Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (Jul 2016)
BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE MESLEK SEÇİMİNDE UYGULANMASI
Abstract
ÖZ Günümüzde bireylerin hayatlarında vereceği en önemli kararlardan birisi meslek seçimidir. Kararı etkileyen birden çok ve farklı ağırlıkta kriterlerin mevcut olması ve olası alternatiflerin bu koşullar altında değerlendirilmesi problemin çözümünü zorlaştırmaktadır. Grup karar vermede, klasik çok kriterli karar verme metotlarının kişilerin öznel tercihlerini değerlendirmelere yansıtmadaki zorluklarını aşmak için geliştirilen Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi, tercihleri bulanık sayılarla ifade ederek çok daha etkin çözümler sunmuştur. Bu çalışmanın amacı meslek seçiminde etkin olan faktörlerin belirlenmesi ve alternatiflerle olan ilişkilerinin ortaya konmasıdır. Bunun için Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Ekonometri Bölümü özelinde gelecek yıl mezun olacak öğrenciler ile bu çalışma gerçekleştirilmiştir. Tüm analizler AHP ve Bulanık AHP yöntemiyle yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. ABSTARCT Today job selection is one of the most important decision of every individual in their life. The presence of multiple and different weights of criteria that influence this decision and also evulation of possible alternatives under these circumstances, make hard to solve this problem. Fuzzy Analytic Hierarchy Process which is developed to overcome the diffuculties of classical multi criteria decision making methods in reflecting the subjective prefences of individuals to evulations in group decision making, presented more effective solutions with expressing these choices by fuzzy numbers. The aim of this study is to investigate of effective factors in job selection and relations between alternatives. For this reason an investigation is conducted within the university students who will graduate from Dokuz Eylül University Faculty of Economics and Administrative Sciences Department of Econometrics within the following year. All the analyses are made via AHP and fuzzy AHP and results are compared.
Keywords
