belediye hizmet kalitesinin bulanık ahs ağırlıkları ile ... · anketlerin istatistiki...

Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi

Cilt: 8, No: 2, 2016 (110-130)

Electronic Journal of Map Technologies Vol: 8, No: 2, 2016 (110-130)

Geliş Tarihi:08.04.2016; Kabul Tarihi:09.08.2016

HARİTA TEKNOLOJİLERİ

ELEKTRONİK DERGİSİ

www.haritateknolojileri.com

e-ISSN: 1309-3983 doi: 10.15659/hartek.16.08.316

Bu makaleye atıf yapmak için

Bostancı B. (2016). Belediye Hizmet Kalitesinin Bulanık AHS ağırlıkları ile Nominal değerlemesi.. Harita Teknolojileri Elek. Der. 8(2), 110-130, .doi:

10.15659/hartek.16.08.316

Makale (Article)

Belediye Hizmet Kalitesinin Bulanık AHS Ağırlıkları ile Nominal Değerlemesi

Bülent BOSTANCI1

1Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü, 38039 Kayseri/TÜRKİYE [email protected]

Öz

Dünyada iletişim ve bilgi teknolojilerinde yaşanan hızlı değişimler yerel yöneticileri daha etkin olmaya

zorlamaktadır. Yerelde hizmet alanlarının çoğalması, beklentilerin her geçen gün artması yerel yöneticilerin

vereceği kararları daha da kritik hale getirmektedir. Yerel yöneticilerin tekrar seçilebilmesi için, alınan

kararlardan, yerine getirilmesi gereken görevlerden ve yapılan hizmetlerden oy kullanan bireylerin ne kadar

memnun olduğu önemlidir. Seçmen memnuniyeti çeşitli anket çalışmalarıyla ölçülür ve değerlendirilir. Çok

kriterli karar verme teknikleri, karar verme problemlerinde kriter (değişken) sayısının çok olduğu durumlarda

kullanılır. Belediyenin hizmet kalitesine etki eden kriterler belediye yasası ile kendisine verilmiş yapmakla

yükümlü olduğu görevler olarak değerlendirilebilir. Bu şekilde seçilen kriterlerin birleşiminden ve görüşmecinin

verdiği cevaplardan bir “nominal” değer üretilebilir. Bu çalışmada kriterler uzman kişiler tarafından

değerlendirilerek Bulanık Analitik Hiyerarşik Süreç (BAHS) ile kriter ağırlıkları elde edilmiş ve anketlere verilen

cevaplardan yararlanılarak her bireyin kararları için tek bir nominal değer hesaplanmıştır. Elde edilen nominal

değerlerden yararlanılarak mahalle bazında belediye hizmet kalitesi için bir memnuniyet haritası oluşturulmuştur.

Anahtar Kelimeler: Çok Kriterli Karar Verme, Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci, Nominal Değerleme,

Geoistatistik Analiz

Nominal Appraisement of the Municipality Service Quality by FAHP weights

Abstract

Today, rapid developments on communication and IT force the local managements to be more effective. Recently

emerging local service areas and increasing expectations have made the decisions of local managements more

critical. For the re-election of the local management, satisfaction of the voters related to the decisions taken and

duties to be performed as well as the services provide is vital. Voter's satisfaction is measured and evaluated by

conducting questionnaires. Multi-criteria decision- making method is used if the number of criteria (variable) is a

lot. Criteria that affect the service quality of the municipality may be appraised by considering the duties to be

performed charged by the Municipal Act. a "nominal" value may be found by the combination of the criteria

chosen as such and the answers of the interviewer. In this study, specialists have assessed the criteria and found

Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) and criteria weight and eventually a single nominal value has been

calculated per each individual by using the answers to the questionnaires. Therefore, a map has been formed for

the municipality service quality based on the neighborhood by using the nominal values found.

Keywords: Multi-criteria decision- making, Fuzzy Analytical Hierarchy Process, Nominal Appraisement,

Geostatistical Analysis

http://www.haritateknolojileri.com/

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

Bostancı B. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi: HTED 2016(2) 110-130

111

1. GİRİŞ

Dünyadaki ekonomik gelişmeler ve anlayış değişiklikleri yerel yönetimlerin olabildiğince güçlendirilmesi

gerektiğini ortaya koymaktadır. Günümüzde devletin veya devleti yöneten siyasi iradenin yavaş yavaş

ekonomik ve hizmet işletmeleri mülkiyetinden kendini geri çekmesi çeşitli platformlarda sıkça

tartışılmaktadır [1,2]. Devletin küçültülmesi, faaliyet alanının daraltılması, yerinden yönetim ilkesine

vurgu yapılarak devletin tek başına karar alma ve uygulama fonksiyonlarının çoklu yerel aktörlere devri

söz konusudur. Gelişen ekonomi, teknoloji ve sosyo-kültürel yapı ile hızla artan ve çeşitlenen kentsel

ihtiyaçlar, bunları kentlerde karşılamakla yükümlü olan yerel yönetimlerin daha etkin ve verimli hizmet

verme zorunluluğunu ortaya koymaktadır [2,3].

Türkiye’de yerel yönetimleri düzenleyen temel kanunlar yeniden ele alınarak günümüzün şartlarına

uygun, çağdaş yönetim ilkelerini esas alan, idari süreçlerde sivil katılıma önem veren bir yerel yönetim

anlayışı hayata geçirilmek istenmiştir. Bu amaçla Büyükşehir Belediyesi başta olmak üzere İl Özel İdaresi

ve Belediye Kanunları değiştirilmiş, bu alanlarda yeni kanunlar çıkarılmıştır. Böylece yavaş işleyen

merkezi yönetim yetkilerinin, yerel yönetimlere aktarılması sağlanarak yerel yönetim birimleri olan

belediyeler güçlendirilmiştir. Söz konusu yeni kanunların temelinde vatandaşların yaşam kalitesini ve

vatandaş memnuniyetini artıran ve yaptığı işlerin sorumluluğunu üstlenen bir belediye hizmeti anlayışı

oluşturulması amaçlanmaktadır. Ortaya çıkan bu anlayış ile birlikte son yıllarda yaşam kalitesi, hizmet

kalitesi ve vatandaş memnuniyeti, belediyeler açısından önemli kavramlar haline gelmiştir [4].

Belediyelerin sunduğu hizmet kalitesini ölçen, hizmetten yararlanan bireylerdir. Beklentiler

doğrultusunda hizmet kalitesi bireyden bireye farklılıklar göstermektedir. Beklentileri kişinin sahip

olduğu eğitim seviyesi, gelir durumu ve sosyal düzeyi gibi pek çok değişken etkilemektedir [5].

Müşterinin (bireyin), bir ürün ya da hizmetin üstünlüğü ya da mükemmelliği ile ilgili genel bir yargısı

olarak tanımlanabilen hizmet kalitesinde, iyileştirme veya geliştirme sürecinin ilk aşamasını kalitenin

ölçülmesi oluşturmaktadır. Belediyeler mevcut hizmet kalite düzeyi hakkında doğru bilgilere

ulaşılabilirse, daha sonra yapılması gereken faaliyetler konusunda etkili adımlar atılabilir. Buradan hizmet

kalitesini değerlendirebilmek için ölçmek gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Hizmetten yararlanan bireylerin

hizmet kaliteleri hakkındaki algılarını ölçmek için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Karar verme teknikleri

de bu yöntemler arasındadır.

Karar verme, her yönetim düzeyinde, karşılaşılan bir olay veya durum karşısında sonuçlandırılması

gereken sorunların bütün yönleriyle değerlendirilerek, en uygun sonucu verebilecek seçenek veya

seçeneklerin belirlenmesidir [6]. Karar verme problemlerinde değişken (kriter) sayısı birden fazla olduğu

durumlarda bu problemlere çözüm bulabilmek amacıyla çeşitli bilimsel yöntemler ortaya konmuştur. Bu

çözüm yöntemlerine çok kriterli karar verme metotları adı verilmekte ve karşılaşılan duruma göre değişik

yaklaşımlar kullanılmaktadır [7]. Çok kriterli karar verme tekniklerinin sayısı bilimsel araştırmalar ile

yeni tekniklerin geliştirilmesi sonucunda her geçen gün artmaktadır. Bu tekniklerden bazıları; WPM,

WSM, ELECTRE, TOPSIS, PROMETHEE, ANP, SAW, VIKOR, DEMATEL, AHP, Gri İlişkisel Analiz

v.b.’dir [8]. Bunların dışında konuma dayalı olarak oluşturulan, CBS ve karar verme yöntemlerini

birleştiren mekânsal karar destek sistemleri de literatürde sıkça kullanılmaktadır.

Mekansal karar destek sistemleri (MKDS), karar verme yöntemlerinin, optimizasyon algoritmalarının ve

karar verme modellerinin çözümünde Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) veri depolama, sentez ve analiz

özelliklerini birleştiren, mekânsal problemler hakkında karar vermeyi kolaylaştıran bilgisayar tabanlı

sistemlerdir. Bu sistemler karar vericilere mekânsal ve öznitelik bilgilerinin birleştirildiği çözüm uzayında

çoklu mekânsal kriterleri kullanarak en uygun seçeneği belirlememizi sağlamaktadır. Yer seçimi, tesis

konumlaması, arazi kullanımı ve planlaması, güzergah seçimi, kriterlere göre en uygun bölgelerin

oluşturulmasında kullanılabilen MKDS, konuma dayalı bilimsel araştırmalarda sıkça tercih edilmektedir.


