LOJİSTİK DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİNE GÖRE ÜLKE SIRALAMALARI: FARKLI YÖNTEMLERİN SIRALAMA ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

Year 2022, , 512 - 541, 23.03.2022

Aşkın Özdağoğlu , Alptekin Ulutaş , Murat Kemal Keleş

https://doi.org/10.30798/makuiibf.913369

Cited By: 3

Abstract

Dünya Bankası her iki yılda bir ülkelerin lojistik performansını altı kritere (gümrük işlemleri, altyapı, uluslararası taşımacılık, lojistik kalitesi ve yeterliliği, izlenebilirlik ve zamanlama unsurları) göre belirlemektedir. Bu çalışmanın amacı, Dünya Bankasının belirlemiş yayınlamış olduğu 2018 yılı raporunda yer alan 160 ülkenin lojistik performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi ve bu değerlendirmelerin yöntemlerden ne kadar etkilendiğinin ortaya konulmasıdır. 160 ülkenin lojistik performansı, yedi farklı çok kriterli karar verme yöntemi ile değerlendirilmektedir. Her bir yöntemin uygulamasıyla elde edilen sıralamaların arasındaki ilişkiler de uygun istatistiklerle sunulmaktadır. Bu çalışmada kullanılan çok kriterli karar verme yöntemlerinden MABAC ve MAIRCA yöntemleri ile ilgili Türkçe çalışma sayısı sınırlıdır. Bu çalışma bu yönden literatüre katkı sunmayı amaçlamaktadır.

Keywords

Lojistik Performansı, MAUT, TOPSIS, MOORA, MAIRCA, MABAC, WSM, Borda Kuralı

COUNTRY RANKING ACCORDING TO LOGISTICS EVALUATION CRITERIA: THE EFFECT OF DIFFERENT METHODS ON THE RANKING

Abstract

The World Bank determines the logistics performance of countries every two years according to six criteria (customs, infrastructure, international shipments, logistics quality and competence, tracking and tracing and, timeliness). The purpose of this study is to evaluate the logistics performances of 160 countries included in the 2018 report published by the World Bank, using multi criteria decision making methods, and to reveal how much these evaluations are affected by the methods. The logistics performance of 160 countries is evaluated using seven different multi criteria decision making methods. The relationships between the rankings obtained by the application of each method are also presented with appropriate statistics. The number of Turkish studies on MABAC and MAIRCA methods, among the multi criteria decision making methods used in this study, is limited. This study aims to contribute to the literature in this respect.

Keywords

Logistic Performance, MAUT, TOPSIS, MOORA, MAIRCA, MABAC, WSM, Borda Rule

References

• Adar, T. (2017). Tıbbi atık bertaraf teknolojilerinin hibrid hflts&mabac yaklaşımı ile değerlendirilmesi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Erzurum.
• Akbulut, O. Y. (2020). Finansal performans ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin bütünleşik critic ve mabac çkkv teknikleriyle ölçülmesi: Borsa İstanbul çimento sektörü firmaları üzerine ampirik bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 40, 471-488, DOİ: 10.30794/pausbed.683330.
• Aksungur, M. ve Bekmezci, M. (2019). Türkiye’nin lojistik performansının değerlendirilmesi: Boylamsal bir araştırma. Toros Üniversitesi İİSBF Sosyal Bilimler Dergisi, 7(12), 19-40.
• Akyurt, H. (2019). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile otel seçimi kriterlerinin belirlenmesi ve en ideal otel seçimi: Ordu il merkezindeki 4 yıldızlı oteller üzerine bir uygulama. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 3(4), 1320-1335.
• Ayçin, E. (2020). Personel seçim sürecinde critic ve mairca yöntemlerinin kullanılması. İŞLETME, 1(1),1-122.
• Ayçin, E. (2019). Kurumsal kaynak planlama (kkp) sistemlerinin seçiminde macbeth ve mabac yöntemlerinin bütünleşik olarak kullanılması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 33(2), 515-532.
• Bakır, M. (2019). SWARA ve mabac yöntemleri ile havayolu işletmelerinde ewom’a dayalı memnuniyet düzeyinin analizi. İzmir İktisat Dergisi, 34(1), 51-66. doi:10.24988/ije.2019341787.
• Balusa, B. C. ve Singam, J. (2018). Underground mining method selection using wpm and promethee. Journal of the Institution of Engineers (India). 99(1), 165-171. doi:10.1007/s40033-017-0137-0.
• Belke, M. (2020). CRITIC ve mairca yöntemleriyle g7 ülkelerinin makroekonomik performansının değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Temmuz 2020 (Özel Ek), Prof. Dr. Sabri ORMAN Özel Sayısı, 120-139.
• Borda, J. C. (1784). Memoire sur les elections au scruti, histoirede i’academie royaledes sciences, 657-665. Paris.
• Bozkurt, C. ve Mermertaş, F. (2019). Türkiye ve g8 ülkelerinin lojistik performans endeksine göre karşılaştırılması. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2), 107-117.
• Candan, G. (2019). Lojistik performans değerlendirmesi için bulanık ahp ve gri ilişkisel analiz yöntemleri ile bütünleşik bir yaklaşım. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(5), 277–286.
• Charikinya, E., Robertson, J., Platts, A., Becker, M., Lamberg, P. ve Bradshaw, D. (2017). Integration of mineralogical attributes in evaluating sustainability indicators of a magnetic separator. Minerals Engineering. 107, 53–62, doi: 10.1016/j.mineng.2016.11.014.
• Chawla, S., Agrawal S. ve Singari, R. M. (2018). Integrated topsis-moora model for prioritization of new bike selection. In Advances in Engineering Design, Springer, Singapore, 755-765.
• Chourabi, Z., Khedher, F., Babay A. ve Cheikhrouhou, M. (2019). Multi-criteria decision making in workforce choice using ahp, wsm and wpm. The Journal of The Textile Institute, 110(7), 1092-1101. doi:10.1080/00405000.2018.1541434.
• Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. EGE AKADEMİK BAKIŞ. 13(4), 449-459.
• Çınaroğlu, E. (2020). Yenilikçi girişimlere ait faaliyetlerin entropi destekli mabac yöntemi ile değerlendirilmesi. Girişimcilik ve İnovasyon Yönetimi Dergisi. 9(1), 111-135.
• Demir, G. (2020). Çok kriterli karar verme teknikleri ile aynı dilimdeki fen liselerinin değerlendirilmesi. (Yayımlanmamış doktora tezi). Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı, Sivas.
• Deniz Başar, Ö. D. ve Güneren Genç, E. (2020). Ülkelerin güvenli olmalarının tahmininde lojistik regresyon, yapay sinir ağları ve moora yöntemlerinin karşılaştırılması. Journal of Life Economics. 7(2), 123-134, doi: https://doi.org/10.15637/jlecon.7.008.
• Ece, N. (2019). Holding şirketlerinin finansal performans sıralamasının entropi tabanlı topsis yöntemleri ile incelenmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (FESA), 4(1) 63-73. doi: 10.29106/fesa.522709.
• Genç, A., Avcı T. ve Sevgin, H. (2017). Karadeniz ekonomik işbirliği üye ülkelerine ilişkin etkinlik analizi: topsıs, aras ve moora yöntemleriyle bir uygulama. Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies. 4(2), 15-40.
• Gigovic, L., Pamučar, D., Bozanic D. ve Ljubojevic, S. (2017). Application of the gis-danp-mabac multi-criteria model forselecting the location of wind farms: A case study of vojvodina, Serbia. Renewable Energy. 103, 501-521, Doi:10.1016/j.renene.2016.11.057.
• Gök Kısa, A. C. ve Ayçin, E. (2019). OECD ülkelerinin lojistik performanslarının swara tabanlı edas yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 9(1), 301-325.
• Görçün, Ö. F. (2019). An integrated ahp-topsis approach for terminal selection problems in the logistics management perspectives of marine container ports: A case study for Turkey’s container ports and terminals. Journal of Yasar University. 14 (Special Issue), 33-47.
• Handoko, D., Mesran, M., Nasution, S. D., Yuhandri, Y. ve Nurdiyanto, H. (2017). Application of weight sum model (wsm) in determining special allocation funds recipients. International Journal of Informatics and Computer Science (The IJICS). 1(2), 31-35.
• Jayant, A., Chandan A. K. ve Singh, S. (2019). Sustainable supplier selection for battery manufacturing industry: A moora and waspas based approach. In Journal of Physics: Conference Series 1240(1), p.012015). IOP Publishing. 1-17. doi:10.1088/1742-6596/1240/1/012015.
• Jain, V. ve Raj, T. (2013). Evaluation of flexibility in fms using saw and wpm. Decision Science Letters. 2(4), 223-230.
• Kaplanoğlu, E. (2019). Entropi tabanlı maut yöntemiyle performans ölçümü: Mkek fabrikalarının sıralanması. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi. 1, 7-18.
• Karaköprü, U. O. ve Karadurmuş Ö. (2020). Evaluation of stadium locations using ahp and topsis methods. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi. 15(1), 1-16.
• Keleş, M. K., Özdağoğlu A. ve Yörük Eren, F. (2019). Bir laboratuvarda tam kan sayım cihazı alternatiflerinin swara, wpm, todim ve ahs yöntemleri ile değerlendirilmesi. İzmir İktisat Dergisi. 34(4), 511-526.
• Kwok, P.K. ve Lau, H.Y.K. (2019). Hotel selection using a modified topsis-based decision support algorithm. Decision Support Systems. 120, 95–105, https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.02.004.
• Lopes, Y. G. ve Almeida, A. T. (2015). Assessment of synergies for selecting a project portfolio in the petroleum industry based on a multi-attribute utility function. Journal of Petroleum Science and Engineering. 126, 131-140.
• LPI, Hakkında, (t.y.). 22 Eylül 2020 tarihinde https://lpi.worldbank.org/about adresinden erişildi.
• LPI Ana Sayfa, LPI Veri Seti (t.y.). 16 Eylül 2020 tarihinde https://lpi.worldbank.org/ adresinden erişildi.
• LPI, Uluslararası LPI, (t.y.). 22 Eylül 2020 tarihinde https://lpi.worldbank.org/international adresinden erişildi.
• Majumdar, R., Kapur P K. ve Khatri, S. K. (2019). Assessing software upgradation attributes and optimal release planning using dematel and maut. International Journal of Industrial and Systems Engineering. 31(1), 70-94.
• Mamak Ekinci, E. B. ve Can, G. F. (2018). Algılanan iş yükü ve çalışma duruşları dikkate alınarak operatörlerin ergonomik risk düzeylerinin çok kriterli karar verme yaklaşımı ile değerlendirilmesi. Ergonomi. 1(2), 77-91. https://doi.org/10.33439/ergonomi.478732.
• Martí, L., Martín, J. C. ve Puertas, R. (2017). A dea-logistics performance index. Journal of Applied Economics. 20(1), 169-192. https://doi.org/10.1016/S1514-0326(17)30008-9.
• Mutlu, H. M. ve Ölmez, S. (2019). Lojistik performans ve ilişki kalitesi üzerine alanyazın incelemesi. Uluslararası Ticaret ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. 1(2), 99-120.
• Nezhad, M.R.G., Zolfani, S. H., Moztarzadeh, F., Zavadskas E.K. ve Bahrami. M. (2015). Planning the priority of high-tech industries based on swara-waspas methodology: The case of the nanotechnology industry in Iran. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 28(1). 1111-1137. doi: 10.1080/1331677X.2015.1102404.
• Oğuz, S., Alkan G. ve Yılmaz, B. (2019). Seçilmiş asya ülkelerinin lojistik performanslarının topsıs yöntemi ile değerlendirilmesi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi (Özel Sayı). 497-507. doi: 10.21733/ibad.613421.
• Orhan, M. (2019). Türkiye ile Avrupa birliği ülkelerinin lojistik performanslarının entropi ağırlıklı edas yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 17, 1222-1238.
• Orhan, M. ve Aytekin, M. (2020). Türkiye ile AB’ye son katılan ülkelerin ar-ge performanslarının crıtıc ağırlıklı maut ve saw yöntemiyle kıyaslanması. BMIJ. 8(1), 754-778. doi: http://dx.doi.org/10.15295/bmij.v8i1.1355.
• Özdağoğlu, A. (2014). Normalizasyon yöntemlerinin çok ölçütlü karar verme sürecine etkisi-moora yöntemi incelemesi. EGE AKADEMİK BAKIŞ. 14(2), 283-294.
• Özdağoğlu, A., Keleş, M. K. ve Yörük Eren, F. (2020). Swara tabanlı wsm ve codas yöntemleri ile biyokimya hormon cihazı seçimi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 10(1), 371-396.
• Pamucar, D. S., Tarle S. P. ve Parezanovic, T. (2018). New hybrid multi-criteria decision-making dematel mairca model: Sustainable selection of a location for the development of multimodal logistics centre. Economic Research-Ekonomska Istraživanja. 31(1), 1641–1665. doi:10.1080/1331677X.2018.1506706.
• Rana, S. C. ve Patel, J. N. (2018). Selection of best location for small hydro power project using ahp, wpm and topsis methods. ISH Journal of Hydraulic Engineering. 26(2), 173-177. doi:10.1080/09715010.2018.1468827.
• Sarıoğlan, M. ve Arslan, K. (2020). Yiyecek içecek işletmelerinde moora yöntemi ile tedarikçi seçiminin uygulanabilirliği. Electronic Journal of Social Sciences. 19(73), 254-270.
• Sianturi, L. T. (2019). Implementation of weight sum model (wsm) in the selection of football athletes. International Journal of Informatics and Computer Science (The IJICS). 3(1), 24-27.
• Supçiller, A. A. ve Deligöz, K. (2018). Tedarikçi seçimi probleminin çok kriterli karar verme yöntemleriyle uzlaşık çözümü. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi. 18. EYİ Özel Sayısı. 355-368.
• Taka, M., Raygor, S. P., Purohit R. ve Parashar, V. (2017). Selection of tool and work piece combination using multiple attribute decision making methods for computer numerical control turning operation. Materials Today: Proceedings. 5th International Conference of Materials Processing and Characterization (ICMPC 2016), 4(2), Part A, pp. 1199–1208, https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.01.138.
• Tang, H., Shi Y. and Dong, P. (2019). Public blockchain evaluation using entropy and topsis. Expert Systems with Applications. 117, 204–210. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.09.048.
• Ulutaş, A. (2019a). Entropi ve mabac yöntemleri ile personel seçimi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 13(19), 1552-1573. doi: 10.26466/opus.580456.
• Ulutaş, A. (2019b). SWARA ve mairca yöntemleri ile catering firması seçimi. Business & Management Studies: An International Journal. 7(4), 1467-1479. http://dx.doi.org/10.15295/bmij.v7i4.1166.
• Ulutaş, A. ve Karaköy, Ç. (2020). G-20 ülkelerinin lojistik performans endeksinin çok kriterli karar verme modeli ile ölçümü. S.C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 20(2), 71-84.
• Yildirim, B. F. ve Adiguzel Mercangoz, B. (2020). Evaluating the logistics performance of oecd countries by using fuzzy ahp and aras-g. Eurasian Economic Review. 10(1), 27-45. https://doi.org/10.1007/s40822-019-00131-3.
• Zhu, H., Ou, C. X. J., van den Heuvel W.J.A.M. ve Liu, H. (2017). Privacy calculus and its utility for personalization services in e-commerce: An analysis of consumer decision-making. Information & Management. 54, 427–437.