Upload
others
View
4
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
72
UumlLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI 4x4 ARAMA VE
KURTARMA ARACI SECcedilĠMĠNDE AHS VE TOPSIS
YOumlNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI
Yuumlk End Muumlh Yusuf ŞAHİN
Arş Goumlr Hasan AKYER
OumlZET
Sosyal devlet anlayışının gelişmesine bağlı olarak kamu giderleri
artmış ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln
verilmeden verimli kullanımı zorunlu hale gelmiştir Devletin uumlstlendiği
goumlrevler nedeniyle kamu kurumlarının belirli harcamalar yapmaları
gerekmektedir Bu harcamaların en oumlnemli kalemlerinden birisi de araccedil
alımlarıdır Bu ccedilalışmada 4x4 arama kurtarma aracı seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemlerinin kullanımı ele alınmıştır
Anahtar Kelimeler Araccedil seccedilimi AHS TOPSIS
EFFICIENT USE OF COUNTRY RESOURCES PRACTICE OF THE
AHP AND TOPSIS METHODS IN SELECTION OF 4x4 SEARCH
AND RESCUE (SAR) VEHICLE
ABSTRACT
Depending on the development of the sense of social state public
expenditures increased and the efficient use of limited resources without
compromising the service quality has become a necessity Due to the tasks
undertaken by the state public institutions need to make certain expenditures
One of the most important item in expenditures is the vehicle purchases In
this study the selection of 4x4 SAR vehicle using Analytical Hierarchy
Process (AHP) and TOPSIS methods is discussed
Key words Vehicle selection AHP TOPSIS
Isparta İl Afet ve Acil Durum Muumlduumlrluumlğuuml Afet ve Acil Durum Youmlnetim Merkezi
yusufytugmailcom Pamukkale Uumlniversitesi Muumlhendislik Fakuumlltesi Enduumlstri Muumlhendisliği Boumlluumlmuuml
hakyerpauedutr
brought to you by COREView metadata citation and similar papers at coreacuk
provided by Bilgi Merkezi
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
73
1 GĠRĠġ
Amerika Birleşik Devletleri (ABD)rsquonin 30 Başkanı olan John Calvin
Coolidge ldquoHiccedil bir şey devletin parasını harcamaktan daha kolay değildir
Ccediluumlnkuuml devletin parası hiccedil kimseye aittirrdquo demiştir Nobel oumlduumllluuml ABDli
ekonomist Milton Fridman ise ldquoBir kişi başkasının parasını başkası iccedilin
harcıyorsa kişi ne fiyata ne de kaliteye bakarrdquo diyerek oumlnemli bir durumu
ortaya koymuştur Uumllkenin refah duumlzeyinin artırılması hizmet kalitesinden
oumlduumln vermeden kamu goumlrevlerinin en iyi şekilde yerine getirilebilmesi iccedilin
kaynakların harcanması sırasında kendi paramızı harcarken goumlsterdiğimiz
titizliği goumlstermemiz gerekir Devletin buumltccedilesinde meydana gelen accedilığın gelir
- gider dengesizliğinden kaynaklandığı ve bu sorunun kaynakları etkin bir
şekilde kullanarak aşılabileceği tartışmasız bir durumdur Geccedilmişte ve
guumlnuumlmuumlzde bunun oumlrnekleri bulunmaktadır
Yatırım kararları alınırken bilimsel youmlntemlerin kullanılması etkin kaynak
kullanımının sağlamasında ccedilok oumlnemli bir konu olarak karşımıza
ccedilıkmaktadır Kaynakların verimli kullanımı iccedilin yatırım ve satınalma
alternatiflerinin iyi bir şekilde değerlendirilmesi gerekir Birden ccedilok yatırım
veya satınalma alternatifinin bulunması durumunda bu alternatiflerin
karşılaştırılarak oumlnceliği yuumlksek alternatifin seccedilimi ccedilok oumllccediluumltluuml bir karar
problemi olarak karşımıza ccedilıkmaktadır Bu karar probleminin ccediloumlzuumlmuumlnde
kullanılabilecek ccedileşitli youmlntemler olmakla birlikte en ccedilok bilinen ve
uygulanan youmlntemler Saaty (1977) tarafından geliştirilen analitik hiyerarşi
suumlreci (AHS) ile Yoon ve Hwang (1981) referans alınarak Chen ve Hwang
(1992) tarafından geliştirilen TOPSIS youmlntemleridir
AHS youmlntemi uumlretim pazarlama toplam kalite youmlntemi kıyaslama ve
benzeri konulardaki ccedilok oumllccediluumltluuml karar problemlerinin ccediloumlzuumlmuumlnde sıkccedila
kullanılan bir youmlntemdir AHSrsquonin tek başına kullanıldığı ccedilalışmalar olduğu
gibi başka youmlntemler ile buumltuumlnleştirilerek kullanıldığı ccedilalışmalar da
literatuumlrde mevcuttur AHS youmlntemi tedarikccedili seccedilimi ve değerlendirmesi
(Ghodsypour ve diğerleri 1996 Tam ve Tummala 2001 Dağdeviren ve
diğerleri 2001 Koccedilak 2003 Wang ve diğerleri 2001 Murat ve Ccedilelik
2007) otomobil seccedilimi (Guumlngoumlr ve İşler 2005) ders seccedilimi (Duumlndar 2008)
hastane yeri seccedilimi (Akccedilalı 2009) ve maliyet dağıtım anahtarı seccedilimi
(Esmeray ve Tanccedil 2009) gibi konularda uygulamaları mevcuttur
Performans değerlendirme (Yaralıoğlu 2001 Albayrak ve Erkut 2005
Eraslan ve Alguumln 2005 Girginer ve Kaygısız 2009 Ccediletin ve Bıtırak 2010)
kredi değerlendirme (İccedil ve Yurdakul 2000) ve yatırım değerlendirme
(Kengpol 2004) ccedilalışmalarında da kullanılabilecek youmlntemlerin başında AHS
youmlntemi gelmektedir
Ccedilok oumllccediluumltluuml karar problemlerinde sıkccedila kullanılan diğer bir youmlntem ise
TOPSIS youmlntemidir TOPSIS youmlntemi insan kaynağı seccedilimi (Ecer 2006)
mermer kesim youmlntemi seccedilimi (Eleren ve Ersoy 2007) ERP yazılımı seccedilimi
(Oumlzguumll ve Yazgan 2006) dengelenmiş skor kartındaki stratejilerin seccedilimi ve
sıralanması (Dodangeh ve diğerleri 2011) robot seccedilimi (Chu ve Lin 2003)
gibi seccedilim ccedilalışmalarında kullanılabilecek bir youmlntemdir Bunun yanı sıra
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
74
performans değerlendirme (Yurdakul ve İccedil 2005 Demireli 2010) CNC
makinelerinin oumlzelliklerinin değerlendirilmesi (Athawale ve Chakraborty
2010 ) gibi değerlendirme ccedilalışmalarında başvurulan bir youmlntemdir
Literatuumlrde bulunan ccedilalışmalar incelendiğinde AHS ve TOPSIS
youmlntemlerinin seccedilim ve değerlendirme ccedilalışmalarında sıkccedila kullanıldığı
goumlruumllmektedir Bu ccedilalışmada ise arama ve kurtarma faaliyetlerinde
kullanılmak uumlzere alınacak olan 4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri uzman
kişilerin goumlruumlşleri alınarak belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler AHS ve TOPSIS
youmlntemleri kullanılarak ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri
belirlenen bu ağırlıklara goumlre değerlendirilerek mantıklı bir seccedilenek ortaya
konmaya ccedilalışılmıştır Ccedilalışmanın ikinci boumlluumlmuumlnde ccedilok oumllccediluumltluuml karar verme
tekniklerinden en ccedilok kullanılan youmlntem olan AHS kısaca anlatılmıştır
Uumlccediluumlncuuml boumlluumlmde TOPSIS youmlnteminin detaylarından bahsedilmektedir
Doumlrduumlncuuml boumlluumlmde AHS ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak araccedil seccedilimi ile
ilgili uygulama ccedilalışmaları yapılmış ve elde edilen sonuccedillar
karşılaştırılmıştır Son boumlluumlmde ise elde edilen sonuccedillar değerlendirilmiş ve
gelecek ccedilalışmalar iccedilin oumlneriler yapılmıştır
2 ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ
AHS (Analitik Hiyerarşi Suumlreci) Thomas H Saaty tarafından 1977 yılında
geliştirilmiş bir tekniktir Bu youmlntem geccedilen 34 yıllık suumlre zarfında birccedilok
alanda yapılan uygulamalarda kullanılmıştır AHS en genel tanımıyla ccedilok
kriterli puanlama tekniğinde kullanılan kriterlerin ağırlıklandırılmasında bir
yaklaşım sağlar (Ulucan2004332) Kriterlerin birbirlerine goumlre
ağırlıklandırılmasında kullanılan skala Saatyrsquonin skalasıdır Saaty goumlsterge
ccedilizelgesi Tablo 1rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 1 Saaty goumlsterge ccedilizelgesi (Triantaphyllou 2000)
Oumlnem
Derecesi Tanımı Accedilıklama
1 Eşit Oumlnem İki alternatif amaca eşit katkıda bulunur
3 Diğerine goumlre zayıf oumlnem Tecruumlbe ve yargılar birinin diğerine az tercih edilebilirliğini
goumlsterir
5 Guumlccedilluuml oumlnem Tecruumlbe ve yargılar birinin diğerine tercih edilebilirliğini
goumlsterir
7 Daha guumlccedilluuml oumlnem Bir aktivite guumlccedilluuml şekilde tercih edilebilir ve uygulamada
baskındır
9 Ccedilok guumlccedilluuml oumlnem Bir aktivite kanıtlanmış bir tercih edilebilirliğe ve
en yuumlksek sıraya sahiptir
2 4 6 8 İki yargı arasındaki ara oumlnem
dereceleri Uzlaşma gerektiğinde
Değerlerin
Tersleri
i aktivitesi j aktivitesiyle kıyaslandığında yukarıdaki değerlerden birine sahipse j aktivitesi i aktivitesiyle
karşılaştırıldığında bu değerin tersine sahip olur
Tablo 1rsquode verilen goumlsterge ccedilizelgesi kullanılarak hangi alternatif veya
oumllccediluumltlerin daha ağırlıklı olduğunun tespit edilmesi iccedilin ikili karşılaştırma
matrisi hazırlanır n sayıda oumllccediluumlt kullanılması halinde nxn boyutunda bir ikili
karşılaştırma matrisi ortaya ccedilıkacaktır Tablo 2rsquode oumlrnek bir ikili karşılaştırma
matrisi goumlsterilmektedir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
75
Tablo 2 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
Oumllccediluumlt 1 Oumllccediluumlt 2 Oumllccediluumlt 3
Oumllccediluumlt 1 1 w1w2 w1w3
Oumllccediluumlt 2 w2w1 1 w2w3
Oumllccediluumlt 3 w3w1 w3w2 1
w2w1 oranı 2 numaralı oumllccediluumltuumln bir numaralı oumllccediluumlte goumlre ne derece tercih
edildiğini goumlsterir Oumlrneğin bu değerin 9 olması durumunda ldquo2 numaralı
oumllccediluumlt 1 numaralı oumllccediluumlte goumlre ccedilok guumlccedilluuml oumlneme sahiptirrdquo denir Yani bu oumllccediluumlt
kanıtlanmış bir tercih edilebilirliğe ve en yuumlksek sıraya sahiptir İkili
karşılaştırma matrislerinin oluşturulmasından sonra matriste yer alan her bir
eleman bulunduğu suumltunun toplamına boumlluumlnerek normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir Eğer bir oumlzelliğe ait değerin (oumlrneğin fiyat) kuumlccediluumlk olması
isteniyorsa ilgili değerin tersi alındıktan sonra normalleştirme işlemi
uygulanır
Her bir satırda yer alan değerlerin ortalaması alınarak oumllccediluumltlerin ağırlıkları
belirlenir Ama yapılması gereken işlem burada tamamlanmış olmaz Kriter
ağırlıklarının tutarlı olarak belirlenip belirlenmediğinin tespiti iccedilin tutarlılık
oumllccediluumltuuml belirlenir Bu oumllccediluumltuumln belirlenmesi AHSrsquonin en kuvvetli youmlnlerinden
biridir i alternatifi iccedilin tutarlılık oumllccediluumltuuml Denklem 1 kullanılarak belirlenir
(Ulucan 2004 337)
i
j
jij
ip
pT
C (1)
ijT = i ve j oumllccediluumltlerinin (ya da alternatiflerinin) ikili karşılaştırma değeri
jp = j oumllccediluumltuumlnuumln (ya da alternatifinin) puanı
Tutarlılık oumllccediluumltuumlnuumln belirlenmesinden sonra bu seferde tutarlılık oranı (CR)
belirlenir Tutarlılık oranının belirlenmesi Denklem 2 ve 3 kullanılır (Ulucan
2004 338)
)1(nnn
CCI
İ
i (2)
100RI
CICR (3)
Yukarıdaki formuumllde yer alan RI değeri rastsal indekstir Adından da
anlaşılacağı uumlzere rastsal uumlretilen matrislerden elde edilmiştir RI değerini
oumllccediluumlt sayısına goumlre Tablo 3rsquoten seccedilerek kullanırız Ccedilalışma kapsamında 9
adet oumllccediluumlt belirlendiği iccedilin kullanacağım RI değeri 145rsquodir Tutarlılık
oranının 010rsquonun altında kalması durumunda oumllccediluumltlerinin ağırlıklarının
yaklaşık olarak doğru hesaplanmış demektir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
76
Tablo 3 Rastsal indeks tablosu
n RI n RI n RI n RI n RI
1 0 4 09 7 132 10 149 13 156
2 0 5 112 8 141 11 151 14 157
3 058 6 124 9 145 12 148 15 159
3 TOPSIS Youmlntemi
TOPSIS youmlntemi n boyutlu (oumllccediluumltluuml) alanda m noktalı (alternatif) geometrik
bir sistem olarak m alternatifli ccedilok kriterli bir karar verme youmlntemidir
Youmlntem Hwang ve Yoon (1981) referans alınarak Chen ve Hwang (1992)
tarafından geliştirilmiştir TOPSIS youmlnteminin temel mantığı seccedililen
alternatifin pozitif ideal ccediloumlzuumlme olabildiğince yakın ve negatif ideal ccediloumlzuumlme
de uzak olmasıdır Tanımlamadan da anlaşılacağı uumlzere youmlntem ideal ccediloumlzuumlme
maksimum benzerlikte bir alternatifi seccediler
TOPSIS youmlnteminin hesaplama adımları aşağıdaki sırasıyla verilmektedir
1 Adım Karar matrisini (P) oluşturulur Oumllccediluumlt sayısı n ve alternatif sayısı
m olmak uumlzere karar matrisi şu şekilde goumlsterilir (Liaudanskiene ve diğerleri
2009 35)
mnmm
n
n
xxx
xxx
xxx
P
21
22221
11211
2 Adım Normalleştirilmiş karar matrisinin (R) oluşturulur Bu matris
aşağıdaki Denklem 4 yardımıyla hesaplanır (Opricovic ve Tzeng 2004 449)
m
k
kj
ij
ij
x
xr
1
2
(4)
(rij i 12hellipn kriter sayısı j 12hellipm alternatif sayısı
3 Adım İlk olarak değerlendirme faktoumlrlerine ilişkin ağırlık değerleri
( iw ) belirlenir Ağırlıklar toplamı 1 olmalıdır(
n
i
iw1
1) Daha sonra bu
ağırlıklar kullanılarak ağırlıklı normalleştirilmiş karar matrisi (V) elde edilir
Wj=oumllccediluumltuumln ağırlığı ve rij normalleştirilmiş karar matrisindeki ilgili değer
olmak uumlzere ağırlıklandırılmış karar matrisi değeri Denklem 5 yardımıyla
hesaplanır
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
77
ijiij rwv (5)
4 Adım İdeal (A ) ve negatif ideal ( A ) ccediloumlzuumlmler oluşturulur
(Jahanshahloo ve diğerleri 2006 1548 )
1
min()(max IivIivvvA iji
iji
n
(6)
1 max()(min IivIivvvA iji
iji
n
(7)
5 Adım Ayırım oumllccediluumllerinin hesaplanır i alternatifinin ideal ccediloumlzuumlmden
uzaklığı ideal ayırım (
id ) ve negatif ideal ccediloumlzuumlmden uzaklığı negatif ideal
ayırım ( id ) Denklem 8 ve 9rsquodan yararlanarak hesaplanır (Jahanshahloo ve
diğerleri 2006 1548)
21
1
)(n
j
jiji vvd (8)
21
1
)(n
j
jiji vvd (9)
6 Adım Denklem 10 kullanılarak ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
hesaplanır
ii
i
iSS
SC 10
iC (10)
Burada
iC değeri i alternatifin oumlncelik değerini goumlsterir ve ideal ccediloumlzuumlme
daha yakın olan ccediloumlzuumlmler daha iyi seccedileneklere karşılık gelir
7 Adım Son olarak da alternatifler ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
değerine goumlre sıralanır
4 AHS VE TOPSIS YOumlNTEMLERĠ ĠLE KURTARMA ARACI
SECcedilĠMĠ
41 AHS Ġle Araccedil Seccedilimi
AHS ile araccedil seccedilimi probleminin ccediloumlzuumlmuumlnde yapılması gereken ilk şey seccedilim
oumllccediluumltlerinin ve karar alternatiflerinin belirlenmesidir Arama kurtarma
faaliyetlerinde goumlrev yapan uzman kişiler ile yapılan değerlendirmelerde bir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
78
kurtarma aracından beklenen oumlzellikler belirlenmiştir Yapılan
