Hotel Evaluation and Performance Ranking Using the Spherical Fuzzy MARCOS Method: An Application in Gaziantep Province

Öz

The tourism and hospitality sector faces intense competition and increasingly complex service quality expectations, making hotel evaluation and performance ranking a multi-criteria decision-making problem under uncertainty. This study develops a Spherical Fuzzy MARCOS (SF-MARCOS)-based framework for evaluating and ranking hotels while accounting for the uncertainty and subjectivity inherent in expert judgments. The proposed framework is applied to hotel alternatives in Gaziantep Province, Türkiye, providing a realistic decision environment for assessing competing performance dimensions. The results identify service quality, hygiene and safety standards, environmental sustainability, hotel location, and operational flexibility as key determinants of hotel performance. The ranking reveals clear performance differences among the evaluated alternatives, with leading hotels achieving superior results through balanced performance across the considered criteria. Weight perturbation analysis demonstrates that the ranking is generally stable under variations in criterion weights, although some changes occur among medium-performing alternatives. Comparative analysis with SF-TOPSIS, SF-VIKOR, and SF-COBRA shows substantial consistency, particularly for the highest- and lowest-ranked alternatives, supporting the robustness and reliability of the proposed approach. The study contributes to the limited literature integrating spherical fuzzy logic with the MARCOS methodology for hotel evaluation under uncertain and imprecise expert assessments. The proposed framework provides tourism managers and decision-makers with a structured and reliable tool for benchmarking hotel performance and identifying areas requiring improvement. The findings also offer practical insights for sustainable and competitive hospitality management.

Anahtar Kelimeler

• Spherical Fuzzy MARCOS
• Hotel Performance Assessment
• Multi-Criteria Decision Making (MCDM)
• Sustainable Tourism

Etik Beyan

No human or animal experiments requiring ethics committee approval were conducted in this study. The research is based solely on anonymously obtained expert opinions. No personal data of participants were collected, stored, or shared. Therefore, the study is considered to fall outside the scope of research requiring ethical approval. Furthermore, all stages of the study were carried out in full compliance with the principles of scientific research and publication ethics.

Küresel Bulanık MARCOS Yöntemi Kullanılarak Otel Değerlendirmesi ve Performans Sıralaması: Gaziantep İlinde Bir Uygulama

Öz

Turizm ve konaklama sektörü, yoğun rekabet ve giderek karmaşıklaşan hizmet kalitesi beklentileriyle karşı karşıyadır. Bu durum, otellerin değerlendirilmesi ve performanslarının sıralanmasını belirsizlik altında çok kriterli bir karar verme problemi hâline getirmektedir. Bu çalışma, uzman değerlendirmelerindeki belirsizlik ve öznelliği dikkate alarak otellerin değerlendirilmesi ve sıralanması amacıyla Küresel Bulanık MARCOS (SF-MARCOS) tabanlı bir çerçeve sunmaktadır. Önerilen çerçeve, rekabet eden otellerin performans boyutlarını değerlendirmek amacıyla gerçekçi bir karar ortamı sunmakta ve Türkiye’nin Gaziantep ilindeki otel alternatiflerine uygulanmıştır. Bulgular; hizmet kalitesi, hijyen ve güvenlik standartları, çevresel sürdürülebilirlik, otel konumu ve operasyonel esnekliğin otel performansını belirleyen temel kriterler olduğunu ortaya koymuştur. Elde edilen sıralama, alternatifler arasında belirgin performans farklılıkları bulunduğunu ve önde gelen otellerin dikkate alınan kriterler açısından dengeli performans sergilediğini göstermiştir. Kriter ağırlıklarındaki değişimlere yönelik duyarlılık analizi, bazı orta düzeyde performans gösteren alternatiflerde değişiklikler görülmesine rağmen sıralamanın genel olarak istikrarlı olduğunu ortaya koymuştur. SF-TOPSIS, SF-VIKOR ve SF-COBRA ile gerçekleştirilen karşılaştırmalı analiz, özellikle en yüksek ve en düşük sıralanan alternatifler açısından yüksek düzeyde tutarlılık olduğunu göstermiş ve önerilen yaklaşımın sağlamlığını desteklemiştir. Çalışma, belirsiz ve kesin olmayan uzman değerlendirmeleri altında otel değerlendirmesi için küresel bulanık mantık ile MARCOS metodolojisini bütünleştiren sınırlı sayıdaki çalışmaya katkı sağlamaktadır. Önerilen çerçeve, turizm yöneticileri ve karar vericilere otel performansını kıyaslamak ve iyileştirilmesi gereken alanları belirlemek için yapılandırılmış ve güvenilir bir araç sunmaktadır. Bulgular ayrıca sürdürülebilir ve rekabetçi konaklama yönetimine pratik katkılar sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Küresel Bulanık MARCOS
• Otel Performans Analizi
• Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)
• Sürdürülebilir Turizm

