Karayolu Taşımacılığı Yapan Bir Lojistik Firmasının Araç Seçimi Probleminin Entropi Tabanlı Topsis ve Aras Yöntemleri ile Çözümlenmesi

Year 2022, , 3287 - 3308, 30.09.2022

Mert Ozguner , Esra Ovalı

https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1048672

Cited By: 2

Abstract

Karayolu taşımacılığında sorunsuz bir taşıma işlemi gerçekleştirebilmek için kullanılacak araçların fonksiyonel yapısına dikkat edilmesi oldukça büyük önem taşımaktadır. Bu doğrultuda lojistik firmalarının, taşıma aracı seçimi esnasında bu özelliklerini göz önünde bulundurarak kendi stratejilerine uygun olan taşıma aracını belirlemeleri büyük önem taşımaktadır.
Bu çalışmada Çok Kriterli Karar Verme modellerinden ENTROPİ, TOPSİS ve ARAS yöntemleri kullanılarak karayolu taşımacılığı yapan bir lojistik firmasının araç seçim probleminin çözümüne yönelik çeşitli alternatifler sunmak amaçlanmaktadır. Bu kapsamda, geniş bir literatür araştırması sonucunda araç seçimi için kullanılacak 5 kriter ve en çok tercih edilen 5 araç markası belirlenmiştir. Elde edilen bulgular, araç seçiminde dikkat edilen en önemli kriterin satış sonrası hizmetler olduğunu ortaya koymuştur. Yine belirlenen kriter ağırlıklarına göre öncelikli olarak önerilecek araç markalarının sırasıyla; Mercedes-Benz ve Volvo olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

Araç Seçimi Problemi, Çok Kriterli Karar Verme, ENTROPİ, TOPSİS, ARAS

Solution of Vehicle Selection Problem of a Logistics Company Making Road Transport Using Entropy Based TOPSIS and ARAS Methods

Abstract

To carry out a smooth transportation process in road transportation, it is necessary to pay attention to the functional structure of the vehicles to be used. In this direction, it is of great importance for logistics companies to determine the vehicle that is suitable for their strategies by considering these features during the selection of vehicles.
This study, it is aimed to present various alternatives for the solution of the vehicle selection problem of a logistics company engaged in road transport by using the Multi-Criteria Decision Making models ENTROPY, TOPSIS, and ARAS methods. In this context, 5 criteria to be used for vehicle selection and 5 most preferred vehicle brands were determined in line with wide literature research. The findings revealed that the most important criterion in vehicle selection is after-sales services. Again, according to the criteria weights determined, it was concluded that the vehicle brands to be recommended in the first place are Mercedes-Benz and Volvo, respectively.

Keywords

Vehicle Selection Problem, Multi-Criteria Decision Making, ENTROPY, TOPSIS, ARAS

References

• AKTAŞ, A. O. (2004). Lojistik Yönetiminde Kombine Taşımacılık. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: İstanbul Üniversitesi Deniz Bilimleri ve İşletmeciliği Enstitüsü.
• ALP, İ., ÖZTEL, A. & KÖSE, M.S. (2015).” ENTROPİ Tabanlı MAUT Yöntemi ile Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansı Ölçümü: Bir Vaka Çalışması”, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(2): 65-81.
• ARSLAN, H. M. (2017). “Determination Of Optimal Vehicle Selection Of Logistics Companies With AHP-ARAS Hybrid Method”, Alphaumeric Journal, 5(2): 271-282.
• AYDIN, S. & KAHRAMAN, C. (2014). “Vehicle Selection For Public Transportation Using an Integrated Multi Criteria Decision Making Approach: A Case of Ankara”, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 26: 2467-2481.
• BALLI, S., KARASULU, B. & KORUKOĞLU, S. (2007). “En Uygun Otomobil Seçimi Problemi İçin Bir Bulanık PROMETHEE Yöntemi Uygulaması”, İzmir İktisat Dergisi, 22(2): 139-147.
• BÖLÜKBAŞ, Ö. (2016). Türkiye’de Lojistik Sektörü ve Lojistik Köyler, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• BRODNY, J. & TUTAK, M. (2021). “The Comparative Assessment of Sustainable Energy Security in the Visegrad countries. A 10-Year Perspective”, Journal of Cleaner Production, 317: 128427.
• CHEN, P. (2019). “Effects of Normalization on the ENTROPY-Based TOPSİS Method”, Expert Systems With Applications, 136: 33-41.
• DEL, T. T. S. M. & TABRIZI, S. K. (2020). “The Methological Assessment of the İmportance of Physical Values in Architectural Conservation Using Shannonn Entropy Method”, Journal of Cultural Heritage, 44: 135-151.
• DEMİRCİ, A. (2020). “Nakliye Aracı Seçimi: Çok Kriterli Karar Verme Modeli Önerisi”, Antalya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1 (1): 17- 33.
• DOĞAN, E.M., EREN, M. & ÇELİK, K (2017). “Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme”, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(1): 153-178.
• EŞ, A. (2008). Sürdürülebilirlik ve Firma Düzeyinde Sürdürülebilirlik Performans Ölçümü. Yüksek Lisans Tezi, Bolu: Abant izzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bölümler Enstitüsü.
• GHENAI, C., ALBAWAB, M. & BETTAYEB, M. (2020). “Sustainability Indicators for Renewable Energy Systems Using Multi-Criteria Decision –Making Model and Extended SWARA/ARAS hybrid Method”, Renewable Energy, 146: 580-597.
• GOSWAMI, S. S. & BEHERA, D. K. (2020). “Implementation of ENTROPY-ARAS Decision Making Methodology in the Selection of Best Engineering Materials”, Materials today: Proceeding. 38 (5): 2256-2262.
• GOSWAMI, S.S., BEHERA, D. K., AFZAL, A., KALADGI, A.R., KHAN, S.A., RAJENDRAN, P, SUBBIAH, R. & ASIF, M. (2021). “Analysis of a Robot Selection Problem Using Two Newly Developed Hybrid MCDM Models of TOPSIS-ARAS and COPRAS-ARAS”, Symmetry, 13(8): 1331.
• GÖRÇÜN, Ö.F. (2019).” Uluslararası Taşımacılık İşletmelerinin Çekici Araç Seçimlerinin Entegre AHP, ENTROPİ ve TOPSİS Yöntemleri Kullanılarak Analizi”, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(3): 899-922.
• HARISSON, A. & VAN HOEK, R. (2008). Logistics Management and Strategy: Competing Through The Supply Chain, Prentice Hall, London.
• HWANG, C. L., LAI, Y.J. & LIU, T. Y. (1993). “A New Approach For Multiple Objective Decision Making”, Computers ve Operations Research, 20(8): 889-899.
• İstanbul Lojistik Sektör Analiz Raporu. (2014). https://musiad.org.tr/uploads/yayinlar/arastirma-raporlari/pdf/lojistik_sektor_analizi_1_1.pdf, Erişim Tarihi: 10.07.2021.
• KABAKÇI, C. Ç. (2014). Tarıma Dayalı Sanayi İşletmelerinde TOPSİS Yöntemiyle Finansal Performans Analizi. Yüksek Lisans Tezi, İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• KILIÇ, Z. (2019). Türkiye’de Karayolu Taşımacılığı İçin Swot Analizi ve Politika Önerileri. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: İstanbul Arel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• MACİT, D. (2020). “Karayolu Yük Taşımacılığının Ekonomik Büyüme ve Ticaret Hacmi Üzerindeki Etkisine Yönelik Ampirik Bir Analiz”, Alanya Akademik Bakış Dergisi, 4 (3): 843-860.
• MAIER, J.T., HEUER, T., NYHUIS, P. & SCHMIDT, M. (2021). “The Effects Of Hybrid Order Processing Strategies On Economic”, Logistic Objectives, 9: 266-271.
• MEB. (2011). Karayolu Taşımacılığı. Ankara: MEB.
• ÖNÜR ASLAN, A. (2018). Lojistik. İstanbul: İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Fakültesi Yayınları.
• ÖZGÜNER, Z. (2020). “Dış Kaynak Kullanımı Kapsamında Entegre Entropi-TOPSIS Yöntemleri ile Tedarikçi Seçimi Probleminin Çözümlenmesi”, İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(2): 1109-1120.
• PARSAKHOO, A. & HOSSEINI, S. A. (2009).” Formulation of Truck Selection Process for Secondary Transportation in Hyrcanian Forests”, World Applied Sciences Journal, 6 (2): 283-288.
• RAMEZANALI, A. K., FEIZI, F., JAFARIRAD, A. & LOTFI, M. (2020). “Application of Best-Worst Method and Additive Ratio Assessment in Mineral Prospectivity Mapping: A Case Study of Vein-Type Copper Mineralization in the Kuhsiah-e-Urmak Area, Iran”, Ore Geology Reviews, 117: 103268.
• SEZGİN, T. (2008). Lojistik Kavramı ve Türkiye’deki Uygulamaları. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• SOBA, M. (2012). “PROMETHEE Yöntemi Kullanarak En Uygun Panelvan Otomobil Seçimi ve Bir Uygulama”, Journal Of Yasar University, 28(7): 4708-4721.
• ŞİMŞEK, A. (2013). Analitik Hiyerarşi Süreci ve Analitik Ağ Süreci Yöntemleriyle Onlıne Alışveriş Sitelerinin Seçimi Üzerine Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Isparta: Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• SUN, F. & YU, J. (2021). “Improved Energy Performance Evaluating ve Ranking Approach for Office Buldings Using Simple-Normalization, Entropy- based TOPSİS and K-meas Method”, Energy Report, 7: 1560-1570.
• TASLAMAN, C. (2006). “Din Felsefesi Açısından ENTROPİ Yasası”, Marmara Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Dergisi, (30): 89-111. TONHAUSER, M. & RISTVEJ, J. (2021).” Implementation of New Technologies to ımprove Safety of Road Transport”, Transportation Research Procedia, 55: 1599-1604.
• ULUDAĞ, A. S. & DOĞAN, H. (2016). “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Karşılaştırılmasına Odaklı Bir Hizmet Kalitesi Uygulaması”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2): 17-47.
• ULUTAŞ, A. & YÜRÜYEN, A. (2019). “Nakliye Aracı Seçimi İçin Karşılaştırmalı Çalışma”, II. International Conference On Empirical Economics And Social Science, 20-22 Haziran, Bandırma.
• YANNIS, G., KOPSACHEILI, A., DRAGOMANOVITS, A. & PETRAKI, V. (2020). “State-of-the-art Review on Multi-Criteria Decision-Making in the Transport Sector”, Journal of Traffıc and Transportatıon Engıneerıng, 7(4): 413-431.
• YAVAŞ, M., ERSÖZ, T., KABAK, M. & ERSÖZ, F. (2014). “Otomobil Seçimine Çok Kriterli Yaklaşım Önerisi”, İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 2(4): 110-118.
• YEH, C.H., FANG, Y., SHİ, W. & HONG, Y. (2019). “A Novel Method of Visualizing q-complexity-entropy Curve in the Multiscale Fashion”, Nonlinear Dynamics, 97: 2813-2828.
• WANG, J. W., CHENG, C. H. & KUN-CHENG, H. (2009). “Fuzzy Hierarchical Topsis for Supplier Selection”, Applied Soft Computing, 1: 377-386.
• WANG, Y., HU, H., DAI, W. & BURNS, K. (2021). “Evaluation of Industrial Green Development and Industrial Green Competitiveness: Evidence from Chinese Urban Agglomerations”, Ecological Indicators, 124: 107371.
• WANG, T.C. & LEE, H.D. (2009). “Developing A Fuzzy TOPSİS Approach Based On Subjective Weights And Objective Weights”, Expert Systems With Applications, 36(5): 8980-8995.
• WOLFF, R. A. & YILDIZ, D. (2018). “Türkiye’de Lojistik Yönetimindeki Gelişmeler: Stratejik bir Bakış Açısı”, Social Sciences Journal, 7(3): 187-198.
• WU, Z., SUN, J., LIANG, L. & ZHA, Y. (2011).” Determination Of Weights For Ultimate Cross Efficiency Using Shannon Entropy”, Expert Systems With Applications, 38: 5162-5165
• ZAVADSKAS, E. K. & TURSKIS, Z. (2010). “A New Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Multicriteria Decision‐Making”, Technological and Economic Development of Economy, 16 (2): 159-172.