışanların karşılığında daha az sadakat gösterdikleri
söylenebilir.
Günümüzde, çalışanların ortalama olarak iki ya da üç yılda bir iş değişikliği ve
hayatları boyunca da en az iki kez kariyer değişikliği arzuladıkları ifade
35
edilmektedir. Çalışanlar ayrıca, gelişim için fırsatları da içeren kendilerini
geliştirmelerini gerektirecek zorlayıcı işler beklemektedir. Bu durumun insan
kaynakları yönetimine yansımaları, monotonluğu önleyici iş dizaynı uygulamaları,
farklı ve değişen beklentileri karşılayan ücret ve ödüllendirme sistemleri bağlamında
ele alınabilir (Buhler, 2002: 8).
Örgüt çalışanları, etnik köken, dinî inançlar, cinsiyet, eğitim, sosyal geçmiş ve
yaş açısından gittikçe daha çeşitli hâle gelmektedir. Artan çeşitliliğin arkasındaki
güçler toplumda ortaya çıkan yoğun küreselleşme ve teknolojik ilerlemenin
sonucudur. Yoğun küreselleşme, hareketliliği yüksek bir işgücünü ortaya çıkarırken,
dünyanın farklı yerlerinde çalışan grupların bağlantı kurmasını mümkün hâle
getirmiştir (Sandberg ve Targama, 2007: 5-6). Ely ve Thomas (2001) bu işgücü
çeşitliliğinin örgütlere yansımasının üç alanda olacağını ifade etmektedir: İlk olarak,
işgücü çeşitliliği örgütlere işe ve işin en iyi şekilde nasıl gerçekleştirilebileceğine
ilişkin alternatif fikirlerin yaratılabileceği farklı görüş, bilgi ve deneyimler
sağlamaktadır. İkincisi, örgütlerdeki bu işgücünün pazarlara giriş ve bu pazarlardaki
geçerli yasalara uyum açısından farklılığı yansıtacağı söylenebilir. Farklılıkların
yönetimi (farklılıklardan azami etkinlik sağlama) insan kaynakları yönetimi
açısından odak noktası hâline gelecektir. Bununla birlikte, insan kaynakları yönetimi,
çeşitlilik arz eden bir işgücünü işe almak ve desteklemek için sorumluluk alacak ve
gelişim ve mentörlük için fırsatlar yaratmaya ihtiyaç duyacaktır (Buhler, 2002: 9).
Rekabet avantajının sağlanmasında etkin performans yönetimi de önem kazanacaktır
(Barutçugil, 2004: 73).
Tüm gelişmiş ekonomiler işgücü çeşitliğiyle karşı karşıya kalmaktadır. Bu
çeşitlilik, göç nedeniyle de olabilmektedir. Örneği Almanya ve Suudi Arabistan gibi
ülkeler çok sayıda çalışma izni alan; söz konusu ülkelerin vatandaşı olmayan
(misafir) çalışana sahiptir (Werther ve Davis, 1993: 45). Japonya gibi ülkeler ise
gerçekte misafir çalışanları ve göçü kısıtlamakta ve bunun sonucunda da homojen bir
işgücüne ve giderek artan işgücü açıklarına neden olmaktadır (Richman, 1990: 71-
36
72). Ulusal politikaları ne olursa olsun en büyük işgücü çeşitliliği genellikle gelişmiş
ekonomilerin büyük şehirlerinde gözlenmektedir. Aslında bu durum insan kaynakları
yönetimi açısından geniş bir aday havuzundan yetkin işgücünü seçebilme şansını ve
kültür şokları gibi dezavantajları beraberinde getirmektedir (Werther ve Davis, 1993:
45, 47). Kültür şoku, uluslar arası göreve sahip olanların farklı kültürel çevreye uyum
sağlayamamalarıdır. Ayrıca bu göreve sahip olan kişilerin kazandıkları becerilere iş
örgütünün saygı duymaması, görevden döndüklerinde yaşadıkları statü kaybı, geri
döndüklerinde yer alacakları pozisyonla ilgili örgüt tarafından bir planın yapılmamış
olması ve yaşadıkları ters kültür şoku da dezavantajlar kapsamında ele alınabilir
(Gomez-Mejia vd., 1998: 522, 524)
Ekonominin seyri de çalışanların durumunu etkileyen faktörlerdendir. Ekonomi
büyüdüğünde gönüllü işten ayrılmalar artarken; yeni çalışanlar ve eğitim
programlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Yine daha yüksek ücret ve iyileştirilmiş
çalışma koşulları ile ilgili insan kaynakları yönetimi üzerindeki baskı da artmaktadır.
Bir ekonomik durgunluk ise, çalışma saatlerinin azaltılması, çalışanların işten
çıkarılması veya daha düşük kâr marjlarını kabul etmeyi gerektirebilmektedir.
(Werther ve Davis, 1993: 49).
İşgücüne katılan yeni mezunların bir işi gerçekleştirmek için gerekli beceriye
tam olarak sahip olamamaları nedeniyle bir beceri açığı sorunuyla karşı karşıya
kalınmaktadır. Beceri açıkları düşük kaliteli işlere, verimlilik düşüşlerine, iş
kazalarının artmasına ve müşteri şikâyetlerine neden olmaktadır. Bu durum maliyet
artışlarını da beraberinde getirmektedir. Bu bağlamda, insan kaynakları yönetimi
gerekli becerilerin edinilmesinde eğitim ve geliştirme fonksiyonuyla önemli bir rol
oynamaktadır (DeCenzo ve Robbins, 1999: 39).
Bebek patlaması (baby boomer) kuşağının 1970’lerde çalışma yaşına ulaşması
ve X kuşağının da ona kıyasla daha az sayıda insandan oluşması, işgücünün ortalama
çalışma yaşını artırmaktadır. Ve yine belirli bir süre içinde emekliliğe ayrılacakların
sayısı düşünüldüğünde bu, insan kaynakları yönetimi açısından kariyer platosu,
37
emeklilik planları, hastalıklarla mücadele gibi konularla uğraşmayı, yeni işgücünü
istihdam etmeyi ve eskisine nazaran daha yüksek olan iş gerekleri nedeniyle bir
işgücü noksanını beraberinde getirecektir. Kadınların çalışma yaşamına katılımları
artmaktadır. Bunun insan kaynakları yönetimi açısından açılımı ise esnek çalışma
saatleri ve bebeği olan anneler için çocuk bakımı olanaklarını sağlamak olmaktadır
(GAO, 1992: 3, 5, 29, 67).
1.6.4. Yüksek Performanslı İş Sistemleri
Yüksek performanslı iş sistemleri, iş örgütünün sosyal sistemi (çalışanlar) ile
teknik sistemi arasındaki uyumu maksimize eden yapılanmalardır (Neal ve Tromley,
1995: 43). Örgütlerde yeni teknolojilerin kullanılması, çalışanların yetenek ve
becerilerinin bu teknolojileri etkin olarak kullanabilecek şekilde geliştirilmesi
yönünde eğitim ve geliştirme gibi insan kaynakları yönetimi uygulamalarının
önemini artırmaktadır.
İşler ve örgüte ilişkin çizelgelerin yeniden tasarlanması, yeni teşvik ve ücret
planlarının oluşturulması, yeni iş tanımlarının yapılması, yeni işgören seçim,
değerlendirme ve eğitim programlarının oluşturulması (Dessler, 2000: 11) da
teknoloji-insan uyumunu sağlamada insan kaynakları yönetimince ele alınması
gereken önemli faaliyetlerdir.
Örgütler içerisindeki bilgisayarlaşma ve otomasyon, düşük beceriyi gerektiren
işlerin sayısında bir azalmaya neden olmuştur ve çalışanların yargıda bulunma
yeteneklerinin önemini artırmıştır. Bilgisayarlar, çalışanlar açısından âdem-i
merkeziyetçi kararların alınmasını sağlayan bilgiye erişimi mümkün kılmıştır. Bu
koşullar Warren Bennis’in yıllar önce tahmin ettiği gibi bürokrasinin ölmesi anlamını
taşımaktadır. Çalışanların müşterilerin ihtiyaçlarına hızlı bir şekilde cevap verebilme
yeteneğine engel teşkil eden uzun hiyerarşik yapılanma gereksiz hâle gelmiştir.
Bunun sonucu orta yönetici kademesinin ortadan kalkması ve örgüte hâkim olan
katılımcı yönetim anlayışıdır. Detaylı kurallarla uğraşmak yerine çalışanlardan,
38
problem çözme sürecinde proaktif olmaları istenmektedir (Thomas, 2000: 4). Bunun
sonucunda da güçlendirme, takım çalışması gibi uygulamalar ortaya çıkmaktadır.
Güçlendirme, çalışanın yaptığı işle ilgili faaliyeti başlatma ve düzenleme (Deci vd.,
1989: 580) yani, başlatma, sürdürme ve kontrol etme konusunda inisiyatif sahibi
olmasıdır (Ceylan vd., 2005: 37). Diğer bir deyişle, çalışanın yetki ve
sorumluluğunun artırılmasıdır (Çavuş ve Akgemci, 2008: 229). Takım çalışması,
ortak karar vermenin çalışanın tek başına karar vermesinden çok daha fazla verimli
olduğu gerçeğini temel almaktadır (Schreiber, 1996: 459). Bir örgütsel araç olarak
takımlar çalışanın rolünü, gerçekleştirilmesi gereken görevin ötesine taşıyabilir.
Sadece belirli bir göreve ilişkin sorumluluğa sahip olmanın yerine, bir takım üyesi
olarak çalışan, örgütte daha büyük faaliyetlere katılır. Takım ortamı, çalışanın
örgütün amaçlarına katkısı yönündeki rolünü daha çok düşünmesini destekler ve
çalışanların dikkatini dar görevlerden müşteri ihtiyaçlarını karşılama gibi daha geniş
bir role doğru odaklamak için bir araç olarak görülebilir (Amason vd., 1995: 20-21).
Çalışanların perspektifinden güçlendirme, daha fazla özgürlük ve muhakeme
sağlamak olarak görülmektedir. Böylece karşılıklı güven geliştirirler, bilgiyi örgüt
çapında paylaşırlar, takım oyuncusu hâline gelirler ve örgütün yararına olacak
şekilde tüm potansiyellerini işe yansıtırlar. Bunu yapabilmeleri için eğitim
faaliyetlerine ihtiyaç duyarlar ve artan sorumlulukları için ödüllendirilmeleri
gerekmektedir (Saiyadain, 2009: 8). Takım çalışması için de ücret, ödül yönetimi ve
performans yönetimi uygulamalarının takım esasına dayalı olarak geliştirilmesi
gerektiği söylenebilir (Gomez-Mejia vd., 2001: 57)
Örgütlerdeki bilgisayarlaşmanın insan kaynakları yönetimi bağlamındaki bir
diğer etkisinin insan kaynakları yönetiminde bilginin kullanılması olduğu
söylenebilir. Bu noktada, insan kaynakları bilişim sistemleri kavramı ile
karşılaşılmaktadır. İnsan kaynakları bilişim sistemleri, insan kaynakları yönetimince
karar verirken kullanılan bilgiyi sağlayan bütünleşik sistemdir (Mathis ve Jackson,
2010: 21). Diğer bir deyişle, insan kaynakları yöneticilerinin çalışanların yönetimi
39
için ihtiyaç duyduğu bilgiyi toplama, organize etme, depolama, güncelleme ve
erişmelerinde onlara yardımcı olan bilgisayar sistemleridir (Kleynhans vd., 2007:
30). Bu sistemlerin kullanılması hem insan kaynakları planlaması için gereklidir hem
de insan kaynakları yöneticilerinin çalışanları izleme, onlarla ilgili raporları
kolaylıkla oluşturma, çalışanların becerilerinden etkin bir biçimde yararlanma ve
çalışanlarla ilgili maliyetleri azaltma yeteneklerini yükseltmektedir (Eddy vd., 1999:
336-337).
1.7. İnsan Kaynakları Yönetiminin Özellikleri
Modern örgütlerde insan kaynakları yönetimi, stratejik uyuma (strategic fit) –iş
ve insan kaynakları stratejilerinin bütünleştirilmesi– olan ihtiyaca vurgu yapma
özelliğini taşımaktadır. Üst yönetim tarafından yürütülen bir faaliyettir ve insan
kaynakları yönetiminin performansı hat yönetimin sorumluluğundadır. İnsan
kaynakları yönetimi, rekabetçi avantajın yaratılması ve sürekliliğinin sağlanmasına
ölçülebilir şekilde katkıda bulunur ve özellikle ortaklar için değer yaratmaya
odaklanır (Armstrong, 2000: 17). Etkinliği güçlü bir örgüt kültürüne dayandığı için
inanç ve değerler sisteminin geliştirilmesini ve örgüt kültürünün içselleştirilmesini
gerçekleştirmeye çalışır. Çalışanların davranış ve tutumlarına önem verirken; kalite,
verimlilik, etkin müşteri hizmetleri, katılımcı yönetim, takım çalışması ve esnek
rollere sahip olan çalışanları odak noktası hâline getirir. İnsan kaynakları yönetimi,
dış çevresel faktörlere duyarlıdır ve değişimlere tepki verme yönünde bir çaba
içerisindedir (Barutçugil, 2004: 43-44). Örgütteki çalışanların optimal performans
düzeyine erişmelerini etkileyen örgüte ve işe uyum ve uyumsuzlukları, işe dair
karşılaştıkları sorunlar ve iş tatminleri ile ilgilenir. Çalışanlar ve örgütün ortak
amaçlar etrafında bütünleşmesini sağlamaya uğraşır (Fındıkçı, 2000: 19-20).
1.8. İnsan Kaynakları Yönetiminin Personel Yönetiminden Farkları
Personel yönetiminden insan kaynakları yönetimine geçişin kanıtı, yönetim
alanındaki en büyük uzman kuruluş olarak kabul edilen Amerikan Personel Yönetimi
Birliği’nin (The American Society for Personnel Administration) ismini İnsan
40
Kaynakları Yönetimi Birliği (The Society for Human Resource Management) olarak
değiştirmesinde görülebilir (Carrell vd., 1992: 2).
Taylor (2005), söz konusu değişime ilişkin artan çalışmaların Lundy (1994)
tarafından başlatıldığını ifade etmektedir. Lundy (1994), strateji oluşturma sürecine
katılımın, personelden insan kaynakları yönetimine değişimi değerlendirmekte temel
kriter olduğunu ifade etmektedir. İnsan yönetimine ilişkin böyle bir anlayış, hem
insan kaynakları yöneticilerinin hem de insan yönetiminin gelişmekte olan
profesyonelleşmesini de vurgulamaktadır (Taylor, 2005: 11).
Tersine, temel görüşü insan kaynakları yönetiminin, personel yönetiminin
yeniden sınıflandırılmış (adlandırılmış) hâli olduğunu destekleyen tezler de bulmak
mümkündür. Bu tezlerin bir kısmında, insan kaynakları yönetiminin yönetsel
hedeflerle stratejik bütünleşme sağlayarak değer yaratmaktan ziyade hüsrana
uğratacak mekanik bir fonksiyon olarak kaldığından bahsedilir (Loosemore vd.,
2003: 35).
Torrington ve Chapman (1979) personel yönetiminin, çalışan insanın ve
çalıştığı örgütün, aralarındaki iş ilişkisinin yapısı ve hedefleri ile ilgili bir anlaşmaya
ulaşmalarını ve daha sonra bu anlaşmayı uygulamaya koymalarını mümkün kılan bir
dizi faaliyet olarak görülebildiğini ifade etmektedir. İnsan kaynağının yönetimi
anlayışı “insan” öğesini örgütün merkezinde gören, onu ön plana çıkaran bir
yaklaşımdır (Akyüz, 2001: 57). İnsan kaynağının yönetimi, personel yönetiminin
insan kaynağı boyutunda algılanmasıdır (Canman, 1995: 55). İnsan kaynakları
yönetiminin konularının büyük bir çoğunluğu personel yönetiminin de konuları
olmakla birlikte bu konuların ele alınışı, algılanışı, değerlendirilmesi ve bunlara olan
yaklaşım farklıdır (Aykaç, 1999: 39). Bu bağlamda, personel yönetiminin,
çalışanlarla kurum ve kurumla devlet arasındaki çoğunlukla mali-hukuki ilişkilerle
ilgilenen bir bölüm niteliğinde olup insan kaynakları yönetiminin bir alt çalışma
alanını oluşturduğu iddia edilebilir (Fındıkçı, 2000: 13). Personel yönetimi çalışan
seçimi, sicil dosyaları oluşturma, ücret bordroları hazırlama, avans ve ikramiyeler,
41
yıllık izinler, hasta vizite kâğıtları, iş sağlığı ve güvenliği, emeklilik, kıdem ve ihbar
tazminatı ile ilgilenme, personel devamlılığını ve devir hızını izleme, SSK, Türkiye
İş Kurumu ile ilişkileri düzenleme, hizmet içi eğitim verme, servis, vardiya, yemek
organizasyonlarını düzenleme gibi genellikle kayıt tutmaya ilişkin fonksiyonları
yerine getirmekteyken; insan kaynakları yönetimi bu faaliyetlerle birlikte, işlerin
gerçekleştirilebilmesi
için
gerekli
çalışanların
işe
alınmasından
örgütten
çıkarılmasına kadar geçen süreçte çalışanların sorunlarının çözümlenmesinde etkili
olan tüm eylemleri kapsar. Yani, insan kaynakları yönetiminin, insan kaynakları
planlaması, iş analizi ve tanımları, insan kaynakları tedarik etme ve seçme, eğitim ve
kariyer geliştirme, performans değerlemesi, iş değerlemesi ve ücretleme, endüstriyel
ilişkiler, iş sağlığı ve güvenliği, özlük işleri gibi fonksiyonlara sahip olduğu
söylenebilir (Sabuncuoğlu, 2000: 5-9). İnsan kaynakları yönetimi örgütün geleceğe
hazırlanmasında insan ilişkilerini odak noktası olarak ele alırken; personel yönetimi
daha rutin uygulamaları içermektedir (Fındıkçı, 2000: 13).
İki kavram arasında farklılığın olduğunu savunan kimi düşünürler, personel
yönetiminin pasif olduğunu, planlamayı içermediğini, insana yatırım anlayışına sahip
olmadığını, arşivci olduğunu, kanuni zorunlulukları takip ettiğini, çalışanlara
kendileriyle ilgili geri bildirimde bulunmadığını, ücretlendirmeyi unvan ve kıdemi
temel alarak yaptığını ifade ederken; insan kaynakları yönetiminin ise, aktif, insan
kaynakları planlaması yapan, insana yatırım anlayışı taşıyan, çalışanlara açık
sistemlerle geri bildirimde bulunan, kariyer planlamasını esas alan, kariyer yolları
hakkında çalışanları bilgilendiren, ücretlendirmeyi görevi temel alarak yapan,
performansa kıdemden daha fazla önem veren, daha insancıl ve demokratik bir
yaklaşıma sahip olduğunu belirtmektedir (Ülsever, 2003: 129-130). İki kavram
arasında bir anlayış değişimi olduğunu düşünenlere göre insan kaynakları yönetimi,
personel politikalarıyla işletme stratejisinin fonksiyonlar etrafında daha çok
bütünleşmesini içermektedir, hat yöneticilere daha büyük bir rol vermiştir, örgütsel
performans ile insan kaynakları yönetimi arasındaki bağlantıya odaklanmaktadır,
toplulukçuluktan bireysel ilişkilere doğru bir değişimi önermektedir ve esas olarak
42
insancıl bir değer sisteminden daha örgütsel merkezli bir değer sistemine doğru
yeniden oryantasyona işaret etmektedir (Mayrhofer ve Larsen, 2006: 1).
Torrington vd. (2005), zaman ve planlama perspektifi açısından personel
yönetimini kısa dönemli, reaktif, geçici ve marjinal, insan kaynakları yönetimini ise
uzun dönemli, proaktif, stratejik ve bütünleşik olarak değerlendirmekte; psikolojik
sözleşmenin personel yönetiminde itaate bağlı olduğunu savunurken, insan
kaynakları yönetiminde bağlılığı temel aldığına işaret etmektedir. Yine yazarlarca
personel yönetiminde dış kontrol, insan kaynakları yönetiminde ise otokontrol
vurgulanmaktadır. İşgören ilişkileri perspektifinden personel yönetimi çoğulcu ve
kolektif bulunurken ve personel yönetiminin işgörenlere karşı düşük güvene sahip
olduğu belirtilirken; insan kaynakları yönetiminin işgörenleriyle üniter ve bireysel
ilişkiler geliştirip onlara karşı yüksek güvene sahip olduğu düşünülmektedir. Tercih
edilen sistemler personel yönetiminde bürokratik ve merkezîleşmiştir ve roller resmî
olarak tanımlanmıştır; oysaki insan kaynakları yönetiminde organik bir yapı ön plana
çıkmaktadır ve devredilen esnek roller mevcuttur. Personel yönetiminde uzmanlık
rollere temel oluştururken, insan kaynakları yönetiminde hat yöneticilerle ortak bir
sorumluluk alanı yaratılmıştır. Torrington vd.’nin ele aldıkları en son karşılaştırma
unsuru değerlendirme kriteri olup, buna göre personel yönetiminde maliyet
minimizasyonunun, insan kaynakları yönetiminde ise fayda maksimizasyonunun
geçerli olduğu belirtilmektedir.
Tablo 1.3.’ten de görüleceği üzere, personel yönetiminde yazılı sözleşmeler
önemini korurken, insan kaynakları yönetiminde sözleşmenin ötesine geçmek
amaçlanmaktadır. Personel yönetiminde açık kurallar tasarlamak önemli görülmekte,
yönetimin hareketine prosedürler rehberlik etmekte, normlar, gelenekler ve
uygulamalar davranışı simgeleyen unsurlar olmakta, işgörenleri izlemek yönetsel
görev sayılmakta, işgörenlerle ilişkiler çoğulculuk baz alınarak gerçekleştirilmekte
ve çatışmalarda, tarafların bir çatışma halinde nasıl davranacaklarının, hangi yöntemi
izleyeceklerinin ayrıntılı olarak tespit edildiği bir anlayış hâkim olmaktadır. Oysaki
43
insan kaynakları yönetiminde kurallar önemini yitirmekte, yönetimin hareketine
işletme ihtiyaçları rehberlik etmekte, değerler ve misyon davranışı simgeleyen
unsurlar olmakta, işgörenleri beslemek yönetsel görev olarak kabul edilmekte,
işgörenlerle ilişkiler bireysel olarak ele alınmakta ve çatışmalarda, tarafların bir
çatışma halinde nasıl davranacaklarının, hangi yöntemi izleyeceklerinin tespit edilmediği
bir anlayış hâkim olmaktadır.
Personel yönetimi ve insan kaynakları yönetimi stratejik yönler açısından ele
alınıp karşılaştırıldığında, personel yönetiminde anahtar ilişkilerin işgücü ve yönetim
arasında gerçekleştiği, teşviklerin parça parça düşünüldüğü ve oluşturulduğu, şirket
planının marjinal özellikte olduğu, karar alma hızının ise yavaş olduğu görülmektedir.
İnsan kaynakları yönetiminde ise, anahtar ilişkilerin müşteri ve işletme arasında
gerçekleştiği, teşviklerin bütünleşik olarak düşünüldüğü ve oluşturulduğu, şirket planının
merkezi özellikte olduğu, karar almanın ise hızlı gerçekleştiği görülmektedir.
Hat yönetim açısından iki kavram arasındaki farklılıklar incelendiğinde, personel
yönetiminde yönetimin rolünün etkileşimci olduğu, anahtar yöneticilerin personel
uzmanları olduğu, iletişimin dolaylı gerçekleştiği, standartlaşmanın yüksek olduğu,
müzakerenin ise istenilen bir yönetsel beceri olarak kabul edildiği görülmekteyken; insan
kaynakları yönetiminde yönetimin rolünün dönüşümcü olduğu, anahtar yöneticilerin
genel, işletme ve hat yöneticiler olduğu, iletişimin doğrudan gerçekleştiği,
standartlaşmanın düşük olduğu ve kolaylaştırıcı rolün ise istenilen bir yönetsel beceri
olarak kabul edildiği vurgulanmaktadır.
Temel faaliyetler noktasında seçme faaliyeti personel yönetiminde ayrı ve
marjinal bir görev olarak ifade edilirken; insan kaynakları yönetiminde diğer
faaliyetlerle bütünleşik ve anahtar bir görev olarak ele alınmaktadır. Personel
yönetiminde ödemeler iş değerlemesi baz alınarak gerçekleştirilirken; insan
kaynakları yönetiminde performansa dayalı bir ödeme sisteminin oluşturulması ve
uygulanması söz konusudur. İşgören ve işveren arasındaki ilişkiler personel
yönetiminde toplu pazarlık görüşmeleri üzerinden şekillenirken; insan kaynakları
44
yönetiminde bireysel sözleşmelerin önemli kılınması söz konusudur. Personel
yönetiminde çok sayıda, insan kaynakları yönetiminde ise az sayıda iş kategorisi söz
konusudur. Yine personel yönetiminde iş dizaynı işgücünün bölümlendirilmesi
temelinde ortaya çıkarken; insan kaynakları yönetiminde takım çalışması önem
kazanmaktadır.
Tablo 1.3. İnsan Kaynakları Yönetimi ve Personel Yönetimi Arasındaki Temel
Farklılıklar
Boyutlar
Personel Yönetimi
İnsan Kaynakları Yönetimi
A) İnanç ve Varsayımlar
Sözleşme
Yazılı sözleşmelerin
tanımlanması
Kurallar
Açık kuralları tasarlamanın önemi
“Olabilir” bakışı, kurallara karşı
hoşgörüsüzlük
Prosedürler
İşletme ihtiyaçları
Davranışı Simgeleyen Unsurlar
Normlar, gelenekler ve uygulamalar
Değerler/misyon
İşgücü Karşısında Yönetsel Görev
İzlemek (kontrol etmek)
Beslemek
İlişkilerin Doğası
Çoğulcu (gruplar)
Tekillik (bireyler)
Çatışma
Kurumsallaşmış
Vurgulanmayan
Anahtar İlişkiler
İşgücü-yönetim
Müşteri
Teşvikler
Parça parça
Bütünleşik
Yönetimin
Unsur
Hareketine
Rehberlik
Eden
dikkatli
olarak
Sözleşmenin
amaçlama
ötesine
geçmeyi
B) Stratejik Yönler
Şirket Planı
Marjinal
Merkezî
Karar Alma Hızı
Yavaş
Hızlı
C) Hat Yönetim
Yönetimin Rolü
Etkileşimci
Dönüşümcü
Anahtar Yöneticiler
Personel uzmanları
Genel/işletme/hat/yöneticiler
İletişim
Dolaylı
Doğrudan
Standartlaşma
Yüksek
Düşük
İstenilen Yönetim Becerileri
Müzakere/görüşme
Kolaylaştırma
D) Temel Faaliyetler
Seçme
Ayrı, marjinal görevler
Bütünleşik, anahtar görevler
Ödeme
İş değerleme
Performansla ilişkili
Koşullar
Ayrı olarak görüşülen
Uyumlaştırma
İşgören-Yönetim
Toplu pazarlık sözleşmeleri
Bireysel sözleşmelere doğru
İşçi Temsilcileriyle İlişkilere Güven
Olanaklar ve eğitim yoluyla düzenlenmiş
Marjinalleştirilmiş
İş Kategorileri ve Derecelendirmeleri
Birçok (Çok sayıda)
Birkaç (Az sayıda)
İletişim
Sınırlandırılmış akış
Artırılmış akış
İş Dizaynı
İşgücünün bölümlendirilmesi
Takım çalışması
Çatışmayı Ele Alma
Geçici anlaşmalara ulaşma
İklimi ve kültürü yönetme
Eğitim ve Geliştirme
Kurslara kontrollü geçiş
Öğrenme kampanyaları
Müdahaleler İçin Dikkatin Odakları
Personel prosedürleri
Geniş çaplı kültürel, yapısal
stratejiler ve personel stratejileri
Kaynak: Storey, 1993: 532-533.
45
Personel yönetiminde çatışma halinde geçici anlaşmalarla çözüme ulaşılmaya
çalışılırken; insan kaynakları yönetiminde örgüt iklimi ve kültürünü yönetmek ön
plana çıkmaktadır. Eğitim ve geliştirme faaliyeti personel yönetiminde kurslarla
sağlanırken; insan kaynakları yönetiminde örgütün sorumluluğunda olmayan
bireylere sorumluluk veren “öğrenme kampanyaları” söz konusudur. Personel
yönetiminde müdahale gerektiğinde örgüt, prosedürleri temel alarak müdahaleyi
gerçekleştirirken; insan kaynakları yönetiminde müdahale için temel alınan unsur
strateji olmaktadır.
Sabuncuoğlu (2000) insan kaynakları yönetimi ve personel yönetimini
birbirinden ayırmaktan çok, insan kaynakları yönetimini, personel yönetiminin bir
uzantısı ya da gelişimi olarak kabul etmenin daha doğru bir yaklaşım olacağını ve iki
kavram arasındaki temel farklılığın personel yönetiminin daha çok örgüt çıkarlarına
önem vermiş olması ya da işgücünü verimliliğini ana amaç olarak seçmesine karşılık;
insan kaynakları yönetiminin işgücü verimliliği yanında iç müşteri olarak ifade
edilen çalışanın memnuniyetini de hedeflemiş olması olduğunu söylemektedir. Diğer
bir deyişle, personel yönetimi insana iş açısından bakarken, insan kaynakları
yönetimi işe insan açısından bakmaktadır (Açıkalın, 2002: 42).
Aslında günümüz, personel yönetiminden insan kaynakları yönetimine doğru
değişen anlayıştan çok, insan sermayesi yönetimini temel alan bir yaklaşıma tanıklık
etmektedir (Fitz-Enz ve Philips, 2001: 2). Artık insan kaynağını yönetmek değil,
yöneltmek; insan kaynağının bir üretim öğesi olarak verimlilikle ilişkilendirilmesi
değil, yeteneklerinin geliştirilip iş sürecine aktarılmasını ifade eden İnsan Kaynakları
Yönetiminin de Ötesi anlamında insan kaynağının geliştirilmesi kaygısını taşıyan bir
yönetim anlayışı ortaya çıkarılmaktadır (Açıkalın, 2002: 10). Armstrong (2006);
Mayo (2001) ve Kearns (2005) gibi düşünürlerin “insan sermayesi yönetimi” adı
altında yer alan bu yeni anlayış hakkındaki düşünceleri ile ilgili şöyle bir söylemde
bulunmaktadır: “İnsan sermayesi yönetimi ve insan kaynakları yönetimi anlayışı
arasındaki temel farklılık, insan sermayesi yönetimi insanlara varlıklar gözüyle
46
bakarken; insan kaynakları yönetiminin maliyetler olarak görmesidir. Kearns’e göre
insan kaynakları yönetimi ekibi hat yöneticilere destek sağlama niteliği gösterirken;
insan sermayesi yönetimi, yönetim seviyesinde eşit bir iş ortağı olarak görülmekte ve
stratejik ve değer yaratma ile ilgili olmasının yanında örgüt çapında olma, sistemi
temel alma ve bütüncül olma özelliği de göstermektedir.”
Armstrong; Beer vd. (1984), Fomburn vd. (1984), Grant (1991), Cappelli ve
Singh (1993), Storey (1989-1995), Torrington (1989) gibi düşünürlerin çoğunluğunu
oluşturan bir kısmın, bu düşüncenin insan kaynakları yönetimi kavramının anlamıyla
uyuşmadığını düşündüklerini ifade etmektedir. Onlara göre insan kaynakları
yönetimi, insanları, rekabetçi avantaj sağlama özelliği bulunan örgütün en değerli
varlıkları olarak kabul etmektedir. Dolayısıyla düşünürlerin çoğunluğunun hem insan
kaynakları yönetimi hem de insan sermayesi yönetiminin insanları varlıklar olarak ve
insan yönetimini stratejik açıdan ele alınması gereken bir fonksiyon olarak kabul
ettiği söylenebilir. Yine bu konuda çalışma yapanların çoğunluğu dikkate alınarak,
iki anlayış arasındaki ayrımın, insan sermayesinin şu açılardan insan kaynakları
anlayışını güçlendirmesi yönünde olduğu ifade edilebilir (Armstrong, 2006: 30-32):
•
İnsan kaynakları yönetiminin insanların maliyet olmaktan çok, varlıklar olduğu
inancını güçlendirmektedir.
•
İnsan kaynakları yönetimi uygulamaları ve örgütsel başarı arasındaki köprünün
önemine daha çok dikkat çekmektedir.
•
İnsanlar yoluyla değer yaratmada insan kaynakları yönetimi stratejileri ve
süreçlerini temel almaya duyulan ihtiyaç konusuna daha çok ilgi çekmektedir.
•
İnsan kaynakları yönetiminin stratejik seviyede ele alınmasının gerekliliğini
pekiştirmektedir.
•
İnsan kaynakları uzmanlarının iş ortakları olması yönündeki rollerine vurgu
yapmaktadır.
47
1.9. İnsan Kaynakları Yönetiminin Amaçları
İnsan kaynakları yönetiminin, “insanlar aracılığıyla örgütsel etkililiği artırmak”
(Fitz-Enz ve Philips, 2001: 17) ve “çalışanların kariyer ihtiyaçlarının karşılanıp
gelişimlerinin sağlanması” olmak üzere iki felsefe üzerinde konumlandırıldığı ifade
edilebilir (Barutçugil, 2004: 38). Bu bağlamda, insan kaynakları yönetimi, hem
örgütsel performansı artırmayı (Harris, 1997: 16) hem çalışanların çalışma
yaşamlarının kalitesini yükseltmeyi, mesleki gelişimlerini ve iş tatminlerini
sağlamayı hem de çalışanların ihtiyaçlarıyla örgütün hedeflerini uyumlaştırmayı
amaçlayan bir süreçtir (Sabuncuoğlu, 2000: 4, 9). Genel olarak insan kaynaklarının
çalışanların işe alınması, yerleştirilmesi, yetiştirilmesi ve etkinliğinin sürekli
artırılması için tüm destek faaliyetlerinin uygulanmasını amaçladığı ifade edilebilir
(Cascio, 1995: 268). Bu nedenle insan kaynakları yönetiminin, örgüt ve çalışanların
birlikte kazanacağı bir süreci yönetmesi gerekmektedir.
Şekil 1.1. İnsan Kaynakları Yönetiminin Amaçları
Etkili İnsangücü Kaynağını
Oluşturmak
İK Planlama
İş Analizi
İhtiyaçların Belirlenmesi
Seçme ve İşe Alma
Etkili Bir İnsangücü Kaynağını
Elde Tutmak
Etkili Bir İnsangücü
Kaynağını Geliştirmek
Performans Değerlendirme
Maaş ve Ücret Yönetimi
Yan Ödemeler-Sosyal Haklar
Endüstri İlişkileri
İşe Son Verme
Eğitim-Geliştirme
Kariyer Yönetimi
Performans Yönetimi
Kaynak: Barutçugil, 2004: 38.
48
Bingöl’e (2003) göre çalışma yaşamının kalitesinin yükseltilmesi ve verimlilik
amaçlarının dışında insan kaynakları yönetimini sahip olduğu diğer üç amaç, eğitim
yoluyla işgücünün koşullara uyma kapasitesini yükseltmek, faaliyette bulunulan
ülkenin yürürlükteki yasalarına ve hükümet politikalarına uyum göstermek ve
rekabette üstünlük sağlamaktır. Bingöl, çalışma yaşamının kalitesini çalışma
ortamının insancıllaştırılması ile beraber ele almaktadır; ki burada güvenli bir iş
ortamının sağlanması, iş zenginleştirme uygulamasına yer verilmesi, çalışanların
katılımının sağlanması gibi uygulamaları çalışma yaşamının kalitesini yükselten
yollar olarak ifade etmektedir. Buna ek olarak Fındıkçı (2000) da bilgi insanı olarak
adlandırılan çalışanların bilgi artışı nedeniyle ortaya çıkan bilgi eskimesiyle başa
çıkabilmelerine yardım edecek bir örgüt ortamının yaratılmasının önemine
değinmektedir.
Şekil 1.1.’den de görülebileceği üzere insan kaynakları yönetiminin
amaçlarının etkili bir insan gücü kaynağını oluşturmak, elde tutmak ve geliştirmek
olmak üzere üç ana düşünce üzerinde şekillendiği söylenebilir.
Caldwell (2004) tarafından insan kaynakları yönetimine ilişkin 12 politika
amacı şu şekilde ifade edilmektedir:
•
Örgütün rekabetçi avantajı için temel kabul edilen varlıklar olarak insanları
yönetmek,
•
İnsan kaynakları politikaları, prosedürleri ve sistemlerinin birbirleriyle
uyumunu sağlamak,
•
Örgütün iç mekanizmaları arasında takım çalışması ve işbirliğini teşvik etmek,
•
Örgütün bütününde müşterinin öncelikle konumda olduğuna dair güçlü bir
felsefe yaratmak,
49
•
Çalışanları kendi gelişimleri ve öğrenme süreçlerini yönetmeleri yönünde
güçlendirmek,
•
Performansa dayalı bir kültürü desteklemek için oluşturulmuş ödüllendirme
stratejilerini geliştirmek,
•
Daha iyi bir örgüt içi iletişim için çalışanların katılımını artırmak,
•
İnsan kaynakları politikalarındaki hat yönetim sorumluluğunu artırmak,
•
Yöneticilerin imkân verici–kolaylaştırıcı rollerini geliştirmek,
•
Çalışanların örgüte bağlılığını artırmak,
•
Değişime daha hızlı cevap verebilme yeteneğine sahip daha esnek bir örgüt
yaratmak,
•
İnsan kaynakları politikalarını işletme politikaları ve stratejisiyle uyumlu hâle
getirmek.
Armstrong (2006), insan kaynakları yönetiminin amaçlarını yedi maddede
ifade etmektedir:
Örgütsel Etkinlik: Ayırt edici insan kaynakları uygulamaları, bir örgütün
rekabet şeklini belirleyen temel yeteneklerini şekillendirmektedir (Cappelli ve
Crocker-Hefter, 1999: 191). Kapsamlı araştırmalar bu tarz uygulamaların örgüt
performansında önemli etkiler yaratabileceğini göstermektedir (Armstrong, 2006: 8).
İnsan kaynakları yönetimi, bilgi yönetimi ve yetenek yönetimi gibi alanlarda
politikalar geliştirerek örgütsel etkinliğin artırılması için gerekli programları
desteklemeyi amaçlamaktadır.
İnsan Sermayesi Yönetimi: İnsan sermayesi, insanların sahip olduğu bilgi,
beceri, yetenek ve deneyimler olarak ifade edilmektedir (European Commission,
50
2002: 10). İnsan sermayesi, örgütlerin devamlılıklarını sağlamak ya da büyümek için
yatırım yapmaya ihtiyaç duydukları asli kaynakları olarak görülebilmektedir (Becker
vd., 1999: 231-232). İnsan kaynakları yönetimi, örgütün ihtiyaç duyduğu becerili,
bağlı ve motive olmuş işgücünü sağlamasını ve elinde tutmasını garanti etmeyi
amaçlamaktadır. Bu, gelecekteki insan ihtiyaçlarını değerlendirmek ve sağlamak ve
insanların yapısında var olan yetenekleri zenginleştirip geliştirmek adına adımlar
atmak anlamına gelmektedir. Titiz bir işe alma ve seçme faaliyeti, performansa
dayalı teşvik edici ücret sistemleri ve örgütün ihtiyaçlarına dayalı eğitim ve
geliştirme faaliyetlerinin yönetimini içermektedir. Bu aynı zamanda yetenek
yönetimi ile de ilgili olmak anlamına gelmektedir (Armstrong, 2006: 9).
Bilgi Yönetimi: “Bilgi yönetimi, örgütlerde çalışanların sahip olduğu bilgi,
deneyim ve uzmanlığın, veri tabanlarının, kaydedilmiş bilgilerin, belgelerin, plan,
politika ve prosedürlerin kısaca tüm bilgi kaynaklarının belirlenmesi, yönetilmesi,
zenginleştirilmesi ve paylaşılmasına yönelik bütünleşik ve sistematik bir çabadır”.
(Barutçugil, 2004: 105). İnsan kaynakları yönetimi, örgütsel öğrenme sürecinin
sonucu olan firmaya özgü bilgi ve yeteneklerin gelişimini desteklemeyi
amaçlamaktadır (Armstrong, 2006: 9, 10).
Ödül Yönetimi: İnsan kaynakları yönetimi, insanların yaptıkları ve
başardıkları ile eriştikleri yetenekler ve beceriler için takdir edilmelerinin ve
ödüllendirmelerinin sağlandığı süreç ve politikaları uygulayarak motivasyon, iş
zenginleştirme ve bağlılığı artırmayı amaçlamaktadır.
Çalışan İlişkileri: Amaç, yönetim, çalışanlar ve onların bağlı bulundukları
ticari birlikler arasındaki ilişkiler yoluyla üretici ve uyumlu ilişkilerin sağlanabileceği
bir iklim yaratmaktır.
Çeşitli ve Farklı İhtiyaçları Karşılamak: İnsan kaynakları yönetimi,
paydaşlarının ihtiyaçlarını kabul eden ve dengeleyen politikaların ve bununla birlikte
farklı işgücünün yönetimi ve işgücündeki bireysel ve grupsal farklılıkları, bireysel
51
ihtiyaçları, çalışma tarzlarını ve amaçları dikkate almak ve herkes için eşit fırsatlar
sağlamak adına politikaların geliştirilip uygulanmasını amaçlamaktadır.
Teori ve Gerçeklik Arasında Köprü Kurmak: Yönetim iyi niyetlerle işe
başlayabilir; ama teorinin gerçekleştirilmesi çoğu zaman çok zordur. Bu şu
nedenlerden ileri gelebilir: kısa vadecilik, hat yöneticilerin desteğinin sınırlı olması,
süreçleri desteklemede altyapının yetersiz olması, kaynak yetersizliği, değişime
direnç ve güven eksikliği. İnsan kaynakları yönetimi işte bu açıklığın kapatılmasını
amaçlamaktadır.
1.10. İnsan Kaynakları Yönetimi Fonksiyonları
Büyüğünden küçüğüne tüm örgütler çeşitli insan kaynakları yönetimi
faaliyetleriyle meşgul olmaktadır. İnsan kaynakları yönetimi faaliyetleri insan
kaynakları yönetimine ilişkin resmî politikalar ve günlük uygulamaları içermektedir.
Politikalar insanların nasıl yönetileceğine ilişkin genel ifadeler önermektedir. İnsan
kaynakları yönetimi uygulamaları bundan sonra gelmekte ve insanların nasıl
yönetileceğine ilişkin daha spesifik ifadeler sağlamaktadır (Schuler vd., 2004: 6).
Örgütler oluşturulabilecek resmî insan kaynakları yönetimi politikaları ve
uygulamalarının yapısı ve çeşitliliği açısından birçok seçeneğe sahiptir ve bu süreçler
birçok faktör tarafından etkilenebilmektedir Yani insan kaynakları yöneticilerinin
üstlendikleri faaliyetler bir işyerinden diğerine değişmektedir. Belirli herhangi bir
örgütteki oluşumlar, örgütün geçmiş gelenekleri, insan kaynakları yönetimi
bölümünün liderliği, stratejik faaliyetler ve iş örgütünün ürünleri, sendika
temsilciliğinin varlığı, hükümetin düzenlemeleri (Schuler vd., 2004: 6), üst
yönetimin felsefesi ve istihdam stratejisi, ticari birliklerin varlığı, örgütün büyüklüğü
ve yapısı gibi unsurları içeren birçok faktörü yansıtmaktadır (Baratton ve Gold,
1999: 15).
Örgüt deneyimlerine ilişkin araştırma ve deneyimler, birtakım insan kaynakları
yönetimi politika ve uygulamalarının bazı örgütler için diğerlerinden daha uygun
52
olduğunu göstermektedir. İnsan kaynakları yönetimi politika ve uygulamaları ne
kadar sistematik bir biçimde örgüte uyum sağlarsa, örgütün daha etkin olması
ihtimali de o kadar yüksektir (Becker vd., 1997: 41).
İnsan kaynakları yönetimi, işin yapısını tanımlayan ve çalışma ilişkilerini
düzenleyen bir bilgi bütünü ve bir dizi uygulamadır. Literatürde insan kaynakları
yönetimi fonksiyonlarına ilişkin yapılan sınıflandırmaların çoğunluğu temel
alındığında
insan
kaynakları
yönetiminin
beş
fonksiyonel
alanı
içerdiği
görülmektedir. Bunlar (Baratton ve Gold, 1999: 14):
Personel alımı: İş örgütündeki işleri yapmak üzere uygun beceri, kabiliyet,
bilgi ve deneyimlere sahip insanları tedarik etmektir. İlgili uygulamalar insan
kaynakları planlaması, iş analizleri, işe alma ve seçimdir.
Ödüller: Ödül sisteminin tasarlanması ve yönetimidir. Uygulamalar iş
değerlemesi, performans değerlemesini içermektedir.
Çalışanları
geliştirme:
Çalışanların
işlerinde
iyi
bir
performans
gösterebilmeleri için gerekli bilgi ve becerilere sahip olmalarını ya da örgütte
yükselmelerini sağlamak adına eğitim ihtiyaçlarını analiz etmektir.
Çalışanların elde tutulması: Kalifiye işgücünü elde tutmak ve kanuna
uygun standart ve düzenlemelere uymak için işyeri güvenlik, sağlık ve sosyal yardım
politikalarını denetlemek ve yönetmektir.
Çalışan ilişkileri: Bu başlık altında sendikaya üye ya da üye olmayan
işyerlerindeki çalışan katılım şemaları yer alabilir. Bir sendika ortamında, aynı
zamanda yönetim ve sendika temsilcileri arasındaki iş sözleşmesini etkileyen kararlar
üzerine yapılan görüşmeleri kapsamaktadır.
Diğer bir sınıflandırmaya göre insan kaynakları yönetimi şu faaliyetleri
kapsamaktadır (Scholz vd., 2008: 4-5):
53
•
İş için kalifiye ve yetenekli adayları örgüte çekmek (insan kaynakları tedariki),
•
Boş pozisyona doğru insanı yerleştirmek (insan kaynakları seçimi),
•
Çalışanların bilgilerinin güncellenmesi, eğitilmeleri (insan kaynaklarının
geliştirilmesi),
•
Teşvik
edici
sistemlerin
oluşturulması
(motivasyon
ve
çalışanların
cesaretlendirilmesi ve ücretlendirilmesi) ve
•
Çalışanların örgüt için maddi değerinin belirlenmesi (insan sermayesi
yönetimi).
İnsan kaynakları yönetimi uygulamalarına ilişkin bir başka sınıflandırma da şu
şekilde yapılmıştır (Mathis ve Jackson, 2008: 7): Stratejik insan kaynakları
planlaması, eşit istihdam imkânı sağlama, risk yönetimi ve çalışanı koruma,
kadrolama, işveren-çalışan ilişkileri, toplam yararlar, yetenek yönetimi.
İnsan kaynakları yönetimi fonksiyonları The Society of Human Resource
Management tarafından altı ana başlık altında toplanmaktadır. Bunlar: insan
kaynakları planlaması, insan kaynakları temini ve seçimi, insan kaynağını geliştirme,
ücretleme ve ödül yönetimi, çalışan ve çalışma ilişkileri, güvenlik ve sağlık ve insan
kaynağı araştırmalarıdır (insan kaynakları bilgi sistemlerinin oluşturulması ve çalışan
iletişim programlarının tasarlanması) (SHRM, 2011).
Bir örgüt sistematik olarak tüm bu faaliyetleri koordine edip bütünleştirdiğinde
faaliyet ve sistemlerinin tasarlanması ve uygulanması, bu alanda çalışanların
uzmanlığına ihtiyaç gösterir. Örgütün tüm alanlarındaki hat yöneticilerinin bu süreçte
yer alması gerekirken aynı zamanda profesyonel insan kaynakları yönetimi bilgisi de
gereklidir (Schuler vd., 2004: 7).
İnsan kaynakları yönetiminin temel fonksiyonu, belirli şartlar altında ve belirli
bir zaman aralığında örgüt tarafından tanımlanan rolleri kabul etmek ve
54
gerçekleştirmek için hazır olan çalışanları örgüte çekmek ve onlarla anlaşma
Bugün örgütlerin karşılaştığı en büyük
yapmaktır (Van Diepen vd., 2006: 86).
zorluklardan birisi iyi insanları bulmak, örgütün hedeflerini başarmasına katkıda
bulunan bir şekilde tüm potansiyellerinden faydalanmak veya diğer bir ifadeyle
örgütteki yeteneği yönetmektir. Bunu başarmak için örgüt, çalışanlarını uygun
şekilde geliştirmeli, onların terfilerini sağlamalı, onları muhafaza etmelidir
(Loosemore vd., 2003: 77).
Şekil 1.2.’de insan kaynakları yönetimi fonksiyonları, insan kaynakları
planlaması, iş analizi ve iş tanımları, insan kaynağını tedarik etme ve seçme, eğitim
ve kariyer geliştirme, performans değerlemesi, iş değerleme ve ücretleme,
endüstriyel ilişkiler, iş güvenliği ve çalışan sağlığı, bilgi sistemleri ve özlük işleri
olarak ifade edilmektedir.
Şekil 1.2. İnsan Kaynakları Yönetimi Fonksiyonları
10
1
9
Özlük
İşleri
Bilgi Sistemleri
İnsan
Kaynakları
Planlaması
2
8
İş Güvenliği ve
Çalışan Sağlığı
Endüstriyel
İlişkiler
İş Analizleri ve
İş Tanımları
İnsan Kaynakları
Yönetimi
7
İş Değerleme ve
Ücretleme
Performans
Değerlemesi
Eğitim ve
Kariyer
Geliştirme
4
6
5
Kaynak: Sabuncuoğlu, 2000: 6.
İnsan Kaynağını
Tedarik Etme ve
Seçme
3
55
İnsan kaynaklarının tedariki örgütün ihtiyaçlarını planlama, hedefleri başarmak
için gerekli olan rol ve sorumlulukları belirleme ve sonra bu rolleri yerine getirecek
insanları tedarik etme ve seçme ile ilgili bir süreçtir. İnsan kaynaklarının
geliştirilmesi, örgütsel hedeflere katkıda bulunabilecekleri şekilde çalışanların
performanslarını yönetmekle alakalıdır. Bu, eğitim, yönetim geliştirme, örgütsel
hiyerarşi boyunca açık başarı rotaları sağlamak adına kariyer yollarını ve yapıları
yönetmeyi kapsamaktadır. Ücret yönetimi, çalışanların beklenti ve ihtiyaçlarını
karşılayacak ve örgüte olan bağlılıklarını sağlayacak şekilde ücret ve yarar yapılarını
belirlemekle ilgilidir. İnsan kaynaklarının tedarik edilmesi, geliştirilmesi ve motive
edilmesini sağlayan birbiriyle bağlantılı bu faaliyetler ve bunların dikkatlice
yönetilmesi, örgütsel büyüme ve gelişme açısından gerekli olan insan kaynakları
istikrarını sağlamak için ön koşuldur. Çoğu büyük örgütte bunlar, insan kaynakları
bilgi sistemleri olarak bilinen bilgi ve iletişim teknolojileriyle desteklenmektedir
(Loosemore vd., 2003: 77-78).
Pfeffer’in (1996) insan kaynakları yönetimi faaliyetleri ve sonuçlarına ilişkin
listesi şunları içermektedir:
•
İstihdam güvenliği, örgütün çalışanına uzun süreli bağlılığını ifade etmektedir.
Çalışanlar buna karşılık lütufkâr olacaktır.
•
İşe almada seçicilik, yüksek performans beklentilerinin mevcut olduğuna
ilişkin sinyal vererek performans açısından daha iyi insanların işe alındığı
anlamına gelmektedir.
•
Yüksek maaşlar, örgütte kalacak daha çok sayıda ve daha iyi adayları örgüte
çeker. Örgütler işe alırken daha seçici olabilirler ve yüksek maaşlar örgütün
çalışanlarına değer verdiğine işaret eder.
•
Teşvik ödemesi, örgütün performansa değer verdiğini ve performans
kazanımlarını çalışanlarıyla paylaştığını gösterir.
56
•
Çalışan sahipliği, çalışanların hedeflerini yöneticiler ve ortaklarla uyumlu hâle
getirir.
•
Bilgi paylaşımı, insanları daha bilgili ve güçlü yapar.
•
Katılım ve güçlendirme, uzmanlığı daha alt örgütsel kademelere aktarır.
•
Takımların ve iş tasarımının kullanılması iletişim, koordinasyon, disipline
edilmiş çaba, veri toplama ve izleme ve eşit denetimi artırır.
•
Eğitim ve beceri geliştirme, problem çözme becerisi ve bilgiyi kullanma
yeteneğini artırır.
•
Çapraz faydalanma ve çapraz eğitim, motivasyon ve istihdam güvenliğini
artırır.
•
Sembolik eşitçilik iletişimi artırır, “onlara karşı biz” tutumunu azaltır ve
insanları ortak bir hedefe odaklar.
•
İçeriden terfi, eğitim ve geliştirmeyi özendirir, yöneticilerin işi anlaması
olasılığını yükseltir, yönetim ve çalışanlar arasındaki güveni artırır ve iyi
performans için verilen bir ödül olarak hizmet eder.
•
Uzun dönem perspektifi, etkin insan kaynakları yönetimi uygulamalarını
gerçekleştirmek adına gerekli uzun dönemli bağlılığı destekler.
•
Uygulamaların ölçülmesi, insan kaynakları yönetiminin önemli olduğunu ve bu
uygulamaların ne kadar iyi bir şekilde gerçekleştirildiği hakkında bilgi
sağlamayı ifade eder.
Yüksek–performanslı yönetim uygulamalarını taklit etmek güçken ve bu
uygulamalar uzun dönemli kârlılık sağlarken, aynı zamanda performans sonuçlarını
(yenilikçilik, verimlilik) da beraberinde getirir (Pfeffer, 1998: 35). İnsan kaynakları
57
yönetimi uygulamaları (etkili seçme, değerlendirme ve eğitim programları, ödül,
iletişim ve sosyalizasyon sistemleri) insan sermayesinin elde edilmesi ve
geliştirilmesi yoluyla çalışan becerilerini olumlu etkiler (Wright vd., 1994: 318-320).
Etkili işe alma ve seçme uygulamaları örgüte yüksek niteliklere sahip başvuranların
olmasını sağlayabilir (Burke, 2006: 4). Eğitim ve geliştirme fırsatları insan
sermayesinin artırılmasına katkıda bulunur (Bartel, 1994: 423-424). İnsan kaynakları
yönetimi uygulamaları aynı zamanda performansa bağlı ödeme teşvikleri (Brown
vd., 2003: 759), performans değerlemeleri ve liyakate dayalı iç terfi sistemi yoluyla
motivasyonu da etkileyebilir (Burke, 2006: 4). İnsan kaynakları yönetimi
uygulamaları, yüksek derecede motive olmuş ve beceri sahibi çalışanların tüm
potansiyellerini işe yansıtabilmeleri için iş tasarımını da etkileyebilmektedir (Wright
ve Boswell, 2002: 260-261).
Etkin insan kaynakları yönetimi uygulamalarına yer vermenin örgütsel
performansı artırdığı konusunda ampirik kanıtlar mevcuttur. Bunlara göre, çalışanlar
hem daha çok hem de daha zekice çalıştıkları için performans artmaktadır. Daha
fazla işe katılım, sonuçlara ilişkin daha eşit baskı ve yüksek performansa dayalı
ekonomik kazanımlar nedeniyle çalışanlar daha çok emek sarf etmektedir. İşlerini
yerine getirirken eğitim ve geliştirme vasıtasıyla sahip oldukları bilgi ve beceriyi
kullanabildikleri için daha zekice çalışmaktadırlar (Pfeffer, 1998: 33). Ek olarak,
etkin insan kaynakları uygulamalarının çalışan şikâyetlerinin doğrudan ve dolaylı
maliyetlerini azaltması olasıdır. Eğitilmiş, motive edilmiş, özyönetime ve geniş
becerilere sahip personel yüksek yönetsel maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir
(Burke, 2005: 18).
1.11. İnsan Kaynakları Yönetiminin Katma Değeri
İnsan kaynakları yönetiminin etkinliğini ölçmek için, işe alım maliyetleri,
çalışanların niteliğinin arzulanan niteliklere uygunluğu, eğitim ve geliştirme
maliyetlerinin etkinliği, çalışanların memnuniyet düzeyi, işgücü devir oranı, ayrılma
ve işten çıkarma maliyetleri, açılan işlerin doldurulma hızı, maaş ve ücretlerin
58
işletme maliyetlerine oranı, çalışan başına ortalama sağlık giderleri, performans
yönetim ve değerleme sistemlerinin işlerliği, benimsenme ve uygulanma düzeyleri,
kariyer yönetimi uygulamalarının eğitim ve performans yönetim sistemleriyle
bağlantılı olma durumu, örgütsel stres düzeyi (çatışmaların yoğunluğu, çözülme
durumları), çalışana yatırımın getirisi (toplam kârın çalışanın o dönemdeki toplam
maliyetine oranı), çalışanın katma değeri (toplam kârın çalışan sayısına oranı),
örgütün imajı, insan kaynakları bölümünün toplam maliyetinin işletme giderlerine
oranı gibi kriterler kullanılabilir (Barutçugil, 2004: 49-51). Bunlara ek olarak,
danışmanlık şirketlerine yapılan ödemelerin bütçeye oranı, iş ilanı harcamaları,
işgören yerleştirme harcamaları, iş görüşmesi yapılan adayların yapılan iş tekliflerine
oranı, iş teklifi yapılan adayların teklifi kabul edenlere oranı da özelde insan
kaynakları tedarik ve seçim sürecinin genel çerçevede de insan kaynakları
yönetiminin etkinliğini ya da performansını değerlendirmekte kriter olarak
kullanılabilecek istatistiklerdir (Zweig, 1991: 9-11).
Şekil 1.3. İnsan Kaynakları Bölümünün Yarattığı Değer
Yaratılan
Değer
Maliyetler
% 10
% 30
Stratejik
Planlama
Hizmetler
% 60
% 60
% 30
% 10
Yönetim
Kaynak: Spencer, 1995: 17.
Şekil 1.3.’te de şematize edildiği üzere; Spencer (1995), insan kaynakları
yönetiminin örgütlere değer kattığı üç farklı alan ifade etmektedir. Spencer’a göre
insan kaynaklarının temel katma değeri ilk olarak stratejik alanda (% 60), ikinci
olarak ise insan kaynakları hizmetlerinde (% 30) yer almaktadır. Yönetim (% 10),
insan kaynakları alanının en az katma değere sahip alanıdır. Maliyetler açısından
59
yönetim % 60’lık payla en maliyetli alan olurken bu alanı, % 30 maliyetle hizmetler,
% 10 maliyetle ise stratejik planlama izlemektedir. İnsan kaynakları yönetimi, katma
değerini artırmak için en maliyetli; fakat en az değer yaratan faaliyetlerini dışarıdan
tedarik ederek faaliyetlerine yeniden odaklanmalıdır.
İnsan kaynakları yönetiminin katma değeri ile ilgili ikinci bir model Ulrich
(1997) tarafından sunulmaktadır. Ulrich, insan kaynakları uzmanlarına ait dört temel
rol ve bu dört rolün hepsinin eşit öneme sahip olduğunu ifade etmektedir.
Stratejik insan kaynakları yönetimi: Bu rol, insan kaynakları stratejileri ile
uygulamalarının işletme stratejisi ile eşleşmesi üzerine odaklanmaktadır. Bu rolde
insan
kaynakları
uzmanları,
işletme
stratejisini
somut
insan
kaynakları
uygulamalarına dönüştürerek anlaşılmasını sağlamaya yardımcı olan bir stratejik
ortaktır.
Değişim ve dönüşümün yönetilmesi: İnsan kaynakları uzmanları değişim
sürecinin tespit edilmesine ve uygulanmasına yardımcı olmak ve kültürel
değişimlerin gözetleyicisi kadar katalizörü de olmak zorundadır.
Çalışanların katkılarının yönetilmesi: Bu rol çalışanların beklentilerine,
ihtiyaçlarına ve günlük problemlerine atıfta bulunmaktadır. İnsan kaynakları
uzmanları, çalışanların özel ihtiyaçlarını anlayarak ve bunların karşılanmasını
sağlayarak çalışanların örgüt başarısına olan katkılarını teşvik etmek zorundadır.
Örgütün alt-yapısının yönetimi: İnsan kaynakları uzmanları işe alma,
ödüllendirme, eğitim, değerlendirme, terfi gibi yönetsel süreçlerin etkin ve doğru bir
biçimde planlanmasını ve uygulanmasını sağlamak zorundadır.
Becker ve Huselid stratejik insan kaynaklarında lider olarak bilinen firmalara
(Herman Miller, Lucent, Praxair, Quantum, Sears) ait beş örnek olay çalışmasının
bulgularını derlemiştir. Bu örnek olay çalışmaları Barber vd. (1999), Harris vd.
(1999), McCowan vd. (1999), Artis vd. (1999) ve Kirn vd. (1999)’de anlatılmaktadır.
60
Bu çalışmalar, üç önemli sonuç ortaya koymaktadır. Araştırmacılara göre katma
değer sağlayan insan kaynakları yönetimi uygulamaları (Becker ve Huselid, 1999:
287):
•
İnsanları rekabetçi avantajın bir kaynağı olarak gören, insana dayanan işletme
stratejisi ve bu inancı benimseyen bir yönetim kültüründe temellenir.
•
Operasyonel mükemmellik, nitelikli çalışan ve yöneticiler için müşteri
hizmetlerine odaklanma ve bu hizmetlerin mümkün olan en düşük maliyetle
sonuçlandırılmasıyla nitelendirilmektedir.
•
Örgüt problemlerinin insan sermayesi çıkarımlarını anlayan ve bu problemlerin
çözümü için insan kaynakları sistemini kullanabilen ya da onu değiştirebilen
insan kaynakları yöneticilerine ihtiyaç duymaktadır.
İnsan kaynakları yönetimi fonksiyonlarının en önemlilerinden birisi olan insan
kaynakları tedarik etme ve seçme, örgütlerin eleman alımı yapacakları pozisyon için
potansiyel adayları davet ettikleri, onlarla ilişki kurdukları ve sonra onları söz konusu
pozisyona atamanın uygun olup olmadığını tespit ettikleri bir süreç olarak ifade
edilmektedir. İnsan kaynakları tedarik etme ve seçme, yapılan işin kalitesine, iş
tatminine ve dolayısıyla örgütsel performansa ve sürdürülebilir rekabet avantajına
etkileri nedeniyle iş örgütlerinin temel faaliyetlerinden birisidir. Tezin bundan
sonraki bölümünde “İnsan Kaynakları Tedarik Etme ve Seçme” konusu işlenecektir.
61
İKİNCİ BÖLÜM
İNSAN KAYNAKLARI TEDARİK ETME VE SEÇME
Etkili bir insan gücü kaynağını oluşturmak, bu kaynağı elde tutmak ve
geliştirmek olmak üzere üç temel amaç üzerine kurulmuş olan insan kaynakları
yönetiminin sahip olduğu belki de en önemli fonksiyon insan kaynağını tedarik etme
ve seçmedir. İnsan kaynakları yönetiminin diğer uygulamalarının ya iş analizi ve
insan kaynakları planlamasında olduğu gibi bu önemli sürecin doğru ve etkin bir
şekilde yerine getirilebilmesi için altyapı oluşturduğu ya da bu sürecin ileriki
aşamalarda doğru işleyebilmesi adına seçilen personelin örgütteki etkin çalışması
için bir yapı oluşturduğu söylenebilir.
İş için doğru kişiyi seçmek, etkin bir işgücü ve rekabetçi avantaj sağlamak
açısından çok önemli bir faktör olarak görülmektedir (Köster, 2002: 4). Günümüzde
iş örgütlerinin müşteriler için olduğu kadar etkin bir işgücünü sağlamak açısından da
rekabet içerisinde olduğundan söz edilmektedir.
2.1. İnsan Kaynakları Tedarik Etme ve Seçmenin Önemi
20. yüzyılın sonlarından 21. yüzyılın başlarına kadar geçen sürede, bilim
adamları ve uygulamacılar, örgütlerin yetenek için bir savaş içerisinde olduğunu,
çalışanları kendisine çekip bünyesinde kalmasını en iyi başaran örgütlerin
rakiplerinden daha iyi performans göstereceklerini tartışmıştır (Michaels vd., 2001:
2, 3, 7). Küresel ekonomide, örgütler yeni büyüme fırsatlarını araştırmakta ve bu
büyümeyi hızla sağlamada onlara yardım edecek yeni çalışanları işe almaya
çabalamaktadır. Aynı zamanda, bebek patlaması
(baby boomer) kuşağı emekli
olmaya başladığı ve genç çalışanlar azalan arzıyla bu kuşağın yerini aldığı için
işgücü piyasaları bir daralmayla karşı karşıyadır (Dohm, 2000: 17). Bu çevresel
62
gelişmeler bağlamında kadrolama fonksiyonu, bir örgütün devamlılığı ve başarısı
için en kritik öneme sahip insan kaynakları yönetimi fonksiyonu olarak ortaya
çıkmaktadır (Collins ve Kehoe, 2009: 209).
Örgütün işgücü kalitesini belirleyen, etkin faaliyetler ve örgütsel potansiyel
için hayati öneme sahip olan insan kaynakları tedarik etme ve seçme süreçleri, insan
kaynakları yönetiminin temel ve önemli birer fonksiyonudur (Gomez-Mejia vd.,
1998: 146). Watson (1994) insan kaynakları tedarik etme ve seçmeyi, örgütlerin
potansiyel adayları davet ettikleri, onlarla ilişki kurdukları ve ilgilendikleri ve daha
sonra onları atamanın uygun olup olmadığını tespit ettikleri bir süreç olarak ifade
etmektedir.
İnsan kaynakları tedarik etme ve seçme sürecinin amacı, örgütün ihtiyaç
duyduğu sayı ve nitelikteki çalışanı en az maliyetle (Armstrong, 2006: 409) ve en
kısa zamanda karşılamak olmalıdır (Fitz-Enz, 1999: 185). İnsan kaynaklarını tedarik
etme ve seçme fonksiyonunun maliyeti hem bu süreç anında oluşan maliyet hem de
yanlış seçim yapılması hâlinde örgütten ayrılan çalışanın yol açacağı maliyetler
olmak üzere iki aşamalı olarak düşünülmelidir (Yüksel, 2003: 102). Yine iş için
doğru kişinin seçilmesi kişinin iş tatmini sağlamasına neden olacak (Ergin, 2002:
76), performansını olumlu etkileyecek; bu da örgütsel performansın yüksek olmasını
sağlayacaktır (Dessler, 2000: 173).
2.2. Çalışan İhtiyacının Belirlenmesi
İş örgütü tarafından iş analizinin yapılması sonucunda örgütte yer alacak
pozisyonların belirlenmesi sağlanırken; her bir pozisyonda kaç kişinin çalışacağı iş
yükü analizleri sonucunda belirlenmektedir. İş yükü analizi, belirli bir süre içerisinde
belirli bir işin yapılması için gerekli çalışan sayısını ortaya çıkarmaktadır. İş
örgütünün
çalışan
ihtiyacı,
yerine
getirdiği
farklılaşmaktadır (Bayraktaroğlu, 2008: 60).
operasyonel
faaliyetlere
göre
63
İş yükü analizi sonucunda ortaya çıkan sayı “gerçek çalışan ihtiyacı” olarak
adlandırılmaktadır (Bayraktaroğlu, 2008: 60). Ancak hastalık, kaza geçirme ve izin
alma gibi durumlarda işin duraklamaması için sahip olunması gereken çalışan
sayısını da dikkate almak gerekir; ki bu da, “yedek çalışan ihtiyacı” olarak ifade
edilmektedir. Bunlara ek olarak; “ek çalışan ihtiyacı” olarak adlandırılan istifa, işten
çıkarma, emeklilik, ölüm gibi nedenlerle ihtiyaç duyulan çalışan sayısı (Kaynak vd.,
2000: 86, 89) ve yatırım ve yeniden yapılanma sonucunda ortaya çıkan yeni
pozisyonlar için ihtiyaç duyulan çalışan sayısı yani “yeni çalışan ihtiyacı” da ihtiyaç
duyulan çalışan sayısını hesaplamada dikkate alınmalıdır (Şimşek ve Öge, 2011: 74).
Örgütlerin ihtiyaç duyduğu çalışanın artması şu faktörlere bağlı olmaktadır:
•
İşletmenin kuruluş aşamasında olması (Özgen vd., 2002: 95),
•
Örgüt faaliyetleri bakımından iş yapma usul, yöntem ve tekniğinin değişmesi,
•
Çalışanların emekli olması, işten ayrılması, terfisi, yer değiştirmesi ya da
hayatını kaybetmesi (Ateş, 1995: 31),
•
Örgütün geleceğe dair büyüme ya da yatırım politikalarına sahip olması
(Tortop vd., 2006: 92).
İşgücü açığı oluştuğunda, işe alma en açık taktiktir; fakat en uygun olan olmak
zorunda değildir. İşin yeniden organize edilmesi, işin mekanikleştirilmesi, saatleri
yayma (Torrington vd., 2005: 122), fazla mesai, işi yarı-zamanlı hâle getirme, işi
taşerondan sağlama (Zweig, 1991: 23-24) ve acente (vekil) kullanma vb. seçenekler
de mevcuttur (Torrington vd., 2005: 122). Tedarike karar verilmesi, örgütlerin
genellikle boş pozisyonu nasıl doldurabileceklerine ilişkin yaklaşım geliştirmelerinde
bir dizi sorunun cevabını düşünmelerini gerektirecektir (Nickson, 2007: 90):
•
İş hangi unsurlardan meydana gelmektedir?
•
Aday türünü belirleyen işin hangi yönleridir?
64
•
İdeal adayın başvuru yapma kararı almadan önce bilmek istediği işe ait temel
yönler nelerdir?
Bu sorulara ilişkin geleneksel insan kaynakları yaklaşımı, iş tanımı ve iş
gerekleri hazırlamaktır. Yaklaşım işi bileşenlerine ayırmak ve bunu yazılı hâle
getirmektir. Görevi üstlenmek için ihtiyaç duyulan temel nitelikleri listeleyen bir iş
şartnamesi, iş tanımından elde edilebilir ve yeni çalışanı işe almada kullanılabilir
(Torrington vd., 2005: 122).
Bu bağlamda, her bölüm için ihtiyaç duyulan çalışanın ilgili bölüm yöneticisi
tarafından insan kaynakları yönetimi bölümüne Tablo 2.1.’de örneği gösterilen
personel istek formu ile bildirilmesi gerekmektedir (Özgen vd., 2002: 96).
Tablo 2.1. Personel İstek Formu Örneği
Birimi:
Unvanı:
Eleman İstek Nedeni:
Eleman
Değişikliği
Çalışma Süresi:
Görev Yeri:
Emeklilik
Yeni Kadro
KİŞİSEL ÖZELLİKLER
Eğitim Seviyesi
Cinsiyet
Yaş Grubu
Yabancı Dil Bilgisi
Bilgisayar Bilgisi
Gerekli Özel Beceriler
İş Tecrübesi
Askerlik Durumu
GÖREVİN ÖZELLİKLER
Bu görevin başlıca amacı, varoluş nedeni nedir? Birimin iş sonuçlarına katkısı ne olacaktır?
Bu görevin başlıca sorumlulukları nelerdir?
Bu göreve getirilen kişiden yürütmesi beklenen faaliyetler nelerdir?
Görevin boyutları nedir? (Bütçe, eleman sayısı, yatırım vb.)
İsteği Yapan Kişinin
Adı Soyadı:
İlgili Birim Yöneticisi
Adı
Soyadı:
Unvanı:
Unvanı:
İmzası:
İmzası:
Tarih:
Tarih:
Kaynak: ASMO, 2010.
65
Tablo 2.1.’deki örnekten de görüleceği üzere, personel istek formunda istekte
bulunan kişinin birimi, unvanı, çalışma süresi, görev yeri ve eleman isteme nedeni;
ihtiyaç duyulan elemanın kişisel özellikleri (eğitim seviyesi, cinsiyeti, yaş grubu,
yabancı dil ve bilgisayar bilgisi, gerekli özel becerileri, iş tecrübesi, askerlik durumu
vb.) ve eleman ihtiyacı duyulan pozisyonun gerektirdiği görevin özellikleri
(sorumlulukları, faaliyetleri, bütçe, eleman sayısı ve yatırıma ilişkin boyutlar) ile
ilgili bilgiler ve isteği yapan kişinin ve ilgili bölüm yöneticisinin adı, unvanı, imzası
ve isteğin yapıldığı tarih yer almaktadır.
2.3. Aday Araştırma ve Tedarik Etme
Bir örgütün insan kaynakları yönetimi sürecinin statik anlamda planlama ile
başladığı, iş analizi ve iş tanımlarıyla şekillendiği ve dinamik anlamda insan
kaynakları tedarik etme ve seçme süreciyle sürdüğü söylenebilir (Özgen ve Yalçın,
2010: 99). Örgüt iş analizleri, iş değerlemeleri ve insan kaynakları planlamasından
elde edilen bilgilerle donatılmış olarak değişik işler için başvuruda bulunacak
potansiyel olarak uygun adayları kendine çekme ya da etkileme süreci olan insan
kaynağı temin sürecini gerçekleştirebilir (Cascio ve Aguinis, 2005: 51). Planlama
doğru biçimde gerçekleştirilmediğinde, örgüt, yanlış nitelik ve nicelikte işgöreni
tedarik edebilecektir. Yine başarılı bir tedarik süreci olmadıkça en doğru ve uygun
seçim sistemi bile yararlı olmayacaktır (Fisher vd., 1999: 251).
Aday araştırma ve tedarik etme, insan kaynakları planlaması sonucunda ortaya
çıkan çalışan ihtiyacını karşılayabilmek için gerekli nitelikleri taşıyan adayların
hangi kaynaktan bulacağını araştırma (Tortop vd., 2006: 91) ve onları kuruluşa
çekebilme faaliyetidir (Fisher vd., 1999: 251).
Heery ve Noon (2001), insan kaynakları tedarikini bir pozisyon boşluğunu
dolduracak uygun kişinin seçildiği bir aday oluşturma süreci olarak tanımlamaktadır.
Gerçekte, tedarik sürecinde örgütler uygun adayların ilgisini çekme ve bu ilgiyi
66
sürdürmeye çabalarken aynı zamanda potansiyel başvuru sahiplerinin gözünde
olumlu bir imaj yaratmaya da çabalamaktadır (Nickson, 2007: 90). Bununla birlikte,
ücret ve maaş yönetimi gibi temel yönetsel fonksiyonların yanı sıra, refah, sağlık ve
güvenlik tedariki gibi çalışan destek hizmetlerinin tedarik sürecine katkıda bulunması
önemlidir (Loosemore vd., 2003: 83).
Tedarik sürecinin, tedarike konu olan pozisyonun netleştirilmesi, pozisyona
yönelik iş tanımı ve iş gereklerinin gözden geçirilip güncelleştirilmesi, nitelikli
adayların bulunabileceği olası kaynakların tanımlanması ve nitelikli adaylarla
bağlantıya geçmek ve onları etkilemek için en etkin aracın bulunması olmak üzere
dört aşamadan meydana geldiği söylenebilir (Dubois vd., 2004: 98-99). Burada işin
yapılması için gerekli niteliklere ilişkin bilgiler, daha önce hazırlanmış olan iş
analizleri sonucunda ortaya çıkan iş tanımları ve iş gerekleri formlarından elde
edilmektedir. Aday araştırması aşamasında eleman alımı yapılacak işin ilan edilmesi
ya da duyurulması önem taşımaktadır. Daha sonra yapılan başvurular neticesinde, ilk
aşamada uygun olduğu düşünülen adayların oluşturduğu içinden seçim yapılabilecek
bir aday havuzu oluşturulmaktadır. Adayların işe başvurmaları ile de insan
kaynakları tedarik etme süreci sona ermektedir (Yüksel, 2003: 101-102). Bu
aşamadan sonra insan kaynakları seçim sürecine geçilmektedir. İnsan kaynakları
seçim sürecinin etkinliği, insan kaynakları tedarik etme sürecinin başarısına bağlı
olmaktadır (Özgen vd., 2002: 95).
Tedarik stratejisinin amacı, örgütün hem şu andaki hem de gelecekteki çalışan
ihtiyaçlarını belirlemesi ve sonra da bunları kendisine ait iç ve dış işe alma ve
personel geliştirme faaliyetleriyle karşılamasıdır. Dolayısıyla örgüt içi ve örgüt dışı
kaynaklar olmak üzere örgütün çalışan ihtiyacını karşılayabileceği iki tedarik
kaynağından söz etmek mümkündür (Loosemore vd., 2003: 83).
Süreç etkili bir biçimde yönetildiğinde, beklenmeyen problem ve fırsatlara ani
tepki verebilmenin yanı sıra, daha uzun dönem stratejik planlama için
yararlanılabilecek bütün becerilere ulaşılarak örgütsel esnekliğin başarılması da
67
sağlanabilir. Çalışanların mevkice yüksek olanları ve tercih edilenleri bu süreçte
dikkate alındığında, tedarik aynı zamanda iş tatmini, işgören geliştirme ve kariyer
yönetim süreçlerini de geliştirmektedir. Stratejik olarak düşünüldüğünde, yerleştirme
kararı, çalışanlar açısından profesyonel gelişim fırsatları ve eşsiz öğrenme
deneyimleri sunabilir (Loosemore vd., 2003: 83).
2.3.1. Tedarik Çevresi
Tez kapsamında, insan kaynakları tedarik etme sürecini etkileyen iç etkenler
olarak insan kaynakları planlaması, terfi politikaları, nepotizm (akraba kayırma) ve
ücret; dış etkenler olarak ise işgücü piyasası koşulları, iş yaşamını düzenleyen yasal
düzenlemeler ve şirket imajı ele alınacaktır.
2.3.1.1. İç Tedarik Çevresi
İç tedarik çevresi bağlamında insan kaynakları planlaması, terfi politikaları,
nepotizm (akraba kayırma) ve ücret konuları ele alınacaktır.
2.3.1.1.1. İnsan Kaynakları Planlaması
İnsan kaynakları planlaması, işgücü ihtiyacı ve arzını tahmin etmeyi ve sonra
örgütün ihtiyaç duyduğu yer ve zamanda doğru nitelikleri taşıyan işgücüne sahip
olmasını sağlamak adına gerekli programları yapmayı içerir (Fisher vd., 1999: 105).
İnsan kaynakları planlaması fonksiyonu (örgüt tarafından ihtiyaç duyulan kaynaklara
ve bunların kullanımı için yapılacak düzenlemelere karar vermek), yerleştirme
kararları (örgüt içerisinde çalışanlardan nerelerde yararlanılacağına karar verme;
örneğin hangi projede görev alacaklarına karar verme), işe alma ve seçim süreçleri ve
başarı planlamasını (örgütün, çalışanlar örgütten ayrıldıklarında yerlerine geçecek
hazır yöneticilere sahip olmasını sağlamak) etkilemektedir (Loosemore vd., 2003:
83).
İnsan kaynakları planlaması gelecekteki çalışan ihtiyacını tahmin etmek ve bu
ihtiyacı karşılayabilmek için yeterli nitelik ve nicelikte bireyin örgütte bulunmasını
68
sağlayan faaliyet planlarını oluşturmakla ilgilidir. Başarılı bir insan kaynakları
planlaması için dört koşulun sağlanması gerekmektedir. İlk olarak, mevcut
çalışanların bilgi, beceri, yetenek ve deneyimlerinin bir envanteri çıkarılmalıdır.
İkinci olarak iç ve dış insan kaynakları arzı tahmini ve talep tahmini
gerçekleştirilmelidir (Beach, 1985: 112-113). Daha sonra, beceri envanteri ve insan
kaynakları arz ve talep tahminlerinden elde edilen bilgilere dayanılarak tahmin edilen
çalışan ihtiyacını karşılamak adına kariyer yolu planlaması, eğitim, transfer, terfi ve
tedarik gibi değişik faaliyet plan ve programları tasarlanabilir. Son olarak, insan
kaynakları planlamasının etkinliğini ölçmek için kontrol ve değerlendirme
işlemlerinin yer alması gerekmektedir. Eğer örgütler, 21. yüzyılda meydana gelen
radikal ekonomik, demografik ve teknolojik değişikliklerle etkin bir biçimde başa
çıkmak istiyorlarsa uygun ve doğru bir insan kaynakları planlaması aslidir (Cascio ve
Aguinis, 2005: 51).
İnsan kaynakları planlamasında örgütte mevcut çalışanların nitelik ve
niceliğinin, gelecek dönemlerde istifa, emekli olma gibi nedenlerle gerçekleşmesi
beklenen işten ayrılmaların, yine gerçekleşmesi beklenen örgüt içindeki yer
değiştirme, atama ve terfilerin ve örgütün gelişme potansiyelinin göz önünde
bulundurulması gerekmektedir (Kozak, 1999: 19). Yine, yeni teknoloji kullanımı,
iyileşen iş metotları bir örgütün işgücü ihtiyacında farklılıklar yaratabilir (DeNisi ve
Griffin, 2001: 139).
İş analizleri, insan kaynakları planlaması süreci için bir yapı taşıdır ve bu süreç
için gerekli bilginin temel kaynağını oluşturmaktadır (DeNisi ve Griffin, 2001: 139).
İş analizi, bir örgütteki her bir iş hakkındaki bilginin sistematik olarak gözlemlenerek
not edilmesidir (Saiyadain, 2009: 56). Seçme ve işe alma kararlarını etkiler; çünkü
işe alınacak kişinin gerçekleştirmesi gerekli görevleri gösteren bir süreçtir. Bir işin
gerçekleştirilmesi için gerekli beceri ve yeteneklerin değerlendirilmesine alt yapı
oluşturduğu için aynı zamanda bu beceri ve yeteneklere en çok sahip olması olası
69
bireyleri tedarik etmek adına mantıklı ve uygun planların oluşturulmasını sağlar
(DeNisi ve Griffin, 2001: 139).
İnsan kaynakları planlamasında önemli bir diğer husus da, bu planın bütçenin
kadrolama için ayırdığı ödeneği dikkate alması gerektiğidir. Ek olarak, kadrolama
bütçeleri, insan kaynakları ihtiyaçlarının gerçekçi bir biçimde değerlendirilmesine
dayandırılmak zorundadır. İstihdam toplam bütçenin izin verdiğinden daha hızlı
gerçekleştirilmemelidir. İnsan kaynakları bölümünün planlama süreci boyunca
muhasebe ve finans bölümleriyle yakın irtibat hâlinde çalışması önemlidir. Böylece
işbirliği içinde yapılan bir planlama gerçekçi pazarlama, gelir ve maliyet tasarılarına
dayandırılmış olur (French, 1998: 138).
Literatür incelemesi sonucunda tez kapsamında insan kaynakları planlaması
süreci, ihtiyaç analizleri, insan kaynakları talebinin tahmin edilmesi, mevcut
kaynakların değerlendirilmesi ve insan kaynaklar arzının tahmin edilmesi ve insan
kaynakları talebinin ve arzının karşılaştırılması olmak üzere dört aşamada ele
alınacaktır. Aşağıda bu aşamalardan kısaca bahsedilmektedir.
İhtiyaç Analizleri (Örgütün Amaçları ve Planlarının Değerlendirilmesi):
İnsan kaynakları planlamasındaki ilk aşama, şimdiki ve gelecekteki iş ihtiyaçlarının
değerlendirmesi olan ihtiyaç analizleridir. Bu, örgütün gelecekteki hedeflerinin ve
ürün ve hizmetlerin sunulacağı pazarların dikkatli şekilde analiz edilmesi yoluyla
başarılır (Loosemore vd., 2003: 85).
Pazar koşulları ve örgütün gelecekteki hedefleri dışında sosyal trendlerin,
ekonomik koşulların, kamu politikalarının, örgütün güçlü ve zayıf yönlerinin ve
planlanan dönemde öngörülen çıktı miktarının da değerlendirilmesi gerekmektedir
(Beach, 1985: 112).
İnsan Kaynakları Talebinin Tahmin Edilmesi: Delphi, zaman serileri, iş
standartları, simülasyon ve regresyon (Can vd., 1998: 96-100), rasyo ve dağılım
alanları analizi (Sabuncuoğlu, 2000: 47-48), nominal teknik (Bayraktaroğlu, 2008:
70
47) gibi teknikler kullanılarak örgütün arzu ettiği üretim miktarı için kaç çalışan
istihdam edeceği yani insan kaynakları talep miktarı belirlenmeye çalışılır.
Mevcut Kaynakların Değerlendirilmesi ve İnsan Kaynaklar Arzının
Tahmin Edilmesi: Bu aşamada ilk olarak sahip olduğu becerileri, ilgileri,
yetenekleri ve deneyimleri açısından mevcut insan kaynaklarını değerlendirilir. Bu,
doldurulması gereken beceri boşluklarını ve yönelinmesi gereken kaynak
noksanlarını tanımlayacaktır (Loosemore vd., 2003: 85-86). Böylece örgüt içi insan
kaynakları arzı belirlenmeye çalışılır. İşletmenin sahip olduğu mevcut insan
kaynakları değerlendirilirken personel envanterlerinden, başarı planlarından,
çalışanların terfi ve transferlerini, diğer bir deyişle hareketliliğini gösteren
bilgilerden, fazla mesai, devamsızlık, etkin olmayan veya kayıp zaman, işgücünün
kullanımındaki etkinlik gibi bilgilerden yararlanılır (The Association of Business
Executives, 2008: 190-191). Bu aşamada ikinci olarak, iş analizleri yoluyla işi
başarmak için gerekli nitelikler belirlenir ve son olarak ise işgören-iş uyumu
karşılaştırılır (Yüksel, 2003: 73).
İnsan kaynakları arzının tahmin edilmesi için örgüt dışı insan kaynakları
arzının belirlenmesi açısından işgücü piyasasını etkileyen bazı faktörlerin de
değerlendirilmesi
gerekmektedir.
Bunlar:
devletin
çalışma
hayatıyla
ilgili
düzenlemeleri, çalışan nüfusunu etkileyen faktörler (nüfustaki yaşlıların sayısı gibi),
nüfustaki artış ya da azalış, işsizlik oranı, diğer işverenlerin işgücü piyasasındaki
rekabeti, işgücünün maliyeti (Tyson ve York, 2000: 89-90) ve işgücü katılım oranı
(çalışma yaşında olan nüfusun toplam nüfusa oranı)dır (Fisher vd., 1999: 122).
İnsan Kaynakları Talebinin ve Arzının Karşılaştırılması: İnsan kaynakları
talebi ve arzı belirlendikten sonra iki değerin karşılaştırılması sonucunda insan
kaynakları açığı ya da fazlası ortaya çıkacaktır.
Eğer mevcut çalışanların oluşturduğu arz, firmanın işgücü talebinden fazlaysa
insan kaynakları fazlası ortaya çıkar. Bu durumda örgüt, işten ayrılanların yerine yeni
71
işgücü tedarik etmeyerek çalışan sayısını azaltır (Kleynhans vd., 2007: 71) ya da
geçici statüde personel ile çalışma saatleri azaltılabilir (Fisher vd., 1999: 129). Erken
emekliliğin maddi ve manevi yönden teşvik edilmesi, insan kaynağı fazlalığı
durumunda tercih edilebilecek bir diğer yoldur (Can vd., 1998: 104). Bu durumda da
fazlalık söz konusu ise örgüt işten çıkarma uygulamasını tercih etmek zorunda
kalabilir. İşten çıkarılanlar için “outplacement” uygulaması (iş bulabilmeleri için
danışmanlık hizmeti verilmesi) yerinde olacaktır (Fisher vd., 1999: 16).
Eğer arz kaynağı insan kaynakları talebinden küçükse, bu durumda insan
kaynağı açığı mevcuttur ve örgüt fazla mesai uygulaması yoluyla bu açığı kapatma
yolunu seçebilir (Kaynak vd., 2000: 120) ya da ek tam gün çalışan istihdam edebilir,
emekliliklerin ertelenmesi için teşvikler önerilebilir, emekliliğe ayrılmış işgörenler
yarı-zamanlı olarak tekrar işe alınabilir ve işgören devir oranı düşürülmeye çalışılır.
Başka bir firmadan subcontract yoluyla işin yapılması talep edilebilir. Geçici
işgörenler işe alınabilir ya da ihtiyaçları azaltmak için yeniden yapılanma yolu tercih
edilebilir. Eğer kısa dönemde işgücü talebinin artacağı bekleniyorsa, yeni işgören
istihdam etmek yerine fazla mesai, subcontract ya da etkinliği artıracak şekilde işe
ilişkin gereksiz faaliyetlerin ortadan kaldırılması yani yeniden yapılanma yollarının
tercih edilmesi daha akıllıca olacaktır (Fisher vd., 1999: 129).
2.3.1.1.2. Terfi Politikaları
İç tedarik terfi politikasını izlemek, boşalan pozisyonlar için mevcut personele
öncelik tanımaktır. Bu politika, mevcut personeli elde tutmak, personelin moralini
olumlu etkilemek gibi avantajları beraberinde getirmektedir. Ancak, bu politikanın
özellikle üst yönetsel pozisyonlara dışarıdan yeni kişilerin ve onların sahip olduğu
yeni ve farklı beceri ve fikirlerin örgüte gelmesinin engellenmesi bağlamında önemli
bir dezavantaja sahip olduğu ifade edilebilir (Kaynak vd., 2000: 125). Hızlı
teknolojik değişimler nedeniyle yeni beceriler gerektiğinde dışarıdan eleman alımı
zorunlu hâle gelebilir. Boş pozisyonların iç ve dış kaynaklardan dengeli bir biçimde
doldurulması uygun görülmektedir (Palmer ve Winters, 1993: 72).
72
2.3.1.1.3. Nepotizm
Bir kişinin beceri, kabiliyet, başarı, eğitim düzeyi vb. faktörler dikkate
alınmaksızın veya işin gerektirdiği niteliklere sahip olmayan kişilerin sadece
akrabalık ilişkileri dikkate alınarak istihdam edilmesine ya da terfi ettirilmesine
nepotizm denilmektedir (Özler vd., 2007: 438).
Bir örgütün başarısı, çalışanlarının kalitesine bağlıdır. Bu nedenle, iyi
düşünülmüş ve gerçekleştirilmiş bir işe alma politikası hayati öneme sahiptir. Bu
anlamda, işe alma prosedürlerinin herkes için aynı ve adil olduğu bir işe alma
politikası önemlidir. İş ilişkileri ve aile ilişkilerini bir araya getirmek (birleştirmek)
problemlere neden olabilir. İş yerinde var olan nepotizm, ailesel konuların iş yerine
yayılmasını beraberinde getirir (Barbeito, 2004: 33, 37).
2.3.1.1.4. Ücret
Başvuruda bulunacak aday sayısını etkileyen en önemli etmenlerden birisi
örgüt tarafından önerilecek ücrettir. Düşük ücrete sahip, aynı zamanda çok fazla
kalifiye olmayı gerektirmeyen işlere yapılan başvurular genellikle çokken; niteliğe
ihtiyaç gösteren işler için doğru kişileri istihdam edebilmek adına örgütler yüksek
ücret teklif etmek zorunda kalabilir (Yüksel, 2003: 103).
2.3.1.2. Dış Tedarik Çevresi
Dış tedarik çevresi bağlamında iş piyasası koşulları, yasal düzenlemeler ve
şirket imajı konuları ele alınacaktır.
2.3.1.2.1. İş Piyasası Koşulları
İşgücü piyasası arz ve talep kanunlarına göre şekillenmektedir. Eğer örgüt
eleman aradığı sırada işgücü piyasasında işgücü fazlalığı varsa, çok sayıda adayın iş
için başvuruda bulunması söz konusu olur. İşgücü piyasasında diğer şirketlerden
yoğun rekabet söz konusuysa nitelikli aday havuzunda daralma yaşanabilir ve örgüt
73
ödemeye niyet ettiğinin üzerinde bir ücret vermek zorunda kalabilir (French, 1998:
215).
Son yıllarda, işverenler, işgörenler açısından çok daha çekici hâle gelmek
zorunda kalmış; işgörenlerin sadece onlarla çalışmak isteyeceklerini farz
edemeyecek noktaya gelmişlerdir. Dar bir işgücü piyasasında bireylerin nerede ve ne
zaman çalışacaklarıyla ilgili daha fazla seçim hakları vardır ve mutsuz oldukları bir
çalışma ortamına katlanmak zorunda değildirler. Bu durumda, örgütler, ürün
piyasalarında olduğu kadar işgücü piyasalarında da rakipleriyle rekabet etmek
zorunda kalmaktadır. Bunun insan kaynakları yönetimi açısından uygulamaları
özellikle ödüllendirme, geliştirme ve işe almadır (Torrington vd., 2005: 17).
Zamanla işgücü arzının yapısı da değişebilir. Bazı mesleklerde işgücü arzı
artarken (kimyagerlik, eczacılık, mimarlık, ziraat mühendisliği), kimilerinde
(bilgisayar mühendisliği, genetik mühendisliği) ise arz, talebi karşılayacak düzeye
ulaşmayabilir (Yüksel, 2003: 103).
2.3.1.2.2. Yasal Düzenlemeler
İstihdam politika ve uygulamaları iş örgütünün faaliyette bulunduğu ülkenin
yasal düzenlemeleriyle uyumlu olmak zorundadır. Tedarik ve seçim süreçlerinde
işverenin işle ilgili olmayan faktörleri (dinî inanç, ırk, dil, cinsiyet, fiziksel görünüm)
araştırması, yasal düzenlemeler nedeniyle uygun değildir. Örneğin uçuş ekibini
çekici bayanlardan oluşturmayı isteyen bir havayolu şirketinin “nitelikli erkek
adayların cinsiyetleri ve yaşı daha ileri kadın adayların yaşları nedeniyle geri
çevrildiği” gerekçesiyle yasalara karşı geldiği iddia edilebilir (DeCenzo ve Robbins,
1999: 158). Çocuk işgücünün sınırlandırılması (Werther ve Davis, 1993: 201) ve
belirli sayıda özürlü ve eski hükümlü işgücünün istihdamı diğer bir yasal düzenleme
olarak ortaya çıkmaktadır (Bingöl, 2003: 55-56). Türkiye’de geçerli olan 1982
Anayasası’nın çalışma şartları ve dinlenme hakkını düzenleyen 50. maddesi uyarınca
“Kimse yaşına, cinsiyetine ve gücüne uymayan işlerde çalıştırılamaz. Küçükler ve
74
kadınlar ile bedenî ve ruhi yetersizliği olanlar çalışma şartları bakımından özel olarak
korunurlar. Dinlenmek, çalışanların hakkıdır. Ücretli hafta ve bayram tatili ile ücretli
yıllık izin hakları ve şartları kanunla düzenlenir”.
2.3.1.2.3. Şirket İmajı
Bir şirketin sahip olduğu imaj (çalışanları için sağladığı yararlar, verdiği ücret
ve orada çalışmanın toplumda saygınlık yaratması vb.) potansiyel adayların şirketteki
iş imkânlarını takip etmesinin en önemli nedenlerinden birisidir (DeCenzo ve
Robbins, 1999: 157). Örneğin Microsoft, potansiyel adayların gözünde olumlu bir
imaja sahiptir ve ayda 12000’den fazla özgeçmiş almaktadır (Lieber vd., 1996: 123).
İyi bir reklam, devletle başarılı ilişkiler şirketin sahip olduğu imajı geliştirebilir ve
böylece tedarik açısından önemli bir etki yaratabilir (French, 1998: 215).
2.3.2. Tedarik Yöntemleri
Tez kapsamında tedarik yöntemleri, iç tedarik yöntemleri ve dış tedarik
yöntemleri başlıkları altında incelenecektir.
2.3.2.1. İç Tedarik Yöntemleri
Çalışan ihtiyacı iç kaynaklardan karşılanacaksa bu terfi (yükselme), iç transfer
(nakil) ve rütbe indirimi yollarıyla olur.
2.3.2.1.1. Terfi
Terfi tercih edildiğinde çalışan yetki, sorumluluk ve ücret bakımından daha üst
bir pozisyona atanmaktadır (Sabuncuoğlu, 2000: 76). İç tedarik terfi politikasını
izlemek, açık işler için ilk fırsatı mevcut çalışanlara vermektir. Bu politikalar her bir
çalışanın sadece işe değil; aynı zamanda bir kariyere de sahip olduğunu gösterir;
moral verir ve uygulanması kolaydır (Werther ve Davis, 1993: 198). Terfi politikası
izlendiğinde, sosyalizasyon ve eğitim süreçleri daha kısa bir zaman alır. Daha hızlı
ve daha az maliyetlidir (Fisher vd., 1999: 255). Fakat yeni fikir ve insanların örgüte
girişi engellenmiş olur (Werther ve Davis, 1993: 198). Terfi, bir bölümdeki boşluğun
75
doldurulmasını sağlarken, boşluğu dolduran kişinin gelmiş olduğu pozisyonda bir
boşluğa neden olur (Buna, giderek yayılan bir etki bağlamında “dalgalanma etkisi”
adı verilmektedir). Ek olarak terfi ettirilen çalışan için eğitime ihtiyaç duyulur ve bu
çalışanın gelişiminin izleneceği bir deneme süresi gerekir (Martin, 1996: 202).
2.3.2.1.2. İç Transfer
İç transferde ise, işe ilişkin olanaklar, sorumluluk ve ücret düzeyinde bir
değişiklik meydana gelmemekte; bir gövden diğerine yatay geçiş gerçekleşmektedir
(Can vd., 1998: 134). Boşalan pozisyona aynı düzeydeki başka bir çalışanın
atanmasına iç transfer denilmektedir. Böylece, örgütün, faaliyetleri durmadan
devamlılığı sağlanmış olur (Özgen ve Yalçın, 2010: 103).
2.3.2.1.3. Rütbe İndirimi
Bazen “aşağı doğru transfer” olarak da adlandırılan rütbe indirimi ödemede,
statüde, haklarda ya da fırsatlarda bir kesinti ya da indirgemeyi içeren bir transfer
türüdür. Rütbe indirimi, örgütün çalışan azaltma uygulamasından ya da disiplin
suçundan kaynaklanabilir. Belirli bir işi iyi bir şekilde yerine getiremeyen bir çalışan
açısından rütbe indiriminin amacı kadrolamada daha önce yapılan bir hatayı
düzeltmektir. Çalışanın sağlık problemleri ya da değişen ilgi alanları nedeniyle
uygulandığında rütbe indirimi, iki taraf için de tatmin edici bir düzenlemedir. Diğer
taraftan, rütbe indirimi kariyer kriziyle ilgili reaksiyonları beraberinde getirerek
etkilenen çalışan açısından sıklıkla bir şok meydana getirebilir. Rütbe indiriminin
etkisi bir dereceye kadar örgütün kendine özgü kültürüne dayanır. Eğer örgütte
büyük oranda aşağı, yukarı ve yanal hareketler varsa, genel kabul birçok çalışanın
kariyer ilerlemesinde zigzag bir kalıba sahip olmasıdır. Bununla birlikte, böyle bir
kabul olası bir şekilde yüksek iş güvenliğine ve yöneticinin niyetine olan yüksek
güvene bağlıdır (French, 1998: 263).
76
2.3.2.2. Dış Tedarik Yöntemleri
Dış tedarik yöntemleri iş ilanları, özgeçmiş göndererek veya doğrudan yapılan
başvurular, örgütte çalışanların tavsiyeleri, iş ve işçi bulma kurumları, eğitim
kurumları, özel insan kaynakları danışmanlık şirketleri, özürlü, eski hükümlü ve terör
mağdurları, sendikalar, çalışan kiralama, internet ve meslek birlikleri başlıkları
altında incelenecektir.
2.3.2.2.1. İş İlanları
Yerel televizyon ve radyo, gazete ve dergilere ya da internete verilen iş ilanları,
işin kişiye sağlayacağı faydaların, işverenin ve ilgilenenlerin nasıl başvuracağının
açıklandığı tedarik yöntemidir (Werther ve Davis, 1993: 206). Başvuru sağlama
konusunda örgütün potansiyel adaylar gözünde çekici kılınması için en önemli araç
iş ilanlarıdır. Çünkü ilk izlenim en kalıcı olandır ve gerçekten çoğu kez, adayların bir
iş örgütüne ait ilk izlenimleri iş ilanı ile oluşur (McGinty ve Reitsch, 1992: 38).
Burada dikkat edilmesi gereken nokta, iş ilanlarının gerçekçi olmasıdır; çünkü iş
ilanlarında caziplik adına gerçekçilikten uzaklaşan örgütler işe bu yolla aldıkları
çalışanlarını kaybedebilmektedir. İş ilanlarında gerçekçi olmanın yolu iş analizi
sonucunda elde edilen iş tanımlarından yararlanmaktır (Ergin, 2002: 68-69).
Doldurulmak istenen kadroyu net olarak tanımlayan iş tanımı, alınacak elemanın ne
yapmasının istenildiğini ortaya koyduğu için seçme sürecinin kilit öğesidir. İş tanımı,
iş unvanı genellikle yapılacak işi tek başına açıklamada yetersiz kaldığı için işe
alınacak kişiden neler beklendiğini göstermesi, yerine getireceği görevlerin
çerçevesini çizmesi bakımından oldukça yararlıdır (Keenan, 1996: 8). İş ve içerdiği
görevle ilgili net bilginin verilmesi, iş için uygun olan kişilerin başvuruda
bulunmasını sağlar; uygun olmayanları başvuruda bulunmak için cesaretlendirmemiş
olur. Böylece adayları değerlendirme sürecinin maliyeti artmamış olur (Saiyadain,
2009: 79). Fakat gerçekte, ideal insanın olmayabileceği ve özelliklerin sadece
değerlendirilecek aday sayısı adına bir çerçeve oluşturmak için kullanılabileceği
kabul edilmektedir (Baratton ve Gold, 1999: 199).
77
Her işveren iletmek istediği imaja ilişkin bir görüşe sahip olacağından, her iş
için standart bir iş ilanı şekli ve içeriği olması zordur. Fakat alternatif olarak daha üst
düzey ve alt düzey boş pozisyonlar için birer standart plan olması tercih edilebilir
(Martin, 1996: 25-26). İş ilanlarının cinsiyet, ırk ayrımı yapan ifadelerden kaçınılarak
hazırlanması ve işin tüm adaylara açık olduğu gerçeğini ifade etmesi gerekmektedir
(Martin, 1996: 26; Tyson ve York, 2000: 111). Ayrıca başvurular için bir bitiş
süresinin belirlenmesi de yararlı olacaktır (Martin, 1996: 26). Başvuruda
bulunanlardan iş için uygun olmayanların hepsine ret yanıtı verme zorunluluğunda
kalmama ve firmanın mevcut çalışanlarının, tanıdıklarını işe almaları için
yapacakları baskıdan kurtulmak adına, iş ilanında işveren firmanın sadece posta
kutusu ve telefon numarasının verilip adı ve açık adresinin yazılmaması, başvuruda
bulunacak potansiyel adaylar gözünde firmaya karşı bir güvensizliğe neden
olabilecektir (Bingöl, 2003: 147).
2.3.2.2.2. Özgeçmiş Göndererek veya Doğrudan Yapılan Başvurular
Doğrudan örgüte gelerek ya da özgeçmiş ile iş isteme şeklindedir.
Kamuoyunda iyi bir imaja sahip örgütler açısından bu başvuru yöntemi önemli bir
kaynak oluşturmaktadır (Özgen vd., 2002: 101). Bu yöntem kolay ve ucuz bir
yöntemdir ve özellikle ekonominin durgun olduğu ve işsizliğin yüksek olduğu
dönemlerde birçok kişi doğrudan başvuruda bulunmaktadır. Bu yöntemin
dezavantajı, başvuru sırasında başvuru sahibinin taşıdığı niteliklere uygun bir işin her
zaman boş olmamasıdır. Eğer başvuru sahibinin niteliklerine uygun boş bir pozisyon
yoksa, bu durumda; yine de başvuru sahibini iyi karşılamak gerekir ve başvuru
sahibinin özgeçmişinin ileride değerlendirilebileceği düşüncesiyle bir süreliğine saklı
tutulması yerinde olur (Sabuncuoğlu, 2000: 80).
2.3.2.2.3. Örgütte Çalışanların Tavsiyeleri
Burada örgüt çalışanı, boş pozisyon için tanıdığı bir kişinin uygun olduğunu
belirtmekte ya da örgüt, boş olan pozisyon için çalışanından yardım istemekte; ona
işle ilgili bilgileri vererek ondan, tanıdıklarından uygun ve istekli olanları başvuruda
78
bulunmaları için teşvik etmesini talep etmektedir (Can vd., 1998: 111). Tavsiye
üzerine işe alınan kişinin, kendisini tavsiye eden kişiyi mahcup etmemek adına
yüksek performansla çalışması gibi bir yararı olduğu söylenebilir (Kozak, 1999: 22).
Örgüt çalışanı, tanıdığı adaya işle ilgili gerçekçi bilgiler vereceği için gerçekçi
olmayan beklentileri azaltır ve eğer tavsiye edilen kişi işe alınırsa bu kişinin işe
devam etme oranı daha yüksektir (DeCenzo ve Robbins, 1999: 160-161). Bunun yanı
sıra, yöntem hızlı ve ucuzdur (Fisher vd., 1999: 266).
Bu yöntemin dezavantajları ise şöyle ifade edilebilir: Süreç sonunda, aynı ırka
dayalı bir işgücü örgüt içinde kuvvetleniyorsa ayrımcılığa neden olduğu söylenebilir
(Werther ve Davis, 1993: 205). Yine aralarındaki ilişki nedeniyle, örgüt çalışanının
gerçekten işle ilgili gereken yeteneği dikkate almadan tanıdıklarını tavsiye etmesi
mümkün olabilir (Tyler, 1996: 60).
2.3.2.2.4. İş ve İşçi Bulma Kurumları
İş ve işçi bulma kurumları iş ve işgören arayan tarafları bir araya getiren
kuruluşlardır. Türkiye İş Kurumu, “Üniversitelilere İş Bulma Rehberi”nde kamu ve
özel sektöre ait kuruluşlardaki işler hakkında bilgi sunmaktadır. Yine üniversite
bünyesinde “danışma merkezleri” kurarak “iş arama rehberleri” ve “açık işler
bülteni” ile iş piyasası ile ilişkili bilgi ve istatistikler sunmaktadır (Can vd., 1998:
109-110). Bu yöntem, adayların bilgisayar tabanlı veriyle birlikte ülke çapında
seçilebilmesini sağlar. Sosyal olarak sorumlu ve güvenlidir. Adayları çok hızlı bir
biçimde ortaya çıkarabilir. İşverenler için bedava bir hizmettir. Yöntemin
olumsuzlukları ise şu şekilde ifade edilebilir: Kayıtlar genel olarak işi olup değişiklik
arayanlardan değil; işsiz olanlardan oluşmaktadır ve gerçekten bir işle ilgilenmeyen
insanları işe alım için uygun gösterebilir (Torrington vd., 2005: 126).
2.3.2.2.5. Eğitim Kurumları
Teknik ya da ticari okullar, kolejler, üniversiteler ve mezun yerleştirme ofisleri
de örgütlerin insan kaynakları talebini karşılayabilecekleri önemli kaynaklar arasında
79
yer almaktadır (Cascio ve Aguinis, 2005: 267). Son yıllarda düzenlenen “kariyer
günleri”, eğitim kurumlarının öğrencileri için düzenlediği işletme gezileri,
işletmelerin sunduğu staj ve burs imkânları işletmeler ve eğitim kurumları arasındaki
diyaloğun gelişmesine neden olmuştur ve bu kaynağın önemini artırmıştır (Özgen ve
Yalçın, 2010: 106). Okuldan mezun olanların işe alınması için çok uygun bir
yöntemdir. Ama sınırlı bir potansiyel aday havuzu anlamına gelir (Torrington vd.,
2005: 126).
2.3.2.2.6. Özel İnsan Kaynakları Danışmanlık Şirketleri
Örgütler, bu konuda uzmanlığı bulunması dolayısıyla aday araştırma
faaliyetleri için insan kaynakları danışmanlık şirketlerine başvurabilmektedir (Tyson
ve York, 2000: 109). İnsan kaynakları danışmanlık şirketleri hem kendi bünyelerinde
bulunan aday veri tabanlarından hem de örgütün eleman alacağı pozisyon için gelen
başvurulardan örgütün bildirdiği iş profili ve iş gereklerini dikkate alarak bir aday
havuzu oluşturur; özgeçmişlerin uygunluk derecesine göre uygun kişilerle ilk
görüşmeyi yapar ve görüşme sonucunda iş için uygun olduğunu düşündüğü adayların
listesini ilgili iş örgütüne bildirir. Bundan sonraki süreç örgüt tarafından yürütülür
(Bayraktaroğlu, 2008: 65). Bu yöntem, kimliğini belirtmeksizin adayları sağlama ve
danışmanlığa dayalı uzmanlığı kullanma fırsatı sağlar. Fakat örgüt içindeki
çalışanların kendilerini dışlanmış hissetmelerine neden olabilir ve maliyetlidir
(Torrington vd., 2005: 126). Üst düzey yöneticilik pozisyonu için etkili ve başarılı bir
dış tedarik yöntemidir (Sharma, 2009: 148).
2.3.2.2.7. Özürlü, Eski Hükümlü ve Terör Mağdurları
Türkiye’de yürürlükte olan 4857 sayılı İş Kanunu’nun 30. maddesi uyarınca
örgütlerin belirli sayıda özürlü, eski hükümlü ve terör mağdurlarını istihdam etmeleri
gerekmektedir. Bu İş Kanunu maddesine göre “İşverenler 50 veya daha fazla işçi
çalıştırdıkları işyerlerinde her yıl ocak ayı başından itibaren yürürlüğe girecek
şekilde Bakanlar Kurulunca belirlenecek oranlarda özürlü, eski hükümlü ile 3713
sayılı terörle mücadele Kanununun ek 1. maddesinin (B) fıkrası uyarınca istihdamı
80
zorunlu olan terör mağduru işçiyi meslek, bedensel ve ruhsal durumlarına uygun
işlerde çalıştırmak yükümlülüğüne sahiptir (TBMM, 2003). Yine Anayasamızın
“Türkiye Cumhuriyeti sosyal bir hukuk devletidir.” şeklindeki. 2. maddesi ve
“Devlet özürlülerin korunmalarını ve toplum hayatına uyumlarını sağlayıcı önlemler
almakla yükümlüdür.” Şeklindeki 61. maddesinin iş hayatına bir yansıması olarak
devlet, işverenlere özürlüleri çalıştırma yükümlülüğü getirmiştir (Yılmaz ve Songu,
2007: 61).
2.3.2.2.8. Sendikalar
Sendikalar, üyelerinin sosyo-ekonomik hak ve çıkarlarını korumanın yanı sıra
işgücü piyasası ve iş örgütleri arasında da bir köprü görevi görmektedir (Özgen ve
Yalçın, 2010: 106). Yeni bir elemana ihtiyaç duyan iş örgütleri, eğer iş örgütünde
çalışanların üyesi olduğu bir sendika varsa işçi bulma kurumuna gitmeden önce bu
sendikaya başvurarak, hangi niteliklere sahip kaç çalışana ihtiyacı olduğunu söyler
ve sendikadan istediği çalışanı/çalışanları bulması için yardım talebinde bulunur.
Sendikaların insan kaynakları tedarik etme sürecinde kullanılması genellikle,
bedensel çaba gerektiren işlerle sınırlandırılmış olup, endüstriden endüstriye
farklılaşmaktadır (Bingöl, 2003: 152).
2.3.2.2.9. Çalışan Kiralama
Geçici çalışanlar, belirli, kısa dönemli bir proje için örgüte gelirken; kiralanan
çalışanlar genellikle daha uzun süre örgütte kalırlar. Bir kiralama sözleşmesi altında
bireyler, kiralama şirketi adına çalışırlar (Bahls, 1991: 36). Bir örgüt belirli becerilere
sahip çalışanlara ihtiyaç duyduğunda, belirli sayıda eğitimli çalışan sağlamak adına
kiralama şirketi ile sözleşme yapar (Bargerstock ve Engle, 1994: 50). Tedarikçi örgüt
kiraladığı çalışanlar için belirli bir ücret öder ve sosyal güvenlik ödemeleri gibi
maliyetler için sorumluluğa sahip olmaz. Yaptıkları iş sona erdiğinde kiralanan
çalışanlar kiralama şirketine geri dönerler. Bu işgörenler kiralama şirketinin takip
ettiği ve uygun bir şekilde eğittiği kişilerdir. Ayrıca işgörenlerin esnek bir çalışma
düzenine sahip olması söz konusudur (DeCenzo ve Robbins, 1999: 167-168).
81
2.3.2.2.10. İnternet
İşe alma süreci için internetin kullanılması, şüphesiz ki alanda en göze çarpan
güncel gelişmelerden birisidir. 1993 yılından günümüze gazetede yayınlanan iş
ilanları internete taşınmaya ve web işe alım süreçleri “job board” adı verilen web
siteleri üzerinden gerçekleştirilmeye başlanmıştır. Development Dimensions
International’ın 2001 yılında gerçekleştirdiği araştırmanın sonuçlarına göre araştırma
kapsamında yer alan 573 şirket aday arama ve seçme yaklaşımlarını etkin
bulmamakta ve bu şirketlerin % 39’u eleman arayışı ve % 26’sı ise eleman seçim
süreçlerini yeniden yapılandırma çabasını vermektedir. Araştırma sonucuna göre,
araştırma kapsamında yer alan şirketlerin yararına en çok inandıkları yöntem
internettir (Göçgün, 2002: 120-121).
İnternet üzerinden işe alma iki farklı şekilde görülmektedir: İlki, işverenin
kendi web sitesine yöneliktir; burada, örgüt tarafından arz edilen ürün ve hizmetler
hakkında bilginin yanı sıra işler tanıtılmakta ve ilan edilmektedir. İkincisi ise, hem iş
ve işçi bulma kurumu hem de gazetelerin oynadığı rolleri birleştiren “siber
ajanslar”dır. İşi ilan ederler ve işverene uygun özgeçmişleri göndermeden önce son
elemeye kalan adaylar listesini göndermeyi de üstlenirler. Bu yöntemin işverenler
açısından başlıca albenisi internetin işleri milyonlarca potansiyel izleyiciye ucuza
ilan edip tanıtmaya olanak sağlamasıdır. Ayrıca, potansiyel adaylara verilmek üzere
işe alım broşürleri basmak için de herhangi bir para harcanmasına gerek kalmaz.
Diğer bir büyük avantaj hızdır. İnsanlar bir fırsat hakkında duyum aldıktan saniyeler
sonra işverene özgeçmişlerini e-posta yoluyla ulaştırarak cevap verebilirler
(Torrington vd., 2005: 130-131). Yöntem, insan kaynakları uzmanlarının faks,
mektup, e-posta yoluyla kendilerine gelen başvuruların dosyalanması, başvurulardaki
bilgilerin sınıflandırılması gibi zaman alıcı işlemlerle uğraşması gereğini ortadan
kaldırarak önemli bir zaman ve işgücü tasarrufu da sağlar (Göçgün, 2002: 122).
Gerçek zamanlı ve güncel bilgiye ulaşmayı, zaman ve mekândan bağımsız çalışmayı
(Turan, 2002: 126) ve potansiyel adayları küresel ölçekte araştırmayı mümkün kılar.
82
Gelecekte oluşabilecek bir boşluk için aday havuzu oluşturmayı sağlar ve örgütün
uygun bir imaj geliştirmesine yardımcı olur (Saiyadain, 2009: 92).
Yöntemin önemli olumsuzluklarından birisi, işverenlerin ilan ettiği işin
yüzlerce başvuran tarafından bombardımana tutulma eğiliminde olmasıdır. Bu, ilanı
okuyan büyük miktarlarda insan olmasından ve ilgili işverene özgeçmiş yollamanın
çok basit bir işlem olmasından kaynaklanmaktadır (Torrington vd., 2005: 131).
Siber ajans ya da e-işe alım siteleri değerlendirilirken sitenin saygınlığı ve
tanınırlığı, sitenin içeriği, veri tabanındaki üye sayısı ve üyelerin profili, ziyaret eden
kullanıcı sayısı, sitenin iş akışlarını doğru tanımlaması, sitenin sahip olduğu
yazılımın işlevselliği, sitenin teknolojik özellikleri dikkate alınmalıdır (Göçgün,
2002: 123-124).
2.3.2.2.11. Meslek Birlikleri
Mühendislik, muhasebe, sağlık hizmetleri, eğitim gibi alanlarda mesleki birlik
ve gelişmeyi temel alan meslek birlikleri, yakın ilişkide bulundukları ilgili
endüstrideki büyük örgütlerle, üyelerinin istihdamına yönelik bağlantı kurarak
(kendilerine gelen iş ilanları ile ilgili üyelerini bilgilendirerek ya da üyelerinin
istihdamı için direkt olarak örgüte başvurarak) üyelerinin iş bulmalarına
çalışmaktadır (Can vd., 1998: 110-111).
2.3.3. Tedarik Kaynakları
Tezde, tedarik kaynakları, iç tedarik kaynakları ve dış tedarik kaynakları olmak
üzere iki ana başlık altında ele alınacaktır.
2.3.3.1. İç Tedarik Kaynakları
Örgütteki mevcut insan kaynağıdır. Diğer bir deyişle, örgüt içinden çalışan
bulmadır (Yüksel, 2003: 104). Birçok örgüt yeni personel için dış işgücüne
bakmadan önce içerideki adayları davet etmeyi düşünmektedir. Bunun, işverenin
perspektifinden oldukça önemli avantajları vardır. İlk olarak, iç tedarik daha az
83
maliyetlidir; çünkü iş ilanları ya da özel insan kaynakları danışmanlık şirketleri için
para harcanmasına gerek duyulmamaktadır. Diğer bir avantajı, örgüt içi adayların
genel olarak bir işin içerdikleri hakkında örgüt dışından gelen yeni başlayacaklara
göre daha bilgili olmalarıdır (Torrington vd., 2005: 124). Aynı zamanda, örgüt
kültürü ve kurallarına daha çok aşinalardır (Shi, 2007: 11) ve yeni işlerine alışmaları
ve tam kapasite göstermeleri daha az zaman alır. İyi bir seçim süreci olma ihtimali
yüksektir; çünkü örgüt mevcut çalışanlarının performans düzeyleri hakkında bilgi
sahibidir. Ayrıca iyi bir şekilde planlandığında iç tedarik, orta ve üst düzey
yöneticileri geliştirmede bir eğitim aracı olarak rol oynayabilir (Stack, 1998: 43). İç
tedarikin tercih edilmesi, mevcut çalışanları daha çok çalışmak için teşvik eder ve
örgüte olan bağlılıklarını sağlar. Uygulama, yönetimin mevcut çalışanlara değer
verdiğini ve onlar için çekici kariyer gelişim imkânlarına sahip olduğunu gösteren
güçlü bir sinyal sağlar. İç tedarik yönteminin temel dezavantajlarından birisi örgütün
aday havuzunu
sınırlamasıdır;
ki
bu,
en
uygun
adayların
göz
önünde
bulundurulmaması anlamına gelebilir (Torrington vd., 2005: 124). Tedarikte iç
kaynaklar tercih edildiğinde, yeni görüş, bakış açısı ve deneyimlerin taze kan
niteliğinde olan dış kaynaklar tarafından örgüte getirilememesi söz konusudur
(Stredwick, 2005: 135). Terfi açısından rakip adaylar arasında çekişme meydana
getirebilir ve seçilmeyenlerin moral düşüklüğüne neden olabilir (DeCenzo ve
Robbins, 1999: 160; Boella ve Goss-Turner, 2005: 61).
İnsan kaynağı temininde iç kaynaklardan şu yöntemler yoluyla yararlanılabilir:
•
Şirket gazetesinde bir mesaj yer alabilir ya da boş pozisyonla ilgili bilgiler
intranete (iç ağ) veya personel ilan tahtasına postalanabilir (Torrington vd.,
2005: 124). Açık bir sistem olması ve örgütün tüm çalışanlarına eşit hak
tanıması nedeniyle tercih edilen bir sistemdir (Yüksel, 2003: 104).
•
Örgütteki beceri envanterlerinin incelenmesi yoluyla iş için en uygun aday
bulunabilir.
84
•
Eğer örgütte uygulanan herhangi bir kariyer sistemi varsa açık pozisyon için
uygun adaylar değerlendirilebilir.
•
İnformal araştırma yoluyla boş pozisyonun bulunduğu bölüm yöneticisi ve
insan kaynakları yöneticisi görüşerek adayı belirleyebilir (Can vd., 1998: 107).
2.3.3.2. Dış Tedarik Kaynakları
Hâlen örgütte çalışan personel dışında kalan ve çalışma isteği ve gücüne sahip
olan herkes ve bu kişilerin bulunabileceği yerler, bir örgütün personel temin
edebileceği dış kaynakları oluşturmaktadır (Şimşek ve Öge, 2011: 133). Örgüt, yeni
kurulduğunda ya da yapılan yatırımlar nedeniyle büyüme sürecinde olduğunda, yeni
değişme ve gelişmeler sonucunda teknik ve uzman elemana gereksinim duyduğunda,
işgücü arzının bol ve ucuz olduğu dönemlerde ekonomik nedenlerle, işe yeni giren
işgörenlerin çalışma temposunu artıracağı düşüncesiyle, yedeği olmayan üst
kademedeki pozisyonlar için, iç kaynaklardan çalışan temininin çatışmaya yol
açtığını düşünerek bu durumu engellemek adına ya da daha geniş bir aday
havuzundan seçim yapabilmek için dış kaynaklara başvurmaktadır (Sabuncuoğlu,
2000: 78-79).
Dış tedarike başvurmadan önce, örgüt sahip olduğu çalışanların mevcut ve
gelecekteki uygunluğunu gözden geçirmelidir. Bu, terfi, transfer, emeklilik, fesih
(işten çıkarma) ve istifa yoluyla insanların gelecekteki hareketliliklerini analiz etmeyi
içermektedir. Analizler sonucunda örgüt personel geliştirme faaliyetlerine mi; yoksa
dış tedarike mi başvuracağına karar verecektir (Loosemore vd., 2003: 87).
Tablo 2.2.’den de görüleceği üzere, insan kaynakları tedarikinde dış
kaynaklardan yararlanmak, örgüte taze kan niteliğinde yeni fikirlerin gelmesini
(Cairncross, 2002: 75) ve aynı zamanda daha geniş bir aday havuzundan seçim
yapabilmeyi sağlar. İç kaynaklardan yararlanıldığında bir işgören bir üst düzeye terfi
ettirilecek ve ondan boşalan pozisyon da yine bir alt pozisyondaki işgörenin terfisine
ve yine boş pozisyon oluşmasına neden olacaktır. Bu zincirleme terfi sonucunda en
85
sondaki boş pozisyon dışarıdan eleman alımı ile doldurulacaktır; fakat bu pozisyon
alt-düzey olacak ve dolayısıyla dışarıdan eleman bulmak daha kolay ve ucuz
olacaktır (Marshall, 1999: 17-18). Yine, iç tedarik süreci daha hızlıdır; boş pozisyon
zaten örgütü bilen örgüt çalışanı ile doldurulacağından oryantasyon süresi daha
kısadır. Aynı zamanda örgüt tarafından beceri ve yetenekleri bilinen bireyin daha
doğru bir şekilde değerlendirilmesi söz konusudur ve örgüt personeli için iyi bir
motivasyon kaynağıdır. Fakat iç tedarik, yeni fikirleri sınırlandırması, daha küçük bir
aday havuzuna sahip olması, işgücü çeşitliliği çabalarını engellemesi yönünde
dezavantajlara sahiptir.
Bununla birlikte dış tedarik, dış işgücü piyasası daha geniş ve örgüt içine göre
ulaşılması daha zaman alıcı olduğu için daha masraflıdır. Dış tedariki çok fazla tercih
etmek, mevcut çalışanların yükselme umut ve şanslarını yok eder (Fisher vd., 1999:
257). Tüm bunların yanı sıra, dış tedarik daha uzun bir oryantasyon süresini
gerektirir.
Tablo 2.2. İç Tedarik ile Dış Tedarik Karşılaştırması
İç Tedarik
Avantajları
Dezavantajları
Dış Tedarik
Avantajları
Dezavantajları
Daha ucuzdur.
Yeni fikirleri sınırlandırır.
Büyük bir aday havuzu
mevcuttur.
İşgörenlerin yükselme
umutlarını yok edebilir.
Daha hızlıdır.
Potansiyel adayların
oluşturduğu daha küçük bir
aday havuzu söz konusudur.
İşgücü çeşitliliğini artırmaya
yardım eder.
Pahalı ve zaman alıcı
olabilir.
Oryantasyon süresi daha
kısadır.
İşgücü çeşitliliği çabalarını
engelleyebilir.
Yeni fikirlerin örgüte
gelmesi sağlanır.
Daha uzun bir oryantasyon
süresini gerektirir.
Bir motivasyon kaynağıdır.
Beceri ve yeteneklerin
daha doğru
değerlendirilmesi söz
konusudur.
Mevcut çalışanların
gelişimlerini destekler.
Kaynak: Harris, 1997: 95.
86
2.3.3.2.1. Meslek Liseleri
Örgütler, belirli teknik mesleklere sahip çalışanları istihdam etme gerekliliği
doğduğunda, sendikal kuruluşlar ya da meslek örgütleri aracılığıyla meslek liseleri
ile bağlantı kurarak başarılı öğrencilerin mezuniyetleri sonrasında işe alınmalarını
sağlamaktadır (Akyüz, 2001: 70).
2.3.3.2.2. Üniversiteler
Üniversiteden yeni mezun olanlar, iş örgütlerinin temel tedarik kaynağıdır.
Öğrenciler tarafından en popüler yöntem olarak kabul edilmektedir (Torrington vd.,
2005: 126). Düzenlenen kariyer günleri üniversiteden eleman tedarik etmede
kullanılan bir tekniktir. Bu tür etkinlikler iş örgütlerine, kendilerini hedef kitleye
tanıtma imkânı sağlamaktadır. Ayrıca üniversiteden sağlanan referanslarla belirlenen
nitelikli öğrencilere burs sağlanarak bu öğrenciler, iş örgütünün gelecekteki kadroları
için hazırlanabilmektedir (Öner, 1999: 61). Fakat iş örgütleri diğer işverenlerden
farklı olduğunu gösteren tanıtımlara ihtiyaç duymaktadır ve iş örgütlerinin belirli
sayıda üniversiteyi ziyaret etmeleri zaman alıcı olabilmektedir (Torrington vd., 2005:
126).
2.3.3.2.3. Rakipler ve Diğer İşletmeler
Aynı endüstride ve piyasada faaliyet göstermekte olan iş örgütleri ve diğer
kuruluşlar özellikle tecrübeye ihtiyaç gösteren işler açısından önemli bir kaynak
oluşturmaktadır. Etik olup olmadığı tartışılmasına karşın günümüzde birçok iş örgütü
rakip ve diğer iş örgütlerinden daha yüksek statü ve ücret elde etmek isteyen
çalışanları yönetsel ya da profesyonel pozisyonlarda istihdam etmektedir (Mondy
vd., 1999: 184-185).
2.3.3.2.4. İşsizler
Çalıştıkları iş örgütünden uygulanan küçülme politikası, iş örgütünün
kapanması, iş tatminsizliği ya da benzeri nedenlerle ayrılıp işsiz kalan nitelikli
işgücü, diğer bir dış tedarik kaynağıdır (Bingöl, 2003: 146-147).
87
“Bir ülkede çalışabilecek durumda olan ve çalışmak isteyen kişilerin bir
bölümünün işinin olmamasına işsizlik, bu durumda olan kişilere de işsiz”
denilmektedir. İşsizler, çalışmayı tercih etmemelerinden dolayı değil; çalışmayı
istedikleri hâlde iş bulamamalarından dolayı bir işe sahip değildirler. Yani, işsizlik
kavramı iradi işsizliği değil; gayri iradi işsizliği kapsayan bir kavramdır (Ünsal,
1999: 51).
2.3.3.2.5. Serbest Çalışanlar
Teknik, mesleki, yönetsel ve girişimcilik yeteneği gerektiren işler açısından
önemli bir kaynak niteliğindedir (Bayraktaroğlu, 2008: 62).
2.3.3.2.6. Emekliler
Emekli olan birçok kişinin emekli olduktan sonra maddi sıkıntı nedeniyle
tecrübelerini kullanabilecekleri bir işte çalışmayı istedikleri ifade edilmektedir
(Aldemir vd., 2001: 41). Çalışma isteğine neden olan diğer bir unsur ise, çalışma
hayatından kopamama olarak değerlendirilebilir.
Emekliler, her türlü iş için çalışan tedarik etmede önemli bir kaynak
oluşturmaktadır. Emeklileri tedarik etmenin yararı, sahip oldukları güçlü iş etiği, işe
devamlarının düzenli olması ve iş becerileridir (Myers, 2004: 340). Ayrıca
deneyimleri nedeniyle de tercih edilebilirler (Arthur, 2001: 4).
2.3.3.2.7. Ev Hanımları ve Öğrenciler
Özellikle insan kaynakları arzının insan kaynakları talebini karşılamadığı
dönemlerde iş çekici hâle getirilerek, daha az günlük çalışma süresi önerilerek ve
anne olan ev hanımları için kreş gibi çocuk bakım hizmetleri sağlanarak iş örgütünde
çalışmaları için ev hanımları etkilenmeye çalışılmaktadır (Bingöl, 2003: 152-153).
Öğrencilerin de devam etmek zorunda oldukları eğitim hayatları düşünüldüğünde
hem ev hanımları hem de öğrenciler dönemsel, yarı zamanlı ve proje bazlı işler için
yararlanılan bir kaynaktır (Bayraktaroğlu, 2008: 62).
88
2.3.3.2.8. Taşeron Firmalar
Özellikle geçici işler, alt düzey idari işler (temizlik, servis vb.), özel uzmanlık
gerektiren işler (güvenlik vb.) açısından son zamanlarda örgütlerin çalışan ihtiyacını
karşılamada yararlandığı bir kaynak niteliğindedir (Bayraktaroğlu, 2008: 62).
2.4. İnsan Kaynakları Seçme
