BibTex RIS Kaynak Göster

HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL

Yıl 2016, Cilt: 31 Sayı: 2, 0 - 0, 12.04.2016
https://doi.org/10.17341/gummfd.68548

Öz

Havayolu taşımacılığı hizmet sektöründe büyük bir paya sahip olan rekabetçi bir pazardır. Bu pazarda yer alan havayolu firma seçim problemi, özellikle hem nicel hem de nitel faktörlerden etkilenmesi hem de insanların sübjektif algılamaları ve tecrübelerinden dolayı ortaya çıkan belirsizlikler nedeniyle, müşteriler için gittikçe kompleks bir hale gelmektedir. Bu makalede belirsiz bir ortamda, müşteri isteklerine bağlı olarak havayolu firma seçimi için Kano Model (KM), Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemleri ile yeni bir bulanık çok kriterli bir model geliştirilmiştir. Bu model ile Türkiye’de faaliyet gösteren ve önemli pazar paylarına sahip beş havayolu firması değerlendirilmiştir. Değerlendirme sürecinde, ilk olarak, on adet müşteri isteği yani hizmet kriteri belirlenmiş ve KM kullanılarak bu kriterler arasından en önemli kriterin “uçuş güvenliği” kriteri olduğu ortaya çıkarılmıştır. Daha sonra, Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemleri ile yapılan karşılaştırmalı analiz sonucunda hizmet kriterlerini karşılama açısından en iyi havayolu firma alternatiflerinin sırasıyla A2 ve A1olduğu tespit edilmiştir. Çalışma kapsamında yapılan duyarlılık analizi ile önerilen modelin belirsiz bir ortamda seçim sürecini değerlendirmede etkili bir araç olduğu gösterilmiştir.

