Military Base Location Selection for Black Sea Region with COPRAS Method

Yıl 2024, , 562 - 579, 31.08.2024

Ali Kılıçaslan , Selen Avcı Azkeskin , Zerrin Aladağ

https://doi.org/10.53433/yyufbed.1445417

Öz

Military bases can be defined as locations where command centers are situated, housing personnel, and serving as sites for training and exercises. Selecting a base location for our country, surrounded by seas on three sides, is a crucial and strategic decision. This study aims to choose a base location in the Black Sea Region to preserve our country's interests and security, protect natural gas resources, and address potential threats. The socio-cultural structures of twelve alternative ports have been analyzed, and their geographical features have been examined through satellite images. Eighteen criteria identified through literature review and expert opinions have been classified as "operational" and "strategic". After identifying the criteria and alternatives, the criteria were weighted using the Analytic Hierarchy Process (AHP), a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) method, followed by ranking the alternatives using another MCDM method called Complex Proportional Assessment (COPRAS). "Channel depth" has been evaluated as the criterion with the highest importance regarding operational criteria. The most significant strategic criterion identified is the "distance to natural gas resources". Operational, strategic, and overall rankings were obtained separately, and the results were compared and interpreted. In terms of all rankings, İnebolu has become the last alternative. The top alternative is Karadeniz Ereğli, according to operational ranking; Samsun, according to strategic ranking; and Çamburnu, according to the overall ranking. The study aims to provide benefits to decision-makers.

Anahtar Kelimeler

Analytic Hierarchy Process (AHP), COPRAS (Complex Proportional Assessment), Decision support system, Multi-criteria decision making (MCDM), Selection of military base locations

Copras Yöntemi ile Karadeniz Bölgesi’nde Askeri Üs Bölgesi Seçimi

Öz

Askeri üsler, komutanlıklar ve içerisinde görev alan personelin barındığı, eğitim ve tatbikatların yapıldığı yerler olarak tanımlanabilir. Üç tarafı denizlerle çevrili olan ülkemiz için üs yeri seçimi oldukça önemli ve stratejik bir karardır. Bu çalışmada, ülkemizin çıkarlarını ve güvenliğini muhafaza etmek, doğalgaz kaynaklarının korunması ve oluşabilecek diğer tehditlere karşı Karadeniz Bölgesi’nde üs yeri seçimi amaçlanmıştır. Alternatif 12 limanın sosyokültürel yapıları analiz edilmiş ve uydu görüntüleri incelenerek coğrafi yapıları incelenmiştir. Literatür taraması ve uzman görüşü alınarak belirlenen 18 kriter “operasyonel” ve “stratejik” olarak sınıflandırılmıştır. Kriter ve alternatiflerin tespit edilmesinden sonra Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ile kriterler ağırlıklandırılmış ardından bir başka ÇKKV yöntemi olan COPRAS (Complex Proportional Assessment) ile alternatifler sıralanmıştır. “Kanal derinliği” operasyonel olarak önem derecesi bakımından en yüksek öneme sahip kriter olarak değerlendirilmiştir. Stratejik olarak en önemli kriter ise “doğalgaz kaynaklarına uzaklık” olarak tespit edilmiştir. Operasyonel, stratejik ve genel sıralama ayrı ayrı elde edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılarak yorumlanmıştır. Tüm sıralamalara göre en sondaki alternatif İnebolu olmuştur. En iyi alternatif ise operasyonel sıralamaya göre Karadeniz Ereğli, stratejik sıralamaya göre Samsun, genel sıralamaya göre Çamburnu olmuştur. Çalışmanın karar vericilere fayda sağlaması amaçlanmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP), Askeri üs yeri seçimi, COPRAS (Complex Proportional Assessment), Çok kriterli karar verme (ÇKKV), Karar destek sistemi

Kaynakça

• Aksoy, E., Ömürbek, N., & Karaatlı, M. (2015). AHP temelli Multimoora ve Copras yöntemi ile Türkiye kömür işletmelerinin performans değerlendirmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(4), 1-28. https://doi.org/10.17065/huiibf.10920
• Aryee, J., Gohoho, E. S., & Kobina vanDyck, G. (2015). Offshore support base location of Subsea Engineering Companies (SECs) for Tweneboa, Enyenra and Ntomme (TEN) project in Ghana using analytic hierarchy process. International, Journal of Social Science and Economics Invention, 1(04), 205-219. https://doi.org/10.23958/ijssei/vol01-i04/02
• AsghariSaraskanroud, S., Mosavi, M. N., & Mahdavi, S. (2019). Geomorphological analysis in site selection of military centers using GIS, ANP (case studies: garrisons border cities of west Azerbaijan). Geographical Planning of Space Quarterly Journal, 9(33), 77-96. https://doi.org/10.30488/gps.2019.91871
• Bilgin, N. G., Bozma, G., & Riaz, M. (2024). Location selection criteria for a military base in border region using N-AHP method. AIMS Mathematics, 9(3), 7529-7551. https://doi.org/10.3934/math.2024365
• Bojer, A. K., Woldesilassie, F. F., Debelee, T. G., Kebede, S. R., & Esubalew, S. Z. (2023). AHP and machine learning-based military strategic site selection: a case study of Adea District East Shewa Zone, Ethiopia. Journal of Sensors, 6651486. https://doi.org/10.1155/2023/6651486
• Caruzzo, A., Cardoso, P. R. B., Junior, H. V., & Belderrain, M. C. N. (2016). Strategic decisions in transport: a case study for a naval base selection in Brazil. Transportes, 24(1), 5-18. https://doi.org/10.14295/transportes.v24i1.874
• Cegan, J. C., & Golan, M. S. (2021). Siting military base camps through an MCDA framework. Journal of Military Studies, 1-12. https://doi.org/10.2478/jms-2021-0011
• Fouladgar, M. M., Chamzini, Y. A., Lashgari, A., Zavadskas, K. E., & Turskis, Z. (2012). Maintenance strategy selection using AHP and COPRAS under fuzzy environment. International Journal of Strategic Property Management, 16(1), 85-104. https://doi.org/10.3846/1648715X.2012.666657
• Google Earth. (2023). Erişim tarihi: 26.09.2023. https://earth.google.com
• Hezam, I. M., Mishra, A. R., Rani, P., Saha, A., Smarandache, F., & Pamucar, D. (2023). An integrated decision support framework using single-valued neutrosophic-MASWIP-COPRAS for sustainability assessment of bioenergy production technologies. Expert Systems with Applications, 211, 118674. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118674
• Karabulut, T. (2023). Critic-Copras yöntemi ile elektrikli motosiklet seçimi. In A. T. Bayram (Ed.), Sosyal bilimler üzerine araştırmalar-V (pp. 69-82). Özgür Yayın Dağıtım Ltd. Şti.
• Kumar, A., & Pant, S. (2023). Analytical hierarchy process for sustainable agriculture: An overview. MethodsX, 10, 101954. https://doi.org/10.1016/j.mex.2022.101954
• Madić, M., Marković, D., Petrović, G., & Radovanović, M. (2014, Mayıs). Application of copras method for supplier selection. The 5th International Conference Transport And Logistics-TIL, Niš, Sırbistan.
• Mahdiraji, H. A., Arzaghi, S., Staukis, G., & Zavadskas, K. E. (2018). A hybrid fuzzy BWM-Copras method for analyzing key factors of sustainable architecture. Sustainability, 10(5), 1626. https://doi.org/10.3390/su10051626
• Mishra, A. R., Alrasheedi, M., Lakshmi, J., & Rani, P. (2024). Multi-criteria decision analysis model using the q-rung orthopair fuzzy similarity measures and the COPRAS method for electric vehicle charging station site selection. Granular Computing, 9, 23. https://doi.org/10.1007/s41066-023-00447-1
• Ömürbek, N., & Eren, H. (2016). Promethee, Moora ve Copras yöntemleri ile oran analizi sonuçlarının değerlendirilmesi: bir uygulama. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(16), 174-187. https://doi.org/10.20875/sb.69615
• Özdağoğlu, A. (2013). İmalat işletmeleri için eksantrik pres alternatiflerinin Copras yöntemi ile karşılaştırılması. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(8), 1-22.
• Popovic, G., Stanujkic, D., & Stojanovic, S. (2012). Investment project selection by applying copras method and imprecise data. Serbian Journal of Management, 7(2), 257-269. https://doi.org/10.5937/sjm7-2268
• Purnomo, J., Fanani, Z., Domai, T., & Hariswanto, A. (2020). Model development of naval base determination. A system dynamics and interpretative structural modeling (ism) approach. Journal of Defense Resources Management, 11(1), 55-66.
• Saaty, T. L. (1980a). The analytic hierarchy process (AHP). The Journal of the Operational Research Society, 41(11), 1073-1076.
• Saaty, T. L. (1980b). The analytic hierarchy process. Mcgraw-Hill International Book Company.
• Saaty, T. L., & Ozdemir, M. S. (2003). Why the magic number seven plus or minus two. Mathematical and Computer Modelling, 38(3-4), 233-244. https://doi.org/10.1016/S0895-7177(03)90083-5
• Sarıçalı, G., & Kundakçı, N. (2016). Ahp ve Copras yöntemleri ile otel alternatiflerinin değerlendirilmesi. International Review of Economics and Management, 4(1), 45-66.
• Sennaroglu, B., & Celebi, G. V. (2018). A military airport location selection by AHP integrated PROMETHEE and VIKOR methods. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 59, 160-173. https://doi.org/10.1016/j.trd.2017.12.022
• Stimers, M., & Lenagala, S. (2017). The Analytic Hierarchy Process in gis-driven military operation base selection: a case study in Sri Lanka. Journal of Defense Management, 7(1), 157. https://doi.org/10.4172/2167-0374.1000157
• Topak, M. S., & Çanakçıoğlu, M. (2019). Banka performansının Entropi ve Copras yöntemi ile değerlendirilmesi: Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29(154), 107-132.
• Wind, Y., & Saaty, T. L. (1980). Marketing applications of the Analytic Hierarchy Process. Management Science, 26(7), 641-658. https://doi.org/10.1287/mnsc.26.7.641
• Yıkın, M. T., & Özcan, E. (2024). Demir ipek yolu güzergahında kuruluş yeri seçimi: Kapıkule-Kars örneği. Demiryolu Mühendisliği, 19, 225-240. https://doi.org/10.47072/demiryolu.1320992
• Zavadskas, E. K., & Kaklauskas, A. (1996). Pastatų sistemotechninis įvertinimas. Vilnius Tech., Vilnius. https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/147525