BibTex RIS Kaynak Göster

Cep Telefonu Seçiminin Bulanık Analitik Hiyerarşi ve Bulanık Analitik Ağ Süreci ile Belirlenmesi

Yıl 2018, Sayı: 40, 161 - 175, 01.08.2018

Öz

Son yıllarda günlük yaşamın vazgeçilmezleri arasına giren cep telefonları iletişim sektöründe hızlı bir değişim ve günden güne artan ihtiyaca yönelik gelişmeler yaşanmaktadır. “Mükemmel bir cep telefonu nasıl olmalı ve hangi özellikleri kendisinde barındırmalıdır?” sorusunun cevabı elbette yıllar geçtikçe değişecektir. Ancak günün ihtiyaçları, günün cep telefonu işletim sistemlerinin eksik görülen yanlarına bakarak rahatlıkla anlaşılabilmektedir. Günümüzde cep telefonu seçimi sadece fiyata ya da donanım özelliklerine bakmamakta; işletim sistemi de bu kararda önemli rol oynamaktadır. Eskiden sadece pahalı ve üst seviye cep telefonlarına konulan pek çok yazılım ve donanım özelliği, yaygınlık kazanıp, daha ekonomik cep telefonlarında da kendilerine yer bulmaktadır. Bu sayede cep telefonları, bilgisayar erişimi olmadığında içinde bulunulan bilgi çağının gereksinimlerine erişim sağlayan aygıtlar olarak önem kazanmaktadır. Cep telefonu, kolayca taşınabilen, geniş ve kablosuz kapsama alanlı telefon sistemini kullanan bir aygıt olduğundan, son yıllarda günlük yaşamın vazgeçilmezleri arasına girmeyi başarmıştır. Hızla değişen teknolojiyle rekabet ortamındaki firmalar tüketicinin isteklerine cevap verebilecek nitelikte çeşitli özellik, boyut, renk ve tasarımlara sahip cep telefonları üretmektedirler.Bu çalışmada, Selçuk Üniversitesi’nde öğrenim gören öğrencilerin değişen ve gelişen teknolojiyle birlikte tercih ettikleri cep telefonu markalarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında, en çok kullanılan 5 cep telefonu markası ele alınmış ve cep telefonu seçiminde etkili olan 4 ana kriter Fiyat, Dizayn, Teknik özellikler, Network bağlantıları ve bunlara ilişkin 17 alt kriter belirlenmiştir. Selçuk Üniversitesi’nde öğrenim gören 383 öğrenciye ikili karşılaştırmalar içeren soruların yer aldığı bir anket uygulanmıştır. Anketlerin değerlendirilmesi sonucunda, öğrencilerin tercih ettikleri cep telefonu markaları çok kriterli karar verme yöntemlerinden Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve Bulanık Analitik Ağ Süreci yöntemleri ile belirlenmiştir. Bulanık analitik hiyerarşi süreci kullanılarak hesaplanan ana kriter ağırlıklarına bakıldığında, öğrencilerin cep telefonu seçiminde Fiyat kriterinin en etkili kriter olduğu görülmüş, bunu Dizayn, Teknik özellikler ve Network bağlantıları kriterleri takip etmiştir. Her iki yöntemden elde edilen sıralama sonuçlara göre, Nokia marka cep telefonlarının öğrenciler tarafından en çok tercih edilen marka olduğu görülmüştür.

