The comparative use of the multi-criteria decision-making methods for evaluation of life quality in the provinces of Turkey

Yıl 2021, , 150 - 168, 19.06.2021

Nafiye Tuğçe Küçükal , Pınar Ayaş , Dilara Köse , Gülsüm Kübra Kaya

https://doi.org/10.30855/gjeb.2021.7.2.005

Öz

Multi-Criteria Decision Making (MCDM) is defined as the process of determining the most suitable alternative among the alternatives by evaluating the criteria that may conflict with each other. This study uses Gray Relationship Analysis (GRA), MOORA and PROMETHEE methods to rank the quality of life in the Turkey’s provinces. The study aims to compare the findings obtained from different methods. The study evaluated the quality of life between Turkish provinces under 41 criteria by utilising data from Turkish Statistical Institute. In line with the results, the top five provinces ranked by at least two methods were found as Istanbul, Yalova, Ankara, Antalya, Karabük and Zonguldak. In contrast, the last five provinces that were ranked by at least two methods were found to be Ağrı, Iğdır, Muş, Şanlıurfa and Hakkâri. The applications made in the study revealed that different MCDM methods can yield significantly different results. It is predicted that it would be more meaningful to classify the provinces rather than rank them in determining the quality of life.

Anahtar Kelimeler

Multi-criteria decision-making, GRA, PROMETHEE, MOORA, quality of life

Çok kriterli karar verme yöntemlerinin karşılaştırmalı kullanımı ile Türkiye’deki illerin yaşam kalitelerinin değerlendirilmesi

Öz

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV), birbiri ile çelişebilen kriterler altında değerlendirerek alternatifler arasından en uygun olanın belirlenme süreci olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışma Gri İlişkisel Analiz (GİA), MOORA ve PROMETHEE yöntemlerini kullanarak Türkiye’deki illerin yaşam kalitelerini değerlendirmiştir. Bu çalışma ile farklı ÇKKV yöntemlerinden elde edilen sonuçlarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu verilerinden faydalanılarak 81 ilin yaşam kalitesi 41 kriter ile değerlendirilmiştir. Uygulama sonuçları doğrultusunda en az iki yöntemle ilk beş sıralamasına giren iller: İstanbul, Yalova, Ankara, Antalya, Karabük ve Zonguldak olarak belirlendi. Buna karşılık, en az iki yöntemle derecelendirilen son beş ilin Ağrı, Iğdır, Muş, Şanlıurfa ve Hakkâri olduğu tespit edildi. Çalışmada yapılan uygulamalar ile farklı ÇKKV yöntemlerinin anlamlı düzeyde farklı sonuçlar verebileceği gösterilmiştir. İllerin yaşam kalitelerinin belirlenmesinde, illerin sıralanmasından ziyade sınıflandırılmasının daha anlamlı olabileceği öngörülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme, GRA, PROMETHEE, MOORA, yaşam kalitesi

Kaynakça

• Acar, Y. (2019). Türkiye'de Yaşam Memnuniyetinin Belirleyicileri: İller Üzerine Bir Yatay Kesit Analizi. Maliye Araştırmaları Dergisi, 5(2), 145-157.
• Akkaya, G., Turanoğlu, B., & Öztaş, S. (2015). An integrated fuzzy AHP and fuzzy MOORA approach to the problem of industrial engineering sector choosing. Expert System With Applications, 42(24), 9565-9573.
• Almoghathawi, Y., Barker, K., Rocco, C. M., & Nicholson , C. D. (2017). A multi-criteria decision analysis approach for importance identification and ranking of network components. Reliability Engineering and System Safety, 158, 142-151.
• Alpaykut, S. (2017). Türkiye'deki İllerin Yaşam Memnuniyetinin Temel Bileşkenler Analizi ve TOPSİS Yöntemiyle Ölçümü Üzerine Bir İnceleme. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(29), 367-395.
• Arslan, M. C. (2017). Yönetim kararlarında geçerli maliyet analizlerine alternatif bir yöntem: bulanık TOPSIS yöntemi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 3(2), 72–101.
• Asadabadi, M. R., Chang, E., & Saberi, M. (2019). Are MCDM methods useful? A critical review of Analytic Hierarchy Process (AHP) and Analytic Network Process (ANP). Cogent Engineering, 6(1), 1-11.
• Ayyıldız, E., & Demirci, E. (2018). Türkiye'de Yer Alan Şehirlerin Yaşam Kalitelerinin SWARA Entegreli Topsis Yöntemi ile Belirlenmesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 67-87.
• Bağcı, H., & Esmer, Y. (2016). PROMETHEE YÖNTEMİ İLE FAKTORİNG ŞİRKETİ SEÇİMİ. Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi.
• Bağcı, H., & Rençber, Ö. F. (2014). Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların Promethee Yöntemi İle Kârlılıklarının Analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39 - 47.
• Brans, J. P., & Vincke, P. (1985). A preference ranking organisation method (The promethee method for multiple criteria decision-making). Management Science, 31(6), 647-656.
• Brauers, W. K., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetic, 35(2), 445-469.
• Brauers, W. M., Zavadskas , E. K., Turskis, Z., & Vilutiene, T. (2008). Multı-objective contractor's ranking by applying the Moora method. Journal of Business Economics and Management, 9(4), 245-255.
• Çağlar, A. (2020). İllerin Yaşam Kalitesi:Türkiye İstatistik Kurumu Verileriyle Veri Zarflama Analizi'ne Dayalı Bir Endeks. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 15(3), 875-902.
• Dağdeviren, M., & Eraslan, E. (2008). PROMETHEE sıralama yöntemi ile tedarikçi seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(1), 69-75.
• Derse, O., & Yontar, E. (2020). SWARA TOPSIS yöntemi ile en uygun yenilenebilir enerji kaynağının belirlenmesi. Endüstri Mühendisliği, 31(3), 389-410.
• Dikmen, F. C., & Dursun, G. (2016). Well-being and quality of life: ranking of provinces in Turkey. Social and Economic Dynamics of Development Case Studies. (S. Çevik, H. Şimşek, & H. Mittal, Dü) London: IJOPEC Publication. http://ijopec.co.uk/wp-content/uploads/2018/04/5.CASESTUDIES_20NOV.pdf adresinden alındı
• Durmaz, E. D., Akagündüz, E., & Şahin, R. (2017). Tedarikçi Seçim Probleminde Hedef Programlama ve MOORA Yöntemi: Uygulama Çalışması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(3), 1021-1044.
• Eren, H., Ömürbek, & N. (2017). MULTIMOORA Yöntemi ile Tehlikeli Atık Miktarı Açısından İllerin Değerlendirilmesi. Akademia Sosyal Bilimler Dergisi, 22-35.
• Gülen Alpay, M., & Sakınç, İ. (2017). Türk Bankacılık Sektöründe Yeniden Yapılandırma Öncesi ve Sonrası Gri İlişkisel Analiz ile Finansal Performans Analizi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 49-61.
• Güneş, M., & Umarusman, N. (2003). Bir Karar Destek Aracı Bulanık Hedef Programlama ve Yerel Yönetimlerde Vergi Opimizasyonu Uygulaması. Review of Social, Economic & Business Studies, 242-255.
• Genç, T. (2013). PROMETHEE Yöntemi ve GAIA Düzlemi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(1), 133-154.
• Julong, D. (1989). Introduction To Grey System Theory. The Journal of Grey System, 1, 1-24.
• Kökçam, A. H., Uygun, Ö., & Kılıçaslan, E. (2018). Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Optimum Lastik Seçimi. Zeki Sistemler Teori ve Uygulama Dergisi, 31-25.
• Köse, A., & Ergün Bülbül, S. (2016). Türk sigorta sektörünün promethee yöntemi ile finansal performans analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 187 - 210.
• Karaatlı, M., Ömürbek, N., Budak, İ., & Dağ, O. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Yaşanabilir İllerin Sıralanması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(33), 215-228.
• Karaca, T. (2011). Proje Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerini Kullanarak Kritik Yolun Belirlenmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Karaer, M., & Tatlıdil, H. (2019). Türkiye'deki 81 İlin Bazı Sağlık Göstergeleri ile Temel Bileşenler Analizi ve Gri İlişkisel Analiz Açısından Değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 44-54.
• Karakoç, M., Tayyar, N., & Genç, E. (2016). Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Kurumsal Yönetim Endeksinde Yer Alan Şirketlerin Finansal Performanslarının Ölçümü ve Kurumsal Derecelendirme Notları İlişkisi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 15(59), 1327-1338.
• Kaya, G. K. (2020). The Use of Multi-Criteria Decision-Making Methods to Support Risk Prioritisation. 5th International Conference on Industrial Engineering and Operations Management. Detroit, Michigan.
• Kaygısız Ertuğ, Z., & Bülbül, M. E. (2015). İnovasyon Performansı Değerlendirme Sürecinde AHS ve GİA Bütünleşik Yaklaşımı: Süt Ürünleri Sektöründe Bir Uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 149-160.
• Lin, Y., Liu, S., & Chen, M. Y. (2004). Theory of grey system: capturing uncertainties of grey information. Kybernetes, 33(2), 196-218.
• Mavi, B. (2011). Seksen Bir İlin Yaşam Kalitesi Araştırması. 64-98. CNBC-e Business Dergisi.
• Nişancı, Z. N., & Akpınar, H. (2019). Beş faktör kişilik modeli kapsamında çok kriterli karar verme teknikleri aracılığıyla personel sınıflandırma. International Journal of Management and Administration, 3(6), 185-204.
• OECD. (2021). Better Life Index. Ocak 2021 tarihinde http://www.oecdbetterlifeindex.org/ adresinden alındı
• Onay, O., & Çetin, E. (2012). Turistik Yerlerin Popülaritesinin Belirlenmesi: İstanbul Örneği. İ.Ü. İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 23-72.
• Over Özçelik, T., & Eryılmaz, S. A. (2019). Traktör İmalatında Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Tedarikçi Seçimi. European Journal of Science and Technology, 498-512.
• Ozbek, A. (2015). Akademik birim yöneticilerinin MOORA yöntemiyle seçilmesi: Kırıkkale üzerine bir uygulama. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1, 1-18.
• Ozturk, F., & Kaya, G. K. (2020). Personnel selection with fuzzy VIKOR: an application in automotive supply industry. Gazi University Science Journal: Part C Desing and Technology, 8(1), 94-108.
• Özarı, Ç., & Eren, Ö. (2018). İllerin Yaşam Endeksi Göstergeleri Çok Boyutlu Ölçekleme ve K-ortalamalar Kümeleme Yöntemi ile Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 303-313.
• Özbek, A. (2019). Türkiye'deki İllerin Edas ve Waspas Yöntemleri ile Yaşanabilirlik Kriterlerine Göre Sıralanması. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 177-200.
• Özturk, F., & Kaya, G. K. (2020). Afet Sonrası Toplanma Alanlarının Promethee Metodu ile Değerlendirilmesi. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 25(3), 1239-1252.
• Pekkaya, M., & Dökmen, G. (2019). OECD ülkeleri kamu sağlık harcamalarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 15(4), 923-951.
• Sayılır, Ö., İlhan, Z., & Yılmaz, V. (2019). Financial Distress Of Adults: A Survey In Eskişehir, Turkey. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 5(3), 160-169.
• Singh, R., Rashmi, & Avikal, S. (2019). A MCDM-based approach for selection of a sedan car from indian car market. Harmony Search and Nature Inspired Optimization Algorithms (s. 569-578). içinde Springer Singapore.
• Soba, M., & Altıntaş, F. (2019). 2008 Dünya Ekonomik Krizinin G20 Ülkeler Ekonomik Performanslarına Etkisinin AHP ve VIKOR Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 6(1), 33-52.
• Supçiller, A. A., & Deligöz, K. (2018). Tedarikçi Seçimi Probleminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Uzlaşık Çözümü. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18, 355-368.
• Şengül, Ü., & Ece , N. (2018). Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirilmesi:Bist 100 Üzerinden Bir Araştırma. Journal of Awareness, 865-880.
• Şenkayas, H., & Hekimoğlu, H. (2013). Çok kriterli tedarikçi seçimi problemine Promethee yöntemi uygulaması. Verimlilik Dergisi, 63-80.
• Tezergil, S. (2018). Portföy Yönetim Şirketlerinin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 245-262.
• TUİK. (2015). İllerde yaşam endeksi. Ocak 2021 tarihinde Türkiye İstatistik Kurumu: https://tuikweb.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1106 adresinden alındı.
• Tzeng, G. H., & Huang, J. J. (2011). Multiple attribute decision making: methods and applications . New York: CRC Press.
• Urfalıoğlu, F., & Genç, T. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleri ile türkiye’nin ekonomik performansının avrupa birliği üye ülkeleri ile karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(2), 329 - 360.
• Yüce, H. U. (2018, Nisan). Türkiye'deki Yaşanabilir İllerin Sıralaması. Dış Ticaret Enstitüsü Working Paper Series, 1-18.
• Yıldırım, B. F., & Önder, E. (2018). Operasyonel, yönetsel ve stratejik problemlerin çözümünde çok kriterli karar verme yöntemleri. Bursa: Dora Basım Yayın.
• Yıldırım, M., Karakaya, Ö., & Altan, İ. M. (2019). TOPSIS yönteminde maliyet ve karlılık oranlarının kullanılmasıyla finansal performans ölçümü: ana metal sanayi sektöründe bir şirket örneği. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 5(3), 170-181.