SavedAdd your journal

Journals / Verimlilik Dergisi / 2026 / Cilt: 60 Sayı: 2

A Prioritization Model for the Efficient Use of Public Resources: The Case of Kırıkkale

Kamu Kaynaklarının Etkin Kullanımı İçin Bir Önceliklendirme Modeli: Kırıkkale Örneği

Muhammet Tümer(Milli Eğitim Bakanlığı)0000-0002-8852-9827
Tamer Eren(KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-5282-3138
Pages
409–424
Publication Date
2026-04-20
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Originality: This study represents one of the first applied model proposals to evaluate maintenance and repair demands in public institutions through a multi-criteria decision-making framework.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Purpose: The primary objective of this study is to develop a prioritization model using multi-criteria decision-making (MCDM) methods to ensure that repair requests submitted by schools affiliated with the Kırıkkale Provincial Directorate of National Education are managed rationally, transparently, and efficiently under conditions of budgetary constraints.
📊
Key Findings & Data:Subsequently, 50 repair requests submitted to the Kırıkkale Provincial Directorate of National Education during the first quarter of 2025 were evaluated and prioritized using the Pythagorean Fuzzy TOPSIS method.
💡
Conclusion & Impact:Originality: This study represents one of the first applied model proposals to evaluate maintenance and repair demands in public institutions through a multi-criteria decision-making framework.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2025 Verileri
⚙️Variables:Çok Ölçütlü Karar Verme · Kamu Kaynakları · Okullarda Onarım

Abstract

Purpose: The primary objective of this study is to develop a prioritization model using multi-criteria decision-making (MCDM) methods to ensure that repair requests submitted by schools affiliated with the Kırıkkale Provincial Directorate of National Education are managed rationally, transparently, and efficiently under conditions of budgetary constraints. Additionally, the study aims to replace intuition-based managerial decisions with a scientifically grounded decision support system, thereby promoting the effective utilization of public resources and maximizing public benefit. Methodology: Based on expert opinions, eight evaluation criteria were identified. The relative weights of these criteria were determined using the Pythagorean Fuzzy Analytic Hierarchy Process (PF-AHP). Subsequently, 50 repair requests submitted to the Kırıkkale Provincial Directorate of National Education during the first quarter of 2025 were evaluated and prioritized using the Pythagorean Fuzzy TOPSIS method. Findings: According to the analysis results, "Risk Level" (33%) and "Urgency Level" (19%) emerged as the most significant criteria among the eight identified. The application of the Pythagorean Fuzzy TOPSIS method yielded a prioritized list of the 50 repair requests, clearly indicating which requests should be addressed first under limited budget conditions. Originality: This study represents one of the first applied model proposals to evaluate maintenance and repair demands in public institutions through a multi-criteria decision-making framework.

Özet

Amaç: Kırıkkale İl Milli Eğitim Müdürlüğüne bağlı okullardan İl Milli Eğitim Müdürlüğüne gelen onarım taleplerinin kısıtlı bütçe koşullarında rasyonel, şeffaf ve etkin biçimde yönetilmesini sağlamak amacıyla çok ölçütlü karar verme yöntemleri kullanılarak bir önceliklendirme modeli geliştirmektir. Ayrıca yöneticilerinin sezgisel kararlarının yerine bilimsel temelli bir karar destek sistemi sunarak kamu kaynaklarının etkin kullanımını ve kamu yararının maksimize edilmesini sağlamaktır. Yöntem: Uzman görüşleri doğrultusunda sekiz değerlendirme kriteri belirlenmiş olup kriter ağırlıkları Pisagor Bulanık AHP yöntemiyle hesaplanmıştır. Ardından, Kırıkkale İl Millî Eğitim Müdürlüğü’ne 2025 yılının ilk üç ayında bildirilen 50 onarım talebi Pisagor Bulanık TOPSIS yöntemiyle değerlendirilerek öncelik sırasına konulmuştur. Bulgular: Analiz sonuçlarına göre, "Risk Seviyesi" (%33) ve "Aciliyet Seviyesi" (%19) 8 kriter arasından en yüksek öneme sahip kriterler olarak belirlenmiştir. Uygulanan Pisagor Bulanık TOPSIS yöntemiyle 50 talep önem derecelerine göre sıralanmış; sınırlı ödenek koşullarında hangi taleplerin öncelikli olarak karşılanması gerektiği net şekilde ortaya konulmuştur. Özgünlük: Bu çalışma, kamu kurumlarında bina bakım ve onarım taleplerinin çok ölçütlü karar verme yaklaşımıyla değerlendirilmesini ele alan ilk uygulamalı model önerilerinden biridir.

