Dergiler / Journal of Management Marketing and Logistics / 2014 / Cilt: 1 - Sayı: 2

Determining a most convenient location for campus by using fuzzy analytic hierarchy process

Sayfa
98–110
Yayın Tarihi
2014-06-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Öncelik sırasının en başında Bölge5 (Beyoğlu, Beşiktaş, Şişli, Kâğıthane, Sarıyer, Eyüp), en sonunda ise Bölge 9 (Şile) olduğu gözlenmiştir. 1.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yerleşke, genel olarak üniversitenin her türlü öğretim faaliyetini sürdürebilmesi için ihtiyacı olan yapı ve etkinlik alanlarıyla bulunduğu yer olarak tanımlanmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Üniversite sayılarında son yıllardaki artışla rekabet artmakta dolayısıyla üniversite yönetimi için yerleşke seçimi stratejik önem kazanmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Öncelik sırasının en başında Bölge5 (Beyoğlu, Beşiktaş, Şişli, Kâğıthane, Sarıyer, Eyüp), en sonunda ise Bölge 9 (Şile) olduğu gözlenmiştir. 1.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Yerleşke, genel olarak üniversitenin her türlü öğretim faaliyetini sürdürebilmesi için ihtiyacı olan yapı ve etkinlik alanlarıyla bulunduğu yer olarak tanımlanmaktadır. Üniversite yerinin seçiminde yapılan hatalar istenilen öğrenci sayılarına ulaşamama gibi sonuçlar doğurmaktadır. Üniversite sayılarında son yıllardaki artışla rekabet artmakta dolayısıyla üniversite yönetimi için yerleşke seçimi stratejik önem kazanmaktadır. Bu çalışma da yerleşke yeri seçimi karar problemi için 4 kriter (ulaşım kolaylığı/hızı, yaşam koşulları, sosyal ve kültürel merkezlere yakınlık, bölgenin gelişme potansiyelinin olması) ve İstanbul ili için 9 farklı bölge alternatifi belirlenerek anket hazırlanmıştır. Anket vakıf ve devlet üniversitelerinde idari görevi olan akademik personele uygulanmıştır. Anketlerden elde edilen veriler kullanılarak Bulanık Analitik Hiyerarşi Porsesi yöntemi ile analiz yapılmıştır. Analiz sonucunda karar vericilerin yerleşke seçim kriterleri olarak sırasıyla ulaşım kolaylığı/hızı, sosyal ve kültürel merkezlere yakınlık, yaşam koşulları olduğu gözlenmiştir. Bölgenin gelişme potansiyeli kriterinin önem ağırlığı diğer kriterlere göre çok düşük kaldığından önemsiz olduğu belirlenmiştir. Öncelik sırasının en başında Bölge5 (Beyoğlu, Beşiktaş, Şişli, Kâğıthane, Sarıyer, Eyüp), en sonunda ise Bölge 9 (Şile) olduğu gözlenmiştir. 1. GİRİŞ

Abstract

A campus is described as a place that has the necessary structure and area for a university to conduct its teaching activities and events. Mistakes made in the selection of location for campuses have results such as having less number of students than expected. Due to the competition trigerred by the increasing number of universities in recent years, the decision for the campus location has strategic importance for the university administrators. In this study, a survey including four criteria (accessibility, life conditions, being close to social and cultural centres, the potential of the region for development) and 9 different region alternatives for Istanbul was developed. It was applied to administrative staff working at public and private universities. With the datas from the surveys fuzzy analytic hierarchical process porse method is used. As a result of the analysis, it was observed that the decision makers' criteria for campus location were, respectively, accessibility, being close to social and cultural centres, and life conditions. The potential of the region for development were not assumed as an important criterion when compared to the other criteria. As for the region alternatives, the priority was given to region5, and the last region was observed as region9, respectively

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Ozkan, T. K., Alp, S. (2014). Determining a most convenient location for campus by using fuzzy analytic hierarchy process. Journal of Management Marketing and Logistics, Cilt: 1 - Sayı: 2, 98–110. https://ajindex.com/articles/836250

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Akman, G.; Alkan, A. (2006). Tedarik zinciri yönteminde bulanık AHP yöntemi kullanılarak tedarikçilerin performansının ölçülmesi: otomotiv yan sanayinde bir uygulama, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 9, Sayı: 1, 23-46.
  2. Alp, S.; Gündoğdu, C.E. (2012). Kuruluş yeri seçiminde analitik hiyerarşi prosesi ve bulanik analitik hiyerarşi prosesi uygulamasi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 14, Sayı: 1, 7-25
  3. Arslan, T.; Khisty, C. J. (2006). A ration approach to handling fuzzy perceptions in route choice, European Journal of Operation Research, Volume: 168, Issue: 2, 571-583.
  4. Aydın, Ö. (2009). Bulanık AHP ile Ankara için hastane yer seçimi, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 24, Sayı:2, 87-104.
  5. Bali, Ö.; Gencer, C. (2005). AHP, bulanik AHP ve bulanik mantik’la Kara Harp Okulu’na öğretim elemani seçimi, Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Degisi, Cilt 4, Sayı 1, 24-43.
  6. Başlıgil, H. (2005), Bulanık AHP ile yazılım seçimi. Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 3, 24 Baykal, N.; Beyan, T. (2004).
  7. Bulanık mantık ve temelleri, Bıçaklar Kitabevi, 1.Baskı,
  8. Ankara.
  9. Bayrakdaroğlu, A.; Yalçın, N. (2012). Strategic financial performance evaluation of the Turkish Companies Traded on ISE, Ege Academic Review, Cilt 12, Sayı 4, 529-539.
  10. Cheng, C.H. (1997). Evaluating naval tactical missile systems bu fuzzy AHP based on the grade value of membership function, European Journal of Operational Research, Vol: 96, İssue: 24, 343-350.
  11. Chou, T.Y.; Hsu, C.L.; Chen M.C. (2008), A fuzzy multi-criteria decision model for international tourist hotels location selection, International Journal of Hospitality Management, Volume 27, Issue 2, 293-301.
  12. Çanlı, H.; Kandakoğlu, A. (2007). Hava gücü mukayesesi için bulanık AHP modeli, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, Vol. 3, Issue. 1, 71-82. Enea M.; Piazza T. (2004). Project selection by constrained fuzzy AHP, Fuzzy Optimization and Decision making, Vol 3, Issue 1, 39-62.
  13. Erginel, N.M. (2004). Tasarım hata türü ve etkileri analizinin etkinliği için bir model ve uygulanmasi, Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt: 15, Sayı: 3, 17-26.
  14. Ertuğrul, İ.; Karakaşoğlu, N. (2010). Electre ve bulanık AHP yöntemleri ile bir işletme için bilgisayar seçimi, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 2, 23-41.
  15. Göksu, A.; Güngör, İ. (2008). Bulanık analitik hiyerarşik proses ve üniversite tercih siralam