112

Birçok karar verme problemi ve çözümü nicel sayılar ile tanımlanamayacak kadar karmaşık yapıdadır.

Bulanık küme teorisi sayesinde kesin olarak tanımlanamayan sınırlar ile verilerin sınıflandırılması

gerçekleştirilir. Böylece insanın düşünme tarzına uygun, gerçek dünya problemlerinin çözümü

sağlanabilir. Bu problemlerde dilsel tanımlamalar çokça yer almaktadır. Örneğin; çok kötü, kötü, orta, iyi,

çok iyi gibi dilsel ifadelerin sayısal değer olarak neye karşılık gelebileceği tam olarak net değildir.

Bulanık kümeler aracılığıyla sözel olan bu ifadeler sayısal hale getirilmektedir [9].

Literatürde birçok Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (BAHS) uygulaması mevcuttur. BAHS yöntemine

ilişkin değişik çalışmalar incelendiğinde, üniversite sınavlarında tercih sıralaması [7], en uygun hastane

yeri seçimi [10], işletmelerde kullanılacak yazılım geliştirme projelerinin seçimi [11], en elverişli

kampüs yeri ya da işletme yeri seçimi [12-14], Türkiye imalat endüstrisinde finansal performans

değerlendirme [15], Kara Harp Okulu’na öğretim elemanı seçimi [16], belediyelerin toplu taşımada araç

seçimi [8], seyahat web sitelerinden yararlanarak servis kalitesinin belirlenmesi [17], konut

finansmanında uygun banka kredisi seçimi [18], personel seçimi [19], enerji kaynağı seçimi [20], bulanık

portföy seçimi [21], çiftçi kararlarının analizi ile tarımsal karar verme [22], tedarik zinciri yönetiminde

tedarikçilerin performansının ölçülmesi ve tedarikçi seçimi [23,24], İran’da yeraltı madencilik

uygulamaları [25], ve TOPSIS yaklaşımı ile birlikte makine-teçhizat seçimi [26], örnek olarak verilebilir.

Bulanık AHS ve CBS’nin birlikte kullanıldığı çalışmalar olarak İran’da petrol sızıntılarına karşı kıyı

hassasiyetinin değerlendirilmesi için CBS kullanılarak bulanık AHS uygulaması [27], orman yangını

riskinin değerlendirilmesi için CBS ve bulanık AHS entegrasyonu [28], CBS uygulamalarında bulanık

AHS [29], Bulanık AHS ve CBS birleşimi ile hastane yeri seçimi [30], CBS ve Bulanık AHS

Kullanılarak Rüzgar Santralleri için En Uygun Yer Tayini [31], Acil durum servislerinin yer seçimi:

Analitik Hiyerarşi Süreci ve CBS entegrasyonu [32], Bulanık AHS kullanılarak özelliklerin entegrasyonu

ile yol hiyerarşisinin belirlenmesi [33] sayılabilir.

Türkiye’de belediye hizmet kalitesini veya alınan hizmetin memnuniyetini ölçen değişik araştırma ve

çalışmalar yapılmıştır. Türkiye’de belediyelerin stratejik planları için BAHS bazlı performans

değerlendirme sistemi [34], yeni belediye yasası çerçevesinde alternatif hizmet sunma yöntemleri [2],

Eskişehir Belediyesi’nde hizmet kalitesinin Servqual analizi ile ölçümü [35], Tokat Belediyesi’nde

hizmet kalitesinin (vatandaş tatmininin) ölçülmesi [36], belediyelerde hizmet yeterliliğinin ve hizmet

kalitesinin artırılmasını etkileyen faktörlerin analizi [37], Muğla ilinde belediyelerde beklenen algılanan

hizmet kalitesinin “Servqual“ modeli ile ölçülmesi [38], Giresun Belediyesi’nin belediye hizmetlerinde

kalitenin algılanmasına yönelik 293 kişi ile yapılan anketin değerlendirilmesi [39], Silifke Belediyesi’nde

belediyenin sunduğu hizmetlerde vatandaş memnuniyeti [40], Elazığ Belediyesi’nin sunduğu hizmetlerde

vatandaş memnuniyetinin cinsiyete, yaşa, eğitim düzeyine, gelir düzeyine ve ikamet edilen mahalleye

göre farklılık gösterip göstermediğinin istatistiki yöntemler ile araştırılması [41], konulu çalışmalar

sayılabilir.

Görüldüğü gibi Türkiye’de belediye görev/hizmet kalitesini belirlemeye yönelik çalışmalar yapılan

anketlerin istatistiki yöntemlerle değerlendirilmesi konusunda yoğunlaşmıştır. Çalışma kapsamında

yapılan anketler ile hizmet kalitesinin ölçülmesinde çok memnunum, memnunum, kararsızım, memnun

değilim ve hiç memnun değilim cevaplarındaki belirsizlik durumları da göz önüne alınarak klasik AHS

yaklaşımı bulanık mantıkla birleştirilmiş ve bulanık analitik hiyerarşi süreci (BAHS) ile kriter

ağırlıklarının elde edilmesine karar verilmiştir. AHS’nin amacı uzmanların bilgisini elde ederek karar

verme olmasına karşın, insan düşünme stilini yansıtamadığından BAHS gerçek hayat problemlerinde

karar verme problemlerini çözmek için daha uygundur.

Bu çalışmada, büyükşehir belediye hizmetlerinin ölçülmesinde BAHS kullanılarak kriter ağırlıklarının

belirlenmesi ve Nominal Değerleme (ND) ile sonuç değerlerin oluşturulması ve elde edilen sonuç

değerlerden yararlanarak MKDS ile modellenebilen mahalle bazında hizmet memnuniyetinin


113

haritalanması amaçlanmıştır. Çalışmanın teorik altyapısının oluşturulabilmesi için sırasıyla, BAHS,

Chang Yöntemi ve geoistatistik analiz ile memnuniyet haritası üretimi anlatılmıştır.

2. MATERYAL VE YÖNTEM

2.1 Belediye Kavramı ve Görev Tanımı

Belediye, Fransa’da municipalite, İngiltere’de municipality ve eski terim olarak da şehremaneti olarak

kullanılan bir kavramdır. Bugünkü anlamı ile belediye, “kamu tüzel kişiliğine sahip ve karar organları

halk tarafından seçimle oluşturulmuş, kent niteliği taşıyan bir yerleşim yerinde yaşayanların ortak yerel

gereksinimlerini karşılamakla görevli, yerel yönetim birimi” olarak tanımlanmaktadır. 5393 sayılı

“Belediye Kanunu”nda yer alan tanıma göre belediye; “Belde sakinlerinin mahalli müşterek nitelikli

ihtiyaçlarını karşılamak üzere kurulan ve karar organı seçmenler tarafından seçilerek olşturulan idari ve

mali özerkliğe sahip bir kamu tüzel kişisi” dir [42].

Ekonomik ve toplumsal yönü ile bir ülkeye veya bölgeye egemen olan ve ülkenin dış ülkelere açıldığı

illere büyükşehirler adı verilmektedir [43]. Ülkemizde 1980’li yıllardan sonra sanayi, turizm ve ticaret

açısından gelişen bazı şehirlerde aşırı nüfus artışı ile yoğunlaşan kentsel sorunları yerinde çözmek amacı

ile büyükşehir belediyeleri kurulmuş ve ilçe belediyeleri ile büyükşehir belediyelerinin görev ve yetkileri

birbirinden ayrılmıştır. Büyükşehir belediyelerinin görev ve yetkileri 5216 sayılı Büyükşehir Belediyesi

Kanunu’nun 7. maddesinde sıralanmıştır. Ayrıca 5393 sayılı Belediyeler Kanunu’nun 14. ve 15.

maddeleri de büyükşehir belediyelerine bazı görev ve sorumluluklar yüklemiştir [44].

Kanunun 7. Maddesine göre “Büyükşehir Belediyesinin sorumlu olduğu alanlarla ilgili görev, yetki ve

sorumlulukları özetle şunlardır:

İmar ve şehircilik ile ilgili planlama faaliyetleri yapmak,

İşyerlerine ruhsat verme ve denetleme,

Belediye Kanununun 68 ve 72. maddelerindeki yetkileri kullanmak,

Ulaşım ile ilgili planlama ve yapım faaliyetleri,

Coğrafî ve kent bilgi sistemlerini kurmak,

Çevrenin, tarım alanlarının ve su havzalarının korunması,

Gıda ile ilgili gayrisıhhî müesseseleri ruhsatlandırmak ve denetlemek,

Zabıta hizmetlerini yerine getirmek,

Yolcu ve yük terminalleri, kapalı ve açık otoparkların yapım ve işletimi,

Sosyal donatılar, bölge parkları, hayvanat bahçeleri, hayvan barınakları, kütüphane, müze, spor,

dinlence, eğlence ve benzeri yerleri yapmak, yaptırmak, işletmek veya işlettirmek,

Gerektiğinde sağlık, eğitim ve kültür hizmetleri için bina ve tesisler yapmak,

Kültür ve tabiat varlıkları ile tarihî dokunun ve kent tarihi bakımından önem taşıyan mekânların

ve işlevlerinin korunmasını sağlamak,

Büyükşehir içindeki toplu taşıma hizmetlerini yürütmek,

Su ve kanalizasyon hizmetlerini yürütmek,

Mezarlık alanlarını tespit etmek, mezarlıklar tesis etmek, işletmek, işlettirmek, defin ile ilgili

hizmetleri yürütmek,

Yangına ve diğer afetlere karşı alınacak önlemler yönünden denetlemek, bu konuda mevzuatın

gerektirdiği izin ve ruhsatları vermek,

Sağlık merkezleri, hastaneler, gezici sağlık üniteleri ile yetişkinler, yaşlılar, engelliler, kadınlar,

gençler ve çocuklara yönelik her türlü sosyal ve kültürel hizmetleri yürütmek, geliştirmek ve bu

amaçla sosyal tesisler kurmak,

Meslek ve beceri kazandırma kursları açmak,


114

Görüldüğü gibi belediye bir vatandaşın doğumundan ölümüne kadar hizmet veren yegane kurumdur. Bu

görevleri sınırlandırmak ve sınıflamak oldukça zor olmaktadır. Bu yasaya istinaden ve yapılan literatür

araştırması çerçevesinde belediyeler ile ilgili hizmet kalitesi memnuniyet anketinde aşağıdaki görevlere

ilişkin hane bazında memnuniyet ölçülmeye çalışılmıştır (Çizelge 1).

Çizelge 1. Belediye hizmet kalitesi memnuniyet anketi kriterleri

2.2. Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci

Bulanık mantık kavramı ilk olarak Zadeh [45] tarafından kullanılarak literatüre kazandırılmıştır. Bulanık

mantığa göre faktörler ve kriterler kesin sınırlamalar olmaksızın sınıflandırılabilir. Bulanık mantık,

belirsizlik ve kesin olmayan gerçek hayat problemlerinin tanımlanması ve çözülmesi için çok

kullanışlıdır. Bulanık mantık “evet” ya da “hayır”, “doğru” ya da “yanlış” gibi klasik değişkenler yerine

“orta”, “yüksek”, “düşük” gibi ortalama değerleri kullanan çok değişkenli bir teoridir. Bulanık kümeler

üyelik fonksiyonları ile tanımlanır. A bulanık kümesinin üyelik fonksiyonu µA(x) ile gösterilir ve bir

kriterin bir kümeye üyeliği 0 ve 1 arasında bir sayı ile belirlenir. Bir x kriteri A kümesine kesinlikle ait ise

µA(x)=1, kesinlikle ait değil ise µA(x)=0 olur. Daha yüksek bir üyelik derecesi değeri, x kriterinin A

kümesine ait olma derecesinin daha yüksek olduğunu göstermektedir [46] .

İlk olarak 1968 yılında Myres ve Alpert tarafından ortaya atılan Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS), 1977’de

Saaty tarafından bir model olarak geliştirilerek [47] karmaşık karar problemlerinin çözümünde

kullanılabilir hale getirilmiştir. AHS; karar vericiye hedef, ana kriter, alt kriter ve alternatifleri içeren

hiyerarşik yapıyı oluşturmasını sağlayarak ve çok sayıda seçeneği yine çok sayıdaki nitel/nicel kriter

açısından bir arada değerlendirerek, en uygun seçeneğin belirlenmesine yardımcı olmaktadır [48,49].

AHS’nin avantajları olarak [50]:

Çok karmaşık problemleri bile basitleştirebilen bir yapısının olması,

Uygulamasının kolay olması,

Bir karar probleminde hem objektif hem de sübjektif veriler kullanılarak karar verilebilmesi,

Karar vericinin kararlarının tutarlılık derecesini ölçebilmesine imkân vermesi,

Grup kararlarında uygulanabilir olması sayılabilir.

Uzman kişilerin değerlendirmelerini ele alan AHS yöntemi, insani düşünme tarzını yansıtmamaktadır. Bu

yüzden bulanık mantıkla AHS birleştirilerek BAHS ortaya çıkmıştır. Net değerlerin kullanıldığı AHS’den

farklı olarak, BAHS’de kıyaslama oranları bir değer aralığında verilmektedir. Literatürde çok farklı

Kriter

No

Adı Kriter

No

Adı

C1 İmar ve şehircilik C11 İtfaiye hizmetleri

C2 Yol ve kaldırım yapımı C12 Mezarlık hizmetleri

C3 Trafik ve kavşak düzenlemeleri C13 Veterinerlik hizmetleri

C4 Toplu taşıma hizmetleri C14 Zabıta hizmetleri

C5 Otopark hizmetleri C15 Halkla ilişkiler

C6 Atık su ve kanalizasyon hizmetleri C16 İletişim

C7 İçme suyunun kalitesi C17 Sosyal yardımlar

C8 Çöp ve çevre temizliği C18 Kültürel etkinlikler

C9 Park ve bahçeler C19 Sosyal Etkinlikler

C10 Spor tesisleri, alanları ve sportif

faaliyetler

C20 Belediye Sosyal Tesisleri


115

BAHS uygulamaları mevcuttur. Bu konuda çalışan araştırmacılar, bulanık küme kuramını ve hiyerarşi

yapıyı kullanarak çok kriterli ortamda en iyi seçeneği belirlemeye veya seçenekleri sıralamaya yönelik

çeşitli yöntemler sunmuşlardır. Üçgen üyelik fonksiyonlarıyla tanımlanmış bulanık oranları karşılaştıran

Laarhoven ve Pedrycz (1983) ilk bulanık AHS çalışmasını gerçekleştirmiştir. Daha sonra Buckley (1985),

karşılaştırma oranlarının bulanık önceliklerini trapezodial üyelik fonksiyonu ile belirlenmiştir. Chang

(1996), karşılaştırmalarda üçgen bulanık sayıları kullanarak bulanık AHS‘nin çözümünde yeni bir

yaklaşım geliştirmiştir [2]. Bu çalışmada, Chang ‘in modeli esas alınmıştır [11].

2.2.1. Chang’in Genişletilmiş Analiz Yöntemine Dayalı Bulanık AHS Yöntemi

Chang (1996), bulanık AHS’nin ikili karşılaştırma ölçeği için üçgensel bulanık sayıları ve ikili

karşılaştırmaların yapay mertebe değerleri için mertebe analizi yöntemini kullanarak bulanık AHS’nin ele

alınmasında yeni bir yaklaşım ortaya koymuştur [51]. AHS ile birlikte üçgensel bulanık sayıları

karşılaştırmak için geliştirilen bir metottur. Çok kullanışlı ve kolay uygulanabilir bir yöntemdir.

Genişletilmiş BAHS yöntemi, insani düşünce tarzının belirsizliğini ele alma yeteneğine sahiptir ve çok

kriterli karar verme problemlerini çözmede etkilidir. Burada tüm Mgij (j = 1,2, … , m) değerleri, üçgen

bulanık sayılardır. Chang’in genişletilmiş analizinin adımları aşağıdaki gibi özetlenebilir: 𝑋 ={𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑛} ölçüt (nesne) kümesi, 𝑈 = {𝑢1, 𝑢2, … , 𝑢𝑛} amaç (hedef) kümesi olsun. Chang yöntemine

göre, her bir nesne bir amacı gerçekleştirmek üzere ele alınır. Böylece ikili karşılaştırma uygulanarak M

genişletilmiş analiz değerleri matrisi elde edilir. Bu değerler aşağıdaki şekilde gösterilir [6-11,13]:

1 2 , ,..., ; 1,2,...,

i i i

m

g g gM M M i n (1)

M (j = 1,2, ..., m) değerleri parametreleri l, m ve u olan üçgen bulanık sayıdır.

Adım 1: Bulanık yapay büyüklük değeri şöyle tanımlanır:

1

1 1 1

i i

m n mj j

i g g

j i j

S M M

(2)

Adım 2: 2 2 2 2 1 1 1 1 ( , , ) ( , , )M l m u M l m u ifadesinin kesişme olasılık derecesi şu şekilde tanımlanır

(Şekil 1).

2 1

2 1 1 2

1 2

2 2 1 1

1 ;

V= 0 ;

;( )( )

eğer m m

M M eğer l u

l udiğer hallerde

m u m l

(3)


116

Şekil 1. M1 ve M2 arasındaki kesişme olasılık durumu [52]

Adım 3: Ağırlık vektörünün bulunması,

1 2 1 2 ( , ,..., ) [( ) ( ) ... ( )

min ( ), 1,2,...,

k k

i

V M M M M V M M ve M M ve ve M M

V M M i k

(4)

Burada 𝑘 = 1,2, … 𝑛 𝑣𝑒 𝑘 ≠ 𝑖 için

d (A ) min ( )i i kV S S (5)

1 2 W = (d (A ), d (A ), ... ,d (A ))T

n

(6)

Adım 4: Normalleştirilmiş ağırlık vektörünün bulunması,

1 2 W = (d (A ), d (A ), ... ,d (A ))T

n (7)

olarak hesaplanır. W bulanık bir sayı değildir.

Kullanılan uygulama türüne göre Bulanık AHS ölçekleri 5’li, 6’lı, 7’li ve 9’lu olarak değişmektedir.

Uygulamada kullanılan bulanık ölçek Kaplan (2007) ile Toksarı ve Toksarı (2011) çalışmalarından

geliştirilmiştir [53,6]. Chang’in Genişletilmiş Analiz Yöntemi’ne bağlı BAHS’de kullanılan bulanık önem

ölçeği Çizelge 2’de gösterildiği gibidir.

Çizelge 2. Bulanık Önem Ölçeği

İkili Karşılaştırma Tercihleri Önem Derecesi Önem Derecesinin Eşleniği

Eşit Önemde (1,1,1) (1,1,1)

Eşite yakın (1,2,3) (1/3,1/2,1)

Biraz Daha Önemli (2,3,4) (1/4,1/3,1/2)

Daha Fazla Önemli (3,4,5) (1/5,1/4,1/3)

Çok Daha Fazla Önemli (4,5,6) (1/6,1/5,1/4)

Aşırı Önemli (5,6,7) (1/7,1/6,1/5)


117

2.3 Nominal Değerleme

Belediye hizmet kalitesine etki eden faktörlerin sayısını kesin olarak sınırlandırmak elbette mümkün

değildir. Buna bağlı olarak, bir hizmetin kalitesini kesin olarak belirlemek de güçtür. Ancak mahalle

bazında yapılan bir ankete dayalı olarak belediye hizmet kalitesi değerleme işleminde kaliteye etki eden

faktörlerin kombinasyonundan her hane için bir “nominal” değer üretilebilir. Hizmet kalitesine etki eden

faktörlerin, her birisinin etki derecesine bağlı olarak, nominal anlamda sayısal bir değişken ile ifade

edilmesi mümkün olabilir.

Bu bağlamda, her bir haneden alınan verilerden kaliteyi belirlemek için kullanılacak nominal değer

Denklem 8 eşitliği ile ifade edilebilir [54]. Bu eşitlik ankete cevap veren her hanenin toplam değerini

yansıtır. Bu formüldeki değişken “P” belediye hizmet kalitesine etki eden faktörleri temsil etmektedir.

“P” değeri belirlenen faktörün kalite üzerindeki etkisidir. “P” puan değeri 1-5, 1–10 ya da 1–100 arasında

bir değer olabilir. Her bir faktör bireyin toplam kararını farklı ağırlıkta etkilemekte olup, ağırlık

katsayıları Denklem 8’de “w” olarak gösterilmiştir [55].

k

i j i j

j=1

N = ( P * w ) (8)

N : Toplam nominal değer

P : Faktör değeri (Bireyin anketteki memnuniyet puanı kullanılacaktır)

w : Faktör ağırlığı (BAHS ağırlıkları kullanılacaktır)

Bu yöntem ile belediye hizmet kalitesi değerleme yöntemlerinde kullanılan faktörlerin puana dayalı

değişimleri ve faktörlerin ağırlıklarını kullanarak bireyin kendine özgü olan toplam nominal değerini

bulmak amaçlanmaktadır [56].

2.4. Geoistatistik Analiz

Geoistatistik Analiz ArcGIS yazılımı üzerinde, mekansal veri analizinde ve istatistiksel interpolasyon

yüzeylerinin oluşturulmasında kullanılan ek bir modüldür. Mekansal veri analizi özellik dağılımı,

değişkenlik ve küçük büyük ölçekli varyasyonlar gibi özelliklerin değerlendirilmesinde kullanılan

interaktif grafiklerden oluşur. İstatistiksel enterpolasyon veri analizi sonucunda elde edilen bilgiyi

kullanan model ve araç kümelerinden oluşturulur.

Araştırmada ArcGIS ortamında Inverse Distance Weighted ( IDW) geoistatistik yöntemle enterpolasyon

işlemi yapılmıştır. Bilinen örnek noktalara ait değerlerin yardımıyla örneklenmeyen noktalara ait hücre

değerlerinin belirlenmesi için kullanılan bir enterpolasyon tekniğidir. İlgili hücreden uzaklaşan çeşitli

noktalar gözetilerek (değerlendirmeye alınarak) ve mesafedeki artışa bağlı olarak hücre değeri hesap

edilir. Tahmin edilen değerler, civardaki komşu noktaların uzaklığı ve büyüklüğünün bir fonksiyonu olup,

mesafenin artması ile tahmini yapılacak hücre üzerindeki önem ve etki azalır. Verilerin sadece yerel

olarak değerlendirilip, karşılaştırılmasının yapıldığı deterministik bir yöntemdir [57].

3. UYGULAMA

3.1. Çalışma Alanları ve Veri Toplama

14 Aralık 1988 tarih ve 20019 sayılı Resmi Gazetede yayınlanan 3508 sayılı yasa ile Kayseri Belediyesi,

Büyükşehir Belediyesi statüsüne alınmış; aynı yasa ile Melikgazi ve Kocasinan isimli iki belediyenin

kurulması kararlaştırılmıştır. 23 Temmuz 2004 tarihinde yürürlüğe giren 5216 sayılı Büyükşehir


118

Belediyeleri Kanunu ile tüm büyükşehirlerin sınırları yeniden düzenlenmiştir. Daha önce 2 metropol

ilçeden oluşan Kayseri Büyükşehir Belediyesi’nde, yeni yasa ile 5 ilçe (Kocasinan, Melikgazi, Hacılar,

İncesu, Talas) ve 19 ilk kademe olmak üzere toplam 24 belediyeden oluşan bir yapılanma söz konusu

olmuştur [58]. Çalışma Alanı, Kayseri ili Melikgazi ilçesine bağlı Kılıçaslan Mahallesi, Kocasinan

ilçesine bağlı Mimarsinan Mahallesi, Talas ilçesine bağlı Yenidoğan Mahallesi ile sınırlıdır. Her

mahalleye hane bazlı eşit sayıda anket yapılmıştır. Yapılan anket örneği Ek 1’de sunulmaktadır.

Uygulama algoritmasının anlaşılabilmesi için Şekil 2’de iş akış çizelgesi oluşturulmuştur.

Şekil 2. Uygulama için izlenen iş akışı


119

Talas ilçesine bağlı olan Yenidoğan Mahallesi, gün geçtikçe gelişen ve değerlenen semtlerden birisidir.

Erciyes üniversitesi yerleşkesinin bir bölümü Yenidoğan Mahallesi sınırları içindedir. Bölgede daha çok

yüksek katlı binalar bulunmaktadır. Erciyes üniversitesinin konumu dolayısıyla öğrenci nüfusu yoğunluğu

bulunmaktadır. 2015 nüfusu 28507 kişidir ve yaklaşık olarak 7000 hane bulunmaktadır.

Melikgazi İlçesine bağlı olan Kılıçarslan Mahallesi, ilçenin en eski yerleşim yerlerinden birisidir. Kayseri

Park ve Forum Kayseri alışveriş merkezlerine yakın mesafede olup, şehir merkezine 10 dakikalık bir

ulaşım süresi ile ulaşılabilmektedir. Tramvay yollarına çok yakın mesafededir ve pek fazla ulaşım sorunu

yaşanmamaktadır. Bölgede daha çok eski az katlı binalar olup, yüksek katlı binalarda bulunmaktadır.

Kayseri’nin gelişmiş ve ekonomik anlamda refah seviyesi yüksek bölgeleri arasında yer alıyor. 2015

nüfusu 11746 kişidir ve yaklaşık 3000 hane bulunmaktadır.

Mimarsinan Mahallesi Kayseri ili Kocasinan ilçesine bağlı bir mahalledir. Bu mahalle yerleşim yeri

olarak eskidir. Binalar genel olarak 25-30 yıllıktır. Mimarsinan Mahallesi’ne ulaşım otobüs ve tramvay ile

sağlanmaktadır. Kayseri Park ve Forum Kayseri alışveriş merkezlerine yakın mesafededir. 2015 nüfusu

24119 kişidir ve yaklaşık 6000 hane bulunmaktadır.

Hizmet kalitesini ölçmeye yönelik hazırlanan anket, Büyükşehir Belediye Kanunu’ndan ve belediyelerin

daha önce yapmış olduğu anketlerden faydalanılarak hazırlanmıştır. Hizmet kalitesini ölçmeye yönelik

geliştirilen anket iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm; kişisel bilgilerden, ikinci bölüm ise hizmet

kalite düzeyini belirlemeye yönelik sorulardan oluşmaktadır. Hizmet kalite düzeyini ölçmek üzere

hazırlanan sorular 5’li Likert Ölçeği tipindedir. Bu ankete her mahalleden hane bazında 100 olmak üzere

300 hane katılmıştır. Hane bazında belediye hizmetlerinden duyulan memnuniyeti ölçmek ve haritalamak

isteyen bu araştırmanın evrenini Kayseri merkez ilçede yer alan 3 mahalledeki toplam 16000 hane

oluşturmaktadır (Şekil 3). Araştırmada örneklem büyüklüğü % 99 güven seviyesi ve ± % 10 örneklem

hatasına göre 165 hane [59] olmakla birlikte, anket basit tesadüfi örnekleme yöntemine göre her

mahallede seçilen 100 haneye; toplamda 3 mahalle olduğu için 300 haneye uygulanmış ve veriler hane

konumları ile birlikte ArcGIS öznitelik tablosu ile ilişkilendirilmiştir.

