Research Article
BibTex RIS Cite

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ İLE DÜNYA ÜNİVERSİTELERİNİN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Year 2020, Volume: 11 Issue: 26, 203 - 227, 28.02.2020
https://doi.org/10.21076/vizyoner.657718

Abstract

Times Higher Education tarafından yayınlanan World University Rankings 2018 listesinde yer alan, Türkiye’nin içinde bulunduğu 81 ülkenin üniversitelerinin performans değerlendirmesi nesnel ağırlıklandırma yöntemleri ve çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Bu çalışmada, nesnel ağırlıklandırma yöntemlerinden CRITIC ve ENTROPI yöntemleri ile çok kriterli karar verme yöntemlerinden TOPSIS, MAUT, SAW ve ARAS yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada, iki farklı nesnel ağırlıklandırma yöntemi olan CRITIC ve ENTROPI yöntemlerinin sonuca etkisi araştırılmıştır. Uygulamada; Öğretim, araştırma, alıntılama, gelir ve uluslararası görünüm olmak üzere beş alanda performans değerlendirmesi kriterleri gruplandırılmıştır. Dört farklı yöntemle yapılan sıralamalar veri birleştirme yöntemi olan BORDA sayım yöntemi ile birleştirilerek tek bir bütünleşik sıralama elde edilmiştir. Çalışmada performans kavramına dair genel bilgilendirmeye yer verilmiştir ve çok kriterli karar verme yöntemleri açıklanmıştır. Bu kavramlar bir araya getirilmiş ve çalışmanın teori ve uygulama kısmı oluşturulmuştur. Üniversite ve ülke performansları çok kriterli karar verme yöntemlerine göre değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda her iki ağırlıklandırma yöntemine göre ilk ülke Singapur olmuştur.

References

  • Adalı, E. ve Işık, A. (2016). Air conditioner selection problem with COPRAS and ARAS methods. Manas Journal of Social Studies, 5(2), 124-138.
  • Afshari, A., Mojahed, M. ve Yusuff, R. M., (2010). Simple Additive Weighting Approach to Personnel Selection Problem. International Journal Of Innovation Management And Technology, 1(5), 511-515.
  • Akbulut, O. Y. (2019). CRITIC ve EDAS yöntemleri ile İş Bankası'nın 2009-2018 yılları arasındaki performansının analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263.
  • Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E. ve Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe ENTROPI ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
  • Akyüz, G. ve Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46.
  • Alp, İ., Öztel, A. ve Köse, M.S. (2015). ENTROPI tabanlı MAUT yöntemi ile kurumsal sürdürülebilirlik performansı ölçümü: Bir vaka çalışması. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(2), 65-82.
  • Aydın, Y. (2019). Türkiye'de hayat\emeklilik sigorta sektörünün finansal performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 107-118.
  • Baker, T.S. ve Cheng, R.H. (1996). A Model-Based Approach for determining orientations of biological macromolecules imaged by cryoelectron microscopy. Journal of Structural Biology, 116(20), 120-130.
  • Bakır, M. ve Akan, Ş. (2018). Havaalanlarında hizmet kalitesinin ENTROPI ve TOPSIS yöntemleri ile değerlendirilmesi: Avrupa’nın en yoğun havaalanları üzerine bir uygulama. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(66), 632-651.
  • Baş, İ. M. ve Artar, A. (1990). İşletmelerde verimlilik denetimi: Ölçme ve değerlendirme modelleri. Ankara: Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları.
  • Başaran, İ.E. (1991). Örgütsel davranış–insanın üretim gücü. Ankara: Gül Yayınları.
  • Chatterjee, P. ve Chakraborty, S. (2013). Gear material selection using complex proportional assessment and additive ratio assessment-based approaches: A comparative study. International Journal of Materials Science and Engineering, 1(2), 104-111.
  • Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). AB Ülkeleri’nde bütünleşik ENTROPI ağırlık-TOPSIS yöntemiyle Ar-Ge performansının ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 77-95.
  • Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
  • Demireli, E. (2010). TOPSIS çok kriterli karar verme sistemi: Türkiye’deki kamu bankaları üzerine bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
  • Deng, H., Yeh, C.H. ve Willis, R.J. (2000). Inter-company comparison using modified TOPSIS with objective weights. Computers & Operations Research, 27(10), 963-973.
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G. ve Papayannakis, L. (1994). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Pergamon, Computers Ops Res., 22(7), 763-770.
  • Dumanoğlu, S. ve Ergül N. (2010). İMKB’de işlem gören teknoloji şirketlerinin mali performans ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
  • Ece, N. (2019). Holding şirketlerinin finansal performans sıralamasının ENTROPI tabanlı topsıs yöntemleri ile incelenmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 63-73.
  • Ecer, F. (2016). ARAS yöntemi kullanılarak kurumsal kaynak planlaması yazılımı seçimi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 8(1), 89-98.
  • Erdoğan, İ. (1991). İşletmelerde personel seçimi ve başarı değerleme teknikleri. İstanbul, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Yayını.
  • Göktolga, Z. G., Karakış, C. E. ve Türkay, H. (2015). Orta Asya Türk Cumhuriyetleri’nin ekonomik performanslarının TOPSIS metodu ile karşılaştırılması. Internatıonal Conference On Eurasıan Economıes, Session 6B: Bölgesel Ekonomiler II, 321-329.
  • Hwang, C. L. ve Yoon, K. (1981). Multiple attribute decisions making methods and applications. New York.
  • Ishızaka, A. ve Nemery, P. (2013). Multi-criteria decision analysis, methods and software. London, John Wiley&Sons, Ltd.
  • Işık, Ö. (2019). Türk mevduat bankacılığı sektörünün finansal performanslarının ENTROPI tabanlı ARAS yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90-99.
  • Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y. ve Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58(1-4), 411-420.
  • Janic, M. ve Reggiani, A. (2002). An application of multiple criteria decision making (MCDM) analysis to the selection of a new hub airport. EJTIR, 2(2), 113-141.
  • Karaatlı, M. ve Dağ, O. (2018). Türk milli erkek futbol takımına çok kriterli karar verme yöntemleri ile futbolcu seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(4), 1433-1454.
  • Karaatlı, M., Ömürbek, N., Budak, İ. ve Dağ, O., (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile yaşanabilir illerin sıralanması. Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 33, 215-228.
  • Kenger, M. D. ve Organ, A. (2017). Banka personel seçiminin çok kriterli karar verme yöntemlerinden ENTROPI temelli ARAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 152-170.
  • Kim, K. S. ve Song, O. (2009). A MAUT approach for selecting a dismantling scenario for the thermal column in KRR-1. Annals of Nuclear Energy, 36(2), 145-150.
  • Kim, S. K., Park, H.S., Lee, K.W. ve Jung, C. H. (2007). MAUT approach for selecting a proper decommissioning scenario. WM’07 Conference, Tucson, 41(15), 1-8.
  • Kiracı, K. ve Bakır, M. (2019). CRITIC temelli edas yöntemi ile havayolu işletmelerinde performans ölçümü uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 35, 157-174.
  • Konuşkan, Ö. ve Uygun, Ö. (2014). Çok nitelikli karar verme (MAUT) yöntemi ve bir uygulaması. Akademik Platform, ISITES 2014, Karabük, 1403-1412.
  • Küçükcan, T. ve Gür, B. S. (2009). Türkiye’de yükseköğretim: karşılaştırmalı bir analiz. SETA Yayınları, 1. Baskı, Ankara.
  • Lamboray, C. (2007). A comparison between the prudent order and the ranking obtained with borda’s, copeland’s, slater’sand kemeny’s rules. Mathematical Social Sciences, 54(1), 1-16.
  • Mendoza, G. A. ve Prabhu R. (2000). Multiple criteria decision making approaches to assessing forest sustainability using criteria and indicators: A case study. Forest Ecology and Management, 131(1-3), 107-126.
  • Nuray, R. ve Can. F. (2006). Automatic ranking of information retrieval systems using data fusion. Information Processingand Management: An International Journal, 42(3), 595-614.
  • Ömürbek, N. ve Aksoy, E. (2016). Bir petrol şirketinin çok kriterli karar verme teknikleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(3), 723-756.
  • Ömürbek, N. ve Karataş, T. (2018). Girişimci ve yenilikçi üniversitelerin performanslarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(24), 176-198.
  • Ömürbek, N., Delibaş, D. ve Altın, F. G. (2017). ENTROPI temelli MAUT yöntemine göre devlet üniversiteleri kütüphanelerinin değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, 13, 72-89.
  • Ömürbek, N., Eren, H. ve Dağ, O. (2017). ENTROPI-ARAS ve ENTROPI-moosra yöntemleri ile yaşam kalitesi açısından AB ülkelerinin değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 29-48.
  • Ömürbek, N., Karaatlı, M. ve Balcı, H. F. (2016). ENTROPI temelli MAUT ve SAW yöntemleri ile otomotiv firmalarının performans değerlemesi, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1), 227-255.
  • Özçelik, H. ve Kandemir, B. (2015). BIST’de işlem gören turizm işletmelerinin TOPSIS yöntemi ile finansal performanslarının değerlendirilmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(33), 97-114.
  • Özdağoğlu, A., Yakut, E. ve Bahar, S. (2017). Machine selection in a dairy product company with ENTROPY and SAW methods integration. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 341-359.
  • Pawar, S. S. ve Verma, D. S. (2013). Digital camera evaluation base on AHP and TOPSIS. International Journal of Engineering Research, 2(2), 51-53.
  • Sağır, C. (2006). Karar verme sürecini etkileyen faktörler ve karar verme sürecinde etiğin önemi: Uygulamalı bir araştırma. Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Edirne.
  • Sakarya, Ş. ve Akkuş, H. T. (2015). Finansal performansın ölçülmesinde geleneksel oranlar ile nakit akım oranlarının karşılaştırmalı analizi: BIST çimento şirketleri üzerine TOPSIS yöntemi ile bir uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(1), 109-123.
  • Shemshadi, A., Shirazi, H., Toreihi, M. ve Tarokh, M. J. (2011). A fuzzy VIKOR method for supplier selection based on ENTROPY measure for objective weighting. Expert Systems with Applications, 38(10), 12160-12167.
  • Sönmez, Ö. ve Perçin, S. (2018). Bütünleşik ENTROPI ağırlık ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak türk sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. International Journal of Economic and Administrative Studies, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, UİİİD-IJEAS, (18. EYİ Özel Sayısı), 565-582.
  • Supçiller, A. A. ve Deligöz, K. (2018). Tedarikçi Seçimi probleminin çok kriterli karar verme yöntemleriyle uzlaşık çözümü. UİİİD-IJEAS, 2018 (18. EYİ Özel Sayısı), 355-368.
  • Times Higher Education. (2017). World university rankings 2018 methodology. Erişim adresi: https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/methodology-world-university-rankings-2018, (24 Mayıs 2019)
  • Tunca, M. Z., Ömürbek, N., Cömert, H. G. ve Aksoy, E. (2016). OPEC ülkelerinin performanslarının çok kriterli karar verme yöntemlerinden ENTROPI ve MAUT ile değerlendirilmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 7(14), 1-12.
  • Tzeng, G. H. ve Huang, J. J. (2011). Multiple attribute decision making methods and applications, USA, CRC Publishers.
  • Ulutaş, A. ve Karaköy, Ç. (2019). CRITIC ve ROV yöntemleri ile bir kargo firmasının 2011-2017 yılları sırasındaki performansının analiz edilmesi, MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(1), 223-230.
  • Ulutaş, A. (2019). ENTROPI tabanlı EDAS yöntemi ile lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 23, 53-66.
  • Ünlü, U., Yalçın, N. ve Yağlı, İ. (2017). Kurumsal yönetim ve firma performansı: TOPSIS yöntemi ile BIST 30 firmaları üzerine bir uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(1), 63-81.
  • Vujičić, M. D., Papić, M. Z. ve Blagojević, M. D. (2017). Comparative analysis of objective techniques for criteria weighing in two MCDM methods on example of an air conditioner selection. Tehnika, 72(3), 422-429.
  • Wu, J., Sun, J., Liang, L. ve Zha, Y. (2011). Determination of weights for ultimate cross efficiency using shannon ENTROPY. Expert Systems with Applications, 38(5), 5162-5165.
  • Yeh, C.H. (2003). The selection of multiattribute decision making methods for scholarship student selection. International Journal of Selection And Assessment, 11(4), 289-296.
  • Yıldırım, B. F. ve Önder, E. (2015). Operasyonel, yönetsel ve stratejik problemlerin çözümünde çok kriterli karar verme yöntemleri. 2. Baskı, İstanbul: Dora Basım-Yayın Dağıtım.
  • Yoon, K. P. ve Hwang, C. L. (1995). Multiple attribute decision making an introduction. London: Sage Publications.
  • Zavadskas, E. K. ve Turskis, Z. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision-making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.
  • Zavadskas, E. K. Turskis, Z. ve Vilutiene, T. (2010). Multiple criteria analysis of foundation instalment alternatives by applying additive ratio assessment (ARAS) method. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 10(3), 123-141.
  • Zhang, H., Gu, C. L., Gu, L. W. ve Zhang, Y. (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & information ENTROPY-a case in the yangtze river delta of China. Tourism Management, 32(2), 443-451.

THE EVALUATION OF THE PERFORMANCES OF WORLD UNIVERSITIES BASED ON MULTI-CRITERIA DECISION MAKING METHODS

Year 2020, Volume: 11 Issue: 26, 203 - 227, 28.02.2020
https://doi.org/10.21076/vizyoner.657718

Abstract

The assessment of the universities of 81 countries which is published by Times Higher Education under the name of World University Rankings 2018 in which Turkey is included is measured by objective coefficient methods and multi criteria decision analysis. In this study, CRITIC and ENTROPI which are objective coefficient methods and TOPSIS, MAUT, SAW and ARAS which are multi criteria decision analysis techniques are used. In the study, the effect of CRITIC and ENTROPI which are two distinct objective coefficient methods on conclusion are investigated. In practice; performance evaluation criteria are grouped in five areas: teaching, research, quotation, industry revenues and international outlook. The rankings which are conducted by using four different methods are combined into a single integrated ranking by using BORDA counting method. In the study, a general briefing about performance concept are made and multi criteria analysis is explained. These concepts are brought together and the theory and practice part of the study is formed. The performance of universities and countries is assessed based on multi criteria analysis. As a result of the study, based on both weighting methods, Singapore is found to be the first in the ranking.

References

  • Adalı, E. ve Işık, A. (2016). Air conditioner selection problem with COPRAS and ARAS methods. Manas Journal of Social Studies, 5(2), 124-138.
  • Afshari, A., Mojahed, M. ve Yusuff, R. M., (2010). Simple Additive Weighting Approach to Personnel Selection Problem. International Journal Of Innovation Management And Technology, 1(5), 511-515.
  • Akbulut, O. Y. (2019). CRITIC ve EDAS yöntemleri ile İş Bankası'nın 2009-2018 yılları arasındaki performansının analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263.
  • Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E. ve Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe ENTROPI ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
  • Akyüz, G. ve Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46.
  • Alp, İ., Öztel, A. ve Köse, M.S. (2015). ENTROPI tabanlı MAUT yöntemi ile kurumsal sürdürülebilirlik performansı ölçümü: Bir vaka çalışması. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(2), 65-82.
  • Aydın, Y. (2019). Türkiye'de hayat\emeklilik sigorta sektörünün finansal performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 107-118.
  • Baker, T.S. ve Cheng, R.H. (1996). A Model-Based Approach for determining orientations of biological macromolecules imaged by cryoelectron microscopy. Journal of Structural Biology, 116(20), 120-130.
  • Bakır, M. ve Akan, Ş. (2018). Havaalanlarında hizmet kalitesinin ENTROPI ve TOPSIS yöntemleri ile değerlendirilmesi: Avrupa’nın en yoğun havaalanları üzerine bir uygulama. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(66), 632-651.
  • Baş, İ. M. ve Artar, A. (1990). İşletmelerde verimlilik denetimi: Ölçme ve değerlendirme modelleri. Ankara: Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları.
  • Başaran, İ.E. (1991). Örgütsel davranış–insanın üretim gücü. Ankara: Gül Yayınları.
  • Chatterjee, P. ve Chakraborty, S. (2013). Gear material selection using complex proportional assessment and additive ratio assessment-based approaches: A comparative study. International Journal of Materials Science and Engineering, 1(2), 104-111.
  • Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). AB Ülkeleri’nde bütünleşik ENTROPI ağırlık-TOPSIS yöntemiyle Ar-Ge performansının ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 77-95.
  • Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
  • Demireli, E. (2010). TOPSIS çok kriterli karar verme sistemi: Türkiye’deki kamu bankaları üzerine bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
  • Deng, H., Yeh, C.H. ve Willis, R.J. (2000). Inter-company comparison using modified TOPSIS with objective weights. Computers & Operations Research, 27(10), 963-973.
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G. ve Papayannakis, L. (1994). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Pergamon, Computers Ops Res., 22(7), 763-770.
  • Dumanoğlu, S. ve Ergül N. (2010). İMKB’de işlem gören teknoloji şirketlerinin mali performans ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
  • Ece, N. (2019). Holding şirketlerinin finansal performans sıralamasının ENTROPI tabanlı topsıs yöntemleri ile incelenmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 63-73.
  • Ecer, F. (2016). ARAS yöntemi kullanılarak kurumsal kaynak planlaması yazılımı seçimi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 8(1), 89-98.
  • Erdoğan, İ. (1991). İşletmelerde personel seçimi ve başarı değerleme teknikleri. İstanbul, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Yayını.
  • Göktolga, Z. G., Karakış, C. E. ve Türkay, H. (2015). Orta Asya Türk Cumhuriyetleri’nin ekonomik performanslarının TOPSIS metodu ile karşılaştırılması. Internatıonal Conference On Eurasıan Economıes, Session 6B: Bölgesel Ekonomiler II, 321-329.
  • Hwang, C. L. ve Yoon, K. (1981). Multiple attribute decisions making methods and applications. New York.
  • Ishızaka, A. ve Nemery, P. (2013). Multi-criteria decision analysis, methods and software. London, John Wiley&Sons, Ltd.
  • Işık, Ö. (2019). Türk mevduat bankacılığı sektörünün finansal performanslarının ENTROPI tabanlı ARAS yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90-99.
  • Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y. ve Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58(1-4), 411-420.
  • Janic, M. ve Reggiani, A. (2002). An application of multiple criteria decision making (MCDM) analysis to the selection of a new hub airport. EJTIR, 2(2), 113-141.
  • Karaatlı, M. ve Dağ, O. (2018). Türk milli erkek futbol takımına çok kriterli karar verme yöntemleri ile futbolcu seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(4), 1433-1454.
  • Karaatlı, M., Ömürbek, N., Budak, İ. ve Dağ, O., (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile yaşanabilir illerin sıralanması. Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 33, 215-228.
  • Kenger, M. D. ve Organ, A. (2017). Banka personel seçiminin çok kriterli karar verme yöntemlerinden ENTROPI temelli ARAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 152-170.
  • Kim, K. S. ve Song, O. (2009). A MAUT approach for selecting a dismantling scenario for the thermal column in KRR-1. Annals of Nuclear Energy, 36(2), 145-150.
  • Kim, S. K., Park, H.S., Lee, K.W. ve Jung, C. H. (2007). MAUT approach for selecting a proper decommissioning scenario. WM’07 Conference, Tucson, 41(15), 1-8.
  • Kiracı, K. ve Bakır, M. (2019). CRITIC temelli edas yöntemi ile havayolu işletmelerinde performans ölçümü uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 35, 157-174.
  • Konuşkan, Ö. ve Uygun, Ö. (2014). Çok nitelikli karar verme (MAUT) yöntemi ve bir uygulaması. Akademik Platform, ISITES 2014, Karabük, 1403-1412.
  • Küçükcan, T. ve Gür, B. S. (2009). Türkiye’de yükseköğretim: karşılaştırmalı bir analiz. SETA Yayınları, 1. Baskı, Ankara.
  • Lamboray, C. (2007). A comparison between the prudent order and the ranking obtained with borda’s, copeland’s, slater’sand kemeny’s rules. Mathematical Social Sciences, 54(1), 1-16.
  • Mendoza, G. A. ve Prabhu R. (2000). Multiple criteria decision making approaches to assessing forest sustainability using criteria and indicators: A case study. Forest Ecology and Management, 131(1-3), 107-126.
  • Nuray, R. ve Can. F. (2006). Automatic ranking of information retrieval systems using data fusion. Information Processingand Management: An International Journal, 42(3), 595-614.
  • Ömürbek, N. ve Aksoy, E. (2016). Bir petrol şirketinin çok kriterli karar verme teknikleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(3), 723-756.
  • Ömürbek, N. ve Karataş, T. (2018). Girişimci ve yenilikçi üniversitelerin performanslarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(24), 176-198.
  • Ömürbek, N., Delibaş, D. ve Altın, F. G. (2017). ENTROPI temelli MAUT yöntemine göre devlet üniversiteleri kütüphanelerinin değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, 13, 72-89.
  • Ömürbek, N., Eren, H. ve Dağ, O. (2017). ENTROPI-ARAS ve ENTROPI-moosra yöntemleri ile yaşam kalitesi açısından AB ülkelerinin değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 29-48.
  • Ömürbek, N., Karaatlı, M. ve Balcı, H. F. (2016). ENTROPI temelli MAUT ve SAW yöntemleri ile otomotiv firmalarının performans değerlemesi, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1), 227-255.
  • Özçelik, H. ve Kandemir, B. (2015). BIST’de işlem gören turizm işletmelerinin TOPSIS yöntemi ile finansal performanslarının değerlendirilmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(33), 97-114.
  • Özdağoğlu, A., Yakut, E. ve Bahar, S. (2017). Machine selection in a dairy product company with ENTROPY and SAW methods integration. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 341-359.
  • Pawar, S. S. ve Verma, D. S. (2013). Digital camera evaluation base on AHP and TOPSIS. International Journal of Engineering Research, 2(2), 51-53.
  • Sağır, C. (2006). Karar verme sürecini etkileyen faktörler ve karar verme sürecinde etiğin önemi: Uygulamalı bir araştırma. Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Edirne.
  • Sakarya, Ş. ve Akkuş, H. T. (2015). Finansal performansın ölçülmesinde geleneksel oranlar ile nakit akım oranlarının karşılaştırmalı analizi: BIST çimento şirketleri üzerine TOPSIS yöntemi ile bir uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(1), 109-123.
  • Shemshadi, A., Shirazi, H., Toreihi, M. ve Tarokh, M. J. (2011). A fuzzy VIKOR method for supplier selection based on ENTROPY measure for objective weighting. Expert Systems with Applications, 38(10), 12160-12167.
  • Sönmez, Ö. ve Perçin, S. (2018). Bütünleşik ENTROPI ağırlık ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak türk sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. International Journal of Economic and Administrative Studies, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, UİİİD-IJEAS, (18. EYİ Özel Sayısı), 565-582.
  • Supçiller, A. A. ve Deligöz, K. (2018). Tedarikçi Seçimi probleminin çok kriterli karar verme yöntemleriyle uzlaşık çözümü. UİİİD-IJEAS, 2018 (18. EYİ Özel Sayısı), 355-368.
  • Times Higher Education. (2017). World university rankings 2018 methodology. Erişim adresi: https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/methodology-world-university-rankings-2018, (24 Mayıs 2019)
  • Tunca, M. Z., Ömürbek, N., Cömert, H. G. ve Aksoy, E. (2016). OPEC ülkelerinin performanslarının çok kriterli karar verme yöntemlerinden ENTROPI ve MAUT ile değerlendirilmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 7(14), 1-12.
  • Tzeng, G. H. ve Huang, J. J. (2011). Multiple attribute decision making methods and applications, USA, CRC Publishers.
  • Ulutaş, A. ve Karaköy, Ç. (2019). CRITIC ve ROV yöntemleri ile bir kargo firmasının 2011-2017 yılları sırasındaki performansının analiz edilmesi, MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(1), 223-230.
  • Ulutaş, A. (2019). ENTROPI tabanlı EDAS yöntemi ile lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 23, 53-66.
  • Ünlü, U., Yalçın, N. ve Yağlı, İ. (2017). Kurumsal yönetim ve firma performansı: TOPSIS yöntemi ile BIST 30 firmaları üzerine bir uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(1), 63-81.
  • Vujičić, M. D., Papić, M. Z. ve Blagojević, M. D. (2017). Comparative analysis of objective techniques for criteria weighing in two MCDM methods on example of an air conditioner selection. Tehnika, 72(3), 422-429.
  • Wu, J., Sun, J., Liang, L. ve Zha, Y. (2011). Determination of weights for ultimate cross efficiency using shannon ENTROPY. Expert Systems with Applications, 38(5), 5162-5165.
  • Yeh, C.H. (2003). The selection of multiattribute decision making methods for scholarship student selection. International Journal of Selection And Assessment, 11(4), 289-296.
  • Yıldırım, B. F. ve Önder, E. (2015). Operasyonel, yönetsel ve stratejik problemlerin çözümünde çok kriterli karar verme yöntemleri. 2. Baskı, İstanbul: Dora Basım-Yayın Dağıtım.
  • Yoon, K. P. ve Hwang, C. L. (1995). Multiple attribute decision making an introduction. London: Sage Publications.
  • Zavadskas, E. K. ve Turskis, Z. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision-making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.
  • Zavadskas, E. K. Turskis, Z. ve Vilutiene, T. (2010). Multiple criteria analysis of foundation instalment alternatives by applying additive ratio assessment (ARAS) method. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 10(3), 123-141.
  • Zhang, H., Gu, C. L., Gu, L. W. ve Zhang, Y. (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & information ENTROPY-a case in the yangtze river delta of China. Tourism Management, 32(2), 443-451.
There are 65 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Business Administration
Journal Section Research Articles
Authors

Gülen Parlar 0000-0002-8648-002X

Osman Palanci 0000-0002-9921-7191

Publication Date February 28, 2020
Submission Date December 10, 2019
Published in Issue Year 2020 Volume: 11 Issue: 26

Cite

APA Parlar, G., & Palanci, O. (2020). ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ İLE DÜNYA ÜNİVERSİTELERİNİN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(26), 203-227. https://doi.org/10.21076/vizyoner.657718

570ceb1545981.jpglogo.pngmiar.pnglogo.pnglogo-minik.pngdownloadimageedit_26_6265761829.pngacarlogoTR.png5bd95eb5f3a21.jpg26784img.pngoaji.gifdownloadlogo.pngLogo-png-768x897.png26838