Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Bulanık COPRAS Yöntemi ile Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçimi: Bir Belediye Örneği DR. ENGIN ÇAKIR.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Bulanık COPRAS Yöntemi ile Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçimi: Bir Belediye Örneği DR. ENGIN ÇAKIR."— Sunum transkripti:

1 Bulanık COPRAS Yöntemi ile Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçimi: Bir Belediye Örneği DR. ENGIN ÇAKIR

2 Giriş  Kamu kurumları tarafından dışarıdan temin yoluyla sağlanan EBYS yazılımlarının seçiminde, kamu kurumlarının zorluk yaşadıkları alan araştırması sonucunda görülmüştür.  Uygulama çalışması, bir ilçe belediyesinde EBYS yazılımı seçimi için yapılmıştır.  Çalışmada bulanık AHP yöntemiyle kriter ağırlıkları belirlenmiş, alternatif EBYS yazılımlarının değerlendirilmesi ise bulanık COPRAS (COmplex PRoportional ASsesment – Karmaşık Nisbi Değerlendirme) yöntemiyle yapılmıştır.  Sıralamada en iyi değere sahip EBYS yazılımı belediyeye önerilmiştir. 2

3 Çalışmanın Amacı  2008/16 Başbakanlık Genelgesi ile EBYS kamu kurum ve kuruluşlarına zorunlu hale getirilmiştir. Ancak kuruma uygun yazılımın seçimi çok kriterli bir karar verme problemidir.  Çalışmanın amacı, kuruma teklifte bulunan EBYS yazılımlarının (ve onunla ilişkili yazılım firmasının) bulanık çok kriterli karar verme yöntemlerinden bulanık COPRAS yöntemi değerlendirilerek, en uygun olanının seçilmesidir. 3

4 Çalışmanın Yöntemi  EBYS yazılımlarının seçiminde kullanılan kriterler, karar verici tarafından ikili karşılaştırma yapılarak, Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (bulanık AHP) yöntemi ile ağırlıklandırılmıştır.  Karar vericiden her bir EBYS yazılımına kriterler bazında puanlama yapması istenmiştir.  Bulanık AHP’den elde edilen kriter ağırlıkları da dikkate alınarak, karar matrisine ulaşılmıştır.  Elde edilen karar matrisi bulanık COPRAS yöntemindeki adımlar da takip edilerek, her bir EBYS yazılımının değerlendirilmesi sağlanmıştır. 4

5 EBYS Nedir? Kamu kurum ve kuruluşlarında yazışmalarla ilgili tüm süreçlerin bilgisayar ortamında yapılmasına olanak sağlayan bir bilgisayar yazılımıdır. Kamu kurum ve kuruluşlarında yazışmalarla ilgili tüm süreçlerin bilgisayar ortamında yapılmasına olanak sağlayan bir bilgisayar yazılımıdır. EBYS ile kamu kurum ve kuruluşları gerek kurum içi, gerekse kurum dışı yazışmaları bilgisayar ortamında yapar. EBYS ile kamu kurum ve kuruluşları gerek kurum içi, gerekse kurum dışı yazışmaları bilgisayar ortamında yapar. 5

6 EBYS’nin Amacı  Yazışmaları standart hale getirmek.  Yazışmalarda sevk, paraf ve onay sürelerini kısaltmak.  Emek, zaman ve kırtasiye maliyetlerini azaltmak.  Yazışmaları daha verimli ve güvenilir biçimde arşivlemek. 6

7 EBYS’nin Faydaları  Dokuman oluşturma, saklama maliyetleri azalır.  Evrak akışını hızlandırır.  Verileri hızlıca bilgiye dönüştürür.  Kırtasiye, zaman ve işgücü maliyetleri azalır.  Güvenli ve mekandan bağımsız veriye erişim imkanı sunar.  Belgelerin dolaşım esnasındaki yeri takip edilebilir. 7

8 Bulanık Çok Kriterli Karar Verme 8 Karar verme, karar organının değişik seçeneklerle karşı karşıya bulunduğu durumlarda bu seçenekler arasından amaca en uygun olanını seçmedir. Karar verme, karar organının değişik seçeneklerle karşı karşıya bulunduğu durumlarda bu seçenekler arasından amaca en uygun olanını seçmedir. Çok kriterli karar verme yönetim, matematik, psikoloji, enformatik, ekonomi ve sosyal bilimler gibi birden çok disiplinin bir araya gelip karar alıcıya birden fazla boyutla karar problemini değerlendirme ve karar alma imkânı sağlayan yöntemlerin bir araya getirildiği bir yapıdır. Çok kriterli karar verme yönetim, matematik, psikoloji, enformatik, ekonomi ve sosyal bilimler gibi birden çok disiplinin bir araya gelip karar alıcıya birden fazla boyutla karar problemini değerlendirme ve karar alma imkânı sağlayan yöntemlerin bir araya getirildiği bir yapıdır. Çok kriterli karar verme tekniklerinin, belirsizlik durumlarına çözüm olan bulanık mantık ilkeleri ile bütünleştirilmesi sonucu bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri elde edilmiştir. Çok kriterli karar verme tekniklerinin, belirsizlik durumlarına çözüm olan bulanık mantık ilkeleri ile bütünleştirilmesi sonucu bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri elde edilmiştir.

9 Bulanık AHP 9 Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP), karmaşık karar problemlerinde, karar alternatiflerine ve kriterlerine göreceli önem değerleri verilmek suretiyle yönetsel karar mekanizmasının çalıştırılması esasına dayanan bir karar verme işlemidir. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP), karmaşık karar problemlerinde, karar alternatiflerine ve kriterlerine göreceli önem değerleri verilmek suretiyle yönetsel karar mekanizmasının çalıştırılması esasına dayanan bir karar verme işlemidir.

10 Bulanık COPRAS 10 COPRAS yöntemi, önem ve fayda dereceleri açısından alternatiflerin adım adım sıralamasını yaparak alternatifleri değerlendirme yöntemidir. COPRAS yöntemi, önem ve fayda dereceleri açısından alternatiflerin adım adım sıralamasını yaparak alternatifleri değerlendirme yöntemidir. Bulanık COPRAS ise, COPRAS yönteminin bulanık mantık yöntemi ile bütünleştirilmesi ile elde edilmiştir. Bulanık COPRAS ise, COPRAS yönteminin bulanık mantık yöntemi ile bütünleştirilmesi ile elde edilmiştir.

11 Uygulama 11 Uygulamanın yapıldığı belediyede, Bilgi İşlem Müdürlüğü’nde görev yapan yazılım sorumlusu karar verici olarak seçilmiştir. Karar verici hem kriterlerin ve kriter ağırlıklarının belirlenmesinde, hem de alternatif EBYS yazılımların belirlenmesi ve değerlendirilmesinde söz sahibidir. Uygulamanın yapıldığı belediyede, Bilgi İşlem Müdürlüğü’nde görev yapan yazılım sorumlusu karar verici olarak seçilmiştir. Karar verici hem kriterlerin ve kriter ağırlıklarının belirlenmesinde, hem de alternatif EBYS yazılımların belirlenmesi ve değerlendirilmesinde söz sahibidir.

12 Kriterlerin Belirlenmesi 12 EBYS yazılımı ve onunla ilişkili yazılım firmasının seçiminde kullanılacak kriterler yandaki gibi belirlenmiştir. EBYS yazılımı ve onunla ilişkili yazılım firmasının seçiminde kullanılacak kriterler yandaki gibi belirlenmiştir. K1 Danışmanlık ve Eğitim Maliyetleri K7İşlevsellik K2Destek HızıK8 Mevcut ERP Sistemine Uyumu K3Bakım MaliyetleriK9Online Yardım K4 Firmanın Finansal Durumu K10Referanslar K5 Firmanın Pazardaki Konumu K11 Yazılımın Güvenilirliği K6 Firmanın Teknik Kapasitesi K12Yazılımın Güvenliği

13 Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi (1) 13 Bulanık analitik hiyerarşi prosesinde kullanılacak olan sözel değişkenler ve bulanık üyelik fonksiyonları yandaki gibidir. Bulanık analitik hiyerarşi prosesinde kullanılacak olan sözel değişkenler ve bulanık üyelik fonksiyonları yandaki gibidir.

14 Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi (2) 14 Anket yardımıyla, karar vericiden kriterler arası ikili karşılaştırma yapması istenmiştir. Karar vericinin ankete “Eşit Önemde”, “Biraz Daha Fazla Önemli”, “Kuvvetli Derecede Önemli”, “Çok Kuvvetli Derece Önemli” ve “Aşırı Derecede Önemli” şeklindeki cevapları üçgensel bulanık sayılara dönüştürülmüştür. Anket yardımıyla, karar vericiden kriterler arası ikili karşılaştırma yapması istenmiştir. Karar vericinin ankete “Eşit Önemde”, “Biraz Daha Fazla Önemli”, “Kuvvetli Derecede Önemli”, “Çok Kuvvetli Derece Önemli” ve “Aşırı Derecede Önemli” şeklindeki cevapları üçgensel bulanık sayılara dönüştürülmüştür.

15 15

16 Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi (3) 16 Kriter ağırlıklarının hesaplanmasında Chang’in genişletilmiş analiz yöntemi kullanılmıştır. Kriter ağırlıklarının hesaplanmasında Chang’in genişletilmiş analiz yöntemi kullanılmıştır. Yandaki tabloda son sütunda yer alan her bir minimum olabilirlik derecesi, kriterlerin ağırlık vektörünü oluşturmaktadır. Yandaki tabloda son sütunda yer alan her bir minimum olabilirlik derecesi, kriterlerin ağırlık vektörünü oluşturmaktadır. Ağırlık vektörlerinin anlamlı hale gelebilmesi için normalize edilmesi gerekmektedir. Ağırlık vektörlerinin anlamlı hale gelebilmesi için normalize edilmesi gerekmektedir.

17 Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi (4) 17 Normalize edilmiş kriter ağırlıklarına ulaşılmıştır Normalize edilmiş kriter ağırlıklarına ulaşılmıştır

18 Alternatiflerin Belirlenmesi 18 Karar vericinin çevre il ve ilçelerdeki belediyelerde yaptığı araştırmalarda dört EBYS yazılımının kullanıldığı tespit edilmiştir. Çalışmada bilgilerin gizliliği nedeniyle yazılım firmalarının adı verilmemiş, her bir alternatif yazılım (A i ) ile simgelenmiştir. Karar vericinin çevre il ve ilçelerdeki belediyelerde yaptığı araştırmalarda dört EBYS yazılımının kullanıldığı tespit edilmiştir. Çalışmada bilgilerin gizliliği nedeniyle yazılım firmalarının adı verilmemiş, her bir alternatif yazılım (A i ) ile simgelenmiştir.

19 Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (1) 19 Bulanık COPRAS yönteminde kullanılacak sözel ifadeler ve bulanık karşılıkları yandaki gibi belirlenmiştir. Bulanık COPRAS yönteminde kullanılacak sözel ifadeler ve bulanık karşılıkları yandaki gibi belirlenmiştir.

20 Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (2) 20 Karar vericiden, her bir alternatif yazılımı kriterlere göre değerlendirmesi istenmiştir. Karar vericiden, her bir alternatif yazılımı kriterlere göre değerlendirmesi istenmiştir.

21 Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (3) 21 Karar vericiden elde edilen değerlendirme sözel ifadelerdir. Sözel ifadeler, bulanık üçgen sayılara dönüştürülerek, karar vericiye ait alternatif yazılım bazlı değerlendirmeler elde edilmiştir. Karar vericiden elde edilen değerlendirme sözel ifadelerdir. Sözel ifadeler, bulanık üçgen sayılara dönüştürülerek, karar vericiye ait alternatif yazılım bazlı değerlendirmeler elde edilmiştir. KriterlerK1K2K3K4K5K6K7K8K9K10K11K12 Kriter Ağırlıklandırma0,0160,0240,0510,1350,0660,0750,1340,0680,0410,1480,1190,125 A1 ÇYY YYY OYOY A2 YÇYD YY DOY A3 OODYOOOOYYYY A4 YOYYODOY OÇDDO Kriterler K1K2K3K4K5K6K7K8K9K10K11K12 Kriter Ağırlığı 0,0160,0240,0510,1350,0660,0750,1340,0680,0410,1480,1190,125 A1 l, m, u 9, 10, 107, 9, 109, 10, 107, 9, 10 9, 10, 103, 5, 77, 9, 103, 5, 77, 9, 109, 10, 10 A2 l, m, u 7, 9, 109, 10, 100, 1, 39, 10, 10 7, 9, 10 9, 10, 100, 1, 33, 5, 77, 9, 10 A3 l, m, u 3, 5, 71, 3, 57, 9, 103, 5, 7 7, 9, 10 1, 3, 5 A4 l, m, u 7, 9, 103, 5, 77, 9, 10 1, 3, 53, 5, 77, 9, 101, 3, 53, 5, 70, 0, 10, 1, 33, 5, 7 K1 Danışmanlık ve Eğitim Maliyetleri K2Destek Hızı K3Bakım Maliyetleri K4Firmanın Finansal Durumu K5Firmanın Pazardaki Konumu K6Firmanın Teknik Kapasitesi K7İşlevsellik K8Mevcut ERP Sistemine Uyumu K9Online Yardım K10Referanslar K11Yazılımın Güvenilirliği K12Yazılımın Güvenliği

22 Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (4) 22 Kriter ağırlıklarının üçgensel karar matrisindeki değerlerle çarpımı sonucu ağırlıklı bulanık karar matrisi elde edilir. Kriter ağırlıklarının üçgensel karar matrisindeki değerlerle çarpımı sonucu ağırlıklı bulanık karar matrisi elde edilir. K1K2K3K4K5K6K7K8K9K10K11K12 A1 lmulmu 0,143 0,159 0,159 0,167 0,215 0,239 0,458 0,509 0,509 0,947 1,217 1,353 0,463 0,595 0,661 0,523 0,673 0,748 1,204 1,338 1,338 0,204 0,340 0,475 0,285 0,366 0,407 0,443 0,738 1,034 0,830 1,067 1,186 1,121 1,245 1,245 A2 lmulmu 0,111 0,143 0,159 0,215 0,239 0,239 0,000 0,051 0,153 1,217 1,353 1,353 0,595 0,661 0,661 0,673 0,748 0,748 0,937 1,204 1,338 0,475 0,611 0,679 0,366 0,407 0,407 0,000 0,148 0,443 0,356 0,593 0,830 0,872 1,121 1,245 A3 lmulmu 0,048 0,079 0,111 0,024 0,072 0,120 0,356 0,458 0,509 0,406 0,676 0,947 0,198 0,331 0,463 0,224 0,374 0,523 0,401 0,669 0,937 0,475 0,611 0,679 0,285 0,366 0,407 1,034 1,329 1,477 0,830 1,067 1,186 0,125 0,374 0,623 A4 lmulmu 0,111 0,143 0,159 0,072 0,120 0,167 0,356 0,458 0,509 0,947 1,217 1,353 0,066 0,198 0,331 0,224 0,374 0,523 0,937 1,204 1,338 0,068 0,204 0,340 0,122 0,203 0,285 0,000 0,000 0,148 0,000 0,119 0,356 0,374 0,623 0,872

23 Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (5) 23 Ağırlıklandırılmış bulanık karar matrisinin En İyi Gerçek Sayı Değeri Yöntemi ile durulaştırma işlemi yapılır. Daha sonra matris için normalizasyon işlemi uygulanır Ağırlıklandırılmış bulanık karar matrisinin En İyi Gerçek Sayı Değeri Yöntemi ile durulaştırma işlemi yapılır. Daha sonra matris için normalizasyon işlemi uygulanır DURULAŞTIRMA K1K2K3K4K5K6K7K8K9K10K11K12 A1 0,1530,2070,4921,1720,5730,6481,2940,3400,3530,7381,0281,204 A2 0,1370,2310,0681,3070,6390,7231,1600,5890,3930,1970,5931,079 A3 0,0790,0720,4410,6760,3310,3740,6690,5890,3531,2801,0280,374 A4 0,1370,1200,4411,1720,1980,3741,1600,2040,2030,0490,1580,623 Normalizasyon K1K2K3K4K5K6K7K8K9K10K11K12 A1 0,3020,3290,3410,2710,3290,3060,3020,1970,2710,3260,3660,367 A2 0,2710,3670,0470,3020,3670,3410,2710,3420,3020,0870,2110,329 A3 0,1560,1140,3060,1560,1900,1760,1560,3420,2710,5650,3660,114 A4 0,2710,1900,3060,2710,1140,1760,2710,1180,1560,0220,0560,190

24 Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (6) 24 K1 (Danışmanlık ve Eğitim Maliyetleri) ve K3 (Bakım Maliyetleri) kriterlerinin faydasız, diğer kriterlerin faydalı olması nedeniyle; faydasız kriterler tabloda en sağda olacak şekilde kaydırma yapılır. K1 (Danışmanlık ve Eğitim Maliyetleri) ve K3 (Bakım Maliyetleri) kriterlerinin faydasız, diğer kriterlerin faydalı olması nedeniyle; faydasız kriterler tabloda en sağda olacak şekilde kaydırma yapılır.

25 Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (7) 25 Alternatiflere bağlı faydalı kriterlerin tüm değerleri toplanarak S i+ değeri, alternatiflere bağlı faydasız kriterlerin tüm değerleri toplanarak S i- değeri bulunur. Alternatiflere bağlı faydalı kriterlerin tüm değerleri toplanarak S i+ değeri, alternatiflere bağlı faydasız kriterlerin tüm değerleri toplanarak S i- değeri bulunur. Her bir alternatife ait göreli önem ağırlıkları hesaplanır. Her bir alternatife ait göreli önem ağırlıkları hesaplanır. Alternatifler arasında en yüksek göreli öneme sahip olan alternatif, en iyisi olarak seçilecektir. Alternatifler arasında en yüksek göreli öneme sahip olan alternatif, en iyisi olarak seçilecektir. Her bir alternatifin indeks değeri hesaplanır. Performans indeks değeri 100 olan alternatif, en iyi alternatiftir. Her bir alternatifin indeks değeri hesaplanır. Performans indeks değeri 100 olan alternatif, en iyi alternatiftir.

26 Sonuç ve Öneriler 26 Uygulamanın yapıldığı belediyede, yazılım sorumlusu personel, belirlediği 12 değerlendirme kriteri ile 4 EBYS yazılımının değerlendirmesini yapmıştır. Uygulamanın yapıldığı belediyede, yazılım sorumlusu personel, belirlediği 12 değerlendirme kriteri ile 4 EBYS yazılımının değerlendirmesini yapmıştır. Bulanık AHP yöntemiyle kriterlerinin ağırlıklandırması, bulanık COPRAS yöntemiyle yazılımların değerlendirilmesi sağlanmıştır. Bulanık AHP yöntemiyle kriterlerinin ağırlıklandırması, bulanık COPRAS yöntemiyle yazılımların değerlendirilmesi sağlanmıştır. Değerlendirme sonucunda yazılımlar “A2 > A3 > A1 > A4” olarak sıralanmış, en yüksek göreli öneme sahip olan “A2 – Alternatif 2 Yazılımı” belediyeye önerilmiştir. Değerlendirme sonucunda yazılımlar “A2 > A3 > A1 > A4” olarak sıralanmış, en yüksek göreli öneme sahip olan “A2 – Alternatif 2 Yazılımı” belediyeye önerilmiştir. Çalışmada sadece 4 EBYS yazılımı için değerlendirme yapılmıştır. Çalışmada sadece 4 EBYS yazılımı için değerlendirme yapılmıştır. Sonraki çalışmalarda daha fazla sayıda EBYS yazılımı, farklı değerlendirme yöntemleriyle ele alınabilir. Sonraki çalışmalarda daha fazla sayıda EBYS yazılımı, farklı değerlendirme yöntemleriyle ele alınabilir.

27 Kaynakça [1] Antucheviciene, J., Zavadskas, E. K. ve Zakarevicius, A., “Ranking Redevelopment Decisions of Derelict Buildings and Analysis of Ranking Results”, Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, c. 46, s. 2, (2012) [2] Chang, D., “Applications of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP”, European Journal of Operational Research, c. 2217, s. 95, ss. 649–655, (1996) [3] Chen, C.-T., “Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making Under Fuzzy Environment”, Fuzzy Sets and Systems, c. 114, s. 1, ss. 1–9, (2000) [4] Civelek D.Y ve Turan H.K., “Kurumlararası e-Yazışma Çalışma Raporu”, DPT Bilgi Toplumu Dairesi Başkanlığı, Ankara, (2010) [5] Das, M. C., Sarkar, B. ve Ray, S., “A Framework to Measure Relative Performance of Indian Technical Institutions Using Integrated Fuzzy AHP and COPRAS Methodology”, Socio-Economic Planning Sciences, c. 46, s. 3, ss. 230– 241, (2012) [6] Erdem, İ., “Yöneylem Araştırması ve WinQSB Uygulamaları”, Seçkin Yayıncılık, Ankara, (2013). [7] Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N., “Electre ve Bulanık AHP Yöntemleri ile Bir İşletme için Bilgisayar Seçimi”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, c. 25, s. 2, ss. 23–41, (2010). [8] Gavcar, E., Coşkun, E., Paksoy, T., Eleren, A., Sulak, H., Özdemir, M., … Keskin, R., “Yöneylem Araştırması”, (V. Tecim, Ed.), Lisans Yayıncılık, İstanbul, (2011) [9] Hsieh, T.-Y., Lu, S.-T. ve Tzeng, G.-H., “Fuzzy MCDM Approach for Planning and Design Tenders Selection in Public Office Buildings”, International Journal of Project Management, c. 22, s. 7, ss. 573–584, (2004) [10] Kandur, H., “Elektronik Belge Yönetimi Sistem Kriterleri Referans Modeli (v.2.0) Gözden Geçirilmiş 2. bs.”, Devlet Arşivleri Genel Müdürlüğü, Ankara,, (2006). [11] Kaptanoğlu, D. ve Özok, A. F., “Akademik Performans Değerlendirmesi için Bir Bulanık Model”, İTÜ Dergisi/d, c. 5, s. 1, ss. 193–204, (2010). [12] Odabaş, H., “Elektronik Belge Düzenleme Yaklaşımları ve Türkiye’de e- Devlet Uygulamalarında Elektronik Belge Yönetimi”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12 (2), , (2008). [13] Önaçan, M. B. K, Medeni, T. D. ve Özkanlı, Ö., “Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS)’nin Faydaları ve Kurum Bünyesinde EBYS Yapılandırmaya Yönelik Bir Yol Haritası”, Sayıştay Dergisi, c. Nisan-Haziran 2012, s. 85, ss. 1-26, (2012). [14] Özdağoğlu, A., “İmalat İşletmeleri için Eksantrik Pres Alternatiflerinin COPRAS Yöntemi ile Karşılaştırılması”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi, c. 8, s. Haziran, ss. 1–22, (2013a). [15] Özdağoğlu, A., “Çok Ölçütlü Karar Verme Modellerinde Normalizasyon Tekniklerinin Sonuçlara Etkisi : COPRAS Örneği”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, c. 8, s. 2, ss. 229–252, (2013b). [16] Paksoy, T., Pehlivan, N. Y. ve Özceylan, E., “Bulanık Küme Teorisi”, Nobel Yayın, Ankara, (2013). [17] Saaty, T. ve Vargas, L., “Models, Methods, Concepts & Applications of the Analytic Hierarchy Process”, Springer, New York, (2012). [18] Sheu, J.-B., “A Hybrid Fuzzy-based Approach for Identifying Global Logistics Strategies”, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, c. 40, s. 1, ss. 39–61, (2004). [19] Tekin, M., “Sayısal Yöntemler”, Selçuk Üniversitesi İİBF, Konya, (2008). [20] Teknomo, K., “Analytic Hierarchy Process (AHP) Tutorial”, cjcu.edu.tw/~lcc/Courses/TUTORIAL/AHP Tutorial.doc, Erişim Tarihi: [21] Timor, M., “Yöneylem Araştırması”, Türkmen Kitabevi, İstanbul, (2010). [22] Timor, M., “Analitik Hiyerarşi Prosesi”, Türkmen Kitabevi, İstanbul, (2011). [23] Yazdani, M., Alidoosti, A. ve Zavadskas, E. K., “Risk Analysis of Critical Infrastructures Using Fuzzy COPRAS”, Ekonomska Istrazivanja, c. 24, s. 4, ss. 27–40, (2011). [24] Yıldırım, B. F. ve Önder, E., “İşletmeciler, Mühendisler ve Yöneticiler için Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri”, Dora Yayınları, Bursa, (2014). [25] Zavadskas, E., Kaklauskas, A., Turskis, Z. ve Tamosaitiene, J., “Multi- Attribute Decision-Making Model by Applying Grey Numbers”, Informatica, c. 20, s. 2, ss. 305–320, (2009). [26] EBYS Nedir? Haberler/Sayfalar/ EBYS.aspx, Erişim Tarihi: , (2013) 27

28 Dr. Engin ÇAKIR 0 (256) – 195


"Bulanık COPRAS Yöntemi ile Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçimi: Bir Belediye Örneği DR. ENGIN ÇAKIR." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları