CRITIC Temelli MABAC Yöntemi İle Türk Hava Yollarının Yıllara Göre Performansının Değerlendirilmesi

Yıl 2022, Cilt: 6 Sayı: 1, 53 - 67, 24.03.2022

Murat Kemal Keleş

https://doi.org/10.31200/makuubd.1070559

Cited By: 6

Öz

Havayolu ulaşımı son yıllarda yolcular tarafından hız, zaman ve maliyet gibi avantajları nedeniyle daha çok tercih edilmektedir. Bu durum rekabetin yoğun olduğu havayolu sektöründe firmaların müşterilere verdikleri hizmetin kalitesini artırmalarını, rekabete yönelik stratejiler geliştirmelerini ve iyi bir performans göstermelerini gerekli kılmaktadır. Bu çalışmada, 2016-2020 yılları arasında Türk Hava Yolları’nın (THY) beş yıllık performansı değerlendirilmiştir. Bu kapsamda, “net dönem kâr/zarar”, “uçak sayısı”, “doluluk oranı”, “çalışan sayısı”, “taşınan yolcu sayısı” ve “arz edilen koltuk kilometre” kriterleri dikkate alınmıştır. Çalışmada THY’nin yıllara göre performansı güncel olan çok kriterli karar verme yöntemlerinden CRITIC ve MABAC yöntemleri ile değerlendirilmiştir. CRITIC yöntemi ile değerlendirme kriterlerinin ağırlıkları bulunmuş, MABAC yöntemi ile de THY’nin yıllara göre performansı sıralanmıştır. Analiz sonuçlarına göre, THY’nin performansı üzerinde ağırlığı en fazla olan kriterin “uçak sayısı”, önem derecesi en düşük olan kriterin ise “net dönem kâr/zarar” kriteri olduğu neticesine ulaşılmıştır. MABAC yöntemiyle yapılan sıralamada da THY’nin performansının en iyi olduğu yıl 2019 iken, performansın en düşük çıktığı yıl 2016 olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

CRITIC, MABAC, Türk Hava Yolları, Çok Kriterli Karar Verme, Performans

Evaluation of Turkish Airlines’ Performance by Years with the CRITIC-Based MABAC Method

Öz

Air transportation has been increasingly preferred by passengers in recent years due to its advantages such as speed, time and cost. This situation makes it necessary for airline companies to increase the quality of service they provide to customers, develop strategies for competition and show a good performance in the airline industry where competition is intense. In this study, half decade performance of Turkish Airlines between the years 2016 and 2020 is evaluated. In this context, the criteria of “net profit/loss for the period”, “number of aircrafts”, “load factor”, “number of employees”, “number of passengers carried” and “available seat kilometer” were taken into account. In the study, Turkish Airlines' performance over the years was evaluated with the CRITIC and MABAC methods, which are recently developed multi-criteria decision-making methods. While the CRITIC method has been used to evaluate the weights of the evaluation criteria, the MABAC method was used to evaluate the performance of Turkish Airlines based on the years. According to the results of the analysis, it was concluded that the criterion with the greatest weight on Turkish Airlines’ performance was the “number of aircraft”, while the criterion with the lowest degree of importance was the “net profit/loss for the period”. In the ranking made by the MABAC method, while the best performance of Turkish Airlines was in 2019, 2016 was determined as the year with the lowest performance.

Anahtar Kelimeler

CRITIC, MABAC, Turkish Airlines, Multi Criteria Decision Making, Performance

Kaynakça

• Acuner, E., & Kaygın, C. (2021). Türkiye turizm verilerinin CRITIC ve MABAC yöntemleriyle testi: 2005-2019. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 5 (4), 2403-2424.
• Aydoğan, E.K. (2011). Performance measurement model for Turkish aviation firms using the rough-AHP and TOPSIS methods under fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 38, 3992–3998.
• Badi, I., & Abdulshahed, A. (2019). Ranking the Libyan airlines by using full consistency method (FUCOM) and analytical hierarchy process (AHP). Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 2 (1), 1-4, https://doi.org/10.31181/oresta1901001b.
• Bakır, M., & Atalık, Ö. (2021). Application of fuzzy AHP and fuzzy MARCOS approach for the evaluation of e-service quality in the airline industry. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4 (1), 127-152.
• Bakır, M. (2019). Swara ve Mabac yöntemleri ile havayolu işletmelerinde ewoma dayalı memnuniyet düzeyinin analizi. İzmir İktisat Dergisi, 34 (1), 51-66.
• Barros, C.P., & Wanke, P. (2015). An analysis of African airlines efficiency with two-stage TOPSIS and neural networks. Journal of Air Transport Management, 44, 90-102.
• Chang, Y., & Yeh, H. (2001). Evaluatin airline competitiveness using multiattribute decision making. Omega, 29 (5), 405-415.
• Cui, Q., & Yu, L. (2021). A review of data envelopment analysis in airline efficiency: state of the art and prospects, Hindawi Journal of Advanced Transportation, 2021, 1-13. https://doi.org/10.1155/2021/2931734.
• Çakır, S., & Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13 (4), 449-459.
• Çelik, S. (2020). Türk Katılım Bankacılığı Sektöründe Performans Analizi: Bütünleşik Critic ve Mabac Uygulaması, İslam Ekonomisi ve Finansı Dergisi, 6(2), 311-334.
• Deng, L. J., & MA, A. L. (2010). Discuss on water-saving irrigation schemes optimization based on TOPSIS model and CRITIC weights method. Water Sciences and Engineering Technology, 2, 6-21.
• Deste, M., & Şimşek, A. (2019). Havayolu yolcu taşımacılığı sektöründeki şirketlerin lojistik performans açısından Entropi ve Topsis yöntemleri kullanılarak karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17 (1), 395-411.
• Cummins, N. (2020). Why Turkey is the next big market in aviation, Erişim tarihi: 01.02.2022, https://www.eways-aviation.com/blog/why-turkey-is-the-next-big-market-in-aviation.
• Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., & Antuchevičiené, J. (2017). Assessment of thirdparty logistics providers using a CRITIC–WASPAS approach with internal type-2 fuzzy sets. Transport, 32(1), 66–78.
• Gigovic, L., Pamučar, D., Bozanic, D., & Ljubojevic, S. (2017). Application of the Gis-Danp Mabac multi-criteria model forselecting the location of wind farms: A case study of Vojvodina. Serbia. Renewable Energy, 103, 501-521.
• Hopancı, B., Akdeniz, H., & Şahin, Ö. (2021). Covid-19 pandemisinin havacılık sektörü üzerine etkileri, Mühendis ve Makina, 62 (704), 446-467.
• ICAO (2021). Effects of novel coronavirus on civil aviation: Economic impact analysis, Erişim tarihi: 02.02.2022, https://www.icao.int/sustainability/Documents/COVID19/ICAO_Coronavirus_Econ_Impact.pdf.
• Işık, Ö. (2019). Türkiye'de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının CRITIC tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA yöntemiyle değerlendirilmesi, BMIJ, 7(1), 542-562.
• Kiracı, K., & Bakır, M. (2019). Critic temelli Edas yöntemi ile havayolu işletmelerinde performans ölçümü uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 35, 157-174, https://doi.org/10.30794/pausbed.421992.
• Lozano, S. ve Gutiérrez, E., (2014). A slacks-based network DEA efficiency analysis of European airlines’, Transportation Planning and Technology, 37(7), 623-637.
• Madić, M., & Radovanović, M. (2015). Ranking of some most commonly used nontraditional machining processes using ROV and CRITIC methods. U.P.B. Sci. Bull., Series D, 77(2), 193-204.
• Nabeeh, N. A., Abdel-Monem, A. & Abdelmouty, A. (2020). A novel methodology for assessment of hospital service according to BWM, MABAC, PROMETHEE II. Neutrosophic Sets and Systems, 31(1), 5-17.
• Özcan, B., Akman, G., Başlı, H., & Gündüz, E. (2018). Çok kriterli karar vermede AHP ve TOPSIS yöntemleriyle uçuş noktası seçimi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 34 (3), 1-13.
• Özdağoğlu, A., Keleş, M., & Işıldak, B. (2020). Isparta Süleyman Demirel Havalimanını kullanan havayolu firmaları performanslarının BWM, MAIRCA ve MABAC ile değerlendirilmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 29, 175-194.
• Pamucar, D., Petrovic, I., & Cirovic, G. (2018). Modification of the Best–Worst and MABAC methods: A novel approach based on interval-valued fuzzy-rough numbers. Expert systems with applications, 91, 89-106.
• Shao, Y., & Sun, C., (2016). Performance evaluation of China’s air routes based on network data envelopment analysis approach. Journal of Air Transport Management, 55, 67-75.
• Stojanoviš, I., & Puška, A. (2021). Logistics performances of gulf cooperation council’s countries in global supply chains. Decision Making Applications in Management and Engineering 4(1), 174-193.
• THY (2016). TÜRK HAVA YOLLARI A.O., 1 OCAK – 31 ARALIK 2016 DÖNEMİNE İLİŞKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU, Erişim tarihi: 06.02.2022, https://investor.turkishairlines.com/documents/ThyInvestorRelations/download/faaliyet_raporu/YK_Faaliyet_Raporu_4Q2016_TR.pdf.
• THY (2017). TÜRK HAVA YOLLARI A.O., 1 OCAK – 31 ARALIK 2017 DÖNEMİNE İLİŞKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU, Erişim tarihi: 06.02.2022, https://investor.turkishairlines.com/documents/ThyInvestorRelations/imzali_Faaliyet_Raporu_31.12.2017.pdf.
• THY (2018). TÜRK HAVA YOLLARI A.O., 1 OCAK – 31 ARALIK 2018 DÖNEMİNE İLİŞKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU, Erişim tarihi: 06.02.2022, https://investor.turkishairlines.com/documents/ThyInvestorRelations/2018_12_Aylik_Faaliyet_Raporu.pdf.
• THY (2019). TÜRK HAVA YOLLARI A.O., 1 OCAK – 31 ARALIK 2019 DÖNEMİNE İLİŞKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU, Erişim tarihi: 06.02.2022, https://investor.turkishairlines.com/documents/2019-yili-yk-faaliyet-raporu-tr_v2.pdf.
• THY (2020). TÜRK HAVA YOLLARI A.O., 1 OCAK – 31 ARALIK 2020 DÖNEMİNE İLİŞKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU, Erişim tarihi: 06.02.2022, https://investor.turkishairlines.com/documents/faaliyet-raporlari/4q2020-yk-faaliyet-raporu-06012022.pdf.
• Tsai, W. H., Chou, W. C., & Leu, J. Der. (2011). An effectiveness evaluation model for the web-based marketing of the airline industry. Expert Systems with Applications, 38(12), 15499–15516.
• Ustaömer, T. C., Keleş, M. K., & Özdağoğlu, A. (2021). Investigation of the effect of the pandemic on Turkish airlines with data envelopment analysis. 7th International Conference on Contemporary Issues in Business Management. UCP Business School, University of Central Punjab On November 22nd & 23rd, 34-34.
• Vujičić, M. D., Papić, M. Z., & Blagojević, M. D. (2017). Comparative analysis of objective techniques for criteria weighing in two MCDM methods on example of an air conditioner selection. Tehnika, 72(3), 422-429.
• Wei, G., Wei, C., Wu, J., & Wang, H. (2019). Supplier selection of medical consumption products with a probabilistic linguistic MABAC method, Internation Journal of Environmental Research and Public Health, 16 (24), 1-12.
• Wu, W.Y., & Liao, Y.K., (2014). A balanced scorecard envelopment approach to assess airlines’ performance. Industrial Management and Data Systems, 114(1), 123-143.