BULANIK MULTIMOORA İLE PERSONEL SEÇİMİ: HAVACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Transkript

1 ÖHÜ Müh. Biim. Derg. / OHU J. Eng. Sci. ISSN: doi: /ngumuh Ömer Haisdemir Üniversitesi Mühendisik Biimeri Dergisi, Cit 8, Sayı 1, (2019), Omer Haisdemir University Journa of Engineering Sciences, Voume 8, Issue 1, (2019), Araştırma / Research BULANIK MULTIMOORA İLE PERSONEL SEÇİMİ: HAVACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Ai Osman KUŞAKCI 1 (ORCID: ) * Berk AYVAZ 2 (ORCID: ) Fatih ÖZTÜRK 3 (ORCID: X) Feyza SOFU 4 (ORCID: ) 1 İbn Hadun Üniversitesi, Yönetim Biimeri Fakütesi, İşetme Böümü, 34494, Başakşehir/İstanbu 2 İstanbu Ticaret Üniversitesi, Mühendisik Fakütesi, Endüstri Mühendisiği Böümü, 34840, Matepe/İstanbu 3 İstanbu Medeniyet Üniversitesi, Mühendisik ve Doğa Biimeri Fakütesi, Endüstri Mühendisiği Böümü, Kadıköy/İstanbu 4 İstanbu Ticaret Üniversitesi, Mühendisik Fakütesi, Endüstri Mühendisiği Böümü, 34840, Matepe/İstanbu ÖZ Geiş / Received: Kabu / Accepted: İşetmeerin doğru işe doğru persone yereştirmesi, zaman, para ve enerji gerektiren hayati derecede önemi bir süreçtir ve sübjektif söze ve sayısa kriterer içeren birçok kriteri karar verme (ÇKKV) probemidir. Bu çaışmada, persone seçimi sürecindeki beirsizik ve sübjektifik de dikkate aınarak probemin çözümü için buanık MULTIMOORA metodu önerimiştir. İşetmenin çaışanarında aradığı yetkiniker dikkate aınarak önde geen bir havacıık firmasında, çeşiti departmanarda istihdam edimesi pananan uzman persone seçimi çaışması yapımıştır. İk aşama oan yazıı sınavarı geçen üç aday, işetmede persone aımında görevi üç üst düzey yönetici tarafından değerendirimiştir. İnsan kaynakarı uzmanarı ie gerçekeştirien bu görüşme sonucunda ortaya çıkan verier kuanıarak MULTIMOORA yöntemiye en iyi aday beirenmeye çaışımıştır. Buguarın geçeriiğini test etmek ve önerien yöntemin kuanışıığını karşıaştırmak amacıya adayar ayrıca bütüneşik AHS-TOPSIS yöntemi ie değerendirimiş ve iki modein aynı sonucu verdiği görümüştür. Anahtar Keimeer: Buanık mantık, MULTIMOORA, havacıık sektörü, persone seçimi PERSONNEL SELECTION WITH FUZZY MULTIMOORA: AN APPLICATION IN AVIATION INDUSTRY ABSTRACT Hiring the right person for the right position in business organizations is vitay important process requiring extensive use of time, money and energy. Additionay, this process contains various subjective quaitative and quantitative criteria. Thus, it is a chaenging muti-criteria decision making probem. In this study, fuzzy MULTIMOORA, as one of the prominent muti criteria decision making methods, is appied due to the ambiguity and subjectivity, which the personne seection process inherenty possesses. By using the competencies determined by a prominent aviation firm in Turkey, a fuzzy decision support system for hiring process in various departments at the firm is impemented. In the first phase, the three appicants who have passed the written exam are assessed by three recruiters of the company. Hence, the best candidate is identified with fuzzy MULTIMOORA method. For the sake of testing the reiabiity and the user-friendiness of the appied method, the same probem is handed with an aternative muti-criteria decision making approach hybridizing two very common methods, AHP and TOPSIS, which deivered the same ranking of candidates. Keywords: Fuzzy ogic, MULTIMOORA, aviation sector, personne seection * Corresponding author / Sorumu yazar. Te.: ; e-mai / e-posta: aiosman.kusakci@ihu.edu.tr 96

