Gemi Acentelerinde Stratejik Personel Seçimi: Bulanık AHP Yaklaşımıyla Çok Kriterli Değerlendirme Modeli

Öz

Dünya ticaretinde denizcilik sektörünün önemiyle birlikte gemi acenteleri bu süreçte kritik bir rol oynamaktadır. Bu önemli rolü gereği gemi acente firmaları alanında uzman ve gerekli niteliklere sahip iş gücüne ihtiyaç duymaktadır. Bu bağlamda gemi acentelerinde stratejik personel seçimi, işletmelerin rekabet gücünü ve operasyonel etkinliğini doğrudan etkileyen kritik bir süreçtir. Bu çalışmada, gemi acentelerinde personel seçimi sürecinin çok kriterli bir değerlendirme problemi olduğu vurgulanmış ve bu süreçte karar vericilerin belirsizlik ve subjektif yargılarla karşılaştığı durumlar dikkate alınmaya çalışılmıştır. Çalışmada, bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (Bulanık AHP) yöntemi ile personel adaylarının çok kriterli olarak değerlendirilmesine imkân sağlayan bir model geliştirilmeye çalışılmıştır. Model; gemi acente firmalarına personel alım süreçlerinde farklı personel özelliklerini, deneyim ve becerileri, işin gereksinimlerini ve stratejik öncelikleri dikkate alarak en doğru seçimin yapılabilmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda, çalışma sonuçlarına göre gemi acentesinde işe alım kriterlerinden, kurumsal temsil farkındalığı (K1) kriteri %18,04 gibi bir oranla en önemli işe alım kriteri olarak tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• gemi acenteleri
• bulanık AHP
• personel seçimi
• Deniz ticareti

Strategic Personnel Selection in Shipping Agencies: A Multi-Criteria Evaluation Model with A Fuzzy AHP Approach

Öz

Given the importance of the maritime sector in global trade, shipping agencies play a critical role in this process. Due to this significant role, shipping agencies require a workforce that is specialized in the field and possesses the necessary qualifications. In this context, strategic personnel selection in shipping agencies is a critical process that directly impacts the competitiveness and operational efficiency of these businesses. This study emphasizes that the personnel selection process in shipping agencies constitutes a multi-criteria evaluation problem and seeks to account for situations where decision-makers face uncertainty and subjective judgments. The study aims to develop a model that enables the multi-criteria evaluation of personnel candidates using the fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP) method. The model aims to enable shipping agencies to make the most appropriate selection during personnel recruitment processes by considering various personnel characteristics, experience, and skills, as well as job requirements and strategic priorities. In this context, according to the study’s results, among the hiring criteria in a shipping agency, the “awareness of corporate representation” (K1) criterion was identified as the most important hiring criterion with a percentage of 18.04%.

Anahtar Kelimeler

• Shipping agencies
• Fuzzy AHP
• Personnel selection
• maritime trade

Kaynakça

1. Acer, A., & İnci, H. (2020). Personel seçimi sürecinin AHP tabanlı MOORA yöntemi ile değerlendirilmesi: liman saha operasyon elemanı seçimi üzerine bir uygulama. OPUS International Journal of Society Researches, 16 (29 Ekim Özel Sayısı), 3689-3713. https://doi.org/10.26466/opus.716542
2. Akman, G., Pamuk, K. C., & Karabıçak, Ç. (2021). Yeni ürün geliştirme sürecinde bulanık ahp & oreste bütünleşik yöntemi ile tedarikçi seçimi: savunma sanayisinde bir uygulama. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(2), 788-807. https://doi.org/10.35193/bseufbd.954791
3. Alharairi, M., Amin, S. H., Zolfaghari, S., & Fang, L. (2025). Fuzzy analytic hierarchy process: a comprehensive literature review. International Journal of the Analytic Hierarchy Process, 17(3).
4. Alyamani, R., & Long, S. (2020). The application of fuzzy analytic hierarchy process in sustainable project selection. Sustainability, 12(20), 8314.
5. Arslan, O. (2022). Gemi acentelerinin hizmet kalitesiyle ilgili önemli faktörlerin belirlenmesi üzerine bir çalışma, International Journal of Disciplines Economics & Administrative Sciences Studies, (e-ISSN:2587-2168), Vol:8, Issue:48; pp: 963-970.
6. Arslan, O. (2024). Gemi acentelerinde personel seçimini etkileyen kriterlerin belirlenmesi üzerine nicel bir araştırma. Academic Social Resources Journal, 7(44), 1658-1665.
7. Aydın, E., & Çağıl, G. (2020). Bulanık ahp ve bulanık hedef yaklaşımı ile hammadde tedarikçisi seçimi. Itobiad: Journal of the Human & Social Science Researches / İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(5).
8. Ayhan, M. B. (2013). A fuzzy ahp approach for supplier selection problem: a case study in a gear motor company. International Journal of Managing Value and Supply Chains, 4(3), 11-23.

9. Başarıcı, A. S. (2021). Konteyner gemi acenteliğinde müşteri memnuniyetini esas alan örgüt yapısının topsıs yöntemi ile tespiti. Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi, 13(2), 317-341.
10. Bayırhan, İ., & Nas, S. (2014). Düzensiz hatlarda hizmet veren gemi işletmelerinin gemi acentesi seçim kriterleri: merkezleri izmir’de bulunan kuru ve dökme yük gemi işletmelerinde bir araştırma. Beykoz Akademi Dergisi, 2(2), 1-19.
11. Briciu, A., Călin, A. D., Miholca, D. L., Moroz-Dubenco, C., Petrașcu, V., & Dascălu, G. (2024). Machine-learning-based approaches for multi-level sentiment analysis of romanian reviews. Mathematics, 12(3), 456.
12. Büyük, N. (2023). Deniz ulaştırmasında uluslararası emniyetli gemi yönetimi -ısm- doğrultusunda personel seçimi bir ahp uygulaması. Denizcilik Araştırmaları Dergisi: Amfora, 2(3), 67-83.
13. Cerit, A. G., Deveci, A., & Esmer, S. (2013). Denizcilik İşletmeleri Yönetimi. İstanbul: Beta Basım.
14. Chang, D. Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European journal of operational research, 95(3), 649-655.
15. Chang, K. H., Lai, H. H., & Hung, B. J. (2024). Combining the fuzzy analytic hierarchy process method with the weighted aggregated sum product assessment method to address internet platform selection problems in an environment with incomplete information. Applied Sciences, 14(11), 4390.
16. Dağdeviren, M., 2007. Bulanık analitik hiyerarşi prosesi ile personel seçimi ve bir uygulama. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22(4): 791-799.
17. Deng, H. (1999). Multicriteria analysis with fuzzy pairwise comparison. International journal of approximate reasoning, 21(3), 215-231.
18. Dengiz, O., Saflı, M. E., & Pacci, S. (2023). Ilgaz dağı milli parkı doğal çam orman arazilerinin çölleşme risk değerlendirmesinde bulanık-ahp yaklaşımı ve yapay zekâ kullanımı. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi, 10(1), 75-90.
19. Efe, B., & Kurt, M. (2018). Bir liman işletmesinde personel seçimi uygulaması. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 8(2), 417-427.
20. Elmas, G. (2022). Bulanık topsıs yöntemi ile personel seçimi: bir freight forwarder şirketinde uygulama. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi (35), 595-602. https://doi.org/10.31590/ejosat.1092978
21. Ergün, İ. E. (2019). Gemi acenteliğinin hukuki çerçevesi (Master's thesis, Marmara Universitesi (Turkey)).
22. Ersoy, Y. (2021). Ahp ve topsıs yöntemleri kullanılarak tekstil sektöründe personel seçimi. Kafdağı, 6(1), 60-78. https://doi.org/10.51469/kafdagi.948358
23. Güler, N. (2024). Ticari Gemiler İçin Personel Seçim Kriterlerinin Bulanık AHP ve TOPSIS Teknikleri Kullanılarak Belirlenmesi (Master's thesis, Fen Bilimleri Enstitüsü).
24. Habibi, A., Jahantigh, F. F., & Sarafrazi, A. (2015). Fuzzy Delphi technique for forecasting and screening items. Asian Journal of Research in Business Economics and Management, 5(2), 130.
25. Hassani, F. (2017). İnsan kaynakları yönetiminde personel seçiminin önemi ve topsıs yöntemiyle bir uygulama (Master's thesis, Istanbul Aydin University (Turkey)).
26. Hocek, H., & Yazır, D. (2025). 2019-2020 yıllarında Paris, Tokyo ve Karadeniz mutabakat zaptlarında bağlanan gemiler üzerine istatistiksel bir analiz. Mersin Üniversitesi Denizcilik ve Lojistik Araştırmaları Dergisi, 7(1), 78-95.
27. Huang, Y., Gulistan, M., Rafique, A., Chammam, W., Aurangzeb, K., & Rehman, A. U. (2025). The technique of fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) based on the triangular q-rung fuzzy numbers (TR-q-ROFNS) with applications in best African coffee brand selection. PeerJ Computer Science, 11, e2555.
28. Ilgaz, A. (2018). Lojistik sektöründe personel seçim kriterlerinin Ahp ve Topsis yöntemleri ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(32), 586-605.
29. İncekara, Ç.Ö. (2021). Bulanık topsıs ve bulanık vıkor yöntemleriyle bir enerji şirketinde kurumsal hafızanın oluşturulması. Euroasia. App. Sci., c. 8, sy 17, ss. 1–20, Eyl. 2021.
30. Kantoğlu, B., & Gökçe, Ş. (2023). Çikolata endüstrisinde Bulanık AHP yöntemi ile tedarikçi seçimi. Duzce University Journal of Science and Technology, 11(4), 1666-1685.
31. Keskenler, M. F., & Keskenler, E. F. (2017). Bulanık mantığın tarihi gelişimi. Takvim-i Vekayi, 5(1), 1-10.
32. Köseoğlu, F., & Yorulmaz, M. (2024). Gemi acente web sitelerinin değerlendirilmesi: kocaeli örneği. Denizcilik Araştırmaları Dergisi: Amfora, 3(6), 99-116.
33. Köseoğlu, F., & Yorulmaz, M. (2024). Gemi acentelerinde dijitalleşme ve etkileri. Deniz Araştırmaları ve Mavi Strateji Dergisi (3), 30-44.
34. Koutra, G., Barbounaki, S., Kardaras, D., & Stalidis, G. (2017). A multicriteria model for personnel selection in maritime industry in Greece. In 2017 IEEE 19th Conference on Business Informatics (CBI) (Vol. 1, pp. 287-294). IEEE.
35. Ližbetinová L., Lejsková P., Nedeliaková E., Caha Z. & Hitka M. (2022) The growing importance of ecological factors to employees in the transport and logistics sector, Economic Research, 35:1, 4379-4403, DOI: 10.1080/1331677X.2021.2013275
36. Light, D. (2013). 6102 sayılı türk ticaret kanunu uyarınca gemi acentelerinin tabi olduğu hükümlerin değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(24), 1-11.
37. Liu, Y., Eckert, C. M., & Earl, C. (2020). A review of fuzzy AHP methods for decision-making with subjective judgements. Expert systems with applications, 161, 113738.
38. Mizrahi, R., Kayahan Karakul, A., Akay, F., Aracı, H. (2025). Bulanık AHP ile maliyet yönetiminde dijitalleşmeye geçişi etkileyen faktörlerin analizi ve faktör ağırlıklarının sektörlere göre sıralanması. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 32(2), 359-376. https://doi.org/10.18657/yonveek.1661943
39. N. Yapıcı (2000). Bulanık Doğrusal Programlamaya Sinir Ağları Yaklaşımı (Yüksek Lisans Tezi), Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
40. Nomer, F. (2014). Deniz taşımacılığında gemi acentelerinin yeri ve önemi ve bir araştırma. Yüksek lisans tezi, İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
41. Noyan, E. (2023). Banka personeli seçiminin çok kriterli karar verme yöntemleri ile ele alınması. Kapanaltı Dergisi (4), 112-121.
42. Oğuz, S., & Merdivenci, F. (2020). Entropi tabanlı edas yöntemi ile personel seçimi: lojistik sektöründe bir uygulama. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(3), 615-624. https://doi.org/10.36362/gumus.635189 Özdemir, O., & Kalınkara, Y. (2020). Bulanık mantık: 2000-2020 yılları arası tez ve makale çalışmalarına yönelik bir içerik analizi. Acta infologica, 4(2), 155-174.
43. Özdemir, Ü., Ece, N. J., & Gedik, N. (2017). Türkiye’de denizcilik eğitiminin geleceğine yönelik nicel bir çalışma örneği. Journal of Eta Maritime Science, 5(2), 154-170.
44. Özekenci, E. K. (2024). Personnel selection based on the LBWA, TOPSIS and GRA methods: A case study on foreign trade company. Fiscaoeconomia, 8(2), 646-665.
45. Şahin, G., Uğural, M. N., Sağbaş, M., & Erdoğan, F. A. (2023). Bulanık AHP yöntemi ile afet sonrası ihtiyaçların önceliklendirilmesi: Pazarcık ve Elbistan depremleri örneği. Türk Deprem Araştırma Dergisi, 5(2), 314-330.
46. Sevgili, C., & Nas, S. (2017). Taşıma işleri komisyoncularının gemi acentelerini tercih ölçütleri: izmir limanı uygulaması. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13(1), 155-165. https://doi.org/10.17130/ijmeb.20173126267
47. Taş, A., & Karataş, P. Ç. (2021). Yazılım sektöründe nitelikli personel seçiminin nötrosofik AHP ve TOPSIS yöntemleri ile incelenmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(1), 969-979.
48. Testik, O. M., & Unlu, E. T. (2023). Fuzzy FMEA in risk assessment for test and calibration laboratories. Quality and Reliability Engineering International, 39(2), 575-589.
49. Ulutaş, A., Özkan, A. M., & Tağraf, H. (2018). Bulanik analitik hiyerarşi süreci ve bulanik gri ilişkisel analizi yöntemleri kullanilarak personel seçimi yapilmasi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(65), 223-232.
50. Von Malmborg, F. (2024). Tapping the conversation on the meaning of decarbonization: Discourses and discursive agency in EU politics on low-carbon fuels for maritime shipping. Sustainability, 16(13), 5589.
51. Yazır, D., & Gedik, D. (2022). 500-1500 m3/h balast basma kapasiteli gemiler için analitik hiyerarşi prosesi ve bulanık analitik hiyerarşi prosesi yöntemleri ile balast suyu arıtma sistemi seçimi. Mersin Üniversitesi Denizcilik ve Lojistik Araştırmaları Dergisi, 4(2), 129-162.
52. Yazır, D., & Tekel, Y. (2022). Türkiye, ingiltere ve çin halk cumhuriyeti (çhc) üçgeninde denizcilik kümelenmelerinin bulanık ahp yöntemi ile analizi. Mersin Üniversitesi Denizcilik ve Lojistik Araştırmaları Dergisi, 4(2), 181-208.
53. Yılmaz, H., & Şahin, M. E. (2023). Bulanık Mantık Kavramına Genel Bir Bakış. Takvim-I Vekayi, 11(1), 94-129.
54. Yorulmaz, M. & Feyzioğlu, İ. (2023). Gemi acentelerini konu alan ulusal literatürdeki çalışmaların analizi. Kesit Akademi Dergisi, 9(35), 673-716. (Doi 10.29228)
55. Yorulmaz, M., Kıral, M. Ç., & Çelik, Y. (2024). Gemi acenteliği ve seçim kriterleri. EUropean Journal of Managerial Research (EUJMR), 8(15), 87-110.
56. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Stević, Ž., & Mardani, A. (2020). Modelling procedure for the selection of steel pipes supplier by applying fuzzy AHP method. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 3(2), 39-53.
57. Zyoud, S., Omair, S. M., & Jarrad, S. A. (2025). A two-stage model of the fuzzy analytic hierarchy process and the fuzzy synthetic evaluation technique to prioritize sustainable sanitation services under uncertainty. Scientific Reports, 15(1), 3736.