Dergiler / ODÜ SOSYAL BİLİMLER ARAŞTIRMALARI DERGİSİ-ODÜSOBİAD / 2026 / Cilt: 14 Sayı: 4

Bulanık-PIPRECIA temelli MARCOS yöntemiyle Orta Doğu ülkelerinin askeri güçlerinin sıralanması

Ranking the military power of the Middle East countries using the MARCOS method based on Fuzzy-PIPRECIA

Ömer Atalay(KAFKAS ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0616-3663
Sayfa
1577–1592
Yayın Tarihi
2024-12-21
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışmanın sonucunda en önemli ana kriter “Hava Kuvvetleri Gücü”, en önemli alt kriter ise “Saldırı Uçağı Sayısı” olarak tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bir ülkenin askeri gücü hem iç hem de dış tehditlere karşı en önemli caydırıcı gücüdür.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada Orta Doğu'da yer alan ve Global Firepower sitesinde PwrIndx skoruna göre bu bölgede askeri güç sıralamasında ilk 10’da yer alan ülkelerin yeniden sıralamaları çok kriterli karar verme yöntemleri yardımıyla belirlenmeye çalışılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmanın sonucunda en önemli ana kriter “Hava Kuvvetleri Gücü”, en önemli alt kriter ise “Saldırı Uçağı Sayısı” olarak tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Askeri Güç · ÇKKV · Bulanık Sayılar

Özet

Bir ülkenin askeri gücü hem iç hem de dış tehditlere karşı en önemli caydırıcı gücüdür. Savunma harcamaları, personel yeterliliği, hava, kara ve deniz kuvvetleri güçleri bir ülkenin askeri anlamda ne kadar güçlü olduğunu ölçmeye yarayan en önemli unsurlardır. Bu çalışmada Orta Doğu'da yer alan ve Global Firepower sitesinde PwrIndx skoruna göre bu bölgede askeri güç sıralamasında ilk 10’da yer alan ülkelerin yeniden sıralamaları çok kriterli karar verme yöntemleri yardımıyla belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada 10 alternatif, 5 ana kriter ve bu ana kriterlere ilişkin toplam 11 alt kriter dikkate alınmıştır. Alternatiflerin kriterlere ilişkin bilgileri Global Firepower isimli internet sitesinden alınmıştır. Kriter ağılıkları, subjektif ağırlıklandırma yöntemlerinden Bulanık-PIPRECIA yöntemiyle uzman görüşlerine dayalı olarak hesaplanmıştır. Alternatiflerilerin sıralamaları ise MARCOS yöntemi ile elde edilmiştir. Çalışmanın sonucunda en önemli ana kriter “Hava Kuvvetleri Gücü”, en önemli alt kriter ise “Saldırı Uçağı Sayısı” olarak tespit edilmiştir. Sıralamalarda ise PwrIndx skoruna yüksek oranda benzerlik gösteren bir neticeye ulaşılmıştır. PwrIndx puanına göre 1. sırada yer alan Türkiye 2. sıraya gerilemiş, 3. sırada yer alan Mısır ise 1. sıraya yükselmiştir. Son iki sırada yer alan Katar ve Kuveyt'in sıralamaları değişmemiştir.

Abstract

A country's military power is its most important deterrent against both internal and external threats. Defense expenditures, personnel adequacy, air, land, and naval forces are the most important elements to measure how strong a country is militarily. In this study, the re-ranking of the countries in the Middle East, which are in the top 10 in the military power ranking in this region according to the PwrIndx score on the Global Firepower site, has been tried to be determined with the help of multi-criteria decision-making methods. In the study, 10 alternatives, 5 main criteria, and 11 sub-criteria related to these main criteria were considered. Information on the criteria of the alternatives was obtained from the Global Firepower website. Criteria weights were calculated based on expert opinions using the Fuzzy-PIPRECIA method, one of the subjective weighting methods. The rankings of the alternatives were obtained by the MARCOS method. As a result of the study, the most important main criterion was determined as "Air Force Power" and the most important sub-criterion as "Number of Attack Aircraft". In the rankings, a result highly similar to the PwrIndx score was reached. According to the PwrIndx score, Turkey, which ranked 1st, dropped to 2nd place, while Egypt, which ranked 3rd, rose to 1st place. The rankings of the last two countries, Qatar and Kuwait, remained unchanged.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Atalay, Ö. (2024). Bulanık-PIPRECIA temelli MARCOS yöntemiyle Orta Doğu ülkelerinin askeri güçlerinin sıralanması. ODÜ SOSYAL BİLİMLER ARAŞTIRMALARI DERGİSİ-ODÜSOBİAD, Cilt: 14 Sayı: 4, 1577–1592. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1509888

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (24)

  1. Altın, F. G., Tunca, M. Z. ve Ömürbek, N. (2020). Entropi temelli SAW ve ARAS yöntemleri ile Nato ülkeleri askeri güçlerinin sıralanması. Alanya Akademik Bakış, 4(3), 731-753. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.646385
  2. Aydın, Y. ve Eren, T. (2018). Savunma sanayiinde stratejik ürün için çok kriterli karar verme yöntemleri ile tedarikçi seçimi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7(1), 129-148. https://doi.org/10.28948/ngumuh.386379
  3. Bakır, M., Akan, Ş. ve Özdemir, E. (2021). Regional aircraft selection with fuzzy PIPRECIA and fuzzy MARCOS: A case study of the Turkish airline industry. Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering, 19(3), 423-445. https://doi.org/10.22190/fume210505053b
  4. Blagojević, A., Kasalica, S., Stević, Ž., Tričković, G. ve Pavelkić, V. (2021). Evaluation of safety degree at railway crossings in order to achieve sustainable traffic management: A novel integrated fuzzy MCDM model. Sustainability, 13(2), 832. https://doi.org/10.3390/su13020832
  5. Bojanic, D., Kovač, M., Bojanic, M. ve Ristic, V. (2018). Multi-criteria decision-making in a defensive operation of the guided anti-tank missile battery: An example of the hybrid model fuzzy AHP-MABAC. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 1(1), 51-66. https://doi.org/10.31181/dmame180151b
  6. Chen, M. F., Tzeng, G. H. ve Ding, C. G. (2008). Combining fuzzy AHP with MDS in identifying the preference similarity of alternatives. Applied Soft Computing, 8(1), 110-117. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2006.11.007
  7. Dursun, D., Duran, B. ve Al, H. (2005). Ortadoğu Siyaseti Üzerine Notlar. Ortadoğu Yıllığı, 1, 311-332. Ersöz, F. ve Kabak, M. (2010). Savunma sanayi uygulamalarinda çok kriterli karar verme yöntemlerinin literatür araştırması. Savunma Bilimleri Dergisi, 9(1), 97-125.
  8. Global Firepower (2024). 20 Haziran 2024 tarihinde https://www.globalfirepower.com/ adresinden erişilmiştir.
  9. Göleç, A., Gürbüz, F. ve Şenyiğit, E. (2016). Determination of best military cargo aircraft with multi-criteria decision-making techniques. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(5), 87-101.
  10. Hadad, SH, Metha, AR, Setiawansyah, S. ve Sulistiani, H. (2024). Evaluation of Salesperson Performance in the Sales Allowance Decision Support System Using the MARCOS and PIPRECIA Methods. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 5(2), 477-486. https://doi.org/10.47065/josyc.v5i2.4863
  11. Issa, A. (2006). Regional dynamics and deterrence: the middle east. Contemporary Security Policy, 25(1), 202-208. https://doi.org/10.1080/1352326042000290588
  12. Kandemir, Y., Varol, T. ve Aslan, M. (2023). Silah gövdeleri için geliştirilen polimer kompozit malzemeler için çok kriterli karar verme yöntemleri ile doğal takviye malzemesinin seçimi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 13(4), 911-926. https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.1215620
  13. Mishra, A. R., Rani, P., Pamucar, D. ve Saha, A. (2023). An integrated Pythagorean fuzzy fairly operator-based MARCOS method for solving the sustainable circular supplier selection problem. Annals of Operations Research, 342, 523-564. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05453-9
  14. Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., Işıldak, B. ve Ustaömer, T. C. (2021). Performance evaluation of ground operations agents with grey piprecia and grey marcos. TRANSPORT & LOGISTICS: the International Journal, 21(51), 43-58.
  15. Sánchez-Lozano, J.M., Serna, J. ve Dolón-Payán, A. (2015). Evaluating military training aircrafts through the combination of multi-criteria decision making processes with fuzzy logic. A case study in the
  16. Spanish Air Force Academy. Aerospace Science and Technology, 42, 58-65. https://doi.org/10.1016/j.ast.2014.12.028
  17. Shamalof, A. ve Eskandari, N. (2011, 12 Mart). Military-Political Strategy of NATO and Security Issues in the Middle East. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1784206
  18. SIPRI Arms Industry Database. (2023). https://www.sipri.org/databases/armsindustry
  19. Stanujkic, D., Zavadskas, E. K., Karabasevic, D., Smarandache, F. ve Turskis, Z. (2017). The use of the pivot pairwise relative criteria importance assessment method for determining the weights of criteria. Romanian Journal of Economic Forecasting, 20(4), 116-133.
  20. Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A. ve Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new mcdm method: measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (marcos). Computers & industrial engineering, 140, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106231
  21. Stević, Ž., Stjepanović, Ž., Božičković, Z., Das, D. K. ve Stanujkić, D. (2018). Assessment of conditions for implementing information technology in a warehouse system: A novel fuzzy piprecia method. Symmetry, 10(11), 586-614. https://doi.org/10.3390/sym10110586
  22. Vesković, S., Stević, Ž., Karabašević, D., Rajilić, S., Milinković, S. ve Stojić, G. (2020). A new integrated fuzzy approach to selecting the best solution for business balance of passenger rail operator: fuzzy piprecia-fuzzy edas model. Symmetry, 12(5), 743-763. https://doi.org/10.3390/sym12050743
  23. Wibowo, A. S., Permanasari, A. E. ve Fauziati, S. (2016, 27-28 Ekim). Combat aircraft effectiveness assessment using hybrid multi-criteria decision making methodology. 2nd International Conference on Science and Technology-Computer (ICST), Yogyakarta, Indonesia. https://doi.org/10.1109/ICSTC.2016.7877358
  24. Xu, W., Das, D. K., Stević, Ž., Subotić, M., Alrasheedi, A. F. ve Sun, S. (2023). Trapezoidal interval type-2 fuzzy PIPRECIA-MARCOS model for management efficiency of traffic flow on observed road sections. Mathematics, 11(12), 2652-2674. https://doi.org/10.3390/math11122652