Bütünleşik Çok Kriterli Karar Verme Modeli ile Lojistik Firmalarının Performanslarının Ölçümü

Öz

İşletmeler sürekli olarak performanslarını analiz ederek hedeflerine ulaşıp ulaşmadıklarını kontrol edebilirler. ÇKKV yöntemleri performans analizinde kullanılan yöntemlerden biridir. Kriter ağırlıklarını belirlemek için genelde iki tip ÇKKV yöntemi kullanılmaktadır. Bunlar sübjektif ve objektif ağırlıklandırma yöntemleridir. Bu çalışmada kriter ağırlıklarının bulunmasında SWARA (sübjektif) ve Entropi (objektif) yöntemleri kullanılmıştır. Şirketlerin sıralamasının yapılması için CODAS yöntemi önerilmiştir. Bu makalede Fortune 500 Türkiye internet sitesinde bulunan sekiz lojistik firması SWARA, Entropi ve CODAS yöntemlerinden oluşan bir ÇKKV modeli ile değerlendirilmiştir. SWARA yönteminin sonuçlarına göre VÖK/NS kriteri en önemli kriter olarak bulunurken Entropi metodunun sonuçlarına göre FVÖKD kriteri en önemli kriter olarak bulunmuştur. CODAS yönteminin sonuçlarına göre A7 kodlu lojistik firması en iyi performansa haiz olan firma olarak belirlenmiştir. Ayrıca çalışmada ROV, OCRA ve COPRAS yöntemlerinin sonuçları ile CODAS yönteminin sonuçları karşılaştırılmış ve CODAS yönteminin doğru sonuçlara ulaştığı ispatlanmıştır. Bu çalışma Türkçe literatürde sübjektif ve objektif ağırlıklandırma yöntemini birleştiren çalışma sayısı az olduğu için literatüre katkı sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• SWARA
• Entropi
• CODAS,
• Performans Değerlendirmesi

Measuring The Performance of Logistics Firms with an Integrated Multi-Criteria Decision Making Model

Öz

Businesses can check whether they reach their goals by constantly analyzing their performance. MCDM methods are one of the methods used in performance analysis. Two types of MCDM methods are generally used to define criteria weights. These are subjective and objective weighting methods. SWARA (subjective) and Entropy (objective) methods were utilized to find criteria weights in this study. The CODAS method has been proposed to sort the companies. In this article, eight logistics companies on the Fortune 500 Turkey website were evaluated with an MCDM model consisting of SWARA, Entropy, and CODAS methods. According to the outcomes of the SWARA method, the VÖK/NS criterion was found to be the most significant criterion, while the FVÖKD criterion was found to be the most significant criterion according to the outcomes of the Entropy method. According to the outcomes of the CODAS method, the logistics company with the code A7 was defined as the company with the best performance. In addition, the results of the ROV, OCRA and COPRAS methods were benchmarked with the outcomes of the CODAS method and it was proved that the CODAS method reached correct results. This study contributes to the literature as the number of studies combining subjective and objective weighting methods is few in the Turkish literature.

Anahtar Kelimeler

• SWARA
• Entropy
• CODAS
• Performance Evaluation

Kaynakça

1. Acer, A., Genç, T. ve Dinçer, S. E. (2020). Türkiye’de faaliyet gösteren bireysel emeklilik şirketlerinin performansının Entropi ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 153-169.
2. Adalı, E. A. ve Işık, A. T. (2017). Bir tedarikçi seçim problemi için SWARA ve WASPAS yöntemlerine dayanan karar verme yaklaşımı. International Review of Economics and Management, 5(4), 56-77.
3. Akandere, G. (2021). Kuşak yol ülkelerinin lojistik ve çevresel performansının analizi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 20(4), 1893-1915.
4. Akgül, Y. (2019). Çok kriterli karar verme yöntemleriyle Türk bankacılık sisteminin 2010-2018 yılları arasındaki performansının analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 567-582.
5. Akın, N. G. (2019). Makine seçimi probleminde Entropi - ROV ve CRITIC - ROV yöntemlerinin karşılaştırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (62), 20-39.
6. Ali, T., Chiu, Y. R., Aghaloo, K., Nahian, A. J. & Ma, H. (2020). Prioritizing the existing power generation technologies in bangladesh’s clean energy scheme using a hybrid multi-criteria decision making model. Journal of Cleaner Production, 267, 121901.
7. Alioğulları, E. ve Tüysüz, F. (2020). EDAS ve CODAS yöntemiyle İstanbul ilinin dış ticaret kapasitesinin incelenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (Özel Sayı), 240-248.
8. Altıntaş, F. F. (2021). Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının CRITIC tabanlı WASPAS ve COPRAS teknikleri ile analizi. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 25(1), 117-146.

9. Arsu, T. (2021). Finansal performansın Entropi tabanlı ARAS yöntemi ile değerlendirilmesi: BIST Elektrik, gaz ve buhar sektöründeki işletmeler üzerine bir uygulama. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39(1), 15-32.
10. Ayaydın, H., Durmuş, S. ve Pala, F. (2017). Gri İlişkisel Analiz yöntemiyle Türk lojistik firmalarında performans ölçümü. Gümüshane University Electronic Journal of the Institute Of Social Science/Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 8(21), 76-94.
11. Ayçin, E. (2018). Veri tabanı yönetim sistemi seçiminde SWARA ve COPRAS yöntemlerinin bütünleşik olarak kullanılması. Journal of Business in the Digital Age, 1(2), 51-58.
12. Ayçin, E. ve Arsu, T. (2019). CODAS ve Entropi yöntemleri ile yenilenebilir enerji kaynaklarının Düzey 1 bölgelerine göre incelenmesi. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(18), 425-447.
13. Aydın, M. S. ve Şenkayas, H. (2019). Lojistik dış kaynak seçimini etkileyen kriterlerin SWARA analizi ile değerlendirilmesi: Aydın Gıda İhracatçıları üzerine bir uygulama. Turan: Stratejik Araştırmalar Merkezi - TURAN-SAM Uluslararası Bilimsel Hakemli Dergisi, 1 (44), 290-299.
14. Ayyıldız, E. ve Demirci, E. (2018). Türkiye'de yer alan şehirlerin yaşam kalitelerinin SWARA entegreli TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi. Pamukkale University Journal Of Social Sciences Institute/Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (30), 67-87.
15. Ayyıldız, E. ve Yalçın, S. (2018). Türkiye’de yer alan lojistik dostu şehirlerin bütünleşik Entropi-CODAS kullanılarak belirlenmesi. Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, 23(4) (Özel Sayı), 127-140.
16. Badi, İ. A., Ballem, M. A. & Shetwan, A. G. (2018). Site selection of desalination plant in Libya by using Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) method. International Journal for Quality Research, 12(3), 609-624.
17. Badi, İ. A., Abdulshahed, A. M. & Shetwan, A. G. (2017). Supplier selection using COmbinative Distance-based ASsessment (CODAS) method for multi-criteria decision-making. The 1st International Conference on Management, Engineering and Environment, 27-37.
18. Bakır, M. (2019). SWARA ve MABAC yöntemleri ile havayolu işletmelerinde EWOM’a dayalı memnuniyet düzeyinin analizi. İzmir İktisat Dergisi, 34(1), 51-66.
19. Bakır, M. ve Alptekin, N. (2018). Hizmet kalitesi ölçümüne yeni bir yaklaşım: CODAS yöntemi ile havayolu işletmeleri üzerine bir uygulama. Business & Management Studıes: An Internatıonal Journal (BMIJ), 6(4), 1336-1353.
20. Başdeğirmen, A. ve Tunca, M. Z. (2017). Lojistik sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının Gri İlişkisel Analiz ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 327-340.
21. Boltürk, E. (2018).Pythagorean fuzzy CODAS and its application to supplier selection in a manufacturing firm. Journal of Enterprise Information Management, 31(4), 550-564.
22. Candan, G. (2019). Lojistik performans değerlendirmesi için bulanık AHP ve Gri İlişkisel Analiz yöntemleri ile bütünleşik bir yaklaşım. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(5), 277-286.
23. Chen, J., Zhang, Y., Chen, Z. & Nie, Z. (2015). Improving assessment of groundwater sustainability with analytic hierarchy process and ınformation entropy method: a case study of the Hohhot Plain, China. Environmental Earth Sciences, 73(5), 2353-2363.
24. Chen, W., Feng, D. & Chu, X. (2015). Study of poverty alleviation effects for chinese fourteen contiguous destitute areas based on entropy method”. International Journal of Economics and Finance, 7(4), 89-98.
25. Çakır, E. (2018). Bütünleşik SWARA ve EDAS yöntemi kullanarak fitness merkezlerinin değerlendirilmesi: Örnek bir uygulama. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(3), 1907-1923.
26. Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü/Performance measurement of logistics firms with multi-criteria decision making methods. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
27. Çanakçıoğlu, M. (2020). BIST’te işlem gören Ana Metal firmalarının finansal performansının entegre bir çok kriterli karar verme modeli kullanarak değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 18(2), 176-197.
