I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 7 ,   p p .   3 5 3 ~ 3 6 2   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 1 . p p 3 5 3 - 3 6 2          353       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Selection o f  t h e B est P ro po sa l usin g  F AH P:  Cas e of  Procure m en t  o f  IT M a ster P la n ’s  Rea liz a tion        A m a do u Dia ba g a t é 1 ,  Abdell a h Az m a n i 2 ,  M o ha m ed  E l H a rz li 3   1, 2 De p a r tm e n t  o f   Co m p u t e r   S c ien c e ,   F a c u lt y   o f   S c ien c e s   a n d   Tec h n o lo g ies ,   Un i v e r s it y   Ab d e l   M a lek   Essa a d i,   M o r o c c o   3 De p a r tm e n t  o f   El e c t r i c a l  En g in e e r in g ,   F a c u lt y   o f   S c ien c e s   a n d   Tec h n o lo g ies ,   Un iv e r s it y   Ab d e l   M a l e k   Essa a d i,   M o r o c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  4 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Dec   2 0 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   J an   4 ,   2 0 1 7       I T  m a s ter   p l a n ,   wh ic h   a ll o ws   p l a n n in g   a n d   m a n a g in g   th e   d e v e l o p m e n t  o f   th e   c o m p u ter   s y s tem s ,   d e r iv e s   it s  imp o r t a n c e   in   th e   c e n tra l  r o le  o f   th e   c o m p u ter   s y s tem s   in   th e   f u n c ti o n in g   o f   o r g a n iza ti o n s .   Th i s   a r ti c le f o c u s e s   o n   th e   u s e   o f   F AH P   m e th o d   f o r   a n a ly s is   a n d   e v a lu a ti o n   o f   ten d e r s   d u r in g   th e   a wa r d in g   o f   c o n tra c t s   o f   I T  m a s ter   p la n ’s   r e a li z a ti o n .   F o r   th o s e   p u r p o s e s,  a   p a in s t a k in g   wo r k   w a s  r e a li z e d   f o r   m a k in g   a n   in v e n to r y   o f   c r it e r i a   a n d   s u b - c r it e r ia  in v o l v e d   i n   th e   e v a lu a ti o n   o f   ten d e r s  a n d   f o r   sp e c i f y in g   th e   d e g r e e s   o f  p r e f e r e n c e   f o r   e a c h   p a i r   o f   c rit e ri a   a n d   s u b - c r it e r i a .   To   f in d   a   p r o v i d e r   f o r   th e   I T  m a s ter   p la n ’s   r e a li z a ti o n ,   o r g a n iz a ti o n s   a r e   in c r e a s in g ly   u s in g   te n d e r in g   a s   th e   m o d e   o f   a wa r d in g   c o n t r a c t s .   Th is   p a p e r   is   a n   im p r o v e m e n t  o f   a   p r e v io u s   p u b li s h e d   p a p e r  in   wh ic h   AH P   m e th o d   wa s  u s e d .   Th e   g o a l s   o f   th i s  wo r k   a r e   to   m a k e   a v a il a b le  to   m e m b e r s   o f  ten d e r s   c o m m it tee   a   d e c is io n   s u p p o r t  to o l   f o r   e v a lu a ti n g   ten d e r s   o f   I T  m a s ter   p l a n ’s   r e a li z a ti o n   a n d   e n d o w  t h e   o r g a n iza ti o n s   wi th   e ff e c ti v e   I T   m a s te r   p la n s   in   o r d e r  to   in c re a s e   th e ir  in f o r m a ti o n   s y s tem s ’   p e rf o r m a n c e .   K ey w o r d :   A r ti f icial  i n tel lig e n ce   Fu zz y   A HP   I T   m a s ter   p lan   Mu lti - cr iter ia  d ec is io n   m a k i n g   T en d er in g   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Am ad o u   Diab a g até,     Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   Un i v er s it y   A b d el   Ma lek   E s s aa d i,   Z iaten ,   T an g ier   4 1 3 ,   Mo r o cc o .   E m ail:  a h m ad o u . d iab ag ate@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Or g an iza tio n s   in cr ea s in g l y   u s e  I T   m aster   p la n   f o r   lead in g   t h e  d ev elo p m e n t  o f   t h e  co m p u ter   s y s te m   w h ic h   i s   a n   e s s e n tial   ele m en t   f o r   t h eir   o p er atio n s   [ 1 ] .   T h u s ,   p u b lic  a n d   p r i v ate  p r o cu r e m en t  o f   I T   m aster   p lan ’ s   r ea lizatio n   ar e  b ec o m i n g   m o r e  f r eq u e n t.   T h e  I T   m as ter   p lan   is   a  s tr ateg ic  p lan   in ten d ed   f o r   p ilo tin g   th e  d ev elo p m e n t o f   I T   in   an   o r g an izatio n .   I t  allo w s   h a v in g   a  co m p u ter   s y s te m   t h at  m ee t s   t h e  s tr ateg i c  o p tio n s   o f   t h e  D ir ec to r ate  Gen er al.   I ts   s tar ti n g   p o in t  is   t h e  s tr ate g y   o f   an   o r g an iza tio n   to   r ea ch   t h e  d ef i n i tio n   o f   a  tar g e t  in   ter m s   o f   I T   an d   in f o r m atio n   s y s te m .   T h e  r ea lizatio n   o f   a n   I T   m aster   p la n   ai m s   a t  m an y   o b j ec tiv es  s u ch   as  t h e  u r b an izatio n   o f   th e   co m p u ter   s y s te m ,   t h e  m o d er n i za tio n   o f   I T   in f r a s tr u ct u r es  ( h ar d w ar e  an d   s o f t w ar e) ,   th e  r e d u ctio n   o f   I T   co s ts ,   th e  ac co m p a n i m en t  o f   t h e  lau n ch   o f   s tr ate g ic  p r o j ec ts ,   th e  cr ea tio n   o f   m o n ito r in g   i n d icat o r s ,   th e    m u lti - s ite s   d ep lo y m en t o f   th e  co m p u ter   s y s te m .     Or g an iza tio n s ,   i n   o r d er   to   en s u r e   t h eir   ta s k s ,   n ee d   to   p u r c h a s e  g o o d s   o r   s er v ice s   o r   to   e x e cu te  w o r k .   T h ese  p u r ch ases   d esi g n ated   b y   t h e  ter m   " p r o cu r em e n t"   p lay   a  co n s id er ab le  ec o n o m i c  r o le  an d     h av e  a  s ig n i f ica n t  ec o n o m ic  w ei g h t   [ 2 ]   esti m ated   at  ab o u t  2 0 %  o f     g lo b al  GDP   [ 3 ] .   T h e  aw ar d   o f   co n tr ac ts   is   a  s en s iti v e  ar ea   as  th e  ec o n o m i c  in ter ests   at  s ta k e  ar e  h u g e   [ 3 ] ,   [ 4] .   T h er e  ar e   s ev er al  m o d es  f o r   aw ar d in g   co n tr ac ts   i n cl u d in g   ten d er in g   [ 5]   w h ich   ca n   b e  d ef i n ed   a s   a   p r o ce s s   t h at  allo w s   to   e m it   a   r eq u est  f o r   w o r k s ,   s er v ices   an d   g o o d s   to   b u s i n ess es   an d   t h e n   c h o o s e  t h e  p r o v id er   af ter   a n al y s is   o f   p r o p o s als  ac co r d in g   to   p r ed eter m i n ed   cr iter ia  w it h o u t   n eg o tiatio n   [ 6 ] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S elec tio n   o f th e  B est P r o p o s a l u s in g   F A HP :   C a s e  o f P r o cu r eme n t o f I T Ma s ter P la n ’ s   …   ( A ma d o u   D . )   354   T h e  an al y s is   an d   e v al u atio n   o f   te n d er s   is   a  d ec is i v e  s te p   in   th e   ten d er i n g   p r o ce s s   [ 7 ] ,   [ 8 ] .   T h e   p r in cip le  estab lis h ed   to   an al y ze   an d   ev alu ate  te n d er s   is   b ased   o n   th e  u s e  o f   a w ar d i n g   cr iter ia  [ 9 ] .   T h ese  cr iter ia  m u s t  b e  d esig n ed   s o   as  to   b e  n o n d is cr i m in ato r y   a n d   lin k ed   to   th e  o b j ec t  o f   th e  co n tr ac t.  T h u s ,   th e   s elec tio n   o f   th e   b est   ten d er   ca n   b e  c h ar ac ter ized   as   a  m u ltip le  cr iter ia  d ec is io n - m a k i n g   ( MCDM)   p r o b le m .   