değerlendirmeler neticesinde 9 adet oumllccediluumlt belirlenmiştir Değerlendirme
oumllccediluumltleri Tablo 4rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 4 Belirlenen değerlendirme oumllccediluumltleri
Oumllccediluumlt Birim
Yakıt Tuumlketimi lt100 km
Fiyat TL
Genişlik (İccedil mekan) mm
0-100 Km Hızlanma saniye
Maksimum Hız kmsa
Yuumlk Kapasitesi kg
Konfor -
Guumlvenlik Sahip olduğu guumlvenlik donanımı
Servisin varlığı Var Yok
Yakıt tuumlketimi bir aracın satınalınması sırasında kullanıcıların dikkat ettiği
hususların başında gelmektedir Akaryakıt fiyatlarında yaşanan artışlar bu
oumllccediluumltuumln oumlnemi guumln geccediltikccedile artırmaktadır Alırken ucuza mal edilen ancak
yakıt tuumlketimi fazla olan bir aracın ekonomik olmayacağı ortadadır Bu
nedenle değerlendirme oumllccediluumltlerinden birincisi yakıt tuumlketimidir
Fiyat yine satınalma kararını etkileyen en oumlnemli oumllccediluumltlerden birisidir Aynı
faydayı daha uygun fiyata sağlandığı durumda fiyatı daha uygun olan araccedil
kullanıcı tarafından seccedililecektir
Genişlik ve konfor kurtarma araccedillarında aranması gereken diğer bir oumlzelliktir
Arama kurtarma personelinin oumlzellikle uzun mesafedeki olaylara giderken
geniş bir iccedil mekacircna sahip aracın kullanımı rahatlık sağlamaktadır Bu
sebepten oumltuumlruuml genişlik ve konfor değerlendirme oumllccediluumltuuml olarak kullanılmıştır
Aracın 0ndash100 km hızlanması ve maksimum hızı olay yerine ulaşma zamanı
ve motorun guumlcuuml doğrudan ilişkilidir Meydana gelen olaylarda dakikaların
hayati oumlnem taşıdığı durumlarda olay yerine en kısa suumlrede ulaşılabilmesi ve
aracın zor arazi koşullarında seri bir şekilde ilerleyebilmesi iccedilin hızlanma ve
maksimum hız oumlnemli oumllccediluumltlerden biri olarak ccedilalışmaya dacirchil edilmiştir
Arama kurtarma faaliyetlerinde kullanılan donanımların ve arama kurtarma
personelinin nakli iccedilin kullanılacak bir araccedilta yuumlk kapasitesi değerlendirmeye
dacirchil edilmesi gereken diğer bir oumllccediluumlttuumlr Benzer oumlzelliklerde olan araccedillardan
yuumlk kapasitesi fazla olan araccedil tercih sıralamasında uumlst sırada yer alacaktır
Arama kurtarma aracının sahip olduğu guumlvenlik donanımı olaylara hızlı bir
şekilde gidildiği duumlşuumlnuumllduumlğuumlnde kurtarma personelinin can guumlvenliği
accedilısından buumlyuumlk oumlnem arzetmektedir Alternatifler arasında yer alan araccedilların
guumlvenlik puanları Euro NCAP ccedilarpışma testi sonuccedilları ve kullanıcı yorumları
dikkate alınarak belirlenmiştir Bir araca ccedilarpışma testi yapılmış olması ve bu
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
79
testten iyi bir sonuccedil alması guumlvenlik oumllccediluumltuumlnde yuumlksek puan almasını
sağlamıştır
Seccedilim suumlrecinde kullanılan en son oumllccediluumlt aracın yetkili servisinin Ispartarsquodaki
varlığıdır Bir aracın periyodik bakımlarının diğer illere gitmeden
yapılabilmesi yine oumlnemli bir oumlzelliktir Nihayetinde hayat kurtarma amacıyla
kullanılan bir aracın suumlrekli bakımlı ve goumlreve hazır durumda olması gerekir
Yapılan araştırmada Ford ve Isuzu markalı araccedillar iccedilin Ispartarsquoda yetkili
servis bulunduğu ancak Toyota ve Nissan marka araccedillar iccedilin en yakın yetkili
servisin Antalyarsquoda olduğu tespit edilmiştir Ispartarsquoda yetkili servisi olan bir
araccedil bu oumllccediluumltten 5 puan alırken servisi olmayan araccedil 0 puan almıştır
Değerlendirme oumllccediluumltlerinin belirlenmesinden sonra yapılan piyasa araştırması
ile karar alternatifleri belirlenmiştir Yapılan araştırmalar neticesinde 4 adet
araccedil belirlenmiştir Bu araccedillar ve oumlzellikleri Tablo 5rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 5 Belirlenen araccedillar ve oumlzellikleri
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg
)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 89 58500 1835 155 4 170 857 4 0
NISSAN SKYSTAR 95 51157 1825 130 5 160 1020 5 0
FORD RANGER 71 60095 1805 179 5 170 1175 4 5
ISUZU D MAX 95 59500 1800 135 4 170 1055 4 5
Belirlenen oumllccediluumltlerin ikili karşılaştırma matrisleri Tablo 6rsquoda
goumlsterilmektedir İkili karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra
verilen ağırlıkların tutarlılığı sınanması gerekir Tutarlılık oranının 010rsquonun
altında kalması durumunda oluşturulan ikili karşılaştırma matrisinin
tutarlılığından bahsedilebilir Tutarlılık oranının hesabı Tablo 7rsquode
goumlsterilmektedir
Tutarlılık oranı 005 olarak bulunmuştur Oluşturduğumuz ikili karşılaştırma
matrisindeki ağırlıklandırmalarımız tutarlıdır Tutarlılığın belirlenmesinden
sonra araccedil oumlzellikleri normalleştirilir ve ardından da belirlenen oumllccediluumlt
ağırlıklarına goumlre puanlandırılır Eğer bir oumlzelliğin kuumlccediluumlk olması tercih
ediliyorsa o oumllccediluumlte ait değerin tersi alınarak normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir
Oumllccediluumlt
Model
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
80
Tablo 6 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 100 013 100 050 050 033 100 050 020
FĠYAT (TL) 800 100 700 400 600 300 500 200 200
GENĠġLĠK (MM) 100 014 100 050 100 033 100 020 050
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 200 025 200 100 100 050 100 025 033
KONFOR 200 017 100 100 100 050 050 025 05
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 300 033 300 200 100 100 200 100 200
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 100 020 100 100 200 050 100 033 200
GUumlVENLĠK 200 050 500 400 400 100 300 100 300
SERVĠS 500 050 200 300 200 050 050 033 100
TOPLAM 2500 322 2300 1700 1850 767 1500 587 1153
Tablo 7 Tutarlılık oranı
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(K
M)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(k
g)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Kri
ter
Ağır
lığı
Tu
tarl
ılık
Oumllccedil
uumltuuml
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 004 004 004 003 003 004 007 009 002 005 864
FĠYAT (TL) 032 031 030 024 032 039 033 034 017 032 887
GENĠġLĠK
(MM) 004 004 004 003 005 004 007 003 004 004 938
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 008 008 009 006 005 007 007 004 003 007 881
KONFOR 008 005 004 006 005 007 003 004 004 005 935
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 012 010 013 012 005 013 013 017 017 012 1007
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 004 006 004 006 011 007 007 006 017 006 1166
GUumlVENLĠK 008 016 022 024 022 013 020 017 026 018 1008
SERVĠS 020 016 009 018 011 007 003 006 009 011 952
TOPLAM 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Tut
Oran
ı
005
Tablo 5rsquote verilen oumlzelliklerin normalleştirilmiş değerleri Tablo 8rsquode
verilmiştir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
73
1 GĠRĠġ
Amerika Birleşik Devletleri (ABD)rsquonin 30 Başkanı olan John Calvin
Coolidge ldquoHiccedil bir şey devletin parasını harcamaktan daha kolay değildir
Ccediluumlnkuuml devletin parası hiccedil kimseye aittirrdquo demiştir Nobel oumlduumllluuml ABDli
ekonomist Milton Fridman ise ldquoBir kişi başkasının parasını başkası iccedilin
harcıyorsa kişi ne fiyata ne de kaliteye bakarrdquo diyerek oumlnemli bir durumu
ortaya koymuştur Uumllkenin refah duumlzeyinin artırılması hizmet kalitesinden
oumlduumln vermeden kamu goumlrevlerinin en iyi şekilde yerine getirilebilmesi iccedilin
kaynakların harcanması sırasında kendi paramızı harcarken goumlsterdiğimiz
titizliği goumlstermemiz gerekir Devletin buumltccedilesinde meydana gelen accedilığın gelir
- gider dengesizliğinden kaynaklandığı ve bu sorunun kaynakları etkin bir
şekilde kullanarak aşılabileceği tartışmasız bir durumdur Geccedilmişte ve
guumlnuumlmuumlzde bunun oumlrnekleri bulunmaktadır
Yatırım kararları alınırken bilimsel youmlntemlerin kullanılması etkin kaynak
kullanımının sağlamasında ccedilok oumlnemli bir konu olarak karşımıza
ccedilıkmaktadır Kaynakların verimli kullanımı iccedilin yatırım ve satınalma
alternatiflerinin iyi bir şekilde değerlendirilmesi gerekir Birden ccedilok yatırım
veya satınalma alternatifinin bulunması durumunda bu alternatiflerin
karşılaştırılarak oumlnceliği yuumlksek alternatifin seccedilimi ccedilok oumllccediluumltluuml bir karar
problemi olarak karşımıza ccedilıkmaktadır Bu karar probleminin ccediloumlzuumlmuumlnde
kullanılabilecek ccedileşitli youmlntemler olmakla birlikte en ccedilok bilinen ve
uygulanan youmlntemler Saaty (1977) tarafından geliştirilen analitik hiyerarşi
suumlreci (AHS) ile Yoon ve Hwang (1981) referans alınarak Chen ve Hwang
(1992) tarafından geliştirilen TOPSIS youmlntemleridir
AHS youmlntemi uumlretim pazarlama toplam kalite youmlntemi kıyaslama ve
benzeri konulardaki ccedilok oumllccediluumltluuml karar problemlerinin ccediloumlzuumlmuumlnde sıkccedila
kullanılan bir youmlntemdir AHSrsquonin tek başına kullanıldığı ccedilalışmalar olduğu
gibi başka youmlntemler ile buumltuumlnleştirilerek kullanıldığı ccedilalışmalar da
literatuumlrde mevcuttur AHS youmlntemi tedarikccedili seccedilimi ve değerlendirmesi
(Ghodsypour ve diğerleri 1996 Tam ve Tummala 2001 Dağdeviren ve
diğerleri 2001 Koccedilak 2003 Wang ve diğerleri 2001 Murat ve Ccedilelik
2007) otomobil seccedilimi (Guumlngoumlr ve İşler 2005) ders seccedilimi (Duumlndar 2008)
hastane yeri seccedilimi (Akccedilalı 2009) ve maliyet dağıtım anahtarı seccedilimi
(Esmeray ve Tanccedil 2009) gibi konularda uygulamaları mevcuttur
Performans değerlendirme (Yaralıoğlu 2001 Albayrak ve Erkut 2005
Eraslan ve Alguumln 2005 Girginer ve Kaygısız 2009 Ccediletin ve Bıtırak 2010)
kredi değerlendirme (İccedil ve Yurdakul 2000) ve yatırım değerlendirme
(Kengpol 2004) ccedilalışmalarında da kullanılabilecek youmlntemlerin başında AHS
youmlntemi gelmektedir
Ccedilok oumllccediluumltluuml karar problemlerinde sıkccedila kullanılan diğer bir youmlntem ise
TOPSIS youmlntemidir TOPSIS youmlntemi insan kaynağı seccedilimi (Ecer 2006)
mermer kesim youmlntemi seccedilimi (Eleren ve Ersoy 2007) ERP yazılımı seccedilimi
(Oumlzguumll ve Yazgan 2006) dengelenmiş skor kartındaki stratejilerin seccedilimi ve
sıralanması (Dodangeh ve diğerleri 2011) robot seccedilimi (Chu ve Lin 2003)
gibi seccedilim ccedilalışmalarında kullanılabilecek bir youmlntemdir Bunun yanı sıra
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
74
performans değerlendirme (Yurdakul ve İccedil 2005 Demireli 2010) CNC
makinelerinin oumlzelliklerinin değerlendirilmesi (Athawale ve Chakraborty
2010 ) gibi değerlendirme ccedilalışmalarında başvurulan bir youmlntemdir
Literatuumlrde bulunan ccedilalışmalar incelendiğinde AHS ve TOPSIS
youmlntemlerinin seccedilim ve değerlendirme ccedilalışmalarında sıkccedila kullanıldığı
goumlruumllmektedir Bu ccedilalışmada ise arama ve kurtarma faaliyetlerinde
kullanılmak uumlzere alınacak olan 4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri uzman
kişilerin goumlruumlşleri alınarak belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler AHS ve TOPSIS
youmlntemleri kullanılarak ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri
belirlenen bu ağırlıklara goumlre değerlendirilerek mantıklı bir seccedilenek ortaya
konmaya ccedilalışılmıştır Ccedilalışmanın ikinci boumlluumlmuumlnde ccedilok oumllccediluumltluuml karar verme
tekniklerinden en ccedilok kullanılan youmlntem olan AHS kısaca anlatılmıştır
Uumlccediluumlncuuml boumlluumlmde TOPSIS youmlnteminin detaylarından bahsedilmektedir
Doumlrduumlncuuml boumlluumlmde AHS ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak araccedil seccedilimi ile
ilgili uygulama ccedilalışmaları yapılmış ve elde edilen sonuccedillar
karşılaştırılmıştır Son boumlluumlmde ise elde edilen sonuccedillar değerlendirilmiş ve
gelecek ccedilalışmalar iccedilin oumlneriler yapılmıştır
2 ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ
AHS (Analitik Hiyerarşi Suumlreci) Thomas H Saaty tarafından 1977 yılında
geliştirilmiş bir tekniktir Bu youmlntem geccedilen 34 yıllık suumlre zarfında birccedilok
alanda yapılan uygulamalarda kullanılmıştır AHS en genel tanımıyla ccedilok
kriterli puanlama tekniğinde kullanılan kriterlerin ağırlıklandırılmasında bir
yaklaşım sağlar (Ulucan2004332) Kriterlerin birbirlerine goumlre
ağırlıklandırılmasında kullanılan skala Saatyrsquonin skalasıdır Saaty goumlsterge
ccedilizelgesi Tablo 1rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 1 Saaty goumlsterge ccedilizelgesi (Triantaphyllou 2000)
Oumlnem
Derecesi Tanımı Accedilıklama
1 Eşit Oumlnem İki alternatif amaca eşit katkıda bulunur
3 Diğerine goumlre zayıf oumlnem Tecruumlbe ve yargılar birinin diğerine az tercih edilebilirliğini
goumlsterir
5 Guumlccedilluuml oumlnem Tecruumlbe ve yargılar birinin diğerine tercih edilebilirliğini
goumlsterir
7 Daha guumlccedilluuml oumlnem Bir aktivite guumlccedilluuml şekilde tercih edilebilir ve uygulamada
baskındır
9 Ccedilok guumlccedilluuml oumlnem Bir aktivite kanıtlanmış bir tercih edilebilirliğe ve
en yuumlksek sıraya sahiptir
2 4 6 8 İki yargı arasındaki ara oumlnem
dereceleri Uzlaşma gerektiğinde
Değerlerin
Tersleri
i aktivitesi j aktivitesiyle kıyaslandığında yukarıdaki değerlerden birine sahipse j aktivitesi i aktivitesiyle
karşılaştırıldığında bu değerin tersine sahip olur
Tablo 1rsquode verilen goumlsterge ccedilizelgesi kullanılarak hangi alternatif veya
oumllccediluumltlerin daha ağırlıklı olduğunun tespit edilmesi iccedilin ikili karşılaştırma
matrisi hazırlanır n sayıda oumllccediluumlt kullanılması halinde nxn boyutunda bir ikili
karşılaştırma matrisi ortaya ccedilıkacaktır Tablo 2rsquode oumlrnek bir ikili karşılaştırma
matrisi goumlsterilmektedir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
75
Tablo 2 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
Oumllccediluumlt 1 Oumllccediluumlt 2 Oumllccediluumlt 3
Oumllccediluumlt 1 1 w1w2 w1w3
Oumllccediluumlt 2 w2w1 1 w2w3
Oumllccediluumlt 3 w3w1 w3w2 1
w2w1 oranı 2 numaralı oumllccediluumltuumln bir numaralı oumllccediluumlte goumlre ne derece tercih
edildiğini goumlsterir Oumlrneğin bu değerin 9 olması durumunda ldquo2 numaralı
oumllccediluumlt 1 numaralı oumllccediluumlte goumlre ccedilok guumlccedilluuml oumlneme sahiptirrdquo denir Yani bu oumllccediluumlt
