KAFKAS ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ ve İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ KAÜ İİBF DERGİSİ KAFKAS UNIVERSITY ECONOMICS and ADMINISTRATIVE SCIENCES FACULTY The Journal of KAU IIBF ISSN : 1309-4289 Ulusal Hakemli Dergi Cilt / Volume:6 Sayı / Number: 9 Yıl / Year: 2015 Prof. Dr. Recai ÇINAR a Armağan
Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi KAU İİBF Dergisi, EBSCOHost, Google Scholar, Index Copernicus, Ceeol, Arastırmax, AsosIndex, TO-KAT ve Akademik Dizin endekslerince taranmaktadır.
Cilt / Volume : 6 Sayı / Number : 9 Yıl / Year : 2015 KAFKAS ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ ve İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ KAÜ İİBF DERGİSİ KAFKAS UNIVERSITY ECONOMICS AND ADMINISTRATIVE SCIENCES FACULTY The Journal of KAU IIBF ISSN: 1309-4289 Dergi İmtiyaz Sahibi : Doç. Dr. Hüseyin Ali KUTLU /Journal Executive Owner Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Adına Editör : Yrd. Doç. Dr. Sebahattin YILDIZ /Editor Sorumlu Yazı İşleri Müdürü : Yrd. Doç. Dr. Elnur Hasan MİKAİL /Editorial Board Secretary Yayın Kurulu : Doç. Dr. Adem ÜZÜMCÜ /Editorial Board /On behalf of Kafkas University, Faculty of Economics and Administrative Sciences Doç. Dr. Ötüken SENGER Doç. Dr. Haydar EFE Yrd. Doç. Dr. Adem KARAKAŞ Yönetici Editor : Arş. Grv. Bahadır Fatih YILDIRIM /Executive Editor İngilizce Dil Uzmanı : Yrd. Doç. Dr. N. Savaş DEMİRCİ /English Language Expert KAÜ İİBF Dergisi Hakemli bir dergidir. / KAU IIBF Journal is a Peer - Reviewed Journal
DANIŞMA KURULU / Advisory Board Dr. Atılhan NAKTİYOK Dr. Aysel ERCİŞ Dr. Cevat GERNİ Dr. Ekrem YILDIZ Dr. Hilmi KIRLIOĞLU Dr. Hülya TALU Dr. Kerem KARABULUT Dr. Özdemir AKMUT Dr. Reşat KARCIOĞLU Dr. Selami SARGUT Dr. Selim BAŞAR Dr. Şerif ŞİMŞEK Dr. Şule ÖZKAN Dr. Yıldız ÖZERHAN Atatürk Atatürk Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Kırıkkale Sakarya İstanbul Atatürk Çankaya Gazi Başkent Atatürk Selçuk Atatürk Gazi İletişim : Yrd. Doç. Dr. Sebahattin YILDIZ / Correspondence Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Merkez Kampüs 36100 KARS Telefon : + 90 (474) 225 11 50 Belgegeçer (Faks) : + 90 (474) 225 12 57 E-Posta : kafkasiibfdergi@gmail.com İnternet Sayfası : http://iibfdergi.kafkas.edu.tr/ Online Makale Gönderimi : http://dergipark.ulakbim.gov.tr/kauiibf Baskı : Eser Ofset Mat. + 90 (442) 233 46 67 Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi KAÜ İİBF Dergisi, Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi nin ulusal resmi hakemli bilimsel dergisidir. Haziran ve Aralık aylarında olmak üzere yılda iki kez yayımlanır. Derginin baskı dili Türkçe ve İngilizce dir.
HAKEM KURULU* / Referee Board Dr. Adem ÇELİK Kafkas Dr. Elnur Hasan MİKAİL Kafkas Dr. Adem KARAKAŞ Kafkas Dr. Emre HORASAN Kafkas Dr. Adem ÜZÜMCÜ Kafkas Dr. Erdoğan KAYGIN Kafkas Dr. Ahmet BEŞKAYA Bülent Ecevit Dr. Ergün EROĞLU İstanbul Dr. Ahmet DENİZ Kafkas Dr. Erhan BİRGİLİ Sakarya Dr. Ahmet Vecdi CAN Sakarya Dr. Erkan TOKUCU Kafkas Dr. Alaeddin YALÇINKAYA Sakarya Dr. Eyüp ÇETİN İstanbul Dr. Alper TAZEGÜL Kafkas Dr. Fatih KARCIOĞLU Atatürk Dr. Atıl Cem ÇİÇEK Kafkas Dr. Fatih ECER Dr. Aygül TURAN Yıldız Teknik Dr. Fatih ÇEMREK Afyon Kocatepe Eskişehir Osmangazi Dr. Aziz KUTLAR Sakarya Dr. Filiz ASLAN Kafkas Dr. Azize ERGENELİ Hacettepe Dr. Fuat SEKMEN Sakarya Dr. Bener GÜNGÖR Atatürk Dr. Gökhan ÇAPAR Kafkas Dr. Berkan HAMDEMİR Kafkas Dr. Göksel YÜCEL İstanbul Dr. Canan ÇETİN Marmara Dr. Gürbüz GÖKÇEN Marmara Dr. Carlos RODRIGUEZ University of North Carolina at Wilmington Dr. Hakan ARDOR Gazi Dr. Cavit YEŞİLYURT Kafkas Dr. Hakan ÇETİNTAŞ Balıkesir Dr. Cebrail MEYDAN Kafkas Dr. Hamza ÇEŞTEPE Dr. Ceyda YERDELEN KAYGIN Dr. Cem CANEL Dr. Çetin CİNER Bülent Ecevit Kafkas Dr. Haydar EFE Kafkas University of North Carolina at Wilmington University of North Carolina at Wilmington Dr. Hüseyin Ali KUTLU Dr. Hüsnü KAPU Dr. Deniz BÖRÜ Marmara Dr. İlker Murat AR Kafkas Kafkas Karadeniz Teknik Dr. Deniz ÖZYAKIŞIR Kafkas Dr. Kemal YILDIRIM Anadolu Dr. Ekrem GÜL Sakarya Dr. Kerem KARABULUT Atatürk
HAKEM KURULU* / Referee Board Dr. Levent GELİBOLU Kafkas Dr. Richardo G. RODRIGUES Universidade da Beira Interior Dr. M. Emin KARABAYIR Kafkas Dr. Serkan BAYRAKTAROĞLU Sakarya Dr. Mehmet GÜNER Erzincan Dr. Salih ÖZTÜRK Gazikent Dr. Mehmet ÖZKAN Marmara Dr. Salih ŞİMŞEK Sakarya Dr. Mehpare TİMOR İstanbul Dr. Savaş DURMUŞ Kafkas Dr. Metin SABAN Bartın Dr. Sebahattin YILDIZ Kafkas Dr. Mina ÖZEVREN Marmara Dr. Selahattin KARABINAR Sakarya Dr. Mukaddes YEŞİLKAYA Kafkas Dr. Selçuk AYDIN Kafkas Dr. Musa EKEN Sakarya Dr. Semra GÜNEY Hacettepe Dr. Mustafa AKAL Sakarya Dr. Sinan SARAÇLI Afyon Kocatepe Dr. Mustafa AKAL Sakarya Dr. Sinan TEMURLENK Atatürk Dr. Mustafa Kemal DEĞER Karadeniz Teknik Dr. Süleyman BARUTÇU Pamukkale Dr. N. Savaş DEMİRCİ Kafkas Dr. Tahsin BAKIRTAŞ Sakarya Dr. Nurettin ÖZTÜRK Ondokuz Mayıs Dr. Tamer ÇETİN Dr. Osman Cenk KANCA Kafkas Dr. Taner ACUNER Yıldız Teknik Karadeniz Teknik Dr. Osman DEMİRDÖĞEN Atatürk Dr. Turan ÖNDEŞ Atatürk Dr. Ömer Faruk İŞCAN Atatürk Dr. Turhan KORKMAZ Bülent Ecevit Dr. Ötüken SENGER Kafkas Dr. Uğur YOZGAT Marmara Dr. Özlem KUVAT Balıkesir Dr. Ülker ÇAM Kafkas Dr. Refika BAKOĞLU Marmara Dr. Yasemin ÖZDEMİR Sakarya Dr. Rana Özen KUTANİS Sakarya Dr. Yusuf SÜRMEN Dr. Yüksel KOÇAK Karadeniz Teknik Kafkas *İsimler alfabetik sıralıdır..
İÇİNDEKİLER (CONTENTS) SINIR TİCARETİ YAPAN FİRMALARIN IĞDIR İLİ SOSYO-EKONOMİK YAPISI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ THE EFFECTS OF COMPANIES IN BORDER TRADE ON THE SOCIO-ECONOMIC STRUCTURE OF IĞDIR CITY 1 Ahmet DENİZ, Melahat BATU AĞIRKAYA TÜRKİYE DE TİCARİ AÇIKLIK VE ENFLASYONUN GELİR DAĞILIMINA ETKİSİ: EKONOMETRİK BİR ANALİZ THE IMPACT OF TRADE OPENNESS AND INFLATION ON INCOME DISTRIBUTION IN TURKEY: AN ECONOMETRIC ANALYSIS 31 Ahmet GÜLMEZ, Nurullah ALTINTAŞ METAFORLARIN ÖRGÜT VE YÖNETİM ARAŞTIRMALARINDAKİ YERİ: ONTOLOJİK, EPİSTEMOLOJİK VE METODOLOJİK KABULLER IŞIĞINDA BİR DEĞERLENDİRME THE POSITION OF METAPHOR IN MANAGEMENT AND ORGANIZATION RESEARCHES: AN INQURY IN THE CONTEXT OF ONTOLOGICAL, EPISTEMOLOGICAL AND METHODOLOGICAL OPINIONS 45 Sümeyra ALPASLAN DANIŞMAN TÜRKİYE DE HÜKÜMET SİSTEMİ TARTIŞMALARI ÇERÇEVESİNDE BAŞKANLIK SİSTEMİ VE TÜRKİYE DE UYGULANABİLİRLİĞİ APPLICABILITY OF PRESIDENTAL SYSTEM IN TURKEY IN THE FRAMEWORK OF GOVERNMENT SYSTEM DISCUSSIONS 65 Haydar EFE, Muhammed Lütfi KOTAN ABD-İRAN YAKINLAŞMASI VE KIRIM GERGİNLİĞİ ORTAMINDA TÜRKİYE NİN ENERJİ TEDARİKİNDE AZERBAYCAN, İRAN VE IRAK IN ARTAN ÖNEMİ: DIŞ TİCARET VE ENERJİ İLİŞKİLERİ AÇISINDAN YENİ FIRSATLAR (MI?) IN THE FRAMEWORK OF USA-IRAN CONVERGENCE AND CRIMEA TENSION IMPORTANCE OF AZARBAIJAN, IRAN AND IRAK IN TURKEY S ENERGY SUPPLY: NEW OPPURTUNITIES OF FOREIGN TRADE AND RELATIONS 95 Adem ÜZÜMCÜ, Samet TOPAL SAĞLIK İŞLETMELERİNDE FİNANSAL ORANLAR ARACILIĞIYLA PERFORMANS ÖLÇÜMÜ: HASTANELERDE BİR UYGULAMA MEASURING THE PERFORMANCE THROUGH FINANCIAL RATIOS AT HEALTHCARE ESTABLISHMENTS : A PRACTICE IN USE AT HOSPITALS 129 Muammer ERDOĞAN, Bülent YILDIZ DİNAMİK PANEL VERİ ANALİZİ İLE HİSSE SENEDİ FİYATINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ DETERMINATION OF THE FACTORS THAT AFFECT SHARE PRICES USING DYNAMIC PANEL DATA ANALYSIS 149 Bener GÜNGÖR, Ceyda YERDELEN KAYGIN
YEŞİL PAZARLAMA FAALİYETLERİ ÇERÇEVESİNDE KAFKAS ÜNİVERSİTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÇEVREYE DUYARLI ÜRÜNLERİ KULLANMA EĞİLİMLERİNİ BELİRLEMEYE YÖNELİK BİR A STUDY INTENDED FOR DETERMINING ENVIRONMENTAL PRODUCTS TENDENCY OF KAFKAS UNIVERSITY STUDENTS WITHIN GREEN MARKETING ACTIVITIES 169 Filiz ASLAN, Recai ÇINAR ÖRGÜTSEL BAĞLILIK DÜZEYİNİN DEMOGRAFİK ÖZELLİKLER AÇISINDAN GÖSTERDİĞİ FARKLILIKLARIN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ THE INVASTIGATION OF ORGANIZATIONAL COMMITMENT LEVEL FOR DIFFERENCES OF DEMOGRAPHIC CHARACTERISTICS WITH STATISTICAL METHODS 185 Mukaddes YEŞİLKAYA ETNİSİTE KAVRAMININ İDEOLOJİK SERÜVENİ IDEOLOGICAL ADVENTURE OF ETHNICITY CONCEPT 195 Şükrü NİŞANCI, Cemal IŞIK ORTA ARAS HAVZASI NDA TARİHİ YOLLAR: BÖLGEDEKİ KÜLTÜREL VE EKONOMİK ETKİLEŞİMLER HISTORIC ROADS AT MIDDLE ARAS BASIN: CULTURAL AND ECONOMIC INTERACTIONS AT REGION 225 Ahmet DENİZ, Cem TÜYSÜZ, Ayhan YARDİMCİEL ÜNİVERSİTE ÇALIŞANLARININ SÜRDÜRÜLEBİLİR TÜKETİM AÇISINDAN TUTUMLARININ BELİRLENMESİNE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA A RESEARCH ON DETERMINATION OF THE ATTITUDES OF UNIVERSITY EMPLOYEES TOWARDS SUSTAINABLE CONSUMPTION 235 Cenk Kürşat AKSU, Levent GELİBOLU E-DEVLET ve E-BELEDİYE HİZMETLERİ ÇERÇEVESİNDE AYDIN HALKININ KATILMA DUYARLILIĞININ ÖLÇÜLMESİ A RESEARCH ON DETERMINATION E-GOVERNMENT AND E-MUNICIPAL SERVICES WITHIN THE FRAMEWORK OF MEASUREMENT SENSITIVITY AYDIN PUBLIC PARTICIPATION 249 Halim Emre ZEREN, Özel SEBETCİ, Yüksel KOÇAK MODERNLEŞME SÜRECİNDE KADIN: OSMANLI DÖNEMİ ÜZERİNE BİR İNCELEME A RESEARCH ON DETERMINATION WOMEN IN THE MODERNIZATION PROCESS: A REVIEW OVER OTTOMAN PERIOD 269 Atıl Cem ÇİÇEK, Selçuk Aydın, Bülent YAĞCİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ ARAS METHOD IN MULTI CRITERIA DECISION MAKING 285 Bahadır Fatih YILDIRIM
alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Alphanumeric Dergisi işletmecilik ve işletmecilikle ilgili alanlarda yayın yapan bir dergidir. Derginin amacı sosyal bilimler ve mühendislik alanlarında çalışan araştırmacılar arasındaki bilgi paylaşımını sağlamaktır. Alphanumeric Dergisi araştırmacılar ve uygulamacılar için Yöneylem Araştırması, İstatistik, Ekonometri ve Yönetim Bilişim Sistemleri alanlarında dünya çapında kaliteli yayınların oluşturulmasında bir araç olarak hizmet vermektedir. Dergimize gönderilen makaleler çift taraflı gizlilik ilkesine dayanan hakem sürecinden geçirilmektedir. Makaleler dergimize gönderilmeden önce tahsis edilmelidir. Dergimiz APA formatında düzenlenmiş makaleleri kabul etmektedir. Alphanumeric Dergisi 2013 yılı itibariyle Hakemli Dergi statüsünde altı ayda bir yayınlanmaktadır. Detaylı Bilgi için internet sayfamız: http://www.alphanumericjournal.com/ Alphanumeric Journal Volume 2, Issue 2, 2014 Para ve Fiziki Sermaye İlişkisi McKinnon Tamamlayıcılık Hipotezi Türkiye Ekonomisi İçin Ne Kadar Geçerli? Gülbahar ÜÇLER, Şerife ÖZŞAHİN Optimization of A Vehicle Routing Problem in A Logistics Company in Turkey Murat OTURAKÇI, Işıl UYAN Implementing Simple Slope Techniques to Interaction of Work Variables Aydem ÇİFTÇİOĞLU, Özer ARABACI Özel Sektör Şirketleri için YİD İhale Probleminin Çok Amaçlı Optimizasyonu Elif ACAR, Hasan DURUCASU Bilgi Teknolojileri Ve Bilgisayar Kullanımının Öğrencilerin Muhasebe Dersindeki Başarısına Etkisi Cevdet KIZIL, Şadi Evren ŞEKER, Derya BOZAN The Relationship Between Bank Loans and Economic Growth In Turkey: 1995-2010 Mahmut ZORTUK, M. Yunus ÇELİK Sosyal Medya Kullanım Ve Davranışlarının Kullanımlar Ve Doyumlar Yaklaşımı Bağlamında İncelenmesi- Eskişehir Osmangazi Örneği Fatih ÇEMREK, Hilal BAYKUŞ, Özer ÖZAYDIN
Prof.Dr.Recai ÇINAR ÖZGEÇMİŞ 10.12.1944 Tarihinde Erzurum da doğan Prof.Dr.Recai ÇINAR, 1970 yılında Ankara İktisadi ve Ticari Bilimler Akademisi nden mezun oldu. Doktora eğitimini 1981 yılında Atatürk nde tamamlayan Çınar, 1989 yılında Doçent unvanı aldı. 1994 Yılında Atatürk nde Profesörlüğe yükseltildi. 2006 Yılında Gazi ne naklen atama ile geçiş yapan Çınar, 2012 yılında açıktan atama ile Hitit nde göreve başladı ve 2013 yılında emekli oldu. Akademik hayatı boyunca Atatürk, İİBF Dekan yardımcılığı, Atatürk Genel Sekreterliği, Atatürk Beden Eğitim ve Spor Yüksekokulu (BESYO) Müdürlüğü, Atatürk Rektör Yardımcılığı, Erzincan Hukuk Fakültesi Dekanlığı, Atatürk BESYO, Spor Yöneticiliği Bölüm Başkanlığı, Gazi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi İşletme Eğitimi Bölüm Başkanlığı, Gazi, ESEF, İşletme Eğitimi Bölümü, Üretim Yönetimi ve Pazarlama ABD Başkanlığı, Çankırı Karatekin Sağlık Yüksekokulu Müdürlüğü, Çankırı Karatekin Rektör Yardımcılığı, Çankırı Karatekin İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Kurucu Dekanlığı, Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dekanlığı, Hitit İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dekanlığı, ÜAK Üyeliği gibi birçok akademik ve idari görevlerde bulundu. Çok sayıda bilimsel çalışması bulunmaktadır. Prof.Dr.Recai ÇINAR a saygılarımızla Anadolu da bilgili, tecrübeli ve yetişkin bir insanı tasvir etmede koca çınar ifadesi kullanılır. Değerli hocamız da soyismi gibi gerçekten koca bir çınar... Entelektüel yönü, beyefendiliği, bilgisi, tecrübesi, olaylara bakışı, analitik düşünme yeteneği, olayları analiz etmedeki başarısı ve daha nice meziyetleri ile bizlere her zaman örnek olmuş koca bir çınar Geçmiş, çoğu zaman hafızamızdan silinir ya da bulanık bir filmi andıran görüntüsüyle beyin ekranımıza düşer. Geçmişin bulanık görüntüleri arasında net bir görüntüyü hatırlıyorum. Yıllar öncesi, Atatürk İİBF, İşletme Bölümünde öğrenciyim. Pazarlama Araştırması dersi, genç, dinamik, enerji dolu bir hoca hiç oturmadan bir sağa bir sola yürüyerek dolu dolu ders
anlatıyor. Tüm sınıf sessiz ve derse odaklanmış. Hocanın aksanı çok düzgün, tam anlamıyla İstanbul Türkçesiyle konuşuyor, tane tane kelimeler, anlamına uygun vurgulu cümleler Bir anlığına dersten kopup kısa bir düşünceye dalmıştım; günün birinde kısmet olur da akademisyen olursam böyle ders anlatmalıyım. Aradan yıllar geçti, nasip oldu Üniversitede ders anlatmaya çalışıyoruz. Pamukkale nde geçen on yılın ardından Kafkas İİBF de göreve başladım. Bir süre sonra Fakültemize dekan ataması yapıldı. Atanan dekan değerli hocamız Prof.Dr.Recai ÇINAR idi. Ne güzel bir tevafuk idi. Her ne kadar artık idari görev düşünmesem bile değerli hocamın teveccühü ile Dekan Yardımcılığı görevinde buldum kendimi. Daha önce yıllarca idarecilik yapmıştım ama öğreneceğim ne kadar da çok şey varmış. Devlet terbiyesi ile yoğrulmuş, nazik, tecrübeli, mükemmel aksanı ile makam bu kadar mı güzel temsil edilir? Yılların biriktirdiği problemlerin çözülmesi, kurumsal yapının oturması, düzenin sağlanması, bir taraftan personel arasında disiplin sağlanırken diğer taraftan sıcak ilişkilerle sağlıklı bir çalışma ortamı oluşturulması kolay işler değildi ama değerli hocamız için çok da zor değildi. Kısa sürede taşlar yerine oturmaya başladı. Kimsenin ayrıcalığı yoktu, doğru yaptığımız işlerden taltif ediliyor ama hatalarımızdan dolayı uygun üslupla eleştiri alıyorduk. 2009-2011 Yılları arasındaki iki yıllık dekanlığı sırasında yalnızca İİBF için değil Kafkas nin tüm birimleri için model bir idareci ve akademisyen olmayı başaran hocamız şartlar elverseydi de daha uzun yıllar görev yapsaydı. Değerli hocamın elbette dünya görüşleri vardır ama siyasi görüşünü bilmem, çünkü derdi siyaset değil, vatanın, milletin, devletin geleceğidir. Tam bir demokrasi ve cumhuriyet aşığıdır. Sürekli ülkemiz ve vatanımız için dua ederdi. Halen daha telefon görüşmelerimizde sözü mutlaka bir vesileyle ülkemize getirir ve dua eder. Bu derginin gerçek fikir sahibi ve sahibi de değerli hocamdır. 2010 Yılında ilk defa; Hüseyin Bey kardeşim biliyorsun fakültemizin dergisi yok, bu önemli bir eksik. Ne dersin dergi çıkarabilir miyiz? dediğinde tereddüt etmeden elbette çıkarırız hocam demiştim. Teşvik etti, yol gösterdi, destek oldu ve dergimizi çıkarıp bugünlere kadar taşıdık. Bu nedenledir ki hocamın adına özel sayı çıkarmak bizler için her şeyden önce bir vefa borcuydu. Değerli hocam için çıkardığımız bu özel sayının da diğerleri gibi akademik çalışmalara katkı sağlayacağına olan inancımla ve Kafkas İİBF nin tüm akademik ve idari personeli adına; Prof.Dr.Recai Çınar hocama ailesiyle ve tüm sevdikleriyle birlikte sağlıklı, huzurlu ve mutlu bir yaşam diliyorum. Doç. Dr. Hüseyin Ali KUTLU
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ Makale Sunum Tarihi : 02.03.2015 Yayına Kabul Tarihi : 27.03.2015 Bahadır Fatih YILDIRIM Araştırma Görevlisi Kafkas, İİBF, İşletme Bölümü, Sayısal Yöntemler ABD. bahadirfyildirim@gmail.com Ö Z Bu çalışmada Çok Kriterli Karar Verme yöntemleri sınıfının bir üyesi olan ARAS yöntemi incelenerek yerel literatüre yeni bir alternatif yöntem olarak önerilmiştir. ARAS yönteminin literatürde kullanım alanları incelendikten sonra yöntemin aşamaları detaylı olarak ele alınmış, son olarak örnek bir karar problemi üzerinde ARAS yöntemi uygulanarak elde edilen bulgular yorumlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Çok Kriterli Karar Verme, ARAS Yöntemi, Karar Problemi Jel Kodu: C02, C65 Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi KAÜ İİBF Dergisi Cilt 6, Sayı 9, 2015 ISSN : 1309-4289 Makaleyi çevrimiçi görüntülemek için QR Kodu okutunuz. Atıfda bulunmak için... YILDIRIM, B. F., (2015). Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde ARAS Yöntemi. KAÜ İİBF Dergisi, 6(9), 285-296.
ARAS METHOD IN MULTI CRITERIA DECISION MAKING Article Submission Date : 02.03.2015 Accepted Date : 27.03.2015 Kafkas University Economics and Administrative Sciences Faculty The Journal of KAU IIBF Vol. 6, Issue 9, 2015 ISSN : 1309-4289 Bahadır Fatih YILDIRIM Research Assistant, Kafkas University, Business Administration, Department of Quantitative Methods bahadirfyildirim@gmail.com A BSTRACT In this study, Additive Ratio Assessment (ARAS) method which is a member of multi criteria decision making method class, has been proposed as a new alternative method to local literature. The usage areas of the ARAS method investigated in detailed literature research, additionally the ARAS method analysis steps examined. Finally solution of a sample problem was made by applying ARAS method and the obtained results were discussed. Keywords: Multi Criteria Decision Making, ARAS, Additive Ratio Assesment, Decision Problem. Jel Code: C02, C65 Scan QR Code to see this article online Cite this paper YILDIRIM, B. F., (2015). ARAS Method In Multi Criteria Decision Making. The Journal of KAU IIBF, 6(9), 285-296
Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde ARAS Yöntemi YILDIRIM 1. GİRİŞ Gerek bireysel, gerek yönetsel gerekse de toplumu etkileyecek düzeyde kısaca her seviyede doğru ve etkili karar verme önemli bir beceri olarak kabul edilmektedir. Doğru karar vermede karar vericinin becerisini oluşturan akıl, sezgi ve deneyimlerini doğru kullanabilme yetisinin önemi bilinmekle beraber günümüzde zorlaşan ve karmaşıklaşan karar süreçlerinin karar vericinin daha etkin, hızlı ve doğru karar almasına olanak sağlayacak karar verme araçları ile desteklenmesi gerekmektedir. Bu doğrultuda karar verme sürecini matematiksel olarak ifade ederek karar verme sürecinde etkinliği amaçlayan Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri literatürde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada ÇKKV yöntemleri sınıfında yer alan ARAS yöntemi ele alınmıştır. Çalışmanın izleyen bölümlerinde ARAS yöntemine ait kapsamlı bir literatür taraması yapılarak yöntemin uygulama adımları incelenecektir. Ardından örnek bir çok kriterli karar problemi ARAS yöntemi ile değerlendirilerek elde edilen bulgular yorumlanacaktır. 2. LİTERATÜR TARAMASI Literatür taraması sonucu ARAS yönteminin öncelikle yapı ve malzeme bilimleri alanındaki karar problemlerinin çözümünde sıklıkla kullanıldığı görülmüştür. Bununla birlikte 2010-2015 yılları arasını kapsayan çalışmalar boyunca diğer karar problemlerinde de uygulandığı görülmektedir. ARAS yöntemi TOPSIS, AHP, ANP vb. diğer Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile birlikte kullanıldığı gibi Bulanık Sistem ve Gri Sistem teorilerinin de yönteme dahil edilerek kullanıldığı çalışmalar da literatürde yer almaktadır. ARAS yöntemi çıkış yeri olan Litvanya başta olmak üzere Kuzey Avrupa ülkelerinde faaliyet gösteren akademisyenler tarafından sıklıkla kullanılmak ile birlikte son dönemde Avrupa dışında da yöntemin kullanıldığı çalışmalar bulunmaktadır. ARAS yönteminin kullanıldığı çalışmalara genel olarak bakılacak olursa, Zavadskas vd. (2010) çalışmalarında vakıf binaları için tesisat seçim problemini 3 alternatif ve 6 kriter üzerinden ARAS yöntemi kullanarak değerlendirmişlerdir. Zavadskas vd. (2015), modern ekonomilerin gelişiminde önemli rol oynayan limanlar için Baltık Denizi üzerinde Klapedia bölgesi için liman yeri seçimi problemi için Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Fuzzy ARAS yöntemlerini kullandıkları bir model önermişlerdir. Kutut vd. (2014), ARAS ve AHP yöntemlerini birlikte kullandıkları çalışmalarında Avrupa kentlerinde kültür mirası kapsamında korumaya alınacak tarihi yapıların öncelik sıralamasını belirlemeye çalışmışlardır. Medineckiene vd. (2015), yapıların sürdürülebilirliklerini değerlendirdikleri çalışmalarında Miljöbyggnad isimli İsveç sertifikasyon sisteminden elde ettikleri kriterlerin ağırlıklarını AHP ile belirleyerek, ARAS yöntemi ile alternatifleri sıralamışlardır. Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesii KAÜ İİBF Dergisi Cilt 6 * Sayı 9 * Yıl 2015 287
YILDIRIM ARAS Method In Multi Criteria Decision Making Kutut vd. (2013), tarihi şehir merkezi yapıların korumaya alınmasında sıralamayı belirlemek üzere öncelik değerlerini ARAS yöntemi kullanarak belirlemişlerdir. Stanujkic vd. (2013), Sırbistan bankalarının sıralamasını yaptıkları çalışmalarında bazı Çok Kriterli Karar Verme yöntemleri karşılaştırmalı olarak kullanılmıştır. Çalışmada TOPSIS, VIKOR, MOORA, SAW, Gri İlişkisel Analiz, COPRAS ve ARAS yöntemleri kullanışmıştır. Turskis ve Zavadskas (2010), ARAS yöntemini Gri Sistem Teorisi ile genişlettikleri ARAS-G yöntemini çalışmalarında kullanmışlardır. Tedarikçi seçimi için kullanılan yöntem ile 4 alternatif tedarikçi, 6 kriter üzerinden gri sayılara çevirilerek kullanılan bir dilsel değerlendirme tablosu kullanılarak ele alınmıştır. Chatterjee ve Chakraborty (2013) çalışmalarında COPRAS ve ARAS yöntemlerini kullanarak malzeme seçimi karar problemini ele almışlardır. Çalışmlarında ayrıca kullandıkları her iki yöntemin geçmiş performanslarını da inceleyerek bir karşılaştırma yapmışlardır. Reza ve Majid (2013), Güvenilir Online Bankacılık kullanımını finansal kurumlar ölçeğinde ele alarak ARAS ve Analitik Network Proses (ANP) yöntemleri ile değerlendirmişlerdir. Bakshi ve Sarkar (2011), çalışmalarında proje seçim performans değerlendirme karar probleminde AHP ve ARAS yöntemlerini kullanmışlardır. Ghadikolaei ve Esbouei (2014), çalışmalarında finansal performans değerlendirme için Fuzzy AHP ve Fuzzy ARAS yöntemlerinin birlikte kullanıldığı entegre bir model önermişlerdir. Baležentis vd. (2012) çalışmalarında Litvanya ekonomisinde yer alan sektörleri, finansal oranlar ölçeğinde bulanık mantık ile geliştirilmiş Fuzzy VIKOR, Fuzzy TOPSIS ve Fuzzy ARAS yöntemleri kullanarak değerlendirmişlerdir. Sliogerience vd. (2013) enerji üretim alternatiflerinin analizi ve seçimi problemini Litvanya ölçeğinde AHP ve ARAS yöntemleri kullanarak ele almışlardır. Shariati vd. (2014), çalışmalarında atık döküm yeri seçimi için ARAS yöntemini grup kararlarını göz önünde bulunduracak formda modellemişlerdir. GARAS adını verdikleri modele bulanık mantık entegre ederek karar problemine çözüm getirmişlerdir. Streimikienė ve Baležentis (2013), Litvanya için sürdürülebilir büyüme stratejilerinin önceliklerinin belirlenmesinde TOPSIS ve ARAS yöntemlerini kullanmışlardır. Kaklauskas vd. (2013), standart bir ev renevasyonu için bilgi tabanlı bir model geliştirerek, en ideal renevasyon projesi seçimi için ARAS yöntemi kullanmışlardır. Darji ve Rao (2014) çalışmalarında şeker imalatı endüstrisi için malzeme seçimi karar problemini ARAS, OCRA, EVAMIX ve geliştirilmiş TODIM yöntemi kullanarak çözmüşlerdir. Keršulienė ve Turskis (2014) bir işletme için muhasebe departmanı şefi seçim sürecinde Fuzzy ARAS yöntemi kullanmışlardır. 288 Kafkas University Economics and Administrative Sciences Faculty The Journal of KAU IIBF Vol 6 * Issue 9 * Year 2015
Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde ARAS Yöntemi YILDIRIM Balezentiene ve Kusta (2012), yeşil konutlar için en ideal gaz emisyonu sağlayacak yakıt türünü ARAS yöntemi kullanarak belirlemeye çalışmalardır. Stanujkic ve Jovanovic (2012) ise çalışmalarında ARAS yöntemini fakülte web sayfası kalite ölçüm ve değerlendirmesinde kullanmışlardır. 3. ARAS YÖNTEMİ Additive Ratio Assesment (ARAS) yöntemi, Z. Turskis ve E. K. Zavadskas tarafından Çok Kriterli Karar Verme problemlerinin çözümünde yeni bir yaklaşım olarak sunulmuştur (Turskis ve Zavadskas, 2010). Bulanık mantık ve gri teori ile entegre modellenebilmektedir. Karar analizi ve Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinde klasik yaklaşım, subjektif tasnif (sıralama) üzerine yoğunlaşmaktadır. Literatürde yer alan mevcut bir çok ÇKKV yöntem, ideal pozitif ve ideal negatif çözüme olan göreli uzaklıkları dikkate almakta ya da mevcut çözümlerin fayda fonksiyonu değerlerini ideal pozitif alternatif çözüm değeri ile karşılaştırmaktadır. ARAS yönteminde ise araştırmaya konu olan alternatiflerin fayda fonksiyonu değerleri, karar problemine araştırmacı tarafından eklenen optimal alternatife ait fayda fonkisyonu değeri ile karşılaştırılmaktadır. Örneğin kritere ait optimal skorun 100 olduğu bir karar probleminde tüm alternatiflerin bu değerin altında olduğunu ve en büyük skorun 80 olduğu durumda en iyi alternatifin bu kriterden elde ettiği mevcut yöntemlerde olduğu gibi %100 (1) olarak hesaplanmak yerine %80 (0,80) olarak hesaplanır (Sliogerience vd., 2013). ARAS yöntemi 4 adımdan oluşmaktadır (Zavadkas vd., 2010) Adım 1. Karar Matrisinin Oluşturulması Tüm ÇKKV yöntemlerinde olduğu gibi ARAS yönteminde de öncelikle karar problemine ait alternatifler ve alternatifleri değerlendirmek üzere kullanılacak kriterler belirlendikten sonra alternatiflerin kriterlere ait skorlarının gösterildiği karar matrisi oluşturulmaktadır. ARAS yönteminde tipik ÇKKV yöntemlerinden farklı olarak başlangıç karar matrisinde her bir kritere ait optimal değerlerden oluşan bir satır da yer almaktadır. m alternatif sayısını, n ise kriter sayısını göstermek üzere X karar matrisi x01 x0 j x0n X = xi 1 xij x in ; i = 0,1,..., m j = 0,1,..., n xm 1 xmj x mn şeklinde gösterilebilir. Karar matrisi üzerinde x ij i. alternatifin j. kriterde gösterdiği performans değerini; x 0 j ise j. kriterin optimal değerini ifade etmektedir. Karar probleminde kritere ait optimal değer bilinmiyorsa, kriterin fayda (daha yüksek (1) Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesii KAÜ İİBF Dergisi Cilt 6 * Sayı 9 * Yıl 2015 289
