863

Marmara Uumlniversitesi

ĠĠBF Dergisi

YIL 2008 CĠLT XXV SAYI 2

EN UYGUN OumlZEL DERSHANE SECcedilĠMĠNDE ANALĠTĠK

HĠYERARġĠ YOumlNTEMĠNĠN UYGULANMASI

Yrd Doccedil DrHabip KOCcedilAK

Oumlzet

1974 yılında UumlSYM 1981 yılında OumlSYM Tuumlrkiyersquo de Uumlniversitelere giriş

sınavlarının tek merkez tarafından yapılmaları iccedilin kurulmuştur Her yıl katlanan oumlğrenci

sayısı ile OumlSS oumlğrenciler iccedilin hayati oumlnem arz eden bir sınavdır Sınav oumlncesi genel

hazırlıklar amacıyla oumlzel dershaneler kurulmuştur Dershane seccedilimi oumlğrenciler kadar

velileri de ccedilok meşgul eden bir problemdir Dershane seccedilim problemi bir ccedilok kriter goumlz

oumlnuumlnde bulundurulduğu iccedilin Analitik Hiyerarşi Youmlntemi iccedilin ccedilok uygun bir karar

problemdir Uygulamada dershane deneyimi yaşamış oumlğrencilerden yararlanılarak

problemin kriter ve alt kriterleri oluşturulmuş sonrasında problem Expert Choice yazılımı

yardımıyla ccediloumlzuumllmuumlştuumlr

Anahtar Kelimeler Analitik Hiyerarşi Youmlntemi Karar Alma Dershane Seccedilim

Problemi

Abstract

UumlSYM and Higher Education Council Student Selection and Placement Center

(OumlSYM) are founded for the centralization of university acceptance exams consequently in

1974 and in 1981 OumlSS is a vital exam for the senior college students whose number is

continiously increasing Therefore there have been many educational institutions for the

preparation established which make difficult the selection problem among them Because

of the financial difficulties and the emotional stress selection of the institution is a very

important process for the parents and the students Aim of this research is to make this

process a decision problem by using more objective criterias and select the best institution

In selection of the institution AHP is being used and problem is solved by ExpertChoice

115 software

Yrd Doccedil DrMUumlĠĠBFEkonometri Boumlluumlmuuml Youmlneylem AraĢtırması Ana Bilim Dalı Oumlğretim

Uumlyesi

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

864

Key Words AHP Decision Making Educational Institutions

1 GĠRĠġ

Yuumlksek Oumlğrenimin zorunluluk olduğu uumllkemizde oumlzel dershanelere olan talep guumln

geccediltikccedile artmaktadır OumlSS‟ yi kazanmanın olmazsa olmaz koĢulu olarak goumlruumllen oumlzel

dershaneler seccedilimi her oumlğretim yılının baĢında tuumlm velilerin ve oumlğrencilerin en buumlyuumlk

problemlerinden birisidir Bu nedenle probleme maruz kalan kiĢilerin en doğru kararı

verebilmesi oldukccedila oumlnemli bir konudur

Dershane seccediliminde objektif kriterlerin yanı sıra ccedilok sayıda suumlbjektif kriterlerin de

dikkate alınması gerektiğinden bu karar probleminde Analitik HiyerarĢi Youmlnteminden

yararlanmanın uygun olacağı soumlylenebilir

Saaty tarafından geliĢtirilen Analitik HiyerarĢi Youmlntemi‟ de son doumlnemde oumlne

ccedilıkan kantitatif tekniklerden birisidir AHY (Analitik HiyerarĢi Youmlntemi) karar vericilerin

ccedilok farklı alanlardaki karar problemlerini yapılandırma ve analiz etme suumlrecine buumlyuumlk

baĢarı ile hizmet etmiĢ ve yoğun olarak uygulaması yapılmıĢtır Bu ccedilalıĢmada OumlSS‟ ye

girecek oumlğrencilere hedefleri doğrultusunda belirledikleri kriterlere uygun dershane seccedilim

problemine AHY ile ccediloumlzuumlm oumlnerilmiĢtir

2 Literatuumlr Taraması

Yerli ve yabancı literatuumlrde AHS uygulamalarına sıkccedila rastlanmaktadır Bu zaman

kadar yapılan ccedileĢitli alanlardaki AHS uygulamaları aĢağıdaki gibi sıralanabilir

Taylor Ketcham ve Hoffman yazdıkları makalede AHSyoumlnteminin personel

seccedilimi iccedilin ccedilok uygun bir youmlntem olduğunu Kingsville‟ deki Teksas AampM Uumlniversitesi‟ ni

buumlnyesinde yer alan bir fakuumlltede dekan seccedilimi problemi uumlzerinde goumlstermiĢlerdir Bu

uygulamada fakuumllte youmlnetimi ve akademik kadrosu arasından seccedililen kiĢiler tarafından

oluĢturulan bir komite dekan adaylarını değerlendirmede dikkate alınacak kriterleri

belirlemiĢtir Bu kriterlerin oumlnem derecelerini ve her bir kritere goumlre dekan adaylarının

oumlnceliklerini belirlemek amacıyla her bir komite uumlyesi ikili karĢılaĢtırma matrisleri

oluĢturulmuĢtur Dekan adaylarının genel oumlnceliklerini belirlemek iccedilin ise tuumlm komite

uumlyelerine ait matrislerin geometrik ortalamaları alınarak kriterler ve kriterlere goumlre adaylar

iccedilin tek bir matris oluĢturularak genel sıralama elde edilmiĢtir1

Chin Chiu ve Tummala‟ nın gerccedilekleĢtirdikleri ccedilalıĢmada Hong Kong‟ daki

uumlretim firmalarının bdquoccedilevresel youmlnetim sistemi‟ temeline dayanan ISO 14001 tescili elde

edebilmeleri iccedilin strateji geliĢtirme ve baĢarı faktoumlrlerini geliĢtirebilmelerine yardımcı

olacak uygun modelin kurulmasında AHS tekniğini kullanmıĢlardır Bu modelde ISO

14001 standartlarını uygulamanın ve uygulamamanın getireceği sonuccedillar fayda-maliyet

analizi ccedilerccedilevesinde ele alınmaktadır AHS tekniğinin sonucuna goumlre firmaların ek

maliyete rağmen ccedilevresel performanslarını arttırabilmeleri ve rekabet koĢulları iccedilinde

1 Frank Taylor Allen Ketcham Darvin Hoffman bdquoPersonel Evaluation with AHP‟ Management

Decision Vol36 No10 1998 s679-685

865

pazardaki yerlerini koruyabilmeleri iccedilin ISO 14001 temelli ccedilevresel youmlnetim sistemlerini

uygulamaları gerekmektedir2

Phoung ve Yin Har‟ ın ccedilalıĢmasında mahalli ccedilevrede banka pazarlaması

konusunda AHS tekniğinin muumlĢteri tercihlerini belirleme konusunda uygun bir youmlntem

olduğu goumlsterilmektedir Bu ccedilalıĢmada AHS‟ nin oumlnemli tercihler sentezlemesi sayesinde

banka youmlneticilerinin muumlĢterilerin bankaları ile ilgili tercihleri konusunda bilgi sahibi

olabilecekleri bir oumlrnek uumlzerinde goumlsterilmekte ve modelde kalitatif ve kantitatif kriterler bir

arada kullanılarak karar suumlrecine sistematik bir ccedilerccedileveden bakılmaktadır3

Mark Davies makalesinde hızlı karar almanın oumlnem kazandığı ve rekabet

stratejilerinin uygulandığı pazarlama sektoumlruumlnde AHS‟ nin geleneksel ve geliĢtirilmiĢ

modellerinin bilgi temelli karar destek sistemleri ile kombine edilerek etkin bir araccedil olarak

kullanımından bahsetmektedir Davies AHS modellerinin pazarlama sektoumlruumlnde

kullanılması ile ilgili geccedilmiĢte yapılmıĢ olan ccedilalıĢmalar ilgili geniĢ bir veri tabanı

oluĢturulması halinde farklı yapıda sorunlar iccedilin bazı koĢulların değiĢmiĢ olsa bile temel

faktoumlrler ve bileĢenlerin aynı olduğu durumlarda bu veritabanından elde edilecek bilgilerin

problemin ccediloumlzuumlm suumlrecini kolaylaĢtıracağı ve kısaltacağı goumlruumlĢuumlnuuml savunmaktadır4

2002 yılında yayınlanan Hafeez Zhang ve Malak‟ ın ccedilalıĢmasında bir uumlretim

firmasının rekabetccedili ortamda uumlstuumln youmlnlerinin belirlenmesi amacıyla AHS youmlntemi

kullanılmıĢtır Modelde kalitatif ve kantitatif oumllccediluumller beraber kullanılarak uumlstuumln youmlnler

belirlenirken aynı zamanda firma iccedilinde yer alan ccedileĢitli fonsiyonların eksik youmlnleride

belirlenmiĢtir Modelin uumlrettiği sonuccedillar dıĢ kaynaklardan yararlanma tek uumlruumln uumlzerinde

yoğunlaĢma ya da uumlruumln ccedileĢitlendirme yeni pazarlara girme vb gibi stratejik yatırım

kararlarından hangisinin firma iccedilin uygun olacağına karar verilmesinde de yardımcı

olmuĢtur5

Rekabetccedili piyasada Ģirketler iccedilin muumlĢterilerinin gelecekteki satın alma koĢullarına

geccediliĢini sağlamak ccedilok oumlnemlidir En iyi pazarlama stratejisi uygun ve sadık muumlĢteriler

edinmektir MuumlĢteri davranıĢlarını tahmin etmede kullanılan pazarlama tekniklerinin son

yıllarda sistem yaklaĢımı ile geliĢmiĢtir Liu ve Shih‟ in ccedilalıĢmasında AHS youmlntemi ile

pazarlama tekniğinde kullanılan değiĢkenlerin goumlreli oumlnemleri hesaplanmıĢtır Kuumlmeleme

analizi ile ağırlıklandırılan değiĢkenlere goumlre muumlĢteriler gruplandırılmıĢtır Bu gruplama

sayesinde muumlĢterilerin oumlzellikleri belirlenmiĢ ve Ģirketin pazarlama veri tabanı

oluĢturulmuĢtur6

2 Kwai-Sang Chin Simon Chiu Rau Tummala bdquoAn Evaluationsof Success Factors Using the AHP

to Implement ISO 14001-based EMS‟ International Journal of Quality and Reliability

Management Vol16 No4 1999 s341-361 3 Huu Phoung Ta Kar Hir Yan bdquoA Study of Bank Selection Decisions in Singapore Using the

AHP‟ International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 2000 s170-180 4 M Davies bdquoAdaptive AHP A Review of Marketing Applications with Extensions‟ European

Journal of Marketing Vol35 No78 2001 s872-893 5 K Haafez Y Zhang N Malak bdquoDetermining Key Capabilities of a Firm Using AHP‟

International Journal of Production Economics Vol76 2002 s39-51 6 Y-Y Shih C-Y Liu bdquoA Method for Customer Lifetime Value Ranking-Combining the Analytic

Hierarchy Process and Clustering Analysis‟The Journal of Database Marketing and Customer

Strategy Management Vol 11 No 2 December 2003 s159-174

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

866

Son yıllarda AHS youmlntemi ile ilgili uygulamalar Tuumlrkccedile literatuumlruumlnde de sıkccedila yer

almaktadır Bunlardan bazıları Ģoumlyle sırlanabilir

Bayraktar Goumlzluuml ve Buumlyuumlkdemir‟ in ccedilalıĢmasında uumllkemizin turizm alanında oumlnde

gelen beldelerinden birinde faaliyet goumlsteren bir tatil koumlyuumlnuumln yatırım seccedileneklerinin

değerlendirilmesinde AHS tekniği kullanılmaktadır7

Ġccedil ve Yurdakul‟ un ccedilalıĢmasında bankalar iccedilin bir kredi değerlendirme modeli

geliĢtirilmiĢtir Pratikte firmaların kredibilitelerinin belirlenmesinde mali oranlar geniĢ bir

kullanım alanına sahiptir CcedilalıĢmada literatuumlrde mevcut ve ptatikte kullanılan mali tahlil

esasları ağırlıklı olmak uumlzere firmaların bdquosubjektif kredi değerliliği faaliyet goumlsterdikleri

sektoumlruumln durumu ve kredi teminatları‟ gibi nitel ve nicel faktoumlrleri beraber değerlendiren ve

genel bir kredi puanı ile sonucu ifade eden bir model oluĢturulmuĢtur Bu amaca youmlnelik

literatuumlrde geniĢ bir kullanım alanına sahip olan AHS youmlnteminden faydalanılmıĢtır AHS

ile oluĢturulan modelin ana hedefi kredi değerlendirme iĢlemini hızlandırmaktır8

Dağdeviren ve Eren‟ in ccedilalıĢmasında organizasyonların faaliyetlerini

suumlrduumlrebilmeleri iccedilin oumlnemli bir faktoumlr olan tedarikccedili firma seccedilimi problemi uumlzerine

inceleme yapılmıĢtır CcedilalıĢmada AHP ve 0-1 Hedef Programlama tekniklerinin genel

yapısı anlatılmıĢ ve her iki youmlntemin kullanılmasıyla tedarikccedili seccedilimine youmlnelik bir

uygulama yapılmıĢtır Aynı zamanda bu iki metodun bir arada kullanılmasının etkinliğide

tartıĢılmıĢtır9

Hasguumll ve Koparal‟ ın 2002 yılındaki ccedilalıĢmalarında bilgi sistemlerinin değiĢim

kararlarında kullanılabilecek analitik hiyerarĢi suumlrecine dayanan ve grup katılımına olanak

sağlayan bir model sunulmaktadır Bilgi teknolojisi ve sistemlerinin değiĢim kararlarında

youmlneticiler stratejik kararlar yerine iĢlemlerin etkinliği uumlzerinde durmakta ve bu tuumlrden

oumllccediluumltleri kullarak karar almaktadırlar Oumlnerilen youmlntemde yer alan hiyerarĢik yapı karar

verilere iĢletmede belirlenmiĢ bilgi sistemi seccedilenekleri iccedilin uygun projenin seccediliminde ccedileĢitli

kriterleri kullanarak farklı seccedilenekleri karĢılaĢtırma olanağı sunmaktadır10

Ccedilam ve Toraman ccedilalıĢmasında petrol fiyatının değiĢimini iccedileren uumlccedil farklı senaryo

altında hiyerarĢik bir yapının ortaya ccedilıkması ve sayısal verilerin yanında subjektif

yargılarında bulunması accedilısından ccediloumlzuumlmde Analitik HiyerarĢi Youmlntemi kullanılmıĢtır

Modele alınacak uygun kriterlerin tesbiti suumlreccedil iccedilerisinde ayrıntılı bir literatuumlr taraması ile

7 D Bayraktar S Goumlzluuml B Buumlyuumlkdemir bdquoAn Application of AHP in the Hospitality Industry‟

Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi ĠĠBF Dergisi Cilt 141 1999 s37-45 8 Y Tansel Ġccedil Mustafa Yurdakul bdquoAnalitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan Bir Kredi

Değerlendirme Sistemi‟Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1 2000 s1-14 9 Metin Dağdeviren Tamer Eren bdquoTedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik HiyerarĢi Prosesi ve 0-1

Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması‟ Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 2001

s41-52 10 Filiz Hasguumll Celil Koparal bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında Analitik HiyerarĢi

Suumlreci Kullanımı‟ httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

864

Key Words AHP Decision Making Educational Institutions

1 GĠRĠġ

Yuumlksek Oumlğrenimin zorunluluk olduğu uumllkemizde oumlzel dershanelere olan talep guumln

geccediltikccedile artmaktadır OumlSS‟ yi kazanmanın olmazsa olmaz koĢulu olarak goumlruumllen oumlzel

dershaneler seccedilimi her oumlğretim yılının baĢında tuumlm velilerin ve oumlğrencilerin en buumlyuumlk

problemlerinden birisidir Bu nedenle probleme maruz kalan kiĢilerin en doğru kararı

verebilmesi oldukccedila oumlnemli bir konudur

Dershane seccediliminde objektif kriterlerin yanı sıra ccedilok sayıda suumlbjektif kriterlerin de

dikkate alınması gerektiğinden bu karar probleminde Analitik HiyerarĢi Youmlnteminden

yararlanmanın uygun olacağı soumlylenebilir

Saaty tarafından geliĢtirilen Analitik HiyerarĢi Youmlntemi‟ de son doumlnemde oumlne

ccedilıkan kantitatif tekniklerden birisidir AHY (Analitik HiyerarĢi Youmlntemi) karar vericilerin

ccedilok farklı alanlardaki karar problemlerini yapılandırma ve analiz etme suumlrecine buumlyuumlk

baĢarı ile hizmet etmiĢ ve yoğun olarak uygulaması yapılmıĢtır Bu ccedilalıĢmada OumlSS‟ ye

girecek oumlğrencilere hedefleri doğrultusunda belirledikleri kriterlere uygun dershane seccedilim

problemine AHY ile ccediloumlzuumlm oumlnerilmiĢtir

2 Literatuumlr Taraması

Yerli ve yabancı literatuumlrde AHS uygulamalarına sıkccedila rastlanmaktadır Bu zaman

kadar yapılan ccedileĢitli alanlardaki AHS uygulamaları aĢağıdaki gibi sıralanabilir

Taylor Ketcham ve Hoffman yazdıkları makalede AHSyoumlnteminin personel

seccedilimi iccedilin ccedilok uygun bir youmlntem olduğunu Kingsville‟ deki Teksas AampM Uumlniversitesi‟ ni

buumlnyesinde yer alan bir fakuumlltede dekan seccedilimi problemi uumlzerinde goumlstermiĢlerdir Bu

uygulamada fakuumllte youmlnetimi ve akademik kadrosu arasından seccedililen kiĢiler tarafından

oluĢturulan bir komite dekan adaylarını değerlendirmede dikkate alınacak kriterleri

belirlemiĢtir Bu kriterlerin oumlnem derecelerini ve her bir kritere goumlre dekan adaylarının

oumlnceliklerini belirlemek amacıyla her bir komite uumlyesi ikili karĢılaĢtırma matrisleri

oluĢturulmuĢtur Dekan adaylarının genel oumlnceliklerini belirlemek iccedilin ise tuumlm komite

uumlyelerine ait matrislerin geometrik ortalamaları alınarak kriterler ve kriterlere goumlre adaylar

iccedilin tek bir matris oluĢturularak genel sıralama elde edilmiĢtir1

Chin Chiu ve Tummala‟ nın gerccedilekleĢtirdikleri ccedilalıĢmada Hong Kong‟ daki

uumlretim firmalarının bdquoccedilevresel youmlnetim sistemi‟ temeline dayanan ISO 14001 tescili elde

edebilmeleri iccedilin strateji geliĢtirme ve baĢarı faktoumlrlerini geliĢtirebilmelerine yardımcı

olacak uygun modelin kurulmasında AHS tekniğini kullanmıĢlardır Bu modelde ISO

14001 standartlarını uygulamanın ve uygulamamanın getireceği sonuccedillar fayda-maliyet

analizi ccedilerccedilevesinde ele alınmaktadır AHS tekniğinin sonucuna goumlre firmaların ek

maliyete rağmen ccedilevresel performanslarını arttırabilmeleri ve rekabet koĢulları iccedilinde

1 Frank Taylor Allen Ketcham Darvin Hoffman bdquoPersonel Evaluation with AHP‟ Management

Decision Vol36 No10 1998 s679-685

865

pazardaki yerlerini koruyabilmeleri iccedilin ISO 14001 temelli ccedilevresel youmlnetim sistemlerini

uygulamaları gerekmektedir2

Phoung ve Yin Har‟ ın ccedilalıĢmasında mahalli ccedilevrede banka pazarlaması

konusunda AHS tekniğinin muumlĢteri tercihlerini belirleme konusunda uygun bir youmlntem

olduğu goumlsterilmektedir Bu ccedilalıĢmada AHS‟ nin oumlnemli tercihler sentezlemesi sayesinde

banka youmlneticilerinin muumlĢterilerin bankaları ile ilgili tercihleri konusunda bilgi sahibi

olabilecekleri bir oumlrnek uumlzerinde goumlsterilmekte ve modelde kalitatif ve kantitatif kriterler bir

arada kullanılarak karar suumlrecine sistematik bir ccedilerccedileveden bakılmaktadır3

Mark Davies makalesinde hızlı karar almanın oumlnem kazandığı ve rekabet

stratejilerinin uygulandığı pazarlama sektoumlruumlnde AHS‟ nin geleneksel ve geliĢtirilmiĢ

modellerinin bilgi temelli karar destek sistemleri ile kombine edilerek etkin bir araccedil olarak

kullanımından bahsetmektedir Davies AHS modellerinin pazarlama sektoumlruumlnde

kullanılması ile ilgili geccedilmiĢte yapılmıĢ olan ccedilalıĢmalar ilgili geniĢ bir veri tabanı

oluĢturulması halinde farklı yapıda sorunlar iccedilin bazı koĢulların değiĢmiĢ olsa bile temel

faktoumlrler ve bileĢenlerin aynı olduğu durumlarda bu veritabanından elde edilecek bilgilerin

problemin ccediloumlzuumlm suumlrecini kolaylaĢtıracağı ve kısaltacağı goumlruumlĢuumlnuuml savunmaktadır4

2002 yılında yayınlanan Hafeez Zhang ve Malak‟ ın ccedilalıĢmasında bir uumlretim

firmasının rekabetccedili ortamda uumlstuumln youmlnlerinin belirlenmesi amacıyla AHS youmlntemi

kullanılmıĢtır Modelde kalitatif ve kantitatif oumllccediluumller beraber kullanılarak uumlstuumln youmlnler

belirlenirken aynı zamanda firma iccedilinde yer alan ccedileĢitli fonsiyonların eksik youmlnleride

belirlenmiĢtir Modelin uumlrettiği sonuccedillar dıĢ kaynaklardan yararlanma tek uumlruumln uumlzerinde

yoğunlaĢma ya da uumlruumln ccedileĢitlendirme yeni pazarlara girme vb gibi stratejik yatırım

kararlarından hangisinin firma iccedilin uygun olacağına karar verilmesinde de yardımcı

olmuĢtur5

Rekabetccedili piyasada Ģirketler iccedilin muumlĢterilerinin gelecekteki satın alma koĢullarına

geccediliĢini sağlamak ccedilok oumlnemlidir En iyi pazarlama stratejisi uygun ve sadık muumlĢteriler

edinmektir MuumlĢteri davranıĢlarını tahmin etmede kullanılan pazarlama tekniklerinin son

yıllarda sistem yaklaĢımı ile geliĢmiĢtir Liu ve Shih‟ in ccedilalıĢmasında AHS youmlntemi ile

pazarlama tekniğinde kullanılan değiĢkenlerin goumlreli oumlnemleri hesaplanmıĢtır Kuumlmeleme

analizi ile ağırlıklandırılan değiĢkenlere goumlre muumlĢteriler gruplandırılmıĢtır Bu gruplama

sayesinde muumlĢterilerin oumlzellikleri belirlenmiĢ ve Ģirketin pazarlama veri tabanı

oluĢturulmuĢtur6

2 Kwai-Sang Chin Simon Chiu Rau Tummala bdquoAn Evaluationsof Success Factors Using the AHP

to Implement ISO 14001-based EMS‟ International Journal of Quality and Reliability

Management Vol16 No4 1999 s341-361 3 Huu Phoung Ta Kar Hir Yan bdquoA Study of Bank Selection Decisions in Singapore Using the

AHP‟ International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 2000 s170-180 4 M Davies bdquoAdaptive AHP A Review of Marketing Applications with Extensions‟ European

Journal of Marketing Vol35 No78 2001 s872-893 5 K Haafez Y Zhang N Malak bdquoDetermining Key Capabilities of a Firm Using AHP‟

International Journal of Production Economics Vol76 2002 s39-51 6 Y-Y Shih C-Y Liu bdquoA Method for Customer Lifetime Value Ranking-Combining the Analytic

Hierarchy Process and Clustering Analysis‟The Journal of Database Marketing and Customer

Strategy Management Vol 11 No 2 December 2003 s159-174

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

866

Son yıllarda AHS youmlntemi ile ilgili uygulamalar Tuumlrkccedile literatuumlruumlnde de sıkccedila yer

almaktadır Bunlardan bazıları Ģoumlyle sırlanabilir

Bayraktar Goumlzluuml ve Buumlyuumlkdemir‟ in ccedilalıĢmasında uumllkemizin turizm alanında oumlnde

gelen beldelerinden birinde faaliyet goumlsteren bir tatil koumlyuumlnuumln yatırım seccedileneklerinin

değerlendirilmesinde AHS tekniği kullanılmaktadır7

Ġccedil ve Yurdakul‟ un ccedilalıĢmasında bankalar iccedilin bir kredi değerlendirme modeli

geliĢtirilmiĢtir Pratikte firmaların kredibilitelerinin belirlenmesinde mali oranlar geniĢ bir

kullanım alanına sahiptir CcedilalıĢmada literatuumlrde mevcut ve ptatikte kullanılan mali tahlil

esasları ağırlıklı olmak uumlzere firmaların bdquosubjektif kredi değerliliği faaliyet goumlsterdikleri

sektoumlruumln durumu ve kredi teminatları‟ gibi nitel ve nicel faktoumlrleri beraber değerlendiren ve

genel bir kredi puanı ile sonucu ifade eden bir model oluĢturulmuĢtur Bu amaca youmlnelik

literatuumlrde geniĢ bir kullanım alanına sahip olan AHS youmlnteminden faydalanılmıĢtır AHS

ile oluĢturulan modelin ana hedefi kredi değerlendirme iĢlemini hızlandırmaktır8

Dağdeviren ve Eren‟ in ccedilalıĢmasında organizasyonların faaliyetlerini

suumlrduumlrebilmeleri iccedilin oumlnemli bir faktoumlr olan tedarikccedili firma seccedilimi problemi uumlzerine

inceleme yapılmıĢtır CcedilalıĢmada AHP ve 0-1 Hedef Programlama tekniklerinin genel

yapısı anlatılmıĢ ve her iki youmlntemin kullanılmasıyla tedarikccedili seccedilimine youmlnelik bir

uygulama yapılmıĢtır Aynı zamanda bu iki metodun bir arada kullanılmasının etkinliğide

tartıĢılmıĢtır9

Hasguumll ve Koparal‟ ın 2002 yılındaki ccedilalıĢmalarında bilgi sistemlerinin değiĢim

kararlarında kullanılabilecek analitik hiyerarĢi suumlrecine dayanan ve grup katılımına olanak

sağlayan bir model sunulmaktadır Bilgi teknolojisi ve sistemlerinin değiĢim kararlarında

youmlneticiler stratejik kararlar yerine iĢlemlerin etkinliği uumlzerinde durmakta ve bu tuumlrden

oumllccediluumltleri kullarak karar almaktadırlar Oumlnerilen youmlntemde yer alan hiyerarĢik yapı karar

verilere iĢletmede belirlenmiĢ bilgi sistemi seccedilenekleri iccedilin uygun projenin seccediliminde ccedileĢitli

kriterleri kullanarak farklı seccedilenekleri karĢılaĢtırma olanağı sunmaktadır10

Ccedilam ve Toraman ccedilalıĢmasında petrol fiyatının değiĢimini iccedileren uumlccedil farklı senaryo

altında hiyerarĢik bir yapının ortaya ccedilıkması ve sayısal verilerin yanında subjektif

yargılarında bulunması accedilısından ccediloumlzuumlmde Analitik HiyerarĢi Youmlntemi kullanılmıĢtır

Modele alınacak uygun kriterlerin tesbiti suumlreccedil iccedilerisinde ayrıntılı bir literatuumlr taraması ile

7 D Bayraktar S Goumlzluuml B Buumlyuumlkdemir bdquoAn Application of AHP in the Hospitality Industry‟

Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi ĠĠBF Dergisi Cilt 141 1999 s37-45 8 Y Tansel Ġccedil Mustafa Yurdakul bdquoAnalitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan Bir Kredi

Değerlendirme Sistemi‟Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1 2000 s1-14 9 Metin Dağdeviren Tamer Eren bdquoTedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik HiyerarĢi Prosesi ve 0-1

Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması‟ Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 2001

s41-52 10 Filiz Hasguumll Celil Koparal bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında Analitik HiyerarĢi

Suumlreci Kullanımı‟ httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

865

pazardaki yerlerini koruyabilmeleri iccedilin ISO 14001 temelli ccedilevresel youmlnetim sistemlerini

uygulamaları gerekmektedir2

Phoung ve Yin Har‟ ın ccedilalıĢmasında mahalli ccedilevrede banka pazarlaması

konusunda AHS tekniğinin muumlĢteri tercihlerini belirleme konusunda uygun bir youmlntem

olduğu goumlsterilmektedir Bu ccedilalıĢmada AHS‟ nin oumlnemli tercihler sentezlemesi sayesinde

banka youmlneticilerinin muumlĢterilerin bankaları ile ilgili tercihleri konusunda bilgi sahibi

olabilecekleri bir oumlrnek uumlzerinde goumlsterilmekte ve modelde kalitatif ve kantitatif kriterler bir

arada kullanılarak karar suumlrecine sistematik bir ccedilerccedileveden bakılmaktadır3

Mark Davies makalesinde hızlı karar almanın oumlnem kazandığı ve rekabet

stratejilerinin uygulandığı pazarlama sektoumlruumlnde AHS‟ nin geleneksel ve geliĢtirilmiĢ

modellerinin bilgi temelli karar destek sistemleri ile kombine edilerek etkin bir araccedil olarak

kullanımından bahsetmektedir Davies AHS modellerinin pazarlama sektoumlruumlnde

kullanılması ile ilgili geccedilmiĢte yapılmıĢ olan ccedilalıĢmalar ilgili geniĢ bir veri tabanı

oluĢturulması halinde farklı yapıda sorunlar iccedilin bazı koĢulların değiĢmiĢ olsa bile temel

faktoumlrler ve bileĢenlerin aynı olduğu durumlarda bu veritabanından elde edilecek bilgilerin

problemin ccediloumlzuumlm suumlrecini kolaylaĢtıracağı ve kısaltacağı goumlruumlĢuumlnuuml savunmaktadır4

2002 yılında yayınlanan Hafeez Zhang ve Malak‟ ın ccedilalıĢmasında bir uumlretim

firmasının rekabetccedili ortamda uumlstuumln youmlnlerinin belirlenmesi amacıyla AHS youmlntemi

kullanılmıĢtır Modelde kalitatif ve kantitatif oumllccediluumller beraber kullanılarak uumlstuumln youmlnler

belirlenirken aynı zamanda firma iccedilinde yer alan ccedileĢitli fonsiyonların eksik youmlnleride

belirlenmiĢtir Modelin uumlrettiği sonuccedillar dıĢ kaynaklardan yararlanma tek uumlruumln uumlzerinde

yoğunlaĢma ya da uumlruumln ccedileĢitlendirme yeni pazarlara girme vb gibi stratejik yatırım

kararlarından hangisinin firma iccedilin uygun olacağına karar verilmesinde de yardımcı

olmuĢtur5

Rekabetccedili piyasada Ģirketler iccedilin muumlĢterilerinin gelecekteki satın alma koĢullarına

geccediliĢini sağlamak ccedilok oumlnemlidir En iyi pazarlama stratejisi uygun ve sadık muumlĢteriler

edinmektir MuumlĢteri davranıĢlarını tahmin etmede kullanılan pazarlama tekniklerinin son

yıllarda sistem yaklaĢımı ile geliĢmiĢtir Liu ve Shih‟ in ccedilalıĢmasında AHS youmlntemi ile

pazarlama tekniğinde kullanılan değiĢkenlerin goumlreli oumlnemleri hesaplanmıĢtır Kuumlmeleme

analizi ile ağırlıklandırılan değiĢkenlere goumlre muumlĢteriler gruplandırılmıĢtır Bu gruplama

sayesinde muumlĢterilerin oumlzellikleri belirlenmiĢ ve Ģirketin pazarlama veri tabanı

oluĢturulmuĢtur6

2 Kwai-Sang Chin Simon Chiu Rau Tummala bdquoAn Evaluationsof Success Factors Using the AHP

to Implement ISO 14001-based EMS‟ International Journal of Quality and Reliability

Management Vol16 No4 1999 s341-361 3 Huu Phoung Ta Kar Hir Yan bdquoA Study of Bank Selection Decisions in Singapore Using the

AHP‟ International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 2000 s170-180 4 M Davies bdquoAdaptive AHP A Review of Marketing Applications with Extensions‟ European

Journal of Marketing Vol35 No78 2001 s872-893 5 K Haafez Y Zhang N Malak bdquoDetermining Key Capabilities of a Firm Using AHP‟

International Journal of Production Economics Vol76 2002 s39-51 6 Y-Y Shih C-Y Liu bdquoA Method for Customer Lifetime Value Ranking-Combining the Analytic

Hierarchy Process and Clustering Analysis‟The Journal of Database Marketing and Customer

