ENTROPİ TEMELLİ COPRAS YÖNTEMİ İLE AVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ VE TÜRKİYE’NİN HAVAYOLU TAŞIMACILIĞININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Year 2017, Volume: 8 Issue: 18, 13 - 25, 19.07.2017

Nuri Ömürbek , Halil Furkan Balcı

https://doi.org/10.21076/vizyoner.297149

Cited By: 13

Abstract

Bu çalışmada Eurostat (Europian
Statistics) ve TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) verilerine dayanarak Avrupa
Birliği ülkeleri ve Türkiye’nin havayolu ulaşımının performans değerlendirmesi
Çok Kriterli Karar Verme yöntemleri olan ENTROPİ ve COPRAS kullanılarak
yapılmıştır. Çalışmada öncelikle havayolu
performanslarının değerlendirilmesinde önemli olan kriterler belirlenmiştir. Bu
kriterler; gelen yolcu sayısı, giden yolcu sayısı, taşınan yük miktarı, uçuş
trafiği, ticari uçak filosu, IATA’ya üye havayolu şirketi sayısı, uluslararası
havaalanı sayısı ve ölen kişi sayısı olarak belirlenmiştir. Kriter ağırlıkları ENTROPİ
yöntemi ile belirlenmiş olup alternatiflerin performans değerlendirmesi ise COPRAS
yöntemi ile yapılmıştır. Çalışmanın
sonucunda Almaya, Birleşik Krallık, Belçika, Türkiye ve Fransa’nın havayolu
ulaşımında en iyi performansı gösterdiği gözlenmiştir.

Keywords

ENTROPİ, COPRAS, Havayolu Ulaşımı, Avrupa Birliği, Çok Kriterli Karar Verme

COMPARISON OF EUROPEAN UNION COUNTRIES AND TURKEY AIRLINE TRANSPORTATION USING ENTROPY BASED COPRAS METHODS

Abstract

In this study, performance evaluation has been made
between Turkey and European Union Countries based on the data of Eurostat
(European Statistics) and TUIK (Turkish Statistical Institute) by using
Multi-Criteria Decision Making methods ENTROPY and COPRAS. In the study,
criteria that are primarily important in the evaluation of airline performance
is determined.  This criteria were
defined as a the number of arriving and departing passengers, the amount of
cargo carried, air traffic, commercial aircraft fleet, IATA's member, the
number of international airports and the number of people were killed. Criteria
weights have been identified by the ENTROPY method and the performance
assessing of the alternatives has been made with COPRAS methods. As a result of
this study Germany, United Kingdom, Belgium, Turkey and France show the best
performances in this method.

Keywords

ENTROPY, COPRAS, Airline Transportation, European Union, Multi-Criteria Decision Making

References

• Aksoy, E., Ömürbek, N. ve Karaatlı, M., (2015). “Ahp Temelli Multımoora Ve Copras Yöntemi İle Türkiye Kömür İşletmeleri’nin Performans Değerlendirmesi”, Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33 (4), 1-28.
• Aytaç, M. ve Gürsakal, N. (2015). Karar Verme, Bursa: Dora Basım Yayın Dağıtım A.Ş.
• Bostancı, S.H., Ocakçı, M. ve Şekerci, S. (2006). “Kentsel Silüetin Çeşitlilik Açısından Değerlendirilmesinde Entropi Yaklaşımı”, Journal of İstanbul Kültür University, 2006/2, 83-95.
• Chen, T., Jın, Y., Qıu, X. and Chen, X. (2014). “A Hybrid Fuzzy Evaluation Method For Safety Assessment Of Food-Waste Feed Based on Entropy and The Analytic Hierarchy Process Methods”, Expert Systems with Applications, 41 (16), 7328–7337.
• Chen W., Feng D. and Chu X. (2015). “Study Of Poverty Alleviation Effects For Chinese Fourteen Contiguous Destitute Areas Based on Entropy Method”, International Journal of Economics and Finance, 7(4), 89-98.
• Çınar, Y. (2004). “Çok Nitelikli Karar Verme ve Bankaların Mali Performanslarının Değerlendirilmesi Örneği”, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Das, M.C., Sarkar, B. and Ray, S., (2012). “A Framework To Measure Relative Performance Of Indian Technical Institutions using Integrated Fuzzy AHP and COPRAS Methodology”, Socio- Economic Planning Sciences, 46 (3), 230-241.
• Gabrıjela P., Dragıša S. and Sanja S., (2012). “Investment Project Selection By Applying Copras Method And Imprecise Data”, Serbian Journal of Management, 7 (2), 257-269.
• Kaklauskas, A., Zavadskas, E.K., Naımavıcıene, J., Krutınıs, M., Plakys, V. and Venskus, D., (2010). “Model for a Complex Analysis of Intelligent Built Enviroment”, Automation in Construction, 19 (3), 326-340.
• Kaklauskas, A., Zavadskas, E.K., Raslanas, S., Gınevıcıus, R., Komka, A. and Malınauskas, P., (2006). “Selection of Low-E Windows in Retrofit of Public Buildings By Applying Multiple Criteria Method COPRAS: A Lithuanian Case”, Energy and Buildings, 38 (5), 454-462.
• Lee, P.T.W., Lın, C.W. and Shın, S.H., (2012). “A Comparative Study on Financial Positions of Shipping Companies in Taiwan and Korea Using Entropy and Grey Relation Analysis”, Expert Systems with Applications 39 (59), 5649-5657.
• Maıty, S.R., Chatterjee, P. and Chakraborty, S., (2012). “Cutting Tool Material Selection Using Grey Complex Proportional Assesment Method”, Materials And Design, 36, 372-378.
• Organ A. ve Katrancı A., (2016). “Kırılgan Sekizli Olarak Adlandırılan Ülkelerin Yaşanılabilirlik Düzeyinin Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Değerlendirilmesi”, Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, Aralık 16, 73-90.
• Özdağoğlu, A., (2013). “İmalat İşletmeleri İçin Eksantrik Pres Alternatiflerinin COPRAS Yöntemi İle Karşılaştırılması”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi, 4 (8), 1-22.
• Shemshadı, A., Shırazı, H., Toreıhı, M. and Tarokh M.J. (2011). “A Fuzzy Vıkor Method For Supplier Selection Based on Entropy Measure for Objective Weighting”, Expert Systems with Applications, 38 (10), 12160-12167.
• Vizyon 2023, Ulaştırma ve Turizm Paneli, Ankara 2003: 8, http://www.utikad.org.tr/db/files/tubitak%20ulastirma%20ve%20turizm%20paneli.pdf, erişim tarihi: 01.03.2017
• Wang, T.C. and Lee, H.D. (2009). “Developing A Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights”, Expert Systems with Applications, 36 (5), 8980–8985.
• www.ubak.gov.tr
• Zavadskas, E.K., Kaklauskas, A., Turskıs, Z. and Tamosaıtıene, J. (2008). “Contractor Selection Multı-Attribute Model Applynig Copras Method With Grey Interval Numbers”, International Conference 20th EURO Mini Conference, 20-23 May 2008, Neringa-Lithuania, 241-247.
• Zhang Y., Chen J., Chen Z. and Nie Z. (2015). “Improving Assessment Of Groundwater Sustainability With Analytic Hierarchy Process and information Entropy Method: A Case Study of The Hohhot Plain, China”, Environment Earth Science, 73 (5), 2353-2363.