Cilt 14 Sayı 1 (2026): Business & Management Studies: An International Journal
Makaleler

Dijital hazırlık performans değerlendirmesi: Bütünleşik LOGSTA-AROMAN yaklaşımı uygulaması

PDF
  • Tayfun Öztaş,
  • Gülin Zeynep Öztaş
Tayfun Öztaş
Dr. Öğr. Üyesi, Pamukkale Üniversitesi, Denizli, Türkiye
Gülin Zeynep Öztaş
Dr. Öğr. Üyesi, Pamukkale Üniversitesi, Denizli, Türkiye

Yayınlanmış 25.03.2026

Anahtar Kelimeler

  • Dijitalleşme, Dijital Hazırlık, LOGSTA, AROMAN
  • Digitalisation, Digital Readiness, LOGSTA, AROMAN

Nasıl Atıf Yapılır

Dijital hazırlık performans değerlendirmesi: Bütünleşik LOGSTA-AROMAN yaklaşımı uygulaması. (2026). Business & Management Studies: An International Journal, 14(1), 194-214. https://doi.org/10.15295/bmij.v14i1.2694

Telif Hakkı (c) 2026 Tayfun Öztaş- Gülin Zeynep Öztaş

Creative Commons License

Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanslanmıştır.

Nasıl Atıf Yapılır

Dijital hazırlık performans değerlendirmesi: Bütünleşik LOGSTA-AROMAN yaklaşımı uygulaması. (2026). Business & Management Studies: An International Journal, 14(1), 194-214. https://doi.org/10.15295/bmij.v14i1.2694

Öz

Dijitalleşme, beraberinde getirdiği dijital dönüşüm ile küresel ekonomik büyümeye katkı sağlayarak refah artışına yol açmaktadır. Bu nedenle, ülkeler artan rekabet ortamında rakiplerinin gerisinde kalmamak ve dijital hazırlık düzeylerini artırmak için stratejik planlamalar ve önemli yatırımlar yapmaktadır. Bu yatırımlar, sıklıkla kamu-özel ortaklıkları yoluyla gerçekleştirilir ve tarafların yetkinliklerinden faydalanmayı gerektirir. Böylelikle ülkeler kapsayıcı bir yaklaşımla dijital teknolojilerin herkes tarafından erişilebilir olmasını, bireylerin ve işletmelerin yetkinliklerinin artmasını hedeflemektedir. Bu çalışma, ülkelerin dijital hazırlık performanslarını karşılaştırmalı bir analizle değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu doğrultuda, Portulans Institute tarafından yayımlanan Ağ Hazırlık Endeksi (Network Readiness Index – NRI) verileri kullanılarak Orta Doğu ve Kuzey Afrika bölgesi ülkeleri ile Türkiye’yi kapsayan bir analiz yapılmıştır. Benimsenen yaklaşım dört aşamaya sahiptir. İlk aşamada LOGSTA yöntemiyle kriter ağırlıkları belirlenmiş olup, ikinci aşamada AROMAN yöntemiyle ülkeler sıralanmıştır. Önerilen LOGSTA-AROMAN yaklaşımının parametre değerindeki ve kriter ağırlıklarındaki değişime olan duyarlılığını incelemek için üçüncü aşamada duyarlılık analizi gerçekleştirilmiştir. Son aşamada ise önerilen yaklaşımının ortaya koyduğu sonuçların güvenirliğini incelemek için TOPSIS, WASPAS, MARCOS, MABAC ve RAWEC yöntemleriyle karşılaştırmalı analiz yapılmıştır. Analiz sonuçları, dijital hazırlık performansı üzerinde en önemli kriterin “İnsan” (0,2887); en düşük önemli kriterin ise “Etki” (0,1880) olduğunu göstermektedir. Sıralama sonuçları, en iyi performans gösteren ülkenin K5, en düşük performansı gösteren ülkenin ise K14 olduğunu ortaya koymaktadır. Duyarlılık analizi, önerilen yaklaşımın parametre ve kriter ağırlıklarındaki değişime karşı dirençli olduğunu ortaya koyarken, karşılaştırmalı analiz ise LOGSTA-AROMAN yönteminin diğer yöntemlerle yaklaşık olarak %99,3’ün üzerinde korelasyonla sonuçların güvenirliğini doğrulamaktadır. Son olarak, sonuçlar yorumlanarak politika önerilerinde bulunulmuştur.