Strategy Management Vol 11 No 2 December 2003 s159-174

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

866

Son yıllarda AHS youmlntemi ile ilgili uygulamalar Tuumlrkccedile literatuumlruumlnde de sıkccedila yer

almaktadır Bunlardan bazıları Ģoumlyle sırlanabilir

Bayraktar Goumlzluuml ve Buumlyuumlkdemir‟ in ccedilalıĢmasında uumllkemizin turizm alanında oumlnde

gelen beldelerinden birinde faaliyet goumlsteren bir tatil koumlyuumlnuumln yatırım seccedileneklerinin

değerlendirilmesinde AHS tekniği kullanılmaktadır7

Ġccedil ve Yurdakul‟ un ccedilalıĢmasında bankalar iccedilin bir kredi değerlendirme modeli

geliĢtirilmiĢtir Pratikte firmaların kredibilitelerinin belirlenmesinde mali oranlar geniĢ bir

kullanım alanına sahiptir CcedilalıĢmada literatuumlrde mevcut ve ptatikte kullanılan mali tahlil

esasları ağırlıklı olmak uumlzere firmaların bdquosubjektif kredi değerliliği faaliyet goumlsterdikleri

sektoumlruumln durumu ve kredi teminatları‟ gibi nitel ve nicel faktoumlrleri beraber değerlendiren ve

genel bir kredi puanı ile sonucu ifade eden bir model oluĢturulmuĢtur Bu amaca youmlnelik

literatuumlrde geniĢ bir kullanım alanına sahip olan AHS youmlnteminden faydalanılmıĢtır AHS

ile oluĢturulan modelin ana hedefi kredi değerlendirme iĢlemini hızlandırmaktır8

Dağdeviren ve Eren‟ in ccedilalıĢmasında organizasyonların faaliyetlerini

suumlrduumlrebilmeleri iccedilin oumlnemli bir faktoumlr olan tedarikccedili firma seccedilimi problemi uumlzerine

inceleme yapılmıĢtır CcedilalıĢmada AHP ve 0-1 Hedef Programlama tekniklerinin genel

yapısı anlatılmıĢ ve her iki youmlntemin kullanılmasıyla tedarikccedili seccedilimine youmlnelik bir

uygulama yapılmıĢtır Aynı zamanda bu iki metodun bir arada kullanılmasının etkinliğide

tartıĢılmıĢtır9

Hasguumll ve Koparal‟ ın 2002 yılındaki ccedilalıĢmalarında bilgi sistemlerinin değiĢim

kararlarında kullanılabilecek analitik hiyerarĢi suumlrecine dayanan ve grup katılımına olanak

sağlayan bir model sunulmaktadır Bilgi teknolojisi ve sistemlerinin değiĢim kararlarında

youmlneticiler stratejik kararlar yerine iĢlemlerin etkinliği uumlzerinde durmakta ve bu tuumlrden

oumllccediluumltleri kullarak karar almaktadırlar Oumlnerilen youmlntemde yer alan hiyerarĢik yapı karar

verilere iĢletmede belirlenmiĢ bilgi sistemi seccedilenekleri iccedilin uygun projenin seccediliminde ccedileĢitli

kriterleri kullanarak farklı seccedilenekleri karĢılaĢtırma olanağı sunmaktadır10

Ccedilam ve Toraman ccedilalıĢmasında petrol fiyatının değiĢimini iccedileren uumlccedil farklı senaryo

altında hiyerarĢik bir yapının ortaya ccedilıkması ve sayısal verilerin yanında subjektif

yargılarında bulunması accedilısından ccediloumlzuumlmde Analitik HiyerarĢi Youmlntemi kullanılmıĢtır

Modele alınacak uygun kriterlerin tesbiti suumlreccedil iccedilerisinde ayrıntılı bir literatuumlr taraması ile

7 D Bayraktar S Goumlzluuml B Buumlyuumlkdemir bdquoAn Application of AHP in the Hospitality Industry‟

Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi ĠĠBF Dergisi Cilt 141 1999 s37-45 8 Y Tansel Ġccedil Mustafa Yurdakul bdquoAnalitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan Bir Kredi

Değerlendirme Sistemi‟Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1 2000 s1-14 9 Metin Dağdeviren Tamer Eren bdquoTedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik HiyerarĢi Prosesi ve 0-1

Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması‟ Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 2001

s41-52 10 Filiz Hasguumll Celil Koparal bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında Analitik HiyerarĢi

Suumlreci Kullanımı‟ httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

866

Son yıllarda AHS youmlntemi ile ilgili uygulamalar Tuumlrkccedile literatuumlruumlnde de sıkccedila yer

almaktadır Bunlardan bazıları Ģoumlyle sırlanabilir

Bayraktar Goumlzluuml ve Buumlyuumlkdemir‟ in ccedilalıĢmasında uumllkemizin turizm alanında oumlnde

gelen beldelerinden birinde faaliyet goumlsteren bir tatil koumlyuumlnuumln yatırım seccedileneklerinin

değerlendirilmesinde AHS tekniği kullanılmaktadır7

Ġccedil ve Yurdakul‟ un ccedilalıĢmasında bankalar iccedilin bir kredi değerlendirme modeli

geliĢtirilmiĢtir Pratikte firmaların kredibilitelerinin belirlenmesinde mali oranlar geniĢ bir

kullanım alanına sahiptir CcedilalıĢmada literatuumlrde mevcut ve ptatikte kullanılan mali tahlil

esasları ağırlıklı olmak uumlzere firmaların bdquosubjektif kredi değerliliği faaliyet goumlsterdikleri

sektoumlruumln durumu ve kredi teminatları‟ gibi nitel ve nicel faktoumlrleri beraber değerlendiren ve

genel bir kredi puanı ile sonucu ifade eden bir model oluĢturulmuĢtur Bu amaca youmlnelik

literatuumlrde geniĢ bir kullanım alanına sahip olan AHS youmlnteminden faydalanılmıĢtır AHS

ile oluĢturulan modelin ana hedefi kredi değerlendirme iĢlemini hızlandırmaktır8

Dağdeviren ve Eren‟ in ccedilalıĢmasında organizasyonların faaliyetlerini

suumlrduumlrebilmeleri iccedilin oumlnemli bir faktoumlr olan tedarikccedili firma seccedilimi problemi uumlzerine

inceleme yapılmıĢtır CcedilalıĢmada AHP ve 0-1 Hedef Programlama tekniklerinin genel

yapısı anlatılmıĢ ve her iki youmlntemin kullanılmasıyla tedarikccedili seccedilimine youmlnelik bir

uygulama yapılmıĢtır Aynı zamanda bu iki metodun bir arada kullanılmasının etkinliğide

tartıĢılmıĢtır9

Hasguumll ve Koparal‟ ın 2002 yılındaki ccedilalıĢmalarında bilgi sistemlerinin değiĢim

kararlarında kullanılabilecek analitik hiyerarĢi suumlrecine dayanan ve grup katılımına olanak

sağlayan bir model sunulmaktadır Bilgi teknolojisi ve sistemlerinin değiĢim kararlarında

youmlneticiler stratejik kararlar yerine iĢlemlerin etkinliği uumlzerinde durmakta ve bu tuumlrden

oumllccediluumltleri kullarak karar almaktadırlar Oumlnerilen youmlntemde yer alan hiyerarĢik yapı karar

verilere iĢletmede belirlenmiĢ bilgi sistemi seccedilenekleri iccedilin uygun projenin seccediliminde ccedileĢitli

kriterleri kullanarak farklı seccedilenekleri karĢılaĢtırma olanağı sunmaktadır10

Ccedilam ve Toraman ccedilalıĢmasında petrol fiyatının değiĢimini iccedileren uumlccedil farklı senaryo

altında hiyerarĢik bir yapının ortaya ccedilıkması ve sayısal verilerin yanında subjektif

yargılarında bulunması accedilısından ccediloumlzuumlmde Analitik HiyerarĢi Youmlntemi kullanılmıĢtır

Modele alınacak uygun kriterlerin tesbiti suumlreccedil iccedilerisinde ayrıntılı bir literatuumlr taraması ile

7 D Bayraktar S Goumlzluuml B Buumlyuumlkdemir bdquoAn Application of AHP in the Hospitality Industry‟

Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi ĠĠBF Dergisi Cilt 141 1999 s37-45 8 Y Tansel Ġccedil Mustafa Yurdakul bdquoAnalitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan Bir Kredi

Değerlendirme Sistemi‟Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1 2000 s1-14 9 Metin Dağdeviren Tamer Eren bdquoTedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik HiyerarĢi Prosesi ve 0-1

Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması‟ Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 2001

s41-52 10 Filiz Hasguumll Celil Koparal bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında Analitik HiyerarĢi

Suumlreci Kullanımı‟ httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

867

beraber profesyonel ve deneyimli petrol enduumlstrisi uzman grubunun beyin fırtınası tekniği

sonucu yapılmıĢtır11

Royendegh ve Erol ccedilalıĢmalarında Ġran‟ da bulunan Amir Kabir Uumlniversitesinde

fakuumlltelerin etkinlikleri DEAAHS tekniği uygulanarak oumllccediluumllmuumlĢtuumlr Bu amaccedilla

uumlniversitede bulunan 13 fakuumllte ele alınmıĢtır Fakuumllteler belirlendikten sonra etkinlik

oumllccediluumlmuumlnuuml en iyi yansıtabilecek değiĢkenler seccedililmiĢ ve ilgili veriler derlenmiĢtir Ġki

aĢamalı bir metod ile oumlnce veri zarflama analizi (DEA) modeli kullanılarak bu modelin

ccediloumlzuumlmleri LINDO programında yapılmıĢ ikinci aĢamada ise bulunan sonuccedillar uumlzerinde

AHP tekniği ile tam sınıflandırma yapılmıĢtır12

Cinemre ve Erpolat 2006 yılında MSUuml

Fen Edebiyat Fakuumlltesi Ġstatistik Boumlluumlm oumlğrencilerine mezuniyet sonrası ccedilalıĢmayı

planladıkları iĢ sektoumlrlerini belirlemek amacıyla AHS‟ den yararlanmıĢlardır13

ġimĢek ve

Kasapoğlu ĠnĢaat sektoumlruumlde muumlteahit seccedilim problemine AHS ile ccediloumlzuumlm oumlnermiĢlerdir14

Dershane Seccedilim Problemi iccedileriği accedilısından oumlzellikle uumllkemiz iccedilin gerccedilekleĢtirilen

oumlzel bir karar problemi olduğu iccedilin literatuumlrde pek karĢılaĢılmamıĢtır Ancak yapısal olarak

tuumlm Analitik HiyerarĢi Suumlreci problemlerinde karĢılaĢılan suumlreccedil iccedilin de uygun olduğu iccedilin

diğer oumlrnek uygulamalardan ccedilok farklı bir problem olarak değerlendirilmemiĢtir

3 Analitik HiyerarĢi Suumlresi (AHS)

Thomas Saaty tarafından 1977 yılında geliĢtirilen Analitik HiyerarĢi Suumlreci (AHS)

kiĢilerin nasıl karar alması gerektiği konusunda bir youmlntem kullanmaya zorunlu kılmak

yerine onlara kendi karar alma mekanizmalarını tanıma olanağı sağlayıp bu Ģekilde daha

iyi karar almalarını amaccedillayan bir youmlntemdir15

Literatuumlrde Analitik HiyerarĢi Suumlrecine

iliĢkin bazı yaklaĢımlar aĢağıdaki Ģekilde accedilıklanabilir

Vargas‟ a goumlre AHS karar teorisinde yaygın uygulama alanı bulunan bir youmlntem

olup birbiriyle ccedileliĢen oumllccediluumllebilir veveya somut kriterleri dikkate alan bir oumllccedilme

youmlntemidir AHS bir karar verme durumunda veriler kadar değerli olan bilgi ve

deneyimlerin de dikkate alınması ilkesine dayanır AHS kiĢisel kararlardan karmaĢık

iĢletme kararlarına kadar ccedilok geniĢ bir alanda kullanılabilen bir araccediltır Teorinin baĢarısı

basitliğinden ve değiĢik koĢulların her birinde aynı Ģekilde kullanılabilme oumlzelliğinden

kaynaklanmaktadır16

Harker‟a goumlre AHS gerccedilekte insanoğlunun hiccedilbir Ģekilde kendisine oumlğretilmemiĢ

olmasına karĢın tamamen iccedilguumlduumlsel olarak benimsediği karar mekanizmasını yansıtması

temeline dayanmaktadır Youmlntem belirlilik ya da belirsizlik altında ccedilok sayıda alternatif

11 Hasan Ccedilam Ayhan Toraman bdquoHazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY Esaslı Alternatif

Guumlzergah Değerlendirme Modeli‟ ĠTUuml Muumlhendislik Dergisi Cilt2 Sayı6 2003 s41-46 12 B Royendegh S Erol bdquoDEAAHP Sıralı Metodu ile Ġran Amir Kabir Uumlniversitesinin

Fakuumlltelerinin Performans Değerlendirmesi‟ YAEMrsquo2004 XXIV Ulusal Kongresi 2004 Adana 13 Erpolat SCinemre N Analitik HiyerarĢi Youmlntemiyle ĠĢ Sektkoumlruuml Seccedilimi MUumlSBE Oumlneri

Dergisi Cilt7 Sayı25 Yıl12 Ġstanbul 2006 ss231-241 14 ġimĢek TU Kasapoğlu Ouml Analitik HiyerarĢi Prosesi Tekniği Ġle Bir Proje Youmlntemi

Uygulaması MUumlSBE Oumlneri Dergisi Cilt7 Sayı25 Yıl12 Ġstanbul 2006 ss141-149 15 JS Dyer bdquoRemarks On The Analytic Hierarchy Process‟ Management Science Vol36 No3

1990 s249-259 16 Luis G Vargas ldquoAn Overview of the Analytic Hierarchy Process and Its Applicationsrdquo

European Journal of Operational Research Vol 48 1990 s2-8

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

868

arasından seccedilim yaparken ccedilok sayıda karar vericinin bulunduğu ccedilok kriterli ccedilok amaccedillı bir

karar verme durumunda kullanılır Burada AHS rasyonel ve irrasyonel tercihleri ve

sezgileri de karar verme suumlrecinin iccediline katabilmek iccedilin kapsamlı bir ccedilerccedileve sunmaktadır17

AHS youmlntemini geliĢtiren ve geniĢ bir uygulama alanı sağlayan Saaty‟ e goumlre AHS karar

almada grup veya bireyin oumlnceliklerini de dikkate alan nitel ve nicel değiĢkenleri bir arada

değerlendiren matematiksel bir youmlntemdir

Karar verme problemlerinde insan yargılarının kullanımı artan oumllccediluumlde oumlnem

kazanmıĢtır AHS ile karar vericilerin psikolojik ve sosyolojik durumlardaki goumlzlemleri de

dikkate alınarak kendi karar verme mekanizmalarını tanıma olanağı sağlanmaya

ccedilalıĢılmaktadır Bu sayede karar vericilerin daha etkin karar vermeleri amaccedillanmıĢtır

KarmaĢık karar problemlerinde karar alternatiflerine ve karar kriterlerine goumlreceli oumlnem

dereceleri verme esasına dayanan bir karar verme iĢlemi olan AHS ccediloklu kriterler iccedileren

karmaĢık problemleri ccediloumlzmek iccedilin tasarlanmıĢ bir youmlntemdir Youmlntem karar vericinin

belirlediği her bir kriterin deneyimlerinin ve duumlĢuumlncelerinin yardımıyla goumlreceli

oumlnemlerini belirlemesine ve daha sonra her bir kritere goumlre karar alternatifleri arasında

seccedilim yapmasına gereksinim duyar18

Bir karar verme probleminin AHS ile

ccediloumlzuumlmlenebilmesi iccedilin gerccedilekleĢmesi gereken aĢamalar ġekil 1‟de goumlsterilmiĢtir19

17 PT Harker LG Vargas ldquoThe Theory of Ratio Scale Estimation Saatyrsquos Analytic Hierarchy

Processrdquo Management Science Vol33 Nov 1987 s1383-1403 18 TL Saaty LG Vargas ldquoUncertainty and Rank Order in the Analytic Hierarchy Processrdquo

European Journal of Operational Research Vol32 1987 s107-117 19 Eelko Huizingh Hans CJ Vrolijk ldquoDecision Support For Information Systems Management

Applying AHPrdquo httpdocserverubrugnl95B26pdf (Ccedilevirimiccedili)

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

868

arasından seccedilim yaparken ccedilok sayıda karar vericinin bulunduğu ccedilok kriterli ccedilok amaccedillı bir

karar verme durumunda kullanılır Burada AHS rasyonel ve irrasyonel tercihleri ve

sezgileri de karar verme suumlrecinin iccediline katabilmek iccedilin kapsamlı bir ccedilerccedileve sunmaktadır17

AHS youmlntemini geliĢtiren ve geniĢ bir uygulama alanı sağlayan Saaty‟ e goumlre AHS karar

almada grup veya bireyin oumlnceliklerini de dikkate alan nitel ve nicel değiĢkenleri bir arada

değerlendiren matematiksel bir youmlntemdir

Karar verme problemlerinde insan yargılarının kullanımı artan oumllccediluumlde oumlnem

kazanmıĢtır AHS ile karar vericilerin psikolojik ve sosyolojik durumlardaki goumlzlemleri de

dikkate alınarak kendi karar verme mekanizmalarını tanıma olanağı sağlanmaya

ccedilalıĢılmaktadır Bu sayede karar vericilerin daha etkin karar vermeleri amaccedillanmıĢtır

KarmaĢık karar problemlerinde karar alternatiflerine ve karar kriterlerine goumlreceli oumlnem

dereceleri verme esasına dayanan bir karar verme iĢlemi olan AHS ccediloklu kriterler iccedileren

karmaĢık problemleri ccediloumlzmek iccedilin tasarlanmıĢ bir youmlntemdir Youmlntem karar vericinin

belirlediği her bir kriterin deneyimlerinin ve duumlĢuumlncelerinin yardımıyla goumlreceli

oumlnemlerini belirlemesine ve daha sonra her bir kritere goumlre karar alternatifleri arasında

seccedilim yapmasına gereksinim duyar18

Bir karar verme probleminin AHS ile

ccediloumlzuumlmlenebilmesi iccedilin gerccedilekleĢmesi gereken aĢamalar ġekil 1‟de goumlsterilmiĢtir19

17 PT Harker LG Vargas ldquoThe Theory of Ratio Scale Estimation Saatyrsquos Analytic Hierarchy

Processrdquo Management Science Vol33 Nov 1987 s1383-1403 18 TL Saaty LG Vargas ldquoUncertainty and Rank Order in the Analytic Hierarchy Processrdquo

European Journal of Operational Research Vol32 1987 s107-117 19 Eelko Huizingh Hans CJ Vrolijk ldquoDecision Support For Information Systems Management

Applying AHPrdquo httpdocserverubrugnl95B26pdf (Ccedilevirimiccedili)

869

ġekil 1AHS Suumlreci

AHS‟ de karar vericinin amacı doğrultusunda kriterlerin ve ona ait olan alt

kritelerin belirlenip hiyerarĢik yapının oluĢturulması ilk adımı meydana getirir Kurulan

hiyerarĢinin kademe sayısı problemin karmaĢıklığına ve detay derecesine bağlıdır20

HiyerarĢide alt kademelerin sayısı ile ilgili hiccedilbir kısıtlama yoktur Saaty‟ e goumlre bir

20 Zahedi F ldquoA Utility Approach To The With AHPrdquo Mathematical Modelling Volume 9 Issue

3-5 1987

Problemin Tanımlanması

AlternatiflerinSıralanması Başlangıccedil Seviyesinin Belirlenmesi

Kabul Edilebilir Alternatiflerin Belirlenmesi

Kriterlerin Belirlenmesi

Hiyerarşik Yapının Oluşturulması

Alternatiflerin İkili

Karşılaştırması Kriterlerin İkili Karşılaştırması

Alternatiflerin Oumlncelikleri Kriterlerin Oumlnem Dereceleri

Alternatiflerin Oumlnceliklerinin Hesaplanması

Duyarlılık Analizi

Sonuccedil En Yuumlksek Oumlncelikli Alternatif Seccedililir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

870

hiyerarĢinin kurulmasında sırasıyla ana hedefin ana hedefe iliĢkin alt hedeflerin alt

hedeflere ulaĢmada gerekli kriterlerin her bir kriter altında yer alan alt kriterler ve

alternatiflerin belirlenmesi aĢamalarının gerccedilekleĢmesi gerekmektedir21

Oumlncelikler

belirlenirken karĢılaĢtırma matrislerinden yararlanılır KarĢılaĢtırma matrislerinde kriterler

ikili olarak birbirleriyle karĢılaĢtırılır Matrisler oluĢturulurken kriterlerin birbirleriyle

karĢılaĢtırılabilmesi iccedilin bir oumllccedilekten yararlanılır Bu oumllccedilek Tablo 1‟ de goumlsterilmiĢtir Bu

oumllccedileğin etkinliği birccedilok farklı alanda yapılan uygulamalarla ve farklı oumllccedileklerle yapılan

teorik ccedilalıĢmalarla ispatlanmıĢtır22

Tablo 1 Analitik HiyerarĢi Suumlrecinde Kullanılan Oumllccedilekler

Oumlnem

Derecesi Tanım Accedilıklama

1 EĢit Oumlnem Ġki faktoumlr eĢit duumlzeyde oumlneme sahiptir

3

Birinin diğerine goumlre

orta derecede daha

oumlnemli olması

Tecruumlbe ve yargılara goumlre bir faktoumlr diğerine goumlre biraz

daha oumlnemlidir

5 Kuvvetli duumlzeyde

oumlnem Bir faktoumlr diğerine goumlre kuvvetle daha oumlnemlidir

7 Ccedilok kuvvetli

duumlzeyde oumlnem

Bir faktoumlr diğerine goumlre yuumlksek derecede kuvvetle daha

oumlnemlidir

9 AĢırı duumlzeyde oumlnem Faktoumlrlerden biri diğerinden ccedilok yuumlksek derecede

oumlnemlidir

2468 Ortalama değerler Ġki faktoumlr arasındaki tercihte kuumlccediluumlk farklar olduğunda

kullanılır

Kaynak Saaty T ldquoThe Analytic Hiyerarchy Processrdquo McGraw Hill Comp New York s

54 1980

Ġkili karĢılaĢtırma matrisleri gelitirildikten sonra karĢılaĢtırılan her elemanın goumlreli

oumlnceliğinin hesaplanmasına geccedililmektedir AHS‟nin bu boumlluumlmuuml sentezleme adıyla anılır

Ancak bu denklem sisteminin oumlzdeger ve oumlzvektoumlrlerini hesaplamak oumlzellikle buumlyuumlk

boyutlu matrisler (ngt5) iccedilin ccedilok karmaĢık ve zaman alıcıdır Oumlncelik vektoumlrlerinin

kurulmasında lineer cebir tekniklerinden faydalanılmaktadır Sentez aĢaması en buumlyuumlk

oumlzdeğer ve bu oumlzdeğere karsılık gelen oumlzvektoumlruumln hesaplanmasını ve normalize edilmesini

iccedilermektedir

Karar verme problemlerinde yargılara dayanan kararların tutarlılığı oumlnemli bir

durumdur AHS problemlerinde tutarlılık bir oranla hesaplanır

Tutarlılık oranı karar vericinin ikili karĢılaĢtırmalardaki yanlıĢ değerlendirmeleri

tesbit etmesine imkan verir Bu imkan dikkatsizce yapılan hataların azalmasını sağlamakla

21 Saaty T ldquoAn Overview of The Analytic Hiyerarchy Process and Its Applicationsrdquo Europan

Journal Of Operational Research 48 s32 1990 22 Saaty 1980s 54

871

kalmaz aynı zamanda karar vericinin bir ya da daha fazla karĢılaĢtırma hatalarını ya da

yaptığı abartmalı değerlendirmeleri de goumlsterir Tutarlılık oranı her ikili karĢılaĢtırma

matrisi iccedilin hesaplanır Bu oran iccedilin Saaty tarafından oumlnerilen uumlst limit 010‟dur23

Yargılar

iccedilin hesaplanan tutarlılık oranı 010‟un altında ise yargıların yeterli bir tutarlılık sergilediği

ve değerlendirmenin devam edebileceği kabul edilmektedir Eğer yargıların tutarlılık oranı

010‟un uumlstuumlnde ise yargılar tutarsız kabul edilmektedir Bu durumda yargıların kalitesinin

iyileĢtirilmesi gerekir24

4 UYGULAMA

41 Problemin Tanımı

Her yıl katlanan sayıda oumlğrenci liselerden mezun olmaktadır Bu oumlğrenciler

gelecek planlaması yaptıklarında uumlniversite bitirmenin Ģart olduğu ve kesinlikle bir

uumlniversite mezunu olunması gerccedileğiyle karĢı karĢıya kalmaktadırlar OumlSS iccedilin gerekli alt

yapıyı bir ccedilok oumlğrenci mezun olduğu liselerde tamamlayamadıklarından dolayı oumlzel

dershanelere baĢvurmaktadırlar Ancak ekonomik goumlstergelerin ccedilok iyi durumda olmadığı

uumllkemizde dershaneler aileler iccedilin ciddi bir yuumlk getirmektedir Ayrıca yapılacak dershane

seccediliminin oumlğrenciye olası katkısınında dikkatli incelenmesi gerekmektedir

42 Kullanılan Youmlntem

Genel koĢullar altında bir OumlSS adayının ve ailesinin dershane seccediliminde neleri

goumlzoumlnuumlne aldıkları hangi kriterlerin daha oumlnemli olduğunu belirlemek iccedilin son yapılan

2007 OumlSS‟ ye girmiĢ 9 oumlğrenci ve aileleri ile yuumlzyuumlze goumlruumlĢuumllerek Kriterler alt kriterler ve

alternatifler oluĢturulmuĢtur HiyerarĢi ġekil 2‟ de goumlsterilmiĢtir

23 Saaty 1980 s179 24 Kuruuumlzuumlm A ldquoAnalitik Hiyerarşi Youmlntemi ve İşletmecilik Alanındaki Uygulamalarırdquo Akdeniz

Uumlniversitesi ĠĠBFDergisi Cilt1 S1 2001 s92

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

872

ġekil 2 Dershane Seccedilim Probleminin HiyerarĢik Yapısı

DER

SHA

NE

4

DER

SHA

NE

3 D

ERSH

AN

E 2

D

ERSH

AN

E 1

En İyi Dershane Seccedilimi

Başarı Faktoumlrleri

Eğitim Faktoumlrleri

Fiziksel Faktoumlrler

Ccedilevresel Faktoumlrler

Rekabet Faktoumlrleri

Fiyat

Rakip Sayısı

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına Uzaklık

Oumlğretmen Sayısı

Ulaşım Araccedilları Sayısı

Derslik Sayısı

Kuumltuumlphane Sayısı

Kantin Sayısı

Rehberlik Oda Sayısı

Program Suumlresi

Rehber Oumlğretmen Sayısı

Sınıflardaki Ortalama Oumlğrenci Sayısı

Kazanan Oumlğrencilerin Başarı Notu Ortalaması

Bir oumlnceki yıla goumlre Başarı Yuumlzdesi

Etuumlt Saati

Deneme Sınav Sayısı

873

Gerccedilek yaĢamda dershanelerin baĢarıları belli bir doumlnemden sonra derhanenin

imajını ciddi anlamda belirler hale gelir Ancak yeni accedilılmıĢ bir dershane iccedilin ne kadar

baĢarılı olursa olsun imaj konusunda yetersiz kalmaktadır Bu yuumlzden dershane seccedilim

problemine ait kriterler ve alt kriterler belirlenirken dershanenin imajı gibi subjektif

kriterler goumlzoumlnuumlne alınmadı ve oumlzelikle oumllccediluumllebilir değerlere sahip kriterler tercih edildi

Tercih konusu olan Dershaneler ve onlara ait kriter değerleri Tablo 2‟ de

goumlsterilmiĢtir

Tablo 2Dershanelere ait oumlzellikler

Dershane

1 (D1)

Dershane

2 (D2)

Dershane

3 (D3)

Dershane

4 (D4)

Rekabet

Faktoumlrleri

Fiyat (A11) 4500

YTL

5000

YTL

4000

YTL

4250

YTL

Rakip Sayısı (A12) 4 4 4 4

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

olan Uzaklık (A21)

5 mt 20 mt 5 mt 20 mt

UlaĢım Araccedil Sayısı

(A22)

4 4 4 4

Fiziksel

Faktoumlrler

Derslik Sayısı (A31) 27 45 30 35

Kuumltuumlphane Sayısı (A32) 2 3 2 2

Kantin Sayısı (A33) 1 2 1 1

Rehberlik Oda Sayısı

(A34)

2 3 2 2

Eğitim

Faktoumlrleri

Oumlğretmen Sayısı (A41) 15 28 22 20

Derslik Ortalama

Oumlğrenci Sayısı (A42)

15 20 20 25

Rehber Oumlğretmen Sayısı

(A43)

2 4 3 3

Program Suumlresi (A44) 500 saat 550 saat 450 saat 475 saat

Deneme Sınav Sayısı

(A45)

15 adet 20 adet 15 adet 20 adet

Etuumld Saat Sayısı (A46) 100 125 saat 75 saat 100 saat

BaĢarı

Faktoumlrleri

Bir oumlnceki yıla goumlre

BaĢarı Yuumlzdesi (A51)

55 65 58 45

Kazanan Oumlğrencilerin

BaĢarı Notu Ortalaması

(A52)

265 280 260 275

Yukarıda kriterleri ve alt kriterleri verilmiĢ olan dershane seccedilim problemi Expert

Choice 115 yazılımı yardımıyla ccediloumlzuumllmuumlĢtuumlr

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

874

5 SONUCcedil

AHS problemlerinin ccediloumlzuumlmuumlnde ilk olarak ana kriterler Uzman (GoumlruumlĢme yapılan

9 oumlğrenci) goumlruumlĢleri yardımıyla birbirleriyle karĢılaĢtırıldı Ana kriterlerin karĢılaĢtırılması

Tablo 3‟de goumlsterilmiĢtir

Tablo 3Ana Kriterlerin KarĢılaĢtırma Matrisi ve Oumlncelik Değerleri

Rekabet

Faktoumlrleri

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Fiziksel

Faktoumlrler

Eğitim

Faktoumlrleri

BaĢarı

Faktoumlrleri Oumlncelikler

Rekabet

Faktoumlrleri 1000 12021 06686 03054 07533 01261

Ccedilevresel

Faktoumlrler 08319 1000 05562 02541 06267 01049

Fiziksel

Faktoumlrler 14956 17979 1000 04568 24667 01886

Eğitim

Faktoumlrleri 32743 39362 21893 1000 24667 04129

BaĢarı

Faktoumlrleri 13274 15957 08876 04054 1 01674

Tutarlılık Oranı 0058 lt 010 (Tutarlıdır) Toplam

100

Ana kriterlerin oumlnem dereceleri ise Tablo 4‟ de goumlsterilmiĢtir Tablo 4‟te ana

kriterlerin oumlncelik değerleri incelendiğinde 4129 oranı ile Eğitim Faktoumlrleri en oumlnemli

kriter olduğu goumlruumllmektedir Eğitim Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Program suumlresi 45 ile

de alt kriterler iccedilerisinde en oumlnemli kriter olarak goumlzlenmiĢtir Daha sonra sırasıyla Fiziksel

Faktoumlrler 1886 BaĢarı Faktoumlrleri 1674 Rekabet Faktoumlrleri 1261 ve en sonda da

1049 ile Ccedilevresel Faktoumlrler gelmektedir Sonuccedillar iccedilerisinde en dikkat ccedilekici sonuccedil

Ģuumlphesiz ki BaĢarı Faktoumlrlerinin diğer faktoumlrlerle kıyaslandığında uumlccediluumlncuuml sırada yer

almasıdır Oumlğrenciler dershane seccediliminde baĢarıdan daha oumlnemli olarak eğitim kalitesinin

ve fiziksel goumlruumlnuumlmuumln oumlnemli olduklarını duumlĢuumlnmektedirler Aynı zamanda Rekabet

Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Fiyat alt kriteri oumlğrenciler accedilısından ccedilok oumlnemli olarak

değerlendirilmemiĢtir

875

Tablo 4Ana Kriterlerin Oumlnem Dereceleri

ANA

KRĠTERLER

OumlNCELĠK

VEKTOumlRLERĠ

TUTARLILIK

ORANLARI

REKABET

FAKTOumlRLERĠ 01261 070

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER 01049 081

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER 01886 055

EĞĠTĠM

FAKTOumlRLERĠ 04129 064

BAġARI

FAKTOumlRLERĠ 01674 078

Tablo 3 ve Tablo 4‟ uumln tutarlılık oranları incelendiğinde her ikisinde de değerlerin

10‟ dan daha kuumlccediluumlk oldukları goumlruumllmuumlĢtuumlr Bu değerler verilen yargıların tutarlı

olduklarını goumlstermektedir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

876

Tablo 5 Alt kriterlere Goumlre Dershanelerin Oumlncelikleri

ANA KRĠTERLER D 1 D2 D3 D4

REKABET

FAKTOumlRLERĠ

Fiyat 0020897 0022885 0020469 0019452

Rakip Sayısı 0010603 0010602 0010602 0010602

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

Uzaklık 0011537 0018743 0008382 0003748

UlaĢım Araccedilları Sayısı 0015625 0015625 0015625 0015625

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER

Derslik Sayısı 0009938 0015528 0012678 0012077

Kuumltuumlphane Sayısı 001144 0011439 0011439 0011439

Kantin Sayısı 0013393 0013392 0013392 0013392

Rehberlik Oda Sayısı 0008652 0012246 0009999 0008164

EĞĠTĠM FAKTOumlRLERĠ

Oumlğretmen Sayısı 001286 0023378 0020723 0016699

Derslik Ortalama Oumlğrenci

Sayısı 0015485 0020647 0020647 0025809

Rehber Oumlğretmen Sayısı 0007035 0013522 0011710 0010142

Program Suumlresi 0020041 0021789 0019709 0018818

Deneme Sınav Sayısı 0014037 0019118 0016208 0018716

Toplam Etuumlt Saat Sayısı 001532 0020375 0014833 0015319

BAġARI FAKTOumlRLERĠ

Bir oumlnceki yıla goumlre BaĢarı

Yuumlzdesi 0021127 0025053 0023586 0017286

Oumlğrencilerin Not

Ortalaması 0019532 0020668 0019886 0020269

Tablo 5‟ de Tuumlm alt kriterlere goumlre dershaneler birbirleriyle karĢılaĢtırılmıĢtır

