Dünyanın En İşlek Havalimanlarının Pıprecıa-E, Smart Ve Marcos Yöntemleri İle Değerlendirilmesi

Günümüzde havayolu ulaşımı hızlı, güvenli ve rahat olması nedeniyle gerek yolcular gerekse de taşımacılık faaliyetleri konusunda yoğun olarak tercih edilmekte ve bu da havalimanlarındaki trafiği artırmaktadır. Havalimanlardaki oluşan yoğunluk ve işleklik, havalimanından kalkan ve havalimanına inen uçak sayısı, havalimanını kullanan yolcu sayısı ve havalimanındaki taşımacılık faaliyetleri ile doğru orantılıdır. Söz konusu faktörler havalimanlarının performanslarının değerlendirilmesinde etkili olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Uluslararası Havalimanları Konseyi (ACI) tarafından açıklanan 2019 yılına ait verilere göre dünyanın en işlek uluslararası havalimanlarının performanslarını değerlendirmektir. Çalışmada Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden PIPRECIA-E, SMART, MARCOS yöntemleri kulanılmıştır. Değerlendirme kriterlerinin ağırlıkları PIPRECIA-E yöntemiyle bulunmuştur. Önem derecesi en yüksek çıkan kriter “Yolcu sayısı” kriteridir. Çalışma kapsamındaki havalimanları da SMART ve MARCOS yöntemleriyle sıralanmıştır. Her iki yönteme göre yapılan sıralama sonuçları aynı çıkmıştır. Yapılan sıralamalar sonucunda, ilk sırada Çin’den Beijing Havalimanı yer alırken ikinci ve üçüncü sırada ABD’den sırayla Chicago ve Los Angeles havalimanları yer almıştır

Evaluation of The World's Busiest Airports with Piprecia-E, Smart and Marcos Methods

Nowadays, airway transportation is preferred for both passengers and transportation activities due to its fast, safe and comfortable nature. This increases the traffic at the airports. The density of the airports are directly proportional to the number of planes departing and landing at the airport, the number of passengers using the airport and the transportation activities at the airport. These factors are effective in evaluating the performance of airports. The purpose of this study is to evaluate the performance of the busiest international airports in the world according to the data for 2019 announced by Airport Council International (ACI). In the study, PIPRECIA-E, SMART, MARCOS Multi Criteria Decision Making Methods were used. The weights of the evaluation criteria were found by PIPRECIA-E method. The criterion with the highest importance is the "number of passengers". The airports within the scope of the study are also sorted using SMART and MARCOS methods. The ranking results made according to both methods are the same. As a result of the rankings, Beijing Airport from China took the first place, followed by Chicago and Los Angeles airports from the USA in the second and third place.

___

  • Airport Council International, ACI Media Releases, ACI Reveals Top 20 Airports for Passenger Traffic, Cargo and Aircraft Movements, Erişim Adresi: https://aci.aero/news/2020/05/19/aci-reveals-top-20-airports-for-passenger-traffic-cargo-and-aircraft-movements/, Erişim Tarihi: 21.11.2020.
  • Akca, M. (2020). Havalimanı şehri modeli. International Journal of Management and Administration, 4(7), 178-188. doi: 10.29064/ijma.688454.
  • Arslan, H. M. (2020). Toplumsal fayda açısından İstanbul-Ankara yüksek hızlı tren hattı için optimum güzergâhın belirlenmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 16(3), 474-493.
  • Badi, I. ve Pamučar, D. (2020). Supplier selection for steelmaking company by using combined Grey-MARCOS Methods. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 3(2), 37-48. doi: 10.31181/dmame2003037b.
  • Bakir, M., Akan, Ş., Kiraci, K., Karabasevic, D., Stanujkic, D., ve Popović, G. (2020). Multiple-Criteria approach of the operational performance evaluation in the airline industry: Evidence from the emerging markets. Romanian Journal of Economic Forecasting, XXIII(2), 149-172.
  • Deste, M. ve Şimşek, A. İ. (2019). Havayolu şirketlerinin lojistik performanslarının ENTROPI ve TOPSIS Yöntemleri kullanılarak karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(1), 395-411.
  • Devlet Hava Meydanları İşletmesi Genel Müdürlüğü, İstatistikler, Havalimanı İstatistikleri Metaveri Dosyası, Erişim Adresi: https://www.dhmi.gov.tr/sayfalar/istatistik.aspx, Erişim Tarihi: 21.11.2020.
  • 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.
  • 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.
  • Fahlepi, R. (2020). Decision support systems employee discipline identification using The Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Method. Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS), 1(2), 103-112.
  • Ferreira, J. A., Costa, M., Tereso, A., ve Oliveira, J. A. (2015). A Multi-Criteria decision support system for a routing problem in waste collection. Switzerland: Springer International Publishing.
  • Fitriani, N., Suzanti, I. O., Jauhari, A., ve Khozaimi, A. (2020). Application monitoring and evaluation using SMART (Simple Multi attribute Rating Technique) Method. In Journal of Physics: Conference Series, (Vol. 1569, No. 2, p. 022090). IOP Publishing.
  • Güner, S. (2018). Türkiye’de havalimanı işletmeciliği’nin kısa tarihçesi ve havalimanları üzerinde inceleme (Yüksek lisans tezi). Maltepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Jaukovic Jocic, K., Jocic, G., Karabasevic, D., Popović, G., Stanujkic, D., Zavadskas, E. K., ve Thanh Nguyen, P. (2020). A novel integrated PIPRECIA–Interval-Valued triangular Fuzzy ARAS Model: E-Learning course selection. Symmetry, 12(6), 928. doi: 10.3390/sym12060928.
  • Lavik, M. S., Hardaker, J. B., Lien, G., ve Berge, T. W. (2020). A multi-attribute decision analysis of pest management strategies for Norwegian crop farmers. Agricultural Systems, 178, 102741. doi: 10.1016/j.agsy.2019.102741. 1-11.
  • Memiş, S., Demir, E., Karamaşa, Ç., ve Korucuk, S. (2020). Prioritization of road transportation risks: An application in Giresun province. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 3(2), 111-126.
  • Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., ve Işıldak, B. (2020). Isparta Süleyman Demirel Havalimanını kullanan havayolu firmalari performanslarının BWM, MAIRCA ve MABAC ile değerlendirilmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), 175-194.
  • Patel, M. R., Vashi, M. P., ve Bhatt, B. V. (2017). SMART-Multi-criteria decision-making technique for use in planning activities. Proceedings of New Horizons in Civil Engineering (NHCE 2017), 1-6.
  • Popović, G., Đorđević, B., ve Milanović, D. (2019). Multiple criteria approach in the mining method selection. Industrija, 47(4), 47-62. doi: 10.5937/industrija47-24128.
  • Puška, A., Stojanović, I., Maksimović, A., ve Osmanović, N. (2020). Evaluation software of project management used Measurement of Alternatives and Ranking According to Compromise Solution (MARCOS) Method. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 3(1), 89-102. doi: 10.31181/oresta2001089p.
  • Rahadjeng, I. R. (2020). Application of the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Method on the selection of anti mosquito lotion based on the consumer. IJISTECH (International Journal of Information System & Technology), 3(2), 152-158.
  • Stanujkic, D., Zavadskas, E. K., Karabasevic, D., Smarandache, F., ve Turskis, Z. (2017). The use of the pivot pairwise relative criteria importance assessment method for determining the weights of criteria. Romanian Journal of Economic Forecasting, XX(4), 116-133.
  • Stević, Ž. ve Brković, N. (2020). A novel ıntegrated FUCOM-MARCOS Model for evaluation of human resources in a transport company. Logistics, 4(1), 2-14. doi: 10.3390/logistics4010004.
  • Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., ve Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare ındustries using a new MCDM Method: Measurement of Alternatives and Ranking According to Compromise Solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering, 140, 106231. doi: 10.1016/j.cie.2019.106231.
  • Ulutaş, A., Karabasevic, D., Popović, G., Stanujkic, D., Nguyen, P. T., ve Karaköy, Ç. (2020). Development of a novel ıntegrated CCSD-ITARA-MARCOS decision-making approach for stackers selection in a logistics system. Mathematics, 8(10), 1672. doi: 10.3390/math8101672.
  • Yıldız, O. T. ve Deniz, Ö. (2020). Havacılıkta operasyonel aksaklık maliyetlerinin moora yöntemiyle incelenmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Teknoloji ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, 3(1), 1-11.
Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1301-3688
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1981
  • Yayıncı: -
Sayıdaki Diğer Makaleler

Türkiye İle Çin Arasındaki Dış Ticaretin Gelir Ve Fiyat Esneklikleri Kapsamında Ekonometrik Analizi

Mehmet Barış ASLAN

Tüketicilerin Algıladığı Kıtlığın Plansız Satın Alımlarına Etkisi: Çoklu Grup Analiziyle Bir İnceleme

Cansu TOR KADIOĞLU

Banka Dışı Finansal Kurumlarda Karlılık Oranlarını Etkileyen Makro ve Mikro Düzeydeki Faktörler

Bilgehan TEKİN, Erol YENER

Yaşlanan Nüfus Türkiye Ekonomisinin Büyümesine Engel Oluyor Mu? Zaman Serisi Analizinden Yeni Kanıtlar

Eyyup ECEVİT, Murat ÇETİN, Özge YILDIZ, Rabia DOĞAN

İnsan Kaynakları Yönetimi Uygulamalarının Örgütsel Bağlılık Üzerindeki Etkisi: Van İli Örneği

Yasin KILIÇLI, Abdurrahman ÇALIK

Covid-19 Nedeniyle Evden Çalışma Sürecinde Performans Değerlemesi: Bir Kamu Kurumu Çağrı Merkezi Örneği

Zübeyir ÖZÇELİK

Dünyanın En İşlek Havalimanlarının Pıprecıa-E, Smart Ve Marcos Yöntemleri İle Değerlendirilmesi

Aşkın ÖZDAĞOĞLU, Murat Kemal KELEŞ, Barış IŞILDAK

Güdülenmiş Tüketici Yenilikçiliğinin Dijital Medya Platformlarının Algılanan Tüketici Temelli Marka Değeri Ve Marka Tutumu Üzerine Etkisi: Covıd-19 Döneminde Netflıx Üzerine Bir İnceleme

Fatih ŞAHİN, Cevat SÖYLEMEZ

Türkiye’nin Demiryolu Yük Taşımacılığı Talebinin Zaman Serisi Analizi ile Tahmini

Özlem KARADAĞ ALBAYRAK

İşe Adanmışlık ve Örgütsel Özdeşleşme Arasındaki İlişki: Meta-Analiz Çalışması

Seval AKSOY KÜRÜ, Oya ERDİL