ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YAKLAŞIMI İLE BÖLGESEL TERCİHLERE UYGUN OTOMOBİL SEÇİMİ

Transkript

1 ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YAKLAŞIMI İLE BÖLGESEL TERCİHLERE UYGUN OTOMOBİL SEÇİMİ Mehmet KARAHAN Dicle Üniversitesi Hasan DİNÇ Dicle Üniversitesi ÖZET Otomotiv sektörü yarattığı istihdam ve ekonomiye sağladığı katma değer ile ülke ekonomilerine önemli katkılar sağlamaktadır. Günümüzde otomobil alıcıları ilk önce fiyatı, sonrasında ise diğer maliyetleri minimize etmeye çalışmaktadırlar. Artan rekabet ortamında alıcıların taleplerine cevap veren seçeneklerin oldukça farklı ve değişken olması, bu karar sürecinde Çok Kriterli Karar Verme tekniklerine olan ihtiyacı artırmıştır. Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi, karar verme sürecine yardımcı olmak, alternatiflerin ayrıntılı değerlendirilmesinde nitel ve nicel faktörleri birleştirebilen bir tekniktir. Karar vericiler tarafından tercih edilmesinin nedeni, çok kriterli kararların alınmasında sübjektif kriterleri de dikkate alabilmesidir. Bu bağlamda yapılan bu çalışmada Diyarbakır ilinde faaliyet göstermekte olan yetkili otomobil bayilerinin satış danışmanları ve rastgele seçilen 120 otomobil kullanıcısından elde edilen bilgiler ışığında, otomobil alıcılarının satın alma kararları esnasında kendilerine yardımcı olacak, bölgesel koşullara uygun otomobil seçimi için öncelikli kriterlerin önem derecelerinin belirlenmesi seçimi amaçlanmıştır. Satış danışmanları ve uzman kişilerce kriterler ile alternatifler ikili karşılaştırılmaya tabii tutulmuştur. Alternatifler ExpertChoice11 paket programı kullanılarak Analitik Hiyerarşi Süreci metodolojisine göre sıralanmış, otomobil sektörü tüketicilerine seçenekler sunulmuştur. Anahtar Sözcükler: Analitik Hiyerarşi Süreci, Otomobil Tercihi, Çok Kriterli Karar Verme. THE ANALYTİC HİERARCHY PROCESS APPROACH USED TO CHOICE REGİONAL PREFERRED CAR ABSTRACT Providing added value and the benefit to the economy, the automotive industry is making a significant contribution to the national economies. Today, car buyers try to minimize price first, than the other costs. In an increasingly competitive environment, it is quite different and variable options that meet the demands of buyers, which increases the need for multi-criteria decision making techniques in this decision process. Analytic Hierarchy Process (AHP) is a method to assist in decision-making and a technique that combines qualitative and quantitative factors in assessing further the alternative. It is preferred by decisionmakers for the reason that subjective criteria can be taken into account in making multi-criteria decision. At that point, the purpose of this work is to determine the severity rating of the car buyers who are in the process of decision-making, which would help them to take account the regional conditions in the lights of the information which is collected from the sellers who work in Diyarbakır and from those 120 of car users who are randomly chosen. Alternatives and criteria has been processed by skilled sales consultants with binary comparison. Alternatives has been ranked by using the Expert Choice 11 package program, due to Hierarchy Process methodology, and the options are presented to the consumer of automobile sector. Keyword: Analytic Hierarchy Process, Automotive Selection. Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi 203

2 1. GİRİŞ Otomotiv sektörü yan sanayisi ile birlikte yarattığı istihdam ve ekonomiye sağladığı katma değer ile ülke ekonomilerine önemli katkılar sağlamaktadır. Sektörü, karayolu taşıt araçların (otomobil, otobüs, kamyon, traktör, çekici vb.) imalatı ve bu araçların imalatında, bakım ve onarımında kullanılan parçaları imal eden bir sanayi kolu olarak tanımlanmaktadır. Otomotiv Sanayi Derneği verilerine göre 2013 yılında 37 otomotiv firmasının payı Üretimden Satışlar da % 13, Satış Hasılatı nda % 14, Brüt Katma Değer ve Özkaynak ta % 5, Aktif Varlık ta % 6, Vergi Öncesi Dönem Karı-Zararı nda % 11, İhracat da % 25 ve İstihdam da ise % 12 olmuştur sıralamasında en başarılı ilk 50 kuruluş arasında çok sayıda OSD firmasının yer alması geleneği bozmamıştır. Buna göre: Üretimden satışlara göre 8 firma, en çok ihracat yapana göre 7 firma, en çok kişi çalıştırana göre 4 firma, yaratılan katma değer sıralamasına göre 5 firma, satış hasılatına göre 8 firma ilk 50 kuruluş sıralamasında yer almaktadır. Otomotiv sektörü ana ve yan sanayi olmak üzere iki alt başlıkta incelemek mümkündür. Yan sanayi, ana sanayi üreticilerin kendi üretim programlarına almadıkları ürün ve yarı ürün parçalarını üreten sanayi dalı olarak tanımlanmaktadır (Sezgin ve Arat, 2008). Otomobil sahibi olmak toplumda eskiden statüye ilişkin önemli bir gösterge iken günümüzde zorunlu bir ihtiyaç haline gelmiştir. Dolasıyla otomobil lüks tüketim malı olmaktan çıkmıştır. Dinç (2012) çalışmasında, beş büyük şehirde 715 anket çalışmasında elde edilen verileri Multinomial Logit yöntemi kullanarak üç farklı analiz yapmıştır. Elde edilen bulgulara göre, A ve D segmentinde yer alan araç sahipleri daha çok benzin yakıt sistemini, Hatchback kasa tipini tercih edenlerin çoğunluğunu yeni araç sahipleri, bayanlar, genç kullanıcılar olduğu sonucuna varmıştır. Ayrıca konforu tercih eden bireylerin D segmenti araçları tercih ettiklerini ifade etmiştir. Yavuz (2012) araştırmasında, öğretmenlerin otomobil tercihlerinde etkili olan performans, yakıt, güvenlik, ikinci el piyasa durumu, bakım masrafı, vergi-muayene masrafı, konfor-rahatlık ve iç-bagaj hacmi olmak üzere 8 kriter ve bu kriterleri karşılayan A segmenti, B segmenti, C segmenti, D segmenti, MPV Segmenti ve LCV Segmenti olmak üzere 6 alternatif belirlemiştir. AHP yöntemi kullanılarak öğretmenlerin otomobil tercihi için en önemli kriterin yakıt (0,327) olduğu tespit edilmiştir. Uluslararası normlara göre segmentasyon, sektörün anlayacağı ve tüketicinin anlayacağı şeklinde, iki farklı isimlendirmeyle anılmaktadır. Tüketici tarafından daha kolay anlaşılabilmesi için mini, kompakt, orta, lüks, SUV ve MPV olarak sadeleştirilen bu sınıflandırma temelde, teknik olarak alfabetik sıralanmış harflerle yapılmaktadır. A, B, C, D, E, F, G başlıkları altında sıralanan otomobiller, MPV koduyla anılan mini vanlar, SUV koduyla ifade edilen 4 4 ler ve LCV koduyla isimlendirilen hafif ticariler bu segmentasyonun kademelerini oluşturmaktadır. Bu sınıflandırma içinde büyük ticariler ise, otobüslerde BUS, orta ağırlıktaki kamyonlarda MCV (Medium Commercial Vehicle), ağır kamyonlarda ise HCV (Heavy Commercial Vehicle) olarak tanımlanmaktadır ( Tablo 1: Otomobil Segmentleri (Sınıfları) SEGMENTLER OTOMOBILLER Basic, Mini, ŞehirArabası, Economy Car, City Car olarak daadlandırılırlar. Küçükaraçlardır. Örnekler: A Segmenti Renault Twingo, Peugeot 107, Fiat Panda, Chevrolet Spark, Suzuki Alto Small olarak da adlandırılırlar. Örnekler: Hyundai Getz, Honda Jazz, Chevrolet Kalos, Fiat Punto, Dacia B Segmenti Logan, Seat Exeo, Hyundai Accent, Ford Fiesta, Fiat Albea, Fiat Palio, Nissan Micra, Peugeot 206. Small Family Car, KüçükAileArabasıolarak da adlandırılırlar. Alt OrtaSınıf(lower medium) araçlardır. C Segmenti Örnekler: Mitsubishi Lancer -Renault Fluence - Renault Megane - Hyundai i30 - Toyota Corolla - Ford Focus - Opel Astra - Honda Civic - Audi A3 - Fiat Bravo - Volkswagen Golf - Kia Cee'd - Peugeot Mazda 3 - Hyundai Elantra - Kia Cerato - Skoda Octavia - Dacia Logan - Toyota Auris D Segmenti Large Family Car, BüyükAileArabasıolarak da adlandırılırlar. ÜstOrtaSınıf (upper medium) araçlardır. Örnekler: Opel Insignia - Volkswagen Passat - Opel Vectra - Alfa Romeo Renault Laguna - Ford Mondeo - Toyota Avensis - Honda Accord- Seat Exeo - Mazda 6 - Alfa Romeo Nissan Primera Executive Car olarak da adlandırılanüstsınıfotomobillerdir. Örnekler: BMW 5 serisi, Mercedes E sınıfı, E Segmenti Audi A6,Chrysler300C Kaynak: 2. ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ Metot ilk olarak 1968 yılında Myers ve Alpert tarafından ortaya atılıp, uzun uğraşlar sonucunda Thomas L. Saaty tarafından geliştirilip 1977 yılında Analitik Hiyerarşi Süreci (Analytic Hierarchy Process AHP) olarak adlandırılmıştır. (Ömürbek vd., 2013; Eleren, 2007) Analitik Hiyerarşi Süreci, nitel ve nicel yaklaşımların birlikte göz önünde bulundurulması gerektiği karmaşık problemlerde, güçlü ve geniş kullanım alanına sahip bir Çok Kriterli Karar Verme metodudur. Analitik Hiyerarşi Süreci problemlerle ilgili kritik yaklaşımları aile ağacına benzer hiyerarşik bir yapıda inceler. Bunu yaparken öncelikle karmaşık kararları kıyaslamalar ve sıralamalar yapılabilecek basit serilere 204 Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

3 dönüştürür, sonrasında da karar verme süreciyle ilgilenir. Analitik Hiyerarşi Süreci yalnızca en iyi karara ulaşmaya yardımcı olmaz, bunun yanında yapılan seçimlerle ilgili açık bir rasyonellik sağlar (Bevilacqua ve Braglia, 2000). AHS her problem için amaç, kriterler/alt kriterler ve önem düzeyleri matrislerinden oluşan hiyerarşik bir model kullanır ve dört temel prensip üzerine kurulmuştur (Saaty, 2008) Sorunun tanımlanması ve ihtiyaç duyulan bilgilerin türünün belirlenmesi, Amaç (Hedef) dan başlayarak en alt seviyeye kadar olan kriter ve alternatiflere kadar olan hiyerarşik yapının oluşturulması, İkili karşılaştırma matrislerinin oluşturulması, İkili karşılaştırmalardan elde edilen öncelik değerlerin sıralanması ile elde edilen değerler ile alternatiflerin sıralanması. AHS de kullanılan 9 lu puanlama ölçeği Tablo 2 de verilmiştir (Saaty, 1987; Saaty, 2004; Saaty, 2007). Ancak 3 ve 5 li de olabilirdi. Ölçek ne kadar büyürse değerlemede doğruluk ve hassasiyet o kadar artmaktadır. Tablo 2: Göreli Önem Ölçeği SAYISAL DEĞER DEĞER TANIMLARI 1 Her iki Öğe (Faktör) eşit önemde veya aralarında kayıtsız kalınıyor 3 1. Öğe (Faktör) 2. ye göre biraz daha önemli veya biraz daha tercih ediliyor Öğe (Faktör) 2. ye göre fazla önemli veya fazla tercih ediliyor Öğe (Faktör) 2. ye göre çok fazla önemli veya çok fazla tercih ediliyor Öğe (Faktör) 2. ye göre aşırı derecede önemli veya aşırı tercih ediliyor. 2, 4, 6, 8 Ara değerler Karşılık Değerler i, j ile karşılaştırılırken bir değer (x) atanmış ise; j, i ile karşılaştırılırken atanacak değer (1/x) olacaktır. İlk adımda karar kriterleri amaç hiyerarşisi bazında tanımlanır. Bu hiyerarşi en üst seviyeden (Hedef The Goal), orta seviyelere (Bağlı oldukları seviyelerdeki kriterler ve alt kriterler Criteria & Sub-criteria) ve en alt seviyeye (Alternatifler TheAlternatives) kadar yapılandırılır. Problemin tanımı yapıldıktan sonra, problemi alt parçalarına ayıran bir hiyerarşik yapı oluşturulur. Burada amaç, analistin seçim problemiyle ilgili ihtiyaçları genel bir pencereden görebilmesini sağlamaktır (Bevilacqua ve Braglia, 2000). Bir AHS hiyerarşisinde 3 ana seviye vardır; Hedef (TheGoal) Kriterler (Objectives) Alternatifler (Alternatives) : Amacı, elde edilmesi istenen sonucu ifade eder. : Alternatiflere etki eden faktörlerdir. : Çözüm için uygun alternatifleri ifade eder. Problem hiyerarşik yapıya oturtulduktan sonra bir sonraki adım önceliklerin yerleştirilmesidir. AHS de 2 çeşit parçalı karşılaştırma vardır; birincisi kriterler arasında yapılan ve öncelikleri gösteren karşılaştırmadır. İkincisi alternatifler arasında yapılan karşılaştırmadır ve alternatiflerin nispi değerlerinin hesaplanmasında kullanılır. Ana kriterlerin kıyaslandığı örnek bir matris Tablo 3 de gösterilmiştir (Saaty ve Özdemir, 2003). Tablo 3: Ana Kriterlerin Karşılaştırılması Kriter-1 (w1) Kriter-2 (w2) Kriter Kriter-n Kriter-1(w1) w1/w1 w1/w2. w1/wn Kriter-2 (w2) w 2/w1 w 2/w2. w2/wn Kriter Kriter-n wn/w1 wn/w2 wn/wn Hiyerarşi olarak yapılandırılan ve bu sayede basite indirgenebilen karmaşık ve çok kriterli problemlerde, karar verici ikili karşılaştırmaları kullanarak bir parçaya veya hiyerarşinin bir kısmına odaklanabilir. Bu durumda karar vermek kolaylaşacaktır (İmren, 2011). Oluşturulan karşılama matrislerinden göreceli önem değerleri bazı yazılımlar (Expert Choice, Lotus 123 veya Microsoft Excel) yardımıyla belirlenebilir. Tutarlılık, önceliklerin birbirleriyle olan matematiksel ve mantıksal ilişkisini ifade eder. Alternatiflerle ilgili sıralamalar yapılmadan önce, hesaplanan önem derecelerinin tutarlı olup olmadığının kontrolü mutlaka sağlanmalıdır. Elde edilen göreli önem vektörü ile ikili karşılaştırma matrisi çarpılarak yeni bir vektör elde edilir. Bu son elde edilen vektörün birinci elemanı, göreli önem vektörünün birinci elemanına, ikinci elemanı ikinciye ve n. elemanı n ye bölünerek üçüncü bir vektör elde edilir. Bu üçüncü vektörün elemanları toplanır ve eleman Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi 205

4 sayısına bölünürse, en büyük öz değerλ max için yaklaşık bir değer elde edilir. λ maxdeğeri n değerine ne kadar yakınsa bulunan sonuçlar da o kadar tutarlı olur (Göksu, 2008). Tutarlılık göstergesi ve tutarlılık oranı (Consistency Ratio) yukarıda gösterilen formüllerle hesaplanmaktadır. Tutarlılık oranı hesaplanmasında kullanılmak üzere, 15 boyutlu matrislere kadar hesaplanan tesadüfilik çizelgesi Tablo 4 deki gibidir (Saaty ve Tran, 2007). Tablo 4: Tesadüfilik Göstergesi Karar Alternatifleri Sayısı (n) Tesadüfilik Göstergesi 0 0 0,52 0,89 1,11 1,25 1,35 1,40 1,45 1,49 Elde edilen tutarlılık oranı 0.10 a eşit veya daha düşükse yapılan işlemlerin tutarlı olduğuna karar verilir (Göksu, 2008). Aksi durumlarda, ikili karşılaştırmalardaki değerler tekrar gözden geçirilip, hesaplamalar tekrar yapılır. Bu işlem tutarlı sonuca ulaşıncaya kadar devam eder. Tasarlanan modelde ikili karşılaştırmalar kontrol edilip, tutarlılık oranı için yapılan hesaplamalarda 0.10 a eşit veya daha düşük bir tutarlılık indeksi elde edilirse, alternatiflerin sıralaması aşamasına geçilebilir. Alternatifler hesaplanan göreli ağırlıklarına göre sıralanır. En büyük göreli ağırlığa sahip olan alternatif seçilir ve uygulanır (Albayrak, 2004). Duyarlılık Analizi (Sensitivity Analysis) alternatiflerin, hedefin hemen altındaki kriter önceliklerindeki değişimlere duyarlılığını araştırmak için kullanılır. Bir kriterin önceliği arttığında, kalan diğer kriterlerin öncelik toplamları mutlaka azalır. Böyle bir durumda tüm alternatiflerin öncelikleri tekrar hesaplanmalıdır (Bevilacqua ve Braglia, 2000). Alternatiflerin sıralamaları oluşturulduktan sonra kurulan modelin sonuçları gözden geçirilip, alternatif sıralamalarının ve nihai kararın, farklı durumlarda yargılardaki değişikliklere karşı ne kadar duyarlı olduğu değerlendirilmelidir (Ünal, 2010). 3. BÖLGESEL TERCİHLERE UYGUN OTOMOBİL SEÇİMİ UYGULAMASI: DİYARBAKIR ÖRNEĞİ 3.1 Araştırmanın Amacı ve Kapsamı Bu araştırmanın amacı, otomobil sahibi olan müşterilerin kullandıkları ve/veya yeni satın almayı planladıkları bir otomobilde belirlenen kriterlerden hangisinin ne kadar daha önemli olduğunu belirlemek ve tercihlerine uygun otomobil segmenti önerisi sunmaktır. Günden güne artan rekabet ortamında en önemli konulardan birisi kuşkusuz, otomobil üreticilerin sahip oldukları müşterileri elde tutmak, müşteri memnuniyetini en üst düzeyde idame ettirmek ve bu sayede rekabet üstünlüğü sağlamaktır. Çalışmanın ana kütlesini, Diyarbakır il merkezinde yaşayan ve otomobil sahibi olan tüketiciler oluşturmaktadır. Ana kütle içerisinden tesadüfü olarak seçilen 150 tüketici seçilerek örneklem oluşturulmuştur. Bu 150 müşteriden 120 kişiden geri dönüş olmuş, bu 120 anketin değerlendirilmesi yapılarak analize tabii tutulmuştur. Örnekleme yöntemiyle seçilen 120 müşterinin Diyarbakır ilinde yaşayan ve otomobil sahibi olan tüketicileri temsil ettiği varsayılmıştır. 3.2 Araştırmanın Yöntemi Araştırmada veri toplama aracı olarak anket yöntemi seçilmiştir. Anketin hazırlanmasında öncelikle ilgili yazı taranmış, daha önceki araştırmalarda kullanılan kriterler incelenmiş (Güngör ve İşler, 2005; Ballı vd., 2007; Yavuz, 2012; Yavaş vd., 2014) ve bu bilgiler ışığında Analitik Hiyerarşi Süreci yapısında kullanılacak 8 ana kriter belirlenmiştir. Otomobil seçimi için; Kasa Tipi, Yakıt Türü, Motor Hacmi, Vites Tipi, Ortalama Yakıt Tüketimi, Donanım, Satış Sonrası Hizmetler ve Marka Tutkusu ve kriterleri karşılayan A Segment, B Segment, C Segment, D Segment ve E Segment olmak üzere 5 alternatif belirlenmiştir. Belirlemenin ardından müşterilerin istek ve ihtiyaçlarını saptamak amacıyla Bölgesel Tercihlere Uygun Otomobil Seçimi Anket Formu geliştirilmiştir. Soruların değerlendirilmesi; derecelendirmeli beşli likert tipi seçenekler (1. Önemsiz, 2. Az Önemli, 3. Önemli, 4. Çok Önemli, 5. Çok Derece Önemli) sunularak müşterilerin verdikleri cevaplar, kriter ağırlıklarının belirlenmesinde Saaty tarafından hazırlanan 1-9 ölçekli önem skalasına çevrilerek puana dönüştürülmüş ve ikili karşılaştırma matrislerinde kullanılmıştır. Anket 206 Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

5 formundan elde edilen verilerin geometrik ortalamaları alınarak, ikili karşılaştırma matrisleri oluşturulmuştur ve uzman görüşü ile birlikte Expert Choice11 paket programına değerler girilmiştir. Yapılan ikili karşılaştırmalarda birden çok karar verici olması durumunda geometrik ortalama tutarlı bir sonuç vermektedir (Basak ve Saaty, 1993; Saaty ve Shang, 2007). 3.3 Bulgular ve Değerlendirme Belirlenen kriterler ve alternatifler çerçevesinde oluşturulan hiyerarşik yapı Şekil 2 de Expert Choice 11 paket programı kullanılarak müşterilerin tercihlerine uygun en uygun otomobil segmentine karar verilmeye çalışılmıştır. Programın ürettiği sonuçlar tablolar halinde aşağıda verilmiştir. Şekil 1: Otomobil Seçiminin Analitik Hiyerarşik Yapısı Oluşturulan hiyerarşik yapı çerçevesinde uzmanın ve müşterilerin yapmış olduğu ikili karşılaştırmalar Expert Choice 11 programına girilmiş (Şekil 2) ve değerlendirilmiş, elde edilen çözüm sonuçları Şekil 3 de genel olarak Şekil 2: Expert Choice Programına Girilen İkili Karşılaştırma Değerlerin Genel Görüntüsü Şekil 3: Expert Choice Programı ile AHS Çözüm Sonuçlarının Genel Görüntüsü Şekil 3 de görüldüğü gibi, seçilmesi en uygun olan otomobil segmentin (0,379) özvektör değeri ile E Segmenti olduğu E segmentinden sonra sırasıyla D segmenti (0,247), B segmenti (0,127), C segmenti (0,124) ve A segmenti (0,123) şeklinde sıralanmaktadır. Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi 207

6 3.3.1 İkili Karşılaştırma Matrisleri Uzman görüşü olarak alınan veriler doğrultusunda program tarafından üretilen özdeğeler (öncelik sıralaması) ve tutarlılık oranlarını gösteren tablolar aşağıda ayrıntılı olarak gösterilmiştir. İkili karşılaştırmalar, özvektör değerleri ve tutarlılık oranları aşağıda Tablo de gösterilmiştir. Tablolarda Kasa Tipi, Yakıt Türü, Motor Hacmi, Vites Tipi, Donanım, Satış Sonrası Hizmetler ve Marka Tutkusu kriterlerine göre ikili karşılaştırmalar yapılmış olup; genel olarak E ve D segmentleri özvektör değerlerinin ön plana çıktığı tespit edilmiştir. Bu tespitlerden farklı olarak yalnızca Tablo 9 da Ortalama Yakıt kriterine göre yapılan ikili karşılaştırma sonucu A ve B segmenti özvektör değerleri ön plana çıkmıştır. Kasa Tipi kriterine göre ikili karşılaştırmalar, özvektör değerleri ve tutarlılık oranı Tablo 5 de Tablo 5: Kasa Tipi Kriterine Göre Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi KASA TİPİ A SEG. B SEG. C SEG. D. SEG. E SEG. ÖZDEĞERLER A SEG /3 1/5 1/7 0,058 B SEG. 1 ½ ¼ 1/7 0,066 C SEG. 1 ½ 1/4 0,140 D SEG ,310 E SEG. 1 0,427 Yakıt Türü kriterine göre ikili karşılaştırmalar, özvektör değerleri ve tutarlılık oranı Tablo 6 da Tablo 6: Yakıt Türü Kriterine Göre Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi YAKIT TÜRÜ A SEG. B SEG. C SEG. D. SEG. E SEG. ÖZDEĞERLER A SEG /3 1/5 0,092 B SEG /3 1/5 0,092 C SEG. 1 1/3 1/5 0,092 D SEG ,308 E SEG. 1 0,417 Motor Hacmi kriterine göre ikili karşılaştırmalar, özvektör değerleri ve tutarlılık oranı Tablo 7 de Tablo 7: Motor Hacmi Kriterine Göre Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi MOTOR HACMİ A SEG. B SEG. C SEG. D. SEG. E SEG. ÖZDEĞERLER A SEG /3 1/5 1/7 0,058 B SEG. 1 1/2 1/4 1/6 0,067 C SEG. 1 1/2 1/4 0,139 D SEG. 1 1/2 0,266 E SEG. 1 0,470 Vites Tipi kriterine göre ikili karşılaştırmalar, özvektör değerleri ve tutarlılık oranı Tablo 8 de Tablo 8: Vites Tipi Kriterine Göre Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi VİTES TİPİ A SEG. B SEG. C SEG. D. SEG. E SEG. ÖZDEĞERLER A SEG. 1 1/3 1 1/3 1/5 0,076 B SEG. 1 1/2 1 1/3 0,153 C SEG. 1 1/3 1/5 0,124 D SEG ,258 E SEG. 1 0,388 Ortalama Yakıt kriterine göre ikili karşılaştırmalar, özvektör değerleri ve tutarlılık oranı Tablo 9 da 208 Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

7 Tablo 9: Ortalama Yakıt Kriterine Göre Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi ORTALAMA YAKIT A SEG. B SEG. C SEG. D. SEG. E SEG. ÖZDEĞERLER A SEG ,384 B SEG ,326 C SEG ,160 D SEG ,082 E SEG. 1 0,047 Tablo 9 incelendiğinde ise Ortalama Yakıt kriterine göre ikili karşılaştırmalar neticesinde A segmenti (0,384) özvektör değeri ön plana çıkmaktadır. B segmenti (0,326), C segmenti (0,160), D segmenti (0,082) ve E segmenti (0,047) şeklinde sıralanmaktadır. Donanım kriterine göre ikili karşılaştırmalar, özvektör değerleri ve tutarlılık oranı Tablo 10 da Tablo 10: Donanım Kriterine Göre Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi DONANIM A SEG. B SEG. C SEG. D. SEG. E SEG. ÖZDEĞERLER A SEG. 1 1/3 1/5 1/7 0,060 B SEG. 1 1/3 1/5 0,087 C SEG. 1/3 1/5 0,111 D SEG. 2/3 0,291 E SEG. 0,450 TUTARLILIK ORANI 0,02 Satış Sonrası Hizmetler kriterine göre ikili karşılaştırmalar, özvektör değerleri ve tutarlılık oranı Tablo 11 de Tablo 11: Satış Sonrası Hizmetler Kriterine Göre Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi SATIŞ SONRASI A SEG. B SEG. C SEG. D. SEG. E SEG. ÖZDEĞERLER A SEG /3 1/5 0,090 B SEG. 1 1/4 1/6 0,083 C SEG. 1/2 1/4 0,104 D SEG. 1/2 0,258 E SEG. 0,465 Marka Tutkusu kriterine göre ikili karşılaştırmalar, özvektör değerleri ve tutarlılık oranı Tablo 12 de Tablo 12: Marka Tutkusu Kriterine Göre Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi MARKA TUTKUSU A SEG. B SEG. C SEG. D. SEG. E SEG. ÖZDEĞERLER A SEG ,063 B SEG ,055 C SEG ,116 D SEG ,254 E SEG. 1 0,511 TUTARLILIK ORANI 0,03 Kriterlere göre segment alternatiflerinin ikili karşılaştırma matrislerinin incelenmesinden sonraki adım ana kriterlerin özvektör değerlerinin belirlenmesi aşamasıdır. Bunun için hazırlanan ve uygulaması yapılan anketlerden elde edilen veriler Expert Choice programına girilerek elde edilen ana kriterlere göre özvektör değerleri aşağıda Şekil 4 de gösterilmiştir. İkili karşılaştırmalar sonucunda otomobil segment seçiminde en fazla etkili olan kriter özvektör değeri ile Ortalama Yakıt kriteri olup en az etkili olan 0,101 özvektör değeri ile Marka Tutkusu kriteridir. Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi 209

8 Şekil 4: Ana Kriterlerin Özvektör Değerleri Duyarlılık Analizi Çok kriterli karar verme problemlerinde sağlıklı bir karar verilebilmesi için probleme ait oluşturulan modelde yer alan öğelerin elde edilen sonucu ne ölçüde etkilediğinin belirlenebilmesi bu öğelerdeki değişimlerin sonucu nasıl etkilediğinin ortaya konulabilmesi büyük önem taşımaktadır (Doğan, 2004: 24). Alternatiflerin sıralamaları oluşturulduktan sonra kurulan modelin sonuçlarını gözden geçirmek gerekmektedir. Bu amaçla AHS nin bu aşamasında, alternatiflerin sıralamasının ve nihai kararın, yargılardaki değişikliklere karşı ne kadar duyarlı olduğu değerlendirilir. İkili karşılaştırmaların oluşturulmasında yargıların kişiden kişiye göre değişebileceği veya daha önce belirli bir yargıda bulunan kişinin zamanla düşüncelerinin değişebileceği göz önüne alınmaktadır (Keçek ve Yıldırım, 2010: 202). Yapılan çalışmanın genel performans duyarlılığı analizi Expert Choice programı Sensitivity-Graphs modülü ile yapılmış ve sonuçları Şekil 5 de gösterilmiştir. Şekil 5: Genel Performans Duyarlılığı Elde edilen bu sonuçlara göre, sadece Ortalama Yakıt kriterine göre karar verilseydi; alternatifler arasında A, B, C, D ve E segmenti şeklinde bir öncelik sıralaması oluşmaktadır. Diğer kriterlere göre bakıldığında E segmenti öncelik sıralamasında birinci sırada yer almaktadır. Anket çalışmasından elde edilen verilere göre ve araştırmaya katılanların otomobil seçimini etkileyen kriterlere verdikleri önem derecesi ve bu derecelendirmeye göre segmentlerin sıralaması Şekil 6 da de görüldüğü gibidir. Dinamik Duyarlılıkta kriterlerdeki herhangi bir değişim alternatifleri de değiştirmektedir. Şekil 6: Genel Performansın Dinamik Duyarlılığı 210 Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

9 En uygun otomobil segmenti seçiminde etkili olan 8 kriterin önem ağırlıkları sırasıyla; Ortalama Yakıt (% 14,5), Donanım (% 13,9), Satış Sonrası Hizmetler (% 13,5), Yakıt Türü (% 13,3), Motor Hacmi (% 12), Vites Tipi (% 11,5), Kasa Tipi (% 11,3), Marka Tutkusu (% 10,1) şeklinde sıralanmaktadır. Analitik Hiyerarşi Süreci uygulamaları, çoğu zaman karar vericilerin kişisel yargılarını değerlendirdiği için, bu yargıların değişmesi durumunda alternatiflerin ve kriterlerin ağırlıkları değişmektedir. Alternatiflerin sıralamasının ve nihai kararın, yargılardaki değişikliklere karşı duyarlı olduğundan, kişiden kişiye ve zamana göre değişebilmektedir. SONUÇ Çalışmada çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHS uygulanarak otomobil satın almayı planlayan müşterilerin tercihlerine en uygun otomobil segmenti (sınıf) seçilmeye çalışılmıştır. Bu seçim yapılırken 8 kriter göz önüne alınmıştır. Oluşturulan karar modeli uzman görüşleri alınarak ve yüz yüze anket yöntemi ile toplanan anket sonuçları ile ikili karşılaştırmalara tabii tutularak sonuçlar değerlendirilmiştir. Yapılan ikili karşılaştırmalar matrislerinin tutarlılık oranlarının % 10 un altında olduğu görülmüştür. Bu değer 0,10 değerinden küçük olduğu için kriterler açısından karşılaştırma matrisinin tutarlı olduğu söylenebilir. Yani, kriterleri değerlendiren uzman ve ankete katılanların verdikleri cevaplar tutarlıdır denilebilir. AHS yaklaşımı ile ortaya konulan, seçilmesi en uygun olan otomobil segmentin E Segmenti olduğu, bundan sonra sırasıyla D, B, C ve A segmenti şeklinde sıralanmaktadır (Şekil 7). A, C ve B segment alternatifleri arasında çok açık bir fark görülmemesi ve bu değerlerin birbirlerine yakın olması seçilen kriterler ile segment özelliklerinin birbirileri ile tutarlı olduğu şeklinde yorumlanabilir. Şekil 7: Segment Alternatifleri İkili karşılaştırmalar sonucunda otomobil segment seçiminde en fazla etkili olan Ortalama Yakıt kriteri olup en az etkili olan ise Marka Tutkusu kriteridir. Buna göre bölgedeki otomobil kullanıcılarının markadan daha çok ortalama yakıt harcamasına dikkat ettikleri söylenebilir. Bu tercihi bölgedeki ekonomik düzeyinin etkilediği değerlendirilmesi yapılabilir. İkili karşılaştırma tablolarında Kasa Tipi, Yakıt Türü, Motor Hacmi, Vites Tipi, Donanım, Satış Sonrası Hizmetler ve Marka Tutkusu kriterlerine göre ikili karşılaştırmalar yapılmış olup; genel olarak E ve D segmentlerindeki otomobil tercihleri ön plana çıkmaktadır. Bu sonuca göre bölgedeki otomobil kullanıcılarının büyük ve konforlu araçlara eğilimli oldukları söylenebilir. KAYNAKÇA Adamcsek, E. (2008). The Analytic Hierarchy Process And Its Generalizations. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Eötvös Lorand University, Budapeşte. Albayrak, E. (2004). Hizmet Sektöründe Performans Odaklı Çok Amaçlı Karar Verme: Banka Performans Ölçümünde Analitik Hiyerarşi Süreci Uygulaması. Yayınlanmamış Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. Ballı, S., Karasulu, B. ve Korukoğlu, S. (2007). En Uygun Otomobil Seçimi Problemi İçin Bir Bulanık Promethee Yöntemi Uygulaması. D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi Cilt: 22, Sayı: 1, s Basak, I. and Saaty, T. L. (1993). Group Decision Making Using The Analytic Hierarchy Process. Mathematical and Computer Modelling, Vol. 17, No. 415, pp Bevilacqua, M. and Braglia, M. (2000). The Analytic Hierarchy Process Applied To Maintenance Strategy Selection. Reliability Engineering and System Safety, 70 (2000), pp Dinç, M. (2012). Türkiye de Otomobil Kasa Tipi ve Yakıt Tercihini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Anabilim Dalı, Tokat. Eleren, A. (2007). Markaların Tüketici Tercih Kriterlerine Göre Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Beyaz Eşya Sektöründe Bir Uygulama. Yönetim ve Ekonomi Dergisi Cilt: 14, Sayı: 2, s Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi 211

10 Göksu, A. (2008). Bulanık Analitik Hiyerarşik Proses ve Üniversite Tercih Sıralamasında Uygulanması. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Isparta. Güngör, İ ve İşler B. D. (2005). Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı İle Otomobil Seçimi, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 1, Sayı 2, s (Erişim Tarihi: ). (Erişim Tarihi: ). İmren, E. (2011). Mobilya Endüstrisinde Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yöntemi İle Kuruluş Yeri Seçimi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Bartın Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Bartın. Keçek, G. ve Yıldırım, E. (2010). Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) Sisteminin Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) Seçimi: Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 15, Sayı 1, s Otomotiv Sanayi Derneği Raporu (2014). Türkiye nin 500 Büyük Sanayi Kuruluşu İçinde Otomotiv Sanayi. Ömürbek, N., Büyükgebiz, E. ve Başdeğirmen, A. (2013). Ürün Alternatifi Seçiminde Analitik Hiyerarşi Sürecinin Bir Süt Fabrikasında Uygulanması. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 14, Sayı 1, s Saaty, R. W. (1987). The Analytic Hierarchy Process What It Is And How It Is Used. Mathematical and Computer Modelling. Vol. 9, No. 3-5, pp Saaty, T. L. and Özdemir, M. S. (2003). Why The Magic Number Seven Plus Or Minus Two. Mathematical and Computer Modelling. Vol. 38 (2003), pp Saaty, T. L. (2004). Decision Making The Analytic Hierarchy And Network Processes (AHP/ANP). Journal Of Systems Science And Systems Engineering. Vol. 13, No. 1, pp. 1-35, March. Saaty, T. L. (2007). Fundamentals of Decision Making and Priority Theory With the Analytic Hierarchy Process. RWS Publications 4922 Ellsworth Avenue Pitssburg, PA Saaty, T. L. and Tran, L. T. (2007). On The Invalidity Of Fuzzifying Numerical Judgments In The Analytic Hierarchy Process. Mathematical and Computer Modelling, 46 (2007), pp Saaty, T. L. and Shang, J. S. (2007). Group Decision Making: Head Count Versus Intensity Of Preference. Socio - Economic Planning Sciences. 41 (2007), pp Saaty, T. L. (2008). Decision Making With The Analytic Hierarchy Process. Int. J. Services Sciences, Vol. 1, No. 1, pp Sezgin, M. ve Arat, T. (2008). Otomobil Servislerinden Yararlanan Müşterilerin Memnuniyeti Üzerine Bir Araştırma. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 10, s Ünal, Ö. F. (2010). Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Yetkinlik Bazlı İnsan Kaynakları Yöneticisi Seçimi. Yayınlanmamış Doktora Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Isparta. Yavuz, S. (2012). Öğretmenlerin Otomobil Tercihlerinde Etkili Olan Faktörlerin Analitik Hiyerarşi Yöntemiyle Belirlenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 32, Cilt II, Nisan 2012, s Yavaş, M., Ersöz, T., Kabak, M. ve Ersöz, F. (2014). Otomobil Seçimine Çok Kriterli Yaklaşım Önerisi. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, Cilt: 2, Sayı: 4, s Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi