EVALUATION OF AIRLINE COMPANIES PERFORMANCES USING ISPARTA - SÜLEYMAN DEMİREL AIRPORT WITH BWM, MAIRCA AND MABAC

Yıl 2020, Sayı: 29, 175 - 194, 10.10.2020

Aşkın Özdağoğlu , Murat Kemal Keleş , Barış Işıldak

https://doi.org/10.18092/ulikidince.711974

Cited By: 9

Öz

Air transportation is often preferred by people because it is faster than other transportation alternatives and saves time. As in every sector, there is a fierce competition among the airport companies in the aviation sec-tor. In this intense competitive environment, airport companies that fulfill the demands of their passengers and provide quality services will gain superiority against their competitors and increase their number of pas-sengers. In this study, the performances of airport companies carrying passengers using Isparta - Süleyman Demirel Airport were evaluated using BWM (Best Worst Method) and MAIRCA (MultiAtributive Ideal-Real Comparative Analysis) methods, which are multi-criteria decision making methods. The weights of 4 evalua-tion criteria used in the assessment were found by the BWM method, and 7 airline companies were listed by the MAIRCA method. Then, calculations were made with MABAC (Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison), which is another Multi-Criteria Decision Making Method for testing the results. Analyzes were made with Lingo and Excel softwares. As a result of the analysis, the most important criterion was de-termined as the “total number of passengers” and the airport named “Alternative 4” ranked first.

ISPARTA SÜLEYMAN DEMİREL HAVALİMANINI KULLANAN HAVAYOLU FİRMALARI PERFORMANSLARININ BWM, MAIRCA VE MABAC İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Havayolu ile ulaşım, diğer ulaşım alternatiflerine göre daha hızlı olması ve zaman tasarrufu sağlamasından do-layı insanlar tarafından sıklıkla tercih edilmektedir. Her sektörde olduğu gibi havacılık sektöründe de havayolu firmaları arasında kıyasıya bir rekabet yaşanmaktadır. Bu yoğun rekabet ortamında yolcularının taleplerini ye-rine getiren, kaliteli hizmetler sunan havayolu firmaları rakiplerine karşı üstünlük sağlayacak, yolcu sayılarını artıracaklardır. Bu çalışmada Isparta - Süleyman Demirel Havalimanı’nı kullanarak yolcu taşıyan havayolu fir-malarının performansları çok kriterli karar verme yöntemlerinden BWM (Best Worst Method – En İyi En Kötü Yöntemi) ve MAIRCA (MultiAtributive Ideal-Real Comparative Analysis – Çok Faktörlü İdeal- Gerçek Karşılaş-tırmalı Analizi) yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Değerlendirmede kullanılan 4 adet kriterin ağırlığı BWM yön-temi ile bulunmuş, 7 adet havayolu firması da MAIRCA yöntemi ile sıralanmıştır. Ardından elde edilen sonuç-ların birbiri ile uyumlu olup olmadığını test etmek amacıyla bir başka ÇKKV (Çok Kriterli Karar Verme) yöntemi olan MABAC (Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison – Çok Nitelikli Sınır Yakınlık Alanı Kı-yaslaması) ile hesaplamalar yapılmıştır. Analizler Lingo ve Excel yazılımları ile yapılmıştır. Analiz sonucunda en önemli kriter “toplam yolcu sayısı” olarak belirlenmiş, “Alternatif 4” isimli havayolu firması ilk sırada yer almış-tır

