5. DEMATEL, BULANIK ANP ve TOPSIS YÖNTEMLERİYLE YER SEÇİMİNDE
5.9. Kriterler arasındaki etkileşimin belirlenmesi
Karar verici olan 7 kişilik ikinci uzman grup, ikili karşılaştırma matrislerini bulanık olarak değerlendirmiştir. Tablo 4.10.’ da yer alan ikili karşılaştırmalarda kullanılan bulanık ölçeğe göre verilen cevaplar, üçgensel bulanık sayılara çevrilmiş, geometrik ortalama alınarak İkili Karşılaştırma Matrisleri elde edilmiştir.
Nüfus Kapasite (C1), Hazır Altyapı (C7), Çadır kent/Konteynır kent Kapasitesi (C12), Alan Büyüklüğü (C6) ve Ulaşılabilirlik (C10) kriterlerine ait ikili karşılaştırmalar Tablo 5.5.’ den (Nüfus Kapasite) başlayarak, diğer ikili karşılaştırmalar hesaplanarak devam ettirilmiştir. Bu matrisler, Hus ve Nian (1997) ve Lious ve Wang (1992) çalışmalarını esas alarak, eşitlik 1.20 yardımıyla durulaştırılır. Durulaştırma işlemlerinde, karar vericilerin iyimser ya da kötümser olmaması sebebiyle λ değerine 0,5 atanmıştır. α değerine ise [(0,1) (0,2) (0,3) (0,4) (0,5) (0,6) (0,7) (0,8) (0,9)]
atanarak, durumun sabit ya da değişken olup olmaması takip edilmiştir. Tablo 5.6.’
da durulaştırılmış, α değeri 0,4 ve λ değeri 0,5 olarak atanmış C1 kriterine ait İkili Karşılaştırma Matrisi bulunmaktadır.
İkili karşılaştırmaya giren her kriter için sırasıyla Durulaştırılmış İkili Karşılaştırma Matrisi, Normalize Edilmiş Matris, Tutarlılık Hesaplamaları, Global Ağırlıkların Hesaplanması, Global Ağırlık Değerleri elde edilmiş ve aşağıdaki tablolarda sıralanmıştır.
52
Tablo 5.5. Nüfus Kapasite Kriterine (C1) Göre İkili Karşılaştırma Matrisi
C2 C4 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12
NÜFUS KAPASİTE (C1)
C2 1,00 1,00 1,00 2,33 3,97 6,27 2,09 3,27 5,56 1,85 4,11 6,21 1,17 1,66 3,64 0,59 0,92 1,66 2,86 5,17 7,08 4,42 6,51 8,08 2,54 4,76 6,83 C4 0,16 0,25 0,43 1,00 1,00 1,00 0,53 0,68 1,32 1,00 1,85 2,19 0,26 0,35 0,68 0,18 0,22 0,36 0,79 1,26 2,27 1,27 2,33 3,65 0,79 1,08 1,81 C6 0,18 0,31 0,48 0,76 1,47 1,88 1,00 1,00 1,00 1,17 2,27 3,60 0,29 0,43 0,62 0,18 0,22 0,39 0,68 1,37 2,73 1,37 2,54 4,76 1,37 1,85 3,00 C7 0,16 0,24 0,54 0,46 0,54 1,00 0,28 0,44 0,85 1,00 1,00 1,00 0,16 0,25 0,39 0,13 0,16 0,24 0,79 0,85 1,37 0,79 1,47 2,45 1,00 1,37 2,17 C8 0,27 0,60 0,85 1,47 2,86 3,78 1,60 2,33 3,39 2,54 4,07 6,35 1,00 1,00 1,00 0,51 0,85 1,32 2,36 4,53 6,59 3,19 5,37 7,43 3,19 4,59 6,91 C9 0,60 1,09 1,70 2,76 4,47 5,56 2,57 4,58 5,63 4,11 6,21 7,80 0,89 1,47 2,57 1,00 1,00 1,00 4,16 6,50 7,70 3,97 6,27 7,70 5,24 7,34 8,38 C10 0,14 0,19 0,35 0,44 0,79 1,26 0,37 0,73 1,47 0,73 1,17 1,26 0,19 0,30 0,53 0,13 0,15 0,24 1,00 1,00 1,00 1,17 2,02 3,08 1,17 2,02 3,08 C11 0,12 0,15 0,23 0,27 0,43 0,79 0,21 0,39 0,73 0,41 0,68 1,26 0,17 0,22 0,37 0,13 0,16 0,25 0,32 0,50 0,85 1,00 1,00 1,00 0,30 0,58 1,00 C12 0,15 0,21 0,39 0,55 0,93 1,26 0,33 0,54 0,73 0,46 0,73 1,00 0,16 0,20 0,28 0,12 0,14 0,19 0,32 0,50 0,85 1,00 1,72 3,35 1,00 1,00 1,00
53
Tablo 5.6. Nüfus Kapasitesi Kriterine (C1) Ait Durulaştırılmış İkili Karşılaştırma Matrisi (λ=0,5 , α=0,4)
Elde edilen durulaştırılmış ikili karşılaştırma matrislerinin normalize edilmesi gerekmektedir. Matris hücrelerinin her biri sütun toplamlarına bölünerek normalize matris hesaplanır.
C2 C4 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12
NÜFUS KAPASİTE (C1)
C2 1,00 3,94 3,37 3,85 1,91 0,97 4,86 6,20 4,51 C4 0,26 1,00 0,76 1,67 0,39 0,24 1,32 2,28 1,14 C6 0,30 1,34 1,00 2,21 0,43 0,24 1,43 2,63 1,94 C7 0,28 0,61 0,47 1,00 0,25 0,17 0,94 1,46 1,42 C8 0,55 2,63 2,32 4,06 1,00 0,85 4,29 5,13 4,63 C9 1,07 4,18 4,19 5,90 1,52 1,00 6,04 5,87 6,92 C10 0,21 0,78 0,77 1,06 0,31 0,16 1,00 1,97 1,97 C11 0,16 0,45 0,41 0,71 0,23 0,17 0,52 1,00 0,58 C12 0,23 0,88 0,52 0,70 0,20 0,14 0,52 1,83 1,00
54
Tablo 5.7. Nüfus Kapasite Kriterine (C1) Göre Normalize Edilmiş Matris
Normalize edilmiş matris üstünde her bir kritere ait satırın geometrik ortalaması alınarak, kriterlere ait yerel ağırlıklara (Öz vektör) ulaşılır.
C2 C4 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12
NÜFUS KAPASİTE (C1)
C2 0,25 0,25 0,24 0,18 0,31 0,25 0,23 0,22 0,19 C4 0,06 0,06 0,06 0,08 0,06 0,06 0,06 0,08 0,05 C6 0,07 0,08 0,07 0,10 0,07 0,06 0,07 0,09 0,08 C7 0,07 0,04 0,03 0,05 0,04 0,04 0,04 0,05 0,06 C8 0,14 0,17 0,17 0,19 0,16 0,21 0,21 0,18 0,19 C9 0,26 0,26 0,30 0,28 0,24 0,25 0,29 0,21 0,29 C10 0,05 0,05 0,06 0,05 0,05 0,04 0,05 0,07 0,08 C11 0,04 0,03 0,03 0,03 0,04 0,04 0,02 0,04 0,02 C12 0,06 0,06 0,04 0,03 0,03 0,04 0,02 0,06 0,04
55
Tutarlık hesaplamalarına, öz vektör ve durulaştırılmış matris dizinlerinin çarpımı ile başlanır. Buradan elde edilen öz vektör matris çarpımı, öz vektöre bölünerek tutarlılıklar bulunur. Sütunda yer alan tüm tutarlılık değerlerinin ortalaması alınarak λmax değeri elde edilir. Eşitlik 2.13 ve 2.14 yardımıyla, Tablo 4.4.’ te yer alan rassallık göstergesi kullanılarak Kriter tutarlılık oranı hesaplanır. Tutarlılık oranı 0,1’
den büyük olduğu durumda ikili karşılaştırma matrisinin tekrar gözden geçirilmesi gerekmektedir.