Şekil 3. Çalışma alanlarının uydu haritası üzerinde gösterimi


120

3.2. Kriterlere Göre İkili Karşılaştırma Matrisleri ve Ağırlıklarının Hesaplanması

Uygulama amacı için ikili karşılaştırma değerlendirme formu oluşturulmuştur. Bu formda 20 kriter ele

alınarak ikili karşılaştırma yapmak amacıyla 20×20’lik simetrik matris elde edilmiştir. İkili

karşılaştırmalar Kayseri Büyükşehir Belediyesi’nde ve özel sektörde belediye faaliyetleri ile ilgili

alanlarda çalışan sekiz uzman kişiye Çizelge 2’de verilen AHP Bulanık Önem Ölçeği kullanılarak

yaptırılmış ve 8 uzmandan elde edilen sonuçların aritmetik ortalaması alınmıştır. Aritmetik ortalamadan

elde edilen sayısal değerler Çizelge 2’de verilen en yakın önem ölçeği sayısal değerine yuvarlanarak

ortalama uzman görüşü tablosu elde edilmiştir. Örnek olarak 8 uzmanın ortalaması [1.4456 1.8966 2.625]

olan bir ikili karşılaştırma matrisi, önem ölçeği matrisine [1, 2, 3] olarak dönüştürülmüştür. Ortalamadan

elde edilen ikili karşılaştırma matrisinde parametreleri l, m ve u olan bulanık üçgensel sayıların matris

formatında tüm kriterlerin birleştirilmesi ile Chang’ın genişletilmiş analiz yönteminde kullanılacak M

değerler matrisi elde edilmiştir (Şekil 4). Şekil 4’de belirtilen bulanık ikili karşılaştırma matrisi

değerlerinden genişletilmiş analiz yöntemi kullanılarak bulanık yapay büyüklük değerleri Denklem 2’ye

göre hesaplanmıştır. Bulanık yapay büyüklük değerlerinin kesişme olasılık dereceleri ve minimum

değerleri Denklem 3 ve 4’e göre hesaplanmış ve Çizelge 3’te gösterilmiştir.


121

No Kriter İsmi

C1 İMAR VE ŞEHİRCİLİK 1 1 1 1 2 3 3 4 5 3 4 5 4 5 6 4 5 6 4 5 6 2 3 4 4 5 6 5 6 7 3 4 5 3 4 5 4 5 6 3 4 5 3 4 5 3 4 5 2 3 4 4 5 6 4 5 6 4 5 6

C2 YOL VE KALDIRIMLAR 0.33 0.50 1.00 1 1 1 3 4 5 3 4 5 3 4 5 3 4 5 2 3 4 3 4 5 4 5 6 3 4 5 2 3 4 4 5 6 4 5 6 3 4 5 4 5 6 4 5 6 3 4 5 4 5 6 4 5 6 4 5 6

C3 TRAFİK VE KAVŞAK 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 1 1 1 4 5 6 3 4 5 2 3 4 1 2 3 2 3 4 3 4 5 3 4 5 3 4 5 4 5 6 4 5 6 4 5 6 3 4 5 3 4 5 4 5 6 3 4 5 3 4 5 3 4 5

C4 TOPLU TAŞIMA 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.17 0.20 0.25 1 1 1 3 4 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 4 5 3 4 5 3 4 5 2 3 4 2 3 4 3 4 5 3 4 5 3 4 5 2 3 4 3 4 5 3 4 5 3 4 5

C5 OTOPARK 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 4 2 3 4 1 2 3 1 2 3 3 4 5 2 3 4 2 3 4 2 3 4 2 3 4 2 3 4 1 2 3 2 3 4

C6 SU VE KANALİZASYON 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1 1 1 1 2 3 2 3 4 3 4 5 2 3 4 2 3 4 3 4 5 3 4 5 2 3 4 2 3 4 1 2 3 2 3 4 2 3 4 2 3 4 2 3 4

C7 İÇME SUYU 0.17 0.20 0.25 0.25 0.33 0.50 0.33 0.50 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.33 0.50 1.00 1 1 1 3 4 5 4 5 6 5 6 7 4 5 6 5 6 7 5 6 7 4 5 6 4 5 6 4 5 6 4 5 6 5 6 7 4 5 6 5 6 7

C8 TEMİZLİK VE ÇEVRE 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 1 1 1 3 4 5 4 5 6 3 4 5 4 5 6 4 5 6 4 5 6 3 4 5 3 4 5 3 4 5 3 4 5 4 5 6 4 5 6

C9 PARK VE BAHÇELER 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 1 1 1 3 4 5 3 4 5 4 5 6 4 5 6 4 5 6 3 4 5 3 4 5 3 4 5 4 5 6 3 4 5 3 4 5

C10 SPOR TESİSLERİ FAAL. 0.14 0.17 0.20 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.14 0.17 0.20 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 1 1 1 3 4 5 2 3 4 3 4 5 2 3 4 3 4 5 3 4 5 1 2 3 2 3 4 2 3 4 2 3 4

C11 İTFAİYE HİZMETLERİ 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 0.25 0.33 0.50 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 1 1 1 3 4 5 2 3 4 2 3 4 3 4 5 3 4 5 2 3 4 3 4 5 3 4 5 3 4 5

C12 MEZARLIK HİZMETLERİ 0.20 0.25 0.33 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.25 0.33 0.50 0.33 0.50 1.00 0.20 0.25 0.33 0.14 0.17 0.20 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 1 1 1 1 1 1 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

C13 VETERİNER HİZMETLERİ 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.14 0.17 0.20 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 1.00 1.00 1.00 1 1 1 1 2 3 2 3 4 2 3 4 2 3 4 2 3 4 2 3 4 2 3 4

C14 ZABITA HİZMETLERİ 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.33 0.50 1.00 0.33 0.50 1.00 1 1 1 2 3 4 3 4 5 2 3 4 2 3 4 2 3 4 2 3 4

C15 HALKLA İLŞKİLER 0.20 0.25 0.33 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 1 1 1 1 2 3 1 2 3 2 3 4 2 3 4 2 3 4

C16 İLETİŞİM 0.20 0.25 0.33 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.33 0.50 1.00 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 1 1 1 1 2 3 2 3 4 2 3 4 2 3 4

C17 SOSYAL YARDIMLAR 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.17 0.20 0.25 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 0.25 0.33 0.50 0.33 0.50 1.00 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.33 0.50 1.00 0.33 0.50 1.00 1 1 1 4 5 6 2 3 4 2 3 4

C18 KÜLTÜREL ETKİNLİKLER 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.14 0.17 0.20 0.20 0.25 0.33 0.17 0.20 0.25 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.17 0.20 0.25 1 1 1 3 4 5 3 4 5

C19 SOSYAL ETKİNLİKLER 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 0.25 0.33 0.50 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 1 1 1 1 2 3

C20 SOSYAL TESİSLER 0.17 0.20 0.25 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.33 0.25 0.33 0.50 0.14 0.17 0.20 0.17 0.20 0.25 0.20 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.25 0.33 0.50 0.20 0.25 0.33 0.33 0.50 1.00 1 1 1

SOSYAL ETKİNLİKLERSOSYAL TESİSLERVETERİNER HİZMETLERİZABITA HİZMETLERİHALKLA İLŞKİLER İLETİŞİM SOSYAL YARDIMLARKÜLTÜREL ETKİNLİKLERMEZARLIK HİZMETLERİİMAR VE ŞEHİRCİLİKYOL VE KALDIRIMLARTRAFİK VE KAVŞAK TOPLU TAŞIMA OTOPARK SU VE KANALİZASYON İÇME SUYU TEMİZLİK VE ÇEVREPARK VE BAHÇELERSPOR TESİSLERİ FAAL.İTFAİYE HİZMETLERİ

C2C1 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20

Şekil 4. Odak grup çalışması ile 8 uzmandan elde edilen bulanık üçgensel sayılardan oluşan M genişletilmiş analiz değerleri matrisi


122

Çizelge 3. Bulanık yapay büyüklük değerlerinin kesişme olasılık dereceleri ve minimum değerleri

V(M2≥M1) Sc1 Sc2 Sc3 Sc4 Sc5 Sc6 Sc7 Sc8 Sc9 Sc10 Sc11 Sc12 Sc13 Sc14 Sc15 Sc16 Sc17 Sc18 Sc19 Sc20

Sc1

0.958

0.816

0.555

0.273

0.464

0.862

0.614

0.491

0.112

0.119 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Sc2 1.000

0.858

0.598

0.314

0.506

0.907

0.658

0.535

0.153

0.160 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Sc3 1.000 1.000

0.751

0.468

0.655

1.000

0.813

0.692

0.312

0.320 0 0

0.027 0 0 0 0 0 0

Sc4 1.000

1.000

1.000

0.711

0.895

1.000

1.000

0.948

0.559

0.571

0.014

0.196

0.262

0.022 0 0 0 0 0

Sc5 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.869

0.884

0.343

0.533

0.588

0.358

0.303

0.330

0.092 0 0

Sc6 1.000 1.000

1.000

1.000

0.825

1.000

1.000

1.000

0.685

0.697

0.164

0.342

0.402

0.174

0.121

0.146 0 0 0

Sc7 1.000

1.000

0.944

0.678

0.376

0.578

0.742

0.612

0.204

0.212 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Sc8 1.000

1.000

1.000

0.934

0.637

0.829

1.000

0.878

0.478

0.489 0

0.101

0.172 0 0 0 0 0 0

Sc9 1.000 1.000

1.000

1.000

0.756

0.943

1.000

1.000

0.602

0.614

0.035

0.226

0.295

0.044 0

0.012 0 0 0

Sc10 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.455

0.659

0.712

0.473

0.414

0.444

0.194 0 0

Sc11 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.983

0.423

0.632

0.688

0.441

0.381

0.411

0.151 0 0

Sc12 1.000 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.978

1.000

0.819

0.469

0.283

Sc13 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.776

1.000

0.804

0.744

0.778

0.544

0.179 0

Sc14 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.738

0.960

0.765

0.705

0.739

0.502

0.144 0

Sc15 1.000 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.966

1.000

1.000

0.941

0.978

0.770

0.403

0.203

Sc16 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.835

0.457

0.251

Sc17 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.986

1.000

1.000

1.000

0.961

0.783

0.387

0.164

Sc18 1.000 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.586

0.361

Sc19 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

0.817

Sc20 1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

MinV(M2≥M1)

