Measuring the Performance of Airport Operations in Türkiye with The MPSI Based MABAC Method

Year 2025, Volume: 59 Issue: 4, 803 - 826, 08.10.2025

Nalan Gülten Akın

https://doi.org/10.51551/verimlilik.1647363

Abstract

Purpose: The purpose of this study is to evaluate the air transportation performances of airports in Türkiye with the MPSI-based MABAC method, using data between 2015 and 2024.
Methodology: MPSI (Modified Preference Selection Index Method) based MABAC (Multi Attributive Border Approximation Area Comparison) method was used in the study. The MPSI method was applied to determine objective criterion weights, and the MABAC method was applied to rank airports according to their performance and compare their performances.
Findings: As a result of the analysis, the airport with the highest performance in the period covered by the study is Istanbul Airport. Sabiha Gökçen Airport is in second place. In third place is Ankara Esenboğa between 2015 and 2018, İzmir Adnan Menderes in 2020, and Antalya Airport in other periods. The airports with the lowest performance were Çanakkale Gökçeada Airport in 2015, 2016, 2019, 2022 and 2024, Siirt Airport in 2018, and Balıkesir Merkez Airport in 2017, 2020, 2021 and 2023.
Originality: In the literature review, no study was found in which the MPSI and MABAC methods used in the current study were used together in measuring the performance of airports in Türkiye and around the world.

Keywords

Performance Management , Airports , MPSI , MABAC

Türkiye’deki Havalimanları İşletmelerinin Performanslarının MPSI Tabanlı MABAC Yöntemi İle Ölçülmesi

Abstract

Amaç: Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki havalimanlarının 2015-2024 yılları arasındaki verileri kullanılarak, hava taşımacılık performanslarının MPSI tabanlı MABAC yöntemi ile değerlendirilmesidir.
Yöntem: Çalışmada MPSI (Değiştirilmiş Tercih Seçim İndeksi) tabanlı MABAC (Çok Nitelikli Sınır Yakınlık Alanı Kıyaslaması) yöntemi kullanılmıştır. MPSI yöntemi objektif kriter ağırlıklarının belirlenmesi, MABAC yöntemi de havalimanlarının performanslarına göre sıralanması ve performanslarının karşılaştırılması amacı ile uygulanmıştır.
Bulgular: Analizler sonucunda, çalışmanın kapsadığı dönemde en yüksek performansa sahip havalimanı İstanbul Havalimanı’dır. İkinci sırada Sabiha Gökçen Havalimanı yer almaktadır. Üçüncü sırada, 2015-2018 yılları arasında Ankara Esenboğa, 2020 yılında İzmir Adnan Menderes, diğer dönemlerde ise Antalya Havalimanı görülmektedir. En düşük performansa sahip havalimanları 2015, 2016, 2019, 2022 ve 2024 yıllarında Çanakkale Gökçeada Havalimanı, 2018 yılında Siirt Havalimanı, 2017, 2020, 2021 ve 2023 yıllarında da Balıkesir Merkez Havalimanı olmuştur.
Özgünlük: Yapılan literatür taramasında, Türkiye’deki ve dünyadaki havalimanlarının performanslarının ölçülmesinde, mevcut çalışmada kullanılan MPSI ve MABAC yöntemlerinin birlikte kullanıldığı bir çalışmaya rastlanmamıştır.

Keywords

Performans Yönetimi , Havalimanları , MPSI , MABAC

References

• Akbulut, O.Y. and Aydın, Y. (2024). “A Hybrid Multidimensional Performance Measurement Model Using the MSD-MPSIRAWEC Model for Turkish Banks”, Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 11(3), 1157-1183. https://doi.org/10.30798/makuiibf.1464469
• Altın, H. (2021). “Borsa İstanbul’da İşlem Gören Şirketlerin Finansal Performanslarının MABAC Yöntemiyle Analizi”, Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi, 5 (2), 211-234. https://doi.org/10.55026/jobaf.1187106
• Apan, M. and Tiyek, R. (2023). “Makroekonomik Performans ve Entegre CRITIC Tabanlı MABAC Karar Verme Yaklaşımı: Türkiye Ekonomisinin 2008-2021 Dönem Verisinden Kanıtlar”, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 14(100), 44-65. https://doi.org/10.21076/vizyoner.1314956
• Avcı, T. and Aktaş, M. (2015). “Türkiye’de Faaliyet Gösteren Havalimanlarının Performanslarının Değerlendirilmesi”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7(3), 67-77.
• Aydın, U. (2023). “Havalimanı Performans Analizi için TBA, Kategorik VZA ve Simar-Wilson Yöntemlerinden Oluşan Entegre Bir Yaklaşım: Türkiye Uygulaması”, Hava Taşımacılığı Yönetimi: Teori ve Uygulama, Editors: Kiracı, K. and Tanrıverdi, G., Detay Yayıncılık, Ankara, 142-158.
• Božanić, D., Jovo, K. and Tešić, D. (2018). “Selecting Location for Construction of Single-Span Bailey Bridge by Applying Fuzzy MABAC Method”, The 2nd International Conference on Management, Engineering and Environment (ICMNEE 2018), Obrenovac, Serbia, 407-416.
• Chatterjee, K., Zavadskas, E.K., Tamošaitienė, J., Adhikary, K. and Kar, S. (2018). “A Hybrid MCDM Technique for Risk Management in Construction Projects”, Symmetry, 10(2), 46. https://doi.org/10.3390/sym10020046
• Directorate General of Civil Aviation. (SHGM). (2023). “Faaliyet Raporu”, https://web.shgm.gov.tr, (Accessed: 01.10.2024)
• General Directorate of State Airports Authority (DHMİ). (2024). “Havalimanları Karşılaştırmalı İstatistikleri”, https://www.dhmi.gov.tr/Sayfalar/Istatistikler.aspx, (Accessed: 06.10.2024)
• Gerede, E. (2015). “Hava Yolu Taşımacılığı ve Ekonomik Düzenlemeler Teori ve Türkiye Uygulaması”, Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü Yayınları, Yayın no: HUD/T01, Ankara.
• Gligorić, M., Gligorić, Z., Lutovac, S., Negovanovi´c, M. and Langovi´c, Z. (2022). “Novel Hybrid MPSI–MARA Decision-Making Model for Support System Selection in an Underground Mine”, Systems, 10, 248. https://doi.org/10.3390/systems10060248
• Kaya, G., Aydın, U., Karadayı, M.A., Ülengin, F., Ülengin, B. and Içken, A. (2022). “Integrated Methodology for Evaluating the Efficiency of Airports: A Case Study in Turkey”, Transport Policy, 127, 31. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2022.08.010
• Kiracı, K. ve Bakır, M. (2019). "Critic Temelli Edas Yöntemi ile Havayolu İşletmelerinde Performans Ölçümü Uygulaması" Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 35, 157. https://doi.org/10.30794/pausbed.421992
• Mandal, U. and Seikh, M.R. (2023). “Interval-Valued Spherical Fuzzy MABAC Method Based on Dombi Aggregation Operators with Unknown Attribute Weights to Select Plastic Waste Management Process”, Applied Soft Computing, 145. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110516
• Maniya, K. and Bhatt, M.G (2010). “A Selection of Material Using a Novel Type Decision-Making Method: Preference Selection Index Method”, Materials & Design, 31(4), 1785-1789. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2009.11.020
• Mercan, T. and Atalay, M. (2021). “Türkiye’deki Havalimanlarının Performanslarının Kümeleme ve TOPSIS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(37), 676-711. https://doi.org/10.14520/adyusbd.796021
• Oum, T.H., Fu, X. and Yu, C. (2005). “New Evidences on Airline Efficiency and Yields: A Comparative Analysis of Major North American Air Carriers and Its Implications”, Transport Policy, 12, 153–164.
• Öksüzkaya, M. and Atan, M. (2023). “Türkiye’de Kalkınma ve Yatırım Bankalarının Finansal Etkinliği 2016–2021 Döneminde CRITIC Yöntemi ile Ağırlıklandırılarak MABAC Yöntemi ile Sıralanması”, 10(1), 14 – 32. https://doi.org/10.55026/jobaf.1187106
• Ömürbek, N., Demirgubuz, M.Ö. and Tunca, M.Z. (2013). “Hizmet Sektöründe Performans Ölçümünde Veri Zarflama Analizinin Kullanımı: Havalimanları Üzerine Bir Uygulama”, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 4(9), 21-43.
• Pamučar, D. and 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
• Ran, H. (2023). “MABAC Method for Multiple Attribute Group Decision Making Under Single-Valued Neutrosophic Sets and Applications to Performance Evaluation of Sustainable Microfinance Groups Lending”, PLoS ONE, 18(1). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0280239
• Ulutaş, A. (2019). “Entropi ve MABAC Yöntemleri ile Personel Seçimi”, OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 13(19), 1552-1573.
• Wang, H., Feng, L., Ullah, K. and Garg, H. (2024). “A Novel CE-PT-MABAC Method for T-Spherical Uncertain Linguistic Multiple Attribute Group Decision-Making”, Complex & Intelligent Systems, 10, 2951–2982. https://doi.org/10.1007/s40747-023-01303-0
• Wang, J., Wei, G., Wei, C. and Wei, Y. (2020). “MABAC Method for Multiple Attribute Group Decision Making Under Qrung Orthopair Fuzzy Environment”, Defence Technology, 16(1), 208-216.
• Yavuz, S. and Sönmez, A.R. (2023). “CRITIC-MABAC ve ENTROPİ-MABAC Yöntemleri İle Finansal Performans Değerlendirmesi: BIST Kuramsal Yönetim Endeksi Üzerine Bir Araştırma”, Sosyal Bilimler EKEVAKADEMİ Dergisi, 94, 278-300. https://doi.org/10.17753/sosekev.1215740
• Yılmaz, N. (2023). “Financial Performance Analysis of Multi-Branch Banks with Integrated MPSI-MARA Model: The Case of Türkiye”, Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 5(2): 168-188. https://doi.org/10.56668/jefr.1384058