Cep Telefonu Seçiminin Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve Bulanık Analitik Ağ Süreci ile Belirlenmesi

Son yıllarda günlük yaşamın vazgeçilmezleri arasına giren cep telefonları sayesinde, iletişim sektöründe hızlı bir değişim ve ihtiyaca yönelik gelişmeler yaşanmaktadır. “Mükemmel bir cep telefonu nasıl olmalı ve hangi özellikleri kendisinde barındırmalıdır?” sorusunun cevabı elbette yıllar geçtikçe değişecektir. Ancak günün ihtiyaçları, günün cep telefonu işletim sistemlerinin eksik görülen yanlarına bakarak rahatlıkla anlaşılabilmektedir. Günümüzde cep telefonlarının tercih edilmesinde gelişen hızlı teknolojiye bağlı olarak çok sayıda kriterin (fiyat, donanım, işletim sistemi vb.) karar vericiler tarafından dikkate alındığı görülmektedir. Eskiden sadece pahalı ve üst seviye cep telefonlarına konulan pek çok yazılım ve donanım özelliği, günümüzde daha ekonomik cep telefonlarında da mevcuttur. Bu sayede cep telefonları, bilgisayar erişimi olmadığında içinde bulunulan bilgi çağının gereksinimlerine erişim sağlayan aygıtlar olarak önem kazanmaktadır. Cep telefonu, kolayca taşınabilen, geniş ve kablosuz kapsama alanlı telefon sistemini kullanan bir aygıt olduğundan, son yıllarda günlük yaşamın vazgeçilmezleri arasına girmeyi başarmıştır. Hızla değişen teknolojiyle rekabet ortamındaki firmalar tüketicinin isteklerine cevap verebilecek nitelikte çeşitli özellik, boyut, renk ve tasarımlara sahip cep telefonları üretmektedirler. Bu çalışmada, Selçuk Üniversitesi’nde öğrenim gören öğrencilerin değişen ve gelişen teknolojiyle birlikte tercih ettikleri cep telefonu markalarının belirlenmesi amacıyla çok kriterli karar verme yöntemlerinden Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (BAHS) ve Bulanık Analitik Ağ Süreci (BAAS) uygulanmıştır. BAHS yöntemi hiyerarşik yapıyı yani birimlerin tek yönlü ilişkisini ele alırken, BAAS yöntemi birimler arasındaki iç bağımlılık, dış bağımlılık ve geri bildirim gibi karmaşık ilişkileri dikkate almaktadır. Çalışma kapsamında, piyasada satışı en çok yapılan beş cep telefonu markası ele alınmış ve cep telefonu seçiminde etkili olan dört ana kriter (Fiyat, Dizayn, Teknik özellikler ve Ağ bağlantıları) ve bunlara ilişkin onyedi alt kriter belirlenmiştir. Selçuk Üniversitesi’nde öğrenim gören 383 öğrenciye, ikili karşılaştırmalar içeren soruların yer aldığı bir anket formu uygulanmıştır. Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci kullanılarak hesaplanan ana kriter ağırlıklarına bakıldığında, öğrencilerin cep telefonu seçiminde Fiyat kriterinin en etkili kriter olduğu görülmüş, bunu Dizayn, Teknik özellikler ve Ağ bağlantıları kriterleri takip etmiştir. Her iki yöntemden elde edilen sıralama sonuçlarına göre, Nokia marka cep telefonunun öğrenciler tarafından en çok tercih edilen marka olduğu görülmüştür.

Determination of Mobile Phone Selection with Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Analytic Network Process

Thanks to the mobile phones that have become indispensable in everyday life in recent years, there is a rapid change in the communication sector and developments in need. The answer to the question "How should an excellent mobile phone be and what features should it have in itself?" will of course change over time. However, the needs of the day can be easily understood by looking at the missing aspects of the day's mobile phone operating systems. Today, it seems that many criteria (price, hardware, operating system, etc.) have been taken into consideration by decision makers depending on the fast technology that is preferred in mobile phones. Many software and hardware features formerly used only in expensive and high-end mobile phones are also available on more affordable mobile phones today. In this regard, mobile phones are gaining importance as devices providing access to the needs of the information age, even when there is no computer access. Since the mobile phone is a device that can be easily transported and uses a wide and wireless coverage phone system, it has become one of the indispensable parts of everyday life in recent years. Firms competing with rapidly changing technology produce mobile phones with various features, sizes, colors and designs that can meet the demands of consumers. In this study, Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) and Fuzzy Analytic Network Process (FANP) were applied to determine the mobile phone brands preferred by the students at Selçuk University with changing and developing technology. While the FAHP method is hierarchical, i.e., it deals with the one-way relationship of units, the FANP method takes into account complex relationships such as internal dependency, external dependency, and feedback among the units. Within the scope of the study, five mobile phone brands that were sold the most in the market were handled and four main criteria (Price, Design, Technical features and Network connections) and their seventeen sub criteria that are effective in mobile phone selection, were determined. A questionnaire form was applied to 383 students educated at Selçuk University including questions based on pairwise comparisons. As a result of the evaluation of the questionnaires, mobile phone brands preferred by the students were determined by Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Analytic Network Process methods which are multi criteria decision making methods. When the main criterion weights calculated by using the Fuzzy Analytic Hierarchy Process were examined, it was found that the price criterion was the most effective criterion in the mobile phone selection of the students, followed by the criteria of Design, Technical Features and Network Connections. According to the ranking results obtained from both methods, it is seen that Nokia brand mobile phones are the most preferred brand by students.

PDF

___

Akay, Ö. (2011). “Cep telefonu seçiminin bulanık analitik hiyerarşi ve bulanık analitik ağ süreci ile belirlenmesi”, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı.

Aslan, N. (2005), “Analitik Network Prosesi”, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Matematik Anabilim Dalı.

Ayağ, Z. & Özdemir, R.G. (2009). “A hybri dapproach to concept selection through fuzzy analytic network process”,Computers & Industrial Engineering, 56, 368-379.

Aydın, K. (2004). “Üniversite öğrencilerinin cep telefonu kullanımı ve gsm operatörü tercihleri üzerine bir çalışma”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, sayı:9, s.149-164.

Buckley, J. J. (1985). “Fuzzy hierarchical analysis”, Fuzzy Sets and Systems, 17(3), 233-247.

Chang, D.-Y. (1996).“Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP”, European Journal of Operational Research, 95(3), 649-655.

Çanlı, H., & Kandakoğlu, A. (2007). “Hava gücü mukayesesi için bulanık AHP modeli”, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, sayı: 3, no: 1, s.71-82.

Dağdeviren, M. (2007). “Bulanık analitik hiyerarşi prosesi ile personel seçimi ve bir uygulama”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi,sayı:22, s.791-799.

Dağdeviren, M. & Yüksel, İ. (2009). “A fuzzy analytic network process (ANP) model for measurement of the sectoral competition level (SCL)”,Expert Systems with Aplications, 37, 1-10.

Felek, S., Yuluğkural, Y. & Aladağ, Z. (2007). “Mobil iletişim sektöründe pazar paylaşımının tahmininde AHP ve ANP yöntemlerinin kıyaslanması”, Endüstri Mühendisliği Dergisi, sayı:18, s.6-22.

Haq, A. N., & Kannan, G. (2006). “Fuzzy analytical hierarchy process for evaluating and selecting a vendor in a supply chain model”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 29(7-8), 826-835.

He, Q., Luo, L., Hu, Y., & Chan, A. P. (2015). “Measuring the complexity of mega construction projects in China—A fuzzy analytic network process analysis”, International Journal of Project Management, 33(3), 549- 563.

Kabir, G., & Sumi, R. S. (2014). “Power substation location selection using fuzzy analytic hierarchy process and PROMETHEE: A case study from Bangladesh”, Energy, 72, 717-730.

Kahraman C., Cebeci, U. & Ruan, D. (2004). “Multi-attribute comparison of catering service companies using fuzzy AHP: Thecase of Turkey”, International Journal of Production Economics, 87, 171-184.

Kahraman, C., Kaya, İ. & Cebi, S. (2009). “A comparative analysis for multi attribute selection among renewableenergy altenatives using fuzzy axiomatic design and fuzzy analytic hierarchy process”, Energy, 34, 1603-1616.

Kumar, G., & Maiti, J. (2012). “Modeling risk based maintenance using fuzzy analytic network process”, Expert Systems with Applications, 39(11), 9946-9954.

Lee, A. H., Chen, W. C., & Chang, C. J. (2008). “A fuzzy AHP and BSC approach for evaluating performance of IT department in the manufacturing industry in Taiwan”, Expert systems with applications, 34(1), 96-107.

Mikhailov, L.& Singh, M.G. (2003). “Fuzzy analytic network process and its application to the development of decision support systems”,Browse Journals & Magazines, 33, 33-41.

Mikhailov, L., & Singh, M. G. (2003). “Fuzzy analytic network process and its application to the development of decision support systems”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 33(1), 33-41.

Mon, D.L., Cheng, C.H. & Lin, J.C. (1994). “Evaluating weapon system using fuzzy analytic hierarchy process based on entropy weight”,Fuzzy Sets and Systems, 62, 127-134.

Muşdal, H. (2007). “Tıbbi atıkları işleme ve bertaraf etme teknolojsi seçme problemine bulanık analitik hiyerarşi prosesi ve bulanık ağ prosesi yaklaşımı”, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı.

Myers, J.M. & Alpert, M.I. (1968). “Determinant buying attitudes: Meaning and measurement”, Journal of Marketing, 32(4), 13-20.

Özden, Ü. H. (2008).“Analitik hiyerarşi yöntemi ile ilkokul seçimi”, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, sayı:14, s.299-320.

Promentilla, M.A.B., Furuichi, T., Ishii, K. & Tanikawa, N. (2008). “A fuzzy analytic network process for multi-criteria evaluation of contaminated site remedialcountermeasures”,Journal of Environmental Management, 88, 479-495.

Razmi, J., Rafiei, H., & Hashemi, M. (2009). “Designing a decision support system to evaluate and select suppliers using fuzzy analytic network process”, Computers & Industrial Engineering, 57(4), 1282-1290.

Saaty, T. L. (2008). “Decision making with the analytic hierarchy process”. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.

Saaty, T. L., Peniwati, K. & Shang, J. S. (2007). “Theanalytichierarchyprocessandhumanresourceallocation: Halfthestory”, Mathematical and Computer Modelling, 46, 1041-1053.

Seçme,N.Y., Bayrakdaroğlu, A.& Kahraman, C. (2009). “Fuzzy performance evaluation in Turkish bankingsectorusing analytic hierarchy process and TOPSIS”, Expert Systems with Aplications, 36, 1699-11709.

Tesfamariam, S.&Sadiq, R. (2006). “Risk-basedenvironmentaldecision-makingusingfuzzyanalytichierarchyprocess (F-AHP)”, Stochastic Environmental Researchand Risk Assessment, 21, 35-50.

Tiryaki, F. & Ahlatcioglu, B. (2009). “Fuzzy portfolios election using fuzzy analytic hierarchy process”,Information Sciences, 179, 53-69.

Tuzkaya, U., R.&Önüt, S., 2008, “A fuzzy analytic network process based approach to transportation-model selection betweenTurkeyand Germany: Acasestudy”, Information Sciences, 178, 3133-3146.

Van Laarhoeven, P. J. M.&Pedrycz, W. (1983),“A fuzzy extension of Saaty’spriority theory”,Fuzzy Sets and Systems, 11(1–3), 229-241.

Vinodh S., Ramiya R.A. & Gautham SG (2011).”Application of fuzzy analytic network process for supplierselection in a manufacturing organisation”. Expert Systems with Applications, 38, 272-280.

Wang, Y. M., & Chin, K. S. (2008). “A linear goal programming priority method for fuzzy analytic hierarchy process and its applications in new product screening”, International Journal of Approximate Reasoning, 49(2), 451-465.

Wolfslehner, B.,Vacik, H.&Lexer, M. J. (2005), “Application of the analytic network process in multi-criteria analysis of sustainable for estmanagement”, Forest Ecology and Management, 207, 157-170.

Yapıcı, N. (2000). “Bulanık doğrusal programlamaya sinir ağları yaklaşımı”, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı.

Zadeh, L. A. (1965), “FuzzySets”, Information Sceinces, 8(3), 338-353.

Zimmermann, H.J. (1991), “Fuzzy Sets Theory and Its Applications”, Kluwer Academic Publishers.