Yıl: 2019 Cilt: 20 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 71 - 84 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 17-08-2022

G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ

Öz:
Ülkeler lojistik sektöründeki performanslarını değerlendirmek ve lojistik sektöründeki hedeflerini belirlemek için lojistik performans endeksini (LPI) dikkate almak zorundadırlar. LPI değerleri, her iki yılda bir Dünya Bankası tarafından yayınlanmaktadır. LPI listesindeki sıralamalar ülkeler için önemlidir. Böylece ülkeler lojistik sektöründe dünyada hangi sırada olduklarını görebilmektedir. Yapılan çalışmanın amacı, dünyanın en büyük ekonomilerine sahip G20 ülkelerinin LPI’ye göre sıralanması için basit ve işlem adım sayısı az olan bir metodolojik model önermektir. Bu çalışmada basit ve az işlem adımına sahip yöntemler olan SD ve WASPAS yöntemlerinden oluşan bir ÇKKV modeli G20 ülkelerinin LPI değerlerine göre sıralanması için önerilmiştir. SD yöntemi, bu çalışmada kriter ağırlıklarının elde edilmesinde kullanılmıştır. SD yönteminin sonuçlarına göre kriterler ağırlıklarına göre şu şekilde sıralanmıştır; KR1, KR2, KR4, KR5, KR6 ve KR3. WASPAS yöntemi de bu sıralamayı desteklemek için kullanılmıştır. Önerilen yöntemin sonuçlarına göre performans sıralamasında ilk beşte yer alan ülkeler şunlardır; Almanya, Japonya, Birleşik Krallık, Amerika Birleşik Devletleri ve Fransa. Önerilen yönteme göre sıralama ile orijinal sıralama arasındaki korelasyon ölçülerek, iki sıralama arasında çok yüksek korelasyon bulunduğu sonucuna ulaşılarak, önerilen yöntemin doğru sonuçlara ulaştığı belirlenmiştir.
Anahtar Kelime: Lojistik SD WASPAS LPI

THE MEASUREMENT OF LOGISTICS PERFORMANCE INDEX OF G-20 COUNTRIES WITH MULTI-CRITERIA DECISION MAKING MODEL

Öz:
Countries have to consider the logistics performance index (LPI) to assess their performance in the logistics sector and to determine their goals in the logistics sector. LPI values are released by the World Bank every two years. The rankings on the LPI list are important for countries. Thus, countries can observe which rank they are in the world in the logistics sector. The aim of this study is to propose a simple methodological model with a low number of steps to rank the G20 countries with the largest economies in the world with respect to LPI. In this study, an MCDM model consisting of SD and WASPAS methods, which are simple and few numbers of the calculation steps, was proposed to rank G20 countries according to LPI values. SD method was used to obtain criteria weights in this study. According to the results of the SD method, the criteria were sorted with respect to their weights as follows; KR1, KR2, KR4, KR5, KR6, and KR3. The WASPAS method was also used to support this ranking. According to the results of the proposed method, the top five countries in the performance ranking are as follows; Germany, Japan, the United Kingdom, the United States, and France. The correlation between the rankings of the proposed method and the original ranking was measured, and it was concluded that there was a very high correlation between the two rankings, and the proposed method reached the accurate results.
Anahtar Kelime: Logistics SD WASPAS LPI

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Achebo, J., & Odinikuku, W. E. (2015). Optimization of gas metal arc welding process parameters using standard deviation (SDV) and multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA). Journal of Minerals and Materials Characterization and Engineering, 3, 298–304.
  • Apan, M., & Öztel, A. (2018). Ölçek Bazlı Finansal Performansın PROMETHEE Yöntemiyle Belirlenmesi: Farklı Ağırlıklandırma Yöntemlerine Dayalı Karşılaştırmalı Bir Analiz. İşletme Bilimi Dergisi, 6(1), 207–244.
  • Burmaoğlu, S. (2012). Ulusal İnovasyon Göstergeleri ile Ulusal Lojistik Performansı Arasındaki İlişki: AB Ülkeleri Üzerine Bir Araştırma. Ege Akademik Bakış, 12(2), 193–208.
  • Chakraborty, S., & Zavadskas, E. K. (2014). Applications of WASPAS method in manufacturing decision making. Informatica, 25(1), 1–20.
  • Çakır, S. (2017). Measuring logistics performance of OECD countries via fuzzy linear regression. Journal of Multi Criteria Decision Analysis, 24(3-4), 177–186.
  • Daldır, I., & Tosun, Ö. (2018). Bulanık WASPAS ile Yeşil Tedarikçi Seçimi. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23(4), 193–208.
  • D’Aleo, V. (2015). The mediator role of Logistic Performance Index: a comparative study. Journal of International Trade, Logistics and Law, 1(1), 1–7.
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770.
  • Erkan, B. (2014). Türkiye’de lojistik sektörü ve rekabet gücü. Assam Uluslararası Hakemli Dergi, 1(1), 44–65.
  • Emovon, I., Norman, R. A., Murphy, A. J., & Okwu, M. O. (2018). Application of WASPAS in Ehancing Reliability Centered Maintenance for Ship System Maintenance. Journal of Engineering and Technology (JET), 9(1).
  • Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y., & Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58(1-4), 411–420.
  • Khan, S. A. R., Jian, C., Zhang, Y., Golpîra, H., Kumar, A., & Sharif, A. (2019). Environmental, social and economic growth indicators spur logistics performance: From the perspective of South Asian Association for Regional Cooperation countries. Journal of Cleaner Production, 214, 1011–1023.
  • Kılıç, O., & Çerçioğlu, H. (2016). TCDD iltisak hatları projelerinin değerlendirilmesinde uzlaşık çok ölçütlü karar verme yöntemleri uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(1), 211–220.
  • Kılıç, M., & Koçdemir, S. U. (2018). Dış Ticaret ve Lojistik Arasındaki İlişki: Yükselen Piyasa Ekonomisindeki Ülkelerde Panel Veri Analizi. 1st International Economics and Business Symposium, 219-232. 25-27 Ekim 2018, Gaziantep, Türkiye.
  • Martí, L., Martín, J. C., & Puertas, R. (2017). A DEA-logistics performance index. Journal of Applied Economics, 20(1), 169–192.
  • Martí, L., Puertas, R., & García, L. (2014). The importance of the Logistics Performance Index in international trade. Applied Economics, 46(24), 2982–2992.
  • Muniappan, A., Raj, J. A., Jayakumar, V., Prakash, R. S., & Sathyaraj, R. (2018, August). Optimization of WEDM process parameters using standard deviation and MOORA method. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 402, No. 1, p. 012139). IOP Publishing.
  • Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., & Eren, F. Y. (2019). Bir Üniversite Hastanesinde Makroelisa Ekipmanı Alternatiflerinin WASPAS ve SWARA Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(2), 319–331.
  • Rao, R. V., & Patel, B. K. (2010). A subjective and objective integrated multiple attribute decision making method for material selection. Materials & Design, 31(10), 4738–4747.
  • Santiteerakul, S., Tippayawong, K. Y., Dallasega, P., Nimanand, K., & Ramingwong, S. (2018). Logistics Performance Review: European Union and ASEAN Community. Journal of Applied Economic Sciences, 13(5), 1175–1180.
  • Stojić, G., Stević, Ž., Antuchevičienė, J., Pamučar, D., & Vasiljević, M. (2018). A novel rough WASPAS approach for supplier selection in a company manufacturing PVC carpentry products. Information, 9(5), 121.
  • Toklu, M. C., Çağıl, G., Pazar, E., & Faydalı, R. (2018). SWARA-WASPAS Metodolojisine Dayalı Tedarikçi Seçimi: Türkiye'de Demir-Çelik Endüstrisi Örneği. Akademik Platform Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 6(3), 113– 120.
  • Tunç, H., & Kaya, M. (2016). Türkiye’de Lojistik Sektörünün Gelişmesinde Dış Ticaretin Rolü Üzerine Bir Nedensellik Analizi. Visionary E-Journal/Vizyoner Dergisi, 7(14), 58–65.
  • Uca, N., Civelek, M. E., & Çemberci, M. (2015). The effect of the components of logistics performance index on gross domestic product: conceptual model proposal. Eurasian Business & Economics Journal, 1(1), 86–93.
  • Yildirim, B. F., & Mercangoz, B. A. (2019). Evaluating the logistics performance of OECD countries by using fuzzy AHP and ARAS-G. Eurasian Economic Review, 1-19.
APA Ulutaş A, KARAKOY Ç (2019). G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. , 71 - 84.
Chicago Ulutaş Alptekin,KARAKOY ÇAGATAY G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. (2019): 71 - 84.
MLA Ulutaş Alptekin,KARAKOY ÇAGATAY G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. , 2019, ss.71 - 84.
AMA Ulutaş A,KARAKOY Ç G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. . 2019; 71 - 84.
Vancouver Ulutaş A,KARAKOY Ç G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. . 2019; 71 - 84.
IEEE Ulutaş A,KARAKOY Ç "G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ." , ss.71 - 84, 2019.
ISNAD Ulutaş, Alptekin - KARAKOY, ÇAGATAY. "G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ". (2019), 71-84.
APA Ulutaş A, KARAKOY Ç (2019). G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 71 - 84.
Chicago Ulutaş Alptekin,KARAKOY ÇAGATAY G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 20, no.2 (2019): 71 - 84.
MLA Ulutaş Alptekin,KARAKOY ÇAGATAY G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, vol.20, no.2, 2019, ss.71 - 84.
AMA Ulutaş A,KARAKOY Ç G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 2019; 20(2): 71 - 84.
Vancouver Ulutaş A,KARAKOY Ç G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 2019; 20(2): 71 - 84.
IEEE Ulutaş A,KARAKOY Ç "G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ." Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20, ss.71 - 84, 2019.
ISNAD Ulutaş, Alptekin - KARAKOY, ÇAGATAY. "G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ". Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 20/2 (2019), 71-84.