ÖNCELİKLİ SEKTÖRLERİN BELİRLENMESİNDE AHS-TOPSIS VEAHS-VIKOR YAKLAŞIMLARININ KULLANIMI: RİZE ORGANİZE SANAYİ BÖLGESİ ÖRNEĞİ / USING AHP-TOPSIS AND AHP-VIKOR APPROACHES IN DETERMINATION OF PRIORITY SECTORS: THE CASE OF RİZE ORGANIZED INDUSTRIAL ZONE

Öz

The determination of priority sectors in an Organized Industrial Zone (OIZ) is to be established in a particular region is a significant problem. In this context, the main purpose of this study is to determine the priority ranks of sectors for OIZ which is planned establishing in Rize. In the scope of the application performing for this purpose, weights are calculated using the AHS method for the structure that includes seven alternatives and seven criteria. Then the priority ranks of alternatives were determined by using TOPSIS and VIKOR methods separately. After all, "encourages and supports" criterion was determined as the most important criterion at the decision stage. In addition, "food products and beverages" sector has been identified as priority sector for the Rize OIZ according to results of the both VIKOR and TOPSIS.

Anahtar Kelimeler

• Sector Selection, Organized Industrial Zone, AHP, TOPSIS, VIKOR, Rize.

Öncelikli Sektörlerin Belirlenmesinde AHS-TOPSIS ve AHS-VIKOR Yaklaşımlarının Kullanımı: Rize Organize Sanayi Bölgesi Örneği

Öz

Belirli bir bölgede kurulacak bir Organize Sanayi Bölgesi (OSB)’nde yer alacak öncelikli sektörlerin belirlenmesi önemli bir problemdir. Bu kapsamda gerçekleştirilen çalışmanın temel amacı, Rize’de kurulması planlanan OSB için sektörlerin öncelik sıralarının belirlenmesidir. Bu amaca yönelik olarak gerçekleştirilen uygulama kapsamında, belirlenen yedi alternatif ve yedi kriterli yapı için AHS yöntemi kullanılarak kriter ağırlıkları hesaplanmıştır. Ardından TOPSIS ve VIKOR yöntemleri ayrı ayrı kullanılarak alternatiflerin öncelik sıraları belirlenmiştir. Sonuçta “teşvik ve destekler” kriterinin karar aşamasında en önemli kriter olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca “gıda ürünleri ve içecek imalatı” sektörü, hem TOPSIS hem de VIKOR sonuçlarına göre Rize ili için öncelikli sektör olarak tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Sektör Seçimi, OSB, AHS, TOPSIS, VIKOR, Rize.

Kaynakça

1. Athawale, V. and Chakraborty, S. 2010. “Facility Location Selection Using PROMETHEE II Method.” International Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka, Bangladesh, 9-10 January.
2. Au, K.F.,Wong, W.K. and Zeng, X.H. 2006. “Decision Model for Country Site Selection of Overseas Clothing Plants.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 29:408-417.
3. Bazzazi, A.A., Osanloo, M. and Karimi, B. 2011. “Deriving Preference Order Of Openpitmines Equipment Through Madm Methods: Application of Modified VIKOR Method.” Expert Systems with Applications 38:2550-2556. Bocutoğlu, E. 2006. “Rize Ekonomisi: Dünü, Bugünü, Yarını.” 1. Rize Sempozyumu, 16-18 Kasım, Rize.
4. Boran, F.E. 2011. “An Integrated Intuitionistic Fuzzy Multi Criteria Decision Making Method for Facility Location Selection.” Mathematical and Computational Applications 16(2):487-496.
5. Chou, S.,Chang, Y. and Shen, C. 2008. “A Fuzzy Simple Additive Weighting System Under Group Decision-Making for Facility Location Selection With Objective/Subjective Attributes.” European Journal of Operational Research 189:132-145.
6. Cristobal, J.R.S. 2011. “Multi-Criteria Decision-Making in The Selection of A Renewable Energy Project in Spain: The VIKOR Method.” Renewable Energy 36:498-502.
7. Demireli, E. 2010. “TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama.” Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi 5(1):104-112.
8. Dinçer, H. ve Görener, A. 2011a. “Analitik Hiyerarşi Süreci ve VIKOR Tekniği İle Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama.” İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 10(19):109-127. Dinçer, H. ve Görener, A. 2011b. Performans D eğerlendirilmesinde AHP-VIKOR ve AHP-TOPSIS Yaklaşımları: Hizmet Sektöründe Bir Uygulama. Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi (Sigma) 29:244-260.

