Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Performans Değerlendirmesine İlişkin Bir Uygulama

Transkript

1 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Performans Değerlendirmesine İlişkin Bir Uygulama Meltem Karaatlı, Nuri Ömürbek, Esra Aksoy, Mehmet Atasoy Süleyman Demirel Üniversitesi Bu çalışmada savunma sanayi kurumları arasında yer alan Makina Kimya Endüstrisi (MKE) Kurumu nun performansının Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda MKE 1 K in yılları arasında yayınlanan yıllık faaliyet raporlarında yer alan veriler kullanılmıştır. Yıllık faaliyet raporlarındaki verilerden; satış miktarı, üretim miktarı, stok miktarı, tedarik miktarı, harcama miktarı, kar, yatırım gideri ve personel sayısı verileri değerlendirme kriterleri olarak alınmıştır. Öncelikle Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılarak kriterlerin ağırlıkları hesaplanmış, daha sonra COPRAS (COmplex PRoportional ASsesment Karmaşık Nisbi Değerlendirme) yöntemi uygulanarak yıllık performanslar hesaplanmıştır. Çalışmanın sonucunda her yıl artan iş hacmiyle beraber en iyi performansa 2012 yılında ulaşıldığı görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV), AHP, COPRAS, Makina Kimya Endüstrisi Kurumu, A Study on Multiple-Criteria Decision Making Techniques and Performance Evaluation In this study, the performance of the Mechanical and Chemical Industry (MKE) located in the defense industry institutions is aimed to be evaluated by Multi-Criteria Decision Making Methods. In this view, the data in the annual reports published between 2008 and 2012 has been used. Such the data in the annual reports as the amount of sales, production volume, the amount of stock, supply quantity, the amount of expenditure, income, investment costs and the number of staff have been considered as evaluation criteria. Principally criteria weights have been calculated by using Analytic Hierarchy Process (AHP) method, then annual performances have been calculated by applying COPRAS (COmplex PRoportional ASsesment) Method. At the end of the study, with the increasing volume of business every year, it has been observed that the best performance was achieved in Key Words : Multi-Criteria Decision Making (MCDM), AHP, COPRAS, Mechanical and Chemical Industry Corporation, Giriş Savunma sanayi; askeri anlamda her türlü, stratejik ve taktik, saldırı ve savunma silah sistemleri ile askeri donanımları üreten, geliştiren, özellikle yatırım malları üreten sanayi kolları başta olmak üzere diğer bütün ekonomik faaliyet alanları ile çok yakın işbirliği içinde olan, özel ve kamu kuruluşlarının mülkiyetindeki firmalar topluluğudur. Savunma sanayi kavramı; ülke savunmasının güçlendirilmesinin amaç olduğu, ekonomideki tüm sektörlerde uyarıcı, yönlendirici ve çoğaltan etkisi olan bir sanayidir. Günümüzde ekonomisi güçlü 1 Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, meltemkaraatli@sdu.edu.tr, telefon: , cep:

2 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: ülkelerin sanayilerine bakıldığında; savunma sanayilerinin büyük bir paya sahip olduğu, bazı ülkelerin ise adeta tüm ekonomilerini savunma sanayi ile yönlendirdikleri söylenebilir. (Zengin, 2010, ss.1-2) Savunma sanayimizin 2012 yılında sergilemiş olduğu performansa ilişkin göstergelerden Savunma Sanayi Toplam (Dolaysız+Dolaylı) Cirosu : $, Toplam Savunma ve Havacılık İhracatı $ ve Toplam Ar-Ge Harcaması $ olarak sonuçlanmıştır. (Savunma Sanayi Müsteşarlığı 2013 Faaliyet Raporu, s. 116) Performans ölçümü için kullanılan yöntemlerin başında çok kriterli karar verme yöntemleri gelmektedir. Bir yöntemler topluluğu olan çok kriterli karar verme süreci, özellikleri birbirinden farklı alternatifler arasından belirlenen kriterlere göre optimal olanın seçilmesidir. Kriterlere atanan önem düzeyleri karar vericiler tarafından nesnel olarak yapılmaktadır. (Türkmen ve Çağıl, 2012, s.63) Bu çalışmada da savunma sanayi kurumları arasında önemli bir yere sahip olan Makina Kimya Endüstrisi Kurumu nun (MKEK) yılları arasındaki performansı analiz edilecektir. Kurumun performans ölçümleri, Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve COPRAS (COmplex PRoportional ASsesment Karmaşık Nisbi Değerlendirme) yöntemleri ile yapılacaktır. Çalışmanın izleyen bölümünde literatür özeti yer almaktadır. Üçüncü bölümde kurumun performans ölçümü için kullanılacak olan yöntemler tanıtılmaktadır. Dördüncü bölümde veri seti ve bulgulara yer verilemekte ve çalışmanın sonuç bölümünün yer aldığı beşinci bölüm ile sona ermektedir. Literatür İncelemesi İnsanların günlük yaşantılarında karşılaştıkları durumlar veya problemler ile ilgili kararlar, çoğunlukla birden fazla ve genellikle de birbirleri ile çelişen amaçlara/kriterlere sahiptir. Çok kriterli karar verme (ÇKKV), karar vericinin sayılabilir sonlu ya da sayılamaz sayıda seçenekten oluşan bir küme içinde en az iki kriter kullanarak yaptığı seçim işlemi olarak tanımlanabilir. (Bektaş ve Tuna, 2013, s.188) Literatür incelendiğinde COPRAS yönteminin farklı alanlarda alternatiflerin değerlendirilmesi için kullanıldığı görülmektedir. AHP ve COPRAS yöntemlerinin beraber kullanıldığı çalışmalara çok rastlanmamaktadır. Aşağıda Tablo 1. de COPRAS yöntemi ile yapılan bazı çalışmalar hakkında bilgi verilmiştir. Yöntem İşletme performansları değerlendirilirken kullanılan yöntemlerden birisi de çok kriterli karar verme yöntemleridir. Bu çalışmada AHP ve COPRAS yöntemleri birlikte kullanılmıştır. Kriter ağırlıklarının bulunması için AHP yönteminden yararlanılmış, buradan elde edilen kriter ağırlıkları COPRAS yönteminde kullanılarak kurumun performansının değerlendirilmesi yapılmıştır. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP - Analytic Hierarchy Process) Analitik Hiyerarşik Proses (Analytic Hierarchy Process AHP), Myers ve Alpert tarafından ilk olarak 1968 yılında ortaya atılmış ve 1970 lerde ise Saaty tarafından bir model olarak geliştirilerek çok kriterli karar verme problemlerinin çözümünde kullanılabilir hale getirilmiştir. (Yaralıoğlu, 1999, ss )