Herbir dershanenin belirlenen faktoumlrlere karĢı duyarlılıklarını goumlstermektedir Tablo 5

incelendiğinde bazı kriterlerin tuumlm dershaneler iccedilin yaklaĢık oumlneme ait oldukları goumlruumllebilir

En son aĢamada Dershanelerin oumlncelik değerlerine bakılarak hangi dershanenin

seccedilileceğine karar verildi Tablo 6‟ da Dershanelerin Oumlncelik Değerleri goumlruumllmektedir

877

Tablo 6Dershanelerin Oumlncelik Değerleri

DERSHANELER OumlNCELĠK

DEĞERLERĠ

Dershane 1 02275

Dershane 2 02850

Dershane 3 02498

Dershane 4 02375

Tablo 6 incelendiğinde Dershane 2‟ nin 2850 oranı ile seccedililmesi gerektiği

goumlruumllecektir 2498 ile Dershane 3 2375 ile Dershane 4 ve 2275 ile Dershane 1

sıralanmaktadır Ancak sonuccedillara bakıldığında oranların birbirine ccedilok yakın olduğu

goumlruumllmektedir Bunun nedeni olarak rekabet piyasasının aslında koĢullarının talep

tarafından belirlendiğini ve ccedilok yakın ccedilevrede yer alan birccedilok dershanenin seccedilim

noktasında aslında oumlğrenciler ccedilok yakın hizmetler oumlnermesidir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

870

hiyerarĢinin kurulmasında sırasıyla ana hedefin ana hedefe iliĢkin alt hedeflerin alt

hedeflere ulaĢmada gerekli kriterlerin her bir kriter altında yer alan alt kriterler ve

alternatiflerin belirlenmesi aĢamalarının gerccedilekleĢmesi gerekmektedir21

Oumlncelikler

belirlenirken karĢılaĢtırma matrislerinden yararlanılır KarĢılaĢtırma matrislerinde kriterler

ikili olarak birbirleriyle karĢılaĢtırılır Matrisler oluĢturulurken kriterlerin birbirleriyle

karĢılaĢtırılabilmesi iccedilin bir oumllccedilekten yararlanılır Bu oumllccedilek Tablo 1‟ de goumlsterilmiĢtir Bu

oumllccedileğin etkinliği birccedilok farklı alanda yapılan uygulamalarla ve farklı oumllccedileklerle yapılan

teorik ccedilalıĢmalarla ispatlanmıĢtır22

Tablo 1 Analitik HiyerarĢi Suumlrecinde Kullanılan Oumllccedilekler

Oumlnem

Derecesi Tanım Accedilıklama

1 EĢit Oumlnem Ġki faktoumlr eĢit duumlzeyde oumlneme sahiptir

3

Birinin diğerine goumlre

orta derecede daha

oumlnemli olması

Tecruumlbe ve yargılara goumlre bir faktoumlr diğerine goumlre biraz

daha oumlnemlidir

5 Kuvvetli duumlzeyde

oumlnem Bir faktoumlr diğerine goumlre kuvvetle daha oumlnemlidir

7 Ccedilok kuvvetli

duumlzeyde oumlnem

Bir faktoumlr diğerine goumlre yuumlksek derecede kuvvetle daha

oumlnemlidir

9 AĢırı duumlzeyde oumlnem Faktoumlrlerden biri diğerinden ccedilok yuumlksek derecede

oumlnemlidir

2468 Ortalama değerler Ġki faktoumlr arasındaki tercihte kuumlccediluumlk farklar olduğunda

kullanılır

Kaynak Saaty T ldquoThe Analytic Hiyerarchy Processrdquo McGraw Hill Comp New York s

54 1980

Ġkili karĢılaĢtırma matrisleri gelitirildikten sonra karĢılaĢtırılan her elemanın goumlreli

oumlnceliğinin hesaplanmasına geccedililmektedir AHS‟nin bu boumlluumlmuuml sentezleme adıyla anılır

Ancak bu denklem sisteminin oumlzdeger ve oumlzvektoumlrlerini hesaplamak oumlzellikle buumlyuumlk

boyutlu matrisler (ngt5) iccedilin ccedilok karmaĢık ve zaman alıcıdır Oumlncelik vektoumlrlerinin

kurulmasında lineer cebir tekniklerinden faydalanılmaktadır Sentez aĢaması en buumlyuumlk

oumlzdeğer ve bu oumlzdeğere karsılık gelen oumlzvektoumlruumln hesaplanmasını ve normalize edilmesini

iccedilermektedir

Karar verme problemlerinde yargılara dayanan kararların tutarlılığı oumlnemli bir

durumdur AHS problemlerinde tutarlılık bir oranla hesaplanır

Tutarlılık oranı karar vericinin ikili karĢılaĢtırmalardaki yanlıĢ değerlendirmeleri

tesbit etmesine imkan verir Bu imkan dikkatsizce yapılan hataların azalmasını sağlamakla

21 Saaty T ldquoAn Overview of The Analytic Hiyerarchy Process and Its Applicationsrdquo Europan

Journal Of Operational Research 48 s32 1990 22 Saaty 1980s 54

871

kalmaz aynı zamanda karar vericinin bir ya da daha fazla karĢılaĢtırma hatalarını ya da

yaptığı abartmalı değerlendirmeleri de goumlsterir Tutarlılık oranı her ikili karĢılaĢtırma

matrisi iccedilin hesaplanır Bu oran iccedilin Saaty tarafından oumlnerilen uumlst limit 010‟dur23

Yargılar

iccedilin hesaplanan tutarlılık oranı 010‟un altında ise yargıların yeterli bir tutarlılık sergilediği

ve değerlendirmenin devam edebileceği kabul edilmektedir Eğer yargıların tutarlılık oranı

010‟un uumlstuumlnde ise yargılar tutarsız kabul edilmektedir Bu durumda yargıların kalitesinin

iyileĢtirilmesi gerekir24

4 UYGULAMA

41 Problemin Tanımı

Her yıl katlanan sayıda oumlğrenci liselerden mezun olmaktadır Bu oumlğrenciler

gelecek planlaması yaptıklarında uumlniversite bitirmenin Ģart olduğu ve kesinlikle bir

uumlniversite mezunu olunması gerccedileğiyle karĢı karĢıya kalmaktadırlar OumlSS iccedilin gerekli alt

yapıyı bir ccedilok oumlğrenci mezun olduğu liselerde tamamlayamadıklarından dolayı oumlzel

dershanelere baĢvurmaktadırlar Ancak ekonomik goumlstergelerin ccedilok iyi durumda olmadığı

uumllkemizde dershaneler aileler iccedilin ciddi bir yuumlk getirmektedir Ayrıca yapılacak dershane

seccediliminin oumlğrenciye olası katkısınında dikkatli incelenmesi gerekmektedir

42 Kullanılan Youmlntem

Genel koĢullar altında bir OumlSS adayının ve ailesinin dershane seccediliminde neleri

goumlzoumlnuumlne aldıkları hangi kriterlerin daha oumlnemli olduğunu belirlemek iccedilin son yapılan

2007 OumlSS‟ ye girmiĢ 9 oumlğrenci ve aileleri ile yuumlzyuumlze goumlruumlĢuumllerek Kriterler alt kriterler ve

alternatifler oluĢturulmuĢtur HiyerarĢi ġekil 2‟ de goumlsterilmiĢtir

23 Saaty 1980 s179 24 Kuruuumlzuumlm A ldquoAnalitik Hiyerarşi Youmlntemi ve İşletmecilik Alanındaki Uygulamalarırdquo Akdeniz

Uumlniversitesi ĠĠBFDergisi Cilt1 S1 2001 s92

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

872

ġekil 2 Dershane Seccedilim Probleminin HiyerarĢik Yapısı

DER

SHA

NE

4

DER

SHA

NE

3 D

ERSH

AN

E 2

D

ERSH

AN

E 1

En İyi Dershane Seccedilimi

Başarı Faktoumlrleri

Eğitim Faktoumlrleri

Fiziksel Faktoumlrler

Ccedilevresel Faktoumlrler

Rekabet Faktoumlrleri

Fiyat

Rakip Sayısı

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına Uzaklık

Oumlğretmen Sayısı

Ulaşım Araccedilları Sayısı

Derslik Sayısı

Kuumltuumlphane Sayısı

Kantin Sayısı

Rehberlik Oda Sayısı

Program Suumlresi

Rehber Oumlğretmen Sayısı

Sınıflardaki Ortalama Oumlğrenci Sayısı

Kazanan Oumlğrencilerin Başarı Notu Ortalaması

Bir oumlnceki yıla goumlre Başarı Yuumlzdesi

Etuumlt Saati

Deneme Sınav Sayısı

873

Gerccedilek yaĢamda dershanelerin baĢarıları belli bir doumlnemden sonra derhanenin

imajını ciddi anlamda belirler hale gelir Ancak yeni accedilılmıĢ bir dershane iccedilin ne kadar

baĢarılı olursa olsun imaj konusunda yetersiz kalmaktadır Bu yuumlzden dershane seccedilim

problemine ait kriterler ve alt kriterler belirlenirken dershanenin imajı gibi subjektif

kriterler goumlzoumlnuumlne alınmadı ve oumlzelikle oumllccediluumllebilir değerlere sahip kriterler tercih edildi

Tercih konusu olan Dershaneler ve onlara ait kriter değerleri Tablo 2‟ de

goumlsterilmiĢtir

Tablo 2Dershanelere ait oumlzellikler

Dershane

1 (D1)

Dershane

2 (D2)

Dershane

3 (D3)

Dershane

4 (D4)

Rekabet

Faktoumlrleri

Fiyat (A11) 4500

YTL

5000

YTL

4000

YTL

4250

YTL

Rakip Sayısı (A12) 4 4 4 4

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

olan Uzaklık (A21)

5 mt 20 mt 5 mt 20 mt

UlaĢım Araccedil Sayısı

(A22)

4 4 4 4

Fiziksel

Faktoumlrler

Derslik Sayısı (A31) 27 45 30 35

Kuumltuumlphane Sayısı (A32) 2 3 2 2

Kantin Sayısı (A33) 1 2 1 1

Rehberlik Oda Sayısı

(A34)

2 3 2 2

Eğitim

Faktoumlrleri

Oumlğretmen Sayısı (A41) 15 28 22 20

Derslik Ortalama

Oumlğrenci Sayısı (A42)

15 20 20 25

Rehber Oumlğretmen Sayısı

(A43)

2 4 3 3

Program Suumlresi (A44) 500 saat 550 saat 450 saat 475 saat

Deneme Sınav Sayısı

(A45)

15 adet 20 adet 15 adet 20 adet

Etuumld Saat Sayısı (A46) 100 125 saat 75 saat 100 saat

BaĢarı

Faktoumlrleri

Bir oumlnceki yıla goumlre

BaĢarı Yuumlzdesi (A51)

55 65 58 45

Kazanan Oumlğrencilerin

BaĢarı Notu Ortalaması

(A52)

265 280 260 275

Yukarıda kriterleri ve alt kriterleri verilmiĢ olan dershane seccedilim problemi Expert

Choice 115 yazılımı yardımıyla ccediloumlzuumllmuumlĢtuumlr

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

874

5 SONUCcedil

AHS problemlerinin ccediloumlzuumlmuumlnde ilk olarak ana kriterler Uzman (GoumlruumlĢme yapılan

9 oumlğrenci) goumlruumlĢleri yardımıyla birbirleriyle karĢılaĢtırıldı Ana kriterlerin karĢılaĢtırılması

Tablo 3‟de goumlsterilmiĢtir

Tablo 3Ana Kriterlerin KarĢılaĢtırma Matrisi ve Oumlncelik Değerleri

Rekabet

Faktoumlrleri

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Fiziksel

Faktoumlrler

Eğitim

Faktoumlrleri

BaĢarı

Faktoumlrleri Oumlncelikler

Rekabet

Faktoumlrleri 1000 12021 06686 03054 07533 01261

Ccedilevresel

Faktoumlrler 08319 1000 05562 02541 06267 01049

Fiziksel

Faktoumlrler 14956 17979 1000 04568 24667 01886

Eğitim

Faktoumlrleri 32743 39362 21893 1000 24667 04129

BaĢarı

Faktoumlrleri 13274 15957 08876 04054 1 01674

Tutarlılık Oranı 0058 lt 010 (Tutarlıdır) Toplam

100

Ana kriterlerin oumlnem dereceleri ise Tablo 4‟ de goumlsterilmiĢtir Tablo 4‟te ana

kriterlerin oumlncelik değerleri incelendiğinde 4129 oranı ile Eğitim Faktoumlrleri en oumlnemli

kriter olduğu goumlruumllmektedir Eğitim Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Program suumlresi 45 ile

de alt kriterler iccedilerisinde en oumlnemli kriter olarak goumlzlenmiĢtir Daha sonra sırasıyla Fiziksel

Faktoumlrler 1886 BaĢarı Faktoumlrleri 1674 Rekabet Faktoumlrleri 1261 ve en sonda da

1049 ile Ccedilevresel Faktoumlrler gelmektedir Sonuccedillar iccedilerisinde en dikkat ccedilekici sonuccedil

Ģuumlphesiz ki BaĢarı Faktoumlrlerinin diğer faktoumlrlerle kıyaslandığında uumlccediluumlncuuml sırada yer

almasıdır Oumlğrenciler dershane seccediliminde baĢarıdan daha oumlnemli olarak eğitim kalitesinin

ve fiziksel goumlruumlnuumlmuumln oumlnemli olduklarını duumlĢuumlnmektedirler Aynı zamanda Rekabet

Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Fiyat alt kriteri oumlğrenciler accedilısından ccedilok oumlnemli olarak

değerlendirilmemiĢtir

875

Tablo 4Ana Kriterlerin Oumlnem Dereceleri

ANA

KRĠTERLER

OumlNCELĠK

VEKTOumlRLERĠ

TUTARLILIK

ORANLARI

REKABET

FAKTOumlRLERĠ 01261 070

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER 01049 081

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER 01886 055

EĞĠTĠM

FAKTOumlRLERĠ 04129 064

BAġARI

FAKTOumlRLERĠ 01674 078

Tablo 3 ve Tablo 4‟ uumln tutarlılık oranları incelendiğinde her ikisinde de değerlerin

10‟ dan daha kuumlccediluumlk oldukları goumlruumllmuumlĢtuumlr Bu değerler verilen yargıların tutarlı

olduklarını goumlstermektedir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

876

Tablo 5 Alt kriterlere Goumlre Dershanelerin Oumlncelikleri

ANA KRĠTERLER D 1 D2 D3 D4

REKABET

FAKTOumlRLERĠ

Fiyat 0020897 0022885 0020469 0019452

Rakip Sayısı 0010603 0010602 0010602 0010602

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

Uzaklık 0011537 0018743 0008382 0003748

UlaĢım Araccedilları Sayısı 0015625 0015625 0015625 0015625

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER

Derslik Sayısı 0009938 0015528 0012678 0012077

Kuumltuumlphane Sayısı 001144 0011439 0011439 0011439

Kantin Sayısı 0013393 0013392 0013392 0013392

Rehberlik Oda Sayısı 0008652 0012246 0009999 0008164

EĞĠTĠM FAKTOumlRLERĠ

Oumlğretmen Sayısı 001286 0023378 0020723 0016699

Derslik Ortalama Oumlğrenci

Sayısı 0015485 0020647 0020647 0025809

Rehber Oumlğretmen Sayısı 0007035 0013522 0011710 0010142

Program Suumlresi 0020041 0021789 0019709 0018818

Deneme Sınav Sayısı 0014037 0019118 0016208 0018716

Toplam Etuumlt Saat Sayısı 001532 0020375 0014833 0015319

BAġARI FAKTOumlRLERĠ

Bir oumlnceki yıla goumlre BaĢarı

Yuumlzdesi 0021127 0025053 0023586 0017286

Oumlğrencilerin Not

Ortalaması 0019532 0020668 0019886 0020269

Tablo 5‟ de Tuumlm alt kriterlere goumlre dershaneler birbirleriyle karĢılaĢtırılmıĢtır

Herbir dershanenin belirlenen faktoumlrlere karĢı duyarlılıklarını goumlstermektedir Tablo 5

incelendiğinde bazı kriterlerin tuumlm dershaneler iccedilin yaklaĢık oumlneme ait oldukları goumlruumllebilir

En son aĢamada Dershanelerin oumlncelik değerlerine bakılarak hangi dershanenin

seccedilileceğine karar verildi Tablo 6‟ da Dershanelerin Oumlncelik Değerleri goumlruumllmektedir

877

Tablo 6Dershanelerin Oumlncelik Değerleri

DERSHANELER OumlNCELĠK

DEĞERLERĠ

Dershane 1 02275

Dershane 2 02850

Dershane 3 02498

Dershane 4 02375

Tablo 6 incelendiğinde Dershane 2‟ nin 2850 oranı ile seccedililmesi gerektiği

goumlruumllecektir 2498 ile Dershane 3 2375 ile Dershane 4 ve 2275 ile Dershane 1

sıralanmaktadır Ancak sonuccedillara bakıldığında oranların birbirine ccedilok yakın olduğu

goumlruumllmektedir Bunun nedeni olarak rekabet piyasasının aslında koĢullarının talep

tarafından belirlendiğini ve ccedilok yakın ccedilevrede yer alan birccedilok dershanenin seccedilim

noktasında aslında oumlğrenciler ccedilok yakın hizmetler oumlnermesidir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

871

kalmaz aynı zamanda karar vericinin bir ya da daha fazla karĢılaĢtırma hatalarını ya da

yaptığı abartmalı değerlendirmeleri de goumlsterir Tutarlılık oranı her ikili karĢılaĢtırma

matrisi iccedilin hesaplanır Bu oran iccedilin Saaty tarafından oumlnerilen uumlst limit 010‟dur23

Yargılar

iccedilin hesaplanan tutarlılık oranı 010‟un altında ise yargıların yeterli bir tutarlılık sergilediği

ve değerlendirmenin devam edebileceği kabul edilmektedir Eğer yargıların tutarlılık oranı

010‟un uumlstuumlnde ise yargılar tutarsız kabul edilmektedir Bu durumda yargıların kalitesinin

iyileĢtirilmesi gerekir24

4 UYGULAMA

41 Problemin Tanımı

Her yıl katlanan sayıda oumlğrenci liselerden mezun olmaktadır Bu oumlğrenciler

gelecek planlaması yaptıklarında uumlniversite bitirmenin Ģart olduğu ve kesinlikle bir

uumlniversite mezunu olunması gerccedileğiyle karĢı karĢıya kalmaktadırlar OumlSS iccedilin gerekli alt

yapıyı bir ccedilok oumlğrenci mezun olduğu liselerde tamamlayamadıklarından dolayı oumlzel

dershanelere baĢvurmaktadırlar Ancak ekonomik goumlstergelerin ccedilok iyi durumda olmadığı

uumllkemizde dershaneler aileler iccedilin ciddi bir yuumlk getirmektedir Ayrıca yapılacak dershane

seccediliminin oumlğrenciye olası katkısınında dikkatli incelenmesi gerekmektedir

42 Kullanılan Youmlntem

Genel koĢullar altında bir OumlSS adayının ve ailesinin dershane seccediliminde neleri

goumlzoumlnuumlne aldıkları hangi kriterlerin daha oumlnemli olduğunu belirlemek iccedilin son yapılan

2007 OumlSS‟ ye girmiĢ 9 oumlğrenci ve aileleri ile yuumlzyuumlze goumlruumlĢuumllerek Kriterler alt kriterler ve

alternatifler oluĢturulmuĢtur HiyerarĢi ġekil 2‟ de goumlsterilmiĢtir

23 Saaty 1980 s179 24 Kuruuumlzuumlm A ldquoAnalitik Hiyerarşi Youmlntemi ve İşletmecilik Alanındaki Uygulamalarırdquo Akdeniz

Uumlniversitesi ĠĠBFDergisi Cilt1 S1 2001 s92

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

872

ġekil 2 Dershane Seccedilim Probleminin HiyerarĢik Yapısı

DER

SHA

NE

4

DER

SHA

NE

3 D

ERSH

AN

E 2

D

ERSH

AN

E 1

En İyi Dershane Seccedilimi

Başarı Faktoumlrleri

Eğitim Faktoumlrleri

Fiziksel Faktoumlrler

Ccedilevresel Faktoumlrler

Rekabet Faktoumlrleri

Fiyat

Rakip Sayısı

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına Uzaklık

Oumlğretmen Sayısı

Ulaşım Araccedilları Sayısı

Derslik Sayısı

Kuumltuumlphane Sayısı

Kantin Sayısı

Rehberlik Oda Sayısı

Program Suumlresi

Rehber Oumlğretmen Sayısı

Sınıflardaki Ortalama Oumlğrenci Sayısı

Kazanan Oumlğrencilerin Başarı Notu Ortalaması

Bir oumlnceki yıla goumlre Başarı Yuumlzdesi

Etuumlt Saati

Deneme Sınav Sayısı

873

Gerccedilek yaĢamda dershanelerin baĢarıları belli bir doumlnemden sonra derhanenin

imajını ciddi anlamda belirler hale gelir Ancak yeni accedilılmıĢ bir dershane iccedilin ne kadar

baĢarılı olursa olsun imaj konusunda yetersiz kalmaktadır Bu yuumlzden dershane seccedilim

problemine ait kriterler ve alt kriterler belirlenirken dershanenin imajı gibi subjektif

kriterler goumlzoumlnuumlne alınmadı ve oumlzelikle oumllccediluumllebilir değerlere sahip kriterler tercih edildi

Tercih konusu olan Dershaneler ve onlara ait kriter değerleri Tablo 2‟ de

goumlsterilmiĢtir

Tablo 2Dershanelere ait oumlzellikler

Dershane

1 (D1)

Dershane

2 (D2)

Dershane

3 (D3)

Dershane

4 (D4)

Rekabet

Faktoumlrleri

Fiyat (A11) 4500

YTL

5000

YTL

4000

YTL

4250

YTL

Rakip Sayısı (A12) 4 4 4 4

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

olan Uzaklık (A21)

5 mt 20 mt 5 mt 20 mt

UlaĢım Araccedil Sayısı

(A22)

4 4 4 4

Fiziksel

Faktoumlrler

Derslik Sayısı (A31) 27 45 30 35

Kuumltuumlphane Sayısı (A32) 2 3 2 2

Kantin Sayısı (A33) 1 2 1 1

Rehberlik Oda Sayısı

(A34)

2 3 2 2

Eğitim

Faktoumlrleri

Oumlğretmen Sayısı (A41) 15 28 22 20

Derslik Ortalama

Oumlğrenci Sayısı (A42)

15 20 20 25

Rehber Oumlğretmen Sayısı

(A43)

2 4 3 3

Program Suumlresi (A44) 500 saat 550 saat 450 saat 475 saat

Deneme Sınav Sayısı

(A45)

15 adet 20 adet 15 adet 20 adet

Etuumld Saat Sayısı (A46) 100 125 saat 75 saat 100 saat

BaĢarı

Faktoumlrleri

Bir oumlnceki yıla goumlre

BaĢarı Yuumlzdesi (A51)

55 65 58 45

Kazanan Oumlğrencilerin

BaĢarı Notu Ortalaması

(A52)

265 280 260 275

Yukarıda kriterleri ve alt kriterleri verilmiĢ olan dershane seccedilim problemi Expert

Choice 115 yazılımı yardımıyla ccediloumlzuumllmuumlĢtuumlr

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

874

5 SONUCcedil

AHS problemlerinin ccediloumlzuumlmuumlnde ilk olarak ana kriterler Uzman (GoumlruumlĢme yapılan

9 oumlğrenci) goumlruumlĢleri yardımıyla birbirleriyle karĢılaĢtırıldı Ana kriterlerin karĢılaĢtırılması

Tablo 3‟de goumlsterilmiĢtir

Tablo 3Ana Kriterlerin KarĢılaĢtırma Matrisi ve Oumlncelik Değerleri

Rekabet

Faktoumlrleri

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Fiziksel

Faktoumlrler

Eğitim

Faktoumlrleri

BaĢarı

Faktoumlrleri Oumlncelikler

Rekabet

Faktoumlrleri 1000 12021 06686 03054 07533 01261

Ccedilevresel

Faktoumlrler 08319 1000 05562 02541 06267 01049

Fiziksel

Faktoumlrler 14956 17979 1000 04568 24667 01886

Eğitim

Faktoumlrleri 32743 39362 21893 1000 24667 04129

BaĢarı

Faktoumlrleri 13274 15957 08876 04054 1 01674

Tutarlılık Oranı 0058 lt 010 (Tutarlıdır) Toplam

100

Ana kriterlerin oumlnem dereceleri ise Tablo 4‟ de goumlsterilmiĢtir Tablo 4‟te ana

kriterlerin oumlncelik değerleri incelendiğinde 4129 oranı ile Eğitim Faktoumlrleri en oumlnemli

kriter olduğu goumlruumllmektedir Eğitim Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Program suumlresi 45 ile

de alt kriterler iccedilerisinde en oumlnemli kriter olarak goumlzlenmiĢtir Daha sonra sırasıyla Fiziksel

Faktoumlrler 1886 BaĢarı Faktoumlrleri 1674 Rekabet Faktoumlrleri 1261 ve en sonda da

1049 ile Ccedilevresel Faktoumlrler gelmektedir Sonuccedillar iccedilerisinde en dikkat ccedilekici sonuccedil

Ģuumlphesiz ki BaĢarı Faktoumlrlerinin diğer faktoumlrlerle kıyaslandığında uumlccediluumlncuuml sırada yer

almasıdır Oumlğrenciler dershane seccediliminde baĢarıdan daha oumlnemli olarak eğitim kalitesinin

ve fiziksel goumlruumlnuumlmuumln oumlnemli olduklarını duumlĢuumlnmektedirler Aynı zamanda Rekabet

Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Fiyat alt kriteri oumlğrenciler accedilısından ccedilok oumlnemli olarak

değerlendirilmemiĢtir

875

Tablo 4Ana Kriterlerin Oumlnem Dereceleri

ANA

KRĠTERLER

OumlNCELĠK

VEKTOumlRLERĠ

TUTARLILIK

ORANLARI

REKABET

FAKTOumlRLERĠ 01261 070

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER 01049 081

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER 01886 055

EĞĠTĠM

FAKTOumlRLERĠ 04129 064

BAġARI

FAKTOumlRLERĠ 01674 078

Tablo 3 ve Tablo 4‟ uumln tutarlılık oranları incelendiğinde her ikisinde de değerlerin

10‟ dan daha kuumlccediluumlk oldukları goumlruumllmuumlĢtuumlr Bu değerler verilen yargıların tutarlı

olduklarını goumlstermektedir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

876

Tablo 5 Alt kriterlere Goumlre Dershanelerin Oumlncelikleri

ANA KRĠTERLER D 1 D2 D3 D4

REKABET

FAKTOumlRLERĠ

Fiyat 0020897 0022885 0020469 0019452

Rakip Sayısı 0010603 0010602 0010602 0010602

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

Uzaklık 0011537 0018743 0008382 0003748

UlaĢım Araccedilları Sayısı 0015625 0015625 0015625 0015625

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER

Derslik Sayısı 0009938 0015528 0012678 0012077

Kuumltuumlphane Sayısı 001144 0011439 0011439 0011439

Kantin Sayısı 0013393 0013392 0013392 0013392

Rehberlik Oda Sayısı 0008652 0012246 0009999 0008164

EĞĠTĠM FAKTOumlRLERĠ

Oumlğretmen Sayısı 001286 0023378 0020723 0016699

Derslik Ortalama Oumlğrenci

Sayısı 0015485 0020647 0020647 0025809

Rehber Oumlğretmen Sayısı 0007035 0013522 0011710 0010142

Program Suumlresi 0020041 0021789 0019709 0018818

Deneme Sınav Sayısı 0014037 0019118 0016208 0018716

Toplam Etuumlt Saat Sayısı 001532 0020375 0014833 0015319

BAġARI FAKTOumlRLERĠ

Bir oumlnceki yıla goumlre BaĢarı

Yuumlzdesi 0021127 0025053 0023586 0017286

Oumlğrencilerin Not

Ortalaması 0019532 0020668 0019886 0020269

Tablo 5‟ de Tuumlm alt kriterlere goumlre dershaneler birbirleriyle karĢılaĢtırılmıĢtır

Herbir dershanenin belirlenen faktoumlrlere karĢı duyarlılıklarını goumlstermektedir Tablo 5

incelendiğinde bazı kriterlerin tuumlm dershaneler iccedilin yaklaĢık oumlneme ait oldukları goumlruumllebilir

En son aĢamada Dershanelerin oumlncelik değerlerine bakılarak hangi dershanenin

seccedilileceğine karar verildi Tablo 6‟ da Dershanelerin Oumlncelik Değerleri goumlruumllmektedir

877

Tablo 6Dershanelerin Oumlncelik Değerleri

DERSHANELER OumlNCELĠK

DEĞERLERĠ

Dershane 1 02275

Dershane 2 02850

Dershane 3 02498

Dershane 4 02375

Tablo 6 incelendiğinde Dershane 2‟ nin 2850 oranı ile seccedililmesi gerektiği

goumlruumllecektir 2498 ile Dershane 3 2375 ile Dershane 4 ve 2275 ile Dershane 1

sıralanmaktadır Ancak sonuccedillara bakıldığında oranların birbirine ccedilok yakın olduğu

goumlruumllmektedir Bunun nedeni olarak rekabet piyasasının aslında koĢullarının talep

tarafından belirlendiğini ve ccedilok yakın ccedilevrede yer alan birccedilok dershanenin seccedilim

noktasında aslında oumlğrenciler ccedilok yakın hizmetler oumlnermesidir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

872

ġekil 2 Dershane Seccedilim Probleminin HiyerarĢik Yapısı

DER

SHA

NE

4

DER

SHA

NE

3 D

ERSH

AN

E 2

D

ERSH

AN

E 1

En İyi Dershane Seccedilimi

Başarı Faktoumlrleri

Eğitim Faktoumlrleri

Fiziksel Faktoumlrler

Ccedilevresel Faktoumlrler

Rekabet Faktoumlrleri

Fiyat

Rakip Sayısı

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına Uzaklık

Oumlğretmen Sayısı

Ulaşım Araccedilları Sayısı

Derslik Sayısı

Kuumltuumlphane Sayısı

Kantin Sayısı

Rehberlik Oda Sayısı

Program Suumlresi

Rehber Oumlğretmen Sayısı

Sınıflardaki Ortalama Oumlğrenci Sayısı

Kazanan Oumlğrencilerin Başarı Notu Ortalaması

Bir oumlnceki yıla goumlre Başarı Yuumlzdesi

Etuumlt Saati

Deneme Sınav Sayısı

873

Gerccedilek yaĢamda dershanelerin baĢarıları belli bir doumlnemden sonra derhanenin

imajını ciddi anlamda belirler hale gelir Ancak yeni accedilılmıĢ bir dershane iccedilin ne kadar

baĢarılı olursa olsun imaj konusunda yetersiz kalmaktadır Bu yuumlzden dershane seccedilim

problemine ait kriterler ve alt kriterler belirlenirken dershanenin imajı gibi subjektif

kriterler goumlzoumlnuumlne alınmadı ve oumlzelikle oumllccediluumllebilir değerlere sahip kriterler tercih edildi

Tercih konusu olan Dershaneler ve onlara ait kriter değerleri Tablo 2‟ de

goumlsterilmiĢtir

Tablo 2Dershanelere ait oumlzellikler

Dershane

1 (D1)

Dershane

2 (D2)

Dershane

3 (D3)

Dershane

4 (D4)

Rekabet

Faktoumlrleri

Fiyat (A11) 4500

YTL

5000

YTL

4000

YTL

4250

YTL

Rakip Sayısı (A12) 4 4 4 4

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

olan Uzaklık (A21)

5 mt 20 mt 5 mt 20 mt

UlaĢım Araccedil Sayısı

(A22)

4 4 4 4

Fiziksel

Faktoumlrler

Derslik Sayısı (A31) 27 45 30 35

Kuumltuumlphane Sayısı (A32) 2 3 2 2

Kantin Sayısı (A33) 1 2 1 1

Rehberlik Oda Sayısı

(A34)

2 3 2 2

Eğitim

Faktoumlrleri

Oumlğretmen Sayısı (A41) 15 28 22 20

Derslik Ortalama

Oumlğrenci Sayısı (A42)

15 20 20 25

Rehber Oumlğretmen Sayısı

(A43)

2 4 3 3

Program Suumlresi (A44) 500 saat 550 saat 450 saat 475 saat

Deneme Sınav Sayısı

(A45)

15 adet 20 adet 15 adet 20 adet

Etuumld Saat Sayısı (A46) 100 125 saat 75 saat 100 saat

BaĢarı

Faktoumlrleri

Bir oumlnceki yıla goumlre

BaĢarı Yuumlzdesi (A51)

55 65 58 45

Kazanan Oumlğrencilerin

BaĢarı Notu Ortalaması

(A52)

265 280 260 275

Yukarıda kriterleri ve alt kriterleri verilmiĢ olan dershane seccedilim problemi Expert

Choice 115 yazılımı yardımıyla ccediloumlzuumllmuumlĢtuumlr

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

874

5 SONUCcedil

AHS problemlerinin ccediloumlzuumlmuumlnde ilk olarak ana kriterler Uzman (GoumlruumlĢme yapılan

9 oumlğrenci) goumlruumlĢleri yardımıyla birbirleriyle karĢılaĢtırıldı Ana kriterlerin karĢılaĢtırılması

Tablo 3‟de goumlsterilmiĢtir

Tablo 3Ana Kriterlerin KarĢılaĢtırma Matrisi ve Oumlncelik Değerleri

Rekabet

Faktoumlrleri

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Fiziksel

Faktoumlrler

Eğitim

Faktoumlrleri

BaĢarı

Faktoumlrleri Oumlncelikler

Rekabet

Faktoumlrleri 1000 12021 06686 03054 07533 01261

Ccedilevresel

Faktoumlrler 08319 1000 05562 02541 06267 01049

Fiziksel

Faktoumlrler 14956 17979 1000 04568 24667 01886

Eğitim

Faktoumlrleri 32743 39362 21893 1000 24667 04129

BaĢarı

Faktoumlrleri 13274 15957 08876 04054 1 01674

Tutarlılık Oranı 0058 lt 010 (Tutarlıdır) Toplam

100

Ana kriterlerin oumlnem dereceleri ise Tablo 4‟ de goumlsterilmiĢtir Tablo 4‟te ana

kriterlerin oumlncelik değerleri incelendiğinde 4129 oranı ile Eğitim Faktoumlrleri en oumlnemli

kriter olduğu goumlruumllmektedir Eğitim Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Program suumlresi 45 ile

de alt kriterler iccedilerisinde en oumlnemli kriter olarak goumlzlenmiĢtir Daha sonra sırasıyla Fiziksel

Faktoumlrler 1886 BaĢarı Faktoumlrleri 1674 Rekabet Faktoumlrleri 1261 ve en sonda da

1049 ile Ccedilevresel Faktoumlrler gelmektedir Sonuccedillar iccedilerisinde en dikkat ccedilekici sonuccedil

Ģuumlphesiz ki BaĢarı Faktoumlrlerinin diğer faktoumlrlerle kıyaslandığında uumlccediluumlncuuml sırada yer

almasıdır Oumlğrenciler dershane seccediliminde baĢarıdan daha oumlnemli olarak eğitim kalitesinin

ve fiziksel goumlruumlnuumlmuumln oumlnemli olduklarını duumlĢuumlnmektedirler Aynı zamanda Rekabet

Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Fiyat alt kriteri oumlğrenciler accedilısından ccedilok oumlnemli olarak

değerlendirilmemiĢtir

875

Tablo 4Ana Kriterlerin Oumlnem Dereceleri

ANA

KRĠTERLER

OumlNCELĠK

VEKTOumlRLERĠ

TUTARLILIK

ORANLARI

REKABET

FAKTOumlRLERĠ 01261 070

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER 01049 081

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER 01886 055

EĞĠTĠM

FAKTOumlRLERĠ 04129 064

BAġARI

FAKTOumlRLERĠ 01674 078

Tablo 3 ve Tablo 4‟ uumln tutarlılık oranları incelendiğinde her ikisinde de değerlerin

10‟ dan daha kuumlccediluumlk oldukları goumlruumllmuumlĢtuumlr Bu değerler verilen yargıların tutarlı

olduklarını goumlstermektedir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

876

Tablo 5 Alt kriterlere Goumlre Dershanelerin Oumlncelikleri

ANA KRĠTERLER D 1 D2 D3 D4

REKABET

FAKTOumlRLERĠ

Fiyat 0020897 0022885 0020469 0019452

Rakip Sayısı 0010603 0010602 0010602 0010602

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

Uzaklık 0011537 0018743 0008382 0003748

UlaĢım Araccedilları Sayısı 0015625 0015625 0015625 0015625

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER

Derslik Sayısı 0009938 0015528 0012678 0012077

Kuumltuumlphane Sayısı 001144 0011439 0011439 0011439

Kantin Sayısı 0013393 0013392 0013392 0013392

Rehberlik Oda Sayısı 0008652 0012246 0009999 0008164

EĞĠTĠM FAKTOumlRLERĠ

Oumlğretmen Sayısı 001286 0023378 0020723 0016699

Derslik Ortalama Oumlğrenci

Sayısı 0015485 0020647 0020647 0025809

Rehber Oumlğretmen Sayısı 0007035 0013522 0011710 0010142

Program Suumlresi 0020041 0021789 0019709 0018818

Deneme Sınav Sayısı 0014037 0019118 0016208 0018716

Toplam Etuumlt Saat Sayısı 001532 0020375 0014833 0015319

BAġARI FAKTOumlRLERĠ

Bir oumlnceki yıla goumlre BaĢarı

Yuumlzdesi 0021127 0025053 0023586 0017286

Oumlğrencilerin Not

Ortalaması 0019532 0020668 0019886 0020269

Tablo 5‟ de Tuumlm alt kriterlere goumlre dershaneler birbirleriyle karĢılaĢtırılmıĢtır

Herbir dershanenin belirlenen faktoumlrlere karĢı duyarlılıklarını goumlstermektedir Tablo 5

incelendiğinde bazı kriterlerin tuumlm dershaneler iccedilin yaklaĢık oumlneme ait oldukları goumlruumllebilir

En son aĢamada Dershanelerin oumlncelik değerlerine bakılarak hangi dershanenin

seccedilileceğine karar verildi Tablo 6‟ da Dershanelerin Oumlncelik Değerleri goumlruumllmektedir

877

Tablo 6Dershanelerin Oumlncelik Değerleri

DERSHANELER OumlNCELĠK

DEĞERLERĠ

Dershane 1 02275

Dershane 2 02850

Dershane 3 02498

Dershane 4 02375

Tablo 6 incelendiğinde Dershane 2‟ nin 2850 oranı ile seccedililmesi gerektiği

goumlruumllecektir 2498 ile Dershane 3 2375 ile Dershane 4 ve 2275 ile Dershane 1

sıralanmaktadır Ancak sonuccedillara bakıldığında oranların birbirine ccedilok yakın olduğu

goumlruumllmektedir Bunun nedeni olarak rekabet piyasasının aslında koĢullarının talep

tarafından belirlendiğini ve ccedilok yakın ccedilevrede yer alan birccedilok dershanenin seccedilim

noktasında aslında oumlğrenciler ccedilok yakın hizmetler oumlnermesidir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

873

Gerccedilek yaĢamda dershanelerin baĢarıları belli bir doumlnemden sonra derhanenin

imajını ciddi anlamda belirler hale gelir Ancak yeni accedilılmıĢ bir dershane iccedilin ne kadar

baĢarılı olursa olsun imaj konusunda yetersiz kalmaktadır Bu yuumlzden dershane seccedilim

problemine ait kriterler ve alt kriterler belirlenirken dershanenin imajı gibi subjektif

kriterler goumlzoumlnuumlne alınmadı ve oumlzelikle oumllccediluumllebilir değerlere sahip kriterler tercih edildi

Tercih konusu olan Dershaneler ve onlara ait kriter değerleri Tablo 2‟ de

goumlsterilmiĢtir

Tablo 2Dershanelere ait oumlzellikler

Dershane

1 (D1)

Dershane

2 (D2)

Dershane

3 (D3)

Dershane

4 (D4)

Rekabet

Faktoumlrleri

Fiyat (A11) 4500

YTL

5000

YTL

4000

YTL

4250

YTL

Rakip Sayısı (A12) 4 4 4 4

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

olan Uzaklık (A21)

5 mt 20 mt 5 mt 20 mt

UlaĢım Araccedil Sayısı

(A22)

4 4 4 4

Fiziksel

Faktoumlrler

Derslik Sayısı (A31) 27 45 30 35

Kuumltuumlphane Sayısı (A32) 2 3 2 2

Kantin Sayısı (A33) 1 2 1 1

Rehberlik Oda Sayısı

(A34)

2 3 2 2

Eğitim

Faktoumlrleri

Oumlğretmen Sayısı (A41) 15 28 22 20

Derslik Ortalama

Oumlğrenci Sayısı (A42)

15 20 20 25

Rehber Oumlğretmen Sayısı

(A43)

2 4 3 3

Program Suumlresi (A44) 500 saat 550 saat 450 saat 475 saat

Deneme Sınav Sayısı

(A45)

15 adet 20 adet 15 adet 20 adet

Etuumld Saat Sayısı (A46) 100 125 saat 75 saat 100 saat

BaĢarı

Faktoumlrleri

Bir oumlnceki yıla goumlre

BaĢarı Yuumlzdesi (A51)

55 65 58 45

Kazanan Oumlğrencilerin

BaĢarı Notu Ortalaması

(A52)

265 280 260 275

Yukarıda kriterleri ve alt kriterleri verilmiĢ olan dershane seccedilim problemi Expert

Choice 115 yazılımı yardımıyla ccediloumlzuumllmuumlĢtuumlr

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

874

5 SONUCcedil

AHS problemlerinin ccediloumlzuumlmuumlnde ilk olarak ana kriterler Uzman (GoumlruumlĢme yapılan

9 oumlğrenci) goumlruumlĢleri yardımıyla birbirleriyle karĢılaĢtırıldı Ana kriterlerin karĢılaĢtırılması

Tablo 3‟de goumlsterilmiĢtir

Tablo 3Ana Kriterlerin KarĢılaĢtırma Matrisi ve Oumlncelik Değerleri

Rekabet

Faktoumlrleri

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Fiziksel

Faktoumlrler

Eğitim

Faktoumlrleri

BaĢarı

Faktoumlrleri Oumlncelikler

Rekabet

Faktoumlrleri 1000 12021 06686 03054 07533 01261

Ccedilevresel

Faktoumlrler 08319 1000 05562 02541 06267 01049

Fiziksel

Faktoumlrler 14956 17979 1000 04568 24667 01886

Eğitim

Faktoumlrleri 32743 39362 21893 1000 24667 04129

BaĢarı

Faktoumlrleri 13274 15957 08876 04054 1 01674

Tutarlılık Oranı 0058 lt 010 (Tutarlıdır) Toplam

100

Ana kriterlerin oumlnem dereceleri ise Tablo 4‟ de goumlsterilmiĢtir Tablo 4‟te ana

kriterlerin oumlncelik değerleri incelendiğinde 4129 oranı ile Eğitim Faktoumlrleri en oumlnemli

kriter olduğu goumlruumllmektedir Eğitim Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Program suumlresi 45 ile

de alt kriterler iccedilerisinde en oumlnemli kriter olarak goumlzlenmiĢtir Daha sonra sırasıyla Fiziksel

Faktoumlrler 1886 BaĢarı Faktoumlrleri 1674 Rekabet Faktoumlrleri 1261 ve en sonda da

1049 ile Ccedilevresel Faktoumlrler gelmektedir Sonuccedillar iccedilerisinde en dikkat ccedilekici sonuccedil

Ģuumlphesiz ki BaĢarı Faktoumlrlerinin diğer faktoumlrlerle kıyaslandığında uumlccediluumlncuuml sırada yer

almasıdır Oumlğrenciler dershane seccediliminde baĢarıdan daha oumlnemli olarak eğitim kalitesinin

ve fiziksel goumlruumlnuumlmuumln oumlnemli olduklarını duumlĢuumlnmektedirler Aynı zamanda Rekabet

Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Fiyat alt kriteri oumlğrenciler accedilısından ccedilok oumlnemli olarak

değerlendirilmemiĢtir

875

Tablo 4Ana Kriterlerin Oumlnem Dereceleri

ANA

KRĠTERLER

OumlNCELĠK

VEKTOumlRLERĠ

TUTARLILIK

ORANLARI

REKABET

FAKTOumlRLERĠ 01261 070

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER 01049 081

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER 01886 055

EĞĠTĠM

FAKTOumlRLERĠ 04129 064

BAġARI

FAKTOumlRLERĠ 01674 078

Tablo 3 ve Tablo 4‟ uumln tutarlılık oranları incelendiğinde her ikisinde de değerlerin

10‟ dan daha kuumlccediluumlk oldukları goumlruumllmuumlĢtuumlr Bu değerler verilen yargıların tutarlı

olduklarını goumlstermektedir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

876

Tablo 5 Alt kriterlere Goumlre Dershanelerin Oumlncelikleri

ANA KRĠTERLER D 1 D2 D3 D4

REKABET

FAKTOumlRLERĠ

Fiyat 0020897 0022885 0020469 0019452

Rakip Sayısı 0010603 0010602 0010602 0010602

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

Uzaklık 0011537 0018743 0008382 0003748

UlaĢım Araccedilları Sayısı 0015625 0015625 0015625 0015625

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER

Derslik Sayısı 0009938 0015528 0012678 0012077

Kuumltuumlphane Sayısı 001144 0011439 0011439 0011439

Kantin Sayısı 0013393 0013392 0013392 0013392

Rehberlik Oda Sayısı 0008652 0012246 0009999 0008164

EĞĠTĠM FAKTOumlRLERĠ

Oumlğretmen Sayısı 001286 0023378 0020723 0016699

Derslik Ortalama Oumlğrenci

Sayısı 0015485 0020647 0020647 0025809

Rehber Oumlğretmen Sayısı 0007035 0013522 0011710 0010142

Program Suumlresi 0020041 0021789 0019709 0018818

Deneme Sınav Sayısı 0014037 0019118 0016208 0018716

Toplam Etuumlt Saat Sayısı 001532 0020375 0014833 0015319

BAġARI FAKTOumlRLERĠ

Bir oumlnceki yıla goumlre BaĢarı

Yuumlzdesi 0021127 0025053 0023586 0017286

Oumlğrencilerin Not

Ortalaması 0019532 0020668 0019886 0020269

Tablo 5‟ de Tuumlm alt kriterlere goumlre dershaneler birbirleriyle karĢılaĢtırılmıĢtır

Herbir dershanenin belirlenen faktoumlrlere karĢı duyarlılıklarını goumlstermektedir Tablo 5

incelendiğinde bazı kriterlerin tuumlm dershaneler iccedilin yaklaĢık oumlneme ait oldukları goumlruumllebilir

En son aĢamada Dershanelerin oumlncelik değerlerine bakılarak hangi dershanenin

seccedilileceğine karar verildi Tablo 6‟ da Dershanelerin Oumlncelik Değerleri goumlruumllmektedir

877

Tablo 6Dershanelerin Oumlncelik Değerleri

DERSHANELER OumlNCELĠK

DEĞERLERĠ

Dershane 1 02275

Dershane 2 02850

Dershane 3 02498

Dershane 4 02375

Tablo 6 incelendiğinde Dershane 2‟ nin 2850 oranı ile seccedililmesi gerektiği

goumlruumllecektir 2498 ile Dershane 3 2375 ile Dershane 4 ve 2275 ile Dershane 1

sıralanmaktadır Ancak sonuccedillara bakıldığında oranların birbirine ccedilok yakın olduğu

goumlruumllmektedir Bunun nedeni olarak rekabet piyasasının aslında koĢullarının talep

tarafından belirlendiğini ve ccedilok yakın ccedilevrede yer alan birccedilok dershanenin seccedilim

noktasında aslında oumlğrenciler ccedilok yakın hizmetler oumlnermesidir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

874

5 SONUCcedil

AHS problemlerinin ccediloumlzuumlmuumlnde ilk olarak ana kriterler Uzman (GoumlruumlĢme yapılan

9 oumlğrenci) goumlruumlĢleri yardımıyla birbirleriyle karĢılaĢtırıldı Ana kriterlerin karĢılaĢtırılması

Tablo 3‟de goumlsterilmiĢtir

Tablo 3Ana Kriterlerin KarĢılaĢtırma Matrisi ve Oumlncelik Değerleri

Rekabet

Faktoumlrleri

Ccedilevresel

Faktoumlrler

Fiziksel

Faktoumlrler

Eğitim

Faktoumlrleri

BaĢarı

Faktoumlrleri Oumlncelikler

Rekabet

Faktoumlrleri 1000 12021 06686 03054 07533 01261

Ccedilevresel

Faktoumlrler 08319 1000 05562 02541 06267 01049

Fiziksel

Faktoumlrler 14956 17979 1000 04568 24667 01886

Eğitim

Faktoumlrleri 32743 39362 21893 1000 24667 04129

BaĢarı

Faktoumlrleri 13274 15957 08876 04054 1 01674

Tutarlılık Oranı 0058 lt 010 (Tutarlıdır) Toplam

100

Ana kriterlerin oumlnem dereceleri ise Tablo 4‟ de goumlsterilmiĢtir Tablo 4‟te ana

kriterlerin oumlncelik değerleri incelendiğinde 4129 oranı ile Eğitim Faktoumlrleri en oumlnemli

kriter olduğu goumlruumllmektedir Eğitim Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Program suumlresi 45 ile

de alt kriterler iccedilerisinde en oumlnemli kriter olarak goumlzlenmiĢtir Daha sonra sırasıyla Fiziksel

Faktoumlrler 1886 BaĢarı Faktoumlrleri 1674 Rekabet Faktoumlrleri 1261 ve en sonda da

