Havayolu Sektörü Çalışanları Bakış Açısından Havalimanlarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi

Öz

Havalimanlarında verilen hizmetler, havalimanlarının fiziksel ve çevresel yapıları, coğrafi konumları gerek yolcular açısından gerekse de havayolu sektörü çalışanları açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmada Batı Akdeniz ve Ege Bölgesinde faaliyet gösteren birbirine yakın üç havalimanının karşılaştırmalı analizi yapılmıştır. Çalışma kapsamındaki havalimanları, havalimanı yer hizmetleri ekibi ve uçuş mürettebatı olmak üzere iki farklı havayolu çalışan ekibi gözüyle değerlendirilmiştir. Çalışmada yapılan analizlerde çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılmıştır. Değerlendirme kriterlerinin ağırlığı Bulanık SWARA ile bulunmuş, üç havalimanının sıralamaları da COPRAS ve SAW yöntemleriyle ayrı ayrı yapılmıştır. Çalışma sonucunda havalimanı yer hizmetleri ekibi ve uçuş ekibi görüşlerine göre her iki çok kriterli karar verme yöntemi kullanılarak yapılan analiz sonuçları karşılaştırılmıştır. Analiz sonuçlarına göre; en önemli üç kriter sırayla, “pist uzunluğu”, “taksirutlar” ve “yükseklik-rakım”, en önemsiz kriterin ise “terminal alanı büyüklüğü” olduğu tespit edilmiştir. Havalimanı yer hizmetleri ekibi ve uçuş ekibi görüşlerine göre kriter sıralamaları aynı olmasına rağmen, kriterlerin önem dereceleri ve havalimanlarının sıralamalarının farklı çıktığı görülmüştür. Bunun nedeni, havalimanlarında çalışan yer hizmetleri personeli ile uçuş ekibi personelinin yaptıkları işler ve görev tanımları farklı olduğu için havalimanından beklentilerine bağlı olarak değerlendirme kriterlerinin önem dereceleri de farklılık arz etmiştir. Çalışmanın havalimanları yöneticilerine, havayolu sektörü çalışanlarına ve havalimanlarını kullanan yolculara faydalı olacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Havalimanları
• Çok Kriterli Karar Verme
• Bulanık SWARA
• COPRAS
• SAW

Evaluation of Airports with Multi-Criteria Decision-Making Methods from the Perspective of Airline Sector Employees

Öz

The services provided at the airports, the physical and environmental structures of the airports, and their geographical locations are very important for both passengers and airline industry employees. In the study, comparative analysis of three airports operating in the Western Mediterranean and Aegean Regions is made. The airports within the scope of the study are evaluated from the viewpoint of two different airline employee groups, namely the airport ground services team and the flight crew. Multi-criteria decision making methods are used in the analysis. The weight of the evaluation criteria is found by Fuzzy SWARA, and the rankings of three airports are made separately by using COPRAS and SAW methods. The results of the analysis made using both multi-criteria decision making methods are compared according to the airport ground services team and flight crew opinions. According to the analysis results, the three most important criteria are “runway length”, “taxiways” and “altitude”. The least important criterion is “terminal area”. Although the criteria rankings are the same according to the airport ground handling crew and flight crew opinions, it is observed that the weights of these criteria are different. Since the work and job descriptions of the ground handling personnel working at the airports and the flight crew are different, the importance of the evaluation criteria also differs depending on their expectations from the airport. It is thought that the study is going to be beneficial for airport managers, airline industry employees and passengers using airports.

