Yol güvenliği çok sayıda etkene bağlı olup, olası en küçük bir hata dahi ciddi yaralanmalara ve ölümlere neden olabilmektedir. Bu nedenle telafisi mümkün olmayan sonuçlarıyla trafik kazaları hem halk sağlığını hem de ülke ekonomilerini tehdit eden önemli bir sorun hâline gelmiştir. Bu çalışmada, Türkiye’nin 81 ili yol güvenliği açısından Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yaklaşımı kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışma, Türkiye İstatistik Kurumu verilerine dayanmakta olup dört aşamalı bir yöntem izlenmiştir. İlk aşamada Centroidous yöntemiyle kriter ağırlıkları belirlenmiş; en yüksek ağırlık bir milyon nüfusta trafik kaza sayısı kriterine, en düşük ağırlık ise sürücü belgesi olan kişi sayısı kriterine atanmıştır. İkinci aşamada RAM yöntemi ile iller yol güvenlik performansına göre sıralanmış; İstanbul en yüksek, Muğla ise en düşük performans gösteren iller olarak belirlenmiştir. Üçüncü aşamada, sıralama sonuçlarının kriter ağırlıklarındaki değişimlere duyarlılığını incelemek üzere beş farklı senaryo altında analiz yapılmıştır. Son aşamada ise COPRAS, MABAC, TOPSIS ve WASPAS yöntemleriyle karşılaştırmalı analiz yapılmış; önerilen yöntemin geçerliliği %91’in üzerinde korelasyon değerleriyle ile doğrulanmıştır.
Road safety depends on numerous factors, and even the smallest error can result in severe injuries or fatalities.Therefore, with their irreversible consequences, traffic accidents have become a critical problem that threatens both public health and national economies. This study evaluates road safety in Türkiye’s 81 provinces through a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) framework using official data from the Turkish Statistical Institute. The analysis follows a four-stage methodology. First, criterion weights were determined using the Centroidous method, the highest weight was assigned to the criterion of the number of traffic accidents per million population, while the lowest weight was assigned to the criterion of the number of licensed drivers. Second, provinces were ranked based on their road safety performance using the RAM method. As a result, Istanbul was identified as the best-performing province, whereas Muğla was identified as the lowest-performing province. Third, a sensitivity analysis was conducted under five different scenarios to analyze the effect of the changes in the criteria weights on the ranking results. Finally, a comparative analysis was carried out using the COPRAS, MABAC, TOPSIS, and WASPAS methods, and the validity of the proposed approach was verified with a correlation exceeding 91%.
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Multiple Criteria Decision Making |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Publication Date | December 3, 2025 |
| Submission Date | July 21, 2025 |
| Acceptance Date | September 17, 2025 |
| Published in Issue | Year 2025 Volume: 28 Issue: 4 |