ÇOK KRİTERLİ KARAR ANALİZİ YÖNTEMLERİ İLE BALIKÇILIK İŞLETMELERİ İÇİN EN UYGUN TESİS YERİ SEÇİMİ

Özellikle üretim yönetimi alanındaki bilimsel çalışmalar, işletmeler için başlangıçta tesis yer seçiminin önemini vurgulamışlar ve en uygun yerleşimin üretim sonuçlarına olumlu etki yaptığını ortaya çıkarmışlardır. Bu nedenle bir işletme için en uygun tesis yerinin belirlenmesi öncelikli yapılması gereken fizibilite çalışmalarındandır. Bu konuda yapılan çalışmalara göre, çok kriterli karar verme ÇKKV yöntemleri kullanılarak en uygun yerleşimin yapılması mümkündür. Çalışmanın amacı, balıkçılık sektörü işletmelerinin özellikle karşılaştıkları tesis yeri seçimi problemlerinin değerlendirilmesi ve yorumlanmasında ÇKKV yöntemlerinin kullanılabilirliğini göstermek ve bu konuda araştırmacılara önerilerde bulunmaktır. Literatürde, Moritanya’daki balıkçılık işletmeleri için ÇKKV yöntemleri kullanılarak en uygun tesis yerinin belirlenmesine yönelik çalışmalara rastlanmamıştır. Bu çalışma ile özellikle Moritanya Balıkçılık İşletmeleri literatürüne katkı yapmak amaçlanmıştır. Çalışmada Moritanya balıkçılık sektörüne ait güncel veriler kullanılmıştır. Çalışmanın uygulama kısmında, Moritanya’daki kıt kaynaklı balıkçılık işletmelerinin nadiren ancak ayrıntılı hesaplamalarla belirlenmesi gereken en uygun konumda tesis yerinin belirlenmesi problemi için Kârlılık Karşılaştırma ve Analitik Hiyerarşi Prosesi AHP yöntemleri ayrı ayrı kullanılmıştır. İlgili veriler balıkçılık işletmelerinin yöneticilerinden sağlanmıştır. Bu balıkçılık işletmelerinin yöneticileri aynı zamanda karar vericiler olarak kabul edilmiştir. Moritanya’da ki balıkçılık işletmelerinin genel yapısı dikkate alınarak farklı iki yöntemle gerçekleştirilen analiz sonuçları birbiri ile örtüşmektedir. İlgili yöntemlerle gerçekleşen sonuçlara göre; en uygun tesis yeri A1 Nouadhibou birinci, A2 Nouakchott ikinci ve A4 Peka üçüncü sırada çıkmıştır. Analiz sonuçları ilgili balıkçılık işletmeleri ile paylaşılmıştır. Daha sonra yapılacak benzer çalışmalar için hibrit veya bulanık mantık temelli yöntemler kullanılabilir

SELECTION OF THE MOST SUITABLE FACILITY LOCATION FOR FISHING ENTERPRISES WITH AHP AND PROFITABILITY COMPARISON METHODS

In particular working in the field of production management has emphasized the importance of initially selecting the most appropriate facility location for businesses and found that the most suitable location has a positive effect on the production results. For this reason, the feasibility studies should be done firstly to determine the most suitable facility location for a business. As a result of the obtained findings, it is possible to make the most appropriate locating using multi criteria decision making MCDM methods. The aim of the work is to demonstrate the applicability of the MCDM methods in the evaluation and interpretation of facility location problems that are particularly encountered by fishing sector enterprises and to make recommendations to researchers in this regard. In the literature, no studies have been found for the determination of the most appropriate facility location for the fishing enterprises in Mauritania using the MCDM methods. This study aims to contribute especially to Mauritania's fishing businesses literature. Current data from the Mauritania fishing industry were used in the study. In the application part of the study, profitability comparison and AHP methods were used separately to determine the most appropriate facility location for the scarce fishing enterprises in Mauritania. These analyses rarely but require detailed calculations. The relevant data has been obtained from the managers of the fishing enterprises. The managers of these fishing enterprises were also considered as decision makers.By taking into account the general structure of the fishing establishments in Mauritania, the results of the analysis performed by two different methods overlap each other. According to the results of the related methods; the most appropriate facility location was A1 Nouadhibou first, A2 Nouakchott second and A4 Peka third. The analysis results are shared with the relevant fishing enterprises. In future, hybrid or fuzzy logic based methods can be used for similar studies

___

  • [1] G. Alioğulları, (2018, 25 Kasım). [Online]. Erişim: http://Slideplayer.Biz.Tr/Slide/2615851/.
  • [2] O. Demirdöğen, ve B. Bilgili, “Organize Sanayi Bölgeleri İçin Yer Seçimi Kararlarını Etkileyen Faktörler: Erzurum Örneği”. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, c. 4, s.2, ss. 305-324, 2004.
  • [3] A. Eleren, “Kuruluş Yeri Seçiminin Fuzzy Topsıs Yöntemi İle Belirlenmesi: Deri Sektörü Örneği”, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, c. 20, ss. 405-416, 2006.
  • [4] M. Ertürk, İşletme Biliminin Temel İlkeleri, 9. Baskı, İstanbul, Türkiye: Beta Yayınları, 2013, böl. 4, ss. 83-92.
  • [5] P.İ. Dündar, “Yazılı Basın İşletmelerinde Kuruluş Yerini Belirleyen Yolun Adı: Bilgi”, İstanbul Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, s. 25, ss. 29-41, 2006.
  • [6] T. E. Bal, “İşletmelerde Optimal Kuruluş Yeri Seçimi ve Plastik Sanayi Sektöründe Bir Uygulama”, (Yüksek Lisans Tezi), Sosyal Bilimler Enstitüsü, Uşak Üniversitesi, Uşak, Türkiye, 2015.
  • [7] J. Hokkanen, R. Lahdelma, and P. Salminen, “A Multiple Criteria Decision Model for Analysing and Choosing among Different, Development Patterns for the Helsinki Cargo Harbour”. Socio Economic Planning Sciences, Vol. 33, no.1, pp. 1-23, 1999.
  • [8] R. Lahdelma, and P. Salminen, “SMAA-2: Stochastic Multi Criteria Acceptability Analysis for Group Decision Making”, Operations Research, Vol. 49, no. 3, pp. 444-454, 2001.
  • [9] B. Wang, H. Xiong and C. Jiang, “A Multi criterion Decision Making Approach Based on Fuzzy Theory and Credibility Mechanism for Logistics Center Location Selection”, The Scientific World Journal, Vol. 2014, pp. 1-9, 2014.
  • [10] B. Ka, “Application of Fuzzy AHP and ELECTRE to China Dry Port Location Selection”, The Asian Journal of Shipping and Logistics, Vol. 27 no. 2, pp. 331-354, 2011.
  • [11] J. Tongzon, “Efficiency Measurement of Selected Australian and Other International Ports Using Data Envelopment Analysis”, Transportation Research Part A Policy and Practice, Vol. 35, no. 2, pp. 107-122, 2001.
  • [12] J. Cheng, ve Z. Yang, “The Equilibria of Port Investment in a Multi-Port Region in China”, Transportation Research Part E, no. 108, pp. 36-51, 2017.
  • [13] Cofrepeche, “Nouadhibou Eco-Seafood Cluster”, Project, No. 1210251, Mauritanie , 2016.
  • [14] L. Kınadjıan, A. Soumaré ve M. L. O. Naffa, “Rapport Fınal Sur Le Cadre D'ınvestıssement Pour Le Developpement Durable Des Pêches En Maurıtanıe (2015-2020), Nouakchott”, Mauritanie: Ministère des Pêches et de l’Economie Maritime, Nouakchott, Mauritanie, pp. 54-66, 2015.
  • [15] A. Göksu ve İ. Güngör, “Bulanık Analitik Hiyerarşik Proses ve Üniversite Tercih Sıralamasında Uygulanması”, Süleyman Demirel Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi,13(3), s. 1-26, 2008.
  • [16] T. L. Saaty and G. L. Vargas, “Model, Methods, Concepts and Applications of The Analytic Hierarcy Process”, Denmark: Kluwer’s International Series, First Edition, 2001.
  • [17] T. L. Saaty and G. L. Vargas, “Decision Making with the Analytic Network Process”, Springer’s International Series, pp.3, 2006.
  • [18] H. Cinnioğlu, “Otel İşletmeleri’nde Yatırım Projeleri’nin Ekonomik Yönden Hazırlanması ve Kuruluş Yeri Seçimi”, (Yüksek Lisans Tezi), Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir, Türkiye, 2006.
  • [19] O. Demircioğlu, “Kuruluş Yeri Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Karşılaştırılması”, (Yüksek Lisans Tezi), Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. Türkiye, 2010.