Kaynakça

  • Ayağ, Z. & Özdemir, R.G. (2009). “A hybrid approach to concept selection through fuzzy analytic network process”, Computers & Industrial Engineering, 56, 368-379.
  • Aydın, K. (2004). “Üniversite öğrencilerinin cep telefonu kullanımı ve gsm operatörü tercihleri üzerine bir çalışma”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, sayı: 9, s.149-164.
  • Chang, D.-Y. (1996). “Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP”, European Journal of Operational Research, 95(3), 649-655.
  • Çanlı, H., & Kandakoğlu, A. (2007). “Hava gücü mukayesesi için bulanık AHP modeli”, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, sayı: 3, no: 1, s.71-82.
  • Dağdeviren, M. (2007). “Bulanık analitik hiyerarşi prosesi ile personel seçimi ve bir uygulama”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, sayı: 22, s.791-799.
  • Dağdeviren, M. & Yüksel, İ. (2009). “A fuzzy analytic network process (ANP) model for measurement of the sectoral competition level (SCL)”, Expert Systems with Aplications, 37, 1-10.
  • Felek, S., Yuluğkural, Y. & Aladağ, Z. (2007). “Mobil iletişim sektöründe pazar paylaşımının tahmininde AHP ve ANP yöntemlerinin kıyaslanması”, Endüstri Mühendisliği Dergisi, sayı: 18, s.6-22.
  • Kahraman C, Cebeci U & Ruan D (2004).” Multi-attribute comparison of catering service companies using fuzzy AHP: The case of Turkey”, International Journal of Production Economics, 87, 171-184.
  • Kahraman, C., Kaya, İ. & Cebi, S. (2009). “A comparative analysis for multiattribute selection among renewable energy altenatives using fuzzy axiomatic design and fuzzy analytic hierarchy process”, Energy, 34, 1603-1616.
  • Mikhailov, L. & Singh, M.G. (2003). “Fuzzy analytic network process and its application to the development of decision support systems”, Browse Journals & Magazines, 33, 33-41.
  • Mon DL, Cheng CH & Lin JC (1994). “Evaluating weapon system using fuzzy analytic hierarchy process based on entropy weight”, Fuzzy Sets and Systems, 62, 127-134.
  • Muşdal, H. (2007). “Tıbbi atıkları işleme ve bertaraf etme teknolojsi seçme problemine bulanık analitik hiyerarşi prosesi ve bulanık ağ prosesi yaklaşımı”, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı.
  • Özden, Ü. H. (2008). “Analitik hiyerarşi yönetimi ile ilkokul seçimi”, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, sayı: 14, s.299-320.
  • Promentilla, M.A.B., Furuichi, T., Ishii, K. & Tanikawa, N. (2008). “A fuzzy analytic network process for multi-criteria evaluation of contaminated site remedial countermeasures”, Journal of Environmental Management, 88, 479-495.
  • Saaty, T. L. (2008). “Decision making with the analytic hierarchy process”. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.
  • Seçme, N.Y., Bayrakdaroğlu, A. & Kahraman, C. (2009). “Fuzzy performance evaluation in Turkish banking sector using analytic hierarchy process and TOPSIS”, Expert Systems with Aplications, 36, 1699-11709.
  • Tesfamariam, S. & Sadiq, R. (2006). “Risk-based environmental decision-making using fuzzy analytic hierarchy process (F-AHP)”, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 21, 35-50.
  • Tiryaki, F. & Ahlatcioglu, B. (2009). “Fuzzy portfolio selection using fuzzy analytic hierarchy process”, İnformation Sciences, 179, 53-69.
  • Tuzkaya, U., R. & Önüt, S., 2008, “A fuzzy analytic network process based approach to transportation-mode selection between Turkey and Germany: A case study”, Information Sciences, 178, 3133-3146.
  • Vinodh S., Ramiya R.A. & Gautham SG (2011).”Application of fuzzy analytic network process for supplier selection in a manufacturing organisation”. Expert Systems with Applications, 38, 272-280.

Determination of Mobile Phone Selection with Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Analytic Network Process

Yıl 2018, Sayı: 40, 161 - 175, 01.08.2018

Öz

Thanks to the mobile phones that have become indispensable in everyday life in recent years, there is a rapid change in the communication sector and developments in need. The answer to the question "How should an excellent mobile phone be and what features should it have in itself?" will of course change over time. However, the needs of the day can be easily understood by looking at the missing aspects of the day's mobile phone operating systems. Today, it seems that many criteria price, hardware, operating system, etc. have been taken into consideration by decision makers depending on the fast technology that is preferred in mobile phones. Many software and hardware features formerly used only in expensive and high-end mobile phones are also available on more affordable mobile phones today. In this regard, mobile phones are gaining importance as devices providing access to the needs of the information age, even when there is no computer access. Since the mobile phone is a device that can be easily transported and uses a wide and wireless coverage phone system, it has become one of the indispensable parts of everyday life in recent years. Firms competing with rapidly changing technology produce mobile phones with various features, sizes, colors and designs that can meet the demands of consumers. In this study, Fuzzy Analytic Hierarchy Process FAHP and Fuzzy Analytic Network Process FANP were applied to determine the mobile phone brands preferred by the students at Selçuk University with changing and developing technology. While the FAHP method is hierarchical, i.e., it deals with the one-way relationship of units, the FANP method takes into account complex relationships such as internal dependency, external dependency, and feedback among the units. Within the scope of the study, five mobile phone brands that were sold the most in the market were handled and four main criteria Price, Design, Technical features and Network connections and their seventeen sub criteria that are effective in mobile phone selection, were determined. A questionnaire form was applied to 383 students educated at Selçuk University including questions based on pairwise comparisons. As a result of the evaluation of the questionnaires, mobile phone brands preferred by the students were determined by Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Analytic Network Process methods which are multi criteria decision making methods. When the main criterion weights calculated by using the Fuzzy Analytic Hierarchy Process were examined, it was found that the price criterion was the most effective criterion in the mobile phone selection of the students, followed by the criteria of Design, Technical Features and Network Connections. According to the ranking results obtained from both methods, it is seen that Nokia brand mobile phones are the most preferred brand by students

Kaynakça

  • Ayağ, Z. & Özdemir, R.G. (2009). “A hybrid approach to concept selection through fuzzy analytic network process”, Computers & Industrial Engineering, 56, 368-379.
  • Aydın, K. (2004). “Üniversite öğrencilerinin cep telefonu kullanımı ve gsm operatörü tercihleri üzerine bir çalışma”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, sayı: 9, s.149-164.
  • Chang, D.-Y. (1996). “Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP”, European Journal of Operational Research, 95(3), 649-655.
  • Çanlı, H., & Kandakoğlu, A. (2007). “Hava gücü mukayesesi için bulanık AHP modeli”, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, sayı: 3, no: 1, s.71-82.
  • Dağdeviren, M. (2007). “Bulanık analitik hiyerarşi prosesi ile personel seçimi ve bir uygulama”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, sayı: 22, s.791-799.
  • Dağdeviren, M. & Yüksel, İ. (2009). “A fuzzy analytic network process (ANP) model for measurement of the sectoral competition level (SCL)”, Expert Systems with Aplications, 37, 1-10.
  • Felek, S., Yuluğkural, Y. & Aladağ, Z. (2007). “Mobil iletişim sektöründe pazar paylaşımının tahmininde AHP ve ANP yöntemlerinin kıyaslanması”, Endüstri Mühendisliği Dergisi, sayı: 18, s.6-22.
  • Kahraman C, Cebeci U & Ruan D (2004).” Multi-attribute comparison of catering service companies using fuzzy AHP: The case of Turkey”, International Journal of Production Economics, 87, 171-184.
  • Kahraman, C., Kaya, İ. & Cebi, S. (2009). “A comparative analysis for multiattribute selection among renewable energy altenatives using fuzzy axiomatic design and fuzzy analytic hierarchy process”, Energy, 34, 1603-1616.
  • Mikhailov, L. & Singh, M.G. (2003). “Fuzzy analytic network process and its application to the development of decision support systems”, Browse Journals & Magazines, 33, 33-41.
  • Mon DL, Cheng CH & Lin JC (1994). “Evaluating weapon system using fuzzy analytic hierarchy process based on entropy weight”, Fuzzy Sets and Systems, 62, 127-134.
  • Muşdal, H. (2007). “Tıbbi atıkları işleme ve bertaraf etme teknolojsi seçme problemine bulanık analitik hiyerarşi prosesi ve bulanık ağ prosesi yaklaşımı”, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı.
  • Özden, Ü. H. (2008). “Analitik hiyerarşi yönetimi ile ilkokul seçimi”, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, sayı: 14, s.299-320.
  • Promentilla, M.A.B., Furuichi, T., Ishii, K. & Tanikawa, N. (2008). “A fuzzy analytic network process for multi-criteria evaluation of contaminated site remedial countermeasures”, Journal of Environmental Management, 88, 479-495.
  • Saaty, T. L. (2008). “Decision making with the analytic hierarchy process”. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.
  • Seçme, N.Y., Bayrakdaroğlu, A. & Kahraman, C. (2009). “Fuzzy performance evaluation in Turkish banking sector using analytic hierarchy process and TOPSIS”, Expert Systems with Aplications, 36, 1699-11709.
  • Tesfamariam, S. & Sadiq, R. (2006). “Risk-based environmental decision-making using fuzzy analytic hierarchy process (F-AHP)”, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 21, 35-50.
  • Tiryaki, F. & Ahlatcioglu, B. (2009). “Fuzzy portfolio selection using fuzzy analytic hierarchy process”, İnformation Sciences, 179, 53-69.
  • Tuzkaya, U., R. & Önüt, S., 2008, “A fuzzy analytic network process based approach to transportation-mode selection between Turkey and Germany: A case study”, Information Sciences, 178, 3133-3146.
  • Vinodh S., Ramiya R.A. & Gautham SG (2011).”Application of fuzzy analytic network process for supplier selection in a manufacturing organisation”. Expert Systems with Applications, 38, 272-280.
Toplam 20 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Research Article
Yazarlar

Özlem Akay Bu kişi benim

Nimet Yapıcı Pehlivan Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Ağustos 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2018 Sayı: 40

Kaynak Göster

APA Akay, Ö., & Yapıcı Pehlivan, N. (2018). Cep Telefonu Seçiminin Bulanık Analitik Hiyerarşi ve Bulanık Analitik Ağ Süreci ile Belirlenmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(40), 161-175.


24108  28027

Bu eser Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Lisansı ile lisanslanmıştır.