AN APPLICATION ON THE MEASUREMENT OF PERFORMANCE WITH ENTROPY BASED MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING METHODS

Öz

As a result of economic, environmental and legal requirements, the sustainability of companies' profitability in the tobacco and tobacco products market has become directly related to their performance. Producers whose input prices have increased with the decrease in tobacco cultivation areas want to monitor the performance of distributors and sellers closely throughout the supply chain in order to avoid shrinking demand and to maintain profitability. At this point, how to measure performance in a healthy way emerges as a challenge and gains importance day by day. In Turkey, despite all the prohibitions related to smoking, the consumption of cigarettes is still very common. Because of that, cigarette sales would be very important in the future. In the study, the number of districts, number of dealers, product type, sales revenue, sales quantity, number of personnel, number of vehicles and net profit criteria are determined in order to evaluate the performance of a cigarette distributor in cigarette sales in West Mediterranean Region between the years 2006 and 2016. While evaluating the performance of the distributor, who is the main subject of the application, the criterial weights are calculated with the Entropy method which is a commonly used method of Multi-Criteria Decision-Making Models, and analyses are made with MULTIMOORA, CORPAS and WASPAS methods. By weighting the criterion made by Entropy method, the most effective criteria are determined to be sales volume and net profit. According to the results of all three methods, the distributor increases its performance every year and shows the highest performance in 2016.

Anahtar Kelimeler

• Multi-Criteria Decision-Making,Entropy,COPRAS,MULTIMOORA,WASPAS

PERFORMANS ÖLÇÜMÜNDE ENTROPİ TEMELLİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ İLE BİR UYGULAMA

Öz

Ekonomik, çevresel ve yasal zorunluluklar sonucunda tütün ve tütün ürünleri piyasasında şirketlerin kârlılıklarını korumaları performanslarıyla doğrudan ilişkili hale gelmiştir. Tütün ekim alanlarının azalmasıyla beraber girdi fiyatları artan üreticiler, talep daralması yaşamamak ve kârlılıklarını korumak için tedarik zinciri boyunca özellikle dağıtıcı ve satıcı performanslarını yakından takip etmek istemektedirler. Bu noktada performans ölçümünün sağlıklı olarak nasıl yapılacağı bir zorluk olarak ortaya çıkmaktadır ve gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Türkiye’de sigara içimine ilişkin konulan yasaklara rağmen sigara satışının gelecekte de önemli bir yere sahip olacağı düşünülmektedir. Bu çalışmada bir sigara distribütörünün 2006-2016 yılları arasında Batı Akdeniz Bölgesindeki sigara satışlarına ilişkin performansını değerlendirmek için ilçe sayısı, bayi sayısı, ürün çeşidi, satış geliri, satış miktarı, personel sayısı, araç sayısı ve net kâr kriterleri belirlenmiştir. Uygulamaya konu olan distribütörün performansı değerlendirilirken oldukça yaygın olarak kullanılan Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri’nden Entropi yöntemiyle kriter ağırlıkları hesaplanıp, MULTIMOORA, COPRAS ve WASPAS yöntemleriyle analizler yapılmıştır. Entropi yöntemiyle yapılan kriter ağırlıklandırılmasıyla en etkili kriterler sırasıyla satış miktarı ve net kâr olarak belirlenmiş olup, her üç yöntemin sonucuna göre distribütörün her yıl performansını arttırdığı ve en yüksek performansını 2016 yılında gösterdiği sonucu elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Çok Kriterli Karar Verme,Entropi,COPRAS,MULTIMOORA,WASPAS

Kaynakça

1. Aktepe, A. ve Ersöz, S. (2014). AHP-VIKOR ve MOORA yöntemlerinin depo yeri seçim probleminde uygulanması. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 25(1), 2-15.
2. Arslan, A. (2018). Vakıf yükseköğretim kurumlarında bilgi yönetimi ile karar verme arasındaki ilişkinin incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
3. Asoğlu, İ. ve Eren, T. (2018). AHP, TOPSIS, PROMETHEE yöntemleri ile bir işletme için kargo şirketi seçimi. Yalova Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(16), 102-122.
4. Aytaç Adalı, E. ve Tuş Işık, A. (2017). Bir tedarikçi seçim problemi için SWARA ve WASPAS yöntemlerine dayanan karar verme yaklaşımı. International Review of Economics and Management, 5(4), 56-77.
5. Ayyıldız, E. ve Murat, M. (2017). Türkiye’de yer alan şehirlerin eğitim performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak belirlenmesi. Kent Kültürü ve Yönetimi Dergisi, 10(2), 255-267.
6. BBC Türkiye. (2018). Dünya Sigarayı Bırakma Günü’nde grafiklerle Türkiye. Erişim adresi: https://www.bbc.com/turkce/haberler-turkiye-40092125, (21 Mayıs 2018).
7. Brauers, W. K. M. ve Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetics, 35(2), 445-469.
8. Brauers, W. K. ve Zavadskas, E. K. (2009). Robustness of the multi- objective moora method with a test for the facilities sector. Technological and Economic Development of Economy, 15(2), 352-375.

