Journals / Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 0 - Sayı: 53

INTEGRATED DECISION SUPPORT MODEL WITH FUZZY AHP AND FUZZY TOPSIS: TEACHER SELECTION IN PRIVATE SCHOOL

BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS İLE BÜTÜNLEŞİK KARAR DESTEK MODELİ ÖNERİSİ: ÖZEL OKULLARDA ÖĞRETMEN SEÇİMİ

Pages
112–137
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️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)

It has been seen that the proposed method can be successfully used as a decision support model.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The methods developed for solving decision problems in which there are numerous alternatives and criteria are defined as multi criteria decision making methods.
📊
Key Findings & Data:In this study, a decision support model integrated with Fuzzy Analytic Hierarchy (AHP) and Fuzzy TOPSIS methods is proposed.
💡
Conclusion & Impact:It has been seen that the proposed method can be successfully used as a decision support model.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The methods developed for solving decision problems in which there are numerous alternatives and criteria are defined as multi criteria decision making methods. Fuzziness can occur in decision problems in which many criteria and alternatives conflict with each other. In this study, a decision support model integrated with Fuzzy Analytic Hierarchy (AHP) and Fuzzy TOPSIS methods is proposed. In this study; the importance weights of the criteria that are effective in decision making are determined by Fuzzy AHP and the ranking selection of the alternatives are done by Fuzzy TOPSIS method. In the application part, the selection of teachers in private schools was carried out by the proposed decision support method. It has been seen that the proposed method can be successfully used as a decision support model.

Özet

Çok sayıda alternatif ve kriterin bulunduğu karar problemlerinin çözümü için geliştirilenyöntemler, çok kriterli karar verme yöntemleri olarak tanımlanmaktadır. Birbirleriyle çelişen çoksayıda kriter ve alternatifin bulunduğu karar problemlerinde bulanıklık ortaya çıkabilmektedir. Buçalışmada Bulanık Analitik Hiyerarşi (AHP) ve Bulanık TOPSIS yöntemleri ile bütünleşik bir karardestek modeli önerilmiştir. Çalışmada; karar vermede etkili olan kriterlerin önem ağırlıkları BulanıkAHP ile belirlenmiş, alternatiflerin sıralama ve seçimi ise Bulanık TOPSIS yöntemi ile yapılmıştır.Uygulama kısmında özel okullarda öğretmen seçimi, önerilen karar destek yöntemi ilegerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemin karar destek modeli olarak başarılı bir şekilde kullanılabileceğigörülmüştür.

🔖

Cite This Article

KARAKIŞ, E. (2022). INTEGRATED DECISION SUPPORT MODEL WITH FUZZY AHP AND FUZZY TOPSIS: TEACHER SELECTION IN PRIVATE SCHOOL. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: 53, 112–137. https://ajindex.com/articles/503461

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Abalı, Y. A., Kutlu, B. S. ve Eren, T. (2012). Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile bursiyer seçimi: bir öğretim kurumunda uygulama, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 26, (3-4), 259-272.
  2. Alp, S. ve Gündoğdu, C. E. (2012). Kuruluş yeri seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi uygulaması, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14, (1), 7-25.
  3. Bali, Ö. ve Gencer, C. (2005). AHP Bulanık AHP ve bulanık mantık’la Kara Harp Okuluna öğretim elemanı seçimi, Savunma Bilimleri Dergisi, 4(1), 24-43.
  4. Başkaya, Z. ve Öztürk, B. (2011). Bulanık TOPSIS ile satış elemanı adaylarının değerlemesi, Business and Economics Research Journal, 2, (2), 77-100.
  5. Baykal, N. ve Beyan T. (2004). Bulanık Mantık Uzman Sistemler ve Denetleyiciler, Bıçaklar Kitabevi,
  6. Ankara.
  7. Chang, D. Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP, European Journal of Operational Research, 95, 649-655.
  8. Chen, C. T., Lin C. T. ve Huang, S. F. (2006). A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, International Journal of Production Economics, 102, 289-301.
  9. Chen, C. T. (2000). Extensions of the TPSIS for group decision-making under fuzzy environment, Fuzzy Sets and Systems. 114, 1-9.
  10. Çetin, A. C. ve Bıtırak, İ. A. (2010). Banka karlılık performansının Analitik Hiyerarşi Süreci ile Değerlendirilmesi: Ticari bankalar ile katılım bankalarında bir uygulama, Akdeniz Üniversitesi, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 2, (2), 77-93.
  11. Çınar Tırmıkçıoğlu, N. (2011). Grup kararı vermede kullanılan Bulanık TOPSIS yöntemleri ve bir uygulama: banka şube yeri seçimi, Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 29, 11-24.
  12. Dağdeviren, M. (2007). Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi ile personel seçimi ve bir uygulama, Gazi Üniversitesi, Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22, (4), 791-799.
  13. Doğan, A. ve Önder, E. (2014). İnsan kaynakları temin ve seçiminde çok kriterli karar verme tekniklerinin kullanılması ve bir uygulama, Journal of Yaşar University, 9(34), 5796-5819.
  14. Dumanoğlu, S. ve Ergül N. (2010). İMKB’de işlem gören teknoloji şirketlerinin mali performans ölçümü, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
  15. Ecer, F. (2007). Satış elemanı adaylarının değerlendirilmesine ve seçimine yönelik yeni bir yaklaşım: Fuzzy TOPSIS, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7, (2), 187-204.
  16. Ergül, N. (2010). İMKB’de işlem gören enerji şirketlerinin mali performanslarının TOPSIS