نهج مبتكر مبسط للتصنيف الدقيق لحالات تخلف الموظفين عن العمل باستخدام MCDM، ونهج مبدأ De-Pareto، والتعلم الآلي
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
يعد طرد الموظفين من المنظمات مشكلة خطيرة. يجب حل مشكلة تدوير الموظفين أو اطردهم من داخل المنظمة نظرًا لأن لها تأثيرًا سلبيًا على المنظمة. يعد الاكتشاف اليدوي لتسرب الموظفين أمرًا صعبًا للغاية، لذلك تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي ML بشكل متكرر لاكتشاف تسرب الموظفين بالإضافة إلى تصنيف الموظفين وفقًا للاستبدالهم.
باستخدام التعلم الآلي، بحثت دراسة واحدة فقط في تصنيف الموظفين حتى الآن. تم اقتراح نهج جديد لاتخاذ القرار متعدد المعايير MCDM إلى جانب مبدأ DE-PARETO لتصنيف الموظفين. يشار إلى هذا باسم مخطط SNEC .
تم تصميم نموذج AHP-TOPSIS DE-PARETO PRINCIPLE (AHPTOPDE) الذي يستخدم نظام MCDM على مرحلتين لتصنيف الموظفين. في المرحلة الأولى، تم استخدام عملية التسلسل الهرمي التحليلي AHP لتعيين الأوزان النسبية لعوامل إنجاز الموظف. في المرحلة الثانية، تم استخدام TOPSIS للتعبير عن أهمية الموظفين في إجراء تصنيف الموظفين. تم تطبيق قاعدة 20-30-50 البسيطة في مبدأ DE PARETO لتصنيف الموظفين إلى ثلاث مجموعات رئيسية وهي الموظفون المتحمسون والسلوكيون والمضطربون. يتم بعد ذلك تطبيق خوارزمية الغابة العشوائية كخوارزمية أساسية لإطار عمل الموظفين المقترح للتنبؤ بخسارة الموظفين على أساس الفصل والذي يتم اختباره على مجموعة بيانات قياسية لنظام معلومات الموارد البشرية HRIS، ويتم تقييم النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام طرق تعلم الآلة الأخرى. تتمتع خوارزمية Random Forest ML في مخطط SNEC بدقة إجمالية مماثلة أو أفضل قليلاً وMCC مع تعقيد زمني أقل مقارنةً بمخطط ECPR باستخدام خوارزمية CATBOOST
Received 30/09/2023
Revised 10/02/2024
Accepted 12/02/2024
Published 25/02/2024
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Punnoose R, Xlri -Xavier C. Prediction of Employee Turnover in Organizations using Machine Learning Algorithms. Int J Adv Res Artif Intell . 2016.https://doi.org/10.14569/IJARAI.2016.050904
Al-Suraihi WA, Samikon SA, Al-Suraihi AHA, Ibrahim I. Employee Turnover: Causes, Importance and Retention Strategies. Eur J Bus Manag Res. 2021 Jun 9.https://doi.org/10.24018/ejbmr.2021.6.3.893
Smith JD. ScholarWorks Successful Strategies for Reducing Employee Turnover in the Restaurant Industry . Walden University.
Ng AHH, Woo WN, Lim KY, Wong CH. Factors affecting the Staff Turnover Intention: A Case study of a Malaysian Steel Manufacturing Company. 2019.
Ghazi AH, Elsayed SI, Khedr AE. A Proposed Model for Predicting Employee Turnover of Information Technology Specialists Using Data Mining Techniques. Int J Electr Comput Eng Syst. 2021 Jun 21;12(2):113–21. https://doi.org/10.32985/ijeces.12.2.6
Mahmood RAR, Abdi AH, Hussin M. Performance Evaluation of Intrusion Detection System using Selected Features and Machine Learning Classifiers. Baghdad Sci J. 2021 Jun 20 [cited 2023 Oct 22];18(2(Suppl.)):0884–0884. https://doi.org/10.21123/bsj.2021.18.2(Suppl.).0884
Fan CY, Fan PS, Chan TY, Chang SH. Using hybrid data mining and machine learning clustering analysis to predict the turnover rate for technology professionals. Expert Syst Appl. 2012 Aug 1;39(10):8844–51. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.02.005
Pratt M, Boudhane M, Cakula S. Employee Attrition Estimation Using Random Forest Algorithm. Balt J Mod Comput . 2021;9(1):49–66. https://doi.org/10.22364/bjmc.2021.9.1.04
Qutub A, Al-Mehmadi A, Al-Hssan M, Aljohani R, Alghamdi HS. Prediction of Employee Attrition Using Machine Learning and Ensemble Methods. Int J Mach Learn Comput. 2021 Mar;11(2):110–4. https://doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.2.1022
Zhang H, Xu L, Cheng X, Chao K, Zhao X. Analysis and Prediction of Employee Turnover Characteristics based on Machine Learning. Isc 2018 - 18th Int Symp Commun Inf Technol. 2018 Dec 24;433–7. https://doi.org/10.1109/ISCIT.2018.8587962
Jain N, Tomar A, Jana PK. A novel scheme for employee churn problem using multi-attribute decision making approach and machine learning. J Intell Inf Syst . 2021 Apr 1;56(2):279–302.https://doi.org/10.1007/s10844-020-00614-9
Brzozowski M, Birfer I. Applications of MCDM methods in the ERP system selection process in enterprises. 2017. https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=575158
