SavedAdd your journal

Journals / İşletme Bilimi Dergisi / 2026 / Cilt: 14 Sayı: 3

Performance Measurement of Logistics Companies with MCDM and DEA

Lojistik Şirketlerin ÇKKV Yöntemleri ve VZA ile Performans Ölçümü

Gülsever Tohan
Arzum Büyükkeklik
Pages
735–753
Publication Date
2026-09-25
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results from both TOPSIS and VIKOR indicate that Mars Logistics demonstrates the highest overall performance.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The logistics sector is one of the cornerstones of economic development.
📊
Key Findings & Data:The sector is rapidly developing with technological developments and is gaining more importance with the increase in global trade.
💡
Conclusion & Impact:The results from both TOPSIS and VIKOR indicate that Mars Logistics demonstrates the highest overall performance.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2023-2024 Verileri
⚙️Variables:Lojistik Şirketler · ÇKKV · VZA

Abstract

The logistics sector is one of the cornerstones of economic development. The sector is rapidly developing with technological developments and is gaining more importance with the increase in global trade. Therefore, measuring the performance and efficiency of logistics companies accurately and objectively is of great importance in terms of increasing the competitive power and commercial activities of the companies. This study aims to evaluate and compare the performance of major logistics companies operating in Türkiye. Data were obtained from secondary sources, including sustainability reports, annual reports, and websites of 14 logistics companies listed in the Capital 500 and Fortune 500 Turkey lists for the years 2023-2024. First, the criteria weights were determined with the Entropy method from the MCDM methods, and the companies were ranked according to their performance using TOPSIS and VIKOR techniques. Then, efficient and inefficient companies were determined with DEA. The results from both TOPSIS and VIKOR indicate that Mars Logistics demonstrates the highest overall performance. According to DEA results (Data Envelopment Analysis), 8 logistics companies (Horoz, Mars, Reysaş, Noatum, PSA BDP International, Fasdat Gıda, Talay, Alışan) were found to be efficient. The results are expected to provide practical and managerial insights for improving the performance and efficiency of logistics companies. Moreover, unlike previous studies focusing primarily on financial performance, this research contributes to the literature by incorporating logistics-specific performance indicators and applying an integrated methodology combining MCDM and DEA techniques.

Özet

Lojistik sektörü ekonomik gelişmenin temel taşlarından biridir. Sektör teknolojik gelişmelerle ivmelenmekte ve küresel ticaretin artmasıyla daha da önem kazanmaktadır. Bu nedenle lojistik şirketlerin performans ve verimliliklerinin doğru ve objektif bir şekilde ölçülmesi, şirketlerin rekabet gücünü ve ticari faaliyetlerini artırmak açısından gereklidir. Bu çalışmada, Türkiye’de faaliyet gösteren büyük lojistik şirketlerin performansını değerlendirmek ve karşılaştırmak amaçlanmıştır. Veri, Capital 500 ve Fortune 500 Turkey listesinde yer alan 14 lojistik şirketin 2023-2024 yıllarına ait sürdürülebilirlik raporları, faaliyet raporları ve web sayfalarından alınan ikincil kaynaklardan elde edilmiştir. Araştırmada öncelikle ÇKKV yöntemlerinden Entropi yöntemi ile kriterlerin ağırlıkları belirlenmiş, TOPSIS ve VIKOR teknikleri kullanılarak şirketler performanslarına göre sıralanmıştır. Sonrasında VZA ile etkin ve etkin olmayan şirketler belirlenmiştir. TOPSIS ve VIKOR yöntemlerinin her ikisinin sıralama sonuçlarına göre performansı en iyi olan Mars Lojistik’tir. VZA sonucunda ise 8 lojistik şirket (Horoz, Mars, Reysaş, Noatum, PSA BDP International, Fasdat Gıda, Talay, Alışan) etkin çıkmıştır. Elde edilen sonuçların lojistik şirketlere performans ve etkinliklerini geliştirebilecekleri yönleri belirlemede faydalı olması beklenmektedir. Ayrıca, Türk lojistik şirketlerin finansal performanslarını karşılaştıran mevcut çalışmalardan farklı olarak doğrudan lojistik faaliyetlere yönelik kriterlerin kullanılmış olması ve yöntem olarak ÇKKV ve VZA’nın hibrit olarak kullanıldığı bu araştırmanın literatüre yeni bilgiler sunma yönünden de katkı sağlaması beklenmektedir.

🔖

Cite This Article

Tohan, G., Büyükkeklik, A. (2026). Performance Measurement of Logistics Companies with MCDM and DEA. İşletme Bilimi Dergisi, Cilt: 14 Sayı: 3, 735–753. https://doi.org/10.22139/jobs.1767422

📄 Full Text PDF Viewer

↗New Tab

References (36)

  1. Alaca, D. ve Ulutaş, A. (2022). Bütünleşik çok kriterli karar verme modeli ile lojistik firmalarının performanslarının ölçümü. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(3), 1027–1045. https://izlik.org/JA44BW57CD
  2. Altıntaş, F. F. (2022). G7 Ülkelerinin lojistik etkinlik ve verimlilik performanslarının değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, 1, 78–93. https://doi.org/10.51551/verimlilik.734258
  3. Ayaydın, H., Durmuş, S. ve Pala, F. (2017). Gri ilişkisel analiz yöntemiyle Türk lojistik firmalarında performans ölçümü. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 8(21), 76–94.
  4. Ayçin, E. (2019). Çok kriterli karar verme: Bilgisayar uygulamalı çözümler. Nobel Akademik Yayıncılık.
  5. Banker, R. D., Charnes, A. ve Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078–1092. https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078
  6. Behzadian, M., Otaghsara, S. K., Yazdani, M. ve Ignatius, J. (2012). A state-of-the-art survey of TOPSIS applications. Expert Systems with Applications, 39(17), 13051–13069. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.05.056
  7. Büyükkeklik, A., Dumlu, H. ve Evci, S. (2016). Measuring the efficiency of Turkish SMEs: A data envelopment analysis approach. International Journal of Economics and Finance, 8(6), 190–200. https://doi.org/10.5539/ijef.v8n6p190
  8. Charnes, A., Cooper, W. W. ve Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
  9. Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449–459.
  10. Ersoy, Y. ve Tehci, A. (2020). Lojistik pazarlama: Lojistik hizmetleri alanında faaliyette bulunan işletmelerde veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü. The Journal of International Scientific Researches, 5(1), 1–9. https://doi.org/10.23834/isrjournal.630544
  11. Ginevičius, R. (2008). Normalization of quantities of various dimensions. Journal of Business Economics and Management, 9(1), 79–86. https://doi.org/10.3846/1611-1699.2008.9.79-86
  12. Güdelek, M., Dursunkaya, E., Kaya, E., Palamutoğlu, M., Akşahin, T. ve Nebati, E. E. (2024). Veri zarflama analizi ile lojistik etkinlik ölçümü. Toplum, Ekonomi ve Yönetim Dergisi, 5(3), 548–567. https://doi.org/10.58702/teyd.1510631
  13. Gülençer, İ. (2014). İşletmelerde lojistik faaliyetler ve lojistik hizmet sağlayıcı işletmelerin etkinlik ölçümü [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Ankara Üniversitesi.
  14. Günay, B. ve Ayyıldız, H. (2017). Firmaların pazarlama faaliyet performans düzeylerinin çok kriterli karar verme teknikleri ile karşılaştırmalı analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18, 113–136.
  15. Gürbüz, E. ve Dumlu, H. (2018). BİST sürdürülebilirlik endeksindeki şirketlerin etkinliklerinin ölçülmesi: Veri zarflama analizi ile bir uygulama. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(2), 223–244. https://doi.org/10.20491/isarder.2018.427
  16. Gürler, H. E. (2025). Üçüncü taraf lojistik (3PL) sağlayıcılarının sürdürülebilirlik perspektifinden değerlendirilmesi: FUCOM temelli entegre bir yaklaşım. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 1–31. https://izlik.org/JA26XY23JA
  17. Işık, Ö. (2022). Gri entropi, FUCOM ve EDAS-M yöntemleriyle Türk lojistik firmalarının çok kriterli performans analizi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 17(66), 472–489. https://doi.org/10.19168/jyasar.939276
  18. Kahraman, C. (2008). Çok kriterli karar verme. Gazi Kitabevi.
  19. Kamacı, E. (2022). Covid-19’un lojistik firmalarının ekonomik performanslarına etkisinin CRİTİC tabanlı ARAS ve MAIRCA yöntemleriyle belirlenmesi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi.
  20. Keleş, N. ve Pekkaya, M. (2023). Evaluation of logistics centers in terms of sustainability via MCDM methods. Journal of Advances in Management Research, 20(2), 291–309. https://doi.org/10.1108/JAMR-04-2022-0087
  21. Lojistik Derneği (LODER). (2014). Türkiye Lojistik Sektörü Raporu.
  22. Markovits-Somogyi, R., Gecse, G. ve Bokor, Z. (2011). Basic efficiency measurement of Hungarian logistics centres using data envelopment analysis. Periodica Polytechnica Social and Management Sciences, 19(2), 97–101. https://doi.org/10.3311/PP.so.2011-2.06
  23. Onurlu, M. E. ve Aliyev, E. (2020). Türkiye’deki lojistik firmalarının finansal performanslarının değerlendirilmesi: Veri zarflama analizi yaklaşımı. Yönetim Bilimleri Dergisi, 19(41), 773–798.
  24. Opricovic, S. ve Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
  25. Önsoy, E. (2013). Veri zarflama analizi kullanılarak kargo şirketlerinin performanslarının değerlendirilmesi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Gazi Üniversitesi.
  26. Önüt, S. ve Soner, S. (2006). Energy efficiency assessment for the Antalya Region hotels in Turkey. Energy and Buildings, 38(8), 964–971. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2005.11.006
  27. Özbek, A. ve Demirkol, İ. (2018). Lojistik sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin SWARA ve GİA yöntemleri ile analizi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 71–86.
  28. Özoğlu, B. ve Büyükkeklik, A. (2017). An analysis of third party logistics performance and customer loyalty. International Journal of Marketing Studies, 9(6), 55–67. https://doi.org/10.5539/ijms.v9n6p55
  29. Öztürk, N. S. (2025). Doğu Avrupa ve Orta Asya ülkelerinde ulaştırma yatırımları, lojistik performans ve dış ticaret ilişkisi: Bir panel veri analizi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(2), 721–735. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1606878
  30. Sürücü, E. (2015). Lojistik sektöründe sürdürülebilir performans ayarları için AHP ve TOPSIS yöntemlerinin kullanılması: Lojistik firmaları üzerine bir uygulama [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Celal Bayar Üniversitesi.
  31. Şahin, E. E. (2017). Küresel lojistik firmalarının finansal etkinlik analizi ve yapısal eşitlik modeli ile değerlendirilmesi [Yayımlanmamış doktora tezi]. Ömer Halisdemir Üniversitesi.
  32. Ulutaş, A. (2019). Entropi tabanlı EDAS yöntemi ile lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 23, 53–66. https://doi.org/10.18092/ulikidince.458754
  33. Ulutaş, A. ve Topal, A. (2020). Bütünleştirilmiş çok kriterli karar verme yöntemlerinin üretim sektörü uygulamaları. Akademisyen Yayınevi.
  34. Yalçın, A. (2024). TCDD bünyesinde faaliyet gösteren lojistik köylerin potansiyel etkinliklerinin ÇKKV yöntemleri ve veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Maltepe Üniversitesi.
  35. Yıldırım, M. ve Ayvaz, B. (2019). Ülkelerin lojistik performanslarının veri zarflama analizi ile ölçümü. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 18(35), 57–73.
  36. Yürüyen, A. A., Ulutaş, A. ve Özdağoğlu, A. (2023). Lojistik işletmelerinin performansının bir hibrit ÇKKV modeli ile değerlendirilmesi. İşletme ve Yönetim Çalışmaları: Uluslararası Bir Dergi, 11(3), 731–751. https://doi.org/10.15295/bmij.v11i3.2245