CRITIC Temelli CODAS ve ROV Yöntemleri ile AB Ülkeleri Yaşam Kalitesi Analizi

Öz

Bu çalışmada Avrupa Birliği (AB) üye ülkeleri yaşam kalitesi analizi çok kriterli karar verme (ÇKKV) tekniklerinden CRITIC, CODAS ve ROV yöntemlerinin kullanımı ile gerçekleştirilmiştir. Ülkelere ait yaşam kalitesi değerlendirme sürecinde satın alma gücü indeksi, iklim indeksi, yaşam maliyeti indeksi, güvenlik indeksi, sağlık hizmeti indeksi, emlak fiyatları/gelir oranı, kirlilik indeksi ve trafikte harcanan süre indeksi kriterleri esas alınmıştır. Veriler Numbeo adlı internet sitesinden edinilmiş olup, 2020 yılı kasım ayı değerleridir. Kriter ağırlıklarının belirlenmesi aşamasında CRITIC yöntemi kullanılmış, yaşam kalitesi değerlendirme sürecine ait en fazla önem arz eden kriterin yaşam maliyeti indeksi olduğu belirlenmiştir. Ülkelerin yaşam kalitesi açısından değerlendirilmesi aşamasında ise CODAS ve ROV yöntemlerinin kullanımı tercih edilmiş olup, her iki yöntem ile de yaşam kalitesi düzeyinin en yüksek olduğu ülkenin Danimarka olduğu belirlenmiştir. Bu sonuç Danimarka’nın yaşam maliyeti indeksi değerinin minimum olması ile örtüşmektedir. Yine her iki yöntem ile elde edilen sonuçlar yaşam kalitesi düzeyinin en düşük olduğu ülkenin Yunanistan olduğuna işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Çok kriterli karar verme
• CRITIC
• CODAS
• ROV
• Yaşam kalitesi

Analysis of Life Quality of EU Countries with CRITIC based CODAS and ROV Methods

Abstract

The quality of life analysis of European Union (EU) member countries is carried out in this study by using CRITIC, CODAS and ROV methods, which are among the multi-criteria decision making (MCDM) methods. In the evaluation process of the quality of life of the countries, purchasing power index, climate index, cost of living index, safety index, health service index, property prices/income ratio, pollution index and time spent in traffic index criteria are used. The data is obtained from the website called Numbeo and they are November 2020 values. The CRITIC method has been used to determine the criteria weights and it is determined that the most important criterion of the quality of life assessment process is the cost of living index. The CODAS and ROV methods have preferred in the evaluation phase of the countries in terms of quality of life, and it is found out that the country with the highest quality of life is Denmark with both methods. This result is consistent with Denmark's minimum value of the cost of living index. Again, the results obtained with both methods indicate that the country with the lowest quality of life is Greece.

Keywords

• Multi-criteria decision making
• CRITIC
• CODAS
• ROV
• quality of life

Kaynakça

1. Abdali, H., Sahebi, H., & Pishvaee, M. (2021). The water-energy-food-land nexus at the sugarcane-to-bioenergy supply chain: A sustainable network design model. Computers & Chemical Engineering, 145, 107-199.
2. Ahmad, S., Bingöl, S., & Wakeel, S. (2020). A hybrid multi-criteria decision making method for robot selection in flexible manufacturing system. Middle East Journal of Science, 6(2), 68-77.
3. Akbulut, O. Y. (2020). Finansal performans ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin bütünleşik CRITIC ve Mabac ÇKKV teknikleriyle ölçülmesi: Borsa İstanbul çimento sektörü firmaları üzerine ampirik bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (40), 471-488.
4. Akçakanat, Ö., Aksoy, E., & Teker, T. (2018). CRITIC ve MDL temelli EDAS yöntemi ile TR-61 bölgesi bankalarının performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(32), 1-24.
5. Akın, N.G. (2019). Makine seçimi probleminde Entropi-ROV ve CRITIC-ROV yöntemlerinin karşılaştırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (62), 20-39.
6. Alioğulları, E., & Tüysüz, F. (2020). Edas ve Codas yöntemiyle İstanbul ilinin dış ticaret kapasitesinin incelenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 240-248.
7. Altın, H. (2020). Ekonomik özgürlük endeksinin çok kriterli karar verme yöntemleriyle analizi. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 4(2), 441-460.
8. Apan, M., & Öztel, A. (2020). Girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının CRİTİC-PROMETHEE bütünleşik karar verme yöntemi ile finansal performans değerlendirmesi: Borsa İstanbul’da bir uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 63, 54-73

9. Aydın, Y. (2020). Bütünleşik CRITIC ve MAIRCA yöntemleri ile kamu sermayeli bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 829-841.
10. Ayyıldız E., & Demirci, E. (2018). Türkiye'de yer alan şehirlerin yaşam kalitelerinin SWARA entegreli TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute, 30, 67-87.
11. Badi, I., Abdulshahed, A. M., & Shetwan, A. (2018). A case study of supplier selection for a steelmaking company in Libya by using the Combinative Distance-based ASsessment (CODAS) model. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 1(1), 1-12.
12. Badi, I., & Kridish, M. (2020). Landfill site selection using a novel FUCOM-CODAS model: A case study in Libya. Scientific African, 9, e00537, 1-10.
13. Boltürk, E. (2018). Pythagorean fuzzy CODAS and its application to supplier selection in a manufacturing firm. Journal of Enterprise Information Management, 31(4), 550-564.
14. Chatterjee, P., & Chakraborty, S. (2012). Material selection using preferential ranking methods. Materials & Design, 35, 384-393.
15. Deveci, K., Cin, R., & Kağızman, A. (2020). A modified interval valued intuitionistic fuzzy CODAS method and its application to multi-criteria selection among renewable energy alternatives in Turkey. Applied Soft Computing, 96, 106660.
16. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
17. Donyaii, A., Sarraf, A., Ahmadi, H. (2020). Presenting a new hybrid evolutionary algorithm in optimizing reservoir operation based on new combinative distance-based assessment (CODAS). Journal of Water and Soil Conservation, 27(5), 1-23.
18. Ghorabaee, M.K., Zavadskas, E.K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2016). A New combinative distance-based assessment (CODAS) method for multi-criteria decision-making. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 50(3), 25-44.
19. Kaya, P., Cetin, E.I., & Kuruüzüm, A. (2011). Çok kriterli karar verme ile Avrupa Birligi ve aday ülkelerin yasam kalitesinin analizi. Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 13, 80-94.
20. Kiracı, K., & Bakır, M. (2020). Evaluation of airlines performance using an integrated CRITIC and CODAS methodology: The case of star alliance member airlines. Studies in Business and Economics, 15(1), 83-99.
21. Koçak, H. (2009). Coğrafi bilgi sistemlerinin kentsel yaşam kalitesinin yükseltilmesine etkileri üzerine bir değerlendirme. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 25, 141-148.
22. Lamas, M.I., Castro-Santos, L., & Rodriguez, C.G. (2020). Optimization of a multiple injection system in a marine diesel engine through a multiple-criteria decision-making approach. Journal of Marine Science and Engineering, 8(11), 946.
23. Madic, M. & Radovanović, M. (2015). Ranking of some most commonly used nontraditional machining processes using ROV and CRITIC methods. U.P.B. Sci. Bull., Series D, 77(2), 193-204.
24. Madić, M., Radovanović, M., & Manić, M. (2016). Application of the ROV method for the selection of cutting fluids. Decision Science Letters, 5(2), 245-254.
25. Mathew, M., & Sahu, S. (2018). Comparison of new multi-criteria decision making methods for matiral handling equipment selection. Management Science Letters, 8(3), 139-150.
26. Nguyen, T.K.L., Le, H.N., Ngo, V.H., & Hoang, B.A. (2020). CRITIC method and grey system theory in the study of global electric cars. World Electric Vehicle Journal, 11(4), 79.
27. Orakçı, E., & Özdemir, A. (2017). Telafi edici çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye ve AB ülkelerinin insani gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 61-74.
28. Ömürbek, N., Eren, H. & Dağ, O. (2017). Entropi-Aras ve Entropi-Moosra yöntemleri ile yaşam kalitesi açısından AB ülkelerinin değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 29-48.
29. Özdağoğlu, A., & Keleş, M. K. (2019). Spor yönetimi açısından gri entropi tabanlı ROV yöntemi ile 4 büyük futbol kulübünün finansal performans analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (35), 107-123.
30. Pacione, M. (2003). Urban environmental quality and human—a social geographical perspective. Landscape and urban planning, 65(1-2), 19-30.
31. Rahman, T., Mittelhammer, R.C., & Wandscheider, P. (2005). Measuring the quality of life across countries: A sensitivity analysis of well-being indices (No. 2005/06). WIDER Research Paper.
32. Remadi, F. D., & Frikha, H. M. (2020). The Intuitionistic Fuzzy Set FlowSort methodology for green supplier Evaluation. in 2020 International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA) (pp. 719-725). IEEE.
33. Sarı, V.İ., & Kindap, (2018). Türkiye'de kentsel yaşam kalitesi göstergelerinin analizi. Journal of Turkish Court of Accounts/Sayistay Dergisi, (108), 39-72.
34. Shahrokhi Sardoo, S., & Nooripoor, M. (2014). Ranking of the districts of jiroft county based on quality of life criteria, using TOPSIS model. Journal of Research and Rural Planning, 3(6), 89-102.
35. Ulutaş, A. (2020a). New grey integrated model to solve a machine selection problem for a textile company. Fibres & Textiles in Eastern Europe, 28, 1(139), 20-25.
36. Ulutaş, A. (2020b) Supplier evaluation with BWM and fuzzy CODAS methods. In Handbook of Research on Recent Perspectives on Management, International Trade and Logistics. pp. 335-351. IGI Global.
37. Ulutaş, A. (2020c). SWARA tabanlı CODAS yöntemi ile kargo şirketi seçimi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(3), 1640-1647.
38. Vujičić, M.D., Papić, M.Z., & Blagojević, M.D. (2017). Comparative analysis of objective techniques for criteria weighing in two MCDM methods on example of an air conditioner selection. Tehnika, 72(3), 422-429.
39. Wakeel, S., Ahmad, S., Bingol, S., Bashir, M.N., Paçal, T.C., & Khan, Z.A. (2020). Supplier Selection for High Temperature Die Attach by hybrid Entropy-Range of Value MCDM Technique: A Semiconductor Industry. In 2020 21st International Conference on Electronic Packaging Technology (ICEPT) (pp. 1-5). IEEE.
40. Yakowitz, D. S., Lane, L. J., & Szidarovszky, F. (1993). Multi-attribute decision making: Dominance with respect to an importance order of the attributes. Applied Mathematics and Computation, 54(2-3), 167-181.
41. Yıldız, A., Ayyıldız, E., Gümüş, A. T., & Özkan, C. (2019). Ülkelerin yaşam kalitelerine göre değerlendirilmesi için hibrit pisagor bulanık AHP-TOPSIS metodolojisi: Avrupa Birliği örneği. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1383-1391.
42. Yılmaz, F., & Söyük, S. (2020). Sağlık risk faktörlerine göre ülkelerin kümelenmesi ve çok kriterli karar verme teknikleriyle sağlık durumu göstergelerinin analizi. Sosyal Güvence, (17), 283-320.
43. Zaralı, F. (2020). An application on heavy commercial vehicle selection with an integrated approach of CRITIC–CODAS. Current Researches in Economics and Administrative Sciences, 74-87.
44. https://www.numbeo.com/cost-of-living/, Erişim Tarihi: 15.11.2020.