Entropi Tabanlı TOPSIS Yöntemiyle Havalimanlarının Hizmet Kalitesinin Derecelendirilmesi: Avrupa’daki Havalimanları Üzerine Çalışma

Abstract

Günümüz küresel rekabet ortamında, havacılık sektörü de bu rekabetten önemli ölçüde etkilenmektedir. Özellikle uluslararası yolcu ve yük taşımacılığı açısından stratejik öneme sahip olan havalimanları, yalnızca operasyonel performansları ile değil, aynı zamanda sundukları hizmet kalitesiyle de karşılaştırılmakta ve değerlendirilmektedir. Bu bağlamda, havalimanlarının hizmet kalitesini ölçmek amacıyla gerçekleştirilen bu çalışmada, Avrupa’da faaliyet gösteren 10 büyük hub havalimanı ele alınmıştır. Değerlendirme sürecinde Skytrax verileri temel alınmış ve hizmet kalitesini yansıtan yedi temel kriter belirlenmiştir: terminal işaret ve yönlendirmeleri, bagaj teslim süresi, terminal temizliği, havalimanına toplu taşıma seçenekleri, transfer sürecinin kolaylığı, dinlenme alanlarının yeterliliği ve Wi-Fi (serbest zaman hizmetleri). Kriter ağırlıkları Entropi yöntemi ile hesaplanmış, bu yöntemin sonucuna göre en önemli kriterin Wi-Fi: serbest zaman (KR7), en önemsiz kriterin ise havalimanına toplu ulaşım seçenekleri (KR4) olduğu belirlenmiştir. Elde edilen ağırlıklar doğrultusunda TOPSIS yöntemi uygulanarak havalimanlarının genel hizmet kalitesi sıralaması yapılmıştır. Bu çok kriterli karar verme yöntemiyle yapılan analiz sonucunda, en yüksek performansa sahip havalimanı Rome Fiumicino Havalimanı olarak tespit edilmiştir. Bu sonuç, söz konusu havalimanının kullanıcı deneyimi açısından rakiplerine kıyasla daha üstün bir hizmet sunduğunu ortaya koymaktadır. Çalışma, havalimanı hizmetlerinin iyileştirilmesine yönelik stratejik kararlara katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

Keywords

• Havalimanı
• Hizmet Kalitesi
• TOPSİS

RANKING THE SERVICE QUALITY OF AIRPORTS WITH ENTROPY-BASED TOPSIS METHOD: A STUDY ON EUROPEAN AIRPORTS

Abstract

In today's global competitive environment, the aviation sector is also significantly affected by this competition. Airports, which are of strategic importance, particularly in terms of international passenger and cargo transportation, are compared and evaluated not only in terms of their operational performance but also in terms of the quality of services they offer. In this context, this study, which was conducted to measure the quality of services offered by airports, examined 10 major hub airports operating in Europe. Skytrax data was used as the basis for the evaluation process, and seven key criteria reflecting service quality were identified: terminal signage and directions, baggage delivery time, terminal cleanliness, public transportation options to the airport, ease of transfer, adequacy of rest areas, and Wi-Fi (free time services). Criterion weights were calculated using the Entropy method, and according to the results of this method, the most important criterion was Wi-Fi: free time (KR7), while the least important criterion was public transportation options to the airport (KR4). Based on the weights obtained, the TOPSIS method was applied to rank the airports' overall service quality. As a result of the analysis conducted using this multi-criteria decision-making method, Rome Fiumicino Airport was identified as the airport with the highest performance. This result demonstrates that the airport in question offers a superior service compared to its competitors in terms of user experience. The study aims to contribute to strategic decisions regarding the improvement of airport services.

Keywords

• Airports
• Service Quality
• TOPSIS

References

1. Adamu, S. and Ezra, A. (2020). Assessment of socio-economic impact of yola international airport on jimeta residents, adamawa state, nigeria. Lautech Journal of Civil and Environmental Studies, 5(1), 105-113. https://doi.org/10.36108/laujoces/0202/50(0111)
2. Addie, J. (2017). “Flying high (in the competitive sky): conceptualizing the role of airports in global city-regions through ‘aero-regionalism’”., 176-182. https://doi.org/10.4324/9781315684871-25
3. Altin, F. G., Karaatlı, M., & Budak, İ. (2017). Avrupa’nın en büyük 20 havalimanının çok kriterli karar verme yöntemleri ve veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(4), 1049-1064.
4. Ananda, R., Jamal, A., & Mahmud, M. (2020). Is the economic growth of asean-10 related to air transportation? a panel ardl approach. Jurnal Ekonomi Dan Studi Pembangunan, 12(1), 10-17. https://doi.org/10.17977/um002v12i12020p010
5. Asker, V., Kiracı, K., & Yaşar, M. Entropi temelli topsis ve veri zarflama analizi yöntemleriyle etkinlik ölçümü: Türkiye’deki büyük havalimanları üzerine bir uygulama.
6. Awad, M., Alzaatreh, A., AlMutawa, A., Ghumlasi, H., & Almarzooqi, M. (2019). Travelers’ perception of service quality at Dubai international airport. International Journal of Quality & Reliability Management, 37(9/10), 1259-1273. https://doi.org/10.1108/ijqrm-06-2019-0211
7. Ayyıldız, E., & Gürsoy, İ. (2024). Havalimanı hizmet kalitesi faktörlerinin sezgisel bulanık SWARA ile ağırlıklandırılması. In 3 rd International Conference on Engineering, Natural and Social Sciences, Konya.
8. Baharum, Z. (2020). An integrated model on airport terminal level of satisfaction for service quality evaluation: a proposal. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 9(1.3), 247-250. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/3791.32020

9. Bakır, M., & Akan, Ş. (2018). Havaalanlarında hizmet kalitesinin entropi ve topsıs yöntemleri ile değerlendirilmesi: Avrupa’nın en yoğun havaalanları üzerine bir uygulama. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(66), 632-651.
10. Baxter, G., Srisaeng, P., & Wild, G. (2018). An assessment of airport sustainability, part 1—waste management at copenhagen airport. Resources, 7(1), 21. https://doi.org/10.3390/resources7010021
11. Bezerra, G. C. L. and Gomes, C. F. (2015). The effects of service quality dimensions and passenger characteristics on passenger's overall satisfaction with an airport. Journal of Air Transport Management, 44-45, 77-81. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2015.03.001
12. Bulut, Ç. ve Aydogan, S. (2020). Airport service quality: a reconceptualization and a practical application on the non-aeronautical services. Aviation, 24(4), 182-196. https://doi.org/10.3846/aviation.2020.13290
13. Chandra Prakash & M. K. Barua (2016) A Robust Multi-Criteria Decision-Making Framework for Evaluation of the Airport Service Quality Enablers for Ranking the Airports, Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, 17:3, 351-370
14. Chien‐Chang, C. (2012). Evaluating the quality of airport service using the fuzzy multi‐criteria decision‐making method: a case study of Taiwanese airports. Expert Systems, 29(3), 246-260.
15. Cidell, J. (2006). Air transportation, airports, and the discourses and practices of globalization. Urban Geography, 27(7), 651-663.
16. Deste, M., & Şimşek, A. İ. (2019). Havayolu yolcu taşımacılığı sektöründeki şirketlerin lojistik performans açısından entropi ve topsis yöntemleri kullanılarak karşılaştırılması. Journal of Management & Economics Research, 17(1).
17. Dilmen, E., & Çetinyokuş, T. (2020). Potansiyel çoklu havalimanı sisteminin çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(2), 859-876. https://doi.org/10.28948/ngumuh.689887
18. Guo, J., Jiang, Z., Ying, J., Feng, X., & Zheng, F. (2024). Optimal allocation model of port emergency resources based on the improved multi-objective particle swarm algorithm and TOPSIS method. Marine Pollution Bulletin, 209, 117214.
19. Gültekin, G., & ÇARIKÇI, O. (2023). Entropi temelli topsıs yöntemiyle iş modeline göre havalimanı işletmelerinin finansal performans değerlendirmesi. Financial Analysis/Mali Cozum Dergisi, 33(178).
20. Higgoda, R. and Madurapperuma, M. (2019). Dynamic nexus between air-transportation and economic growth: a systematic literature review. Journal of Transportation Technologies, 09(02), 156-170. https://doi.org/10.4236/jtts.2019.92010
21. Junheng, L., Shixing, H., Yalin, W., Bin, H., & Jinyao, X. (2023). Analysis of airport passenger satisfaction based on combined weight-fuzzy comprehensive evaluation. International Journal of New Developments in Engineering and Society, 7(2).
22. Kayapınar, S., & Erginel, N. (2019). Designing the airport service with fuzzy QFD based on SERVQUAL integrated with a fuzzy multi-objective decision model. Total Quality Management & Business Excellence, 30(13-14), 1429-1448.
23. Kayar, G. A., & Avşar, İ. İ. (2025). A Novel Hybrıd Tfmerec–Aras Mcdm Approach For Evaluatıng The Performance Of Global Aırports. Economıcs-Innovatıve And Economıcs Research Journal, 13(4), 313-337.
24. Kazemi, A., Attari, M. Y. N., & Khorasani, M. (2016). Evaluating service quality of airports with integrating TOPSIS and VIKOR under fuzzy environment. International Journal of Services, Economics and Management, 7(2-4), 154-166.
25. Keleş, M. K., Özdağoğlu, A., & Işıldak, B. (2021). Yolcular Açısından Havalimanlarının Değerlendirilmesine Yönelik Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Bir Uygulama. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 419-456.
26. Kwon, O., Lee, S., Chung, H., Chhetri, P., & Han, O. (2019). Network robustness of major asian airlines and the impact of airports’ brokerage roles. Journal of International Logistics and Trade, 17(4), 89-102. https://doi.org/10.24006/jilt.2019.17.4.89
27. Lin, S. (2024). A multiple criteria decision-making model for enhancing informative service quality at airports. Decision Analytics Journal, 100487.
28. Lubbe, B. A., Douglas, A., & Zambellis, J. (2011). An application of the airport service quality model in south africa. Journal of Air Transport Management, 17(4), 224-227. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2010.08.001
29. Mirghafoori, S. H., Izadi, M. R., & Daei, A. (2018). An integrated approach for prioritizing the barriers to airport service quality in an intuitionistic-fuzzy environment. Cogent Business & Management, 5(1), 1532277
30. Ömürbek, N., & Akçakaya, E. (2018). Forbes 2ooo Listesinde Yeralan Havacilik Sektöründeki Şirketlerin Entropi, MAUT, COPRAS ve SAW Yöntemleri İle Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 257-278.
31. Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., & Işıldak, B. (2020). Isparta süleyman demirel havalimanını kullanan havayolu firmaları performanslarının bwm, maırca ve mabac ile değerlendirilmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), 175-194.
32. Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., & Işıldak, B. (2021). Dünyanın en işlek havalimanlarının pıprecıa-e, smart ve marcos yöntemleri ile değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (58), 333-352. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.856842
33. Pabedinskaitė, A. and Akstinaitė, V. (2014). Evaluation of the airport service quality. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 110, 398-409. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.884
34. Pabedinskaitė, A., & Akstinaitė, V. (2014). Evaluation of the airport service quality. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 110, 398-409.
35. Pamucar, D., Yazdani, M., Montero-Simo, M. J., Araque-Padilla, R. A., & Mohammed, A. (2021). Multi-criteria decision analysis towards robust service quality measurement. Expert Systems with Applications, 170, 114508.
36. Pandey, M. M. (2016). Evaluating the service quality of airports in Thailand using fuzzy multi-criteria decision making method. Journal of Air Transport Management, 57, 241-249.
37. Rolita, L., Surarso, B., & Gernowo, R. (2018). The decision making trial and evaluation laboratory (dematel) and analytic network process (anp) for safety management system evaluation performance. E3s Web of Conferences, 31, 12006. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20183112006
38. Ruhiyat, C., Marina, S., Hanifah, H., & Olfebri, O. (2018). Influence of service quality on passenger satisfaction at halim perdanakusuma airport, jakarta, indonesia.. https://doi.org/10.2991/grost-17.2018.31
39. Sarıgül, S. S., Ünlü, M., & Yaşar, E. (2023). A new MCDM approach in evaluating airport service quality: MEREC-based MARCOS and CoCoSo methods. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 6(1), 90-108.
40. Tahanisaz, S. (2020). Evaluation of passenger satisfaction with service quality: A consecutive method applied to the airline industry. Journal of Air Transport Management, 83, 101764.
41. Trinh, T., Seo, D., Kim, U., Phan, T., & Nguyen, T. (2022). Air transport centrality as a driver of sustainable regional growth: a case of vietnam. Sustainability, 14(15), 9746. https://doi.org/10.3390/su14159746
42. Tsai, W. and Kuo, H. (2011). A hybrid approach for multi-criteria evaluation of airport service quality. International Journal of Services and Standards, 7(1), 78. https://doi.org/10.1504/ijss.2011.040643
43. Usman, A. (2023). The impact of service orientation and airport service quality on passenger satisfaction and image: evidence from indonesia. Logistics, 7(4), 102. https://doi.org/10.3390/logistics7040102
44. Usman, A., Azis, Y., Harsanto, B., & Azis, A. (2021). Airport service quality dimension and measurement: a systematic literature review and future research agenda. International Journal of Quality & Reliability Management, 39(10), 2302-2322. https://doi.org/10.1108/ijqrm-07-2021-0198
45. Ünlü, Ö. G. M., & Yeşilkaya, Ö. Ü. A. B. Türkiye’de İnanç Turizmi Koridorundaki Havalimanlarının Değerlendirilmesi: Entropi ve MARCOS Yöntemleri ile Bir Analiz.
46. Vittek, P., Bergh, S., Zozuľák, R., & Bínová, H. (2020). Air transport and its socio-economic impacts. Mad - Magazine of Aviation Development, 8(4), 12-19. https://doi.org/10.14311/mad.2020.04.02
47. Yeh, C. H. (2002). A problem‐based selection of multi‐attribute decision‐making methods. International Transactions in Operational Research, 9(2), 169-181.
48. Zhang, F. and Graham, D. (2020). Air transport and economic growth: a review of the impact mechanism and causal relationships. Transport Reviews, 40(4), 506-528. https://doi.org/10.1080/01441647.2020.1738587
49. 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.