9. Brauers, W. K. ve Zavadskas, E. K. (2010). Project management by MULTIMOORA as an instrument for transition economies. Technological and Economic Development of Economy, 16(1), 5-24.
10. Can, G. F., Delice, E. K. ve Özçakmak, B. C. (2017). Çok kriterli karar verme yaklaşımıyla oturma düzeneği seçimi. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 22, 213-225.
11. Chakraborty, S. ve Zavadskas, E.K. (2014). Applications of WASPAS method in manufacturing decision making. Informatica, 25(1), 1-20.
12. Chakraborty, S., Zavadskas, E. K. ve Antucheviciene, J. (2015). Applications of WASPAS method as a multi-criteria decision-making tool. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 49(1), 1-17.
13. Chen W., Feng D. ve Chu X. (2015). 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.
14. Çakır, E., Akel, G. ve Doğaner, M. (2018). Türkiye’de faaliyet gösteren özel alışveriş sitelerinin bütünleşik SWARA-WASPAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi,18, 599-616.
15. Gadakh., V. S. (2011). Application of MOORA method for parametric optimization of milling process. International Journal of Applied Engineering Research, 1(4), 743-758.
16. Ghorabaee, M., Amiri, M., Sadaghiani, J. ve Goodarz, G. H. (2014). Multiple criteria group decision-making for supplier selection based on COPRAS method with interval type-2 fuzzy sets. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 75(5), 1115-1130.
17. Görener, A., Dinçer, H. ve Hacıoğlu, Ü. (2013). Application of multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA) method for bank branch location selection. International Journal of Finance & Banking Studies, 2(2), 41-52.
18. Kaklauskas, A., Zavadskas, E. K., Raslanas, S., Ginevicius, R. A. ve Komka, P. M. (2006). Selection of low-e windows in retrofit of public buildings by applying multiple criteria method COPRAS: A Lithuanian case. Energy and Buildings, 38(5), 454-462.
19. Kalibatas, D. ve Turskis, Z. (2008). Multicriteria evaluation of inner climate by using MOORA method. Information Technology and Control, 37(1), 79-83.
20. Kaplanoğlu, E. (2018). ARAS ve COPRAS yöntemleriyle nakit akışına dayalı performans ölçümü: BIST kimya, petrol, kauçuk ve plastik ürünler sektöründe bir uygulama. Muhasebe ve Vergi uygulamarı Dergisi, 11(2), 153-184.
21. Karami, A. ve Johansson, R., (2014). Utilization of multi attribute decision making techniques to integrate automatic and manual ranking of options. Journal of Informatıon Science and Engineering, 30, 519-534.
22. Karaoğlan, S. ve Şahin, S. (2018), BİST XKMYA işletmelerinin finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile ölçümü ve yöntemlerin karşılaştırılması. Ege Akademik Bakış Dergisi, 18(1), 63-80.
23. Kildiene, S. (2013). Assessment of opportunities for construction enterprises in European union member states using the multimoora method. Journal of Procedia Engineering, 57, 557-564.
24. Kildiene, S., Kaklauskas, A. ve Zavadskas, E. K. (2011). COPRAS based comparative analysis of the European country management capabilities within the construction sector in the time of crisis. Journal of Business Economics and Management, 12(2), 417-434.
25. Konuşkan, Ö. ve Uygun, Ö. (2014). Çok nitelikli karar verme (MAUT) yöntemi ve bir uygulaması. 2. International Symposıum on Innovative Technologies In Engineering and Science, Sakarya Üniversitesi, 18-20 Haziran 2014, Sakarya, 1403-1412.
26. Korucuk, S., Akyurt, H. ve Turpcu, E. (2018). Otel işletmelerinde hizmet kalitesinin entropi yöntemi ile ölçülmesi: Giresun ilindeki üç yıldızlı oteller üzerine bir araştırma. Manas Üniversitesi Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(1), 697-709.
27. Lee, P. T. W., Lin, C.W. ve Shin, S. H. (2012). A comparative study on financial positions of shipping companies in Taiwan and Korea using entropy and grey relation analysis. Expert Systems with Applications, 39(59), 5649-5657.
28. Madic, M., Gecevska, V., Radovanovic, M. ve Petkovic, D. (2014). Multi-criteria economic analysis of machining processes using the WASPAS method. Journal of Production Engineering, 17(2), 79-82.
29. Ofluoğlu, A., Baki, B. ve Ar, İ. M. (2017). Afet depo yeri seçimi için çok kriterli karar analizi Modeli. Journal of Management, Marketing and Logistics, (4)2, 89-106.
30. Ömürbek, N., Eren, H. ve 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.
31. Özbek, A., ve Erol, E. (2017). Ranking of factoring companies in accordance with ARAS and COPRAS methods, International Journal of Academic Research in Accounting. Finance and Management Sciences, 7(2), 105–116.
32. Özer, O. (2010). Kurumsal sürdürülebilirlik ölçümü: avrupa ve abd şirketlerinin sektörel bazda karşılaştırmalı analizi. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
33. Özmen, A. (2007). Türkiye’de kurulması planlanan nükleer santraller için kuruluş yeri seçimi. Yüksek Lisans Tezi, Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bolu.
34. Perçin, S., ve Sönmez, Ö. (2018). Bütünleşik entropi ağırlık ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak Türk sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18, 562-582.
35. Podvezko, V. (2011). The comparative analysis of MCDA methods SAW and COPRAS. Inzinerine Ekonomika Engineering Economics, 22(2), 134-146.
36. Roy, J., Sharma, H. K., Kar, S., Zavadskas, E. K. ve Saparauskas, J. (2019). An extended COPRAS model for multi-criteria decision-making problems and its application in web-based hotel evaluation and selection, Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 32(1), 219-253.
37. Stanujkic, D., Magdalinovic, N., Stojanovic, S. ve Jovanovic, R. (2012). Extension of ratio system part of MOORA method for solving decision-making problems with interval data, Informatica, 23(1), 141-154.
38. Şahin, C., ve Öztel, A. (2017). Ülkelerin yaşanabilirlik düzeylerinin COPRAS yöntemiyle karşılaştırmalı analizi: BRICS ülkeleri ve Türkiye. USOBED Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 1(1), 75-84.
39. Tayalı, H.A. (2017). Tedarikçi seçiminde WASPAS yöntemi, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(47), 368-380.
40. Temiz, D. (2010). Sigara tüketimini etkileyen faktörler üzerine bir uygulama: Türkiye örneği, Ekonomi Bilimler Dergisi, 2(1), 45-53.
41. TMMOB Ziraat Mühendisleri Odası. (2018). Tütün raporu. Erişim adresi: http://zmo.org.tr/genel/bizden_detay.php?kod=30641&tipi=5&sube=0, (20 Mayıs 2018).
42. Ural, M., Demireli, E. ve Özçalık, S. G. (2017). Kamu bankalarında performanas analizi: ENTROPİ ve WASPAS yöntemleri ile bir uygulama, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31, 129-141.
43. Uygurtürk, H. (2015). Bankaların internet şubelerinin bulanık MOORA yöntemi ile değerlendirilmesi, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 25, 115- 128.
44. Uygurtürk, H. ve Soylu, N. (2016). Girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının likidite ve karlılık performanslarının COPRAS yöntemi ile analizi, Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(2), 637-650.
45. Wu, J., Sun, J., Liang, L. ve Zha, Y., (2011). Determination of weights for ultimate cross efficiency using Shannon ENTROPY, Expert Systems With Applications, 38(5), 5162-5165.
46. Yıldırım, B. F. ve Önay, O. (2013). Bulut teknolojisi firmalarının bulanık AHP-MOORA yöntemi kullanılarak sıralanması, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadi Enstitüsü Yönetim Dergisi, 24(75), 59-81.
47. Yücel, Y. B. (2018). Çok kriterli karar verme teknikleri ile tekstil sektöründe en uygun tedarikçi seçimi ve bir yazılım uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Bartın Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bartın.
48. Yükçü, S. ve Kaplanoğlu, E. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleriyle gözaltı pazarı şirketlerinin finansal performanslarının belirlenmesi, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 17(3), 587-616.
49. Zavadskas, E. K., Bausys R. ve Lazauskas, M. (2015). Sustainable assessment of alternative sites for the construction of a waste ıncineration plant by applying WASPAS method with single-valued neutrosophic set. Sustainability, 7(12), 15923-15936.
50. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., ve Antucheviciene, J. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Electronics and Electrical Engineering, 6(122), 3-6.