kanıtlanmış bir tercih edilebilirliğe ve en yuumlksek sıraya sahiptir İkili
karşılaştırma matrislerinin oluşturulmasından sonra matriste yer alan her bir
eleman bulunduğu suumltunun toplamına boumlluumlnerek normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir Eğer bir oumlzelliğe ait değerin (oumlrneğin fiyat) kuumlccediluumlk olması
isteniyorsa ilgili değerin tersi alındıktan sonra normalleştirme işlemi
uygulanır
Her bir satırda yer alan değerlerin ortalaması alınarak oumllccediluumltlerin ağırlıkları
belirlenir Ama yapılması gereken işlem burada tamamlanmış olmaz Kriter
ağırlıklarının tutarlı olarak belirlenip belirlenmediğinin tespiti iccedilin tutarlılık
oumllccediluumltuuml belirlenir Bu oumllccediluumltuumln belirlenmesi AHSrsquonin en kuvvetli youmlnlerinden
biridir i alternatifi iccedilin tutarlılık oumllccediluumltuuml Denklem 1 kullanılarak belirlenir
(Ulucan 2004 337)
i
j
jij
ip
pT
C (1)
ijT = i ve j oumllccediluumltlerinin (ya da alternatiflerinin) ikili karşılaştırma değeri
jp = j oumllccediluumltuumlnuumln (ya da alternatifinin) puanı
Tutarlılık oumllccediluumltuumlnuumln belirlenmesinden sonra bu seferde tutarlılık oranı (CR)
belirlenir Tutarlılık oranının belirlenmesi Denklem 2 ve 3 kullanılır (Ulucan
2004 338)
)1(nnn
CCI
İ
i (2)
100RI
CICR (3)
Yukarıdaki formuumllde yer alan RI değeri rastsal indekstir Adından da
anlaşılacağı uumlzere rastsal uumlretilen matrislerden elde edilmiştir RI değerini
oumllccediluumlt sayısına goumlre Tablo 3rsquoten seccedilerek kullanırız Ccedilalışma kapsamında 9
adet oumllccediluumlt belirlendiği iccedilin kullanacağım RI değeri 145rsquodir Tutarlılık
oranının 010rsquonun altında kalması durumunda oumllccediluumltlerinin ağırlıklarının
yaklaşık olarak doğru hesaplanmış demektir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
76
Tablo 3 Rastsal indeks tablosu
n RI n RI n RI n RI n RI
1 0 4 09 7 132 10 149 13 156
2 0 5 112 8 141 11 151 14 157
3 058 6 124 9 145 12 148 15 159
3 TOPSIS Youmlntemi
TOPSIS youmlntemi n boyutlu (oumllccediluumltluuml) alanda m noktalı (alternatif) geometrik
bir sistem olarak m alternatifli ccedilok kriterli bir karar verme youmlntemidir
Youmlntem Hwang ve Yoon (1981) referans alınarak Chen ve Hwang (1992)
tarafından geliştirilmiştir TOPSIS youmlnteminin temel mantığı seccedililen
alternatifin pozitif ideal ccediloumlzuumlme olabildiğince yakın ve negatif ideal ccediloumlzuumlme
de uzak olmasıdır Tanımlamadan da anlaşılacağı uumlzere youmlntem ideal ccediloumlzuumlme
maksimum benzerlikte bir alternatifi seccediler
TOPSIS youmlnteminin hesaplama adımları aşağıdaki sırasıyla verilmektedir
1 Adım Karar matrisini (P) oluşturulur Oumllccediluumlt sayısı n ve alternatif sayısı
m olmak uumlzere karar matrisi şu şekilde goumlsterilir (Liaudanskiene ve diğerleri
2009 35)
mnmm
n
n
xxx
xxx
xxx
P
21
22221
11211
2 Adım Normalleştirilmiş karar matrisinin (R) oluşturulur Bu matris
aşağıdaki Denklem 4 yardımıyla hesaplanır (Opricovic ve Tzeng 2004 449)
m
k
kj
ij
ij
x
xr
1
2
(4)
(rij i 12hellipn kriter sayısı j 12hellipm alternatif sayısı
3 Adım İlk olarak değerlendirme faktoumlrlerine ilişkin ağırlık değerleri
( iw ) belirlenir Ağırlıklar toplamı 1 olmalıdır(
n
i
iw1
1) Daha sonra bu
ağırlıklar kullanılarak ağırlıklı normalleştirilmiş karar matrisi (V) elde edilir
Wj=oumllccediluumltuumln ağırlığı ve rij normalleştirilmiş karar matrisindeki ilgili değer
olmak uumlzere ağırlıklandırılmış karar matrisi değeri Denklem 5 yardımıyla
hesaplanır
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
77
ijiij rwv (5)
4 Adım İdeal (A ) ve negatif ideal ( A ) ccediloumlzuumlmler oluşturulur
(Jahanshahloo ve diğerleri 2006 1548 )
1
min()(max IivIivvvA iji
iji
n
(6)
1 max()(min IivIivvvA iji
iji
n
(7)
5 Adım Ayırım oumllccediluumllerinin hesaplanır i alternatifinin ideal ccediloumlzuumlmden
uzaklığı ideal ayırım (
id ) ve negatif ideal ccediloumlzuumlmden uzaklığı negatif ideal
ayırım ( id ) Denklem 8 ve 9rsquodan yararlanarak hesaplanır (Jahanshahloo ve
diğerleri 2006 1548)
21
1
)(n
j
jiji vvd (8)
21
1
)(n
j
jiji vvd (9)
6 Adım Denklem 10 kullanılarak ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
hesaplanır
ii
i
iSS
SC 10
iC (10)
Burada
iC değeri i alternatifin oumlncelik değerini goumlsterir ve ideal ccediloumlzuumlme
daha yakın olan ccediloumlzuumlmler daha iyi seccedileneklere karşılık gelir
7 Adım Son olarak da alternatifler ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
değerine goumlre sıralanır
4 AHS VE TOPSIS YOumlNTEMLERĠ ĠLE KURTARMA ARACI
SECcedilĠMĠ
41 AHS Ġle Araccedil Seccedilimi
AHS ile araccedil seccedilimi probleminin ccediloumlzuumlmuumlnde yapılması gereken ilk şey seccedilim
oumllccediluumltlerinin ve karar alternatiflerinin belirlenmesidir Arama kurtarma
faaliyetlerinde goumlrev yapan uzman kişiler ile yapılan değerlendirmelerde bir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
78
kurtarma aracından beklenen oumlzellikler belirlenmiştir Yapılan
değerlendirmeler neticesinde 9 adet oumllccediluumlt belirlenmiştir Değerlendirme
oumllccediluumltleri Tablo 4rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 4 Belirlenen değerlendirme oumllccediluumltleri
Oumllccediluumlt Birim
Yakıt Tuumlketimi lt100 km
Fiyat TL
Genişlik (İccedil mekan) mm
0-100 Km Hızlanma saniye
Maksimum Hız kmsa
Yuumlk Kapasitesi kg
Konfor -
Guumlvenlik Sahip olduğu guumlvenlik donanımı
Servisin varlığı Var Yok
Yakıt tuumlketimi bir aracın satınalınması sırasında kullanıcıların dikkat ettiği
hususların başında gelmektedir Akaryakıt fiyatlarında yaşanan artışlar bu
oumllccediluumltuumln oumlnemi guumln geccediltikccedile artırmaktadır Alırken ucuza mal edilen ancak
yakıt tuumlketimi fazla olan bir aracın ekonomik olmayacağı ortadadır Bu
nedenle değerlendirme oumllccediluumltlerinden birincisi yakıt tuumlketimidir
Fiyat yine satınalma kararını etkileyen en oumlnemli oumllccediluumltlerden birisidir Aynı
faydayı daha uygun fiyata sağlandığı durumda fiyatı daha uygun olan araccedil
kullanıcı tarafından seccedililecektir
Genişlik ve konfor kurtarma araccedillarında aranması gereken diğer bir oumlzelliktir
Arama kurtarma personelinin oumlzellikle uzun mesafedeki olaylara giderken
geniş bir iccedil mekacircna sahip aracın kullanımı rahatlık sağlamaktadır Bu
sebepten oumltuumlruuml genişlik ve konfor değerlendirme oumllccediluumltuuml olarak kullanılmıştır
Aracın 0ndash100 km hızlanması ve maksimum hızı olay yerine ulaşma zamanı
ve motorun guumlcuuml doğrudan ilişkilidir Meydana gelen olaylarda dakikaların
hayati oumlnem taşıdığı durumlarda olay yerine en kısa suumlrede ulaşılabilmesi ve
aracın zor arazi koşullarında seri bir şekilde ilerleyebilmesi iccedilin hızlanma ve
maksimum hız oumlnemli oumllccediluumltlerden biri olarak ccedilalışmaya dacirchil edilmiştir
Arama kurtarma faaliyetlerinde kullanılan donanımların ve arama kurtarma
personelinin nakli iccedilin kullanılacak bir araccedilta yuumlk kapasitesi değerlendirmeye
dacirchil edilmesi gereken diğer bir oumllccediluumlttuumlr Benzer oumlzelliklerde olan araccedillardan
yuumlk kapasitesi fazla olan araccedil tercih sıralamasında uumlst sırada yer alacaktır
Arama kurtarma aracının sahip olduğu guumlvenlik donanımı olaylara hızlı bir
şekilde gidildiği duumlşuumlnuumllduumlğuumlnde kurtarma personelinin can guumlvenliği
accedilısından buumlyuumlk oumlnem arzetmektedir Alternatifler arasında yer alan araccedilların
guumlvenlik puanları Euro NCAP ccedilarpışma testi sonuccedilları ve kullanıcı yorumları
dikkate alınarak belirlenmiştir Bir araca ccedilarpışma testi yapılmış olması ve bu
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
79
testten iyi bir sonuccedil alması guumlvenlik oumllccediluumltuumlnde yuumlksek puan almasını
sağlamıştır
Seccedilim suumlrecinde kullanılan en son oumllccediluumlt aracın yetkili servisinin Ispartarsquodaki
varlığıdır Bir aracın periyodik bakımlarının diğer illere gitmeden
yapılabilmesi yine oumlnemli bir oumlzelliktir Nihayetinde hayat kurtarma amacıyla
kullanılan bir aracın suumlrekli bakımlı ve goumlreve hazır durumda olması gerekir
Yapılan araştırmada Ford ve Isuzu markalı araccedillar iccedilin Ispartarsquoda yetkili
servis bulunduğu ancak Toyota ve Nissan marka araccedillar iccedilin en yakın yetkili
servisin Antalyarsquoda olduğu tespit edilmiştir Ispartarsquoda yetkili servisi olan bir
araccedil bu oumllccediluumltten 5 puan alırken servisi olmayan araccedil 0 puan almıştır
Değerlendirme oumllccediluumltlerinin belirlenmesinden sonra yapılan piyasa araştırması
ile karar alternatifleri belirlenmiştir Yapılan araştırmalar neticesinde 4 adet
araccedil belirlenmiştir Bu araccedillar ve oumlzellikleri Tablo 5rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 5 Belirlenen araccedillar ve oumlzellikleri
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg
)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 89 58500 1835 155 4 170 857 4 0
NISSAN SKYSTAR 95 51157 1825 130 5 160 1020 5 0
FORD RANGER 71 60095 1805 179 5 170 1175 4 5
ISUZU D MAX 95 59500 1800 135 4 170 1055 4 5
Belirlenen oumllccediluumltlerin ikili karşılaştırma matrisleri Tablo 6rsquoda
goumlsterilmektedir İkili karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra
verilen ağırlıkların tutarlılığı sınanması gerekir Tutarlılık oranının 010rsquonun
altında kalması durumunda oluşturulan ikili karşılaştırma matrisinin
tutarlılığından bahsedilebilir Tutarlılık oranının hesabı Tablo 7rsquode
goumlsterilmektedir
Tutarlılık oranı 005 olarak bulunmuştur Oluşturduğumuz ikili karşılaştırma
matrisindeki ağırlıklandırmalarımız tutarlıdır Tutarlılığın belirlenmesinden
sonra araccedil oumlzellikleri normalleştirilir ve ardından da belirlenen oumllccediluumlt
ağırlıklarına goumlre puanlandırılır Eğer bir oumlzelliğin kuumlccediluumlk olması tercih
ediliyorsa o oumllccediluumlte ait değerin tersi alınarak normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir
Oumllccediluumlt
Model
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
80
Tablo 6 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 100 013 100 050 050 033 100 050 020
FĠYAT (TL) 800 100 700 400 600 300 500 200 200
GENĠġLĠK (MM) 100 014 100 050 100 033 100 020 050
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 200 025 200 100 100 050 100 025 033
KONFOR 200 017 100 100 100 050 050 025 05
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 300 033 300 200 100 100 200 100 200
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 100 020 100 100 200 050 100 033 200
GUumlVENLĠK 200 050 500 400 400 100 300 100 300
SERVĠS 500 050 200 300 200 050 050 033 100
TOPLAM 2500 322 2300 1700 1850 767 1500 587 1153
Tablo 7 Tutarlılık oranı
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(K
M)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(k
g)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Kri
ter
Ağır
lığı
Tu
tarl
ılık
Oumllccedil
uumltuuml
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 004 004 004 003 003 004 007 009 002 005 864
FĠYAT (TL) 032 031 030 024 032 039 033 034 017 032 887
GENĠġLĠK
(MM) 004 004 004 003 005 004 007 003 004 004 938
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 008 008 009 006 005 007 007 004 003 007 881
KONFOR 008 005 004 006 005 007 003 004 004 005 935
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 012 010 013 012 005 013 013 017 017 012 1007
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 004 006 004 006 011 007 007 006 017 006 1166
GUumlVENLĠK 008 016 022 024 022 013 020 017 026 018 1008
SERVĠS 020 016 009 018 011 007 003 006 009 011 952
TOPLAM 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Tut
Oran
ı
005
Tablo 5rsquote verilen oumlzelliklerin normalleştirilmiş değerleri Tablo 8rsquode
verilmiştir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
74
performans değerlendirme (Yurdakul ve İccedil 2005 Demireli 2010) CNC
makinelerinin oumlzelliklerinin değerlendirilmesi (Athawale ve Chakraborty
2010 ) gibi değerlendirme ccedilalışmalarında başvurulan bir youmlntemdir
Literatuumlrde bulunan ccedilalışmalar incelendiğinde AHS ve TOPSIS
youmlntemlerinin seccedilim ve değerlendirme ccedilalışmalarında sıkccedila kullanıldığı
goumlruumllmektedir Bu ccedilalışmada ise arama ve kurtarma faaliyetlerinde
kullanılmak uumlzere alınacak olan 4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri uzman
kişilerin goumlruumlşleri alınarak belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler AHS ve TOPSIS
youmlntemleri kullanılarak ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri
belirlenen bu ağırlıklara goumlre değerlendirilerek mantıklı bir seccedilenek ortaya
konmaya ccedilalışılmıştır Ccedilalışmanın ikinci boumlluumlmuumlnde ccedilok oumllccediluumltluuml karar verme
tekniklerinden en ccedilok kullanılan youmlntem olan AHS kısaca anlatılmıştır
Uumlccediluumlncuuml boumlluumlmde TOPSIS youmlnteminin detaylarından bahsedilmektedir
Doumlrduumlncuuml boumlluumlmde AHS ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak araccedil seccedilimi ile
ilgili uygulama ccedilalışmaları yapılmış ve elde edilen sonuccedillar
karşılaştırılmıştır Son boumlluumlmde ise elde edilen sonuccedillar değerlendirilmiş ve
gelecek ccedilalışmalar iccedilin oumlneriler yapılmıştır
2 ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ
AHS (Analitik Hiyerarşi Suumlreci) Thomas H Saaty tarafından 1977 yılında
geliştirilmiş bir tekniktir Bu youmlntem geccedilen 34 yıllık suumlre zarfında birccedilok
alanda yapılan uygulamalarda kullanılmıştır AHS en genel tanımıyla ccedilok
kriterli puanlama tekniğinde kullanılan kriterlerin ağırlıklandırılmasında bir
yaklaşım sağlar (Ulucan2004332) Kriterlerin birbirlerine goumlre
ağırlıklandırılmasında kullanılan skala Saatyrsquonin skalasıdır Saaty goumlsterge
ccedilizelgesi Tablo 1rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 1 Saaty goumlsterge ccedilizelgesi (Triantaphyllou 2000)
Oumlnem
Derecesi Tanımı Accedilıklama
1 Eşit Oumlnem İki alternatif amaca eşit katkıda bulunur
3 Diğerine goumlre zayıf oumlnem Tecruumlbe ve yargılar birinin diğerine az tercih edilebilirliğini
goumlsterir
5 Guumlccedilluuml oumlnem Tecruumlbe ve yargılar birinin diğerine tercih edilebilirliğini
goumlsterir
7 Daha guumlccedilluuml oumlnem Bir aktivite guumlccedilluuml şekilde tercih edilebilir ve uygulamada
baskındır
