KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs (8): 37-45, 00 ISSN: 309-93, wwwkmuedutr Kuruluş Yer Seçmde Bulaık TOPSIS Yötem ve Bakacılık Sektörüde Br Uygulama Nha Tırmıkçıoğlu Çıar Yıldız Tekk Üverstes, Kmya-Metalür Fakültes, Matematk Mühedslğ Bölümü, Yıldız-İSTANBUL Özet Kuruluş yer seçm br çok krterl karar verme problem olup, şletmeler ç büyük stratek öem taşımaktadır Bu çalışmada, br kuruluş yer seçm problem ele alımakta ve bakacılık sektörüde yaklaşık o beş seedr faalyet göstere br bakaı, hç şubes bulumadığı Güeydoğu Aadolu Bölges dek beş aday şehr arasıda e doğru terch yapablmese yöelk br karar destek model öerlmektedr Gelştrle karar destek modelde, çok ölçütlü karar verme yötemlerde, değerledrme süreçler bulaıklığıda dolayı, aralıklı karar vermey olaaklı kıla bulaık TOPSIS yötem uygulamaktadır Belrlee krterler altıda yapıla değerledrmelere göre, Dyarbakır e y aday şehr olarak belrlemştr Aahtar sözcükler: Bulaık TOPSIS, üçge bulaık sayılar, baka şube yer seçm Fuzzy Topss Method For Faclty Locato Selecto Ad A Applcato I Bakg Sector Abstract Faclty locato selecto s a mult-crtera decso problem ad has a strategc mportace for may compaes I ths study a faclty locato selecto problem s cosdered ad a decso support model s provded order to help a bak selectg the most approprate cty for opeg a brach amog sx alteratves the South Easter of Turkey I the decso support model developed, because of the fuzzess of the evaluato processus, the fuzzy TOPSIS method whch allows to make decsos usg the tervals s appled At the ed of the study, accordg to the evaluatos uder the crtera defed, Dyarbakır s foud out the best caddate cty Keywords: Fuzzy TOPSIS, tragular fuzzy umbers, bak brach locato selecto GİRİŞ Tüm düyada yaşaa küreselleşme paralelde, ürü ve hzmetler suulduğu pazarlar da tüm frmalar tarafıda ortak olarak paylaşılmak durumudadır ve buu doğal soucu olarak da brçok frma brbrleryle kıyasıya rekabet çersdedrler Bu rekabet ortamlarıda kuruluş yer seçm, oldukça öeml br karar stratek karar hale gelmektedr Kuruluş yer kavramı geel alamda şletme ekoomk faalyetler sürdürdüğü coğraf yer alamıa gelr Br edüstr şletmes ç kuruluş yer; tedark, üretm, depolama ve dağıtım gb temel foksyolarıı ve bulara bağlı ekoomk amaçlarıı gerçekleştrebleceğ e uygu yer olarak taımlamaktadır Kuruluş yer, ayı zamada br şletme uzu döem faalyetler gerçekleştreceğ br aladır Bu edele, br şletme kuruluş yer olarak seçeceğ yer, uzu döemde amaçlarıı gerçekleştrebleceğ, e düşük malyet ve e yüksek kârı sağlayablecek ala olacaktır İşletme yalış yerde kurulması hammadde tem, pazarlama, taşıma malyetler, ulaşım, haberleşme ve altyapı soruları gb brçok soru le bu soruları gderlmes ç harcaması gereke malyetler artırmakta, dolayısıyla brm malyetlerde artışa sebep olablmektedr(elere,007: 80) Bu edele yer seçm, brçok faktörü dkkatl aalz edlerek alıması gereke br karardır Seçlecek yer şletmeler htyaçlarıı e y karşılayacak telkte olması gerektğde bu htyaçlar obektf olarak belrleerek taımları eksksz olarak yapılmalı, seçlecek yer şletme faalyetlere yapacağı etkler belrleye özellkler değerledrlmel, blg ve tecrübesde yararlaılablecek uzma kş ve kurumlarda destek alımalı, kararlar olabldğce uzu br döem göz öüde buludurulmalı ve mevcut durum dkkate alıırke, zama çersde meydaa gelecek değşklkler de göz öüde buludurulmalıdır (Barutçugl, 988:73, Demrdöğe, Blgl, 00:305-34) Lteratür taramasıda kuruluş yer seçm üzere so yıllarda yapıla çalışmalarda sayısal yötemler olarak geellkle matematksel programlama ve çok krterl karar verme yötemler kullaıldığı görülmektedr Br başka çalışmada dual modell leer matematksel programlama le çözüm araştırılmıştır(mladeovch et al,005:-) Kuo ve dğerler, ayı kouda bulaık AHP yötem kullamıştır(kuo et al,00: 99-4) Elere, der sektörüde kuruluş yer problem Aaltk Hyerarş Sürec le celemştr(elere, 006: 405-46) Burdurlu se se moblya sektörüde kuruluş yer problem Aaltk Hyerarş Sürec le celemştr(burdurlu, 003:-9) Chu ayı problem bulaık TOPSIS yardımıyla celemştr(chu : 00, 687-70) Ertuğrul ve Karakaşoğlu kuruluş yer seçm problem ç bulaık AHP ve bulaık TOPSIS yötemler brlkte kullamışlar ve bu k yötem kıyaslamışlardır (Ertuğrul, Karakaşoğlu : 008, 783-795)
38 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 Bu çalışmada br kuruluş yer seçm problem olarak, özel br bakaı şubes olmadığı Güeydoğu Aadolu Bölges de, aday beş şehr arasıda e uygu terch yapması ç br karar destek model öerlmes ele alımıştır Br kuruluş olarak baka, ktsad ve tcar yaşam çde çok öeml br yer ola ve, sermaye,para ve kred kousuyla lgl her çeşt şlem yapa ve düzeleye özel ve tüzel kşler, devlet ve şletmeler bu aladak her türlü htyacıı karşılamak üzere çalışa br ktsad kuruluştur(kocamaoğlu, 980:8) Br başka taıma göre se baka, dğer brçok şletme gb ortakları karlarıı maksmze etmey amaçlaya özel şletme olup, çek hesapları,temat mektupları, baka havaleler gb gördükler hzmetlerde, kredlerde kazaç elde ede br kuruluş olarak değerledrlmektedr(paras ız,003:46)özetle,bakaları güümüzde para, kred ve sermaye gb koularda öeml görev ve foksyoları vardır Tcar hayatta, hem yurtç hem yurt dışı şlemler düzel olarak yürümes, bakaları olmadığı br ortamda mümkü değldr Şubeler se geel dağıtım kaalları olarak kullaıla ve müşterler ulaşableceğ, hzmet alableceğ kurumlardır Bu özellkleryle bakalar ç stratek alamda büyük öem taşıya şubeler buludukları oktalar da ayı öeme sahptrler Yabacı lteratürde bu kouyla lgl pek çok çalışmaya rastlamak mümküdür Ble lk çalışmalarda br 983 yılıda Meda tarafıda yapılmıştır Bua göre şube yer seçm uzu vadel br yatırım kararıdır ve şube yer potasyel belrlemes çok öemldr Buu ç de bölge tcar özellkler, dğer baka şubeler durumu, üfus özellkler ve şgücü öem taşımaktadır( Meda, 983: 5-8) ABD Oho eyaletde tcar bakaları kuruluş yer seçm problem bulaık hedef programlama ( fuzzy goal programmg) yötemyle celemş ve bakaı ked ç damkleryle beraber, bölge demografk, sosyoekoomk özellkler, ulaşım mkalarıı, mevduat ve kred hacmler ve bölgedek tcar faalyetler öem taşıdığı görülmüştür (M,989 : 07-5) Yuasta dak br ulusal bakaı şube performaslarıı regresyo aalz le celedğ br çalışmada şube lokasyo özellkleryle lgl olarak, bölge toplam üfusu, ortalama hae halkı büyüklüğü, üfus artış oraı,kş başı gelr,sektör bazıda frma sayısı, dğer bakaları koumu gb blgler dkkate alımaktadır (Boufouou,995:389-40) Bagladeş tek baka şube dağılımlarıı celedğ br başka çalışmada, celee bölgeler demografk, sthdam ve ktsad verler kullaılarak yapıla regresyo aalzlerde, şube dağılımlarıı özellkle ekoomk göstergelere bağlı olduğu, buu yaıda sektörel özellkler ve bakaları sudukları ürülerle bu sektörlere verdkler hzmetler de öeml olduğu vurgulamıştır(ravallo et al,000:-39) Ürdü de baka şube yer seçm le lgl br ktsad çalışmada se göz öüde buludurula değşkeler üfus yoğuluğu, gelr düzey, gölge kültürel özellkler, bölgedek frma sayısı, mevduat toplamı, büyüme potasyel ve rekabet olmuştur(abbas, 003:0-0) Bu çalışmada şube yer seçm ç aday ller arasıda e uygu olaıı belrlemese yöelk br karar model öerlmektedr Bakacılık sektörüde şube yer seçm brçok faktörü etk olduğu br süreçtr ve bu sürec etkleye faktörler her baka ç farklılık göstereblr Br başka deyşle, her bakada karar sürec farklı olması, ç damkler, ürüler, pazarlama strateler değşkelk göstermes, buluduğu segmet farklılığı edeyle seçm krterler farklı belrleeblmekte ve buu soucuda farklı bakalar ç farklı lokasyo terchler de görüleblmektedr Etk br şube yer seçm ç, uygu krterler ve bu krterler bazıda aday şube yerler değerledrlerek, krterler e y taşıya adayı tespt edlmes gerekr Acak bazı durumlarda, değerledrme yapılırke sayısal değerler yetersz kalablr Br başka fadeyle orta, braz, daha gb dlsel değşkelerde yararlaılablr Bu tür değerledrmeler alamlı hale getreblecek bulaık kümeler teors temel ala modellerde br ola Che ve dğerler tarafıda gelştrle bulaık TOPSIS modelde yararlaılablr ( Che et al,006:-3) Bulaık TOPSIS modelde, karar krterler ve mevcut alteratfler değerledrlmes dlsel değşkelerle yapılmaktadır Yapıla değerledrmeler üçge bulaık sayılara döüştürülerek sayısallaştırıldıkta sora bulaık ağırlıklar matrs, bulaık karar matrs, ormalze edlmş bulaık karar matrs ve ağırlıklı ormalze edlmş bulaık karar matrs elde edlmektedr Bulaık poztf deal çözüm ve bulaık egatf deal çözüm belrledkte sora verteks yötem le alteratfler yakılık katsayıları buluur ve mevcut alteratfler e yde e kötüye doğru sıralaır Çalışmaı kc bölümüde kouyla lgl lteratür çalışmasıa yer verlmş olup, üçücü bölümde bulaık TOPSIS model algortması (Che et al,006:-3) ortaya komuştur Dördücü bölümde se br baka ç, Güeydoğu Aadolu Bölges de şube açmayı hedefledğ aday altı şehr Bulaık TOPSIS yötemyle değerledrlmştr Bulaık Küme Teors Bulaık küme teors ortaya koya Zadeh, keslk çermeye problemler çözmek ve sa düşüces fade etmek ç sayısal fadeler değl dlsel fadeler kullamak gerektğ fade etmştr (Chou et al,00:375-39) (Che,000:-9) Güdelk yaşamda karşılaşıla brçok belrszlk, keslk yaklaşımıyla modelleemez acak bulaık kümeler bu modellemey yapablr Bulaık küme teors, sa algı ve özel yargılarıyla lgl ola dlsel belrszlğ modellerke, bu belrszlğ bulaık sayılarla matematksel olarak fade edlmes sağlar İşlem kolaylığı sağlaması edeyle e çok kullaıla bulaık sayı türü, üçge bulaık sayılardır Br üçge bulaık sayı, (, ) şeklde gösterlr, 3
N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 39 m ve poztf bulaık sayılar, r poztf br reel sayı, α m ve α kapalı aralığı üst sıırı olmak üzere k α α α bulaık sayıı α kesmler sırasıyla m [ m l, m u ] α α α, [, ] olsu Üçge bulaık sayılarla yapıla l u temel şlemler şöyle özetleeblr (Che,000:-9): α α α α α ( m + ) ) [ ml + l, mu + u ] α α α α α ( m ) ) [ ml u, mu l ] α r ( m() r) [ m r, m r] ( () ( () α (3) l u Verteks yötem, bulaık sayılar arasıdak uzaklığı bulumasıda yararlaıla br yötemdr m ( m, m, m3) ve (,, 3 ) gb k üçge bulaık sayı arasıdak uzaklık verteks yötemyle şöyle hesaplaır (Che,000:-9): [( m ) + ( m ) + ( m ] d( m, ) 3 3) 3 (4) 3 Bulaık TOPSIS Yötem Çok krterl karar verme problemlerde e çok rastlaıla yötemlerde brs lk kez 98 yılıda öerle TOPSIS yötemdr (Hwag, Yoo,98) Br doğrusal ağırlıkladırma tekğ ola TOPSIS yötem e öeml özellğ, bu yötemde poztf deal çözüme e yakı ve egatf deal çözüme e uzak ola e uygu çözümü belrlemesdr Bu mesafeler k yölü olması le sadece maksmze edlecek durumlar değl mmze edlmes gereke durumlar da göz öüde buludurulur ve bua göre e uygu seçm yapılır(özdemr, Seçme, 009: 83) Bu açıda bakıldığıda yötem, baka şube yer seçmde kullaılablecek alteratf br yötem olarak kullaılablr Buula beraber, gerçek hayatta pek çok durumda değerledrme yaparke sayısal değerler yetersz kalablr çükü sa düşüce ve yargıları özellkle terchler geellkle belrszlk çerr Bu edele TOPSIS yötem bulaık verler kullaılablecek şeklde gelştrlmştr (Jahashahloo et al,006 : 545) Bulaık TOPSIS yötem belrl br krter ya da krterlere göre belrszlk altıda alteratfler değerledrp sıralamasıa ve e doğru seçm yapılmasıa yardımcı ola br yötemdr TOPSIS yötemde bulaık değerler kullaılması 99 yılıda Che ve Hwag tarafıda klask TOPSIS yötem le lgl yapıla çalışmaya atıfta buluması le başlamıştır (Che, Hwag: 99) Buda sora bu yötem brçok çok krterl karar verme problemler çözmek ç kullaılmıştır Che (Che,000: -9) öerdğ bulaık TOPSIS yötemde krter ağırlıklarıı belrlemes ve alteratfler değerledrlmes üçge bulaık sayılarla fade edle sözel değşkelerle yapılmaktadır Tsaur ve Chag (Tsaur, Chag, 00: 07-5) tarafıda hava edüstrsde servs kaltes değerledrlmesde Chu ve L (Chu,L,003: 84-90) robot seçm ç bulaık TOPSIS yöem kullamıştır Abo-Sa ve Amer (Abo-Sa,Amer, 005: 43-56) çok amaçlı büyük ölçekl doğrusal olmaya programlama problemler ele almak ç bulaık TOPSIS yötem öermşlerdr Che ve dğerler (Che et al,006: -3) tedarkç seçm problem ele almak ç bulaık karar verme yaklaşımıda faydalamışlardır Jahashahloo ve dğerler tarafıda yapıla br çalışmada krter ağırlıklarıı belrlemesde ve alteratfler değerledrlmesde üçge bulaık sayılar kullaılmış ve α kesm kavramı kullaılarak bulaık sayılar ormalze edlmştr (Jahashahloo et al,006:545) Botta ve Rzz e uygu üçücü part lostk servs sağlayıcılarıı belrlemesde bulaık TOPSIS yötem kullamışlardır(botta, Rzz,006: 94-308) Wag ve Elhag alfa düzey kümes ve doğrusal olmaya programlamaya dayaa bulaık TOPSIS yötem sumuşlardır(wag, Elhag, 006: 306-39) Betez ve dğerler, ele aldıkları üç otel servs kaltes değerledrmek ç bulaık TOPSIS yötemde yararlamışlardır(betez et al,007:544-555) Düdar ve dğerler, saal mağazaları teret steler değerledrlmesde bulaık TOPSIS yötem kullamışlardır( Düdar et al007: 43-7) Öztürk ve dğerler, Dezl Make İmalat Saay de faalyet göstere br şletme aklye frması seçmde bulaık AHP ve bulaık TOPSIS yötemler kullamışlar ve bu yötemler kıyaslamışlardır(öztürk et al,008: 785-84) Wag, Tayva da yerel havayollarıda faalyet göstere üç havayolu şletmes fasal performasıı ölçmek ç bulaık TOPSIS yötem kullamıştır (Wag, 008:837-845) Özdemr ve Seçme, Türkye de faalyet göstere br moblya fabrkasıı mevcut tedarkçler değerledrmes yaparak, e uygu tedarkçy bulaık TOPSIS yötemyle belrlemştr( Özdemr, Seçme,009:79-) Ecer ark tarafıda gerçekleştrle br çalışmaı kousuu da, çmeto sektörüde yer ala o adet frmaı fasal rasyolarıı kullaarak, bulaık TOPSIS yötemyle br optmal portföy oluşturulması teşkl etmektedr( Ecer ark,009 : 478-50) Çalışmamızı kousuu teşkl ede baka şube yer seçm ç gelştrle karar destek modelde Che ve dğerler (Che, 006: -3) tarafıda gelştrle Bulaık TOPSIS yötem kullaılmıştır Bu yötem lk adımıda uzma karar verclerde (KV) oluşa br ür oluşturulur N tae karar vercde oluşa küme E { KV KV,, KV } şeklde fade edlr, Jür oluşturuldukta sora,, A m ve bu alteratfler değerledrmede kullaılacak ola krterler mevcut alteratfler A { A A, } N
40 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 { K K } K,,, K belrler Buu takbe, alteratfler değerledrlmesde ve krterler öem ağırlıklarıı belrlemesde kullaılacak sözel değşkeler seçlr ve karar vercler bu sözel değşkeler yardımıyla alteratf ve krterler değerledrrler Bu değerledrmeler bulaık sayılar şekldek fades Tablo ve Tablo dek gbdr (Che, 006: -3): Tablo Krterler Öem Ağırlığıı Belrlemede Yararlaıla Dlsel İfadeler Çok Yüksek ( ÇY) (08,,) Yüksek ( Y ) (07,08,09) Braz Yüksek ( BY ) (05,065,08) Orta ( E ) (04,05,06) Braz Düşük ( BD ) (0,035,05) Düşük ( D ) (0,0,03) Çok Düşük ( ÇD ) (0,0,0) Tablo Alteratfler Değerledrlmesde Kullaıla Dlsel İfadeler Çok İy (ÇI) (8,0,0) Iy ( I ) (7,8,9) Braz Iy (BI ) (5,65,8) Orta ( E ) (4,5,6) Braz Kötü ( BK ) (,35,5) Kötü ( K ) (,,3) Çok Kötü ( ÇK ) (0,0,) N tae karar vercde oluşa grupta, x~ karar vercler değerledrdğ alteratf krter değer, w ~ se krter ağırlığıı gösterdğ grupta krter değerler ve krter ağırlıkları sırasıyla şöyle hesaplaır: ~ x ( a, b, c ), a m{ a }, b N b k N k, c max{ c } k k k k (3) w ~ ( w, w, w ) w { w }, w 3 N w k N k m k k, { w } w (3) 3 max k 3 k Br bulaık çok krterl karar verme problem matrs, A ( (,, m) aralarıda seçm yapılacak alteratfler ve K (,, ) krterler göstermek üzere şu şeklde fade edleblr: A A A m K K ~ x ~ x ~ x ~ x ~ x ~ m xm [ w~, w~,, ] w ~ x ~ x ~ x m ~ W ~ (33) Burada ~ x (, ) ve ~ ω (,, ) dlsel fadelerdr Bu dlsel fadeler üçge bulaık sayılarla ~ x ( a, b, c ) ve w ~ ( w, w, w ) şeklde, 3 taımlaablr D ~ bulaık karar matrs, W ~ se bulaık ağırlıklar matrs göstermektedr Karar matrs oluşturulmasıda sorak adım karar matrs ormalze edlmesdr Normalze edlmş bulaık karar matrs ~ R ~ (34) [ r ] m le gösterlr ve elemaları B ve C, fayda ve malyet krterler olmak üzere ~ a b c r,,, c max c, B c c c (35) ~ a a a r,, c b a, a m a (36) şeklde hesaplaır Burada, r (, ), C, ormalze edlmş üçge bulaık sayılardır Normalze bulaık karar matrs oluşturulmasıda sora, her br krter farklı ağırlığıı göz öüde buludura ağırlıklı ormalze edlmş bulaık karar matrs şu şeklde oluşturulur: ~ V ~ (37) [ v ] m K,,m,,,
N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 4 Elemaları se v ~ ~ r () w~ (38) formülüyle hesaplaır Ağırlıklı ormalze bulaık karar matrs oluşturuldukta sora bulaık poztf deal çözüm (FPIS, A ) ve bulaık egatf deal çözüm (FNIS, A ) şu şeklde taımlaır ( v~ ~, v ~, v ) A ( v~, v~,, v~ ) Burada v ~ max{ v } ve ~ v m{ v } A (39) (30) 3 dr Her br alteratf FPIS ve FNIS te uzaklığı sırasıyla,,,, m olmak üzere d d d ( v~, v~ ),, m (3) v v d ( v~, v~ ),, m (3) le hesaplaır Burada d v (,) k bulaık sayı arasıdak uzaklığı göstermektedr Poztf deal çözüme ve egatf deal çözüme göre uzaklıklar belrledkte sora, alteratfler sıralamasıı belrleyeblmek ç her alteratfe lşk yakılık katsayıları ( C ) hesaplaır Yakılık katsayısı, bulaık poztf deal çözüme ( A ) ve bulaık egatf deal çözüme ( A ) uzaklığı ayı ada dkkate alır Her alteratf yakılık katsayısı,,,, m olmak üzere d C d + d formülü kullaılarak hesaplaır (33) 4 Baka Şube Yer Seçm Çalışmaı bu bölümüde yaklaşık 5 seedr bakacılık sektörüde faalyet göstere br özel mevduat bakasıı, Güeydoğu Aadolu Bölges de şubes bulumaya 5 l ola Dyarbakır(A), Kahramamaraş(A), Malatya(A3), Şalıurfa(A4) ve Srt(A5) çde ked vzyo ve msyoua e uygu olaı seçeblmes amacıyla br karar destek model öerlmektedr Buu ç, bakaı farklı departmalarıda üst düzey yöetc olarak görev yapmakta ola altı yöetcyle görüşülmüş ve modelde kullaılacak krterler, lteratürde ve sektörle lgl kayaklarda yer ala krterler arasıda, bu kşler görüş ve oayları doğrultusuda aşağıdak gb belrlemştr: Toplam üfus(k): Baka ç şube yer seçmdek e öeml demografk krter olarak terch edlmştr İl ve lçeler le bucak ve köylerdek üfusu toplamıdır Kş başı Gayr Saf Mll Hasıla(K): Karar vercler