1. BÖLÜM
3.1. Klasik ÇKKV Uygulamaları
3.1.2. ANP Yöntemi
Gençlerde madde bağımlılığı ve erken uyarı sistemi çalışmasında, çözüm yöntemi olarak seçilen ANP yönteminde gerçekleştirilen analiz ise aşağıdaki adımlardan oluşmaktadır:
Adım 1. Madde bağımlılığı konusunda risk taşıyan gençlerin bulundukları okulları tespit etmeye ve risk sıralaması yapmaya yönelik model oluşturulmuştur. Bu amaçla
“Alternatifler”, “Madde Kullanmaya Sürükleme”, “Aile İçi İlişki”, “Sosyal Çevre”,
“Ekonomik Durum”, “Eğitim Durumu” ve “Farkındalık” olmak üzere yedi küme oluşturulmuştur. Bu kümeler arasındaki karşılıklı bağımlılıklar ile ”Madde Kullanmaya Sürükleme”, “Aile İçi İlişki” ve “Farkındalık” kümelerinin içsel bağımlılıkları Şekil 3.2’de görülmektedir.
Şekil 3.2. Madde Bağımlılığı ve Erken Uyarı Sistemi İçin Kullanılan ANP Modeli Adım 2. Model oluşturulduktan sonra modeldeki kriter kümelerine ait etki matrisi Çizelge 3.15’de verilmiştir. Kriterlerin önem ağırlıklarının elde edilmesi için uzman grubunun kriterlere ilişkin etki matrisinde verilen yapılar için ikili kıyaslamaları yapmaları istenmiştir.
Çizelge 3.15. Kriterlere İlişkin Etki Matrisi matrisinin uzmanlar tarafından ikili kıyaslamaları yapılarak elde edilen kriterlerin göreli önem ağırlıkları ile ağırlıklandırılmamış süper matrisin bölümleri oluşturulmaktadır.
Ardından ağırlıklandırılmamış süper matrisinin her sütunundaki değerler aynı olana kadar kuvvetleri alınarak limit matris elde edilmiştir. Çizelge 3.16’da ağırlıklandırılmamış süper matris; Çizelge 3.17’de ise limit matris görülmektedir.
Çizelge 3.16. Ağırlıklandırılmamış Süper Matris
C11 C12 C13 C14 C21 C22 C23 C24 C31 C32 C33 C41 C42 C43 C51 C52 C61 C62 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 C11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 C12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 C13 0,67 0,67 0,67 0,00 0,46 0,46 0,46 0,46 0,46 0,46 0,46 0,67 0,67 0,67 0,00 0,00 0,50 0,50 0,46 0,46 0,46 0,46 0,46 0,46 0,46 0,46 0,46 C14 0,33 0,33 0,33 0,00 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,33 0,33 0,33 0,00 0,00 0,50 0,50 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 C21 0,20 0,25 0,25 0,25 0,00 0,00 0,33 0,33 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,33 0,33 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 C22 0,00 0,05 0,05 0,05 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 C23 0,40 0,33 0,33 0,33 0,50 0,00 0,00 0,67 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 C24 0,40 0,37 0,37 0,37 0,50 0,00 0,67 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,33 0,33 0,37 0,37 0,37 0,37 0,37 0,37 0,37 0,37 0,37 C31 0,80 0,56 0,56 0,56 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,56 0,56 0,56 0,56 0,56 0,56 0,56 0,56 0,56 C32 0,20 0,12 0,12 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 C33 0,00 0,32 0,32 0,32 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,32 0,32 0,32 0,32 0,32 0,32 0,32 0,32 0,32 C41 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 C42 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 C43 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 C51 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 C52 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 C61 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 C62 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 A1 0,11 0,04 0,03 0,06 0,07 0,18 0,09 0,19 0,03 0,12 0,15 0,15 0,10 0,07 0,04 0,02 0,12 0,15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 A2 0,22 0,13 0,03 0,17 0,03 0,18 0,04 0,04 0,39 0,26 0,06 0,33 0,10 0,07 0,14 0,11 0,12 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 A3 0,02 0,13 0,12 0,33 0,06 0,03 0,24 0,19 0,06 0,05 0,32 0,06 0,05 0,13 0,09 0,06 0,29 0,32 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 A4 0,02 0,13 0,12 0,06 0,15 0,07 0,09 0,08 0,06 0,05 0,06 0,15 0,02 0,02 0,04 0,05 0,04 0,05 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 A5 0,02 0,13 0,12 0,17 0,16 0,07 0,09 0,19 0,03 0,05 0,15 0,03 0,02 0,27 0,02 0,07 0,12 0,05 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 A6 0,11 0,13 0,02 0,06 0,16 0,07 0,24 0,08 0,15 0,02 0,06 0,06 0,21 0,27 0,24 0,19 0,12 0,05 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 A7 0,06 0,13 0,03 0,06 0,16 0,02 0,02 0,02 0,07 0,05 0,03 0,15 0,10 0,02 0,24 0,21 0,12 0,05 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 A8 0,22 0,13 0,26 0,06 0,16 0,18 0,09 0,04 0,07 0,26 0,15 0,06 0,37 0,02 0,19 0,27 0,04 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 A9 0,22 0,04 0,26 0,02 0,06 0,18 0,09 0,19 0,15 0,12 0,06 0,02 0,02 0,13 0,02 0,02 0,04 0,05 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Çizelge 3.17. Limit Matris
C11 C12 C13 C14 C21 C22 C23 C24 C31 C32 C33 C41 C42 C43 C51 C52 C61 C62 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 C11 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 C12 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 C13 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 C14 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 C21 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 C22 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 C23 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 C24 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 C31 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 C32 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 C33 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 C41 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 C42 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 C43 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 C51 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 C52 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 C61 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 C62 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 A1 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 A2 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 A3 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 A4 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 A5 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 A6 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 A7 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 A8 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 A9 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02
Adım 4. Limit süper matris ile alternatiflere veya karşılaştırılan kriterlere ilişkin önem ağırlıkları belirlenmiştir. Bu matriste en büyük önem ağırlığına sahip olan alternatif en iyi alternatif ve en büyük göreli önem ağırlığına sahip olan kriter de en iyi kriterdir yorumu yapılır.
Çizelge 3.18. Limit Matristen Elde Edilen Öncelikler
ALT KRİTERLER Küme Tarafından Normalize Edilmiş
Değerler Limit
Çizelge 3.18 incelendiğinde, seçilen boyutlarda ölçülen kriterler altında “Keçiören İMKB Teknik ve Endüstri Meslek Lisesi”nin % 8,18 oranı ile en riskli okul olarak değerlendirildiği görülmektedir.
Kriterlerin önem dereceleri incelendiğinde ise “Madde Kullanmaya Sürükleme”
kümesi altında “Aile içi kötü ilişki” (% 52.76), “Aile İçi İlişki” kümesi altında “Ailenin gence destek olması” (% 36.22), “Sosyal Çevre” kümesi altında “Gencin arkadaşları ile sorunlarını paylaşması” (% 45.74), “Ekonomik Durum” kümesi altında “Aile ile birlikte yaşama” (% 88.76), ”Eğitim Durumu” kümesi altında “Babanın öğretim durumu” ve
“Annenin öğretim durumu” (% 50.00), “Farkındalık” kümesi altında “Gencin madde kullandığını ailesi ile paylaşması” (% 66.67) kriterlerinin en önemli kriterler olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
3.1.3. TOPSIS Yöntemi
Gençlerde madde bağımlılığı ve erken uyarı sistemi çalışmasında, çözüm yöntemi olarak seçilen TOPSIS yönteminde gerçekleştirilen analiz ise aşağıdaki adımlardan oluşmaktadır:
Adım 1. Xij (i = 1, 2, … , 9; j = 1, 2, … , 6), satırlarında alternatifler, sütunlarında kriterler yer alan (9 x 6) boyutunda karar matrisi elde edilir.
Çizelge 3.19. Karar Matrisi
KRİTERLER Birleştirilmiş
Karar Matrisi (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) (C6)
ALTERNATİFLER
Kriterin Yönü Maliyet Fayda Fayda Fayda Fayda Fayda
(A1) 46.47 46.95 37.55 5.67 2.00 37.50
(A2) 42.63 35.86 57.06 6.33 5.00 37.00
(A3) 57.76 45.22 41.53 5.00 3.00 43.06
(A4) 52.04 45.47 37.57 3.00 3.00 38.46
(A5) 51.38 47.96 38.52 4.33 1.00 44.17
(A6) 44.05 47.04 37.20 7.00 8.00 48.61
(A7) 37.43 31.85 38.81 4.33 8.00 42.50
(A8) 38.14 44.10 48.86 5.00 9.00 34.79
(A9) 42.44 45.83 47.32 3.00 1.00 39.90
Adım 2. Karar matrisi normalize edilir.
Çizelge 3.20. Normalize Edilmiş Karar Matrisi
KRİTERLER edilmiş karar matrisindeki her bir değer kriter ağırlığıyla çarpılarak ağırlıklandırılmış normalize edilmiş karar matrisi elde edilir.
Çizelge 3.21’de de görüldüğü gibi AHP yönteminde elde edilen kriter ağırlıkları, TOPSIS yönteminde kabul edilmiştir.
Çizelge 3.21. Kriter Ağırlıkları
KRİTERLER
(C1) (C2) (C3) (C4) (C5) (C6)
Kriter ağırlıkları 0.32 0.16 0.14 0.11 0.11 0.16
Çizelge 3.22. Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisi
KRİTERLER
Adım 4. Pozitif (𝐴𝑖+) ve negatif (𝐴−𝑖 ) ideal çözüm değerleri belirlenir.
Çizelge 3.23. Pozitif ve Negatif İdeal Çözümler
KRİTERLER
(C1) (C2) (C3) (C4) (C5) (C6)
Pozitif İdeal Çözüm (𝐀+𝐢) 0.09 0.06 0.06 0.05 0.06 0.06
Negatif İdeal Çözüm (𝐀−𝐢) 0.13 0.04 0.04 0.02 0.01 0.05 Adım 5 ve 6. Her alternatif için pozitif ideal çözüm ve negatif ideal çözümden uzaklıklar hesaplanır. Ardından her alternatifin yakınlık katsayısı (CCi) hesaplanır.
Pozitif ideal çözümler:
d1+= √(0.11 − 0.09)2+ (0.06 − 0.06)2+ (0.04 − 0.06)2+ (0.04 − 0.05)2+ (0.01 − 0.06)2+ (0.05 − 0.06)2= 0.06
d2+= √(0.10 − 0.09)2+ (0.04 − 0.06)2+ (0.06 − 0.06)2+ (0.05 − 0.05)2+ (0.03 − 0.06)2+ (0.05 − 0.06)2= 0.04
⋮
d9+= √(0.10 − 0.09)2+ (0.06 − 0.06)2+ (0.05 − 0.06)2+ (0.02 − 0.05)2+ (0.01 − 0.06)2+ (0.05 − 0.06)2= 0.07
Negatif ideal çözümler:
d1−= √(0.11 − 0.13)2+ (0.06 − 0.04)2+ (0.04 − 0.04)2+ (0.04 − 0.02)2+ (0.01 − 0.01)2+ (0.05 − 0.05)2= 0.03
d2−= √(0.10 − 0.13)2+ (0.04 − 0.04)2+ (0.06 − 0.04)2+ (0.05 − 0.02)2+ (0.03 − 0.01)2+ (0.05 − 0.05)2= 0.05
⋮
d9−= √(0.10 − 0.13)2+ (0.06 − 0.04)2+ (0.05 − 0.04)2+ (0.02 − 0.02)2+ (0.01 − 0.01)2+ (0.05 − 0.05)2= 0.04
Alternatiflerin yakınlık katsayısı değerleri:
CC1= 0.03
0.03 + 0.06= 0.33 CC2= 0.05
0.05 + 0.04= 0.56
⋮
CC9= 0.04
0.04 + 0.06= 0.40
Çizelge 3.24. Nispi Mesafeler
ALTERNATİFLER 𝐝𝐢+ 𝐝𝐢− 𝐂𝐂𝐢
(A1) 0.06 0.03 0.33
(A2) 0.04 0.05 0.56
(A3) 0.06 0.03 0.33
(A4) 0.06 0.02 0.25
(A5) 0.06 0.03 0.33
(A6) 0.02 0.06 0.75
(A7) 0.04 0.06 0.60
(A8) 0.02 0.07 0.78
(A9) 0.06 0.04 0.40
Çizelge 3.24 incelendiğinde seçilen boyutlarda ölçülen kriterler altında “Fatih Sultan Mehmet İmam Hatip Lisesi”, “Keçiören Teknik ve Endüstri Meslek Lisesi” ve
“İncirli Teknik ve Endüstri Meslek Lisesi” okullarının 0.33 oranı ile en riskli okullar olarak değerlendirildiği görülmektedir.
3.1.4. VIKOR Yöntemi
Gençlerde madde bağımlılığı ve erken uyarı sistemi çalışmasında, çözüm yöntemi olarak seçilen VIKOR yönteminde gerçekleştirilen analiz ise aşağıdaki adımlardan oluşmaktadır:
Adım 1. fij (i = 1, 2, … 6; j = 1, 2, … 9), satırlarında kriterler, sütunlarında alternatifler yer alan karar matrisi oluşturulur.
Çizelge 3.25. Karar Matrisi
Kriterin
Yönü (A1) (A2) (A3) (A4) (A5) (A6) (A7) (A8) (A9)
KRİTERLER
Maliyet (C1) 46.47 42.63 57.76 52.04 51.38 44.05 37.43 38.14 42.44
Fayda (C2) 46.95 35.86 45.22 45.47 47.96 47.04 31.85 44.10 45.83
Fayda (C3) 37.55 57.06 41.53 37.57 38.52 37.20 38.81 48.86 47.32
Fayda (C4) 5.67 6.33 5.00 3.00 4.33 7.00 4.33 5.00 3.00
Fayda (C5) 2.00 5.00 3.00 3.00 1.00 8.00 8.00 9.00 1.00
Fayda (C6) 37.50 37.00 43.06 38.46 44.17 48.61 42.50 34.79 39.90
Adım 2. Tüm kriter fonksiyonlarının en iyi 𝑓𝑖+ ve en kötü 𝑓𝑖− (i = 1, 2, 3, 4, 5, 6) değerleri belirlenir.
Çizelge 3.26. Kriterlerin En İyi ve En Kötü Değerleri
Kriterin En İyi Değerleri Kriterlerin En Kötü Değerleri
KRİTERLER
R+ =
minj Rj = 0.11 ve R− =
maksj Rj = 0.32
Adım 5. S, R ve Q değerleri küçükten büyüğe doğru sıralanarak üç sıralama listesi oluşturulur.
Çizelge 3.29. Alternatiflerin Qj, Sj ve Rj Değerlerine Göre Sıralanması
𝐐𝐣 𝐒𝐣 𝐑𝐣
Alternatifler Sonuç Alternatifler Sonuç Alternatifler Sonuç
(A6) 0.07 (A6) 0.27 (A9) 0.11
(A8) 0.19 (A8) 0.33 (A2) 0.13
(A2) 0.21 (A2) 0.41 (A1) 0.14
(A9) 0.26 (A7) 0.44 (A6) 0.14
(A7) 0.32 (A9) 0.49 (A7) 0.16
(A1) 0.41 (A1) 0.56 (A8) 0.16
(A5) 0.62 (A5) 0.58 (A5) 0.22
(A4) 0.79 (A3) 0.66 (A4) 0.23
(A3) 0.95 (A4) 0.70 (A3) 0.32
Adım 6. Aşağıdaki iki koşul sağlanırsa Q indeksi kullanılarak belirlenen, j a uzlaşık çözümü elde edilir.
C1. “Kabul edilebilir avantaj”:
DQ = 1
m−1= 1
9−1= 0.13’dir.
Q(A8) – Q(A6) = 0.19 – 0.07 = 0.12 Q(A2) – Q(A8) = 0.21 – 0.19 = 0.02 Q(A9) – Q(A2) = 0.26 – 0.21 = 0.05 Q(A7) – Q(A9) = 0.32 – 0.26 = 0.06 Q(A1) – Q(A7) = 0.41 – 0.32 = 0.09
Q(A5) – Q(A1) = 0.62 – 0.41 = 0.21 ≥ 0.13 Q(A4) – Q(A5) = 0.79 – 0.62 = 0.17 ≥ 0.13 Q(A3) – Q(A4) = 0.95 – 0.79 = 0.16 ≥ 0.13
olduğundan A1, A5 ve A4 alternatifleri C1 kriterini sağlayıp kabul edilebilir avantaja sahiptirler.
C2. “Karar vermede kabul edilebilir istikrar”:
A5 alternatifi, S ve/veya R değerleri ile aynı sıralamada yer alıp C2 kriterini sağladığı için karar vermede kabul edilebilir istikrara sahiptir.
Adım 7. Q değeri minimum alternatif en iyi alternatif olarak seçilir.
Gençlerde madde bağımlılığı ve erken uyarı sistemi çalışmasında, “Keçiören Teknik ve Endüstri Meslek Lisesi” 0.95 değeri ile en riskli okul olarak değerlendirilir.