9 Ccedilok guumlccedilluuml oumlnem Bir aktivite kanıtlanmış bir tercih edilebilirliğe ve
en yuumlksek sıraya sahiptir
2 4 6 8 İki yargı arasındaki ara oumlnem
dereceleri Uzlaşma gerektiğinde
Değerlerin
Tersleri
i aktivitesi j aktivitesiyle kıyaslandığında yukarıdaki değerlerden birine sahipse j aktivitesi i aktivitesiyle
karşılaştırıldığında bu değerin tersine sahip olur
Tablo 1rsquode verilen goumlsterge ccedilizelgesi kullanılarak hangi alternatif veya
oumllccediluumltlerin daha ağırlıklı olduğunun tespit edilmesi iccedilin ikili karşılaştırma
matrisi hazırlanır n sayıda oumllccediluumlt kullanılması halinde nxn boyutunda bir ikili
karşılaştırma matrisi ortaya ccedilıkacaktır Tablo 2rsquode oumlrnek bir ikili karşılaştırma
matrisi goumlsterilmektedir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
75
Tablo 2 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
Oumllccediluumlt 1 Oumllccediluumlt 2 Oumllccediluumlt 3
Oumllccediluumlt 1 1 w1w2 w1w3
Oumllccediluumlt 2 w2w1 1 w2w3
Oumllccediluumlt 3 w3w1 w3w2 1
w2w1 oranı 2 numaralı oumllccediluumltuumln bir numaralı oumllccediluumlte goumlre ne derece tercih
edildiğini goumlsterir Oumlrneğin bu değerin 9 olması durumunda ldquo2 numaralı
oumllccediluumlt 1 numaralı oumllccediluumlte goumlre ccedilok guumlccedilluuml oumlneme sahiptirrdquo denir Yani bu oumllccediluumlt
kanıtlanmış bir tercih edilebilirliğe ve en yuumlksek sıraya sahiptir İkili
karşılaştırma matrislerinin oluşturulmasından sonra matriste yer alan her bir
eleman bulunduğu suumltunun toplamına boumlluumlnerek normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir Eğer bir oumlzelliğe ait değerin (oumlrneğin fiyat) kuumlccediluumlk olması
isteniyorsa ilgili değerin tersi alındıktan sonra normalleştirme işlemi
uygulanır
Her bir satırda yer alan değerlerin ortalaması alınarak oumllccediluumltlerin ağırlıkları
belirlenir Ama yapılması gereken işlem burada tamamlanmış olmaz Kriter
ağırlıklarının tutarlı olarak belirlenip belirlenmediğinin tespiti iccedilin tutarlılık
oumllccediluumltuuml belirlenir Bu oumllccediluumltuumln belirlenmesi AHSrsquonin en kuvvetli youmlnlerinden
biridir i alternatifi iccedilin tutarlılık oumllccediluumltuuml Denklem 1 kullanılarak belirlenir
(Ulucan 2004 337)
i
j
jij
ip
pT
C (1)
ijT = i ve j oumllccediluumltlerinin (ya da alternatiflerinin) ikili karşılaştırma değeri
jp = j oumllccediluumltuumlnuumln (ya da alternatifinin) puanı
Tutarlılık oumllccediluumltuumlnuumln belirlenmesinden sonra bu seferde tutarlılık oranı (CR)
belirlenir Tutarlılık oranının belirlenmesi Denklem 2 ve 3 kullanılır (Ulucan
2004 338)
)1(nnn
CCI
İ
i (2)
100RI
CICR (3)
Yukarıdaki formuumllde yer alan RI değeri rastsal indekstir Adından da
anlaşılacağı uumlzere rastsal uumlretilen matrislerden elde edilmiştir RI değerini
oumllccediluumlt sayısına goumlre Tablo 3rsquoten seccedilerek kullanırız Ccedilalışma kapsamında 9
adet oumllccediluumlt belirlendiği iccedilin kullanacağım RI değeri 145rsquodir Tutarlılık
oranının 010rsquonun altında kalması durumunda oumllccediluumltlerinin ağırlıklarının
yaklaşık olarak doğru hesaplanmış demektir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
76
Tablo 3 Rastsal indeks tablosu
n RI n RI n RI n RI n RI
1 0 4 09 7 132 10 149 13 156
2 0 5 112 8 141 11 151 14 157
3 058 6 124 9 145 12 148 15 159
3 TOPSIS Youmlntemi
TOPSIS youmlntemi n boyutlu (oumllccediluumltluuml) alanda m noktalı (alternatif) geometrik
bir sistem olarak m alternatifli ccedilok kriterli bir karar verme youmlntemidir
Youmlntem Hwang ve Yoon (1981) referans alınarak Chen ve Hwang (1992)
tarafından geliştirilmiştir TOPSIS youmlnteminin temel mantığı seccedililen
alternatifin pozitif ideal ccediloumlzuumlme olabildiğince yakın ve negatif ideal ccediloumlzuumlme
de uzak olmasıdır Tanımlamadan da anlaşılacağı uumlzere youmlntem ideal ccediloumlzuumlme
maksimum benzerlikte bir alternatifi seccediler
TOPSIS youmlnteminin hesaplama adımları aşağıdaki sırasıyla verilmektedir
1 Adım Karar matrisini (P) oluşturulur Oumllccediluumlt sayısı n ve alternatif sayısı
m olmak uumlzere karar matrisi şu şekilde goumlsterilir (Liaudanskiene ve diğerleri
2009 35)
mnmm
n
n
xxx
xxx
xxx
P
21
22221
11211
2 Adım Normalleştirilmiş karar matrisinin (R) oluşturulur Bu matris
aşağıdaki Denklem 4 yardımıyla hesaplanır (Opricovic ve Tzeng 2004 449)
m
k
kj
ij
ij
x
xr
1
2
(4)
(rij i 12hellipn kriter sayısı j 12hellipm alternatif sayısı
3 Adım İlk olarak değerlendirme faktoumlrlerine ilişkin ağırlık değerleri
( iw ) belirlenir Ağırlıklar toplamı 1 olmalıdır(
n
i
iw1
1) Daha sonra bu
ağırlıklar kullanılarak ağırlıklı normalleştirilmiş karar matrisi (V) elde edilir
Wj=oumllccediluumltuumln ağırlığı ve rij normalleştirilmiş karar matrisindeki ilgili değer
olmak uumlzere ağırlıklandırılmış karar matrisi değeri Denklem 5 yardımıyla
hesaplanır
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
77
ijiij rwv (5)
4 Adım İdeal (A ) ve negatif ideal ( A ) ccediloumlzuumlmler oluşturulur
(Jahanshahloo ve diğerleri 2006 1548 )
1
min()(max IivIivvvA iji
iji
n
(6)
1 max()(min IivIivvvA iji
iji
n
(7)
5 Adım Ayırım oumllccediluumllerinin hesaplanır i alternatifinin ideal ccediloumlzuumlmden
uzaklığı ideal ayırım (
id ) ve negatif ideal ccediloumlzuumlmden uzaklığı negatif ideal
ayırım ( id ) Denklem 8 ve 9rsquodan yararlanarak hesaplanır (Jahanshahloo ve
diğerleri 2006 1548)
21
1
)(n
j
jiji vvd (8)
21
1
)(n
j
jiji vvd (9)
6 Adım Denklem 10 kullanılarak ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
hesaplanır
ii
i
iSS
SC 10
iC (10)
Burada
iC değeri i alternatifin oumlncelik değerini goumlsterir ve ideal ccediloumlzuumlme
daha yakın olan ccediloumlzuumlmler daha iyi seccedileneklere karşılık gelir
7 Adım Son olarak da alternatifler ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
değerine goumlre sıralanır
4 AHS VE TOPSIS YOumlNTEMLERĠ ĠLE KURTARMA ARACI
SECcedilĠMĠ
41 AHS Ġle Araccedil Seccedilimi
AHS ile araccedil seccedilimi probleminin ccediloumlzuumlmuumlnde yapılması gereken ilk şey seccedilim
oumllccediluumltlerinin ve karar alternatiflerinin belirlenmesidir Arama kurtarma
faaliyetlerinde goumlrev yapan uzman kişiler ile yapılan değerlendirmelerde bir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
78
kurtarma aracından beklenen oumlzellikler belirlenmiştir Yapılan
değerlendirmeler neticesinde 9 adet oumllccediluumlt belirlenmiştir Değerlendirme
oumllccediluumltleri Tablo 4rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 4 Belirlenen değerlendirme oumllccediluumltleri
Oumllccediluumlt Birim
Yakıt Tuumlketimi lt100 km
Fiyat TL
Genişlik (İccedil mekan) mm
0-100 Km Hızlanma saniye
Maksimum Hız kmsa
Yuumlk Kapasitesi kg
Konfor -
Guumlvenlik Sahip olduğu guumlvenlik donanımı
Servisin varlığı Var Yok
Yakıt tuumlketimi bir aracın satınalınması sırasında kullanıcıların dikkat ettiği
hususların başında gelmektedir Akaryakıt fiyatlarında yaşanan artışlar bu
oumllccediluumltuumln oumlnemi guumln geccediltikccedile artırmaktadır Alırken ucuza mal edilen ancak
yakıt tuumlketimi fazla olan bir aracın ekonomik olmayacağı ortadadır Bu
nedenle değerlendirme oumllccediluumltlerinden birincisi yakıt tuumlketimidir
Fiyat yine satınalma kararını etkileyen en oumlnemli oumllccediluumltlerden birisidir Aynı
faydayı daha uygun fiyata sağlandığı durumda fiyatı daha uygun olan araccedil
kullanıcı tarafından seccedililecektir
Genişlik ve konfor kurtarma araccedillarında aranması gereken diğer bir oumlzelliktir
Arama kurtarma personelinin oumlzellikle uzun mesafedeki olaylara giderken
geniş bir iccedil mekacircna sahip aracın kullanımı rahatlık sağlamaktadır Bu
sebepten oumltuumlruuml genişlik ve konfor değerlendirme oumllccediluumltuuml olarak kullanılmıştır
Aracın 0ndash100 km hızlanması ve maksimum hızı olay yerine ulaşma zamanı
ve motorun guumlcuuml doğrudan ilişkilidir Meydana gelen olaylarda dakikaların
hayati oumlnem taşıdığı durumlarda olay yerine en kısa suumlrede ulaşılabilmesi ve
aracın zor arazi koşullarında seri bir şekilde ilerleyebilmesi iccedilin hızlanma ve
maksimum hız oumlnemli oumllccediluumltlerden biri olarak ccedilalışmaya dacirchil edilmiştir
Arama kurtarma faaliyetlerinde kullanılan donanımların ve arama kurtarma
personelinin nakli iccedilin kullanılacak bir araccedilta yuumlk kapasitesi değerlendirmeye
dacirchil edilmesi gereken diğer bir oumllccediluumlttuumlr Benzer oumlzelliklerde olan araccedillardan
yuumlk kapasitesi fazla olan araccedil tercih sıralamasında uumlst sırada yer alacaktır
Arama kurtarma aracının sahip olduğu guumlvenlik donanımı olaylara hızlı bir
şekilde gidildiği duumlşuumlnuumllduumlğuumlnde kurtarma personelinin can guumlvenliği
accedilısından buumlyuumlk oumlnem arzetmektedir Alternatifler arasında yer alan araccedilların
guumlvenlik puanları Euro NCAP ccedilarpışma testi sonuccedilları ve kullanıcı yorumları
dikkate alınarak belirlenmiştir Bir araca ccedilarpışma testi yapılmış olması ve bu
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
79
testten iyi bir sonuccedil alması guumlvenlik oumllccediluumltuumlnde yuumlksek puan almasını
sağlamıştır
Seccedilim suumlrecinde kullanılan en son oumllccediluumlt aracın yetkili servisinin Ispartarsquodaki
varlığıdır Bir aracın periyodik bakımlarının diğer illere gitmeden
yapılabilmesi yine oumlnemli bir oumlzelliktir Nihayetinde hayat kurtarma amacıyla
kullanılan bir aracın suumlrekli bakımlı ve goumlreve hazır durumda olması gerekir
Yapılan araştırmada Ford ve Isuzu markalı araccedillar iccedilin Ispartarsquoda yetkili
servis bulunduğu ancak Toyota ve Nissan marka araccedillar iccedilin en yakın yetkili
servisin Antalyarsquoda olduğu tespit edilmiştir Ispartarsquoda yetkili servisi olan bir
araccedil bu oumllccediluumltten 5 puan alırken servisi olmayan araccedil 0 puan almıştır
Değerlendirme oumllccediluumltlerinin belirlenmesinden sonra yapılan piyasa araştırması
ile karar alternatifleri belirlenmiştir Yapılan araştırmalar neticesinde 4 adet
araccedil belirlenmiştir Bu araccedillar ve oumlzellikleri Tablo 5rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 5 Belirlenen araccedillar ve oumlzellikleri
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg
)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 89 58500 1835 155 4 170 857 4 0
NISSAN SKYSTAR 95 51157 1825 130 5 160 1020 5 0
FORD RANGER 71 60095 1805 179 5 170 1175 4 5
ISUZU D MAX 95 59500 1800 135 4 170 1055 4 5
Belirlenen oumllccediluumltlerin ikili karşılaştırma matrisleri Tablo 6rsquoda
goumlsterilmektedir İkili karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra
verilen ağırlıkların tutarlılığı sınanması gerekir Tutarlılık oranının 010rsquonun
altında kalması durumunda oluşturulan ikili karşılaştırma matrisinin
tutarlılığından bahsedilebilir Tutarlılık oranının hesabı Tablo 7rsquode
goumlsterilmektedir
Tutarlılık oranı 005 olarak bulunmuştur Oluşturduğumuz ikili karşılaştırma
matrisindeki ağırlıklandırmalarımız tutarlıdır Tutarlılığın belirlenmesinden
sonra araccedil oumlzellikleri normalleştirilir ve ardından da belirlenen oumllccediluumlt
ağırlıklarına goumlre puanlandırılır Eğer bir oumlzelliğin kuumlccediluumlk olması tercih
ediliyorsa o oumllccediluumlte ait değerin tersi alınarak normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir
Oumllccediluumlt
Model
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
80
Tablo 6 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 100 013 100 050 050 033 100 050 020
FĠYAT (TL) 800 100 700 400 600 300 500 200 200
GENĠġLĠK (MM) 100 014 100 050 100 033 100 020 050
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 200 025 200 100 100 050 100 025 033
KONFOR 200 017 100 100 100 050 050 025 05
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 300 033 300 200 100 100 200 100 200
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 100 020 100 100 200 050 100 033 200
GUumlVENLĠK 200 050 500 400 400 100 300 100 300
SERVĠS 500 050 200 300 200 050 050 033 100
TOPLAM 2500 322 2300 1700 1850 767 1500 587 1153
Tablo 7 Tutarlılık oranı
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(K
M)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(k
g)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Kri
ter
Ağır
lığı
Tu
tarl
ılık
Oumllccedil
uumltuuml
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 004 004 004 003 003 004 007 009 002 005 864
FĠYAT (TL) 032 031 030 024 032 039 033 034 017 032 887
GENĠġLĠK
(MM) 004 004 004 003 005 004 007 003 004 004 938
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 008 008 009 006 005 007 007 004 003 007 881
KONFOR 008 005 004 006 005 007 003 004 004 005 935
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 012 010 013 012 005 013 013 017 017 012 1007
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 004 006 004 006 011 007 007 006 017 006 1166
GUumlVENLĠK 008 016 022 024 022 013 020 017 026 018 1008
SERVĠS 020 016 009 018 011 007 003 006 009 011 952
TOPLAM 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Tut
Oran
ı
005
Tablo 5rsquote verilen oumlzelliklerin normalleştirilmiş değerleri Tablo 8rsquode
verilmiştir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
75
Tablo 2 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
Oumllccediluumlt 1 Oumllccediluumlt 2 Oumllccediluumlt 3
Oumllccediluumlt 1 1 w1w2 w1w3
Oumllccediluumlt 2 w2w1 1 w2w3
Oumllccediluumlt 3 w3w1 w3w2 1
w2w1 oranı 2 numaralı oumllccediluumltuumln bir numaralı oumllccediluumlte goumlre ne derece tercih
edildiğini goumlsterir Oumlrneğin bu değerin 9 olması durumunda ldquo2 numaralı
oumllccediluumlt 1 numaralı oumllccediluumlte goumlre ccedilok guumlccedilluuml oumlneme sahiptirrdquo denir Yani bu oumllccediluumlt
kanıtlanmış bir tercih edilebilirliğe ve en yuumlksek sıraya sahiptir İkili
karşılaştırma matrislerinin oluşturulmasından sonra matriste yer alan her bir
eleman bulunduğu suumltunun toplamına boumlluumlnerek normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir Eğer bir oumlzelliğe ait değerin (oumlrneğin fiyat) kuumlccediluumlk olması
isteniyorsa ilgili değerin tersi alındıktan sonra normalleştirme işlemi
uygulanır
Her bir satırda yer alan değerlerin ortalaması alınarak oumllccediluumltlerin ağırlıkları
belirlenir Ama yapılması gereken işlem burada tamamlanmış olmaz Kriter
ağırlıklarının tutarlı olarak belirlenip belirlenmediğinin tespiti iccedilin tutarlılık
oumllccediluumltuuml belirlenir Bu oumllccediluumltuumln belirlenmesi AHSrsquonin en kuvvetli youmlnlerinden
biridir i alternatifi iccedilin tutarlılık oumllccediluumltuuml Denklem 1 kullanılarak belirlenir
(Ulucan 2004 337)
i
j
jij
ip
pT
C (1)
ijT = i ve j oumllccediluumltlerinin (ya da alternatiflerinin) ikili karşılaştırma değeri
jp = j oumllccediluumltuumlnuumln (ya da alternatifinin) puanı
Tutarlılık oumllccediluumltuumlnuumln belirlenmesinden sonra bu seferde tutarlılık oranı (CR)
belirlenir Tutarlılık oranının belirlenmesi Denklem 2 ve 3 kullanılır (Ulucan
2004 338)
)1(nnn
CCI
İ
i (2)
100RI
CICR (3)
Yukarıdaki formuumllde yer alan RI değeri rastsal indekstir Adından da
anlaşılacağı uumlzere rastsal uumlretilen matrislerden elde edilmiştir RI değerini
oumllccediluumlt sayısına goumlre Tablo 3rsquoten seccedilerek kullanırız Ccedilalışma kapsamında 9
adet oumllccediluumlt belirlendiği iccedilin kullanacağım RI değeri 145rsquodir Tutarlılık
oranının 010rsquonun altında kalması durumunda oumllccediluumltlerinin ağırlıklarının
yaklaşık olarak doğru hesaplanmış demektir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
76
Tablo 3 Rastsal indeks tablosu
n RI n RI n RI n RI n RI
1 0 4 09 7 132 10 149 13 156
2 0 5 112 8 141 11 151 14 157
3 058 6 124 9 145 12 148 15 159
3 TOPSIS Youmlntemi
TOPSIS youmlntemi n boyutlu (oumllccediluumltluuml) alanda m noktalı (alternatif) geometrik
bir sistem olarak m alternatifli ccedilok kriterli bir karar verme youmlntemidir
Youmlntem Hwang ve Yoon (1981) referans alınarak Chen ve Hwang (1992)
tarafından geliştirilmiştir TOPSIS youmlnteminin temel mantığı seccedililen
alternatifin pozitif ideal ccediloumlzuumlme olabildiğince yakın ve negatif ideal ccediloumlzuumlme
de uzak olmasıdır Tanımlamadan da anlaşılacağı uumlzere youmlntem ideal ccediloumlzuumlme
maksimum benzerlikte bir alternatifi seccediler
TOPSIS youmlnteminin hesaplama adımları aşağıdaki sırasıyla verilmektedir
1 Adım Karar matrisini (P) oluşturulur Oumllccediluumlt sayısı n ve alternatif sayısı
m olmak uumlzere karar matrisi şu şekilde goumlsterilir (Liaudanskiene ve diğerleri
2009 35)
mnmm
n
n
xxx
xxx
xxx
P
21
22221
11211
2 Adım Normalleştirilmiş karar matrisinin (R) oluşturulur Bu matris
aşağıdaki Denklem 4 yardımıyla hesaplanır (Opricovic ve Tzeng 2004 449)
m
k
kj
ij
ij
x
xr
1
2
(4)
(rij i 12hellipn kriter sayısı j 12hellipm alternatif sayısı
3 Adım İlk olarak değerlendirme faktoumlrlerine ilişkin ağırlık değerleri
( iw ) belirlenir Ağırlıklar toplamı 1 olmalıdır(
n
i
iw1
1) Daha sonra bu
ağırlıklar kullanılarak ağırlıklı normalleştirilmiş karar matrisi (V) elde edilir
Wj=oumllccediluumltuumln ağırlığı ve rij normalleştirilmiş karar matrisindeki ilgili değer
olmak uumlzere ağırlıklandırılmış karar matrisi değeri Denklem 5 yardımıyla
hesaplanır
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
77
ijiij rwv (5)
4 Adım İdeal (A ) ve negatif ideal ( A ) ccediloumlzuumlmler oluşturulur
(Jahanshahloo ve diğerleri 2006 1548 )
1
min()(max IivIivvvA iji
iji
n
(6)
1 max()(min IivIivvvA iji
iji
n
(7)
5 Adım Ayırım oumllccediluumllerinin hesaplanır i alternatifinin ideal ccediloumlzuumlmden
uzaklığı ideal ayırım (
id ) ve negatif ideal ccediloumlzuumlmden uzaklığı negatif ideal
ayırım ( id ) Denklem 8 ve 9rsquodan yararlanarak hesaplanır (Jahanshahloo ve
diğerleri 2006 1548)
21
1
)(n
j
jiji vvd (8)
21
1
)(n
j
jiji vvd (9)
6 Adım Denklem 10 kullanılarak ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
hesaplanır
ii
i
iSS
SC 10
iC (10)
Burada
iC değeri i alternatifin oumlncelik değerini goumlsterir ve ideal ccediloumlzuumlme
daha yakın olan ccediloumlzuumlmler daha iyi seccedileneklere karşılık gelir
7 Adım Son olarak da alternatifler ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
değerine goumlre sıralanır
4 AHS VE TOPSIS YOumlNTEMLERĠ ĠLE KURTARMA ARACI
SECcedilĠMĠ
41 AHS Ġle Araccedil Seccedilimi
AHS ile araccedil seccedilimi probleminin ccediloumlzuumlmuumlnde yapılması gereken ilk şey seccedilim
oumllccediluumltlerinin ve karar alternatiflerinin belirlenmesidir Arama kurtarma
faaliyetlerinde goumlrev yapan uzman kişiler ile yapılan değerlendirmelerde bir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
78
kurtarma aracından beklenen oumlzellikler belirlenmiştir Yapılan
değerlendirmeler neticesinde 9 adet oumllccediluumlt belirlenmiştir Değerlendirme
oumllccediluumltleri Tablo 4rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 4 Belirlenen değerlendirme oumllccediluumltleri
Oumllccediluumlt Birim
Yakıt Tuumlketimi lt100 km
Fiyat TL
Genişlik (İccedil mekan) mm
0-100 Km Hızlanma saniye
Maksimum Hız kmsa
Yuumlk Kapasitesi kg
Konfor -
Guumlvenlik Sahip olduğu guumlvenlik donanımı
Servisin varlığı Var Yok
Yakıt tuumlketimi bir aracın satınalınması sırasında kullanıcıların dikkat ettiği
hususların başında gelmektedir Akaryakıt fiyatlarında yaşanan artışlar bu
oumllccediluumltuumln oumlnemi guumln geccediltikccedile artırmaktadır Alırken ucuza mal edilen ancak
yakıt tuumlketimi fazla olan bir aracın ekonomik olmayacağı ortadadır Bu
nedenle değerlendirme oumllccediluumltlerinden birincisi yakıt tuumlketimidir
Fiyat yine satınalma kararını etkileyen en oumlnemli oumllccediluumltlerden birisidir Aynı
faydayı daha uygun fiyata sağlandığı durumda fiyatı daha uygun olan araccedil
kullanıcı tarafından seccedililecektir
Genişlik ve konfor kurtarma araccedillarında aranması gereken diğer bir oumlzelliktir
Arama kurtarma personelinin oumlzellikle uzun mesafedeki olaylara giderken
geniş bir iccedil mekacircna sahip aracın kullanımı rahatlık sağlamaktadır Bu
sebepten oumltuumlruuml genişlik ve konfor değerlendirme oumllccediluumltuuml olarak kullanılmıştır
Aracın 0ndash100 km hızlanması ve maksimum hızı olay yerine ulaşma zamanı
ve motorun guumlcuuml doğrudan ilişkilidir Meydana gelen olaylarda dakikaların
hayati oumlnem taşıdığı durumlarda olay yerine en kısa suumlrede ulaşılabilmesi ve
aracın zor arazi koşullarında seri bir şekilde ilerleyebilmesi iccedilin hızlanma ve
maksimum hız oumlnemli oumllccediluumltlerden biri olarak ccedilalışmaya dacirchil edilmiştir
Arama kurtarma faaliyetlerinde kullanılan donanımların ve arama kurtarma
personelinin nakli iccedilin kullanılacak bir araccedilta yuumlk kapasitesi değerlendirmeye
dacirchil edilmesi gereken diğer bir oumllccediluumlttuumlr Benzer oumlzelliklerde olan araccedillardan
yuumlk kapasitesi fazla olan araccedil tercih sıralamasında uumlst sırada yer alacaktır
Arama kurtarma aracının sahip olduğu guumlvenlik donanımı olaylara hızlı bir
şekilde gidildiği duumlşuumlnuumllduumlğuumlnde kurtarma personelinin can guumlvenliği
accedilısından buumlyuumlk oumlnem arzetmektedir Alternatifler arasında yer alan araccedilların
guumlvenlik puanları Euro NCAP ccedilarpışma testi sonuccedilları ve kullanıcı yorumları
dikkate alınarak belirlenmiştir Bir araca ccedilarpışma testi yapılmış olması ve bu
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
79
testten iyi bir sonuccedil alması guumlvenlik oumllccediluumltuumlnde yuumlksek puan almasını
sağlamıştır
Seccedilim suumlrecinde kullanılan en son oumllccediluumlt aracın yetkili servisinin Ispartarsquodaki
varlığıdır Bir aracın periyodik bakımlarının diğer illere gitmeden
yapılabilmesi yine oumlnemli bir oumlzelliktir Nihayetinde hayat kurtarma amacıyla
kullanılan bir aracın suumlrekli bakımlı ve goumlreve hazır durumda olması gerekir
Yapılan araştırmada Ford ve Isuzu markalı araccedillar iccedilin Ispartarsquoda yetkili
servis bulunduğu ancak Toyota ve Nissan marka araccedillar iccedilin en yakın yetkili
servisin Antalyarsquoda olduğu tespit edilmiştir Ispartarsquoda yetkili servisi olan bir
araccedil bu oumllccediluumltten 5 puan alırken servisi olmayan araccedil 0 puan almıştır
Değerlendirme oumllccediluumltlerinin belirlenmesinden sonra yapılan piyasa araştırması
ile karar alternatifleri belirlenmiştir Yapılan araştırmalar neticesinde 4 adet
araccedil belirlenmiştir Bu araccedillar ve oumlzellikleri Tablo 5rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 5 Belirlenen araccedillar ve oumlzellikleri
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg
)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 89 58500 1835 155 4 170 857 4 0
NISSAN SKYSTAR 95 51157 1825 130 5 160 1020 5 0
FORD RANGER 71 60095 1805 179 5 170 1175 4 5
ISUZU D MAX 95 59500 1800 135 4 170 1055 4 5
Belirlenen oumllccediluumltlerin ikili karşılaştırma matrisleri Tablo 6rsquoda
goumlsterilmektedir İkili karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra
verilen ağırlıkların tutarlılığı sınanması gerekir Tutarlılık oranının 010rsquonun
altında kalması durumunda oluşturulan ikili karşılaştırma matrisinin
tutarlılığından bahsedilebilir Tutarlılık oranının hesabı Tablo 7rsquode
goumlsterilmektedir
Tutarlılık oranı 005 olarak bulunmuştur Oluşturduğumuz ikili karşılaştırma
matrisindeki ağırlıklandırmalarımız tutarlıdır Tutarlılığın belirlenmesinden
sonra araccedil oumlzellikleri normalleştirilir ve ardından da belirlenen oumllccediluumlt
ağırlıklarına goumlre puanlandırılır Eğer bir oumlzelliğin kuumlccediluumlk olması tercih
ediliyorsa o oumllccediluumlte ait değerin tersi alınarak normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir
Oumllccediluumlt
Model
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
80
Tablo 6 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 100 013 100 050 050 033 100 050 020
FĠYAT (TL) 800 100 700 400 600 300 500 200 200
GENĠġLĠK (MM) 100 014 100 050 100 033 100 020 050
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 200 025 200 100 100 050 100 025 033
KONFOR 200 017 100 100 100 050 050 025 05
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 300 033 300 200 100 100 200 100 200
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 100 020 100 100 200 050 100 033 200
GUumlVENLĠK 200 050 500 400 400 100 300 100 300
SERVĠS 500 050 200 300 200 050 050 033 100
TOPLAM 2500 322 2300 1700 1850 767 1500 587 1153
Tablo 7 Tutarlılık oranı
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(K
M)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(k
g)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Kri
ter
Ağır
lığı
Tu
tarl
ılık
Oumllccedil
uumltuuml
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 004 004 004 003 003 004 007 009 002 005 864
FĠYAT (TL) 032 031 030 024 032 039 033 034 017 032 887
GENĠġLĠK
(MM) 004 004 004 003 005 004 007 003 004 004 938
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 008 008 009 006 005 007 007 004 003 007 881
KONFOR 008 005 004 006 005 007 003 004 004 005 935
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 012 010 013 012 005 013 013 017 017 012 1007
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 004 006 004 006 011 007 007 006 017 006 1166
GUumlVENLĠK 008 016 022 024 022 013 020 017 026 018 1008
SERVĠS 020 016 009 018 011 007 003 006 009 011 952
TOPLAM 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Tut
Oran
ı
005
Tablo 5rsquote verilen oumlzelliklerin normalleştirilmiş değerleri Tablo 8rsquode
verilmiştir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
76
Tablo 3 Rastsal indeks tablosu
n RI n RI n RI n RI n RI
1 0 4 09 7 132 10 149 13 156
2 0 5 112 8 141 11 151 14 157
3 058 6 124 9 145 12 148 15 159
3 TOPSIS Youmlntemi
TOPSIS youmlntemi n boyutlu (oumllccediluumltluuml) alanda m noktalı (alternatif) geometrik
bir sistem olarak m alternatifli ccedilok kriterli bir karar verme youmlntemidir
Youmlntem Hwang ve Yoon (1981) referans alınarak Chen ve Hwang (1992)
tarafından geliştirilmiştir TOPSIS youmlnteminin temel mantığı seccedililen
alternatifin pozitif ideal ccediloumlzuumlme olabildiğince yakın ve negatif ideal ccediloumlzuumlme
de uzak olmasıdır Tanımlamadan da anlaşılacağı uumlzere youmlntem ideal ccediloumlzuumlme
maksimum benzerlikte bir alternatifi seccediler
TOPSIS youmlnteminin hesaplama adımları aşağıdaki sırasıyla verilmektedir
1 Adım Karar matrisini (P) oluşturulur Oumllccediluumlt sayısı n ve alternatif sayısı
m olmak uumlzere karar matrisi şu şekilde goumlsterilir (Liaudanskiene ve diğerleri
2009 35)
mnmm
n
n
xxx
xxx
xxx
P
21
22221
11211
2 Adım Normalleştirilmiş karar matrisinin (R) oluşturulur Bu matris
aşağıdaki Denklem 4 yardımıyla hesaplanır (Opricovic ve Tzeng 2004 449)
m
k
kj
ij
ij
x
xr
1
2
(4)
(rij i 12hellipn kriter sayısı j 12hellipm alternatif sayısı
3 Adım İlk olarak değerlendirme faktoumlrlerine ilişkin ağırlık değerleri
( iw ) belirlenir Ağırlıklar toplamı 1 olmalıdır(
n
i
iw1
1) Daha sonra bu
ağırlıklar kullanılarak ağırlıklı normalleştirilmiş karar matrisi (V) elde edilir
Wj=oumllccediluumltuumln ağırlığı ve rij normalleştirilmiş karar matrisindeki ilgili değer
olmak uumlzere ağırlıklandırılmış karar matrisi değeri Denklem 5 yardımıyla
hesaplanır
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
77
ijiij rwv (5)
4 Adım İdeal (A ) ve negatif ideal ( A ) ccediloumlzuumlmler oluşturulur
(Jahanshahloo ve diğerleri 2006 1548 )
1
min()(max IivIivvvA iji
iji
n
(6)
1 max()(min IivIivvvA iji
iji
n
(7)
5 Adım Ayırım oumllccediluumllerinin hesaplanır i alternatifinin ideal ccediloumlzuumlmden
uzaklığı ideal ayırım (
id ) ve negatif ideal ccediloumlzuumlmden uzaklığı negatif ideal
ayırım ( id ) Denklem 8 ve 9rsquodan yararlanarak hesaplanır (Jahanshahloo ve
diğerleri 2006 1548)
21
1
)(n
j
jiji vvd (8)
21
1
)(n
j
jiji vvd (9)
6 Adım Denklem 10 kullanılarak ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
hesaplanır
ii
i
iSS
SC 10
iC (10)
Burada
iC değeri i alternatifin oumlncelik değerini goumlsterir ve ideal ccediloumlzuumlme
daha yakın olan ccediloumlzuumlmler daha iyi seccedileneklere karşılık gelir
7 Adım Son olarak da alternatifler ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
değerine goumlre sıralanır
4 AHS VE TOPSIS YOumlNTEMLERĠ ĠLE KURTARMA ARACI
SECcedilĠMĠ
41 AHS Ġle Araccedil Seccedilimi
AHS ile araccedil seccedilimi probleminin ccediloumlzuumlmuumlnde yapılması gereken ilk şey seccedilim
oumllccediluumltlerinin ve karar alternatiflerinin belirlenmesidir Arama kurtarma
faaliyetlerinde goumlrev yapan uzman kişiler ile yapılan değerlendirmelerde bir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
78
kurtarma aracından beklenen oumlzellikler belirlenmiştir Yapılan
değerlendirmeler neticesinde 9 adet oumllccediluumlt belirlenmiştir Değerlendirme
oumllccediluumltleri Tablo 4rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 4 Belirlenen değerlendirme oumllccediluumltleri
Oumllccediluumlt Birim
Yakıt Tuumlketimi lt100 km
Fiyat TL
Genişlik (İccedil mekan) mm
0-100 Km Hızlanma saniye
Maksimum Hız kmsa
Yuumlk Kapasitesi kg
Konfor -
Guumlvenlik Sahip olduğu guumlvenlik donanımı
Servisin varlığı Var Yok
Yakıt tuumlketimi bir aracın satınalınması sırasında kullanıcıların dikkat ettiği
hususların başında gelmektedir Akaryakıt fiyatlarında yaşanan artışlar bu
oumllccediluumltuumln oumlnemi guumln geccediltikccedile artırmaktadır Alırken ucuza mal edilen ancak
yakıt tuumlketimi fazla olan bir aracın ekonomik olmayacağı ortadadır Bu
nedenle değerlendirme oumllccediluumltlerinden birincisi yakıt tuumlketimidir
Fiyat yine satınalma kararını etkileyen en oumlnemli oumllccediluumltlerden birisidir Aynı
faydayı daha uygun fiyata sağlandığı durumda fiyatı daha uygun olan araccedil
kullanıcı tarafından seccedililecektir
Genişlik ve konfor kurtarma araccedillarında aranması gereken diğer bir oumlzelliktir
Arama kurtarma personelinin oumlzellikle uzun mesafedeki olaylara giderken
geniş bir iccedil mekacircna sahip aracın kullanımı rahatlık sağlamaktadır Bu
sebepten oumltuumlruuml genişlik ve konfor değerlendirme oumllccediluumltuuml olarak kullanılmıştır
Aracın 0ndash100 km hızlanması ve maksimum hızı olay yerine ulaşma zamanı
ve motorun guumlcuuml doğrudan ilişkilidir Meydana gelen olaylarda dakikaların
hayati oumlnem taşıdığı durumlarda olay yerine en kısa suumlrede ulaşılabilmesi ve
aracın zor arazi koşullarında seri bir şekilde ilerleyebilmesi iccedilin hızlanma ve
maksimum hız oumlnemli oumllccediluumltlerden biri olarak ccedilalışmaya dacirchil edilmiştir
Arama kurtarma faaliyetlerinde kullanılan donanımların ve arama kurtarma
personelinin nakli iccedilin kullanılacak bir araccedilta yuumlk kapasitesi değerlendirmeye
dacirchil edilmesi gereken diğer bir oumllccediluumlttuumlr Benzer oumlzelliklerde olan araccedillardan
yuumlk kapasitesi fazla olan araccedil tercih sıralamasında uumlst sırada yer alacaktır
Arama kurtarma aracının sahip olduğu guumlvenlik donanımı olaylara hızlı bir
şekilde gidildiği duumlşuumlnuumllduumlğuumlnde kurtarma personelinin can guumlvenliği
accedilısından buumlyuumlk oumlnem arzetmektedir Alternatifler arasında yer alan araccedilların
guumlvenlik puanları Euro NCAP ccedilarpışma testi sonuccedilları ve kullanıcı yorumları
dikkate alınarak belirlenmiştir Bir araca ccedilarpışma testi yapılmış olması ve bu
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
79
testten iyi bir sonuccedil alması guumlvenlik oumllccediluumltuumlnde yuumlksek puan almasını
sağlamıştır
Seccedilim suumlrecinde kullanılan en son oumllccediluumlt aracın yetkili servisinin Ispartarsquodaki
varlığıdır Bir aracın periyodik bakımlarının diğer illere gitmeden
yapılabilmesi yine oumlnemli bir oumlzelliktir Nihayetinde hayat kurtarma amacıyla
kullanılan bir aracın suumlrekli bakımlı ve goumlreve hazır durumda olması gerekir
Yapılan araştırmada Ford ve Isuzu markalı araccedillar iccedilin Ispartarsquoda yetkili
servis bulunduğu ancak Toyota ve Nissan marka araccedillar iccedilin en yakın yetkili
servisin Antalyarsquoda olduğu tespit edilmiştir Ispartarsquoda yetkili servisi olan bir
araccedil bu oumllccediluumltten 5 puan alırken servisi olmayan araccedil 0 puan almıştır
Değerlendirme oumllccediluumltlerinin belirlenmesinden sonra yapılan piyasa araştırması
ile karar alternatifleri belirlenmiştir Yapılan araştırmalar neticesinde 4 adet
araccedil belirlenmiştir Bu araccedillar ve oumlzellikleri Tablo 5rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 5 Belirlenen araccedillar ve oumlzellikleri
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg
)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 89 58500 1835 155 4 170 857 4 0
NISSAN SKYSTAR 95 51157 1825 130 5 160 1020 5 0
FORD RANGER 71 60095 1805 179 5 170 1175 4 5
ISUZU D MAX 95 59500 1800 135 4 170 1055 4 5
Belirlenen oumllccediluumltlerin ikili karşılaştırma matrisleri Tablo 6rsquoda
goumlsterilmektedir İkili karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra
verilen ağırlıkların tutarlılığı sınanması gerekir Tutarlılık oranının 010rsquonun
altında kalması durumunda oluşturulan ikili karşılaştırma matrisinin
tutarlılığından bahsedilebilir Tutarlılık oranının hesabı Tablo 7rsquode
goumlsterilmektedir
Tutarlılık oranı 005 olarak bulunmuştur Oluşturduğumuz ikili karşılaştırma
matrisindeki ağırlıklandırmalarımız tutarlıdır Tutarlılığın belirlenmesinden
sonra araccedil oumlzellikleri normalleştirilir ve ardından da belirlenen oumllccediluumlt
ağırlıklarına goumlre puanlandırılır Eğer bir oumlzelliğin kuumlccediluumlk olması tercih
ediliyorsa o oumllccediluumlte ait değerin tersi alınarak normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir
Oumllccediluumlt
Model
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
80
Tablo 6 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 100 013 100 050 050 033 100 050 020
FĠYAT (TL) 800 100 700 400 600 300 500 200 200
GENĠġLĠK (MM) 100 014 100 050 100 033 100 020 050
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 200 025 200 100 100 050 100 025 033
KONFOR 200 017 100 100 100 050 050 025 05
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 300 033 300 200 100 100 200 100 200
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 100 020 100 100 200 050 100 033 200
GUumlVENLĠK 200 050 500 400 400 100 300 100 300
SERVĠS 500 050 200 300 200 050 050 033 100
TOPLAM 2500 322 2300 1700 1850 767 1500 587 1153
Tablo 7 Tutarlılık oranı
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(K
M)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(k
g)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Kri
ter
Ağır
lığı
Tu
tarl
ılık
Oumllccedil
uumltuuml
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 004 004 004 003 003 004 007 009 002 005 864
FĠYAT (TL) 032 031 030 024 032 039 033 034 017 032 887
GENĠġLĠK
(MM) 004 004 004 003 005 004 007 003 004 004 938
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 008 008 009 006 005 007 007 004 003 007 881
KONFOR 008 005 004 006 005 007 003 004 004 005 935
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 012 010 013 012 005 013 013 017 017 012 1007
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 004 006 004 006 011 007 007 006 017 006 1166
GUumlVENLĠK 008 016 022 024 022 013 020 017 026 018 1008
SERVĠS 020 016 009 018 011 007 003 006 009 011 952
TOPLAM 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Tut
Oran
ı
005
Tablo 5rsquote verilen oumlzelliklerin normalleştirilmiş değerleri Tablo 8rsquode
verilmiştir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
77
ijiij rwv (5)
4 Adım İdeal (A ) ve negatif ideal ( A ) ccediloumlzuumlmler oluşturulur
(Jahanshahloo ve diğerleri 2006 1548 )
1
min()(max IivIivvvA iji
iji
n
(6)
1 max()(min IivIivvvA iji
iji
n
(7)
5 Adım Ayırım oumllccediluumllerinin hesaplanır i alternatifinin ideal ccediloumlzuumlmden
uzaklığı ideal ayırım (
id ) ve negatif ideal ccediloumlzuumlmden uzaklığı negatif ideal
ayırım ( id ) Denklem 8 ve 9rsquodan yararlanarak hesaplanır (Jahanshahloo ve
diğerleri 2006 1548)
21
1
)(n
j
jiji vvd (8)
21
1
)(n
j
jiji vvd (9)
6 Adım Denklem 10 kullanılarak ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
hesaplanır
ii
i
iSS
SC 10
iC (10)
Burada
iC değeri i alternatifin oumlncelik değerini goumlsterir ve ideal ccediloumlzuumlme
daha yakın olan ccediloumlzuumlmler daha iyi seccedileneklere karşılık gelir
7 Adım Son olarak da alternatifler ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlık (
iC )
değerine goumlre sıralanır
4 AHS VE TOPSIS YOumlNTEMLERĠ ĠLE KURTARMA ARACI
SECcedilĠMĠ
41 AHS Ġle Araccedil Seccedilimi
AHS ile araccedil seccedilimi probleminin ccediloumlzuumlmuumlnde yapılması gereken ilk şey seccedilim
oumllccediluumltlerinin ve karar alternatiflerinin belirlenmesidir Arama kurtarma
faaliyetlerinde goumlrev yapan uzman kişiler ile yapılan değerlendirmelerde bir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
78
kurtarma aracından beklenen oumlzellikler belirlenmiştir Yapılan
değerlendirmeler neticesinde 9 adet oumllccediluumlt belirlenmiştir Değerlendirme
oumllccediluumltleri Tablo 4rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 4 Belirlenen değerlendirme oumllccediluumltleri
Oumllccediluumlt Birim
Yakıt Tuumlketimi lt100 km
Fiyat TL
Genişlik (İccedil mekan) mm
0-100 Km Hızlanma saniye
Maksimum Hız kmsa
Yuumlk Kapasitesi kg
Konfor -
Guumlvenlik Sahip olduğu guumlvenlik donanımı
Servisin varlığı Var Yok
Yakıt tuumlketimi bir aracın satınalınması sırasında kullanıcıların dikkat ettiği
hususların başında gelmektedir Akaryakıt fiyatlarında yaşanan artışlar bu
oumllccediluumltuumln oumlnemi guumln geccediltikccedile artırmaktadır Alırken ucuza mal edilen ancak
yakıt tuumlketimi fazla olan bir aracın ekonomik olmayacağı ortadadır Bu
nedenle değerlendirme oumllccediluumltlerinden birincisi yakıt tuumlketimidir
Fiyat yine satınalma kararını etkileyen en oumlnemli oumllccediluumltlerden birisidir Aynı
faydayı daha uygun fiyata sağlandığı durumda fiyatı daha uygun olan araccedil
kullanıcı tarafından seccedililecektir
Genişlik ve konfor kurtarma araccedillarında aranması gereken diğer bir oumlzelliktir
Arama kurtarma personelinin oumlzellikle uzun mesafedeki olaylara giderken
geniş bir iccedil mekacircna sahip aracın kullanımı rahatlık sağlamaktadır Bu
sebepten oumltuumlruuml genişlik ve konfor değerlendirme oumllccediluumltuuml olarak kullanılmıştır
Aracın 0ndash100 km hızlanması ve maksimum hızı olay yerine ulaşma zamanı
ve motorun guumlcuuml doğrudan ilişkilidir Meydana gelen olaylarda dakikaların
hayati oumlnem taşıdığı durumlarda olay yerine en kısa suumlrede ulaşılabilmesi ve
aracın zor arazi koşullarında seri bir şekilde ilerleyebilmesi iccedilin hızlanma ve
maksimum hız oumlnemli oumllccediluumltlerden biri olarak ccedilalışmaya dacirchil edilmiştir
Arama kurtarma faaliyetlerinde kullanılan donanımların ve arama kurtarma
personelinin nakli iccedilin kullanılacak bir araccedilta yuumlk kapasitesi değerlendirmeye
dacirchil edilmesi gereken diğer bir oumllccediluumlttuumlr Benzer oumlzelliklerde olan araccedillardan
yuumlk kapasitesi fazla olan araccedil tercih sıralamasında uumlst sırada yer alacaktır
Arama kurtarma aracının sahip olduğu guumlvenlik donanımı olaylara hızlı bir
şekilde gidildiği duumlşuumlnuumllduumlğuumlnde kurtarma personelinin can guumlvenliği
accedilısından buumlyuumlk oumlnem arzetmektedir Alternatifler arasında yer alan araccedilların
guumlvenlik puanları Euro NCAP ccedilarpışma testi sonuccedilları ve kullanıcı yorumları
dikkate alınarak belirlenmiştir Bir araca ccedilarpışma testi yapılmış olması ve bu
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
79
testten iyi bir sonuccedil alması guumlvenlik oumllccediluumltuumlnde yuumlksek puan almasını
sağlamıştır
Seccedilim suumlrecinde kullanılan en son oumllccediluumlt aracın yetkili servisinin Ispartarsquodaki
varlığıdır Bir aracın periyodik bakımlarının diğer illere gitmeden
yapılabilmesi yine oumlnemli bir oumlzelliktir Nihayetinde hayat kurtarma amacıyla
kullanılan bir aracın suumlrekli bakımlı ve goumlreve hazır durumda olması gerekir
Yapılan araştırmada Ford ve Isuzu markalı araccedillar iccedilin Ispartarsquoda yetkili
servis bulunduğu ancak Toyota ve Nissan marka araccedillar iccedilin en yakın yetkili
servisin Antalyarsquoda olduğu tespit edilmiştir Ispartarsquoda yetkili servisi olan bir
araccedil bu oumllccediluumltten 5 puan alırken servisi olmayan araccedil 0 puan almıştır
Değerlendirme oumllccediluumltlerinin belirlenmesinden sonra yapılan piyasa araştırması
ile karar alternatifleri belirlenmiştir Yapılan araştırmalar neticesinde 4 adet
araccedil belirlenmiştir Bu araccedillar ve oumlzellikleri Tablo 5rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 5 Belirlenen araccedillar ve oumlzellikleri
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg
)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 89 58500 1835 155 4 170 857 4 0
NISSAN SKYSTAR 95 51157 1825 130 5 160 1020 5 0
FORD RANGER 71 60095 1805 179 5 170 1175 4 5
ISUZU D MAX 95 59500 1800 135 4 170 1055 4 5
Belirlenen oumllccediluumltlerin ikili karşılaştırma matrisleri Tablo 6rsquoda
goumlsterilmektedir İkili karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra
verilen ağırlıkların tutarlılığı sınanması gerekir Tutarlılık oranının 010rsquonun
altında kalması durumunda oluşturulan ikili karşılaştırma matrisinin
tutarlılığından bahsedilebilir Tutarlılık oranının hesabı Tablo 7rsquode
goumlsterilmektedir
Tutarlılık oranı 005 olarak bulunmuştur Oluşturduğumuz ikili karşılaştırma
matrisindeki ağırlıklandırmalarımız tutarlıdır Tutarlılığın belirlenmesinden
sonra araccedil oumlzellikleri normalleştirilir ve ardından da belirlenen oumllccediluumlt
ağırlıklarına goumlre puanlandırılır Eğer bir oumlzelliğin kuumlccediluumlk olması tercih
ediliyorsa o oumllccediluumlte ait değerin tersi alınarak normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir
Oumllccediluumlt
Model
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
80
Tablo 6 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 100 013 100 050 050 033 100 050 020
FĠYAT (TL) 800 100 700 400 600 300 500 200 200
GENĠġLĠK (MM) 100 014 100 050 100 033 100 020 050
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 200 025 200 100 100 050 100 025 033
KONFOR 200 017 100 100 100 050 050 025 05
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 300 033 300 200 100 100 200 100 200
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 100 020 100 100 200 050 100 033 200
GUumlVENLĠK 200 050 500 400 400 100 300 100 300
SERVĠS 500 050 200 300 200 050 050 033 100
TOPLAM 2500 322 2300 1700 1850 767 1500 587 1153
Tablo 7 Tutarlılık oranı
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(K
M)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(k
g)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Kri
ter
Ağır
lığı
Tu
tarl
ılık
Oumllccedil
uumltuuml
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 004 004 004 003 003 004 007 009 002 005 864
FĠYAT (TL) 032 031 030 024 032 039 033 034 017 032 887
GENĠġLĠK
(MM) 004 004 004 003 005 004 007 003 004 004 938
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 008 008 009 006 005 007 007 004 003 007 881
KONFOR 008 005 004 006 005 007 003 004 004 005 935
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 012 010 013 012 005 013 013 017 017 012 1007
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 004 006 004 006 011 007 007 006 017 006 1166
GUumlVENLĠK 008 016 022 024 022 013 020 017 026 018 1008
SERVĠS 020 016 009 018 011 007 003 006 009 011 952
TOPLAM 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Tut
Oran
ı
005
Tablo 5rsquote verilen oumlzelliklerin normalleştirilmiş değerleri Tablo 8rsquode
verilmiştir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
78
kurtarma aracından beklenen oumlzellikler belirlenmiştir Yapılan
değerlendirmeler neticesinde 9 adet oumllccediluumlt belirlenmiştir Değerlendirme
oumllccediluumltleri Tablo 4rsquode goumlsterilmektedir
Tablo 4 Belirlenen değerlendirme oumllccediluumltleri
Oumllccediluumlt Birim
Yakıt Tuumlketimi lt100 km
Fiyat TL
Genişlik (İccedil mekan) mm
0-100 Km Hızlanma saniye
Maksimum Hız kmsa
Yuumlk Kapasitesi kg
Konfor -
Guumlvenlik Sahip olduğu guumlvenlik donanımı
Servisin varlığı Var Yok
Yakıt tuumlketimi bir aracın satınalınması sırasında kullanıcıların dikkat ettiği
hususların başında gelmektedir Akaryakıt fiyatlarında yaşanan artışlar bu
oumllccediluumltuumln oumlnemi guumln geccediltikccedile artırmaktadır Alırken ucuza mal edilen ancak
yakıt tuumlketimi fazla olan bir aracın ekonomik olmayacağı ortadadır Bu
nedenle değerlendirme oumllccediluumltlerinden birincisi yakıt tuumlketimidir
Fiyat yine satınalma kararını etkileyen en oumlnemli oumllccediluumltlerden birisidir Aynı
faydayı daha uygun fiyata sağlandığı durumda fiyatı daha uygun olan araccedil
kullanıcı tarafından seccedililecektir
Genişlik ve konfor kurtarma araccedillarında aranması gereken diğer bir oumlzelliktir
Arama kurtarma personelinin oumlzellikle uzun mesafedeki olaylara giderken
geniş bir iccedil mekacircna sahip aracın kullanımı rahatlık sağlamaktadır Bu
sebepten oumltuumlruuml genişlik ve konfor değerlendirme oumllccediluumltuuml olarak kullanılmıştır
Aracın 0ndash100 km hızlanması ve maksimum hızı olay yerine ulaşma zamanı
ve motorun guumlcuuml doğrudan ilişkilidir Meydana gelen olaylarda dakikaların
hayati oumlnem taşıdığı durumlarda olay yerine en kısa suumlrede ulaşılabilmesi ve
aracın zor arazi koşullarında seri bir şekilde ilerleyebilmesi iccedilin hızlanma ve
maksimum hız oumlnemli oumllccediluumltlerden biri olarak ccedilalışmaya dacirchil edilmiştir
Arama kurtarma faaliyetlerinde kullanılan donanımların ve arama kurtarma
personelinin nakli iccedilin kullanılacak bir araccedilta yuumlk kapasitesi değerlendirmeye
dacirchil edilmesi gereken diğer bir oumllccediluumlttuumlr Benzer oumlzelliklerde olan araccedillardan
yuumlk kapasitesi fazla olan araccedil tercih sıralamasında uumlst sırada yer alacaktır
Arama kurtarma aracının sahip olduğu guumlvenlik donanımı olaylara hızlı bir
şekilde gidildiği duumlşuumlnuumllduumlğuumlnde kurtarma personelinin can guumlvenliği
accedilısından buumlyuumlk oumlnem arzetmektedir Alternatifler arasında yer alan araccedilların
guumlvenlik puanları Euro NCAP ccedilarpışma testi sonuccedilları ve kullanıcı yorumları
dikkate alınarak belirlenmiştir Bir araca ccedilarpışma testi yapılmış olması ve bu
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
79
testten iyi bir sonuccedil alması guumlvenlik oumllccediluumltuumlnde yuumlksek puan almasını
sağlamıştır
Seccedilim suumlrecinde kullanılan en son oumllccediluumlt aracın yetkili servisinin Ispartarsquodaki
varlığıdır Bir aracın periyodik bakımlarının diğer illere gitmeden
yapılabilmesi yine oumlnemli bir oumlzelliktir Nihayetinde hayat kurtarma amacıyla
kullanılan bir aracın suumlrekli bakımlı ve goumlreve hazır durumda olması gerekir
Yapılan araştırmada Ford ve Isuzu markalı araccedillar iccedilin Ispartarsquoda yetkili
servis bulunduğu ancak Toyota ve Nissan marka araccedillar iccedilin en yakın yetkili
servisin Antalyarsquoda olduğu tespit edilmiştir Ispartarsquoda yetkili servisi olan bir
araccedil bu oumllccediluumltten 5 puan alırken servisi olmayan araccedil 0 puan almıştır
Değerlendirme oumllccediluumltlerinin belirlenmesinden sonra yapılan piyasa araştırması
ile karar alternatifleri belirlenmiştir Yapılan araştırmalar neticesinde 4 adet
araccedil belirlenmiştir Bu araccedillar ve oumlzellikleri Tablo 5rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 5 Belirlenen araccedillar ve oumlzellikleri
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg
)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 89 58500 1835 155 4 170 857 4 0
NISSAN SKYSTAR 95 51157 1825 130 5 160 1020 5 0
FORD RANGER 71 60095 1805 179 5 170 1175 4 5
ISUZU D MAX 95 59500 1800 135 4 170 1055 4 5
Belirlenen oumllccediluumltlerin ikili karşılaştırma matrisleri Tablo 6rsquoda
goumlsterilmektedir İkili karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra
verilen ağırlıkların tutarlılığı sınanması gerekir Tutarlılık oranının 010rsquonun
altında kalması durumunda oluşturulan ikili karşılaştırma matrisinin
tutarlılığından bahsedilebilir Tutarlılık oranının hesabı Tablo 7rsquode
goumlsterilmektedir
Tutarlılık oranı 005 olarak bulunmuştur Oluşturduğumuz ikili karşılaştırma
matrisindeki ağırlıklandırmalarımız tutarlıdır Tutarlılığın belirlenmesinden
sonra araccedil oumlzellikleri normalleştirilir ve ardından da belirlenen oumllccediluumlt
ağırlıklarına goumlre puanlandırılır Eğer bir oumlzelliğin kuumlccediluumlk olması tercih
ediliyorsa o oumllccediluumlte ait değerin tersi alınarak normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir
Oumllccediluumlt
Model
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
80
Tablo 6 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 100 013 100 050 050 033 100 050 020
FĠYAT (TL) 800 100 700 400 600 300 500 200 200
GENĠġLĠK (MM) 100 014 100 050 100 033 100 020 050
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 200 025 200 100 100 050 100 025 033
KONFOR 200 017 100 100 100 050 050 025 05
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 300 033 300 200 100 100 200 100 200
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 100 020 100 100 200 050 100 033 200
GUumlVENLĠK 200 050 500 400 400 100 300 100 300
SERVĠS 500 050 200 300 200 050 050 033 100
TOPLAM 2500 322 2300 1700 1850 767 1500 587 1153
Tablo 7 Tutarlılık oranı
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(K
M)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(k
g)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Kri
ter
Ağır
lığı
Tu
tarl
ılık
Oumllccedil
uumltuuml
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 004 004 004 003 003 004 007 009 002 005 864
FĠYAT (TL) 032 031 030 024 032 039 033 034 017 032 887
GENĠġLĠK
(MM) 004 004 004 003 005 004 007 003 004 004 938
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 008 008 009 006 005 007 007 004 003 007 881
KONFOR 008 005 004 006 005 007 003 004 004 005 935
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 012 010 013 012 005 013 013 017 017 012 1007
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 004 006 004 006 011 007 007 006 017 006 1166
GUumlVENLĠK 008 016 022 024 022 013 020 017 026 018 1008
SERVĠS 020 016 009 018 011 007 003 006 009 011 952
TOPLAM 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Tut
Oran
ı
005
Tablo 5rsquote verilen oumlzelliklerin normalleştirilmiş değerleri Tablo 8rsquode
verilmiştir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
79
testten iyi bir sonuccedil alması guumlvenlik oumllccediluumltuumlnde yuumlksek puan almasını
sağlamıştır
Seccedilim suumlrecinde kullanılan en son oumllccediluumlt aracın yetkili servisinin Ispartarsquodaki
varlığıdır Bir aracın periyodik bakımlarının diğer illere gitmeden
yapılabilmesi yine oumlnemli bir oumlzelliktir Nihayetinde hayat kurtarma amacıyla
kullanılan bir aracın suumlrekli bakımlı ve goumlreve hazır durumda olması gerekir
Yapılan araştırmada Ford ve Isuzu markalı araccedillar iccedilin Ispartarsquoda yetkili
servis bulunduğu ancak Toyota ve Nissan marka araccedillar iccedilin en yakın yetkili
servisin Antalyarsquoda olduğu tespit edilmiştir Ispartarsquoda yetkili servisi olan bir
araccedil bu oumllccediluumltten 5 puan alırken servisi olmayan araccedil 0 puan almıştır
Değerlendirme oumllccediluumltlerinin belirlenmesinden sonra yapılan piyasa araştırması
ile karar alternatifleri belirlenmiştir Yapılan araştırmalar neticesinde 4 adet
araccedil belirlenmiştir Bu araccedillar ve oumlzellikleri Tablo 5rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 5 Belirlenen araccedillar ve oumlzellikleri
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg
)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 89 58500 1835 155 4 170 857 4 0
NISSAN SKYSTAR 95 51157 1825 130 5 160 1020 5 0
FORD RANGER 71 60095 1805 179 5 170 1175 4 5
ISUZU D MAX 95 59500 1800 135 4 170 1055 4 5
Belirlenen oumllccediluumltlerin ikili karşılaştırma matrisleri Tablo 6rsquoda
goumlsterilmektedir İkili karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra
verilen ağırlıkların tutarlılığı sınanması gerekir Tutarlılık oranının 010rsquonun
altında kalması durumunda oluşturulan ikili karşılaştırma matrisinin
tutarlılığından bahsedilebilir Tutarlılık oranının hesabı Tablo 7rsquode
goumlsterilmektedir
Tutarlılık oranı 005 olarak bulunmuştur Oluşturduğumuz ikili karşılaştırma
matrisindeki ağırlıklandırmalarımız tutarlıdır Tutarlılığın belirlenmesinden
sonra araccedil oumlzellikleri normalleştirilir ve ardından da belirlenen oumllccediluumlt
ağırlıklarına goumlre puanlandırılır Eğer bir oumlzelliğin kuumlccediluumlk olması tercih
ediliyorsa o oumllccediluumlte ait değerin tersi alınarak normalleştirme işlemi
gerccedilekleştirilir
Oumllccediluumlt
Model
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
80
Tablo 6 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 100 013 100 050 050 033 100 050 020
FĠYAT (TL) 800 100 700 400 600 300 500 200 200
GENĠġLĠK (MM) 100 014 100 050 100 033 100 020 050
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 200 025 200 100 100 050 100 025 033
KONFOR 200 017 100 100 100 050 050 025 05
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 300 033 300 200 100 100 200 100 200
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 100 020 100 100 200 050 100 033 200
GUumlVENLĠK 200 050 500 400 400 100 300 100 300
SERVĠS 500 050 200 300 200 050 050 033 100
TOPLAM 2500 322 2300 1700 1850 767 1500 587 1153
Tablo 7 Tutarlılık oranı
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(K
M)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(k
g)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Kri
ter
Ağır
lığı
Tu
tarl
ılık
Oumllccedil
uumltuuml
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 004 004 004 003 003 004 007 009 002 005 864
FĠYAT (TL) 032 031 030 024 032 039 033 034 017 032 887
GENĠġLĠK
(MM) 004 004 004 003 005 004 007 003 004 004 938
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 008 008 009 006 005 007 007 004 003 007 881
KONFOR 008 005 004 006 005 007 003 004 004 005 935
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 012 010 013 012 005 013 013 017 017 012 1007
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 004 006 004 006 011 007 007 006 017 006 1166
GUumlVENLĠK 008 016 022 024 022 013 020 017 026 018 1008
SERVĠS 020 016 009 018 011 007 003 006 009 011 952
TOPLAM 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Tut
Oran
ı
005
Tablo 5rsquote verilen oumlzelliklerin normalleştirilmiş değerleri Tablo 8rsquode
verilmiştir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
80
Tablo 6 Ġkili karĢılaĢtırma matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 100 013 100 050 050 033 100 050 020
FĠYAT (TL) 800 100 700 400 600 300 500 200 200
GENĠġLĠK (MM) 100 014 100 050 100 033 100 020 050
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 200 025 200 100 100 050 100 025 033
KONFOR 200 017 100 100 100 050 050 025 05
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 300 033 300 200 100 100 200 100 200
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 100 020 100 100 200 050 100 033 200
GUumlVENLĠK 200 050 500 400 400 100 300 100 300
SERVĠS 500 050 200 300 200 050 050 033 100
TOPLAM 2500 322 2300 1700 1850 767 1500 587 1153
Tablo 7 Tutarlılık oranı
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(K
M)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(k
g)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Kri
ter
Ağır
lığı
Tu
tarl
ılık
Oumllccedil
uumltuuml
YAKIT TUumlKETĠMĠ
(lt100 km) 004 004 004 003 003 004 007 009 002 005 864
FĠYAT (TL) 032 031 030 024 032 039 033 034 017 032 887
GENĠġLĠK
(MM) 004 004 004 003 005 004 007 003 004 004 938
0-100 KM
HIZLANMA (SN) 008 008 009 006 005 007 007 004 003 007 881
KONFOR 008 005 004 006 005 007 003 004 004 005 935
MAKSĠMUM HIZ
(KM) 012 010 013 012 005 013 013 017 017 012 1007
YUumlK KAPASĠTESĠ
(kg) 004 006 004 006 011 007 007 006 017 006 1166
GUumlVENLĠK 008 016 022 024 022 013 020 017 026 018 1008
SERVĠS 020 016 009 018 011 007 003 006 009 011 952
TOPLAM 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Tut
Oran
ı
005
Tablo 5rsquote verilen oumlzelliklerin normalleştirilmiş değerleri Tablo 8rsquode
verilmiştir
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
81
Tablo 8 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ (l
t100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M H
IZL
AN
MA
(S
N)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0246 0240 0253 0240 0220 0254 0209 0200 0000
NISSAN SKYSTAR 0231 0280 0251 0280 0280 0239 0248 0333 0000
FORD RANGER 0292 0240 0248 0210 0280 0254 0286 0267 0500
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0270 0220 0254 0257 0200 0500
Normalleştirilmiş değerler belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları ile ccedilarpılarak araccedillara
verilen puan belirlenir Araccedil alternatiflerine ait nihai değerlendirme puanları
Tablo 9rsquoda goumlsterilmiştir Buna goumlre Ford Ranger marka aracın kurtarma
aracı olarak seccedililmesi gerekir
