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 şletmelern teknoloy yakından takp etmeler başarıları ve vermllkler çn vazgeçlmez br konudur. Teknolok gelşmelerden öneml ölçüde etklenen unsurlardan br de muhasebe uygulamalarıdır. Gelştrlen muhasebe paket programları sayesnde muhasebe şlemler daha hızlı, kolay ve doğru bçmde yapılablmektedr. İşletmeler çn muhasebe paket programı seçm sürec genellkle karmaşık ve belrszdr. Buna göre karar verme aşamasında brçok krtern dkkate alınması gerekmektedr. çok krterl karar verme yöntemler bu sorunlara çözüm olmak amacıyla gelştrlmştr. Çok krterl karar verme yöntemlernden br olan bulanık VIKOR yöntem, bulanık küme teorsn kullanarak uzlaştırıcı br çözüm önermektedr. Bu çalışmada, bulanık VIKOR yöntem kullanılarak, br şletmenn muhasebe paket programı seçm problem ele alınmıştır. Uygulamada beş alternatf program, altı krtere göre, üç kşden oluşan karar verc grup tarafından değerlendrlmş ve hesaplanan ndekslere göre br sıralama yapılmıştır. Anahtar Kelmeler: Muhasebe paket programı, bulanık küme teors, bulanık VIKOR. JEL Sınıflandırması:M41, C02 A SOLUTION IS SUGGESTED FOR THE SELECTION PROBLEM OF ACCOUNTING SOFTWARE PROGRAM WITH FUZZY VIKOR METHOD ABSTRACT Inevtably busnesses operatng n a dynamc envronment ought to follow the technologcal mprovements for ther success and productvty. Accountng practces are also sgnfcantly affected by the technologcal advancements. Accountng practces can be performed easer, faster, and more accurately by usng the state-of-the-art accountng software programs. In general, accountng software selecton process s generally complex and uncertan for busnesses. Accordngly, n makng a rght decson many crtera should be consdered. In order to solve ths problem, fuzzy multple crtera decson makng methods have been developed. Fuzzy VIKOR method s one of the mult-crtera Yrd. Doç. Dr. Hasan UYGURTÜRK, Karabük Unverstes İşletme Falüktes, ha_uygurturk@yahoo.com Prof. Dr. Turhan KORKMAZ, Mersn Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, korktur@gmal.com 892
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance decson makng methods, usng fuzzy set theory suggests a satsfactory soluton. In ths study, accountng software selecton problem s dscussed by usng fuzzy VIKOR method. In applcaton, fve alternatve programs and sx crtera have been evaluated by a group of three decson makers. Fnally, a rankng s gven accordng to the calculated ndex. Keywords: Accountng software program, fuzzy set theory, fuzzy VIKOR. JEL Classfcaton: M41, C02 1. GİRİŞ Teknolok gelşmelern çok hızlı br şeklde gerçekleştğ günümüz dünyasında şletmeler varlıklarını sürdürmek ve büyümek durumundadırlar. Hızlı değşmle brlkte yaşanan yoğun rekabet ortamı şletmelern daha hızlı, güvenlr ve doğru blgler ışığında kararlar almalarını zorunluluk halne getrmektedr. Dolayısıyla söz konusu gelşmeler şletmelern teknoloden en y şeklde yararlanmalarını gerekl kılmakla brlkte, bu gerekllk şletmelern tüm bölümlernde ortaya çıkmaktadır. İşletmelern teknolok gelşmelerden öneml ölçüde etklenen bölümlernn başında muhasebe gelmektedr. Muhasebe, şletmelern parasal ntelkl şlemlern kaydeden, sınıflandıran ve ulaştığı sonuçları mal tablolar aracılığı le çıkar gruplarına ulaştıran br blm dalı olarak fade edlmektedr. Bu özellğ dolayısıyla muhasebe, şletmenn anlaşılablmesn sağlayan br lsan ntelğnde olduğundan lteratürde şletmenn dl olarak belrtlmektedr (Dnç ve Kaya, 2006:140). Geleneksel muhasebede elle yapılan tüm kayıtlar, teknolonn gelşmne paralel olarak blgsayar ortamında yapılmaya ve raporlanmaya başlamıştır. İşletmelern muhasebe şlemlern blgsayarda yapmaları muhasebe paket programlarının gelştrlmesn ve yaygınlaşmasını hızlandırmıştır. Muhasebe paket programları le tcar şlemlern kayıt edlmes, mal tabloların hazırlanması ve analz edlmes gb şlemlern gerçekleştrlmes bu programları pek çok şletme çn vazgeçlmez yapmaktadır. Söz konusu programlar, tcar şlemler düşük malyetle çok daha hızlı ve doğru olarak kayıtlara geçrerek muhasebecler elle kayıt tutmanın zorluğundan kurtarmaktadır. Ayrıca muhasebe paket programları blgnn mktarını ve kaltesn artırarak şletmenn faalyet vermllğne olumlu katkıda bulunmaktadır (Abu-Musa, 2005:85). Tüm bunlara ek olarak şletmeler, değşme ayak uydurablmek çn daha fazla şlem yapma htyacı hssetmektedrler. İşletmelern muhasebe şlem sürelern kısaltmaları, kullanım kolaylığı ve kapsamlı br çalışma ortamı sağlamaları muhasebe paket programları le gerçekleşmektedr (Bekç vd., 2006:167). 893
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Blg teknololerndek lerlemelere paralel olarak muhasebe şlemler çn gelştrlen paket programlarının sayısı ve ntelkler de artmaktadır. Alternatflern oldukça fazla olduğu bu alanda şletmelern rekabet ve malyet avantaı sağlayablecekler br programı terch edp kullanması öneml br konudur. Muhasebe paket programı hakkında br karar vermek durumda olan şletme yetkller çn hang programın seçleceğ sorusu se cevap bulunması gereken cdd br problem ntelğndedr. Bu çalışmada şletmelern muhasebe paket programı seçm problemne bulanık VIKOR yöntem le br çözüm bulunması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda öncelkle muhasebe paket programı seçmnde etkl olan temel krterler belrlenmş, daha sonra se alanında uzman br karar verc grubun görüşler doğrultusunda hem krterlern hem de program alternatflernn değerlendrlmes gerçekleştrlmştr. 2. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI VIKOR yöntemnn çeştl karar problemlernn çözümünde br karar verc yöntem olarak kullanıldığı çalışmalar gerek ulusal gerekse de uluslararası lteratürde yer almaktadır. Sharma ve Azad (2013), çalışmalarında bulanık VIKOR yöntemn kullanarak Hndstan çn ener kaynağı seçmn gerçekleştrmşlerdr. Hdroelektrk, güneş, rüzgar, kömür&lnyt, lkt gaz ve nükleer enernn alternatfler olarak belrlendğ çalışma sonucunda güneş, hdroelektrk ve rüzgar enerler erşm kolaylığı, düşük rsk ve doğa dostu olmaları yönünden en verml kaynak olarak seçlmşlerdr. Yılmaz (2012), bulanık AHP-VIKOR bütünleşk yöntemn kullanarak, endüstryel fırın üreten br frmanın tedarkç seçm problemne çözüm aramıştır. Çalışma sonucunda, bulanık AHP- VIKOR bütünleşk yöntemnn, pratk ve esnek br yöntem olduğu, uygulamadak belrszlklere ve dnamk ortama rahatlıkla uyum sağlayablecek br yapıya sahp olduğu tespt edlmştr. Akyüz (2012), çalışmasında, moblya parçaları üreten br frmanın ambala tedarkçs seçm problemn bulanık VIKOR yöntem le çözmeye çalışmıştır. Çalışmada alternatfler yed krter bazında değerlendrlmş ve k alternatfn uzlaştırıcı çözüm olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Fouladgar vd. (2011), br şletme çn en uygun proe seçmn bulanık VIKOR yöntem le gerçekleştrmşlerdr. Proelern seçmne lşkn 6 krtern belrlendğ çalışmada yöntemn faydalı ve uygulanablr olduğu belrtlmştr. Ilangkumaran vd. (2012), bulanık AHP ve VIKOR yöntemlern kullanarak üretm sektörü çn çeştl malat maknes alternatflern değerlendrerek en y makney tespt etmeye çalışmışlardır. Yıldız ve Devec (2013), çalışmalarında bulanık VIKOR yöntemn kullanarak br teknolo frmasının personel seçm sürecn ncelemşlerdr. İlgl süreçte beş aday üç karar verc tarafından beş krtere göre değerlendrlmş ve hesaplanan ndekslere göre br sıralama yapılmıştır. Çalışma sonucunda, bulanık VIKOR yöntemnn personel seçmnde etkn br yöntem olarak kullanılableceğn fade etmşlerdr. 894