YILDIRIM ARAS Method In Multi Criteria Decision Making daha iyi) ya da maliyet (daha düşük daha iyi) özelliği göstermesi durumuna göre optimal değer Eşitlik (2) ve (3) kullanılarak hesaplanır. fayda durumu : x0 j = max xij (2) i maliyet durumu: x0 j = min xij (3) i Adım 2. Normalize Karar Matrisinin Oluşturulması Karar probleminde kullanılan kriter performans değerlerinin farklı ölçeklerde ve farklı birimlerde olduğu göz önünde bulundurulduğunda performans değerlerinin ortak birime dönüştürülmesi serilerin karşılaştırılabilir olması için zorunlu olmaktadır. Bununla beraber kriter performans değerlerinin çok geniş aralıklarda değerler aldığı durumlarda verilerin daha küçük aralıklara çekilmesine de olanak sağlayan bu dönüştürme işlemine normalizasyon işlemi adı verilmektedir (Yıldırım, 2014). ARAS yönteminde X normalize karar matrisi x ij değerlerinde oluşmaktadır. x ij değerleri kriterin fayda ya da maliyet özelliği göstermesine göre 2 şekilde hesaplanmaktadır. Kriter performans değerlerinin daha yüksek olması daha iyi kabul ediliyorsa (fayda durumu), normalize değerler Eşitlik (4) kullanılarak hesaplanmaktadır. xij xij = (4) m x i= 0 ij Kriter performans değerlerinin daha düşük olması daha iyi kabul ediliyorsa (maliyet durumu), normalizasyon işlemi iki adımda gerçekleştilir. İlk adımda performans değerleri Eşitlik (5) kullanılarak fayda durumuna dönüştürülür, ikinci adımda Eşitlik (6) kullanılarak normalize değer hesaplanmış olur. 290 x = (5) * 1 ij xij x ij = m x i= 0 * ij x * ij Normalize değerler hesaplandıktan sonra değerler Eşitlik (7) de gösterilen matris formunda yazılarak X normalize karar matrisi elde edilmiş olur. x01 x0 j x0n X = xi 1 xij x in ; i = 0,1,..., m j = 0,1,..., n xm 1 xmj x mn Kafkas University Economics and Administrative Sciences Faculty The Journal of KAU IIBF Vol 6 * Issue 9 * Year 2015 (6) (7)
Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde ARAS Yöntemi YILDIRIM Adım 3. Ağırlıklı Normalize Karar Matrisinin Oluşturulması Normalize karar matrisi elde edildikten sonra uzmanlardan alınan görüşler ya da karar vericinin bizzat kendi tarafından belirlenen subjektif görüşler doğrultusunda saptanan w j kriter önem dereceleri (ağırlıklar) kullanılarak ˆX ağırlıklı normalize karar matrisi oluşturulur. Kriterlere ait ağırlık değerleri 0< w j < 1 koşulunu sağlamaktadır ve ağırlıklar toplamı Eşitlik (8) de gösterildiği gibi sınırlandırılmıştır. n wj = 1 (8) j= 1 Eşitlik (9) ile normalize değerler kullanılarak x ˆij ağırlıklı normalize değerleri elde edilmektedir. xˆij = x ij w ij (9) Hesaplanan x ˆij ağırlıklı normalize değerleri Eşitlik (10) da gösterilen matris formunda yazılarak ˆX ağırlıklı normalize karar matrisi elde edilmiş olur. xˆ01 xˆ ˆ 0 j x0n Xˆ = xˆ ˆ ˆ i1 xij x in ; i = 0,1,..., m j = 0,1,..., n xˆ ˆ ˆ m1 xmj x mn (10) Adım 4. Optimallik Fonksiyon Değerlerinin Hesaplanması ARAS yönteminin son adımında her bir alternatif için optimallik fonksiyon değeri hesaplanarak alternatiflerin değerlendirilmesi işlemi gerçekleştirilir. S i, i. alternatifin optimallik fonksiyon değerini göstermek üzere alternatiflere ait skorlar Eşitlik (11) kullanılarak elde edilir. n S ˆ i = xij, i = 0,1,..., m (11) j= 1 Hesaplanan S i değerlerinden daha büyük değerler daha etkin alternatifleri göstermektedir. Eşitlik (12) kullanılarak alternatiflere ait S i değerleri S0 optimal fonksiyon değerine oranlanarak K fayda dereceleri hesaplanmaktadır. i Si Ki =, i = 0,1,..., m (12) S0 [0,1] aralığında değer alan K i oranları kullanılarak alternatiflerin fayda fonksiyonu değerlerinin göreli etkinliği hesaplanabilmektedir. Bu doğrultuda değerleri büyükten küçüğe sıralanarak alternatiflerin değerlendirilmesi yapılmaktadır. 4. UYGULAMA Çalışmanın uygulama bölümünde Yıldırım (2014) tarafından Gri İlişkisel Analiz yöntemi kullanılarak çözüm getirilen konut satın alma karar problemi ARAS yöntemi ile değerlendirilmiştir. Karar probleminin çözümünde Microsoft Excel (Excel) hesap tablosu paket Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesii KAÜ İİBF Dergisi Cilt 6 * Sayı 9 * Yıl 2015 291
YILDIRIM ARAS Method In Multi Criteria Decision Making programı kullanılmıştır. Konut satın probleminde ailenin satın alma alternatiflerini değerlendirdiği; konut fiyatı (TL), net kullanım alanı (m 2 ), işyerine uzaklık (km), konut oda sayısı (adet), binaya ait yeşil alan (m 2 ) ve binanın yaşı, kriterleri üzerinden belirlenen 5 alternatif konutun performans skorları Tablo 1.de gösterilmiştir. Veriler ışığında aile için optiaml konut alternatifi ARAS yöntemi kullanılarak 4 adımda belirlenebilir. Fiyat Tablo 1. Karar Problemine Ait Veri Seti Kullanım Alanı Mesafe Oda sayısı Yeşil Alan Bina Yaşı K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 105.000 105 10 4 300 10 A2 120.000 110 15 4 500 8 A3 150.000 120 12 3 550 12 A4 115.000 105 20 4 600 9 A5 135.000 115 15 5 400 9 Adım 1. Karar Matrisinin Oluşturulması Karar problemine ait veriler kullanılarak oluşturulacak karar matrisinde optimal değerler tam olarak ifade edilmediği için kriterlerin fayda ya da maliyet özelliği belirlenerek, Eşitlik (2) ve (3) yardımıyla optimal değerler hesaplanır. Konut fiyatı, işyerine mesafe ve bina yaşı kriterlerine göre alternatiflerin aldığı değerlerin küçük olması (maliyet durumu), net kullanım alanı, oda sayısı, yeşil