1.000

0.958

0.816

0.555

0.273

0.464

0.862

0.614

0.491

0.112

0.119 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

6.266

W

0.160

0.153

0.130

0.089

0.044

0.074

0.138

0.098

0.078

0.018

0.019 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

1.000


123

Denklem 5 ve 6 kullanılarak V değerleri içerisindeki minimum değerin alınması ile ağırlık vektörü (min

V=W’) elde edilmiştir (Çizelge 3).

W’=[1.000, 0.958, 0.816, 0.555, 0.273, 0.464, 0.862, 0.614, 0.491, 0.112, 0.119, 0.000, 0.000, 0.000,

0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000]T

Denklem 7’de belirtildiği gibi W’ vektörüne normalizasyon işlemi uygulanarak, normalize edilmiş

ağırlıklar vektörü W hesaplanmıştır (Çizelge 3).

W = [ 0.160, 0.153, 0.130, 0.089, 0.044, 0.074, 0.138, 0.098, 0.078, 0.018, 0.019, 0.000, 0.000, 0.000,

0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000]T

Denklem 8 kullanılarak 300 hanenin Kayseri Büyükşehir Belediyesi hizmet kalitesi değerlendirme

anketinde verdiği her bir cevaba karşılık gelen kriter puanı ile normalize edilmiş kriter ağırlıkları

çarpılarak nominal değerler elde edilmiştir. Anket yapılan tüm hanelerin nominal değerleri burada

verilemediği için her mahalleden gelişigüzel seçilmiş 10 hane bazında Çizelge 4’te gösterilmiştir.

ID numarası YEN001 olan hanenin ND’si aşağıdaki gibi hesaplanmıştır:

NDYEN001 =4*0.160+4*0.153+4*0.130+2*0.089+5*0.044+3*0.074…………..+4*0.000=3.8337

Çizelge 4. Nominal Değerler (30 hane için)

ID C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20 ND

YEN001 4 4 4 2 5 3 4 4 5 3 3 3 4 3 4 5 3 4 5 4 3.8337

YEN002 4 4 4 4 2 4 2 4 5 5 3 3 3 3 3 3 3 3 4 5 3.7146

YEN003 4 4 4 2 3 4 4 4 4 5 3 3 3 3 4 4 3 3 4 4 3.7780

YEN004 4 4 4 1 1 2 2 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 3.1607

YEN005 4 4 4 2 3 4 5 5 5 5 3 3 3 4 4 4 5 5 5 5 4.0920

YEN006 2 4 4 1 3 2 2 3 4 1 3 3 3 4 4 5 3 4 4 4 2.7771

YEN007 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 3 4 5 3.8328

YEN008 5 1 4 5 3 1 3 2 4 4 3 3 3 2 2 5 3 4 4 4 3.1707

YEN009 5 4 3 4 3 4 4 4 4 5 3 3 4 3 3 4 3 4 2 4 3.9846

YEN010 5 4 4 2 4 4 4 4 5 5 2 3 4 5 5 5 3 4 4 5 4.0406

KIL001 4 4 2 1 3 4 5 4 4 3 3 3 3 3 1 4 4 4 4 4 3.5308

KIL002 4 4 4 1 2 1 1 2 4 4 4 3 3 3 2 3 3 5 5 5 2.8156

KIL003 4 4 4 5 3 4 4 4 4 4 3 4 3 3 4 3 3 4 4 5 4.0259

KIL004 4 4 4 2 4 4 4 5 5 4 3 4 4 3 4 4 3 4 4 5 3.9801

KIL005 5 4 4 4 2 4 4 1 4 5 3 4 3 2 5 1 4 2 5 4 3.7772

KIL006 2 4 4 4 3 4 4 4 5 4 3 3 3 4 4 4 3 3 4 4 3.6965

KIL007 4 4 4 1 2 2 2 4 4 4 3 3 1 4 4 4 4 4 4 5 3.2043

KIL008 5 5 5 2 4 4 2 4 4 4 5 3 5 4 2 4 5 4 4 4 4.0092

KIL009 5 4 4 5 2 4 4 2 1 5 3 4 1 3 2 4 3 5 5 5 3.7287

KIL010 3 4 2 2 2 4 4 4 4 4 3 3 3 3 2 4 4 4 4 3 3.2965

MİM001 2 2 2 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3.2210

MİM002 3 3 3 4 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3.2828

MİM003 4 4 4 4 2 4 2 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 2 4 3.6374

MİM004 4 4 2 4 4 2 2 4 5 4 4 4 3 4 2 3 2 4 3 4 3.3945

MİM005 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 3.8937

MİM006 2 1 4 4 3 4 4 2 4 3 3 4 4 4 4 4 3 3 3 4 2.9453

MİM007 2 2 2 4 1 1 4 1 1 1 3 3 1 3 3 3 3 3 1 4 2.1595

MİM008 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 5 3 3 5 3.9127

MİM009 2 2 4 4 3 2 4 4 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3.1046

MİM010 3 4 4 4 3 3 4 2 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 3 4 3.4897


124

3.3. Geoistatistik Analiz ile Memnuniyet Haritalarının Oluşturulması

Hane bazında elde edilen nominal değerler ArcGIS yazılımının Geoistatistiksel Analiz modülü

kullanılarak, Inverse Distance Weighting (IDW) enterpolasyon metodu kullanılarak enterpole edilmiştir.

Haritada memnuniyet sınıfları birbirine çok yakın aralıklar dahilinde 5 kategoriye ayrılmıştır. Bu

şekilde Kılıçarslan Mahallesi, Mimarsinan Mahallesi ve Yenidoğan Mahallesinin büyükşehir belediye

hizmetleri memnuniyet haritaları elde edilmiştir. Nominal değerden elde edilen harita üzerinde yorum

yapılırken sarı rengin kararsız, kahverengi ve kırmızı bölgelerin memnun, mavi ve açık mavi bölgelerin

memnun olmadığı kabul edilmiştir.

Şekil 5. Kılıçaslan Mahallesi coğrafi analiz sonuçlarını gösteren ekran görüntüsü

Kılıçarslan Mahallesi’nde yaşayan vatandaşların Kayseri Büyükşehir Belediyesi hizmetlerinden genel

olarak yaklaşık % 70 oranında memnun olduğu sonucuna varılmıştır. Ancak mahallenin güneydoğu

bölgesinde hizmet kalitesinden memnuniyetsizlik olduğu görülmektedir. Bu durumun nedenleri

araştırılmalıdır (Şekil 5).

Şekil 6. Mimarsinan Mahallesi coğrafi analiz sonuçlarını gösteren ekran görüntüsü


125

Mimarsinan Mahallesi’nde yaşayan vatandaşların Kayseri Büyükşehir Belediyesi hizmetlerinden

oldukça memnun olduğu belirlenmiştir. Memnuniyet haritası incelendiğinde mahallenin bazı küçük

alanları dışında yaklaşık % 80 seviyesinde bir memnuniyet oranı bulunmaktadır (Şekil 6).

Şekil 7. Yenidoğan Mahallesi coğrafi analiz sonuçlarını gösteren ekran görüntüsü

Yaptığımız uygulama sonucunda Yenidoğan Mahallesi’nde yaşayan vatandaşların Kayseri Büyükşehir

Belediyesi hizmetlerinden memnun olduğu görülmüştür. Memnuniyet haritası incelendiğinde

mahallenin batısında yer alan 2-3 küçük alan dışında yaklaşık % 90 seviyesinde bir memnuniyet oranı

bulunmaktadır (Şekil 7).

4. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME

Yerel yöneticiler, yönetim ve karar verme sürecini etkileyen kriterlerin artması ve daha karmaşık hale

gelmesiyle sorunlarına çözüm bulmak amacıyla farklı teknolojiler, sistemler, politikalar ve stratejiler

arasından bir tercih yapmak zorunda kalmaktadırlar. Çalışma kapsamında uygulanan Büyükşehir

Belediyesi hizmet kalitesi memnuniyet anketiyle vatandaşların belediye hizmetlerinden memnuniyet

dereceleri ölçülmüştür. Bu memnuniyet dereceleri BAHS ile çok kriterli karar verme yönteminde

ağırlıklar elde edilerek nominal değerleme uygulanarak bulunmuştur.

Kayseri Büyükşehir Belediyesi hizmet kalitesi memnuniyet derecesini belirlemek için 20 kriter ile

çalışılmıştır. Uzman görüşlerinin Chang’in genişletilmiş analiz yöntemine göre değerlendirilmesi

neticesinde 11 kriter için ağırlıklar çeşitli değerlerde, 9 kriterin ağırlığı ise 0 çıkmıştır. Kriter sayısının

çok olması, kriterlerin hiyerarşik bir yapıda ele alınmaması, farklı yaklaşımları olan 8 uzmanın

değerlendirmesinin bir araya getirilmesi ve Chang yönteminden başka bir yöntem ile tutarlılık oranının

kontrol edilmemesi, 9 kriterin ağırlığının 0 çıkmasında etkili olduğu düşünülmektedir. Bundan sonra

yapılacak çalışmalarda belediye hizmetlerine yönelik kriterlerin hiyerarşik yapıda ele alınarak uzman

değerlendirmelerinin yapılması ve yapılan değerlendirme matrisleri için bulanık AHS’de farklı bir

yöntem kullanılarak tutarlılık oranının kontrol edilmesi ile sıfır çıkan ağırlıkların ortadan kaldırılması ve

tutarlılık sorunlarının azaltılması sağlanabilir.

Çalışma kapsamında yeni bir memnuniyet kriteri eklenirse ağırlıklar değişeceği için sıralama

değişecektir. Ancak kriter sayısı fazla olduğu ve ağırlıklar kriterlere küçük oranlarda dağıldığı için çok


126

aşırı bir değişme olacağı düşünülmemektedir. Bu konuda çalışan uzmanlar tarafından tartışması yapılan

ve sıralama bozulması olarak tanımlanan bu kavram AHS ve Bulanık AHS yöntemlerinin en önemli

dezavantajı olarak durmaktadır.

Çalışma bölgelerindeki değerlendirmelerin görselleştirilmesi açısından BAHS sonuçlarına geoistatistik

analiz yapılarak memnuniyet haritaları oluşturulmuştur. Haritalar incelendiğinde memnuniyet oranı en

yüksek mahallenin Yenidoğan Mahallesi olduğu, daha sonra Mimarsinan ve Kılıçaslan Mahallelerinin

sıralandığı görülmektedir.

Bulanık karar verme yöntemlerinin sözel ve sayısal verilerin bir arada kullanıldığı durumlar için de

uygulanabilir olduğu görülmektedir. 8 uzmandan elde edilen anket puanları BAHS önem ölçeğine göre

bulanık sayılara dönüştürülmüş ve BAHS yöntemi ile kriterlerin ağırlıkları ND amaçlı olarak başarılı bir

şekilde elde edilmiştir. Uzmanlardan anket yolu ile elde edilecek bulanık kriter puanlarının doğruluğu

hem ağırlıkların hem de nominal değer haritalarının doğru üretilmesini sağlamaktadır. Bulanık mantık

kullanıldığı için 8 uzmandan elde edilen ortalama anket puanları kesin sayılar ile değil, bulanık küme

mantığı çerçevesinde dilsel değişken olarak ifade edilmesi de sağlanmıştır.

Nominal değerleme metodu ile elde edilen hizmet kalitesi sayısal değerlerine farklı enterpolasyon

yöntemleri uygulanarak farklı nominal değer haritaları üretilebilir. Tahmini hatalar (karesel ortalama

hata, vd.) yardımı ile enterpolasyon yöntemlerinin doğrulukları karşılaştırılabilir. Farklı bulanık karar

verme yöntemlerinden (Bulanık Entropy, Bulanık Dematel) elde edilecek kriter ağırlıkları da hizmet

kalitesinin nominal değerlemesi problemlerinde kullanılabilir.

5. KAYNAKLAR

1. Schönbohm W. (2000), Özelleştirme ve Mali Gücün Güçlendirilmesi Kongresinin Açılış

Konuşması, Konrad Adenauer Vakfı Yayını, Ankara

2. Yıldırım, U. (2004), Yeni Belediye Yasaları Çerçevesinde Alternatif Hizmet Sunma Yöntemleri.

Çağdaş Yerel Yönetimler Dergisi, Ankara, 13(4).

3. Nourney, G. (2000), Özelleştirme ve Mali Gücün Güçlendirilmesi Kongresinin Açılış

Konuşması, Konrad Adenauer Vakfı Yayını, Ankara

4. Sancaktepe Belediyesi Resmi Web Sitesi, (2016), 20 Şubat 2016 tarihinde

http://www.sancaktepe.bel.tr/tr/icerik/117/6015/bolge-milletvekillerimiz-sancaktepede-

incelemelerde-bulundu.aspx sitesinden erişildi.

5. İnce, M., & Şahin, K. (2011). Belediye Hizmetlerinde Vatandaş Memnuniyeti Ölçümü: Selçuklu

Belediyesi Örneği, Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi-Selçuk Üniversitesi, 15(21), 126-

175.

6. Toksarı, M., Toksarı M.D., (2003), “Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yaklaşımı

Kullanılarak Hedef Pazarların Belirlenmesi”, ODTÜ Gelişme Dergisi, 38, ss. 51-57.

7. Göksu, Ali ve İbrahim Güngör; (2008), “Bulanık Analitik Hiyerarşik Proses ve Üniversite

Tercih Sıralamasında Uygulanması” Süleyman Demirel Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi,13(3), ss. 1-

26.

8. Şengül, Ü., Eren M., Eslamian S. S. (2012). Bulanık AHP ile belediyelerin toplu taşima araç

seçimi, Erciyes Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Sayı: 40, 143-165.

9. Yalçın, S.N., Özdemir A.İ. (2008), “Bulanık Analitik Hiyerarşi Yöntemi ile Çok Kriterli

Stratejik Tedarikçi Seçimi: Türkiye Örneği” Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler

Fakültesi Dergisi, 22(2), ss. 175-190.

10. Aydın, Ö. (2009). Bulanık AHP ile Ankara için hastane yer seçimi. Dokuz Eylül Üniversitesi

İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(2), 87-104.

11. Başlıgil, H. (2005). The fuzzy analytic hierarchy process for software selection problems,

Sigma, 3.

http://www.sancaktepe.bel.tr/tr/icerik/117/6015/bolge-milletvekillerimiz-sancaktepede-incelemelerde-bulundu.aspx

http://www.sancaktepe.bel.tr/tr/icerik/117/6015/bolge-milletvekillerimiz-sancaktepede-incelemelerde-bulundu.aspx


127

12. Ozkan, T. K., & Alp, S. (2014). Determining a most convenient location for campus by using

fuzzy analytic hierarchy process, Journal of Management Marketing and Logistics, 1(2), 98-110.

13. Selçuk, A., Gündoğdu, C. E. (2012). Kuruluş yeri seçiminde analitik hiyerarşi prosesi ve bulanık

analitik hiyerarşi prosesi uygulaması, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü

Dergisi, 14(1), 07-25.

14. Chou, T. Y., Hsu, C. L., & Chen, M. C. (2008). A fuzzy multi-criteria decision model for

international tourist hotels location selection, International journal of hospitality management,

27(2), 293-301.

15. Yalcin, N., Bayrakdaroglu, A., & Kahraman, C. (2012). Application of fuzzy multi-criteria

decision making methods for financial performance evaluation of Turkish manufacturing

industries. Expert Systems with Applications, 39(1), 350-364.

16. Bali, Ö., Gencer, C. (2005). AHP, bulanık AHP ve bulanık mantıkla Kara Harp Okulu’na

öğretim elemanı seçimi, Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Dergisi, Cilt 4, Sayı 1, 24-43.

17. Lee, C. C., Tzeng, G.H., Chiang, C. (2011,). Determining service quality measurement key

indicators in a travel website using a fuzzy analytic hierarchy process, International Journal of

Electronic Business Management, Vol 9, No 4, 322-333.

18. Organ, A., Kenger, M. D. (2012). Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve Mortgage Banka Kredisi

Seçim Problemine Uygulanması. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi,

5(2), 119.

19. Özgörmüş, E., Mutlu, Ö., Güner, H. (2005). Bulanık AHP ile personel seçimi, İstanbul Ticaret

Üniversitesi V.Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, 25-27 Kasım, İstanbul, 111-115.

20. Özdağoğlu, A. (2008). Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci Yönteminde Duyarlılık Analizleri:

Yeni Bir Alternatifin Eklenmesi-Enerji Kaynağının Seçimi Üzerinde Bir Uygulama, İstanbul

Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 14, 15-34.

21. Tiryaki, F., Ahlatçıoğlu, B. (2009). Fuzzy portfolio selection using fuzzy analytic hierarchy

process, Information Sciences, Volume: 179, 53-69.

22. Günden, C., Miran, B. (2008). Bulanık analitik hiyerarşi süreci kullanılarak çiftçi kararlarının

analizi, Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 45(3).

23. Akman, G., Alkan, A. (2006). Tedarik zinciri yönteminde bulanık AHP yöntemi kullanılarak

tedarikçilerin performansının ölçülmesi: otomotiv yan sanayinde bir uygulama, İstanbul Ticaret

Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 9, Sayı: 1, 23-46.

24. Seçme, N. Y., Özdemir, A. İ. (2008). Bulanık analitik hiyerarşi yöntemi ile çok kriterli stratejik

tedarikçi seçimi: Türkiye örneği. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(2).

