Günümüzde sürekli gelişen teknoloji ve ekonomi şirketlerin işleyişini etkilemektedir. Havayolu ulaşımının en çok tercih edilen ulaşım aracı olmasından dolayı havacılık sektörü de hızla değişim ve gelişim göstermektedir. Türkiye ’de ulaşım aracı olarak her geçen gün daha fazla kullanılan hava taşımacılığı, verilen havalimanı hizmeti açısından da önem taşımaktadır. Ülkemizdeki havalimanlarının etkinlik ölçümlerinin yapılması, bulundukları sektördeki seviyelerini ve yapılması gereken iyileştirmeleri tespit etmekte fayda sağlamaktadır. Veri Zarflama Analizi ise etkinlik analizinde kullanılan önemli bir yöntemdir. Deterministik yapıda ölçüm yapılabildiği gibi şans kısıtlı Veri Zarflama Analizi ile de stokastik yapıda etkinlik analizi yapılabilmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de hizmet veren 42 havalimanının 2020 yılı verileri kullanılarak deterministik ve şans kısıtlı Veri Zarflama Analizi ile etkinlik analizleri yapılmıştır. Analiz sonucunda “etkin” olan havalimanları belirlenmiş, etkin olmayan havalimanları için referans kümesi oluşturularak potansiyel iyileştirme hesaplamaları yapılmış ve etkinlik sonucunda önerilerde bulunulmuştur. Uygulama ile Türkiye’deki havalimanlarının etkinlikleri değerlendirilebilmektedir.
Today, constantly developing technology and economy affect the functioning of companies. Since air transport is the most preferred means of transportation, the aviation sector also changes and develops rapidly. Air transportation, which is used more and more as a means of transportation in Turkey, is also important in terms of the airport service provided. It is useful to measure the efficiency of airports in our country, to determine their level in the sector and to determine the improvements that need to be made. Data Envelopment Analysis is an important method used in efficiency analysis. While measurement can be made in a deterministic structure, efficiency analysis can be performed in a stochastic structure with chance-limited Data Envelopment Analysis. In this study, efficiency analyzes were carried out with deterministic and chance-limited Data Envelopment Analysis, using the 2020 data of 42 airports serving in Turkey. As a result of the analysis, the “active” airports were determined, for the inactive airports, potential improvement calculations were made by creating a reference set and suggestions were made as a result of the activity. With the application, the efficiency of airports in Turkey can be evaluated.
