Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey

Ümran ŞENGÜL, (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Siyasal Bilgiler Fakültesi, İşletme Bölümü, Çanakkale, Türkiye)
Ahmet Bilal ŞENGÜL (Yalova Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü, Yalova, Türkiye)
Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
5 1
Yıl: 2022 Cilt: 15 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 964 - 986 Metin Dili: İngilizce DOI: 10.18185/erzifbed.1162671 İndeks Tarihi: 30-03-2023

Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey

Öz:
Logistics center is logistics regions that are connected to all kinds of transportation networks, have low-cost, fast, and safe transfer equipment between different transportation modes, and have a direct impact on the country's economy and operational efficiency. Since Turkey is geographically located on logistics routes, the establishment of logistics centers is important in terms of economic development. However, the establishment of logistics centers requires serious costs, and the return of costs takes a long time. In this respect, it is necessary to determine the investment priority of the regions that are candidates for establishing a logistics center. Considering the costs of establishing a logistics center, it is significant to research which logistics center investment priority will be given. In this study, the fuzzy entropy based COPRAS method was used to determine the order of investment priority, considering 5 logistics centers in the survey and planning stage of TSR, and 17 criteria. According to the results, the first four most important criteria in logistics center investment priority are proximity to the port, foreign trade potential, number of transport modes, and proximity to the railway. The investment priority order of logistics centers is Istanbul/Yeşilbayır, İzmir/Çandarlı, Mardin, Zonguldak/Filyos and Şırnak/Habur.
Anahtar Kelime: Logistic center Fuzzy entropi COPRAS Investment priorities Sensitivity analysis

Türkiye’de Etüt ve Planlama Aşamasındaki Lojistik Merkezlerin Yatırım Önceliklerinin Belirlenmesinde Bulanık Entropi Temelli COPRAS yöntemi

Öz:
Lojistik merkez, her türlü ulaşım ağına bağlı, farklı ulaşım modları arasında düşük maliyetli, hızlı ve güvenli transfer ekipmanlarına sahip, ülke ekonomisine ve operasyonel verimliliğe doğrudan etki eden lojistik bölgelerdir. Türkiye coğrafik olarak lojistik güzergahlar üzerinde yer aldığından lojistik merkezlerin kurulması ekonomik kalkınma açısından önemlidir. Ancak lojistik merkezlerin kurulması ciddi maliyetler gerektirmekte ve maliyetlerin geri dönüşü uzun zaman almaktadır. Bu doğrultuda lojistik merkez kurmaya aday bölgelerin yatırım önceliğinin belirlenmesi gerekmektedir. Lojistik merkez kurmanın maliyetleri düşünüldüğünde hangi lojistik merkeze yatırım önceliğinin verileceğinin araştırılması önemlidir. Bu çalışmada, Türkiye Cumhuriyeti Devlet Demiryolları’nın etüt ve planlama aşamasında yer alan 5 lojistik merkez ve 17 kriter dikkate alınarak yatırım öncelik sırasının belirlenmesi için bulanık entropi tabanlı COPRAS yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, lojistik merkez yatırım önceliğinde en önemli ilk dört kriter limana yakınlık, dış ticaret potansiyeli, taşıma modlarının sayısı ve demiryoluna yakınlıktır. Lojistik merkezlerin yatırım öncelik sıralaması İstanbul/Yeşilbayır, İzmir/Çandarlı, Mardin, Zonguldak/Filyos ve Şırnak/Habur'dur.
Anahtar Kelime: Lojistik merkez bulanık entropi COPRAS yatırım öncelikleri duyarlılık analizi

