Çok Nitelikli Fayda Teorisi ile CRITIC Yöntem Entegrasyonu: Akıllı Teknoloji Tercih Örneği

Year 2019, Volume: 13 Issue: 19, 1930 - 1957, 30.09.2019

Berna Bulğurcu

https://doi.org/10.26466/opus.584123

Cited By: 18

Abstract

Bu çalışmanın amacı
akıllı teknolojik ürünlerden henüz yaygın kullanılmayan akıllı saatlerin
tercihinde önemli görülen kriterlerin ortaya konması ve bu kriterlere yönelik
gerçekleştirilen değerlendirmeler sonucunda beş farklı akıllı saat markasından
kullanıcıya en çok faydayı sağlayan markanın tespit edilmesidir. Tespit ve
değerlendirmelerin gerçekleştirilmesinde karar analizinin önemli konularından
biri olan Çok Nitelikli Fayda Teorisi (MAUT) ile Kriterler arası Korelasyon
Yoluyla Kriterlerin Önem Tespiti (CRITIC) adı verilen ağırlıklandırma
yönteminin bütünleşik kullanımından yararlanılmıştır. Nicel ve nitel
kriterlerin bir araya getirilerek korelasyon analizini temel alan nesnel bir
ağırlıklandırma yöntemi ile aralarındaki önem düzeyinin elde ettiği sonuca göre
akıllı saatlerin sahip olduğu ağırlık özelliği en önemli kriter olarak tespit
edilmiştir. Sonrasında sırayla fiyat, depolama alanı, boyut, kullanım
kolaylığı, sağlıkla ilgili uygulamaların varlığı, marka imajı, estetik görünüm,
pil ömrü, tasarım çeşitliliği, sağlamlık ve son sırada ise satış sonrası
hizmetler gelmiştir. Tüm bu kriterlerden sağlanan faydanın piyasada satışta
olan ve en fazla talep gören Apple, Samsung, Huawei, Fitbit, Xiaomi markaları
arasında bir kıyaslaması gerçekleştirilmiş ve Apple markasına ait akıllı saatin
kullanıcılara en çok faydayı sağladığı objektif bir değerlendirme ile tespit
edilmiştir.  

Keywords

Çok Nitelikli Fayda Teorisi (MAUT), CRITIC, Akıllı Teknoloji Seçimi

Multi-Attribute Utility Theory Integration with CRITIC Method: Smart Technology Preference Example

Abstract

This study aims to
determine the criteria that are considered important in the choice of
smartwatches which are not yet widely used among the smart technology products
and to determine the brand that provides the most benefit to the user from five
different smartwatch brands as a result of the evaluations made for these
criteria. One of the important issues of decision analysis was the integrated
use of Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) and Criteria Importance Through
Intercriteria Correlation (CRITIC) weighting method. The quantitative and
qualitative criteria were combined and the objective weighting method based on
correlation analysis yielded the importance of the smartwatch, which is a
quantitative criterion, as the most important criterion. Following price,
storage space, size, ease of use, presence of health-related applications,
brand image, aesthetic appearance, battery life, variety of designs, robustness
and after-sales services. The benefits of these criteria have been compared
between Apple, Samsung, Huawei, Fitbit, and Xiaomi brands, which are the most
in demand in the market, and it is determined by an objective evaluation that
Apple brand smartwatch provides the most benefit to the users. 