Anahtar Kelimeler

BWM, MAIRCA, , Havayolu İşletmeleri, , Performans, , Çok Kriterli Karar Verme

Kaynakça

• Ağaç, G. ve Baki, B. (2016). Sağlık Alanında Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri Kullanımı: Litera-tür İncelemesi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 19(3), 343-363.
• Ahmadi, H. B., Kusi-Sarpong, S. ve Rezaei, J. (2017). Assessing The Social Sustainability Of Supply Chains Using Best Worst Method. Resources, Conservation and Recycling, 126, 99-106.
• Ayçin, E. ve Güçlü, P. (2020). BIST Ticaret Endeksinde Yer Alan İşletmelerin Finansal Perfor-manslarının Entropi ve Maırca Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finans-man Dergisi, (85), 287-312.
• Ayçin, E. ve Orçun, Ç. (2019). Mevduat Bankalarının Performanslarının Entropi ve Maırca Yön-temleri ile Değerlendirilmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22 (42), 175-194.
• Badi, I. ve Ballem, M. (2018). Supplier Selection Using The Rough Bwm-Maırca Model: A Case Study In Pharmaceutical Supplying In Libya. Decision Making: Applications in Mana-gement and Engineering, 1(2), 16-33. Doi:10.31181/dmame1802016b.
• Bakır, M., Bal, H. T. ve Akan, Ş. (2017). Türk Sivil Havacılık Sektörünün Değerlendirilmesinde Bü-tünleşik Swot-Ahs Yaklaşımı. Journal of Aviation, 1(2), 154-169.
• Batur, İ.M. (2008). Hava Yolcu ve Kargo Taşımacılığı; Dünyada ve Türkiye’de Uygulamalar. Yük-sek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir, Türkiye.
• Boral, S., Howard, I., Chaturvedi, S. K., McKee, K. ve Naikan, V. N. A. (2020). An Integrated App-roach For Fuzzy Failure Modes And Effects Analysis Using Fuzzy AHP And Fuzzy MAIR-CA. Engineering Failure Analysis, 108, 104195. Doi:10.1016/j.engfailanal.2019.104195.
• Boyacı, A. Ç., Durmaz, K. İ. ve Gencer, C. (2018). Uçak Seferlerindeki Rötarları Etkileyen Faktör-lerin Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Özel Sayı, 179-190.
• Çakır, E. ve Can, M. (2019). Best-Worst Yöntemine Dayalı Aras Yöntemi ile Dış Kaynak Kullanım Tercihinin Belirlenmesi: Turizm Sektöründe Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(3), 1273-1300.
• Çam, Ü. (2016). Havayolu Taşımacılığı Piyasasının Teorik Analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(14), 711-725.
• Çelik, K. ve Eren, H. (2020). Hava Trafik Yönetimi Araştırma Alanlarının Sınıflandırılması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 32(1), 225-234.
• Çiftçi, H. (2017). Adıyaman Havalimanı’nın Örgütsel Sağlığı ve Çalışanlarının İş Tatmin Düzeyle-rinin Analizi. Akademik Bakış Dergisi, (64), 463 – 478.
• Derici, S. ve Uygur, K. (2019). Türkiye’de Faaliyet Gösteren İki Havayolu Şirketinin Veri Zarflama Analizi İle Etkinlik Ölçümü. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(4), 1107-1118.
• Ekinci, E. B. M. ve Can, G. F. (2018). Algılanan İş Yükü ve Çalışma Duruşları Dikkate Alınarak Operatörlerin Ergonomik Risk Düzeylerinin Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı ile De-ğerlendirilmesi. Ergonomi, 1(2), 77-91.
• Ergün, N. (2017). Havaalanı Güvenlik Süreçlerindeki Problemler ve Havaalanı Kullanıcıları: Ha-vaalanı Güvenlik Görevlisi Perspektifinden Türkiye’deki Üç Havaalanında Bir Araştırma. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(1), 15-29.
• Guimera, R. ve Amaral, L.A.N. (2004). Modeling The World-Wide Airport Network. The Euro-pean Physıcal Journal B, 38, 381–385. Doi:10.1140/epjb/e2004-00131-0.
• Gupta, H. (2018). Assessing Organizations Performance On The Basis Of GHRM Practices Using BWM And Fuzzy TOPSIS. Journal of Environmental Management, 226, 201–216. Doi:10.1016/j.jenvman.2018.08.005.
• Gupta, H. ve Barua, M. K. (2016). Identifying Enablers Of Technological İnnovation For Indian Msmes Using Best–Worst Multi Criteria Decision Making Method. Technological Fore-casting and Social Change, 107, 69-79. Doi:10.1016/j.techfore.2016.03.028.
• Hatipoğlu, S. ve Işık, E. S. (2015). Havayolu Ulaşımında Hizmet Kalitesinin Ölçülmesi: İç Hatlar-da Bir Uygulama. KSÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 293-312.
• Khanmohammadi, E., Zandieh, M. ve Tayebi, T. (2019). Drawing A Strategy Canvas Using The Fuzzy Best–Worst Method. Global Journal of Flexible Systems Management, 20(1), 57-75. Doi:10.1007/s40171-018-0202-z.
