Issuu on Google+

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK’LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ Özkan BALİ1 Cevriye GENCER2 ÖZET Çalışmada, bir karar problemi olarak Kara Harp Okulu(KHO)’na öğretim elemanı seçimi ele alınmış ve mülakat aşamasında karar vericiler, adayları, subjektif ve objektif kriterlere göre değerlendirmişlerdir. Kara Harp Okulu’na öğretim elemanı seçiminde mevcut durum yanında, Analitik Hiyerarşi Süreç(AHP), Bulanık AHP ve Bulanık Mantık Algoritması uygulanmıştır. Bulanık AHP ve bulanık mantık uygulanırken, karar vericilerden dilsel ifadeleri kullanarak karşılaştırma yapmaları istenmiştir. Çalışmanın sonunda, KHOna öğretim elemanı seçiminde uygulanan yaklaşımlar karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Bulanık Mantık, Personel Seçimi, Analitik Hiyerarşi Süreç, Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreç.

1. GİRİŞ Karar verme, kişilerin, kurumların, şirketlerin her dönemde karşılaştığı bir problemdir. Çoğu zaman karar vermeden kastedilen, alternatifler arasından seçim yapma olarak karşımıza çıkmaktadır. Karar vermenin tanımı, belirli bir amaca ulaşmak için değişik alternatiflerin belirlenmesi ve bunların içinden en etkilisinin seçilmesi işlemi şeklinde yapılabilir (Stoner, 1989: 165-169). Alternatifler arasından seçim yaparken problemi giderecek en iyi alternatif seçilmeye çalışılır. Ancak en iyi, kişilere göre değişkenlik gösterebilmektedir. Bu da karar vericinin, psikolojik, sosyolojik, ekonomik, kültürel gibi birçok özelliğine bağlıdır. Personel seçiminde bir karar verme problemi olarak tanımlanabilir. Çalışmada, nitelikli personel seçimi için çeşitli yaklaşımlardan bahsedilecektir. Ülkemizde de ağırlıklı olarak personel seçimi mülakatlarla yapılmaktadır. Karar vericinin en iyi adayı seçerken izlediği teknikler kişiden kişiye farklılık göstermektedir. Eğer önceden işi başarabilmesi için adayın sağlaması gereken kriterler belirlenmişse, o kriterleri adayın ne kadar sağladığı ölçülmeye çalışılır. Personel seçiminde karar vericiler, adayları değerlendirirken subjektiflik ortaya çıkmaktadır. Değerlendirmede adayların bazı kriterlerden aldığı puanlar test ya da yazılı sınavlardan elde edilebilmektedir. Bu tip 1 2

Y.Müh.Ütğm., KHO Dekanlığı Sis.Ynt.Bil.Böl. Öğretim Elemanı, obali@kho.edu.tr Doç.Dr., Gazi Üniv. Müh.Mim.Fak. Endüstri Müh. Böl. Öğretim Üyesi, ctemel@gazi.edu.tr

24


BALİ-GENCER kriterler, objektif kriterler olarak adlandırılabilir. Objektif kriterlerden, adayların aldığı puanlar genel olarak direk hesaba katılabilir. Asıl sorun, karar vericilerin adayları subjektif kriterlere göre değerlendirilmesinde ortaya çıkmaktadır. Çalışmada, personel seçimi sürecinde mülakat tekniği kullanılırken, adayların değerlendirilmesinde objektif ve subjektif kriterler ayrı ayrı ele alınmaktadır. Böylece, en iyi adayın seçiminde daha başarılı olunacağı düşünülmektedir. 2. PERSONEL SEÇİM YÖNTEMLERİ Literatürde kullanılan personel seçim yöntemlerinden bazıları Analitik Hiyerarşi Süreç (AHP), Bulanık AHP ve Bulanık Mantık Algoritmalarıdır . 2.1. Analitik Hiyerarşi Süreç AHP, bir problem çözme tekniği olarak Saaty tarafından geliştirilmiştir. AHP uygulanabilmesi için seçim kriterlerinin hiyerarşik yapısının oluşturulması, karar vericilerin ikili karşılaştırmalar yapması tutarlılığın hesaplanması gerekmektedir. AHP’nin en önemli özelliği, karar vericinin karar problemini birbirleri ile hiyerarşik ilişkisi olan elemanlara ayırmasıdır. Bu hiyerarşinin en tepesinde karar vericinin nihaî hedefi bulunur. Hiyerarşinin daha alt seviyelerinde bu nihaî hedefe ulaşmak için göz önüne alınması gereken kriterler sıralanır (Buede, 1986). Tablo 1. Önem Dereceleri Ölçek

Tanım

1

Eşit Önem

3

Az Önem

5

Yüksek Önem

7

Çok Yüksek Önem

9

Son Derece Önemli

2,4,6,8

Ara Değerler

Açıklama Her iki elemanın da bir üst seviyedeki kritere katkısı eşittir. Tecrübe ve yargı bir elemanın diğer elemana göre biraz daha önemli olduğunu göstermektedir. Tecrübe ve yargı bir elemanın diğer elemana göre oldukça önemli olduğunu göstermektedir. Tecrübe ve yargı bir elemanın diğer elemana göre çok önemli olduğunu göstermektedir. Bir eleman diğer elemana göre mutlak üstünlüğe sahiptir. İki eleman arasındaki önem derecesini yukarıdaki ölçekler tam olarak yansıtamadığı zaman kullanılırlar.

AHP’nin ikinci aşamasında ikili karşılaştırmalar yapılır (Saaty, 1994). Bu ikili karşılaştırmalar bir kare matris ile gösterilir. Her karşılaştırma, 25


BALİ-GENCER matriste en soldaki sütundaki bir elemanın en üst satırdaki bir elemana göre üstünlüğünü gösterir. Her aşama kendi elemanlarıyla bire bir karşılaştırmayı gerektirdiğinden Saaty (1980: 226-238), her aşamadaki elemanların sayısının maksimum 9’u aşmaması gerektiğini söyler. Önem derecesi Tablo 1’de gösterilen ölçeğe göre belirlenir. AHP’de dikkat edilmesi gereken bir husus da yapılan kıyaslamaların belli bir derecede tutarlı olmasıdır. Başka bir deyişle, belli bir tutarsızlık değerinin kabul edilmesidir. Tutarlılık derecesi kabul edilebilir bir düzeyde ise süreç devam eder değilse analizi sürdürmeden önce ikişerli mukayeseler bir kez daha gözden geçirilir. Buna göre, tutarsızlık oranının 0.1’den küçük çıkması tutarsızlığın kabul edilebilir sınırlar içinde olduğunu göstermektedir (Saaty, 1994). 2.2. Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreç Bulanık AHP, AHP sürecini, bulanık mantık ve dilsel değişkenlerin kullanımını birleştirmiş bir problem çözme tekniğidir. Bulanık AHP için Chang’in (1992) bulanık extent (boyut) analiz metodu dikkate alınmaktadır (Kahraman, 2004). X, bir hedef kümesi X = {x1 , x 2 ,..., x n } ve U, bir amaç

kümesi U = {u1 , u 2 ,..., u1 } olsun. Chang’in boyut analizi metoduna göre her bir hedef alınır ve her bir boyut analizi ( g i ) sırasıyla uygulanır. Böylece, aşağıda gösterildiği gibi, her bir hedef için m boyut analizi değeri elde edilir.

M 1gi , M g2i ,..., M gmi ,

i = 1,2,..., n

Burada belirtilen tüm M gji ( j = 1,2,..., m) parametreleri l , m, ve u olan üçgensel bulanık sayılardır. Bunlar sırasıyla, en az olası değer, en olası değer ve en geniş olası değerdir. Bir üçgensel bulanık sayı (l , m, u ) olarak ifade edilir. Chang’in boyut analizi aşamaları aşağıda verilmiştir. Aşama 1: i. hedefe göre bulanık sentetik boyut değeri şöyle tanımlanabilir:

 n m  S i = ∑ M * ∑∑ M gji  j =1  i =1 j =1  m

−1

j gi

26


BALİ-GENCER Birinci aşamanın sonunda aşağıdaki ifade hesaplanır.

 j  ∑∑ M gi   i =1 j =1  n

m

    1 1 1   = n , n , n    ∑ u i ∑ mi ∑ l i  i =1 i =1  i =1  M 2 = (l 2 , m2 , u 2 ) ≥ M 1 = (l1 , m1 , u1 )

−1

Aşama 2: derecesi şöyle tanımlanır:

ifadesinin olabilirlik

  1, eger m2 ≥ m1  V ( M 2 ≥ M 1 ) = hgt ( M 2 ∩ M 1 ) = µ M ( d ) =  0, eger l1 ≥ u 2 2  l1 − u 2 , dd .   ( m2 − u 2 ) − ( m1 − l1 ) Aşama 3: Bir konveks bulanık sayı M’nin, k konveks bulanık sayıdan Mi (i=1,2,...,k) daha büyük olması için olabilirlik derecesi şöyle tanımlanır:

V ( M ≥ M 1 , M 2 ,..., M k ) = V [(M ≥ M 1 ) ve ( M ≥ M k )] = MinV ( M ≥ M i ), i=1,2,...,k.

(M ≥ M 2 )

ve

,...,

ve

i

d ' ( Ai ) = MinV ( S i ≥ S k ) i

k=1,2,...,n için k ≠ i olmak üzere ağırlık vektörü aşağıdaki gibi verilebilir.

W ' = ( d ' ( A1 ), d ' ( A2 ),..., d ' ( An )) T

Ai (i = 1,2,..., n) olmak üzere Ai n elementlidir. Aşama 4: Normalizasyon işlemi ile normalize edilen ağırlık vektörü; Burada W bulanık olmayan bir sayıdır.

W = ( d ( A1 ), d ( A2 ),..., d ( An )) T

2.3. Bulanık Mantık Algoritması Personel seçiminde bulanık mantık ile ilgili çalışma Liang (1994) tarafından yapılmıştır. Liang’ın çalışmasında, subjektif kriterlerin derecelendirilmesi için aşağıdaki algoritma önerilmiştir: 27


BALİ-GENCER Adım 1. Karar vericilerden seçim kriterlerinin ve tanımlarının alınması. Adım 2. Kriterleri; subjektif ve objektifler olarak ayırmak. Adım 3. Subjektif kriterlere önem ağırlıklarını vermek. Adım 4. Bir çok kritere karşılık adaylara uygun dereceleri vermek. Adım 5. Subjektif kriterlerin ağırlıklarının cetvelini yapmak (Nt). Adım 6. Karar vericilerle derecelerin öncelik cetvellerini yapmak, sonra subjektif kriterler (Ct) altında, adayların (Pi) bulanık derecelerini (Mit) bir araya getirmek. Adım 7. Birçok objektif kritere karşılık farklı adaylar için birleştirilmiş test sonuçları cetveli yapmak. Adım 8. Birçok subjektif kriteri göz önünde bulundurarak Mit ve Nt leri bütünleştirmek ve bulanık uygunluk indeksini (Gi) elde etmek. Adım 9. Tüm adaylar için subjektif derece değerlerini (STi) hesaplama. Adım 10. Her bir adayın objektif kriterlerinin test sonuçlarının derece değerlerinin (OTi) hesaplanması. Adım 11. Sonuç derece değerlerinin hesaplanması(FTi). Adım 12. En yüksek final derece değerine sahip adayın seçilmesi. 2.3.1. Karar vericilerin bulanık değerlendirmelerini ve bulanık uygunluk indekslerini bir araya getirmek Personel Pi’ye, karar verici Dj tarafından Ct kriteri için Xitj dilsel derece belirlenmiş olsun. Xitj , kümesinde j karar vericinin t kriterine göre i. adaya verdiği en az olası değer q, en olası değer o ve en geniş olası değer p’dir. Atj, j. karar vericinin t. kritere göre yaptığı ağırlıklandırmada, c en az olası değer, a en olası değer ve b en geniş olası değeri gösterir. Xitj = (qitj,oitj,pitj), Atj = (ctj,atj,btj),

i=1,2,..,m, t=1,2,..,k ,

t=1,2,..,k, j=1,2,..,n,

j=1,2,..,n

Ct kriteri için Dj karar vericisi tarafından dilsel ağırlıklandırma için verilmiş olsun. (+) ve (*), bulanık toplam ve çarpma işlemidir. Mit=(1/n)(*)(Xit1(+)Xit2(+)….(+)Xitn) ve n

qit = ∑ qitj / n , j =1

n

ct = ∑ ctj / n , j =1

n

oit = ∑ oij / n , j =1

n

at = ∑ atj / n , j =1

Nt=(1/n)(*)(At1(+)At2(+)…(+)Atn), n

pit = ∑ pitj / n , j =1

n

bt = ∑ btj / n , j =1

Buradan; 28


BALİ-GENCER Mit=(qit,oit,pit) ve bulunur.

Nt=(ct,at,bt)

i. adayın bulanık uygunluk indeksi Gi standart bulanık aritmetik işlemlerle elde edilir. Gi=(1/k)(*)[(Mi1(*)N1)(+)(Mi2(*)N2)(+)..(+)(Mik(*)Nk)] Genişleme prensibiyle, Gi üyelik fonksiyonu;

 − H i1 + [ H i12 + ( x − Yi ) / Ti1 ]1 / 2 , Yi ≤ x ≤ Qi ,  2 f Gi ( x) =  H i 2 + [ H i 2 + ( x − Z i ) / U i1 ]1 / 2 , Qi ≤ x ≤ Z i ,  0, diger durumlarda  k

i=1,2,..,m

k

Ti1 = ∑ (oit − qit )(at − ct ) / k ,

Ti 2 = ∑ [qit (at − ct ) + ct (oit − qit )] / k ,

t =1

t =1

k

k

U i1 = ∑ ( pit − oit )(bt − at ) / k ,

U i 2 = ∑[bt (oit − pt ) + pit (at − bt )] / k ,

H i1 = Ti 2 /(2Tij ),

H i 2 = −U i 2 /(2U i1 ),

t =1

k

Yi = ∑ qitj ct / k , t =1

t =1

k

Qi = ∑ oit at / k , t =1

k

Z i = ∑ pit bt / k t =1

Burada Gi üçgensel bulanık sayı değildir. Bu bulanık sayı, Gi=(Yi, Qi, Zi,;Hi1, Ti1;Hi2, Ui1) , şeklinde gösterilebilir.

i=1,2,..,m

Pratikte bu, Gi=(Yi, Qi, Zi) olarak kullanılabilir. 2.3.2. Subjektif derece değerlerinin hesaplanması Bulanık uygunluk indeksini oluşturduktan sonra sıra m adayın bulanık uygunluk indekslerinin hesaplanmasındadır. Gi, m adayın bulanık uygunluk indeksi olsun. M={(x,fM(x))x∈R} kümesini maksimize etmek, 29


BALİ-GENCER

( x − x1 ) /( x2 − x1 ), x1 ≤ x ≤ x2 f M ( x) =  0, dd  G={(x,fG(x))x∈R} kümesini maksimize etmek,

( x − x2 ) /( x1 − x2 ), x1 ≤ x ≤ x2 f G ( x) =  0, dd 

fonksiyonları ile olacaktır. Bu formüllerdeki parametreler:

x1 = inf D ,

x2 = sup D ,

m

D = ∪ Di , i =1

{

}

Di = x f Gi ( x) > 0 , i=1,..,m.

Bulanık uygunluk indeksi Gi nin iyimserlik kümesi,

U M (Gi ) = sup ( f Gi ( x) ∧ f M ( x)) x

Bulanık uygunluk indeksi Gi’nin kötümserlik kümesi,

U V (Gi ) = 1 − sup ( f Gi ( x) ∧ f G ( x))

i=1,2,..,m

x

Bulanık uygunluk indeksi Gi=(Yi, Qi, Zi; Hi1, Ti1; Hi2, Ui1)’nin UT(Gi) derece değeri her aday için;

U T (Gi ) = kU M (Gi ) + (1 − k )U V (Gi ),

0≤k≤1

şeklinde yazılır. Gi bulanık uygunluk indeksinin UT(Gi ) derece değeri yaklaşık olarak aşağıdaki gibi yazılabilir:

U T (Gi ) ~ = 1 / 2[(Z i − xi ) /( x2 − x1 − Qi + Z i ) + 1 − ( x2 − Yi ) /( x2 − x1 + Qi − Yi )], i=1,2,..,m Derece değerlerinin karşılaştırmasını değerlerin derece değerleri normalize edilir. m

STi = U T (Gi ) / ∑ U T (Gi ) i =1

30

yapmak

için,

subjektif


BALİ-GENCER 2.3.4. Objektif derece değerlerinin hesaplanması Objektif ve subjektif kriterlerin test sonuçlarının bağdaşmasını, test değerlerini boyutsuz değerlere çevirerek sağlayabiliriz. i. adayın tüm kriterler altında derece değeri aşağıdaki gibi hesaplanır. p

m

j =1

i =1

OTi = ∑ [Tij /(∑ Tij )] / p 2.3.5. Sonuç derece değerlerinin hesaplanması Eğer subjektif ve objektif derece değerlerinin ağırlıkları aynı değilse, ağılıklandırma katsayısı α işleme dahil edilebilir. Sonuç derecesi FTi, i. aday için formülü aşağıdadır:

FTi = αSTi + (1 − α )OTi 3. UYGULAMA Uygulama, KHO’ya yöneylem araştırması öğretim elemanı seçilmesi üzerine yapılmaktadır. Mülakat aşamasına gelen 5 aday, 5 karar verici tarafından değerlendirilmektedir. Bu 5 adaydan birinin mevcut durum yanında AHP, Bulanık AHP ve Bulanık Mantık Algoritmaları ile seçilmesi amaçlanmaktadır. 3.1. Kara Harp Okulunda Mevcut Durumda Uygulanan mülakat sınavı ve esasları KHO K.lığının öğretim elemanı ihtiyacını başvuru şartlarını taşıdığı anlaşılan personel mülakata alınır. Mülakatlar KKY-51-8 K.K.K. Mülakat Yönergesi (KKY, 2001) esas alınmak üzere K.K. Personel Daire Başkanının başkanlığında K.K. Personel Daire Başkanlığından bir üye, Harekât Başkanlığından bir üye, KHO K.lığından bir üye ve mülakata alınan personelin ana bilim dalı ve branşı ile ilgili KHO K.lığından bir öğretim elemanından oluşan 5 kişilik bir heyet tarafından yapılır. Mülakatlarda kişinin genel ve sosyal durumu, öğretmenlik kabiliyetini ve bilimsel yeterliliğini tespit edici sorular sorulur. Bilimsel yeterlilik ile ilgili sorular cevapları ile birlikte KHO K.lığınca hazırlanarak mülakat tarihinden en az 5 gün önce K.K.Personel İşleri Daire Başkanlığında bulundurulur. Mülakatlarda başarılı olmak için Tablo 2’de yer 31


BALİ-GENCER alan değerlendirme konuları ve puanlarına göre toplam 100 üzerinden en az 70 puan almak gereklidir. Tablo 2. Mülakat Değerlendirme Formu Sıra No 1 2 3 4 5 6 7

Değerlendirilecek Konular

Değerlendirme Puanı 10 10 10 10 10 10 40 100

Genel Görünüşü Anlama ve Anlatma Yeteneği Liderlik Durumu Disiplin Anlayışı Aile ve Sosyal Durumu Psikolojik Yapısı Bilimsel Yeterliliği TOPLAM

Aldığı Puan

3.2. Mevcut Duruma Göre Örnek Olay Mevcut duruma göre, Tablo 2’de belirtilen kriterlere göre 5 karar vericiden, mülakat aşamasına kalan 5 adayı değerlendirmeleri istenmiştir. Tablo 3’te kriterlere göre adayların 5 karar vericiden aldıkları puanların ortalamaları verilmektedir. Tablo 3. Mevcut Duruma Göre Yapılan Değerlendirme Adaylar Sıra No 1 2 3 4 5 6 7

Kriterler Genel Görünüşü (GG) Anlama ve Anlatma Yeteneği (AAY) Liderlik Durumu (LD) Disiplin Anlayışı (DA) Aile ve Sosyal Durumu (ASD) Psikolojik Yapısı (PY) Bilimsel Yeterliliği TOPLAM

Aday 1

Aday 2

Aday 3

Aday 4

Aday 5

10 10 7 10 9 8 39 93

10 9 8 10 9 9 21 76

7 8 6 7 9 7 31 75

9 10 9 10 9 10 28 85

7 8 8 8 8 8 34 81

Yukarıdaki çizelge incelendiğinde alınan toplam puana göre adayların sıralaması şöyle olmaktadır: (1, 4, 5, 2, 3). Bu sıralamaya göre de 1nci adayın seçilmesi uygun olmaktadır. 3.3. AHP ile Kara Harp Okuluna Öğretim Elemanı Seçimi: Örnek Olay Tablo 2’de ilk 6 sırada yer alan kriterler subjektif kriterler, 7. sırada yer alan kriter ise objektif kriter olarak kabul edilmiştir. Kurulda yer alan 5 karar vericiden kriterleri ikili karşılaştırma yapması istenmiştir. Buna göre, 32


BALİ-GENCER Tablo 4’teki kriterlerin ağırlıkları ve öncelikleri AHP tekniğine göre bulunmuştur. Tablo 4. Kriter Ağırlıklarının Bulunması Kriterler GG

GG

AAY

LD

DA

ASD

PY

0,224

0,194

0,255

0,255

0,266

0,277

Kriter Ağırlıkları 0,246

AAY

0,449

0,389

0,383

0,383

0,333

0,277

0,371

LD

0,112

0,129

0,127

0,127

0,133

0,166

0,132

DA

0,112

0,129

0,127

0,127

0,133

0,166

0,132

ASD

0,056

0,077

0,063

0,063

0,066

0,055

0,064

PY

0,044

0,077

0,042

0,042

0,066

0,055

0,055

Kriter ağırlıkları bulunduktan sonra algoritma gereği tutarsızlık oranının hesaplandığında bulunan 0,0117 değeri, tutarsızlık sınırı olarak kabul edilen 0,1’den küçük olduğundan kriterlere ait ağırlıklar uygundur denilebilir. Kriter ağırlıklarından sonra karar vericiler her bir kriter için adayların ikili karşılaştırmasını yapmışlardır. Yapılacak işlemler kriter ağırlıklarının bulunmasıyla aynıdır. Tüm bu işlemler yapıldıktan sonra elde edilen birleştirilmiş karar matrisi Tablo 5’te verilmektedir. Tablo 5. Birleştirilmiş Karar Matrisi Adaylar P1 P2 P3 P4 P5

GG 0,246 0,342 0,221 0,221 0,081 0,135

AAY 0,371 0,358 0,056 0,152 0,088 0,346

LD 0,132 0,196 0,221 0,126 0,094 0,363

Kriterler DA 0,132 0,255 0,269 0,135 0,072 0,269

ASD 0,064 0,182 1,198 0,405 0,067 0,149

PY 0,055 0,277 0,121 0,366 0,068 0,168

TOPLAM 0,3031 0,1590 0,1909 0,0824 0,2636

Objektif kritere göre adayların aldığı puanlar ve ağırlıkları Tablo 6’da verilmektedir. Tablo 6. Objektif Kritere Göre Adayların Aldığı Puanlar ve Ağırlıkları Aday Bilimsel Yeterlilik P1 39 P2 21 P3 31 P4 28 P5 34

Objektif Kriter Ağırlığı (OTi) 0,2549 0,1373 0,2026 0,1830 0,2222

33


BALİ-GENCER Tablo 5’te görülen her bir adayın aldığı subjektif ağırlıklar Tablo 6’daki objektif kriterden alınan puanla birleştirildiğinde Tablo 7’deki sonuçlar elde edilir. Mevcut durumda subjektif kriterler 100 üzerinden toplam 60 puan ile ve objektif kriter de 40 puan ile değerlendirildiğinden subjektif kriterlerin ağırlığı α = 0,6 olarak alınacaktır. Tablo 7. Tüm Kriterlere Göre Adayların Toplam Ağırlık Çizelgesi Adaylar 1 2 3 4 5

Subjektif Kriterlere Objektif Kriterlere Toplam Ağırlık Göre Ağırlık (Wi) Göre Ağırlık (OTi) (FTi) 0,3031 0,2549 0,2839 0,1590 0,1373 0,1504 0,1909 0,2026 0,1956 0,0824 0,1830 0,1227 0,2636 0,2222 0,2471

Her bir adayın toplam ağırlıklarına bakıldığında aday sıralaması: (1, 5, 3, 2, 4) olmaktadır. Buna göre en yüksek dereceye sahip 1nci adayın seçilmesi uygun olacaktır. 3.4. Bulanık AHP ile Kara Harp Okuluna Öğretim Elemanı Seçimi: Örnek Olay Bulanık AHP tekniğinin Kara Harp Okulu’na öğretim elemanı seçiminde kullanılabilmesi için öncelikle karar vericilerin subjektif kriterleri karşılaştırması istenmiştir. Tablo 8’de karar vericilerin kullandığı bu dilsel ifadelerin tanımı ve önem derecesini gösteren skala verilmektedir (Kahraman, 2004). Tablo 8. Dilsel İfade Skalası Dilsel İfade Bulanık Sayı

Mükemmel (Absolute) (7/2,4,9/2)

Çok Güçlü (Very Strong) (5/2,3,7/2)

Oldukça Güçlü (Fairly Strong) (3/2,2,5/2)

Zayıf (Weak) (2/3,1,3/2)

Denk (Equal) (1,1,1)

Karar vericilerin kriter karşılaştırmasının bulanık değerlendirme matrisi Tablo 9’dadır.

34


BALİ-GENCER Tablo 9. Subjektif Kriterlerin Bulanık Değerlendirme Matrisi Kriterler GG AAY LD DA GG (1,1,1) (2/3,1,3/2) (2/3,1,3/2) (1,1,1) AAY (2/3,1,3/2) (1,1,1) (1,1,1) (3/2,2,5/2) LD (2/3,1,3/2) (1,1,1) (1,1,1) (2/3,1,3/2) DA (1,1,1) (2/5,1/2,2/3) (2/3,1,3/2) (1,1,1) ASD (2/5,1/2,2/3) (2/7,1/3,2/5) (2/3,1,3/2) (2/5,1/2,2/3) PY (2/5,1/2,2/3) (2/3,1,3/2) (2/5,1/2,2/3) (2/3,1,3/2)

ASD (3/2,2,5/2) (5/2,3,7/2) (2/3,1,3/2) (3/2,2,5/2) (1,1,1) (1,1,1)

PY (3/2,2,5/2) (2/3,1,3/2) (3/2,2,5/2) (2/3,1,3/2) (1,1,1) (1,1,1)

Aşama 1: Bulanık değerlendirme matrisinden ikili karşılaştırmanın sentetik boyut değerleri aşağıdaki gibi elde edilmiştir.

S GG = (6,333; 8; 10)*(1/49,733; 1/39,833; 1/32,284)= (0,127; 0,200; 0,309) S AAY = (7,333; 9; 11)*(1/49,733; 1/39,833; 1/32,284)= (0,147; 0,226; 0,340) S LD = (5,5; 7; 9)*(1/49,733; 1/39,833; 1/32,284)= (0,111; 0,175; 0,278) S DA = (5,233; 6,5; 8,167)*(1/49,733; 1/39,833; 1/32,284)= (0,105; 0,163; 0,253) S ASD = (3,752; 4,333; 5,233)*(1/49,733; 1/39,833; 1/32,284)= (0,075; 0,109; 0,162) S PY = (4,133; 5; 6,333)*(1/49,733; 1/39,833; 1/32,284)= (0,083; 0,125; 0,196) Aşama 2:

V ( S GG ≥ S AAY ) = 0,8617 V ( S GG ≥ S ASD ) = 1

V ( S GG ≥ S LD ) = 1 V ( S GG ≥ S PY ) = 1

V ( S GG ≥ S DA ) = 1

V ( S AAY ≥ S GG ) = 1 V ( S AAY ≥ S ASD ) = 1

V ( S AAY ≥ S LD ) = 1

V ( S LD ≥ S GG ) = 0,858 V ( S LD ≥ S ASD ) = 1

V ( S LD ≥ S AAY ) = 0,7198

V ( S AAY ≥ S DA ) = 1

V ( S AAY ≥ S PY ) = 1 V ( S LD ≥ S DA ) = 1

V ( S LD ≥ S PY ) = 1

V ( S DA ≥ S GG ) = 0,773 V ( S DA ≥ S ASD ) = 1

V ( S DA ≥ S PY ) = 1

V ( S ASD ≥ S GG ) = 0,2777 V ( S ASD ≥ S DA ) = 0,5135

V ( S ASD ≥ S AAY ) = 0,1136 V ( S ASD ≥ S LD ) = 0,4359 V ( S ASD ≥ S PY ) = 0,8315

V ( S DA ≥ S AAY ) = 0,6272

35

V ( S DA ≥ S LD ) = 0,922


BALİ-GENCER

V ( S PY ≥ S GG ) = 0,4792 V ( S PY ≥ S DA ) = 0,7054

V ( S PY ≥ S AAY ) = 0,3266 V ( S PY ≥ S ASD ) = 1

V ( S PY ≥ S LD ) = 0,6296

Aşama 3:

W ' = (d ' ( A1 ), d ' ( A2 ),..., d ' ( An )) T

Ai (i = 1,2,..., n)

W ' = (0,8617; 1; 0,7198; 0,6272; 0,1136; 0,3266) Aşama 4: Normalizasyon işlemi yapıldıktan sonra subjektif kriterler için ağırlık vektörü aşağıdaki gibidir.

W = (0,236; 0,274; 0,197; 0,172; 0,032; 0,089) Kriterlerin ağırlıkları tespit edildikten sonra, her bir kriter için karar vericilerin adayları karşılaştırılmasına sıra gelmektedir. Algoritmanın aşamalarında yapılan işlemler aynı olduğundan sadece kriterler ve kriter ağırlıkları verilecektir. Tablo 10’da tüm kriterler için bulunan kriter ağırlıkları adaylara göre verilmektedir. Tablo 10. Ağırlık Vektörlerinin Kombinasyonu

Ağırlık Adaylar P1 P2 P3 P4 P5

Kriterler Genel Anlama ve Liderlik Disiplin Aile ve Psikoljik Görünüş Anlatma Durumu Anlayışı Sosyal Yapısı Yeteneği Durumu 0,236 0,274 0,197 0,172 0,032 0,089

0,4416 0,1997 0,1471 0,0948 0,1166

0,4817 0 0,0589 0,0589 0,4003

0,2411 0,1517 0,1904 0,1292 0,2877

0,3063 0,2311 0,1855 0,0915 0,1855

0,2810 0,2286 0,1716 0,0848 0,2340

0,1462 0,3127 0,1765 0,1170 0,2476

Adayların subjektif kriterlere göre aldığı toplam puanlar aşağıdaki gibidir.

W1 = 0,3584 W2 = 0,1518 W3 = 0,1414 W4 = 0,0927 W5 = 0,2553 Subjektif ve objektif kriterlere göre adayların aldığı toplam ağırlıklar Tablo 11’de verilmektedir. Objektif kritere göre adayların ağırlıkları 36


BALİ-GENCER Tablo 6’da verilmektedir. α = 0,6 olmak üzere adayların toplam ağırlıkları Tablo 11’de verilmektedir. Tablo 11. Adayların Toplam Ağırlıkları Adaylar P1 P2 P3 P4 P5

Subjektif Kriterlere Objektif Kriterlere Toplam Ağırlık Göre Ağırlık (Wi) Göre Ağırlık (OTi) (FTi) 0,3584 0,2549 0,3171 0,1518 0,1373 0,1461 0,1414 0,2026 0,1659 0,0927 0,1830 0,1288 0,2553 0,2222 0,2421

Her bir adayın toplam ağırlıklarına bakıldığında aday sıralaması; 1, 5, 3, 2, 4 olmaktadır. Buna göre en yüksek ağırlığa sahip 1nci adayın seçilmesi uygun olacaktır. 3.5. Bulanık Mantık ile Kara Harp Okulu’na Öğretim Elemanı Seçimi: Örnek Olay Adım 1: Diğer yöntemlerde belirtilen 7 kriter dikkate alınmaktadır. Adım 2: Belirtilen 7 kriterden ilk altısı subjektif ve yedincisi ise objektif kriter olarak adlandırılabilir. Adım 3: Subjektif kriterlerin önemini belirlemede karar vericiler W, dilsel ağırlıklandırma kümesini kullanacaktır. W = {VL, L, M, H, VH} (VL: Çok Düşük, L: Düşük, M: Orta, H: Yüksek, VH: Çok Yüksek) Adım 4: Karar vericiler, her bir subjektif kriter için adayların uygunluğunu belirlemek amacıyla S, dilsel derecelendirme kümesini kullanacaktır. S={VP,P,F,G,VG} (VP: Çok Zayıf, P: Zayıf, F: İdare Eder, G: İyi, VG: Çok iyi) Adım 5: Karar vericiler W kümesi skalasındaki dilsel değerleri kullanarak her kriterin önem ağırlığını belirlemiştir. Buna göre aşağıdaki değerler elde edilir. N1=(0,88;0,98;1) N4=(0,7;0,8;0,92)

N2=(0,9;1;1) N5=(0,72;0,82;0,96) 37

N3=(0,74;0,84;0,96) N6=(0,76;0,86;0,98)


BALİ-GENCER Adım 6: Karar vericiler S kümesindeki dilsel dercelerle her bir subjektif kritere karşılık her bir aday için değerlendirme yaparlar. Karar vericilerin her bir kritere göre adaylara vereceği dilsel değerlerin ağırlıkları aşağıdaki gibidir: VP(Çok Zayıf) F(İdare Eder) VG(Çok İyi)

(0;0,1;0,2) (0,3;0,5;0,7) (0,8;1;1)

P(Zayıf) (0;0,2;0,4) G(İyi) (0,6;0,8;1)

Her bir subjektif kriter için her bir adayın aldığı ortalama bulanık derece i. aday t. kriter Mit aşağıda verilmiştir: M11=(0,58;0,78;0,94) M14=(0,68;0,88;1) M21=(0,48;0,68;0,88) M24=(0,58;0,78;0,94) M31=(0,58;0,78;0,94) M34=(0,52;0,72;0,88) M41=(0,62;0,82;0,94) M44=(0,54;0,74;0,94) M51=(0,58;0,78;0,94) M54=(0,68;0,88;1)

M12=(0,58;0,78;0,94) M15=(0,64;0,84;1) M22=(0,58;0,78;0,94) M25=(0,36;0,56;0,76) M32=(0,52;0,72;0,88) M35=(0,52;0,72;0,88) M42=(0,58;0,78;0,94) M45=(0,42;0,62;0,82) M52=(0,68;0,88;1) M55=(0,68;0,88;1)

M13=(0,36;0,56;0,76) M16=(0,58;0,78;0,94) M23=(0,58;0,78;0,94) M26=(0,58;0,78;0,94) M33=(0,54;0,74;0,94) M36=(0,54;0,74;0,94) M43=(0,64;0,84;1) M46=(0,64;0,84;1) M53=(0,46;0,66;0,82) M56=(0,56;0,76;0,88)

Adım 7: Adayların yedinci kriter olan bilimsel yeterlilikten aldığı puanlar Tablo 6’da verilmektedir. Adım 8: Bu aşamada i inci adayın bulanık uygunluk indeksi Gi bulunmaktadır. Gi=(1/k)(*)[(Mi1(*)N1)(+)(Mi2(*)N2)(+)..(+)(Mik(*)Nk)] G1=(0,446 ;0,6797;0,9018) G2=(0,4133;0,6426;0,873) G3=(0,4211;0,6515;0,883) G4=(0,4513;0,6585;0,912) G5=(0,4757;0,6866;0,9116) Gi=(Yi, Qi, Zi,;Hi1, Ti1;Hi2, Ui1) , şeklinde gösterilebilir.

i=1,2,..,m

38


BALİ-GENCER G1=(0.446 ;0.6797;0.9018;5.3425,0.02; 8.5471,0.0138) G2=(0,4133;0,6426;0,873; 5.2325,0.02; 8.2315,0.0149) G3=(0,4211;0,6515;0,883; 5.2575,0.02; 8.0195,0.0154) G4=(0,4513;0,6585;0,912; 5.3500,0.02; 7.8096;0.0155) G5=(0,4757;0,6866;0,9116;5.4325,0.02; 9.2876,0.0113) Adım 9: Her adayın bulanık uygunluk indekslerinin derece değerleri aşağıdadır. x1=0,4133 x2=0,912 olarak bulundu.

U T (G1 ) = 0,5158 U T (G 2 ) = 0,4676 U T (G3 ) = 0,4798 U T (G4 ) = 0,5243 U T (G5 ) = 0,5564 Derece değerlerinin karşılaştırmasını yapmak için, subjektif değerlerin derece değerleri normalize edilir. ST1 = 0,2027 ST2 = 0,1838 ST3 = 0,1886 ST4 = 0,2061 ST5 = 0,2187 Adım 10: Tablo 6’da objektif kriter ağırlıkları verilmektedir. Adım 11: Adayların toplam ağırlıkları α = 0,6 olmak üzere Tablo 12’de verilmektedir. Tablo 12. Tüm Kriterlere Göre Adayların Toplam Ağırlıkları Adaylar 1 2 3 4 5

Subjektif Kriterlere Objektif Kriterlere Toplam Ağırlık Göre Ağırlık (Wi) Göre Ağırlık (OTi) (FTi) 0,2027 0,2549 0,2236 0,1838 0,1373 0,1652 0,1886 0,2026 0,1942 0,2061 0,1830 0,1969 0,2187 0,2222 0,2201

Adım 12: Her bir adayın final derecelerine bakıldığında aday sıralaması; (1, 5, 4, 3, 2) olmaktadır. Buna göre en yüksek dereceye sahip 1nci adayın seçilmesi uygun olacaktır. 4. SONUÇ Çalışmada, Kara Harp Okuluna öğretim elemanı seçiminde çeşitli tekniklerin yaklaşımı incelenmiştir. Personel seçimi sürecinde özellikle mülakat aşaması ele alınmıştır. Çünkü, bu aşamada adayların 39


BALİ-GENCER değerlendirilmesi, karar vericiye göre olmaktadır. Başka bir deyişle öznellik vardır. Mevcut durumda, karar verici, adayları değerlendirirken 10 puan üzerinden kriterlere göre adaylara puan vermektedir. Ancak bu şekilde bir puanlandırma yerine dilsel ifadelerin kullanılmasının daha kolay ve gerçekçi olduğu düşünülmektedir. Bu sebeple, karar vericilerden bulanık değerlendirme yapmaları istenmiştir. Nitelikli personel seçiminde öncelikle KKY 52-4 yönergesiyle belirtilmiş değerlendirme kriterleri subjektif ve objektif kriterler olarak ikiye ayrılmıştır. Objektif kriterlere göre adayların aldığı değerler normalize edilerek dikkate alınmıştır. Mülakat aşamasında, karar vericiye göre değişiklik gösterebilen kriterler subjektif olanlardır. Subjektif kriterler, mevcut duruma göre, AHP’ye göre, bulanık AHP’ye göre ve bulanık mantık algoritmasına göre değerlendirilmiştir. Çalışmada uygulama, KHO’da yapılmıştır. Aynı örnek olay tüm metotlara uygulanmıştır. Tablo 13’te objektif ve subjektif kriterlere göre elde edilmiş aday sıralamaları görülmektedir. Tablo 13. Tüm kriterlere Göre Aday Sıralamaları Personel Seçimi Yaklaşımları Mevcut Duruma Göre Personel Seçimi Değerlendirmesi AHP ile Personel Seçimi Değerlendirmesi Bulanık AHP ile Personel Seçimi Değerlendirmesi Bulanık Mantık Algoritması ile Personel Seçimi Değerlendirmesi

Adayların Sıralaması 1–4–5–2–3 1–5–3–2–4 1–5–3–2–4 1–5–4–3–2

Çalışmada objektif kriterlerin ağırlığı 0,40 olarak tespit edilmiştir. Bu oran da sonucu büyük ölçüde etkilemektedir. Tablo 13 incelendiğinde mevcut durum ve literatürdeki metotlarda birinci adayın aynı olduğu görülmektedir. Bu nedenle, metotların karşılaştırılmasının yapılabilmesi için sadece subjektif kriterlere göre adayların sıralaması Tablo 14’te verilmektedir. Tablo 14. Subjektif Kriterlere Göre Adayların Sıralaması Personel Seçimi Yaklaşımları Mevcut Duruma Göre Personel Seçimi Değerlendirmesi AHP ile Personel Seçimi Değerlendirmesi Bulanık AHP ile Personel Seçimi Değerlendirmesi Bulanık Mantık Algoritması ile Personel Seçimi Değerlendirmesi

Adayların Sıralaması 4–2–1–5–3 1–5–3–2–4 1–5–2–3–4 1–5–3–4–2

Tablo 14 incelendiğinde sadece subjektif kriterlere göre yapılan sıralamalarda mevcut durum haricindeki yöntemlerde birinci sırada 1nci aday mevcut durumda ise 4ncü aday yer almaktadır. Tablo 14’ten literatürdeki metotlardan, sadece 1 ve 2 personel seçilmesi istendiğinde herhangi biri kullanılabilir. Ancak 3 personel seçilmesi istendiğinde ise çizelgeye göre hangi metodun tercih edileceği durumuyla karşılaşılacaktır. 40


BALİ-GENCER Bu durumda literatürdeki metotların değerlendirilmesi yapılmalıdır. Çalışmada kullanılan yaklaşımların duruma göre değişen avantajlı ve dezavantajlı yanları bulunmaktadır. AHP, en çok tercih edilen metot olmasına rağmen birtakım dezavantajlara da sahiptir. Bu dezavantajlar şu şekilde sıralanabilir: - AHP, tahmin etmeden kaynaklanan 1/9, 1/8,......., 1/3, 1/20, 1, 2,.......,9 gibi tutarsız oranlar yaratır. İkili karşılaştırmalar matrisin bir tarafı 2 ila 9 arası sayılardan oluşurken, eşleniği bu sayıların karşılığı olan 1/9 ila 1/2 arası sayılardan oluşur. - Esas olarak AHP, iyi tanımlanmış ve tahlil edilmiş kesin ifadelerin olduğu karar verme problemlerinde kullanılmalıdır. - AHP’de alternatiflerin sıralanması her zaman doğru olmayabilir. - Karar vericinin subjektif değerlendirmesi ve tercihinin AHP’nin sonuçları üzerinde büyük etkisi vardır. Eğer problem üzerinde AHP ile yapılan değerlendirme yanlış olursa, problemin çözümü sonucunda verilen karar da muhtemelen yanlış olacaktır. - AHP belirsizlik ortamlarında kişilerin kararlarını tam olarak ifade edememelerinden kaynaklanan yanlışlıklara sebep olabilir. Yukarıda bahsedilen sebeplerden dolayı, AHP’nin problem çözmedeki olumsuzlukların üstesinden gelmek için, hiyerarşik yapıdaki kriterlere ait göreli önemlerin ölçülmesinin bulanık ölçeğin yardımıyla yapılması önerilmektedir (Juang, 1991). AHP ve Bulanık AHP yöntemleri karşılaştırılacak olursa aşağıdaki yorumlar yapılabilir: - Kriterler ve alternatiflerin sayıca fazla olduğu durumlarda AHP’nin uygulanması bazı olumsuzluklar yaratabilir. Bunun en büyük sebebi, karar verici tarafından yapılması gereken ikili karşılaştırmaların fazla olması ve bunun da karar vericide bezginlik yaratması ve aşırı zaman tüketmesidir. - Bulanık AHP’de, AHP yöntemine nazaran ikili karşılaştırma dilsel ifadelerle yapılması daha kolay ve sağlıklı yapılabilmektedir. - Bulanık AHP’de ikili karşılaştırma yapılması daha kolay olabilmesine rağmen dilsel ifadelere karşılık gelen bulanık değerlerin sınırlarının doğru tespit edilmesi gerekir. Bulanık sınırların yanlış tespit edilmesi yanlış sonuca götürecektir. - AHP yönteminde karar vericinin sonucu direk etkilemesinin daha zor olduğu görülmektedir. Bunun sebebi olarak da bu yöntemde nihai sonuç tümevarım metoduna daha yakın bir yaklaşımla bulunmaktadır. - AHP metodunda tutarlılığı bir şekilde ölçebilme imkanı olmasına rağmen bulanık AHP’de tutarlılığı ölçebilecek bir kontrol mekanizması modelin yapısında bulunmamaktadır. Bunu gidermek için bir veri tabanı kullanılarak bulanık ortamlarda da tutarlılık bulunabilir. Veri tabanı, personel 41


BALİ-GENCER ilk elemelerden geçerken yapılan testlerden elde edilecek verilerin anlamlı bir hale getirildiğinde karar vermede veya tutarlılığın bulunmasında yardımcı olabilir. Tüm bu bilgilere dayanılarak öncelikle, personel seçiminde adayların sağlaması gereken kriterler objektif ve subjektif kriterler olarak ikiye ayrılmalıdır. Objektif kriterler mümkün olduğunca çeşitli test ya da yazılı sınavlarla tespit edilmelidir ve adayların aldığı puanlar normalize edilerek nihai sonuç için kullanılmalıdır. Karar vericiler, subjektif kriterleri kendi içinde dilsel ifadeler kullanarak ikili karşılaştırmaya tabi tutmalıdır. Daha sonra her bir subjektif kritere göre yine dilsel ifadeler kullanılarak adayların ikili karşılaştırılması yapılmalıdır. Buradaki en önemli nokta dilsel ifadelere karşılık gelen bulanık değerlerin doğru tespit edilmesidir. Subjektif kriterlere göre yapılan değerlendirmeden sonra, objektif ve subjektif kriterlerin birbirine göre ağırlıkları tespit edilmelidir. En sonda ise her bir adayın aldığı toplam ağırlıklar bulunarak, adaylar sıralanabilir. Yukarıda tüm metotlar karşılaştırılarak, olumlu ve olumsuz yönleri belirtilmektedir. Bu bilgiler ışığında, Kara Harp Okuluna öğretim elemanı seçiminde hangi metodun uygulanacağına karar vericiler karar verecektir. ABSTRACT In this study, instructor selection for Turkish Military Academy (TMA) has been investigated as a decision-making problem. Interview was an important step in the personnel selection process. In the study at this step, subjective criteria were seperated from objective criteria as decision makers evaluated candidates. In addition to the existing methodology, analytic hierarchy process(AHP), fuzzy AHP and fuzzy logic algorithm were used to evaluate candidates during the personnel selection process for TMA. Decision-makers were asked to use linguistic terms while applying fuzzy AHP and fuzzy logic algorithm. At the conclusion this study, these methods for instructor selection for TMA were compared. Key Words: Fuzzy Logic, Personnel Selection Process, Analytic Hierarchy Process.

KAYNAKÇA Buede, D.M., 1986. Structuring Value Attributes. Interfaces, 16(2): 166181. Chang, D.Y., 1992. Extent Analysis and Synthetic Decision. Optimization Techniques and Applications, 1: 352-366. Harker, P.T. ve Vargas, L.G., 1987. Theory of Ratio Scale Estimation: Saaty’s Analytic Hierarchy Process. Management Science, 33:8695.

42


BALİ-GENCER Juang, C.H. ve Lee, D.H., 1991. A Fuzzy Scale for Measuring Weight Criteria in Hierarchical Structures. International Fuzzy Engineering Symposium, 415-421. Kahraman, C., Cebeci, U. ve Ruan, D., 2004. Multi-attribute Comparison of Catering Service Companies Using Fuzzy AHP: The Case of Turkey. Int. J. Production Economics, 87: 171-184. KKY 52-4, 2001. Muvazzaf Subaylardan Harp Okuluna Öğretim Elemanı Seçim Yönergesi. Ankara: Kara Kuvvetleri Basımevi Basılı Evrak Depo Müdürlüğü, 1-15. Liang, G.S. ve Wang, M.J.J., 1994. Personnel Selection Using Fuzzy MCDM Algorithm. European Journal of Operational Research, 78: 22-33. Saaty, T.L., 1994. How To Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process. Interfaces, 24: 330-342. Saaty, T.L., 1980. The Analytic Hierarchy Process. New York: Mc Graw Hill Inc. Stoner, J.A.F. ve Freeman, R.E., 1989. Management. New Jersey: Prentice Hall.

43


deneme