Kaynakça

  • Chan, F. T. S., Chan, H. K., Ip, R. W. L., and Lau, H. C. W. (2007), “A decision support system for supplier selection in the airline industry.” Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 221 (4), 741–758.
  • Torlak, G., Svkli, M., Sanal, M. ve Zaim, S., “Analyzing Business Competition by Using Fuzzy TOPSIS Method: An example of Turkish domestic airline industry”, Expert Systems with Applications, Cilt 38,No 4, 3396-3406,2011.
  • http://ekonomi.milliyet.com.tr/havada-2013-rekoru-150 ilyon/ekonomi/detay/1820664/default.htm).
  • Lıao, C-N., “Fuzzy Approach to Business Travel Airline Selection Using an Integrated Ahp-Topsis-Msgp Methodology”, International Journal of Information Technology & Decision, Cilt, 12, No 1, DOI: 10.1142/S0219622013500065, 2013.
  • Maji, L., “A note on "A modified VIKOR multiple-criteria decision method for improving domestic airlines service quality", Journal of Air Transport Management, Cilt 20,7-8, 2012.
  • K. J. Mason, “The Propensity of Business Travellers to Use Low Cost Airline”, Journal of Transport Geography, Cilt 8, 107-119, 2000.
  • Fourie, C. ve Lubbe, B.,. “Determinants of Selection of Full-Service Airlines and Low-Cost Carriers – A note on Business Travellers in South Africa”, Journal of Air Transport Management, Cilt12, 98-102, 2006.
  • Ni, X. C., Zuo, H. F., Liu, M. ve Chen, F. T., “Extensive Comprehensive Evaluation Fors Pare Parts Maintenance Supplier”, Journal of Harbin Institute of Technology, Cilt 38, No 7, 1168-1172, 2006.
  • Chan, F. T. S., Chan, H. K., Ip, R. W. L., Lau ve H. C. W., “A Decision Support System for Supplier Selection in the Airline Industry”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, Cilt 22, No 4 741-758, 2007.
  • Liou, J. J. H., Tzeng, G. H., Tsai, C. Y., Hsu, C. C., “A hybrid ANP Model in Fuzzy Environments for Strategic Allienca Partner Selection in the Airline Industry”, Applied Soft Computing, Cilt 11, 3515 – 3524, 2011.
  • Liou, J. J. H., “Developing an Integrated Model for the Selection of Strategic Alliance Partnyers in the Airline Industry”, Knowledge-Based Systems”, Cilt 28, 59-67,2012.
  • Ozdemir,Y., H. Basligil ve M. Karaca, “Aircraft selection using Analytic Network Process: A case for Turkish Airlines”, Proceedings of the World Congress on Engineering, Cilt 2, 1155 – 1159, 2011.
  • Gomes, L. F. A. M., Fernandes, J. E. M. ve Soares de Mello, J. C. C. B., “A fuzzy stochastic approach to the multicriteria selection of an aircraft for regional chartering”, Journal of Advanced Transportation, DOI: 10.1002/atr.206,2012.
  • Oktal, H. ve Oktal, Ö., “The new IT trends in air transportation: assesing the IT applications of airlines in Turkey”, International Journal of Logistics Systems and Management, Cilt 11, No 2, 160-174, 2012.
  • Zadeh, L.A., “Fuzzy set”, Information Control, Cilt 18, No 2, 338–353, 1965.
  • Hsu, Yueh-Ling, Hsu, Chao-Che ve Bing, Pei-Chi, “Capturing Passengers’ Voices: The Application of Kano’s Model in The Airline Industry”, International Conference on Logistics, Shipping and Port Management, Taywan,2007.
  • Shahin, A. ve Zairi, M., “Kano model: A dynamic approach for classifying and prioritising requirements of airline travellers with three case studies on international airlines”, Total Quality Management and Business Excellence, Cilt 20,No 9, 1003-1028, 2009.
  • Mikulić, J. ve Prebežac, D., “Rethinking the importance grid as a research tool for quality managers”, Total Quality Management and Business Excellence, Cilt 22, No 9,. 993-1006, 2011.
  • Zhang, X. ve Chen, R., “Asymmetric effects, regulatory focus, and attribute satisfaction - Mixed experimental evidence in airline overbooking recovery”, International Journal of Production Economics Cilt 142, No 1, 27-36,2013.
  • Hu, K.C. ve Hsiao, M.W., “Developing a quality risk assessment model of airline service”, Proceedings of the 18th International Conference of Hong Kong Society for Transportation Studies, 181-188,2013.
  • Cao, C.L., Goh, T.N., “Balancing the quality and price of service - A case study”, IEEE International Engineering Management Conference, 3, 1100-1104,2004.
  • Korkmaz, ,H., Müşteri Memnuniyetinde Kano Modeli: Türkiye’deki Havayolu Yolcuları Örneği, Balıkesir Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek lisans tezi, 2013.
  • Liou, J.J.H. ve Chuang, Y.-T. “Developing a hybrid multi-criteria model for selection of outsourcing providers”, Source of the Document Expert Systems with Applications, Cilt 37, No 5, 3755-376, 2010.
  • Liou, J.J.H., Tsai, C.-Y., Lin, R.-H. ve Tzeng, G.-H., “A modified VIKOR multiple-criteria decision method for improving domestic airlines service quality”, Journal of Air Transport Management, Cilt 17, No 2, 57-61, 2011.
  • Kuo, M.-S, “Document A novel interval-valued fuzzy MCDM method for improving airlines' service quality in Chinese cross-strait airlines”, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Cilt 47, No 6,1177-1193, 2011.
  • Kano, N., Seraku, N., Takahashi, F. ve Tsuji, S., "Attractive quality and must-be quality", The Journal of the Japanese Society for Quality Control,Cilt 14, No 2, 39 -48, 1984.
  • Tan, K.C., Shen,X.X., “Integrating Kano’s model in the planning matrix of quality function deployment”, Total Quality Management, Cilt 11, No 8, 1141-1151, 2000.
  • Delice, E.K., Güngör, Z., “A new mixed integer linear programming model for product development using quality function deployment”, Computer and Industrial Enginering, Cilt 57, No 3, 906-912, 2009.
  • Delice, E.K, “Kalite Fonksiyon Yayılım Sürecinin Eniyilenmesi: Çok Amaçlı Programlama Yaklaşımına Dayalı Bir Karar Destek Sistemi”, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Haziran,2010.
  • Cheng, B.-W. ve Chiu, W.-H., “Two-dimensional quality function deployment: An application for deciding quality strategy using fuzzy logic”, Total Quality Management and Business Excellence, Cilt 18, No 4,451–470, 2007.
  • Matzler, K., Hinterhuber, H. H., “How to make product development projects more successful by integrating Kano’s model of customer satisfaction into quality function deployment”, Technovation, Cilt 18, No 1,25–38, 1998.
  • Opricovic, S., Yueh-Ling, H., Chao-Che H. ve Pei-Chi, B., “Capturing Passengers’ Voices: The Application of Kano’s Model in The Airline Industry”, Belgrade, Serbia,1998.
  • Yu, P.L., “A class of solutions for group decision problems”, Management Science, Cilt 19, No 8, 936–946, 1973.
  • Dağdeviren, M. ve Yüksel, İ., “A fuzzy analytic network process (ANP) model for measurement of the sectoral competition level (SCL)”, Expert Systems with Applications, Cilt 37, 1005-1014, 2010.
  • Kabak, M., Dağdeviren, M. ve Burmaoğlu, S., “A hybrid SWOT-FANP model for energy policy making in Turkey”, Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, in press.
  • Chen, L.Y. ve Wang, T.-C., “Optimizing Partners’ Choice İn IS/IT Outsourcing Projects: The Strategic Decision Of Fuzzy VIKOR”, International Journal of Production Economics, Ci1t 20, No 1, 233-242, 2009.
  • Safari, H., Faraji,Z. ve Majidian, S. “Identifying And Evaluating Enterprise Architecture Risks Using FMEA And Fuzzy VIKOR”, Journal Intellgent Manufacturing, DOI 10.1007/s10845-014-0880-0, 2014.
  • Zimmermann, H.-J. , Fuzzy set theory and its applications, MA: Kluwer,2001.
  • Griffin, A., and Hauser, J. R. , “The voice of the customer.” Marketing Science, Cilt 12, No 1, 1–27,1993.
  • Dominici, G., Palumbo, F. How to build an e-learning product: Factors for student/customer satisfaction, Business Horizons,56, 87-96, 2013.
  • Piaw, C.Y., Asas Statistik Penyelidikan, Kaedah dan Statistik Penyelidikan; Kuala Lumpur, McGraw Hill, Malaysia,2006.
  • Walden, David., “Kano's Methods for Understanding Customer-defined Quality”, Center for Quality Management Journal, Cilt 2, No 4, 1-36, 1993.
Toplam 42 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Bölüm Makaleler
Yazarlar

Elif Kılıç Delice

Yayımlanma Tarihi 12 Nisan 2016
Gönderilme Tarihi 22 Haziran 2014
Yayımlandığı Sayı Yıl 2016 Cilt: 31 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Kılıç Delice, E. (2016). HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(2). https://doi.org/10.17341/gummfd.68548
AMA Kılıç Delice E. HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL. GUMMFD. Haziran 2016;31(2). doi:10.17341/gummfd.68548
Chicago Kılıç Delice, Elif. “HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 31, sy. 2 (Haziran 2016). https://doi.org/10.17341/gummfd.68548.
EndNote Kılıç Delice E (01 Haziran 2016) HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 31 2
IEEE E. Kılıç Delice, “HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL”, GUMMFD, c. 31, sy. 2, 2016, doi: 10.17341/gummfd.68548.
ISNAD Kılıç Delice, Elif. “HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 31/2 (Haziran 2016). https://doi.org/10.17341/gummfd.68548.
JAMA Kılıç Delice E. HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL. GUMMFD. 2016;31. doi:10.17341/gummfd.68548.
MLA Kılıç Delice, Elif. “HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 31, sy. 2, 2016, doi:10.17341/gummfd.68548.
Vancouver Kılıç Delice E. HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL. GUMMFD. 2016;31(2).