🔖

Cite This Article

Tümer, M., Eren, T. (2026). A Prioritization Model for the Efficient Use of Public Resources: The Case of Kırıkkale. Verimlilik Dergisi, Cilt: 60 Sayı: 2, 409–424. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1719509

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (42)

  1. Bu son kaynakça listeniz de her bir kaynaktan sonra bir boşluk bırakılacak şekilde düzenlendi:
  2. Aghaee, A., Aghaee, M., Fathi, M.R., Shoa'bin, S. ve Sobhani, S.M. (2021). “A Novel Fuzzy Hybrid Multi-Criteria Decision-Making Approach for Evaluating Maintenance Strategies in Petrochemical Industry”, Journal of Quality in Maintenance Engineering, 27(2), 351-365. https://doi.org/10.1108/JQME-04-2019-0036
  3. Akgönül, R., Özcan, E.C. ve Eren, T. (2021). “Medikal İşletmesi İçin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Bakım Stratejisi Seçimi”, Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 13(2), 448-461. https://doi.org/10.29137/umagd.865866
  4. Animah, I. ve Shafiee, M. (2019). “Maintenance Strategy Selection for Critical Shipboard Machinery Systems Using a Hybrid AHP-PROMETHEE and Cost Benefit Analysis: A Case Study”, Journal of Marine Engineering & Technology, 20(5), 312–323. https://doi.org/10.1080/20464177.2019.1572705
  5. Asuquo, M.P., Wang, J., Zhang, L. ve Phylip-Jones, G. (2019). “Application of a Multiple Attribute Group Decision Making (MAGDM) Model for Selecting Appropriate Maintenance Strategy for Marine and Offshore Machinery Operations”, Ocean Engineering, 179, 246-260. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2019.02.065
  6. Borjalilu, N. ve Ghambari, M. (2018). “Optimal Maintenance Strategy Selection Based on a Fuzzy Analytical Network Process: A Case Study on a 5-MW Powerhouse”, International Journal of Engineering Business Management, 10, 1847979018776172. https://doi.org/10.1177/1847979018776172
  7. Dachyar, M., Nurcahyo, R. ve Tohir, Y. (2018). “Maintenance Strategy Selection for Steam Power Plant in Range of Capacity 300-625 MW in Indonesia”, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 13(7), 2571-2580.
  8. Ekin, E., Kıymaz, B.B. ve Dolanbay, G. (2023). “Makine Bakım Planlaması Probleminin Çok Kriterli Karar Verme Çözümünde Askeri Matbaa Örneği”, Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 24(2), 63-80. https://doi.org/10.24889/ifede.1302103
  9. Emovon, I., Norman, R.A. ve Murphy, A.J. (2018). “Hybrid MCDM Based Methodology for Selecting the Optimum Maintenance Strategy for Ship Machinery Systems”, Journal of Intelligent Manufacturing, 29, 519-531. https://doi.org/10.1007/s10845-015-1133-6
  10. Eroğlu, Ö. (2014). “Bakım Onarım Alternatiflerinin Bulanık Dematel ve Smaa-2 Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”. Yüksek Lisans Tezi, Kara Harp Okulu, Savunma Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  11. Fouladgar, M.M., Yazdani-Chamzini, A., Lashgari, A., Zavadskas, E.K. ve Turskis, Z. (2012). “Maintenance Strategy Selection Using AHP and COPRAS Under Fuzzy Environment”, International Journal of Strategic Property Management, 16(1), 85-104. https://doi.org/10.3846/1648715X.2012.666657
  12. Gedikli, T., Çayır Ervural, B. ve Şen, D.T. (2021). “Bulanık TOPSIS ve Bulanık AHP Yaklaşımlarıyla En Uygun Bakım Stratejisinin Belirlenmesi: Bir Gıda İşletmesinde Uygulama”, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (22), 212-225. https://doi.org/10.31590/ejosat.838168
