alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems"

Transkript

1 Avalable onlne at alphanumerc ournal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Receved: January 25, 2017 Accepted: June 22, 2017 Publshed Onlne: June 0, 2017 AJ ID: OR.01 DOI: /alphanumerc The Evaluaton Wth Mult Crtera Decson Model of Substance Abuse n Hgh School Youth Denz Koçak Department of Econometrcs, Gaz Unversty, Turkey, denzkocak@gaz.edu.tr Murat Atan Department of Econometrcs, Gaz Unversty, Turkey, atan@gaz.edu.tr ABSTRACT Keywords: Mult crtera decson makng methods s a methodologcal tool that allows decson maker to choose the best alternatve or sequence of these alternatves by optmzng the quanttatve and qualtatve crtera. In the study, classcal and fuzzy mult crtera decson makng methods are used for the purpose of dentfyng the rsks n educatonal nsttutons posed by substance abuse, whch s partcularly wdespread among today s teenagers, threatens human health and publc welfare. In ths context, the factors that affect the substance abuse and relatve mportance weghts of these factors s specfed accordng to expert choces by way of a survey that was prepared on substance abuse among young people s appled to hgh school students who are currently studyng n Ankara s Keçören dstrct and analyss s made wth usng fuzzy ANP. In the second phase of the study, a comparatve evaluate of the schools n the dstrct that have a hgh densty of students who are under the rsk of substance abuse and need support n ths regard, s dentfed wth usng fuzzy VIKOR methods of classcal methods. Obtaned results of ths analyss used n substance abuse wth a partcular fcton shows that these methods can be used n areas requrng rsk analyss and also n applcatons where delvery of mportant and senstve decsons based on subectve opnon, decson makers are proposed more effectve and realstc results. Substance Abuse, Fuzzy ANP, Fuzzy VIKOR Lse Gençlğnde Madde Bağımlılığının Çok Krterl Karar Model le Değerlendrlmes ÖZET Çok krterl karar verme yöntemler, ncelksel ve ntelksel yapılarda olan çok sayıda krter optmze ederek karar vercnn en y alternatf seçmesne ya da bu alternatflern sıralanmasına mkân veren metodolok br araçtır. Çalışmada, günümüzde özellkle gençler arasında yaygınlaşan, nsan sağlığını ve toplum huzurunu tehdt eden madde bağımlılığı sorununun öğretm kurumlarındak yarattığı rsk belrlemek amacıyla bulanık çok krterl karar verme yöntemler kullanılmıştır. Bu kapsamda lk olarak gençlerde bağımlılık konusunda hazırlanan ve Ankara nın Keçören lçesnde öğretmn sürdürmekte olan lse öğrenclerne uygulanan anket verler üzernden gençler madde bağımlılığına yönelten faktörler ve bu faktörlern görel önem ağırlıkları uzman görüşler doğrultusunda belrlenerek bulanık analtk network yöntem (bulanık ANP) le analz yapılmıştır. İknc olarak se belrszlğ ve karmaşıklığı barındıran verler modele dâhl edeblen ve bulanık yöntemlerden olan bulanık VIKOR yöntem le lçedek okullar karşılaştırmalı olarak değerlendrlerek madde bağımlılığı konusunda rsk taşıyan ve öncelkl olarak destek verlmes gereken gençlern yoğun olarak bulundukları okullar tespt edlmştr. Elde edlen analz sonucundak sıralamalar le hem rsk analz gerektren alanlarda bu yöntemlern uygulanablrlğ gösterlmştr hem de sübektf görüşlere dayalı öneml ve hassas kararların verldğ uygulamalarda, karar verclern daha etkn ve gerçekç sonuçlar almalarına destek olunmuştur. Anahtar Kelmeler: Madde Bağımlılığı, Bulanık ANP, Bulanık VIKOR Mevcut çalışma Denz Koçak ın Çok Krterl Karar Verme Yöntemler ve Uygulama adlı yüksek lsans teznden gelştrlmştr The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems All rghts reserved.

2 Koçak, Atan The Evaluaton Wth Mult Crtera Decson Model of Substance Abuse n Hgh School Youth Grş Günümüzün karmaşık ve zor koşullarında nsanlar gerek breysel gerek toplumsal açıdan brçok karar vermek durumunda kalırlar. Karar verme, hedeflenen amaçlara ulaşırken bu amaçlara ulaşma ölçütü olan krterler altında mevcut yapının ve alternatflern kombnasyonu üzerne kurulu br süreçte probleml br duruma yanıt arayan br olgudur. Karar verme problemlernde brbrlerne karşıt çok sayıda krterlern olduğu durumlarda, problemlern çözümü çn çeştl yöntemler ortaya konmuştur. Bu brbrlerne karşıt çok sayıda krterlern optmzasyonuyla lglenen çözüm yöntemlerne se çok krterl karar verme yöntemler adı verlmektedr. Bu çalışmada se toplumların başarısını büyük ölçüde etkleyen gençler arasındak bağımlılık yapıcı madde kullanımı sorunu, bulanık çok krterl karar verme yöntemler ele alınarak değerlendrlecektr. Çünkü gençlern sahp olduğu kötü alışkanlıkların en aza ndrlmes hatta ortadan kaldırılması toplumlar çn büyük önem arz etmektedr. Ayrıca bağımlılık yapıcı madde kullanımı özellkle gelşmekte olan ülkelerde cdd br halk sağlığı sorunu olarak karşımıza çıkmaktadır. Ülkemzde se gençler arasındak bağımlılık yapıcı madde kullanımının son yıllarda artış gösterdğ gözlemlenmektedr. Karşı karşıya kalınan söz konusu olumsuz tabloya rağmen madde kullanım yaygınlığına, sebep olan faktörlere, rsk alanlarının tesptne ve bu konudak erken uyarı sstemne yönelk yapılan çalışmalar yetersz kalmaktadır. Bu noktada gençler bağımlılık yapıcı madde kullanımına yönelten tüm pskolok ve sosyolok etmenlern araştırıldığı çalışmaların desteklenmes gerekmektedr (Koçak, 2016). 2. Yöntem 2.1. Bulanık Analtk Network Proses İlk olarak Thomas L. Saaty tarafından tanıtılan ANP yöntem, analtk hyerarş proses yöntemnn br uzantısıdır (Saaty, 1996). Yöntem, br sstemn elemanları arasındak görel bağımlılığı temsl eden ve breysel yargılardan kaynaklanan çeştl kararların analzn yapan kapsamlı br ger bldrm yaklaşımı sunmaktadır (Asan vd. 2012: 160). Bu ger bldrm yaklaşımı, üstast yüksekdüşük şeklndek temsl edlemeyen sevyeler arasındak lşky, hyerarşk yapı yerne ağ yapısı şeklnde fade etmektedr (Meade ve Sarks, 1999: 246). Pek çok gerçek problemde, karar vermeye lşkn verlern bazıları kesn olarak değerlendrleblrken; bazıları belrlenemez (Kulak ve Kahraman, 2005: 192). Bu sebeple klask ANP yöntemnde karar vercler herhang br konudak görüşlern kesn br sayı le fade edp değerlendrme yapmaktayken, bulanık ANP yöntemnde sözel değerlendrmelern yapılması daha gerçekç sonuçlar vermektedr. İşte bu sözel değerlendrmeler, yargı aralığını gösteren üçgen bulanık sayılardır (Gu ve Zhu, 2006: 402; Koçak, 2016: 4). Bulanık ANP yöntemnn algortma adımları aşağıda verlmştr (Chang 1992, 1996: ; Saaty ve Vargas 201, Chung 2005, Fguera vd., 2005: ): Adım 1. Problemn tanımlanması ve modeln kurulması: Karar verme problemnn amacı, kümeler ve elemanları belrlenr. Problem açık br şeklde tanımlanarak, ağ şeklnde rasyonel br bçmde ayrıştırılır.

3 Koçak, Atan Lse Gençlğnde Madde Bağımlılığının Çok Krterl Karar Model le Değerlendrlmes 57 Adım 2. İkl karşılaştırma matrsler ve öncelklern hesaplanması: Kararı etkleyen krterler ve elemanlar çn kl karşılaştırma matrsler kullanılarak görel önem ağırlıkları belrlenr. Görel önem ağırlıklarını elde etmek çn Tablo 1 dek bulanık üçgen sayılar kullanılır. Akabnde Chang (1992, 1996) tarafından önerlen genşletme analz yöntem kullanılarak bu değerler durulaştırılıp ve nsp önem ağırlıkları bulunur. Önem dereces Dlsel değşken Bulanık üçgen sayılar Bulanık üçgen karşılık sayılar 1 Eşt önem (1, 1, 1) (1/1, 1/1, 1/1) 2 Zayıf (1, 2, 4) (1/4, 1/2, 1/1) Orta önem (1,, 5) (1/5, 1/, 1/1) 4 Orta artı (2, 4, 6) (1/6, 1/4, 1/2) 5 Güçlü önem (, 5, 7) (1/7, 1/5, 1/) 6 Güçlü artı (4, 6, 8) (1/8, 1/6, 1/4) 7 Çok güçlü önem (5, 7, 9) (1/9, 1/7, 1/5) 8 Çok çok güçlü (6, 8, 9) (1/9, 1/8, 1/6) 9 Mutlak önem (7, 9, 9) (1/9, 1/9, 1/7) Tablo 1. Önem Dereces İçn Üçgen Bulanık Sayılar (Wang vd. 2009: 81) Chang (1992, 1996) tarafından önerlen genşletme analz yöntemnn farklı yöntemlere göre adımları daha kolay, daha az zaman ve hesaplama gerektrmektedr ve geleneksel yöntemn eksklklern de kapatablr (Lee, 2009: 2882). Ayrıca yöntemde, kl karşılaştırmalar yapılırken kesn değerler yerne Tablo 1 dek üçgen bulanık sayılar kullanılmakta ve ağırlıkların değerlendrlmes aşamasında öz vektör yöntem yerne Şekl 1 de görüldüğü üzere bulanık sayıların kesşmes yöntem kullanılmaktadır. Şekl 1. Üçgen Bulanık Sayıların Kesşm Yöntemde öncelkle X = {x 1, x 2,..., x n} nesneler kümes ve U = {u 1, u 2,..., u m} amaçlar kümes olarak kabul edlr. Chang (1992) ın genşletme analz yöntemne göre her br nesne alınır ve her br amaç (g) çn genşletme analz uygulanır. Dolayısıyla, her br nesne çn m tane genşletme analz değer M 1 g, M 2 g,..., M m g, = 1, 2,..., n elde edlr. M g değerlernn heps üçgen bulanık sayılardır ve M g = (l, m, u ) bçmnde gösterlr. Yöntemn aşamaları aşağıda verlmştr (Chang 1992, 1996: ; Kahraman vd, 2008: 69 72):. amaca göre bulanık sentetk genşletmes değer S = =1 M g [ =1 =1 M g ] 1 m eştlğnden elde edlr. =1 M g değern elde etmek çn ele alınan kl karşılaştırma m matrs çn m tane genşletme analznn bulanık toplama şlem m n m =1 M g =

4 Koçak, Atan The Evaluaton Wth Mult Crtera Decson Model of Substance Abuse n Hgh School Youth 58 m m m ( =1 l, =1 m, =1 u ) bçmnde uygulanır. [ =1 =1 M g ] 1, elde etmek çn, M g n m (=1, 2,..., m) değerlernn bulanık toplama şlem =1 =1 M g = m m m n m ( =1 l, =1 m, =1 u ) bçmnde yapılır ve bunun ters, [ =1 =1 M g ] 1 1 = ( n, 1 n =1 m, 1 n =1 l ) olarak hesaplanır. n m, =1 u M 1 = ( l 1, m 1, u 1) ve M 2 = ( l 2, m 2, u 2) üçgen bulanık sayılarının karşılaştırılması çn, M 2 M 1 n olablrlk dereces V (M 2 M 1) = sup y x mn (μ M1 (x), μ M2 (x)) = hgt (M 2 M 1) = μ M2 (d) = { 1, eğer m 2 m 1 0, eğer l 1 u 2 (l 1 u 2 ) (m 2 u 2 ) ( m 1 l 1 ), dğer durumlarda eştlğnden hesaplanır. Buradak d, M1 ve M2 üçgen bulanık sayılarının üyelk dereceler arasındak maksmum kesşm noktası D nn ordnatını temsl etmektedr. M 1 ve M 2 üçgen bulanık sayılarını karşılaştırmak çn hem V (M 2 M 1) hem de V (M 1 M 2) değerlernn hesaplanması gerekmektedr. Dışbükey br bulanık sayının k tane bulanık sayı M, ( = 1, 2,..., k) dan daha büyük olablrlğnn dereces, V (M M 1, M 2,..., M k) = V [(M M 1) ve (M M 2) ve... ve (M M k)] = mn V (M M ), = 1, 2,..., k bçmndedr. Bu durumda S, k = 1, 2,..., n; k çn d (A ) = mn V (S S k), k = 1, 2,..., n; k varsayımı yapılablr. Böylece A, ( = 1, 2,..., n) n tane eleman çn ağırlık vektörü aşağıdak eştlkte verlmştr. W = [ d (A 1), d (A 2),..., d (A n) ] T W değernn normalzasyonu le normalze edlmş ağırlık vektörü W = [d(a 1), d(a 2),..., d(a n)] T olarak elde edlr. Adım. Süper matrsn oluşturulması: Bulanık ANP modeln oluşturan kümeler ve elemanlar arasındak etkler süper matrs adı verlen br matrsle gösterlmektedr. Süper matrste yer alan matrs bölümler krterlern kl kıyaslamalarından elde edlen önem ağırlıklarıdır. Bu önem ağırlıkları yardımıyla süper matrs ve akabnde lmt matrs elde edlr. Adım 4. En y alternatfn seçm: Lmt süper matrs le alternatflere veya karşılaştırılan krterlere lşkn önem ağırlıkları belrlenmş olur. Lmt süper matrste en büyük önem ağırlığına sahp olan alternatf en y alternatf olarak belrlenr Bulanık VIKOR Yöntem VIKOR yöntem, çok krterl karar verme problemlernde en y ve uzlaştırıcı çözümü bulmada rasyonel ve sstematk süreçler sunan br araçtır (Chen ve Wang, 2009: 25). Ancak karar alma sürecnde, nsan yargı ve terchler belrsz ve ölçülmes zor olduğundan, tam ve kesn verlern karar verme sürecnde kullanılması gerçek yaşamı temsl etmede yetersz olablmektedr (Chen ve Wang 2009: 25; Şen 2001: 9). Ayrıca buna ek olarak, brbryle çakışan krterler ve durumlar olduğunda karar vercler kesn olmayan veya belrsz verler de dkkate almalıdırlar Kesn olmayan veya belrsz verler

5 Koçak, Atan Lse Gençlğnde Madde Bağımlılığının Çok Krterl Karar Model le Değerlendrlmes 59 Dlsel Değşken çözüm sürecne dahl etmenn yöntemlernden br de dlsel değşkenler kullanmaktır (Moenzadeh ve Hafathalha, 2009: 526; Koçak, 2016: 49). Bulanık küme teorsn ve dlsel değerlendrmeler kullanarak kesn olmayan kavramları sürece dâhl eden ve gerçek yaşamdak belrszlkler temsl etmede öneml br araç olan bulanık VIKOR yöntemnn adımları se aşağıdak gbdr (Chen ve Wang, 2009: 25): Adım 1. Uygun alternatfler () le alternatfler değerlendrmede kullanılacak krterler () karar vercler tarafından belrlenr. Adım 2. Dlsel değşkenler ve üçgen bulanık sayı karşılıkları tanımlanır. Dlsel değşkenler, krterlern önem ağırlıklarını belrlemek ve alternatfler çeştl krterler altında derecelendrmek çn kullanılır. Tablo 2 de, krterlern önem ağırlığını belrlemek ve alternatfler derecelendrmede kullanılan dlsel değşkenler ve üçgen bulanık sayı karşılıkları gösterlmektedr. Üçgen Bulanık Sayı Karşılığı Çok düşük (VL) (0.00, 0.00, 0.25) Düşük (L) (0.00, 0.25, 0.50) Orta (M) (0.25, 0.50, 0.75) Yüksek (H) (0.50, 0.75, 1.00) Çok yüksek (VH) (0.75, 1.00, 1.00) Tablo 2. Dlsel Değşkenler ve Üçgen Bulanık Sayı Karşılıkları (Chen ve Wang 2009: 2526) Adım. Karar vercnn terchler ve görüşler entegre edlr. n karar vercnn sayısını göstermek üzere, her br krtern bulanık ağırlıkları hesaplanır. n 1 e w w, 1,2,..., k n (1) e1. krtere göre. alternatfn önem ağırlığı aşağıdak gb hesaplanır. x 1 x= x, =1,2,..., m n n e (2) e=1 Adım 4., C krterne göre A alternatfnn dereces ve,.krtern önem ağırlığı ken, normalze edlmş bulanık karar matrs (D ) ve bulanık ağırlıklar matrs (W ) oluşturulur. w x x... x x x... x x x... x k k D, 1, 2,..., m ; 1, 2,..., k m1 m2 mk () W [ w, w,..., w ], 1, 2,..., k (4) 1 2 Adım 5. Bulanık en y değerler ( f ) m ve bulanık en kötü değerler ( ) f hesaplanır.

