SlideShare a Scribd company logo
1 of 20
Analytic Hierarchy Process
(AHP)
Mutlu ALKAN
Tanımlar
• 1970’li yıllardaThomas L. Saaty tarafından geliştirilmiştir.
• Karar vericinin (uzman) görüşlerine ihtiyaç duyar.
• Kriterler, hiyerarşik olarak gruplandırılabilir.
• Kriterler, Saaty’nin 1-9 ölçeği kullanılarak karşılaştırılır.
• Kullanımı kolaydır.
• Hem objektif hem de sübjektif yargıları içeren karmaşık karar problemlerinde
başarı ile uygulanabilir.
• Farklı tecrübe, bilgi ve eğitim sahibi bireylerin kararları birleştirilerek tek bir
sonuca ulaşılabilir.
Mutlu ALKAN 2
Yöntemin Aşamaları
Karar verme
problemi
tanımlanır
Seçim
kriterlerinin
hiyerarşik
yapıda
ilişkilendirilmesi
Kriterlerin
karardaki
önem
önceliklerinin
belirlenmesi
Alternatifler
arasında ikili
karşılaştırmalar
yapılması
Alternatiflerin
her kritere göre
tercih
derecelerinin ve
sıralamasının
belirlenmesi
Mutlu ALKAN
Kriterler arasında ikili
karşılaştırma matrisi
oluşturulması (A matrisi)
Normalizasyon
matrisinin oluşturulması
(n adet ve n bileşenli B
sütun vektörü---> C
Matrisi)
Kriterlerin önceliklerinin
(yüzde önem
dağılımları) belirlenmesi
(ÖncelikVektörü – W
sütun vektörü)
Kriter
kıyaslamalarındaki
tutarlılığın ölçülmesi
D sütun
vektörünün
hesaplanması
(A matrisi *W
sütun vektörü)
 ‘nın
hesaplanması
E temel değer
vektörünün
hesaplanması
Tutarlılık
göstergesinin
(CI)
hesaplanması
Random
Gösterge (RI)
belirlenmesi
Tutarlılık
oranının (CR)
hesaplanması
3
Karar verme problemi tanımlanır
Karar Noktaları
(Alternatifler) Belirlenir
• Karar Noktaları
(Alternatifler) Sayısı:
m
Faktörler (Kriterler)
Belirlenir
• Faktörler (Kriterler)
Sayısı: n
Mutlu ALKAN 4
Seçim kriterlerinin hiyerarşik yapıda ilişkilendirilmesi
…
3. Seviye
2. Seviye
1. Seviye
Nihai
Amaç
Kriter 1
Alt Kriter
C11
…
Alt Kriter
C1m1
…
…
…
…
Kriter n
Alt Kriter
Cn
…
Alt Kriter
Cnm2
…
Mutlu ALKAN 5
Kriterlerin karardaki önem önceliklerinin belirlenmesi
Kriterler arasında ikili karşılaştırma matrisi oluşturulması (A matrisi)
Önem Derecesi Tanım Açıklama
1 Eşit Derecede Önemli Her iki kriter aynı öneme sahiptir.
3 Orta Derecede Önemli Tecrübe ve yargılara göre bir kriter diğerine göre biraz
daha önemlidir.
5 Kuvvetli Derecede Önemli Bir kriter diğerinden kuvvetle daha önemlidir.
7 Çok Kuvvetli Derecede Önemli Bir kriter diğerine göre yüksek derecede kuvvetle
daha önemlidir.
9 Mutlak Derecede Önemli Kriterlerden biri diğerine göre çok yüksek derecede
önemlidir.
2,4,6,8 Ara DeğerleriTemsil
Etmektedir
İki kriter arasındaki tercihte yukarıdaki açıklamalarda
bulunan derecelerin ara değerleridir.
Karşılıklı Değerler i,j ile karşılaştırılırken bir değer (x) atanmış ise; j, ile karşılaştırılırken atanacak değer (1/x)
olacaktır.
Mutlu ALKAN 6
Kriterlerin karardaki önem önceliklerinin belirlenmesi
Kriterler arasında ikili karşılaştırma matrisi oluşturulması (A matrisi)
Kriter 1 Kriter 2 Kriter … Kriter n
Kriter 1 1 a b c
Kriter 2 1/a 1 d e
Kriter … 1/b 1/d 1 f
Kriter n 1/c 1/e 1/f 1
Mutlu ALKAN
𝐴 =
𝑎11 𝑎12 … 𝑎1𝑛
𝑎21 𝑎22 … 𝑎2𝑛
…
𝑎 𝑛1
…
𝑎 𝑛2
…
…
…
𝑎 𝑛𝑛
7
Normalizasyon matrisinin oluşturulması
(n adet ve n bileşenli B sütun vektörü---> C Matrisi)
Mutlu ALKAN
Kriterlerinkarardakiönem
önceliklerininbelirlenmesi
𝐵1 =
𝑏11
𝑏21
…
𝑏 𝑛1
𝐴 =
𝑎11 𝑎12 … 𝑎1𝑛
𝑎21 𝑎22 … 𝑎2𝑛
…
𝑎 𝑛1
…
𝑎 𝑛2
…
…
…
𝑎 𝑛𝑛
𝐶 =
𝑐11 𝑐12 … 𝑐1𝑛
𝑐21 𝑐22 … 𝑐2𝑛
…
𝑐 𝑛1
…
𝑐 𝑛2
…
…
…
𝑐 𝑛𝑛
8