İnsan kaynakları seçme süreci, seçim görüşmesinin “Bu kişi bizim için doğru
insan mı?” ve “Bu iş benim için uygun mu?” şeklindeki iki taraflı olarak (karşılıklı)
değerlendirilmesiyle sembolize edilmektedir (Torrington vd., 2005: 82). İnsan
kaynaklarının tedarik edilmesinde nitelikli potansiyel adayların yer aldığı bir aday
havuzunun oluşturulması amaçlanırken (Gomez-Mejia vd., 1998: 150); bu sürecin
devamı niteliğinde olan insan kaynakları seçim süreci, aday ile işveren arasında işe
alınılması olası adayın işyeri ile ilgili duygu ve tutumlarını etkileyen bir psikolojik
kontrat yapılması ile ifade edilmektedir (Ergin, 2002: 75-76).
Tezin bu kısmında insan kaynakları seçiminin tanımı yapılacak, örgütler için
neden önemli bir fonksiyon olduğundan bahsedilecek ve sürecin aşamalarına
değinilecektir. Son olarak ise, Türkiye’de kadrolama konusunun üzerinde
durulacaktır.
2.4.1. İnsan Kaynakları Seçmenin Tanımı ve Önemi
İnsan kaynakları seçimi, yetenekleri, becerileri, tutumları ve ilgileri örgütün
ihtiyaçlarına en uygun olan adayların sistematik bir şekilde belirlenmesi çalışmasıdır
(Palmer ve Winters, 1993: 69; Barutçugil, 2004: 257). Seçme fonksiyonu, bir taraftan
örgütün çalışacağı en uygun adayı seçtiği, diğer taraftan adayın çalışmak isteyeceği
örgütü seçtiği iki yönlü bir süreçtir. Dolayısıyla iş gerekleri bağlamında işin
yapılması için çalışanda hangi niteliklerin bulunması gerektiğinin adaya açıklanması,
hem gösterilecek bireysel performans hem de personel devir oranını azaltma
açısından oldukça önemlidir (Porter vd., 1975: 131). Seçim süreci boyunca adaylar
kendileri ve muhtemel işverenleri arasında gelişen ilişkiyi değerlendirerek örgütler
89
arasında tercihte bulunmaktadır. Bu sonuç, potansiyel işverenler, işverenin kullandığı
seçim yöntemiyle ilgili deneyimi ve mülakatta elde edilen bilgi etkileşimiyle ve
bunların birbirine uygunluğuyla oluşmaktadır (Torrington vd., 2005: 141).
Eğer pozisyon için seçilen kişinin taşıdığı nitelikler o pozisyon için gerekli
niteliklerin altında ya da üstündeyse söz konusu kişinin örgütte çalışma süresi uzun
olmayacaktır. Bu nedenle seçim aşamasında çok dikkatli davranılması ve kalifiye
elemanların seçilebilmesi ve seçim kriterlerinin pozisyon için uygunluğunun
sağlanması adına iş tanımlarının sürekli güncellenmesi gerekmektedir (Mondy ve
Noe, 1996: 181). Doğru kişi işe alındığında, kişinin daha verimli olması, alışma
süresinin kısa olması, yüksek performans göstermesi, daha az denetim ve eğitim
gerektirmesi ve işini seven bir kişinin örgütte yer alması gibi avantajlar sağlanacaktır
(Öner, 1999: 32-33).
Günümüzde örgütler için başarılı olabilmenin yolu, doğru işte doğru insanları
istihdam edebilmekten geçmektedir. Bu da etkili bir insan kaynakları seçim süreci ile
mümkündür. Boşluk bulunan pozisyona uygun kişilerin alınması, kişilerin sahip
oldukları bilgi, beceri ve deneyimle uyumlu işte başarılı olmalarını ve yüksek
performans göstermelerini sağlayacaktır. Yüksek bireysel performans örgütsel
performansın da yüksek olmasını beraberinde getirecektir (Dessler, 2000: 173). Eğer
doğru işe doğru kişinin seçilmesi ilkesi göz ardı edilecek olursa iş-kişi ya da kişiler
arası uyumsuzluk nedeniyle verimlilikte azalma, işgücü kaybı ya da iş kazalarında
artış, boşalan pozisyona yeniden personelin alınması ve bunun getireceği yeni
maliyetler ve her yeni işe başlayan personelin sosyalizasyonu ile ilgili ek zaman ve
para kaybı gibi olumsuzluklarla karşılaşılacaktır (Özgen vd., 2002: 96)
İnsan kaynakları seçim sürecinde ilk önce örgüte ve işe ilişkin özellikler ortaya
konmalı; ikinci aşamada işe alınacak kişilerin sahip olması gereken bilgi, beceri,
yetenek, kişilik özellikleri ve değerler belirlenmelidir. Kişi ve örgüt arasındaki
uyumun ortaya çıkarılmasını sağlayacak bir takım yöntemler seçilmeli ve son olarak
90
da örgüt, kişinin işe alınmasından sonraki süreçte örgüte uyumunu artıracak bir dizi
eğitim programıyla kişiyi desteklemelidir (Arbak vd., 2000: 113).
2.4.2. İnsan Kaynakları Seçme Fonksiyonunu Etkileyen Faktörler
Tezde insan kaynakları seçim fonksiyonunu etkileyen faktörler olarak yasal
düzenlemeler, karar alma hızı, örgütsel hiyerarşi, aday havuzu, örgütün türü ve
deneme dönemi açıklanacaktır.
2.4.2.1. Yasal Düzenlemeler
Yasal düzenlemeler, kadrolamada, özellikle de seçim sürecinde çok önemli bir
etkiye sahiptir. Seçim sürecinde ırk, renk, cinsiyet, din ve milliyet kökenli ayrımcılık
yapılması yasalarla yasaklanmaktadır. Bu bağlamda, iş örgütleri seçim tekniklerinin
işle ilgili olmasını sağlamakla yükümlüdür (Gomez-Mejia vd., 1998: 171). Çocuk
işgücünün sınırlandırılması (Werther ve Davis, 1993: 201) ve belirli sayıda özürlü ve
eski hükümlü işgücünün istihdamı diğer bir yasal düzenleme olarak karşımıza
çıkmaktadır (Bingöl, 2003: 55-56).
2.4.2.2. Karar Alma Hızı
Kritik bir görevde bulunan bir çalışanın görevinden ayrılması durumunda,
üretimin aksamaması için hızlı bir şekilde seçim sürecinin gerçekleştirilmesi gerekir.
Oysaki bir üst yöneticinin seçilmesi bazen çok uzun süreleri gerektirebilir (Mondy
vd., 1999: 210).
2.4.2.3. Örgütsel Hiyerarşi
Doldurulacak pozisyonun örgüt hiyerarşisindeki yeri, uygulanan testleri ve
araştırmaları farklılaştırabilmektedir. Örneğin, üst düzey yönetim için bir kişiyi işe
almak daha alt düzey pozisyonlara göre daha derin incelemeleri gerektirebilmektedir
(İbicioğlu, 2006: 60-61).
91
2.4.2.4. Aday Havuzu
Eğer aday havuzu, çalışan ihtiyacı için uygun olan az sayıda adayı
bulunduruyorsa uygun adayı bulmak zorlaşır. İş örgütleri açısından işsizlik oranının
düşük olduğu dönemlerde adayların sayısını artırmak daha zordur (Mondy vd., 1999:
210).
2.4.2.5. Örgütün Türü
Örgütün kamu, özel ya da kâr amacı güden örgüt özelliğini göstermesi seçim
sürecini etkilemekte ve farklılaştırmaktadır. Kâr amaçlı örgütlerde, örgütler adayın
kâra katkıda bulunup bulunmayacağını ve ne ölçüde katkıda bulunacağını dikkate
alarak seçim sürecini gerçekleştirirken; kamu örgütleri sınavlar aracılığıyla en
yüksek puanı alan adayı seçerek eleme yapmaktadır. (Bingöl, 2003: 166).
2.4.2.6. Deneme Dönemi
Çok sayıda örgüt, oluşturulmuş performans standardına göre bir çalışanın
yeteneğini gösterebilmesini olanaklı kılan bir deneme dönemi kullanır. Deneme
süresi, seçim sürecinin geçerliliğini denetlemek amacıyla verilmektedir (Bingöl,
2003: 166).
2.4.3. İnsan Kaynakları Seçme Süreci
İnsan kaynakları seçim süreci iş analizleri, insan kaynakları planları ve
adayların başvuruları sonucunda oluşan aday havuzları olmak üzere üç farklı
kaynaktan edinilen bilgiler ışığında gerçekleştirilmektedir (Werther ve Davis, 1993:
230). Seçim sürecinin etkinliği, insan kaynakları planlaması ve örgütün işe alma
politikaları doğrultusunda yapılmasına bağlıdır (İbicioğlu, 2006: 58).
Tezde insan kaynakları seçme süreci aşamaları iş profilinin çıkarılması, ilk
görüşme (ön görüşme), iş başvuru formu doldurtma, testler, mülakat (iş görüşmesi),
referansların incelenmesi, sağlık muayenesi, işe alma kararı (iş teklifi), işe
yerleştirme ve insan kaynakları seçme sürecinin değerlendirilmesi başlıkları altında
92
incelenecektir. Tezde ele alınan insan kaynakları seçme süreci aşamaları Şekil
2.1.’de gösterilen dokuz aşamayı kapsamaktadır. Bununla birlikte insan kaynakları
seçme sürecinin değerlendirilmesi aşaması da Şekil 2.1.’deki şemanın içeriğine ek
olarak ele alınmaktadır.
Şekil 2.1. İnsan Kaynakları Seçme Süreci
4
5
Testler
Mülakat
3
Referansların
İncelenmesi
İş Başvuru
Formu Doldurtma
6
Reddetme
2
Sağlık
Muayenesi
İlk Görüşme
7
1
İş Profilinin
Çıkarılması
İşe Alma
Kararı
8
9
İşe Yerleştirme
Kaynak: Stoner ve Wankel, 1986: 332.
2.4.3.1. İş Profilinin Çıkarılması
İş profili yapılacak işin görev ve sorumluluklarının (Stredwick, 2005: 125) ve o
işi yapacak kişide bulunması gereken özelliklerin ifade edilmesidir. Bunun için iş
tanımı ve iş gereklerinden yararlanılır. İş profili ilgili bölüm yöneticisi ve insan
kaynakları yönetimi bölümünün birlikte yürüttüğü bir çabayla çıkarılır ve iş ilanında,
özgeçmişler incelenirken, ilk görüşmeyi yaparken dikkate alınır (Bayraktaroğlu,
2008: 68).
93
Amaçlarından birisi işe alımda açık ve kesin kriterler oluşturmak olan
(www.insankaynaklari.com Ekibi, 2002c: 112) (güvenilir bir insan kaynakları seçim
süreci için ilk önce işin özellikleri belirlenmelidir; daha sonra alternatifler bu
özelliklere göre seçilmelidir - Baran ve Kılağız, 2006: 23) iş analizi süreci sonrasında
anket, gözlem, görüşme (Saiyadain, 2009: 56) yoluyla elde edilen işe ilişkin bilgiler
belirli bir sistematikte düzenlenmekte ve bunun sonucunda iş tanımları ve iş
şartnameleri (iş gerekleri) ortaya çıkarılmaktadır (Kozak, 1999: 20-21). Bu durum
Şekil 2.2.’de şematize edilmektedir.
Şekil 2.2. İş Analizi ve Temel Unsurları
İş Analizi
Bir iş hakkındaki bilgileri elde etmenin
bir prosedürü
İş Tanımları
İş hakkında bilgiler içeren bir belge
İş unvanı
Görevler
Kullanılan makineler
Kullanılan malzemeler
Denetim
İş koşulları
Tehlikeler
İş Gerekleri
Bir işi yerine getirebilmek için
gerekli insan nitelikleri
Eğitim
İş tecrübesi
Yargılar
Vizyon
Fiziksel beceriler
İletişim becerileri
Sorumluluk alma düzeyi
Kaynak: Barutçugil, 2004: 253.
Tablo 2.3.’te de gösterildiği üzere iş analizi formu, işin görev tanımı, görevin
yapılması sırasında gerekli düşünsel yetenek, iş tecrübesi ve beceriler, bedenî gayret,
sorumluluk ve çalışma şartları konusunda bilgi edinmek üzere oluşturulmaktadır.
94
Tablo 2.3. İş Analizi Soru Formu Örneği
İŞYERİNİN ADI : ……………………………. İŞ KOLU : …………………………
DEPARTMAN : ….. ………………………… İŞİN ADI : …………………………
BÖLÜM : …………………………………….. TARİH : ……………………………
Cevap vermeden önce soruları dikkatle okuyunuz. Kısa ve özlü cevaplar veriniz.
Görevlerin Tanımı: Yaptığınız işin genel amacı nedir?
1. İşinizi, yapış biçimini ve işlerinizin türünü açıklayınız. (Kimden veya nereden iş alırsınız, aldığınız iş üzerinde ne gibi
değişiklikler yaparsınız ve yaptığınız işi kime veya nereye verirsiniz. Bu soruyu cevaplarken günlük işlerinizi göz önüne
getiriniz.)
2. Haftalık, aylık gibi dönemsel görevleriniz varsa nelerdir, açıklayınız.
3. Belirsiz zaman aralıkları ile yaptığınız işler varsa açıklayınız.
4. Emrinizde çalışanlar varsa, nezaret ettiğiniz işlerin adını ve her işte çalışanlar sayısını belirtiniz.
5. Kime karşı sorumlusunuz ve işin yapımı ile ilgili olarak kimden talimat alırsınız?
Görevlerin Yapımı:
A. Düşünsel Gerekler
7. Yapmakta olduğunuz işin iyi bir biçimde yapılabilmesi için gerekli örgütün eğitim düzeyi nedir ?
8. İşinizin yapımı ile ilgili gerekli yaygın eğitim kapsamını süre ve konu yönünden açıklayınız.
B. İş Tecrübesi ve Beceriler
9. Yapmakta olduğunuz iş için gerekli iş tecrübesi ve becerinin kazanılabilmesi için gerekli süre nedir ve söz konusu beceri ve
iş tecrübesinin nitelikleri nelerdir?
10. Hangi görev kademelerinde çalışanlar, eğitim yoluyla yapmakta olduğunuz işi yapabilir duruma getirilebilir.
11. Yapmakta olduğunuz işten sonra göreceğiniz ilave eğitimle hangi üst görevlere geçebilirsiniz
12. Yapmakta olduğunuz işin güç yönleri nelerdir ve bu güçlüklerin nedenlerini açıklayınız
C. Bedenî Gayret:
13. Çalışma sürenizin; ayakta, oturarak, hareket ederek ve başka bir biçimde geçen sürelerini yüzde olarak belirtiniz.
Ayakta % , Oturarak % , Hareket ederek % , Diğer %
14. Yapmakta olduğunuz işle ilgili bedenî gerekler nelerdir?
D. Sorumluluk:
15. Yapmakta olduğunuz işin parasal, nezaret ve başkaca değer taşıyan sorumlulukları nelerdir açıklayınız
E. Çalışma Şartları:
16. Çalışma saatleriniz nelerdir?
17. Yapmakta olduğunuz işin hoş olmayan yönleri nelerdir?
Not: İşinizle ilgili gerekli gördüğünüz başkaca açıklamalar varsa belirtiniz
Adınız Soyadınız:
Kaynak: BİYMED, 2009.
Yapmakta olduğunuz görevde kıdeminiz:
95
Tablo 2.4. İş Tanımı Formu Örneği
İŞYERİNİN ADI: .....................................
İŞ KODU: ……………………………………..
DEPARTMAN:.........................................
İŞİN ADI: ……………………………………..
BÖLÜM:.......................................…….....
TARİH:………………………………………..
1.İŞİN ÖZETİ : .................................................. ................................................... ...................................................
2.GÖREVLER : ( Belirli görevlerin tanımlanması, her görev için tüm çalışma zamanına oranla yüzde kaç zaman ayrıldığının
yazılması)
Temel Görevler:
%1)..................................................
%2)..................................................
%3)..................................................
Periyodik Görevler :
..................................................
..................................................
..................................................
..................
..................
..................
%1)..................................................
%2)..................................................
Arızi Görevler:
..................................................
..................................................
.................
.................
%1)..................................................
%2)..................................................
..................................................
..................................................
................
................
3.ORGANİZASYONEL İLİŞKİLER VE NEZARET :
Çalışmalarını Nezaret Ettiği Kişiler ..................................................
.
Çalışmasına Nezaret Eden Kişi .........................................................
İşbirliği Yaptığı Birimler ve Görevler ..............................................
4. KULLANILAN ARAÇ VE GEREÇLER
……………………………………………………………………………………………………………………………………
5.İŞİN YAPIMI İÇİN GEREKLİ ASGARİ NİTELİKLER
Eğitim : .................................................. ......................
Yetenek: ……………………………………………….
Çaba: …………………………………………………..
Sorumluluk: ……………………………………………
ONAY ve İMZA
Kaynak: Sabuncuoğlu, 2000: 67.
Bir iş tanımı, belirli bir örgütteki belirli bir pozisyon için sorumlulukların bir
ifadesidir (Swanson, 2007: 135). İş tanımı unsurları işin kodu, işin unvanı, işin kısa
tanımı, asgari eğitim, asgari deneyim, özel bilgi ve beceriler, sürekli yapılan
görevler, sık yapılan görevler, ara sıra yapılan görevler, periyodik görevler, astların
unvanları olarak ifade edilebilir (Ülsever, 2003: 154). Tablo 2.4.’te iş tanımı formu
örneğine bağlı olarak bu iş tanımı unsurları ve bunlara ek olarak organizasyonel
ilişkiler ve nezaret başlığı altında çalışanın çalışmalarını nezaret ettiği kişiler,
96
çalışmalarına nezaret eden kişiler ve işbirliği yaptığı birimler ve görevler ifade
edilmektedir.
Adayların ölçüme tabi tutulacakları kriterler açık olmazsa; güvenilir bir işe
alma kararı alınması imkânsızdır. Seçim kriterlerinin, ideal adayı ifade eden bir iş
şartnamesi formuna dayanması ise önemlidir.
Tablo 2.5. İş Şartnamesi Örneği
İş Unvanı:
Bölüm:
İş Kodu:
Tarih:
Ücret Sınıfı:
İŞ GEREKLERİ
1. EĞİTİM
………………………………………………….
2. İŞ DENEYİMİ
………………………………………………….
3. YETENEKLER
………………………………………………….
4. GÖZETİM
………………………………………………….
5. ZİHİNSEL ÇABA
………………………………………………….
6. FİZİKSEL ÇABA
………………………………………………….
7. İŞ KOŞULLARI
………………………………………………….
8. CİNSİYET
………………………………………………….
9. ASKERLİK
………………………………………………….
10. YAŞ GURUBU
………………………………………………….
11. MEDENİ DURUM
………………………………………………….
12. REFERANS
………………………………………………….
Kaynak: Bingöl, 2003: 93.
İş tanımına dayanan iş şartnamesi (Huang ve Cullen, 2001: 34), işin başarılı bir
şekilde gerçekleştirilmesi için işi yapacak kişinin sahip olması gereken niteliklerin
bir ifadesidir (Ashby ve Pell, 2001: 2). Diğer bir deyişle, iş şartnamesi, işin başarılı
bir şekilde yerine getirilmesi için sahip olunması gereken bilgi, yetenek, beceri, iş
deneyimi ve diğer fiziksel ve kişisel özelliklerin bir ifadesidir (Visser vd., 1997:
442). Tablo 2.5.’te söz edilen bu bilgileri içeren bir iş şartnamesi örneği
gösterilmektedir.
97
İş tanımları ve şartnamelerinin her altı ayda bir performans değerleme
döneminde revize edilmesi (Ülsever, 2003: 154), seçim kriterlerinin gözden geçirilip
güncellenmesi bakımından önemlidir.
İş gereklerinin belirlenmesi ile işe alma süreci standart hâle getirilir, önyargılı
kararların alınması engellenir ve gereksiz bilgiler için zaman ve para harcanmamış
olur (Öner, 1999: 35). İş için gerekli nitelikler iki kategori şeklinde ele alınabilir. Bu
kategorilerden ilkinde söz konusu işin yapılması için gerekli asgari nitelikler yer
alırken; ikincisinde asgari nitelikleri taşıyan birden fazla aday söz konusu olduğunda
eleman alımı yapılacak pozisyon için en uygun adayın belirlenmesinde başvurulacak
nitelikler yer almaktadır (Bayraktaroğlu, 2008: 59).
İnsan kaynağı seçiminde yararlanılacak nitelikler üçlü bir sınıflandırmaya da
tabi tutulabilir. Bunlar zorunlu nitelikler, tercih edilecek nitelikler ve istenilmeyen
niteliklerdir. Zorunlu nitelikler işe alınacak kişinin mutlaka taşıması gereken ya da
asgari seviyede sahip olması gereken nitelikleri ifade ederken; tercih edilecek
nitelikler mükemmel bir elemanı oldukça iyi bir elemandan ayıran üstün niteliklerdir.
İstenilmeyen nitelikler ise, alınacak kişi için aranacak kriterlerin bilinmemesi
durumunda tersten gidilerek eleman seçilmesini sağlamaktadır (Keenan, 1996: 12).
Boş pozisyona alınacak kişide aranan özellikler üç grup altında toplanabilir.
Bunlar, aranan kişisel nitelikler (fiziksel yapı, özel nitelikler, genel koşullar: el
becerisi, temiz ve derli toplu bir dış görünüm, seyahat edebilme, güçlü beden yapısı
vb.), yetenekler ve başarılar (genel kültür ve özel yetenekler, eğitim ve mesleki
başarılar: sayısal yetenek, sözel yetenek, dış görünüm, eleştirel düşünme ve akıl
yürütme, uzamsal ve mekanik yetenek vb.) ve karakter özellikleri (kişilik ve mizaç,
etkileme yeteneği, ilgi alanları, motivasyon düzeyi: esneklik, uyumluluk, ikna etme
yeteneği, yenilikçilik, beceriklilik vb.) dir (Keenan, 1996: 9-11).
Palmer ve Winters (1993), seçme sürecinde kullanılan kriterleri üç kategori
altında incelemektedir. Bunlar, eğitim, deneyim ve işle ilgili kişisel özelliklerdir.
98
Eğitim bir kişinin, devlet okulu ya da özel okullarda ve kolej, üniversite ve/veya
teknik okullarda almış olduğu sınıf eğitimidir ve seçim sürecinde önemli bir rol
oynamaktadır. Deneyim ise bir bireyin çalışarak geçirdiği zaman miktarını ifade
etmektedir. Bir kişinin işe alışkın olmasının ve bir çalışan olarak yetkinliğinin önemli
bir göstergesidir. Bazı durumlarda bir kişinin belirli bir alanda belirli bir deneyime
sahip olması gerekebilir (DeNisi ve Griffin, 2001: 199-200). İşle ilgili kişisel
özellikler ise, çalışanın işini yaparken yararlanacağı, bilgi ve becerilerine katkı
sağlayan ek ilgi alanlarıdır (Palmer ve Winters, 1993: 77).
Nickson (2007), en önemli iki iş şartnamesi modelinin Alec Rodger tarafından
1952’de ve John Munro Fraser tarafından 1954’te sunulduğunu ifade etmektedir.
Rodger’ın “Yedi Nokta Planı” olarak adlandırılan iş şartnamesi modeli iş gereklerini
şu yedi kategoride incelemektedir: fiziksel özellikler (yük kaldırma kabiliyeti ya da
görünüm, konuşma ve tavır gibi), ustalık (iş için gerekli olduğu düşünülen eğitimle
ilgili ya da mesleki nitelikler, deneyim), genel zekâ (problemleri tanımlama ve
çözme yeteneği gibi), özel kabiliyetler (işle ilgili beceri, eğilim ve yetenekler), ilgi
alanları (boş vakitteki ya da işle ilgili uğraşlar), mizaç (işle ilgili davranışlar, örneğin
sıcakkanlı olmak), şartlar (aileyle ilgili sorumluluklar ya da mesai saatleri dışında
çalışma kabiliyeti).
Fraser’ın “Beş Altın Dereceleme Sistemi” olarak adlandırılan planına ilişkin iş
gerekleri sınıflaması ise şöyledir: diğer insanları etkileyebilme (Rodger’ın fiziksel
özellikleriyle benzer), nitelikler ve deneyim (Rodger’ın bilgi kriteriyle benzer),
doğuştan olan yetenekler ve eğilimler (Rodger’ın genel zekâsıyla benzer),
motivasyon (işyerinde başarılı olma isteği), düzenleme (farklı müşterilerle başa
çıkabilme yeteneği gibi unsurları etkileyebilecek kişilik özellikleri) (Nickson, 2007:
92). Dalay (2008), “Beş Altın Dereceleme Sistemi”ndeki iş gereklerini ilk etki, vasıf,
kabiliyet, motivasyon ve uygulama olarak ele almaktadır.
Günümüz ideal çalışanının sahip olduğu ayırt edici özellikler şöyle
sıralanabilir: belirsizlik ve karmaşıklıkla başa çıkabilme yeteneği, esneklik ve uyum,
99
duygusal beceri ve ilişki yönetim becerisi, çok boyutlu bütünleşme (kişilik-özel
hayat-iş hayatı bütünleşmesi), tutku ve iş zekâsına sahip olma, iş birliği ve bilgi
paylaşımında bulunma, iletişim becerileri (pazarlık ve ikna kabiliyetlerini içerir),
rehberlik, güçlendirme ve mentörlük becerisi, insan odaklılık (işin sonuçlarının insan
üzerindeki etkilerini analiz edebilme), kendinin farkında olma ve kendine güvenme
(Burud ve Tumolo, 2004: 61-62). Bunlara ek olarak, diğer insanlar üzerinde etkili
olabilme (Baratton ve Gold, 1999: 200), güvenilirlik ve mesleki hareketlilik de iş
hayatında aranılan özellikler olarak karşımıza çıkmaktadır (Martin, 1996: 200).
Yöneticiler, iş için heves (heyecan) hisseden ve ekstra iş almaya gönüllü adayları
aramaktadır. Mevcut personele uyum sağlama kabiliyeti istenilen diğer bir niteliktir
(McGovern, 1998: 52, 53). Sosyal kriterler açısından en iyi işgörenler sorumluluk
sahibi ve disiplinli olanlardır. Bu tarz insanlar zorlanmadan özerk ve bilinçli olarak
çalışırlar ve yüksek konsantrasyona sahiptirler. Bunların yanı sıra, yönetimle işbirliği
yapmaya isteklidirler (Blackburn ve Mann, 1979: 107-108).
2.4.3.2. İlk Görüşme
İlk görüşme, çok fazla olan aday sayısını, mülakat için davet edilecek uygun
büyüklükte bir aday listesine indirgeme (Stredwick, 2005: 165); yani eleme amacıyla
yapılan zorlu bir süreçtir. Diğer bir deyişle, şirketin önceliklerini karşılayan adayları
belirlemesi sürecidir. Böyle bir süreçte, insan kaynakları uzmanı, adayların iş ve
eğitim bilgilerini gözden geçirir. Bu süreçte olumsuz karara yol açabilecek etkenler,
uygun olmayan ve yetersiz eğitim ve iş tecrübesi, adayın geçmiş meslek hayatı ve
birçok kısa işe sahip olmuş olması sayılabilir (DeCenzo ve Robbins, 1999: 170).
Kısa bir görüşme ile boş olan kadro ile adayların öz geçmişleri arasındaki uyum
belirlenmeye çalışılır (Öner, 1999: 69).
2.4.3.3. İş Başvuru Formu Doldurtma
İlk görüşmede elenmeyen adaylara doldurmaları üzere iş başvuru formu
verilmektedir. İş başvuru formları, eleman alımı yapılacak olan pozisyon için uygun
olmayan adayların kısa yoldan elenebilmesi olanağını sağlamaktadır. Bununla
100
birlikte, başvuruda bulunanlar nezdinde iş örgütünün ciddiyetini göstermesi
bakımından da önemlidir (İbicioğlu, 2006: 62).
İş başvuru formunda istenen bilgiler iş tanımları ve iş gereklerinden elde
edilmeli (Yüksel, 2003: 111) ve bunlar, sağlıklı bir seçim kararının verilmesini
sağlayacak adayın yaşı, sağlık durumu, eğitimi, iş tecrübesi (eğer çalışmaktaysa
bulunduğu pozisyon, sorumlulukları gibi detaylar ve daha önce çalışmış olduğu
işlerin, bu pozisyonlardaki başarıların, işveren bilgilerinin tarihleriyle birlikte
kronolojik olarak belirtilmesi), referansları (Tyson ve York, 2000: 113-114), ilgi ve
becerileri, eski işinden ayrılma nedenleri gibi işin yapılması için gerekli nitelikleri
içermelidir. İş başvuru formunda bu bilgilerin yer almasının nedeni “geçmişe ilişkin
davranışların gelecekteki davranışlara ışık tutacağı” varsayımının gözetilmesidir
(Yüksel, 2003: 111). Bu bilgiler, bazen, biodata (biyografik veri) olarak
adlandırılmaktadır. Biodata, bireyin kişisel hayat geçmişi ve deneyimliyle ilgili
bilgilerdir; yani geçmiş olayların biyografik bir hesabıdır (Gunter vd., 1993: 1).
Standart iş başvuru formu ile benzerlikler göstermekle birlikte, biodata anketleri
adayların hayatları ve özellikle geçmiş davranışları üzerine etkili olan olaylarla ilgili
daha kapsamlı ve detaylı bilgi sağlamaya çalışmaktadır (Kuschnereit, 2000: 2).
Araştırmalar, eğitim seviyesi ve iş deneyimi gibi geçmişe ilişkin bilgilerin genellikle
iş performansı için iyi bir tahmin göstergesi olduğunu ortaya çıkarmaktadır (French,
1998: 229).
Başvuru formlarında ayrımcılık
(cinsel, dinsel, politik görüş vb.) yaratan
soruların olmaması gerekmektedir (İbicioğlu, 2006: 62). Ayrıca her bir pozisyon
farklı yetenekleri ve dolayısıyla eleman seçimi sürecinde değişik bilgilerin
edinilmesini gerektirdiğinden, farklı pozisyonlar için farklı başvuru formları
geliştirmek idealdir (Öner, 1999: 70). Tablo 2.6.’da mavi yakalılara ilişkin bir iş
başvuru formu örneği gösterilmektedir.
101
Tablo 2.6. İş Başvuru Formu Örneği
Fotoğraf
Firmamızdaki istihdamınızı özenli bir şekilde planlamamız için sizi tanımamız gerekmektedir. Bu bilgiler sizin mesleki
geçmişiniz ve kişisel özelliklerinizdir. Lütfen bu bilgileri tam ve okunaklı olarak bildiriniz. (Lütfen uygun olan bölümü
işaretleyiniz veya doldurunuz.)
Görüşme Tarihi
:
Saati
Başvurduğu Bölüm/Görev :
Başvuru Şekli
:
Başlayabileceği Tarih :
: Gazete ilanı
Internet başvuru
Genel Başvuru
Tavsiye ile
Tavsiye Eden Kişinin Adı / Görevi :
KİŞİSEL BİLGİLER
Doğum Tarihi
Telefon Ev: (0
:
__ / __ / ____
)
İş: (0
Doğum Yeri :
)
Cep: (05
)
Adres
Medeni Hâl
:
Bekar
Evli
Boşanmış
Bakmakta Yükümlü Olduğunuz
Doğum Tarihleri:
Çocuk Sayısı:
1. Çocuk
Herhangi bir sağlık sorununu
Görme
İşitme
Konuşma
2. Çocuk
3. Çocuk
4. Çocuk
5.
Çocuk
Ortopedi
İç organlar
Cilt
Diğer
var mı?
Sigara kullanıyor musunuz?
Hayır
Evet
Ehliyetiniz var mı?
Hayır
Evet
Sınıfı :
Tarihi :
Askerliğinizi yaptınız mı?
Hayır
Evet
Terhis Tarihi:
Adli sicil kaydınız var mı?
Hayır
Evet
Var ise Açıklayınız :
EĞİTİM BİLGİLERİ
Mezun Olduğu
Adı / Yeri
Bölüm / Bitirme Derecesi
Tarih
(Başlangıç-Bitiş)
Lise / Ortaokul
-
Ön Lisans
-
Lisans
Mesleki Eğitimi (Staj
(Kurum) Adı / Yeri
vb.)
Şirket
Bölümü / Görevi
Tarih
Bitirme Belgesi
(Başlangıç-Bitiş)
-
Var
Yok
-
Var
Yok
102
BİLGİ / YETENEKLERİNİZ
Program
Bilgisayar Bilgisi: ________
Tecrübe (yıl)
Çok iyi
İyi
Orta
Az
..................
Yabancı Dil Bilgisi: ________
..................
İŞ DENEYİMİ (Lütfen son işyerinizden başlayarak doldurunuz.)
Şirket Adı, Yeri
Bağlı
Bulunduğu
Yönetici /Unvanı
Bölüm / Unvan
Aylık Ücreti
Tarih
(Net / Brüt)
Başlangıç Bitiş
-
Ayrılma
Nedeni
REFERANSLARINIZ (Lütfen hakkınızda bilgi alabileceğimiz en az iki referansınızı belirtiniz.)
Adı, Soyadı
Talep Edilen Net Maaş
Çalıştığı Şirket / Kurumun Adı
:YTL Aylık
x
Görevi
Tel
(Senelik Maaş Sayısı)
Firmamızı tercih etme nedenleriniz?
Üye olduğunuz Dernek / Kuruluş / Meslek Örgütleri?
Yukarıdaki tüm bilgilerin eksiksiz ve doğru olduğunu, zaman içerisinde değişecek olan bilgileri en geç 10 (on) gün içerisinde yazılı olarak
bildireceğimi, gerçek dışı veya eksik bir beyanımla işe alınmış bulunduğumun anlaşılması hâlinde herhangi bir ihbar ve tazminata gerek
olmaksızın işime son verileceğini ve bundan dolayı herhangi bir takip talep ve iddiada bulunmayacağımı kabul ve beyan ederim.
Adı Soyadı:
İmza:
Tarih:
AŞAĞIDAKİ BÖLÜM FİRMA YETKİLİSİ TARAFINDAN DOLDURULACAKTIR
MÜLAKAT NOTLARI:
………………………………………………………………………….…………
Şirket Kültürüne Uygunluk: ……………………………………………………………………………..
Başvurulan Göreve Uygunluk: ……………..……………………………………..…………………….
Değerlendirilebileceği Başka Bölümler: ………….............................................................................
Görüşmeyi Yapan:…........................................................................................................................
Kaynak: Yıldız Cam. Mavi Yaka Başvuru Formu.
SONUÇ : 2. GÖRÜŞME
DEĞERLENDİRME
DİĞER
Kaynak: Yıldız Cam, 2010.
103
2.4.3.4. Testler
İş başarısı için önemli olduğu düşünülen testin seçilmesi ve uygulanması bir
sonraki seçim aşamasıdır. Amerikan Yönetim Birliği’nin (AMA) 1998 yılında 1085
şirket üzerinde yaptığı bir araştırmanın (AMA Survey on Staffing and Structure)
sonuçlarına göre araştırmaya katılan şirketlerin % 45’i adayların temel becerileri
hakkında bilgi edinebilmek için onları teste tabi tutmaktadır (Dessler, 2000: 182).
Adayları teste tabi tutmak iki görünür avantaja sahiptir. Bunlardan ilki, test
sonuçlarının objektif olması (kişisel önyargıları içermemesi)dır (Canman, 1995: 73).
İkincisi, genellikle rakamsal olarak ifade edildiği için sonuçların istatistiki analizler
yapmaya imkân tanımasıdır (French, 1998: 234) ve bu bağlamda da, kişiler
arasındaki farklılıkları objektif bir biçimde göstererek adil bir karşılaştırma
yapılmasını olanaklı kılmasıdır (Canman, 1995: 73). Yine testler, görüşme yoluyla
elde edilemeyecek bilgileri vermesi yönünde yararlıdır (Keenan, 1996: 20 ).
Testlerin taşıması gereken önemli özellikleri iş analiz ile bağlantı kurmak,
güvenilirlik, gerçeklilik, standardizasyon olarak ifade etmek mümkündür. Testler
belirli bir işin işe alınılması olası kişi ya da kişiler tarafından ne ölçüde başarılı bir
biçimde gerçekleştirilebileceğini ölçmektedir. Eğer kişinin sahip olduğu özellikler ile
işin gerektirdiği özellikler uyumluysa başarı ortaya çıkacaktır. Dolayısıyla testlerin,
adayların o iş için gerekli niteliklere sahip olup olmadıklarını ölçmesi gerekmektedir.
Bu bağlamda da, iş analizi sonucunda ortaya çıkan iş şartnamelerinden
yararlanılmaktadır ve testler ile iş analizi arasında bağlantı kurulmaktadır (Bingöl,
2003: 173). Güvenilirlik, testlerin değişik zamanlarda uygulanması hâlinde aynı
(aynı sonuca yakın) sonuçların elde edilmesidir (Aldemir vd., 2001: 119). Geçerlilik,
uygulanan testin gerçekten ölçülmek istenen özellikleri ölçmesidir (Jessop, 2004:
435). Standardizasyon, testlerin uygulanması ve puanlamasına ilişkin önceden
belirlenmiş standartların olmasıdır. Standardizasyon, kişilerarası karşılaştırma
yapmayı mümkün hâle getirmektedir (Ergin, 2002: 86).
104
Uygun olan test türünün seçilmesi, genellikle, uygulayıcıların bu konudaki
deneyimine ve daha önceki araştırmalara dayanmaktadır ve çoğu zaman sadece tek
bir testin değil; birden fazla testin uygulanması söz konusu olmaktadır. Bu aşamada
önemli olan bir diğer konu, test uygulayıcılarının endüstriyel psikoloji alanında
uzman olmalarıdır (Dessler, 2000: 176-182). Uygulanması için seçilen testin işle
ilgili olmasına dikkat etmek gerekir. Bu süreçle elde edilen bilgiler daha sonra
görüşme sırasında gözden geçirilmeli ve araştırılmalıdır (Keenan, 1996: 20). Test
şartları diğer önemli bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Testin özel, sessiz, iyi
aydınlatılmış, havalandırması olan bir ortamda gerçekleştirilmesi ve tüm adayların
testi aynı şartlar altında cevaplandırmasının sağlanması gerekmektedir (Dessler,
2000: 179).
Testlerin bir insanın yalnızca potansiyel yeteneklerini ve tercihlerini ölçtüğü;
işi gerçekten yapıp-yapamayacağını ölçmediğini göz önünde bulundurmak gerekir
(Keenan, 1996: 20). Testlerle ilgili bir diğer sorun ise, başvuruda bulunan adayların
doğru cevaplar yerine kendilerinden beklenen cevapları verme eğiliminde olmaları
hâlinde ortaya çıkmaktadır. Bu bağlamda, testler uygulanırken adayların dürüst
olmaları, bu sürecin etkinliğini belirleyen en önemli faktörlerden birisi olmaktadır.
Adayın test uygulaması boyunca aşırı heyecanlı olması da gerçek potansiyelini
sürece yansıtamaması sonucunu doğurmaktadır (Mondy ve Noe, 1996: 194, 195).
Tez kapsamında insan kaynakları seçimi konusunda literatürde yaygın olarak
incelenen test türleri olarak kişilik testleri, zekâ testleri, başarı testleri, yetenek
testleri, ilgi testleri, iş örnekleri testi, madde bağımlılığı testleri ve psikometrik
(psikoteknik) testler açıklanacaktır.
Kişilik Testleri: Kişilik testleri, insanların kişiliklerini oluşturan daha kalıcı
duygusal eğilimleri ölçmek için tasarlanmış psikolojik testlerin bir türüdür
(Stredwick, 2005: 172). Kişilik testleri bireylerin farklı durumlarda nasıl tepki
göstereceği ve davranacağını ölçmektedir (Pinnington ve Edwards, 2000: 109).
Seçim sürecinde mülakatın tek başına belirgin özellikleri ortaya çıkaramayacağı
105
alanlarda (adayın kişisel özellikleri hakkında yalan söylemesi vb. durumlarda)
objektif kriterler sunması ve adaylara seçim sürecinin daha titiz yapıldığını
düşündürmesi gibi bazı avantajları beraberinde getirmektedir (Stredwick, 2005: 176).
En yaygın kişilik testi, kişiliğin beş faktörünü ölçen “Beş faktör kişilik kuramı”nı
temel alan testtir. Burada kişiliğin boyutları dışa dönüklük, yumuşak başlılık,
duygusal denge/nevrotizm, sorumluluk ve deneyime açıklık/kültür olarak ele
alınmaktadır (Bacanlı vd., 2009: 262). Dışa dönüklük boyutu, sosyallik, canlılık,
hareketlilik, girişkenlik, coşkulu olma, aktiflik, rahatlık, doğallık ve iyimserlik;
yumuşak başlılık boyutu diğer insanlara güvenme, işbirliğine yatkınlık, hassaslık,
merhametli olma, geçimli olma, sakinlik; sorumluluk boyutu, dikkatlilik, planlılık,
sorumluluk sahibi olma, kararlı ve amaç sahibi olma (Demirkan, 2006: 64); duygusal
denge/nevrotizm boyutu, huysuz olmaya karşı eğilim, özdeğer ve özgüven eksikliği,
strese toleranslı olmama, sakin olmama; deneyime açıklık/kültür boyutu ise yaratıcı
olma, geniş fikirlilik, hayal gücü kuvvetli olma, öğrenmeye meraklılık ve araştırıcı
olma özelliklerini içermektedir (Smith ve Dickson, 2003: 53).
Zekâ Testleri: Zekâ testleri ile adayın zihinsel yeteneklerinin ölçülmesi
amaçlanmaktadır. Zihinsel yetenek; öğrenme, hafıza, kavrama çabukluğu, düşünme
sürecinin hızlılığı, yaratıcılık ve yenilik yapma gibi bazı fonksiyonları içermektedir
(Özgen ve Yalçın, 2010: 118).
Başarı Testleri: Başarı testlerinde adayın neler yapabildiği ve neler bildiğini
öğrenmek amaçlanır (Tyson ve York, 2000: 123). Okullarda gerçekleştirilen birçok
test başarı testidir. Burada ekonomi, pazarlama, personel gibi alanlardaki iş bilgisi
ölçülmeye çalışılır (Dessler, 2000: 186). Adayın eğitim, yetiştirilme ve iş deneyimine
dayalı bilgileri ölçülür ve adayın sahip olduğu bilgi ve deneyimle elde edebileceği
azami başarı ölçülmek istenir (Yüksel, 2003: 113).
Yetenek Testleri: Yetenek testlerini, duyum ve motor yeteneklerle ilgili testler
olmak üzere iki başlık altında toplamak mümkündür. Duyum ile ilgili testler
genellikle, görme, işitme, algısal dakiklik gibi özellikleri ölçmeyi amaçlarken (Ergin,
106
2002: 97); motor yetenekleri testleri kol hareketinin hızı, el becerisi gerektiren
işlerde ustalık, reaksiyon zamanı (Dessler, 2000: 183) gibi motor yetenekleri
değerlendirmeye yöneliktir.
İlgi Testleri: Adayların ilgisini çeken konuların öğrenilmesi amaçlanmaktadır;
çünkü ilgi alanları meslek seçiminde önemli rol oynamaktadır (Kleynhans vd., 2007:
100). Kendini araştırma envanteri (self-directed research), Strong mesleki ilgi
envanteri (Strong vocational interest blank), Kuder ilgi envanteri (Kuder Interest
Questionnaires) ilgi testlerine örnek olarak verilebilir.
İş Örnekleri Testi: Bir işe ilişkin özel becerinin ve görevi başarabilme
yeteneğinin ölçüldüğü testlerdir. Adayların başvuruda bulundukları işi bizzat
yapmaları ya da simülasyona tabi tutulmaları söz konusudur. Bu özelliğiyle de en
güvenilir testlerden birisidir (Aldemir vd., 2001: 124). İş örnek testleri hem örgütün
gerçek işle çok benzer şartlar altında adayın nasıl performans göstereceğini öğrendiği
hem de adayın işle ilgili daha çok bilgi edindiği bir süreçtir (Kulik, 2004: 57-58).
Madde Bağımlılığı Testleri: Birçok şirket, çoğu kez idrar tahlili yoluyla,
adayları madde bağımlılığı için teste tabi tutmaktadır. Büyük şirketlerin birçoğu
uyuşturucu testi gerçekleştirmektedir (French, 1998: 235). Bu testleri uygulama
amacı örgütü madde bağımlılığının olumsuz etkilerinden korumaktır. Madde
bağımlılığının iş örgütlerine etkileri, ölümle ve yaralanma ile sonuçlanan kazalar, işe
devamsızlık, personel devir oranı, hastalık izni, sağlık harcamaları, disiplinle ilgili
düzenlemeler, endüstriye ilişkin kayıplar olarak ifade edilebilir (McVicar, 1995: 2)
Psikometrik (Psikoteknik) Testler: Psikolojinin dallarından birisi olan
psikometrinin konusunu, davranışların ölçülüp değerlendirilmesi, psikolojide
istatistiki yöntemlerin uygulanması ve davranışın açıklanmasında kullanılacak
matematiksel modellerin geliştirilmesi oluşturmaktadır (Arıcı, 2002: 167). Diğer bir
deyişle, psikometrinin çalışma alanı insana ilişkin gözlemlenen psikolojik
özelliklerin (zihinsel süreçler, yetenekler, davranışlar, vb.) ölçülmesine yönelik
107
ölçeklerin geliştirilmesi, bu özelliklerin ölçülmesi ve bireyler arasında bu özellikler
açısından farkların ortaya konmasıdır. Psikometrik testler ise, “temel psikometrik
çalışmalara tabi tutulmuş ve psikometrik açıdan yeterliliği ortaya konmuş ölçme
araçlarıdır”. Güvenilirlik, geçerlilik, ve standardizasyon çalışmaları bir psikometrik
test için mutlaka yapılması gereken çalışmalardır (PBE, 2011). İş örgütlerinde
psikometrik testlerin uygulanmasının temel amacı, daha doğru ve rasyonel kararlar
verebilmektir. Uygun personelin seçilmesinde ve kişi-iş uyumunun sağlanmasında iş
örgütlerince yararlanılan bir araç niteliğindedir (Şencan, 2006).
2.4.3.5. Mülakat
Test aşamasında istenilen başarı standartlarını gerçekleştiren adaylar bir
sonraki aşamada mülakata ya da diğer adıyla iş görüşmesine alınırlar. Mülakat
süreci, başvuruda bulunanların boş olan iş için uygun olup olmadıklarının
değerlendirildiği; başvuru formları, ilk görüşme ya da testler yoluyla elde edilen
bilgilerin araştırıldığı ve kişilerin nasıl tepkiler verdiklerinin görüldüğü bir süreçtir
(Keenan, 1996: 20). Dolayısıyla, insan kaynakları seçim sürecinin bu aşamasına
kadar olan süreçlerinde daha çok kâğıt üzerindeki bilgilerden değerlendirilmeye
çalışılan aday, ilk defa görülüp kendi beyanı dışında değerlendirilmektedir. Ayrıca,
adaylara ait başka herhangi bir yolla elde edilemeyen (konuşma, jest ve mimik, grup
içerisindeki tavırlar, çeşitli konulardaki tutumlar) bilgilerin yüz yüze görüşme
sırasında edinilmesi mümkün hâle gelmektedir (Fındıkçı, 2000: 196-197).
Mülakat sırasında jüri adayın işe kabul edilebilirlik düzeyini belirlemeye
çalışırken (Kozak, 1999: 24); aday da iş örgütünün gerçekten çalışmak isteyeceği bir
örgüt olup olmadığını değerlendirmeye çalışmaktadır (Pinnington ve Edwards, 2000:
108). Bu karşılıklı değerlendirme Şekil 2.3.’te şematize edilmektedir.
108
Şekil 2.3. İşletme ve Adayın Karşılıklı Değerlendirmesi
Karşılıklı Değerlendirme
Aday
İşletme
Kaynak: Fındıkçı, 2000: 197.
Görüşmeci ya da görüşmecilerin sahip olduğu önyargıları seçim kararına
yansıtmaları kolay olduğu için; mülakatın sübjektif bir seçim aracı olduğu
düşünülmektedir. Bu sübjektifliği azaltmak için mülakat sürecinin yapılandırılması
önemlidir (Pynes, 2004: 183-184). Dixon vd. (2002), sübjektifliği en aza indirgemek
adına şu basamakları önermektedir:
•
İş analizlerine dayanan sorular geliştirmek,
•
Etkin sorular sormak,
•
Her bir adaya aynı soruları sormak,
•
Detaylı değerlendirme ölçekleri kullanmak,
•
Mülakatı yapacak kişileri eğitmek,
•
Birden fazla kişinin mülakatı gerçekleştirebilmesi adına, birden fazla
görüşmecinin yer aldığı kurul mülakatını tercih etmek,
•
Mülakat boyunca not almak,
109
•
Adayların cevaplarını objektif olarak değerlendirmek, derecelendirme ölçekleri
kullanmak ve adayları puanlamak için bu derecelendirmeleri kullanmak,
•
İşe
alınan
adayın
sonraki
performansına
dayanarak
seçim
kararını
değerlendirmek.
Mülakat öncesinde adaylara yöneltilecek soruları (iş ilişkileri, mesleki
deneyimleri, eğitim hayatı, ilgi alanları, işe başvurma nedenleri vb.) organize etmek,
diğer bir deyişle, mülakatın içeriğini planlamak etkin bir mülakat süreci için oldukça
önemlidir. Böylece, mülakatın çerçevesinin belirlenmesi yoluyla önem verilen
nitelikli bilgiye ulaşılmakta, gerekli noktalara odaklanmak mümkün hâle gelmektedir
ve adayın işe uygunluğu konusunda doğru bir kanaate yönelinmesi sağlanmaktadır.
Diğer taraftan, adayın cevaplarının dikkatle dinlenmesi, verdiği cevapların
araştırılması, yeni cevaplar elde etmek için konunun açılması, adayı dinlerken ve
değerlendirirken önyargısız, saygılı ve nazik yaklaşılması, adayın kendisini rahat
hissetmesinin sağlanması (Keenan, 1996: 24-51), adayın tedirginliğinin azaltılması
(Gatewood vd., 2011: 454) mülakatı yapacak kişilerde bulunması gereken önemli
nitelikler olarak karşımıza çıkmaktadır. Görüşmecinin ya da birden fazlaysa
görüşmecilerin empati kurma yeteneğine ve otoriter olmayan tavırlara sahip olması,
adayı değerlendirebilmek açısından sosyal ilişkilerde iyi ve deneyimli olması
önemlidir. Görüşmecinin boş pozisyonun iş tanımı ve gerekleri hakkında bilgi sahibi
olması da diğer önemli bir husustur (Aldemir vd., 2001: 130, 134). Adayın sözünü
kesmek ve onu eleştirmek mülakatın olumlu havasını bozabilir (Öner, 1999: 103).
Ayrıca, çok fazla sayıda insanla görüşüp bu kişilere ait tüm bilgileri akılda
tutmak çok zor olduğu için; mülakatta edinilen bilgilerin kaydedilmesi bu sürecin
etkinliğinde önemli bir rol oynamaktadır (Budak, 2008: 190). Yine aday sorulan
soruyu yanıtlamadan diğer bir soruya geçilmemeli, adayla göz kontağı kurulmalı ve
adaya da soru sorma hakkı tanınmalıdır (Lombardi, 1988: 89). Soruların adaylar
arasında ayrımcılık (ayrımcılık ırk, cinsiyet, yaş, engel, dil, cinsel tercih, dinî tercih,
saç rengi, kilo, boy nedeniyle olabilir.) (Traynor ve McKenzie, 1994: 140-141)
110
yaratacak tarzda olmaması, işle ilgili konularda olması ve adayların kişilik haklarını
ihlal etmemesi de önemlidir (Overton, 2007: 24).
Literatür incelemesi sonucunda en çok değinilen mülakat türleri açıklanmaya
çalışılacaktır.
Yapılandırılmış
(Kalıplı)
ve
Yapılandırılmamış
Mülakat:
Mülakat
sorularının mülakattan önce hazırlanması sonucunda yapılandırılmış mülakat; tam
tersi durumda ise yapılandırılmamış mülakat söz konusudur. Yapılandırılmış
mülakat, sistemli, zaman kazandırıcı bir mülakat sürecini beraberinde getirecek
(Yüksel, 2003: 118) ve sürecin güvenilirliğini artıracaktır (Werther ve Davis, 1993:
243). Ayrıca görüşmecinin önyargı ve tarafgirliğini azaltacak ve adaylar arasında
karşılaştırma yapma imkânı sağlayacaktır (Yüksel, 2003: 118).
Kurul ya da Komisyon Mülakatı: Birden fazla görüşmecinin bir adayla aynı
anda görüşmesidir (Tyson ve York, 2000: 128). Farklı uzmanlığa sahip
görüşmecilerin aynı konu hakkında yorumlama ve karşılaştırma yapmasını ve çok
yönlü bir değerlendirmenin yapılmasını sağlar (Özgen ve Yalçın, 2010: 123).
Grup Mülakatı: Bir görüşmecinin aynı anda birden fazla adayla mülakat
yapmasına grup mülakatı denilmektedir. Bu mülakat türünde, görüşmeci adaylara bir
konu vererek bunu kendi aralarında tartışmalarını isteyebilir ve bu süreçte adayların
tutum ve davranışlarını izleyebilir (Özgen, ve Yalçın, 2010: 123).
Baskıcı Mülakat: Bu mülakatın amacı, adayın en zor durumlarda bile paniğe
kapılmayıp pratik bir şekilde sorunları çözme yeteneğine sahip olup olmadığını
görmektir (www.insankaynaklari.com Ekibi, 2002a: 137). Özellikle, adayın
başvurduğu iş koruma, güvenlik, danışma hizmetleri (Budak, 2008: 186) gibi stres
yaratan işler ise yararlı olduğu düşünülür. Baskıcı mülakat, adaylarda tedirginlik
yaratarak ya da adaylar üzerinde baskı uygulayarak bu durumda nasıl tepki
vereceklerini gözlemlemek için tasarlanmaktadır. Baskıcı bir mülakatta görüşmeciler
oldukça saldırgan ve kötü bir tutum sergilemektedir. Özellikle FBI ajanı ya da
111
müşteri şikâyetleri nedeniyle yüksek derecede baskı ve stres yaratan meslekler için
eleman seçiminde tercih edilen bir yaklaşımdır. Fakat aday muhtemelen zaten
mülakat nedeniyle tedirgin olacağı için, bu mülakat türünün işveren ya da görüşmeci
ile ilgili olumsuz bir imaj yaratma olasılığı yüksektir. Bu nedenle de, örgütün işe
almayı istediği adayın iş teklifini geri çevirmesi olasıdır (Mathis ve Jackson, 2010:
232).
Tablo 2.7.’de mülakatla ilgili bilgilerin kaydedilmesi sırasında kullanılan basit
bir mülakat formu gösterilmektedir.
Tablo 2.7. Basit Mülakat Formu
Adayın Adı / Soyadı
: ……………………………………………………………………...
Doğum Tarihi
: ……………….................................... Yabancı Dil : ……………...
Mezuniyet
: ……………………………………...
Bilgisayar :…………..........
Mülakat Tarihi
: ………………………………………
Saati: ……………………..
Mülakat Yapanın Adı / Soyadı : ……………………………………………………………………...
Kaynak: Ülsever, 2003: 157.
2.4.3.6. Referansların İncelenmesi
Referansların incelenmesi yoluyla adayın önceki işinde göstermiş olduğu
performans (DeCenzo ve Robbins 1999: 172), üst ve astlarıyla olan ilişkileri, daha
önce almış olduğu ücretler, bulunduğu pozisyonlar ve istihdam tarihleri ve eğitim
hayatıyla ilgili tecrübesi hakkında bilgi edinilmektedir. Referansların incelenmesi
yoluyla adayın kendisi hakkında vermiş olduğu tüm bilgilerin doğruluğunu kontrol
etmek mümkün olmasa da, bu bilgilere ek yeni bilgiler edinme şansı elde
edilmektedir (İbicioğlu, 2006: 66). Bununla birlikte; referansların incelenmesi
yoluyla edinilen bilgiler sübjektif olabilir. Bu nedenle de adayın daha önce çalışmış
olduğu birkaç kuruluş temel alınarak refere edilen kişilerle görüşülmeli; bu
görüşmeler sonucunda da olumlu ya da olumsuz ortak bilgiler elde ediliyorsa genel
bir kanıya varılmalıdır (Sabuncuoğlu, 2000: 103).
112
Referanslar, kurulan telefon bağlantısıyla, mektup alış verişi yoluyla ya da
kişisel ziyaretle incelenmektedir (French, 1998: 232). Ulusal İşler Bürosu (Bureau of
National Affairs)’nun 1988 yılında “Tedarik ve İşe Alma İşlemleri” adı altında
yaptığı araştırmanın sonuçlarına göre şirketlerin % 96’sı en son yapılan işe ait tarihi,
işten ayrılma nedenini kontrol ederken; % 90’ı en son işteki maaş ve pozisyonu
incelemektedir. Araştırmaya katılan şirketlerin ¾’ü adayın belirttiği referansları
kontrol ettiğini belirtmiştir (Bureau of National Affairs, 1988: 22).
2.4.3.7. Sağlık Muayenesi
Bu süreçte, adayların işi fiziksel açıdan yapabilecek kapasiteye sahip olup
olmadıkları ya hastane raporuyla ya da örgüt bünyesinde çalışan doktorun muayenesi
sonucunda belirlenmeye çalışılır. Tıbbi muayene ile ayrıca hem olası bulaşıcı
hastalıkların örgüte gelmesi engellenir hem de daha önce geçirilmiş olan kaza ve
yaralanmalar nedeniyle gelebilecek yasal isteklerden örgütün korunması sağlanır
(Yüksel, 2003: 123).
2.4.3.8. İşe Alma Kararının Verilmesi ve İş Teklifinin Yapılması
Aday hakkındaki özet formları ve kontrol listelerinden faydalanılarak bir
değerlendirme yapıldıktan sonra seçim sürecinin tüm aşamalarından geçen adayı işe
alma kararı verilir ve aday iş teklifi almak için uygun bulunur. İşe alma kararı büyük
önem taşımaktadır; çünkü işe yanlış eleman seçimiyle örgüt, birçok maliyet ve
zaman kaybına maruz kalacaktır.
Yönetsel amaçlarla teklif insan kaynakları yönetimi temsilcisi tarafından
yapılabilir; fakat uygun olanı boş pozisyonun bulunduğu bölüm yöneticisinin teklifte
bulunmasıdır (DeCenzo ve Robbins, 1999: 174). Çünkü gerçekte aday bu yönetici
için çalışacaktır, nihai kararda ilgili bölüm yöneticisinin söz sahibi olması önemlidir
(Sherman vd., 1996: 213-214) ve patron ile çalışanı arasında iyi bir uyum olması
gereklidir (DeCenzo ve Robbins, 1999: 174).
113
Teklif bazen telefon ya da mektup göndererek yapılırken; bazı durumlarda
aday son görüşme için davet edilerek adaya yüz yüze teklifte bulunulur. Görüşmede,
maaş ve sağlanacak yararlar ifade edilir, başlama tarihi belirlenir ve eğer aday
düşünmek için zaman talebinde bulunursa işin kabul ya da reddedilmesinin haber
verileceği
tarih
de
belirlenmelidir.
Bu
süreçte
örgüt
tarafından
gerçekleştirilemeyecek sözlerin verilmesinden kaçınılmalıdır (French, 1998: 241).
Tablo 2.8. İş Başvurusu Olumsuz Olarak Cevaplandırılacak Kişiye Gönderilecek
Matbu Bir Mektup Örneği
Sn. Ahmet Özyılmaz
Yeşilova Yeni Zümrüt Sk. No: 23/2
Sefaköy / İSTANBUL
Konu: İş Başvurusu Sonucu
Sayı: İKM 99/17
Sayın Ahmet Özyılmaz,
Kurumumuza yaptığınız iş başvurusu, İnsan Kaynakları Merkezimiz tarafından değerlendirilmiştir. Başvuru
yaptığınız konuma ilişkin eleman ihtiyacımız şimdilik giderilmiştir. Başvurunuz, yeni ihtiyaçlar için insan kaynakları
bilgi bankasında saklı bulunacaktır.
Kurumumuza göstermiş olduğunuz ilgi için teşekkür ederiz.
Saygılarımızla,
(İKM Yetkilisinin adı, soyadı, imzası)
Kaynak: Fındıkçı, 2000: 199.
Bu aşamada dikkat edilmesi gereken bir diğer konu işe alınmayan adayların
örgütün halkla ilişkiler politikası gereğince olumsuz sonuç ve nedeni hakkında
mektupla
bilgilendirilmeleri
gereğidir.
Yine
mektupta,
iş
başvurusunda
bulunmalarından ötürü işe alınmayan adaylara teşekkür edilmeli ve ileride onların
niteliklerine uygun bir pozisyon açığı doğması hâlinde kendilerinin aranacağı
nazikçe belirtilmelidir (Sabuncuoğlu, 2000: 105). Tablo 2.8.’de iş başvurusu olumsuz
olarak
cevaplandırılacak
gösterilmektedir.
kişiye
gönderilecek
matbu
bir
mektup
örneği
114
2.4.3.9. İşe Yerleştirme
İş için doğru adayı seçmek sadece bir başlangıçtır. İşe alınmasından sonra
sırada adayın personelin güvenilir ve üretici, uzun-dönemli bir üyesine
dönüştürülmesi yer almaktadır. Bu süreçte, örgüt ilgilileri tarafından karşılanan işe
yeni alınan kişi, iş arkadaşlarıyla tanıştırılmakta, örgütün tarihçesi, gelişimi,
projeleri,
bölümleri
ve
sorumlulukları,
kuralları
ve
politikaları
hakkında
bilgilendirilmektedir (The Association of Business Executives, 2008: 229-230).
Böylece yeni çalışanın işine katabileceği değerin farkına varması sağlanmakta, moral
ve başarma güdüsü artmakta, işteki hata oranı düşürülmüş olmaktadır (Gürbüz, 2002:
79). Yerleştirme sürecinin ardından işe yeni başlayan çalışanın işe uyumu ve
performansı takip edilmelidir; eğer bu konuyla ilgili sorunları olursa kendisine
yardımcı olunmalıdır (Şimşek ve Öge, 2007: 141).
2.4.3.10. İnsan Kaynakları Seçme Sürecinin Değerlendirilmesi
İnsan kaynaklarını seçme sürecinin amacı, örgütün ihtiyaç duyduğu sayı ve
nitelikteki çalışanı en az maliyetle (Armstrong, 2006: 409) ve en kısa zamanda
karşılamak olmalıdır (Fitz-Enz, 1999: 185). Eğer doğru işe doğru kişinin seçilmesi
ilkesi göz ardı edilecek olursa iş-kişi ya da kişiler arası uyumsuzluk nedeniyle
verimlilikte azalma, işgücü kaybı ya da iş kazalarında artış, boşalan pozisyona
yeniden personelin alınması ve bunun getireceği yeni maliyetler ve her yeni işe
başlayan personelin sosyalizasyonu ile ilgili ek zaman ve para kaybı gibi
olumsuzluklarla karşılaşılacaktır (Özgen vd., 2002: 96). Dolayısıyla örgütün böyle
maliyetlere
maruz
kalmaması
açısından
seçim
sürecinin
etkinliğinin
değerlendirilmesi gerekmektedir.
Seçim programının değerlendirilmesi açısından önemli olan kriterlerden
bazıları programın (prosedürlerin) yararlılığı, tarafsızlığı ve geçerliliğidir (Dipboye
ve Johnson, 2008: 54). Sürecin başarılı olup olmadığını gösteren diğer bazı kriterler
ise şöyledir (Stredwick, 2005: 197-198):
115
•
Boş pozisyonun ne kadar kısa sürede doldurulduğu: insan kaynağı talep
tarihinden başarılı adayın işe başlama tarihine kadar geçen süre,
•
Beş sene içerisinde terfi ettirilmiş olan işe alınmış kişilerin oranı,
•
İlan maliyetlerinin gelen cevap sayısına oranı,
•
Gerekli minimum nitelikleri karşılayan adayların oranı.
Bu kriterlere ek olarak, işe alınan kişilere ait performans kayıtlarından (alındığı
işte başarılı olacağı beklenen kişinin gerçekte gösterdiği performansın izlenmesi),
eleman alımı yapılan bölümün yöneticilerinin görüşlerinden ve örgütten ayrılan
kişilerle yapılan görüşmelerden elde edilen bilgilerle seçim hataları anlaşılabilir,
program revize edilebilir ve etkinliği artırılabilir (Bingöl, 2003: 191).
2.5. Türkiye’de Kadrolama Konusunda Literatür Değerlendirmesi
Arthur Andersen (2000) tarafından yapılan bir araştırmada veriler, finans,
otomotiv, tekstil, sağlık, bilişim teknolojileri, hızlı tüketilen mallar, metal, kitle
iletişimi, dayanıklı mallar ve inşaat sektörlerinde bulunan 307 özel sektör iş
örgütünden toplanmıştır. Katılımcı iş örgütlerinin % 68’i büyük ölçekli işletme (200
veya daha üstü çalışan), 7,9’u küçük (0-49 işgören) ve 23,7’si orta ölçekli (50-199
işgören) işletme konumundadır. Türkiye’deki iş örgütlerinin çoğunluğunu küçük ve
orta ölçekli işletmelerin oluşturduğu düşünüldüğünde, bu araştırma örnekleminin
Türk iş örgütlerini temsil etme yeteneğinin az olduğu söylenebilir (Aycan, 2006:
172). Katılımcı iş örgütlerinin sadece yarısından azı, insan kaynakları planlaması
yaptığını ifade etmiştir (Andersen, 2000: 35). Bunun, son yıllarda Türkiye’deki
ekonomik istikrarsızlık ve politik değişkenliğin neden olduğu belirsizliği yansıttığı
söylenebilir (Aycan, 2006: 172). En popüler tedarik kanallarını çalışanların
tavsiyeleri, gazete ilanları ve aday veri tabanı oluşturmaktadır (Andersen, 2000: 37).
Tedarik ve seçimde sosyal ağları kullanmak kültürün kolektivist yapısını
yansıtmaktadır. Kolektivistliğin (toplulukçuluk) diğer bir yansıması (Aycan, 2006:
116
172), seçim sürecinin en yaygın olarak kullanılan yöntemi olan birebir görüşmelere
duyulan güvenin yüksek olmasıdır (örgütlerin yaklaşık % 90’ı bu yöntemi
kullanmaktadır) (Andersen, 2000: 38). Mülakatlar yapısal değildir ve görüşmecinin
sübjektif değerlemesi ve kişisel sezgilerinden oldukça etkilenmektedir. Birkaç
popüler objektif test, uygunluk adaptasyonu ve standardizasyon prosedürleri olmadan
kullanılmaktadır. Türkiye için normların belirlenmemiş olmasından puanlamaya
ilişkin yapılan yorumlar Türk olmayan verilere dayandırılmaktadır. Beş faktör kişilik
testinin (Five Factor Personality Inventory) Türkiye’ye uyarlanması gibi birkaç
istisna vardır (Aycan, 2006: 172). Adaylarda en çok ihtiyaç duyulan yetkinlikler
kişisel girişim, takım çalışması sorumluluğu alma, dürüstlük, müşteri odaklılık
olurken; risk alma, proaktiflik, girişim yönelimlilik, performans yönelimli olmak
listenin daha aşağılarında bulunmaktadır ve sadece yönetsel işler açısından önemli
hâle gelmektedir. Sonuç olarak, personel devir oranını düşürme ve örgütsel bağlılığı
artırmanın bir yöntemi olarak örgütlerin % 82’si personel gelişimi için fırsat
sağlamaktadır (Andersen, 2000: 40-41). Bu, kişisel gelişim için fırsatların genç
işgücü açısından en önemli motivatör olduğunu gösteren Aycan ve Fikret-Paşa
tarafından yapılan ulusal çalışmanın sonuçlarıyla da örtüşmektedir (Aycan, 2006:
171-172).
Caspi vd. (2004)’nin yapmış olduğu “Turkey and Israel: HRM as a Reflection
of Society” (Türkiye ve İsrail: Toplumun Yansıması Olarak İnsan Kaynakları
Yönetimi) adlı çalışmanı sonucuna ve göre Türkiye’deki iş örgütleri çalışan
temininde en çok örgüt içi kaynakları ikinci alternatif olarak örgüt dışı kaynaklardan
insan kaynakları danışmanlık şirketlerini tercih etmektedir. İnsan kaynakları seçim
sürecinde en çok tercih edilen araç iş başvuru formudur. Türkiye’de danışmanlık
şirketlerinin tercih edilme oranı son yıllarda arttığı için psikometrik testler bu amaçla
yaygın olarak kullanılmaktadır.
Doğru insanın doğru işe yerleştirilmesinin “insan kaynaklarının artan önemi”
çerçevesinde stratejik bir insan kaynakları yönetimi fonksiyonu olarak yaygın
117
biçimde kabul görmesi ile birlikte, insan kaynakları seçim sürecinin objektif ilke ve
yöntemlere dayalı bir karar verme süreci olarak ele alınmasının gerekliliği daha da
vurgulanır hâle gelmiştir. Bu bağlamda, birçok araştırmacı ve uygulamacı insan
kaynakları seçim sürecini çok kriterli karar verme yöntemleri, bulanık mantık ve
bazen de ikisinin bir bileşimi şeklindeki yöntemlerle değerlendirmiştir. İnsan
kaynakları seçme sürecinde yer alan karar vericilerin adayları değerlendirirken doğal
dili kullanmaları, sözel verilerden kaynaklanan belirsizliği beraberinde getirmektedir.
Bu sözel verilerden kaynaklanan belirsizliği ve kararın, karar vericilerin sezgilerine
dayanması nedeniyle ortaya çıkan insan kaynakları seçme sürecine ait sübjektifliği
bertaraf edebilmek adına belirsiz, kesin ve güvenilir olmayan bilgileri yorumlayarak
bunlardan sonuç çıkaran ve insanın karar verme sürecindeki belirsizliği modelleyen
bulanık mantık yaklaşımının kullanılması oldukça uygundur. Tezin bundan sonraki
bölümünde “İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Karar Verme Etkinliğini Artırmada
Bir Yapay Zekâ Tekniği Olarak Bulanık Mantık” konusu işlenecektir.
118
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
İNSAN KAYNAKLARI SEÇME SÜRECİNDE BİR YAPAY
ZEKÂ TEKNİĞİ OLARAK BULANIK MANTIK
Tüm yönetsel faaliyetlerin özünde karar verme yer almaktadır. İnsan
kaynakları seçme süreci bu faaliyetlerin en önemlilerinden birisidir. Karar verme
sürecinin genellikle nitel ve nicel bir özelliğe sahip olması nedeniyle kesin olmayan
verilere dayanılarak değerlendirme yapılması gerekmektedir. Bu bağlamda, bulanık
mantık teorisinin uygulanması çok uygundur.
3.1. Karar Vermenin Tanımı
Karar verme, belirli bir problemin çözümünde yararlanılabilecek alternatifler çoğu zaman birbiriyle rekabet hâlinde olan (Dearlove, 1998: 14)- arasından seçim
yapmak olarak tanımlanabilir (Bağırkan, 1983: 3). Diğer bir ifadeyle, karar verme,
iki ya da daha çok alternatif arasından seçim yapmaktır (Golub, 1997: 31). Karar
vermenin minimum olarak şu dört faktörü içermesi gerekmektedir (Ignizio, 1991:
20):
•
Ortada bir problem olmalıdır.
•
Bir karar verici olmalıdır.
•
Problemin çözülmesine ihtiyaç duyulmalıdır.
•
Problem için alternatif çözümler bulunmalıdır.
Karar verme, belirli bir eylem biçimine adapte olma şeklinde tanımlanabilir.
Karar verme “ne yapılacağını seçmekten” daha büyük bir anlamı kapsamaktadır.
Karar sonucunda başkaları adına bir taahhüt söz konusu olmakta ve bu söz konusu
119
kişilerden (kararın sonucundan etkilenen kişiler) verilen karara destek olmaları
beklenmektedir. Bununla birlikte taahhüdün yanı sıra alınan karar, eylemi de
gerektirmektedir (Barker, 1999: 17-18).
Karar vermenin özellikleri şöyle ifade edilebilir (Bağırkan, 1983: 4):
•
Karar verme, problem ya da problemlerin çözümlenmesini amaçlar.
•
Karar vermede geçmiş değerlendirilerek gelecek için seçim yapmak söz
konusudur.
•
Karar verme, planlı ve programlı bir süreçtir.
•
Karar verme, sonucu kesin olarak belirlenemeyen olaylar yaratan bir süreçtir.
•
Karar verme, çeşitli mantıksal analizleri içerir.
•
Karar verme, bireysel ya da grup olarak yapılan bir süreçtir.
Şekil 3.1. Karar Verme Üçgeni
Deneyim
Mantık
Sezgi
Kaynak: Dearlove, 1998: 21.
Etkin karar verme üç unsuru dengelemeyi içerir. Bunlar mantık, sezgi ve
deneyimdir. Her üç unsur da konuları anlama ve sonuçlara ulaşma biçimini etkiler.
Şekil 3.1.’de her üç unsurun da eşit dengede olduğu temsil edilmektedir. Bununla
birlikte; uygulamada bireyin ya da grubun karar verme stili ve verilen kararın türüne
göre denge değişebilmektedir (Dearlove, 1998: 21).
120
En iyi karar, yeterince bilgiye sahip olarak verilmiş karardır. Diğer bir ifadeyle,
bir karara varılmadan önce mevcut alternatifler ve bunların sonuçları hakkında iyice
düşünmek gereklidir. İyi bir düşünme süreci ise algılama ve yargıya varma
süreçlerinin etkinliğine bağlıdır. (Barker, 1999: 19, 22). Bunun dışında iyi bir kararın
diğer özellikleri verimlilik (kararın verilmesi ve uygulanması aşamalarında meydana
gelebilecek maliyetlerin öngörülen düzeyde tutulması), etkililik (verilen kararla
çözülmesi amaçlanan problemin bir daha ortaya çıkmaması), uygulanabilirlik ve
zamanlılıktır (İmrek, 2003: 4-6).
Yönetim için gerekli olan bilgi, karar sürecindeki belirsizliği azalttığı oranda,
değerli olacaktır. Doğru karar verebilmek; ancak farklı alternatifler oluşturmakla
mümkündür. Alternatif belirlemenin olmazsa olmaz şartı “bilgi”dir. Bu nedenle
doğru karar vermek için toplanacak verinin ve değerlenecek bilginin bazı
özelliklerinin bulunması gerekir (Tutar, 2000: 41). Bilgide bulunması gereken
özellikler, doğruluk, zamanlılık, eksiksizlik, yerindelik, ekonomiklik ve uygunluktur
(Long, 1989: 10-12).
3.2. Yönetim İçin Karar Vermenin Önemi
Karar verme, örgütlerin yerine getirdiği temel işlevdir. Başarılı örgütler,
rakiplerinden üç yolla daha önde olabilirler: daha iyi kararlar vererek, daha hızlı
kararlar vererek ve verdikleri kararları daha iyi uygulayarak (McLaughlin, 1995:
443). Yine örgüt içinde yerine getirilen bir işin kalitesi, işle ilgili alınan kararın
içeriği ve yönüne bağlıdır (Barker, 1999: 9).
Karar verme, etkin performans için önemli bir örgüt ve yönetim süreci olarak
kabul edilmektedir. Ancak iyi ve doğru kararlar veren yöneticiler amaçların
gerçekleştirilmesine katkıda bulunabilirler (Luthans, 1995: 442).
Modern yönetimin öncüsü olarak nitelendirilen Peter F. Drucker’ın söylediği
gibi “Yöneticiler, karar vermeye ek olarak birçok şey yaparlar. Fakat karar verebilme
sadece yöneticiye özgü bir iştir. Bu nedenle ilk yönetsel beceri etkin kararlar
121
vermektir” (Drucker, 1999: 374). Karar verme, yönetimin ayrılmaz bir parçasıdır. Bu
faaliyetteki yetkinlik yöneticiyi yönetici olmayandan ve daha da önemlisi etkin
yöneticiyi etkin olmayan yöneticiden ayırır (Harrison, 1999: 3).
Etkin karar verme yönetimin birincil sorumluluğudur. Bu, bugün, bu zamana
kadar olduğundan çok daha açık ve doğrudur. Aslında Peter F. Drucker’ın ifade ettiği
şey yönetimin geleneksel bakış açısını yansıtmaktadır. Oysa bugün giderek artan
sayıda iş örgütü, karar vermeyi sadece birkaç yönetici ile sınırlandırarak örgütün yeni
fırsat ve tehditlere cevap verebilme yeteneği ve etkinliğini sınırlandırdığının farkına
varmaktadır. Günümüzde yeniden yapılanma, TKY, güçlendirme gibi birçok yeni
yönetim felsefe ve teknikleri, çalışanların problemlerin üstesinden gelmeleri ve karar
vermeleri için düşüncelerini kullanmalarını amaçlamaktadır. Böylece karar verme
sürecinin merkezkaçlaştığı; çalışanların görevlerini yerine getirmelerini söyleyip
kontrol mekanizmasını kullanarak yöneten değil, potansiyellerini kullanmaları için
onları yönlendiren yöneticilerin ortaya çıktığı; bilgi teknolojileri ile çalışanların
bilgiye istenilen yer ve zamanda erişebilir hâle geldikleri; bilgi çalışanlarının
yükselişinin gözlendiği bir örgüt ortamı ve bu söz edilen faktörlerin karar verme
sürecini etkilemesi söz konusudur (Dearlove, 1998: 1-5).
3.3. Karar Verme Süreci
Karar verme, karmaşık; geribildirim nedeniyle hatırlatıcı; araştırma sapmaları,
bilgi toplama ve bilgiyi dikkate almamayla dolu; değişen belirsizlik, bulanıklık ve
çatışmalarla körüklenen dinamik bir süreçtir (Zeleny, 1981: 333). Karar verme süreci
kararın içinde meydana geldiği değişimin unsurları, geçmiş, şu an ve gelecekteki
diğer kararlar, örgütün yapısı (riske yatkın olup olmaması), diğer kişilerin görüş ve
hedefleri ve karar vericinin tecrübe, hedef ve duygularından etkilenmektedir (Barker,
1999: 10).
Literatüre dayanarak bu sürecin aşamalarını problemin tanımlanması,
problemin aydınlatılması ve amaçların önem sırasına göre düzenlenmesi, alternatif
122
fikirlerin oluşturulması, uygun analizler kullanılarak alternatiflerin değerlendirilmesi,
her bir alternatifin tahmin edilen sonuçları ile amaçları karşılaştırma ve amaçları en
iyi karşılayan alternatifin seçilmesi olarak da ifade etmek mümkündür (Dearlove,
1998: 19). Bu aşamaları kararı uygulama (Clemen ve Reilly, 2001: 6) ve uygulama
sonuçlarını değerlendirme (Bağırkan, 1983: 5) aşamalarını da içerecek şekilde
genişletmek mümkündür.
3.3.1. Problemi Tanımlama
Problemin çözümlenmesi aşaması, karar verme sürecinin önemli bir
aşamasıdır. Problemin çözümlenmesi için de ilk önce problemin tanımlanması
gereklidir (Barker, 1999: 18). Problem mevcut ve tercih edilen durum arasındaki
farklılık olarak tanımlanabilir (Golub, 1997: 10). Problemin net olarak anlaşılması
çözümüne ilişkin ileride yapılacak analizlere rehberlik eder. Problem tanımlandıktan
sonra büyüklüğü, diğer problemlerle ilişkisi (Cooper, 2000: 39), nedenleri ve etkisi
de değerlendirilebilir (Golub, 1997: 10).
3.3.2. Alternatifleri Belirleme
Alternatifler bir problemin çözümlenmesinde yararlanılabilecek birbirinden
farklı yaklaşımlar (Bağırkan, 1983: 7) ya da probleme bir dizi makul cevap olarak
ifade edilebilir (Golub, 1997: 10). Alternatifleri belirlerken bilgi toplamak ve yaratıcı
olmak özellikle önemlidir (Barker, 1999: 54-55). Çünkü yaratıcılıkla hiç kimsenin
düşünmediği bir alternatif ortaya çıkarılabilir. Yaratıcı alternatif ise alternatifin
problemle ilgili gibi görünmeyen bazı görülmedik özelliklere sahip olmasıdır (Golub,
1997: 90-91). Alternatif belirleme sürecinde yaratıcılığa engel olan unsurlar dar
görüşlülük, yaratıcı fikirlerin geliştirilmesi için bekleme süresine izin vermeme ve
risk alma korkusu olarak ifade edilebilir (Adams, 1986: 43). Ne kadar çok alternatif
düşünülürse en iyi alternatifin yer alması da o kadar çok olası olacaktır (Golub, 1997:
10). Belirlenen alternatiflerin sayısı, karar vericinin onları araştırmak için harcadığı
emekle doğru orantılıdır (Thompson, 1965: 137).
123
Doğru karar verebilmek; ancak farklı alternatifler oluşturmakla mümkündür.
Alternatif belirlemenin olmazsa olmaz şartı “bilgi”dir. (Tutar, 2000: 41). Doğru karar
verebilmek için kararın doğru ve yeterli bilgiye dayanması ve elde edilen bu
bilgilerin de bilimsel yöntemler ışığında değerlendirilmesi gereklidir (Bağırkan,
1983: 4). Zaten her karar bir sonucu barındırdığı ve bu sonucun da örgüt çalışanları
(Evren ve Ülengin, 1992: 1), iş örgütünün içinde bulunduğu endüstri ve ülkenin
ekonomik ve politik durumu üzerinde etkisi olduğu için verilen kararın sadece
önsezilere dayandırılması kabul edilemez (Bağırkan, 1983: 3-4).
3.3.3. Alternatifler Arasından Seçim Yapma
Burada karar verici, hangi alternatifin amacı gerçekleştirmede en yüksek
potansiyele sahip olduğunu belirlemektedir. Bu nedenle karar verici her bir
alternatifin etkinliği hakkında tahminde bulunmaktadır. Tahminlerde bulunabilmesi
için karar vericinin alternatifler arasındaki ilişki ve amaçlarla bağlantılı olan
sonuçları hakkında bilgi sahibi olması gereklidir (Thompson, 1965: 137).
Alternatifler arasından seçim yapabilmek için değerleme kriterlerine sahip olmak,
tercih yapılmasını kolaylaştırıcı etkiye sahiptir (Barker, 1999: 59).
Seçilen her alternatif için vazgeçilen alternatifin değeri anlamında bir fırsat
maliyeti vardır. Bu yüzden yöneticilerin, bir alternatifi seçmekle elde edeceklerini
bekledikleri
yararların
seçmeyerek
mahrum
oldukları
diğer
alternatiflerin
yararlarından fazla olduğu konusunda emin olmaları gerekir (Harrison, 1999: 25).
Geleceğin her zaman tam olarak tahmin edilemeyeceğinden hareketle, karar
vermenin karar verme anında mevcut bilgiye dayanan riskin değerlendirilmesi ve
olası kabulünü içerdiği söylenebilir (Golub, 1997: 2). Kararların tümü risk
gerektireceği için, karar verme süreci kaçınılmaz olarak karar vericide kaygı ve
tedirginlik uyandıracaktır. Bu duyguların gelişmesine bağlı olarak karar vericilerin
göstereceği farklı ortak davranış türleri şöyle ifade edilebilir: savunmacı kaçınma
(kararı haddinden fazla geciktirme), aşırı tepki gösterme (kaygı hâlinden
124
kaçınabilmek için kararı aklına geldiği gibi vermek), aşırı dikkat (karar vermek
yerine saplantılı biçimde sürekli daha çok bilgi toplamak) (Etzioni, 2001: 49).
Karar verirken yaşanan sorunlar geniş olarak:
•
Acelecilik: bir işe başladıktan sonra karar verme (önce başla sonra düşün
eğilimi) (Barker, 1999: 9),
•
Tereddüt etme,
•
Problemin farklı noktalarını düşünememe,
•
Tecrübe, eğitim ve bilgi eksikliği,
•
Karar vericinin verdiği kararın sorumluluğuna sahip olması nedeniyle yaşadığı
kaygı (Golub, 1997: 3-5),
•
Belirsizlik ve karmaşıklık,
•
Alternatifleri net olarak belirleyememe (Hammond vd., 2001: 143),
•
Doğru bilginin toplanamaması,
•
Maliyet ve yararların doğru bir biçimde değerlendirilememesi,
•
Problemin doğru bir biçimde tespit edilememesi (Dearlove, 1998: 23),
•
Kararı vermekte yaşanan gecikme,
•
Karar vericinin doğru seçilememesi,
•
Anarşi,
•
Problemin yok sayılması ya da gizli olması,
•
Zayıf uygulama,
125
•
Önceden öngörümlenemeyen koşullar,
•
İlgisizlik,
•
Grup düşünüşü
şeklinde özetlenebilir. Seçilen alternatifin ya da diğer bir deyişle verilen
kararın başarısız olma nedenleri ise şöyle ifade edilebilir (Golub, 1997: 12): seçilen
alternatifin yanlış olması, şans faktörünün seçilen alternatifin etkisini yok etmesi,
alternatifin uygun bir biçimde (doğru olarak) uygulanmaması (uygulama için uygun
personelini, araç-gerecin, otoritenin, maddi kaynakların yokluğu).
3.3.4. Kararı Uygulama
Karar birisine onu gerçekleştirmeye ait özel sorumluluk yüklenmedikçe
tamamlanmış sayılmaz (Johnson vd., 1972: 25). Kararı uygulama aşaması, kararın
yazılı bir özetten faaliyetsel gerçekliğe dönüştürüldüğü karar verme aşamasıdır
(Harrison, 1999: 39). Kararı etkin bir uygulamaya dönüştürmek, karar verme
sürecinin çoğunlukla en zaman alıcı aşamasıdır. Gerçekte, kararı gerçekleştiren
belirli aşamalar birinin görevi ya da sorumluluğu olmadıkça ortada verilen bir karar
olmaz. Bu zamana kadar sadece bir niyet olarak kalır. Burada hangi faaliyetin yerine
getirileceği, bu faaliyeti kimin yerine getireceği, faaliyetin bunu yerine getiren
kişinin başarabileceği şekilde nasıl olması gerektiği sorularının cevaplandırılması
gerekmektedir. Yine faaliyetin bunu gerçekleştirecek olan kişinin kapasitesine uygun
olması önemlidir (Drucker, 2001: 2, 13).
3.3.5. Uygulama Sonuçlarını Değerlendirme
Uygulama sonuçlarını değerlendirme aşaması kararın temel oluşturduğu
faaliyetin ve beklentilerin sürekli teste tabi tutulmasıdır. Bu süreç organize edilmiş
bilgi olan raporlar, çalışmalar ve hesaplar yoluyla yöneticilerin aldığı geribildirim
sayesinde gerçekleştirilebilir. Yöneticinin yerinde gözlemlemesi, verilen kararın hâlâ
geçerli ve doğru olup olmadığını ve üzerinde yeniden düşünmek gerekip
126
gerekmediğini anlamak için başvurulabilecek bir diğer yoldur. Aslında verilen
kararın er ya da geç geçersiz hâle gelmesi bir ilkedir; çünkü karar verme süreci
dinamik bir süreçtir (Drucker, 2001: 17-19).
3.4. Karar Türleri
Tez kapsamında karar türleri, karar verici sayısı açısından karar türleri, karar
verme sürecinde mevcut bilgi açısından karar türleri ve kriter sayısı açısından karar
türleri olarak ele alınmaktadır.
3.4.1. Karar Verici Sayısı Açısından Karar Türleri
Karar verici sayısı açısından karar türleri bireysel karar verme ve grup kararı
verme olmak üzere sınıflandırılmaktadır.
3.4.1.1. Bireysel Karar Verme
Bireysel karar verme, kararın bir kişi tarafından verildiği karar verme çeşididir.
Diğer bir deyişle karar verme sürecini kullanarak tek kişinin seçim yapmasıdır
(Koçel, 1999: 68). Bireysel karar vermede, bireyler çok fazla bilgi elde etme
eğiliminde oldukları için bir karara varmaları zorlaşır. Özellikle bilgi çok boyutlu
olduğunda bireyler bilgiden tam anlamıyla yararlanamazlar. Benzer şekilde; bireysel
karar vericiler çoğu kez yeni bilgiye dayalı olarak fikirlerini değiştirmede
isteksizdirler. Diğer bir deyişle, bireyler ön bilgiye çok fazla önem verirler ve yeni
bilginin ışığında erken ve hatalı olarak vardıkları yargıları değiştirmek istemezler.
Bireysel karar vericilerin karar verirken çok az alternatif geliştirip düşündükleri
konusunda kanıtlar mevcuttur (Harrison, 1999: 12). Bireysel olarak verilen kararların
sübjektif olma özelliği grup kararına göre daha yüksektir (İmrek, 2003: 131).
3.4.1.2. Grup Kararı Verme
Günümüzde bireysel karar vermenin yerini grup kararı vermeye bıraktığı iddia
edilebilir (Luthans, 1995: 455). Grup kararı verme, karar sürecinde birden fazla
kişinin yer almasını (Koçel, 2003: 79) ve farklı bireysel tercihlerin ortak bir tercih
127
hâline gelmesini temsil etmektedir (Hwang ve Lin, 1987: 295). Bu karar verme
türünde sosyalizasyon, grup faaliyetlerinin kontrolü, grubun bütünleşmesi, çatışma
yönetimi konuları ön plana çıkmaktadır (Poole ve Hirokawa, 1996: 3).
Gruplar karar vermede birtakım üstünlüklere sahiptir. Grupların güçlü yönleri
onların problemleri tartışmasına; nedenleri ve sonuçları bulmasına; reaksiyonları ile
karar alternatiflerini azaltmasına; bir dereceye kadar verilecek kararlardan
etkilenecek olanları temsil etmesine; karara ihtiyaç duyan yönetsel amaç ve
problemlerin yapısını anlamasına ve belirli bireyler yerine tüm örgütün yararına
olacak sonuçlara erişmesine izin verir (Dunn, 1984: 307). Yine bireysel karar verme
ile karşılaştırıldığında grup kararı verme, karara olan direncin daha az olması, kararın
benimsenme hızının daha yüksek olması, yatay-dikey iletişimin artması, iş örgütüne
ait olma hissinin artması gibi avantajlara sahiptir (İmrek, 2003: 132-133).
Grup kararı vermede daha fazla bilgi ve uzmanlık var olacağından alternatiflere
ilişkin analizlerin daha derinlemesine yapılması olasıdır; fakat grup üyelerinin görüş
birliğine varması zaman alıcıdır. Bireysel kararın göreceli özgürlüğünü tercih edenler
dışındakiler kararın istenilmeyen sonuçlarına ait sorumluluk paylaşıldığı ve
eleştirilme riski azaldığı için grup kararını tercih etmektedir. Grup kararı verme
görüş birliğine varmada kişisel isteklerden ödün vermeyi gerektirdiğinden bireyin tek
yanlı olarak verdiği karardan daha çok işlerliğe sahiptir. Fakat bu grup kararının
bireysel karardan daha iyi olduğu anlamına gelmez; sadece tek bir karar alıcıdan
çoklu karar alıcılara doğru seçimin ölçeğinde bir genişlemeyi temsil eder (Harrison,
1999: 14).
3.4.2. Karar Verme Sürecinde Mevcut Bilgi Açısından Karar Türleri
Karar verme sürecinde mevcut bilgi açısından karar türleri belirlilik
durumunda karar verme ve belirsizlik durumunda karar verme olmak üzere iki başlık
altında incelenecektir.
128
3.4.2.1. Belirlilik Durumunda Karar Verme
Karar vermede kullanılabilecek bütün uygun alternatiflerin sonuçlarının tam
olarak bilinmesi (tam bir bilgiye sahip olunması) (Bağırkan, 1983: 18); diğer bir
deyişle karar vericinin karar vermek için ihtiyaç duyduğu tüm bilgiye sahip olması
durumudur (Halaç, 2001: 29). Örneğin devlet tahviline yapılacak bir yatırım
sonrasında elde edilecek gelirin tutarı tam olarak bilineceği için tahvile yapılacak
yatırım belirlilik durumunda karar verme ile ilgilidir (Emhan, 2007: 219).
3.4.2.2. Belirsizlik Durumunda Karar Verme
Problemin çözümlenmesi için verilen kararın istenilen biçimde gerçekleşmesi
kesin olarak tanımlanamayan etkenlere bağlı ise bu durumda belirsizlik durumunda
karar verme söz konusudur (Bağırkan, 1983: 50). Diğer bir deyişle alternatiflerin
nasıl bir sonuç vereceği karar verecek kişi /kişiler tarafından tam olarak bilinmezse
(Barish ve Kaplan, 1978: 8) belirsizlik durumunda karar vermeden söz edilebilir.
Belirsizlik,
karar
verme
sürecine
risk
boyutunu
eklemekte
ve
süreci
karmaşıklaştırmaktadır (Holloway, 1979: 11). Bu karar türünde karar vericinin bilgi
ve tecrübesi ve bağlı olduğu örgütün politikası önemli rol oynamaktadır (Emhan,
2007: 219).
3.4.3. Kriter Sayısı Açısından Karar Türleri
Alternatifleri değerlendirmede kullanılan kriter sayısı dikkate alınarak
tanımlanan iki karar türü olarak tek kriterli karar verme ve çok kriterli karar verme
açıklanacaktır.
3.4.3.1. Tek Kriterli Karar Verme
Alternatiflerin tek bir kritere bağlı olarak değerlendirilmesinin söz konusu
olduğu, diğer bir deyişle, karar vericinin tek kritere göre karar verdiği karar türüdür
(Ecer, 2007: 22).
129
3.4.3.2. Çok Kriterli Karar Verme
Bu karar türündeki önemli husus alternatifleri değerlendirmede kullanılan,
birbiriyle bağdaşmayan çoklu kriterlerin ya da niteliklerin söz konusu olmasıdır
(Özdemir ve Deste, 2009: 147). ÇKKV’de çok sayıda kriter ile alternatif bir araya
getirilerek eş zamanlı olarak çözüme ulaşılabilmektedir. Bu noktada karmaşık iş
örgütü problemlerinde, özellikle stratejik ya da kritik kararlarda doğru tercihin
yapılması önemli avantajlar sağlamaktadır (Bülbül ve Köse, 2009: 1).
3.5. Herbert Simon’un Sınırlı Rasyonellik Teorisi
Belirli bir karmaşıklık seviyesinde insan mantığı, bu karmaşıklıkla başa
çıkmada zorlanır, işte burada sınırlı rasyonellik kavramı karşımıza çıkmaktadır
(Arthur, 1994: 406). Sınırlı rasyonellik kavramı, karar vericinin bilişsel sınırlarını
(hem bilgi hem de hesaplamaya ilişkin sahip olunan sınırlar -Sauter, 1997: 28)
dikkate alan rasyonel seçimi belirtmek için kullanılmaktadır (Simon, 1997: 291).
Karar
vermek
için
gerek
duyulan
bilgi
tam
değildir
veya
zamanında
edinilmeyebilmektedir; problem ise karmaşık ve belirsizdir (Koçel, 1999: 62). Sınırlı
rasyonelliğin hipotezi, karar vericinin karar vereceği konu ile ilgili karmaşıklığa
neden olan sayısız bilgiden küçük bir kısmı ve ona ait değişkenleri dikkate aldığıdır.
Durumun karmaşıklığını böylece azaltmaktadır (Simon, 1997: 357). Ayrıca bu
durumda karar verici rasyonel bir seçim yapmaktan çok gerekli minimum şartları
sağlayan tatminkâr bir seçim yapmaktadır. Dolayısıyla, rasyonel yaklaşımın
maksimum veya optimum sonuca götürürken; sınırlı rasyonelliğin tatminkâr sonuca
ulaştırdığı ifade edilebilir (Koçel, 1999: 62).
Tam rasyonellik sınırlandırılmamış bilişsel kapasiteye ihtiyaç göstermektedir.
Tam rasyonel bir insan, tüm matematiksel problemlerin çözümlerini bilen ve ne
kadar zor oldukları önemli olmaksızın tüm hesaplamaları hızlıca gerçekleştirebilen
bir efsanevi kahramandır. Oysa insanlar gerçekte bundan oldukça farklıdır. Bilişsel
kapasiteleri oldukça sınırlıdır. Yalnızca bu nedenle, insanların karar verme davranışı
tam rasyonellik fikriyle uyuşamamaktadır (Selten, 2002: 14).
130
Herbert Simon’un ortaya koymuş olduğu sınırlı rasyonellik teorisinin
“insanların karar vermek için sahip oldukları bilişsel kapasite ve bilginin sınırlı
olması” fikri, bulanık mantık yöntemiyle örtüşmektedir. Bulanık mantıktaki “insanın
her türlü bilgiyi birbiriyle etkileşimli olarak aynı anda kavraması çok zor olduğu için
düşüncesi tam olarak olgunlaşamaz, belirsizlikleri içerir ve insan bu bilgilerle
olayları yaklaşık olarak zihninde canlandırıp karar verir.” düşüncesinin sınırlı bilişsel
kapasite ile paralellik taşıdığı söylenebilir.
Bir olayla ilgili sahip olunan bilgi miktarı arttıkça o olayın karmaşıklığı ve
belirsizliği azalacaktır; dolayısıyla belirsizlik içeren sözel bilgilerin bulanık mantık
kuralları yoluyla yapılandırılması anlamlı ve mantıklı çıkarımlarda bulunulmasını
sağlayacaktır (Şen, 2009: 14, 17). “Bulanık mantık kesin olmayan ve yaklaşık
durumlar için uygun bir çözüm sistemi oluşturma olanağı sunmakta ve belirsizlik
altında akıl yürütmeyi sağlamaktadır” (Güneş, 2006: 103). Dolayısıyla sınırlı
rasyonellik teorisine göre insanların sınırlı bilgi, bilişsel kapasite ve zaman kısıtları
altında karar vermesinin, nesnel olmayan sözel bilgilerin sisteme dâhil edilmesi,
bilgisayarların kullanımı sayesinde hesaplamaların daha doğru yapılması ve daha
hızlı sonuca ulaşılması gibi nedenlerle bulanık mantık yöntemi sayesinde daha
rasyonel hâle getirilebileceği iddia edilebilir.
3.6. Karar Verme Sürecinde Bilgi Teknolojileri-Sistemlerinin Kullanılması
Teknoloji, toplumun her yönünü etkileyen Bilgi Çağı’nın hem nedeni hem de
sonucudur. Toplumda var olan bilgi tabanı inanılmaz oranlarda artış göstermektedir
ve bu bilgi tabanını etkin ve etkili bir şekilde ele almak ve kullanmak, yani bilgi
yönetimi, uzmanlaşma ve karmaşıklığın artmasıyla sahip olduğu kaynakların (büyük
miktarlarda değerli bilgi içeren ve üreten) bütüncül yönetimine olan ihtiyacı artan
günümüz iş örgütleri açısından büyük bir gereklilik hâlini almaktadır (Bobillo vd.,
2009: 423). Bu durum, aslında iş örgütlerinin değişimin temel gerçeklik hâlini aldığı
Bilgi Çağı’nda olmalarının bir sonucudur. Bu bağlamda, birçok örgüt bilgi
teknolojilerini rekabetçi avantajlarını artırabilecekleri temel bir araç olarak
131
görmektedir (Viswadoss, 1999: 11). Bilgi Çağı olarak nitelendirilen günümüzde
ekonomik arenada öne çıkan iş örgütlerinin bilişim teknolojileriyle süreçlerini
geliştirmek vasıtasıyla rekabet avantajı kazandığı görülmüştür (Çanlı ve Kandakoğlu,
2001: 71).
Weill ve Broadbent (1998) bilgi teknolojilerini bir örgütün bilgisayar ve
iletişim teknolojilerine yaptıkları toplam yatırım olarak ifade etmektedir. Bu yatırım,
yazılım, donanım, telekomünikasyon, bilgiyi toplama ve ifade etmede kullanılan
birçok araç, elektronik olarak depolanan tüm veri ve bu hizmetleri sağlamada görev
alan insanları kapsamaktadır. Bilgi teknolojileri, bir örgütün bilgiyi işleme ve
iletişimde kullandığı bilgisayar yazılım, donanım ve ağları, bunlarla ilişkili politika
ve prosedürlerdir (Barber, 2002: 9). Bilgi teknolojileri, bilgi sistemlerinin
geliştirildiği temeldir (Green, 2000: 53).
Bilgisayar ve teknolojik ilerlemeler bugünün dünyasının iş yapma şeklinde de
önemli bir etkiye sahiptir (Thomas, 1995: 65). Bu iş yapma süreçlerinden birisi de
şüphesiz karar vermedir. Karar verme ve planlama örgütlerin başarılı bir şekilde
görevlerini yerine getirebilmelerinde temel teşkil etmektedir. Karar verme sürecinde
hayati öneme sahip olan unsur ise bilgidir.
Tüm yönetsel faaliyetler karar vermenin etrafında dönmektedir. Yöneticiler
temel olarak birer karar vericidir. Bununla birlikte, yönetimin gerçekleştiği çevre
hızlı bir şekilde değişikliğe uğramaktadır. İş ve gerçekleştiği çevre her geçen gün
daha karmaşık hâle gelmektedir. Bunun sonucu olarak karar verme günümüzde daha
karmaşık bir süreçtir. Birçok nedenden ötürü karar verme günümüzde daha zor hâle
gelmiştir. İlk olarak özellikle internet gibi gelişmiş teknoloji ve iletişim sistemleri
nedeniyle alternatifler bugüne değin hiç olmadığı kadar fazladır. Daha çok bilginin
var oluşu, daha fazla alternatifin oluşturulmasına neden olmaktadır. Bilgiye ulaşma
hızı yüksek olmasına rağmen alternatiflerin analiz edilmesi zorunludur. Bu da insan
ölçeğinde uzun bir zaman almaktadır. Bu kadar yoğun bilgi akışına rağmen zaman
baskısı karar vericilerin tüm bu bilgiyi elde etme ve paylaşmasına engel teşkil
132
etmektedir. İkincisi, hata yapmanın maliyeti, faaliyetlerin karmaşıklığı ve otomasyon
nedeniyle hatanın örgütte zincirleme reaksiyona sebep olması bağlamında daha
yüksektir. Üçüncüsü sürekli değişim ve belirsizliğin hâkim olduğu bir çevrede
faaliyet gösterilmekte olunmasıdır. Son olarak pazar isteklerine anında cevap
verebilmek adına karar verme sürecinin hızlı olması gerekliliğidir (Turban vd., 2005:
7, 8). Tüm bu nedenlerden ötürü yöneticiler karar verirken karar destek sistemleri,
yapay zekâ, uzman sistemler, yapay sinir ağları ve bulanık mantık gibi teknolojinin
sunduğu araçlardan yararlanmaktadır. Tüm bu araçlar bilgiye ulaşma ve karar verme
hızını yükselttiği için etkin bir karar verme sürecini sağlayacaktır.
3.6.1. Karar Destek Sistemleri
Bilgi sistemleri bilgisayar ortamında bir uygulamadır. Senn (1990) bilgi
sistemlerini, “karar verme amacıyla bir alıcı tarafından kullanılabilen veriyi işleyen
bilgisayar tabanlı bir sistem” olarak tanımlamaktadır.
İş örgütlerinde kullanılan bilgi sistemi uygulamalarından birisi olan karar
destek sistemi (Şahin, 2003: 189), yapılandırılmamış (Watson vd., 1997: 91) ya da
yarı yapılandırılmış problemler için karar vericilere veri, analiz modelleri (Sprague
ve Watson, 1996: 6) ve kurallar yoluyla yardımcı olan (Taylor, 1999: 821) ve hem
problem çözümü hem de iletişim yetenekleri sağlayan bir sistemdir. Tek bir
yöneticiyi ya da yarı yapılandırılmış bir problemin çözülmesi için bir problem çözme
takımı olarak çalışan göreceli olarak küçük bir yönetici grubunu belirli kararlara
ilişkin bilgi sağlayarak ya da önerilerde bulunarak destekleyen bir sistemdir
(McLeod ve Schell, 2001). Diğer bir deyişle, karar vericiye bilgiyi örgütlemesinde ve
sonuçları değerlendirmesinde yardımcı olarak seçim sürecini destekleyen bir
bilgisayar-tabanlı sistemdir (Sauter, 1997: 13).
3.6.2. Yapay Zekâ
Zekâ, deneyimden öğrenme, deneyim bazlı mantıklı kararlar verme ve güçlü
duygu üretme nitelikleri ile bütünleştirilebilir. Bu nitelikleri elektronik bir sisteme
133
yerleştirmek ise nitelikleri somutlaştıran programlar yani yapay zekâ yoluyla
mümkündür (Braga, 2005: 243). Makinelerin akıllı davranmasını sağlama bilimi
çoğu kez yapay zekâ ile anılmaktadır. Akıllı sistemler, bilgi-tabanlı sistemler olarak
da ifade edilmektedir (Murphy, 2000: 15-16).
Yapay zekâ, insan tarafından yapıldığında zekâ olarak nitelendirilen
davranışların (akıllı davranışların) ne olduğunu inceleyen ve bu davranışların
makineler tarafından nasıl yapılabileceğini bulmaya çalışan bir bilim dalıdır
(Whitby, 2005: 17). Yapay zekânın insan aklının çalışma şeklini ya da bir insanın
karar verirken nasıl bir çözüm yolu izlediğini gösteren bir kuram olduğu da ifade
edilebilir. Yapay zekânın amacı, makineleri daha akıllı ve faydalı hâle getirmek ve
insanın zekâsını bilgisayar aracılığı ile taklit ederek bu anlamda belli bir ölçüde
bilgisayarlara öğrenme yeteneği kazandırabilmektir. Bu şekilde yapay zekâ
çoğunlukla insanın düşünme (Tektaş vd., 2002: 552), akıl yürütme, anlam çıkartma,
genelleme, geçmiş deneyimlerden öğrenme yeteneklerini (Nabiyev, 2005: 33),
beynin çalışma modelini veya doğanın biyolojik evrimini modellemeye uğraşan
yöntemlerden meydana gelir (Tektaş vd., 2002: 552). Kısacası, yapay zekâ akla ait
bazı faaliyetleri sergileyebilen bilgisayar sistemleri oluşturma ve bununla ilgili olarak
çalışmayla ilgilenen bir bilgisayar bilimi dalıdır (Patterson, 1990: 2).
1970’li yılların sonlarına doğru dil işleyen, bilgi temsil eden ve problem çözen
yapay zekâ programları ortaya çıkmaya başlamıştır. Hastalıkların teşhisinde
yararlanmak için Stanford Üniversitesi’nde geliştirilen MYCIN programı bir yapay
zekâ dalı olan ilk uzman sistem (expert system) olarak kabul edilmektedir. Yine
jeolojik sistemleri konu alan PROSPECTOR ile tasarımla ilgili olarak geliştirilen
XCON programları başarılı ilk uzman sistemlerdendir. Yapay zekâ konusunda atılan
en önemli adımlardan birisi 1972 yılında Marsilya Üniversitesi’nde Alain
Colmerauer tarafından PROLOG dilinin yaratılmasıdır (Karaçay, 1991).
Doğal zekâ ile karşılaştırıldığında yapay zekânın, daha kalıcı olma (insanların
bilgiyi zamanla unutabilmesi), kolayca kopyalanabilir ve geniş kitlelere aktarılabilir
134
olma (insanlar arası bilginin tamamıyla aktarılamaması ve kısmen olan aktarımın da
uzun bir çıraklık dönemi gerektirmesi), düşük maliyetli olma (bilgisayarların satın
alınması için katlanılan giderlerin insanları eğitmek için yapılan yatırımdan daha
düşük olması) ve belgelendirilebilir bir karar verme sürecine sahip olma (insanların
karar verme sürecinin, bu süreçteki hareket noktaları ve gelişim evrelerinin tekrar
hatırlanmasının zor olması) gibi avantajlara sahip olduğu söylenebilir (Nabiyev,
2005:
94-95).
Fakat
bununla
birlikte,
günümüz
teknolojisi
göz
önünde
bulundurulduğunda doğal zekânın daha yaratıcı olduğu (Turban, 1995: 446),
deneyimleri kullanma yeteneğinin daha yüksek olduğu ve insanın muhakeme gücü
ve tecrübelerinin karşılaşılan konu itibariyle hemen kullanabildiği ifade edilebilir
(Nabiyev, 2005: 94-95).
Yapay zekânın yaygın kullanım alanlarına örnek olarak, dil çeviri sistemleri,
hava trafiği kontrol sistemleri, otomatik kişisel asistanlar, akıllı otoyol, tehlikeli
koşullarda kullanılan robotlar verilebilir (Dean vd., 1995: 4-5). Diğer yapay zekâ
uygulamaları ise uzman sistemler, robot bilim, konuşma anlama (konuşulan dilin bir
bilgisayar tarafından anlaşılması), doğal dil anlama (bilgisayarın doğal dilde
kendisine yazılan girdileri anlama yeteneği), sinir ağlardır (Medsker ve Liebowitz,
1994: 8, 9, 25, 26, 27).
3.6.3. Uzman Sistemler
Yapay zekânın en önemli araştırma dallarından birisi, 1960’larda Nobel
Fizyoloji ve Tıp Ödülü sahibi J. Lederberg tarafından ortaya çıkarılan uzman
sistemlerdir. Uzman sistemler yapay zekânın problem çözme alanının dışına çıkması
sonucunda oluşmuştur ve belirli bir konuda uzmanlığa sahip bir ya da birkaç kişinin
yapabildiği muhakeme, düşünme ve karar verme faaliyetlerini modelleyen bir
yazılım sistemidir (Nabiyev, 2005: 445). Uzman sistemlerin amacı insan aklı ve
düşünce şeklinin bir bilgisayar içerisinde ifade edilmesidir ve uzman bir karar
vericinin karar sürecini modellemeyle ilgilidir (Goodwin and Wright, 1998: 401402). Bu tip sistem belli bir alanda uzman olan kişilerin uzmanlıklarına dayanarak
135
çözüm arar; yani bir tür bilgisayarda düzenlenmiş danışma sistemi olarak
düşünülebilir. Uzman sistemlerden tıp, finansal planlama, bilgisayar konfigürasyonu,
gerçek zamanlı sistemler, trafik yönetimi ve kontrolü, sigortacılık gibi makine ve
insan müdahalesinin her ikisine de ihtiyaç duyan uygulamalarda yararlanılır (Tektaş
vd., 2002: 552).
Şekil 3.2. Uzman Kişi ile Uzman Sistem Arasındaki Benzeşim
Kişisel
Tecrübe
Genel Bilgi
Bilgi
Tabanı
Tecrübeye Ait
Veri Tabanı
Düşünme
Çıkarım
Sonuç
Sonuç
Kaynak: Parsaye ve Chignell, 1988: 32.
Uzman kişi belirli bir alandaki bilgiye sahipken; uzman sistem de belirli bir
alana ilişkin bilgiyi içeren bilgi tabanına sahiptir. Uzman kişiler sahip oldukları
mantık yoluyla, sahip oldukları bilgiye dayanarak sonuçlara ulaşırken; uzman
sistemler de uzman kişilerin düşünme süreçlerini çıkarım işlemleri yoluyla taklit
ederler. Bu nedenle de aralarında Şekil 3.2.’de tasvir edildiği üzere bir benzeşim
bulunmaktadır (Parsaye ve Chignell, 1988: 32).
3.6.4. Yapay Sinir Ağları
İnsan beyni, alıcılar (reseptör) ve ileticilerle (efektörlerle) bağlanmış nöronlar
adı verilen bilgi işlem elemanlarının geniş ağından meydana gelmektedir. Bir nöron
elektrik sinyali oluşturan özel bir hücredir. İnsan beyninde yaklaşık olarak 10 milyar
nöron bulunmaktadır. Nöronlar sinir bağlantısı adı verilen bağlantılar yoluyla
etkileşime geçmektedir. Ortalama olarak her bir nöron binlerce sinir bağlantısı
yoluyla sinyal alır. Beyin bu büyük sayıdaki nöronları muazzam karmaşık paralel
136
ağlara örgütler (Rao ve Srinivas, 2003: 3). Ağlar, öğrenme, hafızaya alma ve veriler
arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma yeteneğine sahiptir. (Yurtoğlu, 2005: 4).
Yapay sinir ağı, biyolojik sinir sistemi temel alınarak geliştirilen bir bilgi
işleme sistemi olup, bir problemin çözümünde birçok birbiriyle bağlantılı işlem
elemanının (nöron=sinir hücresi) kullanılmasına dayanmaktadır (Baykal ve Beyan,
2004: 23). Başka bir deyişle yaşayarak ve deneyerek (Yurtoğlu, 2005: 3)
öğrenebilme yeteneğine sahip biyolojik sinir ağlarının (yani beyni oluşturan nöronlar
- Efe ve Kaynak, 2000: 1) bu yeteneğini taklit eden bilgisayar programlarıdır (Elmas,
2003b: 23, 26). İlk başlarda temel tıp birimlerinde insan beynindeki nöronların
matematiksel olarak modellenmesi ile başlayan çalışmalar, son yıllarda, disipline bir
şekil alarak fizik, matematik, elektrik ve bilgisayar mühendisliği gibi birçok alanda
araştırma konusu hâline gelmiştir. Çünkü yapay sinir ağlarının pratik kullanımı
genellikle çok farklı yapıda ve formlarda bulunabilen verileri hızlıca tanımlama ve
algılamadır. Yapay sinir ağlarının mühendislikte geniş çapta uygulanmasının temel
nedeni ise klasik tekniklerle çözülmesi zor olan problemlerin etkin biçimde ele
alınabilmesidir (Karlık, 1994: 22). “İnsan beyninin temel işlem elemanı olan nöronu
şekilsel ve işlevsel olarak basit bir şekilde taklit eden yapay sinir ağları, bu yolla
biyolojik sinir sisteminin bir simülasyonu için oluşturulan programlardır.” Bu
şekilde, insana özgü deneyerek (yaşayarak) öğrenme yeteneğini bilgisayar ortamına
taşıyabildiği kabul edilen yapay sinir ağları bilgisayara “girdi veriden öğrenme
yeteneği” sağlamaktadır. Yapay sinir ağları tekniği veriden öğrenebilme, genelleme
yapabilme ve sınırsız sayıda değişkenle çalışabilme gibi özelliklere sahiptir ve
paralel çalışma ve öğrenebilme yetenekleri bakımından biyolojik sinir sistemi ile
benzeşmektedir (Yurtoğlu, 2005: 2-4).
3.6.5. Bulanık Mantık
Tüm yönetsel faaliyetler karar vermenin etrafında dönmektedir (Turban vd.,
2005: 7). Karar verme sürecinin genellikle nitel ve nicel bir özelliğe sahip olması
nedeniyle
kesin
olmayan
verilere
dayanılarak
değerlendirme
yapılması
137
gerekmektedir. Bu bağlamda, bulanık küme teorisinin uygulanması çok uygundur (Li
ve Yang, 2004: 274).
Bulanık mantık kuramının geçerliliğinin en fazla olduğu iki durumdan birincisi
incelenen olayın karmaşıklığının fazlalığı ve bu bağlamda, yeterli bilgi bulunmaması
nedeniyle kişilerin değer yargıları ve görüşlerine yer verilmesiyken, ikincisi insanın
kavrama, yargılama ve karar vermesine gereksinim duyulan durumlardır (Özdamar,
2006: 109). Bilginin yetersiz olma durumu ve olayın karmaşıklığı arttıkça bulanıklık
da o denli belirgin hâle gelmektedir. Bu durumda bulanık giriş ve çıkış bilgilerinden
bulanık mantık kuralları doğrultusunda çıkarımlar elde edilmektedir (Şen, 2009: 14).
Bulanık mantık, bulanık kümeler ve bu kümelerden yararlanarak bir kural
dizisi oluşturma ve karar verme süreci olmak üzere iki temel öğeden oluşmaktadır.
İnsanların belleklerinde sahip oldukları bilgi ve tecrübelerin yorumlanması ve
değerlendirilmesi sonucunda oluşan birçok sözel kural tabanı mevcuttur. İnsanların
karar verme süreci, karar verilecek konu ile ilgili bu kural tabanı doğrultusunda
değerlendirmeler yapılarak sonuca varılmasıdır. Bilgisayarların bu süreci taklit
edebilmesi için bilgi ve tecrübelerden oluşan eğer-ise şeklindeki kural tabanlarının
kendilerine aktarılabilmesi gerekmektedir. Bunun içinse bulanık kümelerin
birbirlerine bağlanması gereklidir. Bu şekilde bulanık karar verme süreci
oluşmaktadır (Yılmaz, 2007: 2).
Bulanık mantık, yeni bir teori olmasına rağmen uygulama alanı oldukça
geniştir. Bunlardan bazıları, süreç kontrolü, yönetim ve karar verme, faaliyet
araştırmaları, ekonomi ve model tanımlaması ve sınıflandırmasıdır (Nedeljkovic,
2004: 74). Bugün endüstride birçok bulanık mantık uygulaması yer almaktadır;
çünkü yöntemin uygulanması kolaydır (Zadeh, 1994: VI/183).
Tezin üçüncü bölümünün bu kısmında karar verme sürecindeki belirsizlik ve
karmaşıklığı bertaraf etme yönü başta olmak üzere faydalı sonuçları olan bir yapay
zekâ tekniği olarak bulanık mantık, bulanık kümeler ve bulanık sistem kavramları
138
irdelenecek, bulanık mantığın sağladığı avantajlar ve sahip olduğu dezavantajlardan
bahsedilecektir.
3.6.5.1. Aristo Mantığı-Bulanık Mantık İlişkisi
Bulanık mantığı anlamak için, onun karşısında yer alan Aristo mantığını
anlamak gerekir. Aristo mantığı “olmak ya da olmamak” temeline dayanmaktadır.
Bir şey ya siyah ya da beyazdır, gri yoktur. Aristo mantığı kendini kısa ifadelerle
sınırlandırır; uzatılmış ifadelere yer vermez (Rosenstein, 2004: 327-328). Gri
fikirlere yer vermeyen Aristo mantığı; düşünceye sistematiklik özelliği kazandırarak
incelediği doğa olaylarının belirlilik davranışlarını kontrol altında tutabilmek adına
bazı kabullerin yapılmasını olanaklı kılmıştır. Kesin bir mantık sistemine sahip
Aristo mantığı, bilimsel araştırmaların geliştirilebilmesine ve mekanik bilimsel
yaklaşımlarla olayların (ki kesin kurallarla mekanik davranışı olan olaylar rahatlıkla
çözülebilir) davranış biçimlerinin matematiksel denklemlere dönüştürülmesine
yardımcı olmuştur (Şen, 2009: 11).
Aristo mantığının temel eksikliğini anlamak aslında bulanık mantığın
uygunluğunu kavramaktır. Aristo mantığı, her şeyin “ya o ya bu” şeklinde tam olarak
belirli olduğu oldukça kesin ifadelere dayanır. Örneğin, yaklaşık olarak 90 derece
olduğu kastedilmesine rağmen, dışarıda sıcaklığın 90 derece olduğu söylenmektedir.
Burada, Aristo mantığı yaklaşık değer kullanmadığı için yanlış bir kesin ifade
kullanmaya zorlamaktadır. Dışarıda sıcaklık yaklaşık olarak 90 derecedir. Bu
problemin Aristo mantığının yaklaşık değerleri kullanmaya izin vermemesinden
kaynaklandığı söylenebilir (Rosenstein, 2004: 328).
Yaklaşık ifadeler kesin ifadelerden daha uygundur. “Otobüs daha hızlı
gitmeli”, “Oda daha sıcak olmalı”, “Bilgisayarın belleği yetersiz” yaklaşık ifadelerdir
(Rosenstein, 2004: 328). Bunun yerine örneğin, “oda sıcaklığı 11.3 dereceye
yükselmeli” denmesi gerekir. Gerçek dünyada bu yakın (yuvarlak, yaklaşık) ifadeleri
139
kullanan bir dil ve mantık söz konusudur; bu noktada bulanık mantığın yararı açıkça
ortaya çıkmaktadır (Welsh, 2007: 114).
Aristo mantığına ilk karşı çıkanlar Viyana felsefesi bağlamında doğrulama
yerine yanlışlama ilkesini takip ederek bilimsel önerme, çıkarım ve bulguların tam
olarak doğru değil; yaklaşık olarak doğru olduğunu kabul eden felsefecilerdir. Bu
karşı çıkışın temelinde “belirgin bilimsel kurallar ortaya koyularak basitleştirilen
olayların ve ortaya çıkan düşünce ve kararların gerçek dünyanın karmaşık olması
nedeniyle gerçekle tam olarak örtüşmesi olanaksızdır” düşüncesi yatmaktadır (Şen,
2009: 13-14). Aslında burada bulanık mantığın temellerinin atıldığı söylenebilir;
çünkü bulanık mantık bir şeyin yaklaşık olarak doğru ya da yanlış olacağını kabul
etmektedir. Bulanık mantık tamamen doğru ve tamamen yanlış arasındaki kısmi
doğru değerleri ele alarak Aristo mantığının genişletilmiş bir üst kümesidir
denilebilir (Bezdek, 2003: 1, 3). Bu bağlamda, bulanık mantığın çok değerli mantık
(önermelerin tamamen doğru, tamamen yanlış ve kısmen doğru ve kısmen yanlış
olduğunu kabul eden mantık türü) ve belirsizlik durumda akıl yürütmenin sentezini
yapan bir mantık sistemi olduğu ileri sürülebilir (Tuş, 2006: 5-6). Diğer bir deyişle,
yaklaşık akıl yürütmeyi biçimlendirmeyi amaçlayan bir mantık sistemi olarak ifade
edilebilen bulanık mantığın, insan düşünce şekli ve sözel ifadelerle bilgiyi
işleyebilme imkânı tanıyarak her şeyin doğru ya da yanlış olarak kabul edildiği
Aristo mantığına meydan okuyan kapıyı araladığı ifade edilebilir (Baykal ve Beyan,
2004: viii).
Bulanık mantığın gerçeklik tanımı kesin ifadelerle karşılaştırıldığında çok daha
doğrudur. Bulanık mantık siyah ve beyaz arasındaki gri alanları da kabul eder; dünya
grinin dereceleriyle/renk tonlarıyla ifade edilmektedir. Yaşadığımız, plan yaptığımız,
kontrol etmeye ve anlamaya çalıştığımız dünya nadiren kesin ifadelerle
eşleştirilebilir (Rosenstein, 2004: 32). Edinilen tecrübeler yoluyla birçok olayın ara
alanlara girdiği bilinmektedir. Örneğin, Amerika’da sadece iki siyasi parti olmasına
rağmen Amerikalılar kendilerini “ılımlılar” olarak görmektedir (Welsh, 2007: 115).
140
Klasik mantık ve matematiğin temellerini oluşturan Aristo mantığının gerçek
dünya ile uyuşmama sorununun sosyal bilimler alanında yer alan uygulamalardaki
eksik mantık etkisini ortadan kaldırmak, yapay zekâ uygulamalarıyla mümkündür.
Bu ise, sayısal olarak ifade edilemeyen “çok”, “biraz” gibi muğlak kelimelerin
analize dâhil edilebilmesiyle mümkün olmaktadır (Çiflikli vd., 2007: 76-77).
3.6.5.2. Dilsel Değişkenler ve Dilsel Belirsizlik
İnsanın her türlü bilgiyi birbiriyle etkileşimli olarak aynı anda kavraması çok
zor olduğu için düşüncesi tam olarak olgunlaşamaz, belirsizlikleri içerir ve insan bu
bilgilerle olayları yaklaşık olarak zihninde canlandırıp karar verir. Burada bilginin
belirsizlik
içermesi,
bilgi
kaynakları
kapsamındaki
sözel
bilgilerden
ileri
gelmektedir. Çünkü olaylar incelenirken genellikle dil vasıtasıyla sözel ifadeler
kullanılır ve bu sözel ifadeler değer yargıları, görüşler ve düşünceler sonucunda
ortaya çıkmaktadır (Şen, 2009: 14). Bilgi kaynaklarından tam ve kesin olmayan,
belirsizlik ve karmaşıklık gösteren bilgi kaynaklarına bulanık (fuzzy) kaynaklar adı
verilmektedir (Deniz, 2006: 16).
Duygu ve düşüncelerin karşı tarafa iletilmesinde en önemli araç özelliğine
sahip olan “dil”in yaygın bir biçimde kullanılması, gerçek dünyada rastgele
karakterde olmayan belirsizliklerin sıkça ortaya çıkmasına neden olur. Bu dilsel
belirsizlik, belirsizlik içeren kelimelerin kullanılmasından kaynaklanmaktadır.
Kelimelerin ifade ettikleri belirsizliklere bulanıklık denilmektedir (Şen, 2009: 1718).
Bulanıklık, belirsizlik ya da kısmi doğruluktan kaynaklanmaktadır. Çoğunlukla
günlük konuşma dilinden kaynaklanan bulanıklıkla ilişkili birçok kavram
bulunmaktadır. Rastgelelik, kaos, belirsizlik (muğlaklık), kesinsizlik, kararsızlık, tam
olmayışlık bunlardan bazılarıdır (Berkan ve Trubatch, 1997: 2-3).
Örneğin, “uzun insanlar” kelime grubundaki “uzun” ifadesi, anlamının içerdiği
belirsizlik nedeniyle bulanıktır. Burada boyun uzun olarak değerlendirilip
141
değerlendirilmemesi değerlendiricinin yetişme tarzı ve sahip olduğu boy gibi birçok
faktör çerçevesinde kişiden kişiye değişkenlik gösterecektir (Zimmerman, 2001: 4).
Ya da örneğin hava sıcak denildiğinde hava kelimesi herkes tarafından aynı şekilde
algılanmasına rağmen (Şen, 2009: 17), sıcaklık kelimesinin algılanmasında kişiler
arası farklılıklar oluşacaktır (Kankılıç, 2005: 9). Daha açık bir ifadeyle; yaşanılan
coğrafyanın iklim özelliklerine göre sıcaklık algılaması farklı olabilecektir. Yani,
ekvatorda yaşayan bir kişinin “sıcak” anlayışı (örneğin 35 derece) ile kutuplarda
yaşayan kişinin “sıcak” anlayışı (örneğin 15 derece) arasında farklılık olması
doğaldır. Bu bağlamda, her bulanık kelimenin sayısal değerlerden oluşan bir bulanık
küme olduğu ifade edilebilir (Şen, 2009: 17-18). Bulanık kümelere örnek olarak
günlük konuşmalarda kullanılan “lezzetli yemek, ucuz mal, genç adam” gibi
tamlamaların sıfat olan kısımları yani lezzetli, ucuz, genç verilebilir. Bu kelimelerin
anlamları açık değildir ve farklı kişiler tarafından farklı biçimde algılanabilir
(Kankılıç, 2005: 9).
Bulanık mantığa karşı çıkanların savunması da bulanıklaştırmanın bilimsellikle
örtüşmemesi ve bulanık modellerle yapılanların zaten olasılık ve istatistik
hesaplamalarıyla yapılıyor olmasıdır. Oysaki olasılık ve istatistik, sözel veriler söz
konusu olduğunda geçerliliğini yitirmektedir. Çünkü olasılık ve istatistik ölçmeye
dayalı diğer bir deyişle sayısal verilere gereksinim duymaktadır. Olasılık ve istatistik
bunun yanında, tüm belirsizliklerin rastgele karakterde olduğunu ve bu bağlamda,
olayların şans faktörüne bağlı olarak sonuçlandığını iddia etmektedir. Oysaki dilsel
belirsizlik gibi rastgele karakterde olmayan belirsizlikler de mevcuttur ve bu
durumda olasılık teorisi ve istatistik gibi metotlardan yararlanılamaz (Özdamar,
2006: 103-104). Rastgeleliğin ifade ettiği şey bir olayın gerçekleşmesinin kesin olup
olmadığı iken; bulanıklık olayın belirsiz olduğunu ifade eder ve olayın hangi
dereceye kadar gerçekleştiğini ölçümler (Küçüköncü, 2011).
Bir olayla ilgili sahip olunan bilgi miktarı arttıkça o olayın karmaşıklığı ve
belirsizliği azalacaktır; dolayısıyla belirsizlik içeren sözel bilgilerin bulanık mantık
142
kuralları yoluyla yapılandırılması anlamlı ve mantıklı çıkarımlarda bulunulmasını
sağlayacaktır (Şen, 2009: 14).
Doğal konuşma dilinde değerleri kelime ya da cümleler olan değişkenlere
dilsel değişkenler denilmektedir (Herrera ve Herrera-Viedma, 2000: 67; Kovačić ve
Bogdan, 2006: 14; Bojadziev ve Bojadziev, 2007: 44). Bulanık küme teorisinde,
dilsel değişken değerleri uygun bulanık kümelerle eşleştirilirler (Aboelela, 1998: 24).
Dilsel değişkenler çoğu kez, bulanık küme ya da üyelik fonksiyonları olan çok
yüksek, yüksek, orta, düşük ve çok düşük gibi değerler alırlar ve karar vericinin
algılayışını ifade ederler (Yip, 2007: 84).
Örneğin yaş gibi bir değişken bir dilsel değişken olarak görülebilir. Bu
değişken bir konuşma evreninde şu şekilde değerler alabilir: X= (genç, genç değil,
çok genç, çok genç değil, bir hayli genç, yaşlı, çok yaşlı, bir hayli yaşlı). Bu
değişkenlerin her biri X=(1,100) konuşma evreninde bir bulanık küme tarafından
ifade edilebilir (Aboelela, 1998: 24).
Şekil 3.3. Yaş Dilsel Değişkeninin Aldığı Değerler
Dilsel Değişken
YAŞ
µ A (x)
Çok genç
Orta
yaşlı
Genç
Yaşlı
Çok yaşlı
1
0.75
0.25
x
0
5
30
Kaynak: Bojadziev ve Bojadziev, 2007: 45.
45
50
70
95
100
143
Burada, üyelik fonksiyonları aşağıdaki gibi formüllenebilir (Bojadziev ve
Bojadziev, 2007: 45-46).
µ
çokgenç
(x )
=
µ g en ç (x )
=
µ o r ta y a ş lı ( x )
=
µ y a ş lı ( x )
=
µ
ç o k y a ş lı
(x )
=
 1,

