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

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.

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.

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.

EBYS Nedir? 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’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.

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.

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme 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 tekniklerinin, belirsizlik durumlarına çözüm olan bulanık mantık ilkeleri ile bütünleştirilmesi sonucu bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri elde edilmiştir.

Bulanık AHP 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. AHP

Bulanık COPRAS 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. COPRAS

Uygulama 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. Uygulama

Kriterlerin Belirlenmesi EBYS yazılımı ve onunla ilişkili yazılım firmasının seçiminde kullanılacak kriterler yandaki gibi belirlenmiştir. K1 Danışmanlık ve Eğitim Maliyetleri K7 İşlevsellik K2 Destek Hızı K8 Mevcut ERP Sistemine Uyumu K3 Bakım Maliyetleri K9 Online Yardım K4 Firmanın Finansal Durumu K10 Referanslar K5 Firmanın Pazardaki Konumu K11 Yazılımın Güvenilirliği K6 Firmanın Teknik Kapasitesi K12 Yazılımın Güvenliği Uygulama

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

Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi (2) 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. Uygulama

Uygulama

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

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

Alternatiflerin Belirlenmesi 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 (Ai) ile simgelenmiştir. A1 A2 A3 A4 Uygulama

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

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

Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (3) Karar vericiden elde edilen değerlendirme sözel ifadelerdir. Sözel ifadeler, bulanık üçgen sayılara dönüştürülerek, karar vericiye ait alternatif yazılım bazlı değerlendirmeler elde edilmiştir. Kriterler K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 Kriter Ağırlıklandırma 0,016 0,024 0,051 0,135 0,066 0,075 0,134 0,068 0,041 0,148 0,119 0,125 A1 ÇY Y O A2 D A3 OD A4 ÇD K1 Danışmanlık ve Eğitim Maliyetleri K2 Destek Hızı K3 Bakım Maliyetleri K4 Firmanın Finansal Durumu K5 Firmanın Pazardaki Konumu K6 Firmanın Teknik Kapasitesi K7 İşlevsellik K8 Mevcut ERP Sistemine Uyumu K9 Online Yardım K10 Referanslar K11 Yazılımın Güvenilirliği K12 Yazılımın Güvenliği Kriterler   K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 Kriter Ağırlığı 0,016 0,024 0,051 0,135 0,066 0,075 0,134 0,068 0,041 0,148 0,119 0,125 A1 l, m, u 9, 10, 10 7, 9, 10 3, 5, 7 A2 0, 1, 3 A3 1, 3, 5 A4 0, 0, 1 Uygulama

Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (4) Kriter ağırlıklarının üçgensel karar matrisindeki değerlerle çarpımı sonucu ağırlıklı bulanık karar matrisi elde edilir.   K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 A1 l m u 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 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 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 1,034 1,329 1,477 0,125 0,374 0,623 A4 0,072 0,120 0,167 0,066 0,198 0,331 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 Uygulama

Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (5) Ağırlıklandırılmış bulanık karar matrisinin En İyi Gerçek Sayı Değeri Yöntemi ile durulaştırma işlemi yapılır. Daha sonra matris için normalizasyon işlemi uygulanır DURULAŞTIRMA   K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 A1 0,153 0,207 0,492 1,172 0,573 0,648 1,294 0,340 0,353 0,738 1,028 1,204 A2 0,137 0,231 0,068 1,307 0,639 0,723 1,160 0,589 0,393 0,197 0,593 1,079 A3 0,079 0,072 0,441 0,676 0,331 0,374 0,669 1,280 A4 0,120 0,198 0,204 0,203 0,049 0,158 0,623 Normalizasyon 0,302 0,329 0,341 0,271 0,306 0,326 0,366 0,367 0,047 0,342 0,087 0,211 0,156 0,114 0,190 0,176 0,565 0,118 0,022 0,056 Uygulama

Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (6) 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. Uygulama

Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirme (7) Alternatiflere bağlı faydalı kriterlerin tüm değerleri toplanarak Si+ değeri, alternatiflere bağlı faydasız kriterlerin tüm değerleri toplanarak Si- değeri bulunur. Her bir alternatife ait göreli önem ağırlıkları hesaplanır. 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. Uygulama

Sonuç ve Öneriler Uygulama 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. 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. Sonraki çalışmalarda daha fazla sayıda EBYS yazılımı, farklı değerlendirme yöntemleriyle ele alınabilir. Uygulama

Kaynakça [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) [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) [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). [10] Kandur, H., “Elektronik Belge Yönetimi Sistem Kriterleri Referans Modeli (v.2.0) Gözden Geçirilmiş 2. bs.”, Devlet Arşivleri Genel Müdürlüğü, Ankara, , (2006). [19] Tekin, M., “Sayısal Yöntemler”, Selçuk Üniversitesi İİBF, Konya, (2008). [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) [20] Teknomo, K., “Analytic Hierarchy Process (AHP) Tutorial”, http://web. cjcu.edu.tw/~lcc/Courses/TUTORIAL/AHP Tutorial.doc, Erişim Tarihi: 28.09.2015. [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). [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) [12] Odabaş, H., “Elektronik Belge Düzenleme Yaklaşımları ve Türkiye’de e- Devlet Uygulamalarında Elektronik Belge Yönetimi”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12 (2), 121-142, (2008). [21] Timor, M., “Yöneylem Araştırması”, Türkmen Kitabevi, İstanbul, (2010). [4] Civelek D.Y ve Turan H.K., “Kurumlararası e-Yazışma Çalışma Raporu”, DPT Bilgi Toplumu Dairesi Başkanlığı, Ankara, (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). [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) [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). [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). [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). [6] Erdem, İ., “Yöneylem Araştırması ve WinQSB Uygulamaları”, Seçkin Yayıncılık, Ankara, (2013). [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). [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). [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). [26] EBYS Nedir? http://www.bilgiteknolojileri.pol.tr/ Haberler/Sayfalar/ EBYS.aspx, Erişim Tarihi: 20.10.2015, (2013) [8] Gavcar, E., Coşkun, E., Paksoy, T., Eleren, A., Sulak, H., Özdemir, M., … Keskin, R., “Yöneylem Araştırması”, (V. Tecim, Ed.), Lisans Yayıncılık, İstanbul, (2011) [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).

Teşekkürler… Dr. Engin ÇAKIR 0 (256) 347 70 11 – 195 www.engincakir.com engincakir@adu.edu.tr