Personel seçimi için çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak  karar destek sistemi geliştirilmesi
Developing a decision support system using multi-criteria decision making methods for personnel selection
Yazar: ARYPZHAN ABEN
Danışman: PROF. DR. HASAN ÇAKIR
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems

Özet:
Bu çalışma, işletmelerin çalışan seçimi ve değerlendirmesinde karşılaşılan zorlukları ele alarak özel bir Karar Destek Sistemi'nin (KDS) geliştirilmesini ve etkinliğini test etmeyi amaçlamaktadır. İnsan kaynaklarında çalışan uzmanların karşılaştığı artan başvuru sayısı ve adayların niteliklerinin artması gibi zorlukları göz önüne alarak, bu çalışma doğru çalışanın ve insan kaynakları uzmanlarının iş yükünün azaltılması hedefini taşımaktadır. KDS sistemi, işletmelerin boş pozisyonlar için özel sorularla adaylara kriterler oluşturabilmesini ve ardından başvuran adayları Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden biri olan DNMA yöntemi ile değerlendirebilmesini sağlamaktadır. Mobil uygulama sektöründe faaliyet gösteren bir orta büyüklükteki şirketin insan kaynakları süreçlerinde gerçekleştirilen bir uygulama ile sistemin etkililiği test edilmiştir. Çalışmanın önemli aşamalarından biri, işbirliği yapılan şirketin insan kaynakları uzmanı ile işbirliği içinde dokuz kriterden oluşan bir ilanın geliştirilmesidir. Sistemin kullanım doğruluğunu test etmek için 10 adaydan oluşan bir örneklem aday seti oluşturulmuş ve uygulanan sistemle en uygun adaylar belirlenmiştir. Çalışmanın değerlendirme aşamasında, KDS sisteminin kullanıcı dostu, etkili ve memnun edici olduğunu belirlemek amacıyla bir araştırma ekibi oluşturulmuş ve on iki gönüllü kullanıcı ile pilot test gerçekleştirilmiştir. İş arayanlar ve işverenler arasında genel olarak, sistemin kullanımının kolaylığı, harcanan süre ve memnuniyet açısından yüksek bir dereceye sahip olduğu raporlanmıştır. Çalışmanın sonucunda, geliştirilen KDS sistemi ve DNMA yönteminin çalışan seçimi ve değerlendirmesinde başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu çalışma, işletmelere çalışan seçimi konusunda yeni bir perspektif sunmakta ve insan kaynakları departmanlarının etkinliğini artırmaya yönelik değerli bir katkı sağlamaktadır.

Abstract:
This study aims to develop and test the effectiveness of a special Decision Support System (DSS) by addressing the difficulties faced by businesses in employee selection and evaluation. Taking into account the difficulties faced by experts working in human resources, such as the increasing number of applications and the increase in the qualifications of candidates, this study aims to reduce the workload of the right employees and human resources experts. The DSS system enables businesses to create criteria for candidates with specific questions for vacant positions and then evaluate the applicants with the DNMA method, one of the Multi-Criteria Decision Making methods. The effectiveness of the system was tested with an application carried out in the human resources processes of a medium-sized company operating in the mobile application sector. One of the important stages of the study is the development of an advertisement consisting of nine criteria in cooperation with the human resources specialist of the collaborating company. To test the accuracy of using the system, a sample candidate set consisting of 10 candidates was created and the most suitable candidates were determined with the applied system. During the evaluation phase of the study, a research team was formed and a pilot test was conducted with twelve volunteer users in order to determine whether the DSS system was user-friendly, effective and satisfactory. Overall, the system is reported to have a high rating among job seekers and employers for ease of use, time spent, and satisfaction. As a result of the study, it was observed that the developed DSS system and DNMA method gave successful results in employee selection and evaluation. This study offers businesses a new perspective on employee selection and makes a valuable contribution to increasing the effectiveness of human resources departments.