An Application on Multi-Criteria Decision-Making Techniques in the Job Evaluation Process

Yıl 2023, Cilt: 15 Sayı: 1, 91 - 106, 31.01.2023

Ataberk Olcay , Muharrem Düğenci , Mümtaz İpek , Medine Nur Türkoğlu Elitaş

https://doi.org/10.29137/umagd.1135951

Öz

Job evaluation; In order to generate input to performance evaluation and wage management in businesses, the skills of work, responsibility, business conditions, etc. and to compare them formally and systematically. In this study, the evaluation of 48 blue collar labor positions in the Steel Production Department of an enterprise operating in the Iron and Steel sector were evaluated. Firstly, binary comparison matrices were created by AHP method. As a result, the proximity coefficients of 48 blue collar labor positions were calculated and sorted. Topsis and Fuzzy Topsis result of the workmanship scores; The unit was compared with the ranking of the workmanship positions scored according to the opinion and decision of the Chief, Chief and the foreman in the relevant section. In line with this aim, the aim is to determine the appropriate employees in line with the importance and ranking of the works resulting from the job evaluation, and to evaluate the performance of the employees and to advise the company on the improvements that can be made in the process.

Anahtar Kelimeler

Job evaluation, Fuzzy analytic hierarchy process, fuzzy topsis method

İş Değerlendirme Sürecinde Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri Üzerine Bir Uygulama

Öz

İş değerlendirme; işletmelerdeki performans değerlendirme ve ücret yönetimine girdi oluşturmak amacıyla işlerin maharet, sorumluluk, iş koşulları vb. gibi faktörler çerçevesinde değerlendirilerek biçimsel ve sistematik olarak karşılaştırılmasıdır. Bu çalışmada Demir Çelik Sektörü’ne faaliyet gösteren bir işletmenin çelik üretim müdürlüğü birimindeki mevcut 48 adet mavi yaka işçilik pozisyonları değerlendirilmiştir. Öncelikle AHP yöntemi ile ikili karşılaştırma matrisleri oluşturulmuştur. Bunun sonucunda 48 adet mavi yaka işçilik pozisyonuna ait yakınlık katsayıları hesaplanarak sıralama elde edilmiştir. Topsis ve Bulanık Topsis sonucu ortaya çıkan işçilik pozisyonlarına ait puanlar; Ünite Amiri, Şef ve ilgili kısımdaki Formenin görüş ve kararı doğrultusunda puanlanan işçilik pozisyonlarının sıralaması ile karşılaştırılmıştır. Bu amaca uygun olarak da hedef, yapılan iş değerlendirme sonucu ortaya çıkan işlerin önem düzeyi ve sıralaması doğrultusunda, o işe uygun çalışanların belirlenmesi ve çalışanların performanslarının değerlendirilerek, proseste yapılabilecek olan iyileştirme çalışmalarının şirkete tavsiye olarak verilmesidir.

Anahtar Kelimeler

İş değerlendirme, bulanık analitik hiyerarşi prosesi, bulanık topsis yöntemi

Kaynakça

• Alkan, A. (2012). İş Değerlendirme Sürecinde Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Bütünleşik Bulanık Topsis Uygulaması. Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri.
• Arslan, M. (2010). Bulanık TOPSİS metodu ile Türk Şeker Fabrikaları’nın performansının değerlendirilmesi [PhD Thesis]. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Chatterjee, P., & Stević, Ž. (2019). A two-phase fuzzy AHP-fuzzy TOPSIS model for supplier evaluation in manufacturing environment. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 2(1), 72-90.
• Das, B., & Garcia-Diaz, A. (2001). Factor selection guidelines for job evaluation: A computerized statistical procedure. Computers & Industrial Engineering, 40(3), 259-272.
• Değermenci, A. (2016). Bulanık ortamda çok kriterli karar verme teknikleri ile personel seçimi: Katılım bankacılığı sektöründe bir uygulama [Master’s Thesis]. İstanbul Ticaret Üniversitesi.
• Denizhan, B., Yalçıner, A. Y., & Berber, Ş. (2017). Analitik hiyerarşi proses ve bulanık analitik hiyerarşi proses yöntemleri kullanılarak yeşil tedarikçi seçimi uygulaması. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(1), 63-78.
• Emrouznejad, A., & Ho, W. (2017). Analytic hierarchy process and fuzzy set theory. İçinde Fuzzy Analytic Hierarchy Process (ss. 23-32). Chapman and Hall/CRC.
• Erokutan, B. (2016). Mavi yakalı personel seçiminde çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanılması ve bir uygulama [Master’s Thesis]. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Ertuğrul, İ., & Karakaşoğlu, N. (2009). Performance evaluation of Turkish cement firms with fuzzy analytic hierarchy process and TOPSIS methods. Expert Systems with Applications, 36(1), 702-715.
• Golec, A., & Kahya, E. (2007). A fuzzy model for competency-based employee evaluation and selection. Computers & Industrial Engineering, 52(1), 143-161.
• Gupta, H. (2018). Assessing organizations performance on the basis of GHRM practices using BWM and Fuzzy TOPSIS. Journal of environmental management, 226, 201-216.
• Gupta, S., & Chakraborty, M. (1998). Job evaluation in fuzzy environment. Fuzzy sets and systems, 100(1-3), 71-76.
• Han, H., & Trimi, S. (2018). A fuzzy TOPSIS method for performance evaluation of reverse logistics in social commerce platforms. Expert Systems with Applications, 103, 133-145.
• Hayat, K., Ali, M. I., Karaaslan, F., Cao, B.-Y., & Shah, M. H. (2020). Design concept evaluation using soft sets based on acceptable and satisfactory levels: An integrated TOPSIS and Shannon entropy. Soft Computing, 24(3), 2229-2263.
• Huseyinov, I., & Tabak, F. S. (2020). The evaluation of computer algebra systems using fuzzy multi-criteria decision-making models: Fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS. International Journal of Software Innovation (IJSI), 8(1), 1-16.
• İskefiyeli, Ö. (2008). İş değerlendirme ve ücret sistemleri ilişkisi üzerine yeni bir model [Master’s Thesis]. Kocaeli Universitesi, Fen Bilimleri Enstitusu.
• Jais, M. I., Sabapathy, T., Jusoh, M., Ahmad, R. B., Jamaluddin, M. H., Kamarudin, M. R., Ehkan, P., Loganathan, L. M., & Soh, P. J. (2019). A fuzzy-based Angle-of-Arrival estimation system (AES) using radiation pattern reconfigurable (RPR) antenna and modified Gaussian membership function. IEEE Access, 7, 145477-145488.
• Kahya, E., & Türkoğlu, M. (2018). Personel değerleme sistemi için karar destek sistemi tasarımı. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(3), 937-960.
• Karimi, H., Sadeghi-Dastaki, M., & Javan, M. (2020). A fully fuzzy best–worst multi attribute decision making method with triangular fuzzy number: A case study of maintenance assessment in the hospitals. Applied Soft Computing, 86, 105882.
• Kayhan, G. (2010). İnsan kaynakları performans değerlendirilmesinde bulanık AHP/bulanık TOPSİS ile hibrit bir yapının oluşturulması ve bir uygulama, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri.
• Kozarević, S., & Puška, A. (2018). Use of fuzzy logic for measuring practices and performances of supply chain. Operations Research Perspectives, 5, 150-160.
• Krishnamoorthi, S., & Mathew, S. K. (2018). Business analytics and business value: A comparative case study. Information & Management, 55(5), 643-666.
• Küçük, M. (2007). Effects of job evalution analysis on Company’s productivity and a case study in manufacturing industry.
• Mathew, M., Chakrabortty, R. K., & Ryan, M. J. (2020). A novel approach integrating AHP and TOPSIS under spherical fuzzy sets for advanced manufacturing system selection. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 96, 103988.
• Nguyen, A.-T., Taniguchi, T., Eciolaza, L., Campos, V., Palhares, R., & Sugeno, M. (2019). Fuzzy control systems: Past, present and future. IEEE Computational Intelligence Magazine, 14(1), 56-68.
• Özcan, S. G., Yıldızbası, A., & Eraslan, E. (2019). İnşaat firmalarının isg bağlamında bulanık grup karar verme yaklaşımı ile değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği, 30(3), 204-219.
• Özdaban, İ. (2012). İş Değerlendirme ve Personel Değerlendirme Üzerine Bir Bulanık Karar Modeli [PhD Thesis]. Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Öztel, A. (2016). Çok kriterli karar verme yöntemi seçiminde yeni bir yaklaşım. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı. Ankara.
• Sarucan, A., & Baysal, M. E. (2018). Türkiye için çok kriterli karar verme yöntemleri ile yenilenebilir enerji alternatiflerinin analizi analysıs of renewable energy alternatıves wıth the multı-crıterıa decısıon makıng methods for turkey Prof. Dr. Orhan Engin. Journal of Social And Humanities Sciences Research (JSHSR), 5(23), 1223-1231.
• Sȋrbu, J., & Pintea, F. R. (2014). Analysis and evaluation of jobs–important elements in work organization. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 124, 59-68. Sirisawat, P., & Kiatcharoenpol, T. (2018). Fuzzy AHP-TOPSIS approaches to prioritizing solutions for reverse logistics barriers. Computers & Industrial Engineering, 117, 303-318.
• Spyridakos, A., Siskos, Y., Yannacopoulos, D., & Skouris, A. (2001). Multicriteria job evaluation for large organizations. European Journal of Operational Research, 130(2), 375-387.
• Sümeyra, U., & Kazan, H. (2016). Çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP TOPSIS ve PROMETHEE karşılaştırılması: Gemi inşada ana makine seçimi uygulaması. Journal of Transportation and Logistics, 1(1), 99-113.
• Welbourne, T. M., & Trevor, C. O. (2000). The roles of departmental and position power in job evaluation. Academy of Management Journal, 43(4), 761-771.
• Yu, S. (2017). Human resources management and evaluation system based on fuzzy analytic hierarchy process. Journal of Interdisciplinary Mathematics, 20(4), 951-964.
• Zhu, G.-N., Hu, J., & Ren, H. (2020). A fuzzy rough number-based AHP-TOPSIS for design concept evaluation under uncertain environments. Applied Soft Computing, 91, 106228.