Uludağ ve Devec (2013), 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlern kuruluş yer seçm problemlernn özel br türü olan havalmanı kuruluş yer seçm problemnde uygulanablrlğn araştırmışlardır. 3. BULANIK KÜME TEORİSİ Zadeh (1965), nsan düşüncesnn belrszlğ le başa çıkablmek çn, belrszlk ve tutarsızlığı çözüm sürecne dahl eden bulanık küme teorsn gelştrmştr. küme teorsnn en öneml katkılarından br belrsz verler temsl kablyetdr (Ashrafzadeh vd., 2012:658). br kümede, nesne kümenn üyesdr veya üyes değldr tarzında kesn br tanımlama bulunmamaktadır. Bu tanımlamanın arkasındak ana fkr, herhang br nesnenn br dereceye kadar kümenn üyes olableceğdr. kümelerde, br nesnenn değer 0-1 rakamları arasında br değerdr. Buna göre nesnelern üyelk dereceler 0-1 arasında değşmekle brlkte, tüm ara değerler kısm üyelklern sevyesn göstermektedr (Sanaye vd., 2010:26). Nesnelern üyelk sevyeler, üyelk fonksyonları kullanılarak belrlenmektedr. Üyelk fonksyonlarının tanımlanmasında se sayıların komşuluğu yaklaşımından yararlanılmaktadır. Üyelk fonksyonları genellkle söz konusu komşuluğun durumuna göre genellkle üçgen üyelk fonksyonları ve yamuk üyelk fonksyonları le gösterlmektedr (Yıldız ve Devec, 2013:429). Bu çalışmada lteratürde de çoğunlukla kullanılan üçgen üyelk fonksyonu kullanılmıştır. Herhang br üçgensel bulanık sayı A ( l, m, u) olarak fade edleblr. Klask sayılar kümesnn elemanlarından olan l, m, u değerler arasında u> m> l lşks mevcuttur (Görener, 2013:203). br bulanık sayının üyelk fonksyonu aşağıdak gb tanımlanmaktadır (Ashrafzadeh vd., 2012:658): 0, x l x l, l x m m l ( x) (1) A u x, m x u u m 0, x u ( x) R A 0,1 Br alternatf çn belrlenen değerlendrme krterlernn önem derecelernn saptanması aşamasında kullanılacak dlsel fadeler ve bu fadelern karşılığı olan bulanık üçgensel sayılar Tablo 1 de, alternatflernn değerlendrlmesnde dkkate alınacak olan dlsel fadeler ve bunların karşılığı olan bulanık üçgensel sayılar se Tablo 2 de yer almaktadır. 895
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Tablo 1: Krterlern Ağırlıklandırılmasında Kullanılan Dlsel ler Sözel Çok Düşük (ÇD) (0,00; 0,00; 0,25) Düşük (D) (0,00; 0,25; 0,50) Orta Derecede (OD) (0,25; 0,50; 0,75) Yüksek (Y) (0,50; 0,75; 1,00) Çok Yüksek (ÇY) (0,75; 1,00; 1,00) Kaynak:Chen, Lsa Y. ve T. C. Wang (2009), Optmzng Partners Choce n IS/IT Outsourcng Process: The Strategc Decson of Fuzzy VIKOR, Internatonal Journal of Producton Economcs, 120, s. 235-236. Tablo 2: Alternatflern Değerlendrlmesnde Kullanılan Dlsel ler Sözel Çok Zayıf (ÇZ) (0,0; 0,0; 2,50) Zayıf (Z) (0,0; 2,5; 5,0) Normal Düzeyde (ND) (2,5; 5,0; 7,5) İy (İ) (5,0; 7,5; 10) Çok İy (Çİ) (7,5; 10; 10) Kaynak:Chen, Lsa Y. ve T. C. Wang (2009), Optmzng Partners Choce n IS/IT Outsourcng Process: The Strategc Decson of Fuzzy VIKOR, Internatonal Journal of Producton Economcs, 120, s. 236. 4. BULANIK VIKOR YÖNTEMİ Çok krterl karar vermede kullanılan VIKOR (VIseKrterumska Optmzaca I Kompromsno Resene) yöntem, Sırpça kökenl kelmelerden smn almakta olup, 1998 yılında Oprcovc tarafından gelştrlmştr. Yöntem, brbr le çelşen çoklu krterler altında, alternatfler sıralamaya ve en y alternatf seçmeye odaklanmaktadır. Ayrıca yöntem, deal çözüme en yakın uzlaşmacı çözümü bularak karar vercler çn nha karara ulaşmayı kolaylaştırmaktadır (Samantra vd., 2012:28). VIKOR yöntemnn br takım avantaları olmasına karşın, bu yöntemde krterlern ağırlıklarının kesn olarak blndğ varsayılmaktadır. Ancak, gerçek yaşamdak pek çok durumda kesn verlere ulaşmak pek mümkün olmamaktadır. Çünkü terchler çeren nsan kararları genellkle belrszdr ve kesn sayısal değerlerle fade etmey zorlaştırmaktadır. Bu tür problemlerde karar verc konumundak 896
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance kşler, kesn olmayan veya belrsz blgy de dkkate almalıdırlar. Kesn olmayan veya belrsz blgy çözüme dahl etmenn yöntemlernden br de dlsel değerlendrmeler kullanmaktır (Moenzadeh ve Hafathalha, 2010:866). Dlsel değerlendrmeler dkkate alan yöntemlerden br de bulanık VIKOR yöntemdr. küme teorsnn VIKOR yöntemyle brlkte kullanılmasıyla oluşan bulanık VIKOR yöntemnn uygulama aşamaları aşağıda yer almaktadır (Chen ve Wang, 2009: 235-237; Moenzadeh ve Hafathalha, 2010:867-868): Adım 1:İlk olarak br karar verc grubu oluşturulur ve alternatfler le bu alternatflere lşkn değerlendrme krterler belrlenr. nadet karar vercnn, m adet alternatfn ve k adet değerlendrme krternn olduğu varsayılır. Adım 2:Dlsel değşkenler ve bu değşkenlere karşılık gelen bulanık sayılar tanımlanır. Tablo 1 de yer alan dlsel değşkenler krter ağırlıklarını belrlemede ve Tablo 2 de yer alan dlsel değşkenler se alternatfler derecelendrmede kullanılır. Adım 3:Karar verclern terchler ve fkrler brleştrlr. Her br krtern bütünleştrlmş bulanık ağırlığı aşağıdak denklem le hesaplanmaktadır. Burada n karar verc sayısını fade etmektedr. n 1 e w w 1, 2,..., k (2) n e1.alternatfn. krterne göre önem ağırlığı se aşağıdak gb hesaplanır. n 1 e x x 1, 2,...,m (3) n e1 Adım 4: Bu adımda bulanık karar matrs aşağıdak gb oluşturulmaktadır. W (4) w, w,..., w 1, 2,..., k 1 2 k C 1, C 2 C k D A 1 x A 2 x...... A m x 11 21 m1 x x 12 22... x m2............ x x 1n 2n... x mk 1, 2,...,m 1, 2,..., k (5) Burada x, C krterne göre A alternatfnn dereces; w,. krtern önem ağırlığını fade etmektedr. 897
Adım 5: en y değer ( 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance f * ) ve bulanık en kötü değer ( f ) tespt edlr. f * max, x f mn x (6) Adım 6: S ve R değerler hesaplanır. k ( * * S w f x ) /( f f ) (7) 1 * max ( ) /( * R w f x f f ) (8) S, A alternatfnde, krter değerlernn bulanık en y değere olan uzaklıklarının toplamını fade etmektedr. göstermektedr. Adım 7: Bu adımda R se.krtere göre A alternatfnn bulanık en kötü değere olan maksmum uzaklığını * * S, S S * mn S S max S, R, R ve Q değerler hesaplanmaktadır. (9) R * mn R R max R * * * * Q v( S S ) /( S S ) (1 v)( R R ) /( R R ) (10) (11) Burada * S maksmum grup faydasını ve * R karşıt görüşteklern mnmum pşmanlığını fade etmektedr. Buna göre Q ndeks grup faydasının ve mnmum pşmanlığın brlkte değerlendrlmesyle hesaplanmaktadır. vmaksmum grup faydasının ağırlığını, 1-v kşsel pşmanlığın ağırlığını fade etmektedr (Oprcovc ve Tzeng, 2007:516). v genel olarak 0,5 olarak alınmaktadır (Tzeng vd. 2005:1381). Adım 8: Bu adımda durulaştırma şlem yapılmaktadır. Lteratürde brbrnden farklı durulaştırma yöntemler kullanılmakla brlkte bu çalışmada BNP (Best Nonfuzzy Performance Value) yöntem kullanılmıştır. Burada u üçgen bulanık sayının üst değern, m orta değern, l se alt değern fade etmektedr. ( u l) ( m l) /3 l BNP (12) 898
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Durulaştırma şlemnden sonra S, R ve Q değerler küçükten büyüğe doğru sıralanır. S, R ve Q değerlernn sıralamaları kend çlernde yapılarak üç ayrı sıralama elde edlr. Adım 9: Sıralamalardan sonra en küçük Q değerne sahp alternatf A (1), alternatfler grubu çersndek en y seçenek olarak fade edlr. Elde edlen sonucun geçerl olması çn k koşulun sağlanması gerekmektedr. Ancak bu şeklde, mnmum Q değerne sahp alternatf, en y alternatf olarak ntelendrleblr. Bu koşullar, aşağıda yer almaktadır. a. 1. Koşul: Kabul edleblr avanta Q( A (2) (1) ) Q( A ) DQ Burada A (2) en y knc alternatf temsl etmektedr. DQ 1/( m 1) mdeğerlendrlen alternatf sayısını göstermektedr. Eğer m 4 se DQ =0,25 