G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ

Year 2019, Volume: 20 Issue: 2, 71 - 84, 30.11.2019

Alptekin Ulutaş Çağatay Karaköy

Abstract

Ülkeler
lojistik sektöründeki performanslarını değerlendirmek ve lojistik sektöründeki
hedeflerini belirlemek için lojistik performans endeksini (LPI) dikkate almak
zorundadırlar. LPI değerleri, her iki yılda bir Dünya Bankası tarafından
yayınlanmaktadır. LPI listesindeki sıralamalar ülkeler için önemlidir. Böylece
ülkeler lojistik sektöründe dünyada hangi sırada olduklarını görebilmektedir. Yapılan
çalışmanın amacı, dünyanın en büyük ekonomilerine sahip G20 ülkelerinin LPI’ye
göre sıralanması için basit ve işlem adım sayısı az olan bir metodolojik model
önermektir. Bu çalışmada basit ve az işlem adımına sahip yöntemler olan SD ve
WASPAS yöntemlerinden oluşan bir ÇKKV modeli G20 ülkelerinin LPI değerlerine
göre sıralanması için önerilmiştir. SD yöntemi, bu çalışmada kriter
ağırlıklarının elde edilmesinde kullanılmıştır. SD yönteminin sonuçlarına göre
kriterler ağırlıklarına göre şu şekilde sıralanmıştır; KR1, KR2, KR3, KR4, KR5 ve
KR6. WASPAS yöntemi de bu sıralamayı desteklemek için kullanılmıştır. Önerilen yöntemin
sonuçlarına göre sıralamada ilk beşte yer alan ülkeler şunlardır; Almanya,
Japonya, Birleşik Krallık, Amerika Birleşik Devletleri ve Fransa. Önerilen
yönteme göre sıralama ile orijinal sıralama arasındaki korelasyon ölçülerek, iki
sıralama arasında çok yüksek korelasyon bulunduğu sonucuna ulaşılarak, önerilen
yöntemin doğru sonuçlara ulaştığı belirlenmiştir.

Keywords

Lojistik, SD, WASPAS, LPI

References

• Achebo, J., & Odinikuku, W. E. (2015). Optimization of gas metal arc welding process parameters using standard deviation (SDV) and multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA). Journal of Minerals and Materials Characterization and Engineering, 3, 298–304.
• Apan, M., & Öztel, A. (2018). Ölçek Bazlı Finansal Performansın PROMETHEE Yöntemiyle Belirlenmesi: Farklı Ağırlıklandırma Yöntemlerine Dayalı Karşılaştırmalı Bir Analiz. İşletme Bilimi Dergisi, 6(1), 207–244.
• Burmaoğlu, S. (2012). Ulusal İnovasyon Göstergeleri ile Ulusal Lojistik Performansı Arasındaki İlişki: AB Ülkeleri Üzerine Bir Araştırma. Ege Akademik Bakış, 12(2), 193–208.
• Chakraborty, S., & Zavadskas, E. K. (2014). Applications of WASPAS method in manufacturing decision making. Informatica, 25(1), 1–20.
• Çakır, S. (2017). Measuring logistics performance of OECD countries via fuzzy linear regression. Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, 24(3-4), 177–186.
• Daldır, I., & Tosun, Ö. (2018). Bulanık WASPAS ile Yeşil Tedarikçi Seçimi. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23(4), 193–208.
• d’Aleo, V. (2015). The mediator role of Logistic Performance Index: a comparative study. Journal of International Trade, Logistics and Law, 1(1), 1–7.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770.
• Erkan, B. (2014). Türkiye’de lojistik sektörü ve rekabet gücü. Assam Uluslararası Hakemli Dergi, 1(1), 44–65.
• Emovon, I., Norman, R. A., Murphy, A. J., & Okwu, M. O. (2018). Application of WASPAS in Ehancing Reliability Centered Maintenance for Ship System Maintenance. Journal of Engineering and Technology (JET), 9(1).
• Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y., & Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58(1-4), 411–420.
• Khan, S. A. R., Jian, C., Zhang, Y., Golpîra, H., Kumar, A., & Sharif, A. (2019). Environmental, social and economic growth indicators spur logistics performance: From the perspective of South Asian Association for Regional Cooperation countries. Journal of Cleaner Production, 214, 1011–1023.
• Kılıç, O., & Çerçioğlu, H. (2016). TCDD iltisak hatları projelerinin değerlendirilmesinde uzlaşık çok ölçütlü karar verme yöntemleri uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(1), 211–220.
• Kılıç, M., & Koçdemir, S. U. (2018). Dış Ticaret ve Lojistik Arasındaki İlişki: Yükselen Piyasa Ekonomisindeki Ülkelerde Panel Veri Analizi. 1st International Economics and Business Symposium, 219-232. 25-27 Ekim 2018, Gaziantep, Türkiye.
• Martí, L., Martín, J. C., & Puertas, R. (2017). A DEA-logistics performance index. Journal of Applied Economics, 20(1), 169–192.
• Martí, L., Puertas, R., & García, L. (2014). The importance of the Logistics Performance Index in international trade. Applied Economics, 46(24), 2982–2992.
• Muniappan, A., Raj, J. A., Jayakumar, V., Prakash, R. S., & Sathyaraj, R. (2018, August). Optimization of WEDM process parameters using standard deviation and MOORA method. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 402, No. 1, p. 012139). IOP Publishing.
• Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., & Eren, F. Y. (2019). Bir Üniversite Hastanesinde Makroelisa Ekipmanı Alternatiflerinin WASPAS ve SWARA Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(2), 319–331.
• Rao, R. V., & Patel, B. K. (2010). A subjective and objective integrated multiple attribute decision making method for material selection. Materials & Design, 31(10), 4738–4747.
• Santiteerakul, S., Tippayawong, K. Y., Dallasega, P., Nimanand, K., & Ramingwong, S. (2018). Logistics Performance Review: European Union and ASEAN Community. Journal of Applied Economic Sciences, 13(5), 1175–1180.
• Stojić, G., Stević, Ž., Antuchevičienė, J., Pamučar, D., & Vasiljević, M. (2018). A novel rough WASPAS approach for supplier selection in a company manufacturing PVC carpentry products. Information, 9(5), 121.
• Toklu, M. C., Çağıl, G., Pazar, E., & Faydalı, R. (2018). SWARA-WASPAS Metodolojisine Dayalı Tedarikçi Seçimi: Türkiye'de Demir-Çelik Endüstrisi Örneği. Akademik Platform Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 6(3), 113–120.
• Tunç, H., & Kaya, M. (2016). Türkiye’de Lojistik Sektörünün Gelişmesinde Dış Ticaretin Rolü Üzerine Bir Nedensellik Analizi. Visionary E-Journal/Vizyoner Dergisi, 7(14), 58–65.
• Uca, N., Civelek, M. E., & Çemberci, M. (2015). The effect of the components of logistics performance index on gross domestic product: conceptual model proposal. Eurasian Business & Economics Journal, 1(1), 86–93.
• Yildirim, B. F., & Mercangoz, B. A. (2019). Evaluating the logistics performance of OECD countries by using fuzzy AHP and ARAS-G. Eurasian Economic Review, 1-19.