 n
i
ij
ij
ij
a
a
b
1
Kriterlerin önceliklerinin (yüzde önem dağılımları) belirlenmesi
(ÖncelikVektörü – W sütun vektörü)
Mutlu ALKAN
Kriterlerinkarardakiönem
önceliklerininbelirlenmesi
9
𝐶 =
𝑐11 𝑐12 … 𝑐1𝑛
𝑐21 𝑐22 … 𝑐2𝑛
…
𝑐 𝑛1
…
𝑐 𝑛2
…
…
…
𝑐 𝑛𝑛
n
c
w
n
j
ij
i


1





















nw
w
w
W
.
.
.
2
1
Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi
Mutlu ALKAN
Kriterlerinkarardakiönem
önceliklerininbelirlenmesi
10
Tutarlılık Oranı
(Consistency Ratio)
𝐶𝐼 =
 − 𝑛
𝑛 − 1
𝐶𝑅 =
𝐶𝐼
𝑅𝐼
Tutarlılık İndisi
(Consistency Index)
Rastgele Gösterge
(Random Index)
Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi
D sütun vektörünün hesaplanması (A matrisi * W sütun vektörü)
Mutlu ALKAN
Kriterlerinkarardakiönem
önceliklerininbelirlenmesi
11
𝐷 =
𝑎11 𝑎12 … 𝑎1𝑛
𝑎21 𝑎22 … 𝑎2𝑛
…
𝑎 𝑛1
…
𝑎 𝑛2
…
…
…
𝑎 𝑛𝑛
𝑋
𝑤1
𝑤2
…
𝑤 𝑛
=
𝑑1
𝑑2
…
𝑑 𝑛
A Matrisi
(Kriterlerin İkili Karşılaştırma Matrisi)
W SütunVektörü
(ÖncelikVektörü)
D SütunVektörü
Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi
E temel değer vektörünün,  ‘nın veTutarlılık göstergesinin (CI) hesaplanması
Mutlu ALKAN
Kriterlerinkarardakiönem
önceliklerininbelirlenmesi
12
𝐷 =
𝑑1
𝑑2
…
𝑑3
𝐸 =
𝑒1
𝑒2
…
𝑒3
𝐸𝑖 =
𝑑𝑖
𝑤𝑖
𝐶𝐼 =
 − 𝑛
𝑛 − 1 =
𝑖=1
𝑛
𝐸𝑖
𝑛
Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi
Random Gösterge (RI) belirlenmesi
Mutlu ALKAN
Kriterlerinkarardakiönem
önceliklerininbelirlenmesi
13
𝐶𝑅 =
𝐶𝐼
𝑅𝐼
n Kriter Sayısı RI Rastgele Gösterge
1 0
2 0
3 0,58
4 0,90
5 1,12
6 1,24
7 1,32
8 1,41
9 1,45
10 1,49
11 1,51
12 1,53
13 1,55
Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi
Tutarlılık oranının (CR) hesaplanması ve değerinin yorumlanması
Mutlu ALKAN
Kriterlerinkarardakiönem
önceliklerininbelirlenmesi
14
𝐶𝑅 ≤ 0,10
𝐶𝑅 > 0,10
TUTARLI
TUTARLI DEĞİL
Alternatifler arasında ikili karşılaştırmalar yapılması
Mutlu ALKAN 15
Kriter
1…n
Alternatif
1
Alternatif
2
…
Alternatif
m
Alternatif
1
1 a b c
Alternatif
2
1/a 1 d e
… 1/b 1/d 1 f
Alternatif
m
1/c 1/e 1/f 1
m X m
boyutlu
ikili
karşılaştır
ma
matrisi
n adet m X m boyutlu ikili
karşılaştırma matrisleri elde edilir.
Alternatiflerin her bir kriter için yüzde dağılımları
n adet mXm boyutlu matrislerden n adet S vektör sütunları  K matrisi
Mutlu ALKAN 16
𝑛 𝑎𝑑𝑒𝑡 𝑆 =
𝑠11
𝑠21
…
𝑠 𝑚1
𝑣𝑒𝑘𝑡ö𝑟
𝑠ü𝑡𝑢𝑛𝑢
𝐾 =
𝑠11
𝑠21
…
𝑠 𝑚1
𝑠12
𝑠22
…
𝑠 𝑚2
……
…
…
𝑠1𝑛
𝑠2𝑛
…
𝑠 𝑚𝑛
Alternatiflerin her bir kriter için yüzde dağılımları
n adet mXm boyutlu matrislerden n adet S vektör sütunları  K matrisi
Mutlu ALKAN 17
𝑛 𝑎𝑑𝑒𝑡 𝑆 =
𝑠11
𝑠21
…
𝑠 𝑚1
𝑣𝑒𝑘𝑡ö𝑟
𝑠ü𝑡𝑢𝑛𝑢
𝐾 =
𝑠11
𝑠21
…
𝑠 𝑚1
𝑠12
𝑠22
…
𝑠 𝑚2
……
…
…
𝑠1𝑛
𝑠2𝑛
…
𝑠 𝑚𝑛
Alternatiflerin her kritere göre tercih derecelerinin ve sıralamasının belirlenmesi
K matrisi * W sütun vektörü = L sütun vektörü (Alternatiflerin önem dereceleri)
Mutlu ALKAN 18
𝐿 =
𝑠11
𝑠21
…
𝑠 𝑚1
𝑠12
𝑠22
…
𝑠 𝑚2
…
…
…
…
𝑠1𝑛
𝑠2𝑛
…
𝑠 𝑚𝑛
𝑋
𝑤1
𝑤2
…
𝑤 𝑛
=
𝑙11
𝑙21
…
𝑙 𝑚1
K Matrisi
(Alternatiflerin İkili Karşılaştırma
Matrisi)
W SütunVektörü
(ÖncelikVektörü)
L SütunVektörü
(Alternatiflerin
kriterlere göre önem
dereceleri)
AHP için hazır yazılımlar
• Super Decision (http://sdbeta.superdecisions.com/)
• Expert Choice (http://expertchoice.com/our-decision-making-methodology/)
• BPMSG (http://bpmsg.com/new-ahp-excel-template-with-multiple-inputs/)
• Easy AHP (CBS ile AHP) (https://cbsuygulama.wordpress.com/easy-ahp/)
Mutlu ALKAN 19
Kaynakça
• Bahadır FatihYıldırım, Emrah Önder; Çok Kriterli KararVerme
Yöntemleri,ISBN:9786059929448, 2015
• Ramazan Aktaş, Mete Doğanay,Yunus Gökmen,Yavuz Gazibey, UfukTüren;
ISBN: 9786053332206;2015
Mutlu ALKAN 20

More Related Content

What's hot

How to do ahp analysis in excel
How to do ahp analysis in excelHow to do ahp analysis in excel
How to do ahp analysis in excelJ.Roberto S.F
 
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİNİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİCan Abbak
 
Quantile Quantile Plot qq plot
Quantile Quantile Plot qq plot  Quantile Quantile Plot qq plot
Quantile Quantile Plot qq plot Saeed Siddik
 
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiklerParametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiklerGülşah Başol
 
Araştırma Yöntemleri ve Etik
Araştırma Yöntemleri ve EtikAraştırma Yöntemleri ve Etik
Araştırma Yöntemleri ve EtikDoukanTATAN
 
Analytic hierarchy process
Analytic hierarchy processAnalytic hierarchy process
Analytic hierarchy processUjjwal 'Shanu'
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 01-sağlık hizmetlerinde kalite kavr...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 01-sağlık hizmetlerinde kalite kavr...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 01-sağlık hizmetlerinde kalite kavr...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 01-sağlık hizmetlerinde kalite kavr...Prof. Dr. Halit Hami Öz
 
Apply AHP in decision making
Apply AHP in decision makingApply AHP in decision making
Apply AHP in decision makingMohd Farid Awang
 

What's hot (14)

Karar Teoremi̇
Karar Teoremi̇Karar Teoremi̇
Karar Teoremi̇
 
AHP fundamentals
AHP fundamentalsAHP fundamentals
AHP fundamentals
 
How to do ahp analysis in excel
How to do ahp analysis in excelHow to do ahp analysis in excel
How to do ahp analysis in excel
 
Karar teorisi
Karar teorisiKarar teorisi
Karar teorisi
 
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİNİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNDE ÖRNEKLEM SEÇİMİ
 
Quantile Quantile Plot qq plot
Quantile Quantile Plot qq plot  Quantile Quantile Plot qq plot
Quantile Quantile Plot qq plot
 
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistiklerParametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler
 
Temel CBS 2018
Temel CBS 2018Temel CBS 2018
Temel CBS 2018
 
Araştırma Yöntemleri ve Etik
Araştırma Yöntemleri ve EtikAraştırma Yöntemleri ve Etik
Araştırma Yöntemleri ve Etik
 
Analytic hierarchy process
Analytic hierarchy processAnalytic hierarchy process
Analytic hierarchy process
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 01-sağlık hizmetlerinde kalite kavr...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 01-sağlık hizmetlerinde kalite kavr...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 01-sağlık hizmetlerinde kalite kavr...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 01-sağlık hizmetlerinde kalite kavr...
 
ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
 
4 örneklem
4 örneklem4 örneklem
4 örneklem
 
Apply AHP in decision making
Apply AHP in decision makingApply AHP in decision making
Apply AHP in decision making
 

Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS)

  • 2. Tanımlar • 1970’li yıllardaThomas L. Saaty tarafından geliştirilmiştir. • Karar vericinin (uzman) görüşlerine ihtiyaç duyar. • Kriterler, hiyerarşik olarak gruplandırılabilir. • Kriterler, Saaty’nin 1-9 ölçeği kullanılarak karşılaştırılır. • Kullanımı kolaydır. • Hem objektif hem de sübjektif yargıları içeren karmaşık karar problemlerinde başarı ile uygulanabilir. • Farklı tecrübe, bilgi ve eğitim sahibi bireylerin kararları birleştirilerek tek bir sonuca ulaşılabilir. Mutlu ALKAN 2
  • 3. Yöntemin Aşamaları Karar verme problemi tanımlanır Seçim kriterlerinin hiyerarşik yapıda ilişkilendirilmesi Kriterlerin karardaki önem önceliklerinin belirlenmesi Alternatifler arasında ikili karşılaştırmalar yapılması Alternatiflerin her kritere göre tercih derecelerinin ve sıralamasının belirlenmesi Mutlu ALKAN Kriterler arasında ikili karşılaştırma matrisi oluşturulması (A matrisi) Normalizasyon matrisinin oluşturulması (n adet ve n bileşenli B sütun vektörü---> C Matrisi) Kriterlerin önceliklerinin (yüzde önem dağılımları) belirlenmesi (ÖncelikVektörü – W sütun vektörü) Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi D sütun vektörünün hesaplanması (A matrisi *W sütun vektörü)  ‘nın hesaplanması E temel değer vektörünün hesaplanması Tutarlılık göstergesinin (CI) hesaplanması Random Gösterge (RI) belirlenmesi Tutarlılık oranının (CR) hesaplanması 3
  • 4. Karar verme problemi tanımlanır Karar Noktaları (Alternatifler) Belirlenir • Karar Noktaları (Alternatifler) Sayısı: m Faktörler (Kriterler) Belirlenir • Faktörler (Kriterler) Sayısı: n Mutlu ALKAN 4
  • 5. Seçim kriterlerinin hiyerarşik yapıda ilişkilendirilmesi … 3. Seviye 2. Seviye 1. Seviye Nihai Amaç Kriter 1 Alt Kriter C11 … Alt Kriter C1m1 … … … … Kriter n Alt Kriter Cn … Alt Kriter Cnm2 … Mutlu ALKAN 5
  • 6. Kriterlerin karardaki önem önceliklerinin belirlenmesi Kriterler arasında ikili karşılaştırma matrisi oluşturulması (A matrisi) Önem Derecesi Tanım Açıklama 1 Eşit Derecede Önemli Her iki kriter aynı öneme sahiptir. 3 Orta Derecede Önemli Tecrübe ve yargılara göre bir kriter diğerine göre biraz daha önemlidir. 5 Kuvvetli Derecede Önemli Bir kriter diğerinden kuvvetle daha önemlidir. 7 Çok Kuvvetli Derecede Önemli Bir kriter diğerine göre yüksek derecede kuvvetle daha önemlidir. 9 Mutlak Derecede Önemli Kriterlerden biri diğerine göre çok yüksek derecede önemlidir. 2,4,6,8 Ara DeğerleriTemsil Etmektedir İki kriter arasındaki tercihte yukarıdaki açıklamalarda bulunan derecelerin ara değerleridir. Karşılıklı Değerler i,j ile karşılaştırılırken bir değer (x) atanmış ise; j, ile karşılaştırılırken atanacak değer (1/x) olacaktır. Mutlu ALKAN 6
  • 7. Kriterlerin karardaki önem önceliklerinin belirlenmesi Kriterler arasında ikili karşılaştırma matrisi oluşturulması (A matrisi) Kriter 1 Kriter 2 Kriter … Kriter n Kriter 1 1 a b c Kriter 2 1/a 1 d e Kriter … 1/b 1/d 1 f Kriter n 1/c 1/e 1/f 1 Mutlu ALKAN 𝐴 = 𝑎11 𝑎12 … 𝑎1𝑛 𝑎21 𝑎22 … 𝑎2𝑛 … 𝑎 𝑛1 … 𝑎 𝑛2 … … … 𝑎 𝑛𝑛 7
  • 8. Normalizasyon matrisinin oluşturulması (n adet ve n bileşenli B sütun vektörü---> C Matrisi) Mutlu ALKAN Kriterlerinkarardakiönem önceliklerininbelirlenmesi 𝐵1 = 𝑏11 𝑏21 … 𝑏 𝑛1 𝐴 = 𝑎11 𝑎12 … 𝑎1𝑛 𝑎21 𝑎22 … 𝑎2𝑛 … 𝑎 𝑛1 … 𝑎 𝑛2 … … … 𝑎 𝑛𝑛 𝐶 = 𝑐11 𝑐12 … 𝑐1𝑛 𝑐21 𝑐22 … 𝑐2𝑛 … 𝑐 𝑛1 … 𝑐 𝑛2 … … … 𝑐 𝑛𝑛 8   n i ij ij ij a a b 1
  • 9. Kriterlerin önceliklerinin (yüzde önem dağılımları) belirlenmesi (ÖncelikVektörü – W sütun vektörü) Mutlu ALKAN Kriterlerinkarardakiönem önceliklerininbelirlenmesi 9 𝐶 = 𝑐11 𝑐12 … 𝑐1𝑛 𝑐21 𝑐22 … 𝑐2𝑛 … 𝑐 𝑛1 … 𝑐 𝑛2 … … … 𝑐 𝑛𝑛 n c w n j ij i   1                      nw w w W . . . 2 1
  • 10. Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi Mutlu ALKAN Kriterlerinkarardakiönem önceliklerininbelirlenmesi 10 Tutarlılık Oranı (Consistency Ratio) 𝐶𝐼 =  − 𝑛 𝑛 − 1 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 Tutarlılık İndisi (Consistency Index) Rastgele Gösterge (Random Index)
  • 11. Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi D sütun vektörünün hesaplanması (A matrisi * W sütun vektörü) Mutlu ALKAN Kriterlerinkarardakiönem önceliklerininbelirlenmesi 11 𝐷 = 𝑎11 𝑎12 … 𝑎1𝑛 𝑎21 𝑎22 … 𝑎2𝑛 … 𝑎 𝑛1 … 𝑎 𝑛2 … … … 𝑎 𝑛𝑛 𝑋 𝑤1 𝑤2 … 𝑤 𝑛 = 𝑑1 𝑑2 … 𝑑 𝑛 A Matrisi (Kriterlerin İkili Karşılaştırma Matrisi) W SütunVektörü (ÖncelikVektörü) D SütunVektörü
  • 12. Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi E temel değer vektörünün,  ‘nın veTutarlılık göstergesinin (CI) hesaplanması Mutlu ALKAN Kriterlerinkarardakiönem önceliklerininbelirlenmesi 12 𝐷 = 𝑑1 𝑑2 … 𝑑3 𝐸 = 𝑒1 𝑒2 … 𝑒3 𝐸𝑖 = 𝑑𝑖 𝑤𝑖 𝐶𝐼 =  − 𝑛 𝑛 − 1 = 𝑖=1 𝑛 𝐸𝑖 𝑛
  • 13. Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi Random Gösterge (RI) belirlenmesi Mutlu ALKAN Kriterlerinkarardakiönem önceliklerininbelirlenmesi 13 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 n Kriter Sayısı RI Rastgele Gösterge 1 0 2 0 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,53 13 1,55
  • 14. Kriter kıyaslamalarındaki tutarlılığın ölçülmesi Tutarlılık oranının (CR) hesaplanması ve değerinin yorumlanması Mutlu ALKAN Kriterlerinkarardakiönem önceliklerininbelirlenmesi 14 𝐶𝑅 ≤ 0,10 𝐶𝑅 > 0,10 TUTARLI TUTARLI DEĞİL
  • 15. Alternatifler arasında ikili karşılaştırmalar yapılması Mutlu ALKAN 15 Kriter 1…n Alternatif 1 Alternatif 2 … Alternatif m Alternatif 1 1 a b c Alternatif 2 1/a 1 d e … 1/b 1/d 1 f Alternatif m 1/c 1/e 1/f 1 m X m boyutlu ikili karşılaştır ma matrisi n adet m X m boyutlu ikili karşılaştırma matrisleri elde edilir.
  • 16. Alternatiflerin her bir kriter için yüzde dağılımları n adet mXm boyutlu matrislerden n adet S vektör sütunları  K matrisi Mutlu ALKAN 16 𝑛 𝑎𝑑𝑒𝑡 𝑆 = 𝑠11 𝑠21 … 𝑠 𝑚1 𝑣𝑒𝑘𝑡ö𝑟 𝑠ü𝑡𝑢𝑛𝑢 𝐾 = 𝑠11 𝑠21 … 𝑠 𝑚1 𝑠12 𝑠22 … 𝑠 𝑚2 …… … … 𝑠1𝑛 𝑠2𝑛 … 𝑠 𝑚𝑛
  • 17. Alternatiflerin her bir kriter için yüzde dağılımları n adet mXm boyutlu matrislerden n adet S vektör sütunları  K matrisi Mutlu ALKAN 17 𝑛 𝑎𝑑𝑒𝑡 𝑆 = 𝑠11 𝑠21 … 𝑠 𝑚1 𝑣𝑒𝑘𝑡ö𝑟 𝑠ü𝑡𝑢𝑛𝑢 𝐾 = 𝑠11 𝑠21 … 𝑠 𝑚1 𝑠12 𝑠22 … 𝑠 𝑚2 …… … … 𝑠1𝑛 𝑠2𝑛 … 𝑠 𝑚𝑛
  • 18. Alternatiflerin her kritere göre tercih derecelerinin ve sıralamasının belirlenmesi K matrisi * W sütun vektörü = L sütun vektörü (Alternatiflerin önem dereceleri) Mutlu ALKAN 18 𝐿 = 𝑠11 𝑠21 … 𝑠 𝑚1 𝑠12 𝑠22 … 𝑠 𝑚2 … … … … 𝑠1𝑛 𝑠2𝑛 … 𝑠 𝑚𝑛 𝑋 𝑤1 𝑤2 … 𝑤 𝑛 = 𝑙11 𝑙21 … 𝑙 𝑚1 K Matrisi (Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi) W SütunVektörü (ÖncelikVektörü) L SütunVektörü (Alternatiflerin kriterlere göre önem dereceleri)
  • 19. AHP için hazır yazılımlar • Super Decision (http://sdbeta.superdecisions.com/) • Expert Choice (http://expertchoice.com/our-decision-making-methodology/) • BPMSG (http://bpmsg.com/new-ahp-excel-template-with-multiple-inputs/) • Easy AHP (CBS ile AHP) (https://cbsuygulama.wordpress.com/easy-ahp/) Mutlu ALKAN 19
  • 20. Kaynakça • Bahadır FatihYıldırım, Emrah Önder; Çok Kriterli KararVerme Yöntemleri,ISBN:9786059929448, 2015 • Ramazan Aktaş, Mete Doğanay,Yunus Gökmen,Yavuz Gazibey, UfukTüren; ISBN: 9786053332206;2015 Mutlu ALKAN 20