ANALYSIS OF ACADEMIC PERFORMANCES OF FACULTIES WITH TOPSIS METHOD, A MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING METHODS

Abstract

In this study, the academic incentive system, which also determines the academic performance levels, has been examined in general and it has been tried to determine what the improvement aspects are. In the performance analysis made in terms of academic incentives, the data of the faculties operating at Dicle University for the years 2019, 2020 and 2021 were analyzed separately in three terms. Predetermined criteria for performance analysis were weighted with the ENTROPI method and then the faculties were evaluated in three terms with the TOPSIS method, which is one of the multi-criteria decision making methods. As a result of the analysis, Faculty of Medicine ranked first, Faculty of Education second, and Faculty of Law third for 2019. For the year 2020, Faculty of Medicine ranked first, Faculty of Education second and Faculty of Agriculture third. Finally, for the year 2021, Faculty of Medicine ranked first, Faculty of Education second and Faculty of Science third.

Keywords

• Academic Incentive
• Academic Performance
• Multi-Criteria Decision Making
• TOPSIS
• ENTROPI

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN TOPSIS YÖNTEMİ İLE FAKÜLTELERİN AKADEMİK PERFORMANSLARININ ANALİZİ

Abstract

Bu çalışmada akademik performans seviyelerini de belirleyen akademik teşvik sistemi genel olarak incelenmiş ve buna yönelik geliştirici yönlerin neler olduğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Akademik teşvik açısından yapılan performans analizinde Dicle Üniversitesi’nde faaliyette bulunan fakültelere ait 2019, 2020 ve 2021 yıllarına ait veriler üç dönem halinde ayrı ayrı analiz edilmiştir. Performans analizi için önceden belirlenmiş kriterler ENTROPI yöntemi ile ağırlıklandırılmış ve daha sonra çok kriterli karar verme metotlarından olan TOPSIS yöntemi ile fakülteler üç dönem içinde değerlendirilmiştir. Analiz sonucunda 2019 yılı için Tıp Fakültesi birinci, Eğitim Fakültesi ikinci ve Hukuk Fakültesi üçüncü olmuştur. 2020 yılı için Tıp Fakültesi birinci, Eğitim Fakültesi ikinci ve Ziraat Fakültesi üçüncü olmuştur. Son olarak 2021 yılı için Tıp Fakültesi birinci, Eğitim Fakültesi ikinci ve Fen Fakültesi üçüncü olmuştur.

Keywords

• Akademik Teşvik
• Akademik Performans
• Çok Kriterli Karar Verme
• TOPSIS
• ENTROPI

References

1. Arap, K. S. (2010). Türkiye Yeni Üniversitelerine Kavuşurken: Türkiye'de Yeni Üniversiteler ve Kuruluş Gerekçeleri. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 65(1), 1-29.
2. Bakırcı, F., Shiraz, S. E. & Sattary, A. (2014). BIST’da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması. Ege Akademik Bakış Dergisi, 14(1), 9-19.
3. Chen, P. (2021). Effects of the entropy weight on TOPSIS. Expert Systems with Applications, 168, 114186.
4. Çalışkan, E. & Eren, T. (2016). Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Ordu Üniversitesi Bilgi Teknoloji Dergisi, 6(2), 85-107.
5. Demireli, E. (2010). Topsis Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 102-112.
6. Ecer, F. (2013). Türkiye’deki Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi. AİBÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 171-189.
7. Esmer, Y. & Bağcı, H. (2016). Katılım Bankalarında Finansal Performans Analizi: Türkiye Örneği. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 17-30.
8. Hemmati, M., Dalghandi, S. A. & Nazari, H. (2013). Measuring Relative Performance of Banking Industry Using A DEA and TOPSIS. Management Science Letters, 3, 499-504.

9. Hwang, C. L., Yoon, K., Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Methods for multiple attribute decision making. Multiple attribute decision making: methods and applications a state-of-the-art survey, 58-191.
10. Karabacak, N., Küçük, M. & Korkmaz, İ. (2020). Yükseköğretimde Performansa Dayalı Akademik Teşvik Uygulamasının İncelenmesi. Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi – Journal of Qualitative Research in Education, 8(3), 831-864.
11. Karaoğlan, S. ve Şahin, S. (2018). BİST XKMYA İşletmelerinin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Ölçümü ve Yöntemlerin Karşılaştırılması. Ege Akademik Bakış Dergisi, 18(1), 63-80.
12. Krohling, R. A., & Pacheco, A. G. (2015). A-TOPSIS–an approach based on TOPSIS for ranking evolutionary algorithms. Procedia Computer Science, 55, 308-317.
13. Nădăban, S., Dzitac, S., & Dzitac, I. (2016). Fuzzy TOPSIS: A general view. Procedia Computer Science, 91, 823-831.
14. Olson, D. L. (2004). Comparison of weights in TOPSIS models. Mathematical and Computer Modelling, 40(7-8), 721-727.
15. Ömürbek, N., Karaatlı, M. & Yetim, T. (2014). Analitik Hiyerarşi Sürecine Dayalı TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri İle ADIM Üniversitelerinin Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı: (Dr. Mehmet YILDIZ Özel Sayısı), 189-207.
16. Ömürbek, V. & Kınay, B. (2013). Havayolu Taşımacılığı Sektöründe Topsıs Yöntemiyle Finansal Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343-363.
17. Saldanlı, A. & Sırma, İ. (2014). TOPSİS Yönteminin Finansal Performans Göstergesi Olarak Kullanılabilirliği. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 11(41), 185-202.
18. Shannon, C. E., and W. Weaver, The Mathematical Theory of Communication (Urbana: University of Illinois Press, 1948), pp. 3-91.
19. Tunca, Z., Ömürbek, N., Cömert, G. & Aksoy, E. (2016). OPEC Ülkelerinin Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Entropi ve MAUT ile Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 7(14), 1-12.
20. Tunca, M. Zihni, A., Esra, Bülbül, H. & Ömürbek, N. (2015). AHP Temelli TOPSIS ve ELECTRE Yöntemiyle Muhasebe Paket Programı Seçimi. Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 8(1), 53-71.
21. Yayar, R. & Baykara, H. V. (2012). TOPSIS Yöntemi ile Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama. Business and Economics Research Journal, 3(4), 21-42.