MEREC Tabanlı CoCoSo Yöntemiyle Uçuş Okullarının Uçak Seçimlerinin Değerlendirilmesi

Öz

Uçuş okulları; sektörde kalite ve rekabeti sağlamak için ve sektörün pilot ihtiyacını karşılamak amacıyla eğitim faaliyetlerini yürüten kurumlardır. Dolayısıyla eğitimlerde kullanılacak uçakların da doğru seçilmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, uçuş okullarının uçak seçim kriterlerini belirleyerek, söz konusu kriterlerin ağırlıklarını bulmak ve uçuş okullarında tercih edilen uçak alternatifleri arasından en uygun olanını seçmektir. Çalışmada güncel olan Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden MEREC ve CoCoSo yöntemleri tercih edilmiştir. Kriter ağırlıklarının bulunmasında MEREC yöntemi, uçakların sıralanmasında da CoCoSo yöntemi kullanılmıştır. Yapılan literatür araştırmasında MEREC ve CoCoSo yöntemlerinin uçuş okullarının uçak seçiminde kullanıldığı bir çalışmayla rastlanmamıştır. Analiz sonuçlarında, en önemli üç değerlendirme kriteri sırasıyla, “standart ağırlık”, “yakıt depo kapasitesi” ve “maksimum kalkış ağırlığı” olduğu tespit edilmiştir. Önem derecesi en düşük kriter ise, “motor üreticisi firmanın havacılık yeteneği” kriteri olmuştur. Uçak sıralamasında da alternatif 3 kodlu “Piper PA-44 Seminole” uçağı ilk sırada yer almıştır. Çalışmanın havacılık sektörü ve uçuş okulu yöneticilerine faydalı olacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Uçuş Okulu
• Uçak Seçimi
• Çok Kriterli Karar Verme
• MEREC
• CoCoSo

Evaluation of Flight Schools' Aircraft Selections with MEREC-Based CoCoSo Method

Öz

Flight schools are institutions that carry out training activities in order to ensure quality and competition in the sector and to meet the pilot needs of the sector. Therefore, the aircraft to be used in the training must be chosen correctly. The aim of this study is to determine the aircraft selection criteria of the flight schools, to find the weights of these criteria and to choose the most suitable aircraft alternatives among the preferred flight schools. In the study, MEREC and CoCoSo methods, which are the current Multi-Criteria Decision Making methods, were preferred. The MEREC method was used to find the criterion weights, and the CoCoSo method was used to rank the aircraft. In the literature search, no study was found in which MEREC and CoCoSo methods were used in aircraft selection of flight schools. In the results of the analysis, it has been determined that the three most important evaluation criteria are "standard weight", "fuel tank capacity" and "maximum take-off weight", respectively. The criterion with the lowest degree of importance was the "aviation capability of the engine manufacturer" criterion. “Piper PA-44 Seminole” with alternative 3 codes took the first place among the aircraft alternatives. It is thought that the study will be beneficial to aviation industry and flight school managers.

Anahtar Kelimeler

• Flight School
• Aircraft Selection
• Multi Criteria Decision Making
• MEREC
• CoCoSo

Kaynakça

1. Akbulut, O. Y. ve Hepşen. A. (2021). Finansal performans ve pay senedi getirileri arasındaki ilişkinin Entropi ve CoCoSo ÇKKV teknikleriyle analiz edilmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(3), 681-709.
2. Akgül, Y. (2021). Borsa İstanbul’da işlem gören ticari bankaların finansal performansının bütünleşik CRITIC CoCoSo Modeliyle Analizi. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 71-90.
3. Akyurt, İ. Z. ve Kabadayı. N. (2020). Bulanık AHP ve Bulanık Gri İlişkiler Analizi yöntemleri ile kargo uçak tipi seçimi: Bir Türk havayolu firmasında uygulama. Journal of Yaşar University, 15(57), 38-55.
4. Ardil, C. (2020). Trainer aircraft selection using preference analysis for reference ideal solution (PARIS). International Journal of Aerospace and Mechanical Engineering, 14(5), 193-204.
5. Armağan, İ. Ü., Keleş, M.K. ve Özdağoğlu, A. (2021). Eğitim ve işletme eksenli multidisipliner araştırmalar, Bölüm 6, Bölüm Adı: Ekonomik kalkınma göstergelerine göre Türkiye’nin yıllar bazında analizi: CRITIC ve CoCoSo yöntemleriyle bir model önerisi. SRA Academic Publishing, Printed in Lithuania Editör: Bayer, E., 145-166.
6. Arslan, R. (2021). Doğu ve Güneydoğu Anadolu bölgelerindeki havalimanlarının CIRITIC Temelli WASPAS yöntemi ile sıralanması. International Journal of Economic and Administrative Academic Research (E-ISSN: 2757-959X), 1(1), 27-38.
7. Dožić, S., Lutovac, T., & Kalić, M. (2018). Fuzzy AHP approach to passenger aircraft type selection. Journal of Air Transport Management, 68, 165-175.
8. Eken, A. (2009). Uçak performans hesaplarına yönelik yazılım geliştirilmesi. İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.

9. Goswami, S. S., Mohanty, S. K., & Behera, D. K. (2021). Selection of a green renewable energy source in India with the help of MEREC integrated PIV MCDM tool. Materials Today: Proceedings.
10. Hadi, A., & Abdullah, M.Z. (2022). Web application system to find best urban hospital location for COVID-19 patients based on internet of things. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 11(1).
11. Keleş, M.K., Özdağoğlu, A. ve Işıldak, B. (2021). Yönetim, strateji ve organizasyon alanında bilimsel tartışmalar, Bölüm Adı: Türkiye’de havacılığın geleceğine yönelik bir öngörümleme çalışması. Gazi Kitabevi, Editör: Karabulut, Ş., 19, 327-347.
12. Keshavarz-Ghorabaee, M. Amiri, M. Zavadskas, E.K. Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13, 525. Doi:10.3390/sym13040525.
13. Khan, S., & Haleem, A. (2021). Investigation of circular economy practices in the context of emerging economies: A CoCoSo approach. International Journal of Sustainable Engineering, 1-11.
14. Kocakaya, K., Engin, T., Tektaş, M. ve Aydın, U. (2021). Türkiye’de bölgesel havayolları için uçak tipi seçimi: Küresel Bulanık AHP-TOPSIS yöntemlerinin entegrasyonu. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 4(1), 59-73.
15. Kumar, V., Kalita, K., Chatterjee, P., Zavadskas, E. K., & Chakraborty, S. (2021). A SWARA-CoCoSo-Based approach for spray painting robot selection. Informatica, 1-20.
16. Ören, A. ve Koçyiğit, Y. (2016). İnsansız hava araçları iniş sıralamasının bulanık mantık modellemesi. CBÜ Fen Bil. Dergi, 12(1), 55-66.
17. Özaslan, İ. H., Kocaoğlu, B. ve Odabaşoğlu, Ş. (2021). Türkiye’de pistonlu tek motorlu uçak seçiminde çok kriterli karar verme AHP ve TOPSIS yöntemlerinin kullanılması. Journal of Aviation Research, 3(2), 243-263.
18. Özdağoğlu, A., Ulutaş, A. ve Keleş, M.K. (2020). The ranking of Turkish universities with CoCoSo and MARCOS. The 3rd Economics, Business & Organization Research Conference. Full Paper Proceedings Book. 20-21-22 November 2020, Rome, Italy, 374-392.
19. Peng, X., Krishankumar, R., & Ravichandran, K. S. (2021). A novel interval-valued fuzzy soft decision-making method based on CoCoSo and CRITIC for intelligent healthcare management evaluation. Soft Computing, 25(6), 4213-4241.
20. Rani, P., Mishra, A. R., Saha, A., Hezam, I. M., & Pamucar, D. (2021). Fermatean fuzzy heronian mean operators and MEREC‐based additive ratio assessment method: An application to food waste treatment technology selection. International Journal of Intelligent Systems.
21. Sánchez-Lozano, J. M., & Rodríguez, O. N. (2020). Application of Fuzzy Reference Ideal Method (FRIM) to the military advanced training aircraft selection. Applied Soft Computing, 88, 106061.
22. Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü. Faaliyet Raporlarımız. 2020 Yılı Faaliyet Raporu. Erişim Tarihi: 05 Şubat 2022, https://web.shgm.gov.tr/documents/sivilhavacilik/files/pdf/kurumsal/faaliyet/2020.pdf
23. Torkayesh, A. E., Pamucar, D., Ecer, F., & Chatterjee, P. (2021). An integrated BWM-LBWA-CoCoSo framework for evaluation of healthcare sectors in Eastern Europe. Socio-Economic Planning Sciences, 101052.
24. Toslak, M., Aktürk, B. ve Ulutaş, A. (2022). MEREC ve WEDBA yöntemleri ile bir lojistik firmasının yıllara göre performansının değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 33, 363-372.
25. Tuncer, B. ve Kızgın, Y. (2021). Pilot adaylarının uçuş okulu seçim davranışını etkileyen faktörlerin belirlenmesi. Journal of Aviation, 5(2), 170-180.
26. URL1, Cessna Skyawk. Specifications. Erişim Tarihi: 25 Ocak 2022, https://cessna.txtav.com/en/piston/cessna-skyhawk#_model-specs
27. URL2, P2008JC Single Engine Aircraft. Specs. Specifications. Erişim Tarihi: 25 Ocak 2022, https://www.tecnam.com/aircraft/p2008/#section2
28. URL3, Piper Freedom of Flight. Models. Seminole. Specifications. Erişim Tarihi: 25 Ocak 2022, https://www.piper.com/model/seminole/
29. URL4, Diamond Aircraft. DA42. Specifications. Erişim Tarihi: 25 Ocak 2022, https://www.diamondaircraft.com/en/private-owners/aircraft/da42/tech-specs/
30. URL5, Sonaca Aircraft. Sonaca 200. Specifications. Erişim Tarihi: 25 Ocak 2022, https://www.sonaca-aircraft.com/products/sonaca-200
31. Yazdani, M., Zarate, P., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management Decision, 57 (9), 2501-2519. Doi:10.1108/MD-05-2017-0458.