Anahtar Kelimeler

• Airports
• Multi Criteria Decision Making
• Fuzzy SWARA
• COPRAS
• SAW

Kaynakça

1. Acer, A., Genç, T. ve Dinçer, 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. Adeel, A., Sana, A., Tabassum, M. F. ve Ilyas, A. K. N. (2019). Multi-criteria decision-making for airport operation performance using triangular fuzzy numbers. Scientific Inquiry and Review (SIR), 3(3), 2521-2435. https://doi.org/10.32350/sir.33
3. Agarwal, S., Kant, R. ve Shankar, R. (2020). Evaluating solutions to overcome humanitarian supply chain management barriers: A hybrid fuzzy swara–fuzzy waspas approach. International Journal of Disaster Risk Reduction, 101838. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101838
4. Akca, M. (2020). Bölgesel kalkınmada havalimanı rolleri: İşleticiler için öneriler. Doğu Anadolu Sosyal Bilimlerde Eğilimler Dergisi, 4(1), 27-39.
5. Akgül, Y. (2019). Çok kriterli karar verme yöntemleriyle Türk bankacılık sisteminin 2010-2018 yılları arasındaki performansının analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (FESA), 4(4), 567-582.
6. Ansari, Z. N., Kant, R. ve Shankar, R. (2020). Evaluation and ranking of solutions to mitigate sustainable remanufacturing supply chain risks: A hybrid fuzzy swara-fuzzy copras framework approach. International Journal of Sustainable Engineering, 1-22. https://doi.org/10.1080/19397038.2020.1758973
7. Atan, M. ve Yılmaz, E. (2020). Karar verme ve karar teorisi. Örnek uygulamalarla çok kriterli karar verme yöntemleri. Gazi Kitabevi.
8. Ayçin, E. ve Çakın, E. (2019). KOBİ’lerin finansal performansının macbeth-copras bütünleşik yaklaşımıyla değerlendirilmesi. Journal of Yaşar University, 14(55), 251-265.

