Mihriban COŞKUN ARSLAN

9216

YÖNETİM KARARLARINDA GEÇERLİ MALİYET ANALİZLERİNE ALTERNATİF BİR YÖNTEM: BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ

ÖZ Bu çalışmanın amacı; üretim işletmelerinin yönetim kararlarının geçerli maliyet analizlerine alternatif bir araç olarak bulanık TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemi ile analiz edilmesidir.  Yönetim muhasebesi alanında, karar vericiye yardımcı bir yöntem olarak Bulanık TOPSIS yönteminin nasıl kullanılacağının örneklendirilmesi çalışmanın önemini ifade etmektedir.   Bu amaç doğrultusunda işletmelerin karşılaştıkları teknoloji yenileme ve kapasite arttırma problemi iki farklı yöntem kullanılarak çözümlenmiştir. İşletmedeki temel karar problemi mevcut makine ve almayı planladığı iki CNC makinesine ait seçim kararı olarak tanımlanmıştır. Problemin çözümünde; geçerli maliyet analizi ile bulanık TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Sonuçta; her iki yönteme göre belirlenen makine seçim kararı karşılaştırılmıştır. Problemin çözümünde geçerli maliyet analizi kullanılarak elde edilen sıralamaya benzer bir sıralama bulanık TOPSIS yöntemi ile de elde edilmiştir. İşletmelerin yönetim kararlarında geçerli maliyet analizlerine alternatif olarak bulanık TOPSIS yönteminin de kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır. 
Anahtar Kelimeler:

Geçerli Maliyet, Bulanık Karar Verme, Bulanık TOPSIS

AN ALTERNATIVE METHOD FOR CURRENT COST ANALYSIS APPLICABLE IN MANAGEMENT DECISIONS: FUZZY TOPSIS METHOD

ABSTRACTThe aim of this study is to analyze the management decisions of the intended production enterprises with the fuzzy TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method as an alternative to the valid cost analyzes. In the area of ​​management accounting, it is important for the decision maker to model how to use the Fuzzy TOPSIS method as an auxiliary method. In this study, technology upgrading and capacity building problem of businesses face was analyzed using two different methods. Basic decision problem in business has been described existing machines and is planning to take decisions as the choice of two CNC machines. Fuzzy TOPSIS method and current cost analysis are used in solving the problem. As a result; both methods were compared by determining the machine selection decision. A similar ranking obtained using the current cost analysis in order solve the problem were obtained by fuzzy TOPSIS  method. As an alternative to the current cost analysis in business management decision has been reached as a result of fuzzy TOPSIS method can be used.
Keywords:

Current Cost, Fuzzy Decision Making, Fuzzy TOPSIS,

PDF

___

  • Akdoğan, N., (2000). Tekdüzen Muhasebe Sisteminde Maliyet Muhasebesi Uygulamaları. 5. Baskı, Ankara, Gazi Kitapevi.
  • Başkaya, Z., & Öztürk, B. (2011). Bulanık TOPSIS ile Satış Elemanı Adaylarının Değerlemesi. Business and Economics Research Journal, (2)2, 77-100.
  • Başkaya, Z. (2011). Bulanık Doğrusal Programlama, Bursa. Ekin Kitabevi.
  • Baykal N., Beyan T. (2004). Bulanık Mantık Uzman Sistemler ve Denetleyiciler. Ankara, Bıçaklar Kitabevi.
  • Baysal, G., & Tecim, V. (2006). Katı Atık Depolama Sahası Uygunluk Analizinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Çok Kriterli Karar Yöntemleri ile Uygulaması, 4. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, Fatih Üniversitesi, İstanbul, 1-8.
  • Bellman, R., & Zadeh, L. A. (1970). Decision-Making in A Fuzzy Environment. Management Science, (17) 4, 141-164.
  • Benitez, J.M., Martin J.C., & Roman, C. (2007). Using Fuzzy Number for Measuring Quality of Service in The Hotel Industry. Tourism Management, 28(2),544-555.
  • Bozbura, T. F., Beskese, A., & Kahraman, C. (2007). Prioritization of Human Capital Measurement Indicators Using Fuzzy AHP. Expert Systems with Applications, 32, 1100-1112.
  • Cha, Y., & Yung M. (2003). Satisfaction assessment of multi-objective schedules using neural fuzzy methodology. International Journal of Production Research, 41(8), 1831-1849.
  • Chamodrakas, I., & Martakos D. (2012). A utility-based fuzzy TOPSIS method for energy efficient network selection in heterogeneous wireless networks. Applied Soft Computing, 12, 1929–1938.
  • Chen, C.T. (2000). Extensions of the TOPSIS for Gro¬up Decision Making Under Fuzzy Environment. Fuzzy Sets and Systems, 114, 1-9.
  • Chen, S. J., & Hwang, C. L. (1992). Fuzzy Multiple Attribute Decision Making. Springer-Verlag, Berlin, 28-36.
  • Chen, T.Y.T., & Chueh Y. (2008). The interval-valued fuzzy TOPSIS method and experimental analysis. Fuzzy Sets And Systems, 159, 1410-1428.
  • Cheng, S., Chan. C.W., & Hwang, G.H. (2002). Using Multiple Criteria Decision Analysis for Supporting Decisions of Solid Waste Management. Journal of Environ. Sci. Health, 37(6), 975–990.
  • Chu, T.C. (2002). Facility Location Selection Using Fuzzy TOPSIS Under Group Decisions. International Journal Of Uuncertainty Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 10 (6), 687-701.
  • Chu, T.C., & Lin Y.C. (2003). A Fuzzy TOPSIS Method for Robot Selection. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, (21) 4, 284–290.
  • Coşkun, A. (2007). Yapay Zeka Optimizasyon Teknikleri: Literatür Değerlendirmesi. Doğu Anadolu Araştırmaları, 5(2), 142-146.
  • Damghani, K. K., Nezhad, S.S., & Tavana, M. (2013). Solving multi-period project selection problems with fuzzy goal programming based on TOPSIS and a fuzzy preference relation. Information Sciences, 252, 42–61.
  • Ecer, F. (2007). Fuzzy TOPSIS Yöntemiyle İnsan Kaynağı Seçiminde Adayların Değerlemesi ve Bir Uygulama, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı.
  • Hongren, C., & Foster, G. (1991). Cost Accounting A Managerial Emphasis, Prentice Hall New Jersey, International Editions. http://ebooks.narotama.ac.id/files/Management%20Accounting%20(2nd%20Edition)/Chapter%2010%20%20Relevant%20Costs,%20Pricing%20And%20Decisions%20Under%20Uncertainty.pdf, 1-26. (19.06.2016). http://www.cga-pdnet.org/non_verifiableproducts/coursenotes/2010/ma1/module09.pdf, s:1-24. (19.06.2016).
  • Hwang, C.L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decisions Making-metods and Aplications, a state-of-the–art surcey, New York: Springer-Verlag.
  • İç, Y. T., & Yurdakul M. (2008). İşleme Merkezi Seçimine Yönelik Bir Karar Destek Sisteminin Geliştirilmesi. Gazi Üniversitesi Müh. Mim. Fakültesi Dergisi, (23)1, 85–95.
  • Jahanshohloo, G.R., Hosseinzadeh L., & Izadikhah M. (2006). Extension of the TOPSİS Method for Decision Making Problems with Fuzzy Data. Applied Mathematics and Computation, 181, 1544–1551.
  • Kartal, A., Sevim A., & Gündüz E. H. (2008). Maliyet Muhasebesi. Eskişehir, 4. Baskı, Anadolu Üniversitesi Yayını No. 1524.
  • Kaufmann, A., & Gupta, M. M. (1991). Introduction to Fuzzy Arithmetic: Theory and Applications. Van Nostrand Reinhold, 74-84.
  • Kecman, V. (2001). Learning and Soft Computing. London, MIT Press.
  • Kıranlı, S., & İlğan, A. (2007). Eğitim Örgütlerinde Karar Verme Sürecinde Etik. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 8 (14), 150-162.
  • Koçel, T. (2003). İşletme Yöneticiliği. 9. Baskı, İstanbul, Beta Yayınları.
  • Lai, Y., Hwang J., & Ching, L. (1994). Fuzzy Multiple Objective Decision Making Methods and Applications, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 404.
  • Mendel, J.M. (1995). Fuzzy Logic Systems For Engineering: A Tutorial. Proceedings of the IEEE, 83(3), 345-377.
  • Milani, A.S., Shanian, A., & El-Lahham C. (2008). A decision-based Approach for measuring human behavioral resistance to organizational change in Strategic planning. Mathematical and Computer Modelling, (12)5, 1765–1774.
  • Nabiyev, V. V. (2003). Yapay Zeka - Problemler - Yöntemler – Algoritmalar. Ankara, Seçkin Yayıncılık.
  • Öztemel, E. (2003). Yapay Sinir Ağları. İstanbul, Papatya Yayıncılık.
  • Öztürk, A. (2011). Yöneylem Araştırması. 13. Baskı, Bursa, Ekin Basım Yayın Dağıtım.
  • Pedrycz, W. (1993). Fuzzy Control And Fuzzy System. 2. Extended Edition. John Wiley & Sons Inc.
  • Peker, A. (1988). Yönetim Muhasebesi. 4.Baskı, İstanbul, İstanbul Üniversitesi Yayınları.
  • Rudnik, K., & Kacprzak, D. (2016). Fuzzy TOPSIS method with ordered fuzzy numbers for flow control in a manufacturing system. Applied Soft Computing, PII: S1568-4946(16)30486-0, DOI: http://dx.doi.org/doi:10.1016/j.asoc.2016.09.027, Reference: ASOC 3826
  • Sanga, X., Liub X., & Qin J. (2015). An analytical solution to fuzzy TOPSIS and its application in personnelselection for knowledge-intensive enterprise. College Applied Soft Computing, 30, 190–204.
  • Singh, R.K., & LyesBenyoucef, N. (2011). A fuzzy TOPSIS based approach for e-sourcing. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 24, 437–448.
  • Tiryaki, F., & Ahlatcioglu, M. (2005). Fuzzy stock selection using a new fuzzy ranking and weighting algorithm. Applied Mathematics and Computation,170 (1), 144 – 157.
  • Tsaura, S. H., & Changb, T. Y. (2002). The evaluation of airline service quality by fuzzy MCDM. Chang-Hua Yena Tourism Management, 23,107–115. Erişim:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.457.2158&rep=rep1&type=pdf
  • Ustasüleyman, T. (2009). Bankacılık Sektöründe Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi: AHS-TOPSIS Yöntemi. Bankacılar Dergisi, 69, 33-43.
  • Wang, J.W., Cheng, C.H., & Cheng, H.K. (2009). Fuzzy Hierarchical TOPSIS for Supplier Selection. App¬lied Soft Computing, 9, 377-386.
  • Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets information and control. 8(3).
  • Zadeh, L.A. (1978). Fuzzy Sets As A Basis For A Theory Of Possibility. Fuzzy Sets and Systems, 1, 3-28.
  • Zhao, J., & Bose, B. K. (2002). Evaluation of Membership Functions for Fuzzy Logic Controlled Induction Motor Drive. 28th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, İspanya.
Gazi İktisat ve İşletme Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2015
  • Yayıncı: Aydın KARAPINAR
Arşiv
Sayıdaki Diğer Makaleler

YENİ KAMU HİZMETİ YAKLAŞIMI: YÖNETİŞİME AÇILAN BİR KAPI

Emrah AYHAN, Murat ÖNDER

YÖNETİM KARARLARINDA GEÇERLİ MALİYET ANALİZLERİNE ALTERNATİF BİR YÖNTEM: BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ

Mihriban COŞKUN ARSLAN

İŞLETMELERDE AFET YÖNETİMİ: MARMARA VE EGE BÖLGELERİNDE BULUNAN RAFİNERİ VE PETROKİMYA ENDÜSTİRİSİ ÜZERİNE KARŞILAŞTIRMALI BİR ARAŞTIRMA

Ayşe Gözde GÖZÜM, Mahmut ARSLAN

DOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARININ EKONOMİK BÜYÜMEYE ETKİSİ: TÜRKİYE İÇİN EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ

Yasemin KESKİN BENLİ, Ersin YENİSU

SOSYAL SORUMLULUK KAPSAMINDA VASIFSIZ ÇALIŞAN SEÇİMİ

Tuğçe ŞİMŞEK, Ahmet Bahadır ŞİMŞEK

TÜRK İLAÇ SANAYİNDE ÇALIŞAN YÖNETİCİLERİN ÖRGÜTSEL BAĞLILIK VE İŞ DOYUMLARINA YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA

Nazlı Sevgi ŞENCAN, Belgin AYDINTAN, Selen YEĞENOĞLU