olarak dkkate alınır (Chen ve Wang, 2009:237). b. 2. Koşul: Karar vermede kabul edleblr stkrar Elde edlen çözümün stkrarlı olması çn en y alternatf olan A (1) n S ve/veya R le en y sıralanan alternatf olması gerekr. Eğer bu k koşuldan br sağlanamazsa, o zaman uzlaşılmış ortak en y çözüm kümes aşağıdak gb önerlmektedr: Eğer sadece 2. Koşul sağlanamazsa, brnc sıradak A (1) ve knc sıradak A (2) alternatflernn ks de en y uzlaşılmış ortak çözüm olarak belrlenr. Eğer 1. Koşul sağlanamazsa, sıralanan alternatflern heps A (1), A (2),,A (M) dkkate alınarak, A (M), maksmum M çn Tzeng, 2007:516). ( Q A M ) (1) ( ) Q( A ) DQ lşks le belrlenr (Oprcovc ve Adım 10: En y alternatfn seçm. Q değer mnmum olan alternatf en y çözüm olarak seçlr. 5. MUHASEBE PAKET PROGRAMI SEÇİMİNDE BULANIK VIKOR YÖNTEMİ UYGULAMASI Bu çalışmada, şletmelern muhasebe paket programı seçm problemne bulanık VIKOR yöntemnn br karar verc yöntem olarak uygulanması le çözüm önersnn gelştrlmes amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda öncelkle muhasebe paket programı seçmnde etkl olan temel krterler lteratür ncelemes (Collns, 1999; Mattngly, 2001; Abu-Musa, 2004) yoluyla belrlenmş, daha sonra se muhasebe alanında uzman kşlerden oluşturulan 3 kşlk karar verc grubun görüşler doğrultusunda hem krterlern hem de bu krterlere göre analz kapsamına alınan programların değerlendrlmes gerçekleştrlmştr. Analz kapsamına alınan farklı frmalara at 5 muhasebe paket programı, pyasada blnen ve çoğunlukla kullanılan programlar olmakla brlkte, bu programlar çalışmada P1, P2, P3, P4 ve P5 olarak fade edlmştr. 899
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Çalışmada muhasebe paket programlarının değerlendrlmesnde kullanılan 6 krtere lşkn blgler Tablo 3 de yer almaktadır. Tablo 3: Krter Kodları ve Adları Krter Kodu K1 K2 K3 K4 K5 K6 Krter Adı Programın kşselleştrleblr olması Ver güvenlğ Servs ve teknk destek mkanı Kullanım kolaylığı Verlern farklı formatlarda (pdf, xls vb.) aktarım mkanı Çevredek kullanıcı (müşter) sayısı VIKOR yöntemnde zlenen adımlar ve şlem sonuçları aşağıdak gbdr. Adım 1: Çalışmada öncelkle, farklı frmalara at 5 muhasebe paket programı ve bu programların değerlendrlmesnde kullanılacak 6 krter belrlenmştr. Daha sonra alanında uzman 3 kşden oluşan br karar verc grubu oluşturmuştur. Adım 2: Bu adımdakrterlern bulanık ortamda ağırlıklandırılması ve alternatflern değerlendrlmeler gerçekleştrlmştr. Bunun çn öncelkle karar verc grubun bulanık yapıdak değerlendrmeler alınmıştır. Krterlern ve alternatflern belrlenen krterler kapsamındak değerlendrmeler çn Tablo 1 ve Tablo 2 dek dlsel fadeler le buna karşılık gelen üçgensel sayılar kullanılmıştır. Karar verc grup çersndek her br uzmanın krterler kapsamındak bulanık değerlendrmeler le analz kapsamına alınan her br alternatf çn krterler bazında yapılan dlsel değerlendrmeler Ek.1 ve Ek.2 de yer almaktadır. Adım 3: Dlsel değşkenler üçgensel bulanık sayılarla fade edldkten sonra 2. ve 4. denklemler kullanılarak karar verclern terch ve görüşler brleştrlmştr. Bu şlemler sonucunda, her br krter çn oluşturulan bütünleştrlmş bulanık ağırlıklar Tablo 4 de yer almaktadır. 900
Krter 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Tablo 4: Krterlern Bütünleştrlmş Ağırlıkları Krterler ağırlıklar (w ) l m u K1 0,42 0,67 0,83 K2 0,67 0,92 1,00 K3 0,42 0,67 0,92 K4 0,58 0,83 0,92 K5 0,67 0,92 1,00 K6 0,33 0,58 0,83 Adım 4: Bu adımda alternatflere at bulanık karar matrs 3. ve 5. denklemler kullanılarak oluşturulmuştur. Oluşturulan bulanık karar matrs Tablo 5 de yer almaktadır. Tablo 5: Muhasebe Paket Programı Alternatflerne İlşkn Karar Matrs P1 P2 P3 P4 P5 l m u l m u l m u l m u l m u K1 4,17 6,67 9,17 0 2,50 5 4,17 6,67 9,17 4,17 6,67 9,17 4,17 6,67 8,33 K2 5,83 8,33 10 0,83 3,33 5,83 4,17 6,67 9,17 3,33 5,83 8,33 4,17 6,67 9,17 K3 5 7,50 9,17 2,50 4,17 6,67 2,50 5 7,50 3,33 5,83 8,33 3,33 5,83 8,33 K4 4,17 6,67 8,33 0,83 3,33 5,83 4,17 6,67 8,33 2,50 5 7,50 5 7,50 9,17 K5 5 7,50 9,17 1,67 4,17 6,67 6,67 9,17 10 6,67 9,17 10 3,33 5,83 8,33 K6 3,33 5,83 8,33 1,67 4,17 6,67 2,50 5 7,50 1,67 4,17 6,67 1,67 4,17 6,67 Adım 5: Alternatflere lşkn bulanık karar matrsndek en y( 6 yardımıyla belrlenmş ve Tablo 6 da gösterlmştr. f * ) ve en kötü ( f ) değerler denklem 901
Tablo 6: En İy ( 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance f * ) ve En Kötü ( f ) Değerler f * f Krter l m u l m u Adım 6: Hesaplanan S ve K1 4,17 6,67 9,17 0 2,50 5 K2 5,83 8,33 10 0,83 3,33 5,83 K3 5 7,50 9,17 2,50 4,17 6,67 K4 5 7,50 9,17 0,83 3,33 5,83 K5 6,67 9,17 10 1,67 4,17 6,67 K6 3,33 5,83 8,33 1,67 4,17 6,67 R değerler Tablo 7 de yer almaktadır. Tablo 7: S ve R Değerler Alternatf S R l m u l m u P1 0,34 0,47 0,48 0,22 0,31 0,25 P2 3,08 4,58 5,50 0,67 0,92 1,00 P3 0,92 1,26 1,46 0,42 0,50 0,61 P4 1,29 1,88 2,00 0,35 0,58 0,83 P5 1,28 1,83 2,01 0,44 0,61 0,83 Adım 7: Tablo 7 dek verlere göre l, m ve u değerler çn denklem 9 ve 10 yardımıyla hesaplanan * * S, S, R, R değerler denklem 11 de kullanılarak Q değerler tespt edlmştr. İşlemlerde v = 0,5 olarak hesaplamaya katılmıştır. Hesaplanan Q değerler Tablo 8 de gösterlmektedr. 902
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Tablo 8: Q Değerler Q Alternatf l m u Adım 8: Hesaplanan S, R ve P1 0,0 0,0 0,0 P2 1,0 1,0 1,0 P3 0,33 0,26 0,34 P4 0,32 0,40 0,54 P5 0,42 0,42 0,55 Q değerler denklem 12 yardımıyla durulaştırılmıştır. Elde edlen değerler küçükten büyüğe doğru sıralanarak üç ayrı sıralama elde edlmştr. Tablo 9: S, R ve Q Değerler ve Alternatflern Sıralaması Alternatf S Sıra R Sıra Q Sıra P1 0,43 1 0,26 1 0,00 1 P2 4,39 5 0,86 5 1,00 5 P3 1,21 2 0,51 2 0,31 2 P4 1,72 4 0,59 3 0,42 3 P5 1,71 3 0,63 4 0,46 4 VIKOR yöntemne göre en düşük Q değerne sahp olan P1 dğer alternatflere göre kabul edleblr br avantaa sahptr. Hesaplanan Q değerlerne göre lk terch sırası P1 e at olmakla brlkte, onu sırasıyla P3, P4, P5 ve P2 zlemektedr. Adım 9: P1 n en y alternatf olarak kabul edleblmes çn k koşulun sağlanması gerekmektedr. Buna göre 1. Koşulda Q( A (2) (1) ) Q( A ) DQ sağlanmalıdır. Bu durumda bulanık VIKOR yöntemyle elde edlen ve Tablo 9 da belrtlen lgl Q değerlernn yerne yazılmasıyla 0,31-0 0,25 ortaya çıkan durum 1. Koşulun sağlandığını göstermektedr. İknc koşulda se elde edlen çözümün stkrarlı olması çn en y alternatf olan P1 n S ve/veya R de de en y sıralanan alternatf olması gerekmektedr. Tablo 9 dak S ve R sıralamalarının her ksnde de P1 n lk sırada yer aldığı tespt edldğnden 2. Koşulunda sağlandığı belrlenmştr. 903
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Adım 10: Analz sonuçlarına göre her k koşuluda sağlayan P1 en y çözüm olarak önerlmektedr. 6. SONUÇ İşletmelern gelşen teknoloden yararlanarak muhasebe şlemlern blgsayarlar aracılığıyla yapmaları vazgeçlmez br gerekllk halne gelmştr. Blgsayarın muhasebe şlemlernde kullanılması şlemler hızlandırmakta, blgnn letmnde ve raporlanmasında kolaylık sağlamaktadır. İşletmelern, zamanın gereksnmlern karşılayableceğ, gelecektek yenlkler zleyebleceğ ve adaptasyonun kolaylıkla sağlanableceğ muhasebe paket programlarını seçmeler gerekmektedr. Muhasebe fonksyonlarının yürütülmes amacıyla tasarlanmış muhasebe paket programları pyasada çok çeştllk arz etmektedr. Alternatfn oldukça fazla olduğu bu alanda hang programın seçleceğ konusu öneml br karar problemn oluşturmaktadır. Bu çalışmada şletmeler çn brçok