 30− x
 2 5 ,
 x −5
 2 5 ,

 50− x ,
 2 0
 x −30
 2 0 ,

 70− x ,
 2 0
 x −50
 2 0 ,

 95− x ,
 2 5
 x − 70
,

 25
 1,
0≤ x ≤5
5≤ x ≤30
5≤ x ≤30
30≤ x ≤50
30≤ x ≤50
50≤ x ≤ 70
50≤ x ≤ 70
70≤ x ≤95
70≤ x ≤95
(1)
9 5 ≤ x ≤1 0 0
Üçgen üyelik fonksiyonu kullanılarak yaş dilsel değişkeninin aldığı değerlerin
hesaplanması sonucunda oluşan durum Şekil 3.3.’te şematize edilmektedir. Burada
örneğin 45 yaşındaki bir kişi, 0.25 derecesinde genç ve 0.75 derecesinde orta
yaşlıdır. Yani 45 yaşı daha az genç kümesine ve daha çok orta yaşlı kümesine aittir.
Bu değerler 45’in ikinci denklemde ve üçüncü denklemde x değerinin yerine
konulması ile elde edilmektedir (Bojadziev ve Bojadziev, 2007: 46).
3.6.5.3. Bulanık Kümeler, Üyelik Dereceleri ve Üyelik Fonksiyonları
1965 yılında Zadeh tarafından ileri sürülen bulanık küme, mantık ve sistem
kavramları, bu araştırmacının yıllarca kontrolle ilgili çalışmalar yapması ve istediği
kontrole erişebilmek amacıyla fazlaca doğrusal olmayan denklemlerin çalışmaya
dâhil edilmesi, bunun sonucunda da yöntemin karmaşık bir hâl alması ve çözümün
zorlaşması neticesinde ortaya çıkmıştır (Muşdal, 2007: 63-64). Bulanık kümelerin
klasik kümelerden farklılaştığı temel nokta, bir elemanın herhangi bir kümeye ait
olması konusunda verilecek cevabın klasik kümelerdeki gibi “evet" veya “hayır” gibi
144
keskinlik göstermeyip (Acar vd., 2008: 30), (yalnızca 0 ve 1 rakamlarıyla ifade
edilen ikili mantık – Reghis ve Roventa, 1998: 353; Bassey, 2001: 9; Hansen, 2003:
42; Bubnicki, 2004: 124) bu elemanın ilgili kümeye ait olma derecesinin (Zadeh,
1965: 338) 0 ile 1 arasında değerlere sahip olabilen (Kosko, 1997: 4; Ionnidis ve
Hatzichristos, 2000: 3; Buckley ve Eslami, 2002: 17; Coppin, 2004: 511) sürekli bir
üyelik fonksiyonu ile ifade edilmesidir (Sunila vd., 2004: 490; Yılmaz ve Arslan,
2005: 512; Acar vd., 2008: 30). Diğer bir deyişle bir bulanık küme elemanı, tam bir
üye olabileceği gibi (%100 üyelik-kesin üyelik-Şahin vd., 2005) kısmi bir üye de
olabilir (%0 ve %100 arasındaki üyelik). Bu durum; bir elemana ait olan üyelik
derecesinin
iki
değerle
sınırlandırılmamış
olmasından
kaynaklanmaktadır
(Nedeljkovic, 2004: 74). Bu bağlamda, bulanık kümenin, üyelikten üye olmamaya
geçişin aniden olmaktan çok, derece derece (Sunila vd., 2004: 490; Bolat, 2006: 14)
ve esnek olduğu önermesine dayandığı ifade edilebilir (Eroğlu, 2006: 27).
Evrende bulunan her eleman belirli bir derecede bir bulanık kümenin üyesidir
(Bolat, 2006: 14). Yani bulanık küme, değişen üyelik derecelerine sahip
elemanlardan oluşan bir kümedir (Chow ve Tram, 1997: 1361) ya da elemanları
üyelik derecesine sahip bir kümedir (Nedeljkovic, 2004: 74). X evrensel
bulanık kümesi,
kümesindeki bir A
{
A = ( x , µ A ( x ) x ∈ X
}
(2)
şeklinde tanımlanabilir (Aydın, 2007: 61).
Diğer bir gösterim şekli ise şöyledir (Güneş, 2006: 39):
µ (x)
A
x
(3)
bulanık kümesi şöyle ifade
Eğer X evrensel kümesi sonlu bir küme ise A
edilebilir:
145
n (x ) µ (x ) µ (x )
(x n )
i = A 1 + A 2 + + µ A
= ∑ µA
A
x1
x2
xn
i =1 x i
(4)
X evrensel kümesi sonsuz olduğunda ise gösterim,
A = ∫
µ (x )
A i , ∀x ∈ X
i
x
i
(5)
şeklini alır (Güner, 2005: 50-51; Güneş, 2006: 39-40).
Üyelik derecesi, elemanın bulanık kümeyle ifade edilen kavrama ne derece
uygun olduğunu veya bulanık kümenin temsil ettiği özelliklere ne dereceye kadar
sahip olduğunu göstermektedir (Durmuş, 2005: 39). Üyelik fonksiyonu, aynı alt
kümedeki tüm üyelik derecelerinin değişimini gösteren şekle (Şen, 2009: 38) ya da
bulanık bir kümedeki bir elemanın üyeliğinin derecesini tanımlayan matematiksel
fonksiyona denilmektedir (Nedeljkovic, 2004: 74). Üyelik fonksiyonu, µ (x)
A
şeklinde gösterime sahiptir. Üyelik fonksiyonları, problemin dilsel tanımlamalarının
bilgisayar uygulaması için uygun olan üyelik değerlerine dönüştürülmesinde
kullanılmaktadır (Chow ve Tram, 1997: 1361). X evrensel kümesinde
A
bulanık
kümesinin üyelik fonksiyonu tanımı,
µ : x → [0,1]
A
(6)
şeklindedir (Espinosa vd., 2005: 215; Kovačić ve Bogdan, 2006: 10; Aydın, 2007:
61).
Bunun yanı sıra, aynı değişken özelliğe sahip olmakla beraber bir bulanık
küme elemanının farklı bir üyelik derecesiyle başka bir bulanık kümenin elemanı
olması mümkündür (Deniz, 2006: 17). Bulanık kümelerde bir elemanın birden fazla
kümeye ait olabilmesi söz konusudur (Luger ve Stubblefield, 1998: 285).
146
A
5
6
7
Şekil 3.4. Klasik Küme İçin Üyelik Fonksiyonları
µ
x
x
A
1
x
0
5
6
7
Kaynak: Ross, 1997: 11.
Şekil 3.5. Bulanık Küme İçin Üyelik Fonksiyonları
µ
x
1
µ
H
x
0
5
6
7
Kaynak: Ross, 1997: 11.
5 ile 7 arasında değişen sayıların A klasik kümesine ve H
bulanık kümesine
göre üyelik fonksiyonları tanımlanmıştır. Klasik A kümesindeki 5 ile 7 arasındaki
sayıların (5≤x≤7) üyelik fonksiyonlarının tümü 1’e eşitken; H bulanık kümesinde
üyelik derecesi 1’e eşit olan tek sayı 6’dır. 5≤x<6 ve 6<x≤7 aralığında yer alan
147
sayıların 0 ile 1 arasında değişen farklı üyelik dereceleri bulunmaktadır. 5 ile 7
arasında değişen sayıların üyelik fonksiyonları klasik küme için Şekil 3.4.’te, bulanık
küme içinse Şekil 3.5.’te gösterilmektedir.
Üyelik fonksiyonu elde etmede kişisel değerlendirme, sezgi ve uzman bilgisi
yaygın olarak kullanılmaktadır (Chow ve Tram, 1997: 1361). Bunun yanı sıra,
çıkarım, mertebe, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar, açılı bulanık kümeler ve
çıkarımcı muhakeme gibi yöntemlerden de yararlanılmaktadır (Taş, 2005: 68).
Bulanık küme teorisinde üyelik derecesinin 0 ile 1 arasında değişen değerler
alması, sözel bilgilerin, problemlerin çözümü sırasında sayısal verilerle beraber
kullanılmasını olanaklı hâle getirmektedir (Acar vd., 2008: 30). Sözel ifadelerin
bulanık modellere dâhil edilmesi ve bu anlamda kullanılan dilin modellenmesi
(Karaköse ve Akın, 2004: 371) bulanık mantığı diğer yöntemlerden ayıran en önemli
farklılıktır (Acar vd., 2008: 30); bu nedenle bulanık mantığın gerçek dünyadakine
benzer nitelikte olaylara esneklik kattığı söylenebilir (Kömür ve Altan, 2005: 46).
Her bir bulanık dilsel ifade için üyelik derecelerinin şu üç temel özelliği
sağlaması gerekmektedir. Bunlar (Deniz, 2006: 18; Şen, 2009: 23):
•
Bulanık kümenin normal olması,
•
Bulanık kümenin monoton (konveks) olması ve
•
Bulanık kümenin simetrik olmasıdır.
Bulanık kümenin normal olması en az bir elemanının üyelik derecesinin 1’e
eşit olması hâlinde gerçekleşir (Kankılıç, 2005: 13). Yani, normal olan bulanık
kümelerin yüksekliği 1’e eşittir (Aytaç, 2006: 56; Güneş, 2006: 41).
= enb µ (x)  = 1, x ∈ X
yükseklik (A)
 A 
(7)
148
Şekil 3.6.’da normal bulanık küme, Şekil 3.7.’de ise normal olmayan bulanık
küme gösterilmektedir.
Şekil 3.6. Normal Bulanık Küme
µ
x
1
A
x
0
Kaynak: Sıramkaya, 2005: 38.
Boş olmayan her normal olmayan bulanık küme, her bir üyelik derecesi en
büyük üyelik derecesine bölünerek normalleştirilir (Baykal ve Beyan, 2004: 106). Bu
durum,
=
Norm(A)
µ (x)
 A  , x ∈ X
(8)
yükseklik(A)
olarak gösterilebilir.
Şekil 3.7. Normal Olmayan Bulanık Küme
µ
x
1
A
0
Kaynak: Sıramkaya, 2005: 38.
x
149
Bulanık kümenin monoton (konveks) olması ile üyelik derecesi 1 olan elemana
yakın olan sağ ve soldaki elemanların üyelik derecelerinin 1’e yakın olması ve 0’a
kadar hiç artmadan azalması kastedilmektedir (Şen, 2009: 23).
Şekil 3.8. Monoton (Konveks) Bulanık Küme
µ
x
1
A
x
0
x
y
z
Kaynak: Sıramkaya, 2005: 39.
Şekil 3.9. Monoton Olmayan (Konveks Olmayan) Bulanık Küme
µ
x
1
A
x
0
xy
Kaynak: Sıramkaya, 2005: 39.
z
150
x < y < z olmak üzere µ (y) ≥ Min µ (x), µ (z)
 A
A
A 
eşitsizliğini sağlayan
A
(9)
bulanık kümesi monotondur (konveks). Bu durum, Şekil
3.8.’de monoton bulanık kümenin, Şekil 3.9.’da ise monoton olmayan bulanık
kümenin şematize edilmesiyle ifade edilmektedir.
Üyelik derecesi 1’e eşit olan elemandan sağa ve sola doğru eşit mesafede
gidildiği takdirde bulunan elemanların üyelik derecelerinin birbirine eşit olması da
bulanık kümenin simetri özelliğine sahip olması şeklinde ifade edilebilir (Deniz,
2006: 18).
Klasik kümelerde sadece bir tane dikdörtgen üyelik fonksiyonu olurken,
bulanık kümelerde yukarıda ifade edilen ilk iki şartı mutlaka sağlayacak şekilde
farklı üyelik fonksiyonları olabilmektedir. Bu bağlamda, yukarıda ifade edilen 3.
şartın yani “üyelik fonksiyonlarının simetri özelliğine sahip olmaları”nın mutlaka
sağlanması gerekmediği ifade edilebilir (Deniz, 2006: 18).
Şekil 3.10. Üçgen Üyelik Fonksiyonu
1
µx
x
0
a1
x
a2
Kaynak: Civalek ve Ülker, 2004: 3179.
a3
151
Bulanık
modellerin
oluşturulması
sürecinde
farklı
şekillerde
üyelik
fonksiyonları seçilebilir. Yaygın olarak kullanılan üyelik fonksiyonları, üçgen,
yamuk (Bolat, 2006: 15), çan eğrisi (Durmuş, 2005: 39) ve sigmoidal fonksiyonudur
(Baykal ve Beyan, 2004: 105).
Şekil 3.10.’da gösterilen üçgen üyelik fonksiyonu, matematiksel olarak şöyle
ifade edilebilir (Adeli ve Hung, 1995: 173):
0,
 x−a
1