2 BULANIK MULTIMOORA İLE PERSONEL SEÇİMİ: HAVACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA 1. GİRİŞ Günümüzde, işetmeer arasında yaşanan uusa ve uusararası yoğun rekabet ve piyasa koşuarı nedeniye; sermaye, teknooji veya kuruuş yeri gibi geenekse kaynakar, rekabet avantajı için teme faktörer oma özeikerini kaybetmekte; işetmeer de bu kaynakarın yerine rekabet avantajı sağayacak yeni kaynakara yönemektedirer. Bu kaynakarın başında ise insan kaynakarı gemektedir. Teknoojinin geişmesi ve küreseeşmenin etkieri, uaştırma ve hizmet sektörü gibi işgücünün ön panda oduğu işetmeerde insan kaynağı seçimi daha da önemi hae gemektedir. Persone seçiminde önceike, öçme ve değerendirmeye teme oacak kriterer ve bu kritererin ağırıkarının beirenmiş oması gerekir. Doğası gereği persone seçimi, geneike çok sayıda karar verici tarafından birbiri ie çeişen birden faza kriterin sübjektif şekide değerendirimesini gerektiren karmaşık bir karar verme sürecidir. Bu nedene, bu sürece iişkin sistematik bir yakaşıma yeni teknik ve metotar geiştirimeidir. Havacıık sektörünün emek yoğun yapısı doayısıya insan kaynakarı seçiminde uyguanan yakaşım, söz konusu firmanın performansına doğrudan etki etmekte; firma içi kurumsa atmosferi ciddi şekide değiştirmektedir. Bu süreçte insanın doğa değerendirme süreci ie uyumu yakaşımarın kuanıması gerekmektedir. Bu çaışmada, havacıık sektöründe öncü bir firmanın persone seçim probemi için Baežentis vd. [1] tarafından önerien, hem söze hem de sayısa kritereri dikkate aan Mutipe Objective Optimization on the basis of Ratio Anaysis pus Fu Mutipicative Form (MULTIMOORA) çok kriteri karar verme (ÇKKV) yöntemi kuanımıştır. Persone seçim kritererinin büyük böümü sayısaaştırıması zor oan niteeyici kritererdir. Bu açıdan probemin modeenmesinde buanık (fuzzy) bir yakaşım tercih edimiş; buanık MULTIMOORA yöntemi kuanımıştır. Bu makaenin amacı havacıık sektöründe persone seçimi probemine etki eden kritereri değerendirmek ve sektörde yapıacak yeni çaışmaar için bir çerçeve sunmaktır. Bu amaça nispeten yeni bir yakaşım oan MULTIMOORA yöntemi kuanımıştır. Bu yöneri ie değerendiridiğinde bu çaışma, aşağıdaki açıardan iteratüre katkı sağayacaktır. Çaışmada farkı MOORA temei yakaşımar karşıaştırmaı oarak ee aınmıştır. Ayrıca bu çaışma, yapıan iteratür taraması dikkate aındığında söz konusu metodun havacıık sektöründeki ik uyguaması oacaktır. Uyguama aşamasında önerien yakaşım firmanın yapısı gereği sınırı sayıda aday başvurusunun üç üst düzey firma yöneticisi tarafından değerendirimesi için kuanımıştır. Çaışma kapsamında kuanıcıdan kaitatif niteikte az miktarda bigiyi girdi oarak aan buanık MULTIMOORA yöntemi, insanın doğa değerendirme yakaşımının aksine tam ve gerçek puanama öngören aternatif deterministik bir yönteme karşıaştırımıştır. Çaışmanın bu kısmında karar vericier önerien yakaşımın kuanışıığı test etme imkânı bumuştur. Çaışmanın geri kaanı şu böümerden ouşmaktadır: İkinci böümde benzer çaışmaara ait iteratürdeki çaışmaara yer verimiş; üçüncü böümünde işetmeer için gereki ve niteiki insan kaynağı sağama sürecine değinimiştir. Bir sonraki böümde probem tanımanmış, kuanıan metot kısaca özetenmiş ve uyguama betimenmiştir. Son böümde sonuç ve değerendirmeere yer verimiştir. Çaışmanın bu böümünde, insan kaynakarı seçimi aanında ÇKKV teknikeri kuanıarak yapıan çaışmaara yer verimiştir. Yapıan araştırmaarda iteratürde persone seçiminde sıkça kuanıan yöntemerin, Anaitik Hiyerarşi Süreci (AHS), TOPSIS (Technique for Order Preference by Simiarity to Idea Soution), VIKOR (Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) gibi yöntemer oduğu gözenmiştir. Aynı zamanda iteratürde AHS-TOPSIS, AHS-MOORA, AHS-VIKOR, AHS-ELECTRE gibi bütüneşik uyguamaarın ve bunarın buanık versiyonarının yer adığı görümüştür. Saghafian ve Hejazi [2], bir üniversitenin profesör seçimi konusu ee amış; yayınar ve araştırmaar, öğretim becerieri, sanayi ve şirketerde pratik deneyimer, öğretim aanında deneyimer ve öğretim disipini kritererini kuanarak uyguamayı buanık TOPSIS ie gerçekeştirmişerdir. Keemenis ve Askounis [3] bigi teknoojieri sektöründe hizmet veren bir işetmede bigi sistemeri grup başkanı seçimi için buanık TOPSIS yöntemini kuanmışardır. Stratejik karar verme, değişim yönetimi, ietişim becerisi, iderik, risk-kriz yönetimi, biişim ağı, yazıım araçarı, veritabanı bigisi, profesyone deneyim, eğitim geçmişi, yeni geiştirien teknoojier gibi kriterer değerendirme sürecinde etkii omuştur. TOPSIS ie yapıan bir başka çaışmada inşaat sektöründe hizmet veren bir firma için persone seçim probemi irdeenmiştir [4]. Çaışmada buanık TOPSIS yöntemi tercih etmişerdir. Persone seçiminde beirenen kriterer; dış görünüş, yaş, gene kütür, gene yetenek, karar verme, zaman yönetimi, takım çaışmasına yatkınık, istekiik, anaitik düşünme, mezuniyet durumu, yabancı di bigisi, iş deneyimidir. Doğan ve Önder [5], biişim sektöründe yer aan perakende zincir mağazaarda çaışacak satış temsicierinin seçiminde, tecrübe/iş deneyimi, eğitim, meseki gerekiiker, bireyse özeiker ve dış görünüm ana kritererini kuanarak AHS ve TOPSIS yöntemeri üzerinde çaışmışardır. Yine buanık AHS ve TOPSIS 97

3 A.O. KUŞAKCI, B. AYVAZ, F. ÖZTÜRK, F. SOFU teknikeri hibritenerek yapıan başka bir çaışmada bir üniversitenin İşetme Böümü ne aınması pananan araştırma görevisi kararının verimesi süreci işenmiştir [6]. Adayar diksiyon, fizikse görünüş, akademik yeteriik, iş tecrübesi ve dışa dönükük açıarından değerendirimiştir. Kusumawardani ve Agintiara [7] da çaışmaarında buanık AHS-TOPSIS metotarını kuanmıştır. Kuanıan kriterer ise adayın değerendirme merkezi puanı, eğitim seviyesi, mezun oduğu böüm, performans göstergesi, kurum kütürü uyumu, iş deneyim süresi, mevcut işindeki pozisyonu ve potansiye yetenek göstergesidir. Sang vd. [8] gerçekeştirdikeri çaışmada yazıım üzerine hizmet veren bir işetme için sistem anaizi mühendisi seçiminde buanık TOPSIS metodunu kuanmışardır. En uygun adayı beiremede kuanıan kriterer ise; duygusa istikrar, ietişim yetenekeri, kişiik özeikeri, iş deneyimi, özgüvendir. Değermenci ve Ayvaz [8] katıım bankasında uzman yardımcısı seçim probemini anaitik düşünme yeteneği, özgüven, takım çaışmasına uyum, kurum kütürüne uyum, adayın yaşı, bankacıık bigisi, bigisayar bigisi, yabancı di bigisi, adayın mezun oduğu üniversite/böüm, adayın iş tecrübesi gibi kritereri dikkate aarak buanık TOPSIS yöntemiye irdeemiştir. Yine iteratürde, AHS ve türeverinin kuanıdığı makaeer de mevcuttur. Lin [8] çaışmasında, eektrik mühendisi seçim sürecinde meseki bigi ve uzmanık, iş deneyimeri ve eğitim geçmişi, kişiik özeikeri ve potansiye gibi kritereri baz aarak AHS ve buanık Veri Zarfama Anaizi nden ouşan bütüneşik bir yöntem tercih etmiştir. Ömürbek vd. [9] çaışmaarında buanık AHS ie turizm sektöründe persone seçimini konu amıştır. Çaışmada beirenen ana kriterer; dışsa kriterer (askerik, cinsiyet, ehiyet, medeni durum, seyahat durumu), içse kriterer (ikna kabiiyeti, ietişim becerisi, probem çözme yeteneği, strese başa çıkabime, zamanı etkin kuanma), meseki yeteriik (deneyim, eğitim durumu, yabancı di, gene program bigisi), sorumuuk (ider özeiği, müşteri odakıık, sonuç odakıık, sorumuuk ama ve takıma uyum) oarak beirenmiştir. Erdem [8] çaışmasında bigi teknoojieri sektöründe hizmet veren bir işetmeye persone seçimi için buanık AHS yöntemini ve program bigisi, geçmiş deneyimeri, eğitim durumu, yabancı di bigisi, anaitik düşünme, ietişim becerieri, istekiik, ekip çaışmasına yatkınık, kriz yönetimi, zaman yönetimi kritererini kuanmıştır. Aksaka ve Dağdeviren [10] persone seçimi çaışmaarında buanık AHS ve buanık DEMATEL yöntemini tercih etmiştir. Çaışmada uygun persone seçiminde kuanıan kriterer; bireyse bigi ve beceri, takım çaışması ve çeşitiiğe uyum, disipini ve yeniikçi çaışma yakaşımı, probem çözme ve inisiyatif kuanma, teknik ve fonksiyone niteikerdir. Kabak vd. [11] ise çaışmaarında profesyone nişancı seçimi konusunu ELECTRE dâhi birçok yöntem ie ee amış; fizikse faktörer (fizikse güç ve dayanıkıık, madde bağımıığı omaması, iyi sağık koşuarı), fonksiyone faktörer (hızı karar ama ve anaitik düşünebime, iyi nişancı oma, beden ve konsantrasyonunu kontro edebime yeteneği) ve kişiik faktöreri (duygusa stabiite, bağımsız çaışma yeteneği, sabır, sakinik) ana kritererini kuanarak buanık AHS, buanık TOPSIS ve buanık ELECTRE hibrit metotarıya probemi çözmüşerdir. Mojahed vd. [12] teekomünikasyon şirketine persone seçimi için AHS ve ELECTRE yöntemerini kuanmışardır. Çaışmada kuanıan kriterer; farkı işerde çaışabime yeteneği, iş deneyimeri, ekip çaışmasına yatkınık, akıcı yabancı di, stratejik düşünebime, ietişim becerieri, bigisayar becerisidir. VIKOR yöntemi de persone seçimi probemi için sıkça kuanıan yöntemerden biri omuştur [12]. E- Santawy [13] çaışmasında uusararası bir şirketin eğitimerini düzeneyecek personeinin seçimi için; yaş, iş deneyimi, şirket tecrübesi, insan kaynakarı sınavı sonucu gibi kritereri baz aarak, VIKOR yöntemi ie adayar arasından en iyisinin seçimi için öneride buunmuştur. Yıdız ve Deveci [14] de VIKOR yöntemini kuanmış; bir teknooji firmasının persone seçim sürecini inceemiş; iş tecrübesi, eğitim düzeyi, yabancı di, adığı eğitimer ve sosya iişkier kritererini kuanmıştır. MOORA yöntemi kuanıarak da yapıan çaışmaara iteratürde yer verimiştir. Bu çaışmaarın ik örnekerinden birinde [1] persone seçimi için yaratıcıık-yeniik, iderik, stratejik panama, ietişim becerieri, ekip yönetimi, duygusa kararıık, eğitim geçmişi ve meseki deneyim gibi nite özeikere dikkat edidiği gözenmiştir. Özbek [15] Kırıkkae iinde gerçekeşen bir uyguamada, bütüneşik bir çaışma ie AHS ve MULTIMOORA yöntemerini irdeeyerek akademik birim yöneticierinin seçiminde özgüven, güveniirik, tarafsızık, dürüstük, gönüüük, anaitik düşünme yeteneği, risk yönetimi, vizyon, görev biinci, takım biinci, karar verme yeteneği, ietişim bigisi, anama ve anatma yeteneği, sosya iişkier gibi öçüteri kuanarak en uygun adayın seçimi için çaışma gerçekeştirmiştir. Akar ve Çakır [16] çaışmaarında ojistik operasyon eemanı seçiminde bütüneşik bir yöntem oarak buanık AHS ve MOORA kuanmışadır. Operasyon eemanı için önem arz eden kriterer oarak; teme düzey bigisayar bigisi, ojistik bigi teknoojieri bigisi, deneyim, raporama becerisi, İngiizce bigisi seçimiştir. İnsan kaynağı seçimi probeminin inceendiği ÇKKV yöntemerine ait çaışmaar Tabo 1 de gösterimiştir. Verien taboya detayı oarak bakıdığında buanık MULTIMOORA yönteminin persone seçim sürecinde 98

4 BULANIK MULTIMOORA İLE PERSONEL SEÇİMİ: HAVACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA nadiren kuanıdığı görümektedir. Yazararın mevcut bigi ve birikimerine göre, bu çaışma havacıık sektöründe adı geçen yakaşıma yapıan ik çaışma oma özeiği taşımaktadır. Tabo 1. İnsan kaynağı seçimi aanında yapıan ÇKVV çaışmaarı Yazar(ar) Yöntem(er) Kriterer Saghafian ve Hejazi (2005) Keemenis ve Askounis (2010) Fathi vd. (2011) Lin (2010) Vatansever ve Once (2014) Mojahed vd. (2013) Kusumawardani ve Agintiara (2015) Buanık TOPSIS Buanık TOPSIS Buanık TOPSIS Anaitik Hiyerarşi Süreci (AHS) Buanık Anaitik Hiyerarşi Süreci (BAHS) TOPSIS ELECTRE, Anaitik Hiyerarşi Süreci (AHS) Buanık Anaitik Hiyerarşi Süreci (BAHS) TOPSIS Yayınar ve araştırmaar, öğretim becerieri, pratik sektör deneyimi, öğretim deneyimi, öğretim disipini Stratejik karar verme, değişim yönetimi, ietişim becerisi, iderik, risk-kriz yönetimi, biişim ağı, yazıım araçarı, veritabanı bigisi, profesyone deneyim, eğitim geçmişi, yeni geiştirien teknoojier Dış görünüş, yaş, gene kütür, gene yetenek, karar verme, zaman yönetimi, takım çaışmasına yatkınık, istekiik, anaitik düşünme, mezuniyet durumu, yabancı di bigisi, iş deneyimi Meseki bigi ve uzmanık, iş deneyimeri ve eğitim geçmişi, kişiik özeikeri ve potansiye Diksiyon, fizikse görünüş, akademik yeteriik, iş tecrübesi, dışa dönükük Farkı işerde çaışabime yeteneği, iş deneyimeri, ekip çaışmasına yatkınık, akıcı yabancı di, stratejik düşünebime, ietişim becerieri, bigisayar becerisi Değerendirme merkezi puanı, eğitim seviyesi, mezun oduğu böüm, performans göstergesi, kurum kütürü uyumu, iş deneyim süresi, mevcut işindeki pozisyonu, potansiye yetenek göstergesi Sang vd. (2015) Buanık TOPSIS Duygusa istikrar, ietişim yetenekeri, kişiik özeikeri, iş deneyimi, özgüven Aksaka ve Dağdeviren (2015) Değermenci ve Ayvaz (2016) Kabak ve vd. (2012) Buanık Anaitik Hiyerarşi Süreci (BAHS) Buanık DEMATEL Buanık TOPSIS Gri Anaitik Ağ Süreci, Buanık TOPSIS, Buanık ELECTRE Bireyse bigi ve beceri, takım çaışması ve çeşitiiğe uyum, disipini ve yeniikçi çaışma yakaşımı, probem çözme ve inisiyatif kuanma, teknik ve fonksiyone niteiker Anaitik düşünme yeteneği, özgüven, takım çaışmasına uyum, kurum kütürüne uyum, adayın yaşı, bankacıık bigisi, bigisayar bigisi, yabancı di bigisi, adayın mezun oduğu üniversite/böüm, adayın iş tecrübesi Fizikse faktörer, fonksiyone faktörer, kişiik faktöreri E-Santawy (2012) VIKOR Yaş, iş deneyimi, şirket tecrübesi, insan kaynakarı sınavı sonucu Erdem (2016) Buanık Anaitik Hiyerarşi Süreci (BAHS) Gene teknik gerekiiker, kişise özeiker, yan özeiker Baezentis vd. (2012) Özbek (2015) Akar ve Çakır (2016) MULTIMOORA Anaitik Hiyerarşi Süreci (AHS) MULTIMOORA Buanık Anaitik Hiyerarşi Süreci (BAHS) MOORA Yaratıcıık-yeniik, iderik, stratejik panama, ietişim becerieri, ekip yönetimi, duygusa kararıık, eğitim geçmişi, meseki deneyim Özgüven, güveniirik, tarafsızık, dürüstük, gönüüük, anaitik düşünme yeteneği, risk yönetimi, vizyon, görev biinci, takım biinci, karar verme yeteneği, ietişim bigisi, anama ve anatma yeteneği, sosya iişkier Teme düzey bigisayar bigisi, ojistik bigi teknoojieri bigisi, deneyim, raporama becerisi, İngiizce bigisi İşetmenin yapısına ve işe uygun insan gücünü temin etmesi zaman, para ve enerji gerektiren önemi bir maiyet kaemi oması nedeniye aternatifer arasından en vasıfı oan insanarın seçimesi önem arz etmektedir. Karmaşık ve birçok değişkene bağı oan karar verme sürecinde biimse öçüterin dikkate aınması bir gerekiiktir. Yanış persone seçimi işetmeye ve personee, iş-kişi veya kişier arasındaki uyumsuzuk nedeniye verimiik düşüşü, işgünü kaybı, iş kazaarında artış, işten çıkarıma/çıkma gibi psikoojik, sosyoojik ve ekonomik sorunar ouşturacaktır [17]. Persone seçim işeminin etkiniğinin sağanamadığı durumarda diğer birimerin de etkin bir şekide işemesi bekenemez. Bu durum persone seçiminde yapıacak oan hataarın düzetimesinin güç ve maiyeti sonuçar doğurabieceğini göstermektedir [18]. 99

5 A.O. KUŞAKCI, B. AYVAZ, F. ÖZTÜRK, F. SOFU İşetmeerin pazardaki farkıığının insan gücündeki farkıığa dayanır hae gemesiye, rekabet haindeki işetmeer kürese meydan okumaara karşı çaışanarının sahip odukarı yetenekerin ortaya çıkarımasının ve yeteneki adayarın seçimesinin öneminin farkına varmaktadır [19]. Yeniikçi düşünce sistemine sahip omak, ekip çaışmasını güçendirmek, üretimde ve müşteri iişkierinde fark yaratmak, yeni ürüner geiştirebimek, üretim maiyeterini düşürebimek gibi kritik unsurarın temeinde insan kaynağı etkin yönetimi vardır [20]. Gene anamıya herhangi bir seçim süreci, önem veya tercih sırasına göre bir nesneyi diğererinden ayırma oarak tanımanabiir [20]. İnsan kaynağı seçim süreci ise; işe başvuran adayar arasından işin gerektirdiği niteikere en uygun adayın beirenmesi işidir [20]. Seçim süreci işetmenin seçim fesefesi, adayar hakkında bigi topamak için kuanıan teknik ve araçar ie seçim kararını içeren üç teme unsura sahiptir [21]. Etkii bir işe aım süreci bütün adayara karşı adi davranma, doğru insanı işe ama ve ortak düşünce hedeferini içermeidir. Hem adayın, hem de değerendiricierin seçim sürecinin değerine inanmış oması ortak düşünceyi ouşturmaktadır. En iyi adayı etkieme ve işe amada başarıı oabimek için bu hedeferin gerçekeşmesi önem arz etmektedir [20]. 2. MATERYAL VE METOT Çaışmanın bu böümünde MOORA yöntemi ve türeveri kısaca tanıtıacak ve yapıan uyguamanın detayarı payaşıacaktır. 2.1 MOORA MOORA yöntemi, Braures ve Zavadskas [22] tarafından 2006 yıında geiştirimiştir. Geiştiricieri tarafından bu metodun diğer ÇKKV metotarı ie karşıaştırıınca bazı avantajarı oduğu saptanmıştır. Bunara Tabo 2 de yer verimiştir [22]. Tabo 2. ÇKKV yöntemerinin karşıaştırıması [22] Hesapama Matematikse Veri Yöntem Basitik Güveniirik Zamanı İşemer Türü MOORA Çok az Minimum Basit İyi Nice AHS Çok faza Maksimum Çok kritik Zayıf Karma TOPSIS Maku Maku Norma Orta Nice VIKOR Az Maku Basit Orta Nice ELECTRE Faza Maku Norma Orta Karma PROMETHEE Faza Maku Norma Orta Karma Literatürde MOORA-Oran Metodu, MOORA-Referans Noktası Yakaşımı, MOORA-Önem Katsayısı Yakaşımı, MOORA-Tam Çarpım Formu, Muti-MOORA omak üzere farkı yakaşımar geiştirimiştir [22]. Bu çaışmada ee aacağımız persone seçimi probemi bu yakaşımarın tümünün üçgense buanık kümeer ie modeenmiş versiyonarı ie değerendiriecektir MOORA-Oran yöntemi MOORA-Oran yönteminin adımarı aşağıda tanımanmıştır [22]. Adım 1: Kritererin ve aternatiferin performans değererinin beirenmesi Bu adım kritererin beirenmesi ve farkı aternatiferin farkı kriterere göre performans değererinin bir matriste bir araya getirimesi ie başar. Eşitik 1 de bu matris gösterimektedir. Burada x ij, i. aternatifin j. amaca ya da niteiğe göre performans değerini göstermektedir. M aternatiferin, n ise amaçarın sayısını göstermektedir. 100

6 BULANIK MULTIMOORA İLE PERSONEL SEÇİMİ: HAVACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA x 11 x 12. x 1n x 21 x 22. x 2n X=[.... ] (1) x m1 x m2. x mn Adım 2: Matrisin normaeştirimesi Eşitik 1 kuanıarak her bir aternatifin her bir amaca göre gösterdiği performans değeri, performans değererinin kareerinin topamının kareköküne böünmesiye matris normaeştiriir. X ij = x ij m x 2 i=1 ij (2) xij, i. aternatifin j. amaca göre normaeştirimiş performans değerini göstermektedir. Bu değer [0-1] araığında oabieceği gibi bazı durumarda [-1,1] araığında da oabimektedir. Adım 3: Farkarın hesapanması Normaeştirimiş maksimizasyon performans değereri topamından minimizasyon performans değereri topamı Eşitik 3 teki gibi çıkarıır. g n y ij = j=1 x ij x ij j=g+1 (3) Burada g, maksimize ediecek amaçarın sayısını, (n-g), minimize ediecek amaçarın sayısını ve yi ise i. aternatifin tüm amaçara göre normaeştirimiş değerini göstermektedir. yi değereri büyükten küçüğe doğru sıraanır. yi sıraamasına göre birinci sıradaki aternatif en uygun seçenek oarak değerendiriir MOORA-Referans noktası yakaşımı MOORA-Referans noktası yakaşımı yönteminin adımarı aşağıdaki şekide tanımanmıştır [1], [22]. Bu yakaşımda MOORA-Oran Yöntemi ie ede edien normaeştirimiş verier teme aınır. Referans Noktası yakaşımında aternatiferin her bir amaca göre maksimizasyon durumunda en iyi değeri, minimizasyon durumunda ise en düşük değeri referans noktası (r i) oarak aınır. Bu bir nevi kurmaca (fiktif) bir idea aternatif oarak değerendiriebiir. Eşitik 5 kuanıarak aternatiferin her bir amaca göre referans noktasına oan uzakıkarı buunur. d ij = r i x ij (5) Aternatiferin sıraaması Eşitik 6 kuanıarak yapıır. Her aternatifin en yüksek değeri buunur (P i). Aternatifer küçükten büyüğe doğru sıraanır. Birinci sıradaki aternatif en iyi seçenek oarak kabu ediir [23] MOORA-Önem katsayısı yakaşımı P i = min i (max d ij ) (6) j Bu yakaşımda MOORA-Oran Yöntemi ie ede edien normaeştirimiş verier teme aınır. Bazı durumarda amaçarın önceikeri farkı oabiir. Amaçarın önceikerinin dikkate aındığı zaman aternatiferin performans değereri Eşitik 7 ye göre hesapanır. g n y ij = j=1 w j x ij w j x ij j=g+1 (7) w j, amaçarın önceikerini göstermektedir. Amaçarın önem ağırıkarının referans noktası yakaşımında da kuanıması etkii bir yodur. Bu durumda Eşitik 5 geiştirierek önem ağırıkarının da dikkate aındığı Eşitik 8 ouşturuur (Stanujkic vd., 2012). 101

7 A.O. KUŞAKCI, B. AYVAZ, F. ÖZTÜRK, F. SOFU MOORA-Tam çarpım formu d ij = w j r i x ij (8) Brauers ve Zavadskas, 2010 yıında MOORA yönteminin tam çarpım sürümünü geiştirmiştir [24]. Bu yakaşımda, her bir aternatifin maksimizasyon amaçı verierin çarpımı A i, minimizasyon amaçı verierin çarpımına B i böünür. Bu yakaşım Eşitik 9 ie ifade edimektedir. U i = A i B i (9) U i; aternatiferin skorarını göstermektedir. U i değereri büyükten küçüğe doğru sıraanır ve birinci sıradaki aternatif en uygun seçenek oarak değerendiriir. Burada; j A i = g=1 x gj (10) i=1,..., m; m, aternatiferin sayısını, j ise maksimizasyon (fayda) öçüterinin sayısını ifade etmektedir. Ayrıca, Burada, n-j, minimizasyon (maiyet) öçüterinin sayısını ifade etmektedir MULTIMOORA n B i = k=j+1 x kj. (11) Bu yöntem MOORA ve Tam Çarpım Formu Yöntemi nin bir bireşimi şekindedir [24][25]. MULTIMOORA yöntemine ait karar matrisi, oran yöntemi, referans noktası yakaşımı, tam çarpım formu iişki ve akışını gösteren diyagram Şeki 1 de gösterimektedir. 2.2 Buanık MULTIMOORA Şeki 1. MULTIMOORA yöntemi diyagramı [26] Buanık mantık Lotfi A. Zadeh in 1965 te yayınadığı Fuzzy Sets çaışması sonrası biim dünyasında geniş bir uyguama aanı bumuştur [27]. Buanık mantığın deterministik mantıktan en önemi farkıığı söze ifadeerin matematikse ifadeere döküebimesine imkân sunmasıdır [28]. Persone seçim süreci inceendiğinde değerendirmeerin insan kaynakarı uzmanarı tarafından sübjektif, ik aşamada anaitik yakaşımara izin vermeyen, söze ifadeere yapıdığı görümektedir. Bu nedene bu probem buanık bir ÇKKV ie ee aınması gereken bir probemdir. Bu çaışmada kuanıan buanık MULTIMOORA metodunun uyguama adımarı aşağıda yer amaktadır [1], [29]. Buanık MULTIMOORA da karar vericierin aternatifer hakkındaki değerendirmeeri üçgense buanık sayıar ie modeenmiştir. 102

8 BULANIK MULTIMOORA İLE PERSONEL SEÇİMİ: HAVACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Üçgense üyeik fonksiyonu üç parametre ie tanımanmaktadır. Bu parametreer, m, u oarak aınırsa Şeki 2 deki gibi bir üçgense buanık kümeye ait, μ A (x,, m, u), üyeik fonksiyonu Eşitik 12 ie tanımanabiir. μ A (x,, m, u) = x m ise m x u ise (x ) (m ) (u x) (u m) { x > u veya x < ise 0 (12) Şeki 2. Üçgense üyeik fonksiyonu Buna göre buanık MULTIMOORA yöntemi aşağıdaki gibi modeenebiir: Adım 1: Üçgense üyeik fonksiyonarı yardımıya, karar vericierin görüşeri doğrutusunda buanık karar matrisi ouşturuur (Eşitik 13). X = [ x 1 11 x 1 m1, x 11, x 11 x 12, x 12, x 12 x 1n, x 1n, x 1n ] (13), x m1, x m1 x m2, x m2, x m2 x mn, x mn, x mn Matriste x ij, x m ij, x n ij değereri; j. kriter açısından i. aternatif için üçgense bir üyeik fonksiyonundaki sırasıya küçük, orta ve büyük değerere sahip buanık sayıarı göstermektedir. Çaışmada kuanıan dise ifadeer ve bunarın üçgense buanık sayı karşııkarı Tabo 3 te gösterimiştir. Tabo 3. Kuanıan dise ifadeer ve bunarın buanık üçgense sayı karşııkarı [1] Dise İfade Gösterim L m n Çok zayıf VL 0 0 0,16 Zayıf L 0 0,16 0,34 Orta zayıf ML 0,16 0,34 0,5 Orta M 0,34 0,5 0,66 Orta iyi MH 0,5 0,66 0,84 İyi H 0,66 0,84 1 Çok iyi VH 0, İdea (UORP) I Adım 2: Vektör normaizasyonu ie normaize buanık karar matrisi ouşturuur. r ij = x ij m (x ij) + (xij m ) +(xij n i=1 ) (14) 103