9. Aynur, A., Tolga, G. 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.
10. Bilotkach, V. ve Bush, H. (2020). Airport competition from airports’ perspective: Evidence from a survey of european airports. Competition and Regulation in Network Industries, 21(3), 275-296. https://doi.org/10.1177/1783591720937876
11. Büyüközkan, G. ve Güler, M. (2020). Smart watch evaluation with integrated hesitant fuzzy linguistic saw-aras technique. Measurement, 153, 107353. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.107353
12. Chatterjee, P., Athawale, V. M. ve Chakraborty, S. (2011). Materials selection using complex proportional assessment and evaluation of mixed data methods. Materials and Design, 32, 851-860.
13. Çınaroğlu E. ve Avcı T. (2017). Türkiye’de faaliyette bulunan büyük havalimanlarının iç ve dış hat performanslarının karşılaştırılması. BMIJ, 5(4), 55-75. https://doi.org/10.15295/bmij.v5i4.184
14. Çınaroğlu, E. (2019). Fortune 500 listesinde yer alan otomotiv sektörü firmalarının swara destekli copras yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 593-611.
15. Devlet Hava Meydanları İşletmesi Genel Müdürlüğü. (2020). Havalimanları. https://www.dhmi.gov.tr/Sayfalar/HavaLimanlari.aspx adresinden 26 Haziran 2020 tarihinde alınmıştır.
16. Dilmen, E. ve Çetinyokuş, T. (2020). Potansiyel çoklu havalimanı sisteminin çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(2), 859-876.
17. Erdoğan, D. (2016). Havaalanı hizmet kalitesinin önem-performans analiziyle değerlendirilmesi: Gaziantep Havalimanı örneği. Journal of Aviation Research, 2(2), 82-100.
18. Ergün, M., Korucuk, S. ve Memiş, S. (2020). Sürdürülebilir afet lojistiğine yönelik ideal afet depo yeri seçimi: Giresun ili örneği. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(1), 144-165.
19. Ertunç, E. ve Çay, T. (2020). Havaalanı yer seçiminde coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve analitik hiyerarşi süreci (AHP) kullanımı. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(2), 200-210.
20. Eskandari, M., Homaee, M., Mahmoodi, S., Pazira, E. ve Van Genuchten, M. T. H. (2015). Optimizing landfill site selection by using land classification maps. Environmental Science and Pollution Research, 22, 7754–7765.
21. Fishburn, P. C. (1967). Additive utilities with incomplete product sets: Application to priorities and assignments. Operations Research, 15(3), 537-542. https://doi.org/10.1287/opre.15.3.537.
22. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K. ve Antucheviciene, J. (2018). A new hybrid fuzzy mcdm approach for evaluation of construction equipment with ustainability considerations. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 18(1), 32-49. https://doi.org/10.1016/j.acme.2017.04.011
23. Gökdalay, M. H. ve Evren, G. (2009). Havaalanlarının performans analizinde bulanık çok ölçütlü karar verme yaklaşımı. İTÜ Dergisi, 8(6), 157-168.
24. Güner, S. ve Gülay, İ. (2018). Havalimanı işletmeciliği ve Türkiye’de havalimanlarının mülkiyet yapısı. Ulakbilge, 6(29), 1327-1348.
25. Gürbüz, F., Göleç, A. ve Şenyiğit, E. (2016). Çok kriterli karar verme teknikleri ile en iyi askeri kargo uçağının belirlenmesi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(5), 87-101.
26. Janić, M. (2017). Analysing and modelling some effects of solutions for matching the airport runway system capacity to demand. Journal of Air Transport Management, 65, 166-180. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2017.06.007
27. Kaya, S. K. ve Erginel, N. (2020). Futuristic airport: A sustainable airport design by integrating hesitant fuzzy swara and hesitant fuzzy sustainable quality function deployment. Journal of Cleaner Production, 123880. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123880
28. Kazemi, A., Attari, M. Y. N. ve Khorasani, M. (2016). Evaluating service quality of airports with integrating topsis and vikor under fuzzy environment. International Journal of Services, Economics and Management, 7(2-4), 154-166.
29. Keršuliene, V., Zavadskas, E. K. ve 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.
30. Köleoğlu, N. ve Demirel, E. (2019). Türkiye’nin önemli turizm kentlerindeki havalimanlarının etkinliklerinin veri zarflama analizi yöntemiyle ölçülmesi. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 16(3), 352-365.
31. Kumar, A., Aswin, A. ve Gupta, H. (2020). Evaluating green performance of the airports using hybrid bwm and vikor methodology. Tourism Management, 76, 103941. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.06.016
32. Kumari, R. ve Mishra, A. R. (2020). Multi-criteria copras method based on parametric measures for intuitionistic fuzzy sets: Application of green supplier selection. Iranian journal of science and technology, Transactions of Electrical Engineering, 1-18. https://doi.org/10.1007/s40998-020-00312-w
33. Madenoğlu, F. S. (2019). Bulanık çok kriterli karar verme ortamında yeşil tedarikçi seçimi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(4), 1850-1869.
34. Mavi, R. K., Goh, M. ve Zarbakhshnia, N. (2017). Sustainable third-party reverse logistic provider selection with fuzzy swara and fuzzy moora in plastic industry. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 91, 2401-2418. https://doi.org/10.1007/s00170-016-9880-x
35. Mercan, Y. ve Çetin, O. (2020). Copras ve vikor yöntemleri ile bist elektrik endeksindeki firmalarının finansal performans analizi. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 5(9), 123-139.
36. Mishra, A. R., Rani, P., Pandey, K., Mardani, A., Streimikis, J., Streimikiene, D. ve Alrasheedi, M. (2020). Novel multi-criteria intuitionistic fuzzy swara–copras approach for sustainability evaluation of the bioenergy production process. Sustainability, 12(10), 4155.
37. Organ, A., Arman, K. ve Katrancı, A. (2020). Evaluation of criteria that affect the sustainability of smart supply chain in a textile firm by fuzzy swara method. Springer, 658-665. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51156-2_76
38. Orhan, M. ve Aytekin, M. (2020). Türkiye ile AB’ye son katılan ülkelerin ar-ge performanslarının critic ağırlıklı maut ve saw yöntemiyle kıyaslanması. Business & Management Studies: An International Journal, 8(1), 754-778. https://doi.org/10.15295/bmij.v8i1.1355
39. Ömürbek, N., Demirgubuz, M. Ö. ve Tunca, M. Z. (2013). Hizmet sektöründe performans ölçümünde veri zarflama analizinin kullanımı: Havalimanları üzerine bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 4(9), 21-43.
40. Ömürbek, N., Karaatlı, M. ve Balcı, H. F. (2016). Entropi temelli maut ve saw yöntemleri ile otomotiv firmalarının performans değerlemesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1), 227-255.
41. Özbek, A. (2017). Türkiye Diyanet Vakfı'nın saw, copras ve topsis yöntemi ile performans değerlendirmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(1), 66-84. https://doi.org/10.11611/yead.277484
42. Özdağoğlu, A., Yakut, E. ve Bahar, S. (2017). Entropi ve saw yöntemlerinin bütünleştirilmesiyle bir süt ürünleri fabrikasında makine seçimi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 341-359.
43. Özdemir, E. ve Atalik, O. (2015). Check-in counters queue analysis at Atatürk Airport. Journal of Management Marketing and Logistics, 2(4), 319-326.
44. Özdemir, S. ve Özcan, E. C. (2020). Ahp, copras ve tamsayılı programlama entegrasyonu ile demiryolu araçlarında bakım planlaması. Demiryolu Mühendisliği, 12, 1-12.
45. Öztel, A. ve Şenkal, E. (2020). Perakende Sektöründe entropi temelli copras yöntemi ile finansal başarı ölçümü: Carrefoursa örneği. Yönetim Ekonomi Edebiyat İslami ve Politik Bilimler Dergisi, 5(1), 8-24.
46. Pamučar, D. S. ve Savin, L. M. (2020). Multiple-criteria model for optimal off-road vehicle selection for passenger transportation: Bwm-copras model. Vojnotehnički Glasnik, 68(1), 28-64. https://doi.org/10.5937/vojtehg68-22916
47. Perçin, S. (2019). An integrated fuzzy swara and fuzzy ad approach for outsourcing provider selection. Journal of Manufacturing Technology Management, 30(2), 531-552. https://doi.org/10.1108/JMTM-08-2018-0247
48. Pitchipoo, P., Vincent, D. S., Rajini, N. ve Rajakarunakaran S. (2014). Copras decision model to optimize blind spot in heavy vehicles: A comparative perspective. Procedia Engineering, 97, 12th Global Congress on Manufacturing and Management, 1049-1059.
49. Podvezko, V. (2011). The comparative analysis of mcda methods saw and copras. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 22(2), 134-146.
50. Rani, P., Mishra, A. R., Mardani, A., Cavallaro, F., Štreimikienė, D. ve Khan, S. A. R. (2020). Pythagorean fuzzy swara–vikor framework for performance evaluation of solar panel selection. Sustainability, 12(10), 4278. https://doi.org/10.3390/su12104278
51. Ren, R. X., Liao, H. C., Al-Barakati, A. ve Cavallaro, F. (2019). Electric vehicle charging station site selection by an integrated hesitant fuzzy swara-waspas method. Transformations in Business & Economics, 18(2), 103-123.
52. Sezgin, E. ve Yavuz, N. (2018). Aktarma (transfer) yoğun ve üç yıldızlı iki havalimanı: Atatürk ve Dubai Havalimanları yolcularının hizmet algıları üzerine bir çalışma. TURAN-SAM Uluslararası Bilimsel Hakemli Dergisi, 10(40), 66-77. https://doi.org/10.15189/1308-8041
53. Şengül, D. ve Çağıl, G. (2020). Bulanık swara ve bulanık analitik hiyerarşi prosesi yöntemi ile iş değerlemesi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 11(3), 965-976.
54. Tsekeris, T. (2011). Greek airports: efficiency measurement and analysis of determinants. Journal of Air Transport Management, 17, 140-142.
55. Uludağ, A. S. ve Ümit, A. Ö. (2020). Türk dünyası ülkelerinin katma değerli üretim ve makroekonomik performanslarının dematel ve copras yöntemleriyle analizi. Sosyoekonomi, 28(45), 139-164.
56. Ulutaş, A. (2020). Using of fuzzy swara and fuzzy aras methods to solve supplier selection problem. Theoretical and applied mathematics in international business içinde (s. 136-148), IGI Global.
57. Wanke, P. F. (2012). Efficiency of Brazil’s airports: Evidences from bootstrapped DEA and FDH estimates. Journal of Air Transport Management, 23, 47–53.
58. Wójcicka-Wójtowicz, A., Łyczkowska-Hanćkowiak, A. ve Piasecki, K. (2020). Application of the saw method in credit risk assessment. Springer, 189-205. https://doi.org/10.1007/978-3-030-43078-8_16
59. Wu, H. Y., Tzeng, G. H., Chen, Y. H. (2009). A fuzzy mcdm approach for evaluating banking performance based on balanced scorecard. Expert Systems with Applications, 36, 10135-10147.
60. Yazgan, A. E. ve Karkacıer, O. (2015). Veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümleri ve havalimanı işletmeciliği sektöründe bir uygulama. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7(2), 15-28.
61. Yücenur, G. N. ve Ipekçi, A. (2020). Swara/waspas methods for a marine current energy plant location selection problem. Renewable Energy, 1287-1298. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.08.131
62. Zarbakhshnia, N., Soleimani, H. ve Ghaderi, H. (2018). Sustainable third-party reverse logistics provider evaluationand selection using fuzzy swara and developed fuzzy copras in the presence of risk criteria. Applied Soft Computing, 65, 307-319. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.01.023
63. Zavadskas, E. K. ve Kaklauskas, A. (1996). Pastatǐ sistemotechninis ʋvertinimas [eng. Systemic-technical assessment of buildings], vilnius: technika.