3 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: Tablo 1 COPRAS Yöntemi İle Yapılan Bazı Çalışmalar En Uygun Müteahhit Firma Seçimi Kaklauskas vd. (2006: ) Bina Pencere Seçimi Kaklauskas vd. (2007: ) Robot Seçimi Kaklauskas vd. (2010: ) COPRAS Yöntemi İle Yapılan Çalışmalar Hammadde Seçimi Dişli Malzemesi Seçimi Kurum Performans Değerlendirilmesi Kesme Takımı Gereci Seçimi Çelik Yapı Yöntemlerinin Değerlendirilmesi Sosyal Medya Platformu Seçimi Konut ve Bina Yapı Seçimi Makina Seçimi Yağ Üretim Şirketlerinin Performans Değerlendirmesi Chatterjee, Athawale ve Chakraborty, (2011, ss ) Chatterjee ve Chakraborty (2012, ss ) Das, Sarkar ve Ray, (2012, ss ) Maity, Chatterjee ve Chakraborty, (2012, ss ) Bitarafan, Zolfani, Arefi ve Zavadskas, (2012, ss ) Tavana vd. (2013, ss ) Mulliner, Smallbone ve Maliene, (2013, ss ), Zolfani ve Zavadskas (2013, ss ) Nguyen, Dawal, Nukman ve Aoyama, (2014, ss ) Rabbani, Zamani, Yazdani-Chamzini ve Zavadskas, (2014) AHP, asıl olarak kriter ve/veya alternatiflerin ikili olarak karşılaştırılmasından elde edilen öncelik değerlerine dayalı bir ölçüm teorisidir. AHP, bileşenleri arasında karmaşık ilişkiler bulunan sistemlere ait karar problemlerinde; sistemi alt sistemleriyle ilişkili hiyerarşik bir yapıda oldukça basitleştirerek ifade edip, sezgisel ve mantıksal düşünceyle irdeleyebilen ve bunların modellenmelerine olanak sağlayan bir yaklaşımdır. Saaty, AHP nin teorik alt yapısını 4 aksiyoma dayandırmıştır (Saaty, 1986, ss ): Aksiyom 1 (Karşılık Olma): Eğer i inci kriterin j inci kritere göre önem derecesi x ise, j inci kriterin i inci kritere göre önem derecesi 1/x olacaktır.( a ij= x ise a ji= 1/x). Aksiyom 2 (Homojenlik) : İkili karşılaştırmalarda a ve b kriterlerinden biri, diğerine göre kez üstün kabul edilemez. Aksiyom 3 (Bağımsızlık) : Kriterler ve alternatifler kendi aralarında birbirlerinden bağımsızdır. Aksiyom 4 : Bir karar problemi hiyerarşik yapıda sunulabilir. AHP diğer çok kriterli karar verme yöntemlerinden farklı olarak kriterleri ikişerli olarak karşılaştırmakta ve karşılaştırmaların tutarlı olup olmadığını ölçmektedir. Bu üstünlüğü nedeniyle AHP yalın olarak çok kriterli karar verme problemlerinin çözümünde kullanılmasının yanı sıra pek çok uygulamada ise kriter ağırlıklarının belirlenmesinde

4 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: özellikle tercih edilmektedir. Kriter ağırlıkları AHP ile bulunduktan sonra bir başka çok kriterli karar verme yöntemi ile sıralamalar yapılabilmektedir. AHP ile kriter ağırlıklarının elde edilmesinde uygulanan adımlar aşağıda verilmiştir (Soner ve Önüt, 2006, ss ): Adım 1: İkili karşılaştırmaların yapılacağı karşılaştırma matrisi oluşturulur. Karşılaştırma yapılırken Saaty tarafından geliştirilen Tablo 2. de (Saaty, 1980, s.54) yer alan ölçek kullanılmaktadır. Tablo 2 Temel Ölçek Önem Açıklama Tanım derecesi 1 Eşit önemli İki faaliyet amaca eşit şekilde katkıda bulunur 3 Birinin diğerine göre çok Tecrübe ve yargı bir faaliyeti diğerine çok az az önemli olması derecede tercih ettirir. 5 Kuvvetli derecede önem Tecrübe ve yargı bir faaliyeti diğerine kuvvetli derecede tercih ettirir. 7 Çok kuvvetli derecede Bir faaliyet güçlü bir şekilde tercih edilir ve önem baskınlığı uygulamada rahatlıkla görülür. 9 Aşırı derecede önemli Bir faaliyet diğerine tercih edilmesine ilişkin kanıtlar çok büyük güvenirliğe sahiptir. 