EVALUATION OF THE STATE UNIVERSITY OF LIBRARY WITH ENTROPY- BASED MAUT METHOD ÖZET

Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi Sayı:, 20, ss. 2- Selcuk University Journal of Social and Technical Researches Volume:, 20, p. 2- ENTROPİ TEMELLİ MAUT YÖNTEMİNE GÖRE DEVLET ÜNİVERSİTELERİ KÜTÜPHANELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ EVALUATION OF THE STATE UNIVERSITY OF LIBRARY WITH ENTROPY- BASED MAUT METHOD Doç.Dr.Nuri ÖMÜRBEK, Duygu DELİBAŞ 2, Yrd.Doç.Dr.Fatma Gül ALTIN Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü 2 Süleyman Demirel Üniversitesi, SBE, İşletme ABD Yüksek Lisans Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Bucak Zeliha Tolunay Uygulamalı Teknoloji ve İşletmecilik Yüksekokulu, Uluslararası Ticaret Bölümü nuriomurbek@sdu.edu.tr, dduygudelibas@gmail.com, fgulaltin@gmail.com ÖZET Bu çalışmada 2000 yılı öncesinde kurulan 5 devlet üniversitesinin performanslarının değerlendirilmesinde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri kullanılmıştır. Veriler her üniversitenin kendi web sitesinden alınmıştır. Değerlendirme kriterleri ise uzman kişilerle görüşülerek kapalı alan (m 2 ), personel sayısı, kitap sayısı, kuruluş yılı, abone olunan basılı dergi sayısı, veri tabanı sayısı, elektronik dergi sayısı olarak belirlenmiştir. Entropi yöntemi uygulanarak her bir kriterin ağırlıkları hesaplanmıştır. Daha sonra en yüksek fayda sahibi olan üniversiteyi bulmak için MAUT yöntemi uygulanmıştır. Sonuçta en iyi performans İstanbul Teknik Üniversitesi iken en düşük performans Balıkesir Üniversitesi olmuştur. Anahtar Kelimeler: Üniversite Kütüphaneleri, Performans Değerlendirme, Çok Kriterli Karar Verme, Entropi, MAUT (Multi Attribute Utility Theory) ABSTRACT In this study, Multicultural Decision Making Methods were used in evaluating the performances of 5 state universities established in the beginning of 2000. The data are taken from each university's own website. The evaluation criteria were determined as closed area (m2), number of personnel, number of books, year of establishment, number of printed journals subscribed, number of databases, number of electronic journals. The weights of each criterion were calculated by applying the entropy method. Then the MAUT method was applied to find the university that has the highest benefit. As a result, the best performance was Istanbul Technical University while the lowest performance was Balikesir University. Key Words: University Libraries, Performance Evaluation, Multicriteria Decision Making, Entropy, MAUT (Multi Attribute Utility Theory)

. GİRİŞ Bilgiye ulaşabilmek için birtakım belli başlı kurumlara ihtiyaç vardır. Üniversite kütüphaneleri öğrenciler ve akademik personellerin istek ve ihtiyaçlarını karşılayan önemli kurumlardan biridir. Bu açıdan üniversite birimleri arasında en önemli paya sahip olan yer kütüphanelerdir. Kütüphanelerdeki kaynakların güncel, basılı ve elektronik olması kullanıcılar için oldukça önemlidir. (Odabaş ve Polat, 20: 22). Türkiye de üniversiteler kamu ve vakıf üniversiteleri olarak yer almaktadır. Bunların i kamu üniversiteleri, ü vakıf üniversiteleri ve si vakıf meslek yüksekokulları olmak üzere toplam üniversitedir. (Yükseköğretim Kurumu, 20) Üniversitelerin kütüphanelerinin daha kaliteli eğitim ve öğretim sunmaları ayrıca öğrencilere daha geniş araştırma alanları sağlamaları için belirli standartlara ihtiyacı vardır. Başlıca standartlar; koleksiyon, bina, kullanıcı, personel ve bütçedir. Bu çalışmada daha da ayrıntıya inerek kritere dikkate alınmıştır (Çanak vd., 20:2). 2. ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME Karar Verme; belirlenmiş hedefe ulaşmak ve bu hedef için ilerlenen yoldaki alternatifler arasından seçim yapmaktır. (Forman ve Selly, 200: ). Çok Kriterli Karar Verme ise; birden fazla ve kendi içinde çelişen hedeflerin gerçek olmasının istendiği sorunların çözümlenmesidir. (Zionts, : ). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi; Çok Amaçlı Karar Verme ve Çok Nitelikli Karar Verme olarak ikiye ayrılmaktadır:(çınar, 200: 5) Çok Amaçlı Karar Verme; birden fazla kriter ve seçeneği bir araya getirerek aynı anda çözebilen bir özelliğe sahiptir. Çok Amaçlı Karar Verme kavramının ortaya çıkmasında amaç problemlerinin kompleks durumundaki önemli kararlara ulaşabilmek için doğru tercihin seçilmesinde önemli rol oynamaktadır. (Dumanoğlu, 200:2). Çok Nitelikli Karar Verme; birbirleriyle aynı olmayan çoklu kriterleri, hedefleri ve özellikleri dikkate alarak mevcut alternatifler, eylemler ve seçenekler arasından en iyiyi seçmektir. (Özdemir ve Deste, 200:). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi; birden fazla kriterin baz alınarak bir veya birden fazla alternatifin bu kriterlere göre sıralanması ve sıralanan bu kriterlerin seçilmesidir. Çok kriterli karar verme problemlerinde AHP, TOPSIS, MAUT, MOORA, ELECTRE, COPRAS, VIKOR, ANP gibi yöntemler problemin sonuçlanmasında çok sık kullanılmaktadır. (Erginel ve diğerleri,200: ).. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI Loetscher ve Killer (2002: 2-2), Gelişmekte olan Malasaki bölgesinde MAUT yöntemini uygulayarak teknik, sosyal, politik ve kurumsal kriterlerin devamlılığı konusundaki kararlardan oluşan bir model geliştirmişlerdir. Bu model karar destek sistemi olan SANDEX üzerinde uygulanmıştır. Wang, Wee ve Ofori (2002: 25-5), çalışmalarında inşaat tapınağı yapmak için yedi ana parametre kullanarak MAUT yöntemini uygulamışlardır. Bu parametreler; toprak tipi, kazı boyutu, kazı derinliği, önerilen yöntemler, yakınlık, zemin seviyesinin altında su derinliği ve zemin geçirgenliğidir. Bu sistem Singapur da gerçek bir proje üzerinde test edilmiştir. Sonucunda bu çalışmalar olumlu karşılanmıştır. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

