Havalimanlarının Bulanık DEMATEL ve MABAC yöntemleri ile sıralanması

Year 2021, , 46 - 67, 08.01.2021

Aşkın Özdağoğlu , Murat Kemal Keleş , Barış Işıldak

https://doi.org/10.25287/ohuiibf.697259

Cited By: 5

Abstract

Havayolu ulaşımı, diğer ulaşım alternatiflerine göre hızlı, güvenilir ve konforlu olduğu için insanlar tarafından gün geçtikçe daha çok tercih edilmektedir. Ülkemizde havayolu ile ulaşımın yaygınlaşmasına paralel olarak havalimanı sayısında artış olmuş, mevcut havalimanlarının kapasiteleri genişletilmiştir. Havayolu ulaşımına talebin artmasıyla havalimanlarının hizmetleri ve performansları da önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada, Türkiye’de aktif olarak faaliyet gösteren 52 adet havalimanının performansları Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışmada, Devlet Hava Meydanları İşletmesi’nin havalimanlarına ilişkin 2019 yılına ait verileri analiz edilmiştir. Havalimanlarının performanslarının değerlendirilmesinde; havalimanına inen ve kalkan “toplam uçak sayısı”, havalimanını kullanarak seyahat eden “yolcu sayısı”, havalimanını kullanan “ticari uçak sayısı”, havalimanında işlem gören “Yük” miktarı kriterleri olmak üzere 4 adet kriter baz alınmıştır. Kriterlerin ağırlıkları Bulanık DEMATEL yöntemiyle bulunmuş, en önemli kriterin “yolcu sayısı” kriteri olduğu tespit edilmiştir. Havalimanlarının performansları ise MABAC yöntemiyle sıralanmıştır. Yapılan sıralama sonucunda İstanbul’da faaliyet gösteren havalimanlarının ilk 3 sırada yer aldığı görülmüştür. Analizler Excel paket programıyla yapılmıştır.

Keywords

Bulanık DEMATEL, MABAC, Havalimanı Performans, Çok Kriterli Karar Verme

Sorting of airports with Fuzzy DEMATEL and MABAC

Abstract

Airline transportation is preferred more and more by people as it is fast, reliable and comfortable compared to other transportation alternatives. In parallel with the spread of air transportation in our country, the number of airports increased and the capacities of the existing airports were expanded. With the increasing demand for airline transportation, the services and performances of airports have also become important. In this study, 52 of the airport's operating performance active in Turkey were evaluated using Multi-Criteria Decision-Making methods. In the study, the data of 2019 of the General Directorate of State Airports Authority were analyzed. Four criteria have been taken into consideration for evaluating the performances of airports. These are “total number of aircraft” landing and departing to the airport, “number of passengers traveling using the airport”, “number of commercial aircraft” using the airport, “Load” amount processed at the airport. The weights of the criteria were found with the Fuzzy DEMATEL method and it was determined that the most important criterion was the “number of passengers” criterion. The performances of the airports are evaluated by MABAC method. As a result of the ranking made, it is seen that the airports operating in Istanbul are in the top 3. The analyzes were made with the Excel package program.

Keywords

Fuzzy DEMATEL, MABAC, Airport Performance

References

• Ahn, Y. H., & Min, H. (2014). Evaluating the multi-period operating efficiency of international airports using data envelopment analysis and the Malmquist productivity index. Journal of Air Transport Management, 39, 12-22. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2014.03.005.
• Albayrak, Ö. & Erkayman, B. (2018). Bulanık dematel ve edas yöntemleri kullanılarak sporcular için akıllı bileklik seçimi. Ergonomi, 1(2), 92-102.
• Altan, Ş. & Karaş Aydın, E. (2015). Bulanık dematel ve bulanık topsis yöntemleri ile üçüncü parti lojistik firma seçimi için bütünleşik bir model yaklaşımı. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20 (3), 99-119.
• Ar, İ.M. (2012). Türkiye’deki havalimanlarının etkinliklerindeki değişimin incelenmesi: 2007-2011 dönemi için malmquist-tfv endeksi uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26(3-4), 143-160.
• Avcı, T. & Aktaş, M. (2015). Türkiye’de faaliyet gösteren havalimanlarının performanslarının değerlendirilmesi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7 (3), 66-77.
• Ayçin, E., & Çakın, E. (2019). Ülkelerin inovasyon performanslarının ölçümünde entropi ve mabac çok kriterli karar verme yöntemlerinin bütünleşik olarak kullanılması. Akdeniz Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), 326-351. https://doi.org/10.25294/auiibfd.649275.
• 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.
• Chang, B., Chang, C.W. & Wu, C.H. (2011). Fuzzy dematel method for developing supplier selection criteria. Expert Systems with Applications, 38(3), 1850-1858. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.07.114
• Dao, P. (2016). Performance evaluation based on financial ratios case: finnair and scandinavian airlines. Arcada International Business-Degree Thesis.
• Dash, M. (2019). Comparison of performance of indian aviation service providers using multi-criteria decision models. Asian Journal of Pure and Applied Mathematics, 16-26.
• Devlet Hava Meydanları İşletmesi Genel Müdürlüğü, İstatistikler, Havalimanları Karşılaştırmalı İstatistikleri, https://www.dhmi.gov.tr/sayfalar/istatistik.aspx, (Erişim Tarihi: 05.02.2020).
• Devlet Hava Meydanları İşletmesi Genel Müdürlüğü, İstatistikler, Havalimanı İstatistikleri Metaveri Dosyası, https://www.dhmi.gov.tr/sayfalar/istatistik.aspx, (Erişim Tarihi: 29.02.2020).
• Elgün, A. vd., (2013). Yeni tüketim mekânları olarak havalimanı terminalleri. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 24(1): 70-82.
• Ersin, İ., Dinçer, H., & Yüksel, S. (2019). Yerel yönetimlerde yatırım kriterlerinin belirlenmesi: bulanık dematel yöntemiyle bir analiz. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26 (2), 477-493. https://doi.org/10.18657/yonveek.496291
• Gigovic, L., Pamucar, D., Bozanic, D. & 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. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2016.11.057.
• Gökdalay, M. H. & Evren, G. (2009). Havaalanlarının performans analizinde bulanık çok ölçütlü karar verme yaklaşımı. İTÜDERGİSİ/d, 8(6), 157-168.
• Işıldak, B. (2017). Havalimanı hizmetini ve müşteri memnuniyetini belirlemeye yönelik bir araştırma. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta, Türkiye.
• Işıldak, B. & Tunca, M. Z. (2018). Havalimanı hizmetlerinde müşteri̇ memnuniyetini̇ etkileyen faktörler üzerine bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 241–255.
• Koç, E. (2019). Uluslararası tedarikçi seçim probleminde bulanık dematel yönteminin kullanımı. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (BUSBED), 9 (17), 339-355.
• Ling, F.-I, J.-L. Lu & K. Lin (2005). Difference in service quality of cross-strait airlines and its effect on passengers’ preferences. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 6, 798–813. https://doi.org/10.11175/easts.6.798.
• Merkert, R. & Assaf, A. G. (2015). Using dea models to jointly estimate service quality perception and profitability–evidence from international airports. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 75, 42-50. http://dx.doi.org/10.1016/j.tra.2015.03.008
• Organ, A. (2013). Bulanık dematel yöntemiyle makine seçimini etkileyen kriterlerin değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22 (1), 157-172.
• Pamučar, D., & Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using multi-attributive border approximation area comparison (mabac). Expert Systems With Applications, 42 (6), 3016-3028. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.11.057.
• Petrović, I. & Kankaraš, M. (2018). Dematel-ahp multi-criteria decision making model for the selection and evaluation of criteria for selecting an aircraft for the protection of air traffic. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 1(2), 93-110.
• Pishdar, M., Ghasemzadeh, F. & Antuchevičienė, J. (2019). A mixed interval type-2 fuzzy best-worst macbeth approach to choose hub airport in developing countries: case of Iranian passenger airports. Transport, 34(6), 639-651.
• Shyr, O. F. & Kuo, Y.-P. (2008). Applying topsis and cooperative game theory in airline merging and coalition decisions. Journal of Marine Science and Technology, 16 (1), 8-18.
• Ulutaş, A. (2019). Entropi ve mabac yöntemleri ile personel seçimi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 13 (19) , 1552-1573. DOI: 10.26466/opus.580456
• Vesković, S., Stević, Ž., Stojić, G., Vasiljević, M., & Milinković, S. (2018). Evaluation of the railway management model by using a new integrated model delphi-swara-mabac. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 1(2), 34-50. DOI: https:// 10.31181/dmame1802034v.
• Yapraklı, Ş. & Sağlık, E. (2010). Hizmet işletmelerinde rekabet aracı olarak hizmet kalitesi ve ilişki kalitesi: konaklama işletmelerinde bir uygulama. Öneri Dergisi, 9(34): 71-85.