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] Aydın, G.T. and Öğüt, K.S. (2008). Lojistik köy nedir?. 2. Uluslararası Demiryolu Sempozyumu, Demiryolu Fuarı Bildiriler Kitabı, İstanbul, 1439-1448.
  • [2] Erdumlu, R. M. (2006). Kentsel lojistik ve lojistik köy uygulaması, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans tezi), İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği.
  • [3] Bodaubayeva, G. (2015). Formation of industrial and logistic parks in Kazakhstan, 4th International Conference on Advanced Logistics and Transport (ICALT), Kazakhstan, 41- 46.
  • [4] Yang, C., Taudes, A. and Dong, G. (2017). Efficiency analysis of European freight villages: Three peers for benchmarking. Central European Journal of Operations Research, 25(1), 91-122. doi: 10.1007/s10100-015-0424-5.
  • [5] Çalış, A. and Gencer, C. (2014). Historical development of worldwide freight villages and freight villages in Turkey. Paper presented in CIE44 & IMSS’14 Proceedings, Istanbul, 1351.
  • [6] Demir, F. (2016). Türkiye'nin konumu açısından lojistik köylerin önemi: Kars lojistik köy örneği (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Kilis: Klis 7 Aralık Üniversitesi, İşletme Ana Bilim Dalı.
  • [7] Genç, E. and Coşmuş, Ş. (2021). Logistics villages management features and logistics villages in Turkey. International Journal of Social, Humanities and Administrative Sciences, 7(35), 68-79. doi:10.31589/JOSHAS.511.
  • [8] Aksoy, O. (2012). Lojistik köy yerlerinin belirlenmesi için bir tam sayılı programlama modeli: TCDD için bir uygulama (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Ankara: Gazi Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği.
  • [9] Özdemir, S., Keskin, B., Eren, T. and Özcan, E. (2020). Multi-criteria for the evaluation of logistics centers in Turkey investment priority decision model proposal. Demiryolu Mühendisliği,12, 83-94. doi:10.47072/demiryolu.722626.
  • [10] Elgün, M.N. and Aşıkoğlu, N.O. (2016). Lojistik köy kuruluş yeri seçiminde TOPSIS yöntemiyle merkezlerin değerlendirilmesi. AKÜ ÜÜBF Dergisi, 18 (1), 161-170. doi: 10.5578/jeas.27638.
  • [11] Aydın, S. (2016). Lojistik merkez değerlendirmesi için karar verme modeli ve uygulama. 5. Ulusal ve Tedarik Zinciri Kongresi, Mersin, 137.
  • [12] Yılmaz, R., Kubaş, A., Erbay, E.R. and Bengi, S.B., (2014). Çorlu Lojistik Köt Fizibilite Raporu, lojistik_koy_fizibilite_raporu_Çorlu.pdf.
  • [13] Ballis, A. and Mavrotas, G. (2007). Freight Village Design Using the Multicriteria Method PROMETHEE. Operational Research, 7(2), 213–231. doi:10.1007/BF02942388.
  • [14] Wang, S. and Liu, P. (2007). The Evaluation study on location selection of logistics center based on fuzzy AHP and TOPSIS. International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 3779-3782.
  • [15] Baohua, W. and Shiwei, H.E. (2009). Robust optimization model and algorithm for logistics center location and allocation under uncertain environment. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 9(2), 69-74. doi: 10.1016/S1570-6672(08)60056-2.
  • [16] Kayıkçı, Y. (2010). A conceptual model for intermodal freight logistics center location decisions. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2(3),6297-6311. doi: 10.1016/j.sbspro.2010.04.039.
  • [17] Turskis, Z. and Zavadskas, E. K. (2010). A new fuzzy additive ratio assessment method (ARAS F) Case study: The analysis of fuzzy multiple criteria to select the logistic center’s location. Transport, 25(4), 423-432. doi: 10.3846/transport.2010.52
  • [18] Boile, M., Theofanis, S. and Ozbay, K. (2011). Feasibility of freight villages in the NYMTC region. Center for Advanced Infrastructure and Transportation Freight and Maritime Program Rutgers, The State University of New Jersey, 1-24. https://rosap.ntl.bts.gov/view/dot/23252.
  • [19] Karadeniz, V. and Akpınar, E. (2011). Logistic village applications in Turkey and proposal of a new kind of logistic village. Marmara Coğrafya Dergisi, 23, 49-71.
  • [20] Hong, L. and Xiaohua, Z. (2011). Study on location selection of multi-objective emergency logistics center based on AHP. Procedia Engineering, 15, 2128-2132. doi: 10.1016/j.proeng.2011.08.398.
  • [21] Notteboom, T. (2011). An application of multi-criteria analysis to the location of a container hub port in South Africa. Maritime Policy Management, 38(1), 51-79. doi: 10.1080/03088839.2010.533710.
  • [22] Elgün, M. N. and Elitaş, C. (2011). Yerel, ulusal ve uluslararası taşıma ve ticaret açısından lojistik köy merkezlerinin seçiminde bir model önerisi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9 (2) , 630-645
  • [23] Erkayman, B., Gundogar, E., Akkaya, G. and Ipek, M. (2011). A Fuzzy TOPSIS approach for logistics center location selection. Journal of Business Case Studies, 7(3), 49–54. doi: 10.19030/jbcs.v7i3.4263.
  • [24] Bayraktutan, Y. and Özbilgin, M. (2014). Tüskiye’de illerin lojistik Merkez yatırım düzeylerinin bulanık mantık yöntemiyle belirlenmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 43, 1-36. doi: 10.18070/euiibfd.67041.
  • [25] Tomić, V., Marinković, D. and Marković, D. (2014). The selection of logistic centers location using multi-criteria comparison: a case study of the Balkan Peninsula. ActaPolytechnica Hungarica, 11(10), 97-113.
  • [26] Hamzaçebi, C., İmamoğlu, G. and Alçı, A. (2016). Selection of logistics center location with MOORA method for black sea region of Turkey. Journal of Economics Bibliography, 3(15), 74-82. doi: 10.1453/jeb.v3i1S.785.
  • [27] Karaşan, A. (2016). Lojistik köy ter seçiminde sezgisel bulanık bütünleşik bir çok ölçütlü yöntem önerisi (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • [28] Pham, T.Y., Ma, H.M. and Yeo, G.T. (2017). Application of fuzzy Delphi TOPSIS to locate logistics centers in Vietnam: The Logisticians’Perspective. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 33(4), 211-219. doi: 10.1016/j.ajsl.2017.12.004.
  • [29] Yazdani, M., Chatterjee, P., Pamucar, D. and Chakraborty, S. (2020). Development of an integrated decision-making model for location selection of logistics centers in the Spanish autonomous communities. Expert Systems with Applications, 148. doi:10.1016/j.eswa.2020.113208.
  • [30] Shahparvari, S., Nasirian, A., Mohammadi, A., Noori, S. and Chhetri, P. (2020). A GIS- LP integrated approach for the logistics hub location problem. Computers & Industrial Engineering, 146, 1-17. doi: 10.1016/j.cie.2020.106488.
  • [31] Demirkıran, Y. and Öztürkoğlu, Y. (2020). Türkiye’deki bölgelerin lojistik köy kurulması açısından potansiyelinin PROMETHEE II yöntemi ile incelenmesi. Journal of Yasar University, 15/58, 347-367.
  • [32] Dumlu, H. and Wolff, A. (2021). Türkiye’deki lojistik köylerin potansiyel etkinliklerine göre değerlendirilmesi:MOORA yöntemi ile bir uygulama . Kafkad Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Degisi, 12(24), 1000-1026. doi: 10.36543/kauiibfd.2021.041.
  • [33] Çakmak, E., Onden, I., Acar, A.Z. and Eldemir, F. (2021). Analyzing the location of city logistics centers in Istanbul by integrating geographic information systems with binary particle swarm optimization algorithm. Case Studies on Transport Policy, 9 (1), 59–67. doi: 10.1016/j.cstp.2020.07.004.
  • [34] Nong, T.N-M. (2022). A hybrid model for distribution center location selection. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 38(1), 40-49. doi: 10.1016/j.ajsl.2021.10.003.
  • [35] Türkmen, B. (2021). Lojistik Köyü Yer Seçimi ve Türkiye’de Örnek Bir Uygulama (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi), Konya: Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı.
  • [36] Tümenbatur, A. (2021). Orta koridor üzerindeki demir ipekyolu güzergahı ve lojistik merkez yer seçimi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Adana'nın Kurtuluşunun 100. Yılına Özel Sayı, 102-110. Doi: 10.35379/cusosbil.977922.
  • [37] TSR, “Lojistik Merkezler,” [Online]. Available: http://www.tcdd.gov.tr/content/33. [Accessed: 10.02.2022].
  • [38] Pekkaya, M. and Keleş, N. (2021). Determining criteria interaction and criteria priorities in the freight village location selection process: the experts perspective in Turkey. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 34(7), 1348-1367. doi: 10.1108/APJML-05- 2021-0338
  • [39] Özbek, A. (2019). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve Excel ile problem çözümü. 2. Baskı, Ankara:Seçkin Yayınevi
  • [40] Chen, G. and Pham, T.T. (2001). Introduction to fuzzy sets, fuzzy logic, and fuzzy control systems. Appl. Mech. Rev. Nov 2001, 54(6): B102-B103.
  • [41] Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy Sets. Information and Control, 8(3), 338-353.
  • [42] Tsaur, S.H., Chang T.Y. and Yen, C.H. (2002). The evaluation of airline service quality by fuzzy MCDM. Tourism Management, 23(2), 107-115. doi: 10.1016/S0261- 5177(01)00050-4
  • [43] Ertugrul, I. and Tuş, A. (2007). Interactive fuzzy linear programming and an application sample at a textile firm. Fuzzy Optimization and Decision Making, 6(1), 29-49. doi: 10.1007/s10700-006-0023-y
  • [44] Lee, HS. (2005). “A Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making Model for the Selection of the Distribution Center”. In: Wang L., Chen K., Ong Y.S. (eds) Advances in Natural Computation. ICNC 2005. Lecture Notes in Computer Science, Vol 3612. Springer, Berlin, Heidelberg.
  • [45] Klir, G. J. and Yuan, Bo. (1995). Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications,1st ed.”, Pearson College Div.
  • [46] Shannon, C. E. (1948). A Mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27, 379–423.
  • [47] Hosseinzadeh, L. F. and Fallahnejad, R. (2010). Imprecise Shannon’s entropy and multi- attribute decision making. Entropy, 12, 53–62. doi: 10.3390/e12010053.
  • [48] Zavadskas, A. and Kaklauskas, E.K. (1996). Determination of an efficient contractor by using the new method of multicriteria assessment, International Symposium for “The Organization and Management of Construction”, Shaping Theory and Practice, 94-104.
  • [49] Baykal, N. and Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitapevi.
  • [50] www.tuik.gov.tr, [Accessed]: 01.07.2022.
  • [51] Yurdakul, E. M. (2020). Türkiye’de lojistik sektörü ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin VAR analizi ile incelenmesi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 20 (40), 174- 185. doi: 10.30976/susead.707425.
  • [52] Tanyaş, M. and Paksoy, T. (2012). TR52 Konya – Karaman Bölgesi Lojistik Strateji Planı Ön hazırlık Raporu, MÜSİAD Konya Şubesi.
APA Şengül Ü, ŞENGÜL A (2022). Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. , 964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
Chicago Şengül Ümran,ŞENGÜL Ahmet Bilal Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. (2022): 964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
MLA Şengül Ümran,ŞENGÜL Ahmet Bilal Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. , 2022, ss.964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
AMA Şengül Ü,ŞENGÜL A Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. . 2022; 964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
Vancouver Şengül Ü,ŞENGÜL A Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. . 2022; 964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
IEEE Şengül Ü,ŞENGÜL A "Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey." , ss.964 - 986, 2022. 10.18185/erzifbed.1162671
ISNAD Şengül, Ümran - ŞENGÜL, Ahmet Bilal. "Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey". (2022), 964-986. https://doi.org/10.18185/erzifbed.1162671
APA Şengül Ü, ŞENGÜL A (2022). Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(3), 964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
Chicago Şengül Ümran,ŞENGÜL Ahmet Bilal Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 15, no.3 (2022): 964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
MLA Şengül Ümran,ŞENGÜL Ahmet Bilal Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol.15, no.3, 2022, ss.964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
AMA Şengül Ü,ŞENGÜL A Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2022; 15(3): 964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
Vancouver Şengül Ü,ŞENGÜL A Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2022; 15(3): 964 - 986. 10.18185/erzifbed.1162671
IEEE Şengül Ü,ŞENGÜL A "Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey." Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15, ss.964 - 986, 2022. 10.18185/erzifbed.1162671
ISNAD Şengül, Ümran - ŞENGÜL, Ahmet Bilal. "Fuzzy Entropy Based COPRAS Method in Determining the Investment Priorities of Logistics Centers in Survey and Planning Stage in Turkey". Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 15/3 (2022), 964-986. https://doi.org/10.18185/erzifbed.1162671
Sayfa Oluşturulma Tarihi
24-04-2024 20:41

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları