Veri Zarflama Analizi Yaklaşımını Kullanarak Bir Eğitim Kurumunun Şubelerinin Performanslarını Ölçme
Veri zarflama analizi (VZA) , çok büyük sayıda giriş ve çıkış değişkenleriyle etkinlik hesaplamada yaygın olarak kullanılan doğrusal programlama tabanlı bir tekniktir. Başka bir ifade ile VZA çoklu girişler ve çoklu çıkışlar ile işletmelerin göreli etkinliklerini ölçer. İşletmeler, karar verme birimleri olarak adlandırılır. Yöneylem araştırması modellerini uygulamada temel bir gereklilik, optimize edilecek bir tek değişken yerine karar problemi ile ilgili tüm değişkenleri bir araya getiren bir "fayda fonksiyonu" belirlenmesidir. Bir fayda fonksiyonu kavramının altında yatan, fayda fonksiyonunun tüm karar vericiler ya da harici dayatmalar karşısında düzgün olarak dağıldığını kabul etmekten ziyade içerdiği değişkenlerin göreceli etkinliğinin karar vericinin algılarını temsil ettiğidir. VZA mümkün olan en iyi verimi veren bir karar verme biriminin girişlerine ve çıkışlarına ağırlıkları atar. Böylece bu özel karar verme birimi için onların üzerine yerleştirilmiş olan ağırlıkları yansıtan giriş ve çıkış değişkenlerinin göreli etkinliklerinin bir ağırlığına ulaşır. VZA her zaman problem için doğru bir araç değil ama bazı durumlarda uygundur. Bu nedenle, VZA işletmelerin karar verme birimlerinin göreli etkinliklerinin ölçülmesi gibi zor durumlarda yararlanılan güçlü bir tekniktir. Bu çalışmada, bir eğitim kurumunun aynı şehirde faaliyet gösteren şubelerinin göreceli etkinliklerini değerlendirmek için VZA tekniği kullanılmaktadır. Eğitim kurumunun aynı şehirdeki altı şubesinin göreceli etkinlikleri herbir şubesinden toplanan bir yıllık bilgiler göz önünde bulundurularak ölçülmektedir. Öncelikle, şubelere ait giriş ve çıkış olabilecek ortak değişkenler tespit edilmiş ve bu değişkenler için bir yıllık sayısal veriler elde edilmiştir. Ardından, toplanan bilgiler her şubenin etkinlik puanını hesaplamak için bir doğrusal programlama modeli olarak ifade edilmiştir. Daha sonra, doğrusal programlama modelleri ayrı ayrı çözülmüş ve etkinlik skorları ölçülmüştür. Sonuç olarak, her şube için etkinlik skorları test edilmiştir.
Anahtar Kelimeler:
Veri Zarflama Analizi, Doğrusal Programlama, Göreceli Etkinlik
Using Data Envelopment Analysis Approach for Measuring the Performance of the Branch of an Educational Institution
Data Envelopment Analysis (DEA) is a linear programming based technique, which is widely used in efficiency measurement with vast amount of input and output values. In other words, DEA measures the relative efficiencies of organizations with multiple inputs and multiple outputs. The organizations are called the decision-making units, or DMUs. A fundamental requirement in applying operations research models is the identification of a "utility function" which combines all variables relevant to a decision problem instead of a single variable which is to be optimized. Underlying the concept of a utility function is that it should represent the decision-maker's perceptions of the relative efficiency of the variables involved rather than being regarded as uniform across all decision-makers or externally imposed. DEA assigns weights to the inputs and outputs of a DMU that give it the best possible efficiency. It thus arrives at a weighting of the relative efficiency of the input and output variables that reflects the emphasis to have been placed on them for that particular DMU. DEA is not always the right tool for a problem but is appropriate in certain cases. Therefore, DEA is a powerful technique, which is benefited in such difficult cases as measuring the relative efficiencies of organizational decision making units. In this study, DEA is used to assess the relative efficiency of different branches in the same city of the educational institution. Relative efficiencies of six different branches of an educational institution located in one city are measured considering a yearlong data collected from each branch. Primarily, the common variables, which may be the input and output of a branch, were determined and the annual numerical data for these variables were acquired. Then, the gathered information were expressed as a linear programming model to calculate the efficiency score of each branch. Later, the linear programming models were solved separately and efficiency scores were measured. As a result, efficiency scores for each branch have been tested.
___
- Ulucan A., ISO500 Şirketlerinin Etkinliklerinin Ölçülmesinde Veri Zarflama Analizi Yaklaşımı, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 57 (2), 185-202, 2002.
- Cooper W W., Seiford L. M., Tone K., Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text whith Models, Application, References and DEA-Solver Software, Second Edition, Springer Science, New York, pp.43-128, 2007.
- Özden Ü. H., Veri zarflama analizi (VZA) ile Türkiye‟deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi 37 (2), 167-185, 2008.
- Güran M. C., Cingi, S., Devletin Ekonomik Müdahalelerinin Etkinliği, Akdeniz Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 3, 2002, Sayı: 3, s.64.
- Oruç K. O., Veri zarflama analizi ile bulanık ortamda etkinlik ölçümleri ve Üniversitelerde Bir Uygulama, Doktora Tezi, Isparta, 2008.
- İnan E. A. Banka Etkinliğinin Ölçülmesi ve Düşük Enflasyon Sürecinde Bankacılıkta Etkinlik, Bankacılık Dergisi, Sayı: 34, 85, 2000.
- Ruggiero J., Theory and Methodology Measuring Technical Efficiency, European Journal of Operational Research, Volume: 121, 2000, s.138.
- Farrell M.J., The Measurement of Productive Efficiency, Journal of the Royal Statistical Society, Volume: 120, 1957, s.253.
- Charnes A., Cooper W W, Rhodes E., Measuring the Efficiency of Decision Making Units, European Journal of Operational Research, Volume: 2, 1978, s.429-444.
- Sathye M.,, Efficiency of Banks in a Developing Economy: The Case of India, European Journal of Operational Research, Volume: 148, 2003, s. 665.
- Reisman A., What Can OR/MS Academics Learn From and About Data Envelopment Analysis?, SRN, OR/MS, OH, USA (20 March 2004).
- Golany B., Yu, B, Theory and Methodology Estimating Returns to Scale in DEA, European Journal of Operational Research, Volume: 103, 1997, s.28.
- Korhonen P., Searching the Efficient Frontier in Data Envelopment Analysis, Interim Report, International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria, 1997, s.1.
- Karakoç N., Yönetim ve Organizasyon (Ders Notları), Balıkesir, 2003. Matthews K., Ismail M., Efficiency and Productivity Growth of Domestic and Foreign Commercial Banks in Malaysia, Cardiff Economics Working Papers, Cardiff, U.K., 2006, s.8.
- Chen Y., Liang L., Zhu J., Evaluation of Information Technology Investment: A Data Envelopment Analysis Approach, Computers and Operations Research, 33, 1368-1379, 2006.
- Charnes A., Cooper W W., Rhodes E., Evaluating Program and Managerial Efficiency: An Application of Data Envelopment Analysis to Prograö Follow Through, Management Science, 27 (6), 668-697, 1981.
- Behdioglu S., Özcan G., Data Envelopment Enalysis and An Application in Banking Sector, Süleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, 14 (3), 301-326, 2009.
- Bowlin, W.F., Measuring Performance: An Introduction to Data Envelopment Analysis, The Journal of The Cost Analysis, 1998.
- Sun, S., Measuring The Relative Efficiency of Police Precincts Using Data Envelopment Analysis, Socio-Economic Planning Sciences, 36, 51-71, 2002.
- Norman, M. ve Stoker, B., Data Envelopment Analysis, John Wiley&Sons, 262p, 1991.
- Kutlar A., Babacan A., Türkiye‟deki Kamu Üniversitelerinde CCR Etkinliği-Ölçek Etkinliği Analizi: DEA Tekniği Uygulaması. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 15, 1, 148-172, (2008).
- Cooper W. W., Seiford L. M.,Tone K., Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text whith Models, Application, References and DEA-Solver Software, Second Edition, Springer Science, New York, pp.43-128, 2007.
- Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
- Yayıncı: Denta Florya ADSM Limited Company
Sayıdaki Diğer Makaleler
Sigorta Hasar Verilerine Eğri Normal Dağılımın Uygulanması
Neslihan Fidan KEÇECİ, Latife Sinem SARUL
Erkan ARI, Sinan SARAÇLI, Semih KARACAN
Veri Zarflama Analizi Yaklaşımını Kullanarak Bir Eğitim Kurumunun Şubelerinin Performanslarını Ölçme
Ömer AKGÖBEK, İmran NİŞANCİ, Serkan KAYA, Tamer EREN
Geliş Zamanlarının Farklı Olduğu Öğrenme Etkili Tek Makine Çizelgelemede Toplam Gecikmenin Çözümü