Etik Beyan

Bu çalışmada etik kurul izni gerektiren herhangi bir insan ya da hayvan deneyi gerçekleştirilmemiştir. Araştırma kapsamında yalnızca anonim olarak elde edilen uzman görüşlerinden yararlanılmıştır. Katılımcılara ait herhangi bir kişisel veri toplanmamış, saklanmamış veya paylaşılmamıştır. Bu nedenle çalışma, etik kurul onayı gerektirmeyen araştırmalar kapsamında değerlendirilmiştir. Ayrıca çalışma sürecinde bilimsel araştırma ve yayın etiği ilkelerine tam olarak uyulmuştur.

Kaynakça

1. Akburak, D., Akbaş, M. 2023. An integrated fuzzy MCDM model for hotel website evaluation. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 11(4): 1398-1409. https://doi.org/10.21923/jesd.1245698
2. Alay, T., Demir, İ., Kirişci, M. 2025. Modified hard voting classifier implementation on MEFV gene variants increases in silico tool performance: A novel approach for small sample size. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 8(1): 35-46. https://doi.org/10.38016/jista.1501164
3. Aydın, S. 2025. Bulanık küme ve çok kriterli karar verme: Bibliyometrik inceleme. Current Perspectives in Social Sciences, 29(1): 66-86. https://doi.org/10.53487/atasobed.1635401
4. Baki, R. 2020. Evaluating hotel websites through the use of fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(12): 3747-3765. https://doi.org/10.1108/IJCHM-04-2020-0349
5. Basheleishvili, I., Bardavelidze, A., Tsiramua, S. 2019. The development of a model for decision support system of assessment and selection of university academic staff. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 2(2): 18-23. https://doi.org/10.38016/jista.538991
6. Baş, K., Azkeskin, S. A., Aladağ, Z. 2022. Türkiye’de turistik bir ildeki otellerin çok kriterli karar verme yöntemleriyle sıralanması. Journal of Applied Tourism Research, 3(2): 191-208.
7. Bayındır, S., Demir, H. İ. 2025. Green outsourcing service procurement with hybrid fuzzy AHP-TOPSIS method in the public sector. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 8(2): 156-172. https://doi.org/10.38016/jista.1447380
8. Biswas, S., Mahajan, R., Baidya, A., Bera, U. K. 2026. A spherical fuzzy-MARCOS-based decision-making model for optimizing UAV landing zone selection and payload delivery. In: Operations Research and Data Analytics: Current Trends and Future Perspectives, Springer, Singapore, 111-136. https://doi.org/10.1007/978-981-96-8327-7_8