PDF

Referanslar

  1. Afonasova, M. A., Panfilova, E. E., Galichkina, M. A., & Ślusarczyk, B. (2019). Digitalization in economy and innovation: The effect on social and economic processes. Polish Journal of Management Studies, 19(2), 22-32. https://doi.org/10.17512/pjms.2019.19.2.02
  2. Ajide, F. M., & Osinubi, T. T. (2023). Digital technology usage and entrepreneurship in Africa. African Journal of Science, Technology, Innovation and Development, 15(7), 817-830. https://doi.org/10.1080/20421338.2023.2209476
  3. Altıntaş, F. F. (2021). G20 ülkelerinin dijital hazırlık performanslarının analizi: ENTROPİ tabanlı VIKOR yöntemi ile bir uygulama. Akademik Hassasiyetler The Academic Elegance, 8(17), 401-427.
  4. Arıkan Kargı, V. S. (2022). Determining digital readiness levels of the OECD countries with CRITIC-based ARAS method. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 13(2), 363-376. https://doi.org/10.54688/ayd.1111357
  5. Bánhidi, Z., & Dobos, I. (2024). Measuring digital development: ranking using data envelopment analysis (DEA) and network readiness index (NRI). Central European Journal of Operations Research, 32(4), 1089-1108. https://doi.org/10.1007/s10100-024-00919-y
  6. Bektaş, S., & Baykuş, O. (2024). CRITIC-AROMAN yöntemleri ile makro göstergeler ışığında MINT ülkelerinin makroekonomik performansının değerlendirilmesi: 2020-2023 dönemi analizi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, Eylül, 29-51.
  7. Bhimani, A., Hausken, K., & Arif, S. (2022). Do national development factors affect cryptocurrency adoption? Technological Forecasting and Social Change, 181, 121739. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121739
  8. Bilan, Y., Oliinyk, O., Mishchuk, H., & Skare, M. (2023). Impact of information and communications technology on the development and use of knowledge. Technological Forecasting and Social Change, 191, 122519. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122519
  9. Bošković, S., Švadlenka, L., Dobrodolac, M., Jovčić, S., Chatterjee, P., & Bauer, L. (2025). Hydrogen Refueling Station Selection Using the AROMAN Method: A Case Study in the Pardubice Region. Transportation Research Procedia, 91, 99-106. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2025.10.014
  10. Bošković, S., Švadlenka, L., Jovčić, S., Dobrodolac, M., Simić, V., & Bacanin, N. (2023). An Alternative Ranking Order Method Accounting for Two-Step Normalization (AROMAN)—A Case Study of the Electric Vehicle Selection Problem. IEEE Access, 11, 39496-39507. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3265818
  11. Cisco. (2025). Global digital readiness index https://www.cisco.com/c/dam/m/en_us/solutions/ai/readiness-index/2025-m10/documents/cisco-ai-readiness-index-2025-realizing-the-value-of-ai.pdf Erişim tarihi 26 Aralık 2025
  12. Gupta, S., Ghosh, P., & Sridhar, V. (2022). Impact of data trade restrictions on IT services export: A cross-country analysis. Telecommunications Policy, 46, 102403. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2022.102403
  13. Hwang, C.-L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making (C. 186). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
  14. IMD World Competitiveness Center. (2024). World Digital Competitiveness Ranking 2024: The digital divide—Risks and opportunities https://www.imd.org/centers/wcc/world-competitiveness-center/rankings/world-digital-competitiveness-ranking/ Erişim tarihi 26 Aralık 2025
  15. Jemović, M., Marković, I., Ljajić, A., & Marinković, S. (2025). Network readiness, financial inclusion, and sustainable development goals: Insights from a clustering approach. Borsa Istanbul Review, 25(5), 999-1011. https://doi.org/10.1016/j.bir.2025.05.013
