Mobilya Endüstrisinde Fiyatlandırma Metotlarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Değerlendirmesi

Yıl 2025, Cilt: 41 Sayı: 2, 685 - 699, 30.08.2025

Furkan Özden , Ercan Şenyiğit

Öz

Bu çalışma, mobilya sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin yedek parça fiyatlandırma süreçlerinde uyguladığı üç farklı maliyet hesaplama metodunu (Kat Sayılı, Sabit Oran ve Karma Metot) Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yaklaşımlarıyla karşılaştırmalı olarak analiz etmektedir. Kar oranı, maliyet verimliliği, işlem kolaylığı ve hesaplama hızı gibi temel performans kriterleri çerçevesinde yapılan değerlendirmelerde; TOPSIS, MABAC, EDAS ve SPOTIS yöntemleri kullanılmış, kriter ağırlıkları ise Entropi, Standart Sapma, Gini İndeksi ve Eşit Ağırlık yöntemleriyle nesnel biçimde belirlenmiştir.
Tüm analizler, Python programlama dili üzerinde çalışan açık kaynaklı pymcdm kütüphanesi aracılığıyla yürütülmüş ve böylece yöntemsel şeffaflık, tekrar edilebilirlik ve esneklik sağlanmıştır.
Analiz bulguları, Kat Sayılı Hesaplama Metodu’nun çoğu senaryoda en yüksek performansı sergilediğini göstermektedir. Buna karşılık, SPOTIS yöntemi kriter ağırlık dağılımına duyarlılığı nedeniyle diğer yöntemlere kıyasla farklı sıralama sonuçları üretmiştir. Elde edilen sonuçlar, ÇKKV yöntemlerinin fiyatlandırma kararlarında bütüncül ve sistematik bir değerlendirme çerçevesi sunduğunu ortaya koymakta; işletmelerin hem finansal sürdürülebilirliği hem de operasyonel verimliliği dikkate alan kararlar almasına katkı sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

ÇKKV , PYTHON , PYMCDM , MOBİLYA SEKTÖRÜ , KARAR DESTEK SİSTEMLERİ , İŞ SÜREÇLERİ

Kaynakça

• Nagle, T. T., Hogan, J., & Zale, J. (2016). The strategy and tactics of pricing: New international edition. Routledge.
• Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). A framework for marketing management. Prentice Hall.
• Porter, M. E., & Strategy, C. (1980). Techniques for analyzing industries and competitors. Competitive Strategy. New York: Free, 1.
• Lee, H. L., & Billington, C. (1992). Managing supply chain inventory: pitfalls and opportunities. MIT Sloan Management Review.
• 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
• Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Elektronika ir elektrotechnika, 122(6), 3-6.
• Triantaphyllou, E., & Triantaphyllou, E. (2000). Multi-criteria decision making methods (pp. 5-21). Springer Us.
• Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill.
• Kizielewicz, B., Shekhovtsov, A., & Sałabun, W. (2023). pymcdm—The universal library for solving multi-criteria decision-making problems. SoftwareX, 22, 101368.
• ARSLANKAYA, D., & GÖRALTAY, K. (2019). Çok kriterli karar verme yöntemlerinde güncel yaklaşimlar.
• Aykan, E., & Arslan, M. (2021). KOBİ’lerde ABC sisteminin uygulanabilirliği üzerine bir araştırma: Mobilya sektörü örneği. Sakarya Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 23(1), 75–90.
• Baines, A. (1992). Activity-based costing: A review. Managerial Auditing Journal, 7(6), 12–15.
• Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of management, 17(1), 99-120.
• Demir, G., & Bircan, H. (2020). Kriter ağirliklandirma yöntemlerinden bwm ve fucom yöntemlerinin karşilaştirilmasi ve bir uygulama. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 170-185.
• Kaplan, R. S., & Anderson, S. R. (2004). Time-driven activity-based costing. Harvard Business Review, 82(11), 131-138.
• Kaya, M. (2020). KOBİ’lerde Faaliyet Tabanlı Maliyetleme Sisteminin Kullanımı ve Uygulama Sorunları. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(3), 110-125.
• Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451.
• Saeed, M., Zaman, F., & Ali, H. (2023). Activity Based Costing: A Review of Literature. Journal of Developing Economies, 8(2), 105–115.
• Suthummanon, S., Jermsittiparsert, K., & Phonwattana, S. (2011). The application of activity-based costing in a Thai furniture factory. Engineering Management Journal, 23(1), 20-26.
• Tsai, W., Chen, H., & Lin, T. (2010). Design and implementation of activity-based costing in a textile company. International Journal of Production Economics, 123(2), 307-320.
• Salabun, W., Watróbski, J., & Shekhovtsov, A. (2020). Are mcda methods benchmarkable? a comparative study of topsis, vikor, copras, and promethee ii methods. Symmetry, 12(9), 1549.
• Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H., & Gao, C. (2011). Application of the entropy weight and TOPSIS method in safety evaluation of coal mines. Procedia engineering, 26, 2085-2091.
• Lotfi, F. H., & Fallahnejad, R. (2010). Imprecise Shannon’s entropy and multi attribute decision making. Entropy, 12(1), 53-62.
• Wang, Y. M., & Luo, Y. (2010). Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making. Mathematical and Computer Modelling, 51(1-2), 1-12.
• Li, G., & Chi, G. (2009, December). A new determining objective weights method-gini coefficient weight. In 2009 First International Conference on Information Science and Engineering (pp. 3726-3729). IEEE.
• Wang, T. C., & Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert systems with applications, 36(5), 8980-8985.
• Deng, H., Yeh, C. H., & Willis, R. J. (2000). Inter-company comparison using modified TOPSIS with objective weights. Computers & Operations Research, 27(10), 963-973.
• Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., & Tacnet, J. M. (2020, July). The SPOTIS rank reversal free method for multi-criteria decision-making support. In 2020 IEEE 23rd International Conference on Information Fusion (FUSION) (pp. 1-8). IEEE.
• Pamučar, D., & Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert systems with applications, 42(6), 3016-3028.
• Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451.