Kailiponi (200: -), bu çalışmada Devlet Kuruluşları Tahliye Duyarlılık (ERGO) projesi Avrupa Birliği tarafından tahliyeler için model oluşturmak üzere geliştirilmiştir. Bu projenin yapılandırılmasında, MAUT yöntemi ile acil durum yöneticilerinin tahliye eylemleri değerlendirilmiştir. Böylece acil durumlarla uğraşıp enerji ve zaman yitirileceğine daha tercih edilebilir olan tahliye eylemlerinin sonunda elde edilen veriler Avrupa nın sekiz farklı ülkesinde yöneticiler tarafından toplanmış ve karar vermeye hazırlanırken durumun düzgün değerlendirilmesinde girdi olarak kullanılmıştır. MAUT yöntemiyle birlikte kullanılan bu model acil karar verme durumlarında değerlerin doğru bir biçimde ölçülmesini ve tahliye politikaları analizleri ve olası senaryoların değerlendirilmesinde kullanılır. Konuşkan ve Uygun (20: 0-), bu uygulamada akıllı telefon seçiminde Entropi ve MAUT yöntemlerini kullanmışlardır. Burada amaç tarafsız bir seçim yapmaktır. Uygulamada 2 kriter ve 0 alternatif kullanılmıştır. MAUT yönteminin uygulanması sonucunda Nokia Lumia 020 modelinin en yüksek maksimum faydaya sahip olduğu belirlenmiştir. Alp, Öztel ve Köse (205: -), çalışmalarında MAUT yöntemini kullanarak kurumsal sürdürülebilirlik performansının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Kriterlerin Entropi yöntemi ile tarafsız olarak ağırlıkları bulunmuştur. Uygulamada ekonomik ve sosyal sürdürülebilirlik performansları artarken çevresel sürdürülebilirlik performansı monoton bir görünüm göstermektedir. Sonuç olarak kimya alanında etkin ve uluslararası firma olan Linda seçilmiştir. Lopes ve Almeida (205:-), çalışmalarında petrol ve gaz endüstrisinde risk altında bulunan işletmelerin rutin risk ve belirsizlik altında karar verme durumlarıyla karşılaşmalarını incelemişlerdir. Çalışmada gelişme aşamasında olan arama ve üretim projelerinin değerlendirilmesi üzerinde durulmuştur. Önceliklendirme sorununun temel özellikleri ile mücadele etmek için petrol ve gaz endüstrisi kalkınma projelerinin bir portföy seçimi için MAUT yöntemi uygulanmıştır. Bu proje kararlarında doğadaki olasılıklar, etkiler ve sinerjiler dikkate alınmıştır. Tunca, Ömürbek, Cömert ve Aksoy (20: 5-), çalışmalarında petrol ihraç eden ülkeler örgütü (OPEC) den bahsedilmektedir. 2 ülkenin performansları Entropi yöntemi ile ağırlıkları bulunarak MAUT yöntemi ile sonuçlandırmışlardır. Veriler petrol ihraç eden ülkelerin web sitelerinden elde edilmiştir. Uygulamada kriter ve 2 alternatif bulunmaktadır. Sonucunda en iyi fayda sağlayan ülke İran olmuştur. Bu çalışmada da devlet üniversitelerinin kütüphanelerinin değerlendirilmesinde kullanılan kriterlerin ağırlıkları ENTROPİ yöntemi ile hesaplanmış ve MAUT yöntemi ile de kütüphaneler değerlendirilmiştir.. ENTROPİ YÖNTEMİ Ağırlıkları hesaplamak için karar matrisindeki veriler biliniyorsa bu durumda Entropi yöntemi uygulanabilir. Fizik ve haberleşme bilimlerinden oluşan Entropi yöntemi karar matrisinde nitelik açısından önemli bir bilgiye sahiptir. Entropi yönteminde asıl düşünce var olan bilginin karar matrisindeki zıtlıklardan oluştuğudur. Böylece niteliklerin ağırlıkları, alternatiflerin her niteliğe göre çıktılarının ne kadar ayrı olduğunu belirler. (Hwang ve Yoon, :52-5 den aktaran Çınar, 200: 0) Entropi yöntemini uygulamak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir. (Karami ve Johansson, 20: 52-52):.Adım: Karar Matrisinin Normalizasyonu Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

Burada; 2. Adım: Entropi De erlerinin Hesaplanması ç. Burada; ı ı. Adım: A ırlık De erlerinin Hesaplanması Burada; ı ı 5. MAUT YÖNTEMİ MAUT Yöntemi, birbirleri ile çelişen ve çoklu kriterleri olan problemlere en yüksek faydanın elde edilmesini hedeflemektedir. (Kul, 202: ) MAUT yöntemi adımları sırasıyla şunlardır: (Zietsmanet, Rilett ve Kim, 200: 25-20). Adım : Kriterler ve varsa bu kriterlerin alt kriterleri ile alternatifler belirlenir. Adım 2: Önem sırasına göre belirlenen kriterler ve alt kriterlerin ağırlık değerleri hesaplanır. Ağırlık değerlerinin toplamı e eşit olmalıdır. Adım : Karar matrisi belirlenir. Yani kriterlerin değer ölçülerinin ataması yapılır. Adım : Normalize edilmiş fayda değerleri hesaplanır. Bu işlemde ilk olarak tüm kriterler için en kötü değer ve en iyi değer hesaplanır. Burada en kötü değere 0, en iyi değere verilir. Aşağıdaki formül kullanılarak diğer kriterler belirlenir. Formüldeki terimler aşağıda açıklanmıştır: ü Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

ı Adım 5: Toplam fayda değerleri hesaplanır. Aşağıdaki formül kullanılarak hesaplama işlemi yapılır: ı ı : ç Adım : Son aşamada alternatiflerin sıralaması yapılır. En çok fayda sağlayan kriterden en az fayda sağlayan kritere göre sıralanır.. ÜNİVERSİTE KÜTÜPHANELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE MAUT YÖNTEMİNİN UYGULANMASI Çalışmanın bu bölümünde 2000 yılından önce kurulan devlet üniversitelerinin kütüphanelerinin değerlendirilmesinde; kapalı alan (m 2 ), personel sayısı, kitap sayısı, kuruluş yılı, abone olunan basılı dergi sayısı, veri tabanı sayısı, elektronik dergi sayısı kriterleri belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan kriterlerin açıklaması aşağıda verilmiştir: Kapalı Alan(m 2 ): Kapalı alan üniversite kütüphanesi binasıdır. Kütüphane binasında dış görünüş önemli değildir. Önemli olan her yıl artan koleksiyonu güvenilir şekilde korumaktır. Kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılaması da son derece önemlidir. Modüler sistemle planlanan binalar diğer binalara göre bir adım daha öndedir (Çelik ve Uçak, :). Personel Sayısı: Kütüphane standartlarının en önemli kriterlerinden birisi personeldir. Personeller üniversitelerin Bilgi ve Belge Yönetimi yönetiminden mezun olup geniş bilgi birikimine sahip olmalıdırlar. Ayrıca haberleşme teknolojilerini en yetkin bir şekilde kullanabilir ve ileri seviyelere taşınabilir nitelikte olmalıdırlar. Başarılı bir üniversite kütüphanesi olabilmesi için kütüphane personelin yanında uzman kişilere ve ara elemanlara da ihtiyaç vardır. Yeterli bilgi birikimi olmayan personele sahip üniversitelerde, diğer tüm özellikler olsa dahi sonuç hiçbir zaman geçerli olmaz. Üniversite kütüphanelerinde öğrenci başına düşen personel sayısı ne kadar fazlaysa profesyonel olma olasılığı o kadar yüksektir (Çukadar vd.,20:22). Kitap Sayısı: Üniversite kütüphanelerinin kitap sayısı koleksiyonu bilimsel nitelikteki çalışmalarla kullanıcıları bilgilendirmeli ve yükseköğretim politikalarına uygun bir şekilde geliştirilmelidir. Böylece üniversite kütüphanelerindeki kitap sayısı, bu kitapların kişi başına düşen miktarı, yenilenmesi ve ihtiyaçları karşılaması en önemli temel özelliklerdir (Toplu, 2:). Üniversite kütüphanelerinin kitap koleksiyonları kurumun eğitim programına etkin güç ve destek vermek için oluşturulmalı ve organize edilmelidir. Ayrıca üniversite öğrencilerinin müfredat ihtiyaçlarını karşılamalı ve onlara kolayca erişilebilir olmalıdır. Üniversite kütüphanelerinin koleksiyonları incelendiğinde birtakım standartlardan bahsedilir. Belirlenen standartlar ülkeden ülkeye değişiklik göstermektedir. Burada baz alınacak kişiler öğrencilerdir. Örneğin Kanada da öğrenci başına düşmesi gereken kitap sayısı en az 5 olarak belirlenmişken, Meksika da bu sayı tür (Withers,:). Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

Basılı Süreli Yayın Sayısı: Basılı süreli yayın sayısı; üniversitelerin günlük, haftalık veya aylık olarak abone olduğu dergi sayısı anlamına gelmektedir. Basılı süreli yayın sayısında istenilen standart rakam 000 dir. Buna ulaşılmadığı takdirde yeterli düzeyde dergi sayısı olmadığına karar verilir (Akkaya, 20:0). Elektronik Dergi Sayısı: Elektronik yayıncılık; belgelerin elektronik ortamlar aracılığıyla arşivlenmesi ve bu belgelere erişilmesidir (Tonta, 2000: ). Elektronik dergi sayısı da elektronik yayıncılığın içinde yer alan bir koleksiyondur. Kaynak sayısını daha da arttırmak için elektronik dergilerin sayısı gün geçtikçe çoğalmaktadır. Elektronik dergilerden bazıları kar amacı gütmeyen kuruluşlar aracılığıyla erişime açılan ücretli dergiler iken; bazı dergiler kişilerin ücretsiz olarak erişebildiği elektronik dergilerdir. Kuruluş yılı: Bu çalışmada 2000 yılı öncesinde kurulan üniversitelerin kütüphaneleri ele alınmıştır. Çünkü 2000 yılından önce kurulan üniversitelerin kütüphanesinin köklü bir geçmişi vardır. Kuruluş yılı eski olan üniversitelerin kütüphaneleri standartlar açısından oldukça geniştir ve kullanıcılar için verimlidir. Veri Tabanı Sayısı: Elektronik bilgi erişim sistemlerindeki gelişmelerden yararlanabilmek için üniversite kütüphanesi belli sayıda veri tabanına ihtiyaç duymaktadır. Bu veri tabanlarında fulltext elektronik dergi sayısı yer alır. Medline, PubSCIENCE örnek verilecek veri tabanlarından birkaçıdır (DEÜ, Faaliyet Raporu: 205). Bu çalışmada; 2000 yılı öncesinde kurulan 5 üniversite kütüphanesinin Entropi yöntemiyle ağırlıkları bulunarak MAUT yöntemi ile en yüksek fayda ve en düşük faydaya sahip olan üniversite kütüphanelerine ulaşılmıştır... MAUT ve ENTROPİ Yöntemlerinin Uygulanması MAUT Yöntemi adımları ve ENTROPİ yöntemi adımları aşağıda belirtildiği şekilde uygulanmıştır. Adım. Alternatif ve Kriterlerin Belirlenmesi: Çalışmada ilk olarak uzman kişilerle görüşülerek kriterler belirlenmiştir. Alternatifler ise 2000 yılı öncesinde kurulan üniversitelerdir. Aşağıdaki Tablo. ve Tablo 2. de alternatifler ve kriterler kodlarıyla birlikte sıralanmıştır: Tablo. Kriterler ve Kodları KRİTERLER Kapalı Alan(m 2 ) Personel Sayısı Kitap Sayısı Kuruluş Yılı Abone Olunan Basılı Dergi Sayısı Veri Tabanı Sayısı Elektronik Dergi Sayısı KO D K K2 K K K5 K K Tablo 2. Alternatifler ve Kodları ALTERNATİFLER KOD ALTERNATİFLER KOD (ÜNİVERSİTELER) (ÜNİVERSİTELER) Abant İzzet Baysal Üniversitesi A Harran Üniversitesi A2 Adnan Menderes Üniversitesi A2 İnönü Üniversitesi A2 Afyon Kocatepe Üniversitesi A İstanbul Teknik Üniversitesi A0 Akdeniz Üniversitesi A İstanbul Üniversitesi A Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

