Pandemi döneminin Türk savunma sektöründe gönüllü işten ayrılma nedenlerine etkisi ve ayrılma niyetinin tahminlenmesi
The effect of pandemic on voluntary turnover and prediction of turnover intention in Turkish defence sector
Yazar: AYSU ERÖZEL
Danışman: PROF. DR. KAZIM BARIŞ ATICI
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İş Analitiği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Günümüz rekabet koşullarında işten ayrılma durumları örgütlere maliyet getirmektedir. Bu maliyetlerin önüne geçebilmek amacıyla özellikle son dönemde yapılan araştırmalar artmış; analitik yöntemlerin insan kaynakları alanında da kullanılmasıyla birlikte işten ayrılma nedenleri ve işten ayrılma niyetinin tahminlenmesi üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, özellikle Covid-19 ile yaşanan pandemi döneminde değişen koşulların, çalışanların işten ayrılma niyetlerine etkisi ile pandemi öncesi ve sonrası dönemde işten ayrılma niyetinin tahminlenmesine yönelik gerçek veriler üzerinden örnek bir uygulama gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında, Türkiye'de savunma sektöründe faaliyet gösteren bir şirketin 2017-2023 yılları arasında şirkette bulunmuş çalışanlarına ait demografik, organizasyonel ve istihdam durumu verileri kullanılmıştır. Analizlerde, denetimli makine öğrenmesi sınıflandırma yöntemlerinden ikili lojistik regresyon, k en yakın komşuluk algoritması, destek vektör makinesi, karar ağacı ve rassal orman yöntemleri uygulanmış; modeller arası tahmin başarılarını karşılaştırabilmek için farklı örneklem büyüklüklerini içeren yaklaşımlar tasarlanmıştır. Uygulamada Orange Veri Madenciliği ve International Business Machines Corporation (IBM) SPSS İstatistik programlarından faydalanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, çalışanların organizasyonel bilgilerinin pandemi sonrası dönemde ayrılma kararı alma ihtimallerinde etkili hale geldiği görülmüştür. Buna ek olarak, ayrılma niyetini tahminlemek için elde edilen model performansları doğruluk (CA) ve eğri altındaki alan (AUC) göstergelerine göre yaklaşık yüzde 50 ve yüzde 80 arasında olmuştur. Çalışma sonucunda model başarılarının, verilerin ait olduğu dönem, örneklem büyüklüğü, hiperparametre değerleri, özniteliklerin sayısı gibi birçok özellikten etkilendiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
In today's competitive environment employee turnover creates extra costs for organizations. In order to prevent this cost, the number of academic research has increased recently. Besides, with the growing use of analytical methods in the field of human resources, more studies have been conducted on employee turnover and prediction of employee turnover intention recently. This study is an exemplary application based on real data to predict the impact of the changing conditions during the pandemic period with Covid-19 on employees' turnover and turnover intention before and after the pandemic. Within the scope of the study, demographic, organizational and employment status data between 2017 and 2023 of the people working in the company which is operating in the defense sector in Turkey is used. In the analysis, supervised machine learning methods such as binary logistic regression, k nearest neighbors, support vector machine, decision tree and random forest are applied. In order to compare the models' performances different approaches with different sample sizes are designed. Orange Data Mining and International Business Machines Corporation (IBM) IBM SPSS Statistics programs are used for modeling. As a result of the analysis, it was revealed that in the post-pandemic period organizational factors become effective in deciding whether to leave the job. In addition, it is found that the accuracy and AUC scores of the prediction models are approximately between 50 percent and 80 percent. Moreover, it was observed that model prediction performance is affected by many aspects such as the period to which the data belongs, the sample size, hyperparameter values and the number of features included in the model.