TÜRKİYE’NİN EN İŞLEK 12 HAVALİMANININ ÇOK KRİTERLİ PERFORMANS ANALİZİ: CRITIC-SAW VE PSI YÖNTEMLERİNDEN BULGULAR

Yıl 2026, Cilt: 16 Sayı: 1, 229 - 253, 31.01.2026

Mehmet Öksüzkaya

Öz

Bu çalışmada Türkiye’nin 2020 – 2024 yılları arasında en işlek 12 havalimanının performansı çok kriterli karar verme yöntemleri incelenmiştir. Havalimanlarının performansını değerlendirmede kullanılan kriter sırasıyla; iç hat yolcu trafiği, dış hat yolcu trafiği, iç hat ticari uçak trafiği, dış hat ticari uçak trafiği, iç hat yük trafiği ve dış hat yük trafiği olmak üzere toplam 6 kriter belirlenmiştir. Kriterlerin ağırlığı belirlemede objektif yöntemlerden biri olan CRITIC yöntemi kullanılmıştır. Havalimanlarının performanslarına göre sıralamak için CRITIC temelli SAW yöntemi ile PSI yöntemleri ile ayrı ayrı sıralanmıştır. Ampirik bulgular doğrultusunda iç hat yolcu trafiğinin en önemli kriter olarak belirlenmiştir. Bu kriterin 2020 yılından 2024 yılana kadar her yıl ağırlığı artma eğilimi göstermektedir. 2020 ile 2024 yılları kapsayan dönemde CRITC temelli SAW yöntemine e göre İstanbul Havalimanı en yüksek performansa sahip havalimanı olarak öne çıkmaktadır. Benzer şekilde PSI yöntemine göre de İstanbul havalimanı incelen dönemde en yüksek performansa sahip havalimanı olarak bulunmuştur. Buna karşılık CRITIC temelli SAW Yöntemi hem de PSI yöntemine göre incelenen dönemde Diyarbakır Havalimanının en düşük performansa sahip olduğu görülmüştür. Elde edilen Ampirik bulgular doğrultusunda analize dahil edilen havalimanların incelenen dönem boyunca performans sıralamalarının oldukça istikrarlı olduğu görülmüştür. Bu bulgulara göre, Türkiye’de havalimanlarının performansının büyük ölçüde yolcu hareketliliğine bağlı olduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca çalışmanın sonuçları doğrultusunda Türkiye’de havalimanlarının genel performans düzeninin kısa vadede büyük değişiklikler göstermediğini işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme , Havalimanı Performansı , CRITIC , SAW , PSI

Multi-Criteria Performance Analysis of Turkey's 12 Busiest Airports: Findings from CRITIC–SAW and PSI Methods

Öz

This study examines the performance of the 12 busiest airports in Turkey between 2020 and 2024 using multi-criteria decision-making (MCDM) methods. The criteria used to evaluate airport performance consist of six indicators: domestic passenger traffic, international passenger traffic, domestic commercial aircraft movements, international commercial aircraft movements, domestic cargo traffic, and international cargo traffic. To determine the weights of these criteria, the CRITIC method—one of the objective weighting techniques—was employed. The airports were then ranked according to their performance using the CRITIC-based SAW method and the PSI method, which were applied independently of each other. The empirical findings indicate that domestic passenger traffic emerged as the most influential criterion. The weight of this criterion exhibited a consistent upward trend from 2020 to 2024. According to the results obtained for the 2020–2024 period, Istanbul Airport ranked as the highest-performing airport based on the CRITIC-based SAW method. Similarly, the PSI method also identified Istanbul Airport as the top-performing airport throughout the analysis period. In contrast, both the CRITIC-based SAW and PSI methods consistently found Diyarbakır Airport to be the lowest-performing airport during the same period. The empirical results further show that the performance rankings of the airports included in the analysis remained highly stable throughout the examined period. This suggests that airport performance in Turkey is largely driven by passenger mobility. Moreover, the findings indicate that the overall performance structure of airports in Turkey does not exhibit substantial short-term fluctuations.

Anahtar Kelimeler

Multi-Criteria Decision Making , Airport Performance , CRITIC , SAW , PSI

Kaynakça

• Akbulut, O. Y. (2019). CRITIC ve EDAS Yöntemleri İle İş Bankası’nın 2009-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263. https://doi.org/10.30784/epfad.594762
• Akbulut, O. Y. (2020). GRİ ENTROPİ Temelli PSI VE ARAS ÇKKV Yöntemleriyle Türk Mevduat Bankalarının Performans Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187. https://doi.org/10.29106/fesa.90432
• Akca, M. (2020). Havalimanı Şehri Modeli. International Journal of Management and Administration, 4(7), 178-188. https://doi.org/10.29064/ijma.688454
• Akın, N. G. (2025). Measuring the Performance of Airport Operations in Türkiye with The MPSI Based MABAC Method. Verimlilik Dergisi, 59(4), 803-826. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1647363
• Akyüz, G., ve Aka, S. (2017). Çok Krı̇terlı̇ Karar Verme Teknı̇klerı̇yle Tedarı̇kçı̇ Performansı Değerlendı̇rmede Toplamsal Bı̇r Yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46. https://doi.org/10.11611/yead.277893
• Altınkurt, T., & Merdivenci, F. (2020). AHP Tabanlı EDAS Yöntemleriyle Havayolu İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(4), 49-58.
• Altin, F. G., Karaatlı, M., ve Budak, İ. (2017). Avrupa’nın En Büyük 20 Havalimanının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Ve Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(4), 1049-1064.
• Arslan, R. (2021). Doğu ve Güneydoğu Anadolu Bölgelerindeki Havalimanlarının CIRITIC Temelli WASPAS Yöntemi İle Sıralanması. Uluslararası İktisadi ve İdari Akademik Araştırmalar Dergisi, 1(1), 27-38.
• Aydın, U. (2024). Havayolu Performans Analizi İçin Yeni Entegre D-CRITIC TOPSIS Yaklaşımı. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26(1), 226-250. https://doi.org/10.16953/deusosbil.1339614
• Aydın, S. (2025). Rankıng Of Metropolıtan Aırports Usıng CIRITIC-Based MOORA Method. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(1), 231-246. https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.1631688
• Bakır, M., ve Akan, Ş. (2018). Havaalanlarında Hizmet Kalitesinin ENTROPİ Ve TOPSIS Yöntemleri İle Değerlendirilmesi: Avrupa’nın En Yoğun Havaalanları Üzerine Bir Uygulama. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(66), 632-651. https://doi.org/10.17755/esosder.346412
• Bayram, E. (2021). Türkiye’deki Katılım Bankalarının CRITIC Temelli EDAS Yöntemiyle Performans Değerlendirmesi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(24), 55-72. https://doi.org/10.14784/marufacd.879171
• Belke, M. (2020). CRITIC ve MAIRCA Yöntemleriyle G7 Ülkelerinin Makroekonomik Performansının Değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(Temmuz 2020(Özel Ek), 120-139.
• Chang, Y. H., Shao, P. C., ve Chen, H. J. (2015). Performance Evaluation Of Airport Safety Management Systems İn Taiwan. Safety Science, 75, 72-86.
• Çakır, S., & Perçin, S. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(4), 449-459.
• Demir, G. ve Kartal, M. (2020). Güncel Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri. Ankara: Akademisyen Kitapevi
• Demir, G., Özyalçın, A. T. ve Bircan, H. (2021). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve ÇKKV yazılımı ile problem çözümü. Ankara: Nobel Yayıncılık.
• Devlet Hava Meydanları İşletmesi Genel Müdürlüğü (2025). Havalimanları Karşılaştırmalı İstatistikleri. https://www.dhmi.gov.tr/Sayfalar/Istatistikler.aspx Erişim Tarihi: 22 Eylül 2025.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining Objective Weights İn Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
• Durmuşçelebi, C., ve. Kiracı, K. (2022). Türkiye’de Havaalanı Performansının CRITIC temelli EDAS Yöntemiyle Analizi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 837-856. https://doi.org/10.18506/anemon.964827
• Elgün, A., Babacan, E., Kozak, M., Babat, D. (2013). Yeni Tüketim Mekânları Olarak Havalimanı Terminalleri. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 24(1), 70-82.
• Işık, Ö. (2019), Türkiye'de Hayat Dışı Sigorta Sektörünün Finansal Performansının CRITIC Tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Business & Management Studies: An International Journal, (2019), 7(1): 542-562 doi: http://dx.doi.org/10.15295/bmij.v7i1.1090
• Keleş, M. K., Özdağoğlu, A., ve Işıldak, B. (2021). Yolcular Açısından Havalimanlarının Değerlendirilmesine Yönelik Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Bir Uygulama. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 419-456.
• Keleş, M. K. (2022). CRITIC Temelli MABAC Yöntemi İle Türk Hava Yollarının Yıllara Göre Performansının Değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 6(1), 53-67. https://doi.org/10.31200/makuubd.1070559
• Kiracı, K. ve Bakır, M. (2019). CRITIC Temelli EDAS Yöntemi İle Havayolu İşletmelerinde Performans Ölçümü Uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (35), 157-174. https://doi.org/10.30794/pausbed.421992
• Kuo, M. S., ve Liang, G. S. (2011). Combining VIKOR With GRA Techniques To Evaluate Service Quality Of Airports Under Fuzzy Environment. Expert Systems with Applications, 38(3), 1304-1312.
• Lupo, T. (2015). Fuzzy ServPerf Model Combined With ELECTRE III to Comparatively Evaluate Service Quality Of İnternational Airports İn Sicily. Journal of Air Transport Management, 42, 249-259.
• Maniya, K. & Bhatt, M. G. (2010). A Selection Of Material Using A Novel Type Decision-Making Method: Preference Selection İndex Method. Materials & Design, 31(4), 1785-1789.
• Mercan, T., ve Atalay, M. (2021). Türkiye’deki Havalimanlarının Performanslarının Kümeleme Ve TOPSIS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (37), 676-711. https://doi.org/10.14520/adyusbd.796021
• Ömürbek, N., ve Urmak Akçakaya, E. (2018). Forbes 2000 Listesinde Yeralan Havacılık Sektöründeki Şirketlerin ENTROPİ, MAUT, COPRAS VE SAW Yöntemleri İle Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 257-278.
• Özbek, A. (2017). Türkiye Diyanet Vakfı’nın SAW, COPRAS ve TOPSIS Yöntemi İle Performans Değerlendirmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(1), 66-84. https://doi.org/10.11611/yead.277484
• Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., ve Işıldak, B. (2020). Isparta Süleyman Demirel Havalimanını Kullanan Havayolu Firmaları Performanslarının BWM, MAIRCA VE MABAC İle Değerlendirilmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), 175-194. https://doi.org/10.18092/ulikidince.711974
• Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., ve Işıldak, B. (2021a). Havalimanlarının Bulanık DEMATEL ve MABAC Yöntemleri İle Sıralanması. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1), 46-67. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.697259
• Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., ve Işıldak, B. (2021b). Dünyanın En İşlek Havalimanlarının PIPRECIA-E, SMART Ve MARCOS Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (58), 333-352. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.856842
• Pandey, M. M. (2016). Evaluating The Service Quality Of Airports İn Thailand Using Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Method. Journal of Air Transport Management, 57, 241-249
• Satıcı, S. (2021). Ülkelerin İnovasyon Performansının CRITIC Temelli WASPAS Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 16(2), 91-104.
• Tuş, A., ve Aytaç Adalı, E. (2018). CODAS ve PSI Yöntemleri İle Personel Değerlendirmesi. Alphanumeric Journal, 6(2), 243-256. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.432843
• Ulutaş, A. Ve Topal, A. (2020). Bütünleştirilmiş Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Üretim Sektörü Uygulamaları. Ankara: Akademisyen Kitapevi.
• Urmak, E. D., Çatal, Y., & Karaatlı, M. (2017). İllerin Ormancılık Faaliyetlerinin AHP TEMELLİ MAUT ve SAW Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 301-325.