Journals / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi / 2018 / Cilt: 34 Sayı: 3

Flight Point Selection with AHP and TOPSIS Methods in Multi-Criteria Decision Making

Çok Kriterli Karar Vermede AHP ve TOPSIS Yöntemleriyle Uçuş Noktası Seçimi

Pages
45–57
Publication Date
2018-12-30
DOI
—
🏛️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 potential five cities to choose a new flight point are ranked by the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions method.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:With today's increasing competition, international logistics and global economic developments, the airline sector has gained importance.
📊
Key Findings & Data:Increasing in economic agreements, political relations between countries, tourism etc provides an increase of the interest to these zones and therefore the passenger carrying potential.
💡
Conclusion & Impact:The potential five cities to choose a new flight point are ranked by the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions method.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:AHP · TOPSIS · Çok Kriterli Karar Verme

Abstract

With today's increasing competition, international logistics and global economic developments, the airline sector has gained importance. With these improvements, the number of passengers who are constantly increasing makes this sector more lively and attractive. Increasing in economic agreements, political relations between countries, tourism etc provides an increase of the interest to these zones and therefore the passenger carrying potential. Therefore, airline companies have to choose the most appropriate and the right place about deciding whether to choose a new flight point. In this study, criteria for influencing selection of flight point were determined by taking expert opinions from an airline company, and a decision model was established. The Analytical Hierachy Process method was used to determine the weights of the criteria affecting selection of new flight point. According to this, the three most important criteria influencing flight point selection are the cost, the political and economic situation of the country, and the potential of the airport network. The potential five cities to choose a new flight point are ranked by the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions method.

Özet

Günümüzdeki artan rekabet, uluslarası lojistik, global ekonomik gelişmeler ile havayolu sektörü önem kazanmıştır. Bu gelişmelerle birlikte sürekli artan yolcu sayısı bu sektörü daha canlı ve çekici hale getirmektedir. Ekonomik anlaşmaların, ülkeler arası siyasi ilişkilerin, turizmin vb. artması, bu bölgelere olan ilginin ve dolayısıyla yolcu taşıma potansiyelinin orantılı olarak artmasını sağlamaktadır. Bu yüzden havayolu şirketleri, yeni bir uçuş noktası seçimine karar vermede konusunda en uygun ve en doğru yeri seçmek durumundadır. Çalışmada, bir havayolu şirketinde çalışan uzman görüşleri alınarak uçuş noktası seçimine etki eden kriterler belirlenmiş ve bir karar modeli oluşturulmuştur. Yeni uçuş noktası seçimini etkileyen kriterlerin ağırlıklarını belirlemek için AHP yöntemi kullanılmıştır. Buna göre; uçuş noktası seçiminde etkili olan en önemli üç kriter; maliyet, ülkenin siyasal ve ekonomik durumu ve havalimanı ağ potansiyeli olurken, yeni bir uçuş noktasının seçileceği potansiyel ilk beş şehir TOPSİS yöntemi ile sıralanmıştır.

🔖

Cite This Article

Akman, G., Özcan, B., Başlı, H., Gündüz, E. B. (2018). Flight Point Selection with AHP and TOPSIS Methods in Multi-Criteria Decision Making. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 34 Sayı: 3, 45–57. https://ajindex.com/articles/1266943

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (28)

  1. Boeing Current Market Outlook. 2016. http://www.boeing.com/resources/boeingdotcom/commercial/about-our-market/assets/ downloads/cmo_print_2016_final_updated.pdf
  2. SHGM (2015), Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü 2015 Faaliyet Raporu. http://web.shgm.gov.tr/documents/sivilhavacilik/files/pdf/kurumsal/raporlar/2015_faaliyet_raporu_29.02.2016.pdf
  3. Ho, W., Xu, X., & Dey, P. K. 2010. Multi-criteria decision making approaches for supplier evaluation and selection: A literature review. European Journal of Operational Research, 202(1), 16–24. Doi:10.1016/j.ejor.2009.05.009.
  4. 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
  5. Nooramin, A.S., Sayareh, J., Moghadam, M.K., Alizmini, H.R. 2012. TOPSIS and AHP techniques for selecting the most efficient marine container yard gantry Crane. OPSEARCH, 49(2),116–132
  6. Tyagi, M., Kumar, P., Kumar, D. 2014. A hybrid approach using AHP-TOPSIS for analyzing e- SCM performance. 12th Global Congress Manufacturıng and Management, Procedia Engineering 97, 2195 – 2203.
  7. Jayant, A., Gupta, P., Garg, S.K., Khan, M. 2014. TOPSIS-AHP Based Approach for Selection of Reverse Logistics Service Provider: A Case Study of Mobile Phone Industry. Procedia Engineering, 97, 2147 – 2156
  8. Delice, E.K. 2016. Havayolu Firmaları Seçimi İçin Bulanık Çok Kriterli Bir Model. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31 (2), 263-276.[9] Çırpın, B.K., Kurt, D. 2016. Havayolu Taşımacılığında Hizmet Kalitesi Ölçümü. Journal of Transportation and Logistics 1 (1), 83-98
  9. Tutulmaz, O. 2016. Havayolu Ulaştırması Sektörünün Rekabetçi Yapısı: Türk Havayolu Ulaştırmasının Açılım Dönemi Üzerine Bir Değerlendirme. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14 (2), 111-136.
  10. Yaylalı, M., Dilek, Ö. 2009., Erzurum’da Yolcuların Havayolu Ulaşım Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Tespiti. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari bilimler Dergisi, 26 (1), 1-21.
  11. Okumuş, A., Asil, H. 2007. Hizmet Kalitesi Algılamasının Havayolu Yolcularının Genel Memnuniyet Düzeylerine Olan Etkisinin İncelenmesi. İ.Ü. İşletme Fakültesi İşletme Dergisi, 36 (2), 07–29
  12. Özer, S.U., Kayaalp, E.G. 2012. Türkiye’de Faaliyet Gösteren Havayolu Şirketlerinin Marka Kişiliklerini Belirlemeye Yönelik Bir Araştırma. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 23 (2), 173 – 186
  13. Albayrak, Y.E. 2005. Banka Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Süreç Yaklaşımı, İstanbul Teknik Üniversitesi Mühendislik Dergisi, Cilt:4, Sayı;6, ss.47-58.
  14. Civir, P. 2015. Otomotiv Sektöründe Tedarikçi Seçiminde Ahp Bulanık AHP Karşılaştırması. Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli.
  15. Gürün, A. 2015. Sivil Havacılık Sektöründe İş Jeti Modeli Seçimi: AHP Yöntemi Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir.
  16. Yılmaz, E. 1999. Analitik Hiyerarsi Süreci Kullanılarak Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinin Çözümü. Doğu Akdeniz Ormancılık Araştırma Enstitüsü Dergisi, 5, 95–122.
  17. Eleren, A., Ögel S., Yıldız F. 2009. İşletmelerde Finansal Performansın Ölçülmesinde TOPSIS Yöntemin Kullanılması ve Bir Uygulama. 13. Ulusal Finans Sempozyumu, Afkonkarahisar, 383-391.
  18. [Kaya Y. “Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemlerinden TOPSIS ve Electre Yöntemlerinin Karşılaştırılması”, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, (2004)
  19. Yurdakul, M., İç, Y.T. 2003. Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18 (1), 1-13.
  20. Nooramin, A.S., Sayareh, J., Moghadam, M.K., Alizmini, H.R. 2012. TOPSIS and AHP techniques for selecting the most efficient marine container yard gantry Crane. OPSEARCH, 49(2),116–132
  21. Tyagi, M., Kumar, P., Kumar, D. 2014. A hybrid approach using AHP-TOPSIS for analyzing e- SCM performance. 12th Global Congress Manufacturıng and Management, Procedia Engineering 97, 2195 – 2203.
  22. Jayant, A., Gupta, P., Garg, S.K., Khan, M. 2014. TOPSIS-AHP Based Approach for Selection of Reverse Logistics Service Provider: A Case Study of Mobile Phone Industry. Procedia Engineering, 97, 2147 – 2156
  23. Delice, E.K. 2016. Havayolu Firmaları Seçimi İçin Bulanık Çok Kriterli Bir Model. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31 (2), 263-276.[9] Çırpın, B.K., Kurt, D. 2016. Havayolu Taşımacılığında Hizmet Kalitesi Ölçümü. Journal of Transportation and Logistics 1 (1), 83-98
  24. Tutulmaz, O. 2016. Havayolu Ulaştırması Sektörünün Rekabetçi Yapısı: Türk Havayolu Ulaştırmasının Açılım Dönemi Üzerine Bir Değerlendirme. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14 (2), 111-136.
  25. Yaylalı, M., Dilek, Ö. 2009., Erzurum’da Yolcuların Havayolu Ulaşım Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Tespiti. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari bilimler Dergisi, 26 (1), 1-21.
  26. Özer, S.U., Kayaalp, E.G. 2012. Türkiye’de Faaliyet Gösteren Havayolu Şirketlerinin Marka Kişiliklerini Belirlemeye Yönelik Bir Araştırma. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 23 (2), 173 – 186
  27. Gürün, A. 2015. Sivil Havacılık Sektöründe İş Jeti Modeli Seçimi: AHP Yöntemi Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir.
  28. Yılmaz, E. 1999. Analitik Hiyerarsi Süreci Kullanılarak Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinin Çözümü. Doğu Akdeniz Ormancılık Araştırma Enstitüsü Dergisi, 5, 95–122.