16
Süleyman Demirel Üniversitesi Suleyman Demirel University Vizyoner Dergisi The Journal of Visionary Y.2011, C.3, S.5. s.72-87 Y.2011, C.3, P.5. p.72-87 72 ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Yük. End. Müh. Yusuf ŞAHİN * Arş. Gör. Hasan AKYER ** ÖZET Sosyal devlet anlayışının gelişmesine bağlı olarak kamu giderleri artmış ve elde bulunan sınırlı kaynakların hizmet kalitesinden ödün verilmeden verimli kullanımı zorunlu hale gelmiştir. Devletin üstlendiği görevler nedeniyle kamu kurumlarının belirli harcamalar yapmaları gerekmektedir. Bu harcamaların en önemli kalemlerinden birisi de araç alımlarıdır. Bu çalışmada, 4x4 arama kurtarma araseçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve TOPSIS yöntemlerinin kullanımı ele alınmıştır. Anahtar Kelimeler: Araç seçimi, 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 Müdürlüğü, Afet ve Acil Durum Yönetim Merkezi, [email protected] ** Pamukkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, [email protected] brought to you by CORE View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk provided by Bilgi Merkezi

ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

  • Upload
    others

  • View
    4

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 2: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 3: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 4: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 5: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 6: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 7: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 8: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 9: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 10: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

(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

(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

Page 11: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

(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

Page 12: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

(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

(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

Page 13: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

Page 14: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

Page 15: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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

Page 16: ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE … · 2018. 2. 11. · gelecek çalımalar için öneriler yapılmıútır. 2. ANALĠTĠK HĠYERARġĠ PROSESĠ AHS (Analitik

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