ENTROPİ-ARAS HİBRİT YÖNTEMİ İLE BİLİŞİM İŞLETMELERİ İÇİN EN UYGUN TEKNOPARK BÖLGESİNİN BELİRLENMESİ

Öz

Teknoparklar, üniversite ve özellikle bilişim işletmeleri arasındaki iş birliğini geliştirmek için oluşturulmuş bilim ve teknoloji sahalarıdır. Teknoparkların ilgili işletmelerine imkân olarak sunduğu kiralama bedeli, alt yapı olanakları ve laboratuvarlar gibi unsurlar firmaların yer seçimi için en uygun teknoparkın belirlenmesinde etkilidir. Bu çalışmada, özellikle bilişim sektörü için İstanbul veya İzmit illerinde faaliyet göstermeyi planlayan işletmelere en uygun teknopark seçimi konusunda yardımcı olmak hedeflenmiştir. En uygun teknoparkın seçimi ile ilgili kriter ve alternatifler literatür taraması ve uzman görüşleri ile belirlenmiştir. Bu doğrultuda İstanbul ve İzmit’te yer alan yedi teknoparkın bilişim firmaları yöneticilerinden güncel veriler alınmıştır. Bu yöneticiler aynı zamanda karar vericiler olarak kabul edilmiştir. Çalışmanın uygulama kısmında, iki temel bölüm yer almaktadır. Bunlar kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesi ve alternatiflerin önceliklerinin tespit edilmesidir. Birinci bölümde Entropi yöntemi ikinci bölümde ise ARAS (Additive Ratio Assesment) yöntemi tercih edilmiştir. Hibrit yöntemle gerçekleştirilen analizler neticesinde; birinci sırada İTÜ teknopark ikinci sırada ise Yıldız teknopark bulunmuştur. Analiz sonuçları ilgili işletmelerin yöneticileriyle paylaşılmıştır. Gelecekte yapılan benzer çalışmalarda faklı sektörlere ait tesis yeri seçim problemleri kullanılabileceği gibi güncel ÇKKV (Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri) kullanılabilir.

Anahtar Kelimeler

• Bilişim İşletmeleri
• Entropi yöntemi
• ARAS yöntemi
• Teknopark seçimi

DETERMINATION OF THE MOST SUITABLE TECHNOPARK AREA FOR IT ENTERPRISES WITH ENTROPY-ARAS HYBRID METHOD

Abstract

Technoparks are science and technology fields created to improve the cooperation between universities and especially technology firms. Factors such as rental fee, infrastructure facilities and laboratories offered by technoparks to firms are effective in determining the most suitable technopark for their location decision. In this study, it is aimed to assist the enterprises planning to operate in Istanbul or Izmit provinces especially for the technology sector for choosing the most suitable technopark. The criteria and alternatives for the selection of the most suitable technopark were determined by literature review and expert opinions. In this direction, up-to-date data were obtained from the managers of the information companies of seven technoparks located in Istanbul and Izmit. These managers are also considered as decision makers. In the application part of the study, there are two main parts. These are determining the weights of the criteria and determining the priorities of the alternatives. Entropy method is preferred in the first section and ARAS (Additive Ratio Assessment) method is preferred in the second section. As a result of the analysis performed with the hybrid method; ITU technopark was in the first rank and Yıldız technopark was in the second. The results of the analysis were shared with the managers of the relevant firms. In similar studies in the future, facility location problems of different sectors can be used as well as current MCDM (Multi Criteria Decision Making Methods).

Keywords

• Entropy method
• ARAS method
• MCDM methods

Kaynakça

1. Acarer, T., & Dinçer, E., Çok Kriterli Karar Alma Yöntemleriyle Türkiye ve Avrupa Birliği Üyesi Ülkelerin Ticari İlişki Analizi: Entropi ve COPRAS Yaklaşımı, Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 8(3), 219-240, 2019
2. Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., Ömürbek, V., Bankacılık Sektöründe Entropi ve WASPAS Yöntemleri İle Performans Değerlendirmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), s. 285-300, 2017
3. Akçakaya, O., & Akçakaya, E. D. U., Türkiye’deki Büyükşehirlerin Çevresel Performanslarının Entropi Temelli COPRAS ve ARAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi, OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 11(18), 1437-1473, 2019
4. Babacan, M., Dünyada ve Türkiye’de Teknoparklar (Bilim ve Teknoloji Parkları), Asil Ofset Matbaası, İzmir, 1995
5. Bakır, M., & Atalık, Ö., Entropi ve ARAS Yöntemleriyle Havayolu İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi, Journal of Business Research – Türk, 10(1), 617-638, 2018
6. Bakshi, T. & Sarkar, B., MCA Based Performance Evaluation of Project Selection, International Journal of Software Engineering & Applications, 2 (2), 14-22, 2011
7. Chen, P., Effects of Normalization on The Entropy-Based TOPSIS Method, Expert Systems with Applications, 33-41, 2019
8. Chen, W., Feng, D. ve Chu, X., Study of Poverty Alleviation Effects for Chinese Fourteen Contiguous Destitute Areas Based on Entropy Method, International Journal of Economics and Finance, 7(4), 89-98, 2015

9. DDK, T.C. Cumhurbaşkanlığı Devlet Denetleme Kurulu Araştırma ve İnceleme Raporu, 4691 sayılı Teknoloji Geliştirme Bölgeleri Kanunu Uygulamalarının Değerlendirilmesi ile Uygulamada Ortaya Çıkan Sorunların Çözümüne İlişkin Öneri Geliştirilmesi, 2009
10. Deste, M. & Şimşek A. İ., Havayolu Yolcu Taşımacılığı Sektöründeki Şirketlerin Lojistik Performans Açısından Entropi ve TOPSIS Yöntemleri Kullanılarak Karşılaştırılması, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, Cilt: 17, Sayı: 1, s. 395-411. DOI: 10.11611/yead.483926, 2019
11. Ecer, F., ARAS Yöntemi Kullanılarak Kurumsal Kaynak Planlaması Yazılımı Seçimi, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 8 (1), 89-98, 2016
12. Gezen, A., Türkiye’de Faaliyet Gösteren Katılım Bankalarının Entropi ve WASPAS Yöntemleri İle Performans Analizi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84), ss.213-232, 2019
13. https://www.sanayi.gov.tr/istatistikler https://www.tgbd.org.tr www.iasp.ws, (11.09.2008)
14. Hu, T. S., Lin, C. Y., & Chang, S. L., Technology-Based Regional Development Strategies and The Emergence Of Technological Communities: A Case Study of HSIP, Taiwan. Technovation, 25(4), 367-380, 2005
15. IASP, Facts and Figures of Science and Technology Parks in the World: General Survey 2006-2007.
16. Işık, Ö., Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı ARAS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90-99, 2019
17. Jati, H., & Dominic, D. D., A New Approach Of Indonesian University Webometrics Ranking Using Entropy And PROMETHEE II, Procedia Computer Science, 444-451, 2017
18. Karami, A., & Johansson, R., Utilization of Multi Attribute Decision Making Techniques to Integrate Automatic and Manual Ranking of Options, Journal Of Information Science and Engineering, 519-534, 2014
19. Kenger, M. D., & Organ, A., Banka Personel Seçiminin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Entropi Temelli ARAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 152-170, 2017
20. Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H. ve Gao, C., Application of the Entropy Weight and TOPSIS Method in Safety Evaluation Of Coal Mines, Procedia Engineering, 26, 2085-2091, 2011
21. Organ, A., & Tekin, B., Şehir Hastanesi Kuruluş Yeri Seçimi İçin Entropi ve Gri İlişkisel Analiz Yaklaşımı: Denizli İli Örneği. Adnan Menderes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(3), 256-278, 2017
22. Öztel, A., Aydın, B., & Köse, M. S., Entropi Tabanlı TOPSIS Yöntemi İle Enerji Sektöründe Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansının Ölçümü: Akenerji Örneği, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 9(24). 2018
23. Reza, S., & Majid, A., Ranking Financial İnstitutions Based on Trust İn Online Banking Using ARAS And ANP Method, International Research Journal of Applied and Basic Sciences, 6(4), 415-423, 2013
24. Shannon and Weaver, . C.E. Shannon, W. Weaver., The Mathematical Theory of Communication. The University of Illinois Press, Urbana, 1947
25. Shemshadi, A., Shirazi, H., Toreihi, M. & Tarokh, M.J., A Fuzzy VIKOR Method for Supplier Selection Based on Entropy Measure for Objective Weighting, Expert Systems with Applications, 38 (10), 12160-12167, 2011
26. Sliogeriene, J., Turskis, Z. & Streimikiene, D., Analysis and Choice of Energy Generation Technologies: The Multiple Criteria Assessment On The Case Study of Lithuania, Energy Procedia, 32, 11-20, 2013
27. Stanujkic, D. & Jovanovic, R., Measuring a Quality of Faculty Website Using ARAS Method. Proceeding of the International Scientific Conference Contemporary Issues İn Business, Management and Education, 545-554, 2012
28. Topak, M., S., Çanakçıoğlu, M., Banka Performansının Entropi ve COPRAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29(154), ss.107-132, 2019 Turskis, Z., Zavadskas, E. K., & Kutut, V., A Model Based On ARAS-G and AHP Methods for Multiple Criteria Prioritizing of Heritage Value, International Journal of Information Technology & Decision Making, 12(01), 45-73. 2013
29. Ural, M, Demireli, E, Güler Özçalık, S., Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi ve WASPAS Yöntemleri İle Bir Uygulama, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , (31) , ss.129-14, 2018
30. Yıldırım, B. F., & Mercangoz, B. A., Evaluating The Logistics Performance of OECD Countries by Using Fuzzy AHP and ARAS-G, Eurasian Economic Review, 10(1), 27-45, 2020
31. Zavadskas, E. K., & Turskis, Z., A New Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Multi Criteria Decision‐Making, Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172, 2010