alan kriterlerine göre alternatiflerin performans skorlarının büyük olması (fayda durumu) konut tercihini olumlu etkileyecek diğer bir ifadeyle toplam faydayı artıracak durumlardır. Belirlenen kriter özellikleri göz önünde bulundurularak hesaplanan optimal değerleri de barındıran karar matrisi, 105000 120 10 5 600 8 105000 105 10 4 300 10 120000 110 15 4 500 8 X = 150000 120 12 3 550 12 115000 105 20 4 600 9 135000 115 15 5 400 9 şeklinde gösterilebilir. Karar matrisinin ilk satırı kriterler için hesaplana optimal değerleri göstermektedir. Adım 2. Normalize Karar Matrisinin Oluşturulması Hesaplanan optimal değerlerin veri setine eklenmesi ile oluşturulan karar matrisi üzerinden (13) 292 Kafkas University Economics and Administrative Sciences Faculty The Journal of KAU IIBF Vol 6 * Issue 9 * Year 2015
Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde ARAS Yöntemi YILDIRIM alternatiflerin karşılaştırılabilir olmasını sağlamak amacıyla birimlerinden arındırmak, büyüklüklerini daha düşük seviyelere çekerek işlem kolaylığı sağlamak için normalizasyon işleminden faydalanılmıştır. Optimal değerlerin hesaplanmasında olduğu gibi performans skorlarının normalize edilmesi işleminde de kriterlerin özellikleri dikkate alınmalıdır. Bu nedenle kriterlerin fayda ya da maliyet özelliği göstermesine göre Eşitlik (4), (5) ve (6) kullanılarak normalize işlemi tamamlanmış ve normalize karar matrisi, 0,19 0,18 0, 21 0, 20 0, 20 0,19 0,19 0,16 0, 21 0,16 0,10 0,15 0,17 0,16 0,14 0,16 0,17 0,19 X = 0,13 0,18 0,18 0,12 0,19 0,13 0,17 0,16 0,11 0,16 0, 20 0,17 0,15 0,17 0,14 0, 20 0,14 0,17 şeklinde oluşturulmuştur. Adım 3. Ağırlıklı Normalize Karar Matrisinin Oluşturulması Bilindiği üzere ARAS yönteminde de diğer ÇKKV yöntemlerde olduğu gibi karar probleminde herbir kriterin ne denli önem arz edeceğini belirlemek üzere uzman görüşü alınarak ya da bizzat karar verici tarafından saptanan kriter ağırlıkları kullanılmaktadır. Örnek karar problemi için karar verici konumunda bulunan ailenin kriter ağırlıklarını sırasıyla 0,05; 0,20; 0,10; 0,15; 0,10; 0,40 olarak belirlediği varsayımı altında ağırlıklı normalize karar matrisi Eşitlik (9) kullanılarak, 0,01 0,04 0,02 0,03 0,02 0,08 0,01 0,03 0,02 0,02 0,01 0,06 0,01 0,03 0,01 0,02 0,02 0,08 ˆX = 0,01 0,04 0,02 0,02 0,02 0,05 0,01 0,03 0,01 0,02 0,02 0,07 0,01 0,03 0,01 0,03 0,01 0,07 olarak belirlenmiştir. Adım 4. Optimallik Fonksiyon Değerlerinin Hesaplanması Ağırlıklı normalize karar matrisi oluşturulduktan sonra her bir alternatif için optimallik fonksiyon değerlerinin hesaplanması adımına geçilmiştir. Bu aşamada alternatiflerin kriterlerden aldığı hesaplanmış skorlar Eşitlik (11) kullanılarak Si değerlerine, Eşiştlik (12) kullanılarak ise Ki değerlerine dönüştürülmüştür. Hesaplanan Si ve Ki değerleri ve alternatif sıralamaları Tablo 2. de gösterilmiştir. (14) (15) Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesii KAÜ İİBF Dergisi Cilt 6 * Sayı 9 * Yıl 2015 293
YILDIRIM ARAS Method In Multi Criteria Decision Making Tablo 2. Optimallik Fonksiyon Değerleri ve Alternatif Sıralamaları Optimal 0,1931 S i K i %K i Sıra A1 0,1572 0,8142 81,42% 4 A2 0,1724 0,8929 89,29% 1 A3 0,1476 0,7642 76,42% 5 A4 0,1626 0,8423 84,23% 3 A5 0,1671 0,8654 86,54% 2 ARAS yöntemi kullanılarak konut alternatiflerinin optimallik fonksiyon değerleri büyükten küçüğe değerlendirilerek konut alternatifleri sıralanmıştır. Analiz sonuçlarına göre ilk sırada A2 konutu yer almakta iken optimalden en uzak olan A3 konutu son sırada yer almıştır. Yüzde olarak ifade edilen Ki değerleri her bir alternatifin optimale ne oranda benzediğinin bir ölçüsüdür. Bu doğrultuda en ideal konut alternatifi olan A2 konutu %89,29 oranla optimale yakındır. Optimale oranla sıralamada sonuncu olan A3 alternatifinin optimallik fonksiyon değeri 0,7642 olup, optimale benzerliği %76,42 olarak ifade edilebilir. 5. SONUÇ Bu çalışmada ÇKKV yöntemlerinden biri olan ARAS yöntemi yerel literatüre yeni bir yaklaşım olarak sunulmuştur. Dört işlemden fazlasını gerektirmeyen ve uzun adımlardan oluşmayan ARAS yöntemi, gerek işlem kolaylığı, gerekse paket program gereksinimi olmaması bakımından karar vericiler için kolaylıkla uygulanabilir bir alternatif olarak değerlendirilebilir. İzleyen çalışmalarda, özellikle karar sürecinde hakim olan belirsizliğin giderilmesi için Bulanık Sistem Teorisi ve yeterli bilgi bulunmadığı durumlarda Gri Sistem teorisi ile birlikte entegre kullanılabilir. Ayrıca diğer ÇKKV yöntemleri ile birlikte hibrit kullanıma uygun olan ARAS yöntemi gerçek hayat problemlerine uygulanabilir. Diğer ÇKKV yöntemleri ile aynı probleme uygulanarak yöntemler karşılaştırılabilir. 6. KAYNAKÇA Bakshi, T., & Sarkar, B. (2011). MCA based performance evaluation of project selection. arxiv preprint arxiv:1105.0390. Balezentiene, L., & Kusta, A. (2012). Reducing greenhouse gas emissions in grassland ecosystems of the central Lithuania: multi-criteria evaluation on a basis of the ARAS method. The Scientific World Journal, 2012. Baležentis, A., & Štreimikienė, D. (2013). Integrated Sustainability Index: the Case Study of Lithuania. Intelektinė ekonomika, (7 (3), 289-303. Baležentis, A., Baležentis, T., & Misiunas, A. (2012). An integrated assessment of Lithuanian economic sectors based on financial ratios and fuzzy MCDM methods. Technological and Economic 294 Kafkas University Economics and Administrative Sciences Faculty The Journal of KAU IIBF Vol 6 * Issue 9 * Year 2015
Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde ARAS Yöntemi YILDIRIM Development of Economy, 18(1), 34-53. Barak, S., Mehrgini, B., Maghsoudlou, H., & Branch, Q. Multi-Criteria Decision Making Approach To Candidate Well Selection For Hydraulic Fracturing Treatment, CIE44 & IMSS 14 Proceedings, 14-16 October 2014, Istanbul / Turkey, 2092-2106. Chatterjee, P., & Chakraborty, S. (2013). Gear Material Selection using Complex Proportional Assessment and Additive Ratio Assessment-based Approaches: A Comparative Study, International Journal of Materials Science and Engineering Vol. 1, No. 2 December 2013, 104-111 Dadelo, S., Turskis, Z., Zavadskas, E. K., & Dadeliene, R. (2012). Multiple criteria assessment of elite security personal on the basis of ARAS and expert methods. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 46(4), 65-87. Darji, V. P., & Rao, R. V. (2014). Intelligent Multi Criteria Decision Making Methods for Material Selection in Sugar Industry. Procedia Materials Science, 5, 2585-2594. Ghadikolaei, A. S., & Esbouei, S. K. (2014). Integrating Fuzzy AHP and Fuzzy ARAS for evaluating financial performance. Boletim da Sociedade Paranaense de Matemática, 32(2), 163-174. Kaklauskas, A., Tupenaite, L., Kanapeckiene, L., & Naimaviciene, J. (2013). Knowledge-based model for standard housing renovation. Procedia Engineering, 57, 497-503. Keršulienė, V., & Turskis, Z. (2014). An integrated multi-criteria group decision making process: selection of the chief accountant. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 110, 897-904. Kutut, V., Zavadskas, E. K., & Lazauskas, M. (2013). Assessment of Priority Options for Preservation of Historic City Centre Buildings Using MCDM (ARAS). Procedia Engineering, 57, 657-661. Kutut, V., Zavadskas, E. K., & Lazauskas, M. (2014). Assessment of priority alternatives for preservation of historic buildings using model based on ARAS and AHP methods. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 14(2), 287-294. Medineckiene, M., Zavadskas, E. K., Björk, F., & Turskis, Z. (2015). Multi-criteria decision-making system for sustainable building assessment/certification. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(1), 11-18. Reza, S., & Majid, A. (2013). Ranking Financial Institutions Based on of Trust in online banking Using ARAS and ANP Method, International Research Journal of Applied and Basic Sciences, Vol, 6 (4): 415-423. Shariati, S., Yazdani-Chamzini, A., Salsani, A., & Tamošaitienė, J. (2014). Proposing a New Model for Waste Dump Site Selection: Case Study of Ayerma Phosphate Mine. Engineering Economics, 25(4), 410-419. Sliogeriene, J., Turskis, Z., & Streimikiene, D. (2013). Analysis and choice of energy generation technologies: the multiple criteria assessment on the case study of Lithuania. Energy Procedia, 32, 11-20. Stanujkic, D., & Jovanovic, R. Measuring a Quality of Faculty Website Using ARAS Method, Contemporary Issues In Business, Management And Education 2012 ISSN 2029-7963/ISBN 978-609-457-323-1 doi:10.3846/cibme.2012.45 Kafkas İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesii KAÜ İİBF Dergisi Cilt 6 * Sayı 9 * Yıl 2015 295
YILDIRIM ARAS Method In Multi Criteria Decision Making Stanujkic, D., Djordjevic, B., & Djordjevic, M. (2013). Comparative analysis of some prominent MCDM methods: A case of ranking Serbian banks. Serbian Journal of Management, 8(2), 213-241. Tamošaitienė, J., & Zavadskas, E. K. (2013). The multi-stage decision making system for complicated problems. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 82, 215-219. Tamošaitienė, J., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Vainiūnas, P. (2011). Multi-Criteria Complex For Profitability Analysis Of Construction Projects. Economics & Management, 16. Turskis, Z., & Zavadskas, E. K. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision-making. Technological and Economic Development of Economy, (2), 159-172 Turskis, Z., & Zavadskas, E. K. (2010). A novel method for multiple criteria analysis: grey additive ratio assessment (ARAS-G) method. Informatica, 21(4), 597-610. Yıldırım, B. F. (2014), Gri İlişkisel Analiz, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Editörler: Bahadır Fatih YILDIRIM ve Emrah ÖNDER, (1. Baskı, 227-242). Bursa: Dora Yayıncılık. Zavadskas, E. K., Antucheviciene, J., Šaparauskas, J., & Turskis, Z. (2013). Multi-criteria assessment of facades alternatives: peculiarities of ranking methodology. Procedia Engineering, 57, 107-112. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Bagočius, V. (2015). Multi-criteria selection of a deep-water port in the Eastern Baltic Sea. Applied Soft Computing, 26, 180-192. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Vilutiene, T. (2010). Multiple criteria analysis of foundation instalment alternatives by applying Additive Ratio Assessment (ARAS) method. Archives of civil and mechanical engineering, 10(3), 123-141. 296 Kafkas University Economics and Administrative Sciences Faculty The Journal of KAU IIBF Vol 6 * Issue 9 * Year 2015