6 Koçak, Atan The Evaluaton Wth Mult Crtera Decson Model of Substance Abuse n Hgh School Youth 60 f f max x mn x (5) Adım 6. S ve R değerler hesaplanır. k ( ) / ( ) 1 S w f x f f R w f x f f max[ ( ) / ( )] (6) Adım 7. S, S, R, R ve Q değerler hesaplanır. S S R R mn S max S mn R max R ( S S ) ( R R ) Q v v ( S S ) (1 ) ( R R ) (7) Burada S, en yüksek grup faydasını gösteren R dolayı en düşük karşıt görüşler gösteren Q R S değernn en düşük değer ken; değernn en düşük değerdr. Bundan ndeks grup faydası le breysel pşmanlığın brlkte değerlendrlmesne mkan verr. v değer en yüksek grup faydasını sağlayan stratenn ağırlığını fade eder. Uzlaşma en yüksek grup faydası le (v > 0.5) le, kararın konsensüs le alınmasıyla (v = 0.5) veya kararın veto edlmesyle (v < 0.5) sağlanablr. Adım 8. Üçgensel bulanık sayı Q kullanılarak durulaştırılır (Hseh: 2004) ve, BNP (Best Nonfuzzy Performance Value) yöntem Q ndeks elde edlr. Buna göre u üçgen bulanık sayının sırasıyla alt, orta ve üst değerlern gösteren A = (l, m, u ) üçgen bulanık sayısı A d = (u l )+(m l ) + l olarak durulaştırılır ( çn). Nha olarak alternatflern sıralanmasında Q ndeks kullanılır ve en küçük Q değern veren alternatf en y alternatf olarak ntelendrlr. Adım 9. C1. Kabul edleblr avanta ve C2. Kabul edleblr stkrar koşulları sağlanırsa a elde edlr. Q ndeksnn kullanılmasıyla belrlenen uzlaşık çözüm ( ) C1. Kabul edleblr avanta : Q( a ) Q( a ) DQ a, sıralama lstesnde knc sırada yer alan alternatftr. DQ = 1 m 1, (m alternatflern sayısıdır ve eğer m 4 se DQ = 0.25)

7 Koçak, Atan Lse Gençlğnde Madde Bağımlılığının Çok Krterl Karar Model le Değerlendrlmes 61 C2. Karar vermede kabul edleblr stkrar : a alternatf, S ve (veya) R sıralama lsteler sonucunda elde edlen en y alternatf olmak zorundadır. Bu şartların sağlanmaması durumunda se uzlaşık çözümler kümes önerlr. Bu kümenn çerğ: Sadece C2 şartının sağlanmaması durumunda a ve a alternatfler belrlenr. Sadece C1 şartının sağlanmaması durumunda,,..., maksmum M çn Q( ) Q( ) < DQ lşks le belrlenr. a ( M ) C1. şartı sağlanamıyorsa ve ( çözümlerdr. Uzlaşık çözümler a br üstünlüğe sahp değldr. a a ( M ) ( M ) ) Q(,...,, a a ( M ) a ( m) a a a a ( m) ( M ) alternatfler; ( M ) a ) < DQ se ve benzer uzlaşık benzer olduğundan, a' karşılaştırmalı C2. şartı sağlanamıyorsa a karşılaştırmalı br üstünlüğe sahp olmasına rağmen karar vermede stkrar yoktur. Bu nedenle a ve a nn uzlaşık çözümü aynıdır. Adım 10. Q değer mnmum alternatf en y alternatf olarak seçlr.. Uygulama Çalışmada, Ankara nın Keçören lçesnde öğretm göstermekte olan okullardak bağımlılık yapıcı madde bağımlılığı sorunu klask ve bulanık ÇKKV yöntemler ele alınarak değerlendrlmeye ve bu konuda erken uyarı sstem oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu amaçla Keçören İlçes Gençlerde Bağımlılık Araştırması proes kapsamında, lçede öğretm göstermekte olan ve evren büyüklüğü 7 lköğretm, ortaöğretm ve lse düzeylerndek toplamda 2541 öğrencye uygulanan anket sonuçlarından örneklem olarak lse düzeynde 9 okul ve toplamda 502 öğrencnn anket sonuçları ele alınmıştır. Öğrenclere uygulanan anket formu; Demograf, Ale le Yapılan Faalyetler, Arkadaşlar le Yapılan Faalyetler, Davranış ve Alışkanlıkları gösteren boyutlarda 15 temel soru grubu altında toplamda 56 değşkenden oluşmaktadır (Keçören Gençlerde Bağımlılık Araştırma Raporu, 2015: 1, 5). Proedek bu değşkenler, madde bağımlılığı konusunda rsk taşıyan ve destek verlmes gereken gençlern yoğunluklu olarak bulundukları okulları tespt etmek amacıyla çözüm yöntem olarak seçlen klask ve bulanık ÇKKV yöntemlernde kullanılacak olan krterler ve alt krterler temsl etmektedr. Anket sorularının gerekl toplulaştırmasının yapılması le elde edlen krterler ve alt krterler Tablo de görülmektedr. Tablodak krterlerden Madde Kullanmaya Sürükleme (C1) krternn yönü malyet ken Ale İç İlşk (C2), Sosyal Çevre C(), Ekonomk Durum C(4), Eğtm Durumu C(5) ve Farkındalık C(6) krterlern yönler fayda olacak şeklnde tanıtılmıştır. a

8 Koçak, Atan The Evaluaton Wth Mult Crtera Decson Model of Substance Abuse n Hgh School Youth 62 Krterler (C1) (C2) (C) (C4) (C5) (C6) Alt Krterler (C11) Erkek olmak (%) (C12) Gencn yaş ortalaması (%) (C1) Ale ç kötü lşk (%) (C1.1) Ale lşklernde öfke, kavga ve saldırganlık davranışlarının sık görülmes (%) (C1.2) Ale breylernn gençle genellkle emr cümleler kullanarak konuşması (%) (C1.) Gencn, alenn steklern yerne getrmedğ takdrde uyarılmadan cezalandırılacağını blmes (%) (C1.4) Ale yapısının, dayanışmanın sağlıklı olmasını engellemes (%) (C1.5) Ale breyleryle kuşak çatışması yaşanması (%) (C14) Gencn ales le sorunlarını, duygu ve düşüncelern paylaşmaması (%) (C21) Gencn ales le sorunlarını, duygu ve düşüncelern paylaşması (%) (C22) Ale le brlkte ortak faalyet yapma sıklığı (%) (C22.1) Televzyon zlemek (%) (C22.2) Vdeo/DVD zlemek (%) (C22.) Snemaya ya da tyatroya gtmek (%) (C22.4) Spor ya da açık hava aktvteler yapmak (%) (C22.5) Blgsayar oyunları oynamak (%) (C22.6) Brbrmzle konuşmak (%) (C22.7) Gezp dolaşmak (%) (C2) Ale ç lşkde empatnn olması (%) (C2.1) Ale olarak genelde uyumlu olunması, sorunların karşılıklı anlayış ve saygıyla çözülmes (%) (C2.2) Aledek breylern gençle olan lşklernde empat kurarak hareket etmes (%) (C2.) Gencn ale çnde düşüncelern rahatlıkla söyleyeblmes ve dkkate alındığını blmes (%) (C24) Alenn gence destek olması (%) (C24.1) Alenn genc bütün konularda desteklemes (%) (C24.2) Annebabanın ale breylern hayatın bütün rsklerne karşı korumaya çalışması (%) (C1) Gencn arkadaşları le sorunlarını, duygu ve düşüncelern paylaşması (%) (C2) Gencn arkadaşları le brlkte ortak faalyet yapma sıklığı (%) (C2.1) Televzyon zlemek (%) (C2.2) Vdeo/DVD zlemek (%) (C2.) Snemaya ya da tyatroya gtmek (%) (C2.4) Spor ya da açık hava aktvteler yapmak (%) (C2.5) Blgsayar oyunları oynamak (%) (C2.6) Brbrmzle konuşmak (%) (C2.7) Gezp Dolaşmak (%) (C) Alenn gencn arkadaşlarını tanıması ve onlarla zaman geçrmes (%) (C.1) Alenn gencn akşamları kmlerle olduğunu blmes (%) (C.2) Alenn gencn akşamları nerede olduğunu blmes (%) (C.) Alenn gencn arkadaşlarını tanıması (%) (C.4) Alenn gencn arkadaşlarının alesn tanıması (%) (C.5) Alenn gencn arkadaşlarının alesyle sohbet etmes (%) (C.6) Alenn gence evn dışında neler yapableceğne dar kesn kurallar koyması. (C.7) Alenn gencn akşamları ne zaman evde olması gerektğne dar kesn kurallar koyması (%) (C41) Ale le brlkte yaşama (%) (C42) Alenn ekonomk durumu (%) (C4) Çevre le kıyaslanınca alenn ekonomk durumu (%) (C51) Babanın öğretm durumu (%) (C52) Annenn öğretm durumu (%) (C61) Alenn madde kullanmanın zararları hakkında genc blglendrmes ve önlemes (%) (C61.1) Alenn, madde kullanmanın nsana verdğ zararlar hakkında gence sık sık blg vermes (%) (C61.2) Ale breylernn madde kullanmasını önlemek çn hep beraber ellernden gelen yapacağına nanması (%) (C62) Gencn madde kullandığını ales le paylaşması (%) (C62.1) Gencn madde kullanıyor olması halnde, bunu alesyle paylaşacağını düşünmes (%) (C62.2) Gencn madde kullanıyor olması halnde, bunu alesnn desteğ ve gayret sayesnde önleyeblmes (%) Tablo. Krter ve Alt Krterlern Belrlenmes (Keçören Beledye Başkanlığı Basın Yayın Halkla İlşkler Müdürlüğü, (2015: 27). Keçören Gençlerde Bağımlılık Araştırma Raporu) Çok krterl karar verme yöntemlernde kullanılacak olan ve alternatfler temsl etmek üzere örneklem olarak seçlen okullar se Tablo 4 de görülmektedr.

