Journals / İşletme Araştırmaları Dergisi / 2021 / Cilt: 13 - Sayı: 4

Bus Terminal Location Selection with Multi Criteria Decision Making Methods: The Case of İstanbul Province

Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Otogar Lokasyon Seçimi: İstanbul İli Örneği

Pages
3742–3754
Publication Date
2022-10-18
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)

For developing the model further, different methods and criteria can also be integrated into the model.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Purpose – Road transport is the most common mode of transport used in domestic passenger and freight transport.
📊
Key Findings & Data:To illustrate the application of the proposed model, three different alternatives for the Istanbul province; (i) the new bus station to be built in Başakşehir district, (ii) the new bus station to be built in the Sultangazi district and (iii) the expansion of Alibeyköy Pocket Bus Terminal have been evaluated.
💡
Conclusion & Impact:For developing the model further, different methods and criteria can also be integrated into the model.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Purpose – Road transport is the most common mode of transport used in domestic passenger and freight transport. Bus terminals can be seen as the backbone of road transport. The location of the bus terminals is important as it effects the use of busses for road transport. With this study, the most suitable bus terminal location selection study was carried out within the framework of Istanbul province dynamics. Design/methodology/approach – The location of the bus terminals is important as it effects the use of busses for road transport. In this study, a two-stage hybrid AHP-TOPSIS model has been proposed to determine the optimal bus terminal location. To illustrate the application of the proposed model, three different alternatives for the Istanbul province; (i) the new bus station to be built in Başakşehir district, (ii) the new bus station to be built in the Sultangazi district and (iii) the expansion of Alibeyköy Pocket Bus Terminal have been evaluated. To evaluate the alternatives, three main criteria and thirteen sub-criteria were determined. In the first stage, the weights of the criteria and sub-criteria have been determined by using Analytical Hierarchy Process based on the expert opinions. In the second stage, the alternatives have been evaluated and ranked by using TOPSIS method based on the criteria weights determined. Findings – As result, it has been determined that the optimal alternative is the expansion of Alibeyköy Bus Terminal. Whilst the New Bus Terminal that will be built in Sultangazi District emerges as the second best alternative, the New Bus Terminal alternative that will be built in Başakşehir District is found to be the worst alternative. Discussions – In this study, the need for a bus station in Istanbul was evaluated with multi-criteria decision making methods over three alternative possibilities. More suitable and effective alternatives have been researched. In the future studies, for the purpose of the better functioning of the model, the weight of the criteria can be adjusted by interviewing more experts. For developing the model further, different methods and criteria can also be integrated into the model.

Özet

Amaç – Karayolu taşımacılığı, ülke içi yolcu ve yük taşımacılığında kullanılan en yaygın taşımacılık modudur. Otogarlar ise karayolu taşımacılığının bel kemiği olarak görülebilmektedir. Otogarların lokasyonu, otogarların kullanılabilirliği açısından çok önemli bir yere sahiptir. Bu çalışma ile İstanbul ili dinamikleri çerçevesinde en uygun otogar yeri lokasyon seçimi çalışması yapılmıştır. Yöntem – Bu çalışmada, çok kriterli karar verme yöntemlerinden analitik hiyerarşi süreci ve TOPSIS kullanılarak iki aşamalı hibrid bir model önerilmiştir. Modelin uygulanışını göstermek adına İstanbul ili için üç farklı alternatif; (i) Başakşehir ilçesine yapılacak yeni otogar, (ii) Sultangazi ilçesine yapılacak yeni otogar ve (iii) Alibeyköy Cep Otogarı’nın genişletilmesi, olarak belirlenmiştir. Yine bu alternatiflerin değerlendirilmesi aşamasında üç ana kriter ve on üç alt kriter belirlenmiştir. İlk aşamada uzman görüşü yöntemiyle kriterlerin ve alt kriterlerin ağırlıkları analitik hiyerarşi süreci yöntemiyle belirlenmiştir. İkinci aşamada ise TOPSIS yöntemiyle belirlenen kriter ağırlıklarına bağlı olarak alternatifler değerlendirilmiş ve sıralanmıştır. Bulgular – Önerilen model ile yapılan hesaplamalara göre, Alibeyköy Cep Otogarı’nın Genişletilmesi alternatifi en uygun alternatif olarak belirlenmiştir. Sultangazi İlçesine Yapılacak Yeni Otogar ikinci en iyi alternatif olurken, Başakşehir İlçesine Yapılacak Yeni Otogar alternatifi en kötü alternatif olarak belirlenmiştir. Tartışma – Bu çalışmada, İstanbul ilinin ihtiyaç duyduğu otogar ihtiyacı alternatif olarak getirilen üç olasılık üzerinden çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Alternatiflerden hangisinin daha uygun ve efektif olacağı araştırılmıştır. Gelecekteki çalışmalarda, modelin daha iyi çalışabilmesi için daha fazla uzman ile görüşerek kriter ağırlıkları belirlenebilir. Modelin geliştirilmesi için farklı yöntemler ve kriterler modele eklenebilir.

🔖

Cite This Article

KARAKÖPRÜ, U. O., DÖRDÜNCÜ, H., YAZICI, B. E. (2022). Bus Terminal Location Selection with Multi Criteria Decision Making Methods: The Case of İstanbul Province. İşletme Araştırmaları Dergisi, Cilt: 13 - Sayı: 4, 3742–3754. https://ajindex.com/articles/556412

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (8)

  1. A.Taha, H. (1997). Operations Research an Introduction. Prentice-Hall. Anagnostopoulos, K., Doukas, H., & Psarras, J. (2008). A linguistic multicriteria analysis system combining fuzzy sets theory, ideal and anti-ideal points for location site selection. Expert Systems with Applications, 35(4), 2041-2048.
  2. Athawale, V., & Chakraborty, S. (2010). Facility Location Selection using PROMETHEE II Method. 2010 International Conference on Industrial Enginerring and Operations Management. Dhaka, Bangladesh. Athawale, V., & Chakraborty, S. (2012). Decision Making for Facility Location Selection Using PROMETHEE II Method. International Journal of Industrial and Systems Enginerring. Beck, M. P., & Lin, B. W. (1981). Selection of automated office systems: a case study. Omega, 9(2), 169-176.
  3. Chen, C.-T. (2001). A fuzzy approach to select the location of the distribution center. Fuzzy sets and systems, 118(1), 65-73.
  4. Chou, C.-C. (2007). A fuzzy MCDM method for solving marine transshipment container port selection problems. Applied Mathematics and Computation, 186(1), 435-444.
  5. Erdinç, E. (2020, 11 08). Analitik hiyerarşi yöntemi ile otogar yer seçimi: Isparta örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Şehir ve Bölge Planlama Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi. Isparta, Türkiye. Eroğlu, Ö., Bali, Ö., & Gencer, C. (2014). Delphi Tekniği ve Bulanık AHP ile Tehlikeli Madde Depo Yeri Seçimi için Gerekli Niteliklerin Belirlenmesi. 3. Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi, (s. 831). Trabzon. Farahani, R. Z., & Asgari, N. (2007). Combination of MCDM and covering techniques in a hierarchical model for facility location: A case study. European Journal of Operational Research, 176(3), 1839-1858.
  6. Hwang, C.-L., & Yoon, K. (1981). Methods for Multiple Attribute Decision Making. C.-L. Hwang, & K. Yoon içinde, Multiple Attribute Decision Making (s. 58-191). Berlin: Springer. İBB. (2021). Sayım Yıllarına Göre İstanbul'un Nüfusu. İBB: http://www.ibb.gov.tr/trTR/BilgiHizmetleri/Istatistikler/Documents/demografi/t211.pdf adresinden alındı Kabak, M., & Dağdeviren, M. (2014). A hybrid MCDM approach to assess the sustainability of students’ preferences for university selection. Technological and Economic Development of Economy, 20(3), 391-418.
  7. Kahraman, C., Cebeci, U., & Ruan, D. (2004). Multi-attribute comparison of catering service companies using fuzzy AHP: The case of Turkey. International journal of production economics, 87(2), 171-184.
  8. Liu, Y., Yang, Y., Liu,