1049 ile Ccedilevresel Faktoumlrler gelmektedir Sonuccedillar iccedilerisinde en dikkat ccedilekici sonuccedil

Ģuumlphesiz ki BaĢarı Faktoumlrlerinin diğer faktoumlrlerle kıyaslandığında uumlccediluumlncuuml sırada yer

almasıdır Oumlğrenciler dershane seccediliminde baĢarıdan daha oumlnemli olarak eğitim kalitesinin

ve fiziksel goumlruumlnuumlmuumln oumlnemli olduklarını duumlĢuumlnmektedirler Aynı zamanda Rekabet

Faktoumlrleri iccedilerisinde yer alan Fiyat alt kriteri oumlğrenciler accedilısından ccedilok oumlnemli olarak

değerlendirilmemiĢtir

875

Tablo 4Ana Kriterlerin Oumlnem Dereceleri

ANA

KRĠTERLER

OumlNCELĠK

VEKTOumlRLERĠ

TUTARLILIK

ORANLARI

REKABET

FAKTOumlRLERĠ 01261 070

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER 01049 081

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER 01886 055

EĞĠTĠM

FAKTOumlRLERĠ 04129 064

BAġARI

FAKTOumlRLERĠ 01674 078

Tablo 3 ve Tablo 4‟ uumln tutarlılık oranları incelendiğinde her ikisinde de değerlerin

10‟ dan daha kuumlccediluumlk oldukları goumlruumllmuumlĢtuumlr Bu değerler verilen yargıların tutarlı

olduklarını goumlstermektedir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

876

Tablo 5 Alt kriterlere Goumlre Dershanelerin Oumlncelikleri

ANA KRĠTERLER D 1 D2 D3 D4

REKABET

FAKTOumlRLERĠ

Fiyat 0020897 0022885 0020469 0019452

Rakip Sayısı 0010603 0010602 0010602 0010602

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

Uzaklık 0011537 0018743 0008382 0003748

UlaĢım Araccedilları Sayısı 0015625 0015625 0015625 0015625

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER

Derslik Sayısı 0009938 0015528 0012678 0012077

Kuumltuumlphane Sayısı 001144 0011439 0011439 0011439

Kantin Sayısı 0013393 0013392 0013392 0013392

Rehberlik Oda Sayısı 0008652 0012246 0009999 0008164

EĞĠTĠM FAKTOumlRLERĠ

Oumlğretmen Sayısı 001286 0023378 0020723 0016699

Derslik Ortalama Oumlğrenci

Sayısı 0015485 0020647 0020647 0025809

Rehber Oumlğretmen Sayısı 0007035 0013522 0011710 0010142

Program Suumlresi 0020041 0021789 0019709 0018818

Deneme Sınav Sayısı 0014037 0019118 0016208 0018716

Toplam Etuumlt Saat Sayısı 001532 0020375 0014833 0015319

BAġARI FAKTOumlRLERĠ

Bir oumlnceki yıla goumlre BaĢarı

Yuumlzdesi 0021127 0025053 0023586 0017286

Oumlğrencilerin Not

Ortalaması 0019532 0020668 0019886 0020269

Tablo 5‟ de Tuumlm alt kriterlere goumlre dershaneler birbirleriyle karĢılaĢtırılmıĢtır

Herbir dershanenin belirlenen faktoumlrlere karĢı duyarlılıklarını goumlstermektedir Tablo 5

incelendiğinde bazı kriterlerin tuumlm dershaneler iccedilin yaklaĢık oumlneme ait oldukları goumlruumllebilir

En son aĢamada Dershanelerin oumlncelik değerlerine bakılarak hangi dershanenin

seccedilileceğine karar verildi Tablo 6‟ da Dershanelerin Oumlncelik Değerleri goumlruumllmektedir

877

Tablo 6Dershanelerin Oumlncelik Değerleri

DERSHANELER OumlNCELĠK

DEĞERLERĠ

Dershane 1 02275

Dershane 2 02850

Dershane 3 02498

Dershane 4 02375

Tablo 6 incelendiğinde Dershane 2‟ nin 2850 oranı ile seccedililmesi gerektiği

goumlruumllecektir 2498 ile Dershane 3 2375 ile Dershane 4 ve 2275 ile Dershane 1

sıralanmaktadır Ancak sonuccedillara bakıldığında oranların birbirine ccedilok yakın olduğu

goumlruumllmektedir Bunun nedeni olarak rekabet piyasasının aslında koĢullarının talep

tarafından belirlendiğini ve ccedilok yakın ccedilevrede yer alan birccedilok dershanenin seccedilim

noktasında aslında oumlğrenciler ccedilok yakın hizmetler oumlnermesidir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

875

Tablo 4Ana Kriterlerin Oumlnem Dereceleri

ANA

KRĠTERLER

OumlNCELĠK

VEKTOumlRLERĠ

TUTARLILIK

ORANLARI

REKABET

FAKTOumlRLERĠ 01261 070

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER 01049 081

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER 01886 055

EĞĠTĠM

FAKTOumlRLERĠ 04129 064

BAġARI

FAKTOumlRLERĠ 01674 078

Tablo 3 ve Tablo 4‟ uumln tutarlılık oranları incelendiğinde her ikisinde de değerlerin

10‟ dan daha kuumlccediluumlk oldukları goumlruumllmuumlĢtuumlr Bu değerler verilen yargıların tutarlı

olduklarını goumlstermektedir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

876

Tablo 5 Alt kriterlere Goumlre Dershanelerin Oumlncelikleri

ANA KRĠTERLER D 1 D2 D3 D4

REKABET

FAKTOumlRLERĠ

Fiyat 0020897 0022885 0020469 0019452

Rakip Sayısı 0010603 0010602 0010602 0010602

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

Uzaklık 0011537 0018743 0008382 0003748

UlaĢım Araccedilları Sayısı 0015625 0015625 0015625 0015625

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER

Derslik Sayısı 0009938 0015528 0012678 0012077

Kuumltuumlphane Sayısı 001144 0011439 0011439 0011439

Kantin Sayısı 0013393 0013392 0013392 0013392

Rehberlik Oda Sayısı 0008652 0012246 0009999 0008164

EĞĠTĠM FAKTOumlRLERĠ

Oumlğretmen Sayısı 001286 0023378 0020723 0016699

Derslik Ortalama Oumlğrenci

Sayısı 0015485 0020647 0020647 0025809

Rehber Oumlğretmen Sayısı 0007035 0013522 0011710 0010142

Program Suumlresi 0020041 0021789 0019709 0018818

Deneme Sınav Sayısı 0014037 0019118 0016208 0018716

Toplam Etuumlt Saat Sayısı 001532 0020375 0014833 0015319

BAġARI FAKTOumlRLERĠ

Bir oumlnceki yıla goumlre BaĢarı

Yuumlzdesi 0021127 0025053 0023586 0017286

Oumlğrencilerin Not

Ortalaması 0019532 0020668 0019886 0020269

Tablo 5‟ de Tuumlm alt kriterlere goumlre dershaneler birbirleriyle karĢılaĢtırılmıĢtır

Herbir dershanenin belirlenen faktoumlrlere karĢı duyarlılıklarını goumlstermektedir Tablo 5

incelendiğinde bazı kriterlerin tuumlm dershaneler iccedilin yaklaĢık oumlneme ait oldukları goumlruumllebilir

En son aĢamada Dershanelerin oumlncelik değerlerine bakılarak hangi dershanenin

seccedilileceğine karar verildi Tablo 6‟ da Dershanelerin Oumlncelik Değerleri goumlruumllmektedir

877

Tablo 6Dershanelerin Oumlncelik Değerleri

DERSHANELER OumlNCELĠK

DEĞERLERĠ

Dershane 1 02275

Dershane 2 02850

Dershane 3 02498

Dershane 4 02375

Tablo 6 incelendiğinde Dershane 2‟ nin 2850 oranı ile seccedililmesi gerektiği

goumlruumllecektir 2498 ile Dershane 3 2375 ile Dershane 4 ve 2275 ile Dershane 1

sıralanmaktadır Ancak sonuccedillara bakıldığında oranların birbirine ccedilok yakın olduğu

goumlruumllmektedir Bunun nedeni olarak rekabet piyasasının aslında koĢullarının talep

tarafından belirlendiğini ve ccedilok yakın ccedilevrede yer alan birccedilok dershanenin seccedilim

noktasında aslında oumlğrenciler ccedilok yakın hizmetler oumlnermesidir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

876

Tablo 5 Alt kriterlere Goumlre Dershanelerin Oumlncelikleri

ANA KRĠTERLER D 1 D2 D3 D4

REKABET

FAKTOumlRLERĠ

Fiyat 0020897 0022885 0020469 0019452

Rakip Sayısı 0010603 0010602 0010602 0010602

CcedilEVRESEL

FAKTOumlRLER

Guumlruumlltuuml Kaynaklarına

Uzaklık 0011537 0018743 0008382 0003748

UlaĢım Araccedilları Sayısı 0015625 0015625 0015625 0015625

FĠZĠKSEL

FAKTOumlRLER

Derslik Sayısı 0009938 0015528 0012678 0012077

Kuumltuumlphane Sayısı 001144 0011439 0011439 0011439

Kantin Sayısı 0013393 0013392 0013392 0013392

Rehberlik Oda Sayısı 0008652 0012246 0009999 0008164

EĞĠTĠM FAKTOumlRLERĠ

Oumlğretmen Sayısı 001286 0023378 0020723 0016699

Derslik Ortalama Oumlğrenci

Sayısı 0015485 0020647 0020647 0025809

Rehber Oumlğretmen Sayısı 0007035 0013522 0011710 0010142

Program Suumlresi 0020041 0021789 0019709 0018818

Deneme Sınav Sayısı 0014037 0019118 0016208 0018716

Toplam Etuumlt Saat Sayısı 001532 0020375 0014833 0015319

BAġARI FAKTOumlRLERĠ

Bir oumlnceki yıla goumlre BaĢarı

Yuumlzdesi 0021127 0025053 0023586 0017286

Oumlğrencilerin Not

Ortalaması 0019532 0020668 0019886 0020269

Tablo 5‟ de Tuumlm alt kriterlere goumlre dershaneler birbirleriyle karĢılaĢtırılmıĢtır

Herbir dershanenin belirlenen faktoumlrlere karĢı duyarlılıklarını goumlstermektedir Tablo 5

incelendiğinde bazı kriterlerin tuumlm dershaneler iccedilin yaklaĢık oumlneme ait oldukları goumlruumllebilir

En son aĢamada Dershanelerin oumlncelik değerlerine bakılarak hangi dershanenin

seccedilileceğine karar verildi Tablo 6‟ da Dershanelerin Oumlncelik Değerleri goumlruumllmektedir

877

Tablo 6Dershanelerin Oumlncelik Değerleri

DERSHANELER OumlNCELĠK

DEĞERLERĠ

Dershane 1 02275

Dershane 2 02850

Dershane 3 02498

Dershane 4 02375

Tablo 6 incelendiğinde Dershane 2‟ nin 2850 oranı ile seccedililmesi gerektiği

goumlruumllecektir 2498 ile Dershane 3 2375 ile Dershane 4 ve 2275 ile Dershane 1

sıralanmaktadır Ancak sonuccedillara bakıldığında oranların birbirine ccedilok yakın olduğu

goumlruumllmektedir Bunun nedeni olarak rekabet piyasasının aslında koĢullarının talep

tarafından belirlendiğini ve ccedilok yakın ccedilevrede yer alan birccedilok dershanenin seccedilim

noktasında aslında oumlğrenciler ccedilok yakın hizmetler oumlnermesidir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

877

Tablo 6Dershanelerin Oumlncelik Değerleri

DERSHANELER OumlNCELĠK

DEĞERLERĠ

Dershane 1 02275

Dershane 2 02850

Dershane 3 02498

Dershane 4 02375

Tablo 6 incelendiğinde Dershane 2‟ nin 2850 oranı ile seccedililmesi gerektiği

goumlruumllecektir 2498 ile Dershane 3 2375 ile Dershane 4 ve 2275 ile Dershane 1

sıralanmaktadır Ancak sonuccedillara bakıldığında oranların birbirine ccedilok yakın olduğu

goumlruumllmektedir Bunun nedeni olarak rekabet piyasasının aslında koĢullarının talep

tarafından belirlendiğini ve ccedilok yakın ccedilevrede yer alan birccedilok dershanenin seccedilim

noktasında aslında oumlğrenciler ccedilok yakın hizmetler oumlnermesidir

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

Yrd Doccedil Dr Habip KOCcedilAK

878

KAYNAKCcedilA

TAYLOR F KETCHAM A HOFFMAN D(1998) Personel Evaluation with

AHP‟ Management Decision Vol36 No10 1998 679-685

CHIN K CHIU S TUMMALA R(1999) An Evaluationsof Success Factors

Using the AHP to Implement ISO 14001-based EMS International

Journal of Quality and Reliability Management Vol16 No4 341-361

TA HP YAN KH (2000) A Study of Bank Selection Decisions in Singapore

Using the AHP International Journal of Bank Marketing Vol18 No4 170-180

DAVIES M (2001) Adaptive AHP A Review of Marketing Applications with

Extensions European Journal of Marketing Vol35 No78 872-893

HAAFEZ K ZHANG Y MALAK N (2002) Determining Key Capabilities

of a Firm Using AHP International Journal of Production Economics Vol7639-

51

SHIH Y-Y LIU CY (2003) A Method for Customer Lifetime Value Ranking-

Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis The Journal

of Database Marketing and Customer Strategy Management Vol 11 No 2 159-

174

BAYRAKTAR D GOumlZLUuml S BUumlYUumlKDEMĠR B (1999) An Application of

AHP in the Hospitality Industry Dokuz Eyluumll Uumlniversitesi İİBF Dergisi Cilt

141 37-45

Ġ YTYURDAKUL M (2000) Analitik HiyerarĢi Suumlreci Youmlntemini Kullanan

Bir Kredi Değerlendirme Sistemi Gazi Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 15 No1

1-14

DAĞDEVĠREN M EREN T( 2001) Tedarikccedili Firma Seccediliminde Analitik

HiyerarĢi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Youmlntemlerinin Kullanılması Gazi

Uumlni Muumlh Mim Fak Der Cilt 162 41-52

HASGUumlL F KOPARAL C bdquoBilgi Teknolojilerinin DeğiĢim Kararlarında

Analitik HiyerarĢi Suumlreci Kullanımı‟

httpyaem2004cukurovaedutrbildiriler13420-20CDpdf (Ccedilevirimiccedili)

2002

CcedilAM H TORAMAN A (2003) Hazar Petrollerinin Pazar Stratejisine AHY

Esaslı Alternatif Guumlzergah Değerlendirme Modeli İTUuml Muumlhendislik Dergisi

Cilt2 Sayı6 41-46

879

ROYENDEGH B EROL S DEAAHP Sıralı Metodu ile Ġran Amir Kabir

Uumlniversitesinin Fakuumlltelerinin Performans Değerlendirmesi‟ YAEM‟2004 XXIV

Ulusal Kongresi 2004 Adana

ERPOLAT SCINEMRE N (2006) Analitik HiyerarĢi Youmlntemiyle ĠĢ Sektkoumlruuml

Seccedilimi MUumlSBE Oumlneri Dergisi Cilt7 Sayı25 Yıl12 Ġstanbul 231-241

ġIMġEK TU KASAPOĞLU Ouml (2006) Analitik HiyerarĢi Prosesi Tekniği Ġle

Bir Proje Youmlntemi Uygulaması MUumlSBE Oumlneri Dergisi Cilt7 Sayı25 Yıl12

Ġstanbul 141-149

DYER JS (1990) Remarks On The Analytic Hierarchy Process‟ Management

Science Vol36 No3 249-259

VARGAS LG (1990) An Overview of the Analytic Hierarchy Process and Its

Applications Europan Journal Of Operational Research Vol 48 2-8

HARKER PT VARGAS LG(1987) The Theory of Ratio Scale Estimation

Saaty‟s Analytic Hierarchy Processrdquo Management Science Vol33 1383-1403

SAATY TL VARGAS LG(1987) Uncertainty and Rank Order in the

Analytic Hierarchy Proces European Journal of Operational Research Vol32

107-117

HUIZINGH E VROLIJK HCJ ldquoDecision Support For Information Systems

Management Applying AHPrdquo httpdocserverubrugnl95B26pdf

(Ccedilevirimiccedili)

ZAHEDI F(1987) A Utility Approach To The With AHP Mathematical

Modelling Volume 9 Issue 3-5

SAATY T (1990) An Overview of The Analytic Hiyerarchy Process and Its

Applications Europan Journal Of Operational Research 48 32-38

KURUUZUM A (2001) Analitik HiyerarĢi Youmlntemi ve ĠĢletmecilik Alanındaki

Uygulamaları Akdeniz Uumlniversitesi İİBFDergisi Cilt1 S1 92

SAATY T (1980) The Analytic Hiyerarchy Process New YorkMcGraw Hill

Comp