9 A.O. KUŞAKCI, B. AYVAZ, F. ÖZTÜRK, F. SOFU r ij m = r n ij = x ij m m (x ij) + (xij m ) +(xij n i=1 ) n x ij m (x ij) + (xij m ) +(xij n i=1 ) (15) (16) Adım 3: Ağırıkı normaize buanık karar matrisi ouşturuur. v ij = w j r ij (17) v m m ij = w j r ij (18) v n ij = w j r ij (19) Adım 4: Fayda ve maiyet kritereri açısından her bir aternatifin sıraamaarı hesapanır. Fayda kritereri için aşağıdaki eşitiker kuanımaktadır. Maiyet kritereri için aşağıdaki eşitiker kuanımaktadır. n } S + i = j=1 v ij j j max (20) S +m n m i = j=1 v ij } j j max (21) S +n n n i = j=1 v ij } j j max (22) S n i = j=1 v ij } j j min (23) S m n m i = j=1 v ij } j j min (24) S n n n i = j=1 v ij } j j min (25) Adım 5: Her bir aternatifin performans değereri ouşturuur. Bunun için, vertex metodu kuanıarak aternatifer için fayda ve maiyet kriter değereri duruaştırıır. S i (S i +, S i ) = 1 3 [(S i + S i ) 2 + (S i +m S i m ) 2 + (S i +n S i n ) 2 ] (26) Adım 6: Performans indeks rakamarına göre aternatifer sıraanır. En yüksek performans indeks puanına sahip aternatif tercih edimesi gereken seçenektir. 2.3 Hava Taşımacıığı Sektöründe Bir Uyguama Bu çaışmada, bir hava you firması için uzman seçimi probemi ee aınmıştır. Bu bağamda üç aday ve üç üst düzey değerendirici beirenmiştir. Aday seçiminde kuanıacak üç ana kriter ve bunarın atında sekiz at kriter buunmaktadır. Kriterer işetmedeki insan kaynakarı tarafından pozisyonar için gereki yetkiniker çaışması ie beirenmiştir. İşetmede ha-i hazırda persone seçiminde uyguanan bu kriterer Tabo 4 te verimiştir. Bu kriterer kurumsa kütür, meseki yeteriiker ve kurumsa yeteriiker ana başıkarı atında değerendirimekte ve topam sekiz at kriterden ouşmaktadır. Değerendiricier tarafından her bir adaya ait beirenen değerendirme sonuçarının dise ifadeer ie gösterimini içeren başangıç karar matrisi Tabo 5 te gösterimiştir. Burada; D1, D2 ve D3 değerendiricieri, A1, A2 ve A3 adayarı göstermektedir. Tabo 6 adayarın üç buanık MOORA (oran yöntemi, tam çarpım formu ve referans noktası) yakaşımına göre sıraamasını vermektedir. Adayarın buanık MULTIMOORA yöntemine göre yapıan nihai sıraaması ise Tabo 7 de görümektedir. Buna göre aday 3 ün işetme için en uygun aday oduğu görümüştür. 104

10 BULANIK MULTIMOORA İLE PERSONEL SEÇİMİ: HAVACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Tabo 4. Değerendirme kritereri Ana Kriter Değerendirme Kritereri Açıkama Kurumsa kütür Kişise Yeteriker Meseki Yeteriker Kurum Kütürüne Uyum (K1) İetişim Becerisi (K2) Takım Çaışmasına Yatkınık (K3) Öğrenme Motivasyonu (K4) Probem Çözme Yakaşımı (K5) Panama ve Organizasyon (K6) Kariyer Geişimi (K7) Bigi ve Deneyim (K8) Kurumu tanıma, kurumun kütüre değererine uygunuk, adaptasyon, profesyone duruş sergieme, kurumu başarıya tesim etme Kendini açık ve öz şekide ifade etme becerisi, özgüven, ifadeerin tutarıığı, beden diinin etkin kuanımı Ekip hainde çaışma arzusu, işbiriğine yatkınığı, farkı görüşere toerans, dayanışma ve koordinasyon Kişise bigi ve becerierini ya da iş bigisini artırma konusunda isteki oma, öğrenmeye açık oma Dikkat, farkındaık, agıama, sorunarı anaiz etme, çözüm teknikeri ve öneyici davranış geiştirme Zamanı ve diğer kaynakarı etkin kuanma, yoğun iş temposunda performansını sürdürme İş/çaışma motivasyonu, kariyer hedefi, iş/staj deneyimini tutarıığı, pozisyonun adayın bekentierini karşıama durumu Meseki deneyim, meseki bigi Tabo 5. Başangıç karar matrisinin dise ifadeer ie gösterimi D1 D2 D3 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 A1 L M M MH M M M M A2 L ML ML L L L VL VL A3 MH M ML ML M ML M M A1 L L L M MH MH ML ML A2 L ML L VL VL VL VL VL A3 M M ML L M L ML ML A1 ML M M M MH MH ML ML A2 ML ML ML ML ML ML L L A3 H MH M ML M ML M M Tabo 6. Sıraama sonuçarı ve en iyi buanık omayan performans değereri Oran Yöntemi Tam Çarpım Formu Referans Noktası Yakaşımı En iyi performans değeri Sıraama En iyi performans değeri Sıraama En iyi performans değeri Sıraama Aday 1 2, , , Aday 2 1, ,47E , Aday 3 2, , ,

11 A.O. KUŞAKCI, B. AYVAZ, F. ÖZTÜRK, F. SOFU AHS-TOPSIS ie Karşıaştırma Tabo 7. Buanık MULTIMOORA sıraama sonuçarı Buanık MULTIMOORA Aday 1 2 Aday 2 3 Aday 3 1 Bu böümde Buanık MULTIMOORA yönteminin tutarıığı iteratürde sıkıka kuanıan bieşik AHS- TOPSIS [30] yakaşımı ie karşıaştırıacaktır. Ayrıca önerien MULTIMOORA yakaşımı iteratürde çokça uyguama aanı buan bieşik AHS-TOPSIS ie yöntemi kuanım koayığı açısından karşıaştırıacaktır. Bieşik AHS-TOPSIS yöntemi temede iki aşamaı bir çözüm yakaşımı sunmaktadır. Buna göre, AHS yöntemi ie kriter ağırıkarı beirenecek, beirenen kriter ağırıkarına göre TOPSIS ie en uygun aday seçiecektir. AHS ie beirenen ana kritererin ikii karşıaştırma değereri Tabo 8 de yer amaktadır. Tabo 8. Ana kritererin ikii karşıaştırma matrisi Kurumsa Kütür Kişise Yeteriker Meseki Yeteriker Kurumsa Kütür 1 0,25 0,33 Kişise Yeteriker Meseki Yeteriker 3 0,5 1 Tabo 8 kuanıarak ana kritererin ortaama ağırıkarı Tabo 9 daki gibi buunmuştur. Yapıan tutarıık testerinde Kritik Eşik (KE) değeri 0,01579 çıkmıştır. Bu değer 0,1 den küçük oduğu için yapıan değerendirmenin tutarı oduğu sonucuna uaşımıştır. Tabo 9. Ana kritererin ağırıkarı Ağırık Değeri Kurumsa Kütür 0,1226 Kişise Yeteriker 0,5571 Meseki Yeteriker 0,3202 T 4 te verien kriter hiyerarşisinde at kritererin kendi arasında değerendirimesi yapımıştır. Karar vericier her at kriter grubunun eemanarının eşit önemde oduğunu beirtmiştir. Buna göre, AHS ie ede edien at kriterere ait ağırıkar Tabo 10 daki gibi buunmuştur. Tabo 10. AHS ie ede edien değerendirme kritereri ve ağırıkarı Kriterer Ağırık Kurum Kütürüne Uyum (K1) 0, İetişim Becerisi (K2) 0, Takım Çaışmasına Yatkınık (K3) 0, Öğrenme Motivasyonu (K4) 0, Probem Çözme Yakaşımı (K5) 0, Panama ve Organizasyon (K6) 0, Kariyer Geişimi (K7) 0, Bigi ve Deneyim (K8) 0, Uyguamanın ikinci aşamasında TOPSIS ie adayar değerendirimiştir. Buna göre üç uzmanın değerendirmesine göre ede edien ortaama karar matrisi Tabo 11 de verimiştir. Değerendirme yapıırken uzmanar 1 den 5 e kadar her adayı puanamıştır. Yine, Tabo 12 de karar matrisinin normaize edimiş hai görümektedir. 106

