Bütünleşik Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemleri ile Stratejik Plan Hedeflerinin Önem Derecelerinin Belirlenmesi

Öz

Stratejik planlama çalışmaları etkili yürütüldüğü takdirde kuruluşların zaman, para ve itibar kaybının önüne geçmektedir. Üniversiteler bir eğitim kurumu olarak daha kaliteli ve daha yenilikçi bir eğitim hizmeti vermek amacıyla bu çalışmaları sürdürmektedir. Stratejik planın üniversiteler için önemi sürekli gelişmeyi sağlamak, diğer ulusal ve uluslararası üniversitelerle olan rekabete ortak olmak, iyi eğitim hizmetini öğrencilere verebilmek ve üniversiteye girecek öğrenciler tarafından tercih edilmeyi sağlamaktır. Bu çalışmada, Hacettepe Üniversitesi’nin hazırlamış olduğu 2013-2017 stratejik planı incelenmiş ve plana ait uzun dönem hedefleri önem derecelerine göre sıralanmıştır. Hedefleri sıralamanın amacı stratejik plana katkısı yüksek hedeflerin belirlenerek, bu hedefleri gerçekleştirmek doğrultusunda kurumun kaynaklarını ve enerjisini doğru yönlendirmesinin ve stratejilerine daha kararlı bir şekilde ulaşmasının sağlanmasıdır. Bu sıralamanın yapılabilmesi için çok kriterli karar verme yöntemlerinden olan Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS yöntemleri kullanılmıştır. Hedeflerin değerlendirilmesinde ise SMART (Belirli-Ölçülebilir-Ulaşılabilir-Gerçekçi-Zaman Kısıtlı) metodunun kriterleri kullanılmıştır. Bu kriterlerin ağırlıkları Bulanık AHP metodu belirlenmiş olup, Bulanık TOPSIS metodu ile hedeflerin önem dereceleri elde edilmiştir. Uzun dönem hedeflerinin önem dereceleri normalize edilip Pareto analizi ile değerlendirilerek 80-20 kuralı ile stratejik plana yüksek katma değer sağlayan hedefler belirlenmiştir. Bu sayede stratejik plana yüksek katma değer sağlayan stratejilerin de belirlenmesi sağlanacaktır. Geliştirilen bütünleşik karar verme yaklaşımı ile katma değeri yüksek hedeflerinin belirlenmesi sonucunda daha etkin stratejik planlama süreci yürütüleceği öngörülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Stratejik planlama,SMART,bulanık AHP,bulanık TOPSİS,pareto analizi

Determining Importance Degrees of Strategic Plan Goals with Integrated Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Methods

Abstract

Effectiveness of strategic planning activities prevents to loss of time, money and reputation of organizations. Universities as educational institutions are continuing these studies to provide better quality and more innovative education services. The strategic plan is to ensure the continual improvement of the universities, to be a partner of other national and international universities, to give good education services to students and to be preferred by students. In this study, 2013-2017 strategic plan prepared by Hacettepe University is examined and the long-term objectives of the plan are ranked according to their importance. The aim of ranking the goals that highly contribute to the strategic plan is to use the resources and energy of the institution more accurately in the direction of achieving these goals and to reach its strategies more determinedly. Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS methods, which are multi-criteria decision-making methods, are used in order to the ranking of strategic goals. The criteria of the SMART (Specific-Measurable-Accessible-Realistic-Time Limited) method is also used for evaluating of the goals. The fuzzy AHP method is used to determine the weights of these criteria and the fuzzy TOPSIS method is used to obtain the significance of the goals. The importance degrees of long-term goals have been normalized, and then goals providing high added value to the strategic plan have been determined by using Pareto analysis with 80-20 rule. In this way, strategies that provide high added value to the strategic plan are also determined. With the developed integrated decision-making approach, it is envisaged that more effective strategic planning process will exist as a result of the determination of high value-added goals.

Keywords

• Strategic planning,SMART approach,fuzzy AHP,fuzzy TOPSIS,pareto analysis

References

1. Amile, M., Sedaghat, M., Poorhossein, M. 2013. Performance evaluation of banks using fuzzy AHP and TOPSIS, Case study: State-owned banks, partially private and private banks in Iran. Caspian Journal of Applied Sciences Research 2(3), 128-138.
2. Chang, D.Y. 1996. Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research 95(3), 649-655.
3. Chen, C.T. 2000. Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems 114(1), 1-9.
4. Erdem, M.B. 2016. A fuzzy analytical hierarchy process application on personnel selection in IT companies: A case study in a spin-off company. Acta Physica Polonica A 130(1), 331-334.
5. Ksenija, M., Boris, D., Snezana, K., Sladjana, B. 2017. Analysis of the efficiency of insurance companies in Serbia using the fuzzy AHP and TOPSIS methods. Economic Research 30(1), 550-565.
6. Kubat, C., Kiraz, A., Erdem, M.B. 2010. Long term goal selection for ıntelligent strategic planning by using fuzzy TOPSIS method. Proc. 7th International Symposium on Intelligent & Manufacturing Systems (IMS 2010), 15-17 September 2010, Bosnia Herzegovina.
7. Söyler, H., Pirim, L. 2014. Using fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methods for the analysis of development agencies project evaluation criteria. Social Sciences 9(4), 105-117.
8. Toklu, M.C. 2017. Determination of customer loyalty levels by using fuzzy MCDM approaches. Acta Physica Polonica A 132(3), 650-654.