Türkiye, Orta Doğu ve Kuzey Afrika (MENA) Ülkelerinin Lojistik Performans Endekslerinin Kümeleme Analizi Yöntemi ile İncelenmesine Yönelik Bir Çalışma

Year 2025, Volume: 12 Issue: 1, 98 - 119

Gonca Reyhan Akkartal

https://doi.org/10.17336/igusbd.1406509

Abstract

Amaç: Bu çalışmada, Türkiye ve MENA (Orta Doğu ve Kuzey Afrika) ülkelerinin lojistik performansları kümeleme analizi yöntemi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışmanın amacı, bu ülkelerin lojistik performanslarını değerlendirmek ve geliştirmeleri gereken alanları belirlemektir.
Yöntem: Çalışmada, kümeleme analizi yöntemi kullanılarak Lojistik Performans Endeksi'ndeki veriler analiz edilmiştir. Bu analiz yöntemi, ülkelerin lojistik performanslarının kategorilere göre gruplandırılmasını ve karşılaştırılmasını sağlamıştır.
Bulgular: MENA ülkeleri arasında lojistik performansı en iyi olan ülke, bütün kategorilerde Birleşik Arap Emirlikleri olarak belirlenmiştir. Genel sıralamada Kuveyt, Katar ve Suudi Arabistan öne çıkmaktadır. Türkiye, Birleşik Arap Emirlikleri'nden sonra en yüksek lojistik performansa sahip ülkedir. Lojistik performansı en düşük ülkeler ise Irak, Libya, Suriye, İran, Fas ve Yemen olarak tespit edilmiştir. İthalat ve ihracata hazırlık süreleri açısından Irak, İran ve Cezayir daha yüksek sürelerle öne çıkmaktadır. Türkiye, Birleşik Arap Emirlikleri ve Katar ile benzer şekilde daha düşük ithalat ve ihracata hazırlık sürelerine sahiptir.
Sonuç: Çalışmanın sonucunda elde edilen verilere göre, MENA ülkelerinin lojistik performanslarını ilerletebilmeleri için çeşitli önerilerde bulunulmuştur. Bu öneriler, lojistik altyapının geliştirilmesi, tedarik zinciri yönetiminin iyileştirilmesi ve gümrük işlemlerinin hızlandırılması gibi alanlara odaklanmaktadır.

Keywords

Uluslararası Lojistik, Uluslararası Ticaret, Tedarik Zinciri Yönetimi, Lojistik Yönetimi, Kümeleme Analizi

A Study to Examine the Logistics Performance Indices of Turkey, the Middle East and North Africa (MENA) Countries using the Cluster Analysis Method

Abstract

Aim: This study compares the logistics performance of Turkey and MENA (Middle East and North Africa) countries using the clustering analysis method. The aim of the study is to evaluate the logistics performance of these countries and identify areas that need improvement.
Method: The study uses the clustering analysis method to analyze data from the Logistics Performance Index. This analysis method allows for the grouping and comparison of countries' logistics performance by category.
Findings:The country with the best logistics performance among MENA countries, in all categories, is the United Arab Emirates.In the overall ranking, Kuwait, Qatar, and Saudi Arabia stand out.Turkey is the country with the highest logistics performance after the United Arab Emirates.The countries with the lowest logistics performance are Iraq, Libya, Syria, Iran, Morocco, and Yemen.In terms of import and export preparation times, Iraq, Iran, and Algeria have the longest preparation times.Turkey is similar to the United Arab Emirates and Qatar and has shorter import and export preparation times.
Results: Based on the results of the study, various recommendations have been made for countries to improve their logistics performance. These recommendations focus on areas such as developing logistics infrastructure, improving supply chain management, and speeding up customs procedures.

Keywords

International Logistics, International Trade, Supply Chain Management, Logistics Management, Cluster Analysis

References

• ALTINTAŞ, F. F. (2022, Eylül 21). Lojistik Performans Endeksi Kapsamında Ülkelerin K-Ortalamalar Kümeleme Analizi ile İncelenmesi. Journal of Yaşar University, s. 878-891.
• BHOLOWALIA, P., & KUMAR, A. (2014, Kasım 1). EBK-Means: A Clustering Technique based on Elbow Method and K-Means in WSN. International Journal of Computer Applications, s. 17-24.
• EL SAFTY, , T., & ELWEKEIL, R. (2021). Assessing Logistics Performance in the Middle East and North Africa Region: An Empirical Study. Sustainability, 13(11).
• ERDOĞAN, H. T. (2016, nisan). Ulaşım Hizmetlerinin Ekonomik Kalkınma Üzerine Etkisi. İGÜSBD, s. 188-215.
• FIRAT, S. (2023). Küresel Krizlerin Türk Lojistik Sektörüne Etkileri: 2008 Küresel. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, s. 89-102.
• GÜLAĞIZ, F., & ŞAHİN, S. (2017, Haziran). Comparison of Hierarchical and Non-Hierarchical Clustering Algorithms. International Journal of Computer Engineering and Information Technology, s. 6-14.
• JABALLAH, J., & ZOUHAIER, H. B. (2021). Logistics Performance of MENA Countries: An Empirical Analysis. Journal of Supply Chain Management Systems, 10(2), s. 8-17.
• KAHVECİ , Ş. (2022, Nisan 20). Ekonomik ve Kurumsal Faktörlerin Kei Ülkelerinin Lojistik Performansına Etkisi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, s. 97-112.
• KANDİL, A., &SANADHYA , S. (2021). Necessity of measuring logistics performance: A literature review. Operations and Supply Chain Management: An International Journal, 14(1), s. 14-28.
• KAYA, H., & KÖYMEN, K. (2008, Mart 30). Veri Madenciliği Kavramı ve Uygulama Alanları . Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi, s. 159 - 164.
• KIM, D., & KIM, J. (2018). Cluster analysis for logistics performance and competitiveness in Asia-Pacific region. Sustainability, 10(9).
• LI S., LI, M., & LI, Y. (2020). Logistics performance evaluation of the Belt and Road countries based on a novel clustering approach. Journal of Cleaner Production.
• MACIT, D. (2020, Eylül 17). Karayolu Yük Taşımacılığının Ekonomik Büyüme ve Ticaret Hacmi Üzerindeki Etkisine Yönelik Ampirik Bir Analiz. Alanya Akademik Bakış Dergisi, s. 843-860.
• MANAVGAT, G., & DEMİRCİ, A. (2021, Ağustos 24). Lojistik Performans Endeksi Tutarlılığının Sıralı Lojistik Regresyon Modeliyle İncelenmesi. Journal of Yasar University,, s. 1856-1871.
• MARDANİ, A., JUSOH, A., &ZAVADSKAS , E. K. (2019). Logistics performance analysis using cluster analysis: A case of maritime transportation in Iran. Sustainability, 11(10).
• ROUX, M. (2018, Ağustos 7). A Comparative Study of Divisive and Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithms. Journal of Classification, s. 345–366.
• TAŞKIN, Ç., & EMEL, G. (2010, Eylül 01). Veri Madenciliğinde Kümeleme Yaklaşımları ve Kohonen Ağları ile Perakendecilik Sektöründe Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, s. 395 - 409.
• THANG N. H., & HAI, D. D. (2020). Clustering analysis of logistics performance in ASEAN countries. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(2), s. 157-165.
• USTALI, N. K., & TOSUN, Ö. (2020, Kasım 5). Investigation of Logistcis Performance Of G-20 Countries using Data Envolvement Analysis and Malmquist Total Factor Productivity Analysis. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Admisintrative Sciences Faculty, s. 755-781.