9. Cevik Onar, S., Oztaysi, B., Kahraman, C. 2014. Strategic decision selection using hesitant fuzzy TOPSIS and interval type-2 fuzzy AHP. International Journal of Computational Intelligence Systems, 7(5): 1002-1021. https://doi.org/10.1080/18756891.2014.964011
10. Chen, T. C. T., Wu, H. C., Hsu, K. W. 2024. Recommending suitable hotels to travelers in the post-COVID-19 pandemic. Complex & Intelligent Systems, 10(5): 6901-6915. https://doi.org/10.1007/s40747-024-01521-0
11. Chen, L. 2024. Interval-valued T-spherical fuzzy extended power aggregation operators and their application in multi-criteria decision-making. Journal of Intelligent Systems, 33(1): 20240039. https://doi.org/10.1515/jisys-2024-0039
12. Chou, S. Y., Chang, Y. H., Shen, C. Y. 2008. A fuzzy simple additive weighting system under group decision-making for facility location selection. European Journal of Operational Research, 189(1): 132-145. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.05.006
13. Çaylak, M. 2019. Topsis yöntemi ile en uygun otel seçimi. Oğuzhan Sosyal Bilimler Dergisi, 1(2): 65-76.
14. Çınar, A., & Uygun, Ö. (2019). Sezgisel bulanık AHP yöntemiyle yeşil tedarikçi seçimi. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 2(2), 24-31. https://doi.org/10.38016/jista.515881
15. Çınaroğlu, E., Zaralı, F. 2022. Cappadocia hotels’ website quality evaluation: A multi criteria Intuitionistic Fuzzy EDAS (IF EDAS) method application. Business and Management Studies: An International Journal, 10(2): 769-786. https://doi.org/10.15295/bmij.v10i2.2060
16. Demir, G., Chatterjee, P., Kadry, S., Abdelhadi, A., Pamučar, D. 2024. Measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS) method: A comprehensive bibliometric analysis. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 7(2): 313-336. https://doi.org/10.31181/dmame7220241137
17. Demir, H. H. 2010. İmalat sektöründe bulanık TOPSIS yöntemiyle tedarikçi seçimi. İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
18. Ercan, E., Kundakcı, N. 2022. MACBETH tabanlı bulanık MARCOS yöntemi ile bir tekstil işletmesi için ürün grubu seçimi. Pamukkale Üniversitesi İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(2): 381-396. https://doi.org/10.47097/piar.1177382
19. Giresunlu, Z. N. 2023. Entegre BWM-CoCoSo ve sezgisel bulanık AHP-bulanık MOORA uygulamaları ile otel seçimi. Sakarya Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.
20. Gao, F. 2025. Towards Smart Aviation: Evaluating Smart Airport Development Plans Using an Integrated Spherical Fuzzy Decision-Making Approach. Systems, 13(12): 1100. https://doi.org/10.3390/systems13121100
21. Han, F., Alkhawaji, R. N., Shafieezadeh, M. M. 2025. Evaluating sustainable water management strategies using TOPSIS and fuzzy TOPSIS methods. Applied Water Science, 15(1): 4. https://doi.org/10.1007/s13201-024-02336-7
22. Hussain, A., Ullah, K. 2024. An intelligent decision support system for spherical fuzzy Sugeno-Weber aggregation operators and real-life applications. Spectrum of Mechanical Engineering and Operational Research, 1(1): 177-188. https://doi.org/10.31181/smeor11202415
23. Kovač, M., Tadić, S., Krstić, M., Bouraima, M. B. 2021. Novel spherical fuzzy MARCOS method for assessment of drone-based city logistics concepts. Complexity, 2021: 2374955. https://doi.org/10.1155/2021/2374955
24. Kutlu Gündoğdu, F., Kahraman, C. 2019a. Spherical fuzzy sets and spherical fuzzy TOPSIS method. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 36(1): 337-352. https://doi.org/10.3233/JIFS-181401
25. Kutlu Gündoğdu, F., Kahraman, C. 2019b. A novel VIKOR method using spherical fuzzy sets and its application to warehouse site selection. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 37(1): 1197-1211. https://doi.org/10.3233/JIFS-182651
26. Kutlu Gündoğdu, F., Kahraman, C. 2020. A novel spherical fuzzy analytic hierarchy process and its renewable energy application. Soft Computing, 24(6): 4607-4621. https://doi.org/10.1007/s00500-019-04222-w
27. Kwok, P. K., Lau, H. Y. 2019. Hotel selection using a modified TOPSIS-based decision support algorithm. Decision Support Systems, 120: 95-105. https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.02.004
28. Leong, W. Y., Wong, K. Y., Wong, W. P. 2022. A new integrated multi-criteria decision-making model for resilient supplier selection. Applied System Innovation, 5(1): 8. https://doi.org/10.3390/asi5010008
29. Liao, H., Yang, S., Zavadskas, E. K., Škare, M. 2023. An overview of fuzzy multi-criteria decision-making methods in hospitality and tourism industries. Economic Research–Ekonomska Istraživanja, 36(3). https://doi.org/10.1080/1331677X.2022.2150871
30. Özsoy, H. Ö. 2025. Enhancing industrial product aesthetics, ergonomics, and usability with artificial intelligence-driven generative design. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 8(2): 141-155. https://doi.org/10.38016/jista.1677535
31. Öztürk, M. 2025a. A new hybrid approach for optimizing diesel vehicle selection using fuzzy decision-making methods. Mugla Journal of Science and Technology, 11(2): 157-168. https://doi.org/10.22531/muglajsci.1734953
32. Öztürk, M. 2025b. A hybrid approach for battery selection based on green criteria in electric vehicles: DEMATEL-QFD-interval type-2 fuzzy VIKOR. Sustainability, 17(14): 6277. https://doi.org/10.3390/su17146277
33. Öztürk, M., Torğul, B., Paksoy, T. 2022. Interval type-2 fuzzy rule-based BWM approach for sustainable supplier selection. Konya Journal of Engineering Sciences, 10(2): 312-336. https://doi.org/10.36306/konjes.991295
34. Öztürk, M. 2026a. Green hydrogen supply chain logistics center selection: A novel interval Type-2 fuzzy BWM-RANCOM-ELECTRE III hybrid approach. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 41(1): 446-462. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1774149
35. Öztürk, M. 2026b. Equipment supplier selection for sustainable hydrogen production: a group decision-making supported spherical fuzzy TOPSIS approach. Sustainability, 18(4): 1737. https://doi.org/10.3390/su18041737
36. Öztürk, M. 2026c. İklim değişikliğiyle mücadelede etkili faktörlerin önceliklendirilmesi için grup karar vermeye dayalı küresel bulanık VIKOR tabanlı bir model. Verimlilik Dergisi, 60(2): 647-676.
37. Pramanik, P. K. D., Biswas, S., Pal, S., Marinković, D., Choudhury, P. 2021. A comparative analysis of multi-criteria decision-making methods for resource selection in mobile crowd computing. Symmetry, 13(9): 1713. https://doi.org/10.3390/sym13091713
38. Rane, N. L., Choudhary, S. 2023. Fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS as an effective and powerful MCDM method for subjective judgements in selection process. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 5(4): 3786-3799.
39. Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., Chatterjee, P. 2020. Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: MARCOS. Computers & Industrial Engineering, 140: 106231. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106231
40. Sürücü, Ç., Yavuz, H., Öztel, A. 2020. Bulanık TOPSIS yöntemi ile termal otel seçimi: Afyonkarahisar örneği. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(21): 22-38.
41. Tao, L. L., You, T. H. 2022. A multi-criteria decision-making model for hotel selection by online reviews. Applied Intelligence, 52(11): 12436-12456. https://doi.org/10.1007/s10489-021-03151-2
42. Taş, M. A., Çakır, E., Ulukan, Z. 2021. Spherical fuzzy SWARA-MARCOS approach for green supplier selection. 3C Tecnología, 10: 115-133. https://doi.org/10.17993/3ctecno.2021.specialissue7.115-133
43. Ünal, Z. 2015. Tedarikçi seçiminde bulanık AHP ve Taguchi kayıp fonksiyonunun kullanımı: Bir otel işletmesinde uygulama.
44. Ünlü, A. 2024. Swara, EDAS, MARCOS yöntemleri ile tedarikçi değerlendirme modeli: Otelcilik sektöründe bir uygulama. Sakarya Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.
45. Wijaya, O. F., Iswavigra, D. U., Rahmasari, Y. 2024. Implementation of fuzzy AHP in prioritizing hotel selection for various activities. Jurnal Informasi dan Teknologi, 6(2): 182-190.
46. Xue, S., Lin, C. L. 2025. Integrated fuzzy MCDM for consumer-driven ceramic manufacturing sustainability. Scientific Reports, 15(1): 41634. https://doi.org/10.1038/s41598-025-25637-6
47. Yenilmezel Alıcı, S. 2023. Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile insan kaynakları yönetimi uygulaması seçimi. Pamukkale Üniversitesi, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Denizli.
48. Yonar, A. 2026. An adaptive edge-preserving Type-2 fuzzy filter for medical image denoising: Performance comparison with traditional methods. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 9(2026): 1-10. https://doi.org/10.38016/jista.1745729
49. Zadeh, L. A. 1965. Fuzzy sets. Information and Control, 8(3): 338-353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X
50. Zorlu, K., Tuncer, M., Yılmaz, A. 2024. Assessment of resources for geotourism development: Integrated SWARA-COBRA approach under spherical fuzzy environments. Geoheritage, 16(3): 89. https://doi.org/10.1007/s12371-024-00993-3