ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ"

Transkript

1 ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1

2 Bu derste; Analitik Hiyerarşi prosesi AHP Uygulama Aşamaları AHP Modellerinde Tutarlılığın Test Edilmesi AHP nin Uygula Örnekleri AHP Puanlama Yöntemi

3 Analitik Hiyerarşi Prosesi Analitik Hiyerarşi Süreci (Analytic Hierarchy Process-AHP), 1970 li yıllarda Thomas Saaty tarafından geliştirilmiş bir çok kriterli karar verme yöntemidir. Metot, belirlilik veya belirsizlik altında çok sayıda alternatif arasından seçim yaparken, çok sayıda karar vericinin bulunduğu, çok kriterli karar verme durumunda kullanılır. AHP, karar vericilerin karmaşık problemleri; problemin ana hedefi, kriterleri, alt kriterler ve alternatifleri arasındaki ilişkiyi gösteren bir hiyerarşik yapıda modellemelerine olanak verir.

4 ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ (AHP) (ANALYTİCAL HIERARCHY PROCESS) AHP Karar seçeneklerini sıralayıp aralarından birini belirtilen çoklu ölçüte göre seçmeyi sağlayan sayısal bir yöntem Her bir karar seçeneğine karar vericinin ölçütlerini ne kadar sağladığını gösteren sayısal puanlar verilir. Thomas Saaty tarafından geliştirilen yöntem çok sayıda kriter içeren kompleks problemleri çözmek için tasarlanmıştır.

5 Analitik Hiyerarşi Süreci 1980 lerde Saaty, kriterler arasındaki sübjektif uzaklığın ölçülmesi amacıyla, analitik hiyerarşi sürecini geliştirmiştir. Saaty çok nitelikli fayda yaklaşımındaki tarza benzer bir yöntem kullandı ve değerleri saptamak için her bir faktörü ikili olarak karşılaştırdı. Saaty den öncede bu metod denenmişti. Fakat Saaty kendinden önceki matematikçilerin çalışmalarını ve probleme yaklaşımlarını yetersiz buldu. Daha ötesi, karşılaştırılan alternatiflerin hesaplanmasını tutarsız buldu. Daha sonra AHP kullanıcıları tutarsızlığın olduğunu düşündüler. Saaty, matematiksel bir yaklaşımla matris tekniklerini kullanarak tutarsızlığı ölçmeye çalıştı. Saaty nin metodu ilk olarak ABD dış politikalarını belirlemede ve dünya sorunlarında görev yapan yöneticilerin dikkatini çekti. Metod modeldeki değişikliklere karşı oldukça hassastır ve bir sonuçtan diğer bir sonuca değişebilir. Bu metodun savunucuları bu olayı insanın karar vermesindeki ve doğal süreçteki değişkenliğe bağlamaktadır. Başkaları ise bunun teoriyi çürüttüğünü düşünmektedir.

6 Analitik Hiyerarşi Yöntemi Bir karar vericiye birden çok alternatif ve bu alternatiflerin değerlendirileceği birden çok kriter verilip en uygun alternatifin hangisi olduğu sorulursa kolaylıkla bir cevap veremez. Aynı karar vericiye 2 alternatiften hangisini tercih ettiği veya 2 kriterden hangisinin daha önemli olduğu sorulursa kolaylıkla bir cevap verebilir. Analitik hiyerarşi yöntemi de kompleks bir karar problemini (çoklu alternatif ve çoklu kriter) ikili karşılaştırmalara indirgeyen ve buradan sonuca ulaşmaya çalışan bir yöntemdir. AHP yönteminde şu basamaklar izlenir: Karar vericiden ikili karşılaştırmalar yaparak, her bir alternatif için birer matris ve de kriterler için bir matris oluşturulur. Bu matrisler normalize edilir ve tutarlılıkları (karar vericinin ikişerli karşılaştırmalarının tutarlı olup olmadığı) kontrol edilir. Ardından matris cebiri yardımıyla her bir alternatif için ortalama birer puan elde edilir. En yüksek puanı alan alternatif, karar vericinin karsılastırmalarına göre en uygun olan alternatiftir.

7 AHP' nin teorik alt yapısı üç aksiyoma dayanır: Karşılaştırmaların iki taraflı olması yani tersinin olması (reciprocity). Örneğin; A elemanı B nin 5 katı büyüklüğünde ise B, A nın 5 te 1 idir (1/5) Homojenlik aksiyomu. Karşılaştırılan elemanların birbirinden çok fazla farklı olmaması gerektiğini ifade eder. Öreğin büyüklükleri itibariyle bir fil ile tavşan karşılaştırılmamalı, çünkü aradaki fark çok büyüktür. Bağımsız olma aksiyomu. Bir hiyerarşideki belirli bir kademeye ait elemanlara ilişkin yargıların veya önceliklerin başka bir kademedeki elemanlardan bağımsız olmasını gerektirir. Üst kademe kriterleri önceliklerinin yeni bir seçenek eklendiğinde veya çıkarıldığında değişme olmaz.

8 AHP Uygulama Aşamaları Yöntemi geliştiren Saaty e göre metod aşağıdaki aşamadan oluşur; Hiyerarşi modelinin oluşturulması Tercih (İkili karşılaştırma) Matrisleri oluşturulması Üstünlüklerin belirlenmesi Bütünleştirme (sentez)

9 Hiyerarşi Oluşturma AHP kullanılarak çözülecek problemlerde mümkün olduğunca ayrıntılı bir tanım yapılır. Bu tanımlar belli bir öncelik hiyerarşisine göre belirlenir. Hiyerarşinin en yüksek seviyesini ana hedef; en düşük seviyesini karar alternatifleri oluşturmaktadır. İnsanlar karmaşık sorunlarla karşılaştıklarında söz konusu sorunu daha iyi anlayabilmek için sorunu bileşenlerine ayırmalı ve bu bileşenleri hiyerarşik bir şekilde düzenlemelidirler. Sorun olabildiğince ayrıntılı biçimde ortaya konulur ve her biri bir dizi öğeden oluşan hiyerarşik katmanlar halinde incelenir. Her bir sorun için amaç, kriter, olası alt kriter seviyeleri ve seçeneklerden oluşan hiyerarşik bir model oluşmuş olur. Bir seviyedeki elemanlar diğer tüm elemanlardan bağımsızdır.

10 Hiyerarşi Oluşturma Amaç G C 1 C 2 C 3 Kriter Kriter 1 Kriter 2 Kriter 3 a C1 b C1 a C2 b C2 a C2 b C2 Seçenek p A A p B B 10

11 AHP problemleri en az üç katman halinde tanımlanır: Amaç: En iyi arabayı seçmek Kriterler: Performans, maliyet, Güvenlik, görünüm... Alternatifler: Alınması muhtemel arabalar

12 Hiyerarşi Oluşturma-Örnek Amaç En iyi diş fırçası üreticisi seçimi Kriterler Maliyet Güvenilirlik Teslim Alt Kriterler Teslim hızı Teslim güvenilirliği Seçenekler İpa Vepa Beta

13 Araba almak Güvenlik Konfor Model A B C D markası markası markası markası

14 Complex decisions Many levels of Kriterler and sub-kriterler exists for complex problems. Chart Title 14

15 Hiyerarşi yapısı Araba V (x) N i 1 w v i N i ( x ) i Kalite Teslim w 1 w 2 w 3 w 4 Konfor Performans Fiyat Süre v 1N (x 1 ) v 2N (x 2 ) v 3N (x 3 ) v 4N (x 4 ) İyi Araba X 180 km/h TL 3 ay

16 AHP problemleri en az üç katman halinde tanımlanır: Amaç: En iyi arabayı seçmek Kriterler: Performans, maliyet, güvenlik, görünüm... Alternatifler: Alınması muhtemel arabalar

17 İkili karşılaştırmalar matrisinin oluşturulması A ve B ürünleri için karar matrisleri aşağıdaki gibi oluşur B nin fiyatı A ya göre daha düşük olduğundan B nin A ya göre tercih edilme düzeyi 7 olarak belirlenmiş olsun. Bu durumda A nın B ye göre tercih edilme düzeyi 1/7 olur. MALİYET A B A 1 1/7 B 7 1 KALİTE A B A 1 3 B 1/3 1 17

18 AHP Değerlendirme Ölçeği 18 Önem Tanım Açıklama 1 Eşit derecede önemli İki faktör aynı derecede önem taşır 3 Biraz daha fazla önemli Biri diğerine göre biraz daha fazla önem taşır 5 Oldukça önemli Biri diğerine göre oldukça önem taşır 7 Çok daha önemli Biri diğerine göre çok daha fazla önem taşır 9 Kesinlikle daha önemli Biri diğerine göre kesinlikle daha fazla önem taşır 2,4,6,8 Ara değerler Tercih değerleri birbirine yakın olduğunda kullanılır

19 Göreli önem değerlerinin belirlenmesi: Bu oluşan ikili karşılaştırmalar matrisi kullanılarak her bir öğenin göreli önemleri belirlenir. Göreli önem değerleri bazen üstünlük belirleme bazen de ağırlık yada önem belirleme şeklinde kullanılır. Göreli önemlerini belirlemek amacıyla kullanılan çeşitli yöntemler mevcuttur. 19

20 Önem dereceleri hesaplama yöntem Bu işlem için gerekli olan tüm matematiksel prosedürler genel olarak şöyle tanımlanabilir: 1.Aşama: İkili karşılaştırma matrisinin her bir sütununun toplamı hesaplanır. 2.Aşama: Her bir matris elemanı bu sütun toplamına bölünür. Her sütun için bu işlem gerçekleştirilir. Elde edilecek sonuç matrisi normalize edilmiş matrisidir. 3. Aşama : Normalize edilmiş matrisin satır elemanlarının ortalaması hesaplanır. Bu ortalama değerler önem derecelerini yüzdeler olarak belirlemiş olur. Bu ortalamalar birbiri ile karşılaştırılan alternatiflerin öncelikleri konusunda bir tahmin sağlar. 20

21 Örnek : İkili karşılaştırma matrisi 21 A şirketi pazarındaki dört ayrı müşteri grubunu birbirleriyle karşılaştırmaktadır. Karşılaştırmada kullanılan puanlama sistemi aşağıdaki gibidir Gruplar A B C D A B 1/ C 1/5 1/3 1 1 D 1/7 1/7 1 1 Sütun Toplamı 1,673 4,

22 Örnek 1: Normalize edilmiş matris 22 A B C D Satır toplamı Satır ağırlığı A 0,598 0,670 0,500 0,438 2,206 0,55 B 0,197 0,224 0,300 0,438 1,159 0,29 C 0,120 0,074 0,100 0,062 0,356 0,09 D 0,085 0,032 0,100 0,062 0,244 0,06 Toplam

23 Bütünleştirme (Sentez) Birleştirme, karar probleminin çözümlenmesi aşamasıdır. Bu aşamada problemin ana hedefinin gerçekleştirilmesinde seçeneklerin tam bir sıralamasını veren bir karma öncelikler vektörü oluşturulur ve bu öncelikler vektörü de karar vericinin seçenek tercihlerine ilişkin yargısal algılamalarının yoğunluğunu temsil eder. 23

24 AHP Modellerinde Tutarlılığın Test Edilmesi AHP modellerinde verilecek son kararın güvenilirliği ile yakından ilgili olan bir faktör, karar vericinin ikili karşılaştırmalar sırasında tutarlı davranmasıdır. Bu yüzden tutarlılık sorunuyla ilgili olarak AHP de karar vericinin karşılaştırma sonuçlarına paralel olarak bir tutarlılık derecesi belirleme yöntemi geliştirilmiştir. 24

25 Tutarlı A = 2B, B = 2C A = 4C Model > Fiyat, Fiyat > Kalite Model > Kalite Gerçek hayattaki tutarsızlık Tutarsız A = 2B, B = 2C A = 3C Model > Fiyat, Fiyat > Kalite Model <= Kalite Tutarsızlık oranı 0.1 (10%) den küçük olmalı

26 Tutarlılık Oranının Hesaplanması: Önce tutarlılık göstergesi hesaplanır, ardından da Tutarlılık Oranı hesaplanır. Tutarlılık göstergesi: - lmax n n - 1 Tutarlılık Göstergesi Tutarlılık Oranı: Rassallık Göstergesi Tutarlılık Oranı < 0.1 olması istenir Rassallık Tablosu n RG 0 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49

27 Örnek Öncelik değerleri ve tutarlılık hesabı 27 Tablo Sadece konfor açısından üç araba (A, B ve C) birbirleriyle karşılaştırılıyor. İkili karşılaştırmalar matrisi şu şekilde veriliyor olsun. A B C A 1 ½ ¼ B 2 1 ¼ C Toplam Matrisin Normalize edilmesi A B C Satır toplamı Satır ağırlığıı (W) A 1/7 1/11 1/ / 3=0.13 B 2/7 2/11 1/ / 3=0.21 C 4/7 8/11 4/ / 3=0.66 W Göreli önlemler vektörüdür.

28 l maks , x 0, , Hesabı 28 Satır toplamı(v) 0,13+ 0,11+ 0,17= 0,41 0,26+ 0,21+ 0,17= 0,64 0,52+ 0,84+ 0,66= 2,02 v / w 315, 3, 05 3, 06 En büyük özdeğer, l maks = (3,15+3,05+3,06) / 3=3,09 Rassallık göstergesi (RG) tablodan; n=3 için RG=0,58 dir. Tutarlılık göstergesi (CI) =( 3,09 3 )/ ( 3 1)= 0,045 Tutarlılık Oranı (CR) = 0,045/0,58 = 0,078 0,078< 0,1 olduğu için matris tutarlı sayılabilir. Özvektör!!

29 Okul seçimi Hedef X Y Z T R P A B C

30 Okul seçimi X Y Z T R P Ağırlıklar X Y 1/ / Z 1/3 1/7 1 1/5 1/5 1/ T 1 1/ / R 1/ P 1/ /

31 Kriterlere göre okulların karşılaştırılması X A B C Öncelikler A 1 1/3 1/ B C 2 1/ Y A B C Öncelikler A B C Z A B C Öncelikler A B 1/5 1 1/ C T A B C Öncelikler A B 1/9 1 1/ C 1/ R A B C Öncelikler A 1 1/ B C 1 1/ P A B C Öncelikler A B 1/6 1 1/ C 1/

32 Kriterler üzerinde okulların bütünleşik ağırlık değerleri A B C Birleşik ağırlıklar X Y Z T R P

33 AHP nin Uygulanması 33 Bir şirket, yeni bir tesis için 3 olası yerleşim yeri (A, B ve C) arasında AHP yi kullanarak seçim yapacaktır: Dikkate alınacak karar ölçütleri: Arazi fiyatı Tedarikçilere olan mesafe İşçilik kalitesi İşçilik ücretleri

34 Hiyerarşi Modelinin Oluşturulması 34 En uygun yerleşim yeri seçimi Fiyat Mesafe İşçilik Ücretler A B C

35 Her bir Karar Ölçütü için Tercih Matrisleri Fiyat Mesafe A B C A B C A A 1 6 1/3 B 1/3 1 1/5 B 1/6 1 1/9 C 1/2 5 1 C Ücretler A B C A 1 1/3 1/2 B C 2 1/4 1 İşçilik A B C A 1 1/3 1 B C 1 1/7 1