A  f r eq u en tl y   u s ed   m eth o d   to   s o lv e  th e  M C DM   p r o b le m s   i s   A HP   ( An al y tic  Hier ar c h y   P r o ce s s )   m et h o d   [ 1 0 ] ,   [ 11]   w h ic h   h a s   b ee n   d e v elo p ed   b y   t h e  m at h e m aticia n   T h o m as  Saat y   L o r ie   [ 1 2 ] .   I t   is   a  p o w er f u l  an d   f le x ib le  m et h o d   o f   d ec is io n   s u p p o r t a p p lied   f o r   s o lv in g   s i m p le  an d   c o m p le x   p r o b le m s   i n   m a n y   s it u atio n s   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] .   F A HP   ( Fu zz y   An al y tic  H ie r ar ch y   P r o ce s s )   m et h o d   is   an   i m p r o v e m e n t  o f   th e  AHP   m et h o d   w h ic h   its el f   co n ta in s   s o m e  s h o r tco m in g s .   I n   p ar ticu lar ,   its   ef f ec ti v en es s   is   r e d u ce d   i n   s o lv i n g   p r o b lem s   w i th   v a g u e  an d   i m p r ec is e  i n f o r m atio n   [ 1 5 ]   in   w h ic h   F A HP   is   m o r e   ad ap ted   [ 1 6 ] ,   [ 17] .   T h er e  a r e  v ar io u s     F A HP   m et h o d s ,   th e  f ir s t  w a s   p r o p o s e d   in   1 9 8 3   b y   Van   L aa r h o v e n   a n d   P ed r y cz   [ 1 8 ] .   T h e  FA HP   m eth o d   p r o p o s ed   b y   C h a n g ,   w h ich   is   u s ed   i n   t h is   p ap er ,   h as  t w o   m ai n   ad v an t ag es  n a m el y   t h e  g r ea t  s i m ila r it y   w i th   th e   b asic   m et h o d   A HP   a n d   f e w   co m p u tatio n s   d u r in g   it s   i m p le m e n ta tio n   [ 1 9 ] .   Fo r   th ese  ad v a n tag es,  th e  m o s t  o f   t h e   r ec en t a p p licatio n s   o f   F A HP   u s e  th e  C h a n g   m et h o d   [ 1 8 ] .    T o   im p r o v e  th e  p r o ce s s   o f   s el ec tin g   t h e  b est  te n d er ,   m an y   s o lu tio n s   b ased   o n   ar ti f icial  i n t ellig e n ce   m et h o d s   p ar ticu lar l y   o n   m u l t i - cr iter ia  d ec is io n   m a k i n g   m e th o d s   h av e   b ee n   p r o p o s ed   [ 2 0 ] ,   [ 2 1 ] .   T s ai  an d   C h o u   h a v e  w o r k ed   o n   t h e  e s t ab lis h m e n t  o f   a  f u zz y   s y s te m   f o r   o n li n e  a w ar d in g   co n tr ac ts   th at  allo w s   b id d er s   s u b m itti n g   ten d er s   o n l in e.   T h e  ten d er s   w ill  b e  ev al u ated   o n lin e  b y   t h e  f u zz y   s y s te m   ac co r d in g   t h e  a w ar d in g   cr iter ia  [ 2 2 ] .   Diab ag até  et  al.   h av e  p r o p o s ed   a  n e w   m et h o d   o f   an al y s i s   an d   ev al u atio n   o f   ten d er s   b ased   o n   th e   u s e  o f   f u zz y   lo g ic  an d   r u le  o f   p r o p o r tio n   [ 2 3 ] .   R eg ar d in g   t h e  m u lti - cr iter ia  d ec is io n   m a k in g   m et h o d s ,   A HP   an d   F A HP   s ee m   b e  v er y   p o p u lar   m et h o d s   an d   h av e  b ee n   w id el y   ap p lied   to   d e al  w it h   v ar io u s   co m p lex   d ec is io n - m a k i n g   p r o b le m s   m ain l y   t h e  p r o b lem   o f   s elec t in g   th e  b est  ten d er   [ 1 8 - 2 4 ] .   T h u s ,   P r iy a  et  al.   h av e   d ev elo p ed   a  d ec is io n   s u p p o r t  s y s te m   i n   t h e  co n te x t  o f   th e   d em a ter ializatio n   o f   p u b lic  p r o cu r e m en t  f o r   th e   ch o ice  o f   t h e  b est  t e n d er   a m o n g   w h ic h   p r o p o s ed   b y   au to   m an u f ac t u r in g   co m p a n ies.  T h e y   in teg r ated   A HP   m et h o d   in   t h i s   e - p r o cu r e m e n t   s y s te m   f o r   th e  s elec tio n   o f   t h e  b est  p r o p o s al  [ 2 4 ] .   A tan a s o v a - P ac e m s k a   et  al.   h av e  p r o p o s ed   a  d ec is io n   m a k in g   to o l  f o r   th e  ch o o s i n g   o f   th e  b est  ec o n o m ic  o f f er   f o r   p u r ch a s e  o f   co m p u ter   eq u ip m e n t,  esp ec ial l y   p u r ch a s e  o f   d esk to p   co m p u ter s .   I n   th is   r esear ch ,   t h e  s e lectio n   cr iter ia  ac co r d in g   to   w h ic h   th e  s elec t io n   o f   t h e  b est  b id   w il l  b e  m ad e  is   i n   ac co r d an ce   w it h   t h e  L a w   o n   P u b lic   P r o cu r e m en t  o f   th e   R ep u b lic  o f   Ma ce d o n ia   [ 2 5 ] .   Ay d in   a n d   Kah r a m a n p r o p o s ed   A HP   b ased   an aly tical  to o l  f o r   d ec is io n   s u p p o r t   en ab lin g   a n   e f f ec t iv e  m u lti - cr i ter ia  s u p p lier   s elec t io n   p r o ce s s   in   a n   air   co n d it io n er   s eller   f i r m   u n d er   f u z zi n es s .   I n   t h is   w o r k ,   t h e  An al y tic  H ie r ar ch y   P r o ce s s   ( A HP )   u n d er   f u zz in e s s   is   e m p lo y ed   f o r   it s   p er m is s iv e n es s   to   u s e   an   ev a lu atio n   s ca le  in cl u d i n g   li n g u i s tic  e x p r ess io n s ,   cr is p   n u m er ical  v alu e s ,   f u zz y   n u m b er s   a n d   r an g e  n u m er ical  v alu e s   [ 2 6 ] .   C h an   a n d   Ku m ar   p r o p o s ed   a   m o d el  f o r   p r o v id in g   a  f r a m e w o r k   f o r   an   o r g an izat io n   to   s elec t  t h e  g lo b al  s u p p lier   b y   c o n s id er in g   r is k   f ac to r s .   T h e y   u s ed   f u zz y   e x ten d ed   an a l y t ic  h ier ar ch y   p r o ce s s   i n   th e  s elec tio n   o f   g lo b al  s u p p lier   [ 2 7 ] .   Ay h a n h a s   ap p lied   F u zz y   AHP   in   a  g ea r   m o to r   co m p a n y   f o r   d eter m i n in g   th e  b est  ten d er   a m o n g   w h ic h   s u b m itted   b y   co m p an ie s   w it h   r esp ec t  to   s elec ted   cr iter ia  [ 2 8 ] .   T as  p r o p o s ed   a   f u zz y   a n al y tic  h ier ar ch y   p r o ce s s   ( f u zz y - AHP )   to   ef f icie n tl y   tack le  b o th   q u an t itati v e  an d   q u alitati v e  cr iter ia  in v o l v ed   i n   s elec tio n   o f   g lo b al  s u p p lier   i n   p h ar m ac eu tica l   in d u s tr y .   Fo r   t h is   s t u d y ,   f o u r   m ain   cr iter ia  an d   th ir tee n   s u b - cr iter ia   w er e  id e n ti f ied   f o r   s u p p lier   s elec tio n   in   t h i s   p r o b le m   [ 2 9 ] .   Sh a w   e t  al.   d ev elo p ed   an   in te g r ated   ap p r o ac h   f o r   s elec ti n g   th e  ap p r o p r iate  s u p p lier   in   th e  s u p p l y   c h ai n ,   ad d r ess in g   t h e  ca r b o n   e m i s s io n   is s u e,   u s in g   f u zz y - AHP   an d   f u zz y   m u lti - o b j ec tiv e  lin ea r   p r o g r a m m i n g .   F u zz y   AHP   ( FAHP )   is   ap p lied   f ir s t  f o r   an al y zi n g   t h e  w ei g h ts   o f   th e  m u ltip le  f ac to r s .   T h ese  weig h ts   o f   th e  m u ltip le  f ac to r s   ar e  u s ed   in   f u zz y   m u lti - o b j ec tiv e  lin ea r   p r o g r a m m i n g   f o r   s u p p lier   s elec tio n   an d   q u o ta  allo ca tio n   [ 3 0 ] .   T h e  ai m   o f   t h i s   w o r k   is   to   p r o p o s e  a  d ec is io n   m a k in g   to o l  th at   allo w s   s elec ti n g   t h e  b est  te n d er   d u r in g   th e  co n tr ac ts   a w ar d in g   o f   in f o r m at io n   tech n o lo g y   ( I T )   m as ter   p lan ’ s   r ea lizatio n .   T o   ac h iev e  th at,   th e   F A HP   m et h o d   h as  b ee n   u s ed   f o r   its   p er f o r m a n ce   a n d   its   g r ea t  s u cc e s s   i n   p u b li s h ed   w o r k s .   I n   t h e  liter at u r e,   w e  h a v e  n o t  f o u n d   t h e  p u b lis h ed   r esear ch   u s i n g   F A HP   w h i ch   ad d r ess   t h e  s elec t io n   o f   th e   b est  ten d er   d u r i n g   a w ar d in g   co n tr ac ts   o f     I T   m a s ter   p lan ’ s   r ea lizatio n .   T h is   f ac t  r ef lect s   t h e  g r ea t  i m p o r ta n ce   o f   t h is   w o r k   w h ic h   ca n   b e  co n s id er ed   as r ef er en ce   b y   o r g a n izatio n s   d u r i n g   te n d e r in g   o f   I T   m aster   p lan ’ s   r ea liz atio n .       2.   P RE S E NT AT I O N  O F   F AH P   M E T H O D   F A HP   is   a  m u lti - cr iter ia  d ec is io n   s u p p o r t  m e th o d   w h ic h   co m b in e s   AHP   m e th o d   an d   th e  co n ce p ts   o f   f u zz y   s et s   [3 1 ] ,   [ 32 ] .      2 . 1 .   F uzzy   Set s   a nd   F uzzy   N u m ber s   T h e  co n ce p t  o f   f u zz y   s et  w a s   in tr o d u ce d   f o r   th e  f ir s t  ti m e  in   1 9 6 5   b y   L o tf i   Z ad eh   to   co r r ec t  th e   li m ita tio n s   o f   class ical  lo g ic  d u e  to   th e  i m p r ec is io n   an d   v ag u en e s s   [ 3 3 ] ,   [ 3 4 ] .   Sin ce   its   in t r o d u ctio n ,   th e  f u zz y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   2 0 1 7   :  3 5 3   –   362   355   s et  t h eo r y   h a s   b ee n   w id el y   u s e d   in   t h e  r eso lu tio n   o f   m an y   p r o b lem s   i n   w h ich   d ec is io n   m a k er s   n ee d   to   an a l y z e   an d   p r o ce s s   i m p r ec is e  an d   v ag u e  in f o r m at io n   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .   A   f u zz y   s et      {               ) ) |       }   is   a  s et  o f   o r d er ed   p air s   w h er e      is   a  s u b s et  o f   th e  r ea l   n u m b er s     an d           )   is   a  m e m b er s h i p   f u n ctio n   t h at  ass ig n s   to   ea c h   o b j ec t      a  g r ad e  o f   m e m b er s h ip   r an g i n g   f r o m   0   to   1 .   A   f u zz y   n u m b er       {               ) ) |       }   is   a  p ar ti cu lar   ca s e  o f   f u zz y   s e t  w h i ch   m e m b er s h ip   f u n ctio n   o b ey s   to   th e   co n d itio n s   o f   n o r m a li t y   (              )             )   an d   co n v ex it y     (                               ) )         {           )               ) }                                  )   [ 1 3 ] .    T h er e  ar e  s ev er al  t y p es  o f   f u z z y   n u m b er s ,   th e  m o s t  u s ed   b ein g   th e  tr ia n g u lar   a n d   tr ap ez o id al  f u zz y   n u m b er s   [ 35 ] ,   [ 36 ] .   Giv e n   t h at  t h i s   p ap er   is   u s i n g   t h e  F A HP   m et h o d   i n tr o d u ce d   b y   C h a n g   w h ic h   u s e s   tr ian g u lar   f u z z y   n u m b er s   [3 7 ] .   T h u s ,   tr ia n g u lar   f u z z y   n u m b e r s   w ill b e  ta k e n   to   p r esen t   th e   p r o p er ties   o f   f u zz y   n u m b er s .   L et                      )   b e  a  tr ian g u lar   f u zz y   n u m b er ,   its   m e m b er s h ip   f u n ctio n       is   d ef in ed   b y :             )   {                                                                                                                                                                                  ( 1 )     w h er e            ,      an d       ar e  r esp ec tiv ely   th e  s m alle s t  an d   t h e  lar g es t   o f   th e  s u p p o r t  o f       an d       is   th e   m ed ian   v al u e  o f   .   T h e  s u p p o r t   o f       is   t h e  s et  d ef in ed   as             )     {                 ⁄ }   .   I f                 th en ,   b y   co n v en t io n ,        is   n o t  a  f u zz y   n u m b er .   L et                              )   an d                             )   b e   t w o   f u zz y   n u m b er s ,   th e  m ai n   r u le s   o n   th eir   m a th e m atica l o p er ati o n s   ar e  as f o llo w s :                           )                         )                                                       )   ( 2 )                           )                         )                                         )   ( 3 )                               )                                   )                 ( 4 )                           )       (       ⁄         ⁄           ⁄ )   ( 5 )     2 . 2 .   T heo ry   o f   F AH P   M e t ho d   T h e  i m p le m e n tat io n   o f   F AHP   m et h o d   w it h   a  v ie w   to   ch o o s in g   t h e  b es t  alter n ati v e  is   d o n e  i n   t w o   m ai n   p h ase s .   T h e  f ir s t  p h a s e  co n s is ts   i n   th e  co n s tr u ctio n   o f   a  m a tr ix   o f   j u d g m e n t,  t h e  d eter m i n atio n   o f   th e   v alu e s   o f   f u zz y   s y n th e tic  ex t en ts ,   t h e  c alcu latio n   o f   d e g r ee s   o f   p o s s ib ilit y   an d   t h e  d eter m in a tio n   o f   w ei g h t   v ec to r   ( p r io r ity   v ec to r )   [ 38 ] .   T h e  s ec o n d   p h ase  co n s is ts   i n   m a k i n g   a  co m p ar ativ e  s tu d y   o f   alter n ativ e s   in   o r d er   to   ch o o s e  th e   b est   [1 2 - 39 ] .   T h e  s tep s   an d   th e   m a th e m atica l   t h eo r y   o f   t h e  s ec o n d   p h ase  ar e  s i m ilar   to   th o s e  o f   t h e  f ir s t p h a s e.   Ste p  o f   co ns t ruct io n  o f   j ud g m e nt  m a t ri x :   let     ̃   b e  th e  m at r ix   o f   j u d g m en t  o r   co m p ar is o n ,     ̃   is   d ef i n ed   as  f o llo w s :       ̃   (                                                                              )       (      )                                                               )   ( 6 )     I n   th e  m a tr ix     ̃ ,   th e  d ec is io n   m a k er   s ets  t h e  p r ef er en ce s   w i th   r esp ec t  to   ea ch   p air   o f   cr iter ia  an d   ea ch   p air   o f   s u b   cr iter ia.   T h ese  p r ef er en ce s ,   w h ic h   ar e  ex p r es s ed   as  v er b al  f o r m s   b y   th e  d ec is io n   m ak er   ar e   co n v er ted   [ 40 ]   to   f u zz y   n u m b er   f o r m s .   Fo r   th e  C h a n g   m et h o d ,   th e  co n v er s io n   s ca le   in   tab le  1   ca n   b e    u s ed   [ 1 9 ] .                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S elec tio n   o f th e  B est P r o p o s a l u s in g   F A HP :   C a s e  o f P r o cu r eme n t o f I T Ma s ter P la n ’ s   …   ( A ma d o u   D . )   356   T ab le  1 .   T r ian g u lar   Fu zz y   C o n v er s io n   Scale   L i n g u i st i c   sc a l e   T r i a n g u l a r   f u z z y   sca l e   T r i a n g u l a r   f u z z y   r e c i p r o c a l   s c a l e   Ju st   e q u a l   ( 1 ,   1 ,   1 )   ( 1 ,   1 ,   1 )   Eq u a l l y   i mp o r t a n t   (1 / 2 ,   1 ,   3 / 2 )   ( 2 / 3 ,   1 ,   2 )   W e a k l y   i mp o r t a n t   ( 1 ,   3 / 2 ,   2 )   ( 1 / 2 ,   2 / 3 ,   1 )   S t r o n g l y   mo r e   i mp o r t a n t   ( 3 / 2 ,   2 ,   5 / 2 )   ( 2 / 5 ,   1 / 2 ,   2 / 3 )   V e r y st r o n g l y   m o r e   i mp o r t a n t   ( 2 ,   5 / 2 ,   3 )   ( 1 / 3 ,   2 / 5 ,   1 / 2 )   A b so l u t e l y   i mp o r t a n t   ( 5 / 2 ,   3 ,   7 / 2 )   ( 2 / 7 ,   1 / 3 ,   2 / 5 )       Ste p  o f   t he  det er m i na t io n  o f   f uzzy   s y nthet ic  ex t ent :   th e   d eter m i n atio n   o f   t h e  v al u es  o f   Fu zz y   S y n t h etic   E x ten ts   ( FS E )   f o r   ea ch   cr iter io n   h a s   b ee n   d o n e  u s in g   t h e  f o ll o w i n g   f o r m u la:           ∑                [ ∑ ∑                     ]           ( 7 )     w h er e     ∑                ( ∑                ∑                  ∑              )   ( 8 )     ∑ ∑                        ( ∑ ∑                        ∑ ∑                          ∑ ∑                      )   ( 9 )     [ ∑ ∑                      ]       (   ∑ ∑                            ∑ ∑                            ∑ ∑                      )   ( 1 0 )     Ste p deg re e  o f   po s s ibi lity   ca l cula t io n:  T h e  v alu es o f   f u zz y   s y n t h etics e x te n ts       ar e  co m p ar e d   an d   th e  d eg r ee   o f   p o s s ib ilit y   o f                               )                               ) ,   n o ted                 )   is   ca lcu lated .   T h is   ca lcu latio n   is   d o n e  u s i n g   t h e  f o llo w i n g   f o r m u la:                   )   {                                                                                                                                                                                                                 )                 )                                     ( 1 1 )     T h e  d eg r ee   o f   p o s s ib ilit y   f o r   a   f u zz y   n u m b er       to   b e  g r ea ter   t h an       f u zz y   n u m b er s   {     }              is   d ef in e d   b y :                                 )                 )               )                   )                       )   ( 1 2 )                            )     Ste p o f   det er m i na t io n o f   w eig ht  v ec t o r :   T o   c o m p ar e        an d       ,            ) is   d ef in ed   as  f o llo w s :               )                     )                                      ( 1 3 )     T h e  w eig h t  v ec to r   co n tain in g   t h e  w eig h t s   o f   t h e  cr iter ia  is   g i v en   b y :                       )             )                 ) )                                                              ( 1 4 )     Af ter   n o r m aliza tio n ,   th e  n o r m alize d   w ei g h t v ec to r       f r o m   t h e  w ei g h t v ec to r         is   d ef in ed   as  f o llo w s :                   )           )               ) )     ( 1 5 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   2 0 1 7   :  3 5 3   –   362   357   3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h is   s ec tio n   d escr ib es  a n d   d is cu s s e s th e   d i f f er en t  s tep s   a n d   r esu lts   o f   th e  ap p licatio n   o f   F A HP   m et h o d   to   ev alu ate  te n d er s   f o r   th e  r ea lizatio n   o f   I T   m aster   p l an .     3 . 1 .   Crit er ia ,   Sub - Crit er ia   a nd   P re f er ence   Deg re es   T h e  id en tif icatio n   o f   cr iter ia,   s u b - cr iter ia  an d   t h eir   w eig h ts   is   a  cr u cial  s tep   t o w ar d   th e   i m p le m en ta tio n   o f   t h e  F AHP   m et h o d .   I n   th is   s t u d y ,   t h e  ap p r o ac h   ad o p ted   h as  b ee n   to   co n s u lt  s ev er al  ten d er   d o cu m en ts   g at h er i n g   ex p er ti s e  f r o m   m a n y   e x p er ts   ab o u t  cr iter ia,   s u b - cr iter ia  a n d   w eig h ti n g .   T en d er   d o cu m en ts   ab o u t  I T   m aster   p lan   r ea lizatio n   f r o m   d i f f er en t   co u n tr ies  h a v e  b ee n   co n s u lt ed .   T h e  p r o ce s s   o f   id en ti f icatio n   h a s   b ee n   d o n e  i n   t w o   m ai n   p h a s es.  I n   t h e  f ir s t  p h ase,   t h e  e x p er tis e  o f   m a n y   ex p er ts   w h o   h av e   p ar ticip ated   in   t h e  d r af ti n g   o f   t h e  s e v er al  co n s u lted   te n d er   d o cu m e n t s   allo w ed   id e n ti f y i n g   c r iter ia,   s u b - cr iter ia  an d   w ei g h ts .   A   s i m ilar   w o r k   h a s   b ee n   d o n e  in   th e  s ec o n d   p h ase  to   co n s o lid ate  th e  r esu lt s   o f   t h e  f ir s t  p h ase  an d   estab lis h   th e  d ef i n iti v e  lis t  o f   cr iter ia,   s u b - cr iter ia  an d   th eir   w ei g h ts .   T h e  T a b le  2   co n tain s   s o m e  o f   t h e  m a n y   te n d er   d o cu m e n ts   t h at  h a v e  b e en   co n s u lted .   T h is   ap p r o ac h   allo w ed ,   o n   t h e   o n e  h a n d ,   to   id en t if y   all   cr iter ia  an d   s u b   cr iter ia  a n d   o n   t h e  o th er   h a n d   to   h a v e  a  g o o d   ap p r ec iatio n   o f   p r ef er e n ce   d eg r ee   o f   ea c h   p air   o f   cr iter ia  a n d   ea c h   p air   o f   s u b - cr iter ia  f o r   a  g iv e n   cr iter io n .   T h e  Fig u r e   1   p r esen ts   i n   a  h ier ar ch ica l  s tr u ct u r e  all  cr iter ia   an d   s u b - cr iter ia  f o r   th e   i m p le m en ta tio n   o f   F A HP   m et h o d .       T ab le  2 .   So m e  ten d er   d o cu m e n ts   co n s u lted   C o n t r a c t s   C o u n t r y   T e n d e r   d o c u me n t s o f   t h e   I T   mast e r   p l a n ’ s re a l i z a t i o n   o f   A N A P EC   ( N a t i o n a l   A g e n c y   f o r   P r o mo t i o n   o f   Emp l o y m e n t   a n d   S k i l l s)   M o r o c c o   T e n d e r   d o c u me n t s o f   t h e   r e a l i z a t i o n   o f   a n   I T   mast e r   p l a n   f o r   t h e   p e r i o d   2013 - 2 0 1 7   o f   L o i r e - B r e t a g n e     w a t e r   A g e n c y   F r a n c e   T e n d e r   d o c u me n t s o f   t h e   r e a l i z a t i o n   o f   a n   I T   mast e r   p l a n   f o r   t h e   mi n i s t r y   o f   h i g h e r   e d u c a t i o n ,   t r a i n i n g   o f   ma n a g e r s  a n d   s c i e n t i f i c   r e se a r c h   f o r   t h e   p e r i o d   o f   2 0 1 2 - 2 0 1 6   M o r o c c o   T e n d e r   d o c u me n t s o f   t h e   r e a l i z a t i o n   o f   a n   I T   M a st e r   P l a n   f o r   M a u r i t a n i a   C e n t r a l   B a n k   M a u r i t a n i a   T e n d e r   d o c u me n t s o f   t h e   r e a l i z a t i o n   o f   a n   I T   mast e r   p l a n   d e d i c a t e d   t o   t h e   h e a l t h   su r v e i l l a n c e   o f   S a i n t - M a u r i c e   G u y a n a   T e n d e r   d o c u me n t s o f   t h e   r e a l i z a t i o n   o f   a n   I T   M a st e r   P l a n   f o r   t h e   c i t y   o f   P e s sac   F r a n c e             Fig u r e  1 .   Hier ar ch y   o f   C r iter ia   an d   Su b - cr iter ia  f o r   E v al u atio n   T en d er s                             Wo rking   m et ho do lo g y   ( C2 )     P la nn ing   a nd   co nd uct   o f   w o rk   ( C2 2 )     P rice   ( C1 )     T ea m   Q ua lific a t io n  ( C4 )     C a pita l a nd   re f er ence s   o f   t endere r  ( C3 )     Ass ig n m ent   o f   ex pert s   in  t he   t a s ks   ( C2 4 )     Understa nd ing   t he  co nte x t   a nd   t he  needs   ( C2 5 )     P ro po s ed  qu a lity   a pp ro a ch  a nd   ris k   m a na g e m e nt  ( C2 6 )     E x perience   a nd   co m p et ence   o f   t he  pro j ec t   m a na g er   ( C4 1 )     E x perience   a nd   e x pert is e  o f   o t her  t ea m   m e m ber s   ( C4 2 )     E x perience   a nd   co m p et ence   o f   co ns ulta nts a nd   e x pert s   ( C4 3 )     Q ua lity   o f   t he  re f er ence s     ( C3 1 )     A m o un t s   o f   re f er ence s   ( C3 2 )     Deliv er y   t i m e  ( C2 3 )     T urno v er   o f   t endere r  ( C3 3 )     Cho ice  o f   t he  bes t   t ender   T o o ls ,   t ec hn iqu e s   a nd   w o rk i ng   m et ho ds   ( C2 1 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S elec tio n   o f th e  B est P r o p o s a l u s in g   F A HP :   C a s e  o f P r o cu r eme n t o f I T Ma s ter P la n ’ s   …   ( A ma d o u   D . )   358   3 . 2 .   Co ns t ruct io n o f   J ud g m e nt  M a t rix   o f   Crit er ia   a nd   Det er m i na t io n  o f   t he  P rio rit y   Vec t o r   I n   th is   s u b - s ec tio n ,   t h e  j u d g m en t  m atr i x   o f   cr iter ia  an d   th e  ca lcu latio n   o f   h is   p r io r it y   v ec to r   ar e   p r esen ted . T h e  T ab les  3   an d   4   co n tain   r esp ec tiv el y   th e  j u d g m en t  m atr ix   o f   cr iter ia  a n d   t h e  ca lcu latio n s   o f   t h e  p r io r ity   v ec to r .   T h e  m o s t   i m p o r tan t  cr iter io n   i s   t h e  cr iter io n   " Pric e "   w it h   a  w e ig h t  o f   0 . 5 1 .   I t  is   f o llo w ed   b y   th e  cr iter ia  " T ea m   Qu a lific at io n s "   an d   " W o r k in g   m e th o d o lo g y "   h a v in g   r e s p ec tiv el y   weig h t  o f   0 . 1 9 4   an d   0 . 1 7 8 .     T ab le  3 .   J u d g m e n t M atr i x   o f   C r iter ia     P r i c e   W o r k i n g   me t h o d o l o g y   C a p i t a l   a n d   r e f e r e n c e s   T e a m Q u a l i f i c a t i o n   P r i c e   1   1   1   3 / 2   2   5 / 2   2   5 / 2   3   3 / 2   2   5 / 2   W o r k i n g   me t h o d o l o g y   2 / 5   ½   2 / 3   1   1   1   1 / 2   1 / 1   3 / 2   2 / 3   1   2   C a p i t a l   a n d   r e f e r e n c e s   1 / 3   2 / 5   ½   2 / 3   1   2   1   1   1   1 / 2   2 / 3   1   T e a m Q u a l i f i c a t i o n   2 / 5   ½   2 / 3   1 / 2   1 / 1   3 / 2   1   3 / 2   2   1   1   1       T ab le  4 .   C alcu latio n   o f   P r io r ity   Vec to r   o f   C r iter ia   C r i t e r i a   F S E   L o w e r ( S i )   M i d d l e ( S i )   U p p e r ( S i )   W e i g h t ( d '( S i ) )   W e i g h t N o r mal i z e d   C1   S1   0 . 2 5 1   0 . 4 1 5   0 . 6 4 4   1   0 . 5 1 3   C2   S2   0 . 1 0 8   0 . 1 9 3   0 . 3 6 9   0 . 3 4 8   0 . 1 7 8   C3   S3   0 . 1 0 5   0 . 1 6 9   0 . 3 2 2   0 . 2 2 3   0 . 1 1 4   C4   S4   0 . 1 2 1   0 . 2 2 1   0 . 3 6 9   0 . 3 7 9   0 . 1 9 4       3 . 3 .   Co ns t ruct io n o f   J ud g m e nt  M a t rice s   o f   Sub - Crit er ia   a nd   Det er m ina t io n   o f   P rio rit y   Vec t o rs   T h is   s u b - s ec tio n   ad d r ess es  t h e  ca lcu latio n s   o f   s u b - cr iter ia ' s   w ei g h t s .   T h e  ca s e  o f   th e  s u b - cr iter ia  o f   cr iter io n   ― W o r k i n g   Me th o d o l o g y ‖  i s   p r esen ted   i n   T ab les   5   an d   6   an d   th e  Ta b le  7   co n tain s   th e  w e ig h ts   o f   all   s u b - cr iter ia.   T h e  Ta b les  5   an d   6   p r esen t  r esp e ctiv el y   t h e  j u d g m e n t  m atr ix   o f   s u b - cr iter ia  o f   cr iter io n   ― W o r k   Me th o d o lo g y   ( C 2 ) ‖  an d   t h e  ca lcu latio n s   o f   t h e  as s o ciate d   p r io r ity   v ec to r .       T ab le  5 .   J u d g m e n t  M atr i x   o f   S ub - cr iter ia  o f   C r iter io n   ― W o r k in g   Me th o d o lo g y ‖     C 2 1   C 2 2   C 2 3   C 2 4   C 2 5   C 2 6   C 2 1   1   1   1   3 / 2   2   5 / 2   2   5 / 2   3   3 / 2   2   5 / 2   1 / 2   1   3 / 2   2   5 / 2   3   C 2 2   2 / 5   ½   2 / 3   1   1   1   1 / 2   1   3 / 2   1   3 / 2   2   1 / 2   2 / 3   1   1 / 2   1   3 / 2   C 2 3   1 / 3   2 / 5   ½   2 / 3   1   2   1   1   1   2 / 5   1 / 2   2 / 3   2 / 5   1 / 2   2 / 3   2 / 3   1   2   C 2 4   2 / 5   ½   2 / 3   ½   2 / 3   1   3 / 2   2   5 / 2   1   1   1   2 / 5   1 / 2   2 / 3   1 / 2   1   3 / 2   C 2 5   2 / 3   1   2   1   3 / 2   2   3 / 2   2   5 / 2   3 / 2   2   5 / 2   1   1   1   3 / 2   2   5 / 2   C 2 6   1 / 3   2 / 5   ½   2 / 3   1   2   1 / 2   1   3 / 2   2 / 3   1   2   2 / 5   1 / 2   2 / 3   1   1   1       Ta b le  6 .   C alcu latio n   o f   P r io r ity   V ec to r   o f   S ub - cr iter ia  o f   Cr i ter io n   ― W o r k i n g   Me th o d o lo g y ‖   C r i t e r i a   F S E   L o w e r ( S i )   M i d d l e ( S i )   U p p e r ( S i )   W e i g h t   ( d ’ ( S i ) )   W e i g h t   N o r mal i z e d   C 2 1   S1   0 . 2 4 1   0 . 4 1 1   0 . 6 6 9   1   0 . 3 0 0   C 2 2   S2   0 . 1 1 0   0 . 2 1 2   0 . 3 8 0   0 . 4 1 2   0 . 1 2 4   C 2 3   S3   0 . 0 9 8   0 . 1 6 5   0 . 3 3 9   0 . 2 8 5   0 . 0 8 6   C 2 4   S4   0 . 1 2 2   0 . 2 1 2   0 . 3 6 4   0 . 3 8 2   0 . 1 1 7   C 2 5   S5   0 . 2 0 3   0 . 3 5 5   0 . 6 2 0   0 . 8 7 1   0 . 2 6 2   C 2 6   S6   0 . 1 0 1   0 . 1 8 3   0 . 3 8 0   0 . 3 8 0   0 . 1 1 4                   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   2 0 1 7   :  3 5 3   –   362   359   T ab le  7 .   Su m m ar y   Ta b le  o f   th e  W eig h t s   o f   S ub - cr iter ia   C r i t e r i o n   W o r k i n g   me t h o d o l o g y   ( C 2 )   S u b - c r i t e r i o n   C 2 1   C 2 2   C 2 3   C 2 4   C 2 5   C 2 6   W e i g h t   o f   s u b - c r i t e r i o n   0 . 3 0 0   0 . 1 2 4   0 . 0 8 6   0 . 1 1 5   0 . 2 6 2   0 . 1 1 4   C r i t e r i o n   C a p i t a l   a n d   R e f e r e n c e s   ( C 3 )   S u b - c r i t e r i o n   C 3 1   C 3 2   C 3 3         W e i g h t   o f   s u b - c r i t e r i o n   0 . 5 5 8   0 . 0 9 7   0 . 3 4 5         C r i t e r i o n   T e a m Q u a l i f i c a t i o n   ( C 4 )   S u b - c r i t e r i o n   C 4 1   C 4 2   C 4 3         W e i g h t   o f   s u b - c r i t e r i o n   0 . 3 4 5   0 . 5 5 8   0 . 0 9 7             T h e  T ab le  7   d is p lay s   th e  w ei g h t s   o f   t h e  s u b - cr iter ia  o f   ea c h   cr iter io n .   T h e  cr iter io n   "P r i ce "   h as  n o   s u b - cr iter io n   th er e f o r e  it d o esn ’ t a p p ea r   in   th e  tab le.     3 . 4 .   Co m pa ri s o n o f   T ender s   a nd   Det er m ina t io n  o f   t he  B e s t   T h is   s ec tio n   co n s is ts   in   m a k in g   a  test   w ith   t h r ee   ten d er s       ,       ,       .   T h e  T ab le  8   g iv es  th e   co m p ar is o n   m a tr ix   o f   t h e  t h r e e  ten d er s   ac co r d in g   t h e  cr iter io n   ― P r ice‖   an d   th e  w ei g h ts   o f   ten d er s .       T ab le  8 .   C o m p ar is o n   M atr i x   o f   T en d er s   A cc o r d in g   C r iter io n   ― P r ice‖   an d   th e  W eig h t V ec to r                                         1   1   1 / 2   1   3 / 2   3 / 2   2   5 / 2   1   1         1   2   1   1   1   1 / 2   1   3 / 2   1   0 , 7 8 9 2 7 7 6 6         1 / 2   2 / 3   2 / 3   1   2   1   1   1   1 / 2   0 , 6 3 8 6 5 0 9 7       Fo r   th e  cr iter ia  w h ic h   h a v e  s u b - cr iter ia,   th e  T ab le  9   co n tain s   th e  w eig h t s   o f   th e  te n d er s   ac co r d in g   to   s u b - cr iter ia  o f   ea ch   cr iter io n .   T h e  w eig h t  o f   te n d er s   ac co r d in g   cr iter ia  t h at  h a v e  s u b - cr iter ia  ar e  ca lcu lated   b y   th e  w ei g h ted   s u m   o f   t h e  w ei g h ts   o f   s u b - cr iter ia  an d   t h e  w ei g h t s   o f   te n d er s   ac co r d in g   s u b - cr it er ia  [ 41 ].       T ab le  9 .   R esu lts   o f   th e  C o m p a r is o n   o f   T en d er s   at  Su b - cr iter i a  L ev e l   C r i t e r i o n   W o r k i n g   me t h o d o l o g y   ( C 2 )   S u b - c r i t e r i o n   C 2 1   C 2 2   C 2 3   C 2 4   C 2 5   C 2 6     W e i g h t   o f   s u b - c r i t e r i o n   0 . 3 0 0   0 . 1 2 4   0 . 0 8 6   0 . 1 1 5   0 . 2 6 1   0 . 1 1 4     T e n d e r   T e n d e r s  w e i g h t s a t   su b - c r i t e r i a   l e v e l   W e i g h t   o f   t e n d e r           1   1   0 . 0 9 8   0 . 9 0 5   0 . 1 0 9   1   0 . 6 7 9         0 . 4 7 2   0 . 1 0 9   1   1   1   0 . 4 8 2   0 . 6 7 2         0   0 . 2 0 1   1   0 . 3 2 8   0 . 2 0 1   0 . 6 8 4   0 . 2 7 8   C r i t e r i o n   C a p i t a l   a n d   R e f e r e n c e s   ( C 3 )   S u b - c r i t e r i o n   C 3 1   C 3 2   C 3 3           W e i g h t   o f   s u b - c r i t e r i o n   0 . 5 5 8   0 . 0 9 7   0 . 3 4 5           T e n d e r   T e n d e r s  w e i g h t s a t   su b - c r i t e r i a   l e v e l   W e i g h t s o f   t e n d e r s         1   1   0         0 . 6 5 5         0 . 3 5 9   0 . 8 4 4   0 . 4 7 2         0 . 4 4 5         0 . 3 3 4   0 . 1 7 1   1         0 . 5 4 8   C r i t e r i o n   T e a m Q u a l i f i c a t i o n   ( C 4 )   S u b - c r i t e r i o n   C 4 1   C 4 2   C 4 3           W e i g h t   o f   s u b - c r i t e r i o n   0 . 3 4 5   0 . 5 5 8   0 . 0 9 7           T e n d e r   T e n d e r s  w e i g h t s a t   su b - c r i t e r i a   l e v e l   W e i g h t s o f   t e n d e r s          0   1   1         0 . 6 5 5         1   0 . 9 0 4   0 . 4 9 5         0 . 8 9 8         0 . 7 5 6   0 . 7 9 5   0 . 5 0 2         0 . 7 5 3     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S elec tio n   o f th e  B est P r o p o s a l u s in g   F A HP :   C a s e  o f P r o cu r eme n t o f I T Ma s ter P la n ’ s   …   ( A ma d o u   D . )   360   T ab le  1 0 .   R esu lts   o f   t h e  co m p ar is o n   o f   te n d er s   at  cr iter ia  lev el                       W e i g h t   o f   c r i t e r i o n   C1   1   0 . 7 8 9 2 7 7 6 6   0 . 6 3 8 6 5 0 9 7   0 . 5 1 2 8 3 0 2 3 5   C2   0 . 6 7 8 6 8 1 3 4   0 . 6 7 1 9 9 6 7 9   0 . 2 7 8 4 9 3 8 2   0 . 1 7 8 4 7 3 2 0 8   C3   0 . 6 5 5 3 5 4 3 4   0 . 4 4 4 9 2 0 2 2   0 . 5 4 7 9 5 8 5 7   0 . 1 1 4 3 8 7 5 5 8   C4   0 . 6 5 5 3 5 4 3 4   0 . 8 9 7 7 2 6 0 3   0 . 7 5 3 0 5 7 1 1   0 . 1 9 4 3 0 8 9 9 9   S c o r e s o f   t e n d e r   0 . 8 3 6 2 6 2 3   0 . 7 5 0 0 2 8 4 5   0 . 5 8 6 2 2 8 6 3         T h e  f in al  r esu l ts   ac co r d in g   to   cr iter ia  ar e  d is p lay ed   in   th e  T ab le  1 0 .   T h e  ten d er         is   th e  b est  w it h   a   s co r e  o f   0 . 8 3 6 . A s   w e  d id 'n t  f i n d   an y   p ap er   w h ic h   d ea ls   w i t h   th e  s elec tio n   o f   t h e  b est  ten d er   d u r in g   a w ar d in g   co n tr ac ts   o f   I T   Ma s ter   p lan ' s   r ea lis atio n ,   w e  h a v e  co n d u ct ed   a  co m p ar i s o n   b et w ee n   t h e   r esu lt s w it h   t h o s e   o b tain ed   u s in g   A HP   m et h o d .   T h e  w ei g h ts   o f   cr iter ia  an d   s u b - cr iter ia  an d   th e  s co r es  o f   ten d er s   ar e  clo s e r  w h e n   u s in g   F AHP   m eth o d .       4.   CO NCLU SI O N   T h e  co m p u ter   s y s te m   h a s   b ec o m e  o n e  o f   t h e  ce n ter p iece s   i n   th e  f u n c tio n i n g   o f   o r g a n izat io n s   h en ce   th e  i m p o r tan ce   o f   a n   I T   m aste r   p lan   to   m an a g e  i ts   d e v elo p m en t .   A w ar e  th e   i m p o r tan ce   o f   th e  I T   m aster   p la n ,   m an y   o r g an izatio n s   ar e  w o r k i n g   o n   th e   es tab lis h in g   o f   a n   I T   m a s ter   p la n   a n d   t h e y   i n cr ea s in g l y   u s e   te n d er in g   to   f in d   a  p r o v id er   ab le  to   p u t  in   p lace   an   e f f ec t iv e  I T   Ma s ter   p lan .   T h is   allo w s   t h e m   to   cr ea te  a  co m p etit io n   b et w ee n   s e v er al  p r o v id er s   w it h   a  v ie w   to   ch o o s i n g   th e  o n e  t h at  p r o p o s es th e  b est p r o p o s al.   Ho w e v er ,   as   o th er s   p u b lic   an d   p r iv ate  co n tr ac t s ,   co n tr ac ts   a w ar d in g   o f   I T   m a s ter   p la n ' s   r ea lizatio n   f ac es t h e  p r o b lem a tic  o f   ch o o s in g   t h e  b est te n d er   a m o n g   t h o s e  p r o p o s ed   b y   th e  b id d er s .     T h e  p r esen t  w o r k   is   a  r esp o n s e  to   th is   p r o b lem at ic  b y   p r o p o s in g   a  d ec is io n   s u p p o r t  to o l  th at  h a s   b ee n   th o u g h t f u ll y   d esi g n ed   f o r   f ac ilit at in g   t h e  c h o ice  o f   t h e   b est  ten d er .   S u ch   w o r k   ai m s   to   i m p r o v e  t h e  s te p   o f   th e  e v alu at io n   o f   te n d er s   o f   I T   m aster   p lan 's  r ea lizatio n   an d   en d o w   th e  o r g a n izatio n s   w it h   e f f ec tiv e  I T   Ma s ter   P lan   in   o r d er   to   in cr ea s e  th e  p er f o r m a n ce   o f   t h eir   in f o r m at io n   s y s te m .   I n   th e  er a  o f   th e  u s e  o f   i n f o r m atio n   an d   co m m u n icatio n   tech n o lo g ies  ( I C T )   w h er e  al m o s t  all  p r iv ate  an d   p u b lic  o r g a n izat io n s   h a v e   an   in f o r m atio n   s y s te m ,   t h e  n u m b er   o f   co n tr ac ts   co n ce r n i n g   t h e  r ea lizatio n   o f   I T   m a s ter   p lan   is   i n cr ea s i n g   c o n s id er ab l y   r ef lect in g   t h e  i m p o r tan ce   o f   th i s   p r o p o s ed   d ec is i o n   s u p p o r t to o l.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   Oz ta y s i  B .   A d e c is io n   m o d e l  f o r   in f o r m a ti o n   tec h n o l o g y   s e lec ti o n   u s in g   AH P   in teg r a ted   TOP S I S - Gr e y :  Th e   c a s e   o f  c o n ten t  m a n a g e m e n t  s y s te m s .   Kn o wl. - B a se d   S y st .   M a r c h   2 0 1 4 .   [ 2 ]   Ko n i n g   P ,   De   M e e r e n d o n k   A.   Th e   i m p a c t  o f   s c o r in g   we ig h ts   o n   p r i c e   a n d   q u a li ty   o u tc o m e s :  An   a p p li c a t io n   to   th e   p r o c u r e m e n t  o f   Welfa r e - to - Wo r k   c o n tra c t s.   Eu r .   Eco n .   Rev . O c to b e r  2 0 1 4 ;   7 1 :  1 - 1 4 .   [ 3 ]   Au r io l  E. Co rr u p ti o n   in   p r o c u r e m e n t  a n d   p u b li c   p u rc h a s e .   I n t.   J .   In d .   Or g a n .   S e p tem b e r   2 0 0 6 ;   2 4 ( 5 ) :   8 6 7 - 8 8 5 .   [ 4 ]   A m e y a w  C,   M e n s a h   S . Cu r b in g   Co rr u p ti o n   in   th e   P u b li c   P r o c u r e m e n t  P r o c e ss   in   Gh a n a .   P u b l ic  Po li c y   Ad m.  Res .   2 0 1 3 ;  3 ( 5 ):  4 4 – 5 3 .   [ 5 ]   Cir i b in i  ALC,   e t  a l.   An   I n n o v a ti v e   Ap p r o a c h   to   e - p u b li c   Ten d e r in g   B a s e d   o n   M o d e l  Ch e c k in g . Pro c e d ia   Eco n .   Fi n a n c e .   2 0 1 5 ;  2 1 :   3 2 - 3 9 .   [ 6 ]   Wo o d s   GG.   F in a n c ia l  M a n a g e m e n t  a n d   c o s t  a c c o u n ti n g .   Ca p e   T o w n :  Un ive rs it y   o f  S tellen b o sc h .   2 0 0 8 .   [ 7 ]   Wa tt   D,  e t  a l.   I d e n ti f y in g   k e y   f a c to rs   in   th e   e v a lu a ti o n   o f   ten d e r   f o r   p r o jec ts  a n d   s e r v ic .   I n ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Pro jec t  M a n a g e me n t.   A p r il   2 0 0 9 ;   2 7 :   2 5 0 – 2 6 0 .     [ 8 ]   Co s ta   C,   e t  a l.   F a c il il a ti n g   b id   e v a lu a ti o n   in   p u b li c   c a ll   f o r   ten d e r s:  A  s o c io - c li n i c a l  a p p r o a c h .   Om e g a .   J u n e   2 0 0 2 ;   3 0 :  2 2 7 – 2 4 2 .   [ 9 ]   Wa tt   D ,   e t  a l.   Th e   r e lativ e   i m p o r ta n c e   o f  ten d e r   e v a lu a ti o n   a n d   c o n trac to r   s e le c ti o n   c r it e r i a .   I n ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   Pro jec t  M a n a g e me n t.   Ja n u a r y   2 0 1 0 ;  2 8 :  5 1 – 6 0 .   [ 1 0 ]   M a fa k h e ri  F ,   Br e to n   M . ,   Gh o n iem ,   A.  S u p p li e r   s e lec ti o n - o r d e r  a l lo c a ti o n :  A  two - sta g e   m u lt ip le  c rit e r i a   d y n a m ic   p r o g r a m m i n g   a p p r o a c h .   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   Pro d u c ti o n   Eco n o mic s.   2 0 1 1 ;  5 2 – 5 7 .   [ 1 1 ]   Or d o o b a d i,   S M .   Ap p li c a t io n   o f   AH P   a n d   Ta g u c h i  lo ss   f u n c ti o n s   in   s u p p ly   c h a in .   In d u stria l   M a n a g e me n t  a n d   Da ta   S y ste ms .   2 0 1 0 ;   2 5 1 – 1 2 6 .   [ 1 2 ]   S a a ty   RW.   Th e   a n a ly ti c   h iera rc h y   p r o c e ss — wh a t   it   i s a n d   h o w i t  is   u s e d .   M a th .   M o d e l.   1 9 8 7 ;  9 ( 3 ):  1 6 1 – 1 7 6 .   [ 1 3 ]   Da lala h   D,  e t  a l.   Ap p li c a ti o n   o f   th e   A n a ly ti c   Hie r a rc h y   P r o c e s s   (AH P )   in   m u lt i - c r it e r i a   a n a ly s i s   o f  th e   s e lec ti o n   o f   c r a n e s.   J o rd a n   J .   M e c h .   In d .   En g .   2 0 1 0 ;   4 (5 ) :  6 7 – 5 7 8   [ 1 4 ]   Ah m a d   N,  La p l a n te  P A.  S o ft w a re   p ro jec t  ma n a g e me n t  to o ls:  ma k in g   a   p ra c ti c a l  d e c isio n   u sin g   AHP .   S o f twa r e   En g in e e r in g   Wo r k s h o p ,   S EW ’0 6 .   3 0 th   An n u a l  I EE E/ NA S A.  2 0 0 6 ;   7 6 – 8 4 .   [ 1 5 ]   Ba o h u i   J,   Yu x in   Z,   Xia n g   L .   Re s e a rc h   on   Zo n a l   I n s p e c ti o n   In ter v a l s   of   Civ il   Air c ra f t   Ba s e d   on   Im p r o v e d   F AH P .   In d o n e s ia n   J o u rn a l  o f  El e c trica l  En g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e .   2 0 1 4 ;  1 2 (1 ) :  1 2 9 - 1 3 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   2 0 1 7   :  3 5 3   –   362   361   [ 1 6 ]   S a lem   M S .   An   Ap p li c a t io n   o f   th e   An a l y ti c   Hie ra r c h y   P r o c e ss   to   De ter m in e   B e n c h m a r k in g   Cr it e r ia   f o r  M a n u fa c tu r in g   Or g a n isa ti o n s .   I n t.   J .   T ra d e   Eco n .   Fi n a n c e ,   2 0 1 0 ;  1 (1 )   [ 1 7 ]   Os i r o   L,   e t   a l .   A  f u z z y   lo g ic   a p p r o a c h   to   s u p p li e r   e v a lu a ti o n   f o r   d e v e lo p m e n t.   In t.   J .   Pr o d .   Eco n .   Ju l y   2 0 1 4 ;  1 5 3 :  95 - 1 1 2 .   [ 1 8 ]   Hu n g   Q   a n d   F u n g   J .   P r io r i ti z in g   th e   F a c to r   Weig h ts   Aff e c ti n g   To u r is m   P e rf o r m a n c e   b y   F AH P .   I n t.   J .   En g .   B u s.  M a n a g .   2 0 1 3 .   [ 1 9 ]   De m ir e l   T,   e t  a l .   F u z z y   a n a ly ti c   h ier a rc h y   p r o c e ss   a n d   it s   a p p l ica ti o n . in   F u z z y   M u lt i - C r it e r i a   De c i s io n   M a k in g ,   S p r in g e r ,   2 0 0 8 ;   5 3 – 83.   [ 2 0 ]   Kra s n i q i   S .   P u b li c   p r o c u r e m e n t  p r o c e d u r e s a n d   it s   c y c les .   I n t.   J .   Res .   Rev .   Ap p l.   S c i.   2 0 1 2 ;   1 0 (1 ) .   [ 2 1 ]   Wo n g   J KW,   Li   H.    A p p li c a ti o n   o f   th e   a n a ly ti c   h iera r c h y   p r o c e ss   (AH P )   in   m u lt i - c rit e ria  a n a ly s is   o f  th e   s e lec ti o n   o f   in telli g e n t  b u il d in g   s y s te m s .   Bu il d .   E n v iro n . . J a n u a r y   2 0 0 8 ;  4 3 (1 ) :  1 0 8 - 1 2 5 .   [ 2 2 ]   Tsa i  K,  Ch o u   F . De v e lo p in g   a   F u z z y   M u lt i - a tt r i b u te  M a t c h in g   a n d   Ne g o ti a ti o n   M e c h a n is m   f o r   S e a led - b id   On li n e   Re v e r s e   Au c ti o n s .   J .   T h e o r.  A p p l.   El e c tro n .   C o mm e r.  Res .   2 0 1 1 ;  6 (3 ) :  3 - 1 4 .   [ 2 3 ]   Dia b a g a t é   A,  A z m a n i  A,  El   Ha rz li   M . Ten d e r in g   P r o c e ss :  I m p r o v e m e n t  o f   An a ly s is   a n d   Ev a lu a ti o n   o f   Ten d e r s  b a s e d   o n   th e   Us e   o f   F u z z y   Lo g ic   a n d   Ru le  o f   P r o p o r ti o n .   In t e rn a ti o n a l  J o u rn a l  o f  C o mp u ter   Ap p li c a ti o n s,   S e p te m b e r   2 0 1 4 ;  1 0 1 (1 4 ):  43 - 50 .   [ 2 4 ]   P r iy a   P ,   e t  a l.   E - P r o c u r e m e n t  S y s tem   with   E m b e d d e d   S u p p li e r   S e lec ti o n   DSS   f o r   a n   Au to m o b il e   M a n u fa c tu r in g   I n d u s tr y .   In t.   J .   Da t a b a se   M a n a g .   S y st.   Ap r i l  2 0 1 2 ;  4 ( 2 ) :   8 5 - 9 6 .   [ 2 5 ]   Ata n a s o v a - P a c e m s k a   T,   L a p e v s k i  M ,   Ti m o v s k i  R.   An a lytica l  Hie ra rc h ica l  Pro c e ss   ( AHP)   me th o d   a p p li c a ti o n   i n   th e   p ro c e ss   o f   se lec ti o n   a n d   e v a l u a ti o n .   I n ter n a ti o n a l  S c ien ti f i c   Co n f e r e n c e   G a b r o v o .   No v e m b e r   2 0 1 4 .   [ 2 6 ]   A y d i n   S ,   Ka h ra m a n   C.   M u lt i a tt rib u te   s u p p li e r   s e lec ti o n   u s in g   f u z z y   a n a ly ti c   h iera r c h y   p r o c e ss .   I n t.   J .   Co m p u t .   In tell.   S y st.   2 0 1 0 ;  3 ( 5 ) :   5 5 3 – 5 6 5 .   [ 2 7 ]   Ch a n   F TS ,   K u m a r   N.  Glo b a l  su p p li e r   d e v e lo p m e n t  c o n s id e r in g   r i sk   fa c to rs   u sin g   f u z z y   e x te n d e d   AH P - b a s e d   a p p r o a c h .   Om e g a   I n ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  M a n a g e me n t  S c ien c e .   2 0 0 7 ;  3 5 :  4 1 7 – 4 3 1 .   [ 2 8 ]   A y h a n   M B . A  F u z z y   Ah p   Ap p r o a c h   f o r   S u p p l ier  S e lec ti o n   P r o b le m :  A  Ca s e   S tu d y   I n   A  Ge a r m o t o r   Co m p a n y .   In t.   J .   M a n a g .   V a l u e   S u p p ly Ch a in s .   S e p te m b e r   2 0 1 3 ;  4 (3 ) :  1 1 - 2 3 .   [ 2 9 ]   Tas   A.   A  F u z z y   AH P   a p p r o a c h   fo r   s e lec ti n g   a   g lo b a l  s u p p l ier  in   p h a r m a c e u ti c a l   in d u s tr y .   Af r.  J .   B u s.  M a n a g .   A p r il   2 0 1 2 ;  6 ( 1 4 ) .   [ 3 0 ]   S h a w  K,  e t  a l.   S u p p li e r  s e lec ti o n   u s in g   f u z z y   AH P   a n d   f u z z y   m u lt i - o b jec ti v e   li n e a r   p r o g ra m m in g   f o r   d e v e lo p in g   lo w c a rb o n   s u p p ly   c h a in .   Ex p e rt  S y ste ms   w it h   Ap p li c a ti o n s.  J u ly   2 0 1 2 ;  3 9 ( 9 ):  8 1 8 2 – 8 1 9 2 .   [ 3 1 ]   Liu   L ,  Ch e n   H . C o m p r e h e n s i v e   Ev a lu a ti o n   of   Ex a m in a ti o n   Qu a li ty   B a s e d   on   F u z z y   AHP .   I n d o n e sia n   J o u r n a l  o f  El e c trica l  En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e . 2 0 1 3 ;  1 1 (9 ) :  5 3 8 4 - 5 3 9 .   [ 3 2 ]   Ta y la n   O,  e t  a l.   Co n s t r u c ti o n   p r o jec t s   s e lec ti o n   a n d   r i sk   a ss e ss m e n t  b y   f u z z y   AH P   a n d   f u z z y   TOP S IS   me th o d o l o g ies .   Ap p l.   S o f t   Co m p u t.   Ap r il   2 0 1 4 ;  1 7 :  1 0 5 - 1 1 6 .   [ 3 3 ]   Lee AH I ,   e t  a l.   A  f u z z y   AH P   a n d   B S C  a p p r o a c h   f o r   e v a lu a ti n g   p e rfo r m a n c e   o f   I T  d e p a r tm e n t  in   t h e   m a n u f a c tu rin g   in d u s tr y   in   Ta iwa n .   Exp e rt  S y ste ms   w it h   A p p li c a ti o n s.  2 0 0 8 ;   3 4 ( 7 0 7 ) :  9 6 - 1 0 7 .   [ 3 4 ]   Z a d e h LA.   F u z z y   S e ts .   In f o rm a ti o n   Co n tro l ,   1 9 6 5 ;  8 :  3 3 8 - 3 5 3 .   [ 3 5 ]   Na g h a d e h i   M Z ,   e t  a l.   Th e   a p p li c a ti o n   o f   f u z z y   a n a ly ti c   h ier a rc h y   p ro c e ss   ( F AH P )   a p p r o a c h   to   s e lec ti o n   o f   o p ti m u m   u n d e r g r o u n d   m in in g   m e th o d   f o r   J a jar m   B a u x it e   M in e ,   I r a n .   Exp e rt  S y ste ms   w it h   Ap p li c a t io n s.  2 0 0 9 ;  3 6 :  8 2 1 8 – 8 2 2 6 .   [ 3 6 ]   Er tu g r u lI ,   Ka ra k a s o g lu N.  T h e   fu zz y   a n a lytic  h ier a rc h y   p ro c e ss   fo r  su p p l ier   se lec ti o n   a n d   a n   a p p li c a ti o n   i n   a   tex ti le  c o mp a n y .   I n   P r o c e e d in g s   o f   5 th   in ter n a ti o n a l   s y m p o s iu m   o n   in telli g e n t  m a n u f a c tu r in g   s y s tem s ,   2 0 0 6 ;   1 9 5 – 2 0 7 .   [ 3 7 ]   Ch a n g   DY .   Ap p li c a ti o n s o f   th e   e x ten t  a n a ly s is   m e th o d   o n   f u z z y   AH P .   Eu r.   J .   Op e r .   Re s.   1 9 9 6 ;  9 5 (3 ) :  6 4 9 – 6 5 5 .   [ 3 8 ]   J i a   J,  e t  a l .   Th e   lo w  c a r b o n   d e v e l o p m e n t  ( LCD)   lev e ls ’   e v a lu a ti o n   o f   th e   wo r ld ’s   4 7   c o u n tr ie s   ( a r e a s)   b y   c o m b in in g   th e   F AH P   with   th e   TOP S I S   m e th o d .   Exp e rt S y ste ms   w it h   Ap p li c a t i o n s.  2 0 0 8 ;   3 9 :  6 6 2 8 – 6 6 4 0 .   [ 3 9 ]   S a a ty   TL .   S o m e   m a th e m a ti c a l  c o n c e p ts  o f   th e   a n a ly ti c   h iera rc h y   p r o c e ss .   Beh a v io rm e trika .   1 9 9 1 ;  2 9 :  1 – 9.   [ 4 0 ]   Ja la o   ER,   e t  a l.   A  s to c h a s ti c   AH P   d e c i s io n   m a k in g   m e t h o d o l o g y   f o r   im p r e c i s e   p r e f e r e n c e s .   In f o r ma ti o n   S c ien c e .   J u n e   2 0 1 4 ;  2 7 0 :  1 9 2 - 2 0 3 .   [ 4 1 ]   La i  W,   e t  a l.   S tu d y   a n d   i m p le m e n ta ti o n   o f   f i r e   s it e s   p l a n n in g   b a s e d   o n   G IS   a n d   AH P .   Pro c e d ia   En g .   J a n u a r y   2 0 1 1 ;   1 1 :  p p .   4 8 6 - 4 9 5 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       Dr .   A m a d o u   Dia b a g a te   r e c e iv e d   h is   P h . D.  in   c o m p ter   sc ien c e   (Ar ti f i c i a l   I n telli g e n c e   a n d   B ig   Da ta  S c ien c e )   in   2 0 1 6   a t  th e   F a c u lt y   o f   S c ien c e s   a n d   Tec h n o lo g ie s   o f   T a n g ier   ( M o r o c c o ) .  He i s  a l s o   s tate   e n g i n e e r in   s ta ti s ti c   a n d   b u s in e s s   in telli g e n c e .   His   r e s e a rc h   f o c u s e s   o n   a r ti f i c i a l   in telli g e n c e ,   B ig   Da ta ,   d a ta   sc ie n c e   a n d   e - g o v e r n m e n t  ( e - p r o c u re m e n t) .   He   h a s   f o u r   sc ien ti fic  p a p e rs   in   in ter n a ti o n a l  in d e x e d   jo u r n a ls   a n d   h e   h a s   p a r ti c i p a t e d   to   i n ter n a ti o n a l  sc ien ti f i c   c o n g r e ss e s   a n d   c o n f e r e n c e s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S elec tio n   o f th e  B est P r o p o s a l u s in g   F A HP :   C a s e  o f P r o cu r eme n t o f I T Ma s ter P la n ’ s   …   ( A ma d o u   D . )   362     Dr .   Ab d e ll a h   Az m a n i   r e c e iv e d   h is   P h . D.  in   I n d u s tr i a l   Co m p u ti n g   a t  th e   Un iv e r s it y   o f   S c ien c e   a n d   Tec h n o lo g y   o f   Li ll e   ( F r a n c e )   in   1 9 9 1 .   He   wo r k e d   a s  a   p r o f e ss o r  a t   th e   E c o le   Ce n tra le  d e   Li ll e   a n d   a t  th e   In s ti tu te  o f   Co m p u ter   a n d   In d u s tri a l   En g in e e r in g   fr o m   Len s .   He   is   a   m e m b e r   o f  th e   La b o r a to r y   o f   Au to m a ti c s  a n d   I n f o r m a ti c s   o f   Li ll e   ( LAI L) .   He   j o in e d   th e   F a c u lt y   o f   S c ien c e s  a n d   Tec h n iq u e s   o f   Ta n g ier   in   2 0 0 4   wh e r e   h e   p ra c ti c e s   a s   a   p r o f e ss o r   o f   c o m p u ter   m o d e li n g   a n d   Ar ti f i c i a l  I n telli g e n c e .   He   h a s   c o n tr ib u ted   to   m a n y   s c ien ti f i c   r e s e a rc h   p r o jec t s   a n d   h e   e la b o ra tes   a n d   p r o d u c e s   m a n y   I T  s o lu ti o n   f o r   le a r n in g   g a m e s ,   e - le a r n in g ,   P u b li c   Ad m in is tr a ti o n ,   g o o d   g o v e r n a n c e   a n d   d e c isio n   s u p p o r t.         Dr .   M o h a m e d   El  H a r z li   is   a ss o c i a te  p r o f e ss o r   a t  F a c u lt y   o f   S c ien c e s   a n d   Tec h n o lo g y   o f   Ta n g ie r ,   M o r o c c o .   He r e c e iv e d   h is   sta te  d o c to r a te  in   In s tr u m e n ta ti o n   a t  F a c u lt y   o f   S c ien c e   o f   M e k n e s   ( M o r o c c o ),   a f te r   h i s   P h D  fr o m   th e   Un i v e r s i ty   o f   Li ll e   (F r a n c e )   in   El e c t r o n ics .   He   h a s  ta u g h t  in   s e v e r a l   u n i v e r s it ie s   a n d   g r a d u a te  sc h o o ls   in   F r a n c e   a n d   M o r o c c o .   H e   r e c e iv e d   r e c e n tl y   h is   M a s te r   i n   " I n t e ll e c tu a l  P r o p e r ty   Rig h ts "   se t  u p   b y   th e   Wo r ld   In tellec tu a l   P r o p e r ty   Or g a n iza ti o n   ( WI P O )   a n d   th e   Af r i c a n   I n tellec tu a l  P r o p e r t y   Or g a n iz a ti o n   ( OA P I ).     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.