9 Koçak, Atan Lse Gençlğnde Madde Bağımlılığının Çok Krterl Karar Model le Değerlendrlmes 6 Okullar (A1) Fath Sultan Mehmet İmam Hatp Lses 26 (A2) Etlk İmam Hatp Lses 25 (A) Keçören Teknk ve Endüstr Meslek Lses 90 (A4) Keçören İMKB Teknk ve Endüstr Meslek Lses 91 (A5) İncrl Teknk ve Endüstr Meslek Lses 90 (A6) Aydınlıkevler Tcaret Meslek Lses 90 (A7) Kalaba Anadolu Lses 20 (A8) Fethye Kemal Mumcu Anadolu Lses 2 (A9) Aktepe Anadolu Lses 47 Toplam 502 Tablo 4. Alternatflern Belrlenmes Örneklem (Öğrenc).1. Bulanık ANP Yöntem Analz Sonuçları Gençlerde madde bağımlılığı ve erken uyarı sstem çalışmasında, rsk taşıyan gençlern bulundukları okulları tespt etmek ve rsk sıralaması yapmak amacıyla dğer yöntemlerde kullanılmak üzere krter ağırlıklarının elde edlmesnde bulanık ANP model oluşturulmuştur. Şekl 2. Madde Bağımlılığı ve Erken Uyarı Sstem İçn Kullanılan Bulanık ANP Model Madde bağımlılığı konusunda rsk taşıyan gençlern bulundukları okulları tespt etmeye ve lgl konuda rsk sıralaması yapmaya yönelk model oluşturulmuştur. Bu amaçla Alternatfler, Madde Kullanmaya Sürükleme, Ale İç İlşk, Sosyal Çevre, Ekonomk Durum, Eğtm Durumu ve Farkındalık olmak üzere yed küme oluşturulmuştur. Bu kümeler arasındak karşılıklı bağımlılıklar le Madde Kullanmaya Sürükleme, Ale İç İlşk ve Farkındalık kümelernn çsel bağımlılıkları Şekl 2 de görülmektedr. Model oluşturulduktan sonra modeldek krterlere at etk matrs Tablo 5 de verlmştr (Koçak, 2016: 67).

10 Koçak, Atan The Evaluaton Wth Mult Crtera Decson Model of Substance Abuse n Hgh School Youth 64 (C1) (C2) (C) (C4) (C5) (C6) (C1) X X X X X (C2) X X X (C) X X (C4) X X (C5) (C6) X X X X X X Tablo 5. Krterlere İlşkn Etk Matrs Krterlern önem ağırlıklarının elde edlmes çn uzman grubunun krterlere lşkn etk matrsnde verlen yapılar çn kl kıyaslamaları yapmaları stenmştr. Değerlendrmelerde dlsel değerler ve bu değerlere karşılık gelen üçgen bulanık karşılıklarının kullanılmasıyla nha olarak elde edlen bulanık kl karşılaştırma matrs se Tablo 6 da görülmektedr. (C1) (C2) (C) (C4) (C5) (C6) (C1) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00;.00; 5.00) (1.00; 2.00; 4.00) (1.00; 2.00; 4.00) (1.00; 2.00; 4.00) (1.00;.00; 5.00) (C2) (0.20; 0.; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 2.00; 4.00) (1.00; 2.00; 4.00) (1.00; 1.00; 1.00) (C) (0.25; 0.50; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (C4) (0.25; 0.50; 1.00) (0.25; 0.50; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (0.25; 0.50; 1.00) (C5) (0.25; 0.50; 1.00) (0.25; 0.50; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (0.25; 0.50; 1.00) (C6) (0.20; 0.; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 1.00; 1.00) (1.00; 2.00; 4.00) (1.00; 2.00; 4.00) (1.00; 1.00; 1.00) Tablo 6. Ana Krterlern Bulanık İkl Karşılaştırma Matrs Ana krterlern ağırlığının belrlenmes çn yapılan bulanık kl karşılaştırma matrsnn ardından görel önem ağırlıklarının belrlenmes çn çözüm yöntem olarak Chang (1992, 1996) n Genşletme Analz Teknğ kullanılmıştır. Gerçekleştrlen analz aşağıdak adımlardan oluşmaktadır: Adım 1. Tablo 6 dak bulanık kl karşılaştırma matrs kullanılarak sentetk değerler elde edlr. S (1) = (0.09, 0.1, 0.79) S (2) = (0.08, 0.17, 0.41) S () = (0.08, 0.1, 0.21) S (4) = (0.06, 0.11, 0.21) S (5) = (0.06, 0.11, 0.21) S (6) = (0.08, 0.17, 0.41) Adım 2. Adım 1 de elde edlen vektörler kullanılarak üçgen bulanık sayılar karşılaştırılır: V ( S(1) S(2) ) = 1.00 V ( S() S(1) ) = 0.9 V ( S(5) S(1) ) = 0.6 V ( S(1) S() ) = 1.00 V ( S() S(2) ) = 0.74 V ( S(5) S(2) ) = 0.65 V ( S(1) S(4) ) = 1.00 V ( S() S(4) ) = 1.00 V ( S(5) S() ) = 0.84 V ( S(1) S(5) ) = 1.00 V ( S() S(5) ) = 1.00 V ( S(5) S(4) ) = 1.00 V ( S(1) S(6) ) = 1.00 V ( S() S(6) ) = 0.74 V ( S(5) S(6) ) = 0.65 V ( S(2) S(1) ) = 0.70 V ( S(4) S(1) ) = 0.6 V ( S(6) S(1) ) = 0.70 V ( S(2) S() ) = 1.00 V ( S(4) S(2) ) = 0.65 V ( S(6) S(2) ) = 1.00 V ( S(2) S(4) ) = 1.00 V ( S(4) S() ) = 0.84 V ( S(6) S() ) = 1.00 V ( S(2) S(5) ) = 1.00 V ( S(4) S(5) ) = 1.00 V ( S(6) S(4) ) = 1.00 V ( S(2) S(6) ) = 1.00 V ( S(4) S(6) ) = 0.65 V ( S(6) S(5) ) = 1.00 Adım. W = (1.00, 0.70, 0.9, 0.6, 0.6, 0.70)T ağırlık vektörü bulunur. Adım 4. Normalze edlmş ağırlık vektörü W = (0.28, 0.20, 0.11, 0.10, 0.10, 0.20) T bulunur. X

11 Koçak, Atan Lse Gençlğnde Madde Bağımlılığının Çok Krterl Karar Model le Değerlendrlmes Bulanık VIKOR Yöntem Analz Sonuçları Gençlerde madde bağımlılığı ve erken uyarı sstem çalışmasında, çözüm yöntem olarak seçlen bulanık VIKOR yöntemnde gerçekleştrlen analz se aşağıdak adımlardan oluşmaktadır: Adım 1. Uygun alternatfler üretlr ve değerlendrme krterler karar vercler tarafından belrlenr. Adım 2. Chang (1992, 1996) n Genşletme Analz Teknğ kullanılarak elde edlen krter ağırlıkları dlsel değşkenlere ve bulanık sayılara dönüştürülüp kullanılır. Krterler (C1) (C2) (C) (C4) (C5) (C6) W 0,28 0,20 0,11 0,10 0,10 0,20 W VH M VL VL VL M Tablo 7. Krter Ağırlıkları Adım. Karar verclern terchler ve fkrler doğrultusunda Chang (1992; 1996) n Genşletme Analz Teknğ kullanılarak elde edlen krter ağırlıkları bulanık VIKOR yöntemnde kullanılmak üzere ele alnır. Ayrıca Tablo 8 de kullanılacak olan bulanık karar matrs verlmştr. Alternatfler (A1) (A2) (A) (A4) (A5) (C1) (0.25; 0.50; 0.75) (0.50; 0.75; 1.00) (0.00; 0.00; 0.25) (0.00; 0.25; 0.50) (0.00; 0.25; 0.50) (C2) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.25; 0.50) (0.75; 1.00; 1.00) (0.75; 1.00; 1.00) (0.75; 1.00; 1.00) (C) (0.00; 0.00; 0.25) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.25; 0.50) (0.00; 0.00; 0.25) (0.00; 0.00; 0.25) (C4) (0.00; 0.25; 0.50) (0.25; 0.50; 0.75) (0.00; 0.25; 0.50) (0.00; 0.00; 0.25) (0.00; 0.00; 0.25) (C5) (0.00; 0.00; 0.25) (0.25; 0.50; 0.75) (0.00; 0.25; 0.50) (0.00; 0.25; 0.50) (0.00; 0.00; 0.25) (C6) (0.00; 0.00; 0.25) (0.00; 0.00; 0.25) (0.25; 0.50; 0.75) (0.00; 0.00; 0.25) (0.50; 0.75; 1.00) Alternatfler (A6) (A7) (A8) (A9) (C1) (0.50; 0.75; 1.00) (0.75; 1.00; 1.00) (0.75; 1.00; 1.00) (0.50; 0.75; 1.00) (C2) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.00; 0.25) (0.50; 0.75; 1.00) (0.75; 1.00; 1.00) (C) (0.00; 0.00; 0.25) (0.00; 0.00; 0.25) (0.25; 0.50; 0.75) (0.25; 0.50; 0.75) (C4) (0.50; 0.75; 1.00) (0.50; 0.75; 1.00) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.00; 0.25) (C5) (0.75; 1.00; 1.00) (0.75; 1.00; 1.00) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.00; 0.25) (C6) (0.75; 1.00; 1.00) (0.25; 0.50; 0.75) (0.00; 0.00; 0.25) (0.00; 0.25; 0.50) Tablo 8. Karar Matrs Krterler Krterler f Adım 5. Bulanık en y değerler ( ) ve bulanık en kötü değerler ( f ) hesaplanır. Krterler Krtern En İy Değerler Krterlern En Kötü Değerler (C1) (0.00; 0.00; 0.25) (0.75; 1.00; 1.00) (C2) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.00; 0.25) (C) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.00; 0.25) (C4) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.00; 0.25) (C5) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.00; 0.25) (C6) (0.75; 1.00; 1.00) (0.00; 0.00; 0.25) Tablo 9: Krterlern Bulanık En İy ve En Kötü Değerler

12 Koçak, Atan The Evaluaton Wth Mult Crtera Decson Model of Substance Abuse n Hgh School Youth 66 Adım 6 ve 7. S ; R değerler le S, S, R, R ve Q değerler hesaplanır. Alternatfler (A1) (A2) (A) (A4) (A5) S (0.50;1.00;2.08) (1.00;1.6;2.42) (0.17;0.25;0.75) (0.25;0.75;1.75) (0.08;0.8;1.08) R Q S R (0.25;0.50;0.75) (0.50;0.75;1.00) (0.17;0.25;0.25) (0.25;0.50;0.75) (0.08;0.25;0.) (0.2; ) (0.74;0.79;1.00) (0.10;0.00;0.00) (0.20;0.;0.6) (0.00;0.04;0.16) Alternatfler (A6) (A7) (A8) (A9) (0.50;0.75;1.25) (1.17;1.75;2.25) (1.08;1.6;1.8) (0.75;1.1;2.08) (0.50;0.75;1.00) (0.75;1.00;1.00) (0.75;1.00;1.00) (0.50;0.75;1.00) Q (0.50;0.50;0.65) (1.00;1.00;0.95) (0.96;0.96;0.8) (0.62; ) Tablo 10. S ; R ve Q Değerler + S = mn S = (0.08,0.25,0.75) S = maxs = (1.17,1.75,2.42) + R = mn R = (0.08, 0.25, 0.25) R = max R = (0.75,1.00,1.00) (v = 0.50 alınmıştır) Adım 8. BNP (Best Nonfuzzy Performance Value) yöntem kullanılarak durulaştırılmış Q değerler se şu şekldedr: Q 1 = (0.2; 0.42; 0.7) se Q 2 = (0.74; 0.79; 1.00) se Q = (0.10; 0.00; 0.00) se Q 4 = (0.20; 0.; 0.6) se Q 5 = (0.00; 0.04; 0.16) se Q 1 Q 2 Q Q 4 Q 5 Q 6 = (0.50; 0.50; 0.65) se Q 6 = Q 7 = (1.00; 1.00; 0.95) se Q 7 = Q 8 = (0.96; 0.96; 0.8) se Q 8 = Q 9 = (0.62; 0.6; 0.90) se Q 9 = ( ) + ( ) = = 0.49 ( ) + ( ) = = 0.84 ( ) + ( ) = = 0.0 ( ) + ( ) = = 0.9 ( ) + ( ) = = 0.07 ( ) + ( ) = 0.55 ( ) + ( ) = 0.98 ( ) + ( ) = 0.91 ( ) + ( ) = 0.72

13 Koçak, Atan Lse Gençlğnde Madde Bağımlılığının Çok Krterl Karar Model le Değerlendrlmes 67 Alternatfler Q Q Alternatfler S Alternatfler R (A) (0.10; 0.00; 0.00) 0.0 (A6) 0.8 (A) 0.22 (A5) (0.00; 0.04; 0.16) 0.07 (A) 0.9 (A5) 0.22 (A4) (0.20; 0.; 0.6) 0.9 (A5) 0.51 (A1) 0.50 (A1) (0.2; 0.42; 0.7) 0.49 (A4) 0.92 (A4) 0.50 (A6) (0.50; 0.50; 0.65) 0.55 (A1) 1.19 (A2) 0.75 (A9) (0.62; 0.6; 0.90) 0.72 (A9) 1.2 (A6) 0.75 (A2) (0.74; 0.79; 1.00) 0.84 (A8) 1.51 (A9) 0.75 (A8) (0.96; 0.96; 0.8) 0.92 (A2) 1.68 (A7) 0.92 (A7) (1.00; 1.00; 0.95) 0.98 (A7) 1.72 (A8) 0.92 Tablo 11. Alternatflern Q ; S ve R Değerlerne Göre Sıralanması Adım 9. Aşağıdak k koşul sağlanırsa çözümü elde edlr. C1. Kabul edleblr avanta : DQ = Q(A5) Q(A) = = 0.06 Q(A4) Q(A5) = = Q(A1) Q(A4) = = 0.10 Q(A6) Q(A1) = = 0.06 Q(A9) Q(A6) = = Q(A2) Q(A9) = = 0.12 Q(A8) Q(A2) = = 0.08 Q(A7) Q(A8) = = 0.06 Bulanık S ve R değerler BNP yöntem kullanılarak durulaştırılmıştır. Q 1 = 1 m 1 ndeks kullanılarak belrlenen; a 9 1 = 0.1 dr. uzlaşık olduğundan A4 ve A9 alternatfler C1 krtern sağlayıp kabul edleblr avantaa sahptrler. C2. Karar vermede kabul edleblr stkrar : A; A4; A5; A7 ve A9 alternatf; S ve/veya R değerler le aynı sıralamada yer alıp C2 krtern sağladığı çn karar vermede kabul edleblr stkrara sahptr. Adım 10. Q değer mnmum alternatf en y alternatf olarak seçlr. Uygulama en rskl okul bulunmaya çalışıldığından Q değer maksmum olan alternatfe bakılır. Gençlerde madde bağımlılığı ve erken uyarı sstem çalışmasında se Kalaba Anadolu Lses 0.98 değer le en rskl okul olarak değerlendrlr. Bunu sırasıyla 0.91 değer le Fethye Kemal Mumcu Anadolu Lses ; 0.84 değer le Etlk İmam Hatp Lses ; 0.72 değer le Aktepe Anadolu Lses 0.55 değer le Aydınlıkevler Tcaret Meslek Lses ; 0.49 değer le Fath Sultan Mehmet İmam Hatp Lses ve 0.9 değer le Keçören İMKB Teknk ve Endüstr Meslek Lses zlemektedr.

14 Koçak, Atan The Evaluaton Wth Mult Crtera Decson Model of Substance Abuse n Hgh School Youth 68 Okullar Bu aşamada ncelenen okulların TEOG sınavı taban puanları aşağıda Tablo 12 de verlmştr. Puan (A8) Fethye Kemal Mumcu Anadolu Lses (A7) Kalaba Anadolu Lses (A6) Aydınlıkevler Tcaret Meslek Lses (A9) Aktepe Anadolu Lses (A2) Etlk İmam Hatp Lses (A5) İncrl Teknk ve Endüstr Meslek Lses (A) Keçören Teknk ve Endüstr Meslek Lses (A4) Keçören İMKB Teknk ve Endüstr Meslek Lses (A1) Fath Sultan Mehmet İmam Hatp Lses Tablo TEOG Lselern Taban Puanları Tablo 12 de TEOG taban puan sıaralamsına göre üst sıralarda yer alan okullar le rsk sıralamasındak okullar arasındak sperman sıra korelasyon değer r s = 0;767 (P = 0;016) olup okul sıralamaları arasında poztf doğrusal br lşk bulunduğu söyleneblr. Bu sonuç eğtm açısından yorumlanırsa TEOG okul başarısı yüksek olan okullar daha fazla madde bağımlılığı rsk altındadır sonucuna ulaşılmıştır. Bu nedenle bu okullardak öğrenclern çok daha fazla rehberlk ve blglendrme çalışması le desteklenmes önemldr. Burada eğtm alan öğrenclern rsk azaltablmek amacıyla yakından zlenmes ve erken uyarı veren durumlara acl çözüm üretleblr olması önem arz etmektedr. 4. Sonuç ve Önerler Son dönemde bağımlılık yapıcı madde kullanımı özellkle gençler arasında artış göstermesne rağmen ülkemzde madde kullanım yaygınlığına; sebep olan faktörlere; rsk alanlarının tesptne ve bu konudak erken uyarı sstemne yönelk yapılan çalışmalar yok deneblecek kadar azdır. Bu noktada gençler bağımlılık yapıcı madde kullanımına yönelten pskolok ve sosyolok etmenler altında gençlern bulundukları okulların rsk değerlendrmesnde ÇKKV yöntemlernn kullanılması bu çalışmanın temeln teşkl etmştr. Çalışmada Ankara nın Keçören lçesnde öğretmn sürdürmekte olan öğrenclere uygulanan anket sonuçları ele alınarak okulların rsk değerlendrmes yapılmıştır. Çalışmada ÇKKV yöntemlernn analznde kullanılacak olan krterler; alt krterler ve alternatfler belrlenerek başlanmıştır. Demograf; Ale le Yapılan Faalyetler; Arkadaşlar le Yapılan Faalyetler; Davranış ve Alışkanlıkları gösteren boyutlardan oluşan anket sorularının gerekl toplulaştırması yapılarak Madde Kullanmaya Sürükleme ; Ale İç İlşk ; Sosyal Çevre ; Ekonomk Durum ; Eğtm Durumu ve Farkındalık olmak üzere 6 adet ana krter belrlenmştr. Bunlardan Madde Kullanmaya Sürükleme ana krternn yönü malyet ken dğer ana krterlern yönler fayda şeklnde tanıtılmıştır. Ayrıca Madde Kullanmaya Sürükleme ana krternn 4 adet; Ale İç İlşk ana krternn 4 adet; Sosyal Çevre ana krternn adet; Ekonomk Durum ana krternn tane; Eğtm Durumu ana krternn 2 adet ve Farkındalık ana krternn 2 adet alt krter bulunmaktadır. Yöntemlerde kullanılacak olan alternatfler se Ankara nın Keçören lçesnde öğretme devam etmekte olan 9

15 Koçak, Atan Lse Gençlğnde Madde Bağımlılığının Çok Krterl Karar Model le Değerlendrlmes 69 lse düzeynde okul ve toplamda 502 öğrencnn katıldığı anket cevapları temsl etmektedr. Çalışmada lk olarak Şekl 2 de verlen krterlern önem dereceler ncelendğnde; Madde Kullanmaya Sürükleme kümes altında Ale ç kötü lşk (% 52.76); Ale İç İlşk kümes altında Alenn gence destek olması (% 6.22); Sosyal Çevre kümes altında Gencn arkadaşları le sorunlarını paylaşması (% 45.74); Ekonomk Durum kümes altında Ale le brlkte yaşama (% 88.76); Eğtm Durumu kümes altında Babanın öğretm durumu ve Annenn öğretm durumu (% 50.00); Farkındalık kümes altında Gencn madde kullandığını ales le paylaşması (% 66.67) krterlernn dğer krterlere nspeten öneml oldukları sonucuna ulaşılmıştır. Sonuç olarak bu çalışmada gerçekleştrlen uygulama le gençlerde madde bağımlılığı ve erken uyarı sstem analznn ÇKKV yöntemler le modellenebleceğ ve bu konuda rsk taşıyan; destek verlmes gereken gençlern yoğunluklu olarak bulundukları okulların rsk analzlernn elde edlebleceğ görülmüştür. Kaynakça Asan, U. Soyer, A. & Seyda, S. (2012). A Fuzzy Analytc Network Process Approach, Atlants Press Book, s Chang, D. Y. (1992). Extent Analyss and Synthetc Decson Optmzaton Technques and Applcaton, World Scentfc, S: 1, s. 52. Chang, D. Y. (1996). Applcatons of the Extent Analyss Method on Fuzzy AHP. European Journal of Operatonal Research, S: 95(), s Chen L. Y. & Wang T. C. (2009). Optmzng Partners Choce n IS/IT Outsourcng Proects: The Strategc Decson of Fuzzy VIKOR, Internatonal Journal of Producton Economcs, S: 120(1), s Chung, S. H., Lee, A. H. I. & Pearn, W. L. (2005). Analytc Network Process Approach for Product Mx Plannng n Semconductor Fabrcator, Internatonal Journal of Producton Economcs, S: 96(1), s Fıguere, J., Greco, S. & Ehrgott, M. (2005). Multple Crtera Decson Analyss: State of the Art Surveys, Unted States of Amerca: Sprnger Scence, Busness Meda, s Gu, X. & Zhu, Q. (2006). Fuzzy Mult Attrbute Decson Makng Method based on Egenvector of Fuzzy Attrbute Evaluaton Space, Decson Support Systems, S: 41(2) s Hseh, T. Y., Lu, S. T. & Tzeng, G. H. (2004). Fuzzy MCDM Approach for Plannng and Desgn Tenders Selecton n Publc Offce Buldngs, Internatonal Journal of Proect Management, S: 22(7), s Kahraman C. (2008). Fuzzy MultCrtera DecsonMakng, Theory and Applcatons wth Recent Developments. Sprnger Optmzaton and Its Applcaton, Sprnger Scence and Busness Meda. s Koçak, D. (2016). Klask ve Bulanık Çok Krterl Karar Verme Yöntemler ve Uygulama, Gaz Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez, Ankara. Kulak, O. & Kahraman, C. (2005). Fuzzy MultAttrbute Selecton among Transportaton Companes Usng Axomatc Desgn and Analytc Herarchy Process, Informaton Scences, S: 170(24), s Meade, L. M. & Sarks, J. (1999). Analyzng Organzatonal Proect Alternatves for Agle Manufacturng Processes: An Analytcal Network Approach, Internatonal Journal of Producton Research, S: 7(2), s Moenzadeh, P. & Hafathalha, A. (2009). A Combned Fuzzy Decson Makng Approach to Supply Chan Rsk Assessment, World Academy of Scence, Engneerng and Technology, S: 60, s Saaty, T. J, (1996). Decson makng n Complex Envronments, The Analytcal Herarchy Process for decson Makng wth Dependence and Feedback, USA, RWS Publcatons.

16 Koçak, Atan The Evaluaton Wth Mult Crtera Decson Model of Substance Abuse n Hgh School Youth 70 Saaty, T. L. & Vargas, L. G. (201). Decson Makng wth The Analytc Network Process Economc, Poltcal, Socal and Technologcal Applcatons wth Benefts, Opportuntes, Costs and Rsks (Second Edton), New York Hedelberg Dordrecht London: Sprnger. Şen, Z. (2001). Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeler, İstanbul: Blge Kültür Sanat. Wang, J. W., Cheng, C. H. & Cheng, H. K. (2009). Fuzzy Herarchcal TOPSIS for Suppler Selecton, Appled Soft Computng, S: 9(1), s

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 48-6670 Year: 04 Volume: Issue: AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Kemal

Detaylı

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance MUHASEBE PAKET PROGRAMI SEÇİM PROBLEMİNE BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ ÖZET Hasan UYGURTÜRK Turhan KORKMAZ Dnamk br çevrede faalyet gösteren

Detaylı

BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ

BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 26, Sayı:, 202 97 BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ Gökhan AKYÜZ (*) Özet: Tedark zncrnn lk adımını oluşturan tedarkçler, şletmenn amaç ve hedeflerne

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, 244-260, 2011 Research Artcle / Araştırma Makales PERFORMANCE EVALUATION USING AHP - VIKOR AND AHP - TOPSIS APPROACHES: THE

Detaylı

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI Fath ÇİL GAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk Mmarlık Fakültes Endüstr Mühendslğ Bölümü 4. Sınıf

Detaylı

TARGET MARKET SELECTION IN FRESH FRUIT-VEGETABLE SECTOR USING FUZZY VIKOR METHOD

TARGET MARKET SELECTION IN FRESH FRUIT-VEGETABLE SECTOR USING FUZZY VIKOR METHOD Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 2148-6670, http://www.pressacadema.org/journals/jmml Year: 2017 Volume: 4 Issue: 4 TARGET MARKET SELECTION IN FRESH FRUIT-VEGETABLE SECTOR USING

Detaylı

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Avalable onlne at www.alphanumercournal.com alphanumerc ournal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Receved: October 11, 2017 Accepted: December 25,

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 3 Sayı: 4 Ekm 03 ss. 449-459 Çok Krterl Karar Verme Teknkleryle Lostk Frmalarında Performans Ölçümü Performance Measurement of Logstcs Frms wth Mult-Crtera

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and atural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 9, -4, 0 Research Artcle / Araştırma Makales FUZZY TOPSIS METHODS I GROUP DECISIO MAKIG AD A APPLICATIO FOR BAK BRACH LOCATIO

Detaylı

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması*

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması* Busness and Economcs Research Journal Volume 7 Number 2 2016 pp. 167-201 ISSN: 1309-2448 DOI Number: 10.20409/berj.2016217536 Bulanık Çok Krterl Karar Verme Yöntemlernn Altı Sgma Projeler Seçmnde Uygulanması*

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI * Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 1 22 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AHP-TOPSIS

Detaylı

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI Marmara Ünverstes Ġ.Ġ.B.F. Dergs YIL 008, CĠLT XX, AYI NAKLĠYE FĠRMAI EÇĠMĠNDE BULANIK AHP E BULANIK TOPI YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMAI Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL ** ArĢ. Grv.

Detaylı

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ DoçDr Nur ÖMÜRBEK Süleyman Demrel Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü Nazlı DEMİRCİ Süleyman Demrel Ünverstes, SBE, İşletme ABD, YL Pınar AKALİN

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 31, 203-213, 2013 Research Artcle / Araştırma Makales ANALYTIC NETWORK PROCESS AND TOPSIS METHODS WITH SELECTION OF OPTIMAL INVESTMENT

Detaylı

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ RISK EVALUATING BY FUZZY AHP AND FUZZY VIKOR METHODS IN FAILURE MODE AND EFFECTS ANALYSIS

Detaylı

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:42, /No:2, 2013, 198-218 ISSN: 1303-1732 wwwfdergsorg 2013 Depo operatörü lostk frmasının seçm çn bulanık

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY

TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY DA Kerem Toker da, uygun alternat - d mod sonucunda, karayolu - denzyolu - Anahtar Kelmeler: TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY ABSTRACT

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs / Dumlupınar Unversty Journal of Socal Scences İNOVASYON PERFORMANSI DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE AHS VE GİA BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIMI: SÜT ÜRÜNLERİ SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi 2016 Publshed n 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Sccene 3-5 November 2016 (ISITES2016 Alanya/Antalya - Turkey) Afet Sonrası Hzmet Verecek Ekplern Konuşlanma Yerlernn Belrlenmes

Detaylı

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ Özkan BALİ Cevrye GENCER ÖZET Çalışmada, br karar problem olarak Kara Harp OkuluKHO) na öğretm elemanı seçm ele alınmış ve

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak

Detaylı

Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi

Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi Makale Gelş: 19/06/2017 Hakeme Gönderlme:20/06/2017 Kabul: 24/06/2017 http://derg.adu.edu.tr/pusb/default.asp Söke İşletme Fakültes Prene Uluslararası Sosyal Blmler Dergs Clt:1, Sayı:1, Hazran 2017 Banka

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi: Yayın Gelş Tarh: 22.10.2014 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 19.04.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 12.07.2016 Clt: 18, Sayı: 2, Yıl: 2016, Sayfa: 255-272 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.78956

Detaylı

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 5 Bahar 009/ s. 3-6 YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Avalable onlne at www.alphanumercjournal.com alphanumerc journal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Volume 5, Issue 2, 2017 Receved: May 16, 2017

Detaylı

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama 346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara

Detaylı

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Journal of thefaculty of Engneerngand Archtecture of Gaz Unversty Clt 30, No 1, 71-85, 2015 Vol 30, No 1, 71-85, 2015 KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA

Detaylı

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2015/1, Sayı:21 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal Scences Year: 2015/1, Number:21 AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE

Detaylı

İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Al İhsan ÖZDEMİR * Arş. Gör. Neşe Yalçın SEÇME ** ÖZET İşletmeler açısından tedarkç seçmnn uzun sürel şbrlğ çnde

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,

Detaylı

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 13, pp. 206-216 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,

Detaylı

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SNL MĞZLRIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Süleyman DÜNDR (*) Fath EER (**) Şuayb ÖZDEMİR (***) Özet: Bu çalışmanın amacı, fuzzy TOPSİS yöntemn kullanarak sanal mağazaların

Detaylı

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI 2403 TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI APPLICATION OF A FUZZY QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT MODEL FOR TEAM LEADER SELECTION ÖZET A. Fahr ÖZKÖK *, Orkun KOZANOĞLU

Detaylı

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ Makale Sunum Tarh : 02.03.2015 Yayına Kabul Tarh : 27.03.2015 Bahadır Fath YILDIRIM Araştırma Görevls Kafkas Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü, Sayısal

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi: Yayın Gelş Tarh: 01.02.2016 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 01.08.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 07.07.2017 Clt: 19, Sayı: 1, Yıl: 2017, Sayfa: 63-81 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.09673

Detaylı

PERSONEL TAYİN İŞLEMLERİ İÇİN AHP, TOPSIS VE MACAR ALGORİTMASI TABANLI KARAR DESTEK MODELİ

PERSONEL TAYİN İŞLEMLERİ İÇİN AHP, TOPSIS VE MACAR ALGORİTMASI TABANLI KARAR DESTEK MODELİ Endüstr Mühendslğ Dergs Clt: 28 Sayı: 1 Sayfa: (2-18) Makale PERSONEL TAYİN İŞLEMLERİ İÇİN AHP, TOPSIS VE MACAR ALGORİTMASI TABANLI KARAR DESTEK MODELİ Hall GÖKKAYA 1, Talp KELLEGÖZ 2* 1 Gaz Ünverstes,

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi. Erman YETİZ, Pelin ALCAN, Vildan ÖZKIR, Hüseyin BAŞLIGİL*

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi. Erman YETİZ, Pelin ALCAN, Vildan ÖZKIR, Hüseyin BAŞLIGİL* Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 27, 177-189, 2009 Research Artcle / Araştırma Makales APPLICATION OF FUZZY AHP AND ANP METHODS FOR CHEMICAL REACTIONS IN NITROCHLOROBENZEN

Detaylı

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: 22 Güz 2012 s. 1-18 SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI Muhammet GÜL

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI Bahad r Fath YILDIRIM.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. Onur ÖNAY.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. ÖZET Bulut

Detaylı

ORGANİZASYON VE YÖNETİM BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt 10, Sayı 2, 2018 ISSN: (Online)

ORGANİZASYON VE YÖNETİM BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt 10, Sayı 2, 2018 ISSN: (Online) BÜTÜNLEŞİK BULANIK DEMATEL VE BULANIK KAPSAMLI DEĞERLEME İLE KALİTE UZMANI YETERLİLİKLERİ VE TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ PROGRAMININ DEĞERLENDİRİLMESİ Mehmet Aksaraylı Dokuz Eylül Ünverstes Unvan (Doç. Dr.)

Detaylı

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI?

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Gaz Ünverstes Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes Dergs 9 / 2 (2007). 6-80 ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Fath ECER Öz: Fuzzy TOPSIS (Technque for Order Preference

Detaylı

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi Makne Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 9, No: 3, 2012 (35-42) Electronc Journal of Machne Technologes Vol: 9, No: 3, 2012 (35-42) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn:1304-4141 Makale

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org Electronc Letters on Scence & Engneerng ) 6) Avalable onlne at www.e-lse.org An Approxmaton to Multsource Suppler Selecton Problem usng Extended Fuzzy AHP and GA Bars Yuce, Ibrahm Dokuzer Sakarya Unversty,

Detaylı

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme tüdergs/d mühendslk Clt:10, Sayı:1, 68-80 Şubat 011 Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sstem seçmnde bulanık çok ölçütlü karar verme Ayhan MENTEġ *, Ġsmal Hakkı HELACIOĞLU İTÜ Fen Blmler Ensttüsü,

Detaylı

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ Aşkın ÖZDAĞOĞLU (*) Özet: Kuruluş yer seçm br frma çn en öneml kararlardan brdr. Yönetm kademesndek kşler seçm yaparken ster stemez

Detaylı

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Abant İzzet Baysal Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs The Internatonal Journal of Economc and Socal Research ISSN: 1306-2174 http://www.bfderg.bu.edu.tr Clt/Volume:

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER *

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER * AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2013, Clt:13, Yıl:13, Sayı:2, 13:171-189 TÜKİYE DEKİ ÖZEL BANKALAIN FİNANSAL PEFOMANSLAININ KAŞILAŞTIILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ Fath ECE COMPAISON OF PIVATE BANKS FINANCIAL

Detaylı

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 22, No 4, 855-862, 2007 Vol 22, No 4, 855-862, 2007 BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA İzzettn TEMİZ ve

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Bahar 2014, Clt:10, Yıl:10, Sayı:1, 157-178 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Mehmet PEKKAYA 1 Mesut AKTOGAN 2 LAPTOP

Detaylı

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 11, pp. 159-170 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,

Detaylı

Belirsizlik Altında Çevre Bilinçli Tedarikçi Seçimi Probleminin İncelenmesi

Belirsizlik Altında Çevre Bilinçli Tedarikçi Seçimi Probleminin İncelenmesi Doğuş Ünverstes Dergs, 19 (1) 2018, 23-37 Belrszlk Altında Çevre Blnçl Tedarkç Seçm Problemnn İncelenmes Investgatng Envronmentally Conscous Suppler Selecton Problem under Uncertanty Vldan ÖZKIR (1) ÖZ:

Detaylı

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi Çankırı Karatekn Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2014, Clt 4, Sayı 1, ss.267-282 Çankırı Karatekn Unversty Journal of The Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.2014, Volume 4,

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

15 th ISEOS PROCEEDINGS BOOK

15 th ISEOS PROCEEDINGS BOOK 15 th ISEOS PROEEDINGS BOOK 15 th Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research and Statstcs 22-25 May 2014 Suleyman Demrel Unversty 15th Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research

Detaylı

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı: 2, 2011 151 KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Nhan ÖZGÜVEN (*) Özet: Perakendeclk

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir : 5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.

Detaylı

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI Doğuş Ünverstes Dergs 12 (1) 2011 144-155 MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-ROMETHEE YAKLAŞIMI EVALUATING MATERIAL HANDLING SYSTEM ALTERNATIVES USING FUZZY-ROMETHEE

Detaylı

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 0.0.00 Clt:, Sayı: 4, Yıl: 00, Sayfa: -74 Yayına Kabul Tarh: 7.0.0 ISSN: 0-84 ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

C SEGMENTİ ARAÇLARIN SEÇİMİ KONUSUNDA TOPSİS VE ENTROPİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KARŞILAŞTIRILMASI

C SEGMENTİ ARAÇLARIN SEÇİMİ KONUSUNDA TOPSİS VE ENTROPİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KARŞILAŞTIRILMASI Economcsand Admnstraton, ToursmandToursm Management, Hstory, Culture, Relgon, Psychology, Socology, FneArts, Engneerng, Archtecture, Language, Lterature, EducatonalScences, Pedagogy&OtherDscplnes 2018

Detaylı

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

Detaylı

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TEKNİKLERİ İLE HİZMET SAĞLAYICI SEÇİMİ Öz Aşır ÖZBEK a Tamer EREN b Hzmet sağlayıcılar ya da üçüncü part lojstk (3PL) frmalar, şletmenn ana faalyetler dışında kalan, geleneksel

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever

Yrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Tedarkç Seçm Kararlarında Bulanık TOPSIS Yöntemnn Kullanımı ve Br Uygulama Use of Fuzzy TOPSIS Method n Suppler Selecton

Detaylı

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ 2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres 11-12 Kasım 21- Balıkesr GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ Esra YILMAZ*, Ferhat GÜNGÖR** *ylmazesraa@gmal.com

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

Detaylı

HAVA GÜCÜNÜN BÖLGESEL MUKAYESESİ *

HAVA GÜCÜNÜN BÖLGESEL MUKAYESESİ * Hava Gücünün Bölgesel Mukayeses HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2 CİLT 5 SAYI 2 (33-42) HAVA GÜCÜNÜN BÖLGESEL MUKAYESESİ * Hv.İsth.Ütğm. Okan ARSLAN ** Hv.İkm.Kur.Alb. Erol YÜCEL Hv.Müh.Yzb.

Detaylı

PROMETHEE SIRALAMA YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ

PROMETHEE SIRALAMA YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 23, No, 9-75, 28 Vol 23, No, 9-75, 28 PROMETHEE SIRALAMA YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ Metn DAĞDEVİREN ve Ergün ERASLAN* Endüstr Mühendslğ Bölümü,

Detaylı

Abstract FİNANSAL PERFORMANS ÖLÇÜM ARACI OLARAK NAKİT AKIM ODAKLI FİNANSAL ANALİZ: İNŞAAT VE BAYINDIRLIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Abstract FİNANSAL PERFORMANS ÖLÇÜM ARACI OLARAK NAKİT AKIM ODAKLI FİNANSAL ANALİZ: İNŞAAT VE BAYINDIRLIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA BJSS Balkan Journal o Socal Scences / Balkan Sosyal Blmler Dergs Internatonal Congress o Management Economy And Polcy, 2016 Aralık CASH FLOW-FOCUSED FINANCIAL ANALYSIS AS A MEASURING TOOL OF FINANCIAL

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

POLİTEKNİK DERGİSİ JOURNAL of POLYTECHNIC ISSN: (PRINT), ISSN: (ONLINE)

POLİTEKNİK DERGİSİ JOURNAL of POLYTECHNIC ISSN: (PRINT), ISSN: (ONLINE) POLİTEKNİK ERGİSİ JOURNAL of POLTECHNIC ISSN: 30-0900 (PRINT), ISSN: 47-949 (ONLINE) URL: http://www.polteknk.gaz.edu.tr/ndex.php/plt/ndex Sezgsel bulanık TOPSIS yöntem kullanarak Türkye nn yenleneblr

Detaylı

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR

Detaylı

T.C. SİNCAN KA YMAKAMLIGI Milli Eğitim Müdürlüğü TÜM OKUL MÜDÜRLÜKLERİNE SİNCAN

T.C. SİNCAN KA YMAKAMLIGI Milli Eğitim Müdürlüğü TÜM OKUL MÜDÜRLÜKLERİNE SİNCAN T.C. SİNCAN KA YMAKAMLIGI Mll Eğtm Müdürlüğü Bölüm: Özel Eğt. Reh. ve Danış. Hz. Sayı : 850144831160/"6~ r Konu : Rehberlk ve Pskolojk Danışma Hzmetler Yıl Sonu Raporu ve Okullarda Şddetn Önlenmes Dönem

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 224-234, 2010 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales APPLICATION OF ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

Detaylı

Türk Sigortacılık Sektöründe Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri (ÇKKV) ile Performans Ölçümü: BİST Uygulaması

Türk Sigortacılık Sektöründe Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri (ÇKKV) ile Performans Ölçümü: BİST Uygulaması Çukurova Ünverstes İİBF Dergs Clt:20. Sayı:1. Hazran 2016 ss.127-147 Türk Sgortacılık Sektöründe Çok Krterl Karar Verme Teknkler (ÇKKV) le Perormans Ölçümü: BİST ygulaması Perormance Measurement n Turksh

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı