CIRITIC TABANLI MOORA YÖNTEMİNİ KULLANARAK METROPOLİTAN HAVAALANLARININ SIRALAMASI

Öz

Taşımacılıkta zaman kayıplarını önemli ölçüde azaltan hava taşımacılığı, ulusların ticari ve kültürel etkileşimlerinde önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle stratejik avantajın temel göstergesi haline gelen havalimanı kapasiteleri, ülkeler arasında rekabet unsuru olarak hizmet vermektedir. Ülkemizde son yıllarda hava taşımacılığına büyük önem verilmekte ve daha önce havalimanı olmayan illere yatırımlar yönlendirilmektedir. Bu çabalarla, bölgeler arası ticaret ve kültürel alışverişin teşvik edilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca, bölgeler arası ekonomik kalkınmanın dengelenmesi için adımlar atılmıştır. Bu çalışmada, metropol illerde bulunan 28 havalimanı performanslarına göre değerlendirilmiştir. Bu havalimanlarının analizinde 4 farklı kritere ait 2024 yılı verileri kullanılmıştır. Başlangıçta, kriterlere çok kriterli karar alma tekniklerinden biri olan CRITIC yöntemi kullanılarak ağırlıklar atanmıştır. Bu yöntemden elde edilen sonuçlar, kriterlerin önem düzeylerinin birbirine nispeten yakın (0,300 ile 0,186 arasında) olduğunu ortaya koymuştur. Daha sonra havalimanlarını sıralamak için ağırlıklı kriterleri içeren MOORA yöntemi uygulandı. Sıralamaya göre İstanbul, Ankara ve Antalya gibi yoğun nüfuslu şehirlerdeki havalimanları en üst sıralarda yer alırken, Tekirdağ, Hatay ve Eskişehir'deki havalimanları en alt sıralarda yer aldı.

Anahtar Kelimeler

• Çok Kriterli Karar Verme
• MOORA
• CIRITIC
• Havaalanları.

RANKING OF METROPOLITAN AIRPORTS USING CIRITIC-BASED MOORA METHOD

Öz

Air transportation, which significantly reduces time losses in transit, holds a crucial role in the commercial and cultural interactions of nations. Particularly, airport capacities, which have become a key indicator of strategic advantage, now serve as a competitive element among countries. In recent years, substantial importance has been placed on air transportation in our country, and investments have been directed towards provinces that previously lacked airports. Through these efforts, the goal has been to foster interregional trade and cultural exchange. Furthermore, steps have been taken to balance economic development across regions. In this study, 28 airports located in metropolitan provinces were evaluated based on their performance. Data from 2024 for 4 different criteria were utilized in the analysis of these airports. Initially, the criteria were assigned weights using the CRITIC method, one of the multi-criteria decision-making techniques. The results from this method revealed that the importance levels of the criteria were relatively close to one another (ranging between 0.300 and 0.186). Subsequently, the MOORA method was applied, incorporating the weighted criteria to rank the airports. According to the ranking, airports in densely populated cities like Istanbul, Ankara, and Antalya took the top spots, while airports in Tekirdağ, Hatay, and Eskişehir ranked at the bottom.

Anahtar Kelimeler

• Multi Criteria Decision Making
• MOORA
• CIRITIC
• Airports.

Kaynakça

1. Adler, N. and Berechman, J. (2001). Measuring Airport Quality From The Airlines’viewpoint: An Application Of Data Envelopment Analysis. Transport Policy, 8(3), 171-181.
2. Ar İ.M. (2012). Türkiye'deki Havalimanlarının Etkinliklerindeki Değişimin İncelenmesi: 2007-2011 Dönemi İçin MALMQUIST-TFV Endeksi Uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 26(3-4), 143- 160.
3. Arslan, H. M. (2019). Teknoparklarda Faaliyet Gösteren İşletmelerin CRITIC-TOPSIS Yöntemi İle Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(2), 144-153.
4. Arslan, R. (2020). CRITIC Yöntemi. H. Bircan (Eds.). Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde Kriter Ağırlıklandırma Yöntemleri. Nobel Yayınevi, Ankara.
5. Arslan, R. (2021). Doğu Ve Güneydoğu Anadolu Bölgelerindeki Havalimanlarının CRITIC Temelli WASPAS Yöntemi İle Sıralanması. Uluslararası İktisadi Ve İdari Akademik Araştırmalar Dergisi, 1(1), 27-38.
6. Arslan, R. ve Bircan, H. (2018). Alternatif Sayısının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Sonuçlarına Etkisi. Bartın Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(18), 239-264.
7. Demir, G., Özyalçın, T. ve Bircan, H. (2021). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Ve ÇKKV Yazılımı İle Problem Çözümü. Nobel Yayınevi, Ankara.
8. Demir, G. ve Kartal, M. (2020). Güncel Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri. Akademisyen Kitabevi. Ankara.

9. Demircioğlu, M. ve Coşkun, İ.T. (2018). CRITIC-MOOSRA Yöntemi Ve Ups Seçimi Üzerine Bir Uygulama. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 183-195.
10. Diakoulakİ, D. Mavrotas, G. and Papayannakis, L. (1995). Determining Objective Weights In Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method. Computers Ops Res. 22(7), 763-770.
11. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K. and Antuchevičienė, J. (2017). Assessment Of Third-Party Logistics Providers Using A CRITIC–WASPAS Approach With Interval Type-2 Fuzzy Sets. Transport, 32(1), 66-78.
12. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., and Antucheviciene, J. (2018). A New Hybrid Fuzzy MCDM Approach For Evaluation Of Construction Equipment With Sustainability Considerations. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 18, 32-49.
13. Gökdalay, M. H. ve Evren, G. (2009). Havaalanlarının Performans Analizinde Bulanık Çok Ölçütlü Karar Verme Yaklaşımı. İTÜ Dergisi/D Mühendislik, 8(6), 157-168.
14. https://www.dhmi.gov.tr/Lists/HavaYoluSektorRaporlari/Attachments/13/2019%20Havayolu%20Sekt%C3%B6r%20Raporu.pdf
15. Kıyıldı, R., Karaşahin, M. (2009). Türkiye'deki Hava Alanlarının Veri Zarflama Analizi İle Altyapı Performansının Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10 (3), 391-397.
16. Kundakçı, N. (2016). Combined Multi-Criteria Decision Making Approach Based On MACBETH And MULTIMOORA Methods. The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems 4(1). 17-26.
17. Önay, O., Çetin, E. (2012). Turistlik Yerlerin Popülaritesinin Belirlenmesi: İstanbul Örneği. İ.Ü. İşletme Fakültesi İktisadi Enstitüsü Yönetim Dergisi, 23(72), 90-109.
18. Özdağoğlu, A., Keleş, M. ve Işıldak, B. (2021). Havalimanlarının Bulanık DEMATEL Ve MABAC Yöntemleri İle Sıralanması. Ömer Halis Demir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14 (1), 46-67.
19. Özmen, M., Akgül, M. ve Şentürk, N. (2024). Alternatif Orman Yolu Güzergâhlarının Performans Açısından CRITIC Toplam MOORA Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 10(2), 22-35.
20. Sarılgan, A. E. (2011). Türkiye’de Bölgesel Havayolu Taşımacılığının Geliştirilmesi İçin Yapılması Gerekenler. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 69-88.
21. Süslü, C. ve Hızlıer, S.S. (2023). CRITIC Tabanlı MULTIMOORA Ve TOPSIS Yöntemleri İle Finansal Performans Analizi: BİST Spor Endeksi Şirketleri Üzerine Bir Çalışma. İşletme, 4(1), 109-129.
22. Şimşek, A., Çatır, O., Ömürbek, N. (2015). TOPSIS ve MOORA Yöntemleri İle Tedarikçi Seçimi: Turizm Sektöründe Bir Uygulama. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(33).
23. Tervonen, T., Figueira, J. R., Landelhelma, R., Dias, J.A. and Salminen, P. (2009). A Stochastic Method For Robustness Analysis In Sorting Problems. European Journal of Operational Research, 192(1), 236-242.
24. Ulutaş, A. ve Cengiz, E. (2018). CRITIC Ve EVAMIX Yöntemleri İle Bir İşletme İçin Dizüstü Bilgisayar Seçimi. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(55), 881- 887.
25. Vujicic, M.D. Papic, M.Z. and Blagojevic, M.D. (2017). Comparative Analysis Of Objective Techniques For Criteria Weighing In Two MCDM Methods On Example Of An Air Conditioner Selection. Tehnika –Menadzment, 67(3), 422-429.
26. Yeh, C.H. and Kuo, Y.L. (2003). Evaluating Passenger Services Of Asia- Pasific International Airports. Transportation Research Part E, 39, 35-48.