28. Çatı, K., Eş, A. ve Özevin, O. (2017). Futbol takımlarının finansal ve sportif etkinliklerinin Entropi ve TOPSIS yöntemiyle analiz edilmesi: Avrupa’nın 5 büyük ligi ve süper lig üzerine bir uygulama. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13(1), 119-222.
29. Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC temelli CODAS ve ROV yöntemleri ile AB ülkeleri yaşam kalitesi analizi. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(1), 337-364.
30. Dahooie, J. H., Abadi, E. B. J., Vanaki, A. S. & Firoozfar, H. R. (2018). Competency‐based IT personnel selection using a hybrid SWARA and ARAS‐G methodology. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries, 28(1), 5-16.
31. Delice, E. K., Can, G. F. ve Kahya, E. (2020). Hızlı ofis zorlanma değerlendirmesi yönteminin entegre bir çok kriterli karar verme yaklaşımıyla geliştirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(3), 1297-1314.
32. Deste, M. ve Şimşek, A. İ. (2019). Havayolu şirketlerinin lojistik performanslarının Entropi ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(1), 395-411.
33. Durmaz, K. İ. ve Gencer, C. T. (2019). Tedarikçi seçiminde entegre lojistik destek yaklaşımı ve işletme uygulaması: SWARA-SMAA-2. Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(2), 828-841.
34. Elmas, B. ve Özkan, T. (2021). Ulaştırma ve depolama sektörü işletmelerinin finansal performanslarının SWARA-OCRA modeli ile değerlendirilmesi. İşletme Akademisi Dergisi, 2(3), 240-253.
35. Ersoy, Y. ve Tehci, A. (2020). Lojistik pazarlama: Veri Zarflama Analizi ile lojistik hizmetler alanında faaliyet gösteren işletmelerde performans değerlendirmesi. The Journal of International Scientific Researches, 5(1), 1-9.
36. Fortune Türkiye. (2020). [https://www.fortuneturkey.com/fortune500]. Erişim Tarihi: 06.03.2022.
37. Gergin, R. E. ve Baki, B. (2015). Türkiye'deki bölgelerin lojistik performanslarının bütünleştirilmiş AHS ve TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesi. Business and Economics Research Journal, 6(4), 115-135.
38. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, K. E., Hooshmand, R. & Antuchevičienė, J. (2017). Fuzzy extension of the CODAS method for multi-criteria market segment evaluation. Journal of Business Economics and Management, 18(1), 1-19.
39. Ghorabaee, M. K., Zavadskas, K. E., Turskis, Z. & Antucheviciene, J. (2016). A new combinative distance-based assessment (CODAS) method for multi-criteria decision-making. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 50(3), 25-44.
40. Görçün, Ö. F. (2019). Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinin lojistik ve taşımacılık performansları ve verimliliklerinin analizi için hibrid bir çok kriterli karar verme modeli. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(3), 2775-2798.
41. Gümüş, U. T., Öziç, H. C. ve Sezer, D. (2019). BİST’ te İnşaat ve Bayındırlık sektöründe işlem gören işletmelerin SWARA ve ARAS yöntemleriyle finansal performanslarının değerlendirilmesi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 10(17), 835-858.
42. Hsu, L. C. (2015). Using a decision-making process to evaluate efficiency and operating performance for listed semiconductor companies. Technological and Economic Development of Economy, 21(2), 301–331.
43. Ighravwe, D. E. & Babatunde, M. O. (2018). Selection of a mini-grid business model for developing countries using CRITIC - TOPSIS with ınterval type-2 fuzzy sets. Decision Science Letters, 7(4): 427-42.
44. Işık, Ö, Aydın, Y. ve Koşaroglu, Ş. M. (2020). The assessment of the logistics Performance Index of CEE Countries with the new Combination of SV and MABAC methods. LogForum, 16(4), 549-559.
45. Işık, Ö. (2021). AHP CRITIC ve WEDBA yöntemlerini içeren entegre bir ÇKKV modeli ile AXA Sigorta şirketinin finansal performansının analizi. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 5(2), 892-908.
46. Juodagalvienė, B., Turskis, Z., Šaparauskas, J. & Endriukaitytė, A. (2017). Integrated multi-criteria evaluation of house’s plan shape based on the EDAS and SWARA methods. Engineering Structures and Technologies, 9(3), 117-125.
47. Karaca, C., ve Ulutaş, A. (2017). Supplier performance evaluation by using SWARA and MULTIMOORA. Economics Management & Econometrics, 137.
48. Karagöz, S., Deveci, M., Simic, V., Aydın, N. & Bölükbaş, U. (2020). A novel intuitionistic fuzzy MCDM-based CODAS approach for locating an authorized dismantling center: a case study of İstanbul. Waste Management & Research, 38(6), 660-672.
49. Katrancı, A. ve Kundakcı, N. (2020). Bulanık CODAS yöntemi ile kripto para yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(4), 958-973.
50. Keršulienė, V., Zavadskas, E. K. & Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new step‐wise weight assessment ratio analysis (SWARA). Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243-258.
51. Korucuk, S., Turpçu, E. ve Akyurt, H. (2018). Bütünleşik DEMATEL ve GİA yöntemleri ile seyahat acentalarında lojistik performans unsurlarının ölçülmesi ve en ideal seyahat acentası seçimi: Giresun ili örneği. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(4), 820-842.
52. Laha, S. & Biswas, S. (2019). A hybrid unsupervised learning and multi-criteria decision making approach for performance evaluation of Indian banks. Accounting, 5(4), 169-184.
53. Liu, P. & Zhang, X. (2011). Research on the supplier selection of a supply chain based on entropy weight and ımproved ELECTRE-III method. International Journal of Production Research, 49(3), 637–646.
54. Mathew, M. & Sahu, S. (2018). Comparison of new multi-criteria decision making methods for material handling equipment selection. Management Science Letters, 8(3), 139-150.
55. Min, H. & Joo, S. J. (2006). Benchmarking the operational efficiency of third party logistics providers using data envelopment analysis. Supply Chain Management: An International Journal, 11(3), 259-265.
56. Nakhaei, J., Arefi, S. L., Bitarafan, M. & Kildienė, S. (2016). Evaluation of light supply in the public underground safe spaces by using of COPRAS-SWARA Methods. International Journal of Strategic Property Management, 20(2), 198-206.
57. Nezhad, M. R. G., Zolfani, S. H., Moztarzadeh, F., Zavadskas, E. K. & Bahrami, M. (2015). Planning the priority of high tech ındustries based on SWARA-WASPAS methodology: The case of the nanotechnology ındustry in Iran. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 28(1), 1111–1137.
58. Oğuz, S., Alkan, G. ve Yılmaz, B. (2019). Seçilmiş Asya ülkelerinin lojistik performanslarının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (Özel Sayı), 497-507.
59. Orakçı, E. ve Özdemir, A. (2017). Telafi edici çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye ve AB ülkelerinin insani gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 61-74.
60. Orhan, M. (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının ENTROPİ ağırlıklı EDAS yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1222-1238.
61. Ömürbek, N. ve Karataş, T. (2018). Girişimci ve yenilikçi üniversitelerin performanslarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(24), 176-198.
62. Ömürbek, N., Karaatlı, M. ve Balcı, H. F. (2016). ENTROPİ temelli MAUT ve SAW yöntemleri ile otomotiv firmalarının performans değerlemesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1), 227-255.
63. Özbek, A. (2018). Fortune 500 listesinde yer alan lojistik firmaların değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(1), 13-26.
64. Özbek, A. ve Demirkol, İ. (2018). Lojistik sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin SWARA ve GİA yöntemleri ile analizi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 71-86.
65. Özceylan, E., Çetinkaya, C., Erbaş, M. ve Kabak, M. (2016). Logistic performance evaluation of provinces in Turkey: A GIS-based multi-criteria decision analysis. Transportation Research Part A, 94, 323-337.
66. Özdağoğlu, A. ve Keleş, M. K. (2019). Bankaların bakış açısından BIST sınai işletmelerinin değerlendirilmesi–SWARA-GİA bütünleşik yaklaşımı. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 10(24), 229-241.
67. Özdağoğlu, A., Keleş, M. K. ve Işıldak, B. (2021). Bulanık SWARA ve Bulanık MARCOS yöntemleriyle sivil havacılıkta kabin memuru seçimi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12(2), 284-302.
68. Öztel, A., Köse, M. S. ve Aytekin, İ. (2012). Kurumsal sürdürülebilirlik performansının ölçümü için çok kriterli bir çerçeve: Henkel örneği. Tarih Kültür ve Sanat Araştırmaları Dergisi, 1(4), 32-44.
69. Panchal, D., Chatterjee, P., Shukla, R. K., Choudhury, T. & Tamosaitiene, J. (2017). Integrated fuzzy AHP-CODAS framework for maintenance decision in urea fertilizer ındustry. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 51(3), 179-196.
70. Parlar, G. ve Palancı, O. (2020). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile dünya üniversitelerinin performanslarının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(26), 203-227.
71. Radović, D. & Stević, Ž. (2018). Evaluation and selection of KPI in transport using SWARA method. Transport & Logistics the International Journal, 18(44), 60-68.
72. Saygın, Z. Ö., ve Kundakcı, N. (2020). WASPAS ve CODAS yöntemleri ile OECD ülkelerinin sağlık göstergeleri açısından kıyaslamalı analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 23(1), 23-42.
73. Shannon, C. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423.
74. Shemshadi, A., Shirazi, H., Toreihi, M. & Tarokh, M. J. (2011). A fuzzy VIKOR method for supplier selection based on Entropy measure for objective weighting. Expert Systems with Applications, 38, 12160-12167.
75. Toklu, M. C., Çağıl, G., Pazar, E. ve Faydalı, R. (2018). SWARA-WASPAS metodolojisine dayalı tedarikçi seçimi: Türkiye'de Demir-Çelik endüstrisi örneği. Academic Platform Journal of Engineering and Science, 6(3), 113-120.
76. Topak, M. S. ve Çanakçıoğlu, M. (2019). Banka performansının Entropi ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi: Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29, 107-132.
77. Topal, A. (2021) Çok kriterli karar verme analizi ile elektrik üretim şirketlerinin finansal performans analizi: Entropi tabanlı Cocoso yöntemi. Business & Management Studies: An International Journal, 9(2), 532-546.
78. Tufan, C. ve Kılıç, Y. (2019). Borsa İstanbul’da işlem gören lojistik işletmelerinin finansal performanslarının TOPSIS ve VIKOR yöntemleriyle değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(1), 119-137.
79. Tunca, M. Z., Ömürbek, N., Cömert, H. G. ve Aksoy, E. (2016). OPEC ülkelerinin performanslarının çok kriterli karar verme yöntemlerinden Entropi ve MAUT ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 7(14), 1-12.
80. Tuş, A. ve Adalı, E. A. (2018). Personnel assessment with CODAS and PSI methods. Alphanumeric Journal, 6(2), 243-256.
81. Ulutaş, A. (2020). SWARA tabanlı CODAS yöntemi ile kargo şirketi seçimi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(3), 1640-1647.
82. Ulutaş, A. ve Karaköy, Ç. (2019). CRITIC ve ROV yöntemleri ile bir kargo firmasının 2011-2017 yılları sırasındaki performansının analiz edilmesi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(1), 223-230.
83. Urosevic, S., Karabasevic, D., Stanujkic, D., & Maksimovic, M. (2017). An approach to personnel selection in the tourism Industry based on the SWARA and the WASPAS methods. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 51(1).
84. Yalçın, N. ve Pehlivan, N. Y. (2019). Application of the fuzzy CODAS method based on fuzzy envelopes for hesitant fuzzy linguistic term sets: A case study on a personnel selection problem. Symmetry, 11(4), 493.
85. Yalçın, B. ve Ayvaz, B. (2020). Çok kriterli karar verme teknikleri ile lojistik performansın değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 19(38), 117-138.
86. Yavuz, V. A. (2016). Coğrafi pazar seçiminde PROMETHEE ve Entropi yöntemlerine dayalı çok kriterli bir analiz: Mobilya sektöründe bir uygulama. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 163-177.
87. Yeni, F. B. ve Özçelik, G. (2019). Interval-valued Atanassov ıntuitionistic fuzzy CODAS method for multi criteria group decision making problems. Group Decision and Negotiation, 28(2), 433-452.
88. Yücenur, N., Şenkan, Ç., Kara, G. N. ve Türker, Ö. (2019). Birleştirilmiş SWARA-COPRAS yaklaşımını kullanarak trüf mantarı yetiştirilmesi için bölge seçimi. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12(3): 1232-1253.
89. Zolfani, S. H., Zavadskas, E. K. & Turskis, Z. (2013). Design of products with both International and Local perspectives based on Yin-Yang balance theory and SWARA method. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 26(2): 153-166.