,
 a 2 − a1

µ (x) = 1,
 a −x
 3
,
a3 − a 2
0,

x<a1
a1 ≤ x<a 2
x = a2
a 2 <x ≤ a 3
(10)
x>a 3
Örneğin, 0 ve 40 km/h aralığındaki hız değerleri için yavaş, orta ve hızlı
düşünce şekillerini betimleyen üç bulanık küme grafiksel olarak şöyle gösterilebilir:
Şekil 3.11. Bulanık Kümelerin Olası Grafik Gösterimi
yavaş
orta
hızlı
1
µ
x
15
20
25
Kaynak: İbrahim, 2004: 25.
30
35
40
152
Şekil 3.12. Yamuk Üyelik Fonksiyonu
1
µ
x
x
a1
a2
a3
a4
Kaynak: İbrahim, 2004: 25.
Şekil 3.12.’de şematize edilen yamuk üyelik fonksiyonu ise matematiksel
olarak şöyle ifade edilebilir (Armağan, 2008: 5):
µ (x) =
 0,

 x−a

1 ,
a − a
1
 2

1,

 a4 − x
,

 a 4 − a3

 0,

x <a
1
a ≤x≤a
1
2
a
a
2
3
≤x≤a
≤x≤a
x >a
(11)
3
4
4
3.6.5.3.1. Üyelik Fonksiyonunun Bileşenleri
Bulanık bir kümeye ait üyelik fonksiyonunda üyelik dereceleri sıfırdan büyük
olan elemanların oluşturduğu kümeye dayanak (destek) kümesi adı verilir (Passino
ve Yurkovich, 1998: 58; Bolat, 2006: 14). Diğer bir deyişle bir alt kümenin tüm
elemanlarını kapsayan aralığa dayanak denir ve
µ (x) > 0
A
şeklinde gösterilir (Espinosa vd., 2005: 216; Aytaç, 2006: 56).
(12)
153
Üyelik fonksiyonunda üyelik derecesi 0.5 değeri alan kısım, geçiş noktası
(Aboelela, 1998: 26);
µ (x) = 0.5
A
(13)
en büyük üyeliğe sahip kısım ise yükseklik adını alır (Deniz, 2006: 20).
A
bulanık
kümesinin yüksekliği,
∼
yükseklik ( A) = enb µ∼ ( x) , x ∈ X
 A 
(14)
şeklinde ifade edilir (Güneş, 2006: 41).
Bulanık kümeye kısmen üye olan elemanların meydana getirdiği üyelik
fonksiyonu kısmına ise sınır denilmektedir. Sınır için,
0 < µ ( x) < 1
(15)
A
durumu geçerlidir (Ross, 2010: 91).
Şekil 3.13. Üyelik Fonksiyonunun Bileşenleri
µ(x )
Öz
Yükseklik
x
Sınır
Sınır
Dayanak
Kaynak: Aytaç, 2006: 55.
154
Üyelik derecesi 1’e eşit olan elemanların bulunduğu üyelik fonksiyonu
bileşenine öz denir (Baykal ve Beyan, 2004: 106) ve
µ ( x) = 1
A
(16)
şeklinde gösterilir (Espinosa vd., 2005: 216). Üyelik fonksiyonları bileşenleri Şekil
3.13.’te şematize edilmektedir.
3.6.5.3.2. Bulanık Sayılar
Bulanık sayı, konveks ve normal bir bulanık kümedir (Chen ve Cheng, 2005:
805; Bojadziev ve Bojadziev, 2007: 19; Polychroniou ve Giannikos, 2009: 375).
Bulanık sayılar üyelik fonksiyonuyla gösterilirler (Aydın ve Pakdil, 2008: 109). En
sık yararlanılan bulanık sayı, üçgen bulanık sayıdır. Üçgen üyelik fonksiyonu daha
önce denklem (10)’da gösterilmiştir.
µ (x)=(L ,M ,U ) ve µ (x)=(L ,M ,U ) olmak üzere iki bulanık sayı ile
A
1 1 1
A
2 2 2
1
2
yapılabilecek temel matematiksel işlemlere ilişkin formüller şöyle ifade edilebilir
(Chen, 2009: 116):
Bulanık Sayılarla Toplama İşlemi:
(L ,M ,U )+(L ,M ,U )=(L +L ,M +M ,U +U )
1 1 1
2 2 2
1 2 1
2 1 2
(17)
Bulanık Sayılarla Çarpma İşlemi:
(L ,M ,U ) × (L ,M ,U ) = (L L ,M M ,U U )
1 1 1
2 2 2
1 2 1 2 1 2
(18)
Bulanık Sayının Herhangi Bir Gerçek Sayı İle Çarpımı:
k × (L ,M ,U )=(kL ,kM ,kU )
1 1 1
1
1 1
(19)
Bulanık Sayılarla Çıkarma İşlemi:
(L ,M ,U ) - (L ,M ,U ) = (L -U ,M -M ,U -L )
1 1 1
2 2 2
1 2 1 2 1 2
(20)
155
Bulanık Sayılarla Bölme İşlemi:
(21)
(L ,M ,U )/(L ,M ,U )=(L /U ,M /M ,U /L )
1 1 1
2 2 2
1 2 1 2 1 2
3.6.5.4. Bulanık Sistem
Bulanık
sistemler
genel
olarak,
mevcut
verilerden
seçilen
giriş
değişkenlerinden çıkış değişkenlerinin elde edilmesi için bulanık küme ilkelerinin
kullanıldığı sistemlerdir. İnsan deneyimlerinin ve sözel verilerin bulanık modele
katılması ile çözüme ulaşılması bulanık sistemlerin en büyük avantajıdır. Bulanık
kümeler ya da bulanık mantığı ve buna karşılık gelen matematiksel çatıyı kullanan
statik ya da dinamik sistemler bulanık sistemler olarak adlandırılmaktadır. (Acar vd.,
2008: 30; Yakupoğlu vd., 2008: 123).
Bulanık mantığı temel alan sistemler eğer-ise kurallarını içermektedir. (Terzi
vd., 2003: 87). Bulanık sistemin, bulanık eğer-ise kuralları öncül ve soncul
kısımlardan oluşmaktadır (Huang vd., 2008: 215; Bobillo vd., 2009: 425). Öncül
kısımda sonuca sebep olan (Terzi vd., 2003: 88) giriş değişkenleri ve bunlar
arasındaki mantıksal ilişkiler, soncul kısımda ise bu giriş değişkenlerine bağlı olarak
ortaya çıkan çıkış değişkenleri yer almaktadır (Sarı ve Arslan, 2007: 32).
Genellikle bulanık eğer-ise kuralları aşağıdaki şekildedir (Yılmaz ve Arslan,
2005: 514):
KURAL 1: Eğer x=A1 ve y=B1 ise z=N1
KURAL 2: Eğer x=A2 ve y=B2 ise z=N2
Bu örnek bulanık kuralda, x ve y öncül kısımda bulunan giriş değişkenlerince
tanımlanan koşulları, z ise soncul kısımda bulunan çıkış değişkenlerince tanımlanan
sonuçları ifade etmektedir (Sarı ve Arslan, 2007: 32).
Bulanık sistemler, uzmanlığa dayalı karar verme sürecinin modellenmesini
sağlar. Giriş ve çıkış değişkenleri ve bu ikisi arasında bağlantıları kuran kuralların
156
belirlenmesiyle “insana ait düşünme biçimi” yeniden meydana getirilebilir. Bu
sistemde ilk önemli aşama uygun olan giriş değişkenleri ile üyelik fonksiyonlarının
belirlenmesidir. Sonra giriş ve çıkış değişkenlerini ilişkilendirilen kural tabanı
oluşturulur ve uygulanır (Haberler-Weber, 2005: 756-757).
Bulanık sistemlerdeki giriş ve çıkış verileri kesindir; yani bulanık küme değil
gerçek sayılardır. Dolayısıyla bulanıklaştırma ile kesin giriş verileri bulanık
kümelere dönüştürülür; çıkarım mekanizması kural tabanındaki bulanık kuralları
bulanık sonuçlar elde etmek için kullanır ve durulaştırma bu bulanık sonuçları kesin
çıkış verilerine dönüştürür (Passino ve Yurkovich, 1998: 52).
Şekil 3.14.’te bulanıklaştırma-durulaştırma birimli bir bulanık sistem
gösterilmektedir.
Şekil 3.14. Bulanıklaştırma-Durulaştırma Birimli Bulanık Sistem
BULANIK KURAL TABANI
GİRİŞ VERİLERİ
BULANIKLAŞTIRICI
DURULAŞTIRICI
ÇIKIŞ VERİLERİ
BULANIK ÇIKARIM
MOTORU
BULANIK
GİRİŞ
KÜMELERİ
BULANIK
ÇIKIŞ
KÜMELERİ
Kaynak: Sıramkaya, 2005: 32.
Genel Bilgi Tabanı Birimi: İncelenecek olayın üzerinde etkisi olan giriş
değişkenlerini ve bunlarla ilgili tüm bilgileri içerir. Bu bilgilerin sayısal ve/veya
157
sözel olabilmesi nedeniyle genel bilgi tabanı olarak adlandırılmaktadır (Uygunoğlu
ve Ünal, 2005: 14).
Bulanıklaştırıcı: Sayısal giriş değerlerini sözel olarak nitelendirilmiş bulanık
kümelerdeki üyelik derecelerine üyelik fonksiyonu vasıtasıyla atayan bir işlemcidir
(Chow ve Tram, 1997: 1362).
Bulanık Kural Tabanı Birimi: Bilgi tabanındaki girişleri çıkış değişkenlerine
bağlayan mantıksal eğer-ise türünde yazılabilen kuralların tümünü kapsar. Bu
kuralların yazılması sürecinde giriş verileri ile çıkış verileri arasında olabilecek tüm
ara (bulanık küme) bağlantılar dikkate alınır. Böylece, her bir kural, girdi uzayının
bir parçasını çıktı uzayına mantıksal olarak bağlar. Bu bağların tümü kural tabanını
meydana getirir (Uygunoğlu ve Ünal, 2005: 15). Diğer bir deyişle sistemin
modellenmesinde yararlanılan kurallar topluluğudur (Yıldırım ve Bayramoğlu, 2004:
319).
Bulanık Çıkarım Motoru Birimi: Bulanık kural tabanında giriş ve çıkış
bulanık kümeleri arasında kurulmuş olan parça ilişkilerin hepsini bir araya getirerek
sistemin bir çıkışlı davranmasını sağlayan işlemler topluluğunu kapsayan bir
mekanizmadır. Bu motor her bir kuralın çıkarımlarını bir araya toplayarak tüm
sistemin girişler altında nasıl bir çıkış vereceğinin belirlenmesini mümkün kılar
(Uygunoğlu ve Ünal, 2005: 15). Bulanık sonuç çıkarma, bir girdi vektöründeki
değerlerin yorumlanması ve bazı bulanık mantık kuralları aracılığıyla çıktılara değer
verilmesidir (Yıldırım ve Bayramoğlu, 2004: 318).
Durulaştırıcı: Bulanık işlemler sonucu elde edilen bulanık çıkarım sonuçları
bulanık bir küme olduğu için onları keskin sayısal çıkış değerlerine dönüştürür
(Elmas, 2003a: 125). Birleşik bulanık sonuçların kesin bir şekle dönüştürülmesini
sağlayan mekanizmadır (Yen ve Langari, 1999: 119; Kıyak ve Kahvecioğlu, 2003:
67 ).
158
Çıktı Birimi: Bilgi ve bulanık kural tabanlarının bulanık çıkarım motoru
aracılığıyla etkileşimi sonucunda elde edilen çıkış değerleri topluluğunu ifade eder
(Yılmaz ve Arslan, 2005: 515).
3.6.5.5. Bulanık Mantığın Avantajları ve Dezavantajları
Bulanık mantığın başlıca avantajlarını şöyle ifade etmek mümkündür:
•
Bulanık mantık insan davranışına benzeyen mantıksal uygulamalar yoluyla
bilgisayarlara yardımcı olan bir bilgisayar mantık devrimidir. Bulanık mantığın
nesnel olmayıp kişisel olması en önemli özelliğini oluşturmaktadır.
Modellemede bireylerin daha aktif katılımını içeren bir yöntemdir (Kıyak ve
Kahvecioğlu, 2003: 62-63).
•
Uygulanmasında matematiksel bir modelin kullanılması mutlaka gerekli
değildir (Çiflikli vd., 2007: 76).
•
Doğrusal
olmayan
programların
modellenmesine
imkân
tanıyabilir
(MathWorks, 2011).
•
Geleneksel kontrol teknikleriyle bir arada kullanılabilir.
•
Esnek bir yapıya sahiptir.
•
Uzmanların deneyimlerinden yararlanılarak modellenebilir.
•
Bulanık mantık kavramı kolay anlaşılabilir niteliktedir. Bulanık mantığın
dayandığı matematiksel teori basittir. Bulanık mantığı cazip hâle getiren şey
yaklaşımının doğallığı ve kompleks ya da karmaşıklıktan uzak olmasıdır.
•
İnsan düşünce sistemine yakın ve uygun bir sistemdir (Alarçin, 2004: 383).
•
Uzmanların karar verme sürecindeki düşünce sistemine yakın bir yolla
bilgilerin sistematik hâle getirilmesini sağlar. Bulanık mantığa ait bulanık
159
sonuç çıkarma sistemi uzmanlar tarafından karar verme süresince kullanılan
bilişsel modellerce ortaya çıkarılan bilgiye yakın bir bilginin elde edilmesine
imkân tanır (Moreira vd., 2010).
•
Kesin olmayan bilgi, analiz sonuçlarında belirsizliğe ve etkin olmayan bir karar
verme sürecine neden olmaktadır (Sunila vd., 2004: 489). Oysaki bulanık
mantık, muğlak verilerle işlem yapılabilmesini mümkün hâle getirir (Çiflikli
vd., 2007: 76-77). Diğer bir deyişle, bulanık mantıkta kesin olmayan bilgilerin
(doğal dildeki bilginin-Swain, 2006: 89-sözel bilginin ele alınmasını sağlar)
kullanılması söz konusudur (Majozi ve Zhu, 2005: 2029).
Yöntemin dezavantajları ise şöyle ifade edilebilir:
•
Üyelik fonksiyonlarını elde etme ve kuralları belirlemede yaşanan zorluk
(Elmas, 2003a: 39),
•
Birçok değişkenin üyelik fonksiyonundaki rolünü belirlemede yaşanan zorluk
(Swain, 2006: 90),
•
Bulanık sistemlerinin istikrarı üzerine sınırlı bir literatürün var oluşu,
•
Sınırlı alan araştırması sonuçlarının bulunması.
3.6.6. Karar Destek Sistemleri, Yapay Zekâ, Uzman Sistemler ve Yapay
Sinir Ağları’nın Bulanık Mantıkla İlişkileri
İlk olarak yapay zekâ alanında yararlanılan bulanık küme teorisi, daha sonraları
ise uzman sistemler, kontrol, yöneylem araştırması, işletme, ekonomi, sosyal bilimler
ve bilgi sistemleri gibi birçok alanda kullanılmıştır (Aytaç, 2006: 52). Tezin üçüncü
bölümünün bu kısmında karar verme sürecinin etkinliğini artıran bilgi teknojilerisistemleri ve bulanık mantıkla olan bağlantıları ele alınacaktır.
160
3.6.6.1. Karar Destek Sistemleri ve Bulanık Mantık İlişkisi
Bulanık mantık birçok alandaki karar destek ve uzman sistemlerde ortaya çıkan
kesinsizlik ve muğlaklık için matematiksel bir şekilcilik sağlamaktadır (Beliakov ve
Warren, 2001: 773) ve bu bağlamda, karar destek sistemleri ile ilişkili olduğu
söylenebilir.
3.6.6.2. Yapay Zekâ ve Bulanık Mantık İlişkisi
Bulanık mantık, insan düşünceleri ile ilgili bilgilerin gösterilmesinin gerekli
olduğu durumlarda kullanılan ve kesin mantığın daha güçlü bir türü olan bir yapay
zekâ tekniği olarak ifade edilebilir (Taşkın, 2006: 45).
3.6.6.3. Uzman Sistemler ve Bulanık Mantık İlişkisi
1970’lerde endüstriyel uygulamalarda bulanık mantık ve uzman sistemlerin
birleştirildiği görülmektedir (Aytaç, 2006: 50). Bulanık uzman sistem, “belirsizliği
ve bulanık bilgiyi değerlendirebilen bir uzman sistem”dir (Baykal ve Beyan, 2004:
306).
Bulanık mantıkta uzman bir kişinin bilgi ve deneyimlerinden yararlanılması
söz konusudur. Uzman kişi dilsel değişkenler doğrultusunda bir sistem
oluşturmaktadır (Aytaç, 2006: 47). Bir bilgisayar programının bir uzman gibi
davranabilmesi için kullanılan yaklaşımlardan birisi olan eğer- ise kural tabanı
bulanık mantık kuramının da temelini oluşturmaktadır. Bulanık uzman sistemler adı
altında bulanık kontrol ve bulanık muhakeme dalları söz konusudur (Siler ve
Buckley, 2005: 3, 5). Dolayısıyla uzman sistemler ve bulanık sistemlerin yakından
ilişkili olduğu söylenebilir. Kurallar uzman bilgisi yoluyla geliştirilirse, eğer-ise
kurallarına dayanan bir bulanık sonuç çıkarma sistemi hemen hemen bir uzman
sistemdir (Berkan ve Trubatch, 1997: 77).
161
3.6.6.4. Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık İlişkisi
Bulanık teknolojiler ile sinir ağları birbirinin tamamlayıcısı şeklindedir.
Veriden öğrenebilme özelliğine sahip sinir ağlarından elde edilen bilgiyi anlamak
güçken; bunun tersine öğrenme algoritması olmayan bulanık sistemler sözel terimler
ve eğer –ise kurallarından yararlandıkları için kolayca anlaşılabilmektedir (Baykal ve
Beyan, 2004: 425).
Hem bulanık mantık hem de yapay sinir ağları insanların hesaplama gücünden
esinlenerek oluşturulmuştur. Bulanık mantık belirsizlik altında (durumunda) insan
gibi çıkarım yapan bilgisayarlar meydana getirmeye çabalamaktadır. Yapay sinir
ağları ise biyolojik sinir sistemini taklit etmeye çalışmaktadır. Birbirinden bağımsız
olarak gelişme gösteren bu iki alan kimi durumlarda birbirinin tamamlayıcısı
olabilmektedir (İbrahim, 2004: 85).
Sinir ağları ve bulanık mantık arasındaki sinerjik ilişkiden dolayı birçok
endüstriyel uygulamada bulanık mantık ve sinir ağları birlikte kullanılmaktadır. Her
ikisi de modele ihtiyaç duymayan sayısal yaklaşımlardır. Bulanık sinirsel ağlar
(fuzzy neural networks) ve sinirsel bulanık sistemler (neural fuzzy systems) olarak
adlandırılan iki yaklaşımın bileşimini temsil eden iki yaklaşımdan ilkinde temel
parça olarak sinir ağları kullanılmakta, sonrasında bulanık mantık kuramının
özellikleri eklenmektedir. Bunun tersine ikinci yaklaşımda ise bulanık sisteme
sinirsel ağların özellikleri ilave edilmektedir (Du ve Wolfe, 1997: 266), yani sinir
ağları kurallar veya üyelik fonksiyonunun oluşturulmasına yardımcı olmaktadır
(Lotfi, 2001: 211).
3.7. İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Bilgi Teknolojileri-Sistemlerinin
Kullanılması
Yanlış personel seçimi, üretkenlik, esneklik, ürün kalitesini negatif olarak
etkileyen birçok probleme neden olabileceği için insan kaynaklarının seçilmesi etkin
bir iş örgütü sistemi için çok önemlidir. Diğer yandan, birçok alternatif arasından en
iyi personelin seçilmesi bir çok-kriterli karar verme problemidir (Dağdeviren, 2010:
162
451). Seçim süreci adaylar hakkında güvenilir ve doğru bilgi sağlayacak şekilde
yapılandırılmalıdır. Bu süreçte kullanılan bazı geleneksel teknikler temel olarak iş
başvuru
formlarının
doldurulması,
ilk
görüşme,
testler
ve
referansların
incelenmesidir. Geleneksel teknikler, genel olarak karar vericinin sübjektif yargısını
(sonuçların geçerliliğini bir hayli şüpheli hâle getiren) temel alan bir sonuca
varmaktadır. Dahası bu metotlar karar verme sürecinde sadece klasik kriterleri
hesaba katmaktadır; oysa karar verme süreci birçok faktörün eş zamanlı olarak
değerlendirilmesinin gerektiği karmaşık bir süreçtir (Dağdeviren, 2010: 451). Doğru
iş için doğru şeyleri yapan doğru insanı bulmak için etkin seçim teknikleri
geliştirmek oldukça önemlidir (Chien ve Chen, 2008: 280).
Doğru insanın doğru işe yerleştirilmesini sağlayan bir faaliyet olan insan
kaynakları seçme hem özel hem de kamu iş örgütleri açısından oldukça önem
taşımaktadır; çünkü tüm diğer üretim faktörlerini yönlendiren faktördür ve iş
örgütünün başarısında kilit öneme sahiptir. Dolayısıyla iş örgütünün gerçekten
ihtiyaç duyduğu insan kaynaklarını seçmesi mutlaka objektif ilke ve yöntemlere
dayanan bir seçim kararı ile olmalıdır.
Bu bağlamda, geleneksel tekniklerin (testler, yazılı ve sözlü sınavlar vb.) bir ön
koşul olmakla birlikte tek başına yeterli olduğunu ifade etmek yanlıştır. İnsan
kaynakları seçiminde ölçme ve değerlendirmeye temel oluşturacak kriterlerin ve
ağırlıklarının belirlenmesi oldukça önemlidir. Geleneksel yöntemlerde belirli
kriterler ve ağırlıklarının olmaması ölçme ve değerlendirmenin sübjektif ve
dolayısıyla da alınan kararların yanlış olmasına neden olmaktadır (Dağdeviren, 2007:
791-792).
Bilgi teknolojileri-sistemlerinin karar vermedeki rekabet avantajı sağlayıcı
yönünü anlayan birçok iş örgütü insan kaynakları seçme sürecinde de artan bir
oranda bu uygulamalara yer vermektedir. Üçüncü bölümün bu kısmında bir karar
verme süreci olarak insan kaynakları seçme faaliyetinde kullanılan bilgi teknolojileri-
163
sistemlerine değinilecek ve uygulanma nedenleri ve sağladıkları avantajlar
açıklanacaktır.
3.7.1. İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Karar Destek Sistemleri, Uzman
Sistemler ve Sinir Ağlarının Kullanılması
Bilgi teknolojilerindeki-sistemlerindeki gelişmeler insan kaynakları seçme
fonksiyonunu da etkilemektedir. İnsan kaynakları tedarik etme ve seçmede uzman
sistemler ve karar destek sistemleri uygulamaları her geçen gün artmaktadır (Chien
ve Chen, 2008: 281). Karar vericinin çok geniş bir alternatif seti içerisinden seçim
yapmasının (Ecer ve Küçük, 2008: 356), beklentilerini doğru şekilde analiz ederek
sayısallaştırmasının ve karşılaştırma yapmasının zorluğu (Bozdemir ve Yılmaz,
2009: 21) karar verme sürecinde karar destek sistemlerinin kullanılmasını
gerektirmektedir.
İnsan kaynakları kararları sınırlamalara tabidir; çünkü her zaman insan bilgisi,
yargısı ve tercihine dayanmaktadırlar. Bu bağlamda, karar destek uygulamaları, karar
verme sürecinin etkinliğini artırmanın yanı sıra, adil ve tutarlı kararlar sağlamak için
kullanılabilir (Jantan vd., 2008: 1-2). Çünkü karar destek sistemleri yöneticilerin yarı
yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış özellik taşıyan kararları vermelerinde ileri
düzey analiz modelleri yoluyla destek sağlayan sistemlerdir (Öğüt, 2007: 169) ve
kadrolama,
eğitim,
motivasyon
gibi
insan
kaynakları
faaliyetleri
birçok
yapılandırılmamış süreç içermektedir. Bunun yanında, insan kaynakları yönetiminde
yapılandırılmamış süreçler için karar verme çoğu kez insan yargısı ve tercihine
dayanmaktadır (Jantan vd., 2008: 1).
Uzman sistemlerin en büyük amacının insanlara karar vermede yardımcı olmak
olduğu belirtilmektedir; bu nedenle birçok uzman sistemin özellikle insan kaynakları
yönetimi alanında kullanılmak üzere geliştirilmesi mantıklıdır. İnsan kaynakları
yönetiminin içerisinde uzman sistemlerin kullanılabileceği alanlar tedarik, seçme, iş
rotasyonu, eğitim, ödeme sistemlerinin oluşturulması, iş sınıflandırması ve
değerleme olarak ifade edilmektedir (Mehrabad ve Brojeny, 2007: 306).
164
Uzman sistemlerle birlikte yapay sinir ağları karar vermenin nitel yönleriyle
ilgilenen metotlar sağlamaktadır (Zahedi, 1993: 4-5). İş örgütlerinde kullanım
alanlarından birisi personel ve iş adaylarının değerlendirilmesidir. İş gerekleriyle
aday verilerinin eşleştirilmesi ve personele ait verilerle iş gereklerinin ve performans
kriterlerinin eşleştirilmesinde kullanılmaktadır. Esneklik ve tam olmayan bilgiye
karşı tolerans sağlamaktadır. Bu uygulama, genelleştirme yapılması için analitik
araçlara ihtiyaç duyulduğunda ya da farklı kaynak ya da sensörlerdeki büyük
miktarlarda veriden sonuca varmak gerektiğinde, veri türlerinden yorum yapma
kapsamında ele alınmaktadır (Medsker ve Liebowitz, 1994: 179).
3.7.2. İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Bulanık Mantık Yaklaşımının
Kullanılması
Bilgi ekonomisinde insan kaynakları, bir örgütün rekabetçi avantaj kazanması
ve bu avantajı sürdürmesinde temel yeteneklerden birisi olarak kabul edilmektedir.
İnsan kaynakları yönetimi faaliyetleri içerisinde insan kaynakları seçme, insan
kaynağının niteliğine ve yönetimin kalitesine önemli ölçüde etki etmektedir. Bu
nedenle de örgütler için üzerinde önemle durulan bir konu olmaktadır (Lin, 2010:
937). Küresel pazarlarda artan rekabet örgütlerin insan kaynakları seçme sürecine
daha fazla önem vermelerini gerekli kılmaktadır. İnsan kaynakları seçiminin artan
önemi analitik karar verme yaklaşımlarına yol açmaktadır (Dursun ve Karsak, 2010:
4324).
Günümüzde iş örgütleri yetenek için de bir rekabet içerisindedir. İş için doğru
adayları bulmak hayati faaliyetlerden birisidir. Bununla birlikte, bu süreç hem pahalı
hem de zaman alıcı bir süreçtir. Dolayısıyla doğru ve nitelikli çalışanları elde etmek
için seçim sürecinde kullanılacak uygun yaklaşımın tasarlanması bir ön koşuldur
(Chen, 2009: 113).
İnsan kaynakları seçme faaliyetinin bir problem olarak tanımlanmasına neden
teşkil eden parametrelerden, grup kararı verme süreci olması, mevcut bilginin
165
belirsizliği ve karar vermenin kesin olmayışı önem taşımaktadır (Kelemenis vd.,
2011: 2775).
Başvuruda bulunan boş pozisyon için ihtiyaç duyulan becerilere sahip
adayların geçecekleri aşamaları belirleme görevine sahip olanların doğal dili
kullanmayı tercih edecekleri açıktır (Ramadan, 2009: 54). Doğal dilin kullanılması
ise sözel bilginin ifade edilmesi nedeniyle belirsiz bilgiye neden olmaktadır. (Zadeh,
1975: 199, 201).
Karar verme, sübjektif düşünce, deneyim, inançlarına dayanarak karar
vericinin (Saaty ve Vargas, 2006: 2) muğlak algılamasını temel alabilir. Aynı
durumun geçerliliği, bir karar verme süreci olan insan kaynakları seçimi için de
düşünülebilir. İnsan kaynağı seçiminde karar vericilerin hangi öğenin kararın
üzerinde en büyük etkiye sahip olduğunu net bir şekilde tanımlayamayan ve aynı
zamanda karar verme süreçlerinde mümkün olduğunca çok öğeyi kapsama
eğiliminde olan kişiler oldukları yönünde genel bir kanı mevcuttur (PetrovicLazarevic, 2001: 90). Böyle koşullar altında verilen kararlar, sübjektif kararlar olarak
ifade edilmektedir (Ayub vd., 2009: 373).
Birçok araştırmacı, insan kaynakları seçme problemine karar bilimi açısından
yaklaşmıştır. Uygulamalı araştırmalardan araç ve teknikler ve yapay zekâ alanları bu
özel karar problemiyle başa çıkmakta kullanılmaktadır. Bulanık küme ve sayılar,
uzman sistemler, yapay sinir ağları ve ÇKKV teknikleri bunlar arasında yer
almaktadır (Kelemenis vd., 2011: 2775).
ÇKKV yaklaşımı, birden çok kriterin dikkate alınması yoluyla birden çok
alternatifin bu kriterlere göre sıralanması ve aralarından seçim yapılması
problemidir. ÇKKV yaklaşımlarının nicel verilerden çok nitel verilere dayanması ve
kişisel görüşlere yer vermesi nedeniyle son yıllarda bu tür verileri analiz etmeye daha
uygun olan bulanık mantık yaklaşımı çoğunlukla tercih edilmeye başlamıştır (Erginel
vd., 2010: 82).
166
Tablo 3.1. İnsan Kaynakları Seçme Problemi Üzerine Yapılmış Güncel Çalışmalar
Çalışmanın Sahibi
Bulanıklık
Teknikler
Grup Kararı
Verme
Uygulama
Liang ve Wang (1992)
Evet
Bulanık Sayılar
Hayır
Evet
Carlsson vd. (1997)
Hayır
OWA Operatörleri
Doktora Öğrencisi Seçimi
Evet
Storey Hooper vd. (1998)
Hayır
Uzman Sistemler
İleri Eğitimde Alan Sınıf
Memuru Seçimi
Hayır
Mclntyre vd. (1999)
Hayır
AHP
Bir Üniversite Bölümünde
Bölüm Yöneticisi Seçimi
Hayır
Chen (2000)
Evet
BTOPSIS
Hayır
Evet
Karsak (2000)
Evet
Bulanık Çok Amaçlı Programlama
Hayır
Hayır
Butkiewicz (2002)
Evet
Bulanık Sayılar
Hayır
Hayır
Cho ve Ngai (2003)
Hayır
Ayrıştırma Çözümlemesi,
Ağaçları, Yapay Sinir Ağları
Yeh (2003)
Hayır
Genel Toplam Metodu, Basit
Toplamlı Ağırlıklandırma Yöntemi,
Ağırlıklı Ürün Metodu, TOPSIS
Bursiyer Öğrenci Seçimi
Hayır
Drigas vd. (2004)
Evet
Uzman Sistemler,
Teknikleri
İşsiz Karşılaştırması
Hayır
Huang vd. (2004)
Evet
Bulanık Sinir Ağları, Bulanık AHP,
Basit Toplamlı Ağırlıklandırma
Yöntemi,
Orta
Kademe
Seçimi
Chen ve Cheng (2005)
Evet
Bulanık Sayılar
Hayır
Evet
Jereb vd. (2005)
Hayır
Uzman Sistemler, Karar Kuralları
Hayır
Hayır
Evet
BTOPSIS
Hayır
Evet
Seol ve Sarkis (2005)
Hayır
AHP
Hayır
Hayır
Shih vd. (2005)
Hayır
Nominal Grup Tekniği,
TOPSIS, Borda Fonksiyonu
İnternet Yöneticisi Tedariki
Evet
Saghafian
(2005)
ve
Hejazi
Karar
Sinir-Bulanık
AHP,
Sigorta
Seçimi
Satış
Temsilcisi
Yönetici
Hayır
Evet
167
Baykasoğlu vd. (2007)
Evet
Bulanık Çok Amaçlı Matematiksel
Programlama, Taklit Tavlama
Hayır
Hayır
Golec ve Kahya (2007)
Evet
Bulanık Sayılar, Bulanık Kurallar
Hayır
Hayır
Mehrabad
(2007)
Hayır
Uzman Sistemler
Bir
Ar-Ge
Yetenek Seçimi
Shih vd. (2007)
Hayır
Grup TOPSIS
Hayır
Chien ve Chen (2008)
Hayır
Karar Ağaçları, Karar Kuralları
Mühendis
Seçimi
Dağdeviren (2008)
Evet
ANP, TOPSIS
Bir
İmalat
Elektronik
Seçimi
Mahdavi vd. (2008)
Evet
BTOPSIS
Hayır
Evet
Güngör vd. (2009)
Evet
Bulanık AHP
Hayır
Hayır
Saremi vd. (2009)
Evet
BTOPSIS
TKY Danışmanı Seçimi
Evet
ve
Brojeny
Örgütünde
Hayır
Evet
ve
Yönetici
Şirketinde
Mühendisi
Hayır
Hayır
Kaynak: Kelemenis vd., 2011: 2776-2777.
İnsan kaynakları seçimini de içeren birçok gerçek dünya problemleri son yirmi
beş yıldır bulanık küme ve mantık kullanılarak çözülmektedir (Golec ve Kahya,
2007: 145). Bulanık bir ortamda, bulanık küme teorisi, belirsiz bilgiyi ifade etmek ve
bu bilgiyi uygun bir biçimde kümeleyebilmek (bir araya toplayabilmek) için etkin bir
bağlantı sağlayabilir (Chang vd., 2006: 543). Bulanık küme yaklaşımı, birbiriyle
rekabet hâlinde olan amaçların karmaşık yapısı için eş zamanlı bir çözüm
sağladığından, bir iş örgütünün insan kaynakları tedarik ve seçim süreci için uygun
bir araç olarak görülebilir (Kwak, 2010). Bulanık küme teorisi kesin olmayan
muhakeme süreci ya da insanın karar vermesindeki belirsizliği modellemek için
ihtiyaç duyulduğu her zaman iş örgütü problemlerine uygulanabilir (Kwak vd., 2003:
279). Bu bağlamda, bulanık küme teorisi, insan kaynakları seçme sürecinin özünde
yer alan muğlak yargıları kapsadığı için karar verme açısından önemli bir araç olarak
görünmektedir (Karsak, 2001: 393).
168
Çoklu kriterler içerdiğinden insan kaynakları seçme problemi oldukça
karmaşıktır. İnsan kaynakları seçimi problemi genel olarak önem ve karmaşıklık
gösteren şu konularla ilgilidir (Lin, 2010: 937): a) tüm kişisel özelliklerin eşit
derecede öneme sahip olmadığı durumları yansıtmak için kriterlerin önem ağırlıkları
doğru bir biçimde nasıl oluşturulmalı? b) çoklu kriterler altında adayları
değerlendirmek için dilsel ve/veya sayısal ölçekler nasıl kullanılmalı? c)
değerlendirme sonuçları nasıl bütünleştirilmeli ve sonra adaylar nasıl sıralanmalı?
Tüm bu nedenlerle, matematiksel teknikleri ya da geleneksel programları uygulamak
eğer imkânsız değilse bile oldukça zor olacaktır. Her biri farklı önem seviyesine
sahip birçok kriteri içerdiklerinden ÇKKV metotları ve bulanık mantık ideal bir
biçimde karmaşıklıkla mücadele etmektedir. Bunun yanında, bulanık mantık, karar
vericilerin belirsizlik taşıyan tercihlerini oldukça tatmin edici bir derecede yansıtma
potansiyeline sahiptir (Kelemenis vd., 2011: 2774).
Tablo 3.1.’de ifade edilen çalışmalar dışında daha önce yapılmış ve literatürde
yer alan çalışmalar ise şöyle ifade edilebilir: Petrovic-Lazarevic (2001)’in kıdemli
ekonomi ve finans analisti seçim problemi için kurmuş olduğu model üç basamaklı
bir AHP içermektedir. Kankılıç (2005), fabrika müdürü, üretim operatörü seçimi için
bulanık değerlendirme ve AHP’ye dayanan ikili karşılaştırma yöntemini birlikte
kullanmıştır. Baran ve Kılağız (2006) bulanık ağırlıklandırma ve bulanık sıralama
yöntemlerini kullanarak çok kriterli bir akademisyen seçim sistemi geliştirmiştir.
Dağdeviren (2007) bir iş örgütünde terfi edecek personelin seçilmesinde bulanık
AHP yöntemini uygularken; Ecer 2007 yılında tamamlamış olduğu doktora tez
çalışmasında satış temsilcisi seçiminde BTOPSIS yöntemini uygulamayı tercih
etmiştir. Ayub vd. (2009) bulanık ANP yaklaşımını öğretim görevlisi seçiminde
uygulamıştır. Liao ve Chang (2009), Tayvan’daki bir hastanenin halkla ilişkiler
personeli seçimi için ANP yaklaşımını uygulamıştır. Polychroniou ve Giannikos
(2009), bir Yunan bankasında personel seçimine ilişkin problemde BTOPSIS
yönteminden faydalanmıştır. Ramadan (2009), insan kaynakları uzmanlığı, satın
alma uzmanlığı, envanter uzmanlığı ve yedek parça satıcılığı olmak üzere dört
169
pozisyon için eleman seçiminde bulanık sayılar ile memetik algoritmayı birlikte
kullanmıştır. Lin (2010), Tayvan’daki bir elektrik ve makine işletmesinde personel
seçimi problemi için ANP ve bulanık veri zarflama analizi yaklaşımlarının karmasını
kullanarak bir karar destek aracı geliştirmiştir.
Tezin uygulama kısmını oluşturan dördüncü bölümde, ana karar kriterlerinin
amaç için önem derecelerinin saptandığı, her bir ana karar kriterinin kapsadığı alt
karar kriteri/kriterlerinin ait olduğu ana karar kriteri açısından önem derecelerinin
belirlendiği, alternatiflerin de tüm alt karar kriterleri açısından amacı gerçekleştirme
potansiyellerinin hesaplandığı ve sonuçta ideale en yakın alternatifin yakınlık
katsayılarıyla bulunduğu bir bulanık çok kriterli karar verme (BÇKKV) yöntemi olan
hiyerarşik bulanık TOPSIS (HBTOPSIS) ile makine bakım mühendisliği ve makine
bakım müdürlüğü pozisyonları için en iyi aday belirlenmeye çalışılacaktır.
170
DÖRDÜNCÜ BÖLÜM
HİYERARŞİK BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE İNSAN
KAYNAKLARI SEÇİMİ
Tezin uygulama kısmını oluşturan bu dördüncü bölümde araştırmanın önemi,
amacı, sınırlılıkları, araştırma yöntemi ve literatürde hiyerarşik bulanık TOPSIS
(HBTOPSIS) yöntemi kullanılarak yapılmış çalışmalar açıklanacak; “Hiyerarşik
Bulanık TOPSIS Yöntemi ile Makine Bakım Mühendisi ve Makine Bakım Müdürü
Seçimi” başlığı altında yöntemin işleyişi aşama aşama örnekler yardımıyla
anlatılacak; son olarak ise araştırma sonuçlarının değerlendirilmesine yer
verilecektir.
4.1. Araştırmanın Önemi
Araştırmanın önemi ve insan kaynakları seçim sürecinin problem olarak
nitelendirilmesinde etkili olan faktörler daha önce üçüncü bölümün sonunda “İnsan
Kaynakları Seçme Sürecinde Bulanık Mantık Yaklaşımının Kullanılması” başlığı
altında anlatıldığı için, burada tekrar açıklanmayacaktır. Ayrıca, HBTOPSIS
yönteminin ilk kez insan kaynakları seçim problemine uygulanması söz konusu
olduğu için araştırma önem taşımaktadır. Matlab yazılımında, HBTOPSIS
yöntemindeki hiyerarşik yapıya sahip diğer karar verme süreçlerinde, farklı ana ve
alt karar kriteri ve sayıca farklı alternatifin olması halinde de kullanılması mümkün
olan bir programın oluşturulmuş olması araştırmanın önemini artırmaktadır.
4.2. Araştırmanın Amacı
İş gerekleri ve aday özelliklerinin karşılaştırılmasına dayanan insan kaynakları
seçme sürecinde karar vericilerin değerlendirmelerinin sözel bilgiden kaynaklanan
belirsizliği, bu sürecin etkinliğini olumsuz yönde etkilemektedir. Bu bağlamda, tezin
171
genel amacı, insan kaynağı seçme sürecinde bir karar verme yöntemi olarak bulanık
mantık tekniğini kullanarak daha nesnel kararlar verebilmek ve sürecin etkinliğini
artırabilmektir. Bu noktada da yöneticilere karar verme sürecinde yardımcı olacak bir
yol haritası yani bir karar modeli oluşturabilmektir.
4.3. Araştırmanın Sınırlılıkları
Yapay zekânın hâlâ gelişen bir disiplin olması, iş örgütlerinin bulanık mantık
uygulamalarını kullanma oranının az olması bu araştırmanın temel sınırlılıklarını
oluşturmaktadır (Çiflikli vd., 2007: 77). Diğer sınırlılıklar ise şöyle ifade edilebilir:
•
Türkiye’de KOBİ’lerin tüm işletmelerin %99,8’ini oluşturması (TÜİK, 2011),
•
Dolayısıyla çoğu işletmede insan kaynakları yönetimi bölümü olmasına
rağmen, anlayış olarak bölümlerin çoğunun imaj sembolü olarak düşünülmesi
ve bu bağlamda, araştırma için önem taşıyan “insan kaynakları seçim
sürecinin” yapılandırılmamış olması ve bu süreçte nepotizmin varlığı,
•
İnsan kaynakları yönetimi bölümlerinin akademik alanla işbirliği yapma
konusunda isteksiz olmaları,
•
İnsan kaynakları yönetimi bölümlerinin insan kaynakları seçme sürecine ilişkin
bilgilerin gizli olduğunu düşünüp bu konuda bilgi vermekten çekinmeleri.
4.4. Araştırmanın Yöntemi
Tezde, HBTOPSIS yöntemi kullanılacaktır. Bulanık mantık ve ilgili kavramlar
üçüncü bölümde anlatılmıştır. Tezin bu kısmında HBTOPSIS yöntemi ve
algoritmasından bahsedilecektir.
Hwang ve Yoon (1981) tarafından geliştirilen TOPSIS (Technique for Order
Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemi, pozitif ideal çözüme (ideal
çözüm) en yakın ve negatif ideal çözümden (anti-ideal çözüm) en uzak alternatifin
seçilmesi mantığını temel almaktadır (Chen, 2000: 2). TOPSIS yöntemi, pozitif ideal
172
çözüme en yakın alternatifi en iyi alternatif olarak kabul etmektedir. Pozitif ideal
çözüm, fayda kriterini maksimize eden, maliyet kriterini de minimize eden
çözümken; negatif ideal çözüm tam tersine, fayda kriterini minimize eden, maliyet
kriterini maksimize eden çözümdür. TOPSIS yöntemi, normalize edilmiş karar
matrisinin ve sonrasında ağırlıklı normalize edilmiş karar matrisinin oluşturulması,
pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi, her bir alternatifin pozitif ideal
ve negatif ideal çözümden Öklid uzaklıklarının hesaplanması, ideal çözüme olan
yakınlıkların hesaplanması ve alternatiflerin bu yakınlığa göre sıralanması
basamaklarından oluşmaktadır (Wang ve Elhag, 2006: 310). TOPSIS yöntemine
ilişkin avantajlar şöyle ifade edilebilir:
•
Kavramsal olarak basit ve anlaşılabilirdir (Yeh, 2003: 292).
•
Hesaplama yeteneğiyle etkinlik sağlar.
•
Karar alternatiflerinin göreceli performansını basit bir matematiksel formda
ölçme yeteneğine sahiptir.
•
Bu yöntemle, alternatiflerin belirli kriterler doğrultusunda ve kriterlerin
alabileceği maksimum ve minimum değerler arasında ideal duruma göre
karşılaştırılması yapılabilmektedir (Yurdakul ve İç, 2003: 11).
Birçok koşulda kesin veriler gerçek hayatta karşılaşılan durumları modellemek
için uygun olmayabilir. Tercihleri de kapsayan insan yargıları genellikle belirsizdir
ve bu yargıları kesin sayısal değerlerle ifade etmek mümkün olmayabilir. Bu
nedenle; problemdeki kriterlerin önem ağırlıklarının ve alternatif skorlarının dilsel
değişkenlerle değerlendirilmesi önerilmektedir (Chen, 2000: 2).
Bu bağlamda, BTOPSIS yönetimi; kesin değerler olarak sayılar yerine dilsel
değişkenlerin
bulanık
sayı
yönteminden farklılaşmaktadır.
karşılıklarının
kullanılması
açısından
TOPSIS
173
BÇKKV yöntemlerinden birisi olan BTOPSIS, bulanık ortamlarda grup karar
verme probleminin çözümü için oldukça uygundur. Bu yöntemde kriterlerin önem
ağırlıkları ve alternatiflerin kriterlere göre değerlendirilmeleri dilsel değişkenler
yoluyla ifade edilmektedir (Chen, 2000: 4-5).
Tablo 4.1. Kriterlerin Önem Ağırlığı İçin Kullanılan Dilsel Değişkenler ve Üçgen
Bulanık Sayı Olarak Karşılıkları
Çok Yüksek (ÇY)
(0.9, 1.0, 1.0)
Yüksek (Y)
(0.7, 0.9, 1.0)
Biraz Yüksek (BY)
(0.5, 0.7, 0.9)
Orta (O)
(0.3, 0.5, 0.7)
Biraz Düşük (BD)
(0.1, 0.3, 0.5)
Düşük (D)
(0, 0.1, 0.3)
Çok Düşük (ÇD)
(0, 0, 0.1)
Kaynak: Chen, 2000: 5.
Tablo 4.2. Alternatiflerin Değerlendirilmeleri İçin Kullanılan Dilsel Değişkenler ve
Üçgen Bulanık Sayı Olarak Karşılıkları
Çok İyi (Çİ)
(9, 10, 10)
İyi (İ)
(7, 9, 10)
Biraz İyi (Bİ)
(5, 7, 9)
Orta (O)
(3, 5, 7)
Biraz Kötü (BK)
(1, 3, 5)
Kötü (K)
(0, 1, 3)
Çok Kötü (ÇK)
(0, 0, 1)
Kaynak: Chen, 2000: 5.
Bu tez çalışmasında kullanılacak olan dilsel değişkenler ve üçgen bulanık sayı
karşılıkları Chen’in (2000) çalışmasına dayandırılmaktadır. Bu dilsel değişkenler ve
üçgen bulanık sayı olarak karşılıkları Tablo 4.1.’de ve Tablo 4.2.’de gösterilmiştir.
174
HBTOPSIS yöntemi ise, ana karar kriterlerine bağlı alt karar kriterlerinin
varlığı ile BTOPSIS yönteminden farklılaşmaktadır. BTOPSIS yöntemi bulanık karar
matrisi ve bulanık ağırlıklar matrisi olmak üzere iki matris üzerinden işlem
gerçekleştirirken; HBTOPSIS yönteminde alt karar kriterlerinin de mevcut
olmasından dolayı üç matris bulunmaktadır. Bunlar: ana karar kriterlerinin önem
derecesinin amaca göre değerlendirilmesi sonucunda oluşan I
MC
matrisi, alt karar
kriterlerinin ana karar kriterine göre önem derecesini gösteren I
SC
matrisi ve
alternatiflerin alt karar kriterlerine göre skorlanması sonucu meydana gelen I
A
matrisidir. HBTOPSIS yönteminde, amaç ve ana ve alt karar kriterleri arasındaki
hiyerarşik yapı Şekil 4.1.’de gösterilmektedir.
n tane ana karar kriteri (MC), m tane alt karar kriteri (SC), k tane alternatif ve s
tane karar verici olduğunu varsayalım. Her bir ana karar kriteri ri alt karar kriterine
sahiptir ve m tane alt karar kriterinin toplam sayısı,
m
∑ r ’dir.
i
i =1
(22)
Şekil 4.1. HBTOPSIS Algoritmasındaki Hiyerarşik Yapı
Kaynak: Kahraman vd., 2007: 154.
İlk matris olan I
MC
amaca göre ana karar kriterlerinin ağırlıklarının
değerlendirilmesi yoluyla oluşturulmaktadır.
175
A m aç
MC
1
MC
I
=
MC
2
MC
MC
p
n
Burada;
 w 
 1
 w 2 


 
 w p 


 
 w 
 n
,
w
p
(23)
karar vericiler tarafından
atanan ağırlıkların aritmetik
ortalamasıdır ve
s
∑ w
pi
i
=
1
=
w
, p = 1, 2,..., n
p
s
(24)
eşitliğinden hesaplanır. w pi , i. karar vericinin p. ana karar kriterini amaca göre
değerlendirmesi
sonucunda
ortaya
çıkan
bulanık
değerlendirme
skorunu
belirtmektedir.
İkinci olarak; ana karar kriterlerine göre alt karar kriterlerinin ağırlıklarını
gösteren I
SC
matrisi aşağıdaki gibi oluşturulur.
w
M C
SC
11
SC
12
SC
1r
1
SC
21
SC
22
I
= SC 2r
SC
2
SC
pl
SC
SC
SC
nl
n2
nr
n
1
1
 w 1 1
 w
 12
  w
 1n
 0

 0
 
 0

  0

  0

 0
 
 0

w
2
M C
2
0
w
M C
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
w
w
21
22
2r
p
w
n
M C
0
w
p
0
2
0
0
w
p1
0
0
0
w
0
0
w
0
w
0
n
nl
n2
nr
n
























(25)
176
Burada;
w
pl
, karar vericiler tarafından atanan ağırlıkların aritmetik
ortalamasıdır ve
s
∑ w
pli
i
=
1
=
w
pl
s
(26)
eşitliğinden hesaplanır. w
pli
l. alt karar kriterin p. ana karar kriterine göre i. karar
verici tarafından değerlendirilmesi sonucu ortaya çıkan ağırlıktır.
Üçüncü matris I , alt karar kriterlerine göre alternatiflerin değerlendirilmesi
A
sonucu çıkan skorlarla oluşturulmaktadır.
W
11
W
12
…
…
SC
SC
11
12
 c111

c
 2ll
 
 cqll


A
k c
kll

A
1
A
2
I =
A A
q
c
…
112
c
212
…
…
c
q12
c
k12
…
W
1r
1
SC
1r
1
c
11r
1
c
21r
1
c
q1r
1
c
k1r
1
…
W
pl
… SC
…
pl
c
1pl
… c
2pl
…
…
…
…
… c
…
qpl
… c
kpl
…
W
nr
n
SC
nr
n
c

1nr
n

c
2nr 
n


c
qnr 
n


c
knr 
n
(27)
şeklinde bir gösterime sahiptir. Burada;
=w
pw
pl ’dir.
W
pl
I matrisindeki
A
c
(28)
qpl
karar vericilerin değerlendirmeleri sonucu oluşan
skorların aritmetik ortalamasıdır ve
177
s
∑ c
qpli
= i =1
c
qpl
s
(29)
eşitliğinden hesaplanır. c qpli , i. karar verici tarafından p. ana karar kriteri altındaki l.
alt karar kriterine göre q. alternatifi değerlendirmesi sonucunda ulaşılan bulanık
değerlendirme skorudur.
HBTOPSIS yönetimde problemin çözümü için izlenen adımlar (algoritma) ise
şöyle ifade edilebilir:
1. Adım: Alternatiflerin Alt Karar Kriterlerine Göre Değerlendirilmesi
Alternatifler değerlendirilirken kullanılan dilsel değişkenler ve bunların üçgen
bulanık sayı olarak karşılıkları Tablo 4.2.’de verilmektedir. Tüm karar vericiler
alternatiflerin
her
birini
bu
tabloda
verilen
dilsel
değişkenler
yoluyla
değerlendirmekte, sonrasında ise yine tabloda verilen karşılıklar yoluyla bu
değerlendirmeler üçgen bulanık sayılara dönüştürülmektedir. Buradaki üçgen bulanık
sayılar
x ij
edilebilir:
= ( a ij , bij , cij ) formundadır. Kriterlerin bulanık ağırlıkları ise şöyle ifade
j=
w
(α , β , δ ) .
j
j
j
2. Adım: Bulanık Karar Matrisinin ve Normalize Edilmiş Bulanık Karar
Matrisinin Oluşturulması
2. adımda bulanık karar matrisi ( D =
matrisi oluşturulur. ( D´=
[ rij ] ).
[ x ij ] ) ve normalize edilmiş bulanık karar
Bulanık karar matrisi alternatiflerin alt karar
kriterlerine göre değerlendirilmesi sonucunda elde edilen matristir.
Normalize edilmiş bulanık karar matrisi bulanık karar matrisi yardımıyla
oluşturulur. Eğer kriter fayda kriteri ise bulanık karar matrisindeki her bir kriter
sütunu için, ( a ij , b ij , cij ) biçiminde gösterilen üçgen bulanık sayılardan her bir bileşen
için sütundaki aynı bileşene ait en büyük değer baz alınarak bölme işleminin
178
uygulanması sonucunda elde edilir. Eğer kriter maliyet kriteri ise, bulanık karar
matrisindeki her bir kriter sütunu için, üçgen bulanık sayılardan ( a ij , b ij , cij ) her bir
bileşen için sütundaki aynı bileşene ait en küçük değer baz alınarak bölme işleminin
uygulanması sonucunda elde edilir. Burada B fayda kriteri kümesi, C ise maliyet
kriteri kümesidir.
Fayda maksimizasyonu durumunda;


 a ij bij cij 
r ij = 
,
,
,
 c*j b*j a*j 


j ∈ B,
a* = max a ij , b* = max b ij ve c* = max cij
j
j
j
(30)
Maliyet minimizasyonu durumunda;
 a - b- c- 
 j
j
j 
r ij = 
,
,
,
c
b
a
ij 
 ij ij


j ∈ C,
a - = min a ij , b- = min b ij ve c- = min cij
j
j
j
(31)
eşitlikleri kullanılmaktadır.
3. Adım: Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisinin Elde
Edilmesi
V=
[ v ij ]
Ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisinin elde edilmesinde ise şu
eşitliklerden yararlanılmaktadır:


a
b
c
vij = r ij x w
*j =  ij α , ij β , ij δ  ,
j * j 
 * j
 cj
b*j
aj



j ∈B
(32)
 a
bcvij = r ij x w
*j =  j α , j β , j δ  ,

j
j
j 
bij
a ij
 cij



j ∈ C
(33)
179
4. Adım: Pozitif İdeal Çözüm ve Negatif İdeal Çözümün Elde Edilmesi
Pozitif ideal çözüm (A*), fayda kriterini maksimize eden, maliyet kriterini de
minimize eden çözüm iken; negatif ideal çözüm (A-), fayda kriterini minimize eden,
maliyet kriterini maksimize eden çözümdür (Wang ve Elhag, 2006: 310).
A* =
 * *
* 
 v1 ,v 2 ,..........,v n  ,
A− =
−
− −
v1 ,v 2 ,..........,v n  ,


5. Adım:
Bulunması
v ij
*
v j = max v ij
(34)
−
v j = min v ij
(35)
Değerleri İçin Genelleştirilmiş Ortalamaların ( M ( v ij ) )
*
−
Her bir j sütunu için en büyük ortalaması v j ve en küçük ortalaması v j olan
v ij
değerini bulmak için
(
M v ij
)
2
-a ij 2 + cij −a ij bij + bij cij
=
3 − a ij +cij 


(
(36)
)
eşitliği kullanılır.
6. Adım: Pozitif İdeal Çözüm ve Negatif İdeal Çözümden Uzaklıkların
Bulunması
Pozitif ideal çözümden uzaklık =
*
S
i
−
n
= ∑ D *ij ,
i = 1, 2,........,m
(37)
i = 1, 2,........,m
(38)
i =1
n
Negatif ideal çözümden uzaklık = Si = ∑ D ij− ,
i =1
Eşitlik (37) ve (38)’de kesin değerler olan D *ij ve D ij− değerleri,
180
1 − cij −a *
*
 b* +cij −a* −bij , bij < b

