Finans sektöründe çalışanların işten ayrılma niyetlerinin ve sessiz istifalarının insan kaynakları analitiği yöntemleri ile tahmin edilmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MATEMATİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: HASAN BURAK AYCAN

Danışman: Mert Bal

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

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.