Keywords

Multi-Attribute Utility Theory (MAUT), CRITIC, Selection of smart technology

References

• Adalı, E. A. ve Işık, A. T. (2017). Critic and maut methods for the contract manufacturer selection problem. European Journal of Multidisciplinary Studies, 2(5), 93-101.
• Ahmet, A. ve Lam, S. S. (2014). Material handling equipment selection using multi-attribute utility theory and monte carlo simulation. Proceedings of the 2014 Industrial and Systems Engineering Research Conference.
• Alemi-Ardakini, M., S.Milani, M., Yannacopoulos, S. ve Shokouhi, G. (2016). On the effect of subjective, objective and combinative weighting in multiple criteria decision making: A case study on ımpact optimization of composites. Expert Systems with Applications, 46, 426-438.
• Büyüközkan, G. ve Güleryüz, S. (2016). Multi criteria group decision making approach for smart phone selection using ıntuitionistic fuzzy TOPSIS. International Journal of Computational Intelligence Systems, 9(4), 709 – 725.
• Çakır, F. ve Demir, N. (2014). Üniversite öğrencilerinin akıllı telefon satın alma tercihlerini belirlemeye yönelik bir araştırma. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29 (1), 213-243.
• Çakır. S. ve Perçin. S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
• Demircioğlu, M. ve Coşkun, İ.T. (2018). CRITIC-MOOSRA Yöntemi ve ups seçimi üzerine bir uygulama. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 183-195.
• Deng. H., Yeh. C. H. ve Willis. R. J. (2000). Inter company comparison using modified TOPSIS with objective weights. Computers & Operations Research, 27, 963-973.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G., ve Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: the CRITIC method. Computers & Operations Research, 22, 763-770.
• Freitas, L.V., Freitas, A.P.B.R., Veraszto, E.V., Marins, F.A.S. ve Silva, M.B. (2013). Decision-making with multiple criteria using AHP and MAUT: An ındustrial application. European International Journal of Science and Technology, 2(9), 93-100.
• Ghorabaee. M. K., Amiri. M., Zavadskas. E. K. ve Antucheviciene, J. (2018). A new hybrid fuzzy MCDM approach for evaluation of construction equipment with sustainability considerations. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 18, 32-49.
• Hu, Yi-Chung ve Liao, Yu-Lin (2013). Utilizing analytic hierarchy process to analyze consumers' purchase evaluation factors of smartphones. International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering, 7 (6), 1556-1561.
• IDC (2019). Worldwide Quarterly Wearables Tracker, 20.06.2019 tarihinde https://www.idc.com/promo/wearablevendor adresinden erişilmiştir.
• Kailiponi. P. (2010). Analyzing evacuation decisions using multi-attribute utility theory. Procedia Engineering, 3, 163-174.
• Kaplanoğlu, E. (2019). Entropi tabanlı MAUT yöntemiyle performans ölçümü: MKEK fabrikalarının sıralanması. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 1, 7 – 18.
• Kazan, H. ve Özdemir, Ö. (2014). Financial performance assessment of large scale conglomerates via TOPSIS and critic methods. Journal of Management and Sustainability, 3(4), 203-224.
• Keeney, R.L. ve Raiffa, H. (1976). Decisions with multiple objectives: preferences and value trade offs. John Wiley & Sons, New York.
• Kılıç, O. ve Çerçioğlu, H. (2016). TCDD iltisak hatları projelerinin değerlendirilmesinde uzlaşık çok ölçütlü karar verme yöntemleri uygulaması. Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, 31(1), 211-220.
• Kiracı, K. ve Bakır, B. (2019). Critic temelli EDAS yöntemi ile havayolu işletmelerinde performans ölçümü uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 35, 157-174.
• Konuşkan, Ö. ve Uygun, Ö. (2014). Çok nitelikli karar verme (MAUT) Yöntemi ve Bir Uygulaması. Akademik Platform, 1403-1412.
• Lopes, Y. G. ve Almeida, A. T. (2015). Assessment of synergies for selecting a project portfolio in the petroleum ındustry based on a multi-attribute utility function. Journal of Petroleum Science and Engineering, 126, 131-140.
• Madic, M. ve Radovanovic, M. (2015). Ranking of some most commonly used non-traditional machining process using ROV and CRITIC methods. U.P.B. Sci. Bull.. Series D., 77(2), 193-204.
• Minacikova, E. (2016). Application of selected weighting methods and topsıs method in regional disparities analysis. The 10th International Days of Statistics and Economics, Prague, 1241-1249.
• Orakçı, E. ve Özdemir, A. (2017). Telafi edici çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye ve AB ülkelerinin insani gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 19 (1), 61-74.
• Organ, A. ve Kenger, M.D. (2017). Personel seçiminin entropi temelli maut ve gri ilişkisel analiz yöntemleri ile değerlendirilmesi. Current Debates in Business Studies. First Edition, Vol.1. December. İstanbul. 15-40. 10.06.2019 tarihinde http://2017.currentdebates.org/assets/vol1.pdf adresinden erişilmiştir.
• Ömürbek, N. , Karaatlı, M. Ve Balcı H. F. (2016). Entropi temelli MAUT ve SAW yöntemleri ile otomotiv firmalarının performans değerlemesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1), 227-255.
• Perçin, S. ve Pancaroğlu, M.S. (2019). Akıllı telefon seçim faktörlerinin bütünleşik yapısal eşitlik modeli- analitik hiyerarşi süreci ile incelenmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 23, 113-130.
• Suki, N. M. ve Suki, N. M.(2013). Dependency on smartphones: an analysis of structural equation modelling. Sains Humanika, 62 (1), 49-55.
• Şahin, Y. ve Aydemir, E. (2019). Akıllı telefon teknik özellik önem derecelerinin AHP ağırlıklı gri ilişkisel analiz yöntemi ile belirlenmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14 (1), 225-238.
• Ünlü, U., Yalçın, N. ve Yağlı, İ. (2017). Kurumsal Yönetim ve Firma Performansı: TOPSIS Yöntemi ile BIST 30 firmaları Üzerine Bir Uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(1), 63-81.
• Wang, C.H. (2015). A market-oriented approach to accomplish product positioning and product recommendation for smart phones and wearable devices. International Journal of Production Research, 53(8), 2542–2553.
• Wang, J.-J., Jing, Y.-Y., Zhang, C.-F. ve Zhao, J.-H. (2009). Review on multi-criteria decision analysis aid in sustainable energy decision-making. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(9), 2263-2278.
• Wang, M., Lin, S. J. ve Lo, Y. C. (2010). The comparison between MAUT and PROMETHEE. In Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). 2010 IEEE International Conference, 753-757.
• Yalçın, N. ve Ünlü, U. (2018). A multi-criteria performance analysis of ınitial public offering (IPO) firms using CRITIC and VIKOR methods. Technological and Economic Development of Economy, 24(2), 534–560.
• Yarlıkaş, S. (2018). Basketbol takımlarının teknik performanslarının CRITIC-MOOSRA yöntemi ile değerlendirilmesi. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 5(29), 3848-3859.
• Yılmaz, B. ve Harmancıoğlu, N.B. (2010). Multi-criteria decision making for water resource management: a case study of the Gediz River Basin, Turkey. Water SA, 36(5), 563–576.
• Zardari, N.H., Ahmed, K., Shirazi, S.M. ve Yusop, Z.B. (2014). Weighting Methods and Their Effects on Multi-Criteria Decision Making Model Outcomes in Water Resources Management. Springer.
• Zietsman, J., Rilett, L. R. ve Kim, S. J. (2006). Transportation corridor decision-making with multi-attribute utility theory. International Journal of Management and Decision Making, 7(2-3), 254-266.