D *ij = 
,
c * −a ij
*
1 −
, bij > b
 bij +c* −a ij −b*
∀i, j
(39)
ve
D
−
=
ij

c − −a ij
 1−
,

− −a − b −
b
+
c

ij
ij


cij −a −
 1−
,
−
 b + cij −a − − bij

b− <b
ij
,
b − > bij
∀
(40)
i, j
eşitliklerinden hesaplanmaktadır (Kahraman vd., 2007).
Literatür incelendiğinde D *ij ve D ij− değerlerini bulmak için Öklid uzaklık
hesaplamasını temel alan diğer bir eşitliğin de HBTOPSIS yöntemi algoritmasında
kullanıldığı görülmüştür (Tolga, 2008). Tez çalışmasında ilk olarak Kahraman vd.
(2007)’nin algoritması temel alınırken, ikinci olarak D *ij ve D ij− değerlerinin
hesaplanmasında kullanılan bir diğer metot olarak Tolga (2008)’nın algoritması;
fakat Tolga (2008)’nın Öklid uzaklığı hesaplamasında kullanmış olduğu Li (2007)’ye
ait yöntem yerine Chen (2000)’in Vertex Metodu kullanılarak her iki algoritmanın
sonuçları
da
karşılaştırılmıştır.
Chen’in
vertex
metoduna
göre
a = (a1 , a 2 , a 3 ) ve b = (b1 , b 2 , b3 ) olan iki bulanık sayı arasındaki Öklid uzaklığı
=
b)
d(a,
1
 (a1 − b1 )2 + (a 2 − b 2 ) 2 + (a 3 − b3 ) 2 
3
(41)
eşitliği kullanılarak hesaplanmaktadır.
D *ij ve D ij− değerleri farklı olacağı için pozitif ve negatif ideal çözümden
uzaklıklar ve dolayısıyla alternatiflere ait yakınlık katsayıları da farklılaşmaktadır.
Makine bakım mühendisliği için tüm işlem adımlarında ilk olarak Kahraman vd.
181
(2007)’ne göre çözümler ve ikinci olarak D *ij ve D ij− değerlerinin elde edilmesi
dışındaki tüm işlem adımları aynı kalmak şartıyla bu değerlerin bulunmasında
Tolga’nın algoritması çerçevesinde Chen’in (2000) Vertex Metodunu temel alan
yaklaşım Ek-8’de yapılan Matlab uygulamasının bir çıktısı biçiminde “İkinci
Yaklaşıma Göre Bulunan Sonuçlar” başlığı altında gösterilmiştir. Yine aynı
uygulama makine bakım müdürlüğü pozisyonu için Ek-9’da Matlab uygulaması
çıktısı olarak aynı başlık altında gösterilmiştir.
7. Adım: Yakınlık Katsayısının Hesaplanması
İdeale olan yakınlığa ilişkin katsayısı
S−
i
C =
i
−
S + S∗
i
i
(42)
eşitliğinden hesaplanır.
0 ile 1 arasında değer alan yakınlık katsayısı bulunarak alternatiflerin
sıralaması yapılır. Yakınlık katsayısının yüksekliği ile alternatifin karar verici(ler)
tarafından beğenilmesi arasında doğru bir orantı vardır. Dolayısıyla ideale olan
yakınlığı ifade eden yakınlık katsayısı en büyük olan alternatiften en düşük
alternatife doğru bir sıralama yapılır.
Her ne kadar tüm alternatiflerin sıralaması yapılabilse de; her bir alternatifin
yakınlık katsayısına göre kabul durumunu dilsel değişkenlerle tanımlamak daha
gerçekçi bir yaklaşım olabilir (Chen vd., 2006: 295). Yakınlık katsayısı ile
alternatiflerin kabul durumunu belirlemede yararlanılan değerlendirme Tablo 4.3.’te
verilmektedir. Tablo 4.3. yardımıyla bu tablodaki karar kuralları esas alınarak her bir
alternatifin kabul durumu dilsel değişkenlerle değerlendirilebilir. Bunlara ek olarak
eğer herhangi iki alternatif aynı kabul durumu aralığında ye alırsa, sıralamayı
belirlemek amacıyla yakınlık katsayıları kullanılır (Chen vd., 2006: 296).
182
Tablo 4.3. Yakınlık Katsayısı Nedeniyle Seçilen Alternatifin Kabul Durumu
Yakınlık Katsayısı (Ci)
Durum Değerlendirmesi
C i ∈ [ 0 , 0 .2 )
Kabul edilmesi önerilmez.
C i ∈ [ 0 .2 , 0 .4 )
Yüksek risk ile kabul edilebilir.
C i ∈ [ 0 .4 , 0 .6 )
Düşük risk ile kabul edilebilir.
C i ∈ [ 0 .6 , 0 .8 )
Kabul edilebilir.
C i ∈ [ 0 .8 , 1 .0 )
Kabul edilebilir
edilebilir.
ve
kesinlikle
tercih
Kaynak: Chen vd., 2006: 296.
Tablo 4.3.’e göre, alternatifin yakınlık katsayısı [ 0, 0.2 ) aralığındaysa
alternatifin
kabul
edilmesi
önerilmez.
Alternatifin
yakınlık
katsayısının
[ 0.2, 0.4 ) aralığında yer alması alternatifin kabulünün yüksek risk içerdiğini
gösterirken [ 0.4, 0.6 ) aralığında yer alan bir yakınlık katsayısı alternatifin düşük risk
ile kabul edilebileceğini belirtmektedir. Yakınlık katsayısının [ 0.6, 0.8 ) aralığında
bulunması alternatifin kabul edilebileceğini, [ 0.8, 1.0 ) aralığında bulunması ise
alternatifin kesinlikle tercih edilebileceğini göstermektedir.
Alternatiflerin sıralaması yapıldıktan sonra yakınlık katsayıları dikkate alınarak
seçimin risk içerip içermediği kontrol edilir. Eğer seçilen alternatifin yakınlık
katsayısı riskli bölge içerisinde yer alıyorsa, karar vericilerden
yeniden
değerlendirme yapmaları istenebilir ya da sürece yeni alternatiflerin dâhil edilmesi
sağlanabilir (Başkaya ve Öztürk, 2011: 86).
4.5. Literatür
Ateş vd. (2006), bir üniversiteye ait mühendislik fakültesinde HBTOPSIS
yöntemiyle performans değerleme sürecini gerçekleştirmişlerdir. Kahraman vd.
183
(2007), elektronik hizmet sağlayıcısı seçiminde HBTOPSIS yöntemini uygulamıştır.
Kahraman vd. (2007), yeni ürün fikrini değerlendirmede Türkiye’nin en büyük
otomobil üreticilerinden birisinde gerçekleştirdikleri bir uygulamada bulanık buluşsal
çoklu özellik için fayda teorisi ve HBTOPSIS yöntemini birlikte kullanmıştır.
Kahraman vd. (2007), lojistik bilgi teknolojileri seçimini yine HBTOPSIS yönetimi
ile gerçekleştirirken, Perçin (2008), hangi iş sürecinin dış kaynak kullanımı için en
uygun olduğunu belirlemede aynı yöntemi kullanmayı tercih etmiştir. Tolga (2008)
Ar-Ge projesi seçiminde altı farklı projeyi değerlendirmek için HBTOPSIS
yöntemini metodoloji olarak tercih ederken; Taghavifard ve Mirheydari (2008), bir
çelik işletmesinde tedarikçi seçimi ve değerlendirmesi için HBTOPSIS yönetimden
yaralanmıştır. Bao vd. (2010), 21 ülkenin cadde güvenlik performansını
değerlendirmede aynı yöntemden yararlanırken; Taghavifard vd. (2011), tıbbi
donanımın
teknoloji
transferini
değerlendirmede
HBTOPSIS
yönetimini
kullanmıştır. Son olarak, Paksoy vd. (2012), dağıtım kanalı yönetimi için örgütsel
strateji geliştirmede zeytinyağı üretim sektöründe gerçekleştirdikleri bir uygulamada
bulanık AHP ve HBTOPSIS yöntemlerini birlikte kullanmıştır.
4.6. Hiyerarşik Bulanık TOPSIS Yöntemi ile Makine Bakım Mühendisi ve
Makine Bakım Müdürü Seçimi
4.6.1. Araştırma Kapsamındaki İş Örgütünün Belirlenmesi
Türkiye’deki iş örgütlerinin % 80’ine yakını 1980’den sonra kurulmuştur.
Günümüzde, Türkiye’nin temel ekonomik faaliyetinin tarımdan hizmetlere doğru
değiştiği görülmektedir. Toplam içindeki % 66’lık payıyla hizmetler, Türkiye
ekonomisindeki en önemli sektör olma özelliğini sürdürmektedir. Bu sektörü
gayrisafi yurtiçi hasılada % 19’luk bir paya sahip imalat ve yine gayri safi hasılanın
% 16’sını oluşturan tarım izlemektedir. Bu ağırlıklı olarak tarım tabanlı ekonomiden
giderek daha çok endüstrileşen ve hizmet merkezli olan ekonomiye doğru önemli
değişimle birlikte, temel başarı faktörü olarak vurgu da üretimden insana doğru
değişmiştir (Aycan, 2006: 162).
184
1980’lerde serbest piyasa ekonomisi gibi politikalar sonucunda ortaya çıkan
dışa açılma, hızla artan üretim, pazarlama, teknoloji transferi, ithalat-ihracat gibi
dinamikler örgütlerin üretim, tüketim ve verimlilik kavramlarını algılayışlarını
değiştirmekle kalmamış, kendilerini küresel rekabetin ortasında bulmalarına ve
rekabetçi avantaj olarak insan kaynaklarının önemini algılamalarına neden olmuştur
(Argon ve Eren, 2004: 25).
“İnsan kaynakları yönetimi” kavramı Türkiye’de ilk kez 1983 yılında
kullanılmaya başlamıştır (Ülsever, 2003: 128). 2000’de insan kaynakları bölümüne
sahip örgütlerin yüzdesi, % 65’e yükselmiştir (Andersen, 2000: 22). Yine Caspi
vd.’nin yapmış olduğu ve 2004 yılında yayınlanan “Turkey and Israel: HRM as a
Reflection of Society” (Türkiye ve İsrail: Toplumun Yansıması Olarak İnsan
Kaynakları Yönetimi) adlı çalışmanın sonuçlarına göre de, Türkiye’deki iş örgütleri
başarılı bir biçimde oluşturulmuş insan kaynakları yönetimi birimlerine sahiptir
(Caspi vd., 2004: 394).
Bununla birlikte, insan kaynakları bölümleri esas olarak, geleneksel personel
fonksiyonlarını ele almaya devam etmektedir. Bu nedenle, değişen sadece bölümün
ismi olup sahip olduğu fonksiyon olmayabilmektedir (Aycan, 2006: 163). Türkiye’de
insan kaynakları yönetimi, yönetsel olarak proaktif ve stratejik olarak reaktif
(Brockbank, 1999: 339-340) rolleri yerine getirmektedir. Stratejik olarak proaktif bir
rol oynayan örgüt hemen hemen yok gibidir (Aycan, 2006: 163). Personel yönetimi
ve insan kaynakları yönetimi arasındaki temel farklılığın, insan kaynakları
yönetiminin proaktif, personel yönetiminin ise reaktif bir tutum sergilemesi olduğu
ifade edilmekte ve Türkiye’de bu geçişi tam olarak sağlayan çok az sayıda şirketin
olduğu belirtilmektedir (Kuzeyli vd., 2000: 169, 170).
Türkiye’deki özel sektörün sadece azınlıkta kalan bir bölümünde, üst yönetim
insan kaynakları bölümüne tam bir ortağı gibi davranmaktadır. Özel sektör
işletmeleri içerisinde bazı farklılıklar dikkati çekmektedir. İnsan kaynakları yönetimi
uygulamaları yabancı ortağı olan ya da Batılı çokuluslu işletmelerin bağlı ortaklığı
185
durumunda bulunan işletmelerde daha gelişmiştir. Aile şirketlerinde, insan
kaynakları
bölümleri
geleneksel
personel
yönetimi
fonksiyonlarını
yerine
getirmektedir. İnsan kaynakları bölümlerinin hizmet yapısı, hizmet kalitesi, rolleri ve
fonksiyonunun diğer önemli bir belirleyicisi ise büyüklüktür. Büyük ölçekli
işletmelerde, insan kaynakları yönetimi uygulamaları küçük ölçekli işletmelerde
olduğundan daha gelişmiştir. Yani, işletmenin faaliyette bulunduğu sektör insan
kaynakları bölümlerini yapısını ve hizmetlerini etkilemektedir. Türkiye’de finans ve
bilişim teknolojileri sektörleri imalat sektörü ile karşılaştırıldığında en sofistike insan
kaynakları sistemlerine sahiptir (Aycan, 2006: 163).
Türkiye’de insan kaynakları uzmanı yetiştirecek üniversite sonrası program
olmaması ve bu alanda yapılacak yatırımın bir maliyet unsuru olarak görülmesi ve
bundan dolayı yapılmaması, insan kaynakları yönetimi anlayışının gelişmesine engel
olan en büyük sorunlardan birisini teşkil etmektedir. İnsan kaynakları yönetimi
entegre bir uzmanlık alanı olduğu için, lisans seviyesinde bir eğitimden sonra 1-2
sene lisansüstü eğitimle desteklenmesi gerektiği savunulmaktadır. Türkiye’de ise
böyle bir eğitimin sadece 1-2 üniversitede verildiği ifade edilmektedir. Yine bu alan
için kaynak ayrılmaması ve alandaki uzmanlık eksikliğinin Türkiye’de insan
kaynakları
bölümünün
levhadan
öteye
gidememesine
neden
olduğu
vurgulanmaktadır. Bir örgütte gerçekten insan kaynakları yönetimi anlayışının var
olup olmadığını anlamak için levhalarına değil; muhasebe kayıtlarındaki maaş ve
diğer özlük hakları dışında insana yapılan yatırıma dair kanıtlara ulaşmak gerektiği
ifade edilmektedir. Çünkü ancak insanı uğruna yatırım yapılan bir değer olarak
görerek insan kaynakları mantığına sahip olunacağı düşünülmektedir. Bu bağlamda,
Türk iş örgütleri insan kaynaklarına yatırımı bir maliyet unsuru olarak görmekte,
insan kaynakları yaklaşımını ise sadece modaya uymak adına içeriğini irdelemeden
levha değişikliği ile uygulanıyor gibi göstermektedir. Türk iş adamlarının insan
kaynakları yönetimi ufkuna sahip olmamaları da; dar ufuklu olup uzun vadede sonuç
alacakları alanlara yatırım yapmayı istememeleri, patron zihniyetinden müteşebbis
186
zihniyetine geçememeleri, donanımlı olmamaları, çalışanlarını sadece kol emeğine
sahip olmaları açısından değerlendirmelerine bağlanmaktadır (Ülsever, 2003: 10-11).
Türkiye’deki insan kaynakları yöneticilerinin aslen mühendisler, üretim
müdürleri ya da imalat müdürleri oldukları yapılan araştırmalar sonucunda ortaya
çıkmıştır. Yine yapılan araştırmalar sonucunda işletme formasyonunun kurslar,
seminerler ya da lisansüstü eğitimle giderilmeye çalışıldığı da gözlemlenmiştir. Oysa
insan kaynakları yöneticiliği; iş bilgisi, insan kaynakları konusunda teknik bilgi
birikimi, analiz yapabilme yeteneği, objektif bakış açısına sahip olma, paylaşılan bir
vizyon
yaratma,
proaktif
davranabilme,
insanları
vizyon
doğrultusunda
yönlendirebilme ve kararlı bir kişilik yapısına ihtiyaç göstermektedir (Büyükuslu,
1998: 99).
Uzmanlık eksikliğinden dolayı iş örgütleri, düşük nitelikli danışmanlara
ve/veya diğer yerel ve uluslar arası örgütlere kıyaslama amacıyla müracaat
edebilmektedir. Sonuç, örgütlerin ihtiyaçlarını karşılamayan kısmen etkili insan
kaynakları yönetimi sistemlerinin ortaya çıkmasıdır. (Esen, 2007: 42). Resmî
olmayan
rakamlara
göre,
Türkiye’de
1000’den
fazla
danışmanlık
şirketi
bulunmaktadır; bu alanda araştırma yapan sadece yaklaşık 20 akademisyen vardır ve
insan kaynakları yönetimi veya ilgili alanlarda (Örgütsel Davranış veya
Endüstriyel/Örgütsel Psikoloji) lisansüstü diploma veren sadece beş diploma
programı mevcuttur (Aycan, 2002: 43).
Türkiye’de insan kaynakları yönetimi ile ilgili diğer bir sorun olarak, üniversite
ve sanayi işbirliğinin olmayışı nedeniyle iş örgütlerinin akademik alandan destek
alamamaları ve aynı zamanda akademik çevrenin de uygulama sonuçlarına dair
bilgiye sahip olamamalarından bahsedilmektedir (Ergin, 2002: 190-191). İş
örgütlerinin insan kaynakları yönetimi alanında daha iyi çözümler sağlayan
araştırmalara zaman ve para harcamak istememeleri ve akademisyenlerin önerilerini
uygulama açısından oldukça soyut görmeleri (Aycan, 2002: 43) aralarında işbirliği
olamaması sonucunu doğurmaktadır. İş örgütleri, akademik alanla işbirliği yapmak
187
yerine kültürel bağlamda uygun olup olmadığını düşünmeden Birleşik Devletlere
dayalı insan kaynakları yönetimi uygulamalarını gerçekleştirmeye çabalamaktadır
(Büyükuslu, 1998: 99).
İnsan kaynaklarıyla ilişkili kararlar ve uygulamalar adil olmalıdır; etik olmayan
uygulamalar elemine edilmelidir. Türkiye’de insan kaynakları yönetimi alanında
etiğe aykırı uygulamalar bulunmaktadır. Örneğin eşit istihdam fırsatına her zaman
rastlanmayabilir. Tedarik ve seçmede yaygın bir adam kayırmacılık ve nepotizm
vardır. Artan işsizlik oranlarıyla birlikte, örgütler her gün binlerce iş başvurusu
almaktadır. Bir seçim yapmak, insan kaynakları bölümleri için ciddi bir konudur.
Kendilerine iş bulmalarında yardımcı olan sosyal bağlantılara sahip olmayan
adayların yüksek ehliyetlerine rağmen bir iş bulmada az şansları vardır. İş
başvurusundaki soruların ayrım yaratma ve eşit istihdam fırsatını ihlal etme
potansiyeli vardır. Sorular kaçamaklıdır ve örneğin başvuru sahibinin anne ve
babasının isimleri ve mesleki statüleri, adayın medeni hâli, sahip olduğu kardeş
sayısı, dernek üyelikleri, sahip olduğu mal mülk vb. gibi unsurları içermektedir. Bu
soruların amacı, seçim için anahtar bir kriter olan adayların sosyo-ekonomik
geçmişlerini değerlendirmektir. İnsan kaynakları yönetimi uygulamalarının kanun ve
etiğe uygunluğunu kontrol eden bir sistem bulunmamaktadır (Aycan, 2006: 175).
Araştırmanın yapılacağı iş örgütünün belirlenmesi süreci, yukarıda üzerinde
durulan hususlar bağlamında planlanmıştır. İş örgütünün büyüklüğü, yabancı bir
ortağının olup olmaması, insan kaynakları bölümünün varlığı, insan kaynakları
yöneticisinin yetkinliği, ufku, yeni yöntemlere / fikirlere açık olması ve akademik
alanla işbirliğine istekliliği ve insan kaynakları seçme sürecinde nepotizmin
olmaması dikkate alınan unsurlar olmuştur.
Araştırmaya dâhil edilecek iş örgütünün belirlenmesi yaklaşık olarak beş ay
süren yoğun bir çalışma sonucunda olmuştur. Bu süreçte ilk önce kurumsal olduğu
düşünülen iş örgütleri belirlenmeye çalışılmıştır. Bunun için İstanbul Sanayi
Odası’nın açıklamış olduğu “Türkiye’nin 500 Büyük Sanayi Kuruluşu” ve
188
''Türkiye'nin İkinci 500 Büyük Sanayi Kuruluşu” raporları incelenmiştir ve sanayi ile
bağlantısı olan akademisyenlerden, bankacılardan bilgi alınmıştır. “Büyük bir iş
örgütü artan insan kaynağı nedeniyle insan kaynakları yönetimini daha profesyonel
çerçevede ele almayı ve kurumsallaşmayı gerektirecektir.” ve “İş örgütünün başarılı
olmasının nedenlerinden birisi nitelikli insan kaynağına sahip olması olmalıdır ve
bunu sağlamak da insan kaynakları yönetimine ait profesyonel bir bakışı gerektirir.”
düşünceleri hareket noktası olmuştur.
Sürecin daha sonraki aşamasında belirlenen iş örgütlerinin web siteleri
incelenmiş ve insan kaynaklarına ait herhangi bir bağlantısı (insan kaynakları
politikası, başvuru formu, iş ilanı) olup olmadığı araştırılmıştır. Yine web
sitelerinden örgüt şemaları incelenmiş ve ayrı bir insan kaynakları birimi olup
olmadığı üzerinde durulmuştur. Web sitesi olmayan ve web sitelerinden herhangi bir
bilgi edinilemeyen iş örgütleriyle bağlantıya geçilmiş ve insan kaynakları biriminden
yetkililerle telefon görüşmeleri yapılmıştır. Bunun yanında kendileri hakkında web
sitelerinden genel bir izlenim elde edilen iş örgütleri ile de telefon görüşmeleri
aracılığıyla bağlantı kurulmuştur. Telefon görüşmelerinde tezin genel amacı ifade
edildikten sonra iş örgütlerinin iş analizi süreçlerinin olup olmadığı, insan kaynakları
seçim sürecinde iş analizinin çıktılarından birisi olan iş gerekleri (kriterler) üzerinden
hareket
edip
etmedikleri,
aday
değerleme
formlarının
olup
olmadığı
(değerlendirmelerin yazılı olarak ifade edilip edilmediği), karar verici sayısının kaç
olduğu (grup kararı mı değil mi?) sorulmuştur. Alınan cevaplar doğrultusunda uygun
görülen ve bilgi vermeye diğer bir deyişle bilimsel veri tabanı oluşturmak için
işbirliği yapmaya istekli olan iş örgütleri tezle ilgili yazılı bir doküman istemişlerdir.
Bu istek doğrultusunda hazırlanan ve Ek-1’de sunulan tezin kısa tanıtımını içeren
dokümanlar insan kaynakları biriminden yetkili kişilere e-posta yoluyla iletilmiştir.
Ve belirli bir süre tanındıktan sonra (genellikle yaklaşık bir hafta) geri bildirim için
geri aranmışlardır. Yardım için işbirliği yapmayı uygun gören iş örgütleriyle
randevulaşılıp ilk görüşmeler gerçekleştirilmiştir.
189
İlk görüşmeye kadar geçen süreçte insan kaynakları seçim süreci tezin
uygulama bölümü için uygun görülen iş örgütlerini belirlerken, ayrı (bağımsız) bir
insan kaynakları birimine sahip olma unsuru oldukça belirleyici olmuştur. Çünkü
insan kaynakları yönetimi birimi olmayan iş örgütleri daha çok personel yönetimi
bakış açısına sahip iş örgütleri olarak değerlendirilmiştir; ki bu iş örgütlerinin seçim
süreçleri edinilen bilgiler doğrultusunda tez için alt yapı oluşturabilecek nitelikte
bulunmamıştır. Örneğin telefonla görüşülen bir iş örgütünde insan kaynakları
yönetimi bölümü olmayıp, muhasebe müdürünün aynı zamanda insan kaynakları ile
ilgilenmekte olduğu belirlenmiştir. Bunun sonucunda her ne kadar tez bilgisi
kendilerine e-posta yoluyla gönderilmiş olsa da (kendi istekleri doğrultusunda) bu
aşamadan sonra herhangi bir görüşme yapılmamıştır. Ayrı bir insan kaynakları
yönetimi bölümünün varoluşu hem iletişimin kalitesi artırmış hem de uygulamaya
ilişkin farklı bakış açıları geliştirilmesini beraberinde getirmiştir. Konya’da oldukça
büyük olarak nitelendirilen (bu konuda ilgililerin görüş birliğine sahip olduğu) iş
örgütlerinin bazıları iş tanımlarını yeni yaptıkları ve insan kaynakları yönetimine
ilişkin yeni bir yapılanma içinde oldukları için çalışmada kapsam dışında
tutulmuştur. Yine bazı iş örgütleri, insan kaynaklarında sadece ilgili pozisyon için
gerekli deneyime önem vermekte ve deneyim açısından uygun gördükleri adayı
deneme süreci için işe alıp değerlendirmektedir. Bu iş örgütleri de yine tezin
uygulama bölümü için uygun bulunmamıştır. Bu süreçte iş örgütünün yeni tekniklere
açık olması tezin yöntemi yeni bir yöntem olduğu için önem taşımıştır.
İnsan kaynakları yetkilileri ile yapılan ilk görüşmelerde insan kaynakları seçim
sürecine ait genel bir tablo çıkarılmaya çalışılmıştır (görüşme öncesi, ilk görüşme,
mülakat, testler vb.)
Araştırmaya dâhil edilecek iş örgütünün belirlenmesinde önemli olan diğer iki
unsur ise kriter ve aday sayılarının az olmamasıdır. Çünkü kriter ve aday sayılarının
fazlalığı, insan kaynakları seçim sürecinin karmaşıklığını ve sürecin belirsizliğini,
190
karar vericilerin süreci değerleme zorluğunu ve bu bağlamda, sübjektifliği
beraberinde getirebilecektir.
Bu bağlamda, Türkiye’nin ilk 500 Büyük Sanayi Kuruluşu listesinde yer alan
ve imalat sektöründe faaliyet gösteren bir iş örgütü araştırmaya dâhil edilmiştir.
Tezin dördüncü bölümünün bundan sonraki kısımlarında “İnsan kaynakları
politikaları gizlidir.” ilkesine sadık kalınarak akademik iş birliği yapılan iş örgütü
için “A iş örgütü” ifadesi kullanılacaktır.
4.6.2. Seçim Sürecine Konu Olan Pozisyonlar İçin Ana ve Alt Karar
Kriterlerinin Belirlenmesi
Tezin uygulama bölümü için uygun olan iş örgütü belirlendikten sonra, insan
kaynağına ihtiyaç duyulan ve yakın zamanda eleman alımı yapılacak olan
pozisyonlar üzerinde çalışılmaya başlanmıştır.
Uygulama aşaması için eleman alımı yapılacak iki iş pozisyonu üzerinde
çalışılmıştır. Bunlar “makine bakım mühendisliği” ve “makine bakım müdürlüğü”
pozisyonlarıdır. Her iki pozisyon için de gerekli kriterlerin belirlenmesinde internette
mevcut iş ilanları ve bazı iş örgütlerinin web siteleri incelenmiş, makine bakım takım
lideri seçimini konu alması nedeniyle Özkök ve Kozanoğlu’nun (2009) “Takım
Lideri Seçiminde Bulanık Kalite Fonksiyonu Açınımı Modeli Uygulaması” adlı
çalışmaları dikkate alınmış, alanında (üretim ve pazarlama ve yönetim ve
organizasyon anabilim dallarında) yetkin akademisyenlerin fikirleri alınmıştır. Bu
doğrultuda her iki pozisyon için de oluşturulan kriter veri tabanından A iş örgütünün
insan kaynakları yöneticisi ile yapılan görüşme sonucunda ilgili pozisyonların iş
tanımları
ve
iş
gerekleri
dikkate
alınarak
seçim
sürecinde
adayların
değerlendirilmesinde temel alınacak ana karar kriterleri ve alt karar kriterleri
belirlenmiştir.
Bu bağlamda, makine bakım mühendisliği pozisyonu için eğitim, deneyim, iş
bilgisi, bilgisayar ve otomasyon bilgisi, yabancı dil, yönetim fonksiyonları
191
bağlamında yetkinlik, iş ve sistem odaklılık ve takım çalışmasında yenilik ve
yaratıcılık olmak üzere sekiz ana karar kriteri kabul edilmiştir.
Eğitimin mülakatta değerlendirilen bir kriter olarak ele alınmasının nedeni A iş
örgütünün insan kaynakları yöneticisi ile yapılan görüşmede eğitimin asgaride
sağlanan (makine mühendisliği lisans mezuniyeti) bir kriter olarak ilk elemede
değerlendirildiği; fakat adaylar eğer yüksek lisans ya da doktora gibi lisansüstü bir
eğitime sahip olursa ya da mesleki gelişim için kurs ve seminerlere katılarak bu
temel eğitimle sahip olduğundan daha fazla teorik ya da uygulamaya dönük bilgi
edinirse, bu durumun adaylar arası seçim yapmada göz önüne alındığının ifade
edilmiş
olmasıdır.
Diğer
yandan;
lisans
eğitiminin
alındığı
üniversitenin
Türkiye’deki konumu, adayların mezuniyet not ortalaması, bölüm derecesine sahip
olması adaylar arasında fark yaratması açısından lisans eğitimini sadece ilk elemede
değil; aynı zamanda adaylar arasından seçim yapmada önemli bir karar kriteri hâline
getirmektedir. Bu bağlamda, eğitim ana karar kriteri lisans eğitimi ve lisansüstü
eğitim ve/veya mesleki gelişim için katılınan kurs ve seminerler olmak üzere iki alt
karar kriterini kapsayacak şekilde ele alınmıştır.
Deneyim, ilgili endüstri kolu olan yapı sektöründe deneyim (3-5 yıl), çalışılan
alanın makine bakım-onarım bölümü olması nedeniyle bakım-onarım ve arıza
faaliyetlerinde deneyim ve toplam üretken bakım (TÜB) konusunda deneyim olmak
üzere üç alt karar kriterini kapsar biçimde ele alınmıştır. TÜB, sıfır hata, sıfır hurda
ve sıfır iş kazasını hedefleyen, ekipmanların kullanımı sırasında ekipmanlarda
oluşabilecek tüm arıza, verim kaybı ve ürünlerde oluşan kalite hatalarının önlenmesi
için kullanılan ve tüm çalışanların katılımını öngören bir tekniktir (Baraçlı vd., 2001:
331). Bakım iyileştirme ve önleyici bakımı da kapsaması nedeniyle toplam üretken
bakım ifadesinin kullanımı tercih edilmiştir.
İş bilgisi, çalışılacak ünitenin ekipman bakım onarımı ile ilgili bir bölüm
olması nedeniyle ilgili sanayi tesisi ünite ve ekipmanları konusunda iş bilgisi, üretim
sırasında kullanılan ekipmandan kaynaklanabilecek kazalar bağlamında düşünülen iş
192
sağlığı ve güvenliği (İSG) konusunda iş bilgisi ve iş örgütündeki tüm bakım-onarım
faaliyetlerinin güvenli ve çevreye zarar verilmeden yapılmasının sağlanması
noktasında çevresel etkilerin iyileştirilmesi konusunda iş bilgisi olmak üzere üç alt
karar kriterini kapsayacak şekilde değerlendirilmiştir. A iş örgütü, müşteri ve kalite
odaklı iş anlayışına sahip bir işletme olup bu bağlamda, ISO 9000 ve EC uygunluk
belgeleri için tüm alt yapı çalışmalarını tamamlamıştır. Ürünlerinde CE işareti
kullanımına ilerleyen günlerde başlanması planlanmaktadır. İSG iş örgütü açısından
üzerinde hassasiyetle durulan bir konudur. Bunun en önemli göstergesi iş tanımı
içerisinde görev, yetki ve sorumluluklar başlığı altında “İSG Yönetim Sistemi
Kapsamında” görev, yetki ve sorumlulukların ayrıca ele alınmış olmasıdır. A iş
örgütünün İSG’ye yönelik çalışmaları devam etmekte olup 2005 yılında alınan
OHSAS 18001 belgesi bu konuya verdiği önemin diğer bir göstergesi olarak kabul
edilebilir. Ayrıca A iş örgütü, faaliyetlerinin çevreye olan olumsuz etkilerini
minimize etme konusunda gerekli duyarlılığa sahiptir. Fosil yakıtların çevre ve millî
ekonomiye olumsuz etkileri, üretimde atık yakıtların değerlendirildiği sistemlerin
kurulmasını gerektirmiştir. A iş örgütünde, doğal kaynakların korunması, çevreye
yayılan karbondioksit miktarı ile atık bertarafının sağlanması yanında, Türk
ekonomisine de büyük katkıları olan uygulama ile ilgili olarak gerekli yatırımların
tamamlanmasını müteakip Çevre ve Orman Bakanlığı’ndan alternatif yakıt kullanım
lisansı alınmış ve atık yakıt kullanımına 2005 yılı içerisinde başlanmıştır. Bunun
yanında, iş örgütü emisyon kontrolü için elektro filtreler ve jet puls tipi torbalı
filtreler ile donatılmıştır.
Bilgisayar ve otomasyon bilgisi, MS Office programları kullanım yetkinliği,
Autocad programı kullanım yetkinliği ve otomasyon bilgisi bağlamında ele
alınmıştır. Bilgisayar ve otomasyon bilgisi günümüzde bir adayda aranılan temel
nitelikler içinde yer almaktadır. Autocad
makinecilik de çok kullanılan
programlardan biri hâline gelmiştir. Makinede üretim boyutunda teknik çizim
konusunda büyük kolaylıklar sağlayan Autocad, makine yapılmadan önce makinenin
teknik çizimleri ve şablonlarının çıkarılmasını sağlamakta ve görsellik ile ve teknik
193
içeriği ile hata oranını indirgeyerek hatasız bir üretim için kullanılmaktadır. Yapı
sektöründe genel olarak kullanımı yoğundur; çünkü inşaatta plan çıkarma ve
hesaplama yöntemlerinde büyük kolaylıklar sağlamaktadır.
Çoğunluk hissesi yabancı bir gruba ait olan A iş örgütü için yabancı dil bilgisi
çok önemli bir değerlendirme kriteridir. Hatta ilgili pozisyonlar için iş ilanları bile
İngilizce olarak verilmiştir. Bunun yanında, mülakatlarda yabancı ortağın
temsilcisinin katılımı da söz konusu olmuştur. Değerlendirmede yabancı dil ana karar
kriterine ait iki tane alt karar kriteri belirlenmiştir. Bunlar genel yabancı dil bilgisi ve
mesleki yabancı dil bilgisidir.
Planlama, koordinasyon ve takip ve izleme yönetim fonksiyonları bağlamında
yetkin olma ile bağdaştırılmıştır. İlgili iş örgütünün iş tanımında geçen bakım-onarım
faaliyetlerinin planlanması ve takip edilmesi, depo ve stoklarla ilgili takip ve izleme
ve
bakım
onarım
bölümünün
(takımının)
koordinasyonunu
sağlamak
sorumluluklarına sahip olunması nedeniyle üç alt karar kriteri düşünülmüştür.
İş ve sistem odaklılık ana karar kriteri iş ve sonuç odaklılık, sistemli çalışma
yetkinliği ve sistem analizi ve değerlendirmesi yetkinliği alt karar kriterleriyle
birlikte ele alınmıştır. İlk iki kriter genellikle birçok pozisyon için önem arz eden iki
kriterdir. Sistem analizi ve değerlendirmesi yetkinliği ise ekipmanlarla işleyen
sistemin arızasız, kaliteli ve sıfır hatayla üretimde bulunabilmesi için bir bütün olarak
değerlendirilmesi ve önleme ve iyileştirme açısından analiz edilmesi çerçevesinde
değerlendirilmiştir.
Proaktiflik, problem çözme yeteneği, eleştirel düşünme yeteneği, yeniliklere ve
öğrenmeye açıklık ve fikir üretme isteği alt karar kriterleri yaratıcılık ve yenilikçilik
bağlamında ele alınmıştır. “Eleştirel düşünme önyargıların, varsayımların, sunulan
her türlü bilginin sınandığı ve değerlendirildiği, farklı yönlerinin ve sonuçlarının
tartışıldığı ve sonunda karara varmayı hedefleyen bir düşünce biçimidir.” (Argüden,
2008). Yenilikçi ve yaratıcı olmak statükoculuğu bırakmaktır. Dolayısıyla yenilikçi
194
ve yaratıcı fikirlerin ortaya çıkabilmesi için eleştirel düşünme yeteneğinin
gerekliliğinden bahsedilebilir. Yeni bir şey meydana getirebilmek zaten bir şey
meydana gelmeden öngörerek hareket etmeyi içeren proaktifliği de beraberinde
getirmektedir. Bu bağlamda, proaktif kişilerin karar verme ve inisiyatif alma
özellikleri gelişmiştir* (KİGEM, 2011). Yenilikçilik ve yaratıcılığın tanımı içerisinde
bir takım problemlere yeni çözüm yolları bulma yer aldığı için, problem çözme
yeteneği bir alt karar kriteri olarak yer almıştır. Özellikle üretimin duraksamadan
devam edebilmesi için ekipman arıza ve onarım ve güvenlik konusunda problem
çözümü bu pozisyon için önem taşımaktadır. İlgili pozisyona ilişkin iş tanımı
içerisinde İSG ile ilgili konulara ilişkin makine ve süreç konusunda yenilikler
yapılması yer aldığı için yenilik ve yaratıcılığın bir ana karar kriteri olarak yer alması
gerektiği düşünülmüştür.
Makine bakım mühendisliği pozisyonuna ilişkin A iş örgütü tarafından verilen
ilanda “gelişen ve dinamik bir takımın üyesi olmaya istekli olmak”, “etkin
kişilerarası ilişkilerle iyi bir takım üyesi olmak” ifadelerinin yer alması takım
çalışmasına verilen önemi ortaya çıkarmaktadır. TKY ve TÜB katılımcı yönetim
anlayışlarıdır ve A iş örgütünün bu yönetim anlayışlarına atfettiği önemden daha
önce bahsedilmiştir. Bunun yanı sıra, takım ortamında beyin fırtınası yoluyla üretilen
yenilikçi ve yaratıcı fikirlerin sayısında artış sağlanabileceği ifade edilebilir.
Dolayısıyla yenilikçilik ve yaratıcılık bu bağlamda takım çalışması ortamında ele
alınarak takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılık ifadesinin kullanılması tercih
edilmiştir. Yine iletişim yeteneği ve takım çalışmasına yatkınlık iyi bir takım üyesi
olmak için gereklidir. Kendi kendini motive etme yeteneği ise duygusal zekânın bir
bileşeni olarak kişiler arası ilişkilerde etkin olabilmeyi beraberinde getirmektedir.
*
Adem Özbay’ın “NLP Sözlüğü” adlı kitabından alıntıdır.
195
İlgili pozisyona ilişkin iş ilanında yer alan, “erkek adaylar için askerliğini
tamamlamış olmak”, “sürücü belgesine sahip olmak” kriterleri ilk elemede dikkate
alındığı ve adaylar arasında seçim yapmakta önem taşımadığı için aday değerleme
formunda yer almamıştır.
Şekil 4.2. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin Kriter, Alt Kriter ve Alternatif
Hiyerarşisi
Makine bakım mühendisliği pozisyonu için eleman seçme probleminin
hiyerarşik yapısı Şekil 4.2.’de gösterilmektedir.
Birinci hiyerarşik seviyede,
Amaç: “makine bakım mühendisliği pozisyonu için en uygun adayı seçmek”
yer almaktadır.
196
İkinci hiyerarşik seviyede, 8 ana karar kriteri yer almaktadır. Bunlar:
MC1: Eğitim,
MC2: Deneyim,
MC3: İş bilgisi,
MC4: Bilgisayar ve otomasyon bilgisi,
MC5: Yabancı dil bilgisi,
MC6: Yönetim fonksiyonları bağlamında yetkinlik,
MC7: İş ve sistem odaklılık,
MC8: Takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılık
şeklindedir.
Üçüncü hiyerarşik seviyede 27 alt karar kriteri yer almaktadır. Bunlar:
Eğitim ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC11: Lisans eğitimi,
SC12: Lisansüstü eğitim ve/veya mesleki gelişim için katılınan kurs ve
seminerler;
Deneyim ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC21: Yapı sektöründe deneyim,
SC22: Bakım-onarım ve arıza faaliyetlerinde deneyim,
SC23: Toplam üretken bakım konusunda deneyim;
197
İş bilgisi ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC31: Sanayi tesisi ünite ve ekipmanları konusunda iş bilgisi,
SC32: İSG konusunda iş bilgisi,
SC33: Çevresel etkilerin iyileştirilmesi konusunda iş bilgisi;
Bilgisayar ve otomasyon bilgisi ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC41: MS Office programları kullanım yetkinliği,
SC42: Autocad programı kullanım yetkinliği,
SC43: Otomasyon bilgisi;
Yabancı dil bilgisi ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC51: Genel yabancı dil bilgisi,
SC52: Mesleki yabancı dil bilgisi;
Yönetim fonksiyonları bağlamında yetkinlik ana karar kriterine bağlı alt karar
kriterleri:
SC61: Planlama yeteneği,
SC62: Koordinasyon yeteneği,
SC63: Takip ve izleme yeteneği;
İş ve sistem odaklılık ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC71: İş ve sonuç odaklılık,
SC72: Sistemli çalışma yetkinliği,
198
SC73: Sistem analizi ve değerlendirmesi yetkinliği;
Takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılık ana karar kriterine bağlı alt karar
kriterleri:
SC81: Kendi kendini motive etme yeteneği,
SC82: Takım çalışmasına yatkınlık,
SC83: İletişim yeteneği,
SC84: Proaktiflik,
SC85: Problem çözme yeteneği,
SC86: Eleştirel düşünme yeteneği,
SC87: Yeniliklere ve öğrenmeye açıklık,
SC88: Fikir üretme isteği
şeklindedir.
Dördüncü hiyerarşik seviyede, ilgili pozisyon için mülakata katılan ve bu
bağlamda karar vericiler tarafından değerlendirilen 8 aday bulunmaktadır. Ana karar
kriterlerinin önem ağırlığı karar vericiler tarafından amaca göre değerlendirildiği için
8 ana karar kriterleri amaca bağlı olarak, alt karar kriterleri ise karar vericilerce bağlı
bulundukları ana karar kriterine göre önem açısından değerlendirildiği için sadece ait
oldukları ana karar kriterine bağlı olarak şematize edilmektedir. Son olarak, karar
vericiler adayları alt karar kriterine göre değerlendirdiğinden Şekil 4.2.’de 8 aday alt
karar kriterlerinin her birine bağlı olarak gösterilmektedir. Hiyerarşik seviyeler
arasındaki bu bağ oklar yardımıyla sembolize edilmektedir.
199
Makine bakım müdürlüğü, makine bakım mühendisliğinin bağlı olduğu bir üst
pozisyon olduğu için bazı kriterlerin aynı olması söz konusudur. Dolayısıyla makine
bakım müdürlüğü pozisyonu için aday değerlendirmede temel alınan ana ve alt karar
kriterleri açıklanırken daha önce kendisiyle ilgili açıklama yapılmış olan kriterlere
tekrara yer vermemek açısından burada değinilmeyecektir. Bununla birlikte,
farklılaşan kriterler hakkında açıklamada bulunulacaktır. İlk farklılık, deneyim
açısından sektörel deneyimin daha da önem kazanması (daha fazla deneyim) ve yapı
sektörü yerine daha da özelleşerek çimento sektöründe deneyim (en az 5 yıl)
aranmasıdır. İkinci olarak, bilgisayar ve otomasyon bilgisi ana karar kriteri
kapsamında Corel Draw programı (grafik tasarım programı) kullanım yetkinliğinin
de ek bir alt karar kriteri olarak yer almasıdır.
Yönetim fonksiyonları bağlamında yetkinlik ana karar kriteri değişmemiş;
fakat örgütleme ve yöneltme alt karar kriterlerini de kapsar hâlde ele alınmıştır.
Çünkü makine bakım müdürlüğü direkt olarak genel müdür yardımcısına (teknik
işlerden sorumlu) bağlı bir bölüm yöneticiliğidir. Bu nedenle, yönetimin tüm
fonksiyonlarını kapsaması gerekmektedir. Makine bakım müdürü, hem yöneticiliğini
yaptığı bölüm çalışanlarını yönetmek hem de ekipmanları yönetmek sorumluluğuna
sahiptir. Bunun yanı sıra malzeme yönetimi de diğer bir boyut olarak düşünülebilir.
Bu bölüm için özellikle üretim ve lojistik bölümleriyle koordinasyon ve işbirliği
sağlamak önem arz etmektedir. Makine bakım müdürünün yönetim fonksiyonları
bağlamında ele alınan görev ve sorumlulukları ise şöyledir: kendisine bağlı
personelin görev, yetki ve sorumluluklarını belirlemek, yazılı olarak kaydetmek ve
personelin bu kapsam dâhilinde gerekli iş disiplini ile çalışmasını sağlamak; bölümü
ile
ilgili
kalite
hedeflerini
belirlemek,
yönetime
önermek,
hedeflerin
gerçekleştirilmeleri için yapılan çalışmaları takip etmek; işletmenin kalite
politikasının belirlenmesine katkıda bulunmak; makine bakım-onarım ve kalibrasyon
faaliyetlerini üretim müdürlüğü ile koordineli olarak planlamak; bakım-onarım
gruplarını ve bakım-onarım faaliyetlerini yürütmek; ünite, ekipman ve teçhizat
koruyucu bakım planlarının ve ilgili dokümanların oluşturulması ve takibini
200
sağlamak; bakım-onarım faaliyetlerine ilişkin ilgili bölümlerde iş emirlerinin
oluşturulmasını ve bu bölümlere dağıtılmasını sağlamak; periyodik olarak bakımonarım faaliyetlerine nezaret etmek, saha kontrolleri yapmak; işletme genelinde
oluşan arızalar ve arızalara müdahaleleri yönetmek, giderilmesini sağlamak; planlı
bakım günlerinde sorumlu olduğu birimlerde, birimlerin hazırladığı planlı bakımonarım programları ve uygulamalarını kontrol etmek; koruyucu bakım grubunca
hazırlanan iş emirlerinin ilgili ünitelerce yapılmasını sağlamak; İSG tüzüğünün
işverene yüklediği tüm tedbir ve sorumlulukları yerine getirmek, getirtmek ve takip
etmek; yatırımlara ilişkin fizibilite çalışmaları yapmak, gerçekleştirilen çalışmalara
ilişkin projeleri takip etmek; her türlü makine ve tesisatın her zaman hizmete hazır
olmasını sağlamak; iş makinelerinin bakımlarını yaptırmak ve bunların sürekli faal
olmasını sağlamak; ünite, ekipman, inşaat, montaj-demontaj faaliyetlerini yürütmek;
malzeme ambar stoklarını incelemek, sorumluluğu kapsamındaki yedek malzeme
ihtiyacını saptamak, stok miktarına göre uygun siparişleri yapmak ve ambara gelen
malzemenin uygunluğunu kontrol etmek; faaliyetler için gerekli malzemelerin iş
planına uygunluğunu denetlemek ve lojistik bölümünden talep etmek; işletmenin
temel hedefleri doğrultusunda yıllık bölüm hedeflerini takımı ile birlikte oluşturmak,
onaylanan
hedeflerin
gerçekleşmesini
sağlamak
ve
hedeflerin
dönemsel
değerlendirmelerini yapmak; bölümünün ekipman, personel, eğitim ve malzeme
ihtiyaçlarını planlamak; teknik yayınlar bünyesindeki gelişmelerle ilgili amirlerine
önerilerde bulunmak, bu gelişmeleri elemanlarına öğretmek ve uygulanmasını
sağlamak†.
İnsancıl ilişkiler kurma yeteneği, yöneticilik açısından oldukça önemlidir.
Çünkü yöneticilik, kendine bağlı bulunan çalışanları işbirliği yapmaya ve amaçlar
doğrultusunda katkıda bulunmaya isteklendirmedir. Bu bağlamda, her kademe
†
A iş örgütünün makine bakım müdürü görev tanımından alınmıştır.
201
yöneticilik için çok önemli olan insancıl ilişkiler kurma yeteneği tezde iletişim
yeteneği olarak ele alınmıştır. İletişim yeteneği makine bakım mühendisliği
pozisyonu için iyi bir takım üyesi olabilmek adına takım çalışmasında yenilik ve
yaratıcılık ana karar kriteri altında değerlendirilirken; yöneticilik için taşıdığı önem
nedeniyle bu pozisyonda ayrı bir ana karar kriteri olarak kabul edilmiş ve alt karar
kriterlerine ayrılmıştır. Bu alt karar kriterleri, iletişimin bileşenleri olan yazılı
kavrama, sözel kavrama, yazılı ifade, sözlü ifade ve dinleme yetkinlikleridir. Yazılı
kavrama, düzenlenmiş raporları, planları değerlendirmek ve teknik yayınları takip
etmek; sunum becerisi (üst yönetime bakım, onarım, parça değişim, ambardan girişçıkış raporları hakkında sunum yapabilecek düzeyde temsil kabiliyeti) sözlü ifade;
raporlama, plan ve projeleri hazırlama ise yazılı ifade kapsamında düşünülebilir.
Yine kendisine yapılan sözlü raporlamaları anlayabilmek sözel kavrama ve dinleme
yetkinliği içinde değerlendirilebilir.
İş ve sistem odaklılık ana karar kriterinin kapsamında iki alt karar kriteri daha
ele alınmıştır. Bunlar dikkatlilik ve detaylara önem vermedir. Yönetici, başında
bulunduğu bölümün faaliyetlerinin bütününden sorumlu olduğu için, yöneticilik
dikkatli olmayı ve detaylara önem vermeyi beraberinde getirmektedir.
Makine bakım müdürlüğü pozisyonu için eleman seçme probleminin hiyerarşik
yapısı Şekil 4.3.’te gösterilmektedir.
Birinci hiyerarşik seviyede,
Amaç: “makine bakım müdürlüğü pozisyonu için en uygun adayı seçmek” yer
almaktadır.
İkinci hiyerarşik seviyede 9 ana karar kriteri yer almaktadır. Bunlar:
MC1: Eğitim,
MC2: Deneyim,
202
MC3: İş bilgisi,
MC4: Bilgisayar ve otomasyon bilgisi,
MC5: Yabancı dil bilgisi,
MC6: Yönetim fonksiyonları bağlamında yetkinlik,
MC7: İletişim yeteneği,
MC8: İş ve sistem odaklılık,
MC9: Takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılık
şeklindedir.
Üçüncü hiyerarşik seviyede 36 alt karar kriteri yer almaktadır. Bunlar:
Eğitim ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC11: Lisans eğitimi,
SC12: Lisansüstü eğitim ve/veya mesleki gelişim için katılınan kurs ve
seminerler;
Deneyim ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC21: Çimento sektöründe deneyim,
SC22: Bakım-onarım ve arıza faaliyetlerinde deneyim,
SC23: Toplam üretken bakım konusunda deneyim;
İş bilgisi ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC31: Sanayi tesisi ünite ve ekipmanları konusunda iş bilgisi,
203
SC32: İSG konusunda iş bilgisi,
SC33: Çevresel etkilerin iyileştirilmesi konusunda iş bilgisi;
Bilgisayar ve otomasyon bilgisi ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC41: MS Office programları kullanım yetkinliği,
SC42: Autocad programı kullanım yetkinliği,
SC43: Corel Draw programı kullanım yetkinliği,
SC44: Otomasyon bilgisi;
Yabancı dil bilgisi ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC51: Genel yabancı dil bilgisi,
SC52: Mesleki yabancı dil bilgisi;
Yönetim fonksiyonları bağlamında yetkinlik ana karar kriterine bağlı alt karar
kriterleri:
SC61: Planlama yeteneği,
SC62: Örgütleme yeteneği,
SC63: Yöneltme yeteneği,
SC64: Diğer bölümlerle koordinasyon ve işbirliği sağlama yeteneği,
SC65: Kontrol yeteneği;
İletişim yeteneği ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC71: Yazılı kavrama yetkinliği,
204
SC72: Sözel kavrama yetkinliği,
SC73: Yazılı ifade yetkinliği,
SC74: Sözlü ifade yetkinliği,
SC75: Dinleme yetkinliği;
İş ve sistem odaklılık ana karar kriterine bağlı alt karar kriterleri:
SC81: İş ve sonuç odaklılık,
SC82: Sistemli çalışma yetkinliği,
SC83: Sistem analizi ve değerlendirmesi yetkinliği,
SC84: Detaylara önem verme,
SC85: Dikkatlilik;
Takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılık ana karar kriterine bağlı alt karar
kriterleri:
SC91: Kendi kendini motive etme yeteneği,
SC92: Takım çalışmasına yatkınlık,
SC93: Proaktiflik,
SC94: Problem çözme yeteneği,
SC95: Eleştirel düşünme yeteneği,
SC96: Yeniliklere ve öğrenmeye açıklık,
SC97: Fikir üretme isteği
205
şeklindedir.
Dördüncü hiyerarşik seviyede ilgili pozisyon için mülakata katılan ve karar
vericiler tarafından değerlendirilen 8 aday bulunmaktadır. Ana karar kriterlerinin
önem ağırlığı karar vericiler tarafından amaca göre değerlendirildiği için 9 ana karar
kriterleri amaca bağlı olarak, alt karar kriterleri ise karar vericilerce bağlı
bulundukları ana karar kriterine göre önem açısından değerlendirildiği için sadece ait
oldukları ana karar kriterine bağlı olarak şematize edilmektedir. Son olarak, karar
vericiler adayları alt karar kriterine göre değerlendirdiğinden Şekil 4.3.’te 8 aday alt
karar kriterlerinin her birine bağlı olarak gösterilmektedir ve hiyerarşik seviyeler
arasındaki bu ilişki oklar yardımıyla sembolize edilmektedir.
Şekil 4.3. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin Kriter, Alt Kriter ve Alternatif
Hiyerarşisi
4.6.3. Değerleme Formlarının Hazırlanması
A iş örgütü insan kaynakları müdürü ile birlikte kriterlerin belirlenmesinden
sonra ana ve alt karar kriterleri yazılı hâle getirilerek Ek-2 ve Ek-3’te de verilen ana
karar kriterlerinin önem ağırlıklarını değerlendirme formları, Ek-4 ve Ek-5’te verilen
206
alt karar kriterlerinin önem ağırlıklarını değerlendirme formları ve mülakatlarda
yararlanılmak üzere Ek-6 ve Ek-7’de gösterilen aday değerleme formları
hazırlanmıştır.
4.6.4. Seçim Sürecine Konu Olan Pozisyonlar İçin Ana ve Alt Karar
Kriterlerinin Önem Ağırlıklarının Belirlenmesi
İnsan kaynakları seçme sürecinde yer alacak olan üç karar verici (insan
kaynakları yöneticisi, ilgili pozisyonlardan sorumlu genel müdür yardımcısı ve
yabancı ortağın üst düzey yöneticisi) hem ana karar kriterlerinin amaç (en uygun
adayı seçmek) için önem derecesini hem de alt karar kriterlerinin ana karar kriterleri
açısından önem derecesini Tablo 4.1.’deki ölçekte yer alan dilsel değişkenleri
kullanarak değerlendirmişlerdir. Karar vericilerin ana karar kriterlerinin amaç (en
uygun adayı seçmek) açısından önem derecesini belirlemek adına makine bakım
mühendisliği pozisyonu için Ek-2’deki formu kullanarak
yaptıkları sözel
değerlendirmeler Tablo 4.4.’te, makine bakım müdürlüğü pozisyonu için Ek-3’teki
formu kullanarak yaptıkları sözel değerlendirmeler ise Tablo 4.5.’te verilmektedir.
Tablo 4.4. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin Ana Karar Kriterlerinin
Değerlendirilmesi
Ana Karar Kriterleri (MC)
Karar
Vericiler
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
KV1
Y
BY
Y
Y
ÇY
Y
Y
ÇY
KV2
ÇY
Y
Y
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
KV3
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
(KV)
KVn: n’inci Karar Verici
MCn: n’inci Ana Karar Kriteri
ÇY: Çok Yüksek, Y: Yüksek, BY: Biraz Yüksek, O: Orta, BD: Biraz Düşük, D: Düşük, ÇD: Çok
Düşük
207
Tablo 4.5. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin Ana Karar Kriterlerinin
Değerlendirilmesi
Karar
Ana Karar Kriterleri (MC)
Vericiler
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
MC9
KV1
ÇY
ÇY
Y
Y
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
KV2
ÇY
ÇY
Y
Y
Y
ÇY
Y
ÇY
ÇY
KV3
ÇY
ÇY
ÇY
Y
ÇY
ÇY
Y
ÇY
ÇY
(KV)
KVn: n’inci Karar Verici
MCn: n’inci Ana Karar Kriteri
ÇY: Çok Yüksek, Y: Yüksek, BY: Biraz Yüksek, O: Orta, BD: Biraz Düşük, D: Düşük, ÇD: Çok
Düşük
Bu dilsel değerlendirmeler daha sonra karşılığı yine Tablo 4.1.’de verilmiş olan
üçgen bulanık sayılara dönüştürülerek değerlere üyelik fonksiyonu verilmiştir.
Örneğin bir karar verici herhangi bir karar kriterine ilişkin “çok yüksek öneme sahip”
değerlendirmesinde bulunursa bu değerlendirmeye (0.9, 1, 1) üyelik fonksiyonu
atanmakta ve böylece değerlendirme üçgen bulanık sayıya dönüştürülmüş
olmaktadır.
Örneğin, Tablo 4.4.’ten görüldüğü üzere, makine bakım mühendisi seçimi için
gerçekleştirilen mülakatta tezin amacı olan “en uygun adayı seçmek” çerçevesinde
eğitim (MC1) ana karar kriterinin önem derecesi, birinci karar verici tarafından
yüksek, ikinci ve üçüncü karar vericiler tarafından ise çok yüksek olarak
değerlendirilmiştir.
Tablo
4.1.’den
yüksek
değerlendirmesi
için
üyelik
fonksiyonunun (0.7, 0.9, 1) , çok yüksek değerlendirmesi için üyelik fonksiyonunun
ise (0.9, 1, 1) olduğu görülmektedir. Eşitlik (24) kullanılarak eğitim (MC1) ana karar
kriterinin ağırlığı
1
= [ (0.7, 0.9, 1) + (0.9, 1, 1) + (0.9, 1, 1) ] = (0.833, 0.967, 1.000)
w
1 3
olarak bulunur.
208
Tüm ana karar kriterleri için aynı yol izlenerek bulunan değerler sonucunda
I
MC
matrisi oluşturulur. Makine bakım mühendisliği için oluşturulan I
MC
matrisi
Tablo 4.6.’da ve ayrıca “Amaca Göre Ana Karar Kriterlerinin Önem Ağırlıkları”
başlığı altında Ek-8’de, makine bakım müdürlüğü için oluşturulan I
MC
matrisi ise
Tablo 4.7.’de ve ayrıca Ek-8’deki aynı başlık altında Ek-9’da görülmektedir.
Tablo 4.4.’te gösterilen sözel değerlendirmelerin Tablo 4.1.’de verilen üçgen
bulanık sayı karşılıklarının ve Eşitlik (24)’ün kullanılması sonucunda, makine bakım
mühendisliği pozisyonu açısından “en uygun adayı bulmak” amacı çerçevesinde
karar vericiler tarafından en önemli görülen ana karar kriterlerinin, (0.900, 1.000,
1.000) değeriyle beşinci kriter (MC5) olan yabancı dil bilgisi ve sekizinci kriter
(MC8) olan takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılık olduğu görülmektedir.
Tablo 4.6. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin I
MC1
(0.833, 0.967, 1.000)
MC2
(0.700, 0.867, 0.967)
MC3
(0.767, 0.933, 1.000)
MC4
(0.833, 0.967, 1.000)
MC5
(0.900, 1.000, 1.000)
MC6
(0.833, 0.967, 1.000)
MC7
(0.833, 0.967, 1.000)
MC8
(0.900, 1.000, 1.000)
MC
Matrisi
MCn: n’inci Ana Karar Kriteri
Yine Tablo 4.5.’ten görüldüğü üzere eğitim (MC1), deneyim (MC2), yönetim
fonksiyonları bağlamında yetkinlik (MC6), iş ve sistem odaklılık (MC8) ve takım
çalışmasında yenilik ve yaratıcılık (MC9) ana karar kriterleri üç karar verici
tarafından da “çok yüksek öneme sahip” olarak değerlendirilmiştir; dolayısıyla
makine bakım müdürlüğü pozisyonu için I
MC
matrisine bu değerlendirmelerin yansıması
209
sonucunda da en yüksek öneme sahip ana karar kriterlerinin (0.900, 1.000, 1.000)
değeriyle yine aynı kriterler olduğu Tablo 4.7.’den görülebilir.
Tablo 4.7. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin I
MC1
(0.900, 1.000, 1.000)
MC2
(0.900, 1.000, 1.000)
MC3
(0.767, 0.933, 1.000)
MC4
(0.700, 0.900, 1.000)
MC5
(0.833, 0.967, 1.000)
MC6
(0.900, 1.000, 1.000)
MC7
(0.767, 0.933, 1.000)
MC8
(0.900, 1.000, 1.000)
MC9
(0.900, 1.000, 1.000)
MC
Matrisi
MCn: n’inci Ana Karar Kriteri
Karar vericilerin alt karar kriterlerinin bağlı bulundukları ana karar kriteri
açısından önem derecesini belirlemek adına makine bakım mühendisliği pozisyonu
için Ek-4’teki formu kullanarak yaptıkları sözel değerlendirmeler Tablo 4.8.’de,
makine bakım müdürlüğü pozisyonu için Ek-5’teki formu kullanarak yaptıkları sözel
değerlendirmeler ise Tablo 4.9.’da verilmektedir.
210
Tablo 4.8. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin Alt Karar Kriterlerinin
Değerlendirilmesi
Alt Karar Kriterleri (SC)
Karar
Vericiler
(KV)
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC51
SC52
KV1
Y
BY
BY
Y
BY
Y
Y
O
Y
Y
Y
ÇY
ÇY
KV2
ÇY
Y
ÇY
Y
O
Y
Y
O
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
KV3
ÇY
BY
ÇY
ÇY
BD
ÇY
ÇY
O
ÇY
ÇY
BY
ÇY
ÇY
Alt Karar Kriterleri (SC)
Karar
Vericiler
(KV)
SC61
SC62
SC63
SC71
SC72
SC73
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC86
SC87
SC88
KV1
Y
Y
Y
Y
ÇY
Y
ÇY
ÇY
ÇY
Y
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
KV2
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
KV3
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
Y
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
Y
KVn: n’inci Karar Verici
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
ÇY: Çok Yüksek, Y: Yüksek, BY: Biraz Yüksek, O: Orta, BD: Biraz Düşük, D: Düşük, ÇD: Çok
Düşük
211
Tablo 4.9. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin Alt Karar Kriterlerinin
Değerlendirilmesi
Alt Karar Kriterleri (SC)
Karar
Vericiler
(KV)
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC44
KV1
ÇY
Y
ÇY
ÇY
BY
Y
Y
O
Y
Y
BY
Y
KV2
ÇY
Y
BY
ÇY
BY
ÇY
Y
BY
Y
Y
D
O
KV3
ÇY
ÇY
BY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
Y
Y
Y
Y
Y
Alt Karar Kriterleri (SC)
Karar
Vericiler
(KV)
SC51
SC52
SC61
SC62
SC63
SC64
SC65
SC71
SC72
SC73
SC74
SC75
KV1
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
KV2
Y
Y
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
Y
Y
Y
Y
Y
KV3
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
Y
ÇY
Y
ÇY
Y
Alt Karar Kriterleri (SC)
Karar
Vericiler
(KV)
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC91
SC92
SC93
SC94
SC95
SC96
SC97
KV1
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
Y
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
KV2
ÇY
ÇY
ÇY
Y
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
KV3
ÇY
ÇY
ÇY
Y
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
ÇY
KVn: n’inci Karar Verici
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
ÇY: Çok Yüksek, Y: Yüksek, BY: Biraz Yüksek, O: Orta, BD: Biraz Düşük, D: Düşük, ÇD: Çok
Düşük
212
Alt karar kriterlerinin önem ağırlığının bulunmasında Eşitlik (26)’dan
yararlanılmaktadır. Örneğin Tablo 4.8.’den de görüleceği üzere, makine bakım
mühendisi seçimi için gerçekleştirilen mülakatta, eğitim (MC1) ana karar kriterine
göre kendine bağlı birinci alt karar kriteri olan lisans eğitimi (SC11) kriterinin önem
derecesi, birinci karar verici tarafından yüksek, ikinci ve üçüncü karar vericiler
tarafından ise çok yüksek olarak değerlendirilmiştir. Tablo 4.1.’den yüksek
değerlendirmesi için üyelik fonksiyonunun (0.7, 0.9, 1), çok yüksek değerlendirmesi
için üyelik fonksiyonunun ise (0.9, 1, 1) olduğu görülmektedir. Eşitlik (26)
kullanılarak lisans eğitimi (SC11) alt karar kriterinin ağırlığı
1
= [ (0.7, 0.9, 1) + (0.9, 1, 1) + (0.9, 1, 1) ] = (0.833, 0.967, 1.000)
w
11 3
olarak bulunur. Bu değer Tablo 4.10.’da görülmektedir. Tüm alt karar kriterleri için
aynı yol izlenerek bulunan değerler sonucunda I
SC
matrisi oluşturulur.
Tablo 4.10. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin I
SC
Matrisi
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
SC11
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
0
0
0
0
0
SC12
(0.567, 0.767, 0.933)
0
0
0
0
0
0
0
SC21
0
(0.767, 0.900, 0.967)
0
0
0
0
0
0
SC22
0
(0.767, 0.933, 1.000)
0
0
0
0
0
0
SC23
0
(0.300, 0.500, 0.700)
0
0
0
0
0
0
SC31
0
0
(0.767, 0.933, 1.000)
0
0
0
0
0
SC32
0
0
(0.767, 0.933, 1.000)
0
0
0
0
0
SC33
0
0
(0.300, 0.500, 0.700)
0
0
0
0
0
213
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
SC41
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
0
0
SC42
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
0
0
SC43
0
0
0
(0.700, 0.867, 0.967)
0
0
0
0
SC51
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
0
0
SC52
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
0
0
SC61
0
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
SC62
0
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
SC63
0
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
SC71
0
0
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
SC72
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
SC73
0
0
0
0
0
0
(0.767, 0.933, 1.000)
0
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
SC81
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC82
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC83
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC84
0
0
0
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
SC85
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC86
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC87
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC88
0
0
0
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
MCn: n’inci Ana Karar Kriteri
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
Makine bakım mühendisliği için oluşturulan I
SC
matrisi Tablo 4.10.’da ve
ayrıca “Alt Kriterlerin Bağlı Bulundukları Ana Kritere Göre Önem Ağırlıkları”
başlığı altında Ek-8’de, makine bakım müdürlüğü için oluşturulan I
SC
matrisi ise
214
Tablo 4.11.’de ve ayrıca Ek-9’da verilmiştir. Eklerdeki üç nokta (…) değerin sıfıra
eşit olduğunu ifade etmektedir.
Tablo 4.11. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin I
SC
Matrisi
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
MC9
SC11
(0.900, 1.000, 1.000)
0
0
0
0
0
0
0
0
SC12
(0.767, 0.933, 1.000)
0
0
0
0
0
0
0
0
SC21
0
(0.633, 0.800, 0.933)
0
0
0
0
0
0
0
SC22
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
0
0
0
0
0
0
SC23
0
(0.633, 0.800, 0.933)
0
0
0
0
0
0
0
SC31
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
0
0
0
0
SC32
0
0
(0.767, 0.933, 1.000)
0
0
0
0
0
0
SC33
0
0
(0.500, 0.700, 0.867)
0
0
0
0
0
0
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
MC9
SC41
0
0
0
(0.700, 0.900, 1.000)
0
0
0
0
0
SC42
0
0
0
(0.700, 0.900, 1.000)
0
0
0
0
0
SC43
0
0
0
(0.400, 0.567, 0.733)
0
0
0
0
0
SC44
0
0
0
(0.567, 0.767, 0.900)
0
0
0
0
0
SC51
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
0
0
SC52
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
0
0
SC61
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
0
0
SC62
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
0
0
SC63
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
0
0
SC64
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
0
0
SC65
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
0
0
215
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
MC9
SC71
0
0
0
0
0
0
(0.767, 0.933, 1.000)
0
0
SC72
0
0
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
SC73
0
0
0
0
0
0
(0.767, 0.933, 1.000)
0
0
SC74
0
0
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
0
0
SC75
0
0
0
0
0
0
(0.767, 0.933, 1.000)
0
0
SC81
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
SC82
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
SC83
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
SC84
0
0
0
0
0
0
0
(0.767, 0.933, 1.000)
0
SC85
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
0
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
MC9
SC91
0
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC92
0
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC93
0
0
0
0
0
0
0
0
(0.833, 0.967, 1.000)
SC94
0
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC95
0
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC96
0
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
SC97
0
0
0
0
0
0
0
0
(0.900, 1.000, 1.000)
MCn: n’inci Ana Karar Kriteri
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
4.6.5. Adayların Değerlendirilmesi
Karar vericiler Tablo 4.2.’de verilmiş olan dilsel değişkenleri ve makine bakım
mühendisliği pozisyonu için Ek-6’daki formu ve makine bakım müdürlüğü
pozisyonu için Ek-7’deki formu kullanarak adayları alt karar kriterleri açısından
değerlendirmiştir.
216
Tablo 4.12. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin 1. Karar Vericinin Adayları
Değerlendirmesi
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC51
SC52
A1
İ
Bİ
ÇK
İ
İ
İ
İ
Bİ
Çİ
Çİ
İ
İ
Bİ
A2
İ
İ
İ
İ
O
İ
İ
Bİ
Çİ
İ
İ
Bİ
Bİ
A3
Çİ
Çİ
K
Bİ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
A4
Bİ
O
Bİ
İ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
İ
İ
Bİ
BK
K
A5
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
İ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
A6
Bİ
O
K
Bİ
Bİ
İ
İ
Bİ
İ
İ
Bİ
Çİ
İ
A7
O
BK
Bİ
İ
BK
İ
İ
BK
İ
Çİ
İ
Çİ
Bİ
A8
İ
İ
İ
Çİ
Bİ
Çİ
İ
İ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
İ
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC61
SC62
SC63
SC71
SC72
SC73
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC86
SC87
A1
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
A2
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
İ
İ
Bİ
İ
Bİ
O
İ
İ
Bİ
Bİ
A3
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
İ
Çİ
İ
İ
Çİ
Çİ
A4
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
A5
İ
İ
İ
İ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
A6
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
Çİ
İ
Çİ
İ
İ
İ
İ
A7
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
A8
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
An: n’inci Aday
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
Çİ: Çok İyi, İ: İyi, Bİ: Biraz İyi, O: Orta, BK: Biraz Kötü, K: Kötü, ÇK: Çok Kötü
Makine bakım mühendisliği pozisyonu için 1. karar vericinin dilsel
değerlendirmeleri Tablo 4.12.’de, 2. karar vericinin dilsel değerlendirmeleri Tablo
4.13.’te ve 3. karar vericinin dilsel değerlendirmeleri Tablo 4.14.’te; makine bakım
müdürlüğü pozisyonu için 1. karar vericinin dilsel değerlendirmeleri Tablo 4.15.’te,
2. karar vericinin dilsel değerlendirmeleri Tablo 4.16.’da ve 3. karar vericinin dilsel
değerlendirmeleri Tablo 4.17.’de verilmiştir.
SC88
217
Tablo 4.13. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin 2. Karar Vericinin Adayları
Değerlendirmesi
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC51
SC52
A1
İ
İ
ÇK
Bİ
Bİ
İ
İ
O
Çİ
Çİ
Bİ
Bİ
Bİ
A2
İ
Bİ
Çİ
Çİ
O
İ
Çİ
O
Çİ
İ
Bİ
Bİ
O
A3
Çİ
Çİ
K
İ
İ
İ
İ
Bİ
Çİ
Çİ
İ
İ
İ
A4
Bİ
O
Bİ
Bİ
Bİ
İ
O
O
İ
İ
Bİ
K
ÇK
A5
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
A6
İ
İ
O
Bİ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
İ
Çİ
İ
A7
BK
K
Bİ
O
ÇK
İ
İ
K
İ
Çİ
İ
İ
İ
A8
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC61
SC62
SC63
SC71
SC72
SC73
SC81
SC82
A1
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
İ
İ
İ
İ
A2
İ
Bİ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
A3
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A4
O
O
O
O
Bİ
A5
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
A6
İ
İ
İ
A7
İ
İ
A8
Çİ
Çİ
SC83
SC84
SC85
SC86
SC87
SC88
İ
Bİ
İ
İ
Çİ
Çİ
İ
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
İ
İ
Bİ
Çİ
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
An: n’inci Aday
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
Çİ: Çok İyi, İ: İyi, Bİ: Biraz İyi, O: Orta, BK: Biraz Kötü, K: Kötü, ÇK: Çok Kötü
218
Tablo 4.14. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin 3. Karar Vericinin Adayları
Değerlendirmesi
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC11
SC12
SC21
SC22
A1
İ
Bİ
ÇK
İ
A2
İ
O
İ
A3
Çİ
İ
A4
Bİ
A5
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC51
Bİ
İ
Bİ
Bİ
Çİ
Çİ
İ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
İ
İ
Bİ
İ
İ
Bİ
Bİ
Bİ
ÇK
Bİ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
İ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
İ
İ
Bİ
BK
K
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
İ
A6
O
BK
K
O
O
Bİ
Bİ
O
Çİ
İ
O
Çİ
Çİ
A7
K
K
Bİ
K
K
Bİ
İ
BK
Çİ
Çİ
Bİ
İ
İ
A8
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
Çİ
İ
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC52
SC61
SC62
SC63
SC71
SC72
SC73
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC86
SC87
SC88
A1
İ
Bİ
Bİ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A2
Bİ
O
O
O
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
O
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
A3
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A4
Bİ
O
O
Bİ
O
O
Bİ
Bİ
O
O
O
O
Bİ
Bİ
A5
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
A6
Bİ
O
O
Bİ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
A7
İ
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
O
Bİ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
A8
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Çİ
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
An: n’inci Aday
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
Çİ: Çok İyi, İ: İyi, Bİ: Biraz İyi, O: Orta, BK: Biraz Kötü, K: Kötü, ÇK: Çok Kötü
219
Tablo 4.15. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin 1. Karar Vericinin Adayları
Değerlendirmesi
Adaylar
(A)
Alt Karar Kriterleri (SC)
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC44
A1
Çİ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
İ
İ
O
İ
Bİ
K
K
A2
İ
Bİ
İ
İ
O
İ
Bİ
Bİ
İ
İ
Bİ
İ
A3
Çİ
İ
Çİ
Çİ
O
Çİ
Çİ
O
Çİ
Çİ
O
İ
A4
İ
O
İ
K
K
İ
İ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
A5
İ
İ
ÇK
Çİ
Çİ
Çİ
Bİ
İ
İ
İ
ÇK
Çİ
A6
Çİ
Çİ
Çİ
Bİ
Bİ
Çİ
İ
Bİ
Çİ
Çİ
Bİ
Çİ
A7
İ
BK
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
O
Çİ
Çİ
O
Çİ
A8
Bİ
O
Çİ
İ
Bİ
Çİ
Çİ
Bİ
İ
Çİ
Bİ
Çİ
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC51
SC52
SC61
SC62
SC63
SC64
SC65
SC71
SC72
SC73
SC74
SC75
A1
Bİ
Bİ
Çİ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A2
K
ÇK
İ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
A3
İ
Bİ
İ
İ
İ
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A4
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
A5
Bİ
O
Çİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
A6
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
A7
İ
İ
BK
BK
BK
K
O
Bİ
Bİ
Bİ
Bİ
O
A8
O
BK
İ
İ
İ
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Adaylar
(A)
Alt Karar Kriterleri (SC)
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC91
SC92
SC93
SC94
SC95
SC96
SC97
A1
İ
İ
İ
Bİ
Bİ
İ
Çİ
Bİ
İ
İ
Bİ
Bİ
A2
İ
Çİ
Çİ
İ
İ
İ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
A3
Çİ
İ
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
Çİ
İ
İ
İ
A4
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
İ
Çİ
Çİ
A5
Çİ
Çİ
Çİ
İ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
A6
Çİ
Çİ
Çİ
İ
İ
Çİ
İ
Çİ
İ
İ
Çİ
Çİ
A7
Bİ
BK
Bİ
O
Bİ
ÇK
ÇK
O
İ
Çİ
O
Bİ
A8
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Çİ
An: n’inci Aday
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
Çİ: Çok İyi, İ: İyi, Bİ: Biraz İyi, O: Orta, BK: Biraz Kötü, K: Kötü, ÇK: Çok Kötü
220
Tablo 4.16. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin 2. Karar Vericinin Adayları
Değerlendirmesi
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC44
A1
Çİ
Çİ
İ
O
O
Bİ
Bİ
Bİ
İ
O
ÇK
BK
A2
İ
Bİ
Çİ
İ
BK
İ
O
O
İ
Bİ
O
Bİ
A3
Çİ
İ
İ
İ
Bİ
İ
Çİ
Bİ
Çİ
Çİ
O
Bİ
A4
İ
O
Bİ
ÇK
ÇK
İ
İ
Bİ
Çİ
Çİ
Çİ
Bİ
A5
İ
Bİ
ÇK
İ
İ
İ
O
Bİ
İ
İ
ÇK
Çİ
A6
Çİ
İ
İ
İ
Bİ
Çİ
İ
İ
Çİ
Bİ
İ
Çİ
A7
İ
İ
Çİ
Çİ
Bİ
Çİ
Bİ
O
Çİ
Çİ
BK
Çİ
A8
O
BK
İ
İ
O
İ
İ
Bİ
İ
İ
O
İ
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC51
SC52
SC61
SC62
SC63
SC64
SC65
SC71
SC72
SC73
SC74
SC75
A1
O
O
İ
Bİ
O
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A2
K
ÇK
Çİ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A3
Bİ
O
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A4
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A5
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A6
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
Çİ
Çİ
İ
İ
İ
A7
Çİ
Çİ
BK
BK
K
ÇK
BK
İ
İ
İ
İ
O
A8
BK
K
Bİ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC91
SC92
SC93
SC94
SC95
SC96
SC97
A1
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
Bİ
Bİ
A2
İ
İ
İ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
İ
İ
İ
Bİ
İ
A3
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A4
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A5
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A6
İ
Çİ
Çİ
Bİ
Bİ
İ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
İ
İ
A7
BK
Bİ
Bİ
O
O
ÇK
ÇK
Bİ
İ
Bİ
O
Bİ
A8
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
An: n’inci Aday
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
Çİ: Çok İyi, İ: İyi, Bİ: Biraz İyi, O: Orta, BK: Biraz Kötü, K: Kötü, ÇK: Çok Kötü
221
Tablo 4.17. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin 3. Karar Vericinin Adayları
Değerlendirmesi
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC44
A1
İ
İ
İ
O
O
Bİ
İ
Bİ
İ
O
K
O
A2
İ
Çİ
İ
İ
K
İ
Bİ
O
İ
Bİ
Bİ
O
A3
İ
Bİ
İ
İ
Bİ
İ
İ
Bİ
Çİ
Çİ
O
Bİ
A4
Çİ
İ
İ
BK
BK
Çİ
Çİ
Bİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
A5
İ
Çİ
ÇK
İ
Çİ
İ
Bİ
İ
Bİ
İ
K
İ
A6
İ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
Çİ
Bİ
Bİ
Çİ
Çİ
Bİ
Çİ
A7
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
O
İ
İ
O
Çİ
A8
Bİ
O
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC51
SC52
SC61
SC62
SC63
SC64
SC65
SC71
SC72
SC73
SC74
SC75
A1
BK
K
Bİ
Bİ
Bİ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
A2
K
K
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
O
İ
A3
Bİ
Bİ
İ
İ
İ
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A4
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
A5
Çİ
Çİ
İ
İ
İ
İ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
A6
Çİ
Çİ
İ
İ
İ
Bİ
Bİ
İ
İ
İ
Bİ
Bİ
A7
İ
Bİ
BK
K
K
K
BK
İ
İ
İ
İ
BK
A8
O
O
Bİ
Bİ
Bİ
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Alt Karar Kriterleri (SC)
Adaylar
(A)
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC91
SC92
SC93
SC94
SC95
SC96
SC97
A1
Bİ
İ
İ
Bİ
Bİ
İ
İ
Bİ
İ
Bİ
Bİ
Bİ
A2
İ
İ
İ
Bİ
Bİ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
A3
Çİ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
İ
A4
Çİ
Çİ
Çİ
İ
İ
Çİ
Çİ
Çİ
Çİ
İ
Çİ
Çİ
A5
İ
İ
İ
Çİ
Çİ
İ
İ
Çİ
İ
Bİ
İ
İ
A6
İ
İ
İ
İ
İ
İ
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
A7
BK
BK
O
BK
BK
BK
K
BK
Bİ
Bİ
K
K
A8
Bİ
İ
İ
İ
İ
İ
Çİ
İ
İ
İ
İ
İ
An: n’inci Aday
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
Çİ: Çok İyi, İ: İyi, Bİ: Biraz İyi, O: Orta, BK: Biraz Kötü, K: Kötü, ÇK: Çok Kötü
222
Bu dilsel değerlendirmeler Tablo 4.2.’de verilmiş olan üçgen bulanık sayı
karşılıklarına dönüştürülmüştür. Örneğin bir karar verici herhangi bir alt karar
kriterine göre adaya ilişkin “iyi” değerlendirmesinde bulunursa bu değerlendirmeye
(7, 9, 10) üyelik fonksiyonu atanmakta ve böylece değerlendirme üçgen bulanık
sayıya dönüştürülmüş olmaktadır.
Örneğin, makine bakım mühendisi seçimi için gerçekleştirilen mülakatta
birinci aday lisans eğitimi (SC11) alt karar kriteri açısından Tablo 4.12., Tablo 4.13.
ve Tablo 4.14.’ten görüldüğü gibi, tüm karar vericiler tarafından iyi olarak
değerlendirilmiştir. Tablo 4.2.’den “iyi” dilsel değerlendirmesi için üyelik
fonksiyonunun (7, 9, 10) olduğu görülmektedir. Eşitlik (29) kullanılarak birinci
adayın lisans eğitimi (SC11) alt karar kriterine göre skoru,
1
c
= [ (7, 9, 10) + (7, 9, 10) + (7, 9, 10) ] = (7, 9, 10)
111 3
olarak bulunur. Bu değer, Tablo 4.18.’de görülmektedir. Tüm adayların her bir alt
karar kriteri için aynı yol izlenerek bulunan skorları sonucunda I
oluşturulur. I
A
A
matrisi
matrisi, alternatiflerin alt kriterlere göre skorlanması sonucunda
oluşan matristir. Makine bakım mühendisliği için oluşturulan I
A
matrisi Tablo
4.18.’de ve ayrıca “Alt Kriterlere Göre Aday Değerlendirmeleri: x ij Değerleri”
başlığı altında Ek-8’de, makine bakım müdürlüğü için oluşturulan I matrisi ise
A
Tablo 4.19.’da ve Ek-9’da verilmiştir.
223
Tablo 4.18. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin I
A
Matrisi
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
A1
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
(0.000, 0.000, 1.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.667, 7.667, 9.333)
A2
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.000, 7.000, 8.667)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(3.667, 5.667, 7.667)
A3
(9.000, 10.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(0.000, 0.667, 2.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
A4
(5.000, 7.000, 9.000)
(3.667, 5.667, 7.667)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.000, 7.000, 9.000)
A5
(9.000, 10.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A6
(5.000, 7.000, 8.667)
(3.667, 5.667, 7.333)
(1.000, 2.333, 4.333)
(4.333, 6.333, 8.333)
(4.333, 6.333, 8.333)
A7
(1.333, 3.000, 5.000)
(0.333, 1.667, 3.667)
(5.000, 7.000, 9.000)
(3.333, 5.000, 6.667)
(0.333, 1.333, 3.000)
A8
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 8.667, 9.667)
(7.667, 9.333, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
SC31
SC32
SC33
A1
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(4.333, 6.333, 8.333)
A2
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(4.333, 6.333, 8.333)
A3
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.000, 7.000, 9.000)
A4
(7.000, 9.000, 10.000)
(4.333, 6.333, 8.333)
(4.333, 6.333, 8.333)
A5
(9.000, 10.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A6
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.667, 7.667, 9.333)
(4.333, 6.333, 8.333)
A7
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(0.667, 2.333, 4.333)
A8
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 8.667, 9.667)
224
SC41
SC42
SC43
A1
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
A2
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
A3
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A4
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.000, 7.000, 9.000)
A5
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A6
(7.667, 9.333, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.000, 7.000, 8.667)
A7
(7.667, 9.333, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
A8
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
SC51
SC52
SC61
SC62
SC63
A1
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.000, 7.000, 9.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
A2
(5.000, 7.000, 9.000)
(4.333, 6.333, 8.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
(4.333, 6.333, 8.333)
(4.333, 6.333, 8.333)
A3
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A4
(0.667, 2.333, 4.333)
(0.000, 0.667, 2.333 )
(4.333, 6.333, 8.333)
(3.667, 5.667, 7.667)
(3.667, 5.667, 7.667)
A5
(9.000, 10.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A6
(9.000, 10.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.667, 7.667, 9.000)
(5.667, 7.667, 9.000)
A7
(7.667, 9.333, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
A8
(9.000, 10.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
225
SC71
SC72
SC73
A1
(5.667, 7.667, 9.333)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A2
(4.333, 6.333, 8.333)
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.667, 7.667, 9.333)
A3
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A4
(4.333, 6.333, 8.333)
(5.000, 7.000, 8.667)
(5.000, 7.000, 8.667)
A5
(8.333, 9.667, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
A6
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
A7
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
A8
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
SC81
SC82
SC83
SC84
A1
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
A2
(5.000, 7.000, 9.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.000, 7.000, 9.000)
(3.667, 5.667, 7.667)
A3
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A4
(5.667, 7.667, 9.333)
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.000, 7.000, 8.667)
(5.000, 7.000, 8.667)
A5
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A6
(5.667, 7.667, 9.333)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A7
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.000, 7.000, 9.000)
(5.000, 7.000, 8.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
A8
(8.333, 9.667, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
226
SC85
SC86
SC87
SC88
A1
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A2
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.000, 7.000, 9.000)
(5.000, 7.000, 9.000)
A3
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A4
(4.333, 6.333, 8.333)
(5.000, 7.000, 8.667)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
A5
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
A6
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
A7
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
A8
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday
Tablo 4.19. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin I
A
Matrisi
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
A1
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.000, 8.667, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(3.667, 5.667, 7.667)
(3.667, 5.667, 7.667)
A2
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.000, 9.333)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(1.333, 3.000, 5.000)
A3
(8.333, 9.667, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(4.333, 6.333, 8.333)
A4
(7.667, 9.333, 10.000)
(4.333, 6.333, 8.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(0.333, 1.333, 3.000)
(0.333, 1.333, 3.000)
A5
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 8.667, 9.667)
(0.000, 0.000, 1.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A6
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.000, 8.667, 9.667)
(7.667, 9.333, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.000, 7.000, 9.000)
A7
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.000, 7.000, 8.333)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(6.333, 8.000, 9.333)
A8
(4.333, 6.333, 8.333)
(2.333, 4.333, 6.333)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(4.333, 6.333, 8.333)
227
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
A1
(5.667, 7.667, 9.333)
(6.333, 8.333, 9.667)
(4.333, 6.333, 8.333)
(7.000, 9.000, 10.000)
(3.667, 5.667, 7.667)
A2
(7.000, 9.000, 10.000)
(4.333, 6.333, 8.333)
(3.667, 5.667, 7.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
A3
(7.667, 9.333, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(4.333, 6.333, 8.333)
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
A4
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
(9.000, 10.000, 10.000)
(9.000, 10.000, 10.000)
A5
(7.667, 9.333, 10.000)
(4.333, 6.333, 8.333)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
A6
(9.000, 10.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.667, 7.667, 9.333)
(9.000, 10.000, 10.000)
(7.667, 9.000, 9.667)
A7
(8.333, 9.667, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(3.000, 5.000, 7.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A8
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
SC43
SC44
SC51
SC52
A1
(0.000, 0.667, 2.333)
(1.333, 3.000, 5.000)
(3.000, 5.000, 7.000)
(2.667, 4.333, 6.333)
A2
(4.333, 6.333, 8.333)
(5.000, 7.000, 8.667)
(0.000, 1.000, 3.000)
(0.000, 0.333, 1.667)
A3
(3.000, 5.000, 7.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
(4.333, 6.333, 8.333)
A4
(9.000, 10.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(9.000, 10.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A5
(0.000, 0.333, 1.667)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.000, 8.667, 9.667)
(5.667, 7.333, 8.667)
A6
(5.667, 7.667, 9.333)
(9.000, 10.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A7
(2.333, 4.333, 6.333)
(9.000, 10.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 8.667, 9.667)
A8
(4.333, 6.333, 8.333)
(7.667, 9.333, 10.000)
(2.333, 4.333, 6.333)
(1.333, 3.000, 5.000)
228
SC61
SC62
SC63
SC64
SC65
A1
(7.000, 8.667, 9.667)
(5.667, 7.667, 9.333)
(4.333, 6.333, 8.333)
(7.667, 9.333, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
A2
(7.667, 9.333, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
A3
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A4
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A5
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A6
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
A7
(1.000, 3.000, 5.000)
(0.667, 2.333, 4.333)
(0.333, 1.667, 3.667)
(0.000, 0.667, 2.333)
(1.667, 3.667, 5.667)
A8
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
(8.333, 9.667, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
SC71
SC72
SC73
SC74
SC75
A1
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A2
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A3
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A4
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A5
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A6
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.667, 7.667, 9.333)
A7
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
(2.333, 4.333, 6.333)
A8
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
229
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
A1
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
A2
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(5.667, 7.667, 9.333)
(5.667, 7.667, 9.333)
A3
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A4
(7.667, 9.333, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A5
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A6
(7.667, 9.333, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(6.333, 8.333, 9.667)
A7
(2.333, 4.333, 6.333)
(2.333, 4.333, 6.333)
(4.333, 6.333, 8.333)
(2.333, 4.333, 6.333)
(3.000, 5.000, 7.000)
A8
(5.667, 7.667, 9.333)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
SC91
SC92
SC93
SC94
A1
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(5.000, 7.000, 9.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A2
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A3
(6.333, 8.333, 9.667)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A4
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A5
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A6
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 8.667, 9.667)
(8.333, 9.667, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A7
(0.333, 1.000, 2.333)
(0.000, 0.333, 1.667)
(3.000, 5.000, 7.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
A8
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(6.333, 8.333, 9.667)
230
SC95
SC96
SC97
A1
(6.333, 8.333, 9.667)
(5.000, 7.000, 9.000)
(5.000, 7.000, 9.000)
A2
(7.000, 8.667, 9.667)
(7.000, 8.667, 9.667)
(7.667, 9.333, 10.000)
A3
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
A4
(7.000, 9.000, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
(8.333, 9.667, 10.000)
A5
(7.000, 8.667, 9.667)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A6
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
A7
(6.333, 8.000, 9.333)
(2.000, 3.667, 5.667)
(3.333, 5.000, 7.000)
A8
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.000, 9.000, 10.000)
(7.667, 9.333, 10.000)
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday
4.6.6. Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisinin Elde Edilmesi
Bulanık karar matrisinin elde edilmesinden sonra, normalize edilmiş bulanık
karar matrisi Eşitlik (30) ve (31)’den yararlanılarak oluşturulur. Matrisin elde
edilmesinde, bulanık karar matrisinin sütunları dikkate alınır. Eğer kriter fayda kriteri
ise bulanık karar matrisindeki her bir kriter sütunu için,
( a , b , c ) biçiminde
ij
ij
ij
gösterilen üçgen bulanık sayılardan her bir bileşen için sütundaki aynı bileşene ait en
büyük değer baz alınarak bölme işleminin uygulanması sonucunda elde edilir. Eğer
kriter maliyet kriteri ise, bulanık karar matrisindeki her bir kriter sütunu için,
( a , b , c ) biçiminde
ij
ij
ij
gösterilen üçgen bulanık sayılardan her bir bileşen için
sütundaki aynı bileşene ait en küçük değer baz alınarak bölme işleminin uygulanması
sonucunda elde edilir.
Araştırmada tüm kriterler fayda kriteri olarak değerlendirilmiştir. Dolayısıyla
r ij
değerlerinin bulunmasında Eşitlik (30)’dan yararlanılır.
231
Örneğin makine bakım mühendisliği için gerçekleştirilen mülakattaki Tablo
4.18.’de görülen I matrisinin ilk sütunundaki SC11 bir fayda kriteri olduğu için
A
a* = max a ij
j
değeri 9,
b* = max bij
j
değeri 10 ve
c* = max cij
j
değeri 10 olarak bulunur.
Eşitlik (30) kullanılarak
 7 9 10 
r111 =  ,
,  = (0.700, 0.900, 1.111)
 10 10 9 
olarak elde edilir. Bu değer, Tablo 4.21.’de görülmektedir.
Tablo 4.20. Makine Bakım Mühendisliği İçin Oluşturulan I Matrisinin İlk Sütunu
A
SC11
A1
(7.000, 9.000, 10.000)
A2
(7.000, 9.000, 10.000)
A3
(9.000, 10.000, 10.000)
A4
(5.000, 7.000, 9.000)
A5
(9.000, 10.000, 10.000)
A6
(5.000, 7.000, 8.667)
A7
(1.333, 3.000, 5.000)
A8
(7.667, 9.333, 10.000)
Daha kolay görülebilmesi açısından makine bakım mühendisliği için
oluşturulan I matrisinin ilk sütunu, yani tüm adayların birinci ana karar kriterine
A
(MC1=eğitim) ilişkin birinci alt karar kriterine (SC11=lisans eğitimi) göre
değerlendirilmesi sonucunda oluşan skorlar, Tablo 4.20.’de gösterilmektedir. Burada
üçgen bulanık sayı olarak ifade edilen her bir skora ilişkin alt sınır değerlerine
bakıldığında maksimum değerin 9, orta değerlere bakıldığında maksimum değerin 10
ve üst sınır değerlerine bakıldığında maksimum değerin 10 olduğu görülmektedir.
232
Benzer şekilde yapılan hesaplamalarla makine bakım mühendisliği için Tablo
4.21.’de tüm
r ij
(normalize edilmiş skor) değerlerinin görülebildiği normalize
edilmiş bulanık karar matrisi oluşturulur. Makine bakım mühendisliği için normalize
edilmiş bulanık karar matrisi Matlab yazılımındaki uygulamanın çıktısı biçiminde
ifade edilen Ek-8’den de “ r ij Değerleri” başlığı altında görülebilmektedir.
Bu bağlamda; HBTOPSIS yönteminin uygulanması sonucunda elde edilen tüm
değerler programın çıktısı olarak makine bakım mühendisliği pozisyonu için Ek8’de, makine bakım müdürlüğü pozisyonu için Ek-9’da verildiği için örnek
oluşturması ve okuyucuların daha rahat kavraması açısından bundan sonraki kısımda
sadece makine bakım mühendisliği pozisyonu çerçevesinde ayrıca yöntemin
aşamalarına ilişkin tablolar yardımıyla anlatıma devam edilecek; fakat tekrara yer
vermemek açısından makine bakım müdürlüğü pozisyonuna ait tekrar tablolaştırma
yapılmayacaktır.
Yöntemin işleyiş aşamalarına ilişkin buraya kadar her iki pozisyon için de
tabloların verilmesinin sebebi, bu aşamalarda hesaplamaların program dışında
yapılmış olması ve hesaplamalar yapıldıktan sonra programa hesaplama sonuçlarının
Microsoft Excel’de oluşturulan veri giriş sayfaları yardımıyla yüklenmesidir. Bu
aşamadan önceki kısımlar, HBTOPSIS algoritması aşamalarına geçmeden önce ilgili
üç matris olan I
MC
, I
SC
ve I
A
matrislerinin oluşturulması üzerinedir.
233
Tablo 4.21. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin r ij Değerleri
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.000, 0.000, 0.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.500, 0.700, 0.963)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.367, 0.567, 0.852)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.000, 0.067, 0.259)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.367, 0.567, 0.852)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.500, 0.700, 0.963)
(0.367, 0.567, 0.815)
(0.100, 0.233, 0.481)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.133, 0.300, 0.556)
(0.033, 0.167, 0.407)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.333, 0.500, 0.741)
(0.033, 0.133, 0.333)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.700, 0.867, 1.074)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
SC31
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC32
SC33
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.067, 0.233, 0.481)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.700, 0.867, 1.074)
234
SC41
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC42
SC43
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.500, 0.700, 0.963)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
SC51
SC52
SC61
SC62
SC63
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.067, 0.233, 0.481)
(0.000, 0.067, 0.259)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.367, 0.567, 0.852)
(0.367, 0.567, 0.852)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.567, 0.767, 1.000)
(0.567, 0.767, 1.000)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
235
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC71
SC72
SC73
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.500, 0.700, 0.963)
(0.500, 0.700, 0.963)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
SC81
SC82
SC83
SC84
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.367, 0.567, 0.852)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.500, 0.700, 0.963)
(0.500, 0.700, 0.963)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.500, 0.700, 0.963)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
236
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC85
SC86
SC87
SC88
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.500, 0.700, 1.000)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.767, 0.933, 1.111)
(0.433, 0.633, 0.926)
(0.500, 0.700, 0.963)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.567, 0.767, 1.037)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.900, 1.000, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.633, 0.833,1.074)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.700, 0.900, 1.111)
(0.633, 0.833, 1.074)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
(0.833, 0.967, 1.111)
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday
4.6.7. Ağırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisinin Elde Edilmesi
Ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisinin elde edilmesinde Eşitlik
(32) ve (33)’ten yararlanılır. Fakat araştırmada tüm kriterler fayda kriteri olarak ele
alındığı için Eşitlik (32) kullanılmıştır. Örneğin makine bakım mühendisliği için
gerçekleştirilen mülakat sonucunda birinci adayın SC11 alt karar kriterine göre
v ij
(ağırlıklı normalize edilmiş skor) değerini bulabilmek için r111 (normalize
edilmiş skor) değeri ile SC11 alt karar kriterinin bağlı bulunduğu ana karar kriterinin
ağırlığı olan w 1 ve SC11 alt karar kriterinin ağırlığı olan w 11 değerleri kullanılır. Bu
değerlerin çarpılmasıyla elde edilen sonuçlar Tablo 4.22.’de gösterilmektedir.
v111
= r111 × w ∗ × w ∗
1
11
=(0.700, 0.900, 1.111) × (0.833, 0.967, 1.000) × (0.833, 0.967, 1.000)
= (0.486, 0.842, 1.111)
237
Tablo 4.22. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin v ij Değerleri
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
(0.486, 0.842, 1.111)
(0.268, 0.569, 0.968)
(0.000, 0.000, 0.104)
(0.340, 0.674, 1.039)
(0.119, 0.332, 0.702)
(0.486, 0.842, 1.111)
(0.236, 0.519, 0.898)
(0.412, 0.728, 1.039)
(0.412, 0.755, 1.074)
(0.077, 0.246, 0.577)
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.394, 0.717, 1.037)
(0.000, 0.052, 0.242)
(0.304, 0.620, 1.003)
(0.119, 0.332, 0.702)
(0.347, 0.655, 1.000)
(0.173, 0.420, 0.795)
(0.304, 0.598, 0.970)
(0.304, 0.620, 1.003)
(0.105, 0.303, 0.677)
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.362, 0.692, 1.037)
(0.483, 0.780, 1.039)
(0.483, 0.809, 1.074)
(0.175, 0.419, 0.752)
(0.347, 0.655, 0.963)
(0.173, 0.420, 0.760)
(0.054, 0.182, 0.450)
(0.233, 0.512, 0.895)
(0.091, 0.275, 0.627)
(0.092, 0.281, 0.556)
(0.016, 0.124, 0.380)
(0.268, 0.546, 0.935)
(0.179, 0.404, 0.716)
(0.007, 0.058, 0.226)
(0.532, 0.873, 1.111)
(0.331, 0.643, 1.002)
(0.412, 0.728, 1.039)
(0.447, 0.782, 1.074)
(0.133, 0.361, 0.727)
SC31
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC32
SC33
(0.412, 0.783, 1.111)
(0.373, 0.725, 1.074)
(0.100, 0.295, 0.648)
(0.412, 0.783, 1.111)
(0.451, 0.812, 1.111)
(0.100, 0.295, 0.648)
(0.412, 0.783, 1.111)
(0.333, 0.667, 1.037)
(0.115, 0.327, 0.700)
(0.412, 0.783, 1.111)
(0.255, 0.551, 0.926)
(0.100, 0.295, 0.648)
(0.529, 0.870, 1.111)
(0.451, 0.812, 1.111)
(0.176, 0.435, 0.778)
(0.373, 0.725, 1.074)
(0.333, 0.667, 1.037)
(0.100, 0.295, 0.648)
(0.373, 0.725, 1.074)
(0.412, 0.783, 1.111)
(0.015, 0.109, 0.337)
(0.490, 0.842, 1.111)
(0.451, 0.812, 1.111)
(0.161, 0.404, 0.752)
238
SC41
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC42
SC43
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.369, 0.699, 1.039)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.486, 0.842, 1.111)
(0.330, 0.643, 1.003)
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.447, 0.782, 1.074)
(0.486, 0.842, 1.111)
(0.486, 0.842, 1.111)
(0.292, 0.587, 0.967)
(0.625, 0.935 ,1.111)
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.486, 0.810, 1.074)
(0.532, 0.873, 1.111)
(0.439, 0.779, 1.074)
(0.292, 0.587, 0.931)
(0.532, 0.873, 1.111)
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.369, 0.699, 1.039)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.447, 0.782, 1.074)
SC51
SC52
SC61
SC62
SC63
(0.459, 0.767, 1.037)
(0.405, 0.700, 1.000)
(0.439, 0.779, 1.074)
(0.393, 0.717, 1.037)
(0.393, 0.717, 1.037)
(0.405, 0.700, 1.000)
(0.351, 0.633, 0.926)
(0.393, 0.717, 1.037)
(0.301, 0.592, 0.926)
(0.301, 0.592, 0.926)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.532, 0.873, 1.111)
(0.532, 0.873, 1.111)
(0.486, 0.842, 1.111)
(0.054, 0.233, 0.481)
(0.000, 0.067, 0.259)
(0.301, 0.592, 0.926)
(0.254, 0.530, 0.852)
(0.254, 0.530, 0.852)
(0.729, 1.000, 1.111)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.729, 1.000, 1.111)
(0.621, 0.933, 1.111)
(0.439, 0.779, 1.074)
(0.393, 0.717, 1.000)
(0.393, 0.717, 1.000)
(0.621, 0.933, 1.111)
(0.513, 0.833, 1.074)
(0.486, 0.842, 1.111)
(0.439, 0.779, 1.074)
(0.439, 0.779, 1.074)
(0.729, 1.000, 1.111)
(0.621, 0.933, 1.111)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.578, 0.904 ,1.111)
239
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
A1
A2
.A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC71
SC72
SC73
(0.393, 0.717, 1.037)
(0.525, 0.870, 1.111)
(0.447, 0.812, 1.111)
(0.301, 0.592, 0.926)
(0.475, 0.806,1.074)
(0.362, 0.692, 1.037)
(0.532, 0.873, 1.111)
(0.575, 0.903,1.111)
(0.490, 0.842, 1.111)
(0.301, 0.592, 0.926)
(0.375, 0.677, 0.963)
(0.319, 0.632, 0.963)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.575, 0.902, 1.111)
(0.439, 0.779, 1.074)
(0.525, 0.870, 1.111)
(0.405, 0.752, 1.074)
(0.439, 0.779, 1.074)
(0.475, 0.806, 1.074)
(0.405, 0.752, 1.074)
(0.578, 0.904, 1.111)
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.532, 0.872, 1.111)
SC81
SC82
SC83
SC84
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.513, 0.833, 1.074)
(0.475, 0.806, 1.074)
(0.405, 0.700, 1.000)
(0.513, 0.833, 1.074)
(0.405, 0.700, 1.000)
(0.275, 0.548, 0.852)
(0.621, 0.933, 1.111)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.575, 0.903, 1.111)
(0.459, 0.767, 1.037)
(0.513, 0.833, 1.074)
(0.405, 0.700, 0.963)
(0.375, 0.677, 0.963)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.729, 1.000, 1.111)
(0.625, 0.935, 1.111)
(0.459, 0.767, 1.037)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.621, 0.933, 1.111)
(0.575, 0.903, 1.111)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.405, 0.700, 1.000)
(0.405, 0.700, 0.963)
(0.475, 0.806, 1.074)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.729, 1.000, 1.111)
(0.729, 1.000, 1.111)
(0.625, 0.935, 1.111)
240
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
SC85
SC86
SC87
SC88
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.621, 0.933, 1.111)
(0.575, 0.903, 1.111)
(0.459, 0.767, 1.037)
(0.459, 0.767, 1.037)
(0.405, 0.700, 1.000)
(0.375, 0.677, 1.000)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.621, 0.933, 1.111)
(0.575, 0.903, 1.111)
(0.351, 0.633, 0.926)
(0.405, 0.700, 0.963)
(0.459, 0.767, 1.037)
(0.425, 0.741, 1.037)
(0.729, 1.000, 1.111)
(0.729, 1.000, 1.111)
(0.729, 1.000, 1.111)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.513, 0.833, 1.074)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.513, 0.833, 1.074)
(0.475, 0.806, 1.074)
(0.513, 0.833, 1.074)
(0.513, 0.833, 1.074)
(0.567, 0.900, 1.111)
(0.475, 0.806, 1.074)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.675, 0.967, 1.111)
(0.625, 0.935, 1.111)
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday
Benzer şekilde yapılan hesaplamalarla makine bakım mühendisliği için Tablo
4.22.’de tüm
v ij
(ağırlıklı normalize edilmiş skor) değerlerinin görülebildiği ağırlıklı
normalize edilmiş bulanık karar matrisi oluşturulur. Makine bakım mühendisliği için
ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisi Matlab R2010b yazılımındaki
uygulamanın çıktısı biçiminde ifade edilen Ek-8’den “ v ij Değerleri” başlığı altında
görülebilmektedir. Yine makine bakım müdürlüğü pozisyonu için
v ij
değerleri Ek-
9’da aynı başlık altında görülebilmektedir.
4.6.8. Pozitif İdeal Çözüm ve Negatif İdeal Çözümün Elde Edilmesi
Alt karar kriteri sayısı kadar pozitif ideal ve negatif ideal çözüm vardır. Makine
bakım mühendisliği pozisyonu için adaylar 27 alt karar kriterine göre
değerlendirildiği için pozitif ideal ve negatif ideal çözüm sayısı da 27’dir. Pozitif
ideal ve negatif ideal çözüm değerlerini bulabilmek için ilk önce Eşitlik (36)
kullanılarak genelleştirilmiş ortalama ( M ( v ij ) ) değerleri hesaplanır. Bu hesaplamada
ağırlıklı normalize edilmiş skor ( v ij = ( a ij , bij , cij ) ) değerleri temel alınır. Örneğin
241
birinci adayın SC11 alt karar kriterine göre elde edilen
(0.486, 0.842, 1.111)
(
(
M v ij
) değeri,
v111
üçgen bulanık sayısı yardımıyla
2
2 +c
-a
111 − a111 b111 + b111 c111
111
3 −a

+c
111 111 

− ( 0.486 )2 + 1.1112 − (0.486x0.842) + (0.842x1.111)
=
3 ( −0.486 + 1.111) 
)
M v111 =
=
(
)
−0.236 + 1.234 − 0.409 + 0.935 1.524
=
=0.813
1.875
1.875
biçiminde hesaplanır.
Bu değer, Tablo 4.23.’ten görülmektedir. Makine bakım mühendisliği için
hesaplanan tüm
gösterilmiştir.
M ( v ij ) (genelleştirilmiş ortalamalar) değerleri Tablo 4.23.’te
M ( v ij ) değerleri Matlab yazılımındaki uygulamanın çıktısı biçiminde
makine bakım mühendisliği için Ek-8’de, makine bakım müdürlüğü için Ek-9’da
“ M ( v ij
)
Değerleri” başlığı altında verilmiştir.
Tablo 4.23. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin M ( v ij
) Değerleri
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC51
SC52
A1
0.813
0.601
0.035
0.684
0.384
0.769
0.724
0.348
0.890
0.890
0.702
0.754
0.702
A2
0.813
0.551
0.726
0.747
0.300
0.769
0.792
0.348
0.864
0.813
0.659
0.702
0.637
A3
0.890
0.716
0.098
0.642
0.384
0.769
0.679
0.381
0.890
0.890
0.768
0.918
0.859
A4
0.667
0.463
0.624
0.642
0.362
0.769
0.577
0.348
0.813
0.813
0.615
0.256
0.109
A5
0.890
0.697
0.767
0.789
0.449
0.837
0.792
0.463
0.890
0.890
0.790
0.947
0.859
A6
0.655
0.451
0.229
0.547
0.331
0.724
0.679
0.348
0.839
0.764
0.603
0.947
0.888
A7
0.310
0.173
0.583
0.433
0.097
0.724
0.769
0.154
0.839
0.890
0.702
0.888
0.807
A8
0.839
0.659
0.726
0.768
0.407
0.814
0.792
0.439
0.864
0.864
0.768
0.947
0.888
242
S61
SC62
SC63
SC71
SC72
SC73
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC86
SC87
SC88
A1
0.764
0.716
0.716
0.716
0.835
0.790
0.859
0.859
0.807
0.785
0.859
0.859
0.888
0.863
A2
0.716
0.606
0.606
0.606
0.785
0.697
0.702
0.807
0.702
0.558
0.754
0.754
0.702
0.684
A3
0.839
0.839
0.813
0.839
0.863
0.814
0.888
0.859
0.859
0.863
0.859
0.859
0.888
0.863
A4
0.606
0.545
0.545
0.606
0.672
0.638
0.754
0.807
0.689
0.672
0.637
0.689
0.754
0.734
A5
0.864
0.864
0.864
0.864
0.918
0.863
0.918
0.918
0.947
0.890
0.947
0.947
0.947
0.918
A6
0.764
0.703
0.703
0.764
0.835
0.744
0.754
0.918
0.888
0.863
0.807
0.859
0.807
0.785
A7
0.813
0.764
0.764
0.764
0.785
0.744
0.859
0.702
0.689
0.785
0.807
0.807
0.859
0.785
A8
0.864
0.864
0.864
0.864
0.890
0.839
0.918
0.947
0.947
0.890
0.918
0.918
0.918
0.890
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday
Her bir alt karar kriteri sütunu için genelleştirilmiş ortalama ( M ( v ij ) ) değeri en
büyük olan aday belirlenir. Yine her bir alt karar kriteri sütunu için adaya ilişkin
ağırlıklı normalize edilmiş değer ( v ij = ( a ij , bij , cij ) ) pozitif ideal çözüm olarak kabul
edilir. Her bir alt karar kriteri için belirlenen
sınırını; orta değer
( v *i =
*
v i ’ın
v ij
orta değerini; üst sınır ise
değerlerinin alt sınırı
*
v i ’ın
*
v i ’ın
alt
üst sınırını göstermektedir
( aij, bij, cij ) ). Negatif ideal çözüm bulunurken her bir alt karar kriteri sütunu için
genelleştirilmiş ortalama ( M ( v ij ) ) değeri en küçük olan aday belirlenir. Yine her bir
alt karar kriteri sütunu için adaya ilişkin ağırlıklı normalize edilmiş değer
( v ij = ( a ij , bij , cij ) ) negatif ideal çözüm olarak kabul edilir. Her bir alt karar kriteri için
belirlenen
v ij
değerlerinin alt sınırı
değerini; üst sınır
−
v i ’nin
−
v i ’nin
alt sınırını; orta değer
üst sınırını göstermektedir ( v i− =
−
v i ’nin
orta
( aij, bij, cij ) ).
Tablo 4.23.’ten görüldüğü gibi, SC11 alt karar kriterine göre
(
M v ij
) değeri en
yüksek olan adaylar 0.890 değeri ile üçüncü ve beşinci adaylardır. Tablo 4.22.’den
243
görüldüğü gibi, her iki adayın
v ij
değeri birbirine eşit ve
0.935, 1.111)’dir. Bu değer aynı zamanda
*
v11
(
v ij = a ij , bij , cij
)
= (0.625,
yani SC11 alt karar kriteri için pozitif
ideal çözümdür. Dolayısıyla SC11 için a* = 0.625, b* = 0.935 ve c* = 1.111’dir.
Diğer yandan, yine Tablo 4.23.’e bakıldığında, SC11 için en düşük
(
M v ij
) değerine
sahip adayın 0.310 değeri ile yedinci aday olduğu görülmektedir. Bu bağlamda,
−
v11
değeri, SC11’e ilişkin negatif ideal çözüm olarak değerlendirileceği için Tablo
4.22.’den SC11 alt karar kriterine ait a − = 0.092, b − = 0.281 ve c− = 0.556 olarak
bulunur.
Sonuç olarak, makine bakım mühendisliği pozisyonu için her bir alt karar
kriteri için bulunan
−
v i değerlerinden
*
v i değerlerinden
oluşan 27 pozitif ideal çözüm Eşitlik (34) ve
oluşan 27 negatif ideal çözüm Eşitlik (35) yardımıyla gösterilir.
( 0.625, 0.935, 1.111), ( 0.394, 0.717, 1.037 ), ( 0.483, 0.780, 1.039), ( 0.483, 0.809, 1.074), ( 0.175, 0.419, 0.752),


( 0.529, 0.870, 1.111), ( 0.451, 0.812, 1.111), ( 0.176, 0.435, 0.778), ( 0.625, 0.935, 1.111), ( 0.625, 0.935, 1.111), 


* ( 0.486, 0.810, 1.074), ( 0.729, 1.000, 1.111), ( 0.621, 0.933, 1.111), ( 0.578, 0.904, 1.111), ( 0.578, 0.904, 1.111), 
A =

( 0.578, 0.904, 1.111), ( 0.578, 0.904, 1.111), ( 0.675, 0.967, 1.111), ( 0.575, 0.902, 1.111), ( 0.675, 0.967, 1.111), 
 0.729, 1.000, 1.111 , 0.729, 1.000, 1.111 , 0.625, 0.935, 1.111 , 0.729, 1.000, 1.111 , 0.729, 1.000, 1.111 , 
)(
)(
)(
)(
) 
(
( 0.729, 1.000, 1.111), ( 0.675, 0.967, 1.111)



( 0.092, 0.281, 0.556), ( 0.016, 0.124, 0.380), ( 0.000, 0.000, 0.104), ( 0.179, 0.404, 0.716), ( 0.007, 0.058, 0.226),


( 0.373, 0.725, 1.074), ( 0.255, 0.551, 0.926), ( 0.015, 0.109, 0.337), ( 0.486, 0.842, 1.111), ( 0.439, 0.779, 1.074), 


- ( 0.292, 0.587, 0.931), ( 0.054, 0.233, 0.481), ( 0.000, 0.067, 0.259), ( 0.301, 0.592, 0.926), ( 0.254, 0.530, 0.852), 
A =

( 0.254, 0.530, 0.852), ( 0.301, 0.592, 0.926), ( 0.375, 0.677, 0.963), ( 0.319, 0.632, 0.963), ( 0.405, 0.700, 1.000), 
( 0.405, 0.700, 1.000), ( 0.405, 0.700, 0.963), ( 0.275, 0.548, 0.852), ( 0.351, 0.633, 0.926), ( 0.405, 0.700, 0.963), 


( 0.405, 0.700, 1.000), ( 0.375, 0.677, 1.000)

Makine bakım mühendisliği için tüm alt karar kriterlerine ait pozitif ideal
çözümlerin ( v *i ) a i* , bi* , ve ci* değerleri, Matlab yazılımındaki uygulamanın çıktısı
biçiminde ifade edilen Ek-8’de “a(+), b(+), c(+) Değerleri” başlığı altında
244
gösterilmiştir. Yine makine bakım müdürlüğü pozisyonu için tüm
*
v i
değerlerine
ilişkin a i* , bi* , ve ci* değerleri Ek-9’da aynı başlık altında gösterilmiştir.
Makine bakım mühendisliği için tüm alt karar kriterlerine ait negatif ideal
çözümlerin ( v i− ) a i − , bi − ve ci − değerleri de, Matlab yazılımındaki uygulamanın
çıktısı biçiminde ifade edilen Ek-8’de “a(-), b(-), c(-) Değerleri” başlığı altında
gösterilmiştir. Yine makine bakım müdürlüğü pozisyonu için tüm alt karar
kriterlerine ait negatif ideal çözümlerin ( v i− ) a i − , bi − ve ci − değerleri de, Ek-9’da
aynı başlık altında görülebilmektedir.
4.6.9. Pozitif İdeal Çözüm ve Negatif İdeal Çözümden Uzaklıkların
Bulunması
Pozitif ideal çözüme uzaklığı bulmak için ilk önce her bir alt karar kriterine ait
D *ij değerleri tezde ele alınan birinci yaklaşıma göre Eşitlik (39) yardımıyla
hesaplanır. Çünkü, Eşitlik (37)’de gösterildiği üzere, bir adayın pozitif ideal çözüme
olan uzaklığı tüm alt karar kriterlerine göre hesaplanan
D *ij
değerlerinin
(uzaklıkların) toplamına eşittir. Eşitlik (39)’da adaylara ait alt karar kriterlerine göre
v ij
değerlerinden yani ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisi değerlerinden
ve bir önceki adımda bulunan
*
v i
(pozitif ideal çözüm) değerlerine ait a* , b* ve c*
değerlerinden yararlanılır.
Örneğin tez çalışmasında ele alınan birinci yaklaşıma göre SC11 alt karar
kriterine ilişkin birinci adayın D *ij değeri yani birinci ana karar kriterine bağlı birinci
alt karar kriterine göre birinci adayın pozitif ideal çözümden uzaklığı,
0.842, 1.111) ve
*
v11 =
v111
= (0.486,
(0.625, 0.935, 1.111) değerleri kullanılarak Eşitlik (39)
yardımıyla bij < b* yani 0.842 < 0.935 olduğu için;
245
(1.111 − 0.625 )
D * = 1−
= 0.161
111
( 0.935 + 1.111 − 0.625 − 0.842 )
olarak hesaplanır. Bu değer, Tablo 4.24.’te görülmektedir. Benzer şekilde yapılan
hesaplamalarla makine bakım mühendisliği için Tablo 4.24.’te tez çalışmasında ele
alınan birinci yaklaşıma göre adayların her bir alt karar kriterine göre pozitif ideal
çözüme olan uzaklıkları gösterilmiştir. Makine bakım mühendisliği için söz konusu
değerler, Matlab yazılımındaki uygulamanın çıktısı biçiminde ifade edilen Ek-8’den
“Birinci Yaklaşıma Göre Bulunan Sonuçlar” kısmındaki “D(+) Değerleri” başlığı
altında görülebilmektedir. Yine makine bakım müdürlüğü pozisyonu için
D *ij
değerleri Ek-9’da aynı adı taşıyan kısımda aynı başlık altında görülebilmektedir.
Tablo 4.24. Birinci Yaklaşıma Göre Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin D *ij
Değerleri
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC51
SC52
A1
0.161
0.205
1.946
0.195
0.141
0.130
0.123
0.229
0.000
0.000
0.168
0.431
0.381
A2
0.161
0.281
0.086
0.084
0.302
0.130
0.000
0.229
0.060
0.161
0.245
0.525
0.496
A3
0.000
0.000
1.494
0.266
0.141
0.130
0.198
0.172
0.000
0.000
0.045
0.080
0.064
A4
0.428
0.425
0.272
0.266
0.187
0.130
0.355
0.229
0.161
0.161
0.317
1.477
1.717
A5
0.000
0.037
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
-0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.064
A6
0.453
0.447
1.058
0.419
0.242
0.210
0.198
0.229
0.114
0.257
0.334
0.000
-0.000
A7
1.118
1.023
0.341
0.634
0.877
0.210
0.042
0.670
0.114
0.000
0.168
0.149
0.181
A8
0.114
0.109
0.086
0.044
0.095
0.047
0.000
0.051
0.060
0.060
0.045
0.000
-0.000
246
S61
SC62
SC63
SC71
SC72
SC73
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC86
SC87
SC88
A1
0.201
0.290
0.290
0.290
0.181
0.144
0.133
0.207
0.326
0.233
0.207
0.207
0.149
0.129
A2
0.290
0.473
0.473
0.473
0.288
0.313
0.451
0.326
0.525
0.630
0.431
0.431
0.525
0.471
A3
0.055
0.055
0.105
0.055
0.129
0.101
0.071
0.207
0.207
0.062
0.207
0.207
0.149
0.129
A4
0.473
0.577
0.577
0.473
0.502
0.411
0.356
0.326
0.562
0.433
0.651
0.562
0.431
0.384
A5
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
-0.000
-0.000
0.080
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
A6
0.201
0.307
0.307
0.201
0.181
0.232
0.356
0.080
0.149
0.062
0.326
0.207
0.326
0.288
A7
0.105
0.201
0.201
0.201
0.288
0.232
0.133
0.525
0.562
0.223
0.326
0.326
0.207
0.288
A8
0.000
0.000
0.000
0.000
0.069
0.053
-0.000
0.000
0.000
0.000
0.080
0.080
0.080
0.069
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday
Negatif ideal çözüme uzaklığı bulmak için, birinci yaklaşıma göre ilk önce her
bir alt karar kriterine ait D ij− değerleri Eşitlik (40) yardımıyla hesaplanır (Kahraman
vd., 2007). Eşitlik (38)’de gösterildiği üzere, bir adayın negatif ideal çözüme olan
uzaklığı tüm alt karar kriterlerine göre hesaplanan D ij− değerlerinin (uzaklıkların)
toplamına eşittir. Eşitlik (40)’ta adaylara ait alt karar kriterlerine göre ağırlıklı
normalize edilmiş bulanık karar matrisi ( v ij ) değerlerinden ve bir önceki adımda
bulunan
−
v i
(negatif ideal çözüm) değerlerine ait a − , b − ve c− ’den yararlanılır.
Tezde ele alınan birinci yaklaşıma göre, örneğin SC11 alt karar kriterine ilişkin
birinci adayın
D ij− değeri yani birinci ana karar kriterine bağlı birinci alt karar
kriterine göre birinci adayın negatif ideal çözümden uzaklığı
1.111) ve
b
−
<b
ij
−
v11 =
v111
= (0.486, 0.842,
(0.092, 0.281, 0.556) değerleri kullanılarak Eşitlik (40) yardımıyla
yani 0.281 < 0.842 olduğu için;
247
( 0.556 − 0.486 )
D − = 1−
= 0.889
111
( 0.842 + 0.556 − 0.486 − 0.281)
olarak bulunur.
Tablo 4.25. Birinci Yaklaşıma Göre Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin D
ij
Değerleri
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC51
SC52
A1
0.889
0.798
0.000
0.417
0.720
0.081
0.239
0.440
0.161
0.257
0.166
0.960
1.299
A2
0.889
0.733
1.732
0.535
0.558
0.081
0.355
0.440
0.105
0.096
0.085
0.859
1.193
A3
1.118
1.023
0.334
0.344
0.720
0.081
0.164
0.495
0.161
0.257
0.288
1.358
1.586
A4
0.642
0.589
1.504
0.344
0.671
0.081
0.000
0.440
-0.000
0.096
0.000
-0.000
0.000
A5
1.118
0.969
1.946
0.634
0.877
0.210
0.355
0.670
0.161
0.257
0.334
1.477
1.586
A6
0.642
0.589
0.784
0.182
0.617
0.000
0.164
0.440
0.051
0.000
0.000
1.477
1.717
A7
0.000
-0.000
1.431
0.000
-0.000
0.000
0.311
0.000
0.051
0.257
0.166
1.249
1.495
A8
0.962
0.913
1.732
0.584
0.766
0.166
0.355
0.627
0.105
0.201
0.288
1.477
1.717
SC61
SC62
SC63
SC71
SC72
SC73
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC86
SC87
SC88
A1
0.278
0.290
0.290
0.190
0.306
0.259
0.316
0.316
0.229
0.406
0.426
0.336
0.381
0.347
A2
0.190
0.102
0.102
-0.000
0.209
0.091
0.000
0.215
-0.000
0.000
0.222
0.117
0.000
0.000
A3
0.416
0.517
0.460
0.416
0.368
0.308
0.381
0.316
0.336
0.561
0.426
0.336
0.381
0.347
A4
-0.000
-0.000
-0.000
-0.000
0.000
0.000
0.110
0.215
-0.000
0.213
0.000
-0.000
0.110
0.101
A5
0.473
0.577
0.577
0.473
0.502
0.411
0.451
0.451
0.562
0.630
0.651
0.562
0.525
0.471
A6
0.278
0.290
0.290
0.278
0.306
0.177
0.110
0.451
0.406
0.561
0.326
0.336
0.215
0.197
A7
0.362
0.377
0.377
0.278
0.209
0.177
0.316
0.000
-0.000
0.406
0.326
0.229
0.316
0.197
A8
0.473
0.577
0.577
0.473
0.433
0.358
0.451
0.525
0.562
0.630
0.571
0.481
0.451
0.407
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday
248
Bu değer, Tablo 4.25.’ten de görülmektedir. Benzer şekilde yapılan
hesaplamalarla makine bakım mühendisliği için Tablo 4.25.’te birinci yaklaşıma göre
adayların her bir alt karar kriterine göre negatif ideal çözümden uzaklıkları
gösterilmiştir. Makine bakım mühendisliği için söz konusu değerler, Matlab
yazılımındaki uygulamanın çıktısı biçiminde ifade edilen Ek-8’den de “Birinci
Yaklaşıma Göre Bulunan Sonuçlar” kısmındaki “D(-) Değerleri” başlığı altında
gösterilmiştir. Makine bakım müdürlüğü pozisyonu için ise D ij− değerleri Ek-9’da
aynı başlık altında verilmiştir.
D *ij ve D ij− değerlerinin bulunmasında ikinci yaklaşım olan Vertex Metodu
kullanıldığında ise Eşitlik (41) yardımıyla örneğin, birinci adayın birinci ana karar
kriteri altındaki birinci alt karar kriterine göre yine aynı alt karar kriterine ait pozitif
ideal çözümden uzaklığı:
d( v *i , v ij ) =
1 *
(a i − a ij ) 2 + (b i* − b ij ) 2 + (ci* − c ij ) 2 

3 
* d( v11
, v111 ) =
1 *
(a 11 − a111 ) 2 + (b11* − b111 ) 2 + (c11* − c111 ) 2 

3 
* d( v11
, v111 ) =
1
 (0.625 − 0.486) 2 + (0.935 − 0.842) 2 + (1.111 − 1.111) 2  = 0.097
3
olarak bulunur. Bu değer, Tablo 4.26.’da görülmektedir.
249
Tablo 4.26. İkinci Yaklaşıma Göre Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin D *ij
Değerleri
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC51
SC52
A1
0.097
0.119
0.756
0.115
0.066
0.085
0.071
0.119
0.000
0.000
0.096
0.210
0.194
A2
0.097
0.166
0.051
0.052
0.153
0.085
0.000
0.119
0.032
0.097
0.138
0.263
0.256
A3
0.000
0.000
0.683
0.156
0.066
0.085
0.116
0.085
0.000
0.000
0.028
0.037
0.037
A4
0.237
0.255
0.153
0.156
0.089
0.085
0.217
0.119
0.097
0.097
0.182
0.693
0.788
0.000
0.023
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.037
A6
0.243
0.266
0.544
0.247
0.121
0.125
0.116
0.119
0.064
0.141
0.190
0.000
0.000
A7
0.583
0.556
0.193
0.358
0.381
0.125
0.028
0.330
0.064
0.000
0.096
0.073
0.088
A8
0.064
0.060
0.051
0.026
0.044
0.028
0.000
0.025
0.032
0.032
0.028
0.000
0.000
A5
SC61
SC62
SC63
SC71
SC72
SC73
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC86
SC87
SC88
A1
0.110
0.158
0.158
0.158
0.103
0.090
0.073
0.110
0.159
0.116
0.110
0.110
0.073
0.069
A2
0.158
0.264
0.264
0.264
0.150
0.178
0.228
0.159
0.263
0.336
0.210
0.210
0.263
0.249
A3
0.032
0.032
0.064
0.032
0.069
0.060
0.037
0.110
0.110
0.034
0.110
0.110
0.073
0.069
A4
0.264
0.322
0.322
0.264
0.256
0.231
0.175
0.159
0.269
0.224
0.322
0.269
0.210
0.199
A5
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.037
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
A6
0.110
0.165
0.165
0.110
0.103
0.133
0.175
0.037
0.073
0.034
0.159
0.110
0.159
0.150
A7
0.064
0.110
0.110
0.110
0.150
0.133
0.073
0.263
0.269
0.116
0.159
0.159
0.110
0.150
0.000
0.000
0.000
0.000
0.034
0.030
0.000
0.000
0.000
0.000
0.037
0.037
0.037
0.034
A8
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday
Benzer şekilde yapılan hesaplamalar ile makine bakım mühendisliği için ikinci
yaklaşıma göre adayların her bir alt karar kriterine göre pozitif ideal çözümden
uzaklıkları Tablo 4.26.’da gösterilmiştir. Makine bakım mühendisliği için söz konusu
değerler, Matlab yazılımındaki uygulamanın çıktısı biçiminde ifade edilen Ek-8’den
de “İkinci Yaklaşıma Göre Bulunan Sonuçlar” kısmındaki “D(+) Değerleri” başlığı
250
altında verilmiştir. Yine makine bakım müdürlüğü pozisyonu için D *ij değerleri de
Ek-9’da aynı adı taşıyan kısımda aynı başlık altında görülebilmektedir.
Eşitlik (41)’den ikinci yaklaşıma göre örneğin, birinci adayın birinci ana karar
kriteri altındaki birinci alt karar kriterine göre yine aynı alt karar kriterine ait negatif
ideal çözümden uzaklığı:
− d( v11
, v111 ) =
1 −
(a i − a ij ) 2 + (bi − − bij ) 2 + (ci − − cij ) 2 

3 
− d( v11
, v111 ) =
1
(0.092 − 0.486) 2 + (0.281 − 0.842)2 + (1.556 − 1.111) 2  = 0.509
3
olarak hesaplanır. Bu değer, Tablo 4.27.’de görülmektedir.
Tablo 4.27. İkinci Yaklaşıma Göre Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin D
ij
Değerleri
SC11
SC12
SC21
SC22
SC23
SC31
SC32
SC33
SC41
SC42
SC43
SC51
SC52
A1
0.509
0.450
0.000
0.260
0.324
0.046
0.148
0.215
0.097
0.141
0.100
0.502
0.609
A2
0.509
0.397
0.724
0.319
0.233
0.046
0.217
0.215
0.064
0.050
0.057
0.451
0.544
A3
0.583
0.556
0.085
0.219
0.324
0.046
0.103
0.251
0.097
0.141
0.166
0.663
0.762
A4
0.366
0.308
0.632
0.219
0.302
0.046
0.000
0.215
0.000
0.050
0.021
0.000
0.000
A5
0.583
0.540
0.756
0.358
0.381
0.125
0.217
0.330
0.097
0.141
0.190
0.693
0.762
A6
0.351
0.293
0.228
0.125
0.268
0.000
0.103
0.215
0.032
0.000
0.000
0.693
0.788
A7
0.000
0.000
0.595
0.000
0.000
0.000
0.194
0.000
0.032
0.141
0.100
0.635
0.711
A8
0.533
0.502
0.724
0.338
0.346
0.098
0.217
0.306
0.064
0.110
0.166
0.693
0.788
251
SC61
SC62
SC63
SC71
SC72
SC73
SC81
SC82
SC83
SC84
SC85
SC86
SC87
SC88
A1
0.159
0.172
0.172
0.110
0.165
0.154
0.162
0.162
0.118
0.228
0.225
0.171
0.194
0.185
A2
0.110
0.062
0.062
0.000
0.114
0.060
0.000
0.108
0.021
0.000
0.118
0.065
0.000
0.000
A3
0.236
0.295
0.269
0.236
0.194
0.178
0.194
0.162
0.171
0.307
0.225
0.171
0.194
0.185
A4
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.054
0.108
0.000
0.114
0.000
0.000
0.054
0.052
A5
0.264
0.322
0.322
0.264
0.256
0.231
0.228
0.228
0.269
0.336
0.322
0.269
0.263
0.249
A6
0.159
0.159
0.159
0.159
0.165
0.107
0.054
0.228
0.203
0.307
0.171
0.171
0.108
0.103
A7
0.209
0.220
0.220
0.159
0.114
0.107
0.162
0.000
0.000
0.228
0.171
0.118
0.162
0.103
0.264
0.322
0.322
0.264
0.224
0.204
0.228
0.263
0.269
0.336
0.289
0.235
0.228
0.217
A8
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday
Benzer şekilde yapılan hesaplamalarla makine bakım mühendisliği için ikinci
yaklaşıma göre adayların her bir alt karar kriterine göre negatif ideal çözümden
uzaklıkları Tablo 4.27.’de gösterilmiştir. Makine bakım mühendisliği için söz konusu
değerler, Matlab yazılımındaki uygulamanın çıktısı biçiminde ifade edilen Ek-8’den
de “İkinci Yaklaşıma Göre Bulunan Sonuçlar” kısmındaki “D(-) Değerleri” başlığı
altında görülebilmektedir. Yine makine bakım müdürlüğü pozisyonu için D ij−
değerleri de Ek-9’da aynı adı taşıyan kısımda aynı başlık altında görülebilmektedir.
Daha sonra Eşitlik (37) yardımıyla bir adayın tüm alt karar kriterlerine göre
pozitif ideal çözümden uzaklıkları toplamı hesaplanarak adayın pozitif ideal
çözümden uzaklığı elde edilir. Aynı durum Eşitlik (38) yardımıyla adayın negatif
ideal çözümden uzaklığını bulmak için de geçerlidir. Bu durumda da bir adayın tüm
alt karar kriterlerine göre negatif ideal çözümden uzaklıkları toplamı hesaplanarak
adayın negatif ideal çözümden uzaklığı bulunur. Bu durum tezde ele alınan her iki
yaklaşım için de geçerlidir.
252
Örneğin, birinci yaklaşıma göre birinci adayın pozitif ideal çözümden uzaklığı,
söz konusu adayın tüm alt karar kriterlerine göre Tablo 4.24.’ten görülebilen pozitif
ideal çözümden uzaklıkları toplamı yoluyla,
*
S =(0.161+0.205+1.946+0.195+0.141+0.130+0.123+0.229+0.000+0.000+
1
0.168+0.431+0.381+0.201+0.290+0.290+0.290+0.181+0.144+0.133+0.207+
0.326+0.223+0.207+0.207+0.149+0.129)=7.087
olarak bulunur. Bu değer Tablo 4.28.’de görülmektedir.
Birinci yaklaşıma göre birinci adayın negatif ideal çözümden uzaklığı, söz
konusu adayın tüm alt karar kriterlerine göre Tablo 4.25.’ten görülebilen negatif
ideal çözümden uzaklıkları toplamı yoluyla,
−
S =(0.889+0.798+0.000+0.417+0.720+0.081+0.239+0.440+0.161+0.257+
1
0.166+0.960+1.299+0.278+0.290+0.290+0.190+0.306+0.259+0.316+0.316+
0.229+ 0.406+0.426+0.336+0.381+0.347)=10.797
olarak bulunur. Bu değer Tablo 4.28.’de görülmektedir.
Tezde ele alınan ikinci yaklaşıma göre birinci adayın pozitif ideal çözümden
uzaklığı, söz konusu adayın tüm alt karar kriterlerine göre Tablo 4.26.’dan
görülebilen pozitif ideal çözümden uzaklıkları toplamı yoluyla,
*
S =(0.097+0.119+0.756+0.115+0.066+0.085+0.071+0.119+0.000+0.000+
1
0.096+0.210+0.194+0.110+0.158+0.158+0.158+0.103+0.090+0.073+0.110+
0.159+0.116+0.110+0.110+0.073+0.069)=3.525
olarak bulunur. Bu değer Tablo 4.28.’de görülmektedir.
253
Tezde ele alınan ikinci yaklaşıma göre birinci adayın negatif ideal çözümden
uzaklığı, söz konusu adayın tüm alt karar kriterlerine göre Tablo 4.27.’den
görülebilen negatif ideal çözümden uzaklıkları toplamı yoluyla,
−
S =(0.509+0.450+0.000+0.260+0.324+0.046+0.148+0.215+0.097+0.141+
1
0.100+0.502+0.609+0.159+0.172+0.172+0.110+0.165+0.154+0.162+0.162+
0.118+0.228+0.225+0.171+0.194+0.185)=5.780
olarak hesaplanır. Bu değer Tablo 4.28.’de görülmektedir.
Her iki yaklaşıma göre de makine bakım mühendisliği pozisyonu için bulunan
tüm pozitif ve negatif ideal çözümden uzaklıklar Tablo 4.28.’de gösterilmektedir.
Makine bakım mühendisliği pozisyonu için söz konusu değerler, Matlab
yazılımındaki uygulamanın çıktısı biçiminde ifade edilen Ek-8’den de “Birinci
Yaklaşıma Göre Bulunan Sonuçlar” ve “İkinci Yaklaşıma Göre Bulunan Sonuçlar”
kısımlarındaki “Si(+) Değerleri” ve “Si(-) Değerleri” başlıkları altında da
görülebilmektedir. Yine makine bakım müdürlüğü pozisyonu için pozitif ve negatif
ideal çözümden uzaklıklar Ek-9’da aynı adı taşıyan kısımlarda aynı başlıklar altında
ve Tablo 4.30.’dan görülebilmektedir.
4.6.10. Yakınlık Katsayısının Hesaplanması
Eşitlik (42) yardımıyla adayların ideale yakınlık katsayıları hesaplanır ve
adaylar en yüksek katsayıya sahip olan adaydan en düşük katsayıya sahip adaya
doğru sıralanır.
Örneğin birinci adayın yakınlık katsayısı birinci yaklaşıma göre,
C =10.797/(10.797+7.087)=0.604
1
olarak bulunur.
İkinci yaklaşıma göre birinci adayın yakınlık katsayısı Eşitlik (42) kullanılarak,
254
C =5.780/(5.780.+3.525)=0.621
1
olarak hesaplanır.
*
Tablo 4.28. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin S , S , C ve N C
i
Değerleri
Adaylar
(A)
Birinci Yaklaşıma Göre
i
i
i
İkinci Yaklaşıma Göre
S*
i
Si
C
i
NC
S*
i
Si
C
i
NC
A1
7.087
10.797
0.604
0.117
3.525
5.780
0.621
0.121
A2
8.859
8.908
0.501
0.097
4.705
4.548
0.492
0.096
A3
4.333
13.497
0.757
0.147
2.234
7.016
0.759
0.148
A4
12.842
5.114
0.285
0.055
6.652
2.541
0.276
0.054
A5
0.181
17.911
0.990
0.192
0.096
8.998
0.989
0.193
A6
7.185
10.882
0.602
0.117
3.860
5.351
0.581
0.113
A7
9.344
8.529
0.477
0.093
4.851
4.381
0.475
0.093
A8
1.142
16.860
0.937
0.182
0.599
8.552
0.935
0.182
i
i
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday,
S* : Pozitif İdeal Çözüme Uzaklık, S- : Negatif İdeal Çözüme Uzaklık, C :
i
i
i
Yakınlık Katsayısı, N C : Normalize Edilmiş Yakınlık Katsayısı
i
Tezde ele alınan her iki yaklaşıma göre, makine bakım mühendisliği için
adayların yakınlık katsayıları ve normalize edilmiş yakınlık katsayıları Tablo
4.28.’de gösterilmektedir. Makine bakım mühendisliği pozisyonu için söz konusu
değerler, Matlab yazılımındaki uygulamanın çıktısı biçiminde ifade edilen Ek-8’den
“Birinci Yaklaşıma Göre Bulunan Sonuçlar” ve “İkinci Yaklaşıma Göre Bulunan
Sonuçlar” kısımlarındaki “Ci Değerleri” ve “Norm Ci Değerleri” başlıkları altında da
görülebilmektedir. Yine makine bakım müdürlüğü pozisyonu için adayların yakınlık
255
katsayıları ve normalize edilmiş yakınlık katsayıları Ek-9’da aynı adı taşıyan
kısımlarda aynı başlıklar altında ve Tablo 4.30.’dan görülebilmektedir.
Adayların sıralaması yapıldıktan sonra yakınlık katsayıları dikkate alınarak
Tablo 4.3. yardımıyla seçimin risk içerip içermediği kontrol edilir. Eğer seçilen
adayın yakınlık katsayısı riskli bölge içerisinde yer alıyorsa, karar vericilerden
yeniden değerlendirme yapmaları istenebilir ya da sürece yeni adayların dâhil
edilmesi sağlanabilir.
Tablo 4.29. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin Aday Sıralaması
Adaylar
(A)
Birinci Yaklaşıma
Göre
Aday
C
Sıralaması
i
A1
0.604
4
0.621
4
A2
0.501
6
0.492
6
A3
0.757
3
0.759
3
A4
0.285
8
0.276
8
A5
0.990
1
0.989
1
A6
0.602
5
0.581
5
A7
0.477
7
0.475
7
A8
0.937
2
0.935
2
An: n’inci Aday,
İkinci Yaklaşıma
Göre
Aday
C
Sıralaması
i
C : Yakınlık Katsayısı
i
Makine bakım mühendisliği pozisyonu için yapılan değerlendirmeler
sonucunda aday sıralaması Tablo 4.29.’da gösterilmektedir. Tezde ele alınan her iki
yaklaşıma göre de sıralama değişmemektedir. Makine bakım mühendisi adayları
yakınlık katsayılarına göre büyükten küçüğe sıralandığında kriterlere göre en iyi
makine bakım mühendisi adayının beşinci aday olduğu görülmektedir. Makine
bakım mühendisi adayları, en büyük yakınlık katsayısından başlayarak A5, A8, A3,
A1, A6, A2, A7 ve A4 şeklinde sıralanmaktadır.
256
Tablo 4.3.’e göre eğer adayın yakınlık katsayısı [ 0, 0.2 ) aralığındaysa adayın
kabul edilmesi önerilmez. Adayın yakınlık katsayısının [ 0.2, 0.4 ) aralığında yer alması
adayın kabulünün yüksek risk içerdiğini gösterirken [ 0.4, 0.6 ) aralığında yer alan bir
yakınlık katsayısı adayın düşük risk ile kabul edilebileceğini belirtmektedir. Yakınlık
katsayısının [ 0.6, 0.8 ) aralığında bulunması adayın kabul edilebileceğini, [ 0.8, 1.0 )
aralığında bulunması ise adayın kesinlikle tercih edilebileceğini göstermektedir.
Makine bakım mühendisliği pozisyonu için adayların yakınlık katsayılarına
göre seçimin riskli olup olmadığı değerlendirildiğinde, birinci yaklaşıma göre 0.990,
ikinci yaklaşıma göre ise 0.989 değeriyle en yüksek katsayıya sahip adayın beşinci
aday olduğu görülmektedir. Bu bağlamda, Tablo 4.3.’e göre bu adayın kesinlikle
tercih edilebileceği anlamına gelmektedir. Aday sıralamasında ikinci sırada yer alan
sekizinci adayın ise birinci ve ikinci yaklaşıma göre yakınlık katsayısı sırasıyla 0.937
ve 0.935’tir. de Söz konusu tablo temel alındığında, bu aday için de “kesinlikle
tercih edilebilir.” yorumunda bulunulur. Her iki yaklaşıma göre de yakınlık
katsayıları [ 0.6, 0.8 ) aralığında yer alan sıralamada üçüncü ve dördüncü olan üçüncü
ve birinci adayın da Tablo 4.3.’teki değerlendirmeye göre “kabul edilebileceği”
söylenebilir. Sıralamada beşinci olan altıncı adayın birinci yaklaşıma göre yakınlık
katsayısı [ 0.6, 0.8 ) aralığında, ikinci yaklaşıma göre yakınlık katsayısı ise [ 0.4, 0.6 )
aralığında yer almaktadır. Dolayısıyla birinci yaklaşıma göre altıncı adayın kabul
edilebileceği ifade edilirken, ikinci yaklaşıma göre ise bu adayın kabulünün düşük
risk içerdiği belirtilebilir. Sıralamada altıncı ve yedici sırada yer alan ikinci ve
yedinci adayların hem birinci hem de ikinci yaklaşıma göre bulunan yakınlık
katsayıları [ 0.4, 0.6 ) aralığında yer aldığından, bu adayların da işe alınmasının düşük
de olsa riskli olduğu belirtilir. Yakınlık katsayısı birinci ve ikinci yaklaşıma göre
sırasıyla 0.285 ve 0.276 olan dördüncü adayın ise işe alınması yüksek risk
içermektedir.
257
4.6.11. Matlab R2010b Yazılımında Oluşturulan Programla Verilerin
Kodlanması, Düzenlenmesi ve Analizi
Mülakat
sonuçlarının
kullanıldığından; I
MC
, I
SC
değerlendirilmesinde
ve I
A
“Matlab
R2010b
yazılımı”
matrisleri oluşturulduktan sonra, matrislerdeki
üçgen bulanık sayı değerleri Microsoft Excel programının ilgili matrise ait
oluşturulan sayfasına girilmiştir. Kodlar yardımıyla Matlab R2010b yazılımında
HBTOPSIS yönteminin algoritması oluşturulmuştur. Daha sonra Matlab yazılımında
oluşturulan
programla
verilerin
Excel’den
yüklenmesi,
algoritma
ile
değerlendirilmesi, Ek-8 ve Ek-9’da verilen rapor dosyası olarak sonuçların
gösterilmesi ve grafiksel olarak uygulamada yararlanılan her iki yaklaşıma göre
adaylara ilişkin pozitif ve negatif çözümden uzaklıkların, yakınlık katsayılarının ve
normalize edilmiş yakınlık katsayılarının elde edilmesi mümkün hâle getirilmiştir.
Matlab yazılımında oluşturulan programın genel görüntüsü Şekil 4.4.’te,
Microsoft Excel’den ilgili verilerin programa yüklenmesi için veri yükle komutunun
verilmesi sırasında oluşan ekran görüntüsü Şekil 4.5.’te, programa yüklenecek
Microsoft Excel’de girişi yapılan verilerin ilgili dosyadan seçilmesi sırasında oluşan
görünüm Şekil 4.6.’da, programa yüklenen verilerin algoritma ile değerlendirilmesi
sürecinin
resmedilmesi
Şekil
4.7.’de,
programda
algoritma
ile
gerekli
değerlendirmelerin yapılmasından sonra oluşan rapordan bir kesit Şekil 4.8.’de,
grafiksel olarak uygulamada yararlanılan her iki yaklaşıma göre adaylara ilişkin
pozitif ve negatif çözümden uzaklıkların, yakınlık katsayılarının ve normalize
edilmiş yakınlık katsayılarının elde edilmesi için yapılan seçim sırasında oluşan
ekran görüntüsü ise Şekil 4.9.’da verilmektedir. Tümü uygulanan her iki yaklaşımı
temel alan grafiksel gösterimlerden Şekil 4.10.’da adaylara ait pozitif ideal çözüme
uzaklıklar, Şekil 4.11.’de, negatif ideal çözüme uzaklıklar, Şekil 4.12.’de adayların
yakınlık katsayıları ve Şekil 4.13.’te ise normalize edilmiş yakınlık katsayıları
verilmektedir.
258
Şekil 4.4. Uygulamaya İlişkin Matlab R2010b Yazılımında Oluşturulan Programın
Genel Görüntüsü
Şekil 4.4.’ten de görüleceği gibi, programın işleyişini yönlendiren dört adet
ana buton bulunmaktadır. Bunlar “veri yükle”, “değerlendir”, “rapor dosyası” ve
“seçimler” adı altında görülmektedir.
Şekil 4.5. Microsoft Excel’den İlgili Verilerin Programa Yüklenmesi İçin Veri Yükle
Komutunun Verilmesi
259
Şekil 4.6. Programa Yüklenecek Microsoft Excel’de Girişi Yapılan Verilerin İlgili
Dosyadan Seçilmesi
Excel’de veri girişi üç sayfa üzerinden gerçekleştirilmiştir. Bunlar aynı
zamanda I
MC
, I
SC
ve I
A
matrislerini oluşturan değerlerdir.
Şekil 4.7. Yüklenen Verilerin Değerlendirilmesi Sırasında Oluşan Görünüm
260
Şekil 4.8. Programda Algoritmaya İlişkin Gerekli Değerlendirmelerin Yapılmasından
Sonra Oluşan Rapordan Bir Kesit
Programda algoritma ile gerekli değerlendirmelerin yapılmasından sonra
oluşan raporun tümü makine bakım mühendisliği pozisyonu için Ek-8’de, makine
bakım müdürlüğü pozisyonu için ise Ek-9’da verilmektedir.
261
*
Şekil 4.9. S , S , C ve N C
i
Yapılan Seçim
i
i
i
Değerlerinin Grafiksel Olarak Gösterilmesi İçin
Programda seçimin yapılmasından sonra iki yaklaşıma göre de adaylara ilişkin
pozitif ve negatif çözümden uzaklıkların, yakınlık katsayılarının ve normalize
edilmiş yakınlık katsayılarının grafiksel olarak görüntülenmesi mümkün hâle
gelmiştir. Böylece, adaylar arası karşılaştırma görsel olarak da yapılabilir
durumdadır. Şekil 4.10.’da tezde ele alınan her iki yaklaşıma göre adayların pozitif
ideal çözüme uzaklıkları görülmektedir.
*
Şekil 4.10. S Değerlerinin Grafiksel Gösterimi
i
262
Şekil 4.11. S Değerlerinin Grafiksel Gösterimi
i
Şekil 4.11.’de ve Şekil 4.12.’de sırasıyla tezde ele alınan her iki yaklaşıma göre
adayların negatif ideal çözümden uzaklıkları ve yakınlık katsayıları görülmektedir.
Şekil 4.12. C Değerlerinin Grafiksel Gösterimi
i
263
Şekil 4.13. N C
i
Değerlerinin Grafiksel Gösterimi
Şekil 4.13.’te tezde ele alınan her iki yaklaşıma göre adayların normalize
edilmiş yakınlık katsayıları görülmektedir.
4.7. Araştırma Sonuçlarının Değerlendirilmesi
Uygulama iki farklı mülakat yapılarak gerçekleştirilmiştir. Karar vericiler
öncelikle Ek-2 ve Ek-3’te yer alan ana kriterlerinin önem ağırlıklarını değerlendirme
formlarını, Ek-4 ve Ek-5’te verilen alt karar kriterlerinin önem ağırlıklarını
değerlendirme formlarını kullanarak her bir ana kriter ve alt kritere göre
değerlendirme yapmışlardır. Daha sonra Ek-6 ve Ek-7’de gösterilen aday değerleme
formlarını kullanarak adayları her bir alt karar kriterine göre değerlendirmişlerdir.
Ana ve alt karar kriterlerinin önem düzeylerinin Tablo 4.1. yardımıyla üçgen bulanık
sayılara dönüştürülmesinin ardından I
MC
(amaca göre ana karar kriterlerinin
ağırlıklarından oluşturulan bulanık karar matrisi) ve I
SC
(ana karar kriterlerine göre
alt karar kriterinin ağırlıklarını gösteren bulanık karar matrisi) matrisleri
oluşturulmuştur. Adayların alt karar kriterlerine göre değerlendirmelerinin Tablo 4.2.
264
kullanılarak üçgen bulanık sayılara dönüştürülmesinin ardından ise I
A
matrisi
oluşturulmuştur. Sırasıyla normalize edilmiş bulanık karar matrisi ve ağırlıklı
normalize edilmiş bulanık karar matrisinin oluşturulmasından sonra adayların pozitif
ve negatif ideal çözümden uzaklıkları ve sonrasında yakınlık katsayıları hesaplanmış
ve adaylar yakınlık katsayılarına göre sıralanmıştır.
Bu bağlamda, makine bakım mühendisliği pozisyonu için gerçekleştirilen ilk
mülakata, özgeçmişlerinin değerlendirilmesi sonucunda uygun bulunan 8 aday
katılmıştır. Üç karar verici önce ana karar kriterlerini ve alt karar kriterlerinin önem
düzeylerini dilsel değişkenler yoluyla değerlendirmişlerdir. Karar vericilerin “en
uygun adayı seçmek” amacı açısından ana karar kriterlerinin önem derecesini
belirlemek adına Ek-2’deki formu kullanarak yaptıkları sözel değerlendirmeler Tablo
4.4.’te; alt karar kriterlerinin bağlı bulundukları ana karar kriteri açısından önem
derecesini
belirlemek
adına
Ek-4’teki
formu
kullanarak
yaptıkları
sözel
değerlendirmeler ise Tablo 4.8.’de verilmektedir. Tablo 4.4.’ten de görüleceği gibi,
bazı ana karar kriterlerinin önem derecesi üzerinde karar vericilerin görüş birliği
bulunurken; bazı ana karar kriterlerinin önem derecesine ilişkin fikirleri
farklılaşmaktadır. Örneğin yabancı dil ve takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılık
ana karar kriterleri, üç karar verici tarafından da “çok yüksek öneme sahip” olarak
değerlendirilmiştir. Diğer ana karar kriterleri üzerinde karar vericilerin görüş birliği
bulunmamaktadır.
Diğer yandan Tablo 4.8.’den görüleceği üzere, genel yabancı dil bilgisi ve
mesleki yabancı dil bilgisinin bağlı oldukları ana karar kriteri olan yabancı dil
bilgisine göre önem derecesi (çok yüksek) üzerinde karar vericiler tarafından bir
görüş birliği bulunmaktadır. Yine sistemli çalışma yetkinliğinin iş ve sistem odaklılık
açısından önem derecesi ve kendi kendini motive etme yetkinliği, takım çalışmasına
yatkınlık, iletişim yeteneği, problem çözme yeteneği, eleştirel düşünme yeteneği ve
yenilik ve öğrenmeye açıklığın takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılığa göre önem
derecesi (çok yüksek) üzerinde de karar vericiler arasında bir görüş birliğinin
265
hâkimiyeti görülmektedir. Bununla birlikte, çevresel etkilerin iyileştirilmesi
konusunda iş bilgisi, iş bilgisi açısından tüm karar vericilere göre orta derecede
önemli olarak görülmüştür; dolayısıyla bu alt karar kriteri açısından da bir görüş
birliği bulunmaktadır.
Alt karar kriterlerine göre adayların karar vericiler tarafından Tablo 4.2.’de
verilmiş
olan
dilsel
değişkenlerle
Ek-6’daki
formu
kullanarak
nasıl
değerlendirildikleri Tablo 4.12. (1. karar verici), Tablo 4.13. (2. karar verici) ve
Tablo 4.14. (3. karar verici)’te gösterilmiştir. Tablo 4.4. ve Tablo 4.8.’deki dilsel
değişkenlerin Tablo 4.1. kullanılarak üçgen bulanık sayılara çevrilmesinin ardından
gerekli hesaplamalar yapılarak sırasıyla Tablo 4.6. ve Tablo 4.10.’da verilen I
MC
ve
I matrisi elde edilmiştir. Tablo 4.6. incelendiğinde yabancı dil bilgisi ve takım
SC
çalışmasında yenilik ve yaratıcılığın karar vericiler tarafından en yüksek ve
deneyimin ise en düşük öneme sahip ana karar kriteri olarak belirlendiği
görülmektedir. Tablo 4.12. (1. karar verici), Tablo 4.13. (2. karar verici) ve Tablo
4.14. (3. karar verici)’te verilen dilsel değerlendirmelerin Tablo 4.2. yardımıyla
üçgen bulanık sayılara dönüştürülmesinin ardından gerekli işlemler yapılarak Tablo
4.18.’de verilen I matrisi elde edilmiştir.
A
Daha sonra algoritmadaki sırayla tümü Ek-8’de verilen ve tek tek hepsi ayrıca
Tablo 4.21.’de gösterilen normalize edilmiş karar matrisi, Tablo 4.22.’de verilen
ağırlıklı normalize edilmiş karar matrisi, Tablo 4.23.’te belirtilen genelleştirilmiş
ortalamalar, Tablo 4.24.’te birinci yaklaşıma göre ve Tablo 4.26.’da ikinci yaklaşıma
göre ifade edilen tüm alt karar kriterlerine göre adayların pozitif ideal çözümden
uzaklıkları ve Tablo 4.25.’te birinci yaklaşıma göre ve Tablo 4.27.’de ikinci
yaklaşıma göre ifade edilen tüm alt karar kriterlerine göre adayların negatif ideal
çözümden uzaklıkları ve Tablo 4.28.’de verilen adaylara ait pozitif ve negatif ideal
çözümden uzaklıklar, yakınlık katsayıları ve bu katsayıların normalize edilmiş
değerleri elde edilmiştir. Son olarak Tablo 4.29.’da yakınlık katsayılarına göre
266
adayların sıralaması her iki yaklaşıma göre değerlendirilerek verilmiştir. Yakınlık
katsayısı vasıtasıyla da adaylar en yüksek puana sahip adaydan en düşük puana sahip
adaya doğru sıralanmıştır. Bu sıralama A5, A8, A3, A1, A6, A2, A7 ve A4 şeklindedir.
İkinci yaklaşıma göre de aday sıralaması değişmemiştir. Aday sıralamasından sonra
adayların yakınlık katsayıları temel alınarak adayların işe alınması durumunda
kararın risk içerip içermediği Tablo 4.3.’teki değerlendirmeye göre kontrol
edilmiştir. Buna göre her iki yaklaşım değerlendirilerek ulaşılan yakınlık katsayıları
dikkate alınarak ilk ve ikinci sırada yer alan adayların (sırasıyla A5 ve A8) “kesinlikle
tercih edilebileceği”; üçüncü ve dördüncü sırada yer alan üçüncü ve birinci adayın
kabul edilebileceği söylenirken, birinci yaklaşıma göre altıncı adayın kabul
edilebileceği, ikinci yaklaşıma göre ise adayın kabulünün düşük risk içerdiği
belirtilebilir. Seçimi risk içeren adaylar ise A2, A7 ve A4 şeklindedir
Tümü makine bakım mühendisliği pozisyonu için uygulanan her iki yaklaşımı
temel alan grafiksel gösterimlerden Şekil 4.14.’te adaylara ait pozitif ideal çözüme
uzaklıklar, Şekil 4.15.’te negatif ideal çözüme uzaklıklar, Şekil 4.16.’da adayların
yakınlık katsayıları ve Şekil 4.17.’de ise normalize edilmiş yakınlık katsayıları
verilmektedir.
Şekil 4.14. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin S* Değerlerinin Grafiksel
Gösterimi
i
267
Şekil 4.14.’ten her iki yaklaşıma göre de pozitif ideal çözümden en uzak adayın
dördüncü aday, pozitif ideal çözüme en yakın adayın ise beşinci aday olduğu
görülmektedir.
Şekil 4.15. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin S Değerlerinin Grafiksel
Gösterimi
i
Şekil 4.15.’ten her iki yaklaşıma göre de negatif ideal çözümden en uzak
adayın beşinci aday, negatif ideal çözüme en yakın adayın ise dördüncü aday olduğu
görülmektedir.
Şekil 4.16. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin C Değerlerinin Grafiksel
Gösterimi
i
268
Şekil 4.16.’dan görülebildiği gibi, her iki yaklaşıma göre de yakınlık katsayısı
en yüksek olan aday beşinci aday, en düşük olan aday ise dördüncü adaydır.
Şekil 4.17. Makine Bakım Mühendisliği Pozisyonu İçin N C
i
Gösterimi
Değerlerinin Grafiksel
Yakınlık katsayılarının normalize edilmesi halinde de aday sıralamasının
değişmediği Şekil 4.17.’den görülmektedir.
İkinci mülakat makine bakım müdürlüğü pozisyonu için gerçekleştirilmiş ve
mülakata özgeçmişlerinin değerlendirilmesi sonucunda uygun bulunan 8 aday
katılmıştır. Üç karar verici önce ana karar kriterlerini ve alt karar kriterlerinin önem
düzeylerini dilsel değişkenler yoluyla değerlendirmişlerdir. Karar vericilerin ana
karar kriterlerinin amaç (en uygun adayı seçmek) açısından önem derecesini
belirlemek adına Ek-3’teki formu kullanarak yaptıkları sözel değerlendirmeler Tablo
4.5.’te; alt karar kriterlerinin bağlı bulundukları ana karar kriteri açısından önem
derecesini
belirlemek
adına
Ek-5’teki
formu
kullanarak
yaptıkları
sözel
değerlendirmeler ise Tablo 4.9.’da verilmektedir. Tablo 4.5.’ten de görüleceği gibi,
bazı ana karar kriterlerinin önem derecesi üzerinde karar vericilerin görüş birliği
bulunurken; bazı ana karar kriterlerinin önem derecesine ilişkin fikirleri
269
farklılaşmaktadır. Örneğin eğitim, deneyim, yönetim fonksiyonları bağlamında
yetkinlik, iş ve sistem odaklılık ve takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılık ana karar
kriterleri üç karar verici tarafından da “çok yüksek öneme sahip” olarak
değerlendirilmiştir. Yine bilgisayar ve otomasyon bilgisi ana karar kriteri tüm karar
vericiler tarafından yüksek öneme sahip olarak değerlendirilmiştir. Diğer ana karar
kriterleri üzerinde karar vericilerin görüş birliği bulunmamaktadır.
Diğer yandan Tablo 4.9.’dan görüleceği üzere lisans eğitiminin bağlı olduğu
ana karar kriteri olan eğitime göre önem derecesi (çok yüksek) üzerinde karar
vericiler tarafından bir görüş birliği bulunmaktadır. Yine bakım-onarım ve arıza
faaliyetlerinde deneyimin, deneyim açısından önem derecesi (çok yüksek); MS
Office programları kullanım yetkinliği ve Autocad programı kullanım yetkinliğinin
bilgisayar ve otomasyon bilgisine göre önem derecesi (yüksek);
iş ve sonuç
odaklılık, sistemli çalışma yetkinliği, sistem analizi ve değerlendirmesi yetkinliği ve
dikkatlilik alt karar kriterlerinin bağlı bulundukları iş ve sistem odaklılık ana karar
kriteri açısından önem derecesi (çok yüksek) ve kendi kendini motive etme yeteneği,
takım çalışmasına yatkınlık, problem çözme yeteneği, eleştirel düşünme yeteneği,
yeniliklere ve öğrenmeye açıklık ve fikir üretme isteği alt karar kriterlerinin ana
kriterleri olan takım çalışmasında yenilik ve yaratıcılığa göre önem derecesi (çok
yüksek) üzerinde de karar vericiler arasında bir görüş birliğinin hâkimiyeti
görülmektedir. Son olarak yönetim fonksiyonları bağlamında yetkinlik ana karar
kriteri altındaki tüm alt karar kriterlerinin bu ana karar kriterine göre önem derecesi,
tüm karar vericiler tarafından çok yüksek olarak değerlendirilmiştir.
Alt karar kriterlerine göre adayların karar vericiler tarafından Tablo 4.2.’de
verilmiş
olan
dilsel
değişkenlerle
Ek-7’deki
formu
kullanarak
nasıl
değerlendirildikleri Tablo 4.15. (1. karar verici), Tablo 4.16. (2. karar verici) ve
Tablo 4.17. (3. karar verici)’de gösterilmiştir. Tablo 4.5. ve Tablo 4.9.’daki dilsel
değişkenlerin Tablo 4.1. kullanılarak üçgen bulanık sayılara çevrilmesinin ardından
gerekli hesaplamalar yapılarak sırasıyla Tablo 4.7. ve Tablo 4.11.’de verilen I
MC
ve
270
I matrisi elde edilmiştir. Tablo 4.7. incelendiğinde eğitim, deneyim, yönetim
SC
fonksiyonları bağlamında yetkinlik, iş ve sistem odaklılık ve takım çalışmasında
yenilik ve yaratıcılığın karar vericiler tarafından en yüksek ve bilgisayar ve
otomasyon bilgisinin ise en düşük öneme sahip ana karar kriteri olarak belirlendiği
görülmektedir. Tablo 4.15. (1. karar verici), Tablo 4.16. (2. karar verici) ve Tablo
4.17. (3. karar verici)’de verilen dilsel değerlendirmelerin Tablo 4.2. yardımıyla
üçgen bulanık sayılara dönüştürülmesinin ardından gerekli işlemler yapılarak Tablo
4.19.’da verilen I matrisi elde edilmiştir.
A
* Tablo 4.30. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin S , S , C ve N C
i
ve Aday Sıralaması
Adaylar
(A)
i
Birinci Yaklaşıma Göre
i
i
Değerleri
İkinci Yaklaşıma Göre
S*
i
Si
C
i
NC
Aday
Sıralaması
9.780
19.869
0.670
0.113
7
5.818
10.916
0.652
0.112
7
8.989
20.655
0.697
0.118
6
5.209
11.503
0.688
0.118
6
4.042
25.375
0.863
0.146
3
2.563
14.211
0.847
0.145
3
3.881
26.437
0.872
0.147
2
2.113
14.375
0.872
0.149
2
5.437
24.537
0.819
0.138
4
2.790
13.796
0.832
0.142
4
3.467
26.239
0.883
0.149
1
2.082
14.592
0.875
0.150
1
19.804
10.573
0.348
0.059
8
10.901
5.587
0.339
0.058
8
7.032
22.584
0.763
0.129
5
4.298
12.466
0.744
0.127
5
i
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
S*
i
Si
C
i
NC
Aday
Sıralaması
i
SCin: i’inci Ana Karar Kriteri Altındaki n’inci Alt Karar Kriteri
An: n’inci Aday,
S* : Pozitif İdeal Çözüme Uzaklık, S- : Negatif İdeal Çözüme Uzaklık, C :
i
i
i
Yakınlık Katsayısı, N C : Normalize Edilmiş Yakınlık Katsayısı
i
Daha sonra algoritmadaki sırayla tümü Ek-9’da verilen normalize edilmiş karar
matrisi, ağırlıklı normalize edilmiş karar matrisi, genelleştirilmiş ortalamalar, birinci
271
ikinci yaklaşıma göre tüm alt karar kriterlerine ilişkin adayların pozitif ve negatif
ideal çözümden uzaklıkları ve her iki yaklaşıma göre adaylara ait pozitif ve negatif
ideal çözümden uzaklıklar, yakınlık katsayıları ve bu katsayıların normalize edilmiş
değerleri elde edilmiştir. Tezde ele alınan her iki yaklaşıma göre adaylara ait pozitif
ve negatif ideal çözümden uzaklıklar, yakınlık katsayıları ve bu katsayıların
normalize edilmiş değerleri ve adayların sıralaması ayrıca Tablo 4.30.’da
gösterilmektedir. Yakınlık katsayısı vasıtasıyla da adaylar en yüksek puana sahip
adaydan en düşük puana sahip adaya doğru sıralanmıştır. Bu sıralama Tablo
4.30.’dan da görülebileceği gibi, A6, A4, A3, A5, A8 , A2, A1 ve A7 şeklindedir. İkinci
yaklaşıma göre de aday sıralaması değişmemiştir.
Adayların sıralaması yapıldıktan sonra yakınlık katsayıları dikkate alınarak
Tablo 4.3. yardımıyla seçimin risk içerip içermediği kontrol edilir. Eğer seçilen
adayın yakınlık katsayısı riskli bölge içerisinde yer alıyorsa, karar vericilerden
yeniden değerlendirme yapmaları istenebilir ya da sürece yeni adayların dâhil
edilmesi sağlanabilir.
Tablo 4.3.’e göre eğer adayın yakınlık katsayısı [ 0, 0.2 ) aralığındaysa adayın
kabul edilmesi önerilmez. Adayın yakınlık katsayısının [ 0.2, 0.4 ) aralığında yer alması
adayın kabulünün yüksek risk içerdiğini gösterirken [ 0.4, 0.6 ) aralığında yer alan bir
yakınlık katsayısı adayın düşük risk ile kabul edilebileceğini belirtmektedir. Yakınlık
katsayısının [ 0.6, 0.8 ) aralığında bulunması adayın kabul edilebileceğini, [ 0.8, 1.0 )
aralığında bulunması ise adayın kesinlikle tercih edilebileceğini göstermektedir.
Makine bakım müdürlüğü pozisyonu için adayların yakınlık katsayılarına göre
seçimin riskli olup olmadığı değerlendirildiğinde, birinci yaklaşıma göre 0.883,
ikinci yaklaşıma göre ise 0.875 değeriyle en yüksek katsayıya sahip adayın altıncı
aday olduğu görülmektedir. Bu bağlamda, Tablo 4.3.’e göre bu adayın kesinlikle
tercih edilebileceği anlamına gelmektedir. Aday sıralamasında ikinci sırada yer alan
dördüncü adayın ise birinci ve ikinci yaklaşıma göre yakınlık katsayısı aynı olup
272
0.872’dir. Söz konusu tablo temel alındığında, bu aday için de “kesinlikle tercih
edilebilir.” yorumunda bulunulur. Aynı yorum sırasıyla üçüncü ve dördüncü sırada
yer alan üçüncü ve beşinci adaylar için de geçerlidir. Her iki yaklaşıma göre de
yakınlık katsayıları [ 0.6, 0.8 ) aralığında yer alan sıralamada beşinci, altıncı ve yedinci
olan sekizinci, ikinci ve birinci adayın da Tablo 4.3.’teki değerlendirmeye göre
“kabul edilebileceği” söylenebilir. Sıralamada sonuncu olan yedinci adayın ise işe
alınması yüksek risk içermektedir.
Tümü makine bakım müdürlüğü pozisyonu için uygulanan her iki yaklaşımı
temel alan grafiksel gösterimlerden Şekil 4.18.’de adaylara ait pozitif ideal çözüme
uzaklıklar, Şekil 4.19.’da negatif ideal çözüme uzaklıklar, Şekil 4.20.’de adayların
yakınlık katsayıları ve Şekil 4.21.’de ise normalize edilmiş yakınlık katsayıları
verilmektedir.
Şekil 4.18. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin S* Değerlerinin Grafiksel
Gösterimi
i
273
Şekil 4.18.’den görülebildiği gibi, her iki yaklaşıma göre de pozitif ideal
çözümden en uzak aday yedinci aday, pozitif ideal çözüme en yakın aday ise altıncı
adaydır.
Şekil 4.19. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin S Değerlerinin Grafiksel
Gösterimi
i
Şekil 4.19.’dan görülebildiği gibi, her iki yaklaşıma göre de negatif ideal
çözümden en uzak aday altıncı aday, negatif ideal çözüme en yakın aday ise yedinci
adaydır.
Şekil 4.20. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin C Değerlerinin Grafiksel
Gösterimi
i
274
Şekil 4.20.’den her iki yaklaşıma göre de yakınlık katsayısı en yüksek adayın
altıncı aday, en düşük adayın ise yedinci aday olduğu görülmektedir.
Şekil 4.21. Makine Bakım Müdürlüğü Pozisyonu İçin N C
Gösterimi
i
Değerlerinin Grafiksel
Yakınlık katsayılarının normalize edilmesi halinde de aday sıralamasının
değişmediği Şekil 4.21.’den görülmektedir.
275
SONUÇ
Örgütün sahip olduğu kaynaklar içerisinde “insanın daha üstün olarak
değerlendirilmesi” Bilgi Çağı ile birlikte “insan sermayesi” kavramının ortaya
çıkışıyla oldukça belirgin hâle gelmiştir. Diğer bir deyişle, bu anlayış değişimi
aslında bir iş örgütünün çalışanlarını ifade etmek için kullanılan kavramların zaman
içerisindeki seyriyle de paralellik taşımaktadır.
Bir örgütün çalışanlarını ifade etmek adına ilk başlarda “insan gücü” ve
“işgücü”, sonrasında ise, “personel” kavramlarının kullanımı tercih edilirken,
1980’lerde “insan kaynakları” ve 1990’larda “insan sermayesi” ya da “entelektüel
sermaye” kavramlarının kullanımı yaygınlaşmıştır. “İşgücü” ya da “insan gücü”
kavramlarının kullanımında vurgu, kas gücüne yapılırken işverenlerin temel ilgi
odağı üretim olmuş, üretim yönetimi insan emeğine dayalı gerçekleştirilmiş,
“işgücü” ya da “insan gücü” kavramları genellikle yönetici olmayanları kapsar
nitelikle kullanılmış ve insana bakış, üretim aracı ve maliyet unsuru şeklinde
gerçekleşmiştir. “Personel” kavramı ile vurgu, istihdam ilişkisine doğru yön
değiştirmiş, işverenlerin temel ilgi odağı pazarlama ve finansman olmuş, üretim
yönetimi makineye dayalı gerçekleştirilmiş, “personel” kavramı bir iş örgütündeki
tüm çalışanları kapsar nitelikle kullanılmış ve insana bakış, üretim araçlarından birisi
ve maliyet unsuru şeklinde gerçekleşmiştir. Burada insanın sahip olduğu nitelikler,
sadece kas gücünden ibaret olmayıp yetenek ve zekâyı da içerecek şekilde
genişletilmiştir. 1980’lerde işverenlerin temel ilgi odağı rekabette üstünlük olarak
değişirken bir örgütte asıl fark yaratan unsurun insan olduğunun anlaşılmasıyla
birlikte, personel kavramından daha geniş bir anlama sahip olan insan kaynakları
kavramının kullanımı tercih edilmeye başlamıştır. Fakat bu kullanım, bazı
akademisyenler ve uygulamacılar tarafından “insanın diğer kaynaklarla eş değer
mekanik ve maddi bir öğeyi” çağrıştırması yönünde eleştirilmiştir. Rekabette
üstünlük anlayışı ve insan kaynaklarının elde edilmesi ve geliştirilmesi gereken temel
kaynak olarak kabulü, insanın sahip olduğu niteliklerin bilgi, beceri, temel
276
yetenekler, potansiyel ve yetkinlikler olarak algılanmasını beraberinde getirmiş,
üretim yönetimi makineye ve bilgi teknolojilerinin gelişimiyle birlikte otomasyona
bağlı olarak gerçekleştirilmiş ve insan kaynakları kavramı ile bir örgütteki tüm
çalışanlar ifade edilmek istenmiştir. 1990’larda insanın sahip olduğu bilgi, beceri,
yetkinlikler ve potansiyeller nedeniyle iş örgütlerince insana yapılan büyük
yatırımlar, insanın temel sermaye olduğu görüşünü ortaya çıkarmıştır. Bu bağlamda,
insan sermayesi ya da entelektüel sermaye kavramları ön plana çıkmıştır. Bu
dönemde insan sermayesi ya da entelektüel sermayenin kapsadığı çalışma grubu bilgi
işçileri başta olmak üzere tüm çalışanlar olurken, işverenlerin temel ilgi odağı
bilginin üretilmesi ve kullanılması konusunda rekabet olmuş ve üretim yönetimi
otomasyona dayalı gerçekleştirilmiştir. Örgütün sahip olduğu insan kaynaklarına
bakış açısındaki değişim, bu kaynağın yönetim anlayışında da bir değişimi
beraberinde getirmiştir.
Bilgi Çağı’nda, örgütlerin sahip olduğu entelektüel sermayenin (gayri maddi
varlıkların) asıl rekabet avantajı sağlayan unsur olduğunun anlaşılmasıyla birlikte
“stratejik yeteneğe” yani bu sermayeye dayalı değer yaratma kapasitesine sahip
olmak önemli hâle gelmiştir. Entelektüel sermayenin bileşenlerinden birisi olan insan
sermayesinin –örgüt çalışanlarının sahip olduğu bilgi, beceri ve yetenekler –örgütün
amaçları doğrultusunda en verimli şekilde kullanılması ve değerinin artırılması ise
insan kaynakları yönetiminin amacı şeklinde ifade edilebilir. Bu doğrultuda insan
kaynakları yönetimi artık uzman bir destek fonksiyonu olmaktan çok sorumluluk
alanı hat yöneticileri de kapsayacak şekilde genişletilen temel stratejik –insan
kaynakları ve iş örgütünün stratejilerinin bütünleştirilmesi –bir üst yönetim faaliyeti
olarak ele alınmaktadır. Bu gelişmenin arkasında insan kaynakları yönetiminin
önemini artıran etmenler olarak küreselleşme, TKY yaklaşımı, işgücünün değişen
yapısı ve yüksek performanslı iş sistemleri –örgütün sosyal ve teknik sistemi
arasındaki uyumu en yüksek düzeye çıkaran yapılanma –gibi dinamiklerin olduğunu
söylemek mümkündür.
277
Örgütsel performansa, örgütün sürekliliği, büyümesi ve rekabetçi avantaj
sağlamasına olan etkileri nedeniyle etkin bir işgücüne sahip olmanın önemi, “örgütün
nitelikli personeli bulacakları kaynakları belirledikleri, sonrasında potansiyel
adaylarla bağlantıya geçtikleri ve en sonunda hangi adayın işin gerektirdiği nitelikler
açısından en uygun olduğunu saptadıkları” bir karar verme süreci olarak insan
kaynakları tedarik etme ve seçmenin önemini de artırmaktadır.
İş örgütlerinin rekabet yarışında ön sıralarda yer alması için, karşılaşılan
problemlere çözüm niteliğinde olan daha iyi kararların rakiplerden daha önce
verilmesi ve etkin bir şekilde uygulanması oldukça önemlidir. Çünkü karar verme, iş
örgütünün yaptığı işin kalitesini belirleyerek örgütsel performansa etki etmektedir.
Yönetsel faaliyetlerin merkezinde karar verme yer almaktadır. Karar vericiler
üzerindeki zaman baskısı, Bilgi Çağı’yla birlikte inanılmaz derecede artış gösteren
bilgi tabanını hızlı değerlendirme zorunluluğu, hata yapmanın maliyetinin eskisine
göre daha yüksek olması, sürekli değişim ve belirsizliğin hâkim olduğu bir çevrede
faaliyet gösterilmekte olunması ve pazar isteklerine anında cevap verebilmenin
rekabet yarışındaki önemi nedeniyle karar verme, günümüzde daha karmaşık ve zor
bir süreçtir. Bu bağlamda, karar verilirken bulanık mantık gibi teknolojinin sunduğu
araçlardan yararlanmak, bu araçlar bilgiye ulaşma ve karar verme hızını yükselttiği
için etkin bir karar verme sürecini sağlamaktadır. Literatür incelendiğinde karar
verme sürecinin etkinliğini artırmada birçok bilgi teknolojileri-sistemlerinin
kullanıldığı görülmektedir.
Günümüz rekabet ortamında iş örgütleri için sürdürülebilir bir rekabetçi
avantaj sağladığı üzerine vurgu yapılan insan kaynakları seçme sürecinin bu
bağlamda analitik karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi önem taşımaktadır.
Çünkü iş için en uygun adayı seçmek, hem iş örgütünün sahip olduğu tüm kaynaklar
içinde diğer kaynaklarla değer yaratması özelliğinden dolayı öne çıkan insan
kaynaklarının ve hem de bu çerçevede iş örgütü tarafından yapılan işin kalitesini
belirlemektedir. Karar verme sürecinin nicel olmaktan çok nitel bir karakteristiğe
278
sahip olması belirsizlik ve bulanıklığa neden olmaktadır. Bir karar verme süreci
olarak insan kaynakları seçme sürecinde, karar vericilerin çoklu kriter ve aday
değerlendirmelerinde dilsel değişkenleri tercih etmeleri bağlamında da belirsizlik ve
bulanıklığın varlığından söz edilmektedir. Ayrıca, insan kaynakları seçim kararı,
grup kararı olduğunda, grup içi yaşanması olası çatışmalar ve çoklu kriterler altında
birden çok adayın değerlendirilmesi de sürecin zorluğunu artırmaktadır. Tüm
anlatılanlar ışığında, çalışmada, bulanık ortamlarda grup kararı vermede yararlanılan
hiyerarşik bulanık TOPSIS (HBTOPSIS)’e dayanan bir bulanık çok kriterli karar
verme (BÇKKV) modeli uygulanarak modelin etkinliği ortaya konulmaya
çalışılmıştır.
Uygulama “Türkiye’nin İlk 500 Büyük Sanayi Kuruluşu” listesinde yer alan bir
iş örgütünde gerçekleştirilmiştir. Çalışma için işbirliği kurulacak iş örgütünün
belirlenmesi süreci yaklaşık beş ay süren yoğun bir çalışma sonucunda olmuştur.
“Büyük bir iş örgütü artan insan kaynağı nedeniyle insan kaynakları yönetimini daha
profesyonel çerçevede ele almayı ve kurumsallaşmayı gerektirecektir.” ve “İş
örgütünün başarılı olmasının nedenlerinden birisi nitelikli insan kaynağına sahip
olması olmalıdır ve bunu sağlamak da insan kaynakları yönetimine ait profesyonel
bir bakışı gerektirir.” düşünceleri hareket noktası olmuştur. Araştırmanın yapılacağı
iş örgütünün belirlenmesi sürecinde, iş örgütünün büyüklüğü, yabancı bir ortağının
olup olmaması, insan kaynakları bölümünün varlığı, insan kaynakları yöneticisinin
yetkinliği, ufku, yeni yöntemlere / fikirlere açık olması ve akademik alanla işbirliğine
istekliliği ve insan kaynakları seçme sürecinde nepotizmin olmaması dikkate alınan
unsurlar olmuştur.
Karar vericiler, ilgili iş örgütünün üç üst düzey yöneticisi olmuştur (insan
kaynakları yöneticisi, ilgili pozisyonlardan sorumlu genel müdür yardımcısı ve
yabancı ortağın üst düzey yöneticisi) ve uygulama makine bakım mühendisliği ve
müdürlüğü pozisyonları için gerçekleştirilmiştir. Her iki pozisyon için de ana ve alt
karar kriterleri, ilgili literatür ve iş ilanlarının incelenmesi sonucunda ve karar
279
vericilerin uzman görüşlerinden yararlanılarak belirlenmiştir. Belirlenen kriterler,
ilgili işletmenin ilgili pozisyonlara ilişkin seçim sürecine özgüdür. Makine bakım
mühendisliği pozisyonu için 8 ana karar kriteri ve bu ana karar kriterlerine ilişkin
toplam 27 alt karar kriteri belirlenirken; makine bakım müdürlüğü pozisyonu için 9
ana karar kriteri ve 36 alt karar kriterine göre karar verme modeli yapılandırılmıştır.
Makine bakım mühendisliği için, yabancı dil ve takım çalışmasında yenilik ve
yaratıcılık ana karar kriterleri, üç karar verici tarafından da “çok yüksek öneme
sahip” olarak değerlendirilmiştir. Bu bağlamda, çoğunluk hissesi yabancı bir gruba
ait olan A iş örgütünde gerçekten de yabancı dilin önemli bir değerleme kriteri
olduğu sonuçlarla da kanıtlanmış durumdadır. Diğer yandan, ilgili pozisyon için A iş
örgütü tarafından verilen ilanda “gelişen ve dinamik bir takımın üyesi olmaya istekli
olmak”, “etkin kişilerarası ilişkilerle iyi bir takım üyesi olmak” ifadelerinin yer
alması takım çalışmasına verilen önemi ortaya çıkarmaktadır. Bu önemin karar
vericilerin değerleme sonuçlarıyla paralellik taşıdığı görülmektedir.
Makine bakım müdürlüğü pozisyonu için, eğitim, deneyim, yönetim
fonksiyonları bağlamında yetkinlik, iş ve sistem odaklılık ve takım çalışmasında
yenilik ve yaratıcılık ana karar kriterleri üç karar verici tarafından da “çok yüksek
öneme sahip” olarak değerlendirilmiştir. Dolayısıyla bu ana karar kriterlerinin ilgili
pozisyon için en belirleyici olan değerleme kriterleri olduğu ifade edilebilir. İş
piyasasında deneyimin özellikle yöneticilik pozisyonu için her zaman adaylarda en
fazla aranan özellik olduğu belirtilmektedir. Makine bakım müdürlüğü direkt olarak
genel müdür yardımcısına (teknik işlerden sorumlu) bağlı bir bölüm yöneticiliğidir.
Bu nedenle, yönetimin tüm fonksiyonları bağlamında adayın yetkin olması oldukça
önemlidir.
Daha sonra karar vericiler, ana ve alt karar kriterlerinin önem düzeyini Chen
(2000)’in kriterlerin önem ağırlığı için oluşturduğu 7 ölçekli dilsel değişken
tanımlamasına (Çok yüksek, yüksek, biraz yüksek, orta, biraz düşük, düşük, çok
düşük) ve adayları bu alt karar kriterlerine göre yine Chen (2000)’in alternatiflerin
280
değerlendirilmeleri için oluşturduğu 7 ölçekli dilsel değişken tanımlamasını (Çok iyi,
iyi, biraz iyi, orta, biraz kötü, kötü, çok kötü) temel alarak değerlendirmişlerdir.
Değerleme sonuçları, HBTOPSIS yöntemine ait iki farklı algoritmada kullanılarak
adayların yakınlık katsayıları hesaplanmış ve buna göre de adaylar sıralanmıştır.
Yakınlık katsayısı en yüksek aday değerleme sonucuna göre en iyi adaydır.
Tez çalışmasında ilk olarak Kahraman vd. (2007)’nin algoritması temel
alınırken, ikinci olarak D *ij ve D ij− değerlerinin hesaplanmasında kullanılan bir diğer
metot olarak Tolga (2008)’nın algoritması; fakat Tolga (2008)’nın Öklid uzaklığı
hesaplamasında kullanmış olduğu Li (2007)’ye ait yöntem yerine Chen (2000)’in
Vertex Metodu kullanılarak her iki algoritmanın sonuçları da karşılaştırılmıştır.
Uygulanan her iki algoritmaya göre de değerleme sonuçları yani aday sıralamaları
değişmemiştir. Son olarak, adayların yakınlık katsayılarına göre seçimin risk içerip
içermediğini kontrol etmek amacıyla Chen vd. (2006)’nin “Yakınlık Katsayısı
Nedeniyle Seçilen Alternatifin Kabul Durumu”nu gösteren tablosu kullanılarak aday
seçimin güvenilirliği değerlendirilmiştir. Bu değerlendirmeye göre he iki pozisyon
için de seçilen adayların yakınlık katsayısına göre “kesinlikle tercih edilebileceği”
sonucuna ulaşılmıştır. Dolayısıyla uygulamanın güvenilir olduğu ifade edilebilir.
Bu çalışma, HBTOPSIS yönteminin, insan kaynakları seçme sürecinin sözel
verilerden kaynaklanan belirsizliği ve karar vericilerin sezgilerine dayanması
nedeniyle ortaya çıkan sübjektifliğini bertaraf ederek daha etkin ve doğru karar
vermek için, bulanık çok kriterli bir grup kararı verme yaklaşımı olarak oldukça
uygun olduğunu göstermiştir. Yöntemin ayrıca karar kriterlerinin önem ağırlıklarının
belirlenmesine imkân tanıması, önem ağırlıklarının aynı kabul edildiği süreçlere göre
daha gerçekçi ve doğru bir yaklaşımın ortaya çıkmasını sağlamaktadır. Çalışmayla,
insan kaynakları seçme süreci için yeni bir bakış açısı geliştirilmiştir. Ayrıca Matlab
yazılımında, HBTOPSIS yöntemindeki hiyerarşik yapıya sahip diğer karar verme
süreçlerinde, farklı ana ve alt karar kriteri ve sayıca farklı alternatifin olması halinde
de kullanılması mümkün olan bir program oluşturulmuştur.
281
Daha sonra yapılacak çalışmalarda aynı iş pozisyonları için AHP, ANP,
TOPSIS, ELECTRE, PROMETHEE gibi farklı ÇKKKV yöntemlerinden birisi
araştırmanın tümünde uygulanabileceği gibi, birden fazla ÇKKV yönteminin hibrid
olarak kullanımı –örneğin kriterlerin önem derecesini belirlerken farklı bir ÇKKV,
adaylar değerlendirilirken diğer bir ÇKKV yöntemi birlikte –tercih edilebilir. Aynı
pozisyonlar için bulanık mantıkla birlikte diğer ÇKKV yöntemlerinden birisi birlikte
kullanılarak uygulama yapılandırılabilir. Farklı uygulama sonuçları karşılaştırılarak
sonuçların değişip değişmediği belirtilebilir. Bulanık sistem kullanılarak ya da yapay
sinir ağları ile sürecin modellenmesi sağlanabilir. HBTOPSIS’e ilişkin literatürde
varolan diğer algoritmalar kullanılarak aynı iş pozisyonu araştırılabilir. Aynı iş
pozisyonları için farklı kriterler belirlenerek seçim süreci değerlendirilebilir. Farklı iş
pozisyonlarında HBTOPSIS yöntemi kullanılarak modelin kullanımı artırılıp
literatürde daha fazla örnek oluşturulması sağlanabilir. Aynı zamanda işbirliği
yapılan iş örgütlerinin insan kaynakları seçim sürecine ilişkin oluşturulan
programlarla bu iş örgütlerince yararlanılabilecek çözümler üretilebilir. Daha geniş
kapsamlı bir çalışma düşünülmesi halinde ise, bir sektöre ilişkin ortak iş pozisyonları
için insan kaynakları seçimi açısından hangi kriterlerin hangi önem ağırlığına sahip
olduğu ilgili sektörde ön planda olan iş örgütlerinin insan kaynakları seçme sürecinde
yer alan üst düzey yöneticileri ya da insan kaynakları yöneticileri ile yapılan
görüşmeler ya da soru formu aracılığıyla belirlenip iş örgütlerinin kullanımına
sunulabilir. Son olarak, insan kaynakları seçimi dışındaki iş değerlemesi, performans
değerlemesi, eğitim ve geliştirme gibi karar verme süreçleri yapılandırılmamış ya da
yarı yapılandırılmış olan insan kaynakları fonksiyonlarında karar verme söz konusu
olduğunda HBTOPSIS yönetimine dayalı uygulamalar yapılabilir.
282
KAYNAKÇA
Aboelela, Emad Hassan (1998). Fuzzy Logic Applications for Routing and
Management in Communication Networks. Doctorate Dissertation, College of
Engineering University of Miami, Florida.
Acar, Mustafa, Haberler-Weber, Michaela ve Ayan, Tevfik (2008). Bulanık Çıkarım
Sistemleri ile Heyelan Bloklarının Belirlenmesi: Gürpınar Örneği. Jeodezi,
Jeoinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi, 1 (98), 28-35.
Açıkalın, Aytaç (2002). İnsan Kaynağının Yönetimi Geliştirilmesi (3. Baskı).
Ankara: Pegem Yayıncılık.
Adams, James (1986). Conceptual Blockbusting: A Guide to Better Ideas.
Massachusetts: Addison-Wesley.
Adeli, Hojjat and Hung, Shih Lin (1995). Machine Learning Neural Networks,
Genetic Algorithms, and Fuzzy Systems. New Jersey: John Wiley & Sons Inc.
Akgemci, Tahir (2007). Stratejik Yönetim. Ankara: Gazi Kitabevi.
Akyüz, Ömer Faruk (2001). Değişim Rüzgârında Stratejik İnsan Kaynakları
Planlaması (1. Baskı). İstanbul: Sistem Yayıncılık.
Alarçin, Fuat (2004). Gemilerde Kullanılan Klasik ve Modern Otopilot Sistemlerinin
Tarihsel Gelişimi. Gemi Mühendisliği ve Sanayimiz Sempozyumu Bildiriler Kitabı.
24-25 Aralık. İstanbul: TMMOB Gemi Mühendisleri Odası Yayını, 380-385.
Aldemir, Ceylan, Ataol, Alpay ve Budak, Gönül (2001). İnsan Kaynakları Yönetimi
(4. Baskı). İzmir: Barış Yayınları.
Amason, Allen C., Thompson, Kenneth R., Hochwarter, Wayne A. and Harrison,
Allison W. (1995). Conflict: An Important Dimension in Successful Management
Teams. Organizational Dynamics, 24 (2), 20-35.
283
Andersen, Arthur (2000). 2001’e Doğru İnsan Kaynakları Araştırması. İstanbul:
Sabah Yayıncılık.
Arbak, Yasemin, Nezcan, Ömür ve Özmen, Timurcanday (2000). Eleman Seçiminde
Kişi-Kültür Uyumunu Belirlemeye Yönelik Üç Görgül Çalışma. (Editör: Zeynep
Aycan). Akademisyenler ve Profesyoneller Bakış Açısıyla Türkiye’de Yönetim,
Liderlik ve İnsan Kaynakları Uygulamaları. Ankara: Türk Psikologlar Derneği
Yayınları, Yayın No: 21, 91-118.
Argon, Tülay ve Eren, Altay (2004). İnsan Kaynakları Yönetimi (1. Baskı). Ankara:
Nobel Yayın Dağıtım.
Argüden, Yılmaz (23 Haziran 2008). Eleştirme Yeteneği ve Stratejik Düşünme.
Milliyet,
http://ik.milliyet.com.tr/-/yilmaz-arguden/ik/yazardetay/23.06.2008
/879449/default.htm, Erişim Tarihi: 22.12.2011.
Arıcı, Hüsnü (2004). Psikoloji Bilimine Giriş. (Editör: Enver Özkalp). Davranış
Bilimlerine Giriş. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları, 157-175.
Armağan, Hamit (2008). Öğrenci Akademik Performans Değerlendirmesi için Yeni
Bir Yaklaşım. Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri
Enstitüsü, Isparta.
Armstrong, Michael (2000). Strategic Human Resource Management: A Guide to
Action (2nd Edition). London: Kogan Page Limited.
Armstrong, Michael (2006). A Handbook of Human Resource Management Practice
(10th Edition). London: Kogan Page Limited.
Armstrong, Michael (2008). Strategic Human Resource Management: A Guide to
Action (4th Edition). London: Kogan Page Limited.
284
Arthur, Danie (2001). The Employee Recruitment and Retention Handbook. New
York: AMACOM.
Arthur, W. Brian (1994). Inductive Reasoning and Bounded Rationality. The
American Economic Review, 84 (2), 406-411.
Ashby, Franklin C. and Pell, Arthur R. (2001). Embracing Excellence.
http://www.ensembleresultats.be/resultaten/web.nsf/0/4c9da270a78ea4eec1256f23
003b5f88/$FILE/Embracing%20Excellence.pdf, Erişim Tarihi: 05.10.2010.
ASMO (Antalya Serbest Muhasebeci Mali Müşavirler Odası). Eleman İstek Formu.
http://www.antalya-smmmo.org/tablolar/11EKLER.doc,
Erişim
Tarihi:
19.10.2010.
Ateş, Mustafa (1995). Kamu Hizmetlerinde İşe Alma Sistemleri ve Türkiye’de
Uygulanan Politikalar Üzerine Bir İnceleme. Ankara: DPT, Yayın No: 2383.
Aycan, Zeynep (2002). Türkiye’de İnsan Kaynakları Yönetimi: Günümüzdeki ve
Gelecekteki Problemler. (Editör: Figen Tahiroğlu). Düşünceden Sonuca İnsan
Kaynakları. İstanbul: Hayat Yayınları, 41-44.
Aycan, Zeynep (2006). Human Resource Management in Turkey. (Edited by: Pawan
S. Budhwar and Kamel Mellahi). Managing Human Resources in the Middle East.
New York: Routledge, 160-179.
Aydın, Hamdi (2008). Örgütlerde İnsan İlişkileri. (Editörler: M. Şerif Şimşek ve
Adnan Çelik). Çağdaş Yönetim ve Örgütsel Başarım. Konya: Eğitim Kitabevi
Yayınları, 137-167.
Aydın, Nezir (2007). Katı Atık Yönetiminde Optimal Planlama için Bulanık
Doğrusal Programlama Yaklaşımı. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik
Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
285
Aydın, Özlem ve Pakdil, Fatma (2008). Fuzzy SERVQUAL Analysis in Airline
Services. Organizacija, 41 (3), 108-115.
Aykaç, Burhan (1999). İnsan Kaynakları Yönetimi ve İnsan Kaynaklarının Stratejik
Planlaması. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
Aytaç, Esra (2006). Kalite Kontrolde Bulanık Mantık Yaklaşımı ve Bir Uygulama.
Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
Ayub, Mohammed, Kabir, Md. Jonaed and Alam, Md. Golam Rabiul (2009).
Personnel Selection Method Using Analytic Network Process (ANP) and Fuzzy
Concept. Proceedings of 12th International Conference on Computer and
Information Technology. December 21-23. Dhaka, 373-378.
Bacanlı, Hasan, İlhan, Tahsin ve Aslan, Sevda (2009). Beş Faktör Kuramına Dayalı
Bir Kişilik Ölçeğinin Geliştirilmesi: Sıfatlara Dayalı Kişilik Testi (SDKT). Türk
Eğitim Bilimleri Dergisi, 7 (2), 261-279.
Bağırkan, Şemsettin (1983). Karar Verme. İstanbul: Der Yayınları.
Bahls, Easter Jane (June 1991). Employees for Rent. Nation’s Business, 79 (36),
http://findarticles.com/p/articles/mi_m1154/is_n6_v79/ai_10826087/,
Erişim
Tarihi: 02.12.2011.
Baraçlı, Hayri, Coşkun, Semih ve Eser, Arzum (2001). B. Demir-Çelik Sektöründe
Toplam Kalite Yönetimi ve İSİG Uygulamaları. I. Demir Çelik Sempozyumu
Bildiriler Kitabı. 3-5 Ekim. Zonguldak: TMMOB, 331-400.
Baran, Ahmet ve Kılağız, Yavuz (2006). A Decision Maker System for Academician
Selection with Fuzzy Weighting and Fuzzy Ranking. Erciyes Üniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26, 23-46.
286
Baratton, John and Gold, Jeffrey (1999). Human Resource Management: Theory and
Practice (2nd Edition). New York: Macmillan Business.
Barbeito, Carol L. (2004). Human Resource Policies and Procedures for Nonprofit
Organizations. New Jersey: John Wiley & Sons Inc.
Barber, Robert L. (2002). Chief Information Officer: Job and Organization Design in
the Community College. Doctorate Dissertation, College of Education University
of Oregon, Oregon.
Bargerstock, Andy and Engle, Hank (December 1994). Six Ways to Boost Employee
Referral Programs. HR Magazine, http://findarticles.com/p/articles/mi_m3495/
is_n12_v39/ai_16530074/, Erişim Tarihi: 02.12.2011.
Barish, Norman N. and Kaplan, Seymour (1978). Economic Analysis for Engineering
and Managerial Decision Making (2nd Edition). New York: McGraw-Hill
International Editions.
Barker, Alan (1999). Daha İyi Nasıl Karar Verme (1. Baskı). (Çeviren: Ali Çimen).
İstanbul: Timaş Yayınları.
Barnett, Ronald (2000). Working Knowledge. (Edited by: John Garrick and Carl
Rhodes). Research and Knowledge at Work: Perspectives, Case-Studies and
Innovative Strategies. New York: Routledge, 15-31.
Barney, Jay (1991). Firms Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal
of Management, 17 (1), 99-120.
Bartel, Ann P. (1994). Productivity Gains from the Implementation of Employee
Training Programs. Industrial Relations, 33 (4), 411-425.
Barutçugil, İsmet (2004). Stratejik İnsan Kaynakları Yönetimi (1. Baskı). İstanbul:
Kariyer Yayıncılık.
287
Bassey, Michael (2001). A Solution to the Problem of Generalisation in Educational
Research: Fuzzy Prediction. Oxford Review of Education, 27 (1), 5-22.
Baykal, Nazife ve Beyan, Timur (2004). Bulanık Mantık: Uzman Sistemler ve
Denetleyiciler. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
Bayraktaroğlu, Serkan (2008). İnsan Kaynakları Yönetimi (3. Baskı). Adapazarı:
Sakarya Yayıncılık.
Beach, Dale S. (1985). Personnel: The Management of People at Work. New York:
Mcmillan Publishing.
Becker, Brain E. and Huselid, Mark A. (1999). Strategic Human Resource
Management in Five Leading Firms. Human Resource Management, 38, 287-301.
Becker, Brian E., Huselid, Mark A., Pickus, Peter S. and Spratt Michael F. (1999).
HR As a Source of Shareholder Value: Research and Recommendations. (Edited
by: Susan E. Jackson and Randall S. Schuler). Strategic Human Resource
Management. Cambridge: Blackwell Publishers, 231-241.
Becker, Brian E., Huselid, Mark A., Pickus, Peter S. and Spratt, Michael F. (1997).
HR As a Source of Shareholder Value: Research and Recommendations. Human
Resource Management, 36 (1), 39-47.
Beliakov, Gleb and Warren, Jim (2001). Appropriate Choice of Aggregation
Operators in Fuzzy Decision Support Systems. IEEE Transactions on Fuzzy
Systems, 9 (6), 773-784.
Berkan, Riza C. and Trubatch, Sheldon L. (1997). Fuzzy Systems Design Principles.
New Jersey: IEEE Press.
Bezdek, James C. (2003). Editorial: Fuzzy Models-What are They and Why?. IEEE
Transactions on Fuzzy Systems, 1 (1) 1-6.
288
Bingöl, Dursun (2003). İnsan Kaynakları Yönetimi (5. Baskı). İstanbul: Beta Basım
Yayım Dağıtım.
BİYMED (Bilgi İletişim Yönetim Mühendislik Eğitim Danışmanlık). İş Analizi.
http://www.biymed.com/forum/forum_posts.asp?TID=20864&title=%DDanalizi%DD-deerleme, Erişim Tarihi: 10.10.2009.
Blackburn, Robert and Mann, Michael (1979). The Working Class in the Labor
Market. New York: Macmillan Publishing.
Blum, Milton, L. (1949). Industrial Psychology and Its Social Foundations. New
York: Harper.
Bobillo, Fernando, Delgado, Miguel, Gomez-Romero, Juan and Lopez, Enrique
(2009). A Semantic Fuzzy Expert System for a Fuzzy Balanced Scorecard. Expert
Systems with Applications, 36, 423-433.
Boella, Michale and Goss-Turner, Steven (2005). Human Resource Management in
the Hospitality Industry (8th Edition). Oxford: Elsevier Butterworth-Heinemann.
Bohlander, George and Snell, Scott (2007). Managing Human Resources (14th
Edition). Ohio: Thomson South-Western.
Bojadziev, George and Bojadziev, Maria (2007). Fuzzy Logic for Business, Finance,
and Management (2nd Edition). Advances in Fuzzy Systems – Applications and
Theory. Vol: 23. New Jersey: World Scientific Publishing.
Bolat, Tamer (2000). Toplam Kalite Yönetimi (1. Baskı). İstanbul: Beta Basım
Yayım Dağıtım.
Bolat, Yaşar (2006). Matlab-Simulink + Pic Tabanlı Bulanık Mantık Denetleyici
Tasarımı ve Gerçek Zamanlı Sıcaklık Kontrolü Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi,
Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
289
Boone, Christophe, De Brabander, Bert and Van Witteloostuijn, Arjen (1996). Ceo
Locus of Control and Small Firm Performance: An Integrative Framework and
Empirical Test. Journal of Management Studies, 33 (5), 667-699.
Bozdemir, Mustafa ve Yılmaz, İlker Turgut (2009). Kural Tabanlı Karar Verme
Mekanizmasına Sahip Sistematik Araç Seçim Modeli Geliştirilmesi. Makine
Teknolojileri Elektronik Dergisi, 6 (2), 19-27.
Braga, Newton C. (2005). Robotik, Mekatronik ve Yapay Zekâ (Çeviren: Hüseyin
Ünaydın ve Adnan Süer). İstanbul: Bileşim Yayıncılık.
Brockbank, Wayne (1999). If HR Were Really Strategically Proactive: Present and
Future Directions in HR’s Contribution to Competitive Advantage. Human
Resource Management, 38 (4), 337-352.
Brown, Mark P., Sturman, Michael C. and Simmering, Marcia J. (2003).
Compensation
Policy
and
Organizational
Performance:
The
Efficiency,
Operational and Financial Implications of Pay Levels and Pay Structure. Academy
of Management Journal, 46 (6), 752-762.
Bubnicki, Zdzislaw (2004). Analysis and Decision Making in Uncertain Systems.
London: Springer-Verlag London Limited.
Buckley, James J. and Eslami, Esfandiar (2002). An Introduction to Fuzzy Logic and
Fuzzy Sets. New York: Physica-Verlag.
Budak, Gönül (2008). Yetkinliğe Dayalı İnsan Kaynakları Yönetimi. İzmir: Barış
Yayınları.
Budhwar, Pawan S. and Debrah, Yaw A. (2001). Human Resource Management in
Developing Countries. New York: Routledge.
290
Buhler, Patricia (2002). Human Resource Management. Rotherham: Streetwise
Publication.
Bureau of National Affairs (1988). Recruiting and Selection Procedures.
Washington: BNA (Bureau of National Affairs).
Burke, Ronald J. (2005). Human Resources as a Competitive Advantage. (Edited by:
Ronald J. Burke and Cary L. Cooper). Reinventing Human Resource Management:
Challenges and New Directions. New York: Routledge, 17-33.
Burke, Ronald J. (2006). The Why Putting People First Matters. (Edited by: Ronald
J. Burke and Cary L. Cooper). The Human Resource Revolution: Research and
Practice. Oxford: Elsevier, 3-11.
Burud, Sandra and Tumolo, Marie (2004). Leveraging the New Human Capital:
Adaptive Strategies, Results Achieved, and Stories of Transformation. CA: DaviesBlack Publishing.
Bülbül, Serpil ve Köse, Ali (27-29 Mayıs 2009). Türk Gıda Şirketlerinin Finansal
Performansının Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. 10.
Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Erzurum, http://iletisim.atauni.edu.tr/
eisemp/html/tammetinler/152.pdf, Erişim Tarihi: 24.02.2011.
Büyükuslu, Ali Rıza (1998). Globalizasyon Boyutuyla İnsan Kaynakları Yönetimi.
İstanbul: Der Yayınları.
Cairncross, Frances (2002). The Company of the Future. Boston: Harward Business
School Press.
Caldwell, Raymond (2004). Rhetoric, Facts and Self-Fulfilling Prophecies:
Exploring Practitioners’ Perceptions of Progress in Implementing HRM. Industrial
Relations Journal, 35 (3), 196-215.
291
Can, Halil, Akgün, Ahmet ve Kavuncubaşı, Şahin (1998). Kamu ve Özel Kesimde
İnsan Kaynakları Yönetimi (4. Baskı). Ankara: Siyasal Kitabevi.
Canman, Doğan (1995). Çağdaş Personel Yönetimi. Ankara: TODAİE Yayınları.
Cappelli, Peter and Crocker-Hefter, Anne (1999). Distinctive Human Resources Are
Firms’ Core Competencies. (Edited by: Susan E. Jackson and Randall S. Schuler).
Strategic Human Resource Management. Cambridge: Blackwell Publishers, 191207.
Carrell, Michael R., Kuzmits, Frank E. and Elbert, Norbert F. (1992).
Personnel/Human Resource Management (4th Edition). New York: Mcmillan
Publishing.
Cascio, F. Wayne. (1995). Managing Human Resources, Productivity, Quality of
Work Life, Profits. New York: Mc Graw Hills.
Cascio, Wayne F. and Aguinis, Herman (2005). Applied Psychology in Human
Resource Management (6th Edition). New Jersey: Pearson Prentice Hall.
Caspi, Amnon, Hador, Batia-Ben, Weisberg, Jacob, Uyargil, Cavide, Dündar, Gönen
and Tuzuner, V. Lale (2004). Turkey and Israel: HRM as a Reflection of Society.
(Edited by: Chris Brewster, Wolfgang Mayrhofer and Michael Morley). Human
Resource Management in Europe: Evidence of Convergence?. Oxford: Elsevier,
385-463.
Ceylan, Adnan, Çöl, Güner ve Gül, Hasan (2005). İşin Anlamlılığını Belirleyen
Sosyal-Yapısal Özelliklerin Güçlendirmeye Olan Etkileri ve Sonuçları Üzerine Bir
Araştırma. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 6 (1), 35-51.
Chang, J. R., Ho, T. H., Cheng, C. H. and Chen, A. P. (2006). Dynamic Fuzzy OWA
Model for Group Multiple Criteria Decision Making. Soft Computing, 10, 543554.
292
Chen, Chen Tung (2000). Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making
under Fuzzy Environment. Fuzzy Sets and Systems, 114, 5.
Chen, Chen Tung, Lin, Ching Torng and Huang Sue Fn (2006). A Fuzzy Approach
for Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management. Journal of
Production Economics, 102, 289-301.
Chen, Ling Show and Cheng, Ching Hsue (2005). Selecting IS Personnel Use Fuzzy
GDSS Based on Metric Distance Method. European Journal of Operational
Research, 160, 803-820.
Chen, Pin Chang (2009). A Fuzzy Multiple Criteria Decision Making Model in
Employee Recruitment. International Journal of Computer Science and Network
Society, 9 (7), 113-117.
Chien, Chen Fu and Chen, Li Fei (2008). Data Mining to Improve Personnel
Selection and Enhance Human Capital: A Case Study in High-Technology
Industry. Expert Systems with Applications, 34, 280-290.
Chow, Mo Yuen and Tram, Hahn (1997). Application of Fuzzy Logic Technology
for Spatial Load Forecasting. IEEE Transactions on Power Systems, 12 (3), 13601366.
Civalek, Ömer ve Ülker, Mehmet (2004). Dikdörtgen Plakların Doğrusal Olmayan
Analizinde Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı. İMO Teknik Dergisi, Yazı: 213, 31713190.
Clemen, Robert T. and Reilly, Terence (2001). Making Hard Decisions with
Decision Tools (2nd Edition). CA: Duxbury Thomson Learning.
Collins, Christopher J. and Kehoe, Rebecca R. (2009). Recruitment and Selection.
(Edited by: John Storey, Patrick M. Wright and Dave Ulrich). The Routledge
293
Companion to Strategic Human Resource Management. New York: Routledge,
209-223.
Collis, David and Montgomery, Cynthia (1995). Competing on Resources: Strategy
in the 1990s. Harvard Business Review, July-August, 118-128.
Cooper, Joseph D. (2000). Etkili Karar Verme Sanatı. (Çeviren: Alp E. Arslan).
İstanbul: Emre Yayınları.
Coppin, Ben (2004). Artificial Intelligence Illuminated. Boston: Jones and Bartlett
Publishers.
Çanlı, Hakan ve Kandakoğlu, Ahmet (2001). Hava Gücü Mukayesesi için Bulanık
AHP Modeli. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 3 (1), 71-82.
Çavuş, Mustafa Fedai ve Akgemci, Tahir (2008). İşletmelerde Personel
Güçlendirmenin Örgütsel Yaratıcılık ve Yenilikçiliğe Etkisi: İmalat Sanayiinde Bir
Araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20, 229-244.
Çiflikli, Cebrail, Nakip, Mahir ve Özyirmidokuz, Esra Kahya (2007). Bilgi Keşfi
Sürecinde Bulanık Gözatım Uygulaması. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler
Enstitüsü Dergisi, 23 (2), 75-93.
Daft, Richard L. (2007). The Leadership Experience (4th Edition). Ohio: Thomson
South-Western.
Dağdeviren, Metin (2007). Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Personel Seçimi ve
Bir Uygulama. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22 (4),
791-799.
Dağdeviren, Metin (2010). A Hybrid Multi-Criteria Decision-Making Model for
Personnel Selection in Manufacturing Systems. Journal of Intellectual
Manufacturing, 21, 451-460.
294
Dalay, İsmail (2001). Yönetim ve Organizasyon: İlkeler, Teoriler ve Stratejiler.
Sakarya: Sakarya Üniversitesi Yayınları.
Dalay, İsmail (2008). Yönetim ve Organizasyon. http://ismaildalay.blogspot.com/
2008_03_01_archive.html, Erişim Tarihi: 07.01.2011.
Dean, Thomas, Allen, James and Aloimonos, Yiannis (1995). Artificial Intelligence:
Theory and Practice. California: Benjamin Cummings Publishing.
Dearlove, Des (1998). Key Management Decisions (1st Edition). London: Pearson
Education Limited.
DeCenzo, David A. and Robbins, Stephen P. (1999). Human Resource Management
(6th Edition). New Jersey: John Wiley & Sons Inc.
Deci, Edward L., Connell, James P. and Ryan, Richard M. (1989). Self
Determination in a Work Organization. Journal of Applied Psychology, 74 (4),
580-590.
Demirkan, Selcen (2006). Özel Sektördeki Yönetici ve Çalışanların Bağlanma
Stilleri, Kontrol Odağı, İş Doyumu ve Beş Faktör Kişilik Özelliklerinin
Araştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü,
Ankara.
DeNisi, Angelo S. and Griffin, Ricky F. (2001). Human Resource Management.
Boston: Houghton Mifflin Company.
Deniz, Eşref (2006). Bulanık Mantık Tabanlı Tahmin Modeli ve Uygulaması. Yüksek
Lisans Tezi, Muğla Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Muğla.
Dessler, Gary (2000). Human Resource Management (8th Edition). New Jersey:
Prentice Hall.
295
Devanna, Mary Anne, Fombrun, Charles J. and Tichy, Noel M. (1984). A
Framework for Strategic Human Resource Management. (Edited by: Charles J.
Fombrun, Noel M. Tichy and Mary Anne Devanna). Strategic Human Resource
Management. New Jersey: John Wiley & Sons Inc., 33-53.
Dewettinck, Koen, Buyens, Dirk, Auger, Celine, Dany, Françoise and Wilthagen,
Ton (2006). Deregulation: HRM and the Flexibility-Security Nexus. (Edited by:
Henrik Holt Larsen and Wolfrang Mayrhofer). Managing Human Resources in
Europe. New York: Routledge, 45-62.
Diepen, Bas Van, Iterson, Ad Van and Roe, Robert A. (2006). Human Resources
Management in Europe and North America: Similarities and Differences. (Edited
by: Ronald J. Burke and Cary L. Cooper). The Human Resource Revolution:
Research and Practice. Oxford: Elsevier, 79-98.
Dipboye, Robert L. and Johnson, Stefanie K. (2008). The Clash between Best
Practices for Selection and National Culture. (Edited by: Dianna L. Stone and
Eugene F. Stone-Romero). The Influence of Culture on Human Resource
Management Processes and Practices. New York: Psychology Press, 53-85.
Dixon, Marlene, Wang, Sheng, Calvin, Jennifer, Dineen, Brian and Tomlinson,
Edward (2002). The Panel Interview: A Review of Empirical Research and
Guidelines for Practice. Public Personnel Management, 31 (3), 397-428.
Dohm, Arlene (2000). Gauging the Labor Force Effects of Retiring Baby-Boomers,
Monthly Labor Report, 123 (7), 17-25.
Drucker, Peter F. (1999). Management: Task, Responsibilities, Practices. Oxford:
Elsevier Butterworth-Heinemann.
Drucker, Peter F. (2001). The Effective Decision. Harvard Business Review on
Decision Making (6th Edition). Boston: Harvard Business Review, 1-19.
296
Du, Timon T. C. and Wolfe, Philip M. (1997). Implementation of Fuzzy Logic
Systems and Neural Networks in Industry. Computers in Industry, 32, 261-272.
Dubois, David D., Rothwell, William J., Stern, Deborah Jo King and Kemp, Linda
K. (2004). Competency-Based Human Resource Management (1st Edition). CA:
Davies-Black Publishing.
Dulebohn, James H., Ferris, Gerald R. and Stodd, James T. (1996). The History and
Evolution of Human Resource Management. (Edited by: Gerald R. Ferris,
Sherman D. Rosen and Darold T. Barnum). Handbook of Human Resource
Management (2nd Edition). Cambridge: Blackwell Publishers, 18-42.
Dunn, John A. (1984). Organizational Decision Making. (Edited by: Walter C.
Swap). Group Decision Making. London: Sage Publications, 280-310.
Durmuş, Ali (2005). Yapay ve Bulanık Sinir Ağları ile Sistemlerin Modellenmesi.
Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri.
Dursun, Mehtap ve Karsak, E. Ertuğrul (2010). A Fuzzy MCDM Approach for
Personnel Selection. Expert Systems with Applications, 37, 4324-4330.
Ecer, Fatih (2007). Fuzzy Topsis Yöntemiyle İnsan Kaynağı Seçiminde Adayların
Değerlemesi ve Bir Uygulama. Doktora Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal
Bilimler Enstitüsü, Afyon.
Ecer, Fatih ve Küçük, Orhan (2008). Tedarikçi Seçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci
ve Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11 (1),
355-369.
Eddy, Erik R., Stone, Dianna L. and Stone-Romero, Eugene F. (1999). The Effects of
Information Management Policies on Reactions to Human Resource Information
Systems: An Integration of Privacy and Procedural Justice Perspectives. Personnel
Psychology, 52, 335-358.
297
Efe, Önder ve Kaynak, Okyay (2000). Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları.
İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınları.
Elmas, Çetin (2003a). Bulanık Mantık Denetleyiciler (1. Baskı). Ankara: Seçkin
Yayıncılık.
Elmas, Çetin (2003b). Yapay Sinir Ağları. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
Ely, Robin J. and Thomas, David A. (2001). Cultural Diversity at Work: The Effects
of Diversity Perspectives on Work Group Processes and Outcomes. Administrative
Science Quarterly, 46 (2), 229-273.
Emhan, Abdurrahim (2007). Karar Verme Süreci ve Bu Süreçte Bilişim
Teknolojilerinin Kullanılması. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 6 (21), 212-224.
Ergin, Canan (2002). İnsan Kaynakları Yönetimi: Psikolojik Bir Yaklaşım. Ankara:
Academyplus Yayınevi.
Erginel, Nihal, Çakmak, Tolga ve Şentürk, Sevil (2010). Numara Taşınabilirliği
Uygulaması Sonrası Türkiye’de GSM Operatör Tercihlerinin Bulanık TOPSIS
Yaklaşımı ile Belirlenmesi. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 11
(2), 81-93.
Eroğlu, Gültaç (2006). Portföy Analizinde Bulanık Programlama. Yüksek Lisans
Tezi, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Esen, Serap (2007). İnsan Kaynakları Yönetimi İşleyiş Biçimleri Değerlendirmesi:
Avrupa ve Türkiye Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Kahramanmaraş Sütçü İmam
Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Kahramanmaraş.
Espinosa, Jairo, Vandewalle, Joos and Wertz, Vincent (2005). Fuzzy Logic,
Identification and Predictive Control. London: Springer-Verlag London Limited.
298
Etzioni, Amitai (2001). Humble Decision Making. Harvard Business Review on
Decision Making (6th Edition). Boston: Harvard Business Review, 45-57.
European Commission (2002). MERITUM PROJECT: Guidelines for Managing and
Reporting on Intangibles (Intellectual Capital Report). hnttp://www.pnbukh.com/
site/files/pdf_filer/MERITUM_Guidelines.pdf, Erişim Tarihi: 02.12.2011.
Evren, Ramazan ve Ülengin, Füsun (1992). Yönetimde Karar Verme (1. Baskı).
İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi Yayınları, Yayın No: 1478.
Fındıkçı, İlhami (2000). İnsan Kaynakları Yönetimi (2. Baskı). İstanbul: Alfa Basım
Yayım Dağıtım.
Fisher, Cynthia D., Schoenfeldt, Lyle F. and Shaw, James B. (1999). Human
Resource Management (4th Edition). Boston: Houghton Mifflin Company.
Fitz-Enz, Jac (1999). Büyük Kuruluşlar İnsanı Nasıl Değerlendiriyor?: Olağanüstü
Kuruluşlardan Uygulamalar. (Çeviren: Gülden Şen). İstanbul: Sabah Kitapları.
Fitz-Enz, Jac and Philips, Jack J. (2001). İnsan Kaynaklarında Yepyeni Bir Vizyon.
(Çeviren: Pınar Alp Dinç). İstanbul: Sistem Yayıncılık.
French, Wendell L. (1998). Human Resources Management (4th Edition). Boston:
Houghton Mifflin Company.
GAO (General Accounting Office). (1992). The Changing Workforce: Demographic
Issues Facing the Federal Government. http://archive.gao.gov/d31t10/145938.pdf,
Erişim Tarihi: 02.12.2011.
Gatewood, Robert, Feild, Hubert S. and Barrick, Murray (2011). Human Resource
Selection (7th Edition). South-Western: Cengage Learning.
Geylan, Ramazan (2004). İnsan Kaynakları Yönetimi (1. Baskı) Eskişehir: Anadolu
Üniversitesi Yayınları.
299
Ghitulescu, Brenda E. and Leana, Carrie R. (2006). Human Resource Management
Practices in the Knowledge Economy: Developing Human and Social Capital.
(Edited by: Ronald J. Burke and Cary L. Cooper). The Human Resource
Revolution: Research and Practice. Oxford: Elsevier, 197-211.
Gimeno, Javier, Folta, Timothy B., Cooper, Arnold C. and Woo, Carolyn Y. (1997).
Survival of The Fittest? Entrepreneurial Human Capital and The Persistence of
Underperforming Firms. Administrative Science Quarterly, 42 (4), 750-783.
Golec, Adem ve Kahya, Esra (2007). A Fuzzy Model for Competency-Based
Employee Evaluation and Selection. Computers & Industrial Engineering, 52,
143-161.
Golub, Andrew Lang (1997). Decision Analysis: An Integrated Approach. New
Jersey: John Wiley & Sons Inc.
Gomez-Mejia, Luis R., Balkin, David B. and Cardy, Robert L. (1998). Managing
Human Resources (2nd Edition). New Jersey: Prentice Hall International.
Gomez-Mejia, Luis R., Balkin, David B. and Cardy, Robert L. (2001). Managing
Human Resources (3rd Edition). New Jersey: Prentice Hall International.
Gooderham, Paul, Morley, Michael, Brewster, Chris and Mayrhofer, Wolfgang
(2004). Human Resource Management: A Universal Concept?. (Edited by: Chris
Brewster, Wolfgang Mayrhofer and Michael Morley). Human Resource
Management in Europe: Evidence of Convergence? (1st Edition). Oxford:
Elsevier, 1-27.
Goodwin, Paul and Wright, George (1998). Decision Analysis for Management
Judgment (2nd Edition). New Jersey: John Wiley & Sons Inc.
300
Göçgün, Pınar (2002). İşe Alımda Hızla Yaygınlaşan Bir Yöntem: E-İşe Alım.
(Editör: Figen Tahiroğlu). Düşünceden Sonuca İnsan Kaynakları. İstanbul: Hayat
Yayınları, 120-124.
Gök, Sibel (2006). 21. Yüzyılda İnsan Kaynakları Yönetimi (1. Baskı). İstanbul: Beta
Yayınları.
Green, Maurice Walter (2000). Chief Information Officers in New York State
Government Agencies: Critical Competencies Based on Contextual Settings.
Doctorate Dissertation, University of Albany, New York.
Guest, David (1987). Human Resource Management and Industrial Relations.
Journal of Management Studies, 24 (5), 503-521.
Gunter, Barrie, Furnham, Adrian and Drakeley, Russell (1993). Biodata:
Biographical Indicators of Business Performance (1st Edition). New York:
Routledge.
Güner, Hacer (2005). Bulanık AHP ve Bir İşletme için Tedarikçi Seçimi Problemine
Uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri
Enstitüsü, Denizli.
Güneş, Tuğba (2006). Bulanık Veri Zarflama Analizi. Yüksek Lisans Tezi, Ankara
Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Gürbüz, Gülruh Özışık (2002). Personel Araştırmaları ve İşgören Seçme Süreci (1.
Baskı). İstanbul: Literatür Yayıncılık.
Haberler-Weber, M. (2005). Analysis and Interpretation of Geodetic Lanslide
Monitoring Data Based on Fuzzy Systems. Natural Hazards and Earth System
Sciences, 5, 755-760.
301
Halaç, Osman (2001). Kantitatif Karar Verme Teknikleri (5. Baskı). İstanbul: Alfa
Basım Yayım Dağıtım.
Hamel, Gary and Prahalad, C. K. (1993). Strategy as Stretch and Leverage. Harvard
Business Review, 71 (2), 75-85.
Hammond, John S., Keeney, Ralph L. and Raiffa, Howard (2001). The Hidden Traps
in Decision Making. Harvard Business Review on Decision Making (6th Edition).
Boston: Harvard Business Review, 143-167.
Hansen, Henning Sten (2003). A Fuzzy Logic Approach to Urban-Land Map Using.
Proceedings of the 9th Scandinavian Research Conference on Geographical
Information Science. June 4-6. Helsinki: Helsinki University of Technology
Publication, 41-56.
Harris, Michael (1997). Human Resource Management: A Practical Approach.
London: The Dryden Press.
Harrison, E. Frank (1999). The Managerial Decision-Making Process (5th Edition).
Boston: Houghton Mifflin Company.
Harvey, Geraint (2007). Management in the Airline Industry. New York: Routledge.
Heery, Edmund and Noon, Michael (2001). A Dictionary of Human Resource
Management. Oxford: Oxford University Press.
Herrera, F. and Herrera-Viedma, E. (2000). Linguistic Decision Analysis: Steps for
Solving Decision Problems under Linguistic Information. Fuzzy Sets and Systems,
115, 67-82.
Hill, Charles W. L. (2005). International Business: Competing in the Global
Marketplace. New York: McGraw-Hill Inc.
302
Holloway, Charles A. (1979). Decision Making under Uncertainity. New Jersey:
Prentice Hall.
Huang, Heh Jason and Cullen, John B. (2001). Labor Flexibility and Related HRM
Practices: A Study of Large Taiwanese Manufacturers. Canadian Journal of
Administrative Sciences, 18 (1), 33-39.
Huang, Hong Zhong, Gu, Ying Kui and Li, Yong Hua (2008). Neural Network
Driven Fuzzy Reasoning of Dependency Relationships among Product
Development Process. Concurrent Engineering: Research and Applications, 16
(3), 213-219.
Huczynski, Andrzej and Buchanan, David A. (2001). Organizational Behavior: An
Introductory Text (4th Edition). New Jersey: Prentice Hall.
Hwang, Ching Lai and Lin, Ming Jeng (1987). Group Decision Making Under
Multiple Criteria. Berlin: Springer Verlag.
Ignizio, James P. (1991). Introduction to Expert Systems: The Development and
Implementation of Rule-Based Expert Systems. New York: McGraw-Hill Inc.
Ingham, John (2002). Strategic Human Capital Management. Oxford: Elsevier
Butterworth-Heinemann.
Ionnidis, Charalambos and Hatzichristos, Thomas (4-7 October 2000). A
Manucipality Selection Proposal for the Expansion of the Hellenic Cadastre Using
Fuzzy Logic. Spatial Information Management, Experience and Visions for the
21st
Century,
Glifada,
http://e-topo.web.auth.gr/encyclop/Articles/
greekcadatstre.pdf, Erişim Tarihi: 05.10.2010.
İbicioğlu, Hasan (2006). İnsan Kaynakları Yönetimi (KOBİ’ler Üzerine Bir
Araştırma) (1. Baskı). Isparta: Fakülte Kitabevi.
303
İbrahim, Ahmad M. (2004). Endüstriye Dönük Uygulamalı: Gömülü Sistemlerle
Bulanık Mantık. (Çeviren: Nilgün Çervatoğlu). İstanbul: Bileşim Yayıncılık.
İmrek, Kemal (2003). Yöneticiler için Karar Verme Teknikleri (1. Baskı). İstanbul:
Beta Basım Yayım Dağıtım.
Jantan, Hamidah, Hamdan, Abdul Razak and Othman, Zulaiha Ali (2008). Potential
Intelligent Techniques in Human Resource Decision Support System (HR DSS).
International Symposium on Information Technolog. August 26-28. Kuala
Lumpur, 1-9.
Jessop, Alan (2004). Minimally Biased Weight Determination in Personnel
Selection. European Journal of Operational Research, 153, 433-444.
Johnson, Richard A., Newell, William T. and Vergin, Roger C. (1972). Operations
Management: A Systems Concept. Boston: Houghton Mifflin Company.
Kahraman, Cengiz, Ateş, Nüfer Yasin, Çevik, Sezi, Gülbay, Murat ve Erdoğan, S.
Ayça (2007). Hierarchical Fuzzy TOPSIS Model for Selection among Logistics
Information Technologies. Journal of Enterprise Information Management, 20 (2),
143-168.
Kalleberg, Arne L. (2001). Organizing Flexibility: The Flexible Firm in a New
Century. British Journal of Industrial Relations, 39 (4), 479-Hwang
Kalra, Satish Kumar (1997). Human Potential Management: Time to Move Beyond
the Concept of Human Resource Management?. Journal of European Industrial
Training, 21 (5), 176-180.
Kankılıç, Hüseyin (2005). Development of a Fuzzy Decision Making Model for
Personnel Selection. Yüksek Lisans Tezi, Gaziantep Üniversitesi Fen Bilimleri
Enstitüsü, Gaziantep.
304
Karaçay,
Timur
(1991).
Akıllı
Veri
Tabanları
Yaratmaya
Doğru.
http://www.baskent.edu.tr/~tkaracay/etudio/agora/bt/akillivt.htm, Erişim Tarihi:
10.11.2010.
Karaköse, Mehmet ve Akın, Erhan (2004). Tip-1 Bulanık Sistemlerde Tip-2 Bulanık
Girişler. ELECO (Elektrik, Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu ve
Fuarı) Bildiriler Kitabı. 8-10 Aralık. Bursa: EMO Bursa Şubesi, 371-375.
Karlık, Bekir (1994). Çok Fonksiyonlu Protezler için Yapay Sinir Ağları
Kullanılarak Miyoelektrik Kontrol. Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Karsak, E. Ertuğrul (2001). Personnel Selection Using a Fuzzy MCDM Approach
Based on Ideal and Anti-Ideal Solutions. (Edited by: Murat Köksalan and Stanley
Zionts). Multi Criteria Decision Making in the New Millennium.
London:
Springer-Verlag London Limited, 393-402.
Kaynak, Tuğray, Adal, Zeki, Ataay, İsmail, Uyargil, Cavide, Sadullah, Ömer, Acar,
Ahmet Cevat, Özçelik, Oya, Dündar, Gönen ve Uluhan, Reha (2000). İnsan
Kaynakları Yönetimi (2. Baskı). İstanbul: Dönence Basım ve Yayın Hizmetleri.
Keenan, Kate (1996). İnsan Seçme (Çeviren: Ergin Koparan). İstanbul: Remzi
Kitabevi.
Kelemenis, Alecos, Ergazakis, Kostas and Askounis, Dimitrios (2011). Support
Managers’ Selection Using an Extension of Fuzzy Topsis. Expert Systems with
Applications, 38, 2774-2782.
Kevük, Süleyman (2006). Bilgi Ekonomisi. Journal of Yaşar University, 1 (4), 319350.
Kıyak, Emre ve Kahvecioğlu, Ayşe (2003). Bulanık Mantık ve Uçuş Kontrol
Problemlerine Uygulanması. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 1 (2), 63-72.
305
KİGEM (Kişisel Gelişim Merkezi). Proaktif ve Reaktif İnsanlar Arasındaki Fark
Nedir?.
http://www.kigem.com/content.asp?bodyID=1820,
Erişim
Tarihi:
22.12.2011.
Kleynhans, R., Markham, L,. Meyer, W., Van Aswegen, S. and Pilbeam, E. (2007).
Human Resource Management (2nd Edition). London: Pearson Education Limited.
Knight, R. (1998). Global Finance: The Great Equaliser. Mastering Global Business:
Navigating the Tides of Global Finance, London: Financial Times, 2 February, 56.
Koçel, Tamer (1999). İşletme Yöneticiliği (7. Baskı). İstanbul: Beta Basım Yayım
Dağıtım.
Koçel, Tamer (2003). İşletme Yöneticiliği (Genişletilmiş 9. Baskı). İstanbul: Beta
Basım Yayım Dağıtım.
Kosko, Bart (1997). Fuzzy Engineering. New Jersey: Prentice Hall.
Kovačić, Zdenko and Bogdan, Stjepan (2006). Fuzzy Controller Design: Theory and
Applications. London: CRC Press.
Koyuncugil, Ali Serhan (2006). Bulanık Veri Madenciliği ve Sermaye Piyasalarına
Uygulanması. Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Kozak, Meryem Akoğlan (1999). Otel İşletmelerinde İnsan Kaynakları Yönetimi ve
Örnek Olaylar (1. Baskı). Ankara: Detay Yayıncılık.
Kömür, Mahmut ve Altan, Melike (2005). Deprem Hasarı Gören Binaların Hasar
Tespitinde Bulanık Mantık Yaklaşımı. İTÜ Dergisi, 4 (2), 43-52.
Köster, Marco (2002). Human Resource Management: Classical Selection Methods
and Alternatives. San Francisco: Grin Verlag.
306
Kulik, Carol T. (2004). Human Resources for the Non-HR Manager. London:
Lawrence Erlbaum Associates Publishers.
Kuschnereit, Frank (2000). Improving the Accuracy of Biodata Questionnaires.
Master Thesis, The University of New Brunswick, Graduate Academic Unit of
Psychology, Bruncwick.
Kuzeyli, H. Saide, Taktak, Ülkü Feyyaz, Ezcazıbaşı, Bülent ve Garih, Üzeyir
(2000). Türkiye’de İnsan Kaynakları Yönetimi. (Editör: Zeynep Aycan).
Akademisyenler ve Profesyoneller Bakış Açısıyla Türkiye’de Yönetim, Liderlik ve
İnsan Kaynakları Uygulamaları. Ankara: Türk Psikologlar Derneği Yayınları, No:
21, 163-183.
Küçüköncü, Tansu. Bulanık Mantık. http://80.251.40.59/science.ankara.edu.tr/
ozbek/bulanik-1.htm, Erişim Tarihi: 02.12.2011.
Kwak, Wikil, Shi, Yong and Jung, Koyul (2003). Human Resource Allocation in a
CPA Firm: A Fuzzy Set Approach. Review of Quantitative Finance and
Accounting, 20, 277-290.
Kwak, Wikil. A Fuzzy Set Approach in Audit Staff Planning Problems.
http://www.wseas.us/e-library/conferences/jamaica2000/papers/157.pdf,
Erişim
Tarihi: 21.12.2010.
Legge, Karen (1999). Human Resource Management: A Crytical Analysis. (Edited
by: John Storey). New Perspectives on Human Resource Management. London:
International Thomson Business Press, 19-41.
Legge, Karen (1995). HRM: Rhetoric, Reality and Hidden Agendas. (Edited by: John
Storey). Human Resource Management: A Critical Text (1st Edition). New York:
Routledge, 33-63.
307
Lengnick-Hall Mark L. and Lengnick-Hall, Cynthia A. (2005). The HR Function in
the New Economy. (Edited by: Ronald J. Burke and Cary L. Cooper). Reinventing
Human Resource Management: Challenges and New Directions. New York:
Routledge, 35-53.
Levitt, Theodore (1999). The Globalization of Markets. (Edited by: Robert Z. Aliber
and Reid W. Click). Readings in International Business: A Decision Approach
(3rd Edition). Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology, 249-267.
Li, Deng Feng and Yang, Jian Bo (2004). Fuzzy Linear Programming Technique for
Multiatrribute Group Decision Making in Fuzzy Environments. Information
Sciences, 158, 263-275.
Lieber, Ron, Pritchard, David and Davies, Erin M. (1996). Wired for Hiring:
Microsoft’s Slick Recruiting Machine. Fortune, February 5, 123-124.
Lin, Hung-Tso (2010). Personnel Selection Using Analytic Network Process and
Fuzzy Data Envelopment Analysis Approaches. Computers & Industrial
Engineering, 59, 937-944.
Lombardi, Donald N. (1988). Handbook of Personnel Selection and Performance
Evaluation in Health Care. San Francisco: Jossey-Bass.
Long, Harry (1989). Management Information Systems. New Jersey: Prentice Hall.
Loosemore, Martin, Dainty, Andrew and Lingard, Helen (2003). Human Resource
Management in Construction Projects: Strategic and Operational Approaches.
London: Spon Press.
Lotfi, Ahmad (2001). Learning Fuzzy Systems. (Edited by: Marco Russo and
Lakhmi C. Jain). Fuzyy Learning and Applications. London: CRC Press, 205-223.
308
Luger, George F. and Stubbfield, William A. (1998). Artificial Intelligence:
Structures and Strategies for Complex Problem Solving (3rd Edition).
Massachusetts: Addison Wesley Longman Inc.
Lundy, Olive (1994). From Personnel Management to Strategic Human Resource
Management. International Journal of Human Resource Management, 5 (3), 687720.
Luthans, Fred (1995). Organizational Behavior (7th Edition). New York: McGrawHill International Editions.
Majozi, T. and Zhu, X. X. (2005). A Combined Fuzzy Set Theory and MILP
Approach in Integration of Planning and Scheduling of Batch Plants- Personnel
Evaluation and Allocation. Computers and Chemical Engineering, 29, 2029-2047.
Markman, Gideon D. and Baron, Robert A. (2002). Individual Differences and the
Pursuit of New Ventures: A Model of Person- Entrepreneurship Fit. (Edited by:
Jerome A. Katz and Theresa M. Welbourne). Managing People in Entrepreneurial
Organizations: Learning from the Merger Entrepreneurship and Human Resource
Management. Volume: 5, 23-53.
Marshall, Don. R. (1999). The Four Elements for Successful Management: Select,
Direct, Evaluate, Reward. New York: AMACOM.
Martin, David (1996). One Stop Personnel (1st Edition). Hertfordshire: ICSA
Publishing.
Mathis, Robert L. and Jackson, John H. (2008). Human Resource Management (12th
Edition). Ohio: Thomson South-Western.
Mathis, Robert L. and Jackson, John H. (2010). Human Resource Management (13th
Edition). Ohio: Thomson South-Western.
309
MathWorks.
What
is
Fuzzy
http://www.mathworks.com/
Logic.
help/toolbox/fuzzy/fp72.html, Erişim Tarihi: 02.12.2011.
Mayrhofer, Wolfrang and Larsen, Henrik Holt (2006). European HRM: A Distinct
Field of Research and Practice. (Edited by: Henrik Holt Larsen and Wolfrang
Mayrhofer). Managing Human Resources in Europe. New York: Routledge, 1-17.
McGinty, Robert and Reitsch, Arthur (1992). Using Student Perceptions and Job
Characteristics to Recruit Recent Graduates. Review of Business, 14 (1), 38-42.
McGovern, Patrick (1998). HRM, Technical Workers and the Multinational
Corporation. New York: Routledge.
McLaughlin, David J. (1995). Strenghtening Executive Decision Making. Human
Resource Management, 34 (3) 443-461.
McLeod, Jr. Raymond and Schell, George (2001). Decision Support Systems.
http://rw.staff.ugm.ac.id/MK/SIM/chap13.ppt, Erişim Tarihi: 22.09.2010.
McVicar, R. C. (1995). Assessing Costs: Substance Abuse in the Workplace (A
Literature Review for the Alberta Alcohol and Drug Abuse Commission in
Collaboration
Canadian
Centre
on
Substance
Abuse).
http://www.veneto.dronet.org/avanzate/veneto/sospsico/upload/book03.pdf, Erişim
Tarihi: 02.12.2011.
Medsker, Larry and Liebowitz, Jay (1994). Design and Development of Expert
Systems and Neural Networks. New York: Macmillan Publishing.
Mehrabad, M. Saidi and Brojeny, M. Fathian (2007). The Development of an Expert
System for Effective Selection and Appointment of Job Applicants in Human
Resource Management. Computers & Industrial Engineering, 53, 306-312.
310
Michaels, Ed, Handfield-Jones, Helen and Axelrod, Beth (2001). The War for Talent.
Boston: Harward Business School Press.
Milton, Charles R. (1970). Ethics and Expediency in Personnel Management: A
Critical Analysis of Personnel Philosophy. Columbia: University of South
Carolina Press.
Mondy, R. Wayne and Noe, Robert M. (1996). Human Resource Management (6th
Edition). New Jersey: Prentice Hall.
Mondy, R. Wayne, Noe, Robert M. and Premeaux, Shane R. (1999). Human
Resource Management. New Jersey: Prentice Hall.
Moreira, F. Raul Soares, Almeida-Filho, Raimundo and Câmara, Gilberto.
Evaluation of the Performance of Fuzzy Logic Applied in Spatial Analysis for
Mineral Prospecting. http://www.dpi.inpe.br/gilberto/papers/fabio_rbg.pdf, Erişim
Tarihi: 05.10.2010.
Moskowitz, Rachel and Warwick, Drew (Spring 1996). The 1994-2005 Job Outlook
in Brief. Occupational Outlook Quarterly, 40 (1), 2-41.
Murphy, Robin R. (2000). Introduction to AI Robotics. Massachusetts: MIT Press.
Muşdal, Hande (2007). Tıbbi Atıkları İşleme ve Bertaraf Etme Teknolojisi Seçme
Problemine Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Bulanık Analitik Ağ Prosesi
Yaklaşımı. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri
Enstitüsü, İstanbul.
Myers, Donald W. (2004). 2004 U.S. Master Human Resource Guide. Chicago:
CCH Incorporated.
Nabiyev, Vasif V. (2005). Yapay Zekâ: Problemler-Yöntemler-Algoritma (2. Baskı).
Ankara: Seçkin Yayıncılık.
311
Neal, Judith A. and Tromley, Cheryl L. (1995). From Incremental Change to
Retrofit: Creating High-Performance Work Systems. Academy of Management
Executive, 9 (1), 42-53.
Nedeljkovic, Irena (2004). Image Classification Based on Fuzzy Logic. The
International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Information Sciences, 34, (30), 74-79.
Nickson, Dennis (2007). Human Resource Management for the Hospitality and
Tourism Industries. Oxford: Butterworth-Heinemann.
Noe, Raymond A., Hollenbeck, John R., Gerhart, Barry and Wright, Patrick M.
(1996). Human Resource Management: Gaining a Competitive Advantage (2nd
Edition). Boston: Irwin McGraw-Hill.
Nollen, Stanley and Axel, Helen (1996). Managing Contingent Workers. New York:
AMACOM.
Odaman, Serkan ve Özer, Pınar Süral (1999). Türk Yargı Sisteminde Toplam Kalite
Yönetimi. TÜSİAD-KALDER III. Toplam Kalite Yönetimi Makale Yarışması Ödül
Kazanan Makaleler 1998 Yılı Kitabı. İstanbul: TÜSİAD-KALDER Yayınları, 5565.
Overton, Rodney (2007). Managing Human Resources. New South Wales: Martin
Books.
Öğüt, Adem (2007). Bilgi Çağında Yönetim (Geliştirilmiş 3. Baskı). Konya: Çizgi
Kitabevi.
Öğüt, Adem, Akgemci, Tahir ve Demirsel, M. Tahir (2004). Stratejik İnsan
Kaynakları Yönetimi Bağlamında Örgütlerde İşgören Motivasyonu Süreci. Selçuk
Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12, 277-290.
312
Öner, Mehmet (1999). İşe Alma ve Yerleştirmede Yönetici ve İnsan Kaynakları
Uzmanının El Kitabı. İstanbul: Hayat Yayınları.
Özdamar, İbrahim Halil (2006). Bulanık İstatistiksel Kalite Kontrolü ve Bir Orman
Endüstrisi İşletmesinde Uygulama. Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi
Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.
Özdemir, Ali İhsan ve Deste, Mustafa (2009). Gri İlişkisel Analiz İle Çok Kriterli
Tedarikçi Seçimi: Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama. İstanbul Üniversitesi
İşletme Fakültesi Dergisi, 38 (2), 147-156.
Özgen, Hüseyin ve Yalçın, Azmi (2010). İnsan Kaynakları Yönetimi: Stratejik Bir
Yaklaşım. Adana: Adana Nobel Kitabevi.
Özgen, Hüseyin, Öztürk, Azim ve Yalçın, Azmi (2002). İnsan Kaynakları Yönetimi.
Adana: Nobel Kitabevi.
Özkök, A. Fahri ve Kozanoglu, Orkun (2009). Takım Lideri Seçiminde Bulanık
Kalite Fonksiyonu Açınımı Modeli Uygulaması. Journal of Yasar University, 4
(15), 2403-2418.
Özler, Hayrettin, Özler, Derya Ergun ve Gümüştekin, Gülten Eren (2007). Aile
İşletmelerinde Nepotizmin Gelişim Evreleri ve Kurumsallaşma.
Selçuk
Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17, 437-451.
Palmer, Margaret and Winters, Kenneth T. (1993). İnsan Kaynakları. (Çeviren:
Doğan Şahiner). İstanbul: Rota.
Parker, Barbara (1998). Globalization and Business Practice: Managing Across
Boundaries. London: Sage Publications.
Parsaye, Kamran and Chignell, Mark (1988). Expert Systems for Experts. New
Jersey: John Wiley & Sons Inc.
313
Passino, Kevin M. and Yurkovich, Stephen (1998) Fuzzy Control. Massachusetts:
Addison Wesley Longman Inc.
Patterson, Dan W. (1990). Introduction to Artificial Intelligence and Expert Systems.
New Jersey: Prentice Hall.
PBE
(Psikolojik
Bilimler
Enstitüsü).
Psikometrik
Testler.
http://www.psikometri.com/ test/testsss.htm, Erişim Tarihi: 15.12.2011.
Pennings, Johannes M., Lee, Kyungmook and Van Witteloostuijn, Arjen (1998).
Human Capital, Social Capital, and Firm Dissolution. Academy of Management
Journal, 41 (4), 425-440.
Penrose, Edith (1959). The Theory of the Growth of the Firm. Cambridge: Blackwell
Publishers.
Petrovic-Lazarevic, Sonja (2001). Personnel Selection Fuzzy Model. International
Transactions in Operational Research, 8, 89-105.
Pfeffer, Jeffery (1996). Competitive Advantage through People. Boston: Harvard
Business School.
Pfeffer, Jeffery (1998). The Human Equation: Building Profits by Putting People
First. Boston: Harvard Business School.
Pinnington, Ashly and Edwards, Tony (2000). Introduction to Human Resource
Management (1st Edition). New York: Oxford University Press.
Polychroniou, Panagiotis V. and Giannikos, Ioannis (2009). A Fuzzy Multiciriteria
Decision-Making Methodology for Selection of Human Resources in a Grek
Private Bank. Career Development International, 14 (4), 372-387.
Poole, Marshall Scott and Hirokawa, Randy Y. (1996). Introduction: Communication
and Group Decision Making. (Edited by: Randy Y. Hirokawa and Marshall Scott).
314
Communication and Group Decision Making (2nd Edition). London: Sage
Publications, 3-19.
Porter, Lyman W., Lawler, Edward E. III and Hackman, J. Richard (1975). Behavior
in Organizations. New Yoork: McGraw-Hill Inc.
PPI (Progressive Policy Institute) (1998). The New Economy Index. Technology,
Innovation
and
New
Economy
Project.
http://www.dlc.org/documents/ACFACVCViGNa.pdf, Erişim Tarihi: 15.02.2012.
Prahalad, C. K. and Hamel, Gary (1990). The Core Competence of the Corporation.
Harvard Business Review, May-June, 70-91.
Pynes, Joan E. (2004). Human Resources Management for Public and NonProfit
Organizations (2nd Edition). San Francisco: Jossey-Bass.
Ramadan, Mohamed Zaki (2009). Effective Staff Selection Tool: Fuzzy Numbers
and Memetic Algorithm Based Approach. International Journal of Engineering &
Technology, 9 (10), 54-65.
Rao, M. Ananda and Srinivas, J. (2003). Neural Networks: Algorithms and
Applications. Pangbourne: Alpha Science International.
Reghis, Mircea and Roventa, Eugene (1998). Classical and Fuzzy Concepts in
Mathematical Logic and Applications. London: CRC Press.
Richman, Louis S. (9 April 1990). The Coming World Labor Shortage. Fortune, 121
(8), 70-75.
Rifkin, Jeremy (1995). The End of Work. New York: G. P. Putnam’s Sons.
Rosenstein, Milton (2004). General Semantics and Fuzzy Logic. ETC: A Review of
General Semantics, 61, 327-330.
315
Ross, Timothy (2010). Fuzzy Logic with Engineering Applications. New Jersey: John
Wiley & Sons Inc.
Ross, Timothy J. (1997). Fuzzy Logic with Engineering Applications. New York:
McGraw-Hill International Editions.
Saaty, Thomas L. and Vargas, Luis G. (2006). Decision Making with the Analytic
Netwok Process: Economic, Political, Social, and Technological Applications with
Benefits, Opportunities, Cost, and Risks. New York: Springer Science+Business
Media.
Sabuncuoğlu, Zeyyat (2000). İnsan Kaynakları Yönetimi (1. Baskı). Bursa: Ezgi
Kitabevi Yayınları.
Saiyadain, Mirza S. (2009). Human Resources Management (4th Edition). New
Delphi: Tata McGraw-Hill.
Sandberg, Jorgen and Targama, Axel (2007). Managing Understanding in
Organizations (1st Edition). London: Sage Publications.
Sarı, Nevzat İhsan ve Arslan, Ersoy (2007). Geoit Yüksekliğinin ANFIS ile Adım
Adım Hesaplanması. Jeodezi, Jeoinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi, 1 (96),
31-38.
Sauter, Vicki (1997). Decision Support Systems. New Jersey: John Wiley & Sons
Inc.
Saygılı, Şeref (Temmuz 2003). Bilgi Ekonomisine Geçiş Sürecinde Türkiye
Ekonomisinin Dünyadaki Konumu. Ankara: Devlet Planlama Teşkilatı, Ekonomik
Modeller ve Stratejik Araştırmalar Genel Müdürlüğü, Stratejik Araştırmalar
Dairesi Başkanlığı, Yayın No: 2675.
316
Scholz, Christian, Böhm, Hanz and Bollendorf, Tanja (2008). Introduction. (Edited
by: Christian Scholz and Hanz Böhm). Human Resoruce Management in Europe:
Comparative Analysis and Contextual Understanding. New York: Routledge, 130.
Schreiber, Evelyn Jaffe (1996). Muddles and Huddles: Facilitating a Multicultural
Workforce through Team Management Theory. The Journal of Business
Communication, 33 (4), 459-473.
Schuler, Randal S., Jackson, Susan E. and Luo, Yadong (2004). Managing Human
Resources in Cross-Border Alliances. New York:
Routledge Global Human
Resource Management Series.
Selten, Reinhard (2002). What is Bounded Rationality?. (Edited by: Gerd Gigerenzer
and Reinhard Selten). Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox (1st Edition).
Massachusetts: MIT Press, 13-37.
Senn, James A. (1990). Information Systems in Management (4th Edition).
California: Wadsworth Publishing Company.
Serlavos, Richard and Aparicio-Valverde, Mireia (2000). Flexible Working
Practices: The Challenges for Europe. (Edited by: Chris Brewster, Wolfgang
Mayrhofer). New Challenges for European Human Resource Management. New
York: Macmillan Publishing, 37-55.
Sharma, S. K. (2009). Human Resource Management: A Strategic Approach to
Employment. New Delhi: Global India Publications.
Sherman, Arthur, Bohlander, George and Snell, Scott (1996). Managing Human
Resources (10th Edition). Cincinnati: South Western College Publishing.
Shi, Leiyu (2007). Managing Human Resources in Health Care Organizations.
Boston: Jones and Bartlett Publishers.
317
Shipton, John (2001). Human Resource Management. (Edited by: John P. Wilson).
Human Resource Development: Learning for Individuals and Organizations.
London: Kogan Page Limited, 43-60.
SHRM (The Society of Human Resource Management). HR Disciplines.
http://www.shrm.org, Erişim Tarihi: 02.12.2011.
Sıramkaya, Eyüp (2005). Veri Madenciliğinde Bulanık Mantık Uygulaması. Yüksek
Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
Siler, William and Buckley, James J. (2005). Fuzzy Expert Systems and Fuzzy
Reasoning. New Jersey: John Wiley & Sons Inc.
Simon, Herbert Alexander (1997). Models of Bounded Rationality: Emprically
Grounded Economic Reason. Massachusetts: MIT Press.
Sinha,
Rana
(2006).
What
is
Strategic
Human
Resource
Management.
http://ezinearticles.com/?What-is-Strategic-Human-Resource
Management?&id=549585, Erişim Tarihi: 24.11.2011.
Smith, D. Brent and Dickson, Marcus W. (2003). Staffing the Dynamic
Organization: Rethinking Selection and Motivation in the Context of Continuous
Change. (Edited by: Randal S. Peterson and Elizabeth A. Mannix). Leading and
Managing People in the Dynamic Organization. London: Lawrence Erlbaum
Associates Publishers, 41-65.
Sparrow, Paul L. (2003). The Future of Work?. (Edited by: David Holman, Toby D.
Wall, Chris W. Clegg, Paul Sparrow and Ann Howard). The New Workplace: A
Guide to Human Impact of Modern Working Practices. New Jersey: John Wiley &
Sons Inc, 371-393.
318
Spencer, Lyle M. (1995). Reengineering Human Resources: Achieving Radical
Increases in Service Quality with 50% to 90% Cost and Head Count Reductions.
New York: John Wiley & Sons.
Sprague, Ralph R. and Watson, Hugh J. (1996). Decision Support for Management.
New Jersey: Prentice Hall.
Stack, Jack (April 1998). The Next in Line. Inc, 20 (5), 43-44.
Stehr, Nico (1994). Knowledge Societies (1st Edition). London: Sage Publications.
Stoner, Jones A. and Wankel, Charles (1986). Management. New Jersey: Prentice
Hall.
Storey, John (1993). The Take-Up of Human Resource Management by Mainstream
Companies: Key Lessons from Research. The International Journal of Human
Resource Management, 4 (3), 529-553.
Stredwick, John (2005). An Introduction to Human Resource Management (2nd
Edition). Oxford: Elsevier.
Sunila, R., Laine, E. and Kremenova, O. (2004). Fuzzy Model and Kriging for
Imprecise Soil Polygon Boundaries. Proceedings of 12th International Conference
on Geoinformatics-Geospatial Information Research: Bridging the Pacific and
Atlantic. June 7-9. Gavle: University of Gavle Publication, 489-495.
Swain, Nikunja K. (2006). A Survey of Application of Fuzzy Logic in Intelligent
Transportation
Systems
(ITS)
and
Rural
ITS.
Southeast
Con Proceedings of IEEE, March 31-April 2, Memphis, DC: IEEE Computer
Society Press, 85-90.
319
Swanson, Richard E. (2007). Analysis for Improving Performance: Tools for
Diagnosing Organizations and Documenting Workplace Expertise (2nd Edition).
San Francisco: Berrett-Koehler Publishers.
Şahin, Hakan, Karakış, Serkan, Topan, Hüseyin ve Marangoz, Aycan M. (28 Mart-1
Nisan 2005). KVR-1000 Uydu Görüntüsü Üzerinden Elle Sayısallaştırma ve
Nesneye Yönelik Görüntü Analizi Yöntemlerinin Karşılaştırılması. 10. Türkiye
Harita ve Teknik Kurultayı, Ankara.
Şahin, Mehmet (2003). Yönetim Bilgi Sistemi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi
Yayınları.
Şale, İsmail (2001). Adım Adım Toplam Kalite Uygulamaları.
Ankara: Seçkin
Yayınevi.
Şen, Zekai (2009). Bulanık Mantık İlkeleri ve Modelleme (Genişletilmiş 3. Baskı).
İstanbul: Su Vakfı Yayınları.
Şencan, Hüner (2006). İşletmelerde Psikometrik Uygulamaların Amacı Nedir?.
http://www.ikademi.com/psikoteknik/1425-isletmelerde-psikometrikuygulamalarin-amaci-nedir.html, Erişim Tarihi: 15.12.2011.
Şimşek, M. Şerif (2002). Yönetim ve Organizasyon (Yenilenmiş 7. Baskı). Konya:
Günay Ofset.
Şimşek, M. Şerif ve Öge, H. Serdar (2007). Stratejik ve Uluslar arası Boyutları İle
İnsan Kaynakları Yönetimi (1. Baskı). Ankara: Gazi Kitabevi.
Şimşek, M. Şerif ve Öge, H. Serdar (2011). İnsan Kaynakları Yönetimi
(Genişletilmiş 4. Baskı). Konya: Eğitim Kitabevi.
Şimşek, M. Şerif ve Soysal, Abdullah (2007) . Örgütlerde Kariyer Yönetimi
(Editörler: M. Şerif Şimşek, Adnan Çelik ve Ayten Akatay). Kariyer Yönetimi,
320
İnsan Kaynakları Yönetimi Uygulamaları (Geliştirilmiş 2. Baskı). Ankara: Gazi
Kitabevi, 31-94.
Şimşek, Muhittin (2006). Toplam Kalite Yönetiminde Başarının Anahtarı: İnsan
Faktörü (2. Baskı). İstanbul: Babıali Kültür Yayıncılığı.
Tapscott, Don (1996). Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked
Intelligence. New York: McGraw-Hill Inc.
Taş, Fatih (2005). İnşaat Firmalarının Kredilendirilmesinde Fuzzy Yaklaşımı.
Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Taşkın, Mehmet Fatih (2006). Önleyici Bakım Politikası Altında Optimum Stok
Miktarının Bulanık Mantık Yöntemiyle Belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Sakarya
Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Sakarya.
Taylor, Bernard W. (1999). Introduction to Management Science (6th Edition). New
Jersey: Prentice Hall.
Taylor, Scott (2005). The Hunting of the Snark: a Critical Analysis of Human
Resource Management Discourses in Relation to Managing Labor in Smaller
Organizations. (Edited by: Susan Marlow, Dean Patton and Monder Ram).
Managing Labor in Small Firms. New York: Routledge, 10-22.
TBMM (Türkiye Büyük Millet Meclisi) (2003). 4857 Nolu İş Kanunu.
http://www.tbmm.gov.tr/kanunlar/k4857.html, Erişim Tarihi: 07.12.2011.
Tekin, Mahmut (2007). Toplam Kalite Yönetimi (3. Baskı). Konya: Günay Ofset.
Tektaş, Mehmet, Akbaş, Ahmet ve Topuz, Vedat (2002). Yapay Zekâ Tekniklerinin
Trafik Kontrolünde Kullanılması Üzerine Bir İnceleme. I. Uluslararası Trafik ve
Yol Güvenliği Kongresi Bildiriler Kitabı. 8-12 Mayıs. Ankara: Emniyet Genel
Müdürlüğü, 551-559.
321
Terzi, Serdar, Topkara, Yaşar ve Albayrak Mehmet (2003). A Fuzzy Logic Model
for the Prevention of Vehicle Pursuit Distance as Automatically. International XII.
Turkish Symposium on Artifical Intelligence and Neural Networks-TAINN. 2-4
Temmuz 2003. Çanakkale, 85-92.
The Association of Business Executives (2008). Administration Study Manual:
Human Resource Management. New Malden: The Association of Business
Executives and RRC Business Training.
Thomas, Charles (1995). Harnessing Information Technology in the Twenty First
Century. (Edited by Tim R. Sanford). Preparing for the Information Needs of the
Twenty First Century. San Francisco: Jossey-Bass, 65-75.
Thomas, Kenneth Wayne (2000). Intrinsic Motivation at Work: Building Energy and
Commitment. San Francisco: Berrett Koehler Publishers.
Thompson, Howard E. (1965). Management Decisions in Perspective. (Edited by:
William E. Schlender, William G. Scott and Alan C. Filley). Management in
Perspective. Boston: Houghton Mifflin Company, 135-138.
Tolga, Çağrı A. (2008). Fuzzy Multicriteria R & D Project Selection with a Real
Options Valuation Model. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 19, 159-371.
Torrington, Derek P. and Chapman, John B. (1979). Personnel Management. New
Jersey: Prentice Hall.
Torrington, Derek, Hall, Laura and Taylor, Stephen (2005). Human Resource
Management (6th Edition). New Jersey: Prentice Hall.
Tortop, Nuri, Aykaç, Burhan, Yayman, Hüseyin ve Özer, Akif (2006). İnsan
Kaynakları Yönetimi (1. Baskı). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
322
Traynor, William J. and McKenzie, J. Steven (1994). Opportunities in Human
Resource Management Careers. Illinois: National Textbook Company.
Turan, Engin (2002). Parmağınızın Ucundaki Aday. (Editör: Figen Tahiroğlu).
Düşünceden Sonuca İnsan Kaynakları. İstanbul: Hayat Yayınları, 125-129.
Turban, Efraim (1995). Decision Support Systems and Expert Systems (4th Edition).
New Jersey: Prentice Hall.
Turban, Efraim, Aronson, Jay E. and Liang, Ting Peng (2005). Decision Support
Systems and Intelligent Systems (7th Edition). New Jersey: Pearson Prentice Hall.
Tuş, Ayşegül (2006). Bulanık Doğrusal Programlama ve Bir Üretim Planlamasında
Uygulama Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler
Enstitüsü, Denizli.
Tutar, Hasan (2000). Kriz ve Stres Ortamında Yönetim (1. Baskı). İstanbul: Hayat
Yayıncılık.
TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu). www.tuik.gov.tr, Erişim Tarihi: 23.12.2011.
Türkel, Asuman Uluçınar (1998). İnsan Kaynaklarının Etkin Yönetimi. İstanbul:
Türkmen Kitabevi.
Tyler, Kathryn (September 1996). Employees Can Help Recruit New Talent. HR
Magazine, 57-60.
Tyson, Shaun and York, Alfred (2000). Essentials of HRM (4th Edition). Oxford:
Butterworth Heinemann.
Ulrich, Dave (1997). Human Resource Champions: The Next Agenda for Adding
Value and Delivering Results. Boston: Harvard Business School Press.
323
Ulrich, Dave (1998). Intellectual Capital= Competencex Commitment. Sloan
Management Review, 39 (2), 15-26.
Uygunoğlu, Tayfun ve Ünal, Osman (2005) Seyitömer Uçucu Külünün Betonun
Basınç Dayanımına Etkisi Üzerine Bulanık Mantık Yaklaşımı. Yapı Teknolojileri
Elektronik Dergisi, 1, 13-20.
Ülsever, Cüneyt (2003). Üretimin Temel Kaynağı İnsana Yeni Bir Bakış: XXI.
Yüzyılda İnsan Yönetimi. İstanbul: Om Yayınevi.
Ünsan, M. Erdal (1999). Makro İktisat (1. Baskı). Ankara: Art Ofset Matbaacılık.
Visser, Coert, Altink, Wieby and Algera, Jen (1997). From Job Analysis to Work
Profiling: Do Traditional Procedures Still Apply?. (Edited by: Neil Anderson and
Peter Herriot). International Handbook of Assessment and Selection. New Jersey:
John Wiley & Sons, 441-454.
Viswadoss, Aruna (1999). Chief Information Officers in Higher Education: Role,
Leadership and Career Reflections. Doctorate Dissertation, University of Virginia,
Virginia.
Viteles, Morris Simon (1932). Industrial Psychology. New York: Norton.
Wang, Ying Ming and Elhag, Taha M. S. (2006). Fuzzy TOPSIS Method Based on
Alpha Level Sets with an Application to Bridge Risk Assessment. Expert Systems
with Applications, 31, 309-319.
Watson, Huhg J., Houdeshel, George and Rainer, Rex Kelly Jr. (1997). Building
Executive Information Systems and Other Decision Support Applications. New
Jersey: John Wiley & Sons Inc.
324
Watson, T. (1994). Recruitment and Selection. (Edited by: Keith Sisson). Personnel
Management: A Comprehensive Guide to Theory and Practice in Britain (2nd
Edition). Oxford: Basil Blackwell.
Weill, Peter and Broadbent, Marianne (1998). Leveraging the New Infrastructure:
How Market Leaders Capitalize on Information Technology. Boston: Harvard
Business School Press.
Welsh, Rob (April 2007). Rough Statement and Fuzzy Logic. A Review of General
Semantics, 64 (2), 114-116.
Werther, Jr. William B. and Davis, Keith (1993). Human Resources and Personnel
Management (4th Edition). New York: McGraw-Hill International Editions.
Whitby, Blay (2005). Yapay Zekâ. İstanbul: İletişim Yayınları.
Wright, Patrick M. and Boswell, Wendy R. (2002). Desegregating HRM: A Review
and Synthesis of Micro and Macro Human Resource Management Research.
Journal of Management, 28 (3), 247-276.
Wright, Patrick M., McMahon, Gary C. and McWilliams, Abagail (1994). Human
Resources
and
Sustainable
Competitive
Advantage:
A
Resource-Based
Perspective. International Journal of Human Resource Management, 5 (2), 301327.
www.insankaynaklari.com Ekibi, Değişim Mühendisliği (2002e). (Editör: Figen
Tahiroğlu). Düşünceden Sonuca İnsan Kaynakları. İstanbul: Hayat Yayınları, 6365.
www.insankaynaklari.com Ekibi, Görüşme Teknikleri: Birebir, Panel, Toplu ve Stres
Mülakatları. (2002a). (Editör: Figen Tahiroğlu). Düşünceden Sonuca İnsan
Kaynakları. İstanbul: Hayat Yayınları, 134-137.
325
www.insankaynaklari.com Ekibi, İnsan Kaynakları Yönetiminin Tarihi ve Gelişimi.
(2002b). (Editör: Figen Tahiroğlu).
Düşünceden Sonuca İnsan Kaynakları.
İstanbul: Hayat Yayınları, 17-21.
www.insankaynaklari.com Ekibi, İş Analizi, İş Tanımı ve İş Gerekleri. (2002c).
(Editör: Figen Tahiroğlu). Düşünceden Sonuca İnsan Kaynakları. İstanbul: Hayat
Yayınları, 111-114.
www.insankaynaklari.com Ekibi, Küçülürken Büyümek (2002d). (Editör: Figen
Tahiroğlu). Düşünceden Sonuca İnsan Kaynakları. İstanbul: Hayat Yayınları, 5157.
Yakupoğlu, Tuğrul, Özdemir, Nutullah ve Ekberli, İmanverdi (2008). Toprak
Erozyonu Çalışmalarında Bulanık Mantık Uygulamaları. OMÜ Ziraat Fakültesi
Dergisi, 23 (2), 121-130.
Yeh, Chung Hsing (2003). The Selection of Multiattribute Decision Making Methods
for Scholarship Student Selection. International Journal of Selection and
Assessment, 11 (4), 289-296.
Yen, John and Langari, Reza (1999). Fuzzy Logic: Intelligence, Control, and
Information. New Jersey: Prentice Hall.
Yıldırım, Yılmaz ve Bayramoğlu, Mahmut (2004). Anfis Neuro-Fuzzy Yöntemi ile
Havadaki SO2 Konsantrasyonunun Modellenmesi ve Tahmini. I. Ulusal Çevre
Kongresi Bildiriler Kitabı. 13-15 Ekim. Sivas, 317-325.
Yıldız
Cam.
Mavi
Yaka
Başvuru
http://www.yildizcam.com.tr/is_basvuru_formu_mavi.doc,
Erişim
Formu.
Tarihi:
19.10.2010.
Yılmaz, Hikmet ve Songu, Sezgi Ökten (2007). Epilepsi ve İş Hukuku. Epilepsi, 13
(2-3), 60-65.
326
Yılmaz, Mehmet ve Arslan, Ersoy (2005). Bulanık Mantığın Jeodezik Problemlerin
Çözümünde Kullanılması, 2. Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu Bildiriler
Kitabı. 23-25 Kasım. İstanbul: İTÜ, 512-522.
Yılmaz, Serhat (2007). Bulanık Mantık ve Mühendislik Uygulamaları. Kocaeli:
Kocaeli Üniversitesi Yayınları. Yayın No: 289.
Yip, Yeung Fai (2007). Developing a Partnering Performance Index (PPI) for
Construction Projects – A Fuzzy Set Theory Approach. Doctorate Dissertation,
The Hong Kong Polytechnic University Department of Building and Real Estate,
Hong Kong.
Yurdakul, Mustafa ve İç, Yusuf Tansel (2003). Türk Otomotiv Firmalarının
Performans Ölçümü Ve Analizine Yönelik Topsıs Yöntemini Kullanan Bir Örnek
Çalışma. Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18 (1), 118.
Yurtoğlu, Hasan (2005). Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi:
Bazı Makroekonomik Değişkenler için Türkiye Örneği. Ankara: Devlet Planlama
Teşkilatı Yayın ve Temsil Dairesi Başkanlığı Yayın ve Basım Şube Müdürlüğü,
Yayın No: DPT: 2683.
Yüksel, Öznur (1999). Uluslararası İşletme Yönetimi ve Türkiye Uygulamaları.
Ankara: Gazi Kitabevi.
Yüksel, Öznur (2003). İnsan Kaynakları Yönetimi. Ankara: Gazi Kitabevi.
Zadeh, A. Lotfi (1965). Fuzzy Sets. Information and Control, 8 (3), 338-353.
Zadeh, A. Lotfi (1975). The Concept of Linguistic Variable and Its Application to
Approximate Reasoning –I. Information Sciences, 8, 199-249.
327
Zadeh, A. Lotfi (1994). Fuzzy Logic, Issues, Contentions and Perspectives.
Proceedings
of
the
IEEE
International
Conference
on
Acoustics, Speech, and Signal Processing. April 19-22. Adelaide, DC: IEEE
Computer Society Press, VI/183.
Zahedi, Fatemeh (1993). Intelligent Systems for Business: Expert Systems with
Neural Networks. California: Wadsworth Publishing Company.
Zeleny, Milany (1981). Descriptive Decision Making and Its Applications. (Edited
by: Randall L. Schultz). Applications of Management Science. Grenweech: JAI
Press, 327-388.
Zimmerman, Hans Jürgen (2001). Fuzzy Set Theory and Its Applications (4th
Edition). Boston: Kluwer Academic Publishers.
Zweig, Mark C. (1991). Human Resource Management. New Jersey: John Wiley &
Sons Inc.
328
EKLER
329
Ek-1
UYGUN İŞLETMENİN SEÇİLMESİ İÇİN MAİL YOLUYLA GÖNDERİLEN TEZ
TANITIM YAZISI
Sayın Yetkili;
Bu tanıtım, bilgilendirme ve talep yazısı, “İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde
Bulanık Mantık Yaklaşımı”nı uygulamaya yönelik bir tez çalışması için materyalveri oluşturmak amacıyla düzenlenmiştir. Elde edilecek veriler herhangi kişi ve/veya
kuruma verilmeyecek, sadece akademik çalışmada kullanılacaktır. Bu nedenle