• Muravev, D. ve Mijic, N. (2020). A Novel Integrated Provider Selection Multicriteria Model: The BWM-MABAC Model. Decision Making: Applications in Management and Enginee-ring, 3(1), 60-78. Doi:10.31181/dmame2003078m.
• Nur, R. (2017). Havalimanında Sunulan Hizmetlerin Engelli Yolcular Tarafından Değerlendirilme-si: Ankara Esenboğa Havalimanı Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Nevşehir, Türkiye.
• Ormani, H., Alizadeh, A. ve Naghizadeh, F. (2020). Incorporating Decision Makers’ Preferences İnto DEA And Common Weight DEA Models Based On The Best–Worst Method (BWM). Soft Computing, 24(6), 3989-4002. Doi:10.1007/s00500-019-04168-z.
• Ömürbek, N. ve Urmak Akçakaya, E. D. (2018). Forbes 2OOO Listesinde Yeralan Havacılık Sektö-ründeki Şirketlerin Entropi, Maut, Copras ve Saw Yöntemleri ile Analizi. Süleyman De-mirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 257-278.
• Pamucar, D. S. ve Savin, L. M. (2020). Multiple-Criteria Model For Optimal Off-Road Vehicle Se-lection For Passenger Transportation: BWM-COPRAS Model. Vojnotehnički glasnik, 68(1), 28-64. Doi:10.5937/vojtehg68-22916.
• Pamucar, D. S., Tarle, S. P., ve Parezanovic, T. (2018). New Hybrid Multi-Criteria Decision-Making Dematel Mairca Model: Sustainable Selection Of A Location For The Develop-ment Of Multimodal Logistics Centre. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 31 (1), 1641–1665. Doi:10.1080/1331677X.2018.1506706.
• Pishdar, M., Ghasemzadeh, F. ve Antuchevičienė, J. (2019). A Mixed İnterval Type-2 Fuzzy Best-Worst Macbeth Approach To Choose Hub Airport İn Developing Countries: Case Of Iranian Passenger Airports. Transport, 34(6), 639-651.
• Ren, J., Liang, H. ve Chan, F. T. (2017). Urban Sewage Sludge, Sustainability, And Transition For Eco-City: Multi-Criteria Sustainability Assessment Of Technologies Based On Best-Worst Method. Technological Forecasting and Social Change, 116, 29-39. Doi:10.1016/j.techfore.2016.10.070.
• Salimi, N. ve Rezaei, J. (2016). Measuring Efficiency Of University-İndustry Ph. D. Projects Using Best Worst Method. Scientometrics, 109(3), 1911-1938. Doi:10.1007/s11192-016-2121-0.
• Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü. Kurumsal Yayınlar. Yolcu Hizmetleri. Erişim tarihi: 07 Mart 2020, http://web.shgm.gov.tr/tr/kurumsal-yayinlar/4079-yolcu-hizmetleri Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü. Uçuş İzinleri. Uçuş İzinlerine İlişkin El Kitabı. Erişim tarihi: 12 Mart 2020, http://web.shgm.gov.tr/tr/ucus-izinleri/3893-index
• Şahin, İ. E. (2019). Türkiye’deki Havalimanlarının Veri Zarflama Analizi ve Malmquist Toplam Faktör Verimliliği Endeksleri ile Finansal Etkinliklerinin Analizi. Selçuk Üniversitesi Sos-yal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (42), 33-47.
• Şen, G. (2019). Üniversitede Havacılık Bölümlerinde Okuyan Öğrencilerin Meslek Seçiminde Et-kili Olan Faktörlerin Analizi. Journal of Aviation, 3(2), 122-131.
• Şenyiğit, E. ve Ünal, Z. (2019). Bwm-Mopa Yöntemi ile En İyi Rfıd Sisteminin Belirlenmesi. Avru-pa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Özel Sayı, 9-14.
• Tesic, D. Z. ve Bozanic, D. I. (2018). Application Of The MAIRCA Method İn The Selection Of The Location For Crossing Tanks Under Water. Tehnika, 73(6), 860-867. Doi:10.5937/tehnika1806860860T.
• Ulutaş, A. (2019). Swara ve Mairca Yöntemleri ile Catering Firması Seçimi. Busıness & Mana-gement Studıes: An Internatıonal Journal, 7(4), 1467-1479. doi: http://dx.doi.org/10.15295/bmij.v7i4.1166
• Van de Kaa, G., Rezaei, J., Taebi, B., Van de Poel, I. ve Kizhakenath, A. (2020). How To Weigh Va-lues İn Value Sensitive Design: A Best Worst Method Approach For The Case Of Smart Metering. Science and Engineering Ethics, 26(1), 475-494. Doi:10.1007/s11948-019-00105-3.
• Windle, R. ve Dresner, M. (1995). Airport Choice İn Multiple-Airport Regions. Journal of trans-portation engineering, 121(4), 332-337.
• Yılmaz, F. (2020). Türkiye’de Sivil Havacılık Sektörünün Tarihsel Gelişimi ve 2003-2018 Yılları Arasında Sektörün Değerlendirilmesi. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergi-si, 7(1), 113-129.
• Zolfani, S. H., Ecer, F., Pamučar, D. ve Raslanas, S. (2020). Neighborhood Selection For A Newcomer Via A Novel BWM-Based Revised MAIRCA İntegrated Model: A Case From The Coquimbo-La Serena Conurbation, Chile. International Journal of Strategic Pro-perty Management, 24(2), 102-118. Doi:10.3846/ijspm.2020.11543.