36 Göreli önem değerlerinin belirlenmesi Adım 2 Önce her bir sütundaki değerler toplanır. 36 FİYAT A B C A B 1/3 1 1/ C 1/2 5 1 = 11/6 9 16/5

37 Adım 2Her bir sütundaki değerler, o sütun toplamına bölünür. 37 FİYAT A B C A 1/(11/6) = 6/11 3/9 = 3/9 2/(16/5) = 5/ B (1/3)/(11/6) = 2/11 1/9 = 1/9 1/5)/(16/5) = 1/ C (1/2)/(11/6) = 3/11 5/9 = 5/9 1/(16/5) = 5/16 = 1 1 1

38 Adım 3Her satırın ortalaması hesaplanır. 38 FİYAT A B C Satır Ortalaması A (6/11 + 3/9 + 5/8) / 3 = / 3 = B (2/11 + 1/9 + 1/16) /3 =.3544 / 3 = C (3/11 + 5/9 + 5/16)/ 3 = / 3 =

39 Adım 4 Tüm ölçütler için benzer işlemler yapılır. Aşağıdaki değerler elde edilir. 39 Yerleşim Fiyat Mesafe İşçilik Ücretler A B C

40 Adım 5 Ölçütler için de aynı şekilde önem dereceleri hesaplanır 40 Ölçütler Fiyat Mesafe İşçilik Ücretler Fiyat 1 1/5 3 4 Mesafe İşçilik 1/3 1/9 1 2 Ücretler 1/4 1/7 1/2 1 Normalize edilmiş değerler Fiyat Mesafe İşçilik Ücretler Satır Ortalaması Fiyat Mesafe İşçilik Ücretler

41 Bütünleştirme (Sentez) 41 Ölçüt matrisinin tercih vektörüyle çarpılması Yerleşim Fiyat Mesafe İşçilik Ücretler A B C X Ölçüt Fiyat Mesafe İşçilik Ücretler Yerleşim A nın önemi = (0.0512) (0.2819) (0.1790) (0.1561) = Yerleşim B nın önemi = (0.1185) (0.0598) (0.6850) (0.6196) = Yerleşim C nın önemi = (0.3803) (0.6583) (0.1360) (0.2243) = Göreli önem derecelerine göre, C yerleşim yeri seçilmelidir.

42 Bütünleştirme (Sentez): Kolay yoldan çarpma yapılırsa; Kriter ağırlıkları Yerleşim Fiyat Mesafe 0. İşçilik Ücretler A B C Yerleşim A nın önemi = (0.0512) ( ) ( ) ( ) = Yerleşim B nın önemi = (0.1185) (0.0598) (0.6850) (0.6196) = Yerleşim C nın önemi = (0.3803) (0.6583) (0.1360) (0.2243) = Göreli önem derecelerine göre, C yerleşim yeri seçilmelidir.

43 AHP PUANLAMA YÖNTEMİ 43 Değerlendirilecek seçenek sayısının çok fazla olması durumunda karar vericiyi aşırı derecede zorlayacak ikili karşılaştırmalar matrisi yerine puanlama kullanmak daha uygundur. Bu yöntemde kriterler anlamlı şekilde bölümlendirilerek puan aralıkları saptanır. Seçenekler, bulundukları söz konusu puan aralıklarına göre toplam puanları hesaplanarak amaca göre sıralanabilirler.

44 Personel değerlendirme Modeli Bu model çalışanları değerlendirmek için birinci seviye kriterlerini kapsayan bir modeldir. Çalışanların değerlendirilmesi için AHP puanlama yöntemini kullanarak aşağıdaki üç adayın her biri için toplam puanı hesaplayınız. Kriterler Bağlılık (sadakati) Eğitim düzeyi Tecrübesi(iş deneyimi) Kalite (İşin kalitesi) İşe karşı tutumu Liderlik yeteneği 44

45 Kriterlerin Tercih Matrisi /2 4 1/ /3 1 1/5 2 1/6 1/ /3 3 4 ¼ 1/2 1/6 1 1/7 1/ ½ 2 1/3 3 1/5 1

46 Göreli Önem dereceleri 46 1.Bağlılık (sadakati) 1.Eğitim düzeyi 1.Tecrübesi(iş deneyimi) 1.Kalite İşin kalitesi 1.İşe karşı tutumu 1.Liderlik yeteneği 0,15 0,06 0,24 0,04 0,42 0,09

47 Kriter Kriterlerin Değerlendirme aralıkları ve puanları Değerlendirme aralıkları ve puanları 47 Bağlılık Eğitim Tecrübe Kalite Tutum Liderlik Çok iyi İyi Ortalama Universite Lise 10 yıldan çok 5 ile 10 yıl 5 yıldan az Çok iyi Düşük Var Yok Çok iyi İyi Orta

48 Adayların Puanları Kriterler Bağlılık Eğitim Tecrübe Kalite Tutum Liderlik Nuray Kaya Çok İyi Lise 7 yıl Çok İyi Var İyi Ahmet Gül Çok İyi Üniversite 2 yıl Çok İyi Yok Orta Murat Keskin Çok İyi Lise 12 yıl Düşük Var Çok İyi Cemil Cevher iyi Lise 4 yıl Düşük Var İyi Kemal Kerim Orta Lise 6 yıl Çok İyi yok iyi 48

49 Puan karşılıkları Adaylar 0,15 0,06 0,24 0,04 0,42 0,09 Toplam puanlar Nuray Kaya 0,50 0,30 0,30 1,00 1,00 0,20 0,64 0,81 Ahmet Gül 0,50 0,70 0,10 1,00 0,00 0,00 0,18 0,23 Murat Keskin 0,50 0,30 0,60 0,00 1,00 0,80 0,73 0,92 Cemil Cevher 0,30 0,30 0,10 0,00 1,00 0,20 0,53 0,66 Kemal Kerim 0,20 0,30 0,30 1,00 0,00 0,20 0,18 0,22 Oran 49

50 Sıralanmış Adaylar Toplam puanlar Toplam puanın en yüksek puana oranı Murat Keskin 0,73 1,00 Nuray Kaya 0,64 0,88 Cemil Cevher 0,53 0,72 Ahmet Gül 0,18 0,25 Kemal Kerim 0,18 0,24 50

51 Örneğin Nuray Kaya'nın aldığı puan; 0,15*0,50+0,06*0,30+ 0,24*0,30+ 0,04*1,00+ 0,42*1,00+ 0,09*0,20=0,64 olarak hesaplanır. Tüm aralıklarda en iyi olunması durumunda alınacak puan aşağıdaki gibi olacaktır; 0,15*0.5+0,06*0.7+0,24*0.6+0,04*1+0,42*1+0,09*0.8= 0,79 Tüm aralıklarda en iyi olunması durumunda alınacak puan 0,79 olduğundan Nuray Kaya'nın puanı 0,64 / 0,79 = 0,81 olarak bulunur. 51

52 ÖZET AHP, birden çok kriter içeren karmaşık problemlerin çözümünde kullanılan bir karar verme yöntemidir. AHP, karar vericilerin karmaşık problemleri, problemin ana hedefi, kriterleri, alt kriterler ve alternatifleri arasındaki ilişkiyi gösteren bir hiyerarşik yapıda modellemelerine olanak verir. AHP nin en önemli özelliği karar vericinin hem objektif hem de sübjektif düşüncelerini karar sürecine dahil edebilmesidir. Bir diğer ifade ile AHP, bilginin, deneyimin, karar vericinin düşüncelerinin ve önsezilerinin mantıksal bir şekilde birleştirildiği bir yöntemdir. AHP çok geniş bir uygulama alanına sahiptir ve pek çok karar probleminde etkin olarak kullanılmaktadır. Örneğin, pazarlama, finans, eğitim, kamu politikaları, ekonomi, tıp ve spor alanlarında çok sayıda başarılı uygulama gerçekleştirilmiştir. 52

53 References Al Harbi K.M.A.S. (1999), Application of AHP in Project Management, International Journal of Project Management, 19, Haas R., Meixner, O., (2009) An Illustrated Guide to the Analytic Hierarchy Process, Lecture Notes, Institute of Marketing & Innovation, University of Natural Resources, retrieved from on October Saaty, T.L., Vargas, L.G., (2001), Models, Methods, Concepts & Applications of the Analytic Hierarchy Process, Kluwer s Academic Publishers, Boston, USA. Brans, J.P., Mareschal, B., (2010) How to Decide with Promethee, retrieved from on October 2010.

GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon

GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr GİRİŞİMCİLİK 1. İŞLETMELERİN KURULUŞ

Detaylı

Çok Amaçlı Karar Verme

Çok Amaçlı Karar Verme Çok Amaçlı Karar Verme [multi criteria decision making] Erdem Kocamustafaoğulları The George Washington University erdemk@gwu.edu Çok Kriterli Karar Verme Semineri Amaçlar Neden Çok Kriterli Karar Verme

Detaylı

DERS SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES UYGULAMASI APPLICATION OF ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS IN COURSE SELECTION

DERS SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES UYGULAMASI APPLICATION OF ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS IN COURSE SELECTION Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2008, C.13, S.2 s.217-226 Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2008,

Detaylı

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI

Detaylı

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144.

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144. ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİNİN TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE UYGULANMASI: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDEN BİR ÖRNEK APPLICATION

Detaylı

AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI

AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS METHOD AND APPLICATION IN AREA SELECTION OF READY MIXED CONCRETE PLANT ÖZET Ömür TEZCAN*

Detaylı

Mehmet KARA Bozok Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü E-posta: mehmetkara44@yahoo.com

Mehmet KARA Bozok Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü E-posta: mehmetkara44@yahoo.com ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİN İŞLETME BÖLÜMÜNÜ SEÇMELERİNDE ETKİLİ OLAN ÖNCELİKLİ FAKTÖRLERİN ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ METODU İLE ANALİZİ: BOZOK ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

Karar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul

Karar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul Karar Destek Sistemleri Prof.Dr. Günay Erpul Karar Verme Karar verme, karar vericinin/karar vericilerin mevcut tüm seçenekler arasından amaca/amaçlara en uygun bir veya birkaç seçeneği seçmesi olarak tanımlanır.

Detaylı

Kiralama Yoluyla Araba Temin Eden Bir İşletmede AHP Yöntemi Uygulaması (*)

Kiralama Yoluyla Araba Temin Eden Bir İşletmede AHP Yöntemi Uygulaması (*) Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (2): 337-348 Kiralama Yoluyla Araba Temin Eden Bir İşletmede AHP Yöntemi Uygulaması (*) Ekin Öztoprak (**) Öz: Günümüzde, alternatif sayısının

Detaylı

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker Topcu (www.ilkertopcu.net)

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİNİN FASON İŞLETME SEÇİMİNDE KULLANILMASI

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİNİN FASON İŞLETME SEÇİMİNDE KULLANILMASI ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİNİN FASON İŞLETME SEÇİMİNDE KULLANILMASI USING ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR CHOOSING THE SUB-CONTRACTOR Yard. Doç. Dr. Mücella GÜNER Ege Ü. Tekstil Mühendisliği Bölümü ÖZET

Detaylı

Karar Destek Sistemleri. Bölüm 1: Karar Destek Sistemleri-Genel Kavramlar. Karar Verme 20.10.2014

Karar Destek Sistemleri. Bölüm 1: Karar Destek Sistemleri-Genel Kavramlar. Karar Verme 20.10.2014 Karar Destek Sistemleri Bölüm 1: Karar Destek Sistemleri-Genel Kavramlar Bölüm 2: CBS Tabanlı Çok Ölçütlü Karar Analizi Bölüm 3: Karmaşık Problemler için Analitik Hiyerarşi Yönteminin Kullanılması Yrd.

Detaylı

Fakülte Kurulması Uygun Olan İlçelerin AHP Yöntemiyle Belirlenmesi: Muğla İli Örneği *

Fakülte Kurulması Uygun Olan İlçelerin AHP Yöntemiyle Belirlenmesi: Muğla İli Örneği * Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi International Journal of Alanya Faculty of Business Yıl:2012, C:4, S:1, s.1-15 Year:2012, Vol:4, No:1, s. 1-15 Fakülte Kurulması Uygun Olan İlçelerin AHP Yöntemiyle

Detaylı

PERFORMANS ÖLÇÜMÜNDE DENGELENMİŞ SKOR KART VE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ ENTEGRASYONU

PERFORMANS ÖLÇÜMÜNDE DENGELENMİŞ SKOR KART VE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ ENTEGRASYONU Yıl: 2014, Cilt:7, Sayı:1, Sayfa: 7-28 PERFORMANS ÖLÇÜMÜNDE DENGELENMİŞ SKOR KART VE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ ENTEGRASYONU Bahar Özyörük 1, Yeşim Şirin 2, Tansu Yoksulabakan 3, Mustafa Şanver 4, M. Aykut

Detaylı

Vakıf Üniversitesi Tercihinin Analitik Hiyerarşi Süreci İle Belirlenmesi VAKIF ÜNİVERSİTESİ TERCİHİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE BELİRLENMESİ

Vakıf Üniversitesi Tercihinin Analitik Hiyerarşi Süreci İle Belirlenmesi VAKIF ÜNİVERSİTESİ TERCİHİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE BELİRLENMESİ VAKIF ÜNİVERSİTESİ TERCİHİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE BELİRLENMESİ Nihan ÖZGÜVEN 1 Özet: Günümüzde, devlet üniversitelerinin sayısının artmasıyla beraber vakıf üniversitelerinin de sayısı artmıştır.

Detaylı

ISSN : 1308-7231 iozdemir@ogu.edu.tr 2010 www.newwsa.com Istanbul-Turkey

ISSN : 1308-7231 iozdemir@ogu.edu.tr 2010 www.newwsa.com Istanbul-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2012, Volume: 7, Number: 1, Article Number: 1A0294 Ömür Tezcan 1 Osman Aytekin 2 Hakan Kuşan 3 Ilker Özdemir 4 Oyak Construction 1 Eskisehir Osmangazi

Detaylı

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Merkezi Eğilim Ölçütleri Mod En çok görülen puandır ve hesaplanma yöntemi yoktur. İnceleme yolu ile bulunur. Terminal istatistiktir.

Detaylı

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 43, Nisan 2017, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 43, Nisan 2017, s Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 43, Nisan 2017, s. 580-591 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 18.01.2017 01.04.2017 Sümeyye Nur KARA

Detaylı

RİSK DEĞERLENDİRME TEKNİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. Abidin Özler Makine Müh. İGU (A) Meditek Yazılım

RİSK DEĞERLENDİRME TEKNİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. Abidin Özler Makine Müh. İGU (A) Meditek Yazılım RİSK DEĞERLENDİRME TEKNİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Abidin Özler Makine Müh. İGU (A) Meditek Yazılım Tanımlar Risk Değerlendirme : Risk yönetiminin bir parçası olup, hedeflerin nasıl etkilenebileceğini

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ. Selçuk Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, KONYA

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ. Selçuk Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, KONYA S.Ü. Müh. Mim. Fak. Derg., c.25, s.1, 2010 J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ., v.25, n.1, 2010 ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ Ahmet SARUCAN 1, Mehmet Cabir AKKOYUNLU 2, Aydoğan BAŞ

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ VE MOORA YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİNDE UYGULANMASI

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ VE MOORA YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİNDE UYGULANMASI İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 13 Sayı: 25 Bahar 2014 s. 1-14 ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ VE MOORA YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİNDE UYGULANMASI Serap TEPE *, Ali GÖRENER Geliş:

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Prosesi Yaklaşımı Kullanılarak Mobilya Sektörü İçin Ege Bölgesi nde Hedef Pazarın Belirlenmesi

Analitik Hiyerarşi Prosesi Yaklaşımı Kullanılarak Mobilya Sektörü İçin Ege Bölgesi nde Hedef Pazarın Belirlenmesi YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2007 Cilt:14 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA Analitik Hiyerarşi Prosesi Yaklaşımı Kullanılarak Mobilya Sektörü İçin Ege Bölgesi nde Hedef Pazarın Belirlenmesi Araş.