12 BULANIK MULTIMOORA İLE PERSONEL SEÇİMİ: HAVACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Tabo 11. Ortaama karar matrisi Aternatifer K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 Aday Aday Aday Tabo 12. Normaize karar matrisi Aternatifer K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 Aday 1 0,48 0,72 0,72 0,72 0,64 0,72 0,53 0,53 Aday 2 0,48 0,48 0,48 0,48 0,43 0,48 0,27 0,27 Aday 3 0,72 0,48 0,48 0,48 0,64 0,48 0,80 0,80 Tabo 13. Ağırıkı karar matrisi Aternatifer K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 Aday 1 0,15 0,02 0,02 0,02 0,02 0,13 0,09 0,09 Aday 2 0,15 0,01 0,01 0,01 0,01 0,09 0,05 0,05 Aday 3 0,23 0,01 0,01 0,01 0,02 0,09 0,15 0,15 Tabo 10 da verien kriter ağırıkarı ie normaize edimiş karar matrisi çarpıacak ağırıkı karar matrisi ede edimiş ve Tabo 13 te verimiştir. Buna göre pozitif ve negatif idea çözümer Tabo 14 te gösterimiştir. Bu taboda faydaanıarak hesapanan idea çözüme görecei yakınık değereri Tabo 15 te gösterimiştir. Tabo 14. Pozitif (A*) ve Negatif (A - ) İdea Çözümer K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 A* 0,23 0,022 0,022 0,022 0,020 0,13 0,15 0,15 A - 0,15 0,015 0,015 0,015 0,013 0,09 0,05 0,05 Tabo 15. İdea çözüme görecei yakınık değereri Aternatifer Pozitif İdea Çözüme Uzakık Negatif İdea Çözümü Uzakık İdea Çözüme Görecei Yakınık Değereri Aday 1 0, , , Aday 2 0, , Aday 3 0, , , Bütüneşik bir AHS-TOPSIS yöntemi tercih edierek ee aınan insan kaynağı seçim probeminin çözümünde ede edien buguara göre; Aday 3 ün diğer adayara göre ik sırada yer adığı, Aday 1 in ikinci sırada yer adığı ve Aday 2 nin üçüncü sırada yer adığı sonucuna uaşımıştır. 3. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME Günümüzde artan uusa ve uusararası rekabet işetmeer için yeni çözümer üretimesini zorunu kımıştır. Teknoojik geişmeerin çabuk kopyaanabimesi, uyaranabimesi nedeniye işetmeye rekabet avantajı sağamada geçmişe göre daha az kritik önem taşıdığı söyenebiir. Günümüzde avantaj kavramının temeini insan kaynağının ouşturduğu kabu edimiş bir gerçektir. Bu durum, doğru işe doğru kişiyi seçme, aternatifer arasından en iyisinin seçimesi gibi probemer ie insan kaynakarı departmanına önemi bir karar sorumuuğu yükemektedir. Çok sayıda ve geneike birbiri ie çeişen kriterere göre, birden faza aternatifin değerendirimesi karar verme sürecini zoraştırmaktadır. İnsan kaynağı seçiminde karar verme ise, nice ve nite pek çok kriteri birikte 107

13 A.O. KUŞAKCI, B. AYVAZ, F. ÖZTÜRK, F. SOFU içerdiği için daha da karmaşık bir probem haine gemektedir. Bu sorunun üstesinden gemek için pek çok yöntem geiştirimiştir. Yapıan araştırmaara göre iteratürde persone seçiminde sıkça kuanıan yöntemeri AHS, TOPSIS, DEMATEL, ELECTRE, ORESTE, VIKOR gibi yöntemer oduğu görümüştür. Bu çaışmada persone seçim probeminin çözümünde yaygın kuanımayan ancak yeni bir karar verme yakaşımı oarak öne çıkan buanık MULTIMOORA yöntemi kuanımıştır. [25]. Anıan yöntem ie önde geen bir havayou şirketinde buanık ortamda persone seçimi probemi modeenmiş ve en doğru aternatif beirenmiştir. Buanık ortamda MULTIMOORA yöntemi ie buunan sonuç, çaışmadaki bugunun geçeriiği öçmek amacıya bütüneşik AHS-TOPSIS yöntemi ie ede edien sonuça karşıaştırımıştır. İki metodun aynı sonucu verdiği görümüştür. Buanık MULTIMOORA ve türeveri ie ede edien değerendirmeer Şeki 3 te gösterimiştir. İki numaraı adayın tüm çözümerde 3. Sırada yer adığı görüürken, bir numaraı adayın MOORA-Oran yönteminde birinci tercih iken diğer yöntemerde 2. Sırada yer adığı görümektedir. Üç numaraı adayın ise MOORA-Oran yöntemi dışındaki tüm yöntemerde birinci oduğu görümektedir. Şeki 3. Buanık MOORA aday değerendirme sonuçarı Buanık MULTIMOORA yöntemi ve bütüneşik AHS-TOPSIS yöntemi çözümerine göre aday sonuçarının sıraanması Şeki 4 te gösterimiştir. Her iki çözümde de sonuçar benzerik göstermektedir. Çaışma neticesinde üç numaraı adayın en iyi aternatif oduğu beirenmiştir. İşetmeye üst düzey yöneticiere karar desteği sağayacak bu sistem maiyet, zaman tasarrufu, uyguama koayığı gibi özeikeri vurguanarak önerimiştir. Şeki 4. Buanık MULTIMOORA yöntemi ve bütüneşik AHS-TOPSIS yöntemi aday değerendirme sonuçarı karşıaştırması Bu çaışmada önerien yöntemin uyguandığı vaka dikkate aındığında, kısıtayıcı iki noktaya değinmeiyiz: (i) İşetme yapısı gereği çok faza aternatif aday değerendiriememiştir. Ede edien buguarın geneeştiriebimesi için bundan sonraki çaışmaarda daha faza aternatifin oduğu vakaar kuanımaıdır. (ii) Çaışmanın 108

14 BULANIK MULTIMOORA İLE PERSONEL SEÇİMİ: HAVACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA gerçekeştiridiği işetmede uzman çaışan grubunda performans yönetimi sistemi omaması nedeniye seçien adayın işe aım sonrası gerçekeşen performansına yöneik buguar ede ediememiştir. Daha sonraki çaışmaarda araştırma buguarının performans yönetimi verieriye karşıaştırıarak buguarın geçeriiğinin test edimesi sağanabiir. KAYNAKLAR [1] BALEŽENTIS, A., BALEŽENTIS, T., BRAUERS, W. K. M., Personne seection based on computing with words and fuzzy MULTIMOORA, Expert Systems with Appications, 39(9), , [2] SAGHAFIAN, S., HEJAZI, S. R., Muti-criteria Group Decision Making Using A Modified Fuzzy TOPSIS Procedure, Internationa Conference on Computationa Inteigence for Modeing, Contro and Automation and Internationa Conference on Inteigent Agents, Web Technoogies and Internet Commerce (CIMCA-IAWTIC 06), 2, [3] KELEMENIS, A., ASKOUNIS, D., A new TOPSIS-based muti-criteria approach to personne seection, Expert systems with appications, 37(7), , [4] FATHI, M. R., MATIN H. Z., ZARCHI, M. K., AZIZOLLAHI, S., The appication of fuzzy TOPSIS approach to personne seection for Padir Company, Iran, Journa of management Research, 3(2), 1-14, [5] DOĞAN, A., ÖNDER, E., İnsan Kaynakarı Temin Ve Seçiminde Çok Kriteri Karar Verme Teknikerinin Kuanıması ve Bir Uyguama, Journa of Yaşar University, 9(34), , [6] VATANSEVER, K., ONCEL, M., An Impementation Of Integrated Muti-Criteria Decision Making Techniques For Academic Staff Recruitment, Journa of Management, Marketing and Logistics, 1(2), , [7] KUSUMAWARDANI, R. P., AGINTIARA, M., Appication of Fuzzy AHP-TOPSIS Method for Decision Making in Human Resource Manager Seection Process, Procedia Computer Science, 72, , [8] SANG, X., LIU, X., QIN, J., An anaytica soution to fuzzy TOPSIS and its appication in personne seection for knowedge-intensive enterprise, Appied Soft Computing, 30, , [9] ÖMÜRBEK, N., DEMIRCI, N., AKALIN, P., Anaitik Ağ Süreci ve TOPSIS Yöntemeri ie Biimdaı Seçimi, Akademik Araştırmaar ve Çaışmaar Dergisi, 5(9), , [10] AKSAKAL, E., DAĞDEVIREN, M., Yetenek yönetimi temei persone atama modei ve çözüm önerisi, Gazi Üniversitesi Mühendisik-Mimarık Fakütesi Dergisi, 30(2), , [11] KABAK, M., BURMAOǦLU, S., KAZANÇOǦLU, Y., A fuzzy hybrid MCDM approach for professiona seection, Expert Systems with Appications, 39(3), , [12] MOJAHED, M., MARJANI, M. E., AFSHARI, A., MARJANI, S., CENTER, S., Using ELECTRE-AHP as a mixed method for personne seection, in Proceedings Of The Internationa Symposium On the Anaytic Hierarchy Process, [13] EL-SANTAWY, M. F., A VIKOR Method for Soving Personne Training, Internationa Journa of Computing Science, 1(2), 9 12, [14] YILDIZ, A., DEVECI, M., Buanık VIKOR Yöntemine Dayaı Persone Seçim Süreci, Ege Akademik Bakış, 13(4), , [15] ÖZBEK, A., Akademik Birim Yöneticierinin Moora Yöntemiye Seçimesı: Kırıkkae Üzerine Bir Uyguama, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaarı Dergisi, 14(2), , [16] AKAR, G. S., ÇAKIR, E., Lojistik Sektöründe Bütüneştirimiş Buanık AHP-Moora Yakaşımı ie Persone Seçimi, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaarı Dergisi, 14(2), , [17] KÜÇÜKKAYA, G., Insan kaynakarı yönetiminde persone seçimi ve bir uyguama, Yüksek Lisans Tezi, [18] YELBOĞA, A., Örgüterde persone seçimi ve psikoojik tester, Sosya Biimer Dergisi, 5(2), 11-26, [19] KEÇECİOĞLU, T., ÇETİN, C., ÇAPRAZ, B., Teme Yetkinikerin Beirenmesi Üzerine Bir Araştırma: Hayes Lemmerz Jantaş ve Inci Exide Akü Örnekeri, XIII. Uusa Yönetim ve Organizasyon Kongresi Bidirier Kitabı, 12 14, [20] DOĞAN, S., DEMİRAL, A. G. Ö., İnsan kaynakarı yönetiminde çaışanarın kendierine doğru yocuuk yöntemi: yetenek yönetimi, Çukurova Üniversitesi Sosya Biimer Enstitüsü Dergisi, 17(3), ,

15 A.O. KUŞAKCI, B. AYVAZ, F. ÖZTÜRK, F. SOFU [21] ALPANDER, G. G., BOTTER, C. H., Human resources management panning, Amacom, [22] BRAUERS, W. K., ZAVADSKAS, E. K., The MOORA method and its appication to privatization in a transition economy, Contro and Cybernetics, 35, , [23] STANUJKIC, D., MAGDALINOVIC, N., JOVANOVIC, R., STOJANOVIC, S., An objective muticriteria approach to optimization using MOORA method and interva grey numbers, Technoogica and Economic Deveopment of Economy, 18(2), , [24] BRAUERSW,. K. M., ZAVADSKAS, E. K., Project management by MULTIMOORA as an instrument for transition economies, Technoogica and Economic Deveopment of Economy, 16(1), 5 24, [25] BALEŽENTIS, A., BALEŽENTIS, T., BRAUERS, W. K. M., MULTIMOORA-FG: A Muti-Objective Decision Making Method for Linguistic Reasoning with an Appication to Personne Seection, Informatica, 23(2), , [26] BRAUERS, W. K. M., GINEVICIUS, R., PODVEZKO, A., Ranking of the Lithuanian Banks During the Recession of by the MULTIMOORA Method, Annas of Management Science, 3(1), 1-28, [27] ZADEH, L. A., Fuzzy sets, Information and Contro, 8(3), , [28] ŞENGÜL, Ü., MIRAÇ, E., SHIRAZ, S. E., Buanık AHP ie Beediyeerin Topu Taşıma Araç Seçimi, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Biim. Fakütesi Dergisi, 40, , [29] KARANDE, P., CHAKRABORTY, S., Appication of muti-objective optimization on the basis of ratio anaysis (MOORA) method for materias seection, Materias and Design, 37, , [30] AYDIN, Y., EREN, T., Savunma Sanayı ı nde Stratejı k Ürün İçı n Çok Krı terı Karar Verme Yöntemerı İe Tedarı kçi Seçı mi, Ömer Haisdemir Üniversitesi Mühendisik Biimeri Dergisi, 7(1), ,