9. Do gan, İ. 2012. “Analysis of Facility Location Model Using Bayesian Networks.” Expert Systems with Applications 39:1092-1104.
10. DOKA. 2010. TR90 Doğu Karadeniz Bölge Planı 2010-2013. Doğu Karadeniz Kalkınma Ajansı, Trabzon.
11. DPT. 2006. İllerde Öne Çıkan Sanayi Sektörleri. Devlet Planlama Teşkilatı Müsteşarlığı, Yayın No:2693, Ankara.
12. DTM. 2011. İl İl Dış Ticaret Potansiyeli. Dış Ticaret Müsteşarlığı, Ankara.
13. Ertuğrul, İ. 2011. “Fuzzy Group Decision Making for The Selection of Facility Location.” Group Decision and Negotiation 20:725-740.
14. Genç, Ö. 1998. Rize Uygun Yatırım Alanları Araştırması. Kalkınma Bankası Araştırma Müdürlüğü, YUYAA/98-20-25, Ankara.
15. Görener, A. 2011. “B ütünleşik ANP-VIKOR Yaklaşımı ile ERP Yazılımı Seçimi.” Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi 5(1):97-110.
16. JICA. 2000. Doğu Karadeniz Bölgesel Gelişme Planı, Japon İşbirliği ve Kalkınma Ajansı, Ankara.
17. Kahraman C., Ruan, D. and Doğan, İ. 2003. “Fuzzy Group Decision-Making For Facility Location Selection.” Information Sciences 157:35-153.
18. KOSGEB. 2006. KO SGEB Saha Araştırma Çalışması Rize İli Değerlendirme Raporu. Yayın No:ESAM-2006-03, Ankara.
19. Liang, G. and Wang, M. 1991. “A Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Method for Facility Site Selection.” International Journal of Production Research 29(11):2313-2330.
20. Liou, J., Tsai, C., Lin, R. and Tzeng, G. 2011. “A Modified VIKOR Multiple-Criteria Decision Method for Improving Domestic Airlines Service Quality.” Journal of Air Transport Management 17:57-61.
21. Opriovic, S. and Tzeng, G. 2004. “Compromise Solutions by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS.” European Journal of Operational Research 156:445-455.
22. Opriovic, S. and Tzeng, G. 2007. “Extended VIKOR Method in Comparison With Outranking Methods.” European Journal of Operational Research 178:514–529.
23. OSBÜK. 2012. http://www.osbuk.org/index.php?page=content/osbuygulamaand id=1, Erişim tarihi: 07.05.2012.
24. Önüt, S. and Soner, S. 2008. “Transshipment Site Selection Using The AHS and TOPSIS Approaches Under Fuzzy Environment.” Waste Management 28:1552-1559.
25. Perçin, S. 2009. “Evaluation of Third-Party Logistics (3PL) Providers By Using A Two-Phase AHP and TOPSIS Methodology.” Benchmarking: An International Journal 16(5):588-604.
26. Saaty, T. 2008. “Decision Making With The Analytic Hierarchy Process.” International Journal of Services Sciences 1(1):83-98.
27. San Cristobal, J.R. 2011. “Multi-Criteria Decision-Making in The Selection of A Renewable Energy Project in Spain: The VIKOR Method.” Renewable Energy 36:498-502.
28. Shen, C. and Yu, K. 2009. “A Generalized Fuzzy Approach for Strategic Problems: The Empirical Study on Facility Location Selection of Authors’ Management Consultation Client As An Example.” Expert Systems with Applications 36:4709-4716.
29. Tabari, M., Kaboli, A., Aryanezhad, M.B., Shahanaghi, K. and Siadat, A. 2008. “A New Method for Location Selection: A Hybrid Analysis.” Applied Mathematics and Computation 206:598-606.
30. Tavakkoli-Moghaddam, R. and Mousavi, S.M. 2011. “An Integrated AHP-VIKOR Methodology for Plant Location Selection. IJE Transactions B:Applications 24(2):127-137.
31. TİM. 2011. İl Bazında İhracat Rakamları, Türkiye İhracatçılar Merkezi, İstanbul.
32. Tsai, W.-H., Hsu, W. and Chou, W.-C. 2011a. “A Gap Analysis Model for Improving Airport Service Quality.” Total Quality Management and Business Excellence 22(10):1025-1040.
33. Tsai, W.-H., Hsu, W. and Lin, T.-W. 2011b. “New Financial Service Development of Banks in Taiwan Based on Customer Needs and Expectations.” The Service Industrial Journal 31(2):215-236.
34. Tzeng, G.-H., Lin, C.-W. and Opricovic, S. 2005. “Multi-Criteri Analysis of Alternative-Fuel Buses for Public Transportation.” Energy Policy 33:1373-1383.
35. Tzeng, G.-H., Teng, M.-H., Chen, J.-J. and Opricovic, S. 2002. “Multi Criteria Selection for A Restaurant Location in Taipei.” International Journal of Hospitality Management 21:171-187.
36. URL-1, http://www.mevzuat.gov.tr/Metin.Aspx?MevzuatKod=1.5.4562andsourceXmlSearch=andMevzuatIliski=0, Erişim tarihi: 23.10.2012.
37. URL- 2, http://ec.europa.eu/competition/mergers/cases/index/nace_all.html, Erişim tarihi: 04.12.2012.
38. Ustasüleyman, T. 2009. “ Bankacılık Sektöründe Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi: AHS-TOPSIS Yöntemi.” Bankacılar Dergisi 69:33-43.
39. Wu, H.-Y., Chen, J.-K., Chen, I-S. and Zhuo, H.-H. 2012. “Ranking Universities Based on Performance Evaluation by A Hybrid MCDM Model.” Measurement 45:856-880.
40. Yang, J. and Lee, H. 1997. “An AHP Decision Model for Facility Location Selection.” Facilities 15(9):241-254.
41. Yong, D. 2006. “Plant Location Selection Based on Fuzzy TOPSIS.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 28:839-844.
42. Yoon, K. and Hwang, C. 1985. “Manufacturing Plant Locaiton Analysis by Multi Attribute Decision Making: Part ISingle Plant Strategy.” International Journal of Production Research 23(2):345-359.
43. Yoon, K. and Hwang, C. 1995. Multiple Attribute Decision Making: An Introduction. Sage Publications, Thousand Oaks, USA.
44. Yurdakul, M. and İç, Y.T. 2005. “Development of A Performance Measurement Model for Manufacturing Companies Using the AHP and TOPSIS Approaches”. International Journal of Production Research, 43(21): 4609-4641. EK AHS (Saaty 2008, Önüt ve Soner 2008, Görener 2011)
45. Adım 1: Kriterler arası karşılaştırma matrisi (K) oluşturulur. Karşılaştırma matrisi, n sayıda kriterin yer aldığı bir değerlendirme için köşegen üzerindeki matris bileşenlerinin 1 değerini aldığı nxn boyutlu bir kare matristir. Adım 2: Kriterlerin yüzde önem dağılımları belirlenir. Bunun için karşılaştırma matrisini oluşturan sütun vektörlerinden yararlanılır. n adet ve n bileşenli S sütun vektörü oluşturulur. S sütun vektörlerinin hesaplanmasında (1) formülünden yararlanılır. ∑ = Tüm sütunlar için elde edilen S sütun vektörleri matris formatında bir araya getirildiğinde ise B matrisi oluşturulacaktır. B matrisinden yararlanarak, faktörlerin birbirlerine göre önem değerlerini gösteren yüzde önem dağılımları elde edilir. Bunun için (2) formülünde gösterildiği gibi B matrisini oluşturan satır bileşenlerinin aritmetik ortalaması alınır ve Öz Vektör olarak adlandırılan W sütun vektörü elde edilir. n i i i w c T = ( n i ,..., 2 , 1 = ) (3) n T n i i ∑ = = 1 max λ (4) 1 max − − = n n CI λ (5) RI CI CR = (6) EK TOPSIS (Yoon ve Hwang 1995, Önüt ve Soner 2008, Demireli 2010, Cristobal 2011)
46. Adım 1:Karar matrisinin satırlarında üstünlükleri sıralanmak istenen m sayıda alternatif, sütunlarında ise karar vermede kullanılacak n sayıda değerlendirme kriterleri yer alır.