  13. Gençer, M.A., Yumuşak, R., Özcan, E. ve Eren, T. (2021). “An Artificial Neural Network Model for Maintenance Planning of Metro Trains”, Journal of Polytechnic, 24(3), 811-820. https://doi.org/10.2339/politeknik.693223
  14. Görener, A. (2013). “Maintenance Strategy Selection by Using WSA and TOPSIS Methods Under Fuzzy Decision Environment”, Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, 31(2), 159-177.
  15. Hemmati, N., Rahiminezhad Galankashi, M., Imani, D. M. ve Farughi, H. (2018). “Maintenance Policy Selection: A Fuzzy-ANP Approach”, Journal of Manufacturing Technology Management, 29(7), 1253-1268. https://doi.org/10.1108/JMTM-06-2017-0109
  16. Ilangkumaran, M. ve Kumanan, S. (2012). “Application of Hybrid VIKOR Model in Selection of Maintenance Strategy”, International Journal of Information Systems and Supply Chain Management (IJISSCM), 5(2), 59-81. https://doi.org/10.4018/jisscm.2012040104
  17. Karabağ, O. (2025). “Kısmi Gözlemlenebilir Çok Bileşenli Sistemler İçin Bakım Politikalarının Pekiştirmeli Derin Öğrenme Yöntemleri ile Belirlenmesi”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 31(2), 166-179.
  18. Kaynak, G. ve Ervural, B. (2024). “Predictive Maintenance Planning Using a Hybrid ARIMA-ANN Model”, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 13(3), 618–632. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.1466339
  19. Kirubakaran, B. ve Ilangkumaran, M. (2016). “Selection of Optimum Maintenance Strategy Based on FAHP Integrated with GRA–TOPSIS”, Annals of Operations Research, 245, 285–313. https://doi.org/10.1007/s10479-014-1775-3
  20. Kundakcı, N. (2023). “Integration of Fuzzy PIPRECIA and Fuzzy MOORA Methods for Maintenance Strategy Selection”, Pamukkale Üniversitesi İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(2), 401-423. https://doi.org/10.47097/piar.1256081
  21. Kurian, M.C., Shalij, P.R. ve Pramod, V.R. (2020). “Maintenance Strategy Selection in a Cement Industry Using Analytic Network Process”, Journal of Quality in Maintenance Engineering, 26(4), 509-525. https://doi.org/10.1108/JQME-07-2017-0048
  22. Kutlu, B., Abalı, Y. ve Eren, T. (2012). “Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri ile Seçmeli Ders Seçimi”, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2), 5-25.
  23. Martin, H., Mohammed, F., Lal, K. ve Ramoutar, S. (2020). “Maintenance Strategy Selection for Optimum Efficiency–Application of AHP Constant Sum”, Facilities, 38(5/6), 421-444. https://doi.org/10.1108/F-05-2018-0060
  24. Memduhoğlu, H.B. ve Meriç, E. (2014). “Okul Müdürlerinin Eğitim Yönetiminin İşlevleri Bağlamında Yönetim Sürecinde Karşılaştıkları Temel Sorunlar”, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(33), 653-666.
  25. Nabil, S., Sihem, K. ve Rochdi, M. (2025). “Smart Predictive Maintenance for Energy System Performed by Artificial Intelligence”, International Journal of Informatics and Applied Mathematics, 7(2), 49-70.
  26. Özcan, E.C. ve Eren, T. (2014). “Bakım Planlamasında TOPSIS Yöntemi Uygulaması: Doğalgaz Kombine Çevrim Santralı Örneği”, Kırıkkale Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 6(2), 1-13.
  27. Özcan, E., Danışan, T. ve Eren, T. (2020). “Hidroelektrik Santrallarda Bakım Çizelgeleme İçin Hibrid Bir Model Önerisi”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 4(35), 1815-1828. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.602774
  28. Özcan, E.C., Danışan, T. ve Eren, T. (2019). “Hidroelektrik Santralların En Kritik Elektriksel Ekipman Gruplarının Bakım Stratejilerinin Optimizasyonu İçin Bir Matematiksel Model Önerisi”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(4), 498-506.
  29. Özgan, E., Uzunoğlu, M.M. ve Subaşı, S. (2007). “Okul Binalarında Büyük Onarım Maliyetlerinin İncelenmesi ve Maliyet Tahmini”, International Earthquake Symposium, 1-5.
  30. Panchal, D. ve Kumar, D. (2017). “Maintenance Decision-Making for Power Generating Unit in Thermal Power Plant Using Combined Fuzzy AHP-TOPSIS Approach”, International Journal of Operational Research, 29(2), 248-272. https://doi.org/10.1504/IJOR.2017.083958
  31. Sancar, S. (2022). “Pisagor Bulanık AHP ve Pisagor Bulanık WASPAS Yöntemleri ile Bakım Stratejisi Seçimi: Gazete Matbaası Örneği”, Yüksek Lisans Tezi, İbn Haldun Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
  32. Seiti, H., Hafezalkotob, A. ve Fattahi, R. (2018). “Extending a Pessimistic–Optimistic Fuzzy Information Axiom Based Approach Considering Acceptable Risk: Application in the Selection of Maintenance Strategy”, Applied Soft Computing, 67, 895-909. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.11.017
  33. Taş, Ü. (2025). “Intuitionistic Fuzzy TOPSIS Approach For Maintenance Strategy Selection In Production”, Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 13(3), 1001-1012. https://doi.org/10.21923/jesd.1739911
  34. Ünal, A. ve Üreyen, S. (2019). “Müdür Yardımcılarının Gözüyle Ortaöğretim Öğrenci Pansiyonlarında Yaşanan Sorunlar (Karaman İli Örneği)”, MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(8), 2308-2335.
  35. Wang, J., Fan, K. ve Wang, W. (2010). “Integration of Fuzzy AHP and FPP with TOPSIS Methodology for Aeroengine Health Assessment”, Expert Systems with Applications, 37(12), 8516-8526. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.05.024
  36. Yager, R.R. ve Abbasov, A.M. (2013). “Pythagorean Membership Grades, Complex Numbers, and Decision Making”, International Journal of Intelligent Systems, 5(28), 436-452.
  37. Yan, R.D., Dunnett, S.J. ve Jackson, L.M. (2018). “Optimising the Maintenance Strategy for a Multi-AGV System Using Genetic Algorithms”, Safety and Reliability–Safe Societies in a Changing World, CRC Press, 547-554.
  38. Yazıcı, E., Özcan, E.C., Alakaş, H.M. ve Eren, T. (2022). “Hidroelektrik Santrallarda Bakım Strateji Seçimi İçin Hiyerarşik Karar Modeli Önerisi”, Journal of Polytechnic, 25(3), 933-945. https://doi.org/10.2339/politeknik.862024
  39. Yıldız, C.D. (2022). “Okul Binalarında Bakım ve Onarım İşlerinin Yönetimi”, Eğitim Bilimleri Alanında Yeni Trendler 1, Duvar Yayınları, İzmir, 41-59.
  40. Yıldız, C.D. ve Dönmez, B. (2017). “Okullarda Bakım ve Onarım Politikalarına İlişkin Yöneticilerin Görüşleri”, The Journal of Academic Social Science Studies, 64, 15-26.
  41. Yumuşak, R., Özcan, E.C., Danışan, T. ve Eren, T. (2018). “AHP-TOPSIS Kombinasyonu ile Hidroelektrik Santrallarda Bakım Planlaması”, Uluslararası GAP Yenilenebilir Enerji ve Enerji Verimliliği Kongresi, 10-12 Mayıs, 76-79, Şanlıurfa.
  42. Zaim, S., Turkyılmaz, A., Acar, M.F., Al‐Turki, U. ve Demirel, O.F. (2012). “Maintenance Strategy Selection Using AHP and ANP Algorithms: A Case Study”, Journal of Quality in Maintenance Engineering, 18(1), 16-29. https://doi.org/10.1108/13552511211226166