25. Naghadehi, M. Z., Mikaeil, R., & Ataei, M. (2009). The application of fuzzy analytic hierarchy

process (FAHP) approach to selection of optimum underground mining method for Jajarm

Bauxite Mine, Iran. Expert Systems with Applications, 36(4), 8218-8226.

26. Perçin, S. (2012). Bulanık AHS ve TOPSIS Yaklaşımının Makine Teçhizat Seçimine

Uygulanması. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(1).

27. Vafai, F., Hadipour, V., & Hadipour, A. (2013). Determination of shoreline sensitivity to oil

spills by use of GIS and fuzzy model. Case study–the coastal areas of Caspian Sea in north of

Iran. Ocean & Coastal Management, 71, 123–130.

28. Vadrevu, K. P., Eaturu, A., & Badarinath, K. (2010). Fire risk evaluation using multicriteria

analysis—a case study. Environmental Monitoring and Assessment, 166, 223–239.

29. Vahidnia, M. H., Alesheikh, A., Alimohammadi, A., & Bassiri, A. (2008). Fuzzy analytical

hierarchy process in GIS application. The International Archives of the Photogrammetry,

Remote Sensing and Spatial Information Sciences,37(B2), 593-596.

30. Vahidnia, M. H., Alesheikh, A. A., & Alimohammadi, A. (2009). Hospital site selection using

fuzzy AHP and its derivatives. Journal of environmental management, 90(10), 3048-3056.

31. Eroğlu H. (2014) Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Metodu (FAHP)

Kullanılarak Rüzgar Santralleri için En Uygun Yer Tayini. Eleco 2014 Elektrik – Elektronik –

Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 – 29 Kasım Bursa.


128

32. Erden T., Coşkun M.Z., (2010) Acil durum servislerinin yer seçimi: Analitik Hiyerarşi Yöntemi

ve CBS entegrasyonu, İTÜ Dergisi/d Mühendislik 9 (6), 37-50.

33. Gülgen, F. (2014). Road hierarchy with integration of attributes using fuzzy-AHP. Geocarto

International, 29(6), 688-708.

34. Kılıç, H. S. (2011). A fuzzy AHP based performance assessment system for the strategic plan of

Turkish Municipalities. International Journal of Business and Management Studies, 3(2), 77-86.

35. Filiz, Z., Yılmaz, V., & Yağızer, C. (2010). Belediyelerde Hizmet Kalitesinin Servqual Analizi

İle Ölçümü: Eskişehir Belediyelerinde Bir Uygulama, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler

Dergisi, 10(3), 59-76.

36. Yüksel, F., Çevik, O., & Ardıç, K. (2004). Belediyelerde Hizmet Kalitesinin (Vatandaş

Tatmininin) Ölçülmesi: Tokat Belediyesinde Bir Uygulama. Çağdaş Yerel Yönetimler Dergisi,

13(3), 63-81.

37. Kurgun, A., Özdemir, A., Kurgun, H., & Bakıcı, Z. (2008). Belediyelerde Hizmet Yeterliliğinin

ve Hizmet Kalitesinin Artırılmasını Etkileyen Faktörlerin Analizi: İzmir Karşıyaka

Belediyesinde Uygulama, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(2),

29-54.

38. Gümüşoğlu, Ş., Erdem, S., Kavrukkoca, G., & Özdağoğlu, A. (2003). Belediyelerde Beklenen

Algılanan Hizmet Kalitesinin “Servqual “Modeli ile Ölçülmesi ve Muğla İlinde Bir Uygulama.

3. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu.

39. Usta, R., Memiş, L. (2010). Belediye hizmetlerinde kalite: Giresun Belediyesi örneği, Süleyman

Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(2).

40. Göküs, M., & Alptürker, H. (2011). Belediyelerin Sunduğu Hizmetlerde Vatandaş

Memnuniyeti: Silifke Belediyesi Örnegi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi,

(25), 121.

41. Yücel, N., Yücel, A., & Atlı, Y. (2012). Belediyelerin Sunduğu Hizmetlerde Vatandaş

Memnuniyeti: Elazığ Belediyesi Örneği, EJOVOC: Electronic Journal of Vocational Colleges,

2(2).

42. Mevzuat Bilgi Sistemi, (2005), 3 Mart 2016 tarihinde

http://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.5393.pdf sitesine erişildi.

43. Keleş R., (1998) Kentbilim Terimleri Sözlüğü, İmge Yayınları, Ankara.

44. Mevzuat Bilgi Sistemi, (2005), 3 Mart 2016 tarihinde

http://www.mevzuat.gov.tr/Metin1.Aspx?MevzuatKod=1.5.5216&MevzuatIliski=0&sourceXml

Search=&Tur=1&Tertip=5&No=5216 sitesine erişildi.

45. Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets, Information and Control, 8, 338-353.

46. Dağdeviren, M. (2007). Integrated Modelling The Performance Evaluation Process With Fuzzy

AHP. Yıldız Teknik Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma, 25(3), 268-282.

47. Saaty, T. (1977). "A scaling method for priorities in hierarchical structures." Journal of

mathematical psychology 15(3): 234-281.

48. Girginer, N. (2008). Ticari Kredi Taleplerinin Değerlendirilmesine Çok Kriterli Yaklaşım:

Özel ve Devlet Bankası Karşılaştırması, Muhasebe ve Finansman Dergisi,37, 132-141.

49. Vatansever, K. (2013). Kamu Hastanelerinde Mal Alım Kararlarının Bulanık AHP Yöntemiyle

Değerlendirilmesi ve Gediz Devlet Hastanesi Uygulaması, Süleyman Demirel Üniversitesi

İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3).

50. Kaptanoğlu, D., Özok, A. F. (2010). Akademik performans değerlendirmesi için bir bulanık

model. İTÜDERGİSİ/d, 5(1).

51. Göksu, A. (2008). Bulanık analitik hiyerarşik proses ve üniversite tercih sıralamasında

uygulanması (Doctoral dissertation, Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü)

Isparta.

52. Canlı, H., & Kandakoglu, A. (2007). A Fuzzy AHP Model for Air Force Comparıson. Journal of

Aeronautıcs and Space Technologıes, 3(1), 71-82.

http://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.5393.pdf

http://www.mevzuat.gov.tr/Metin1.Aspx?MevzuatKod=1.5.5216&MevzuatIliski=0&sourceXmlSearch=&Tur=1&Tertip=5&No=5216

http://www.mevzuat.gov.tr/Metin1.Aspx?MevzuatKod=1.5.5216&MevzuatIliski=0&sourceXmlSearch=&Tur=1&Tertip=5&No=5216


129

53. Kaplan, S. (2007). Hava savunma sektörü tezgah yatırım projelerinin bulanık AHP ile

değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.

54. Yomralioglu, T. (1993). A nominal asset value-based approach for land readjustment and its

implementation using GIS (Doctoral dissertation, PhD thesis, Department of Surveying,

University of Newcastle upon Tyne).

55. Yomralioglu, T., Nisanci, R., & Yildirim, V. (2007). An implementation of nominal asset based

land readjustment. Proceedings of tne FIG Working week, Strategic Integration of Surveying

Services, 13-17.

56. Bostanci B., Demir H. , Karaağaç A., (2015). Determination Of Nominal Value With Fuzzy

Analytical Hierarchy Process Weights, The World Cadastre Summit, Congress& Exhibition,

İstanbul, 20-24 Nisan 2015, pp.1-12

57. ArcGIS. (2008). Using ArcGIS Desktop. ESRI Press: Redlands, CA.

58. Kayseri Büyükşehir Belediyesi, 12 Mart 2016 tarihinde

http://www.kayseri.bel.tr/web2/index.php?page=kurumsal sitesine erişildi.

59. Baş, T. (2006). Anket Nasıl Hazırlanır Uygulanır Değerlendirilir?, Ankara: Seçkin Yayınları.


130

Ek 1. Hane Bazında Büyükşehir Belediyesi Hizmet Kalitesi Anketi

KAYSERİ BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİNİN GENEL

HİZMETLERİ

Hiç

memnun

değilim

Memnun

değilim

Fikrim

yok Memnunum

Çok

memnunum

1 2 3 4 5

1 İmar ve Şehircilik

2 Yol ve kaldırım yapımı

3 Trafik ve kavşak düzenlemeleri

4 Toplu taşıma hizmetleri

5 Otopark hizmetleri

6 Atık Su ve Kanalizasyon hizmetleri

7 İçme Suyu Kalitesi

8 Çöp ve Temizlik Hizmetleri

9 Park ve bahçeler

10 Spor tesisleri, alanları ve sportif faaliyetler

11 İtfaiye hizmetleri

12 Mezarlık hizmetleri

13 Veterinerlik hizmetleri

14 Zabıta hizmetleri

15 Halkla ilişkiler

16 İletişim ( Web sayfası, çağrı merkezi vb)

17 Sosyal yardımlar

18 Kültürel etkinlikler (sempozyum, kitap yayımı vb.)

19 Sosyal Etkinlikler (Tiyatro, gösteri, konser vb)

20 Belediye Sosyal Tesisleri (Anadolu Harikalar

Diyarı,Kadir Has Kültür Parkı )

belediye hizmet kalitesinin bulanık ahs ağırlıkları ile ... · anketlerin istatistiki...

Documents