krtern brlkte değerlendrlmes gereken muhasebe paket programı seçm problemne bulanık VIKOR yöntem le br çözüm bulunmaya çalışılmıştır. Çalışma kapsamına farklı frmalara at 5 muhasebe paket programı ve bu programları değerlendrmede kullanılan 6 krter dahl edlmştr. Uygulamanın lk aşamasında muhasebe alanında uzman kşlerden oluşturulmuş 3 kşlk karar verc grup hem krterler hem de bu krterlere göre muhasebe paket programlarını değerlendrmştr. Uygulamanın knc aşamasında se değerlendrme blgler doğrultusunda bulanık VIKOR yöntem le analz şlemler gerçekleştrlmştr. Çalışma sonucunda muhasebe paket programı P1 n analz kapsamına alınan dğer alternatflere göre terch sıralamasında en önde yer aldığı ve kabul edleblr br avantaa sahp olduğu tespt edlmştr. İlk terch sırasına sahp olan P1, P3, P4, P5 ve P2 takp etmştr. KAYNAKLAR Abu-Musa, Ahmad A. (2004), The Crtera for Selectng Accountng Software: A Theoretcal Framework, The Second Conference on Admnstratve Scences: Meetng The Challenges of The Globalzaton Age, Kng Fahd Unversty of Petroleum & Mnerals Dhahran, Saud Araba; Aprl 19-21. Akyüz, G. (2012), VIKOR Yöntem İle Tedarkç Seçm, Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt:26, :1, ss. 197-215. Ashrafzadeh, M., F. M. Rafe, N. M. Isfahan ve Z. Zare (2012), Applcaton of Fuzzy TOPSIS Method for The Selecton of Warehouse Locaton: A Case Study, Interdscplnary Journal of Contemporary Research n Busness, Vol:3, No:9, ss. 655-671. 904
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Bekç, İ., İ. Ttz ve N. Ömürbek (2006), Muhasebe Eğtm Alan Öğrenclern Blgsayarlı Muhasebe Dersne Bakış Açılarına İlşkn Br Araştırma, Muhasebe ve Fnansman Dergs, :29, Ocak, ss. 166-175. Chen, Lsa Y. ve T. C. Wang (2009), Optmzng Partners Choce n IS/IT Outsourcng Process: The Strategc Decson of Fuzzy VIKOR, Internatonal Journal of Producton Economcs, 120, ss. 233-242. Collns, J. C. (1999), How to Select The Rght Accountng Software, Journal of Accountancy, Vol. 188, Iss. 2, ss. 61-69. Dnç, E. ve U. Kaya, (2006), Muhasebe Meslek Mensuplarının Meslek Ahlak Kuralları Açısından Hzmet Satın Alanlar Tarafından Algılanma Bçm Üzerne Br Araştırma Muhasebe ve Denetme Bakış Dergs, Yıl:5, :17, ss. 139-151. Fouladgar, M. M., A. Yazdan-Chamzn, S. H. Yakhchal, M. H. Ghasempourabad ve N. Badr (2011), Proect Portfolo Selecton Usng VIKOR Technque under Fuzzy Envronment, 2 nd Internatonal Conference on Constructon and Proect Management, IPEDR, Vol.15, ss. 236-240. Görener, A. (2013), Depo Operatörü Lostk Frmasının Seçm İçn VIKOR ve TOPSIS Yöntemlernn Uygulanması, İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs, Clt:42, :2, ss. 198-218. Mattngly, T. (2001), How to select accountng software, The CPA Journal, Vol. 71, Iss. 11, ss. 48-52. Moenzadeh, P. ve A. Hafathalha (2010), A Combned Fuzzy Decson Makng Approach to Supply Chan Rsk Assessment, Internatonal Journal of Human and Socal Scences, Vol. 5, No. 13, ss.859-875. Ilangkumaran, M., V. Sasrekha, L. Anokumar, ve M. Boopath Raa (2012), Machne Tool Selecton Usng AHP and VIKOR Methodologes Under Fuzzy Envronment, Internatonal Journal of Modellng n Operatons Management, Vol. 2, No. 4, ss. 409 436. Oprcovc, S. ve G. H. Tzeng (2007), Extended VIKOR Method n Comparson wth Outrankng Methods, European Journal of Operatonal Research, 178, ss. 514 529. Samantra, C., S. Datta ve S. S. Mahapatra (2012), Applcaton of Fuzzy Based VIKOR Approach for Mult-Attrbute Group Decson Makng (MAGDM): A Case Study n Suppler Selecton, Decson Makng n Manufacturng and Servces, Vol. 6, No. 1, ss. 25 39. 905
