SavedAdd your journal

Journals / Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi / 2022 / Cilt: 11 - Sayı: 1

STOKASTİK ÇOK KRİTERLİ KABUL EDİLEBİLİRLİK ANALİZİ (SMAA-2) İLE YAŞANABİLİR EN İYİ ÜLKELERİN SIRALANMASI

Ünal Halit ÖZDEN
Kubilay ERİŞLİK
Pages
31–43
Publication Date
2022-03-31
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)

Analiz sonucunda seçilmiş 15 ülke arasında Danimarka yaşanabilir en iyi ülke çıkarken, Yunanistan son sırada yer almıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Birden çok alternatif arasından birden çok kriter dikkate alınarak en iyi alternatifin seçilmesi ve/veya bu alternatiflerin en iyiden en kötüye doğru sıralanmasında, genellikle çok kriterli karar verme (ÇKKV) teknikleri kullanılmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Klasik ÇKKV yöntemleri alternatiflere ilişkin kriter performans değerlerini (PD) ve kriter ağırlıklarını (KW) kesin olarak biliniyor varsayar ve deterministik olduklarını kabul eder.
💡
Conclusion & Impact:Analiz sonucunda seçilmiş 15 ülke arasında Danimarka yaşanabilir en iyi ülke çıkarken, Yunanistan son sırada yer almıştır.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Çok kriterli karar verme · SMAA-2 · stokastik çok kriterli kabul edilebilirlik

Özet

Birden çok alternatif arasından birden çok kriter dikkate alınarak en iyi alternatifin seçilmesi ve/veya bu alternatiflerin en iyiden en kötüye doğru sıralanmasında, genellikle çok kriterli karar verme (ÇKKV) teknikleri kullanılmaktadır. Klasik ÇKKV yöntemleri alternatiflere ilişkin kriter performans değerlerini (PD) ve kriter ağırlıklarını (KW) kesin olarak biliniyor varsayar ve deterministik olduklarını kabul eder. Oysa gerçek hayatta hem kriter performans değerlerinde, hem de kriter ağırlıklarında, stokastik belirsizlikler mevcuttur. Bu nedenle klasik ÇKKV yöntemleri yerine gerçek hayat problemlerinin çözümünde kriter performans değerlerinde ve kriter ağırlıklarında stokastik belirsizlikleri dikkate alan stokastik çok kriterli kabul edilebilirlik (stochastic multicriteria acceptability analysis/SMAA) yönteminin kullanılması daha güvenilir ve geçerli sonuçlar sunacaktır. Bu makalede, SMAA-2’nin geleneksel ÇKKV yöntemleri ile arasındaki farklılıklar açıklandıktan sonra SMAA-2 yönteminin teorik yapısı açıklanmış ve son olarak da JSMAA bilgisayar yazılımı yardımı ile SMAA-2 yöntemi kullanılarak seçilmiş bazı ülkeler en iyi yaşanabilir olma durumlarına göre sıralanmıştır. Araştırmada Numbeo.com sitesinin dünyanın farklı ülkelerinden kişilere yapmış olduğu anketle toplanmış veriler kullanılmıştır. Araştırmada ülkelerin yaşanabilirliklerini ölçüp sıralamak için kriter olarak; trafik, güvenlik, sağlık, satın alma gücü, iklim, kirlilik, emlak maliyetleri ve yaşam maliyeti ile ilgili değişkenler kullanılmıştır. Analiz sonucunda seçilmiş 15 ülke arasında Danimarka yaşanabilir en iyi ülke çıkarken, Yunanistan son sırada yer almıştır.

🔖

Cite This Article

ÖZDEN, Ü. H., ERİŞLİK, K. (2022). STOKASTİK ÇOK KRİTERLİ KABUL EDİLEBİLİRLİK ANALİZİ (SMAA-2) İLE YAŞANABİLİR EN İYİ ÜLKELERİN SIRALANMASI. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 1, 31–43. https://ajindex.com/articles/801469

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Cai, X., Lasdon, L., & Michelsen, A. (2004). Group Decision Making in Water Resources Planning Using Multiple Objective Analysis. Journal of Water Resources Planning and Management, 130, 4-14. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2004)130:1(4)
  2. Chen, S., & Hou, Z. (2004). Multicriterion Decision Making For Flood Control Operations: Theory and Applications. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 40, 67-76. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.2004.tb01010.x
  3. Cheng, C., & Chau, K. W. (2001). Fuzzy iteration methodology for reservoir flood control operation. Journal of the American Water Resources Association, 37(5), 1381-1388. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.2001.tb03646.x
  4. Choi, D.-J., & Park, H. (2001). Analysis of water privatization scenarios in Korea with multi-criteria decision-making techniques. Journal of Water Supply: Research and Technology-Aqua, 50(6), 335-352. https://doi.org/10.2166/aqua.2001.0029
  5. Corrente, S., Figueira, J. R., & Greco, S. (2014). The SMAA-PROMETHEE method. European Journal of Operational Research, 239(2), 514-522.
  6. Çaliş Boyaci, A. (2020). Stokastik Çok Kriterli Kabul Edilebilirlik Analizi ile Bitkisel Atık Yağ Toplama Kutuları İçin Yer Seçimi. Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. https://doi.org/10.28948/ngumuh.811240
  7. Durbach, I., & Stewart, T. (2012). Modeling uncertainty in multi-criteria decision analysis. European Journal of Operational Research, 223, 1-14. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.04.038
  8. Fu, G. (2008). A fuzzy optimization method for multicriteria decision making: An application to reservoir flood control operation. Expert Systems with Applications, 34, 145-149. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.08.021
  9. Gutman, A.J. ve Weir, J.D. (2012). Randomly generating weight vectors in a bounded region for the sensitivity analysis of multi-criteria decision models. The Industrial and Systems Engineering Research Conference (ISERC 2012), 19-23 Mayıs 2012,
  10. Orlando, FL. Hajkowicz, S., & Collins, K. (2007). A Review of Multiple Criteria Analysis for Water Resource Planning and. Management, J. Water Resources Management, 1553-1566.
  11. Hyde, K. M., Maier, H. R., & Colby, C. B. (2004). Reliability-Based Approach to Multicriteria Decision Analysis for Water Resources. Journal of Water Resources Planning and Management, 130(6), 429-438. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2004)130:6(429)
  12. Kheireldin, K., & Fahmy, H. (2001). Multi-Criteria Approach for Evaluating Long Term Water Strateg