TÜRKİYE’DEKİ HAVALİMANLARININ PERFORMANSLARININ KÜMELEME VE TOPSIS YÖNTEMLERİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2021, Sayı: 37, 676 - 711, 30.04.2021

Tülin Mercan , Muhammet Atalay

https://doi.org/10.14520/adyusbd.796021

Cited By: 1

Öz

Dünyada olduğu gibi Türkiye’de de havalimanları birçok bakımdan stratejik öneme sahiptir. Stratejik öneme sahip olan bu havalimanlarının performanslarının değerlendirilmesi de önemlidir. Bu çalışmanın amacı Türkiye’de faaliyet gösteren havalimanlarının performanslarının temel havalimanı göstergeleri kullanılarak kümeleme ve TOPSIS yöntemleriyle değerlendirilmesidir. Temel göstergeler olarak iç ve dış hat uçak sayısı, iç ve dış hat yolcu sayısı, iç ve dış hat ticari uçak sayısı ve iç ve dış hat yük miktarı (ton) kriterleri kullanılmıştır. Çalışmada ilk olarak bu kriterler kullanılarak havalimanları hiyerarşik kümeleme yöntemi ile dokuz kümeye ayrılmıştır. Daha sonra uzman görüşü alınarak kriterler ağırlıkları belirlenmiş ve elde edilen kümelerin performansları TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kümeleme, TOPSIS, Havalimanı, Performans Değerlendirme

PERFORMANCE EVALUATION OF AIRPORTS IN TURKEY USING CLUSTERING AND TOPSIS METHODS

Öz

Airports in Turkey as well as in the world has a strategic importance in many respects. It is also important to evaluate the performance of these airports, which have strategic importance. The aim of this study was to evaluate the operating performance of the airports in Turkey with clustering and TOPSIS method using basic airport indicators. As basic indicators,, the criteria of the number of domestic and international aircraft, the number of domestic and international passengers, the number of domestic and international commercial aircraft and the amount of domestic and international cargo (tons) were used. In the study, using these criteria, airports are divided into nine clusters by hierarchical clustering method. Then, by taking expert opinion, criteria weights were determined and the performances of the obtained clusters were evaluated by TOPSIS method.

Anahtar Kelimeler

Clustering, TOPSIS, Airport, Performance Evaluation

Kaynakça

• Adikariwattage, V., Barros, A. G., Wirasinghe S. C. and Ruwanpura J. (2012). “Airport Classification Criteria Based On Passenger Characteristics and Terminal Size.” Journal of Air Transport Management, 24, 36-41.
• Alpar, R. (2013). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. 4. Baskı, Detay Yayıncılık, Ankara.
• Altın, F. G., Karaatlı, M. ve Budak, İ. (2017). “Avrupa’nın En Büyük 20 Havalimanının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi.” Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(4), 1049-1064.
• Asker, V., Kiracı, K. ve Yaşar, M. (2018). “Entropi Temelli TOPSIS ve Veri Zarflama Analizi Yöntemleriyle Etkinlik Ölçümü: Türkiye’deki Büyük Havalimanları Üzerine Bir Uygulama”, 7. Ulusal 3. Uluslararası Doğu Akdeniz Turizm Sempozyumu, 516-518.
• Avcı, T. ve Aktaş, M. (2015). “Türkiye'de Faaliyet Gösteren Havalimanlarının Performanslarının Değerlendirilmesi.” Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7(3), 67-77.
• Bedzadian, M., Otoghsara, S. K., Yazdani, M. and Ignatius J. (2012). “A State Of The Art Survey Of TOPSIS.” Expert Systems With Applications, 39(17), 13051-13069.
• Bezerra, G. C. L and Gomes, C. F. (2018). “Performance Measurement Practices In Airports: Multidimensionality And Utilization Patterns.” Journal of Air Transport Management, 70, 113–125.
• Blashfıeld, R. K. and Aldenferder, M. S. (1978). “The Literature On Cluster Analysis.” Multivariate Behavioral Research, 13, 271-295. Cui, Q., Wei, Y. M., Li, Y. and Li, W. X. (2017). “Exploring The Differences In The Airport Competitiveness Formation Mechanism: Evidence From 45 Chinese Airports During 2010–2014.” Transportmetrica B, 5(3), 330-346.
• Çınaroğlu E. ve Avcı T. (2017). “Türkiye’de Faaliyette Bulunan Büyük Havalimanlarının İç ve Dış Hat Performanslarının Karşılaştırılması.” Business & Management Studies: An International Journal, 5(4), 55-75.
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik: SPSS ve LISREL Uygulamaları. Pegem A Yayıncılık, Ankara.
• Franz Fuerst, F. and Gross, S. (2018). “The Commercial Performance Of Global Airports.” Transport Policy, 61, 123–131.
• Fuellhart, K. and O’Connor, K. (2018). “A Supply-Side Categorization Of Airports Across Global Multiple-Airport Cities And Regions.” Geo Journal, 1-16.
• Güner, S., Ergüzel, O. ve Cebeci, H. İ. (2019). “Evaluation of Operational Efficiency Of International Airports: A Regional Comparison.” The Journal Of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems, 7(3), 37-44.
• Hand, D., Mannila, H. and Smyth, P. (2001). Principles Of Data Mining. Massachusetts Instittute of Technology, USA.
• Hwang, C. L. and Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making, Methods and Aplications. Springer Verlag Berlin, Heidelberg Newyork.
• Johnson, R.A. and Wichern, D.W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Pearson Perentice Hall.
• Joseph, F., William C. B., Barry, J. and Babin, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis. Pearson Education Limited.
• Joseph Sarkis, J and Talluri, S. (2004). “Performance Based Clustering For Benchmarking Of Us Airports.” Transportation Research, Part A, 38, 329–346.
• Kalaycı, Ş. (2010). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. 4. Baskı, Asil Yayın Dağıtım, Ankara.
• Kaufman L. and Rousseeuw P. J. (1990). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. A John Wiley & Sons, Inc., Publication.
• Köleoğlu, N. ve Demirel, E. (2019). “Türkiye’nin Önemli Turizm Kentlerindeki Havalimanlarının Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Ölçülmesi.” Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 16(3), 352-365.
• Magalhaes, L., Reis, V. and Macario, R. (2015). “Can Flexibility Make The Difference To An Airport's Productivity? An Assessment Using Cluster Analysis.” Journal of Air Transport Management, 47, 90-101.
• Malighetti, P., Paleari S. and Redondi R. (2009). “Airport Classification and Functionality Within The European Network.” Problems and Perspectives in Management, 7, 183-196. Marta, Z. (2017). “Cluster Analysis Of World's Airports On The Basis Of Number Of Passengers Handled.” Statistika, 91(1), 74-88.
• Mayer, R. (2016). “Airport Classification Based On Cargo Characteristics.” Journal Of Transport Geography, 54, 53-65.
• Ömürbek, N., Dağ, O. ve Eren, H. (2020). “EM Algoritmasına Göre Kümelenen Havalimanlarının Borda Sayım Yöntemi İle Değerlendirilmesi.”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(2), 491-514.
• Ömürbek, N., Öksüz Demirgubuz, M. ve Tunca, M. Z. (2013). “Hizmet Sektöründe Performans Ölçümünde Veri Zarflama Analizinin Kullanımı: Havalimanları Üzerine Bir Uygulama.” Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 4(9), 21-43.
• Özdemir, M. (2015). “TOPSIS.” içinde (Ed.) Yıldırım, B. F. ve Önder, E. İşletmeciler, Mühendisler ve Yöneticiler İçin Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Dora Yayıncılık, Bursa.
• Pathomsırı, S., Haghanı, A., Dresner, M. and Wındle, R. J. (2006). “Role Of Freight Transportation Services And Reduction Of Delayed Flights On Productivity Of US Airports.” National Urban Freight Conference, Long Beach, CA, 1-18.
• Rocha, P. M., Barros, A. P., Silva, G. B. and Costa, H. G. (2015). “Analysis Of The Operational Performance Of Brazilian Airport Terminals: A Multicriteria Approach With De Borda-AHP Integration.” Journal Of Air Transport Management, 51, 19-26.
• Sari, T. ve Timor, M. (2015). “Tedarikçi Seçiminde ANP, TAGUCHI ve TOPSIS Yöntemleri ile Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilim Fakültesi Dergisi, 6(10), 281-300.
• Turanlı, M., Özden, Ü. ve Türed, S. (2006). “Avrupa Birliğine Aday ve Üye Ülkelerin Ekonomik Benzerliklerinin Kümeleme Analiziyle İncelenmesi.” İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9, 95-108.
• Tzeng, G. H. and Huang, J. J. (2011). Multiple Attribute Decision Making Methods And Applications. CRC Publishers, USA.
• Wang, L., Taylor, C. and Wanke, C. (2011). “An Airport Clustering Method For Ait Traffic Flow Contingency Management”, In 11th AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations (ATIO) Conference, 6862.
• Wyman, O., (2012). Guide To Airport Performance Measures. Airports Council International, Canada.
• Yalcin, S. ve Ayyildiz, E. (2018). “Analysis Of Airports Using Clustering Methods: Case Study In Turkey.” Journal of Management, Marketing and Logistics (JMML), 5(3), 194-205.
• Yalçın, E. (2018). “Stokastik Sınır Analizi İle Havalimanlarının Etkinliklerinin Ölçülmesi: Türkiye Örneği.” Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(42), 82-105.