  16. Kara, K., Yalçın, G. C., Acar, A. Z., Simic, V., Konya, S., & Pamucar, D. (2024). The MEREC-AROMAN method for determining sustainable competitiveness levels: A case study for Turkey. Socio-Economic Planning Sciences, 91, 101762. https://doi.org/10.1016/j.seps.2023.101762
  17. Kara, K., Yalçın, G. C., Simic, V., Tuğrul Yıldırım, A., Pamucar, D., & Siarry, P. (2024). A spherical fuzzy-based DIBR II-AROMAN model for sustainability performance benchmarking of wind energy power plants. Expert Systems with Applications, 253, 124300. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124300
  18. Košíková, M., & Vašaničová, P. (2025). Exploring the Link Between Digital Readiness and Sustainable Development: A Cluster Analysis of EU Countries. Sustainability (Switzerland), 17, 5080. https://doi.org/10.3390/su17115080
  19. Miškufová, M., Košíková, M., Vašaničová, P., & Kiseľáková, D. (2025). Digitalization and Artificial Intelligence: A Comparative Study of Indices on Digital Competitiveness. Information (Switzerland), 16, 286. https://doi.org/10.3390/info16040286
  20. Nikolić, I., Milutinović, J., Božanić, D., & Dobrodolac, M. (2023). Using an Interval Type-2 Fuzzy AROMAN Decision-Making Method to Improve the Sustainability of the Postal Network in Rural Areas. Mathematics, 11(14), 3105. https://doi.org/10.3390/math11143105
  21. OECD (2019a), Vectors of digital transformation (OECD Digital Economy Papers, No. 273). OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/5ade2bba-en Erişim tarihi 26 Aralık 2025
  22. OECD (2019b). Public-private partnerships. In Government at a glance Southeast Asia 2019 (pp. 72-74). OECD Publishing. https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2019/09/government-at-a-glance-southeast-asia-2019_g1g94fff/9789264305915-en.pdf Erişim tarihi 26 Aralık 2025
  23. Olteanu (Burcă), A. L., Ionașcu, A. E., Cosma, S., Barbu, C. A., Popa, A., Cioroiu, C. G., & Goswami, S. S. (2024). Prioritizing the European Investment Sectors Based on Different Economic, Social, and Governance Factors Using a Fuzzy-MEREC-AROMAN Decision-Making Model. Sustainability, 16(17), 7790. https://doi.org/10.3390/su16177790
  24. Oxford Insights (2025). Government AI Readiness Index 2025. https://oxfordinsights.com/ai-readiness/government-ai-readiness-index-2025/ Erişim tarihi 26 Aralık 2025
  25. Özbalcı, A. A. (2025). Türk devletleri teşkilatı’nın dijital dönüşümü: CRITIC ve ARAS ile performans analizi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 24(52), 293-332. https://doi.org/10.46928/.t.cusbe.1571555
  26. Pamučar, D., & Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert Systems with Applications, 42(6), 3016-3028. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.11.057
  27. Portulans Institute. (2024). Network Readiness Index 2024 Building a Digital Tomorrow: Public-Private Partnerships for Digital Readiness. https://networkreadinessindex.org/ Erişim tarihi 15 Aralık 2025
  28. Puška, A., Štilić, A., Pamučar, D., Božanić, D., & Nedeljković, M. (2024). Introducing a Novel multi-criteria Ranking of Alternatives with Weights of Criterion (RAWEC) model. MethodsX, 12, 102628. https://doi.org/10.1016/j.mex.2024.102628
  29. Qazi, A. (2025). Prioritizing factors influencing global network readiness index with bayesian belief networks. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 11, 100522. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2025.100522
  30. Riaz, M., Shahzadi, T., Saqlain, M., & Merigo, J. M. (2026). Integrated LOPCOW-AROMAN framework with softmax hamacher information aggregation: Enhancing airport security screening efficiency in uncertain environment. Information Sciences, 727, 122776. https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122776
  31. Satı, Z. E. (2024). Comparison of the criteria affecting the digital innovation performance of the European Union (EU) member and candidate countries with the entropy weight-TOPSIS method and investigation of its importance for SMEs. Technological Forecasting and Social Change, 200, 123094. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.123094
  32. Seifi, N., Keshavarz, M., Kalhor, H., Shahrakipour, S., & Adibifar, A. (2025). Ranking of Criteria Affecting the Implementation Readiness of Internet of Things in Industries Using TISM and Fuzzy TOPSIS Analysis. Journal of Operations Intelligence, 3(1), 47-67. https://doi.org/10.31181/jopi31202533
  33. Silva, D. S., Yamashita, G. H., Cortimiglia, M. N., Brust-Renck, P. G., & ten Caten, C. S. (2022). Are we ready to assess digital readiness? Exploring digital implications for social progress from the Network Readiness Index. Technology in Society, 68, 101875. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.101875
  34. Song, M., Stević, Ž., Badi, I., Marinković, D., Lv, Y., & Zhong, K. (2025). Assessing public acceptance of autonomous vehicles using a novel IRN PIPRECIA - IRN AROMAN model. Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering, 23(1), 127. https://doi.org/10.22190/FUME240729040S
  35. Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., & 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, 106231. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106231
  36. Stevic, Z., Ulutas, A., Topal, A., Marinkovic, D., & Cavoski, S. (2025). A New Objective Method for Determining Criteria Weights in MCDM Models – LOGSTA. International Journal of Simulation Modelling, 24(4), 589-600. https://doi.org/10.2507/IJSIMM24-4-738
  37. Tokmergenova, M., & Dobos, I. (2024). Analysis of the Network Readiness Index (NRI) Using Multivariate Statistics. Periodica Polytechnica Social and Management Sciences, 32(1), 28-36. https://doi.org/10.3311/PPso.20548
  38. Tran, T. L. Q., Herdon, M., Phan, T. D., & Nguyen, T. M. (2023). Digital skill types and economic performance in the EU27 region, 2020-2021. Regional Statistics, 13(3), 536-558. https://doi.org/10.15196/RS130307
  39. Valaskova, K., Juracka, D., Nagy, M., & Chaudhuri, S. (2025). Digital readiness across the European Union: A multidimensional empirical assessment of structural determinants, intra-regional disparities, and strategic implications in the era of Industry 5.0. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 20(3), 1035-1086. https://doi.org/10.24136/eq.3886
  40. Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda, Journal of Strategic Information Systems, 28, 118-144. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003
  41. World Bank (2025) Digital transformation: Overview https://www.worldbank.org/en/topic/digital/overview Erişim tarihi 26 Aralık 2025
  42. World Bank. (2016). Digital Adoption Index. https://www.worldbank.org/en/publication/wdr2016/Digital-Adoption-Index Erişim tarihi 28 Aralık 2025
  43. World Economic Forum (2023). Digital transition framework: An action plan for public-private collaboration. https://www.weforum.org/publications/digital-transition-framework-an-action-plan-for-public-private-collaboration/ Erişim tarihi 26 Aralık 2025
  44. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of Weighted Aggregated Sum Product Assessment. Elektronika ir Elektrotechnika, 122(6), 3-6. https://doi.org/10.5755/j01.eee.122.6.1810
  45. Zhang, X., Zhang, N. (Aaron), Li, J., Li, Q., Liu, X., Cao, C. (Lukas), Mao, H., Yan, R., Qi, Y., Yang, X. (Chenny), Li, J., Zhou, A. K., Yan, X., Feng, H., & Chen, F. (2026). Machine learning nested MCDM model to enhance decision reliability for transport safety engineering. Results in Engineering, 29, 108543. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.108543