Anadolu Üniversitesi A5 İzmir Teknik Üniversitesi A2 Ankara Üniversitesi A Kafkas Üniversitesi A Atatürk Üniversitesi A Kahramanmaraş Sütçü İmam A Üniversitesi Balıkesir Üniversitesi A Karadeniz Teknik Üniversitesi A5 Boğaziçi Üniversitesi A Kırıkkale Üniversitesi A Bülent Ecevit Üniversitesi A0 Kocaeli Üniversitesi A Celal Bayar Üniversitesi A Marmara Üniversitesi A Cumhuriyet Üniversitesi A2 Mersin Üniversitesi A Çanakkale On Sekiz Mart A Mimar Sinan Güzel Sanatlar A0 Üniversitesi Üniversitesi Çukurova Üniversitesi A Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi A Dicle Üniversitesi A5 Mustafa Kemal Üniversitesi A2 Dokuz Eylül Üniversitesi A Niğde Üniversitesi A Dumlupınar Üniversitesi A On Dokuz Mayıs Üniversitesi A Ege Üniversitesi A Orta Doğu Teknik Üniversitesi A5 Erciyes Üniversitesi A Pamukkale Üniversitesi A Eskişehir Osmangazi Üniversitesi A20 Sakarya Üniversitesi A Fırat Üniversitesi A2 Selçuk Üniversitesi A Galatasaray Üniversitesi A22 Süleyman Demirel Üniversitesi A Gazi Üniversitesi A2 Trakya Üniversitesi A50 Gaziantep Üniversitesi A2 Uludağ Üniversitesi A5 Gaziosmanpaşa Üniversitesi A25 Yıldız Teknik A52 Gebze Teknik Üniversitesi A2 Yüzüncü Yıl Üniversitesi A5 Hacettepe Üniversitesi A2 Adım 2. Karar Matrisinin Belirlenmesi: MAUT yöntemi uygulanarak yapılan bu çalışma Excel programında çözüme ulaşmıştır. Uygulamada (5x) boyutunda karar matrisi oluşturulmuştur. Karar matrisi verileri her üniversitenin kendi web sitesinden alınarak Tablo te verilmiştir. Uygulamada K5 kriterine ait abone olunan veri tabanı verileri Celal Bayar Üniversitesi (A) ve Gebze Teknik Üniversitesinde (A2) bulunmadığı için bu üniversitelerdeki K5 kriteri (0,) alınmıştır. Tablo. Karar Matrisi K K2 K K K5 K K A 2. 20.000 2 2 0 20.000 A2.00 20 2.55 2 2 2. A.500 2.000 2.05 2.0 A.5 2 5. 0 5.0.0 A5 2.0 0.05.55 2 5.5 A 5.5 5 0. 2 52.000 A.0 2 25.000 5 5 2. A.20.2 2 5 2.5 A 0.25 0. 50 0.20 A0.5.5 2. 25.5 A 2. 2 2.5 2 0.* 25.50.2 A2 2.0.05.2 2 00.000 A.2 2.2 2.2 02. A.000.20. 0.0 A5 5.000 0..2. A 20.2 2 5.5 2 5.55 A. 0. 2 22 2.5 A.5 5 20. 20.0 52 2.05 Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

A 0.00 2 02.22 2 22.0 A20.200 2.50 2.20 A2.00 25 02.2 5 2 A22 2.25 5.. 205.0 A2.000 22.0 5.5 A2.000 2 0.25 5.5 A25.50 25.5 2 5 2. A2. 5.0 2 0.* 2.2 A2 0.02 5.5 A2.500 0.25 0 25. A2.000 2 25.05 5 5 A0 0.000 0.5.5 0. A 0.5 0 50. 5.25.0 A2.00 50.5 2.02 A.500.5 2 52.2 A.200 2.5 2 5.2 A5.0 5.25 55. 5.50 A.000 2.0 2 25 5.5 A.055 5.20 2.05. A. 2 2.0 5 5.5 A.00 20.000 2 0 0 2.5 A0 50. 0.5 A.50 22 0.22 2 22 5. A2 2.00 2.000 2 2 0.000 A 5.5 5 5.2 2 2.5 A. 0.5 5 0 0 50.000 A5 2.000 5 50.02 5.2 5. A.2 20 5.2 2.0 A 0.000 2 20.2 0 2.0 02.5 A.000.20 2 52.52 A.000 2 50.000 2 5.0 A50 5.50 2.5 2. A5.000.5 5 2.0 A52.0 2 0.0 0 5.2 A5 0.500 5.000. 0.000 TOPLAM 0..50..2 0.00.... *205 yılında Celal Bayar Üniversitesi ve Gebze Yüksek Teknik Üniversitesinde abone olunan basılı dergi sayısı bulunmadığından 0, alınmıştır. Adım. Normalize Edilmi Karar De erlerinin Hesaplanması: Standart karar matrisinde tüm sütunlar için geçerli en iyi değerler (alt çizgili ve koyu) ve en kötü değerler (italik) belirlenir. (Tablo.) Bu matristen örnek verecek olursak K kriteri için; en iyi değer A iken en kötü değer ise A0 tır. Tablo.Karar Matrisinde En İyi ve En Kötü Değerlerin Belirlenmesi K K2 K K K5 K K En İyi Değer 20.2 0 0..5.5 0.0.0 En Kötü 50 5.0. 0, 5 Değer Karar matrisinde en iyi değer ve en kötü değer belirlendikten sonra en kötü değer 0, en iyi değere ise ataması yapılır. Burada aşağıdaki formülü kullanılarak Tablo 5. deki verilere yani normalizasyon işleminin sonuçlarına ulaşırız. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

Örneğin X A,K için; Tablo 5. Normalize Edilmiş Fayda Değerleri K K2 K K K5 K K A 0,0 0,222 0,052 0,00 0,002 0,2025 0,005 A2 0,0522 0,222 0,052 0,00 0,0005 0,0 0,00 A 0,55 0, 0,222 0,00 0,02022 0,205 0,00525 A 0,55 0, 0,052 0,022 0,005 0,0 A5 0,02 0,5555 0,2 0,022 0,052 0, 0,05 A 0, 0,000 0,02 0,00022 0,522 0,020 A 0,5 0, 0, 0,0 0,0002 0, 0,00522 A 0,05 0 0,0225 0,00 0,0005 0, 0,00 A 0, 0,2222222 0,02 0,025 0,0002 0,025 A0 0,05 0,000 0,0050 0,00 0,00 0,22 0,00202 A 0,2002 0,000 0,020 0,00 0 0,02 0,5 A2 0,20 0, 0,052 0,0 0,02 0,22 0,02 A 0,55 0,2222 0,02 0,00 0,0 0,52 0,00 A 0,0 0, 0,55 0,0 0,022 0,2 0,002 A5 0,2202 0,555 0,055 0,0 0,00 0,2 0,0002 A 0,2 0,220 0,022 0,0022 0,2 0,025 A 0,0 0,000 0,5 0,00 0,0022 0,2 0,0052 A 0,5 0, 0,222 0,00 0,2200 0,20 0,00 A 0,50 0,2 0,00 0,022 0,0000 0,25 0,00550 A20 0,002 0, 0,205 0,00 0,000 0,255 0,0050 A2 0,05222 0,2 0,00 0,0520 0,05 0,0 2,22E- A22 0,05 0,000 0,0 0 0,005 0,5 0,0505 A2 0,502 0,555 0,20 0,022 0,000 0,25 0,0255 A2 0,2 0,000 0,2 0,02 0,005 0,205 0,02 A25 0, 0,000 0,0 0,00 0,00002 0, 0,005 A2 0,5 0,050505 0 0,00 0 0,025 0,0 A2 0,5202 0, 0,25 0,00 0,002 0,0 2,0E-05 A2 0,55 0,000 0,002 0,00 0,0005 0,0 0,00 A2 0,2 0,2 0,022 0,0520 0,000 0,25 0 A0 0, 0,022 0,0502 0,5 0,005 A 0,50 0,5252525 0,5 0,05500 0,022 0,00 A2 0,2 0,000 0,0 0,00 0,002055 0,2 0,0000 A 0,002 0,000 0,00 0,00 0,0000 0,00 0,00505 A 0,05 0,000 0,0552 0,00 0,00 0,2 0,02 A5 0,20 0,2222 0,2502 0,020 0,02 0,5005 0,05 A 0,25 0,5552 0,052 0,00 0,0002 0,220 0,0205 A 0,55 0,000 0,00022 0,00 0,0 0,0 0,05 A 0, 0,2222 0,5 0,2055 0,005 0,520 0,0 A 0, 0,222 0,0 0,00 0,00 0,2025 0,000 A0 0 0,000 0,052 0,2002 0,000 0,22 0,0520 A 0,225 0, 0,05 0,00 0,00 0,02025 0,0555 A2 0,02 0,000 0,0250 0,00 0,0002 0,52 0,000 A 0,25 0,000 0,0 0,00 0,00 0,2 0,000 A 0,2 0,252525 0,0 0,0520 0,0020 0,50 0,02 A5 0,550 0,5555 0,0 0,0020 0,025 0,02 0,055 A 0,02 0,222 0,055 0,00 0,0055 0,5 0,02555 A 0, 0,5552 0,225 0,02 0,02 0,52 0,05202 A 0,0 0,2222 0,20 0,05 0,000 0,55 0,005 A 0,0 0,2 0,222 0,00 0,00 0,220 0,00 A50 0,25 0,2020202 0,02 0,022 0,0002 0,5502 0,005 A5 0,0 0, 0,05 0,0520 0,0002 0,02 0,0020 A52 0,5 0, 0,525 0,5 0,00 0,0 0,0 Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

A5 0,505 0,000 0,052 0,022 0,025 0 0,000 Adım. Toplam Fayda De erlerinin Hesaplanması: Kriterlerin ağırlıklarını bulmadan toplam fayda değerlerine ulaşılamamaktadır. Bu ağırlıkları bulmak için Entropi yönteminin uygulanması gerekmektedir. ENTROPİ Yönteminin Uygulanması Adım. Karar Matrisinin Normalizasyonu: her bir kriter için kullanılmıştır. Normalize edilmiş Entropi değerleri Tablo. da gösterilmiştir. Örnek verecek olursak K kriteri için; formülü Tablo. Normalize Edilmiş Entropi Değerleri K K2 K K K5 K K A 0,00 2 0,02 0,0025 0,0 0,0002 0,0205 2 0,00202 A2 0,005 0,02 0,00 0,0 0,0050 0,02 2 0,00252 A 0,020225 0,020 0,0 0,0 0,000 0,025 0,00200 A 0,020 0,0 0,00 0,0050 5 0,0000 0,0 0,05 A5 0,02500 0,00 0,00 0,0050 0,00 0,022 0,0055 2 5 0 A 0,02 0,0055 5 0,022022 0,00 0,00025 5 0,02 0,00522 A 0,0 0,0525 0,0252 0,000 0,000 0,00 0,002 A 0,00 0,00505 0,00 0,0 0,000 0,00 0,000 A 0,02005 0,00 0,050 0,0 0,002 0,052202 0,0052 A0 0,005052 0,00 2 0,000 0,0 0,055 0,0250 05 0,0025 A 0,00 0 0,002 0,0025 5 0,0 5,2E- 0 0,0052 0,0 A2 0,00 0,020 0,000 25 0,0 2 0,00 0 0,00 0,000 2 A 0,022 0 0,02050 0,055 2 0,0 0,05 0,002 0,0022 5 A 0,025 0,0220 0,0552 0,0 0,0055 2 0,00 0,00 2 A5 0,0 0,0255 0,00 5 0,0 2 0,002 0,000 0,002 A 0,052 0,0 0,000 2 0,0050 5 0,0055 0 0,02 0,0052 A 0,000 0,02 0,025 0,0 0,000 0 0,000 0,0025 A 0,025 0,020 0,020 2 0,05 2 0,50 0,05 0,002 A 0,0205 0,0 0,055 0,0050 5 0,00005 0,00 2 0,00222 5 A20 0,0 0,02 0,022 0,0 0,000 0,02 0,0025 A2 0,005 0,052 5 0,00 0,00 0,0052 2 0,0 0 2,E- 0 A22 0,00 0,0055 0,05 0,05 0,0000 0,020 0,020 Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

5 5 5 05 5 A2 0,025 0 0,02 0,02 5 0,0050 5 0,000 0 0,025005 2 0,00222 A2 0,0 0,002 0,0 0,00 2 0,00020 0,025 0,00552 A25 0,002 2 0,02 0,02 2 0,0 0,00022 0,0055 5 0,00220 A2 0,020 0,00 0,002 0,0 5,2E- 0 0,0020 0,00 A2 0,022 0,05 0,025 2 0,00 0,0002 0,000,E- 0 A2 0,020225 0,0022 0,005 2 0,050 0,005 2 0,02 2 0,002202 A2 0,0 0,0 0,0022 5 0,00 0,0000 0,00 2,52E- 0 A0 0,02 25 0,000 0,055 0,005 22 0,500 0,050 5 0,0020 A 0,0205 0,02 0,05552 0,05 0,0520 5 0,0202 0,005 A2 0,0 0,00 2 0,0050 0,0 0,000 0,02 5 0,00502 A 0,00050 2 0,002 0,0005 0,0 0,0005 2 0,00 2 0,0052 2 A 0,0020 0,002 0,0020 0,0 0,0025 5 0,000 0,00505 A5 0,022 0,02050 0,055 5 0,00 5 0,00 0 0,025 0 0,00505 A 0,000 5 0,0522 0,020 0,0 0,000 5 0,05 5 0,005 5 A 0,0050 0,02 0,00 0,0 0,0052 0,020 0,0002 5 0 A 0,0225 0,0222 0,020 0,00 0,0000 0,02020 0,000 0 0 A 0,002 0,02 0,00 5 0,0 0,002 0,0205 2 0,0025225 A0 0,0052 0 0,0052 0,0005 0,00 0,00 0,055 0,0025 A 0,0 0,055 0,0 0,0 0,000 0,0025 0,00552 2 0 A2 0,0020 0,002 0,005 05 0,0 0,0000 55 0,00 5 0,00022 5 A 0,02 0,0055 0,00 0,0 0,005 0,00 0,00202 52 5 5 25 A 0,020 0,02 0,02 0,00 0,0000 0,0200 0,00500 A5 0,020 0,050 0,055 0,000 0,000 5 0,02 0,005 A 0,000 5 0,02 0,00 5 0,0 0,00 0,020 0,0025 A 0,02 25 0,0522 0,020 0,050 25 0,050 0,002 0,002 A 0,025 0,02050 0,00 0,05 0,0022 0,02500 0,002 5 55 A 0,025 0,0 0,0 0,0 0,0055 2 0,05 5 0,005 A50 0,0 5 0,05 0,02 0,0050 5 0,000 0,002 5 0,00250 A5 0,025 0,0220 0,0 0,00 0,0005 5 0,02225 2 0,005 A52 0,05 0,0252 0,0 0,0 0,00 0,0 0,00 Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

A5 0,025 Entropi Temelli Maut Yöntemine Göre Devlet Üniversiteleri 5 2 5 25 0,020 0,005 0,0050 0,0005 0,00200 5 0,00022 5 Adım 2. Entropi De erlerinin Hesaplanması: Normalize edilmiş Entropi değerlerinin hesaplanmasından sonra aşağıdaki formül kullanılarak Tablo. deki Entropi değerlerine ulaşılmıştır. Örneğin herbir r ij değerinin ln i alınır ve kendi değeriyle çarpılır. X A,K için; ln(0,002) = -5 r ij *ln(r ij )= 0,002*(-5) = -0.0555 k entropi katsayısı değeri aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanır. k=(ln(n)) - n=5 için; ln(5)=,022 (ln(n)) - = -0,25 Son olarak her bir kriter için toplam r ij *ln(r ij ) ile k Entropi katsayısı değeri ile çarpılır ve e j Entropi değeri hesaplanır. e j = -0,25* ( -0.0555) = 0,500 Tablo. Entropi Değerlerinin Hesaplanması K K2 K K K5 K K e j 0,500 0,55 0,005 0, 0,52 0,002 0, Adım. A ırlık De erlerinin Hesaplanması: Tüm kriterler için (-e j ) değeri bulunur ve her bir kriter için (-e j ) değeri toplam (-e j ) değerine oranlanır. w j değeri bulunur. Tüm w j değerleri Tablo. de verilmiştir. Örneğin X K,ej değeri için; (-e j ) = - 0,500=0,005 w j = değeri için, W J 0,0 Tablo. Ağırlık Değerlerinin Hesaplanması K K2 K K K5 K K 0,0 0,0 0,0002 0,52 0,0250 2 0 0,25 5 Normalizasyon işleminden sonra Entropi yöntemiyle hesaplanan ağırlıklar ile normalize edilen fayda değerleri çarpılarak toplam fayda değerlerine ulaşılır. Tüm bu işlemler aşağıdaki formül ile hesaplanarak Tablo. da oluşturulmuştur. Örneğin X A,K için; Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

Tablo. Toplam Fayda Değerlerinin Hesaplanması K K2 K K K5 K K Toplam A 0,002 0,002 0,0055,0E-0 0,00050 0,005 0,0020 0,02 A2 0,002 0,002 0,002,0E-0 0,0022 0,00 0,0025 0,02 A 0,0 0,00022 0,0025,0E-0 0,00 0,0055 0,0022 0,02 A 0,0 0,002 0,00,02E-0 0,000 0,00 0,25 0,5 A5 0,02 0,0 0,02,02E-0 0,002 0,022 0,005 0,0 A 0,0 0,0020 0,0,E-05 0,000 0,0 0,00505 0,0 A 0,0 0,00552 0,0250,2E-05 0,002 0,0050 0,00252 0,05522 A 0,002 0 0,00,0E-0 0,00020 0,0050 0,002 0,0 A 0,0 0,00 0,05,0E-0 0,002 0,025 0,00 0,55 A0 0,002 0,002 0,005,0E-0 0,05 0,0025 0,002 0,00 A 0,00 0,00 0,00555,0E-0 0 0,005 0,22 0, A2 0,00 0,00022 0,0055,0E-0 0,0052 0,00 0,00005 0,0 A 0,05 0,0055 0,05,0E-0 0,050 0,00 0,00 0, A 0,05 0,022 0,0200,0E-0 0,005 0,005 0,002 0,052 A5 0,000 0,0020 0,00,0E-0 0,00 0,005 0,00 0,0 A 0,0 0,000 0,0,02E-0 0,0025 0,0252 0,00555 0,05 A 0,052 0,0020 0,005,0E-0 0,000 0,005 0,0025 0,055 A 0,022 0,05 0,0,E-05 0,0052 0,005 0,0022 0,5 A 0,0200 0,000 0,000,02E-0 0,000 0,0055 0,0022 0,05 A20 0,055 0,02 0,0005,0E-0 0,000 0,0055 0,0002 0,0 A2 0,002 0,002 0,000,E-0 0,005 0,020,E+00 0,0 A22 0,005 0,0020 0,0 0 0,005 0,025 0,02 0,052 A2 0,022 0,020 0,0,02E-0 0,00052 0,052 0,00 0,05 A2 0,05 0,00 0,002 2,E-0 0,00025 0,0055 0,00552 0,02 A25 0,00 0,0020 0,0025,0E-0 0,000 0,0055 0,002 0,02 A2 0,00 0,00 0,0E-0 0 0,00 0,00 0,02 A2 0,020 0,025 0,050,0E-0 0,0002 0,022,5E+00 0,0 A2 0,0 0,00 0,000,5E-0 0,005 0,00 0,002 0,022 A2 0,05 0,000 0,00005,E-0 0,0005 0,0055 0 0,02 A0 0,025 0,0 0,0000,0E-05 0,52 0,022 0,00 0,5 A 0,020 0,0 0,0555 0,0002 0,0 0,02 0,00 0,5 A2 0,0 0,002 0,0025,0E-0 0,000 0,02 0,0055 0,05 A 0,005 0,00222 0,002,0E-0 0,0002 0,00 0,005 0,0 A 0,00 0,00 0,0025,0E-0 0,0055 0,005 0,0055 0,02 A5 0,00 0,0055 0,0025,E-05 0,05 0,0 0,005 0,022 A 0,0 0,005502 0,00,0E-0 0,0000 0,005 0,00 0,022 A 0,005 0,0020 0,00,0E-0 0,00 0,02 0,0022 0,0 A 0,0 0,002 0,0205,2E-05 0,000 0,02 0,005 0,0 A 0,00 0,002 0,0052,0E-0 0,00 0,005 0,00255 0,005 A0 0 0,0002 0,002,5E-05 0,00505 0,0005 0,000 0,0205 A 0,00 0,00520 0,00,0E-0 0,002 0,002 0,0050 0,05 A2 0,00 0,00 0,0055,0E-0 0,0005 0,00 0,00 0,00 A 0,0022 0,0020 0,005,0E-0 0,000 0,00 0,0025 0,0 A 0,005 0,0000 0,00,E-0 0,000 0,0252 0,005 0,02 A5 0,022 0,02 0,0505,2E-05 0,00 0,02 0,00 0,20 A 0,005 0,002 0,0055,0E-0 0,002 0,025 0,00 0,005 A 0,025 0,005502 0,005,0E-0 0,02 0,00 0,00 0,00 A 0,05 0,0055 0,0,0E-05 0,0025 0,02 0,0052 0,05 A 0,05 0,000 0,02,0E-0 0,0000 0,005 0,0052 0,0522 A50 0,00 0,000 0,002,02E-0 0,0002 0,005 0,00252 0,02 A5 0,05 0,022 0,0,E-0 0,0000 0,022 0,0050 0,05 A52 0,0255 0,00 0,005 2,E-05 0,00 0,00 0,000 0,0 A5 0,0202 0,00 0,005,02E-0 0,00 0 0,00 0,005 Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

Adım 5: Alternatiflerin Sıralanması: Toplam fayda değeri hesaplandıktan sonra her bir alternatif sırasıyla toplanır. Toplanan kriterler en yüksekten en düşüğe doğru sıralanır. (Tablo 0.) Örnek verecek olursak X A için; U (x) = (0,002+ 0,002+.+0,0020) = 0,020 Tablo 0. Alternatiflerin Sıralanması Kod Üniversiteler Sıra A0 İstanbul Teknik Üniversitesi 0,55 A Akdeniz Üniversitesi 0,5 2 A Celal Bayar Üniversitesi 0, A Ege Üniversitesi 0,55 A İstanbul Üniversitesi 0,5 5 A Ankara Üniversitesi 0,0 A5 Orta Doğu Teknik Üniversitesi 0,20 A On Sekiz Mart Üniversitesi 0, A Boğaziçi Üniversitesi 0,55 A5 Dicle Üniversitesi 0,00 0 A Dokuz Eylül Üniversitesi 0,052 A5 Anadolu Üniversitesi 0,0 2 A2 Hacettepe Üniversitesi 0,000 A2 Gazi Üniversitesi 0,052 A Sakarya Üniversitesi 0,00 5 A Marmara Üniversitesi 0,00 A0 Bülent Ecevit Üniversitesi 0,005 A52 Yıldız Teknik Üniversitesi 0,0 A5 Karadeniz Teknik Üniversitesi 0,0225 A22 Galatasaray Üniversitesi 0,052 20 A Çukurova Üniversitesi 0,052 2 A Selçuk Üniversitesi 0,05 22 A5 Uludağ Üniversitesi 0,05 2 A Dumlupınar Üniversitesi 0,0555 2 A Atatürk Üniversitesi 0,05522 25 A Süleyman Demirel Üniversitesi 0,0522 2 A20 Eskişehir Osmangazi Üniversitesi 0,0 2 A Erciyes Üniversitesi 0,05 2 A On Dokuz Mayıs Üniversitesi 0,022 2 A Afyon Kocatepe Üniversitesi 0,022 0 A Kırıkkale Üniversitesi 0,022 A2 Fırat Üniversitesi 0,0 2 A5 Yüzüncü Yıl Üniversitesi 0,005 A Pamukkale Üniversitesi 0,005 A Kocaeli Üniversitesi 0,0 5 A Sıtkı Koçman Üniversitesi 0,05 A2 Gaziantep Üniversitesi 0,02 A2 İzmir Teknik Üniversitesi 0,05 A50 Trakya Üniversitesi 0,02 A Niğde Üniversitesi 0,0 0 A2 Cumhuriyet Üniversitesi 0,0 A Mersin Üniversitesi 0,005 2 A2 İnönü Üniversitesi 0,02 A25 Gaziosmanpaşa Üniversitesi 0,020 A2 Harran Üniversitesi 0,0225 5 A Abant İzzet Baysal Üniversitesi 0,0202 A2 Adnan Menderes Üniversitesi 0,02 A0 Mimar Sinan Güzel Sanatlar 0,0205 Üniversitesi A Sütçü İmam Üniversitesi 0,02 A2 Gebze Teknik Üniversitesi 0,025 50 A2 Mustafa Kemal Üniversitesi 0,00 5 A Kafkas Üniversitesi 0,0 52 A Balıkesir Üniversitesi 0,0 5 MAUT yöntemiyle elde edilen fayda değerlerine göre ilk sıraları İstanbul Teknik Üniversitesi (A0), Akdeniz Üniversitesi (A) ve Celal Bayar Üniversitesi (A) almaktadır.. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME Kütüphaneler üniversiteler için en önemli yapı taşıdır. Bu yapı taşı her yıl yenilendiği sürece daha verimli hale gelmektedir. Kuruluş yılının eski olması da bir avantajdır. Üniversitelerin performans değeri; personel sayısı, kitap sayısı, abone olunan basılı dergi sayısı, veri tabanı sayısı ve elektronik dergi sayısı ile doğru orantılıdır. Bu çalışmada 2000 yılı öncesinde kurulan 5 devlet üniversitesinin kütüphaneleri kriter doğrultusunda değerlendirilmiştir. Üniversite kütüphanelerinin web sitelerinden 205 yılı verileri baz alınarak uygulama yapılmıştır. Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden Entropi yöntemiyle ağırlıkları bulunarak en yüksek faydaya ulaşmak için MAUT yöntemi uygulanmıştır. Bu çalışmanın temel amacı Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden MAUT yöntemi ile üniversite kütüphanelerinin uzman kişilerle görüşülerek belirlenen kriterler doğrultusunda en iyi performansı hangi üniversite kütüphanesinin sergilendiğinin bulunmasıdır. Üniversite kütüphanelerinin sıralamasında en yüksek performansa sahip Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

üniversiteler şunlardır:. Sırada İstanbul Teknik Üniversitesi, 2. Sırada Akdeniz Üniversitesi,. Sırada ise Celal Bayar Üniversitesi yer almaktadır. İstanbul Teknik Üniversitesinin köklü bir geçmişe sahip olduğu için donanımlı ve büyük bir kütüphaneye sahiptir. Akdeniz Üniversitesi ve Celal Bayar Üniversitesinin elektronik dergi sayısı diğer üniversitelerden fazla olduğu için üst sıralarda yer almıştır. Geride kalan üniversitelerdeki kriterlerden birisi ya da bir kaçı istenilen düzeyde olmadığı için kaynak geliştirmeye gitmesi uygun görülmektedir. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

KAYNAKÇA Entropi Temelli Maut Yöntemine Göre Devlet Üniversiteleri Akkaya M.A., (20), Türkiye de Yeni Bin Yılda Kurulan Devlet Üniversitelerin Kütüphaneleri Hakkında Niceliksel Bir Değerlendirme, Türk Kütüphanecili i, 2 (), 0-. Alp İ., Öztel A. ve Köse M.S., (205), ENTROPİ Tabanlı MAUT Yöntemi İle Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansı Ölçümü: Bir Vaka Çalışması, Ekonomik ve Sosyal Bilimler Dergisi, (2), -. Çanak T.A., (20), 202 e Do ru Türkiye de Üniversite Kütüphaneleri Mevcut Durumlar, Sorunlar, Standartlar ve Ç züm Önerileri, Yükseköğretim Kurumu, Ankara. Çelik A. ve UÇAK N., (), Üniversite Kütüphaneleri Üzerine, Hacettepe Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Dergisi, 0 (2), 5-2. Çınar Y. (200), Çok Nitelikli Karar Verme ve Bankaların Mali Performanslarının De erlendirilmesi Örne i, Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara. Çukadar, S., Gürdal, G., Çelik, S. ve Kahvecioğlu, K., (20), Türkiye de Üniversite Kütüphaneleri: Mevcut Durum ve Gelecek, Uluslararası Yüksek retim Kongresi: Yeni Y neli ler ve Sorunlar (UYK-20), Cilt, Bölüm, 2-2 May 20. İstanbul, 22-2 Dumanoğlu S., (200), İMKB de İşlem Gören Çimento Şirketlerinin Mali Performansının TOPSIS Yöntemi İle Değerlendirilmesi, Marmara Dergisi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2 (2), 2-2. Erginel N. Çakmak T. ve Şentürk S. (200). Numara Taşınabilirliği Uygulaması Sonrası Türkiye de GSM Operatör Tercihlerinin Bulanık TOPSIS ile Belirlenmesi, Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi A Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik, (2), -. Forman E. and Sally M. A., (200), Decision By Objectives: How To Convince Others That You Are Right, Professor of Management Science George Washington University. Hwang C.L. and Yoon K. (), Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications : A State-of-the Art Survey, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. Karami, A. and Johansson, R. (20). Utilization of Multi Attribute Decision Making Techniques to Integrate Automatic and Manual Ranking of Options, Journal of Information Science and Engineering, 0, 5-5. Kailiponi P., (200), Analyzing Evacuation Decisions Using Multi-Attribute Utility Theory, Procedia Engineering,, -. Kim S. K. and Song O., (200), A MAUT Approach for Selecting a Dismantling Scenario for the Thermal calumn in KRR-, Annals of Nuclear Energy, (2), 5-50. Konuşkan Ö. ve Uygun Ö., (20), Çok Nitelikli Karar Verme (MAUT) Yöntemi ve Bir Uygulama, Akademik Platform, 0-2 Kul Y., (202), Alı ılmamı İmalat Y ntemlerinin Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme Metotlarının Kullanılması, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20

Loetscher T. and Keller J., (2002), A Decision Support System for Selecting Sanitation Systems in Developing Countries, Socio-Economic Planning Sciences, (), 2-20. Lopes Y.G. and Almeida A.T., (205), Assessment of Synergies for Selecting a Project Portfolio in the Petroleum Industry Based on a Multi-Attribute Utility Function, Journal of Petroleum Science and Engineering, 2, -0. Odabaş H. ve Polat C., (20), Türkiye de Üniversite Kütüphaneleri Standartları, Atatürk Üniversitesi Türkiyat Ara tırmaları Enstitü Dergisi, 5, 2-. Özdemir A.İ. ve Deste M. (200). Gri İlişkisel Analiz İle Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi: Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama, İstanbul Üniversitesi İ letme Fakültesi Dergisi, (2), -5. 2. Tonta Y., (2000), Elektronik Yayıncılıkta Son Gelişmeler, Bilgi Dünyası, (), - Toplu M., (2), Üniversite Kütüphanelerinin Bilimsel Araştırmadaki İşlevi ve Türkite Gerçeği (2), Türk Kütüphanecili i, (2), -0. Tunca M. Z., Ömürbek N. Cömert H. G. ve Aksoy E., (20), OPEC Ülkelerinin Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden ENTROPİ ve MAUT İle Değerlendirilmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, (), -2. YÖK (20). Yüksek retim Kurulu: istatistikler. Erişim adresi: http://www.yok.gov.tr/. Erişim tarihi: 0..20. Zietsman J. Rilett L.R. and Kim S.J., (200), Transportation Corridor Decision Making with Multi-Attribute Utility Theory, International Journal Management and Decision Making, (2-), 25-2. Zionts S., (), MCDM If Not A Roman Numeral, Then What?, Interfaces, Instıtute for Operations Research and the Management Sciences, (), -0. Wang S.O., Wee Y.P. and Ofori G., (2002), DSSDSS: A Decision Support System for Dewatering Systems Selection, Building and Environment, (), 25-5. Withers F.N., (), Standards for Library Service: An International Survey, Unıte Nations Educational Scientific and Cultural Organization, Paris. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi / 20