tarafıda aday ller gelşmşlk düzey le lgl fkr verebleceğ düşüülerek terch edlmştr Bu düzey, bakaları özellkle pazarlama strateler le lgl öeml ve belrleyc br rol oyamaktadır İl sıırları çersde br yıl çersde üretle her türlü mal ve hzmet değer, toplam üfusa bölümes le bulua tutardır Rakp bakaları varlığı (K3): Karar vercler, seçm yapacak ola baka le ayı segmette bulua ve rakpler dye adladırdıkları dğer bakaları varlıklarıı da aday l terchde br başka krter olableceğ kaısıa varmışlardır Tcar faalyetler(k4): Aday llerdek tcar faalyetler, bu ller tcar potasyel gösterdğ düşücesyle, br krter olarak, e y şube yer seçm sürece dahl edlebleceğ kousuda tüm karar vercler hem fkr olmuşlardır Müşter potasyel(k5) : Bu krter de bakaları müşterlere sumayı hedefledğ ürü çeştllğ ve pazarlama strateler belrlemes le lgl olarak br başka öeml krter şeklde ö plaa çıkmaktadır Müşter potasyel üzere br görüş vereblmek ç, karar vercler tarafıda e öeml bakacılık ürüler olarak taımlaa ve ayı zamada baka ç brer performas gösterges olarak da fade edle, aday llere at tüm mevduat ve kred hacmler celemektedr Krterler belrledkte sora, karar vercler Tablo dek dlsel fadeler yardımıyla karar krterler değerledrmşlerdr ve bu degerledrmelertablo3 te verlmştr Tablo 3 Krter Ağırlıklarıı Karar Vercler Tarafıda Değerledrlmes KV KV KV3 KV4 KV5 KV6 K ÇY ÇY ÇY ÇY ÇY ÇY K Y ÇY ÇY Y ÇY ÇY K3 ÇY Y Y ÇY Y Y K4 BY Y BY BY Y BY K5 Y Y Y Y Y Y Br sorak adımda, karar vercler Tablo dek dlsel fadeler yardımıyla aday şehrler karar krterlere göre, sstemlerdek blgler kullaarak Tablo4 te değerledrmşlerdr
4 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 Tablo 4 Ye Açılacak Şube İç Karar Vercler Tarafıda Değerledrlmes Krterler Alteratfler KV KV KV3 KV4 KV5 KV6 A ÇI I ÇI ÇI I ÇI A I ÇI I I ÇI I A3 BI BI I BI BI I K A4 I I I I I I A5 BI BI BI BI BI BI K K3 K4 K5 Tablo 5 Bulaık Karar Matrs A I I ÇI I I ÇI A BI I O BI I O A3 BI BI BI BI BI BI A4 BI BI BI BI BI BI A5 O BK O O BK O A ÇI I I ÇI I I A I ÇI ÇI I ÇI ÇI A3 I BI BI I BI BI A4 I I I I I I A5 BI BI O BI BI O A I ÇI I I ÇI I A I I BI I I BI A3 I BI BI I BI BI A4 I BI BI I BI BI A5 BI BI BI BI BI BI A I I ÇI I I ÇI A I I BI I I BI A3 BI BI I BI BI I A4 BI BI I BI BI I A5 BI O O BI O O K K K3 K4 K5 A (7,933,0) (7,867,0) (5,783,0) (7,867,0) (7,867,0) A (7,867,0) (4,65,9) (7,933,0) (5,75,9) (5,75,9) A3 (567,7,833) (5,65,8) (5,7,9) (5,7,9) (5,7,9) A4 (7,8,9) (5,65,8) (7,8,9) (5,7,9) (5,7,9) A5 (5,65,8) (,45,6) (4,6,8) (4,5,6) (4,55,8) Alteratfler karar vercler tarafıda her br krtere göre değerledrmeler Tablo ve Tablo kullaılarak üçge bulaık sayılara döüştürülmüş, (3) eştlğ yardımıyla bu bulaık sayılar tek br değere drgemş ve Tablo 5 te gösterle bulaık karar matrs elde edlmştr Karar vercler krterler değerledrme souçları (3) eştlğ yardımıyla tek br değere drgemş ve krterlere lşk öem ağırlıkları belrleerek Tablo6 da verlmştr : Tablo 7 Normalze Edlmş Bulaık Karar Matrs Tablo 6 Krterler Ağırlıkları Krterler Ağırlıklar K (08,,) K (07,093,) K3 (07,087,) K4 (05,07,09) K5 (07,077,09) Bulaık karar matrs, (35) eştlğ yardımıyla ormalze edlerek Tablo7 de gösterle ormalze edlmş bulaık karar matrsler oluşturulmuştur K K K3 K4 K5 A (07,093,) (07,087,) (05,078,) (07,087,) (07,087,) A (07,087,) (04,065,09) (07,093,) (05,075,09) (05,075,09) A3 (0,5,07,09) (05065,08) (05,07,09) (05,07,09) (05,07,09) A4 (07,08,09) (05,065,08) (07,08,09) (05,07,09) (05,07,09) A5 (05,065,08) (0,045,06) (04,06,08) (04,05,06) (04,055,08)
N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 43 Tablo 8 Ağırlıklı Normalze Edlmş Bulaık Karar Matrs K K K3 K4 K5 A (056,093,) (049,08,) (035,068,) (035,06,09) (049,066,09) A (056,087,) (08,06,09) (049,08,) (05,053,08) (035,058,08) A3 (04,07,09) (035,06,08) (035,06,09) (05,049,08) (035,054,08) A4 (056,08,09) (035,06,08) (049,069,09) (05,049,08) (035,054,08) A5 (04,065,08) (04,04,06) (08,05,08) (0,035,054) (08,04,07) Normalze edlmş bulaık karar matrsde yer ala değerler her br, Tablo 6 da hesaplamış olarak verle lgl krter ağırlıkları le çarpılarak ağırlıklı ormalze edlmş bulaık karar matrs elde edlmş Tablo 8 de suulmuştur Dğer alteratfler ç de uzaklıklar hesaplaarak Tablo9 da gösterlmştr
44 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 Tablo 9 FPIS ve FNIS te Ola Uzaklıklar Alteratfler d d A 6 5 A 86 34 A3 76 A4 9 00 A5 58 54 So olarak, (33) eştlğ yardımıyla her alteratf yakılık katsayıları bulumuş ve bu katsayılar Tablo0 da gösterlmştr Tablo 0 Yakılık Katsayıları Alteratfler CC A 0609 A 0558 A3 0456 A4 05 A5 0375 Tablo 0 celedğde, yakılık katsayıları büyükte küçüğe doğru, şeklde gerçekleştğ ç şube yer seçmde adaylar A>A>A4>A3>A5 şeklde sıralamıştır Br başka fadeyle e y aday Dyarbakır olup buu sırasıyla Kahramamaraş, Şalıurfa, Malatya ve Srt takp etmektedr 5 SONUÇ Ye şube açılımı ç e uygu şehr belrlemes ç yapıla bu çalışmaı souçları celedğde, krter değerler çok yakı olmakla brlkte e öde gele krterler, lteratürdek dğer pek çok çalışmada ö plaa çıka toplam üfus olduğu görülmektedr Bu krter, oldukça yakı değerlerle kş başı gayr saf mll hasıla, rakp bakaları varlığı ve müşter potasyel krterler le tcar faalyetler krter takp etmektedr Karar vercler tarafıda karar krterlere göre yapıla değerledrmeler soucuda aday şehrler e yde e kötüye doğru Dyarbakır, Kahramamaraş, Şalıurfa, Malatya ve Srt olarak sıralamıştır Bua göre dkkate alıa krterler ve baka yöetcler görüşler doğrultusuda Dyarbakır skoru e yüksek şehr olup, şube açılması e uygu aday olarak görülmektedr Bu l, çalışmada kullaıla krterler ç dğer aday llere göre daha yüksek değerledrldğ de gözlemlemes mümküdür Bulaık TOPSIS yötem bulaık ortamlarda grup kararı vermeye yardımcı ola br yötemdr Bu çalışmada dlsel fadeler üçge bulaık sayılara döüştürülmüştür Çok krterl karar verme yötemlerde bulaık TOPSIS yötem, bu tür modeller çözümüde çok rahat ve başarılı br şeklde kullaılmaktadır Az sayıda karar verc yeterl olması ve kolay uygulaablrlğ gb avatalarıı olmasıyla beraber bu yötemle krterler ve ağırlıkları doğru belrlemes, karar vercler obektf tutumua bağlıdır KAYNAKLAR Abbas, GY, (003), A Decso Support System for Bak Locato Selecto, Iteratoal Joural of Computer Applcatos Techology,6,0-0 Abo-Sa, MA, Amer, AH, (005) Extesos of TOPSIS for Multobectve Large-scale Nolear Pogrammg Problems, Appled Mathematcs ad Computato, Vol6, Issue, 43-56 Barutçugl, İ, (988), Üretm Sstem ve Yöetm Tekkler, Uludağ Üv Yayıları, No:3054-0673, 73 Betez, JM, Mart JC, Roma, C, (007) Usg Fuzzy Number for Measurg Qualty of Servce The Hotel Idustry, Toursm Maagemet, 8(),544-555 Botta, E, Rzz A,(006) A Fuzzy TOPSIS Methodology to Support Outsourcg of Logstcs Servces, Supply Cha Maagemet: A Iteratoal Joural, (4),94-308 Boufouou PV,(995) Evaluatg Bak Brach Locato ad Performace: A Case Study, Europea Joural of Operatoal Research, 87, 389-40 Burdurlu, E, (003) Locato Choce For Furture Idustry Frms By Usg Aalytc Herrarch Process (AHP) Method, Gaz ÜFe BlDergs, 6 (), -9 Che,CT,(000) A Fuzzy Approach to Select the Locato of the Dstrbuto Ceter, Fuzzy Sets ad Systems, 4, -9 Che,CT, L,CT,,Huag, SF,(006) A Fuzzy Approach for Suppler Evaluato ad Selecto Supply Cha Maagemet, Iteratoal Joural of Producto Ecoomcs, -3 Che,SJ,Hwag CL, (99), Fuzzy Multple Attrbute Decsom Makg Methods ad Applcatos, Sprger-Verlag, Berl Chou,TS, Lag GS, (00) Applcato of A Fuzzy Mult Crtera Decso Makg Model for a Shppg Compay Performace Evaluato Martme Polcy&Maagemet, 8(4), 375-39 Chu, T-C, (00), Faclty Locato Selecto Usg Fuzzy TOPSIS Uder Group Decsos, Iteratoal Joural of Ucertaty, Fuzzess ad Kowledge-Based Systems,, 687-70, Chu, T-C, L Y-C, (003) A Fuzzy TOPSIS Method For Robot Selecto, Iteratoal Joural of Advaced Maufacturg Techology,, 84-90 Demrdöğe, O, Blgl B, (004) Orgaze Saay Bölgeler İç Yer Seçm Kararıı Etkleye Faktörler : Erzurum Öreğ, Atatürk Üverstes
N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 45 Sosyal Blmler Esttüsü Dergs, 4(), 305-34 Düdar,S, Ecer, F, Özdemr,Ş, (007), Fuzzy TOPSIS Yötem İle Saal Mağazaları Web Steler Değerledrlmes, Atatürk Üverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, (), 43-7 Ecer, F, Vurur, NS, Özdemr L, (009) Bulaık Br Modelle Frmaları Değerledrme ve Optmal Portföy Oluşturma : Çmeto Sektörüde Br Uygulama, Mustafa Kemal Üverstes Sosyal Blmler Esttüsü Dergs, 6(), 478-50 Elere, A, (006), Kuruluş Yer Seçm Aaltk Hyerarş Yötem İle Belrlemes; Der Sektörü Öreğ, ATÜ İİBF Dergs, 0 (), 405-46 Elere, A, (007), Kuruluş Yer Seçm Fuzzy TOPSIS Yötemyle Belrlemes : Der Sektörü Öreğ, Akdez Üverstes İİBF Dergs,3, 80-95 Ertuğrul İ, Karakaşoğlu N, (007), Comparso of Fuzzy AHP ad Fuzzy TOPSIS Methods for Faclty Locato Selecto, Iteratoal Joural of Advaced Maufacturg Techology, do: 0007/w0070007-49-8 Hwag, CL, Yoo, K,(98), Multple Attrbutes Decso Makg Methods ad Applcatos, Sprger, Berl Hedelberg Jahashahloo, GR, Hossezadeh, LF, Izadkhah, M, (006), Exteso of the TOPSIS method for Decso Makg Problems wth Fuzzy Data, Appled Mathematcs ad Computato, 8(), 544-55 Kocamaoğlu,S,(980) Bakacılık Asklopeds, 4Baskı, Türkye İş Bakası Kültür Yayıları, İstabul,,s8 Kuo, RJ, Chı, SC Kao,SS (00), A decso support system forselectg coveece store locato through tegrato of fuzzy AHP ad artfcal eural etwork, Computers I Idustry, 99-4 Meda,A,(983), Dstrbuto of Bak Servces ad Brach Locato, Iteratoal Joural of Pyhscal Dstrbuto ad Maageral Maagemet, 3-3,5-8 Mladeovch, N, Brmberg, J, Hase, P (005) A Note Odualty Gap I The Smple Plat Locato Problems, Europea Jeoral of Operato Research, 5(),- M H, (989) A Model Based Decso Support System for Locatg Baks, Iformato ad Maagemet, 7-4,07-5 Ozdemr AI, Secme NY, (009), İk Aşamalı Tedarkç Seçm Bulaık Topss Yötem le Aalz, Afyo Kocatepe Üverstes, İİBF Dergs, C X I, S II, 79- Öztürk, A, Ertuğrul İ, Karakaşoğlu N,(008) Naklye Frması Seçmde Bulaık AHP ve Bulaık TOPSIS Yötemler Karşılaştırılması, Marmara Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, 5(), 785-84 Parasız, İ, (003) Makro Ekoom Teor ve Poltkası, 8Baskı, Ezg Ktabev Yayıları, Bursa, s46 Ravallo,M, Wodo,Q, (000) Bakg o the Poor? Brach Locato ad Nofarm Rural Developmet Bagladesh, Revew of Developmet Ecoomcs, 4-, -39 Tsaur SH, Chag TY, Ye CH, (00), The evaluato of arle servce qualty by fuzzy MCDM, Toursm Maagemet, 3, s07-5 Wag, YJ, (008), Applyg FMCDM to Evaluate Facal Performace of Domestc Arles Tawa, Expert Systems wth Applcatos, 34(3), 837-845 Wag YM, Elhag, TMS,(006) Fuzzy TOPSIS Method Based o Apha Level Sets Wth A Applcato to Brdge Rsk Assessmet, Expert Systems Wth Applcatos, 3, 309-39