verilecek bilgilerin tutarlılığı ve gerçeği yansıtması sonuçların geçerliliği ve
anlamlılığı açısından önem taşınmaktadır. Bize yardımcı olacağınızı umar ilginize ve
bilgilendirmenize şimdiden teşekkür eder, saygılar sunarız.
Tez Danışmanı
Prof. Dr. Tahir AKGEMCİ
Arş. Gör. Burcu DOĞANALP
Selçuk Üniversitesi
Selçuk Üniversitesi
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
Dekanı
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
İşletme Bölümü
Araştırma Görevlisi
Tezin Adı: İnsan Kaynakları Seçme Sürecinde Bulanık Mantık Yaklaşımı:
Görgül Bir Araştırma
Tezin Amacı: Tezin genel amacı, insan kaynağı seçme sürecinde bir karar
verme yöntemi olarak bulanık mantık tekniğini kullanarak daha nesnel kararlar
alabilmek ve sürecin etkinliğini artırabilmektir ve bu bağlamda da, yöneticilere karar
verme sürecinde yardımcı olabilmektir.
Tezin Yöntemi ve Kullanılma Nedenleri: Sahip olduğu bilgi birikimi ile
diğer tüm girdileri yönlendirmesi özelliğiyle iş örgütlerinin en önemli kaynağı olan
330
insan öğesinin üstünlüğü Bilgi Çağı ile birlikte daha da tartışılmaz bir konuma
erişmiştir. Günümüzde bir örgütün nitelikli insan kaynaklarının tüm kapasitesini
işbirliği içinde işine yansıtmasının ve bunu mümkün kılan insan kaynakları yönetimi
uygulamalarının sürdürülebilir bir rekabet avantajının elde edilmesinde ve iş
örgütünün bulunduğu sektörde ön saflarda yer almasında tartışılmaz üstünlüğü
vardır.
Etkili bir insan gücü kaynağını oluşturmak, bu kaynağı elde tutmak ve
geliştirmek olmak üzere üç temel amaç üzerine kurulmuş olan insan kaynakları
yönetiminin sahip olduğu belki de en önemli fonksiyon insan kaynağını tedarik etme
ve seçmedir. İnsan kaynakları yönetiminin diğer uygulamalarının ya iş analizi ve
insan kaynakları planlamasında olduğu gibi bu önemli sürecin doğru ve etkin bir
şekilde yerine getirilebilmesi için altyapı oluşturduğu ya da bu sürecin ileriki
aşamalarda doğru işleyebilmesi adına seçilen personelin örgütteki etkin çalışması
için bir yapı oluşturduğu söylenebilir.
Bilgi Çağı’nda olmalarının bir sonucu olarak birçok örgüt bilgi teknolojilerini
rekabetçi avantajlarını artırabilecekleri temel bir araç olarak görmektedir. Yönetimin
gerçekleştiği çevre hızlı bir şekilde değişikliğe uğramaktadır. İş ve gerçekleştiği
çevre her geçen gün daha karmaşık hâle gelmektedir. Bunun sonucu olarak karar
verme günümüzde daha karmaşık bir süreçtir. İlk olarak özellikle internet gibi
gelişmiş teknoloji ve iletişim sistemleri nedeniyle alternatifler bugüne değin hiç
olmadığı kadar fazladır. Bilgiye ulaşma hızı yüksek olmasına rağmen alternatiflerin
analiz edilmesi zorunludur. Bu da insan ölçeğinde uzun bir zaman almaktadır. Bu
kadar yoğun bilgi akışına rağmen zaman baskısı karar vericilerin tüm bu bilgiyi elde
etme ve paylaşmasına engel teşkil etmektedir. İkincisi, hata yapmanın maliyeti
faaliyetlerin karmaşıklığı ve otomasyon sebebiyle hatanın örgütte zincirleme
reaksiyona sebep olması çerçevesinde daha yüksektir. Üçüncüsü sürekli değişim ve
belirsizliğin hâkim olduğu bir çevrede faaliyet gösterilmekte olunmasıdır. Son olarak
pazar isteklerine anında cevap verebilmek adına karar verme sürecinin hızlı olması
331
gerekliliğidir. Tüm bu nedenlerden ötürü yöneticiler karar verirken karar destek
sistemleri, yapay zekâ, uzman sistemler, yapay sinir ağları ve bulanık mantık gibi
teknolojinin sunduğu araçlardan yararlanmalıdır. Tüm bu araçlar bilgiye ulaşma ve
karar verme hızını yükselttiği için etkin bir karar verme sürecini sağlayacaktır.
Tüm yönetsel faaliyetler karar vermenin etrafında dönmektedir. Karar verme
sürecinin genellikle nitel ve nicel bir özelliğe sahip olması nedeniyle kesin olmayan
verilere dayanılarak değerlendirme yapılması gerekmektedir. Bu bağlamda, bulanık
küme teorisinin uygulanması çok uygundur.
Günümüzde iş örgütleri yetenek için de bir rekabet içerisindedir. İş için doğru
adayları bulmak hayati faaliyetlerden birisidir. Bununla birlikte, bu süreç hem pahalı
hem de zaman alıcı bir süreçtir. Dolayısıyla uygun ve nitelikli çalışanları elde etmek
için seçimde kullanılacak uygun yaklaşımın tasarlanması bir ön koşuldur. Çoklu
kriterler içerdiğinden insan kaynakları seçimi problemi oldukça karmaşıktır. İnsan
kaynakları seçimi problemi genel olarak önem ve karmaşıklık gösteren şu konularla
ilgilidir: a) tüm kişisel özelliklerin eşit derecede öneme sahip olmadığı durumları
yansıtmak için kriterlerin önem ağırlıkları doğru bir biçimde nasıl oluşturulmalı? b)
çoklu kriterler altında adayları değerlendirmek için dilsel ve/veya sayısal ölçekler
nasıl kullanılmalı? c) değerlendirme sonuçları nasıl bütünleştirilmeli ve sonra adaylar
nasıl sıralanmalı?
Karmaşıklığı nedeniyle matematiksel teknikleri ya da geleneksel programları
uygulamak eğer imkânsız değilse oldukça zor olacaktır. İnsan kaynaklarını seçme
faaliyetinin bir problem olarak tanımlanmasına neden teşkil eden parametrelerden
grup kararı verme süreci olması ve mevcut bilginin belirsizliği (kullanılan sözel
verilerden kaynaklanan belirsizlik: Bu bağlamda, bulanık küme teorisi, insan
kaynakları seçim sürecinin özünde yer alan sözel bilgilerden kaynaklanan muğlak
yargıları kapsayan bir karar çerçevesi sağlamada önemli bir araç olarak
görünmektedir) ve karar vermenin kesin olmayışı (karar vermenin kişisel
değerlendirme, görüş ve yargılara dayanması nedeniyle kesin olmayışı) önem
332
taşımaktadır. Birçok araştırmacı, insan kaynakları seçim problemine karar bilimi
açısından yaklaşmıştır. Bulanık küme ve sayılar, uzman sistemler, yapay sinir ağları
ve çok kriterli karar analiz teknikleri bunlar arasından yer almaktadır. İnsan
kaynakları seçimini de içeren birçok gerçek dünya problemleri son yirmi beş yıldır
bulanık küme ve mantık kullanılarak çözülmektedir.
Bulanık mantık kuramının geçerliliğinin en fazla olduğu iki durumdan birincisi
incelenen olayın karmaşıklığının fazlalığı ve bu bağlamda, yeterli bilgi bulunmaması
nedeniyle kişilerin değer yargıları ve görüşlerine yer verilmesiyken, ikincisi insanın
kavrama, yargılama ve karar vermesine gereksinim duyulan durumlardır. Bilginin
yetersiz olma durumu ve olayın karmaşıklığı arttıkça bulanıklık da o denli belirgin
hâle gelmektedir. Bu durumda bulanık girdi ve çıktı bilgilerinden bulanık mantık
kuralları doğrultusunda çıkarımlar elde edilmektedir.
İnsan kaynakları yönetiminde kadrolama, eğitim ve motivasyon gibi
yapılandırılmamış süreçler için karar verme çoğu kez insan yargısı ve tercihine
dayanmaktadır ve insan kararları sınırlamalara tabidir; çünkü bazen insanlar
problemin önemli detaylarını unuturlar ve bununla beraber tüm karar türlerinde
adalet ve tutarlılık çok önemlidir. Yine insan kaynakları seçiminde ölçme ve
değerlendirmeye temel oluşturacak kriterlerin ve ağırlıklarının belirlenmesi oldukça
önemlidir. Geleneksel yöntemlerde belirli kriterler ve ağırlıklarının olmaması ölçme
ve değerlendirmenin sübjektif ve dolayısıyla da alınan kararların yanlış olmasına
neden olmaktadır. İşte bu noktada bilgisayar uygulamaları adil ve tutarlı kararlar
vermede kullanılabilmekte ve aynı zamanda karar verme sürecinin etkinliğini
artırabilmektedir.
Tez Kapsamında İhtiyaç Duyulan Bilgiler:
Tez çalışmasında bulanık mantık ve ÇKKV tekniğinin bulanık mantıkla
karması (HBTOPSIS) uygulanarak sonuçların karşılaştırılması amaçlanmaktadır.
333
Tüm anlatılanlar bağlamında diğer ihtiyaç duyulan veriler şöyledir: İlk önce
eleman alımı yapılacak pozisyon için kurumun istediği kriterleri (ana karar kriterleri
ve alt karar kriterleri) adayları değerlendiren jüride yer alan tüm üyelerin önem
açısından değerlendirmeleri (çok yüksek öneme sahip, yüksek öneme sahip, orta
derecede öneme sahip, düşük öneme sahip, çok düşük öneme sahip vb. ya da
rakamsal ifadeler) gerekmektedir. Yine aynı kriterleri içeren aday değerleme
formunda her jüri üyesinin oluşturulan ölçek doğrultusunda yaptığı aday
değerlendirmelerine ihtiyaç duyulmaktadır (çok iyi, iyi, orta derecede iyi, kötü, çok
kötü gibi ya da rakamsal ifadeler). Daha sonra, HBTOPSIS yöntemiyle, kriter
ağırlıkları ve aday değerlendirmelerinin yine üyelik fonksiyonları ve bulanık sayılara
dönüştürülmesi yardımıyla gerçekleştirilecek istatistiksel ve matematiksel metotlarla
en ideal aday ve adayların ideale göre sıralanması yapılacaktır.
Talep edilen bilgilerin yakın zamanda eleman alımı düşünülüyorsa bu seçim
süreci merkezli verilmesi istenmektedir.
İşletmenin insan kaynakları seçim sürecine destek olacak bir karar destek
sisteminin gerçekleştirilmesi planlanmaktadır.
334
Ek-2
MAKİNE BAKIM MÜHENDİSLİĞİ POZİSYONU İÇİN ANA KARAR KRİTERLERİNİN
ÖNEM AĞIRLIKLARINI DEĞERLENDİRME FORMU
KARAR VERİCİNİN ADI-SOYADI:
GÖREVİ:
POZİSYON: MAKİNE BAKIM MÜHENDİSLİĞİ
KARAR VERİCİNİN ANA KRİTER DEĞERLENDİRMESİ
ANA KARAR KRİTERLERİ
(Aşağıdaki ana karar
kriterlerinin pozisyon için en
uygun adayı seçme amacına
göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
Eğitim MC1
Deneyim MC2
İş Bilgisi MC3
Bilgisayar ve Otomasyon
Bilgisi MC4
Yabancı Dil Bilgisi MC5
Yönetim Fonksiyonları
Bağlamında Yetkinlik MC6
İş ve Sistem Odaklılık MC7
Takım Çalışmasında Yenilik ve
Yaratıcılık MC8
ÖNEM DERECESİ
Çok
yüksek
Yüksek
Biraz
yüksek
Orta
Biraz
düşük
Düşük
Çok
düşük
335
Ek-3
MAKİNE BAKIM MÜDÜRLÜĞÜ POZİSYONU İÇİN ANA KARAR KRİTERLERİNİN
ÖNEM AĞIRLIKLARINI DEĞERLENDİRME FORMU
KARAR VERİCİNİN ADI-SOYADI:
GÖREVİ:
POZİSYON: MAKİNE BAKIM MÜDÜRLÜĞÜ
KARAR VERİCİNİN ANA KRİTER DEĞERLENDİRMESİ
ANA KARAR KRİTERLERİ
(Aşağıdaki ana karar
kriterlerinin pozisyon için en
uygun adayı seçme amacına
göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
Eğitim MC1
Deneyim MC2
İş Bilgisi MC3
Bilgisayar ve Otomasyon
Bilgisi MC4
Yabancı Dil Bilgisi MC5
Yönetim Fonksiyonları
Bağlamında Yetkinlik MC6
İletişim Yeteneği MC7
İş ve Sistem Odaklılık MC8
Takım Çalışmasında Yenilik ve
Yaratıcılık MC9
ÖNEM DERECESİ
Çok
yüksek
Yüksek
Biraz
yüksek
Orta
Biraz
düşük
Düşük
Çok
düşük
336
Ek-4
MAKİNE BAKIM MÜHENDİSLİĞİ POZİSYONU İÇİN ALT KARAR KRİTERLERİNİN
ÖNEM AĞIRLIKLARINI DEĞERLENDİRME FORMU
KARAR VERİCİNİN ADI-SOYADI:
GÖREVİ:
ALT KARAR KRİTERLERİ
ÖNEM DERECESİ
Çok
yüksek
EĞİTİM MC1
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin eğitim
ana karar kriterine göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
Lisans eğitimi SC11
Lisansüstü eğitim ve/veya mesleki gelişim
için katılınan kurs ve seminerler SC12
DENEYİM MC2
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin deneyim
ana karar kriterine göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
Yapı sektöründe deneyim SC21
Bakım-onarım ve arıza faaliyetlerinde
deneyim SC22
TÜB konusunda deneyim SC23
İŞ BİLGİSİ MC3
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin iş bilgisi
ana karar kriterine göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
Sanayi tesisi ünite ve ekipmanları
konusunda iş bilgisi SC31
İSG konusunda iş bilgisi SC32
Çevresel etkilerin iyileştirilmesi
konusunda iş bilgisi SC33
BİLGİSAYAR VE OTOMASYON
BİLGİSİ MC4
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin
bilgisayar ve otomasyon bilgisi ana karar
kriterine göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
MS Office programları kullanım
yetkinliği SC41
Autocad programı kullanım yetkinliği
SC42
Otomasyon bilgisi SC43
Yüksek
Biraz
yüksek
Orta
Biraz
düşük
Düşük
Çok
düşük
337
YABANCI DİL BİLGİSİ MC5
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin yabancı
dil bilgisi ana karar kriterine göre önem
derecesini değerlendiriniz.)
Genel yabancı dil bilgisi SC51
Mesleki yabancı dil bilgisi SC52
YÖNETİM FONKSİYONLARI
BAĞLAMINDA YETKİNLİK MC6
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin yönetim
fonksiyonları bağlamında yetkinlik ana
karar kriterine göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
Planlama yeteneği SC61
Koordinasyon yeteneği SC62
Takip ve izleme yeteneği SC63
İŞ VE SİSTEM ODAKLILIK MC7
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin iş ve
sistem odaklılık ana karar kriterine göre
önem derecesini değerlendiriniz.)
İş ve sonuç odaklılık SC71
Sistemli çalışma yetkinliği SC72
Sistem analizi ve değerlendirmesi
yetkinliği SC73
TAKIM ÇALIŞMASINDA YENİLİK VE
YARATICILIK MC8
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin takım
çalışmasında yenilik ve yaratıcılık ana
karar kriterine göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
Kendi kendini motive etme yeteneği SC81
Takım çalışmasına yatkınlık SC82
İletişim yeteneği SC83
Proaktiflik SC84
Problem çözme yeteneği SC85
Eleştirel düşünme yeteneği SC86
Yeniliklere ve öğrenmeye açıklık SC87
Fikir üretme isteği SC88
338
Ek-5
MAKİNE BAKIM MÜDÜRLÜĞÜ POZİSYONU İÇİN ALT KARAR KRİTERLERİNİN
ÖNEM AĞIRLIKLARINI DEĞERLENDİRME FORMU
KARAR VERİCİNİN ADI-SOYADI:
GÖREVİ:
ALT KARAR KRİTERLERİ
ÖNEM DERECESİ
Çok
yüksek
EĞİTİM MC1
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin eğitim ana karar
kriterine göre önem derecesini değerlendiriniz.)
Lisans eğitimi SC11
Lisansüstü eğitim ve/veya mesleki gelişim için
katılınan kurs ve seminerler SC12
DENEYİM MC2
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin deneyim ana karar
kriterine göre önem derecesini değerlendiriniz.)
Çimento sektöründe deneyim SC21
Bakım-onarım ve arıza faaliyetlerinde deneyim SC22
TÜB konusunda deneyim SC23
İŞ BİLGİSİ MC3
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin iş bilgisi ana karar
kriterine göre önem derecesini değerlendiriniz.)
Sanayi tesisi ünite ve ekipmanları konusunda iş
bilgisi SC31
İSG konusunda iş bilgisi SC32
Çevresel etkilerin iyileştirilmesi konusunda iş bilgisi
SC33
BİLGİSAYAR VE OTOMASYON BİLGİSİ MC4
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin bilgisayar ve
otomasyon bilgisi ana karar kriterine göre önem
derecesini değerlendiriniz.)
MS Office programları kullanım yetkinliği SC41
Autocad programı kullanım yetkinliği SC42
Corel Draw programı kullanım yetkinliği SC43
Otomasyon bilgisi SC44
YABANCI DİL BİLGİSİ MC5
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin yabancı dil bilgisi
ana karar kriterine göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
Genel yabancı dil bilgisi SC51
Mesleki yabancı dil bilgisi SC52
Yüksek
Biraz
yüksek
Orta
Biraz
düşük
Düşük
Çok
düşük
339
YÖNETİM FONKSİYONLARI BAĞLAMINDA
YETKİNLİK MC6
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin yönetim
fonksiyonları bağlamında yetkinlik ana karar
kriterine göre önem derecesini değerlendiriniz.)
Planlama yeteneği SC61
Örgütleme yeteneği SC62
Yöneltme yeteneği SC63
Diğer bölümlerle koordinasyon ve işbirliği sağlama
yeteneği SC64
Kontrol yeteneği SC65
İLETİŞİM YETENEĞİ MC7
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin iletişim yeteneği
ana karar kriterine göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
Yazılı kavrama yetkinliği SC71
Sözel kavrama yetkinliği SC72
Yazılı ifade yetkinliği SC73
Sözlü ifade yetkinliği SC74
Dinleme yetkinliği SC75
İŞ VE SİSTEM ODAKLILIK MC8
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin iş ve sistem
odaklılık ana karar kriterine göre önem derecesini
değerlendiriniz.)
İş ve sonuç odaklılık SC81
Sistemli çalışma yetkinliği SC82
Sistem analizi ve değerlendirmesi yetkinliği SC83
Detaylara önem verme SC84
Dikkatlilik SC85
TAKIM ÇALIŞMASINDA YENİLİK VE
YARATICILIK MC9
(Aşağıdaki alt karar kriterlerinin takım çalışmasında
yenilik ve yaratıcılık ana karar kriterine göre önem
derecesini değerlendiriniz.)
Kendi kendini motive etme yeteneği SC91
Takım çalışmasına yatkınlık SC92
Proaktiflik SC93
Problem çözme yeteneği SC94
Eleştirel düşünme yeteneği SC95
Yeniliklere ve öğrenmeye açıklık SC96
Fikir üretme isteği SC97
340
Ek-6
MAKİNE BAKIM MÜHENDİSLİĞİ POZİSYONU İÇİN ADAY DEĞERLENDİRME FORMU
KARAR VERİCİNİN ADI-SOYADI:
ADAYIN ADI-SOYADI:
ALT KARAR KRİTERLERİ
(Söz konusu adayı aşağıda verilmiş olan kriterlere
göre değerlendiriniz.)
Lisans eğitimi SC11
Lisansüstü eğitim ve/veya mesleki gelişim için
katılınan kurs ve seminerler SC12
Yapı sektöründe deneyim SC21
Bakım-onarım ve arıza faaliyetlerinde deneyim
SC22
TÜB konusunda deneyim SC23
Sanayi tesisi ünite ve ekipmanları konusunda iş
bilgisi SC31
İSG konusunda iş bilgisi SC32
Çevresel etkilerin iyileştirilmesi konusunda iş
bilgisi SC33
MS Office programları kullanım yetkinliği SC41
Autocad programı kullanım yetkinliği SC42
Otomasyon bilgisi SC43
Genel yabancı dil bilgisi SC51
Mesleki yabancı dil bilgisi SC52
Planlama yeteneği SC61
Koordinasyon yeteneği SC62
Takip ve izleme yeteneği SC63
İş ve sonuç odaklılık SC71
Sistemli çalışma yetkinliği SC72
Sistem analizi ve değerlendirmesi yetkinliği SC73
Kendi kendini motive etme yeteneği SC81
Takım çalışmasına yatkınlık SC82
İletişim yeteneği SC83
Proaktiflik SC84
Problem çözme yeteneği SC85
Eleştirel düşünme yeteneği SC86
Yeniliklere ve öğrenmeye açıklık SC87
Fikir üretme isteği SC88
ADAY DEĞERLENDİRMESİ
Çok
iyi
İyi
Biraz
iyi
Orta
Biraz
kötü
Kötü
Çok
kötü
341
Ek-7
MAKİNE BAKIM MÜDÜRLÜĞÜ POZİSYONU İÇİN ADAY DEĞERLENDİRME FORMU
KARAR VERİCİNİN ADI-SOYADI:
ADAYIN ADI-SOYADI:
ALT KARAR KRİTERLERİ
ADAY DEĞERLENDİRMESİ
(Söz konusu adayı aşağıda verilmiş olan kriterlere
göre değerlendiriniz.)
Lisans eğitimi SC11
Lisansüstü eğitim ve/veya mesleki gelişim için
katılınan kurs ve seminerler SC12
Çimento sektöründe deneyim SC21
Bakım-onarım ve arıza faaliyetlerinde deneyim
SC22
TÜB konusunda deneyim SC23
Sanayi tesisi ünite ve ekipmanları konusunda iş
bilgisi SC31
İSG konusunda iş bilgisi SC32
Çevresel etkilerin iyileştirilmesi konusunda iş
bilgisi SC33
MS Office programları kullanım yetkinliği SC41
Autocad programı kullanım yetkinliği SC42
Corel Draw kullanım yetkinliği SC43
Otomasyon bilgisi SC44
Genel yabancı dil bilgisi SC51
Mesleki yabancı dil bilgisi SC52
Planlama yeteneği SC61
Örgütleme yeteneği SC62
Yöneltme yeteneği SC63
Diğer bölümlerle koordinasyon
sağlama yeteneği SC64
ve
işbirliği
Kontrol yeteneği SC65
Yazılı kavrama yetkinliği SC71
Sözel kavrama yetkinliği SC72
Yazılı ifade yetkinliği SC73
Sözlü ifade yetkinliği SC74
Dinleme yetkinliği SC75
İş ve sonuç odaklılık SC81
Sistemli çalışma yetkinliği SC82
Sistem analizi ve değerlendirmesi yetkinliği SC83
Çok
iyi
İyi
Biraz
iyi
Orta
Biraz
kötü
Kötü
Çok
kötü
342
Detaylara önem verme SC84
Dikkatlilik SC85
Kendi kendini motive etme yeteneği SC91
Takım çalışmasına yatkınlık SC92
Proaktiflik SC93
Problem çözme yeteneği SC94
Eleştirel düşünme yeteneği SC95
Yeniliklere ve öğrenmeye açıklık SC96
Fikir üretme isteği SC97
Ek-8
MAKİNE BAKIM MÜHENDİSLİĞİ POZİSYONU İÇİN MATLAB UYGULAMASI ÇIKTISI
******************************************************
*
*
*
HİYERARŞİK BULANIK TOPSIS
*
*
*
******************************************************
:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
::İlk Oluşturma Tarihi
: 15.12.2011
::
::
::Son Güncelleme Tarihi
: 26.12.2011
::
::
::Yazılım
: MATLAB 7 release R2010b M-File
::
::
::Doktora öğrencisi
: Burcu DOGANALP
::
::
::ADRES
: Selçuk Ünv. İBFF İşletme Böl.
::
::
::e-posta
: [email protected]
::
:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
BİRİNCİ YAKLAŞIMA GÖRE BULUNAN SONUÇLAR
AMACA GÖRE ANA KARAR KRİTERLERİNİN ÖNEM AĞIRLIKLARI
________________________________
|MC1
0.833
0.967
1.000 |
|MC2
0.700
0.867
0.967 |
|MC3
0.767
0.933
1.000 |
|MC4
0.833
0.967
1.000 |
|MC5
0.900
1.000
1.000 |
|MC6
0.833
0.967
1.000 |
|MC7
0.833
0.967
1.000 |
|MC8
0.900
1.000
1.000 |
________________________________
343
ALT KRİTERLERİN BAĞLI BULUNDUKLARI ANA KRİTERE GÖRE ÖNEM AĞIRLIKLARI
MC1'e göre__________MC2'ye göre_________MC3'e göre__________MC4'e göre_________
|0.833 0.967 1.000
0.767 0.900 0.967
0.767 0.933 1.000
0.833 0.967 1.000 |
|0.567 0.767 0.933
0.767 0.933 1.000
0.767 0.933 1.000
0.833 0.967 1.000 |
|------0.300 0.500 0.700
0.300 0.500 0.700
0.700 0.867 0.967 |
|------------------------|
|------------------------|
|------------------------|
|------------------------|
|------------------------|
________________________________________________________________________________
MC5'e göre__________MC6'ya göre_________MC7'ye göre_________MC8'e göre_________
|0.900 1.000 1.000
0.833 0.967 1.000
0.833 0.967 1.000
0.900 1.000 1.000 |
|0.900 1.000 1.000
0.833 0.967 1.000
0.900 1.000 1.000
0.900 1.000 1.000 |
|------0.833 0.967 1.000
0.767 0.933 1.000
0.900 1.000 1.000 |
|------------------0.833 0.967 1.000 |
|------------------0.900 1.000 1.000 |
|------------------0.900 1.000 1.000 |
|------------------0.900 1.000 1.000 |
|------------------0.833 0.967 1.000 |
________________________________________________________________________________
344
ALT KRİTERLERE GÖRE
ADAY DEĞERLENDİRMELERİ:
ij DEĞERLERİ
x
r ij DEĞERLERİ
ij DEĞERLERİ
v
SC11_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A4
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.347
0.655
1.000 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A6
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.347
0.655
0.963 |
|A7
1.333
3.000
5.000
0.133
0.300
0.556
0.092
0.281
0.556 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC12_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.268
0.569
0.968 |
|A2
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.236
0.519
0.898 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.394
0.717
1.037 |
|A4
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.173
0.420
0.795 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.362
0.692
1.037 |
|A6
3.667
5.667
7.333
0.367
0.567
0.815
0.173
0.420
0.760 |
|A7
0.333
1.667
3.667
0.033
0.167
0.407
0.016
0.124
0.380 |
|A8
7.000
8.667
9.667
0.700
0.867
1.074
0.331
0.643
1.002 |
_____________________________________________________________________________________
SC21_________________________________________________________________________________
|A1
0.000
0.000
1.000
0.000
0.000
0.111
0.000
0.000
0.104 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.412
0.728
1.039 |
|A3
0.000
0.667
2.333
0.000
0.067
0.259
0.000
0.052
0.242 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.304
0.598
0.970 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.483
0.780
1.039 |
|A6
1.000
2.333
4.333
0.100
0.233
0.481
0.054
0.182
0.450 |
|A7
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.268
0.546
0.935 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.412
0.728
1.039 |
_____________________________________________________________________________________
345
SC22_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.340
0.674
1.039 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.412
0.755
1.074 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.304
0.620
1.003 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.304
0.620
1.003 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.483
0.809
1.074 |
|A6
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.233
0.512
0.895 |
|A7
3.333
5.000
6.667
0.333
0.500
0.741
0.179
0.404
0.716 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.447
0.782
1.074 |
_____________________________________________________________________________________
SC23_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.119
0.332
0.702 |
|A2
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.077
0.246
0.577 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.119
0.332
0.702 |
|A4
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.105
0.303
0.677 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.175
0.419
0.752 |
|A6
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.091
0.275
0.627 |
|A7
0.333
1.333
3.000
0.033
0.133
0.333
0.007
0.058
0.226 |
|A8
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.133
0.361
0.727 |
_____________________________________________________________________________________
SC31_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A4
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.529
0.870
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.373
0.725
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.373
0.725
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.490
0.842
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
346
SC32_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.373
0.725
1.074 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.451
0.812
1.111 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.333
0.667
1.037 |
|A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.255
0.551
0.926 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.451
0.812
1.111 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.333
0.667
1.037 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.451
0.812
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC33_________________________________________________________________________________
|A1
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.100
0.295
0.648 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.100
0.295
0.648 |
|A3
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.115
0.327
0.700 |
|A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.100
0.295
0.648 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.176
0.435
0.778 |
|A6
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.100
0.295
0.648 |
|A7
0.667
2.333
4.333
0.067
0.233
0.481
0.015
0.109
0.337 |
|A8
7.000
8.667
9.667
0.700
0.867
1.074
0.161
0.404
0.752 |
_____________________________________________________________________________________
SC41 ________________________________________________________________________________
|A1
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A2
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A4
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A7
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
347
SC42_________________________________________________________________________________
|A1
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A4
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A7
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC43_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.369
0.699
1.039 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.330
0.643
1.003 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.447
0.782
1.074 |
|A4
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.292
0.587
0.967 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.486
0.810
1.074 |
|A6
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.292
0.587
0.931 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.369
0.699
1.039 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.447
0.782
1.074 |
_____________________________________________________________________________________
SC51_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A4
0.667
2.333
4.333
0.067
0.233
0.481
0.054
0.233
0.481 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A7
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A8
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
348
SC52_________________________________________________________________________________
|A1
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.351
0.633
0.926 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
0.000
0.667
2.333
0.000
0.067
0.259
0.000
0.067
0.259 |
|A5
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC61_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.393
0.717
1.037 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC62_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.393
0.717
1.037 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A4
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.254
0.530
0.852 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A6
5.667
7.667
9.000
0.567
0.767
1.000
0.393
0.717
1.000 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
349
SC63_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.393
0.717
1.037 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A4
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.254
0.530
0.852 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A6
5.667
7.667
9.000
0.567
0.767
1.000
0.393
0.717
1.000 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC71_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.393
0.717
1.037 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC72_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.525
0.870
1.111 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.375
0.677
0.963 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.525
0.870
1.111 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.625
0.935
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
350
SC73_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.447
0.812
1.111 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.362
0.692
1.037 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.490
0.842
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.319
0.632
0.963 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.575
0.902
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.405
0.752
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.405
0.752
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.532
0.872
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC81_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC82_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A7
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A8
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
351
SC83_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.405
0.700
0.963 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A7
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.405
0.700
0.963 |
|A8
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC84_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A2
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.275
0.548
0.852 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.375
0.677
0.963 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.625
0.935
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC85_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.351
0.633
0.926 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
352
SC86_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.405
0.700
0.963 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC87_________________________________________________________________________________
|A1
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC88_________________________________________________________________________________
|A1
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.375
0.677
1.000 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.425
0.741
1.037 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.625
0.935
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
353
M(VİJ) DEĞERLERİ
_______SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52___
| A1
0.813 0.601 0.035 0.684 0.384 0.769 0.724 0.348 0.890 0.890 0.702 0.754 0.702 |
| A2
0.813 0.551 0.726 0.747 0.300 0.769 0.792 0.348 0.864 0.813 0.659 0.702 0.637 |
| A3
0.890 0.716 0.098 0.642 0.384 0.769 0.679 0.381 0.890 0.890 0.768 0.918 0.859 |
| A4
0.667 0.463 0.624 0.642 0.362 0.769 0.577 0.348 0.813 0.813 0.615 0.256 0.109 |
| A5
0.890 0.697 0.767 0.789 0.449 0.837 0.792 0.463 0.890 0.890 0.790 0.947 0.859 |
| A6
0.655 0.451 0.229 0.547 0.331 0.724 0.679 0.348 0.839 0.764 0.603 0.947 0.888 |
| A7
0.310 0.173 0.583 0.433 0.097 0.724 0.769 0.154 0.839 0.890 0.702 0.888 0.807 |
| A8
0.839 0.659 0.726 0.768 0.407 0.814 0.792 0.439 0.864 0.864 0.768 0.947 0.888 |
______________________________________________________________________________________
| A1
SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87__SC88___
0.764 0.716 0.716 0.716 0.835 0.790 0.859 0.859 0.807 0.785 0.859 0.859 0.888 0.863 |
| A2
0.716 0.606 0.606 0.606 0.785 0.697 0.702 0.807 0.702 0.558 0.754 0.754 0.702 0.684 |
| A3
0.839 0.839 0.813 0.839 0.863 0.814 0.888 0.859 0.859 0.863 0.859 0.859 0.888 0.863 |
| A4
0.606 0.545 0.545 0.606 0.672 0.638 0.754 0.807 0.689 0.672 0.637 0.689 0.754 0.734 |
| A5
0.864 0.864 0.864 0.864 0.918 0.863 0.918 0.918 0.947 0.890 0.947 0.947 0.947 0.918 |
| A6
0.764 0.703 0.703 0.764 0.835 0.744 0.754 0.918 0.888 0.863 0.807 0.859 0.807 0.785 |
| A7
0.813 0.764 0.764 0.764 0.785 0.744 0.859 0.702 0.689 0.785 0.807 0.807 0.859 0.785 |
| A8
0.864 0.864 0.864 0.864 0.890 0.839 0.918 0.947 0.947 0.890 0.918 0.918 0.918 0.890 |
____________________________________________________________________________________________
354
a(+), b(+), c(+) DEĞERLERİ
______ SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52___
|a(+)
0.625 0.394 0.483 0.483 0.175 0.529 0.451 0.176 0.625 0.625 0.486 0.729 0.621 |
|b(+)
0.935 0.717 0.780 0.809 0.419 0.870 0.812 0.435 0.935 0.935 0.810 1.000 0.933 |
|c(+)
1.111 1.037 1.039 1.074 0.752 1.111 1.111 0.778 1.111 1.111 1.074 1.111 1.111 |
_______________________________________________________________________________________
________SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87__SC88___
|a(+)
0.578 0.578 0.578 0.578 0.675 0.575 0.675 0.729 0.729 0.625 0.729 0.729 0.729 0.675 |
|b(+)
0.904 0.904 0.904 0.904 0.967 0.902 0.967 1.000 1.000 0.935 1.000 1.000 1.000 0.967 |
|c(+)
1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 |
_____________________________________________________________________________________________
355
a(-), b(-), c(-) DEĞERLERİ
________SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52___
|a(-)
0.092 0.016 0.000 0.179 0.007 0.373 0.255 0.015 0.486 0.439 0.292 0.054 0.000 |
|b(-)
0.281 0.124 0.000 0.404 0.058 0.725 0.551 0.109 0.842 0.779 0.587 0.233 0.067 |
|c(-)
0.556 0.380 0.104 0.716 0.226 1.074 0.926 0.337 1.111 1.074 0.931 0.481 0.259 |
_______________________________________________________________________________________
________SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87__SC88___
|a(-)
0.301 0.254 0.254 0.301 0.375 0.319 0.405 0.405 0.405 0.275 0.351 0.405 0.405 0.375 |
|b(-)
0.592 0.530 0.530 0.592 0.677 0.632 0.700 0.700 0.700 0.548 0.633 0.700 0.700 0.677 |
|c(-)
0.926 0.852 0.852 0.926 0.963 0.963 1.000 1.000 0.963 0.852 0.926 0.963 1.000 1.000 |
_____________________________________________________________________________________________
356
Dij (+) DEĞERLERİ
___ SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52___
|A1
0.161 0.205 1.946 0.195 0.141 0.130 0.123 0.229 0.000 0.000 0.168 0.431 0.381 |
|A2
0.161 0.281 0.086 0.084 0.302 0.130 0.000 0.229 0.060 0.161 0.245 0.525 0.496 |
|A3
0.000 0.000 1.494 0.266 0.141 0.130 0.198 0.172 0.000 0.000 0.045 0.080 0.064 |
|A4
0.428 0.425 0.272 0.266 0.187 0.130 0.355 0.229 0.161 0.161 0.317 1.477 1.717 |
|A5
0.000 0.037 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000-0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.064 |
|A6
0.453 0.447 1.058 0.419 0.242 0.210 0.198 0.229 0.114 0.257 0.334 0.000-0.000 |
|A7
1.118 1.023 0.341 0.634 0.877 0.210 0.042 0.670 0.114 0.000 0.168 0.149 0.181 |
|A8
0.114 0.109 0.086 0.044 0.095 0.047 0.000 0.051 0.060 0.060 0.045 0.000-0.000 |
_____________________________________________________________________________________
SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87__SC88___
|A1
0.201 0.290 0.290 0.290 0.181 0.144 0.133 0.207 0.326 0.223 0.207 0.207 0.149 0.129 |
|A2
0.290 0.473 0.473 0.473 0.288 0.313 0.451 0.326 0.525 0.630 0.431 0.431 0.525 0.471 |
|A3
0.055 0.055 0.105 0.055 0.129 0.101 0.071 0.207 0.207 0.062 0.207 0.207 0.149 0.129 |
|A4
0.473 0.577 0.577 0.473 0.502 0.411 0.356 0.326 0.562 0.433 0.651 0.562 0.431 0.384 |
|A5
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000-0.000-0.000 0.080 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 |
|A6
0.201 0.307 0.307 0.201 0.181 0.232 0.356 0.080 0.149 0.062 0.326 0.207 0.326 0.288 |
|A7
0.105 0.201 0.201 0.201 0.288 0.232 0.133 0.525 0.562 0.223 0.326 0.326 0.207 0.288 |
|A8
0.000 0.000 0.000 0.000 0.069 0.053-0.000 0.000 0.000 0.000 0.080 0.080 0.080 0.069 |
___________________________________________________________________________________________
357
Dij (-) DEĞERLERİ
___ SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52____
|A1
0.889 0.798 0.000 0.417 0.720 0.081 0.239 0.440 0.161 0.257 0.166 0.960 1.299 |
|A2
0.889 0.733 1.732 0.535 0.558 0.081 0.355 0.440 0.105 0.096 0.085 0.859 1.193 |
|A3
1.118 1.023 0.334 0.344 0.720 0.081 0.164 0.495 0.161 0.257 0.288 1.358 1.586 |
|A4
0.642 0.589 1.504 0.344 0.671 0.081 0.000 0.440-0.000 0.096 0.000-0.000 0.000 |
|A5
1.118 0.969 1.946 0.634 0.877 0.210 0.355 0.670 0.161 0.257 0.334 1.477 1.586 |
|A6
0.642 0.589 0.784 0.182 0.617 0.000 0.164 0.440 0.051 0.000 0.000 1.477 1.717 |
|A7
0.000-0.000 1.431 0.000-0.000 0.000 0.311 0.000 0.051 0.257 0.166 1.249 1.495 |
|A8
0.962 0.913 1.732 0.584 0.766 0.166 0.355 0.627 0.105 0.201 0.288 1.477 1.717 |
_____________________________________________________________________________________
SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87__SC88___
|A1
0.278 0.290 0.290 0.190 0.306 0.259 0.316 0.316 0.229 0.406 0.426 0.336 0.381 0.347 |
|A2
0.190 0.102 0.102-0.000 0.209 0.091 0.000 0.215-0.000 0.000 0.222 0.117 0.000 0.000 |
|A3
0.416 0.517 0.460 0.416 0.368 0.308 0.381 0.316 0.336 0.561 0.426 0.336 0.381 0.347 |
|A4 -0.000-0.000-0.000-0.000 0.000 0.000 0.110 0.215-0.000 0.213 0.000-0.000 0.110 0.101 |
|A5
0.473 0.577 0.577 0.473 0.502 0.411 0.451 0.451 0.562 0.630 0.651 0.562 0.525 0.471 |
|A6
0.278 0.290 0.290 0.278 0.306 0.177 0.110 0.451 0.406 0.561 0.326 0.336 0.215 0.197 |
|A7
0.362 0.377 0.377 0.278 0.209 0.177 0.316 0.000-0.000 0.406 0.326 0.229 0.316 0.197 |
|A8
0.473 0.577 0.577 0.473 0.433 0.358 0.451 0.525 0.562 0.630 0.571 0.481 0.451 0.407 |
___________________________________________________________________________________________
Si(+)
Si(-)
Ci
NORM Ci
DEĞERLERİ DEĞERLERİ
DEĞERLERİ DEĞERLERİ
______________________________________________
| A1 7.087
10.797
0.604
0.117 |
| A2 8.859
8.908
0.501
0.097 |
| A3 4.333
13.497
0.757
0.147 |
| A4 12.842
5.114
0.285
0.055 |
| A5 0.181
17.911
0.990
0.192 |
| A6 7.185
10.882
0.602
0.117 |
| A7 9.344
8.529
0.477
0.093 |
| A8 1.142
16.860
0.937
0.182 |
______________________________________________
358
İKİNCİ YAKLAŞIMA GÖRE BULUNAN SONUÇLAR
AMACA GÖRE ANA KARAR KRİTERLERİNİN ÖNEM AĞIRLIKLARI
________________________________
|MC1
0.833
0.967
1.000 |
|MC2
0.700
0.867
0.967 |
|MC3
0.767
0.933
1.000 |
|MC4
0.833
0.967
1.000 |
|MC5
0.900
1.000
1.000 |
|MC6
0.833
0.967
1.000 |
|MC7
0.833
0.967
1.000 |
|MC8
0.900
1.000
1.000 |
________________________________
ALT KRİTERLERİN BAĞLI BULUNDUKLARI ANA KRİTERE GÖRE ÖNEM AĞIRLIKLARI
MC1'e göre__________MC2'ye göre_________MC3'e göre__________MC4'e göre_________
|0.833 0.967 1.000
0.767 0.900 0.967
0.767 0.933 1.000
0.833 0.967 1.000 |
|0.567 0.767 0.933
0.767 0.933 1.000
0.767 0.933 1.000
0.833 0.967 1.000 |
|------0.300 0.500 0.700
0.300 0.500 0.700
0.700 0.867 0.967 |
|------------------------|
|------------------------|
|------------------------|
|------------------------|
|------------------------|
________________________________________________________________________________
MC5'e göre__________MC6'ya göre_________MC7'ye göre_________MC8'e göre_________
|0.900 1.000 1.000
0.833 0.967 1.000
0.833 0.967 1.000
0.900 1.000 1.000 |
|0.900 1.000 1.000
0.833 0.967 1.000
0.900 1.000 1.000
0.900 1.000 1.000 |
|------0.833 0.967 1.000
0.767 0.933 1.000
0.900 1.000 1.000 |
|------------------0.833 0.967 1.000 |
|------------------0.900 1.000 1.000 |
|------------------0.900 1.000 1.000 |
|------------------0.900 1.000 1.000 |
|------------------0.833 0.967 1.000 |
________________________________________________________________________________
359
ALT KRİTERLERE GÖRE
ADAY DEĞERLENDİRMELERİ:
ij DEĞERLERİ
x
r ij DEĞERLERİ
ij DEĞERLERİ
v
SC11_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A4
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.347
0.655
1.000 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A6
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.347
0.655
0.963 |
|A7
1.333
3.000
5.000
0.133
0.300
0.556
0.092
0.281
0.556 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC12_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.268
0.569
0.968 |
|A2
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.236
0.519
0.898 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.394
0.717
1.037 |
|A4
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.173
0.420
0.795 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.362
0.692
1.037 |
|A6
3.667
5.667
7.333
0.367
0.567
0.815
0.173
0.420
0.760 |
|A7
0.333
1.667
3.667
0.033
0.167
0.407
0.016
0.124
0.380 |
|A8
7.000
8.667
9.667
0.700
0.867
1.074
0.331
0.643
1.002 |
_____________________________________________________________________________________
SC21_________________________________________________________________________________
|A1
0.000
0.000
1.000
0.000
0.000
0.111
0.000
0.000
0.104 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.412
0.728
1.039 |
|A3
0.000
0.667
2.333
0.000
0.067
0.259
0.000
0.052
0.242 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.304
0.598
0.970 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.483
0.780
1.039 |
|A6
1.000
2.333
4.333
0.100
0.233
0.481
0.054
0.182
0.450 |
|A7
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.268
0.546
0.935 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.412
0.728
1.039 |
_____________________________________________________________________________________
360
SC22_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.340
0.674
1.039 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.412
0.755
1.074 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.304
0.620
1.003 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.304
0.620
1.003 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.483
0.809
1.074 |
|A6
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.233
0.512
0.895 |
|A7
3.333
5.000
6.667
0.333
0.500
0.741
0.179
0.404
0.716 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.447
0.782
1.074 |
_____________________________________________________________________________________
SC23_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.119
0.332
0.702 |
|A2
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.077
0.246
0.577 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.119
0.332
0.702 |
|A4
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.105
0.303
0.677 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.175
0.419
0.752 |
|A6
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.091
0.275
0.627 |
|A7
0.333
1.333
3.000
0.033
0.133
0.333
0.007
0.058
0.226 |
|A8
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.133
0.361
0.727 |
_____________________________________________________________________________________
SC31_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A4
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.529
0.870
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.373
0.725
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.373
0.725
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.490
0.842
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
361
SC32_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.373
0.725
1.074 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.451
0.812
1.111 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.333
0.667
1.037 |
A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.255
0.551
0.926 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.451
0.812
1.111 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.333
0.667
1.037 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.412
0.783
1.111 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.451
0.812
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC33_________________________________________________________________________________
|A1
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.100
0.295
0.648 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.100
0.295
0.648 |
|A3
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.115
0.327
0.700 |
|A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.100
0.295
0.648 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.176
0.435
0.778 |
|A6
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.100
0.295
0.648 |
|A7
0.667
2.333
4.333
0.067
0.233
0.481
0.015
0.109
0.337 |
|A8
7.000
8.667
9.667
0.700
0.867
1.074
0.161
0.404
0.752 |
_____________________________________________________________________________________
SC41 ________________________________________________________________________________
|A1
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A2
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A4
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A7
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
362
SC42_________________________________________________________________________________
|A1
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A4
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A7
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC43_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.369
0.699
1.039 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.330
0.643
1.003 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.447
0.782
1.074 |
|A4
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.292
0.587
0.967 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.486
0.810
1.074 |
|A6
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.292
0.587
0.931 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.369
0.699
1.039 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.447
0.782
1.074 |
_____________________________________________________________________________________
SC51_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A4
0.667
2.333
4.333
0.067
0.233
0.481
0.054
0.233
0.481 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A7
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A8
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
363
SC52_________________________________________________________________________________
|A1
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.351
0.633
0.926 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
0.000
0.667
2.333
0.000
0.067
0.259
0.000
0.067
0.259 |
|A5
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC61_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.393
0.717
1.037 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC62_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.393
0.717
1.037 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A4
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.254
0.530
0.852 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A6
5.667
7.667
9.000
0.567
0.767
1.000
0.393
0.717
1.000 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
364
SC63_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.393
0.717
1.037 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.486
0.842
1.111 |
|A4
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.254
0.530
0.852 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A6
5.667
7.667
9.000
0.567
0.767
1.000
0.393
0.717
1.000 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC71_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.393
0.717
1.037 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.532
0.873
1.111 |
|A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.301
0.592
0.926 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.439
0.779
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.578
0.904
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC72_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.525
0.870
1.111 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.375
0.677
0.963 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.525
0.870
1.111 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.625
0.935
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
365
SC73_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.447
0.812
1.111 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.362
0.692
1.037 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.490
0.842
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.319
0.632
0.963 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.575
0.902
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.405
0.752
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.405
0.752
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.532
0.872
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC81_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC82_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A7
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A8
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
366
SC83_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.405
0.700
0.963 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A7
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.405
0.700
0.963 |
|A8
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC84_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A2
3.667
5.667
7.667
0.367
0.567
0.852
0.275
0.548
0.852 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.375
0.677
0.963 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.625
0.935
1.111 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.625
0.935
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC85_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
4.333
6.333
8.333
0.433
0.633
0.926
0.351
0.633
0.926 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
367
SC86_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A4
5.000
7.000
8.667
0.500
0.700
0.963
0.405
0.700
0.963 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC87_________________________________________________________________________________
|A1
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.405
0.700
1.000 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.621
0.933
1.111 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.459
0.767
1.037 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.729
1.000
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.513
0.833
1.074 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.900
1.111
0.567
0.900
1.111 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.675
0.967
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
SC88_________________________________________________________________________________
|A1
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A2
5.000
7.000
9.000
0.500
0.700
1.000
0.375
0.677
1.000 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.933
1.111
0.575
0.903
1.111 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.767
1.037
0.425
0.741
1.037 |
|A5
9.000
10.000
10.000
0.900
1.000
1.111
0.675
0.967
1.111 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.833
1.074
0.475
0.806
1.074 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
0.967
1.111
0.625
0.935
1.111 |
_____________________________________________________________________________________
368
M(VİJ) DEĞERLERİ
_______SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52___
| A1
0.813 0.601 0.035 0.684 0.384 0.769 0.724 0.348 0.890 0.890 0.702 0.754 0.702 |
| A2
0.813 0.551 0.726 0.747 0.300 0.769 0.792 0.348 0.864 0.813 0.659 0.702 0.637 |
| A3
0.890 0.716 0.098 0.642 0.384 0.769 0.679 0.381 0.890 0.890 0.768 0.918 0.859 |
| A4
0.667 0.463 0.624 0.642 0.362 0.769 0.577 0.348 0.813 0.813 0.615 0.256 0.109 |
| A5
0.890 0.697 0.767 0.789 0.449 0.837 0.792 0.463 0.890 0.890 0.790 0.947 0.859 |
| A6
0.655 0.451 0.229 0.547 0.331 0.724 0.679 0.348 0.839 0.764 0.603 0.947 0.888 |
| A7
0.310 0.173 0.583 0.433 0.097 0.724 0.769 0.154 0.839 0.890 0.702 0.888 0.807 |
| A8
0.839 0.659 0.726 0.768 0.407 0.814 0.792 0.439 0.864 0.864 0.768 0.947 0.888 |
______________________________________________________________________________________
| A1
SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87__SC88___
0.764 0.716 0.716 0.716 0.835 0.790 0.859 0.859 0.807 0.785 0.859 0.859 0.888 0.863 |
| A2
0.716 0.606 0.606 0.606 0.785 0.697 0.702 0.807 0.702 0.558 0.754 0.754 0.702 0.684 |
| A3
0.839 0.839 0.813 0.839 0.863 0.814 0.888 0.859 0.859 0.863 0.859 0.859 0.888 0.863 |
| A4
0.606 0.545 0.545 0.606 0.672 0.638 0.754 0.807 0.689 0.672 0.637 0.689 0.754 0.734 |
| A5
0.864 0.864 0.864 0.864 0.918 0.863 0.918 0.918 0.947 0.890 0.947 0.947 0.947 0.918 |
| A6
0.764 0.703 0.703 0.764 0.835 0.744 0.754 0.918 0.888 0.863 0.807 0.859 0.807 0.785 |
| A7
0.813 0.764 0.764 0.764 0.785 0.744 0.859 0.702 0.689 0.785 0.807 0.807 0.859 0.785 |
| A8
0.864 0.864 0.864 0.864 0.890 0.839 0.918 0.947 0.947 0.890 0.918 0.918 0.918 0.890 |
____________________________________________________________________________________________
369
a(+), b(+), c(+) DEĞERLERİ
______ SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52___
|a(+)
0.625 0.394 0.483 0.483 0.175 0.529 0.451 0.176 0.625 0.625 0.486 0.729 0.621 |
|b(+)
0.935 0.717 0.780 0.809 0.419 0.870 0.812 0.435 0.935 0.935 0.810 1.000 0.933 |
|c(+)
1.111 1.037 1.039 1.074 0.752 1.111 1.111 0.778 1.111 1.111 1.074 1.111 1.111 |
_______________________________________________________________________________________
________SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87__SC88___
|a(+)
0.578 0.578 0.578 0.578 0.675 0.575 0.675 0.729 0.729 0.625 0.729 0.729 0.729 0.675 |
|b(+)
0.904 0.904 0.904 0.904 0.967 0.902 0.967 1.000 1.000 0.935 1.000 1.000 1.000 0.967 |
|c(+)
1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 1.111 |
_____________________________________________________________________________________________
370
a(-), b(-), c(-) DEĞERLERİ
________SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52___
|a(-)
0.092 0.016 0.000 0.179 0.007 0.373 0.255 0.015 0.486 0.439 0.292 0.054 0.000 |
|b(-)
0.281 0.124 0.000 0.404 0.058 0.725 0.551 0.109 0.842 0.779 0.587 0.233 0.067 |
|c(-)
0.556 0.380 0.104 0.716 0.226 1.074 0.926 0.337 1.111 1.074 0.931 0.481 0.259 |
_______________________________________________________________________________________
________SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87__SC88___
|a(-)
0.301 0.254 0.254 0.301 0.375 0.319 0.405 0.405 0.405 0.275 0.351 0.405 0.405 0.375 |
|b(-)
0.592 0.530 0.530 0.592 0.677 0.632 0.700 0.700 0.700 0.548 0.633 0.700 0.700 0.677 |
|c(-)
0.926 0.852 0.852 0.926 0.963 0.963 1.000 1.000 0.963 0.852 0.926 0.963 1.000 1.000 |
_____________________________________________________________________________________________
371
Dij (+) DEĞERLERİ
___ SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52___
|A1
0.097 0.119 0.756 0.115 0.066 0.085 0.071 0.119 0.000 0.000 0.096 0.210 0.194 |
|A2
0.097 0.166 0.051 0.052 0.153 0.085 0.000 0.119 0.032 0.097 0.138 0.263 0.256 |
|A3
0.000 0.000 0.683 0.156 0.066 0.085 0.116 0.085 0.000 0.000 0.028 0.037 0.037 |
|A4
0.237 0.255 0.153 0.156 0.089 0.085 0.217 0.119 0.097 0.097 0.182 0.693 0.788 |
|A5
0.000 0.023 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.037 |
|A6
0.243 0.266 0.544 0.247 0.121 0.125 0.116 0.119 0.064 0.141 0.190 0.000 0.000 |
|A7
0.583 0.556 0.193 0.358 0.381 0.125 0.028 0.330 0.064 0.000 0.096 0.073 0.088 |
|A8
0.064 0.060 0.051 0.026 0.044 0.028 0.000 0.025 0.032 0.032 0.028 0.000 0.000 |
_____________________________________________________________________________________
|A1
|A2
|A3
|A4
|A5
|A6
|A7
|A8
SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87__SC88___
0.110 0.158 0.158 0.158 0.103 0.090 0.073 0.110 0.159 0.116 0.110 0.110 0.073 0.069 |
0.158 0.264 0.264 0.264 0.150 0.178 0.228 0.159 0.263 0.336 0.210 0.210 0.263 0.249 |
0.032 0.032 0.064 0.032 0.069 0.060 0.037 0.110 0.110 0.034 0.110 0.110 0.073 0.069 |
0.264 0.322 0.322 0.264 0.256 0.231 0.175 0.159 0.269 0.224 0.322 0.269 0.210 0.199 |
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.037 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 |
0.110 0.165 0.165 0.110 0.103 0.133 0.175 0.037 0.073 0.034 0.159 0.110 0.159 0.150 |
0.064 0.110 0.110 0.110 0.150 0.133 0.073 0.263 0.269 0.116 0.159 0.159 0.110 0.150 |
0.000 0.000 0.000 0.000 0.034 0.030 0.000 0.000 0.000 0.000 0.037 0.037 0.037 0.034 |
____________________________________________________________________________________
372
Dij (-) DEĞERLERİ
___ SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC51__SC52___
|A1
0.509 0.450 0.000 0.260 0.324 0.046 0.148 0.215 0.097 0.141 0.100 0.502 0.609 |
|A2
0.509 0.397 0.724 0.319 0.233 0.046 0.217 0.215 0.064 0.050 0.057 0.451 0.544 |
|A3
0.583 0.556 0.085 0.219 0.324 0.046 0.103 0.251 0.097 0.141 0.166 0.663 0.762 |
|A4
0.366 0.308 0.632 0.219 0.302 0.046 0.000 0.215 0.000 0.050 0.021 0.000 0.000 |
|A5
0.583 0.540 0.756 0.358 0.381 0.125 0.217 0.330 0.097 0.141 0.190 0.693 0.762 |
|A6
0.351 0.293 0.228 0.125 0.268 0.000 0.103 0.215 0.032 0.000 0.000 0.693 0.788 |
|A7
0.000 0.000 0.595 0.000 0.000 0.000 0.194 0.000 0.032 0.141 0.100 0.635 0.711 |
|A8
0.533 0.502 0.724 0.338 0.346 0.098 0.217 0.306 0.064 0.110 0.166 0.693 0.788 |
_____________________________________________________________________________________
_____SC61__SC62__SC63__SC71__SC72__SC73__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC86__SC87_ SC88___
|A1
0.159 0.172 0.172 0.110 0.165 0.154 0.162 0.162 0.118 0.228 0.225 0.171 0.194 0.185 |
|A2
0.110 0.062 0.062 0.000 0.114 0.060 0.000 0.108 0.021 0.000 0.118 0.065 0.000 0.000 |
|A3
0.236 0.295 0.269 0.236 0.194 0.178 0.194 0.162 0.171 0.307 0.225 0.171 0.194 0.185 |
|A4
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.054 0.108 0.000 0.114 0.000 0.000 0.054 0.052 |
|A5
0.264 0.322 0.322 0.264 0.256 0.231 0.228 0.228 0.269 0.336 0.322 0.269 0.263 0.249 |
|A6
0.159 0.159 0.159 0.159 0.165 0.107 0.054 0.228 0.203 0.307 0.171 0.171 0.108 0.103 |
|A7
0.209 0.220 0.220 0.159 0.114 0.107 0.162 0.000 0.000 0.228 0.171 0.118 0.162 0.103 |
|A8
0.264 0.322 0.322 0.264 0.224 0.204 0.228 0.263 0.269 0.336 0.289 0.235 0.228 0.217 |
___________________________________________________________________________________________
Si(+)
Si(-)
Ci
NORM Ci
DEĞERLERİ DEĞERLERİ
DEĞERLERİ DEĞERLERİ
______________________________________________
|A1
3.525
5.780
0.621
0.121 |
|A2
4.705
4.548
0.492
0.096 |
|A3
2.234
7.016
0.759
0.148 |
|A4
6.652
2.541
0.276
0.054 |
|A5
0.096
8.998
0.989
0.193 |
|A6
3.860
5.351
0.581
0.113 |
|A7
4.851
4.381
0.475
0.093 |
|A8
0.599
8.552
0.935
0.182 |
______________________________________________
373
Ek-9
MAKİNE BAKIM MÜDÜRLÜĞÜ POZİSYONU İÇİN MATLAB UYGULAMASI ÇIKTISI
******************************************************
*
*
*
HİYERARŞİK BULANIK TOPSIS
*
*
*
******************************************************
:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
::İlk Oluşturma Tarihi
: 15.12.2011
::
::
::Son Güncelleme Tarihi
: 26.12.2011
::
::
::Yazılım
: MATLAB 7 release R2010b M-File
::
::
::Doktora öğrencisi
: Burcu DOGANALP
::
::
::ADRES
: Selçuk Ünv. İBFF İşletme Böl.
::
::
::e-posta
: [email protected]
::
:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
BİRİNCİ YAKLAŞIMA GÖRE BULUNAN SONUÇLAR
AMACA GÖRE ANA KARAR KRİTERLERİNİN ÖNEM AĞIRLIKLARI
________________________________
|MC1
0.900
1.000
1.000 |
|MC2
0.900
1.000
1.000 |
|MC3
0.767
0.933
1.000 |
|MC4
0.700
0.900
1.000 |
|MC5
0.833
0.967
1.000 |
|MC6
0.900
1.000
1.000 |
|MC7
0.767
0.933
1.000 |
|MC8
0.900
1.000
1.000 |
|MC9
0.900
1.000
1.000 |
________________________________
374
ALT KRİTERLERİN BAĞLI BULUNDUKLARI ANA KRİTERE GÖRE ÖNEM AĞIRLIKLARI
_ MC1’e göre________MC2’ye göre_______MC3’e göre _____ MC4’e göre ______ MC5’e göre ________
| 0.900 1.000 1.000 0.633 0.800 0.933 0.833 0.967 1.000 0.700 0.900 1.000 0.833 0.967 1.000 |
| 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 0.767 0.933 1.000 0.700 0.900 1.000 0.833 0.967 1.000 |
| ------- 0.633 0.800 0.933 0.500 0.700 0.867 0.400 0.567 0.733
------- |
| ------------------- 0.567 0.767 0.900
------- |
| ------------------------------- |
| ------------------------------- |
| ------------------------------- |
_____________________________________________________________________________________________
__MC6’ya göre ______MC7’ye göre ______MC8’e göre _______MC9’a göre ________
| 0.900 1.000 1.000 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 0.900 1.000 1.000 |
| 0.900 1.000 1.000 0.833 0.967 1.000 0.900 1.000 1.000 0.900 1.000 1.000 |
| 0.900 1.000 1.000 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 0.833 0.967 1.000 |
| 0.900 1.000 1.000 0.833 0.967 1.000 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 |
| 0.900 1.000 1.000 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 0.900 1.000 1.000 |
| ------------------0.900 1.000 1.000 |
| ------------------0.900 1.000 1.000 |
___________________________________________________________________________
375
ALT KRİTERLERE GÖRE
ADAY DEĞERLENDİRMELERİ:
ij DEĞERLERİ
x
r ij DEĞERLERİ
ij DEĞERLERİ
v
SC11_________________________________________________________________________________
|A1
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A8
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.351
0.655
1.000 |
_____________________________________________________________________________________
SC12_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.483
0.836
1.160 |
|A2
6.333
8.000
9.333
0.633
0.828
1.120
0.437
0.772
1.120 |
|A3
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.437
0.804
1.160 |
|A4
4.333
6.333
8.000
0.433
0.655
0.960
0.299
0.611
0.960 |
|A5
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.483
0.836
1.160 |
|A6
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.483
0.836
1.160 |
|A7
5.000
7.000
8.333
0.500
0.724
1.000
0.345
0.676
1.000 |
|A8
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.161
0.418
0.760 |
_____________________________________________________________________________________
SC21 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.399
0.745
1.120 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.437
0.772
1.120 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.437
0.772
1.120 |
|A4
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.361
0.690
1.082 |
|A5
0.000
0.000
1.000
0.000
0.000
0.120
0.000
0.000
0.112 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.437
0.772
1.120 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.475
0.800
1.120 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.437
0.772
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
376
SC22 ________________________________________________________________________________
|A1
3.667
5.667
7.667
0.367
0.586
0.920
0.297
0.586
0.920 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A4
0.333
1.333
3.000
0.033
0.138
0.360
0.027
0.138
0.360 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC23 ________________________________________________________________________________
|A1
3.667
5.667
7.667
0.367
0.586
0.920
0.209
0.469
0.858 |
|A2
1.333
3.000
5.000
0.133
0.310
0.600
0.076
0.248
0.560 |
|A3
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.247
0.524
0.933 |
|A4
0.333
1.333
3.000
0.033
0.138
0.360
0.019
0.110
0.336 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.475
0.800
1.120 |
|A6
5.000
7.000
9.000
0.500
0.724
1.080
0.285
0.579
1.008 |
|A7
6.333
8.000
9.333
0.633
0.828
1.120
0.361
0.662
1.045 |
|A8
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.247
0.524
0.933 |
_____________________________________________________________________________________
SC31_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.362
0.716
1.120 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A6
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.575
0.934
1.200 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.532
0.903
1.200 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC32 ________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.751
1.160 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.255
0.570
1.000 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.451
0.841
1.200 |
|A5
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.255
0.570
1.000 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.751
1.160 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.751
1.160 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.451
0.841
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
377
SC33 ________________________________________________________________________________
|A1
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.166
0.428
0.867 |
|A2
3.667
5.667
7.667
0.367
0.586
0.920
0.141
0.383
0.798 |
|A3
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.166
0.428
0.867 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.217
0.518
0.971 |
|A5
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.243
0.563
1.006 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.217
0.518
0.971 |
|A7
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.115
0.338
0.728 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.217
0.518
0.971 |
_____________________________________________________________________________________
SC41_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.343
0.754
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.343
0.754
1.200 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A4
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A5
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.310
0.698
1.160 |
|A6
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.408
0.810
1.200 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.343
0.754
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC42 ________________________________________________________________________________
|A1
3.667
5.667
7.667
0.367
0.586
0.920
0.180
0.475
0.920 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.278
0.642
1.120 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A4
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A5
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.343
0.754
1.200 |
|A6
7.667
9.000
9.667
0.767
0.931
1.160
0.376
0.754
1.160 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.408
0.810
1.200 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.376
0.782
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC43_________________________________________________________________________________
|A1
0.000
0.667
2.333
0.000
0.069
0.280
0.000
0.035
0.205 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.121
0.334
0.733 |
|A3
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.084
0.264
0.616 |
|A4
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.252
0.528
0.880 |
|A5
0.000
0.333
1.667
0.000
0.034
0.200
0.000
0.018
0.147 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.159
0.405
0.821 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.065
0.229
0.557 |
|A8
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.121
0.334
0.733 |
_____________________________________________________________________________________
378
SC44_________________________________________________________________________________
|A1
1.333
3.000
5.000
0.133
0.310
0.600
0.053
0.214
0.540 |
|A2
5.000
7.000
8.667
0.500
0.724
1.040
0.198
0.500
0.936 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.225
0.547
1.008 |
|A4
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.251
0.595
1.044 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.331
0.690
1.080 |
|A6
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.357
0.714
1.080 |
|A7
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.357
0.714
1.080 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.304
0.666
1.080 |
_____________________________________________________________________________________
SC51_________________________________________________________________________________
|A1
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.208
0.484
0.840 |
|A2
0.000
1.000
3.000
0.000
0.103
0.360
0.000
0.097
0.360 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.393
0.742
1.120 |
|A4
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.625
0.967
1.200 |
|A5
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.486
0.838
1.160 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.578
0.935
1.200 |
|A7
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.532
0.903
1.200 |
|A8
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.162
0.419
0.760 |
_____________________________________________________________________________________
SC52_________________________________________________________________________________
|A1
2.667
4.333
6.333
0.267
0.448
0.760
0.185
0.419
0.760 |
|A2
0.000
0.333
1.667
0.000
0.034
0.200
0.000
0.032
0.200 |
|A3
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.301
0.613
1.000 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.578
0.935
1.200 |
|A5
5.667
7.333
8.667
0.567
0.759
1.040
0.393
0.709
1.040 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.532
0.903
1.200 |
|A7
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.486
0.838
1.160 |
|A8
1.333
3.000
5.000
0.133
0.310
0.600
0.092
0.290
0.600 |
_____________________________________________________________________________________
SC61 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A7
1.000
3.000
5.000
0.100
0.310
0.600
0.081
0.310
0.600 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
379
SC62 ________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A7
0.667
2.333
4.333
0.067
0.241
0.520
0.054
0.241
0.520 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
SC63 ________________________________________________________________________________
|A1
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.351
0.655
1.000 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A7
0.333
1.667
3.667
0.033
0.172
0.440
0.027
0.172
0.440 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
SC64_________________________________________________________________________________
|A1
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A7
0.000
0.667
2.333
0.000
0.069
0.280
0.000
0.069
0.280 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC65 ________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A7
1.667
3.667
5.667
0.167
0.379
0.680
0.135
0.379
0.680 |
|A8
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
_____________________________________________________________________________________
380
SC71 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.451
0.840
1.200 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.750
1.160 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC72_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.532
0.902
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.405
0.778
1.160 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC73_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.750
1.160 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC74 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A2
5.667
7.667
9.000
0.567
0.793
1.080
0.362
0.716
1.080 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.532
0.902
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.532
0.902
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.405
0.778
1.160 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.405
0.778
1.160 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
381
SC75_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.333
0.690
1.120 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.137
0.390
0.760 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC81_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.189
0.448
0.760 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
SC82 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.189
0.448
0.760 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC83 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A7
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.351
0.655
1.000 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
382
SC84 ________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.391
0.740
1.120 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.391
0.740
1.120 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.483
0.869
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.529
0.901
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.529
0.901
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.437
0.804
1.160 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.161
0.418
0.760 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.483
0.869
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC85_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A7
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.243
0.517
0.840 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC91_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A3
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7
0.333
1.000
2.333
0.033
0.103
0.280
0.027
0.103
0.280 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC92 ________________________________________________________________________________
|A1
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A7
0.000
0.333
1.667
0.000
0.034
0.200
0.000
0.034
0.200 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
383
SC93 ________________________________________________________________________________
|A1
5.000
7.000
9.000
0.500
0.724
1.080
0.375
0.700
1.080 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.575
0.934
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.525
0.900
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.625
0.967
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.625
0.967
1.200 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.625
0.967
1.200 |
|A7
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.225
0.500
0.840 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.525
0.900
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC94 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A8
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
_____________________________________________________________________________________
SC95_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A2
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A5
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7
6.333
8.000
9.333
0.633
0.828
1.120
0.513
0.828
1.120 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC96 _______________________________________________________________________________
|A1 5.000
7.000
9.000
0.500
0.724
1.080
0.405
0.724
1.080 |
|A2 7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A3 7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4 8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7 2.000
3.667
5.667
0.200
0.379
0.680
0.162
0.379
0.680 |
|A8 7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
____________________________________________________________________________________
384
SC97 _______________________________________________________________________________
|A1 5.000
7.000
9.000
0.500
0.724
1.080
0.405
0.724
1.080 |
|A2 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3 7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4 8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7 3.333
5.000
7.000
0.333
0.517
0.840
0.270
0.517
0.840 |
|A8 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
___________________________________________________________________________________
M(vij) DEĞERLERİ
SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
|A1 0.958 0.827 0.754 0.601 0.512 0.733 0.761 0.487 0.766 0.525 0.080 0.269 0.511 0.455 0.875 0.791 0.669 0.929 |
|A2 0.899 0.776 0.776 0.899 0.295 0.829 0.608 0.440 0.766 0.680 0.396 0.545 0.152 0.077 0.929 0.845 0.845 0.845 |
|A3 0.958 0.801 0.776 0.929 0.568 0.854 0.854 0.487 0.826 0.826 0.321 0.593 0.752 0.638 0.899 0.899 0.899 0.958 |
|A4 0.929 0.623 0.711 0.175 0.155 0.854 0.831 0.569 0.826 0.826 0.553 0.630 0.931 0.904 0.958 0.958 0.958 0.929 |
|A5 0.899 0.827 0.037 0.929 0.798 0.854 0.608 0.604 0.723 0.766 0.055 0.700 0.828 0.714 0.929 0.929 0.929 0.899 |
|A6 0.958 0.827 0.776 0.791 0.624 0.903 0.761 0.569 0.826 0.763 0.461 0.717 0.904 0.878 0.899 0.845 0.899 0.845 |
|A7 0.899 0.674 0.798 0.958 0.689 0.878 0.761 0.394 0.806 0.806 0.284 0.717 0.878 0.828 0.330 0.272 0.213 0.116 |
|A8 0.669 0.446 0.776 0.899 0.568 0.854 0.831 0.569 0.766 0.786 0.396 0.684 0.447 0.328 0.791 0.791 0.791 0.958 |
_________________________________________________________________________________________________________________
__ SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96 SC97 _
|A1 0.845 0.807 0.829 0.807 0.829 0.807 0.845 0.899 0.899 0.750 0.791 0.899 0.929 0.718 0.899 0.845 0.736 0.736 |
|A2 0.845 0.807 0.829 0.807 0.719 0.807 0.899 0.929 0.929 0.750 0.791 0.899 0.845 0.903 0.929 0.875 0.875 0.929 |
|A3 0.899 0.807 0.829 0.807 0.829 0.807 0.958 0.899 0.929 0.851 0.899 0.845 0.899 0.875 0.929 0.899 0.899 0.899 |
|A4 0.958 0.854 0.878 0.854 0.878 0.854 0.929 0.958 0.958 0.877 0.929 0.958 0.958 0.931 0.929 0.899 0.958 0.958 |
|A5 0.958 0.854 0.854 0.854 0.878 0.854 0.929 0.929 0.929 0.877 0.929 0.929 0.929 0.931 0.929 0.875 0.929 0.929 |
|A6 0.845 0.831 0.854 0.807 0.781 0.715 0.929 0.958 0.958 0.801 0.845 0.929 0.875 0.931 0.899 0.929 0.929 0.929 |
|A7 0.398 0.761 0.781 0.761 0.781 0.429 0.466 0.466 0.669 0.446 0.533 0.137 0.078 0.522 0.845 0.820 0.407 0.542 |
|A8 0.845 0.807 0.829 0.807 0.829 0.807 0.791 0.899 0.899 0.851 0.899 0.899 0.929 0.875 0.845 0.899 0.899 0.929 |
_________________________________________________________________________________________________________________
385
a(+), b(+), c(+) değerleri
_
| a(+)
SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41_ SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
0.675 0.483 0.475 0.675 0.475 0.575 0.490 0.243 0.441 0.441 0.252 0.357 0.625 0.578 0.675 0.675 0.675 0.675 |
| b(+)
1.000 0.836 0.800 1.000 0.800 0.934 0.871 0.563 0.838 0.838 0.528 0.714 0.967 0.935 1.000 1.000 1.000 1.000 |
| c(+)
1.200 1.160 1.120 1.200 1.120 1.200 1.200 1.006 1.200 1.200 0.880 1.080 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 |
______________________________________________________________________________________________________________________
__
SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96
SC97
_
| a(+)
0.675 0.490 0.532 0.490 0.532 0.490 0.675 0.675 0.675 0.529 0.621 0.675 0.675 0.625 0.621 0.621 0.675 0.675 |
| b(+)
1.000 0.870 0.902 0.870 0.902 0.870 1.000 1.000 1.000 0.901 0.965 1.000 1.000 0.967 0.965 0.965 1.000 1.000 |
| c(+)
1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 |
_______________________________________________________________________________________________________________________
386
a(-), b(-), c(-) değerleri
_
| a(-)
SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41_ SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
0.351 0.161 0.000 0.027 0.019 0.362 0.255 0.115 0.310 0.180 0.000 0.053 0.000 0.000 0.081 0.054 0.027 0.000 |
| b(-)
0.655 0.418 0.000 0.138 0.110 0.716 0.570 0.338 0.698 0.475 0.018 0.214 0.097 0.032 0.310 0.241 0.172 0.069 |
| c(-)
1.000 0.760 0.112 0.360 0.336 1.120 1.000 0.728 1.160 0.920 0.147 0.540 0.360 0.200 0.600 0.520 0.440 0.280 |
_______________________________________________________________________________________________________________________
__
SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96
SC97
_
| a(-)
0.135 0.373 0.405 0.373 0.362 0.137 0.189 0.189 0.351 0.161 0.243 0.027 0.000 0.225 0.513 0.513 0.162 0.270 |
| b(-)
0.379 0.750 0.778 0.750 0.716 0.390 0.448 0.448 0.655 0.418 0.517 0.103 0.034 0.500 0.862 0.828 0.379 0.517 |
| c(-)
0.680 1.160 1.160 1.160 1.080 0.760 0.760 0.760 1.000 0.760 0.840 0.280 0.200 0.840 1.160 1.120 0.680 0.840 |
_______________________________________________________________________________________________________________________
387
Dij (+) DEĞERLERİ
SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41_ SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
|A1
0.000-0.000 0.079 0.628 0.463 0.286 0.152 0.178 0.099 0.431 1.105 0.732 0.692 0.739 0.176 0.317 0.515 0.062 |
|A2
0.116 0.092 0.041 0.116 0.866 0.130 0.371 0.245 0.099 0.224 0.287 0.270 1.436 1.721 0.062 0.221 0.221 0.221 |
|A3
0.000 0.045 0.041 0.062 0.376 0.091-0.000 0.178 0.000 0.000 0.421 0.204 0.313 0.433 0.116 0.116 0.116 0.000 |
|A4
0.062 0.321 0.154 1.576 1.252 0.091 0.041 0.058 0.000 0.000-0.000 0.148 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.062 |
|A5
0.116-0.000 1.830 0.062 0.000 0.091 0.371 0.000 0.163 0.099 1.260 0.032 0.194 0.328 0.062 0.062 0.062 0.116 |
|A6
0.000-0.000 0.041 0.317 0.293-0.000 0.152 0.058 0.000 0.104 0.178-0.000 0.053 0.049 0.116 0.221 0.116 0.221 |
|A7
0.116 0.237 0.000 0.000 0.195 0.047 0.152 0.317 0.035 0.035 0.495-0.000 0.101 0.143 1.122 1.257 1.396 1.737 |
|A8
0.515 0.602 0.041 0.116 0.376 0.091 0.041 0.058 0.099 0.069 0.287 0.062 0.802 0.967 0.317 0.317 0.317 0.000 |
___________________________________________________________________________________________________________________
__
SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96
SC97
_
|A1
0.221 0.078 0.085 0.078 0.085 0.078 0.221 0.116 0.116 0.214 0.257 0.116 0.062 0.369 0.056 0.161 0.405 0.405 |
|A2
0.221 0.078 0.085 0.078 0.254 0.078 0.116 0.062 0.062 0.214 0.257 0.116 0.221 0.055 0.000 0.113 0.176 0.062 |
|A3
0.116 0.078 0.085 0.078 0.085 0.078 0.000 0.116 0.062 0.046 0.056 0.221 0.116 0.104 0.000 0.056 0.116 0.116 |
|A4
0.000 0.000-0.000 0.000-0.000 0.000 0.062 0.000 0.000-0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056 0.000 0.000 |
|A5
0.000 0.000 0.045 0.000-0.000 0.000 0.062 0.062 0.062-0.000 0.000 0.062 0.062 0.000 0.000 0.113 0.062 0.062 |
|A6
0.221 0.041 0.045 0.078 0.166 0.222 0.062 0.000 0.000 0.133 0.161 0.062 0.176 0.000 0.056 0.000 0.062 0.062 |
|A7
0.992 0.152 0.166 0.152 0.166 0.640 0.866 0.866 0.515 0.677 0.672 1.788 1.968 0.684 0.161 0.217 0.992 0.745 |
|A8
0.221 0.078 0.085 0.078 0.085 0.078 0.317 0.116 0.116 0.046 0.056 0.116 0.062 0.104 0.161 0.056 0.116 0.062 |
___________________________________________________________________________________________________________________
388
Dij (-) DEĞERLERİ
__
SC11 SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41_ SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
|A1
0.515 0.602 1.626 0.877 0.739-0.000 0.223 0.138 0.064 0.000 0.107 0.000 0.718 0.963 0.947 0.900 0.844 1.614 |
|A2
0.389 0.523 1.726 1.353 0.347 0.156 0.000 0.071 0.064 0.207 0.926 0.455-0.000 0.000 1.033 0.989 1.118 1.416 |
|A3
0.515 0.545 1.726 1.461 0.823 0.198 0.371 0.138 0.163 0.431 0.797 0.514 1.054 1.210 0.949 1.073 1.201 1.737 |
|A4
0.450 0.295 1.565 0.000 0.000 0.198 0.330 0.261 0.163 0.431 1.260 0.569 1.436 1.721 1.122 1.257 1.396 1.614 |
|A5
0.389 0.602 0.000 1.461 1.252 0.198 0.000 0.317 0.000 0.326 0.000 0.695 1.204 1.399 1.033 1.162 1.296 1.499 |
|A6
0.515 0.602 1.726 1.178 0.902 0.286 0.223 0.261 0.163 0.339 1.032 0.732 1.352 1.616 0.949 0.989 1.201 1.416 |
|A7
0.389 0.383 1.830 1.576 1.047 0.241 0.223 0.000 0.129 0.396 0.722 0.732 1.271 1.549 0.000-0.000 0.000 0.000 |
|A8
0.000-0.000 1.726 1.353 0.823 0.198 0.330 0.261 0.064 0.361 0.926 0.657 0.619 0.706 0.774 0.901 1.032 1.737 |
___________________________________________________________________________________________________________________
SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96
SC97
_
|A1
0.743 0.074 0.080 0.074 0.164 0.547 0.626 0.714 0.389 0.466 0.420 1.531 1.825 0.301 0.104 0.054 0.556 0.322 |
|A2
0.743 0.074 0.080 0.074-0.000 0.547 0.714 0.788 0.450 0.466 0.420 1.531 1.608 0.620 0.161 0.111 0.821 0.672 |
|A3
0.830 0.074 0.080 0.074 0.164 0.547 0.866 0.714 0.450 0.619 0.602 1.443 1.693 0.559 0.161 0.158 0.830 0.602 |
|A4
0.992 0.152 0.166 0.152 0.254 0.640 0.788 0.866 0.515 0.677 0.672 1.788 1.968 0.684 0.161 0.158 0.992 0.745 |
|A5
0.992 0.152 0.122 0.152 0.254 0.640 0.788 0.788 0.450 0.677 0.672 1.655 1.825 0.684 0.161 0.111 0.908 0.672 |
|A6
0.743 0.113 0.122 0.074 0.084 0.413 0.788 0.866 0.515 0.545 0.513 1.655 1.741 0.684 0.104 0.217 0.908 0.672 |
|A7
0.000 0.000-0.000 0.000 0.084-0.000 0.000 0.000 0.000-0.000 0.000 0.000 0.000 0.000-0.000 0.000-0.000 0.000 |
|A8
0.743 0.074 0.080 0.074 0.164 0.547 0.534 0.714 0.389 0.619 0.602 1.531 1.825 0.559-0.000 0.158 0.830 0.672 |
___________________________________________________________________________________________________________________
Si(+)
Si(-)
Ci
NORM Ci
DEĞERLERİ DEĞERLERİ
DEĞERLERİ
DEĞERLERİ
_____________________________________________________________
|A1
9.780
19.869
0.670
0.113
|
|A2
8.989
20.655
0.697
0.118
|
|A3
4.042
25.375
0.863
0.146
|
|A4
3.881
26.437
0.872
0.147
|
|A5
5.437
24.537
0.819
0.138
|
|A6
3.467
26.239
0.883
0.149
|
|A7
19.804
10.573
0.348
0.059
|
|A8
7.032
22.584
0.763
0.129
|
_____________________________________________________________
389
İKİNCİ YAKLAŞIMA GÖRE BULUNAN SONUÇLAR
AMACA GÖRE ANA KARAR KRİTERLERİNİN ÖNEM AĞIRLIKLARI
________________________________
|MC1
0.900
1.000
1.000 |
|MC2
0.900
1.000
1.000 |
|MC3
0.767
0.933
1.000 |
|MC4
0.700
0.900
1.000 |
|MC5
0.833
0.967
1.000 |
|MC6
0.900
1.000
1.000 |
|MC7
0.767
0.933
1.000 |
|MC8
0.900
1.000
1.000 |
|MC9
0.900
1.000
1.000 |
________________________________
ALT KRİTERLERİN BAĞLI BULUNDUKLARI ANA KRİTERE GÖRE ÖNEM AĞIRLIKLARI
_ MC1’e göre________MC2’ye göre_______MC3’e göre _____ MC4’e göre ______ MC5’e göre ________
| 0.900 1.000 1.000 0.633 0.800 0.933 0.833 0.967 1.000 0.700 0.900 1.000 0.833 0.967 1.000 |
| 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 0.767 0.933 1.000 0.700 0.900 1.000 0.833 0.967 1.000 |
| ------- 0.633 0.800 0.933 0.500 0.700 0.867 0.400 0.567 0.733
------- |
| ------------------- 0.567 0.767 0.900
------- |
| ------------------------------- |
| ------------------------------- |
| ------------------------------- |
_____________________________________________________________________________________________
__MC6’ya göre ______MC7’ye göre ______MC8’e göre _______MC9’a göre ________
| 0.900 1.000 1.000 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 0.900 1.000 1.000 |
| 0.900 1.000 1.000 0.833 0.967 1.000 0.900 1.000 1.000 0.900 1.000 1.000 |
| 0.900 1.000 1.000 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 0.833 0.967 1.000 |
| 0.900 1.000 1.000 0.833 0.967 1.000 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 |
| 0.900 1.000 1.000 0.767 0.933 1.000 0.900 1.000 1.000 0.900 1.000 1.000 |
| ------------------0.900 1.000 1.000 |
| ------------------0.900 1.000 1.000 |
___________________________________________________________________________
390
ALT KRİTERLERE GÖRE
ADAY DEĞERLENDİRMELERİ:
ij DEĞERLERİ
x
r ij DEĞERLERİ
ij DEĞERLERİ
v
SC11_________________________________________________________________________________
|A1
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A7
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A8
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.351
0.655
1.000 |
_____________________________________________________________________________________
SC12_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.483
0.836
1.160 |
|A2
6.333
8.000
9.333
0.633
0.828
1.120
0.437
0.772
1.120 |
|A3
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.437
0.804
1.160 |
|A4
4.333
6.333
8.000
0.433
0.655
0.960
0.299
0.611
0.960 |
|A5
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.483
0.836
1.160 |
|A6
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.483
0.836
1.160 |
|A7
5.000
7.000
8.333
0.500
0.724
1.000
0.345
0.676
1.000 |
|A8
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.161
0.418
0.760 |
_____________________________________________________________________________________
SC21 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.399
0.745
1.120 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.437
0.772
1.120 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.437
0.772
1.120 |
|A4
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.361
0.690
1.082 |
|A5
0.000
0.000
1.000
0.000
0.000
0.120
0.000
0.000
0.112 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.437
0.772
1.120 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.475
0.800
1.120 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.437
0.772
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
391
SC22 ________________________________________________________________________________
|A1
3.667
5.667
7.667
0.367
0.586
0.920
0.297
0.586
0.920 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A4
0.333
1.333
3.000
0.033
0.138
0.360
0.027
0.138
0.360 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC23 ________________________________________________________________________________
|A1
3.667
5.667
7.667
0.367
0.586
0.920
0.209
0.469
0.858 |
|A2
1.333
3.000
5.000
0.133
0.310
0.600
0.076
0.248
0.560 |
|A3
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.247
0.524
0.933 |
|A4
0.333
1.333
3.000
0.033
0.138
0.360
0.019
0.110
0.336 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.475
0.800
1.120 |
|A6
5.000
7.000
9.000
0.500
0.724
1.080
0.285
0.579
1.008 |
|A7
6.333
8.000
9.333
0.633
0.828
1.120
0.361
0.662
1.045 |
|A8
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.247
0.524
0.933 |
_____________________________________________________________________________________
SC31_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.362
0.716
1.120 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A6
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.575
0.934
1.200 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.532
0.903
1.200 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC32 ________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.751
1.160 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.255
0.570
1.000 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.451
0.841
1.200 |
|A5
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.255
0.570
1.000 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.751
1.160 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.751
1.160 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.451
0.841
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
392
SC33 ________________________________________________________________________________
|A1
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.166
0.428
0.867 |
|A2
3.667
5.667
7.667
0.367
0.586
0.920
0.141
0.383
0.798 |
|A3
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.166
0.428
0.867 |
|A4
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.217
0.518
0.971 |
|A5
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.243
0.563
1.006 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.217
0.518
0.971 |
|A7
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.115
0.338
0.728 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.217
0.518
0.971 |
_____________________________________________________________________________________
SC41_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.343
0.754
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.343
0.754
1.200 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A4
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A5
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.310
0.698
1.160 |
|A6
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.408
0.810
1.200 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.343
0.754
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC42 ________________________________________________________________________________
|A1
3.667
5.667
7.667
0.367
0.586
0.920
0.180
0.475
0.920 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.278
0.642
1.120 |
|A3
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A4
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.441
0.838
1.200 |
|A5
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.343
0.754
1.200 |
|A6
7.667
9.000
9.667
0.767
0.931
1.160
0.376
0.754
1.160 |
|A7
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.408
0.810
1.200 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.376
0.782
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC43_________________________________________________________________________________
|A1
0.000
0.667
2.333
0.000
0.069
0.280
0.000
0.035
0.205 |
|A2
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.121
0.334
0.733 |
|A3
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.084
0.264
0.616 |
|A4
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.252
0.528
0.880 |
|A5
0.000
0.333
1.667
0.000
0.034
0.200
0.000
0.018
0.147 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.159
0.405
0.821 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.065
0.229
0.557 |
|A8
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.121
0.334
0.733 |
_____________________________________________________________________________________
393
SC44_________________________________________________________________________________
|A1
1.333
3.000
5.000
0.133
0.310
0.600
0.053
0.214
0.540 |
|A2
5.000
7.000
8.667
0.500
0.724
1.040
0.198
0.500
0.936 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.225
0.547
1.008 |
|A4
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.251
0.595
1.044 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.331
0.690
1.080 |
|A6
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.357
0.714
1.080 |
|A7
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.357
0.714
1.080 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.304
0.666
1.080 |
_____________________________________________________________________________________
SC51_________________________________________________________________________________
|A1
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.208
0.484
0.840 |
|A2
0.000
1.000
3.000
0.000
0.103
0.360
0.000
0.097
0.360 |
|A3
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.393
0.742
1.120 |
|A4
9.000
10.000
10.000
0.900
1.034
1.200
0.625
0.967
1.200 |
|A5
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.486
0.838
1.160 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.578
0.935
1.200 |
|A7
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.532
0.903
1.200 |
|A8
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.162
0.419
0.760 |
_____________________________________________________________________________________
SC52_________________________________________________________________________________
|A1
2.667
4.333
6.333
0.267
0.448
0.760
0.185
0.419
0.760 |
|A2
0.000
0.333
1.667
0.000
0.034
0.200
0.000
0.032
0.200 |
|A3
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.301
0.613
1.000 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.578
0.935
1.200 |
|A5
5.667
7.333
8.667
0.567
0.759
1.040
0.393
0.709
1.040 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.532
0.903
1.200 |
|A7
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.486
0.838
1.160 |
|A8
1.333
3.000
5.000
0.133
0.310
0.600
0.092
0.290
0.600 |
_____________________________________________________________________________________
SC61 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A7
1.000
3.000
5.000
0.100
0.310
0.600
0.081
0.310
0.600 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
394
SC62 ________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A7
0.667
2.333
4.333
0.067
0.241
0.520
0.054
0.241
0.520 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
SC63 ________________________________________________________________________________
|A1
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.351
0.655
1.000 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A7
0.333
1.667
3.667
0.033
0.172
0.440
0.027
0.172
0.440 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
SC64_________________________________________________________________________________
|A1
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A7
0.000
0.667
2.333
0.000
0.069
0.280
0.000
0.069
0.280 |
|A8
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC65 ________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A7
1.667
3.667
5.667
0.167
0.379
0.680
0.135
0.379
0.680 |
|A8
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
_____________________________________________________________________________________
395
SC71 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.451
0.840
1.200 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.750
1.160 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC72_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.532
0.902
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.490
0.871
1.200 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.405
0.778
1.160 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC73_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.373
0.750
1.160 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC74 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A2
5.667
7.667
9.000
0.567
0.793
1.080
0.362
0.716
1.080 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.532
0.902
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.532
0.902
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.405
0.778
1.160 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.405
0.778
1.160 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.447
0.840
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
396
SC75_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.490
0.870
1.200 |
|A6
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.333
0.690
1.120 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.137
0.390
0.760 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.412
0.810
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC81_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A3
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.189
0.448
0.760 |
|A8
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
_____________________________________________________________________________________
SC82 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.189
0.448
0.760 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC83 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A7
4.333
6.333
8.333
0.433
0.655
1.000
0.351
0.655
1.000 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
397
SC84 ________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.391
0.740
1.120 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.391
0.740
1.120 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.483
0.869
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.529
0.901
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.529
0.901
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.437
0.804
1.160 |
|A7
2.333
4.333
6.333
0.233
0.448
0.760
0.161
0.418
0.760 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.483
0.869
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC85_________________________________________________________________________________
|A1
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
|A2
5.667
7.667
9.333
0.567
0.793
1.120
0.459
0.793
1.120 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A7
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.243
0.517
0.840 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC91_________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A2
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A3
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7
0.333
1.000
2.333
0.033
0.103
0.280
0.027
0.103
0.280 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC92 ________________________________________________________________________________
|A1
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A2
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A7
0.000
0.333
1.667
0.000
0.034
0.200
0.000
0.034
0.200 |
|A8
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
398
SC93 ________________________________________________________________________________
|A1
5.000
7.000
9.000
0.500
0.724
1.080
0.375
0.700
1.080 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.575
0.934
1.200 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.525
0.900
1.200 |
|A4
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.625
0.967
1.200 |
|A5
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.625
0.967
1.200 |
|A6
8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.625
0.967
1.200 |
|A7
3.000
5.000
7.000
0.300
0.517
0.840
0.225
0.500
0.840 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.525
0.900
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC94 ________________________________________________________________________________
|A1
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A2
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A4
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A5
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A7
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A8
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
_____________________________________________________________________________________
SC95_________________________________________________________________________________
|A1
6.333
8.333
9.667
0.633
0.862
1.160
0.513
0.862
1.160 |
|A2
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A3
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A5
7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A6
7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7
6.333
8.000
9.333
0.633
0.828
1.120
0.513
0.828
1.120 |
|A8
7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
_____________________________________________________________________________________
SC96 _______________________________________________________________________________
|A1 5.000
7.000
9.000
0.500
0.724
1.080
0.405
0.724
1.080 |
|A2 7.000
8.667
9.667
0.700
0.897
1.160
0.567
0.897
1.160 |
|A3 7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4 8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7 2.000
3.667
5.667
0.200
0.379
0.680
0.162
0.379
0.680 |
|A8 7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
____________________________________________________________________________________
399
SC97 _______________________________________________________________________________
|A1 5.000
7.000
9.000
0.500
0.724
1.080
0.405
0.724
1.080 |
|A2 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A3 7.000
9.000
10.000
0.700
0.931
1.200
0.567
0.931
1.200 |
|A4 8.333
9.667
10.000
0.833
1.000
1.200
0.675
1.000
1.200 |
|A5 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A6 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
|A7 3.333
5.000
7.000
0.333
0.517
0.840
0.270
0.517
0.840 |
|A8 7.667
9.333
10.000
0.767
0.965
1.200
0.621
0.965
1.200 |
___________________________________________________________________________________
M(vij) DEĞERLERİ
SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41__SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
|A1 0.958 0.827 0.754 0.601 0.512 0.733 0.761 0.487 0.766 0.525 0.080 0.269 0.511 0.455 0.875 0.791 0.669 0.929 |
|A2 0.899 0.776 0.776 0.899 0.295 0.829 0.608 0.440 0.766 0.680 0.396 0.545 0.152 0.077 0.929 0.845 0.845 0.845 |
|A3 0.958 0.801 0.776 0.929 0.568 0.854 0.854 0.487 0.826 0.826 0.321 0.593 0.752 0.638 0.899 0.899 0.899 0.958 |
|A4 0.929 0.623 0.711 0.175 0.155 0.854 0.831 0.569 0.826 0.826 0.553 0.630 0.931 0.904 0.958 0.958 0.958 0.929 |
|A5 0.899 0.827 0.037 0.929 0.798 0.854 0.608 0.604 0.723 0.766 0.055 0.700 0.828 0.714 0.929 0.929 0.929 0.899 |
|A6 0.958 0.827 0.776 0.791 0.624 0.903 0.761 0.569 0.826 0.763 0.461 0.717 0.904 0.878 0.899 0.845 0.899 0.845 |
|A7 0.899 0.674 0.798 0.958 0.689 0.878 0.761 0.394 0.806 0.806 0.284 0.717 0.878 0.828 0.330 0.272 0.213 0.116 |
|A8 0.669 0.446 0.776 0.899 0.568 0.854 0.831 0.569 0.766 0.786 0.396 0.684 0.447 0.328 0.791 0.791 0.791 0.958 |
_________________________________________________________________________________________________________________
__ SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96 SC97 _
|A1 0.845 0.807 0.829 0.807 0.829 0.807 0.845 0.899 0.899 0.750 0.791 0.899 0.929 0.718 0.899 0.845 0.736 0.736 |
|A2 0.845 0.807 0.829 0.807 0.719 0.807 0.899 0.929 0.929 0.750 0.791 0.899 0.845 0.903 0.929 0.875 0.875 0.929 |
|A3 0.899 0.807 0.829 0.807 0.829 0.807 0.958 0.899 0.929 0.851 0.899 0.845 0.899 0.875 0.929 0.899 0.899 0.899 |
|A4 0.958 0.854 0.878 0.854 0.878 0.854 0.929 0.958 0.958 0.877 0.929 0.958 0.958 0.931 0.929 0.899 0.958 0.958 |
|A5 0.958 0.854 0.854 0.854 0.878 0.854 0.929 0.929 0.929 0.877 0.929 0.929 0.929 0.931 0.929 0.875 0.929 0.929 |
|A6 0.845 0.831 0.854 0.807 0.781 0.715 0.929 0.958 0.958 0.801 0.845 0.929 0.875 0.931 0.899 0.929 0.929 0.929 |
|A7 0.398 0.761 0.781 0.761 0.781 0.429 0.466 0.466 0.669 0.446 0.533 0.137 0.078 0.522 0.845 0.820 0.407 0.542 |
|A8 0.845 0.807 0.829 0.807 0.829 0.807 0.791 0.899 0.899 0.851 0.899 0.899 0.929 0.875 0.845 0.899 0.899 0.929 |
_________________________________________________________________________________________________________________
400
a(+), b(+), c(+) değerleri
_
| a(+)
SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41_ SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
0.675 0.483 0.475 0.675 0.475 0.575 0.490 0.243 0.441 0.441 0.252 0.357 0.625 0.578 0.675 0.675 0.675 0.675 |
| b(+)
1.000 0.836 0.800 1.000 0.800 0.934 0.871 0.563 0.838 0.838 0.528 0.714 0.967 0.935 1.000 1.000 1.000 1.000 |
| c(+)
1.200 1.160 1.120 1.200 1.120 1.200 1.200 1.006 1.200 1.200 0.880 1.080 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 |
______________________________________________________________________________________________________________________
__
SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96
SC97
_
| a(+)
0.675 0.490 0.532 0.490 0.532 0.490 0.675 0.675 0.675 0.529 0.621 0.675 0.675 0.625 0.621 0.621 0.675 0.675 |
| b(+)
1.000 0.870 0.902 0.870 0.902 0.870 1.000 1.000 1.000 0.901 0.965 1.000 1.000 0.967 0.965 0.965 1.000 1.000 |
| c(+)
1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 1.200 |
_______________________________________________________________________________________________________________________
401
a(-), b(-), c(-) değerleri
_
| a(-)
SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41_ SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
0.351 0.161 0.000 0.027 0.019 0.362 0.255 0.115 0.310 0.180 0.000 0.053 0.000 0.000 0.081 0.054 0.027 0.000 |
| b(-)
0.655 0.418 0.000 0.138 0.110 0.716 0.570 0.338 0.698 0.475 0.018 0.214 0.097 0.032 0.310 0.241 0.172 0.069 |
| c(-)
1.000 0.760 0.112 0.360 0.336 1.120 1.000 0.728 1.160 0.920 0.147 0.540 0.360 0.200 0.600 0.520 0.440 0.280 |
_______________________________________________________________________________________________________________________
__
SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96
SC97
_
| a(-)
0.135 0.373 0.405 0.373 0.362 0.137 0.189 0.189 0.351 0.161 0.243 0.027 0.000 0.225 0.513 0.513 0.162 0.270 |
| b(-)
0.379 0.750 0.778 0.750 0.716 0.390 0.448 0.448 0.655 0.418 0.517 0.103 0.034 0.500 0.862 0.828 0.379 0.517 |
| c(-)
0.680 1.160 1.160 1.160 1.080 0.760 0.760 0.760 1.000 0.760 0.840 0.280 0.200 0.840 1.160 1.120 0.680 0.840 |
_______________________________________________________________________________________________________________________
402
Dij (+) DEĞERLERİ
______SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41_ SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
|A1
0.000 0.000 0.054 0.362 0.288 0.182 0.100 0.120 0.074 0.305 0.504 0.460 0.423 0.453 0.089 0.179 0.297 0.037 |
|A2
0.074 0.051 0.027 0.074 0.509 0.091 0.249 0.170 0.074 0.154 0.159 0.175 0.786 0.846 0.037 0.125 0.125 0.125 |
|A3
0.000 0.032 0.027 0.037 0.233 0.061 0.000 0.120 0.000 0.000 0.236 0.130 0.192 0.271 0.074 0.074 0.074 0.000 |
|A4
0.037 0.204 0.094 0.789 0.658 0.061 0.029 0.036 0.000 0.000 0.000 0.094 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.037 |
|A5
0.074 0.000 0.792 0.037 0.000 0.061 0.249 0.000 0.113 0.074 0.536 0.021 0.112 0.192 0.037 0.037 0.037 0.074 |
|A6
0.000 0.000 0.027 0.179 0.180 0.000 0.100 0.036 0.000 0.066 0.095 0.000 0.033 0.033 0.074 0.125 0.074 0.125 |
|A7
0.074 0.153 0.000 0.000 0.112 0.030 0.100 0.219 0.025 0.025 0.276 0.000 0.065 0.081 0.629 0.689 0.749 0.850 |
|A8
0.297 0.382 0.027 0.074 0.233 0.061 0.029 0.036 0.074 0.050 0.159 0.041 0.486 0.581 0.179 0.179 0.179 0.000 |
___________________________________________________________________________________________________________________
SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96
SC97
_
|A1
0.125 0.057 0.061 0.057 0.061 0.057 0.125 0.074 0.074 0.131 0.144 0.074 0.037 0.222 0.037 0.089 0.233 0.233 |
|A2
0.125 0.057 0.061 0.057 0.162 0.057 0.074 0.037 0.037 0.131 0.144 0.074 0.125 0.035 0.000 0.056 0.089 0.037 |
|A3
0.074 0.057 0.061 0.057 0.061 0.057 0.000 0.074 0.037 0.032 0.037 0.125 0.074 0.069 0.000 0.037 0.074 0.074 |
|A4
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.037 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.037 0.000 0.000 |
|A5
0.000 0.000 0.030 0.000 0.000 0.000 0.037 0.037 0.037 0.000 0.000 0.037 0.037 0.000 0.000 0.056 0.037 0.037 |
|A6
0.125 0.029 0.030 0.057 0.106 0.145 0.037 0.000 0.000 0.080 0.089 0.037 0.089 0.000 0.037 0.000 0.037 0.037 |
|A7
0.562 0.100 0.106 0.100 0.106 0.428 0.495 0.495 0.297 0.433 0.397 0.831 0.892 0.411 0.089 0.111 0.553 0.419 |
|A8
0.125 0.057 0.061 0.057 0.061 0.057 0.179 0.074 0.074 0.032 0.037 0.074 0.037 0.069 0.089 0.037 0.074 0.037 |
____________________________________________________________________________________________________________________
403
Dij (-) DEĞERLERİ
______SC11__SC12__SC21__SC22__SC23__SC31__SC32__SC33__SC41_ SC42__SC43__SC44__SC51__SC52__SC61__SC62__SC63__SC64___
|A1
0.297 0.382 0.759 0.443 0.382 0.000 0.155 0.100 0.044 0.000 0.035 0.000 0.376 0.407 0.546 0.526 0.466 0.824 |
|A2
0.233 0.332 0.775 0.736 0.155 0.099 0.000 0.050 0.044 0.161 0.391 0.294 0.000 0.000 0.600 0.579 0.640 0.745 |
|A3
0.297 0.358 0.775 0.762 0.440 0.125 0.249 0.100 0.113 0.305 0.310 0.346 0.619 0.596 0.572 0.633 0.694 0.850 |
|A4
0.264 0.179 0.718 0.000 0.000 0.125 0.225 0.184 0.113 0.305 0.536 0.382 0.786 0.846 0.629 0.689 0.749 0.824 |
|A5
0.233 0.382 0.000 0.762 0.658 0.125 0.000 0.219 0.000 0.247 0.000 0.446 0.689 0.663 0.600 0.660 0.721 0.798 |
|A6
0.297 0.382 0.775 0.631 0.497 0.182 0.155 0.184 0.113 0.241 0.458 0.460 0.762 0.825 0.572 0.579 0.694 0.745 |
|A7
0.233 0.229 0.792 0.789 0.555 0.153 0.155 0.000 0.089 0.285 0.269 0.460 0.739 0.776 0.000 0.000 0.000 0.000 |
|A8
0.000 0.000 0.775 0.736 0.440 0.125 0.225 0.184 0.044 0.265 0.391 0.432 0.311 0.280 0.464 0.526 0.587 0.850 |
___________________________________________________________________________________________________________________
SC65__SC71__SC72__SC73__SC74__SC75__SC81__SC82__SC83__SC84__SC85__SC91__SC92__SC93__SC94__SC95__SC96 SC97 _
|A1
0.450 0.047 0.049 0.047 0.111 0.385 0.381 0.436 0.233 0.309 0.259 0.780 0.866 0.200 0.056 0.031 0.336 0.199 |
|A2
0.450 0.047 0.049 0.047 0.000 0.385 0.436 0.465 0.264 0.309 0.259 0.780 0.789 0.383 0.089 0.056 0.470 0.389 |
|A3
0.504 0.047 0.049 0.047 0.111 0.385 0.495 0.436 0.264 0.408 0.368 0.727 0.842 0.356 0.089 0.082 0.496 0.360 |
|A4
0.562 0.100 0.106 0.100 0.162 0.428 0.465 0.495 0.297 0.433 0.397 0.831 0.892 0.411 0.089 0.082 0.553 0.419 |
|A5
0.562 0.100 0.077 0.100 0.162 0.428 0.465 0.465 0.264 0.433 0.397 0.805 0.866 0.411 0.089 0.056 0.524 0.389 |
|A6
0.450 0.073 0.077 0.047 0.063 0.293 0.465 0.495 0.297 0.358 0.313 0.805 0.814 0.411 0.056 0.111 0.524 0.389 |
|A7
0.000 0.000 0.000 0.000 0.063 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 |
|A8
0.450 0.047 0.049 0.047 0.111 0.385 0.327 0.436 0.233 0.408 0.368 0.780 0.866 0.356 0.000 0.082 0.496 0.389 |
___________________________________________________________________________________________________________________
Si(+)
Si(-)
Ci
NORM Ci
DEĞERLERİ
DEĞERLERİ
DEĞERLERİ
DEĞERLERİ
_____________________________________________________________
|A1
5.818
10.916
0.652
0.112
|
|A2
5.209
11.503
0.688
0.118
|
|A3
2.563
14.211
0.847
0.145
|
|A4
2.113
14.375
0.872
0.149
|
|A5
2.790
13.796
0.832
0.142
|
|A6
2.082
14.592
0.875
0.150
|
|A7
10.901
5.587
0.339
0.058
|
|A8
4.298
12.466
0.744
0.127
|
_____________________________________________________________
404
405
T.C.
SELÇUK ÜNİVERSİTESİ
Sosyal Bilimler Enstitüsü Müdürlüğü
ÖZGEÇMİŞ
Adı Soyadı:
Doğum Yeri:
Doğum Tarihi:
Medeni Durumu:
Öğrenim Durumu
Derece
İlköğretim
Ortaöğretim
Lise
Lisans
Yüksek Lisans
Burcu Doğanalp
Konya
26.07.1979
Evli
Okulun Adı
23 Nisan İlkokulu
Selçuklu Anadolu Lisesi
Selçuklu Anadolu Lisesi
Ankara Üniversitesi
Siyasal Bilgiler Fakültesi
Selçuk Üniversitesi Sosyal
Bilimler Enstitüsü
Program
Genel Kültür
İşletme Bölümü
Yer
Konya
Konya
Konya
Ankara
Yıl
1985-1990
1990-1994
1994-1997
1997-2001
İşletme ABD
Konya
2003-2006
Yönetim
Organizasyon BD
İletişim, işbirliği (Gelişim 2000 Öğrenci Topluluğu kurucu üyeliği,
Becerileri:
TOBB İl Genç Girişimciler Kurulu), analitik ve çok yönlü düşünme,
araştırma, yaratıcılık, sunum becerileri, bilgisayar becerileri (Microsoft
Excel, Word ve Powerpoint, internet, SPSS, MATLAB ), yabancı dil
(ileri düzey İngilizce ve orta düzey Almanca).
Bulanık mantık, çok kriterli karar verme teknikleri, bilgi teknolojileriİlgi Alanları:
sistemleri, insan kaynakları yönetimi, kriz yönetimi, liderlik, stratejik
yönetim, yönetim ve organizasyon, kariyer yönetimi.
Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü
İş Deneyimi:
Yönetim ve Organizasyon Anabilim Dalı Araştırma Görevlisi 2002Viyana Üniversitesi İşletme, Ekonomi ve İstatistik Fakültesi (misafir
araştırmacı) Temmuz-Ekim 2011
Selçuklu
Anadolu Lisesi Okul Birinciliği (2 sene)
Aldığı
Ödüller/Burslar: TÜBİTAK Doktora Yurt İçi Araştırma Programı Bursiyerliği (20072012)
406
Hakkımda bilgi
almak için
önerebileceğim
şahıslar:
PROF. DR. TAHİR AKGEMCİ
Görevi: Selçuk Üniversitesi Rektör Yardımcısı
Tel: 05466867435
E-Posta: [email protected]
Adres: Selçuk Üniversitesi Rektörlük Binası Karatay/KONYA
PROF. DR. ADEM ÖĞÜT
Görevi:İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dekanı
Tel: 05327905880
E-Posta: [email protected]
Adres: Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
Kampüs/KONYA
Tel:
E-Posta:
Adres:
0332 223 3099
[email protected], [email protected]
Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü
Kampüs/KONYA