Finans sektöründe çalışanların işten ayrılma niyetlerinin ve sessiz istifalarının insan kaynakları analitiği yöntemleri ile tahmin edilmesi
Predicting employee intentions to leave and quiet quitting in the finance sector with human resource analytics methods
Yazar: HASAN BURAK AYCAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT BAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Matematik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Günümüz iş dünyasında, İK yönetimi süreçleri giderek daha karmaşık hale
gelmektedir. Şirketler, çalışanlarının mutluluğunu ve iş memnuniyetini
artırmak için çeşitli stratejiler uygulamakta ve bu stratejilerin başarısı için
çeşitli ölçütler geliştirmektedirler. Tüm bu çalışmalara rağmen çalışanlar
dönem içinde iş motivasyonlarını ve bağlılıklarını kaybetmekte ve işten
ayrılma niyetine girmektedir. Bu durum birçok şirket için önemli bir
sorundur.
Bununla beraber son yıllarda çalışanın resmi olarak işten ayrılmadan işe
katılımını azalttığı veya işine olan ilgisini kaybettiği bir durumu ifade eden
sessiz istifa kavramı öne çıkmıştır. Bu tür istifa durumunda çalışanlar,
fiziksel olarak işyerine gelmeye devam etse de, motivasyonları ve
performansları düşebilir, iletişim azalabilir ve genel olarak işleriyle
ilgilenmezler.
xii
COVID 19 Pandemi süreci sonrasında değişen iş dinamikleri sonucunda
çalışanların bağlılığı farklı kuşaklardaki çalışanlar için değişiklik
göstermektedir. Şirketler, bu bilgiyi kullanarak çalışanların iş
memnuniyetini ve motivasyonunu artırmak için çeşitli yöntemlere
başvurmaktadır. Ancak, işten ayrılma niyetini önceden tahmin etmek, çoğu
zaman zor olabilir ve çoğu zaman, çalışanlar ayrılık kararını vermeden önce
işverenleriyle bunu paylaşmadıkları için bu durum işverenler için bir sürpriz
olabilmektedir.
Bu bağlamda, YZ teknolojileri, işverenlere çalışanların işten ayrılma ve
sessiz istifa niyetlerini önceden tahmin etme ve buna göre önlemler alma
imkânı sunmaktadır. YZ algoritmaları, şirketlerin çalışanların verilerini
analiz ederek işten ayrılma niyetlerini tahmin etmelerine olanak tanır.
Bu tez, YZ algoritmalarının kullanımıyla farklı kuşaktaki bireylerin işten
ayrılma ya da sessiz istifanın önceden tahmin edilmesi konusunu ele
almaktadır.

Abstract:
fore, which refers to a situation in which an employee reduces his/her
participation or loses interest in his/her job without officially quitting. In
this type of resignation, employees may continue to physically come to
work, but their motivation and performance may decline, communication
may decrease and they are generally not interested in their work.
As a result of changing business dynamics after the COVID 19 pandemic,
employee engagement varies for employees of different generations. Using
this knowledge, companies are resorting to various methods to increase
employees' job satisfaction and motivation. However, predicting turnover
xiv
can often be difficult and often comes as a surprise to employers as
employees do not share their decision to leave with their employers before
making it.
In this context, artificial intelligence technologies offer employers the
opportunity to predict employee turnover and silent resignation tendencies
and take measures accordingly. Artificial intelligence algorithms allow
companies to predict employee turnover trends by analyzing employee data.
This thesis addresses the issue of predicting the tendency of individuals of
different generations to quit or silent resignation through the use of artificial
intelligence algorithms.