Ranking of Provinces in terms of Effective Use of Accommodation Capacity by DEA Based TOPSIS Method

Year 2017, Volume: 5 Issue: 2, 539 - 558, 01.07.2017

Füsun İstanbullu Dinçer , Ramazan Göral

https://doi.org/10.18506/anemon.309369

Cited By: 2

Abstract

In this study is examined that provinicals rankings according to efficiency level of the using accommodation capacity.  ERM-DT (Data Envelopment Analysis and TOPSIS-based Event Ranking) method was used to measure and rank the efficiency of decision-making units (DMU- provinces). This method uses an approach combining Data Envelopment Analysis (DEA) and TOPSIS preference order technique. In ERM-DT, the inputs and outputs of the production function are created according to the DEA method, and then the values of the TOPSIS Decision Matrix are reached by using the basic efficiency formula. ERM-DT allows to the decision maker the selection of the weight of available criteria required for the decision point. In this context, the entropy method is used in determining the weights of the criteria in the study. According to ERM-DT and entropy method, the efficient use of accommodation capacity of the provinces were formed respectively; Konya, Afyon, Gaziantep, Mersin, Balıkesir, Bursa, Nevşehir, Aydın, Ankara, İzmir, Antalya, Muğla and İstanbul.

Keywords

Efficiency, Entropy, ERM-DT, TOPSIS, Data Envelopment Analysis

VZA Temelli TOPSIS Metodu ile Konaklama Kapasitesinin Etkin Kullanımı Açısından İllerin Sıralanması

Abstract

Bu çalışmada, konaklama kapasitesi kullanımı etkinlik düzeylerine göre illerin sıralanması konusu ele alınmıştır.  Karar verme birimlerinin (KVB-illerin) etkinliğini ölçmek ve sıralamak üzere Veri Zarflama Analizi ve TOPSIS Temelli Etkinlik Sıralama (ESM-VT) yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem, Veri Zarflama Analizi (VZA) ile TOPSIS tercih sırası tekniğini birleştiren bir yaklaşım kullanılmaktadır. ESM-VT’de, VZA metoduna göre üretim fonksiyonunun girdi ve çıktıları oluşturulmakta daha sonra temel etkinlik formülü kullanılarak TOPSIS Karar Matrisinin değerlerine ulaşılmaktadır. ESM-VT, karar vericiye, karar verme noktasında gerekli mevcut kriterlerin ağırlıklarının seçilmesine imkân vermektedir. Bu bağlamda çalışmada kriter ağırlıklarının belirlenmesinde Entropi yöntemi kullanılmıştır. ESM-VT ve Entropi yöntemlerine göre illerin konaklama kapasitesi kullanım etkinliği sırasıyla Konya, Afyon, Gaziantep, Mersin, Balıkesir, Bursa, Nevşehir, Aydın, Ankara, İzmir, Antalya, Muğla, İstanbul şeklinde oluşmuştur.

Keywords

Etkinlik, Entropi, ESM-VT, TOPSIS, Veri Zarflama Analizi

References

• Bian, Y. W., & Xu, H. (2013). DEA ranking method based upon virtual envelopment frontier and TOPSIS. System Engineering Theory and Practice, 33(2), 482-488.
• Bosetti, V., Cassinelli, M., & Lanza, A. (2004). Using data envelopment analysis to evaluate environmentally conscious tourism management. FEEM Working Paper No. 59.04. doi: 10.2139/ssrn.541124
• Chitnis, A., & Vaidya, O. S. (2016). Efficiency ranking method using DEA and TOPSIS (ERM-DT): case of an Indian bank. Benchmarking: An International Journal, 23(1), 165-182. doi: 10.1108/BIJ-09-2013-0093
• Cook, W. D., & Seiford, L. M. (2009). Data envelopment analysis (DEA)–Thirty years on. European journal of operational research, 192(1), 1-17. doi: 10.1016/j.ejor.2008.01.032
• Çınar, Y. (2004). Çok Nitelikli Karar Verme ve Bankaların Mali Performanslarının Değerlendirilmesi Örneği. Yüksek Lisans Tezi. Ankara: Ankara Üniversitesi.
• Fare, R., Kirkley, J. E., & Walden, J. B. (2007). Estimating Capacity and Efficiency in Fisheries with Undesirable Outputs. VIMS Marine Resource Report No. 2007-6.
• Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 120(3), 253-290. doi: 10.2307/2343100
• Hwang, S. N., & Chang, T. Y. (2003). Using data envelopment analysis to measure hotel managerial efficiency change in Taiwan. Tourism Management, 24(4), 357-369. doi: 10.1016/S0261-5177(02)00112-7
• Karaemir, Ç. (2013). Eğitim merkezlerinde etkinlik Analizleri: Veri Zarflama Analizi Kullanarak Performans Analizi. Yüksek Lisans Tezi. Ankara: Ankara Üniversitesi.
• Lasso, P. H. (1986). Evaluating hospital performance through simultaneous application of several indicators. Bulletin of the Pan American Health Orhanization, 20(4), 341-357.
• Lotfi, F. H., Fallahnejad, R., & Navidi, N. (2011). Ranking efficient units in DEA by using TOPSIS method. Applied Mathematical Sciences, 5(17), 805-815.
• Luo, H., Yang, Y., & Law, R. (2014). How to achieve a high efficiency level of the hotel industry?. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 26(8), 1140-1161. doi: 10.1108/IJCHM-01-2013-0050
• Min, H., Min, H., & Joo, S. J. (2008). A data envelopment analysis-based balanced scorecard for measuring the comparative efficiency of Korean luxury hotels. International Journal of Quality & Reliability Management, 25(4), 349-365. doi: 10.1108/02656710810865249
• Morey, R. C., & Dittman, D. A. (2003). Evaluating a hotel GM's performance A case study in benchmarking. The Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, 44(5-6), 53-59. doi: 10.1016/S0010-8804(03)90107-8
• Özdemir, M. (2014). TOPSIS. içinde B. F. Yıldırım, & E. Önder (ed.), Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri (s. 133-153). Bursa: Dora Yayıncılık.
• Pestana, B. C., Botti, L., Peypoch, N., Robinot, E., Solonandrasana, B., & Assaf, A. G. (2011). Performance of French Destinations: Tourism Attraction Perspectives. Tourism Management, 141-146.
• Poldrugovac, K., Tekavcic, M., & Jankovic, S. (2016). Efficiency in the hotel industry: an empirical examination of the most influential factors. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 29(1), 583-597.
• Raab, R. L., & Lichty, R. W. (2002). Identifying subareas that comprise a greater metropolitan area: the criterion of county relative efficiency. Journal of Regional Science, 42(3), 579-594.
• Savaş, E., & Baykal, A. (2011). Üniversitelerin Sıradüzeni ve Sıralama Ölçütlerinin Ağırlıkları. Uluslararası Yükseköğretim Kongresi: Yeni Yönelişler ve Sorunlar, (s. 2458-2464). İstanbul.
• Savaş, F. (2014). Veri Zarflama Analizi. İçinde B. F. Yıldırım, & E. Önder (ed.), Çok Kriterli karar Verme Yöntemleri (s. 201-227). Bursa: Dora Yayıncılık.
• Timor, M., & Mimarbaşı, H. (2013). Banka Şube Hizmet Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ve TOPSIS Yöntemleri ile Karşılaştırılması. İstanbul Üniversitesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi, 24(75), 13-35.
• Wang, Y. M., & Luo, Y. (2009). On rank reversal in decision analysis. Mathematical and
• Yen, F. L., & Othman, M. (2011). Data envelopment analysis to measure efficiency of hotels in Malaysia. SEGi Review, 4(1), 25-36.
• YİGM, (2015). Turizm İstatistikleri, Turizm Belgeli Tesisler. Ankara: T.C. Kültür ve Turizm Bakanlığı.
• Yükçü, S., & Atağan, G. (2009). Etkinlik, etkililik ve Verimlilik Kavramlarının Yarattığı Karışıklık. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(4), 1-13.
• Zhang, H., Gu, C. L., Gu, L. W., & Zhang, Y. (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & information entropy–A case in the Yangtze River Delta of China. Tourism Management, 32(2), 443-451. doi: 10.1016/j.tourman.2010.02.007