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Sanaye, A., S. F. Mousav ve A. Yazdankhah (2010), Group Decson Makng Process for Suppler Selecton wth VIKOR Under Fuzzy Envronment, Expert Systems wth Applcatons, Vol. 37, No. 1, ss.24-30. Sharma, D. ve S. Azad (2013), Selecton of Inda s Energy Resources Usng Fuzzy VIKOR Method, OIDA Internatonal Journal of Sustanable Development, 06(01), ss. 19-36. Tzeng, G. H., C. W. Lna ve S. Oprcovc (2005), Mult-Crtera Analyss of Alternatve-fuel Buses for Publc Transportaton, Energy Polcy, 33, ss. 1373 1383. Uludağ, A. S. ve M. Devec (2013), Kuruluş Yer Seçm Problemlernde Çok Krterl Karar Verme Yöntemlernn Kullanılması ve Br Uygulama, AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Clt:13, Yıl:13, :1, ss. 257-287. Yıldız, A. ve M. Devec (2013), VIKOR Yöntemne Dayalı Personel Seçm Sürec,Ege Akademk Bakış, Clt:13, :4, ss. 427-436. Yılmaz, E. (2012), AHP-VIKOR Bütünleşk Yöntem İle Tedarkç Seçm, Marmara Ünverstes İ.İ.B.F. Dergs, Yıl 2012, Clt: XXXIII, II, ss. 331-354. 906
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance EKLER Ek 1: Değerlendrme Krterler İçn Karar Verclere At Değerlendrmeler Karar Verc 1 Karar Verc 2 Karar Verc 3 Krter K1 OD 0,25 0,50 0,75 OD 0,25 0,50 0,75 ÇY 0,75 1,00 1,00 K2 ÇY 0,75 1,00 1,00 Y 0,50 0,75 1,00 ÇY 0,75 1,00 1,00 K3 Y 0,50 0,75 1,00 OD 0,25 0,50 0,75 Y 0,50 0,75 1,00 K4 ÇY 0,75 1,00 1,00 OD 0,25 0,50 0,75 ÇY 0,75 1,00 1,00 K5 ÇY 0,75 1,00 1,00 Y 0,50 0,75 1,00 ÇY 0,75 1,00 1,00 K6 Y 0,50 0,75 1,00 OD 0,25 0,50 0,75 OD 0,25 0,50 0,75 Ek 2.1: P1 Alternatf İçn Karar Verclern Değerlendrmeler Karar Verc 1 Karar Verc 2 Karar Verc 3 Krter K1 İ 5 7,5 10 İ 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 K2 Çİ 7,5 10 10 İ 5 7,5 10 İ 5 7,5 10 K3 Çİ 7,5 10 10 ND 2,5 5 7,5 İ 5 7,5 10 K4 Çİ 7,5 10 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K5 Çİ 7,5 10 10 İ 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 K6 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 İ 5 7,5 10 907
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Ek 2.2: P2 Alternatf İçn Karar Verclern Değerlendrmeler Karar Verc 1 Karar Verc 2 Karar Verc 3 Krter K1 Z 0 2,5 5 Z 0 2,5 5 Z 0 2,5 5 K2 Z 0 2,5 5 Z 0 2,5 5 ND 2,5 5 7,5 K3 ND 2,5 5 7,5 ÇZ 0 0 2,5 İ 5 7,5 10 K4 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 Z 0 2,5 5 K5 İ 5 7,5 10 Z 0 2,5 5 Z 0 2,5 5 K6 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 ND 2,5 5 7,5 Ek 2.3: P3 Alternatf İçn Karar Verclern Değerlendrmeler Karar Verc 1 Karar Verc 2 Karar Verc 3 Krter K1 İ 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 İ 5 7,5 10 K2 ND 2,5 5 7,5 İ 5 7,5 10 İ 5 7,5 10 K3 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 İ 5 7,5 10 K4 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 Çİ 7,5 10 10 K5 İ 5 7,5 10 Çİ 7,5 10 10 Çİ 7,5 10 10 K6 Z 0 2,5 5 ND 2,5 5 7,5 İ 5 7,5 10 908
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance Ek 2.4: P4 Alternatf İçn Karar Verclern Değerlendrmeler Karar Verc 1 Karar Verc 2 Karar Verc 3 Krter K1 İ 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 İ 5 7,5 10 K2 ND 2,5 5 7,5 İ 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 K3 ND 2,5 5 7,5 İ 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 K4 İ 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 K5 Çİ 7,5 10 10 Çİ 7,5 10 10 İ 5 7,5 10 K6 Z 0 2,5 5 Z 0 2,5 5 İ 5 7,5 10 Ek 2.5: P5 Alternatf İçn Karar Verclern Değerlendrmeler Karar Verc 1 Karar Verc 2 Karar Verc 3 Krter K1 ND 2,5 5 7,5 Çİ 7,5 10 10 ND 2,5 5 7,5 K2 İ 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 İ 5 7,5 10 K3 Z 0 2,5 5 İ 5 7,5 10 İ 5 7,5 10 K4 Çİ 7,5 10 10 İ 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 K5 İ 5 7,5 10 Z 0 2,5 5 İ 5 7,5 10 K6 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 909