Glaize A, Duenas A, Di Martinelly C, Fagnot I. Healthcare decision-making applications using multicriteria decision analysis: A scoping review. J Multi-Criteria Decis Anal . 2019 Jan 1;26(1–2):62–83. https://doi.org/10.1002/mcda.1659
Alhindawee Z, Jafar R, Shahin H, Awad A. Solid Waste Treatment Using Multi-Criteria Decision Support Methods Case Study Lattakia City. Baghdad Sci J . 2023 Oct 1;20(5):1575–1575. https://doi.org/10.21123/bsj.2023.7472
Hwang CL, Yoon K. Multiple Attribute Decision Making. 1981;186. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
Yeh CH. A Problem-based Selection of Multi-attribute Decision-making Methods. Int Trans Oper Res. 2002 Mar 1;9(2):169–81. https://doi.org/10.1111/1475-3995.00348
Wang TC, Lee H Da. Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Syst Appl. 2009 Jul 1;36(5):8980–5. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.11.035
Chakraborty S. TOPSIS and Modified TOPSIS: A comparative analysis. Decis Anal J. 2022 Mar 1;2:100021. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2021.100021
Herath G, Prato T. Using multi-criteria decision analysis in natural resource management. Using Multi-Criteria Decis Anal Nat Resour Manag. 2017 Mar 2;1–239. https://doi.org/10.4324/9781315235189
Duke JM, Aull-Hyde R. Identifying public preferences for land preservation using the analytic hierarchy process. Ecol Econ. 2002 Aug 1;42(1–2):131–45. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(02)00053-8
Aguarón J, Escobar MT, Moreno-Jiménez JM. Reducing inconsistency measured by the geometric consistency index in the analytic hierarchy process. Eur J Oper Res. 2021 Jan 16;288(2):576–83. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.06.014
Gupta N, Vrat P. An evaluation of alternative business excellence models using AHP. J Adv Manag Res. 2020 Mar 23;17(2):305–31. https://doi.org/10.1108/JAMR-06-2019-0101
HR Analytics. (n.d.). Retrieved from https://www.kaggle.com/datasets/lnvardanyan/hr-analytics#turnover.csv
Kartal H, Oztekin A, Gunasekaran A, Cebi F. An integrated decision analytic framework of machine learning with multi-criteria decision making for multi-attribute inventory classification. Comput Ind Eng. 2016 Nov 1;101:599–613. https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.06.004
Judrups J, Cinks R, Birzniece I, Andersone I. Machine learning based solution for predicting voluntary employee turnover in organization. In 2021. https://doi.org/10.22616/ERDev.2021.20.TF296
Ghazi AH, Elsayed SI, Khedr AE. A Proposed Model for Predicting Employee Turnover of Information Technology Specialists Using Data Mining Techniques. Int J Electr Comput Eng Syst. 2021 Jun 21;12(2):113–21. https://doi.org/10.32985/ijeces.12.2.6
Jain N, Tomar A, Jana PK. A novel scheme for employee churn problem using multi-attribute decision making approach and machine learning. J Intell Inf Syst. 2021 Apr 1;56(2):279–302. https://doi.org/10.1007/s10844-020-00614-9
Gao X, Wen J, Zhang C. An Improved Random Forest Algorithm for Predicting Employee Turnover. Math Probl Eng. 2019;2019.https://doi.org/10.1155/2019/4140707
Canco I, Kruja D, Iancu T. AHP, a Reliable Method for Quality Decision Making: A Case Study in Business. Sustain 2021, Vol 13, Page 13932. 2021 Dec 16;13(24):13932. https://doi.org/10.3390/su132413932
Fazlollahtabar H. A subjective framework for seat comfort based on a heuristic multi criteria decision making technique and anthropometry. Appl Ergon. 2010 Dec 1;42(1):16–28. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2010.04.004
Grosfeld-Nir A, Ronen B, Kozlovsky N. The Pareto managerial principle: when does it apply? Int J Prod Res. 2007 May;45(10):2317–25. https://doi.org/10.1080/00207540600818203
Ho TK. The random subspace method for constructing decision forests. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1998;20(8):832–44. https://doi.org/10.1109/34.709601
Computer Science Journals | IJACSA | Scopus Indexed https:/thesai.org/Publications/IJACSA
Biswas P, Samanta T. Anomaly detection using ensemble random forest in wireless sensor network. Int J Inf Technol. 2021 Oct 1;13(5):2043–52. https://doi.org/10.1007/s41870-021-00717-8
Chao Chen BL. Using Random Forest to Learn Imbalanced Data. 2004.
Accuracy Paradox. “If you don’t know anything about… | by Tejumade Afonja | Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/accuracy-paradox-897a69e2dd9b