Tablo 9 Araccedil oumlzelliklerinin normalleĢtirilmiĢ hali
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100
km
)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
Pu
an
005 032 004 007 005 012 006 018 011
TOYOTA HILUX 0246 0244 0253 0238 0222 0254 0209 0200 0000 0207
NISSAN SKYSTAR 0231 0279 0251 0283 0278 0239 0248 0333 0000 0248
FORD RANGER 0292 0237 0248 0206 0278 0254 0286 0267 0500 0279
ISUZU D MAX 0231 0240 0248 0273 0222 0254 0257 0200 0500 0265
42 TOPSIS Ġle Araccedil Seccedilimi
Araccedil seccedilimi problemi iccedilin 9 adet oumllccediluumlt belirlenmişti Oumllccediluumltler oumlnem
derecesine goumlre 1rsquoden 9rsquoa kadar numaralandırılmış ve sıralamadaki yerine
goumlre ağırlık verilmiştir Bu oumllccediluumltlere her birine Tablo 10rsquoda verilen ağırlıklar
atanmıştır
Oumllccediluumlt
Modeller
Oumllccediluumlt
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
82
Tablo 10 Oumllccediluumltler iccedilin belirlenen ağırlıklar
OumlLCcedilUumlT OumlNCELĠK
SIRASI
SIRANIN
TERSĠ
AĞIRLIK
HESABI
AĞIRLIĞI
FĠYAT (TL) 1 1 8292
1 0353
GUumlVENLĠK 2 12 8292
)21( 0177
MAKSĠMUM HIZ (KM) 3 13 8292
)31( 0118
SERVĠS 4 14 8292
)41( 0088
0-100 KM HIZLANMA (SN) 5 15 8292
)51( 0071
YUumlK KAPASĠTESĠ (kg) 6 16 8292
)61( 0059
YAKIT TUumlKETĠMĠ (lt100 km) 7 17 8292
)71( 0050
KONFOR 8 18 8292
)81( 0044
GENĠġLĠK (MM) 9 19 8292
)91( 0039
TOPLAM 2829 1000
AHSrsquode olduğu gibi bir oumllccediluumltuumln değerinin duumlşuumlk olması tercih sebebi ise
normalleştirme işleminden oumlnce o değerin tersi alınarak karar matrisi A
oluşturulur Buna goumlre 4x4 kurtarma aracı seccedilimi probleminin TOPSIS
ccediloumlzuumlmuumlne ilişkin başlangıccedil matrisi Tablo 11rsquode goumlsterildiği şekilde olacaktır
Tablo 11 Karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 011 58500 1835 00645 4 170 857 4 000
NISSAN SKYSTAR 011 51157 1825 00769 5 160 1020 5 000
FORD RANGER 014 60095 1805 00559 5 170 1175 4 500
ISUZU D MAX 011 59500 1800 00741 4 170 1055 4 500
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Karar matrisi oluşturulduktan sonra Denklem 1 kullanılarak standart karar
matrisi (R) oluşturulur Standart karar matrisi Tablo 12rsquode goumlsterilmektedir
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
83
Tablo 12 Standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ
(KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 048 051 051 047 044 051 041 047 000
NISSAN SKYSTAR 045 045 050 056 055 048 049 059 000
FORD RANGER 060 052 050 041 055 051 057 047 059
ISUZU D MAX 045 052 050 054 044 051 051 047 059
Oumllccediluumlt Ağırlığı 0050 0353 0039 0071 0044 0118 0059 0177 0088
Standart karar matrisinin ardından belirlenen oumllccediluumlt ağırlıkları kullanılarak
ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur Ağırlıklandırılmış karar
matrisi oumllccediluumlt ağrılığının her bir matris elemanı ile ccedilarpılmasıyla elde edilir
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisi Tablo 13rsquote goumlsterilmektedir
Tablo 13 AğırlıklandırılmıĢ standart karar matrisi
YA
KIT
TUuml
KE
TĠM
Ġ
(lt
100 k
m)
FĠY
AT
(T
L)
GE
NĠġ
LĠK
(M
M)
0-1
00 K
M
HIZ
LA
NM
A (
SN
)
KO
NF
OR
MA
KS
ĠMU
M H
IZ (
KM
)
YUuml
K K
AP
AS
ĠTE
SĠ
(kg)
GUuml
VE
NL
ĠK
SE
RV
ĠS
TOYOTA HILUX 0024 0180 0020 0033 0020 0060 0024 0083 0000
NISSAN SKYSTAR 0023 0157 0020 0040 0024 0056 0029 0103 0000
FORD RANGER 0030 0185 0020 0029 0024 0060 0034 0083 0050
ISUZU D MAX 0023 0183 0019 0038 0020 0060 0030 0083 0050
Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulmasının ardından ideal
(A) ve negatif ideal (A
-) ccediloumlzuumlm setleri oluşturulur A
ccediloumlzuumlm seti iccedilin elde
edilen ağırlıklandırılmış karar matrisinin suumltunlarında yer alan en buumlyuumlk
değer seccedililirken A- ccediloumlzuumlm seti iccedilin en kuumlccediluumlk değerler seccedililir Buna goumlre elde
edilen ccediloumlzuumlm setleri şu şekildedir
A=0030 0185 0020 0040 0024 0060 0034 0103 0050
A- =0023 0157 0019 0029 0020 0056 0024 0083 0000
Oumllccediluumltler
Modeller
Oumllccediluumltler
Modeller
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
84
İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlm kuumlmelerinin belirlenmesi(nden sonra Denklem
35 ve 36 kullanılarak i alternatifinin ideal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan
uzaklıkları hesaplanır İdeal ve negatif ideal ccediloumlzuumlme olan uzaklıklar
kullanılarak da alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıkları belirlenir
Toyota iccedilin ideal ayrım
3
22222
2222 101263
)00500000()10300830()03400240()06000600()02400200(
)04000330()02000200()18501800()03000240(xdtoyota
formuumlluuml ile hesaplanır Buna goumlre alternatiflerin ideal ve negatif ideal
ayrımdan uzaklıkları ile ideal ccediloumlzuumlme olan goumlreli yakınlıkları Tablo 14rsquote
goumlsterilmektedir
Tablo 14 Alternatiflerin ideal ccediloumlzuumlme goumlreli yakınlıklarının
hesaplanması
id id
iC
TOYOTA HILUX 00031 00006 0153
NISSAN SKYSTAR 00034 00006 0143
FORD RANGER 00005 00035 0869
ISUZU D MAX 00006 00033 0840
TOPSIS ile yapılan de değerlendirmede de sonuccedil değişmemiştir Yine en iyi
puanı Ford Ranger marka pikap alırken en duumlşuumlk puanı Toyota Hilux
almıştır Her iki youmlntemle de yapılan değerlendirme neticesinde Ford Ranger
marka aracın seccediliminin uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır
5 SONUCcedil
Sosyal devlet anlayışının gelişmesi ile birlikte kurumlarının giderleri artmış
ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden oumlduumln vermeden etkin
verimli ve israfa yol accedilmayacak bir şekilde kullanılması zorunluluk haline
gelmiştir Devletin yuumlklendiği goumlrevlerin oumlnemli bir kısmı belli harcamalarda
bulunmayı gerektirir Bu harcamalardan en oumlnemli kalemlerinden birisi de
kamusal goumlrevlerde kullanılmak uumlzere alınan araccedil ve gereccedillerdir Bu
ccedilalışmada arama ve kurtarma faaliyetlerinde kullanılmak uumlzere alınacak olan
4x4 bir pikap araccedil iccedilin seccedilim oumllccediluumltleri belirlenmiş belirlenen oumllccediluumltler
Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) ve TOPSIS youmlntemleri kullanılarak
ağırlıklandırılmış ve araccedilların teknik oumlzellikleri belirlenen bu ağırlıklara goumlre
değerlendirilerek bir seccedilenek ortaya konmaya ccedilalışılmıştır Değerlendirmeye
tabi tutulan 4 model arasından Isparta iccedilin uygun olanının Ford Ranger marka
arazi aracı olduğu tespit edilmiştir Yapılan bu ccedilalışma servis seccedileneğinin
illere goumlre değişiklik goumlstermesi nedeniyle farklı illerde farklı sonuccedillar
Ayrım
Marka
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
85
verebilecek bir ccedilalışmadır Bu oumllccediluumlt değerlendirme dışı bırakıldığında en
uygun aracın Nissan Skystar olacağı goumlruumllmuumlştuumlr
Kamu kurumlarına yapılan mal alımları 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu
huumlkuumlmleri ccedilerccedilevesinde gerccedilekleştirilir Bu alımlar yapılan alımın tutarına
goumlre doğrudan temin pazarlık usuluuml ve ihale yoluyla yapılabilir 2011 yılı
rakamlarına goumlre 12709 TLrsquoye kadar olan mal alımları iccedilin doğrudan temin
yoluna gidilir Eğer yapılacak alım kurumun buumltccedilesinden mal alımı iccedilin
ayrılan tutarın 10rsquounun ve 127154 TLrsquonin altındaysa pazarlık yolu ile alım
yapılır Bu şartların yanında 4734 sayılı kanunda belirtilen istisna haller
haricinde ihale yapılması zorunludur Bu ccedilalışmada ele alınan oumlrnekte
araccedilların mevcut bedelleri mal alım buumltccedilesinin 10rsquounu aştığı iccedilin ihale
yapılması gerekir Ancak yapılan ccedilalışma ihale dosyasının ve teknik
şartnamenin hazırlanmasında uygulayıcılara fikir vermesi accedilısından yararlı
bir ccedilalışma olmuştur Diğer taraftan kurum buumltccedilesinin belirlenmesinde araccedil
alımı iccedilin ayrılan kısmın neye goumlre belirlendiğini goumlstermesi bakımından da
faydalı bir ccedilalışma olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Gelecekte yapılacak
ccedilalışmalarda AHS ve TOPSIS youmlntemleri ile bulanık mantık bir arada
kullanılarak farklı ccediloumlzuumlm yaklaşımları geliştirilebilir
KAYNAKLAR
Akccedilalı E (2009) Ankara İccedilin Optimal Hastane Yeri Seccediliminin Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Modellenmesi Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 14 2 69-86
Albayrak Y E ve Erkut H (2005) Banka Performans Değerlendirmede
Analitik Hiyerarşi Suumlreccedil Yaklaşımı İTUuml Muumlhendislik Dergisi 4 6 47ndash58
Athawale V M Chakraborty S (2010) A TOPSIS Method-based
Approach to Machine Tool Selection Proceedings of the 2010 International
Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka
Bangladesh January 9 ndash 10
Chen SJ Hwang CL (1992) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications Springer-Verlag Berlin
Chu TC Lin YC (2003) A Fuzzy Topsis Method for Robot Selection
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 21 284-
290
Ccediletin AC Bıtırak İ A (2010) Banka Karlılık Performansının Analitik
Hiyerarşi Suumlreci İle Değerlendirilmesi Ticari Bankalar İle Katılım
Bankalarında Bir Uygulama Alanya İşletme Fakuumlltesi Dergisi 2 2 75-92
Dagdeviren M Eren T (2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması
Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Dergisi 16 2 41-52
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
86
Demireli E (2010) Topsis Ccedilok Kriterli Karar Verme Sistemi Tuumlrkiyersquodeki
Kamu Bankalari Uumlzerine Bir Uygulama Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
51
Dodangeh J Yusuf R B M Jassbi J (2011) The best selection of
strategic plans in balanced scorecard using multi-objective decision making
model African Journal of Business Management 5 3 681-686
Duumlndar S (2008) Ders Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi
Dergisi13 2 217-226
Ecer F (2006) Bulanık Ortamlarda Grup Kararı Vermeye Yardımcı Bir
Youmlntem Fuzzy Topsıs ve Bir Uygulama Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İsletme
Fakuumlltesi Dergisi 7 2 77-96
Eleren A ERSOY M (2007) Mermer Blok Kesim Youmlntemlerinin Bulanık
Topsıs Youmlntemiyle Değerlendirilmesi Madencilik 46 3 9-22
Eraslan E Alguumln O (2005) İdeal Performans Değerlendirme Formu
Tasarımında Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Yaklaşımı Gazi Uumlniversitesi
Muumlhendislik Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 20 1 95-106
Esmeray M Tanccedil Ş G (2009) Ccedilevresel Maliyetlerin Mamullere
Yuumlklenmesinde Kullanılan Dagıtım Anahtarlarının Seccediliminde Analitik
Hiyerarsi Youmlntemi ve Bir Uygulama Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi14 2 241-260
Ghodsypour SH OrsquoBrien C (2001) The total cost of logistics in Supplier
selection under conditions of multiple sourcing multiple criteria and
capacity constraintsrdquo International Journal of Production Economics 73
15-27
Girginer N Kaygısız Z (2009) İstatistiksel Yazılım Seccediliminde Analitik
Hiyerarşi Suumlreci ve 0ndash1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Birlikte
Kullanımı Osmangazi Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 101211-233
Goumlk M Eltez A Yurtay N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Tabanlı Bir
Karar Destek Yazılımının Geliştirilmesi SAUuml Fen Bilimleri Dergisi 11 1
42-50
Guumlngoumlr İ İşler DB(2005) Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil
Seccedilimi ZKUuml Sosyal Bilimler Dergisi 1 2 21-33
Guumlven M Ccedilelik N (2007) Analitik Hiyerarşi Suumlreci Youmlntemi İle Otel
İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme Bartın Oumlrneği ZKUuml Sosyal
Bilimler Dergisi 3 6 1ndash20
Hwang CLYoon K (1981) Multiple Attributes Decision Making
Methods and Applications Springer Berlin Heidelberg
İccedil YT Yurdakul M (2000) Analitik Hiyerarşi Suumlreci (AHS) Youmlntemini
Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlniversitesi Muumlhendislik
Mimarlık Fakuumlltesi Dergisi 15 1 1-14
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641
Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi Suleyman Demirel University
Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary
Y2011 C3 S5 s72-87 Y2011 C3 P5 p72-87
87
Jahanshahloo GR Hosseinzadeh LF Izadikhah M (2006) Extension of
the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data Applied
Mathematics and Computation 181 1 544ndash1551
Kengpol A (2004) Design of a decision support system to evaluate the
investment in a new distribution centre International Journal of Production
Economics 90 1 59-70
Koccedilak A (2003) Yazılım Seccediliminde Analitik Hiyerarşi Youmlntemi yaklaşımı
ve Bir Uygulama Ege Akademik Bakış Dergisi 1 67-77
Liaudanskiene R Ustinovicius L Bogdanovicius A (2009) Evaluation
of Construction Process Safety Solutions Using the TOPSIS Method
Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics 4 32-40
Opricovic S Tzeng GH (2004) Compromise solution by MCDM
methods A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS European Journal
of Operational Research 156 445ndash455
Oumlzguumll Ouml Yazgan HR (2006) Bir İşletme İccedilin TOPSIS ve AHP
Youmlntemleri ile ERP Yazılımının Seccedilimi 26 Youmlneylem Araştırması ve
Enduumlstri Muumlhendisliği Konferansı 3-5 Temmuz Kocaeli
Saaty TL 1977 A scaling method for priorities in hierarchical structures
Scandinavian Journal of Forest Research15 234-281
Tam MCY Tummala VMR (2001) An Application of the AHP in
vendor selection of a telecommunications system Omega 29 2 171-182
Triantaphyllou E (2000) Multi-Criteria Decision Making Methods A
Comparative Study Kluwer Academic Publishers Netherlands
Ulucan A (2004) Youmlneylem Araştırması İşletmecilik Uygulamalı
Bilgisayar Destekli Modelleme Siyasal Kitabevi Ankara
Wang G Huang S H Dismukes J P (2001) Product-driven supply chain
selection using integrated multi-criteria decision-making methodology
International Journal of Production Economics 91 1 1-15
Yaralıoğlu K (2001) Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi
Proses DEUuml İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi 16 1
Yurdakul M and İccedil Y T (2005) Development of a performance
measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis
approaches International Journal of Production Research 43 21 4609-
4641