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES İLE AKILLI TELEFON SEÇİMİ ANALYTIC HIERARCHY PROCESS WITH SMARTPHONE SELECTION

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES İLE AKILLI TELEFON SEÇİMİ ANALYTIC HIERARCHY PROCESS WITH SMARTPHONE SELECTION Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2014, C.19, S.4, s.225-239. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2014,

Detaylı

Sigma Vol./Cilt 25 Issue/Sayı 4 Araştırma Makalesi / Research Article THE COMPARISON OF SERVICE QUALITY OF DOMESTIC AIRLINES IN TURKEY

Sigma Vol./Cilt 25 Issue/Sayı 4 Araştırma Makalesi / Research Article THE COMPARISON OF SERVICE QUALITY OF DOMESTIC AIRLINES IN TURKEY Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma Vol./Cilt 25 Issue/Sayı 4 Araştırma Makalesi / Research Article THE COMPARISON OF SERVICE QUALITY OF DOMESTIC AIRLINES

Detaylı

DEPO YÖNETİMİ ULUSLARARASI TİCARET VE LOJİSTİK. Depo Yeri Seçimi. Öğr.Gör.İsmail KARAYÜN

DEPO YÖNETİMİ ULUSLARARASI TİCARET VE LOJİSTİK. Depo Yeri Seçimi. Öğr.Gör.İsmail KARAYÜN DEPO YÖNETİMİ ULUSLARARASI TİCARET VE LOJİSTİK Depo Yeri Seçimi Öğr.Gör.İsmail KARAYÜN 1 Akdeniz Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Fakültesi Uluslararası Ticaret ve Lojistik Bölümü ismailkarayun@akdeniz.edu.tr

Detaylı

Ç.Ü. Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2016 Cilt:34-5

Ç.Ü. Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2016 Cilt:34-5 BULANIK AHP İLE PERSONEL SEÇİMİ VE ADANA İLİNDE UYGULAMASI Personel Selection With Fuzzy Analytıcal Hıerarchy Process and Applıcatıon ın ADANA Cennet Beste ÖNEL Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Oya

Detaylı

AHP VE VIKOR YÖNTEMLERİ İLE AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYE ÜLKELER VE TÜRKİYE NİN EKONOMİK PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

AHP VE VIKOR YÖNTEMLERİ İLE AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYE ÜLKELER VE TÜRKİYE NİN EKONOMİK PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: Özel Sayı: Bahar 0/ s.- AHP VE VIKOR YÖNTEMLERİ İLE AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYE ÜLKELER VE TÜRKİYE NİN EKONOMİK PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Detaylı

BİR İŞLETMEDE TEDARİKÇİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL VE UYGULAMASI

BİR İŞLETMEDE TEDARİKÇİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL VE UYGULAMASI 32 Osmangazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XIV, S.1, 2001 Eng.&Arch.Fac.Osmangazi University, Vol.XIV, No 1, 2001 BİR İŞLETMEDE TEDARİKÇİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL VE UYGULAMASI İnci SARIÇİÇEK 1,

Detaylı

360 DERECE PERFORMANS DEĞERLENDİRME SİSTEMİNDE AHP KULLANIMI VE BİR UYGULAMA Degree Performance Evaluatıon System And An Applıcatıon Usıng AHP

360 DERECE PERFORMANS DEĞERLENDİRME SİSTEMİNDE AHP KULLANIMI VE BİR UYGULAMA Degree Performance Evaluatıon System And An Applıcatıon Usıng AHP 360 DERECE PERFORMANS DEĞERLENDİRME SİSTEMİNDE AHP KULLANIMI VE BİR UYGULAMA 1 360 Degree Performance Evaluatıon System And An Applıcatıon Usıng AHP İbrahim KIR Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı M. Oya

Detaylı

KURUMSAL KAYNAK PLANLAMA (ERP) SİSTEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ (AHP) İLE SEÇİMİ : OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

KURUMSAL KAYNAK PLANLAMA (ERP) SİSTEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ (AHP) İLE SEÇİMİ : OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2010, C.15, S.1 s.193-211. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2010,

Detaylı

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ 0.0.0 İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ T.C. Marmara Üniversitesi İşletme Fakültesi vturker@marmara.edu.tr. DERS İKY - Teknik (Fonksiyonel) Kapsamı. Fonksiyon: İŞ DEĞERLEME İŞ DEĞERLEMESİ İşletme yönetiminin ücret

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ. Karar Verme Süreci. Karar Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA.

Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ. Karar Verme Süreci. Karar Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA. Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ Karar Verme Süreci Doç. Dr. İhsan Kaya Karar Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA 1 Karar Verme Karar Verme belirli bir problemi çözmek ve istenilen

Detaylı

KPSS/1-EB-CÖ/ Bir öğretim programında hedefler ve kazanımlara yer verilmesinin en önemli amacı aşağıdakilerden hangisidir?

KPSS/1-EB-CÖ/ Bir öğretim programında hedefler ve kazanımlara yer verilmesinin en önemli amacı aşağıdakilerden hangisidir? 82. Belgin öğretmen öğrencilerinden, Nasıl bir okul düşlerdiniz? sorusuna karşılık olarak özgün ve yaratıcı fikir, öneri ve değerlendirmeleri açıkça ve akıllarına ilk geldiği şekilde söylemelerini ister.

Detaylı

ANALİTİK AĞ SÜRECİ YÖNTEMİ İLE EN UYGUN PAZARLAMA STRATEJİSİNİN BELİRLENMESİ 1

ANALİTİK AĞ SÜRECİ YÖNTEMİ İLE EN UYGUN PAZARLAMA STRATEJİSİNİN BELİRLENMESİ 1 ANALİTİK AĞ SÜRECİ YÖNTEMİ İLE EN UYGUN PAZARLAMA STRATEJİSİNİN BELİRLENMESİ 1 Yrd.Doç.Dr. Müberra YURDAKUL Dumlupınar Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü müberra.yurdakul@dpu.edu.tr Yrd.Doç.Dr. Esra YILDIRIM

Detaylı

HASTANE KURULUŞ YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MODELLENMESİ: TUZLA İLÇESİ UYGULAMASI

HASTANE KURULUŞ YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MODELLENMESİ: TUZLA İLÇESİ UYGULAMASI Gazi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi 2016:1(3): 08-21 Araştırma HASTANE KURULUŞ YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MODELLENMESİ: TUZLA İLÇESİ UYGULAMASI HOSPITAL ESTABLISHMENT

Detaylı

BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR I. Öğretimde Ölçme ve Değerlendirmenin Gerekliliği... 2 II. Ölçme Kavramı... 3 1. Tanımı ve Unsurları... 3 2. Aşamaları... 3 2.1. Ölçülecek

Detaylı

EK ÖDEMELERİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ: HASTANELERDE BİR UYGULAMA

EK ÖDEMELERİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ: HASTANELERDE BİR UYGULAMA T.C DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI HASTANE VE SAĞLIK KURULUŞLARI YÖNETİMİ PROGRAMI YÜKSEK LİSANS TEZİ EK ÖDEMELERİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ:

Detaylı

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ KARAR VERME? Algılanan

Detaylı

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar Bir Matrisin Rankı A m n matrisinin determinantı sıfırdan farklı olan alt kare matrislerinin boyutlarının en büyüğüne A matrisinin rankı denir. rank(a)

Detaylı

TÜRKİYE DE İL OLMASI MUHTEMEL OLAN İLÇELERİN ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES (AHP) YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ 1

TÜRKİYE DE İL OLMASI MUHTEMEL OLAN İLÇELERİN ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES (AHP) YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ 1 İNEGÖL TİCARET ve SANAYİ ODASI TÜRKİYE DE İL OLMASI MUHTEMEL OLAN İLÇELERİN ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES (AHP) YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ 1 Araştırma Örneği Prof. Dr. Halis ERTÜRK Uludağ Üniversitesi İnegöl

Detaylı

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ 1 İpek Nur Erkmen ve 2 Özer Uygun 1 Karabük-Sakarya Ortak Program, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği ABD, 2 Sakarya Üniversitesi

Detaylı

Tutum ve Tutum Ölçekleri

Tutum ve Tutum Ölçekleri Tutum ve Tutum Ölçekleri tutum bireye atfedilen ve bireyin psikolojik bir obje ile ilgili düşünce, duygu ve davranışlarını düzenli bir biçimde oluşturan eğilim Smith ( 1968 ) psikolojik obje birey için

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİYLE ÜNİVERSİTE KURULMASI UYGUN OLAN İLÇELERİN BELİRLENMESİ*

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİYLE ÜNİVERSİTE KURULMASI UYGUN OLAN İLÇELERİN BELİRLENMESİ* ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİYLE ÜNİVERSİTE KURULMASI UYGUN OLAN İLÇELERİN BELİRLENMESİ* Hakan BAKAN Arş Gör, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü, hkn_bkn@muedutr ÖZET Ekonomik, sosyal ve

Detaylı

TÜRKİYE DE İL OLMASI UYGUN OLAN İLÇELERİN AHP YÖNTEMİYLE BELİRLENMESİ

TÜRKİYE DE İL OLMASI UYGUN OLAN İLÇELERİN AHP YÖNTEMİYLE BELİRLENMESİ ISSD ' 10 SECOND INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON SUSTAINABLE DEVELOPMENT isimli sempozyumda sunulmuştur., TÜRKİYE DE İL OLMASI UYGUN OLAN İLÇELERİN AHP YÖNTEMİYLE BELİRLENMESİ Prof. Dr. İbrahim GÜNGÖR Akdeniz

Detaylı

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİK PROSES VE ÜNİVERSİTE TERCİH SIRALAMASINDA UYGULANMASI

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİK PROSES VE ÜNİVERSİTE TERCİH SIRALAMASINDA UYGULANMASI T.C. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİK PROSES VE ÜNİVERSİTE TERCİH SIRALAMASINDA UYGULANMASI DOKTORA TEZİ Ali GÖKSU Tez Danışmanı:

Detaylı

360 DERECE PERFORMANS DEĞERLENDİRME YÖNTEMİNİN AHP ANALİZİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI VE BİR UYGULAMA ÖZET

360 DERECE PERFORMANS DEĞERLENDİRME YÖNTEMİNİN AHP ANALİZİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI VE BİR UYGULAMA ÖZET 360 DERECE PERFORMANS DEĞERLENDİRME YÖNTEMİNİN AHP ANALİZİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI VE BİR UYGULAMA Ferhat GÜNGÖR 1, Mehmet Ali BİBERCİ 2 1 Marmara Üniversitesi, 2 Marmara Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi,

Detaylı

Karar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi

Karar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Yrd.Doç.Dr. Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine

Detaylı

NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM

NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM Deniz Koçak Gazi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler, Ekonometri Bölümü, Ankara denizkocak36@gmail.com

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntemi İle Tarımsal Araştırma Projelerinin Değerlendirilmesi ve Seçimi

Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntemi İle Tarımsal Araştırma Projelerinin Değerlendirilmesi ve Seçimi Toprak Su Dergisi, 2015,4 (2): (41-48) Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntemi İle Tarımsal Araştırma Projelerinin Değerlendirilmesi ve Seçimi Ayla ALTUN 1* Yasemin DEMİR 1* 1 Toprak Gübre ve Su Kaynakları

Detaylı

JTL JTL. Journal of Transportation and Logistics 1 (1), School of Transportation and Logistics at Istanbul University. All rights reserved.

JTL JTL. Journal of Transportation and Logistics 1 (1), School of Transportation and Logistics at Istanbul University. All rights reserved. 1 (1), 2016 2016 School of Transportation and Logistics at Istanbul University. All rights reserved. Comparing MCDM Methods of AHP, TOPSIS and PROMETHEE: A Study on the Selection of Ship Main Engine System

Detaylı

PERFORMANS YÖNETĐMĐ. Hedefe Odaklı Çalışma ve Yetkinlik Yönetimi.

PERFORMANS YÖNETĐMĐ. Hedefe Odaklı Çalışma ve Yetkinlik Yönetimi. PERFORMANS YÖNETĐMĐ Kurumların yapısına uygun performans yönetimi sistemini esnek yapı sayesinde Đnsan Kaynakları uygulaması içinde tanımlayarak takip edebilme Performans kayıtlarını yöneticilere e-posta

Detaylı

MOBİL İLETİŞİM SEKTÖRÜNDE PAZAR PAYLAŞIMININ ANP YÖNTEMİ İLE TAHMİNLENMESİ / PAZAR PAYI ARTTIRMA AMAÇLI STRATEJİ ÖNERİ SÜRECİ

MOBİL İLETİŞİM SEKTÖRÜNDE PAZAR PAYLAŞIMININ ANP YÖNTEMİ İLE TAHMİNLENMESİ / PAZAR PAYI ARTTIRMA AMAÇLI STRATEJİ ÖNERİ SÜRECİ MOBİL İLETİŞİM SEKTÖRÜNDE PAZAR PAYLAŞIMININ ANP YÖNTEMİ İLE TAHMİNLENMESİ / PAZAR PAYI ARTTIRMA AMAÇLI STRATEJİ ÖNERİ SÜRECİ Yıldız YULUĞKURAL Sevgi FELEK Zerrin ALADAĞ Özet Cep telefonları, son yıllarda

Detaylı

BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA

BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA Hacer GÜNER Pamukkale Üniversitesi Özcan MUTLU Pamukkale Üniversitesi Özet Günümüzün yok edici rekabet ortamında işletmeler, ayakta kalabilmek için

Detaylı

2.3. MATRİSLER Matris Tanımlama

2.3. MATRİSLER Matris Tanımlama 2.3. MATRİSLER 2.3.1. Matris Tanımlama Matrisler girilirken köşeli parantez kullanılarak ( [ ] ) ve aşağıdaki yollardan biri kullanılarak girilir: 1. Elemanları bir tam liste olarak girmek Buna göre matris

Detaylı

Özel Hastane Seçim Kriterlerinin Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Değerlendirilmesi ve Kocaeli İli Uygulaması

Özel Hastane Seçim Kriterlerinin Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Değerlendirilmesi ve Kocaeli İli Uygulaması 2017 Published in 5th International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science 29-30 September 2017 (ISITES2017 Baku - Azerbaijan) Özel Hastane Seçim Kriterlerinin Analitik Hiyerarşi

Detaylı

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karar Ortamları Karar Analizi, alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılması ile ilgilenir. Seçilen

Detaylı

- Mali analizin Tanımı - Türlerine göre mali analiz - Değerlendirme Kuruluşları

- Mali analizin Tanımı - Türlerine göre mali analiz - Değerlendirme Kuruluşları - Mali analizin Tanımı - Türlerine göre mali analiz - Değerlendirme Kuruluşları Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2012 2013 Bahar Yarıyılı Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU Oran analizi: Finansal tablo kalemleri arasındaki

Detaylı

Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş noktası analizi Oyun kuramı

Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş noktası analizi Oyun kuramı Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2013-2014 Güz Dönemi Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş

Detaylı

DR. SERHAN KARABULUT DOÇ.DR. EBRU V. ÖCALIR AKÜNAL LPG TAŞIMA TANKERLERİ İÇİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TABANLI RİSK ANALİZİ

DR. SERHAN KARABULUT DOÇ.DR. EBRU V. ÖCALIR AKÜNAL LPG TAŞIMA TANKERLERİ İÇİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TABANLI RİSK ANALİZİ DR. SERHAN KARABULUT DOÇ.DR. EBRU V. ÖCALIR AKÜNAL LPG TAŞIMA TANKERLERİ İÇİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TABANLI RİSK ANALİZİ Takdim Planı Çalışmanın Amacı Problemin Tanımlanması Tehlikeli Madde Taşımacılığında

Detaylı

T.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE BİR UYGULAMA NURCAN GÜNAYDIN

T.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE BİR UYGULAMA NURCAN GÜNAYDIN T.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE BİR UYGULAMA NURCAN GÜNAYDIN YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI İSTATİSTİK PROGRAMI DANIŞMAN DOÇ. DR. GÜLHAYAT

Detaylı

Esnek Hesaplamaya Giriş

Esnek Hesaplamaya Giriş Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan

Detaylı

Taşıma Maliyetinin Belirlenmesine Karar Analizi Yaklaşımı. Decision Analysis Approach to Determination of the Transport Cost

Taşıma Maliyetinin Belirlenmesine Karar Analizi Yaklaşımı. Decision Analysis Approach to Determination of the Transport Cost Taşıma Maliyetinin Belirlenmesine Karar Analizi Yaklaşımı * 1 Atakan Alkan 2 Ali Utku Serdar 3 Zerrin Aladağ * 1, 2, 3 Faculty of Engineering, Department of Industrial Engineering Kocaeli University, Turkey

Detaylı

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem 3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü 3.2.1. Primal Simpleks Yöntem Grafik çözüm yönteminde gördüğümüz gibi optimal çözüm noktası, her zaman uygun çözüm alanının bir köşe noktası ya da uç noktası

Detaylı

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu

Detaylı

ÜNİVERSİTE YERLEŞKELERİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ UYGULAMASI

ÜNİVERSİTE YERLEŞKELERİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ UYGULAMASI İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ DERGİSİ (İAÜD) Yıl 4, Sayı 15, Sayfa (29-50) ÜNİVERSİTE YERLEŞKELERİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ İbrahim DOĞAN 1 A. Metin GER 2 İstanbul Aydın Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi,

Detaylı

Şen, Yolcu ve Elal/ AKÜ Fen Bilimleri Dergisi 2009-02 23-34

Şen, Yolcu ve Elal/ AKÜ Fen Bilimleri Dergisi 2009-02 23-34 2009 Yılında Eskişehir Belediye Başkanlığı Seçimlerinde Adaylarda Öncelik Verilen Özelliklerin Belirlenmesi ve Adayların Sıralanmasında Konjoint Analizi ve Analitik Hiyerarşi Sürecinin Kullanılması Hülya

Detaylı

Bağıl Değerlendirme Sistemi ile ilgili Bilgi Notu

Bağıl Değerlendirme Sistemi ile ilgili Bilgi Notu Bağıl Değerlendirme Sistemi ile ilgili Bilgi Notu 2013-2014 Eğitim Öğretim yılından itibaren Fakültemizin kayıtlı tüm öğrencilerinin (hem eski hem de yeni müfredata tabi olan öğrencilerin) başarı notları

Detaylı

BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA. Ayşe KURUÜZÜM (*)

BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA. Ayşe KURUÜZÜM (*) D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi Cilt:14, Sayı:1, Yıl:1999, ss:27-36 BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA Ayşe KURUÜZÜM (*) ÖZET Çalışmada bulanık ( fuzzy ) katsayılı amaç fonksiyonuna sahip doğrusal programlama

Detaylı

8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI. 8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 MATRİSLER Matris veya dizey, dikdörtgen bir sayılar tablosu

Detaylı

THE COMPARISON OF ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) AND FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (FAHP) METHODS BASED ON MASTER STUDENT ELECTION PROBLEM

THE COMPARISON OF ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) AND FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (FAHP) METHODS BASED ON MASTER STUDENT ELECTION PROBLEM 4 2007 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:2, s.4-37 ÖZET ANALĐTĐK HĐYERARŞĐ SÜRECĐ (AHS) VE BULANIK AHS (AHS) YÖNTEMLERĐNĐN YÜKSEK LĐSANS ÖĞRENCĐSĐ SEÇĐMĐ PROBLEMĐ ÜZERĐNDE

Detaylı

EĞİTİM KURUMLARINDA PERFORMANS YÖNETİMİ VE ÖLÇÜMÜ Kemal Pehlivanoğlu Genel Müdür - İNKA Eğitim ve Danışmanlık A.Ş kpehlivanoglu@inkadanismanlik.com.

EĞİTİM KURUMLARINDA PERFORMANS YÖNETİMİ VE ÖLÇÜMÜ Kemal Pehlivanoğlu Genel Müdür - İNKA Eğitim ve Danışmanlık A.Ş kpehlivanoglu@inkadanismanlik.com. EĞİTİM KURUMLARINDA PERFORMANS YÖNETİMİ VE ÖLÇÜMÜ Kemal Pehlivanoğlu Genel Müdür - İNKA Eğitim ve Danışmanlık A.Ş kpehlivanoglu@inkadanismanlik.com.tr Performans yönetim sistemi, gerçekleştirilmesi beklenen

Detaylı

11. BÖLÜM. Ücret Yönetimi

11. BÖLÜM. Ücret Yönetimi 11. BÖLÜM Ücret Yönetimi Ücret Ücret, çalışanlara çalışmaları karşılığı yapılan tüm ödemelerin (ödülleri) toplamıdır. İşgörenin aldığı ücret geliri, çoğunlukla çalışmasının ana nedenidir. İşveren açısından

Detaylı

BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ

BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ Derleyen: Prof. Dr. Güngör BAL Bölüm 09 Bilişim ve Karar Destek Sistemleri Prensipler ve Öğrenme Hedefleri İyi karar-verme ve problem çözme yetenekleri etkin bilişim ve

Detaylı

DERS BİLGİLERİ. Ders Adı Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS. Sağlık Kurumlarında Yönetim ve Organizasyon HST

DERS BİLGİLERİ. Ders Adı Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS. Sağlık Kurumlarında Yönetim ve Organizasyon HST DERS BİLGİLERİ Sağlık Kurumlarında Yönetim ve Organizasyon HST901 3+0 6.0 6.0 Öğrencilerin yönetim ve organizasyon kavramlarını anlamaları, sağlık hizmetleri ve sağlık kurumlarının değerlendirmeleri, sağlık

Detaylı

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ GİRİŞ Tek boyutlu (tek

Detaylı

GLOBOLLEŞEN DÜNYADA ENERJİ GÜVENLİĞİ ve İLGİLİ SORUNLAR

GLOBOLLEŞEN DÜNYADA ENERJİ GÜVENLİĞİ ve İLGİLİ SORUNLAR GLOBOLLEŞEN DÜNYADA ENERJİ GÜVENLİĞİ ve İLGİLİ SORUNLAR Prof.Dr. A. Beril Tuğrul Istanbul Teknik Üniversitesi Enerji Enstitüsü Istanbul, TÜRKİYE Ankara YTSAM-2016 3-5 Ekim 2016 GİRİŞ Ülkeler için kalkınmışlığın

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi: Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi: 29092011 Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Yayına Kabul Tarihi: 03022012 Cilt: 14, Sayı: 1, Yıl: 2012, Sayfa: 07-25 Online Yayın Tarihi: 25042012 ISSN: 1302-3284

Detaylı

Makale Gönderim Tarihi: Makale Yayın Tarihi:

Makale Gönderim Tarihi: Makale Yayın Tarihi: ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ BÜROSU YERİ SEÇİMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE BELİRLENMESİ Öznur Öztürk 1 Gülsen Serap Çekerol 2 Öz Anadolu Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Sistemi,

Detaylı

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim :  (264) Sayısal Analiz. Giriş. Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz yyurtay@sakarya.edu.tr www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Giriş 1 Amaç : Mühendislik problemlerinin bilgisayar ortamında çözümünü mümkün kılacak

Detaylı

Uzaktan Algılama Uygulamaları

Uzaktan Algılama Uygulamaları Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ

Detaylı

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI PROJENİN ADI: OYUN TEORİSİ İLE İSTANBUL TRAFİĞİNİN İNCELENMESİ HAZIRLAYANLAR: ECE TUNÇKOL-BERKE OĞUZ AKIN MEV KOLEJİ ÖZEL

Detaylı

SAKARYA ÜNİVERSİTESİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ YÖNERGESİ. Birinci Bölüm Amaç, Kapsam ve Tanımlar

SAKARYA ÜNİVERSİTESİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ YÖNERGESİ. Birinci Bölüm Amaç, Kapsam ve Tanımlar Amaç SAKARYA ÜNİVERSİTESİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ YÖNERGESİ Birinci Bölüm Amaç, Kapsam ve Tanımlar Madde 1- Bu yönergenin amacı üniversitenin günlük faaliyetlerinde karşılaştığı veya gelecekteki dönemlerde

Detaylı

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ T.C. Marmara Üniversitesi İşletme Fakültesi vturker@marmara.edu.tr 12. DERS İKY - Teknik (Fonksiyonel) Kapsamı 7. Fonksiyon: İŞ DEĞERLEME (Devamı) Sınıflama (Dereceleme) Yöntemi

Detaylı

Ölçme ve Değerlendirme

Ölçme ve Değerlendirme Ölçme ve Değerlendirme Z Puanı T Puanı Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK Standart Puan Herhangi bir ölçüm sonucunda elde edilen ve farklı birimlere sahip ham puanların, standart bir dağılım haline dönüştürülmesi

Detaylı

HİYERARŞİK ELECTRE YÖNTEMİNİN TEKNOKENT SEÇİMİNDE KULLANIMI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA A STUDY ON TECHNOPARK DECISION BY USING HIERARCHICAL ELECTRE METHOD

HİYERARŞİK ELECTRE YÖNTEMİNİN TEKNOKENT SEÇİMİNDE KULLANIMI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA A STUDY ON TECHNOPARK DECISION BY USING HIERARCHICAL ELECTRE METHOD Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2015, C.20, S.1, s.199-223. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2015,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Bilgisayar Mühendisliği

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Bilgisayar Mühendisliği Yrd. Doç. Dr. A. Burak İER Bilgisayar Mühendisliği Algoritma Analizi İçerik: Temel Kavramlar Yinelemeli ve Yinelemesiz Algoritma Analizi Asimptotik otasyonlar Temel Kavramlar Algoritma: Bir problemin çözümüne

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MÜŞTERİ ŞİKAYETLERİNİN ANALİZİ. ANALYSIS OF CUSTOMER COMPLAINTS WITH ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Ayşe OĞUZLAR

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MÜŞTERİ ŞİKAYETLERİNİN ANALİZİ. ANALYSIS OF CUSTOMER COMPLAINTS WITH ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Ayşe OĞUZLAR Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (14) 2007, 122-134 ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MÜŞTERİ ŞİKAYETLERİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF CUSTOMER COMPLAINTS WITH ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Ayşe OĞUZLAR ÖZET Bu çalışmada,

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş. 1.Hafta

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş. 1.Hafta SAYISAL ÇÖZÜMLEME Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş 1.Hafta Sayısal çözümleme nümerik analiz nümerik çözümleme, approximate computation mühendislikte sayısal yöntemler Computational mathematics Numerical analysis

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ KULLANARAK KATILIMCI DOĞAL KAYNAK PLANLAMASI

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ KULLANARAK KATILIMCI DOĞAL KAYNAK PLANLAMASI Çevre ve Orman Bakanlığı Yayın No: 238 DOA Yayın No: 31 ISSN:1300-7912 ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ KULLANARAK KATILIMCI DOĞAL KAYNAK PLANLAMASI ODC: 91: 94 : 907 : 911 : 062 Participatory Natural Resource

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Asuman AYSU MERSİN-MEZİTLİ DE ANALİTİK HİYERARŞİ TEKNİĞİ İLE ALAN KULLANIM ÖNERİLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ PEYZAJ MİMARLIĞI ANABİLİM DALI ADANA,

Detaylı

OTOMOBİL SATIN ALMA PROBLEMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK MODELİ

OTOMOBİL SATIN ALMA PROBLEMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK MODELİ İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 5 Sayı:10 Güz 2006/2 s. 4349 OTOMOBİL SATIN ALMA PROBLEMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK MODELİ Ümit TERZİ*, Sinan Emre HACALOĞLU**, Zerrin ALADAĞ*** ÖZET

Detaylı

SAYISAL KARAR VERME YÖNTEMLERİ

SAYISAL KARAR VERME YÖNTEMLERİ İÇİNDEKİLER I SAYISAL KARAR VERME YÖNTEMLERİ Prof.Dr. Ramazan AKTAŞ Prof.Dr. Mete M. DOĞANAY Dr. Yunus GÖKMEN Dr. Yavuz GAZİBEY Dr. Ufuk TÜREN II İÇİNDEKİLER Yayın No : 3193 İşletme-Ekonomi Dizisi : 695

Detaylı

Bir özvektörün sıfırdan farklı herhangi bri sabitle çarpımı yine bir özvektördür.

Bir özvektörün sıfırdan farklı herhangi bri sabitle çarpımı yine bir özvektördür. ÖZDEĞER VE ÖZVEKTÖRLER A n n tipinde bir matris olsun. AX = λx (1.1) olmak üzere n 1 tipinde bileşenleri sıfırdan farklı bir X matrisi için λ sayıları için bu denklemi sağlayan bileşenleri sıfırdan farklı

Detaylı

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Örneklemenin niçin ve nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Temel Örnekleme metotlarını öğreneceksiniz. Örneklem

Detaylı

CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ BAĞIL DEĞERLENDİRME SİSTEMİ YÖNERGESİ

CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ BAĞIL DEĞERLENDİRME SİSTEMİ YÖNERGESİ CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ BAĞIL DEĞERLENDİRME SİSTEMİ YÖNERGESİ Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönergenin amacı, Celal Bayar Üniversitesi Önlisans ve Lisans Eğitim- Öğretim Yönetmeliğine uygun olarak Celal Bayar Üniversitesine

Detaylı

Sayı sistemleri-hesaplamalar. Sakarya Üniversitesi

Sayı sistemleri-hesaplamalar. Sakarya Üniversitesi Sayı sistemleri-hesaplamalar Sakarya Üniversitesi Sayı Sistemleri - Hesaplamalar Tüm sayı sistemlerinde sayılarda işaret kullanılabilir. Yani pozitif ve negatif sayılarla hesaplama yapılabilir. Bu gerçek

Detaylı

YAZILIM SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ YAKLAŞIMI VE BİR UYGULAMA

YAZILIM SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ YAKLAŞIMI VE BİR UYGULAMA YAZILIM SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ YAKLAŞIMI VE BİR UYGULAMA Arş. Gör. Aydın KOÇAK Gazi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü kocak@gazi.edu.tr ÖZET Günümüzde birçok

Detaylı