2,4,6,8 Ara değerler Uzlaşma gerektiğinde kullanmak üzere yukarıda listelenen yargılar arasına düşen değerler Adım 2: Oluşturulan karşılaştırma matrisi standartlaştırılır. Bunun için sütun toplamları alınır ve her değer kendi sütun toplamına bölünür. Böylece normalize edilmiş standart karar matrisi elde edilir. Adım 3: Ağırlıkların elde edilmesi için satır ortalaması alınır. Adım 4: Ağırlıklar elde edildikten sonra karşılaştırma matrisinin tutarlığına bakılması gerekmektedir. Eğer karşılaştırma matrisi tutarlı değilse, elde edilen ağırlıklar kullanılamaz. Bu durumda yapılan değerlendirmeler yeniden gözden geçirilmelidir. (1) Eşitliğini sağlayan max vektörü öncelikle elde edilmelidir. Burada A karşılaştırma matrisi, w elde edilen ağırlık matrisidir. Formül (2) de max kullanılarak hesaplamalar yapılır ve tutarlılığa yakınlık göstergesi olarak nitelendirilen tutarlılık indeksi (CI) elde edilir. (2) CI değeri hesaplandıktan sonra, elde edilmesi gereken bir diğer değer de Rassallık İndeksi (RI) dır. Bu değer farklı matris boyutları için Tablo haline getirilmiştir. Farklı matris boyutları için RI değerleri Tablo 3. de (Saaty, 1980, s.20) gösterilmiştir: Tablo 3 Rassallık İndeksleri N R I

5 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: Son olarak CI nın RI ya oranıyla tutarlılık oranı (CR) elde edilir. AHP uygulamalarında, CR nin 0.1 den daha az olması, yapılan uygulamanın tutarlı olduğunu göstermektedir. Eğer bu değer aşılırsa yapılan yargılar tekrar gözden geçirilmelidir. COPRAS Yöntemi (COPRAS Method) COPRAS (COmplex PRoportional ASsesment Karmaşık Nisbi Değerlendirme) yöntemi önem ve fayda dereceleri bakımından alternatifleri değerlendirme ve sıralama süreci ile işlemektedir. Kriter değerleri ölçüt değerlendirmesinde fayda ölçütlerinin üst düzeye çıkartılması ve faydasız ölçütlerin ise en aza indirilmesi için kullanılmaktadır (Podvesko, 2011, s.137). COPRAS Yönteminin aşamaları ve modeldeki değişken ifadeleri aşağıdaki gibi sıralanmaktadır: (Chatterjee ve ark. 2011, ss ; Das ve ark., 2012, ss ; Kaklauskas ve ark., 2010, ss ). Modeldeki değişkenler; A j = i. Alternatif i = 1,2,, m C j = j. değerlendirme ölçütü j= 1,2,., n W j = j. değerlendirme ölçütü j= 1,2,., n X ij = j. Değerlendirme ölçütü bakımından i. alternatifin değeridir. Adım 1:Karar Matrisinin Oluşturulması COPRAS Yönteminin birinci adımında x ij değerlerinden oluşan ve D ile gösterilen karar matrisi oluşturulur. Karar matrisi aşağıda gösterilmiştir. Adım 2:Normalize Edilmiş Karar Matrisinin Oluşturulması Normalize edilmiş karar matrisi (3) numaralı formül yardımıyla gerçekleştirilir. (3) Adım 3: Ağırlıklandırılmış Karar Matrisinin Oluşturulması Ağırlıklandırılmış karar matrisi; normalize edilmiş karar matrisinin ilgili sütunları, her bir değerlendirme ölçütüne verilen wj ağırlık değerleri ile çarpılarak bulunur ve (4) numaralı formül ile yapılmaktadır. (4) Adım 4: Faydalı ve Faydasız Ölçütlerin Hesaplanması Bu adımda faydalı ölçütler, amaca ulaşmada daha yüksek değerlerin daha iyi durumu belirttiği ölçütleri ifade ederken; faydasız ölçütler ise amaca ulaşmada daha düşük değerlerin daha iyi durumu gösterdiği ölçütleri ifade etmektedir. S i+, ve S i- değerinin hesaplanışı ise (5) numaralı formülde gösterilmiştir. (5) Adım 5: Qi Göreceli Önem Değerlerinin Hesaplanması Qi değerleri; her bir alternatif için göreceli önem değeridir ve (6) numaralı formül yardımıyla hesaplanmaktadır. Hesaplamalar sonucu en yüksek göreceli önem değerini alan alternatif en iyi alternatif olarak belirlenmektedir.

6 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: (6) Adım 6: En Yüksek Göreceli Önem Değerlerinin Hesaplanması En yüksek göreceli öncelik değeri (7) numaralı formül ile bulunmaktadır. { } (7) Adım 7:Her Bir Alternatif için Performans İndeksi Pi Değerlerinin Hesaplanması Her bir alternatif için P i olarak simgelenen performans indeksi (8) numaralı formül kullanılarak hesaplanmaktadır. (8) Bulunan P i performans değer indeksi 100 olan alternatif en iyi alternatiftir. Bu alternatiflerin tercih sıralaması; performans indeks değerlerinin büyükten küçüğe doğru sıralanmasıyla yapılmaktadır. AHP ve COPRAS Yöntemleri İle Performans Değerlendirilmesi Türk savunma sanayinin temelini oluşturan Makina Kimya Endüstrisi Kurumu (MKEK), 08 Mart 1950 tarihinde Türk Silahlı Kuvvetlerinin ve güvenlik güçlerinin silah ve mühimmat ihtiyaçlarını azami yerli katkı ile düşük maliyetli ve kaliteli ürünlerle karşılamak maksadıyla kurulmuştur. Kurum halen; Merkez Teşkilatı, İşletme Müdürlüğü ve 10 Fabrika Müdürlüğü ile faaliyetini sürdürmektedir. Etkin, dinamik ve verimli çalışmaları ile TSK nin geleneksel silah ihtiyacının tamamını karşılamakta, artan kapasite ve imkânları ile de ülkemiz sanayisine katkıda bulunmaktadır. ( ) Bu çalışmanın amacı da MKEK nun yıllarını kapsayan performansını değerlendirmek ve kurumun en iyi performansının hangi yılda gerçekleştiğini tespit etmektir. Çalışmada kullanılan kriterler Tablo 4. de verilmiştir. Kriter değerleri yılları arasında yayınlanan yıllık faaliyet raporlarından alınmıştır. Uygulama yapılırken önce AHP yardımıyla kriter ağırlıkları bulunmuştur, ardından bulunan ağırlıklar COPRAS yönteminde kullanılarak kurumun performansı yıllar itibariyle değerlendirilmiştir. Tablo 4 Kriterler ve Kodları KOD KRİTERLER K 1 Satış K 2 Üretim K 3 Stok K 4 Tedarik K 5 Harcama K 6 Kar K 7 Yatırım Gideri K 8 Personel Sayısı AHP Yöntemi ile Kriter Ağırlıklarının Hesaplanması (Calculating Of The Criterion Weight With AHP Method) Kriter ağırlıkları, alanında uzman kişilerin (akademisyen, mühendis, üretim yöneticisi) yapmış olduğu ikili karşılaştırma sonuçlarından elde edilmiştir. Uzmanların yapmış olduğu ikili karşılaştırma sonuçları geometrik ortalama alınarak birleştirilmiştir. Bu karşılaştırmalarda Tablo 1. de verilen Saaty nin geliştirdiği ölçekten yararlanılmıştır. Tablo

7 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: de uzmanların yapmış olduğu ikili karşılaştırma sonuçlarının birleştirildiği karar matrisi görülmektedir. Tablo 5 İkili Karşılaştırma Matrisi Satış Üretim Satış Üretim Stok Tedarik Harcama Stok Tedarik Harcama Kar Yatırım Gideri Personel Sayısı 1 1/5 1/6 1/2 1/ /3 5 1 ½ 1/ / /2 2 2 ½ ¼ Kar 1/2 ¼ ¼ 1/2 1/4 1 1/6 1/7 Yatırım Gideri 1 1/3 1/3 1/ /3 Personel Sayısı / TOPLAM 20,5 8,78 5 6,5 9, ,17 5,81 Tablo 6. da ikili karşılaştırma matrisindeki her bir değerin bulunduğu sütun toplamına bölünerek satır ortalamalarının alınarak hesaplanan kriter ağırlıkları görülmektedir. Tablo 6 Normalize Edilmiş Karşılaştırma Matrisi Satış Üretim Stok Tedarik Harcama Kar Yatırım Gideri Personel Sayısı Kriter Ağırlık Satış 0,049 0,023 0,033 0,077 0,051 0,067 0,071 0,057 0,053 Üretim 0,244 0,114 0,100 0,077 0,103 0,133 0,212 0,086 0,134 Stok 0,293 0,228 0,200 0,308 0,410 0,133 0,212 0,086 0,234 Tedarik 0,098 0,228 0,100 0,154 0,103 0,067 0,141 0,344 0,154 Harcama 0,098 0,114 0,050 0,154 0,103 0,133 0,071 0,172 0,112 Kar 0,024 0,028 0,050 0,077 0,026 0,033 0,012 0,025 0,034 Yatırım Gideri 0,049 0,038 0,067 0,077 0,103 0,200 0,071 0,057 0,083 Personel Sayısı 0,146 0,228 0,400 0,077 0,103 0,233 0,212 0,172 0,196 Tutarlılık Oranı 0,09 Karşılaştırma matrisi normalize edilerek ağırlıkları hesaplanmış ve yapılan hesaplamalarda tutarlık oranı 0,09 olarak hesaplanmıştır. Tutarlılık oranının 0,10 dan küçük olduğu için

8 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: yapılan karşılaştırmaların tutarlı olduğunu ve hesaplanan kriter ağırlıkların kullanılabileceğini göstermektedir. COPRAS Yöntemi ile Karar Matrisinin Çözülmesi MKEK nun finansal raporlarından elde edilen ve performans değerlemede dikkate alınan kriterlerden; satış miktarı, üretim miktarı, tedarik miktarı, kar ve yatırım miktarı mümkün olduğunca büyük olması istenen değerler, diğer bir deyişle faydalı kriterlerdir. Stok miktarı, harcama miktarı ve personel sayısı ise mümkün olduğunca küçük olması istenen değerler, diğer bir deyişle faydasız kriterdir. Bu değerlendirme kriterleri incelendiğinde personel sayısının kişi sayısı olarak, diğer kriterlerin birimlerinin Türk Lirası olarak alındığı görülmektedir. Ancak COPRAS yönteminin işleyişi kapsamında gerçekleştirilen normalizasyon işlemleri bu farklı yapıdaki değerlendirme kriterlerinin bir arada incelenmesine engel teşkil etmemektedir. MKEK nun yılları arasındaki finansal tablolardan elde edilen kriter değerleri ile Tablo 7. de görülen karar matrisi oluşturulmuştur. Tablo 7 Karar Matrisi YIL KRİTERLER Person Üretim Tedarik Harcama Yatırım Şatış Stok Kar el Sayısı MAX MAX MİN MAX MİN MAX MAX MİN TOP LA M Bu matristeki teknik değerlere Formul (3) uygulanarak her bir değer bulunduğu sütun toplamına bölünerek Tablo 8. de görülen normalize edilmiş karar matrisi oluşturulur. Tablo 8 Normalize Edilmiş Karar Matrisi Ağırlık 0,053 0,134 0,232 0,157 0,111 0,034 0,081 0,199 YIL Şatış Üretim Stok Tedarik Harcama Yatırım Personel Kar Sayısı ,162 0,181 0,165 0,176 0,170 0,059 0,059 0, ,165 0,174 0,176 0,180 0,178 0,051 0,202 0, ,189 0,189 0,181 0,176 0,197 0,148 0,218 0, ,246 0,225 0,211 0,213 0,224 0,403 0,155 0, ,237 0,231 0,268 0,256 0,232 0,339 0,365 0,192

9 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: Formül (4) te gösterilen ağırlıklı normalize edilmiş karar matrisi oluşturma işlemi için; her bir değerlendirme kriterinin ağırlık değerleri ile normalize edilmiş karar matrisi çarpılarak Tablo 9. de görülen ağırlıklı normalize edilmiş karar matrisi oluşturulmaktadır. Tablo 9 Ağırlıklı Karar Matrisi YIL Şatış Üretim Stok Tedarik Harcama Yatırım Personel Kar Sayısı ,0086 0,0243 0,0382 0,0276 0,0188 0,0020 0,0048 0, ,0088 0,0234 0,0408 0,0282 0,0198 0,0017 0,0164 0, ,0100 0,0253 0,0419 0,0276 0,0218 0,0050 0,0177 0, ,0130 0,0301 0,0488 0,0334 0,0249 0,0137 0,0126 0, ,0126 0,0309 0,0622 0,0257 0,0257 0,0115 0,0295 0,0382 Bu aşamada Formül (5) kullanılarak her bir alternatif için S i+ ve S i- değerleri hesaplanmıştır. Bu hesaplamalara bir örnek vermek gerekirse, ilk alternatif için S i+ değerini bulmak amacıyla Tablo 8. in alternatif satırlarında max olarak verilen satış miktarı, üretim miktarı, tedarik miktarı, kar ve yatırım miktarı ağırlıklı normalize değerlerinin toplamı S i+ değerini verecektir. Mümkün olduğunca küçük olması istenen ve alternatifler arasında Tablo 8. de min olarak verilen stok miktarı, harcama miktarı ve personel sayısının ağırlıklı normalize değerlerinin toplamı S i- değerini verecektir. Her alternatif için Formül (6) yardımıyla Q i olarak simgelenen göreceli önem değerleri hesaplanmıştır. (Tablo 9.) Formül (7) nın uygulanması sonucu bulunan en yüksek göreceli öncelik değeri 0,2170 değeridir. Formül (8) kullanılarak hesaplanan her bir yıla ilişkin olarak hesaplanan performans indeksi Tablo 10. daki gibidir. Tablo 10 COPRAS Sonuç Matrisi YIL S i+ S i- Q i P i SIRALAMA ,0673 0,0965 0, , ,0784 0,0999 0, , ,0857 0,1049 0, , ,1028 0,1146 0, , ,1247 0,1261 0, ,00 1 Tablo 10. daki sıralamaya göre en iyi alternatif %100 performans indeks değerine sahip olan 2012 yılıdır. En kötü alternatif ise %86,61 performans indeks değeri 2008 yılıdır. Sonuç ve Değerlendirme Günümüzde savunma hizmetlerinin tüm ülkeler için önemli olması savunma harcamalarının artmasında belirleyici bir etken olmaktadır. Öyle ki, Türkiye savunma harcamaları seviyesinde sahip olduğu konum gereği zorunlu olarak ilk sıralardaki ülkeler arasında yer almıştır. Türkiye nin savunma sanayindeki harcamalarını belirleyen en önemli etken jeopolitik ve jeostratejik konumudur. Türk Silahlı Kuvvetlerinin ve güvenlik güçlerinin silah ve mühimmat ihtiyaçlarını azami yerli katkı ile düşük maliyetli ve kaliteli ürünlerle karşılamaya çalışmakta olan Makina Kimya Endüstrisi Kurumu savunma sanayinin önemli kamu kuruluşlarındandır. Türkiye de savunma

10 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: sanayindeki gelişmeler, globalleşen yeni dünya düzeni içerisinde savunma hizmetlerini yen boyutları ve çağdaş gereksinimler doğrultusunda sürdürmeye çalışılmaktadır. Sağlıklı bir karar verme süreci içeriğinde olası tüm alternatifler birçok farklı değerlendirme kriteri birlikte düşünülerek incelenmelidir. Bu amaca yönelik olan yöntemler çok kriterli karar verme yöntemleri ana başlığı altında yer almaktadır. COPRAS yöntemi bu çok kriterli karar verme yöntemlerinden birisidir. COPRAS yöntemi, ikili karşılaştırmaların yapılmaması nedeniyle alternatif sayısı ne kadar artarsa artsın diğer çok kriterli karar verme yöntemleri ile kıyaslandığında işlem süreci daha basit kalmaktadır. Bu çalışma AHP yöntemiyle kriter ağırlıkları hesaplanmış ve COPRAS yönteminin farklı ölçü birimindeki kriterleri hesaplama özelliğiyle satış miktarı, üretim miktarı, tedarik miktarı, kar, yatırım miktarı, miktarı, harcama miktarı ve personel sayısı değerlendirme kriterleri açısından incelenerek elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. MKEK nun yıllar itibariyle büyüyen iş hacmiyle silah ve mühimmat alanında teknoloji ve özgün ürün üreten, dünya pazarında da tanınan ve aranan bir kuruluş olma vizyonuyla beraber dünyada savunma sanayinde önemli noktalara gelmiştir. Yapılan çalışmada ulaşılan performans değerlerine göre en iyi performans 2012 yılındadır. Daha sonra sırasıyla 2011, 2010, 2009 yılları gelmekte olup 2008 yılında en düşük performansa gösterilmiştir. Bu durum MKEK nun performansının 2008 yılından itibaren sürekli bir şekilde artan bir seyir izlediğini göstermektedir. Kaynakça Bektaş, H. ve Tuna, K., (2013) Borsa İstanbul Gelişen İşletmeler Piyasası nda İşlem Gören Firmaların Gri İlişkisel Analiz İle Performans Ölçümü, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3 (2): Bıtarafan, M., Zolfani, S.H., Arefi, S.L. ve Zavadskas, E.K., (2012) Evaluating The Construction Methods Of Cold-Formed Steel Structures in Reconstructing The Areas Damaged in Natural Crises, Using The Methods AHP And COPRAS-G, Archives Of Civil And Mechanical Engineering, 12: Chatterjee, P., Athawale, V. ve Chakraborty, S., (2011) Materials Selection Using Complex Proportional Assessment And Evaluation Of Mixed Data Methods, Materials and Design, 32 (2): Chatterjee, P. ve Chakraborty, S., (2012) Material Selection Using Preferential Ranking Methods, Materials and Design, 35: Das, M.C., Sarkar, B. ve Ray S., (2012) A Framework To Measure Relative Performance Of Indian Technical Institutions Using Integrated Fuzzy AHP And COPRAS Methodology, Socio-Economic Planning Sciences, 46 (3): Kaklauskas, A., Zavadskas, E.K., Naımavıcıene, J., Krutınıs, M., Plakys, V. ve Venskus, D., (2010) Model For A Complex Analysis Of Intelligent Built Environment, Automation in Construction, 19 (3): Kaklauskas, A., Zavadskas, E.K., Raslanas, S., Gınevıcıus, R., Komka, A. ve Malinauskas, P., (2006) Selection Of Low-E Windows İn Retrofit Of Public Buildings By Applying Multiple Criteria Method COPRAS: A Lithuanian Case, Energy and Buildings, 38 (5): Kaklauskas, A., Zavadskas, E.K. ve, Trinkunas, V., (2007) A Multiple Criteria Decision Support On-Line System For Construction, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 20 (2): Maıty, S.R., Chatterjee, P. ve Chakraborty, S., (2012) Cutting Tool Material Selection Using Grey Complex Proportional Assessment Method, Materials and Design, 36:

11 Social Sciences Research Journal, Volume 4, Issue 2, (June 2015), ISSN: MKEK, (2014) [Erişim tarihi : ] Mulliner, E., Smallbone, K. ve Maliene, V., (2013) An Assessment Of Sustainable Housing Affordability Using A Multiple Criteria Decision Making Method, Omega, 41: Nguyen, H.T., Dawal, S.Z.M., Nukman, Y. ve Aoyama, H., (2014) A Hybrid Approach For Fuzzy Multi-Attribute Decision Making in Machine Tool Selection With Consideration Of The Interactions Of Attributes, Expert Systems with Applications, 41: Podvezko V., (2011). The Comparative Analysis Of MCDA Methods SAW And COPRAS, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 22, (2): Rabbani, A., Zamani, M., Yazdani-Chamzini, A. ve Zavadskas, E.K., (2014) Proposing A New Integrated Model Based On Sustainability Balanced 4 Scorecard (SBSC) And MCDM Approaches By Using Linguistic Variables 5 For The Performance Evaluation Of Oil Producing Companies, Expert Systems with Applications, (in pres). Saaty T.L., (1986) Axiomatic Foundations Of The AHP, Management Science, 32: Saaty, T.L., (1980) The Analytical Hiyerarchy Process, New York: Mc Graw-Hill Company. Savunma Sanayi Müsteşarlığı, (2013) 2013 Faaliyet Raporu, [Erişim tarihi : ] Soner, S. ve Önüt, S., (2006) Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi: Bir Electre-Ahp Uygulaması, Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, Sigma, 2006/4: Tavana, M., Momeni, E., Rezaeiniya, N., Mirhedayatian, S.M. ve Rezaeiniya, H., (2013) A Novel Hybrid Social Media Platform Selection Model Using Fuzzy ANP And COPRAS- G, Expert Systems with Applications, 40: Türkmen, S.Y. ve Cağıl, G., (2012) İMKB ye Kote Bilişim Sektorü Şirketlerinin Finansal Performanslarının TOPSIS Yontemi İle Değerlendirilmesi, Maliye Finans Yazıları, 26 (95): Yaralıoğlu, K., (1999) Analitik Hiyerarşi Proses (AHP) Modeli İle Genel Seçim Sonuçlarının Öngörülmesi, 4.Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Antalya. Zengin, R., (2010) Savunma Sanayinin Gelişimi Ve Türkiye de Savunma Harcamalarının Ekonomik Etkileri, Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta. Zolfani, S.H. ve Zavadskas, E.K., (2013) Sustainable Development Of Rural Areas Building Structures Based On Local Climate, Procedia Engineering, 57: