Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2016 / Cilt: 31 - Sayı: 2

HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL

Pages
0–0
Publication Date
2016-04-12
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)

Çalışma kapsamında yapılan duyarlılık analizi ile önerilen modelin belirsiz bir ortamda seçim sürecini değerlendirmede etkili bir araç olduğu gösterilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Havayolu taşımacılığı hizmet sektöründe büyük bir paya sahip olan rekabetçi bir pazardır.
📊
Key Findings & Data:Bu pazarda yer alan havayolu firma seçim problemi, özellikle hem nicel hem de nitel faktörlerden etkilenmesi hem de insanların sübjektif algılamaları ve tecrübelerinden dolayı ortaya çıkan belirsizlikler nedeniyle, müşteriler için gittikçe kompleks bir hale gelmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Çalışma kapsamında yapılan duyarlılık analizi ile önerilen modelin belirsiz bir ortamda seçim sürecini değerlendirmede etkili bir araç olduğu gösterilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kano model · bulanık VIKOR · bulanık küme teorisi

Özet

Havayolu taşımacılığı hizmet sektöründe büyük bir paya sahip olan rekabetçi bir pazardır. Bu pazarda yer alan havayolu firma seçim problemi, özellikle hem nicel hem de nitel faktörlerden etkilenmesi hem de insanların sübjektif algılamaları ve tecrübelerinden dolayı ortaya çıkan belirsizlikler nedeniyle, müşteriler için gittikçe kompleks bir hale gelmektedir. Bu makalede belirsiz bir ortamda, müşteri isteklerine bağlı olarak havayolu firma seçimi için Kano Model (KM), Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemleri ile yeni bir bulanık çok kriterli bir model geliştirilmiştir. Bu model ile Türkiye’de faaliyet gösteren ve önemli pazar paylarına sahip beş havayolu firması değerlendirilmiştir. Değerlendirme sürecinde, ilk olarak, on adet müşteri isteği yani hizmet kriteri belirlenmiş ve KM kullanılarak bu kriterler arasından en önemli kriterin “uçuş güvenliği” kriteri olduğu ortaya çıkarılmıştır. Daha sonra, Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemleri ile yapılan karşılaştırmalı analiz sonucunda hizmet kriterlerini karşılama açısından en iyi havayolu firma alternatiflerinin sırasıyla A2 ve A1olduğu tespit edilmiştir. Çalışma kapsamında yapılan duyarlılık analizi ile önerilen modelin belirsiz bir ortamda seçim sürecini değerlendirmede etkili bir araç olduğu gösterilmiştir.

🔖

Cite This Article

DELİCE, E. K. (2016). HAVAYOLU FİRMALARI SEÇİMİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 31 - Sayı: 2, 0–0. https://ajindex.com/articles/20337

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Chan, F. T. S., Chan, H. K., Ip, R. W. L., and Lau, H. C. W. (2007), “A decision support system for supplier selection in the airline industry.” Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 221 (4), 741–758.
  2. Torlak, G., Svkli, M., Sanal, M. ve Zaim, S., “Analyzing Business Competition by Using Fuzzy TOPSIS Method: An example of Turkish domestic airline industry”, Expert Systems with Applications, Cilt 38,No 4, 3396-3406,2011. http://ekonomi.milliyet.com.tr/havada-2013-rekoru-150 ilyon/ekonomi/detay/1820664/default.htm). Lıao, C-N., “Fuzzy Approach to Business Travel Airline Selection Using an Integrated Ahp-Topsis-Msgp Methodology”, International Journal of Information Technology & Decision, Cilt, 12, No 1, DOI: 10.1142/S0219622013500065, 2013.
  3. Maji, L., “A note on "A modified VIKOR multiple-criteria decision method for improving domestic airlines service quality", Journal of Air Transport Management, Cilt 20,7-8, 2012. K. J. Mason, “The Propensity of Business Travellers to Use Low Cost Airline”, Journal of Transport Geography, Cilt 8, 107-119, 2000.
  4. Fourie, C. ve Lubbe, B.,. “Determinants of Selection of Full-Service Airlines and Low-Cost Carriers – A note on Business Travellers in South Africa”, Journal of Air Transport Management, Cilt12, 98-102, 2006.
  5. Ni, X. C., Zuo, H. F., Liu, M. ve Chen, F. T., “Extensive Comprehensive Evaluation Fors Pare Parts Maintenance Supplier”, Journal of Harbin Institute of Technology, Cilt 38, No 7, 1168-1172, 2006.
  6. Chan, F. T. S., Chan, H. K., Ip, R. W. L., Lau ve H. C. W., “A Decision Support System for Supplier Selection in the Airline Industry”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, Cilt 22, No 4 741-758, 2007.
  7. Liou, J. J. H., Tzeng, G. H., Tsai, C. Y., Hsu, C. C., “A hybrid ANP Model in Fuzzy Environments for Strategic Allienca Partner Selection in the Airline Industry”, Applied Soft Computing, Cilt 11, 3515 – 3524, 2011.
  8. Liou, J. J. H., “Developing an Integrated Model for the Selection of Strategic Alliance Partnyers in the Airline Industry”, Knowledge-Based Systems”, Cilt 28, 59-67,2012. Ozdemir,Y., H. Basligil ve M. Karaca, “Aircraft selection using Analytic Network Process: A case for Turkish Airlines”, Proceedings of the World Congress on Engineering, Cilt 2, 1155 – 1159, 2011.
  9. Gomes, L. F. A. M., Fernandes, J. E. M. ve Soares de Mello, J. C. C. B., “A fuzzy stochastic approach to the multicriteria