Termal Turizm İşletmelerinde Çok Ölçütlü Karar Verme Teknikleri Kullanılarak Uygun Tedarikçinin Seçilmesi

Transkript

1 Yayın Gelş Tarh: Dokuz Eylül Ünverstes Yayın Kabul Tarh: İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Onlne Yayın Tarh: Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss Termal Turzm İşletmelernde Çok Ölçütlü Karar Verme Teknkler Kullanılarak Uygun Tedarkçnn Seçlmes Hatce GÜNDÜZ 1 Mehmet Emre GÜLER 2 Ülkemzde doğal sağlık kaynaklarının fazla olması termal turzme olan lgy arttırmıştır. Termal Turzm İşletmeler, deneyml sağlık personel, kullandıkları tedav yöntemler ve şfalı suları tedav hzmet amacıyla sunmaktadır. Aynı zamanda bu şletmeler brer dnlenme ve y vakt geçrme yerlerdr. Çalışmada; sağlık, dnlenme ve eğlence hzmetlern br arada sunan Termal Turzm İşletmelernn tedarkç seçmne yönelk br tesste uygulama yapılmıştır. Uygulamada ürün kaltes ve performansı, ürün blglendrmes, ürün ulaştırma zamanı, fyat, kalte çalışmaları, esneklk ve şbrlğ sevyes krterler göz önüne alınmıştır. Çok ölçütlü karar verme teknklernden Analtk Hyerarş Surec (AHS) ve TOPSIS yöntemler kullanılarak en y tedarkçnn seçlmes le lgl önerler sunulmaktadır. Anahtar Kelmeler: Termal Turzm, Tedarkç Seçm, Analtk Hyerarş Sürec (AHS), TOPSIS JEL Sınıflandırma Kodları: C44, L21, L83 Öz Suppler Selecton n the Thermal Toursm Enterprses wth Usng Mult Crtera Decson Makng Technques Abstract Turkey has many natural health resources and the nterest n Thermal Toursm has ncreased. Thermal Toursm Enterprses serve ther experenced medcal staff, treatment methods and the curatve sprngs for the purpose of care servces. On the other hand, these enterprses are also the place to have both a rest and a good tme. In ths study, the suppler selecton applcaton s performed n the Thermal Toursm Enterprse that offers a combnaton of servces as health, recreaton and entertanment. The crtera as product qualty and performance, product nformaton, product arrval tme, prce, qualty practces, flexblty and the collaboraton level have been consdered. By usng multcrtera decson makng technques as Analytc Herarchy Process (AHP) and TOPSIS then the suggestons on the selectng the best suppler are offered. Keywords: Thermal Toursm, Suppler Selecton, Analytc Herarchy Process (AHP), TOPSIS JEL Classfcaton Codes: C44, L21, L83 1 İzmr Kâtp Çeleb Ünverstes, Turzm Fakültes, Turzm İşletmeclğ Bölümü, Çğl Ana Yerleşkes, Çğl/İzmr, hatce.gunduz@kc.edu.tr 2 İzmr Kâtp Çeleb Ünverstes, Turzm Fakültes, Turzm İşletmeclğ Bölümü, Çğl Ana Yerleşkes, Çğl/İzmr, memre.guler@kc.edu.tr

2 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER 1. GİRİŞ Her yıl mlyonlarca kş, bulundukları yerlerden uzaklaşarak, farklı yerler görmek, eğlenmek, dnlenmek ve farklı kültürler tanımak çn seyahat etmektedr. Değşen yaşam koşulları, kşlern eğtm sevyelernn ve gelrlernn yükselmes, boş zaman gb etkenler turzme olan taleb gün geçtkçe arttırmaktadır. Günümüzde kşler klask turzm türlernn yanı sıra alternatf turzm çeştlerne olan lgs de artmaktadır. Bunlardan br olan termal turzm son yıllarda özellkle orta yaş turstlern en çok terch ettğ turzm türüdür. Termal tedav çn uluslararası kabul gören Alman Kaplıcalar Brlğ nn standartlarına göre se doğal sıcaklıkları 20 ºC nn üzernde olan Şfalı sulara Termal Su, ltrelernde 1 g ın üzernde çözünmüş mneral çeren daha düşük sıcaklıktak sulara Mnerall Su hem doğal sıcaklıkları 20 ºC nn üzernde olan hem de ltrelernde 1g ın üzernde çözünmüş mneral çeren sulara Termomneral Su (Sıcak Mnerall Sular) adı verlmektedr (Özbek ve Özbek, 2008). Türkye, jeotermal kaynakların zengnlğ bakımından dünyanın sayılı ülkelernden brsdr. Türkye'de mevcut termal kaynakların turzm yönünde kullanılması çn çok öneml br potansyel bulunmasına karşılık bunlardan yeternce yararlanıldığını ler sürmek söz konusu değldr. Ülkemzdek termal kaynakların mevcut kullanımı büyük oranda mmar ve şletmeclk açılarından geleneksel sınırlarını aşamamıştır (Kozak, 1992: 33). Ülkemzde 46 lde 190 cvarında kaplıca tess bulunmaktadır. Kültür ve Turzm Bakanlığından termal amacına yönelk olarak (Sağlık Bakanlığınca kür merkez uygun görülen) turzm yatırım belges almış 12 tessn yatak sayısı 2.347, turzm şletme belges almış 30 tessn yatak sayısı se dr. Yaklaşık olarak yatak kapastel 156 tess se yerel dare tarafından belgelendrlmştr (saglkturzm.gov.tr, 2014). Ülkemzde termal tedav amaçlı Afyonkarahsar a 941 kş, Aydın a 1 kş, Denzl ye 4503 kş, İzmr e 9612 kş, Hatay a 5113 kş, Mansa ya 274 kş, Svas a 472 kş gelmştr (saglkturzm.gov.tr, 2011). Dünya da se Termal Turzm amaçlı olarak Almanya ve Macarstan a 10 Mlyon kş, Rusya ya 8 Mlyon kş, Fransa ya yaklaşık 700 Bn, İsvçre ye 800 Bn ve İspanya ya 400 Bn 204

3 Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss kş, Japonya nın se sadece Beppu şehrne Mlyon kş termal turzm amaçlı olarak seyahat ettğ göz önünde bulundurulduğunda ülkemz kür parkı, kür merkez ve konaklama tess bütünlüğü sağlayan tesslern ncelk ve ntelk yönünden yeterszlğ, uluslararası standartlarda termal tesslere sahp ve termal kent ntelğndek destnasyonların oluşturulamaması nedenleryle Dünya ve Avrupa ülkeler le rekabet ortamı sağlanamamıştır (ktbyatrmsletmeler.gov.tr, 2014). Bu çalışma çok yönlü br yapısı olan termal turzm şletmelernn tedarkç seçmne katkı sağlayacak br seçm model öners sunmaktadır. Bu amaçla çalışmanın bundan sonrak bölümlernde sırasıyla termal turzm şletmeler le lgl genel blgler verlmektedr. Bunu takben alan yazında çok krterl karar verme teknkler kullanılarak termal tessler le lgl çalışmalara yer verlme stenmş ancak henüz böyle br çalışma olmadığı gözlenmştr. Böylece çalışmanın bu eksklğ kapatması ve lerleyen çalışmalara nüve olması da amaçlanmıştır. Alan yazın araştırması başlığı altında çok krterl karar verme teknklernn turzm sektöründe kullanımı le lgl yapılan çalışmalara yer verlmştr. İzleyen başlıkta çok krterl karar verme teknklernden AHP ve TOPSIS le lgl prosedürler açıklanmıştır. Çalışmanın bulgular başlığı altında söz konusu teknklerden yararlanılarak yapılan hesaplamalar açıklanmış ve bulgular sonuç kısmında tartışılmıştır. 2. TERMAL TURİZM İŞLETMELERİ Termal turzm şletmeler, müşterlerne konaklama, yeme çme, eğlence gb klask konaklama şletmelernn sundukları hzmetlere ek olarak, termal kür dye adlandırılan ve pek çok balneoterap uygulamaları le destek ve tamamlayıcı tedavler çeren br hzmetler manzumes sunan tesslerdr. Termal turzm tesslernn kurulu bulundukları alan çersnde konaklama, yyecek-çecek, eğlence, rekreasyon ve en öneml hzmet çeşd olarak da termal kür (balneoterap, fzk tedav, klm kürler, çeştl tıbb uygulamalar) hzmetlern sunan brmler bulunmaktadır. Bu yönüyle termal turzm merkezlernn, klask konaklama şletmelerne benzeyen yönler olsa da esas tbaryle hzmet brmnn termal su 205

4 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER üzerne kurulmuş olması, bu tesslern en öneml özellğn oluşturur (Kozak, 1992: 34). Termal kür merkezlerndek tesslerde hasta nsanlar le sağlıklı nsanlar br arada konaklayarak yaşamaktadırlar. Bu nedenle çok farklı yapıdak turst ve kürstlern tüm htyaçlarına cevap vereblecek tarzda çok amaçlı olarak projelendrmek suretyle; uygun personel kullanılır, alt ve üst yapı, şletme şekl uygulanır. Bu nedenle klask turzm tesslernden, örneğn; denz ve kış turzm tesslernden farklı br yapı, şletme ve personel sthdamını gerektrmektedr. Bu yönü le de termal kür merkezler kompleks br sstem oluşturmaktadır. Sonuç olarak; termal turzmde kullanılan tesslern yapımı ve şletmes, pazarlanması, tanıtılması, yapılan dğer uygulamalar yönünden ayrı br özellk arz etmektedr. Bu nedenle güncel tıp blm, teknğe ve yen teknolojye göre farklı br yapı kazanmıştır. Modern br termal sstem 3 ana bölümden oluşmaktadır. Konaklama tess (kür otel): Yeme, çme, yatma, eğlence ve dğer sosyal tüm htyaçlara cevap vereblen brmlerdr. Kür merkez: Mneralze termal suların tedav edc özellklernden doktor ve dğer tıbb ekp nezaretnde yararlanıldığı, çeştl teknk ve tıbb uygulamaların, tedavlern yapıldığı tesslerdr. Kür parkı ( rekreasyon alanları) : tesslerde konaklama ve tedav esnasında yaşamı renklendrmek amacı le hazırlanan rekreasyon alanlarıdır (Özbek, 1991: 16). 3. ALAN YAZIN ARAŞTIRMASI Termal turzm ve termal turzm şletmeler le lgl yapılan alan yazın araştırmasında çok krterl karar verme teknkler le lgl Emr ve Saraçlı (2014) nın termal turzm şletmelernn kuruluş yer seçm çn öner getrdğ çalışma bulunmaktadır. Tedarkç seçm le lgl herhang br çalışmaya rastlanmamıştır. Bunun yanında çok krterl karar verme teknkler kullanılarak ve özellkle AHP ve/veya TOPSIS yöntem kullanılarak tedarkç seçm le lgl yapılan brçok çalışma bulunmaktadır. Turzm alanında se çok krterl karar verme 206

5 Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss le lgl yapılan çalışmalar bulunmaktadır. Bu başlık altında turzm sektörü çersnde çok krterl karar verme teknkler kullanılarak yapılan bazı çalışmalara yer verlmştr. Manap (2006) Analtk Hyerarş Sürec (AHP) le turzm merkez seçm konulu çalışmalarında en çok turst çeken on turzm merkeznde fyat, mesafe, mav bayrak, doğallık, ören yerler, eğlence, yoğunluk krterleryle değerlendrmş ve en uygun turzm merkez öners yapılmıştır. Murat ve Çelk (2007) Bartın lndek 3 yıldızlı otellerde hzmet kaltesnn belrlenmes le lgl yaptıkları çalışmada k tane ana krter ve on dört tane alt krterden oluşan hyerarşk modelleryle otellern hzmet kaltelerne göre önem derecelern belrlemşlerdr. Atay ve Özdağoğlu (2008) çalışmalarında Türkye nn farklı llernde faalyet gösteren dört ve beş yıldızlı oteller 3 ana krter ve 13 alt krter üzernden k hyerarşl br model üzernden değerlendrmşlerdr. Adıgüzel vd. (2009) konaklama şletmelerne olan müşter terchnn AHP yöntem le belrlenmes başlıklı çalışmalarında Antalya lnn Belek bölgesnde faalyet gösteren konaklama şletmelerne olan müşter terchn araştırmışlardır. Bu çalışmalarında 7 krter belrlenmş ve 6 tane denze sıfır olan ve fyata ultra her şey dahl olan 5 yıldızlı otel karşılaştırılmış ve en uygun olanın belrlenmes le lgl öner gelştrlmştr. Baldemr ve Akyurt Kurnaz (2013) se çalışmalarında Muğla lnn denze kıyısı olan 9 lçesn (Bodrum, Fethye, Marmars, Datça, Dalaman, Merkez, Ortaca, Ula, Mlas ve Köyceğz ) ele almışlardır. İlçeler 7 krter (mav bayrak plaj sayısı, turzm çeştllğ, ören yerler, acente sayısı, kongre merkez yoğunluğu, tanınablrlk düzey, turzm şletme sayısı) göz önüne alınarak değerlendrlmş ve en uygun lçenn belrlenmes le lgl öner gelştrlmştr. Doğan ve Gencan (2013) çalışmalarında Kapadokya da faalyet gösteren 5 yıldızlı dört otel ele almış olup 5 krter (fyat, hzmet kaltes, tavsye ednme oranı, oteln konumu, müşter vermllğ) üzernden değerlendrme yapılmıştır. 207

6 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER 4. YÖNTEM Çalışmada çok krterl karar verme yöntemlernden Analtk Hyerarş Sürec ve TOPSIS yöntem kombnasyonu kullanılarak krterlern önem dereces ve alternatfler arasından en olurlu olanın belrlenmes gerçekleştrlmektedr Analtk Hyerarş Sürec (AHP) Analtk Hyerarş Sürec (AHP) lk olarak 1968 yılında Myers ve Albert tarafından ortaya atılmıştır (Yaralıoğlu, 2001: 131). Bu teknğn yaygınlaşmasının ardından (Saaty, 1977; Saaty, 1980) brçok alanda kullanılmıştır. Gerçekte AHP, araştırmacılar tarafından ya da karar vercler tarafından karşılaşılan çok krterl ya da seçenekl durumlara öner getrmek amacıyla tasarlanmıştır ve bu konuya lg duyan araştırmacılar tarafından uygulanmıştır (Saaty, 1980; Zahed, 1996; Vadya ve Kumar, 2006). Konuyla lgl genş çaplı uygulama alanları Saaty ve Forman (1996) tarafından belrtlmştr. Analtk Hyerarş Sürecnn gelştrlmes le brlkte, ekonom, planlama, enerj poltkaları, kaynak tahssler, sağlık, anlaşmazlık çözümü, proje seçm, pazarlama, blgsayar teknolojs, bütçe tahss, muhasebe, eğtm, sosyoloj, mmarlık ve daha br çok alandak karar problemlerne uygulanmıştır (Zahed, 1996: 97). AHP karar verme değşkenler olası karmaşık yapının sstematk olarak çözümlenerek, karar vercnn hızlı terch yapmasını sağlar (Güler, 2008: 625). Yönetsel yargılarda, AHP, prosedürler kolaylaştırarak ve daha rahat eşleyerek karşılaştırma yapma fırsatı tanır. Böylelkle AHP, karar verclern karşılaşablecekler çok krterl durumlarda, muhakeme yeteneklern kullanmalarına mkan verr (Gürler ve Güler, 2009: ). Tablo-1 de belrtlen ölçeğe göre 1 le 9 arasında br değerle değerlendrlr (Dündar, 2008: ). 208

7 Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss Tablo 1. İkl Karşılaştırmalarda Değerlern Anlamları Rakamsal değerler Karşılığı (Önem düzey) Açıklama 1 Eşt İk seçenek eşt öneme sahp 3 Daha öneml 5 Kuvvetl derecede öneml 7 Çok kuvvetl derecede öneml 9 Aşırı derecede öneml 2,4,6,8 Ara değerler Kaynak: (Dündar, 2008: 220) Tecrübe ve yargı br krter dğerne karşı braz üstün kılmak Tecrübe ve yargı br krter dğerne karşı oldukça üstün kılmakta Br krter dğerne göre üstün sayılmıştır Br krtern dğernden üstün olduğunu gösteren kanıt çok büyük güvenlrlğe sahptr Uzlaşma gerektğnde kullanılmak üzere k ardışık yargı arasındak değerler Karar verme problemnn AHP le çözümlenmes çn gerekl aşamalar şunlardır (Yaralıoğlu, 2001: ; Dağdevren, 2007: 793). 1. Karar Verme Problemnn Tanımlanması 2. Faktörler Arası Karar Verme Matrs Oluşturulması 3. Öncelk veya Ağırlık Vektörlernn Hesaplanması 4. Tutarlılık İndeksnn Hesaplanması AHP de tutarlılık oranı 0,10 değernden küçük çıkmalıdır. Bulunan bu değer 0.10 dan büyük se kl karşılaştırma matrs ncelenmel ve yapılacak düzenlemenn ardından adımlar tekrar edlmeldr (Özyörük ve Özcan, 2008: ). CI = ( λ max n)/(n 1) CI : Tutarlılık ndeks CR =CI/RI CR : Tutarlılık Oranı RI : Ortalama Rassal Tutarlılık 209

8 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER 4.2. Hyerarşde Kullanılan Krterler Çok krterl karar verme yöntemler le lgl lteratürde yapılan çok sayıda araştırma vardır. Bu araştırmalardan bazıları tedarkç seçm sürecnde bu sürecn kaltesn etkleyecek öneml krterler ve seçm krterlern ortaya koymaktadır. Muraldharan vd. (2002) belrlenen mktardak malzeme ve hzmetlern uygun kaltede, doğru kaynaklardan, tam zamanında ve olurlu fyatlarda satın alınmasının satın alma bölümler çn öneml br kıstas olduğunu belrtmektedr. Brçok yazar temel olarak bazı krterler tanımlamışlardır; kalte, fyat, ulaştırma ve hzmet (Nydck ve Hll, 1992; Mohanty ve Deshmukh, 1993; Lambert vd., 1997; Krause vd., 2001; Muraldharan vd., 2002). Bu çalışmada tedarkç performansı değerlendrlrken bell krterler göz önünde bulundurulmuştur. Bunlar; ürün kaltes ve performansı, ürün blglendrmes, ürün ulaştırma zamanı, fyat, kalte çalışmaları, esneklk, şbrlğ sevyes olarak belrlenmştr. Bu krterler Güler (2008) n br üretm şletmes çn kullandığı krterlerdr. Bu krterler belrlenrken, yapılan alan yazın çalışması uygulamanın yapıldığı termal turzm şletmes yetkller le yüz yüze görüşme yapılarak paylaşılmıştır. Satın alma ve kalte sorumlularının da katkılarıyla çalışmada aşağıda açıklanan krterlern kullanılması olurlu olarak görülmüştür. Ürün Kaltes ve Performansı (ÜKP): Ürün kaltes ve performansı müşter stekler le lgl tatmn sevyesnn yüksek tutulması, yapılan faalyetlern verml ve etkn olması, düşük malyetle etkn sonuçlara ulaşılması gb amaçlara ulaşmak çn yapılan faalyetler şeklnde tanımlanablr. Ürün Blglendrmes (ÜB): Ürün blglendrlmes, ürün-tüketc etkleşmnde ana faktördür. Tedarkç ürettğ ürünü pyasaya sürmeden ve sürdükten sonra tutundurma faalyetlern gerçekleştrmeldr. Ürün Ulaştırma Zamanı (ÜUZ): Tedarkç frma, müşternn taleplerne göre zamanında ulaştırma kablyetne sahp olmalıdır. Teslmatta esas olan, 210

9 Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss tedarkçden satın alınan emtanın güvenlr br şeklde ve tam zamanında teslm edlmesdr (Akman ve Alkan, 2006: 27). Fyat (F): İşletmeler fyat poltkalarını belrlerken, farklı bçmde ve çekc uygulamalarla rakpler karşısında avantajlı hale gelmektedrler. Müşterlern şletmeye bağlılığını oluşturmada fyatın üstlendğ rol oldukça etkldr. Fyat poltkaları hedefler, şletme açısından, tcar açıdan ve son olarak müşterler açısından olmak üzere üç gruba ayrılır (Gülçubuk, 2008: 16). Kalte Çalışmaları (KÇ): Günümüzde şletmeler pazarda rakpler karşısında daha güçlü olmak çn, ürettkler ürünlern kalte sevyesn maksmum düzeyde tutmak zorundadırlar. Kaltel mal ve mamulün üretlmes çn düzenl olarak prosesler gelştrmeldrler. Esneklk (E): Tedarkç esneklğ, tedarkçnn müşter steklerne kolay uyum sağlayablmes olarak tanımlanablr. Müşter beklentlern gerçekleştrmek çn tedarkç frmalar gerekl esneklğ yerne getrrlerse, rakpler karşısında üstünlük elde ederler. Bunun sonucu olarak, müşterler tarafından öncelkl olarak terch edlrler (Akman vd, 2006: 27). İşbrlğ Sevyes (İS): Ürünün son tüketcye ulaşımı aşamasına kadar, tüm tedark zncr yapısı çnde bulunan şletmelern karşılıklı güvene dayalı br şbrlğ ortamını oluşturmaları gerekmektedr. Çalışmada yukarıda bulunan krterler tanımlanmaktadır. Şekl 1 de tedarkç seçm problemne lşkn hyerarşk yapı gösterlmektedr (Güler, 2008: 1791). 211

10 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER Termal Turzm İşletmelernde Uygun Tedarkçnn Seçlmes ÜKP ÜB ÜUZ F KÇ E İS Tedarkç A Tedarkç B Tedarkç C Tedarkç G SEMBOLLER: ÜKP: Üretm Kaltes ve Performansı ÜB: Ürün Blglendrlmes ÜUZ: Üretm Ulaştırma Zamanı F: Fyat KÇ: Kalte Çalışmaları E: Esneklk İS: İşbrlğ Sevyes Şekl 1. Tedarkç Seçm Hyerarşk Model Kaynak: (Güler, 2008: 1791) 4.3. TOPSIS Yöntem TOPSIS yöntem Chen ve Hwang (1992) tarafından Hwang ve Yoon un (1981) çalışmaları referans gösterlerek ortaya konulmuştur. TOPSIS yöntem çok krterl karar verme yöntemlernden brdr. Yöntem kullanılması le alternatf seçeneklern belrl krterler doğrultusunda puanlanır. Bu krterlern alableceğ maksmum ve mnmum değerler arasında deal duruma göre karşılaştırılması gerekmektedr (Demrel, 2010:104). İdeal çözüm, tüm krterler sağlandıktan sonra terch edlen alternatflern bu krterler olması gereken düzeylerde yan deal sevyelerde yerne getrmesdr. Eğer deal çözüm uygulanamaz ya da ulaşılamaz olursa, o zaman deal çözüme en yakın noktanın seçlmes gerekmektedr. Poztf-deal, çözüme en yakın çözüm olurken, negatf-deal, çözüme en uzak çözüm olmaktadır (Özgüven, 2011: 155). 212

11 Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss TOPSIS yöntemne göre etknlk ve vermllk skorlarını elde edleblmek çn aşağıdak adımlar takp edlmştr (Yayar vd., 2012: 32-33). 1. Adım: Amaçların belrlenmes ve değerlendrme krterlernn tanımlanması. 2. Adım: Karar Matrsnn (D) Oluşturulması: Satırlarında alternatfler sütunlarında se değerlendrme krterler yer alan karar matrsler oluşturulur. D karar matrsndek a j, D matrsndek alternatfnn j krterne göre gerçek değern göstermektedr (Yayar vd., 2012: 32-33). a a. D A =.. a m1 a a a m a1 n a 2n... amn (1) 3. Adım: Normalleştrlmş Karar Matrsnn (R) Oluşturulması: Karar matrsndek krterlere at puan veya özellklern kareler toplamının karekökü alınarak matrs normalze edlr. Gösterlen R matrs elde edlr (Supçller ve Çapraz, 2011: 10). r j = a m j = 1 a 2 j (2) R matrs aşağıdak gb elde edlr: R j r r. =.. rm r r r m r1 n r 2n... rmn (3) 213

12 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER 4. Adım: Ağırlıklı Normalleştrlmş Karar Matrsnn (Y) Oluşturulması, wj: Her br j. krtern ağırlığı olmak üzere, amaca göre normalze edlmş karar matrsnn elemanlarının krterlere verlen önemler doğrultusunda görel ağırlık değerler bulunur (Supçller ve Çapraz, 2011: 10). w1r w1r. VY j =.. w1r m1 w r 2 12 w r 2 22 w r 2 m wnr1 n w nr2 n... wnrmn (4) 5. Adım: İdeal ( * A ) ve negatf deal ( A ) çözüm setler oluşturulmuştur. * A set çn Y matrsnn her br sütunundak en büyük değer, A set çn W matrsnn her br sütunundak en küçük değer seçlmş ve setler aşağıdak gb elde edlmştr (Yayar vd., 2012: 32-33). { max y 1;max y2;max y3;...; max yn} A * = (5) A = { mn y 1;mn y2;mn y3;...; mn yn} 6. Adım: Poztf ve negatf deal çözüme uzaklık hesaplamalarını gerçekleştrmek çn aşağıdak formüllernden faydalanılır. Poztf İdeal Çözüme Uzaklık ( (7) (6) Negatf İdeal Çözüme Uzaklık (8) 7. Adım: Poztf İdeal Çözüme olan Benzerlğn Çözülmes: Her br karar noktasının deal çözüme görel yakınlığının ( C ) hesaplanmasında deal ve negatf deal ayırım ölçülernden yararlanılır. * C * = S S + S * (9) 214

13 Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss Burada C değer 0 C * 1 aralığında değer alır ve C * = 1 lgl karar * noktasının deal çözüme, C * = 0 lgl karar noktasının negatf deal çözüme mutlak yakınlığını gösterr (Dumanoğlu, 2010: 332). Alternatfler C değerlerne göre büyükten küçüğe doğru sıralanır. En büyük C değerne sahp olan alternatf, en uygun alternatf olarak belrlenr. 5. BULGULAR Tedarkç seçm le lgl krterler AHP yöntem kullanılarak öncelk sırasına sokulmuştur. Krterlern öncelk sıralaması yapılan değerlendrmeler sonucunda aldıkları önem derecelerne göre belrlenmektedr. Bu önem dereceler ya da ağırlıkları tedarkçlern seçm çn yapılan TOPSIS yöntem hesaplamalarında br grd olarak kullanılmaktadır. Bunlarla lgl yapılan hesaplamalar ve sonuçları devam eden başlıklarda fade edlmektedr AHP Bulguları İkl karşılaştırma matrsler le lgl tablo ve Mcrosoft Excel yazılımında hazırlanan hesaplama tabloları le lgl AHP hesaplamalar Ek 1 de gösterlmektedr. İkl karşılaştırma matrs Tablo 1 de verlen kl karşılaştırma değerlerne göre uzmanlar tarafından oluşturulmuştur. Buna göre Analtk Hyerarş Sürec başlığı altında verlen formüllerden hareketle Mcrosoft Excel yazılımında oluşturulan hesaplama tabloları le her br krtern brbrlerne karşı önem düzeyler tespt edlmştr. Buna göre sırasıyla Ürün Kaltes ve Performansı (0,38), Fyat (0,25), Ürün Ulaştırma Zamanı (0,18), Kalte Çalışmaları (0,06), Esneklk (0,05), İşbrlğ Sevyes (0,03) ve Ürün Blglendrmes (0,03) olarak belrlenmştr. Yapılan bu önem düzey hesaplamalarından hareketle yapılan karşılaştırmaların tutarlılık ndeks ve tutarlılık oranı hesaplanmıştır. Tutarlılık oranının kabul gören üst sınırı 0,10 olarak lteratürde belrtlmştr (Özyörük, 2008). Yapılan hesaplamalar sonucunda elde edlen sonuca göre kl karşılaştırmaların tutarlı (0,09) olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 215

14 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER Her br krtere göre elde edlen bu önem düzeyler br sonrak adım olan TOPSIS hesaplamalarında, alternatflern seçm çn krterlern ağırlık değerler olarak değerlendrlmektedr TOPSIS Bulguları Çalışmada, alternatf tedarkçler arasından termal turzm konaklama şletmes çn en olurlu olanın seçmnde TOPSIS yöntem kullanılmıştır. Bu hesaplamalar yapılırken öncek başlıklarda açıklanan TOPSIS hesaplama prosedürü takp edlmştr. Ek 2 de bu hesaplamalarla lgl oluşturulan Mcrosoft Excel yazılımına at tablolar verlmştr. Uygulamacılar ve uzmanlar tarafından oluşturulan Karar Matrs (D) çerçevesnde TOPSIS prosedürü başlamaktadır. Normalze Karar Matrs (R) oluşturulduktan sonra Analtk Hyerarş Sürec sonucunda elde edlen her br krtere at önem dereceler (W) kullanılarak Ağırlıklı Normalze Karar Matrs (Y) elde edlmştr. Elde edlen (Y) matrs çersnden her br krtere at poztf ve negatf deal çözüm setler bulunmuştur. Poztf ve negatf deal çözüm setler her br sütun çersndek en büyük ve en küçük değerlern tespt le oluşturulmaktadır. Bulunan bu çözüm setlernden hareketle Poztf İdeal Çözüme Uzaklık ( ve Negatf İdeal Çözüme Uzaklık hesaplanmaktadır. Burada y j değerler her br krtere göre alternatflern aldığı değerler, krterlern poztf deal çözüm değerlern ve se krterlern negatf deal çözüm değerlern temsl etmektedr. Bu hesaplamaların ardından TOPSIS başlığı altındak 6.adımda belrtlen formül yardımıyla her br alternatfn deal çözüme yakınlık değer hesaplanmaktadır. Bu sonuçlara göre 0,92 değer le D tedarkçs lk sırada yer almıştır. Dğer alternatfler de F, C, B, G, E, A olarak sıralanmıştır. 6. SONUÇ VE ÖNERİLER Tedarkç seçm her şletmede olduğu gb hzmet sektörünün öneml br parçası olan konaklama sektörü çn de üzernde cddyetle durulması gereken br 216

15 Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss konudur. Özellkle sağlık turzm kapsamında değerlendrlen termal turzm şletmeler çn tedarkçlern durumu daha büyük önem arz etmektedr. Çünkü hem hzmetn genel özellkler tbaryle hem de konaklama şletmesnde msafr edlen kşlern sağlıkla lgl durumları tbaryle sunulan hzmetle lgl madde ve malzemeler ya da hzmet alımlarının olurlu olması gerekmektedr. Bu bağlamda, çalışmada, lteratürde kullanılan tedarkç seçm krterler göz önünde bulundurulmuştur. Bu seçm krterlerne göre br hyerarşk yapı oluşturulmuştur. Bu hyerarşk yapının lk aşamasında amaca göre belrlenmş krterlern brbrlerne karşı önem düzeyler belrlenmştr. Önem düzeyler belrlenrken Analtk Hyerarş Sürec kullanılmıştır. Bulgular ncelendğnde çalışmanın gerçekleştğ termal konaklama şletmes çn, ürün kaltes ve performansı krternn en öneml krter olduğu ve fyat krternden daha fazla önem arz ettğ ortaya çıkmıştır. Günümüzde brçok şletme çn kalte önem arz etmektedr ancak fyat çoğu zaman ağır basablmektedr. Buradan hareketle, nsan sağlığı le lgl kürlern ve uygulamaların yapıldığı bu termal konaklama şletmes çn kullanılan madde ve malzemelerle hzmet alımlarının kaltesnn önem vurgulanmaktadır. Öneml br yüzdeye sahp dğer br krter se fyat krternden sonra gelen ürün ulaştırma zamanı krterdr. Bu krter de br tedarkçden beklenen öneml unsurdur. Bunu takben bu üç krtere oranla daha az önem derecesne sahp olan kalte çalışmaları, esneklk, şbrlğ sevyes ve ürün blglendrmes krterler sıralanmaktadır. Bu krterlern önem dereceler br sonrak adımda alternatflern seçm çn brer grd vers olarak kullanılmaktadır. Alternatflern seçlmes aşamasında AHP le kombne edlen TOPSIS yöntem sonuçlarına göre se en uygun tedarkçnn seçm le lgl sıralama öners verlmektedr. Tedarkçy belrleyecek olan yönetm brmne, uzmanların yargılarını matematksel modeller kullanılarak nha karar versne dönüştüren br model sunulmuştur. Çalışmanın br şletmey ele alması, sonucu genelleştrmey zorlaştırmaktadır ancak lerleyen çalışmalarda belrl br bölgede faalyet gösteren brden fazla konaklama şletmes çn bu uygulamalar gerçekleştrleblr. Bunun yanı sıra bu 217

16 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER çalışmada kullanılan yöntemlern yanı sıra dğer çok krterl karar verme teknklernden ve bulanık mantık temell yaklaşımlarda da faydalanılablr. KAYNAKÇA ACAR, E., GÜNER, M. (2014), Br Konfeksyon İşletmesnde Anahtar Müşternn TOPSIS Çok Krterl Karar Verme Metodu Kullanılarak Belrlenmes, XIII. Uluslararası İzmr Tekstl ve Hazır Gym Sempozyumu, 2-5 Nsan, ADIGÜZEL, O., ÇETİNTÜRK İ., ER O. (2009), Konaklama İşletmelerne Olan Müşter Terchnn Analtk Hyerarş Proses Yöntem İle Belrlenmes, Süleyman Demrel Ünverstes Vzyoner Dergs, 1, AKMAN, G., ALKAN, A. (2006), Tedark Zncr Yönetmnde Bulanık AHP Yöntem Kullanılarak Tedarkçlern Performansının Ölçülmes: Otomotv Yan Sanaynde Br Uygulama, İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs, 5(9), ATAY, L., ÖZDAĞOĞLU, A. (2008), Analtk Hyerarş Sürec (AHS) Yöntemyle Tedarkç Seçmn Etkleyen Faktörlern Önem Düzeylernn Belrlenmes: Otel İşletmelernde Br Araştırma, Seyahat ve Turzm Araştırmaları Dergs, 8, BALDEMİR, E., AKYURT KURNAZ, H. (2013), İlçelern Turzm Potansyellernn Analtk Hyerarş Yöntem İle Sıralanması: Muğla Örneğ. Muğla Sıtkı Koçman Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2008, DAĞDEVIREN, M., AKAY, D., KURT, M. (2004), İş Değerlendrme Sürecnde Analtk Hyerarş Proses ve Uygulaması, Gaz Ünverstes Mühendslk- Mmarlık Fakültes Dergs, 19(2), DEMİRELİ, E. (2010), TOPSIS Çok Krterl Karar Verme Sstem: Türkye dek Kamu Bankaları Üzerne Br Uygulama, Grşmclk ve Kalkınma Dergs, 5(1), DOĞAN, N. Ö., GENCAN, S. (2013), Seyahat Acentası Yönetclernn Bakış Açısıyla En Uygun Otel Seçm: Br Analtk Hyerarş Proses (AHP) Uygulaması. Ercyes Ünverstes İİBF Dergs, Sayı: 41, Ocak-Hazran, DUMANOĞLU, S. (2010). İMKB de İşlem Gören Çmento Şrketlernn Mal Performansının TOPSIS Yöntem İle Değerlendrlmes. Marmara Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, 29(3),

17 Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss DÜNDAR, S. (2008), Ders Seçmnde Analtk Hyerarş Proses Uygulaması, Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, 13(2), ELEREN, A., ERSOY, M. (2007), Mermer Blok Kesm Yöntemlernn Bulanık TOPSIS Yöntemyle Değerlendrlmes. Madenclk, 46(3), EMİR O., SARAÇLI, S. (2014), Determnaton of the thermal hotel locaton: Applcaton of analytc herarchy process, Toursm and Hosptalty Management, 20(1), GÖKTOLGA, Z. G., GÖKALP, B. (2012), İş Seçmn Etkleyen Krterlern ve Alternatflern AHP Metodu İle Belrlenmes. C.Ü. İİBF Dergs, 13(2), GÜLÇUBUK A. (2008), Müşter Bağlılığı Yaratmada Fyat Poltkasının Önem ve Uygulanan Fyatlandırma Yöntemlernn Değerlendrlmes, Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F., Yönetm ve Ekonom, 15(1), GÜLER, M. E. (2008), Incorporatng Mult-Crtera Consderatons Into Suppler Selecton Problem Usng Analytcal Herarchy Process: A Case Study, Journal Of Yasar Unversty 3(12), GÜRLER, İ., GÜLER, M. E. (2009), Üretm Süreçlernde Kullanılan Teknoloj İçn Secm Krterler ve Süreçlern Yenden Yapılandırılmasında Smulasyon Uygulaması, Ege Academc Revew, 9(2), GÜVEN, M., ÇELİK N. (2007), Analtk Hyerarş Sürec Yöntem İle Otel İşletmelernde Hzmet Kaltesn Değerlendrme: Bartın Örneğ, ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, 3(6), KAPAR, K. (2013), Br Üretm İşletmesnde Analtk Hyerarş Sürec İle Tedarkç Seçm, Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, 28(1), KÜLTÜR VE TURİZM BAKANLIĞI, tr,11478/dunyada-saglk-ve-termal-turzm.html, ( ). KOZAK, N. (1992), Termal Turzm İşletmeclğ ve Önem, Anatola Turzm Çevre ve Kültür Dergs, 3(29), KRAUSE D.R., PAGELL M., CURKOVIC S. (2001), Toward a measure of compettve prortes for purchasng, Journal of Operatons Management, 19,

18 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER LAMBERT D.M., ADAMS R.J., EMMELHAINZ M.A. (1997), Suppler selecton crtera n the healthcare ndustry: a comparson of mportance and performance, Internatonal Journal of Purchasng and Materals Management, 33(1), MANAP, G. (2006), Analtk Hyerarş Yaklaşımı İle Turzm Merkez Seçm, Tcaret ve Turzm Eğtm Fakültes Dergs, 2, MOHANTY R.P., DESHMUKH S.G. (1993), Use of analytc herarchy process for evaluatng sources of supply, Internatonal Journal of Physcal Dstrbuton & Logstcs Management, 23(3), MURALIDHARAN C., ANANTHARAMAN N., DESHMUKH S.G. (2002), A mult-crtera group decson makng model for suppler ratng, Journal of Supply Chan Management, 38(4), NYDICK R., HILL R.P. (1992), Usng the analytc herarchy process to structure the suppler selecton procedure, Internatonal Journal of Purchasng and Materals Management, 28(2), ÖMÜRBEK, N., ÜSTÜNDAĞ, S., HELVACIOĞLU, Ö. C. (2013), Kuruluş Yer Seçmnde Analtk Hyerarş Sürec (AHP) Kullanımı: Isparta Bölges nde Br Uygulama. Yönetm Blmler Dergs, 11(21), ÖZBEK, T. (1991), Dünyada ve Türkye'de Termal Turzmn Önem, Anatola Dergs, 2(3), ÖZBEK, D., ÖZBEK T. (2008), Sağlık ve Termal Turzm, Haber Bülten (TMMOB Jeoloj Mühendsler Odası Yayını), 2(3), ÖZGÜVEN, N. (2011), Krz Dönemnde Küresel Perakendec Aktörlern Performanslarının TOPSIS Yöntem İle Değerlendrlmes, Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs/Journal of Economcs and Admnstratve Scences, 25(2), ÖZYÖRÜK, B., ÖZCAN EVREN C. (2008), Analtk Hyerarş Sürecnn Tedarkç Seçmnde Uygulanması: Otomatv Sektöründen Br Örnek ; Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs; 13(1), SAATY T.L. (1977), Scalng method for prortes n herarchcal structure, Journal of Mathematcal Psychology, 15(3), SAATY T.L. (1980), The Analytc Herarchy Process, McGraw Hll Company, USA. 220

19 Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss SAATY T.L., Forman E.H. (1996), The Herarchon: A Dctonary of Herarches, Volume 5, Expert Choce Inc., Pttsburgh. SAĞLIK BAKANLIĞI (2014), ( ). SAĞLIK BAKANLIĞI (2011), general/bg_mages/bbktsfnef.pdf, ( ). SUPÇİLLER, A. A., ÇAPRAZ, O. (2011), AHP-TOPSIS Yöntemne Dayalı Tedarkç Seçm Uygulaması. Ekonometr ve İstatstk E-Dergs, (13), ÜNAL, Ö. F. (2011), Analtk Hyerarş Proses ve Personel Seçm Alanında Uygulamaları. Journal of Alanya Faculty of Busness/Alanya İşletme Fakültes Dergs, 3(2), VAIDYA, O.S. KUMAR, S. (2006), Analytc herarchy process: An overvew of applcatons, European Journal of Operatonal Research, 169(1), YARALIOĞLU, K. (2001), Performans Değerlendrmede Analtk Hyerarş Proses, Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, 16(1), YAYAR, R., BAYKARA, H. V. (2012), TOPSIS Yöntem İle Katılım Bankalarının Etknlğ ve Vermllğ Üzerne Br Uygulama, Busness and Economcs Research Journal, 3(4), ZAHEDI, F. (1996), The Analytc Herarchy Process-A Survey Of The Method And Its Applcatons. Interfaces, 16(4),

20 H. GÜNDÜZ M. E. GÜLER Ekler Ek 1. İkl Karşılaştırma Matrs ve Hesaplanan Ağırlık Değerler ÜKP ÜB ÜUZ F KÇ E İS 1,00 9,00 3,00 3,00 7,00 7,00 7,00 0,11 1,00 0,20 0,11 0,50 0,50 1,00 0,33 5,00 1,00 1,00 5,00 5,00 5,00 0,33 9,00 1,00 1,00 7,00 9,00 7,00 0,14 2,00 0,20 0,14 1,00 3,00 3,00 0,14 2,00 0,20 0,11 0,33 1,00 5,00 0,14 1,00 0,20 0,14 0,33 0,20 1,00 2,21 29,00 5,40 5,51 21,17 25,70 29,00 ÜKP ÜB ÜUZ F KÇ E İS Önem Düzey Tutarlılık Tutarlılık Oranı İndeks 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , SONUÇ= TUTARLI 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Ek 2. TOPSIS Yöntem Hesaplama Sonuçları Excel Gösterm ÜKF ÜB ÜUZ F KÇ E İS A 60,00 90,00 95,00 90,00 90,00 85,00 80,00 0, A B 70,00 75,00 85,00 95,00 85,00 85,00 90,00 0, B C 80,00 100,00 90,00 100,00 90,00 90,00 80,00 0, C Karar Matrs (D) = D 90,00 85,00 90,00 100,00 85,00 95,00 85,00 Poztf İdeal Çözüme Uzaklık 0, D E 70,00 75,00 85,00 85,00 80,00 75,00 85,00 0, E F 90,00 75,00 85,00 95,00 90,00 95,00 90,00 0, F G 70,00 80,00 85,00 85,00 75,00 80,00 80,00 0, G A 0, , , , , , , , A B 0, , , , , , , , B C 0, , , , , , , , C Normalze Karar Matrs (R) = D 0, , , , , , , Negatf İdeal Çözüme Uzaklık 0, D E 0, , , , , , , , E F 0, , , , , , , , F G 0, , , , , , , , G Ağırlık Matrs (W) = 0, , , , , , , A 0, , , , , , , , A 7 B 0, , , , , , , , B 4 C 0, , , , , , , , C 3 Ağırlıklı Normalze Karar Matrs (Y) = D 0, , , , , , , İdeal Çözüme Yakınlık Değer 0, D 1 E 0, , , , , , , , E 6 F 0, , , , , , , , F 2 G 0, , , , , , , , G 5 Poztf İdeal Çözüm Set 0, , , , , , , Negatf İdeal Çözüm Set 0, , , , , , ,