Kriter Öz vektör Özvektör*Matris Tutarlılık C2 0,234818218 2,189136807 9,322687253 C4 0,063895564 0,590481409 9,241352096 C6 0,078528405 0,724208905 9,222254115 C7 0,046908428 0,435471597 9,283440379 C8 0,180223429 1,67082448 9,270850596 C9 0,26697722 2,469898807 9,251346647 C10 0,054868795 0,509986281 9,294650593 C11 0,032616235 0,303732293 9,312303818 C12 0,041163705 0,387477086 9,41307597
ORTALAMA 9,290217941
Nüfus kapasitesi kriterine göre yapılan ikili karşılaştırma matrisi, bağımlılık içeren diğer kriterler için de sırasıyla yapılmıştır. Fakat Alan Büyüklüğü (C6) ve Ulaşılabilirlik (C10) kriterleri için ikili karşılaştırma matrisi uygulanmamıştır. Bunun nedeni ise bu iki kriterin ikili karşılaştırmalarda n=2 değerini almasıdır. Tutarlılık oranı hesaplarken 2 kriter olması durumunda, rassallık göstergesi “0” değerini alır ve böyle bir durumda tutarlılık oranı “tanımsız” olmaktadır.
56
Tablo 5.8. Hazır Altyapı Kriterine (C7) Göre İkili Karşılaştırma Matrisi
Tablo 5.9. Hazır Altyapı Kriterine (C7) Ait Durulaştırılmış İkili Karşılaştırma Matrisi (λ=0,5 , α=0,4)
Nüfus Kapasite Jeoloji İkincil Afet
Olabilirliği Eğim Kapasite (Çadır, Konteynr)
HAZIR ALTYAPI (C7) Nüfus Kapasite 1,00 1,00 1,00 0,23 0,50 0,65 0,18 0,29 0,50 0,15 0,22 0,35 0,63 0,85 1,26 Jeoloji 1,54 2,02 4,26 1,00 1,00 1,00 0,44 0,79 1,08 0,26 0,34 0,53 1,60 2,73 4,99 İkincil Afet Olabilirliği 2,02 3,48 5,43 0,93 1,26 2,27 1,00 1,00 1,00 0,33 0,54 0,73 2,36 3,88 6,13 Eğim 2,90 4,63 6,50 1,87 2,93 3,83 1,37 1,85 3,00 1,00 1,00 1,00 4,99 7,08 8,38 Kapasite (Çadır,
Konteynr) 0,79 1,17 1,58 0,20 0,37 0,62 0,16 0,26 0,42 0,12 0,14 0,20 1,00 1,00 1,00
Nüfus
Kapasite Jeoloji İkincil Afet
Olabilirliği Eğim
Kapasite (Çadır, Konteynr)
HAZIR ALTYAPI (C7) Nüfus Kapasite 1,00 0,45 0,30 0,22 0,87
Jeoloji 2,32 1,00 0,74 0,36 2,84
İkincil Afet Olabilirliği 3,43 1,36 1,00 0,52 3,87
Eğim 4,49 2,79 1,94 1,00 6,71
Kapasite (Çadır,
Konteynr) 1,14 0,37 0,26 0,15 1,00
57
Üç kriterden elde edilen ağırlıklar iç bağımlılık matrisini (WB) oluşturmaktadır.
Bu matris, kriterler arası bağımsız karşılaştırma matrisi (VB) ile çarpıldığında kriterlere ait global ağırlıklar (VB*) hesaplanır. Bu şekilde 3 kriter içinde bu noktada Bulanık AAS sonlandırılır.
Tablo 5.10. Hazır Altyapı Kriteri (C7) Normalize Edilmiş Matris
Tutarlılık İndeksi = 𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛
Kriter Özvektör Özvektör*Matris Tutarlılık C1 0,076 0,384115567 5,082192671 C2 0,176 0,883836357 5,036043403
C8 0,245 1,234151581 5,03063212
C9 0,435 2,201602382 5,063432492 C12 0,069 0,347758976 5,055700266
58
Tablo 5.11. Çadırkent Kapasite Kriterine (C12) Göre İkili Karşılaştırma Matrisi
Tablo 5.12. Çadırkent Kapasite Kriterine (C12) Ait Durulaştırılmış İkili Karşılaştırma Matrisi (λ=0,5 , α=0,4)
Nüfus Kapasite Jeoloji Alan Büyüklüğü Hazır Altyapı
(Su, Elektrik)
İkincil Afet
Olabilirliği Eğim
KAPASİTE ÇADIRKENT (C12) Nüfus Kapasite 1,00 1,00 1,00 0,36 0,46 0,73 0,54 1,00 1,58 0,79 1,47 2,45 0,27 0,50 0,73 0,17 0,27 0,51
Jeoloji 1,17 2,02 2,63 1,00 1,00 1,00 1,60 2,73 4,27 1,26 2,27 3,35 0,79 1,08 1,81 0,35 0,58 1,00 Alan Büyüklüğü 0,63 1,00 1,85 0,23 0,37 0,62 1,00 1,00 1,00 1,17 1,72 3,35 0,27 0,46 1,17 0,23 0,34 0,55 Hazır Altyapı (Su,
Elektrik) 0,41 0,68 1,26 0,30 0,44 0,79 0,30 0,58 0,85 1,00 1,00 1,00 0,26 0,58 0,85 0,17 0,27 0,51 İkincil Afet Olabilirliği 1,37 1,99 3,69 0,55 0,93 1,26 1,00 2,76 4,17 1,17 1,72 3,92 1,00 1,00 1,00 0,20 0,34 0,73 Eğim 1,94 3,64 5,77 1,17 1,85 3,00 1,81 2,97 4,42 1,94 3,64 5,77 1,37 2,97 5,12 1,00 1,00 1,00
Nüfus
Kapasite Jeoloji Alan
Büyüklüğü
Hazır Altyapı (Su, Elektrik)
İkincil Afet
Olabilirliği Eğim
KAPASİTE ÇADIRKENT (C12) Nüfus Kapasite 1,00 0,49 0,98 1,46 0,48 0,29
Jeoloji 1,89 1,00 2,70 2,18 1,14 0,60
Alan Büyüklüğü 1,06 0,38 1,00 1,88 0,54 0,35
Hazır Altyapı (Su, Elektrik) 0,71 0,47 0,55 1,00 0,54 0,29
İkincil Afet Olabilirliği 2,14 0,88 2,51 2,00 1,00 0,37
Eğim 3,56 1,88 2,91 3,56 2,92 1,00
59
Tablo 5.13. Çadırkent Kapasite Kriteri (C12) Normalize Edilmiş Matris
Tutarlılık İndeksi = 𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛
60 5.10. TOPSIS Yöntemi Ve Sıralama
Bu adıma kadar kriterlerin önem ağırlıkları ve etkileşimleri, birbiri arasındaki bağımlılıkları, afet sonrası kullanılacak hizmet noktalarından biri olan çadır kent/konteynır kent yeri seçimi için hesaplanmıştır. Çalışmanın nihai amacı, çadır kent yeri seçiminin tek bir alternatifle sınırlandırmak yerine, karar verici gruba birden fazla alternatifi sunmaktır.
Uzman görüşleri ve TAMP Çorum Planında yer alan, aynı zamanda birkaç yeni nokta eklenerek genişletilen Çorum İline ait çadırkent/konteynırkent lokasyonları aşağıdaki gibidir.
DEMATEL yöntemiyle elde edilen sonuçlar doğrultusunda üç kriter hesaplamaya dahil edilmemiştir. Bulanık AAS yöntemiyle elde edilen global ağırlıklar bu yöntemde girdi olarak kullanılmıştır.
KVN1: Ömerbey Mera Alanı doldurulmuştur. TOPSIS yönteminde ikili karşılaştırmalara gerek duyulmadığından 7 uzmana ait karar matrisleri aritmetik ortalama alınarak, Tablo 5.14.’ te birleştirilmiştir.
Karar matrisi hazırlanırken, bazı kriterler için yapılan puanlamalar ters mantıkla oluşturulmuştur. Örneğin C9 (Eğim) kriteri değerlendirilirken, eğimi fazla olan alternatife verilen puan daha düşük, eğimi az olan alternatife verilen puan ise daha yüksek olmuştur.
Bölüm 4.5’ de yer alan TOPSIS yöntemine ait standart adımlar takip edilerek aşağıdaki veriler elde edilmiştir.
61
Tablo 5.14. Karar Matrisi (A)
C1 C2 C4 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12
KVN1 16,86 5,57 12,14 18,43 5,14 7,14 19,57 15,14 14,29 17,43 KVN2 8,00 11,57 12,00 16,71 12,71 15,29 2,14 14,14 13,43 6,14 KVN3 6,86 12,71 17,43 6,29 16,00 13,86 4,71 11,00 8,00 5,71 KVN4 6,86 15,29 17,71 6,43 18,57 15,14 11,29 13,00 8,00 5,43 KVN5 13,43 4,43 8,43 17,29 6,00 6,43 15,29 13,71 13,86 14,29 KVN6 9,57 7,29 6,43 11,29 2,57 8,57 11,86 12,86 11,86 11,57 KVN7 7,86 5,71 10,14 8,71 12,57 7,71 10,43 14,71 14,14 9,86 KVN8 5,29 9,29 9,00 4,00 6,29 8,57 6,71 6,71 4,86 4,43
Karar matrisi oluşturulduktan sonra, Bulanık ANP ve DEMATEL yaklaşımlarıyla elde edilen global ağırlıklar, TOPSIS yönteminde faktör ağırlıkları (Wi) olarak kullanılmıştır.
Tablo 5.15. Standart Karar Matrisi (R)
C1 C2 C4 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12
KVN1 0,59 0,20 0,35 0,53 0,16 0,23 0,60 0,41 0,44 0,59 KVN2 0,28 0,42 0,35 0,48 0,40 0,49 0,07 0,39 0,41 0,21 KVN3 0,24 0,46 0,50 0,18 0,50 0,45 0,14 0,30 0,24 0,20 KVN4 0,24 0,56 0,51 0,18 0,58 0,49 0,35 0,36 0,24 0,19 KVN5 0,47 0,16 0,24 0,50 0,19 0,21 0,47 0,38 0,42 0,49 KVN6 0,34 0,27 0,19 0,32 0,08 0,28 0,36 0,35 0,36 0,39 KVN7 0,28 0,21 0,29 0,25 0,39 0,25 0,32 0,40 0,43 0,34 KVN8 0,19 0,34 0,26 0,11 0,20 0,28 0,21 0,18 0,15 0,15
Rij 28,35 27,42 34,72 34,90 32,08 30,88 32,64 36,53 32,69 29,30
62
Tablo 5.16. Ağırlık Standart Karar Matrisi (V)
C1 C2 C4 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12
KVN1 0,033 0,045 0,015 0,042 0,007 0,039 0,169 0,015 0,014 0,024 KVN2 0,015 0,094 0,014 0,038 0,016 0,083 0,018 0,014 0,013 0,009 KVN3 0,013 0,103 0,021 0,014 0,020 0,076 0,041 0,011 0,008 0,008 KVN4 0,013 0,124 0,021 0,015 0,024 0,083 0,097 0,013 0,008 0,008 KVN5 0,026 0,036 0,010 0,039 0,008 0,035 0,132 0,014 0,013 0,020 KVN6 0,019 0,059 0,008 0,026 0,003 0,047 0,102 0,013 0,012 0,016 KVN7 0,015 0,046 0,012 0,020 0,016 0,042 0,090 0,015 0,014 0,014 KVN8 0,010 0,075 0,011 0,009 0,008 0,047 0,058 0,007 0,005 0,006
Kriter C1 C2 C4 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12
Wi 0,055 0,223 0,042 0,079 0,041 0,168 0,282 0,037 0,032 0,041
Tablo 5.17. İdeal ve Negatif İdeal Çözümler
A* 0,033 0,124 0,021 0,042 0,024 0,083 0,169 0,015 0,014 0,024 A- 0,010 0,036 0,008 0,009 0,003 0,035 0,018 0,007 0,005 0,006
63 S*
0,000 -0,079 -0,007 0,000 -0,017 -0,044 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,017 -0,030 -0,007 -0,004 -0,007 0,000 -0,150 -0,001 -0,001 -0,016 -0,019 -0,021 0,000 -0,028 -0,003 -0,008 -0,128 -0,004 -0,006 -0,016 -0,019 0,000 0,000 -0,027 0,000 -0,001 -0,072 -0,002 -0,006 -0,017 -0,007 -0,088 -0,011 -0,003 -0,016 -0,048 -0,037 -0,001 0,000 -0,004 -0,014 -0,065 -0,014 -0,016 -0,020 -0,037 -0,067 -0,002 -0,002 -0,008 -0,017 -0,078 -0,009 -0,022 -0,008 -0,041 -0,079 0,000 0,000 -0,011 -0,022 -0,049 -0,010 -0,033 -0,016 -0,037 -0,111 -0,009 -0,009 -0,018
S-
0,022 0,009 0,007 0,033 0,003 0,004 0,150 0,009 0,009 0,018 0,005 0,058 0,007 0,029 0,013 0,048 0,000 0,008 0,008 0,002 0,003 0,067 0,013 0,005 0,017 0,041 0,022 0,004 0,003 0,002 0,003 0,088 0,014 0,006 0,020 0,048 0,079 0,006 0,003 0,001 0,016 0,000 0,002 0,030 0,004 0,000 0,113 0,007 0,009 0,014 0,008 0,023 0,000 0,017 0,000 0,012 0,084 0,006 0,007 0,010 0,005 0,010 0,004 0,011 0,013 0,007 0,072 0,008 0,009 0,008 0,000 0,039 0,003 0,000 0,005 0,012 0,039 0,000 0,000 0,000
64
Tablo 5.18. Ayırım Ölçülerinin Hesaplanması
Tablo 5.19. İdeal Çözüme Göre Yakınlığın Hesaplanması
C* Sıralama
KVN1 0,63 1
KVN2 0,35 7
KVN3 0,38 5
KVN4 0,62 2
KVN5 0,52 3
KVN6 0,46 4
KVN7 0,38 6
KVN8 0,30 8
S* S-
KVN1 0,092 0,158 KVN2 0,156 0,083 KVN3 0,136 0,085 KVN4 0,081 0,130 KVN5 0,109 0,120 KVN6 0,106 0,091 KVN7 0,123 0,076 KVN8 0,136 0,057
65
6. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME
Günümüzde yer seçim problemleri, çok kriterli karar verme (ÇKKV) tekniklerinin kullanımı ile yaygın olarak çözülmektedir. ÇKKV yöntemlerin bolluğu, araştırmacılarda farklı modellerin kurgulanıp, çalıştırılmasına imkan sağlamıştır.
Çalışma, afet sonrası kullanılması öngörülen Çadırkent yer seçim problemi olarak ele alınmış, fakat Çadır kent seçim işinin hassasiyeti açısından öncelikle seçim için gerekli kriterlerin belirlenmesi kararına varılmıştır. Bu kapsamda çalışmanın yürütüldüğü Çorum ilindeki ve AFAD Başkanlıktaki uzmanlardan destek alınarak çadır kent yer seçime ait gerekli kriterler toplanmıştır. İlk aşamada yirmiden fazla olan kriterler, uzman görüşüyle elenerek 13’ e düşürülmüştür.
Uzmanlar arasındaki görüş ayrılıkları, yer seçim işlemlerinin farklı disiplinlerle olan bağlılığından dolayı, kriterler arasındaki etki, önem ve bağımlılığın DEMATEL yöntemiyle çözüleceği tasarlanmıştır. DEMATEL skalası kullanarak uzmanlara yapılan anketler değerlendirilmiş ve 3 kriter daha çadırkent yer seçim kriteri olmaktan çıkarılmıştır.
DEMATEL yöntemiyle kriterler arası bağımlılıklar kurulmuş ve bu bağımlılıklar ikili karşılaştırma matrisleriyle, uzmanlara bulanık ortamda yöneltilmiştir. Bulanık ANP yöntemi kullanılarak kriterler arası bağımsız ağırlıklar hesaplanmıştır. Bu hesaplamalar neticesinde kriterler sırasıyla;
(C1: 0,055) (C2: 0,223) (C4: 0,042) (C6: 0,079) (C7:0,041) (C8: 0,168)(C9: 0,282) (C10: 0,037) (C11: 0,032) (C12: 0,041) ağırlıklarına sahiptir. Görüldüğü üzere C2, C8
ve C9 kriterleri, çadırkent yer seçiminde diğer kriterler üzerinde çok daha fazla öneme sahiptir.
Kriter ağırlıkların hesaplanması neticesinde TOPSIS yöntemine geçilmiş ve muhtemel bir afet sonrası Çorum İlinde kurulması öngörülen çadırkent alanları arasında sıralama yapılmıştır. Yöntemin son adımında ideal çözüm gerçekleştirilmiş ve alternatiflere ait sıralama gösterilmiştir. Çorum ilinde olası bir afet sonrası kurulacak çadırkent noktaları için öncelik, KVN1 (Ömerbey Mera Alanı) olacaktır.
Bununla birlikte TAMP Çorum Planında Ömerbey Köyü Mera Alanı 1.öncelikli Çadırkent/konteynırkent yeri olarak işaretlenmiştir.
Çalışmanın genişletilerek sadece çadırkent/konteynırkent olarak değil afetler sonrası kullanılacak tüm servis ( sahra hastaneleri, aşevleri, mobil iletişim noktaları,
66
enkaz döküm alanları v.b.) noktaları için tasarlanması literatüre katkı, bu işi yapan biz AFAD personeline de kolaylık sağlayacaktır.
Uzman görüşleri alınırken, çalışmanın yapıldığı yer olan Çorum İlinin 2.bölge deprem kuşağı içerisinde yer aldığı bilinmekteydi. Bu durum Türkiye genelinde 2.bölge deprem kuşağında yer alan ve demografik, idari yapı, yüzölçümü v.b.
bakımdan Çorum iline benzer yerleşim yerleri içinde uygulanabileceği düşünülmektedir.
67 KAYNAKÇA
“Açıklamalı Afet Yönetimi Terimleri Sözlüğü”, 2014, T.C. Başbakanlık Afet Ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı
Aksakal, E., Dağdeviren, M., 2010, “ANP Ve Dematel Yöntemleri İle Personel Seçimi Problemine Bütünleşik Bir Yaklaşım”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25 (4), 905-913
Aktepe, A., 2011, “A total performance measurement model with fuzzy multicriteria decision making methods and application”, Kırıkkale Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Aktepe, A., Ersöz S., Uslu A., 2016 “Location Selection For Post-Disaster Service Supply With Fuzzy Hybrid Multi-Criteria Decision Making Models, 19th QMOD Conference On Quality And Service Sciences ICQSS 2016
Alpay, M., 2010, “Kredi Değerliliğinin Ölçülmesinde TOPSIS Yöntemi Ve Bir Uygulama”, Dokuz Eylül Üniversitesi, İktisat Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Ar, İ.M., Gökşen, H., Tuncer, M.A., 2015 “ Kablo Sektöründe Tedarikçi Seçimi İçin Bütünleşik DEMATEL-AAS-VIKOR Yönteminin Kullanılması”, Ege Akademik Bakış, 15 (2), 285-300
Arık, H., 2014, “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Mağaza Yeri Seçimi”, Bahçeşehir Üniversitesi, Bilgi Teknolojileri Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Arslan, T., Khısty, C. 2005 “A Rational Reasoning Method From Fuzzy Perceptions In Route Choise”, Fuzzy Sets And Systems, 150, 419-435
Aslan, H.M., Yıldız, M.S., Uysal, H.C., 2015, “ Afet İstasyonlarının Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yönteminin Uygulanması: Düzce’de Bir Lokasyon Analizi”, Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 3, 2, 111-128
Aydin, Y., 2013, “Bulanık TOPSIS Ve VIKOR Yöntemi Kullanılarak Rüzgar Enerjisi Santral Yer Seçimi”, Yıldız Teknik Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Budak, S.N., 2014, “Promethee Ve ANP Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Ankara Sağlık Bakanlığı Hastanelerinde Uygulama”, Gazi Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Bulut, K., 2009, “Türkiye’ de Kullanılan Ulaştırma Modlarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Değerlendirilmesi”, Erciyes Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
68
Butt, S.E., Cavalier, T.M., 1996 “Efficient Algorithm For Facility Location in The Presence Of Forbidden Regions”, European Journal of Operational Research, 90(1), 56–70.
Can, A.M., 2012, “Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Samsun Lojistik Köyünün Yerinin Belirlenmesi”, Erciyes Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Cengiz, M., 2007, “Türkiye’ deki Mevcut Koşulların Bulanık Analitik Ağ Süreciyle Değerlendirilerek Uygun Tersane Yeri Seçimi”, Yıldız Teknik Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Cheng, W. Chin, L. Chuan, L., 2010 “Optimal marketing strategy: A decision-making with ANP and TOPSIS”, International Journal of Production Economics, 127, 190-196
Dağdeviren, M., 2007, “Integrated modelling the performance evalution process with fuzzy AHP”, Journal of Engineering and Natural Sciences, 25, 3, 268-282
Darende. B., 2009, “Tesis Yer Seçimi İle Deprem Durumunda Yaralı Toplama Noktalarının Modellenmesi”, Hacettepe Üniversitesi, İstatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Demirer, A., 2017, “Güneş Enerjisi Santrali Yer Seçimi Probleminin Analitik Hiyerarşi Prosesi Yardımı İle Değerlendirilmesi”, Beykent Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Doğramacı, S., 2009, “Coğrafi Bilgi Sistemi Destekli Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri İle Toplu Konut Yer Seçimi”, Yıldız Teknik Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği, Yüksek Lisans Tezi
Drezner, T. Drezner, Z., 2007 “The Gravity P-Median Model. European Journal Of Operational Research” 179, 1239–1251
Erden, T., 2009, “Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Analitik Hiyerarşi Yöntemi’ ne Dayalı İtfaiye İstasyon Yer Seçimi: İstanbul Örneği”, İstanbul Teknik Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği, Doktora Tezi
Eroğlu, Ö., 2014, “Bakım/Onarım Alternatiflerinin Bulanık Dematel Ve SMAA-2 Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, Kara Harp Okulu, Savunma Bilimleri Enstitüsü, Tedarik Ve Lojistik Yönetimi Anabilim Dalı
Göksu, A., Güngör İ., 2008, “Fuzzy analytic hierarchy process and its application of university preference ranking”, S.D.Ü. Economic and Administrative Sciences Journal, 13, 3, 1-26
Görmez, N., 2008, “Disaster Response And Relief Facility Location For İstanbul” , The Middle East Technical University, M.Sc. Thesis, Ankara
69
Göztepe, K., 2013, “Analitik Ağ Prosesi”, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Ders Notları
Güler, H.H., 2008, “Zarar azaltmanın temel ilkeleri”, Kadıoğlu M., Özdamar E., “Afet zararlarını azaltmanın temel ilkeleri”, Ankara
Güleryüz, S., 2010, “Geri Dönüşüm Tesislerine Lisans Verme Probleminin Bulanık ANP Ve AHP Yöntemleri İle Değerlendirilmesi”, Yıldız Teknik Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Hung, Y.H., Chou, S.C.T., Tzeng, G.H., 2006“Using a fuzzy group decision approach-knowledge management adoption” APRU DLI 2006 Conference, Japan, 48-52
Karakaşoğlu, N., 2008, “Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Uygulama”, Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Kaya, İ.,Kılınç, M.S.,Çevikcan, E., 2007, “Applying a fuzzy decision making model for machine-equipment selection”, Engineer and Machine, 49, 8-14
Kırıkcı, C., 2012, “Determination Of Shelter Locations And Evacuation Routes For A Possible Eartquake In The City Of Istanbul”, Bilkent Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Koçak, D., 2014, “Mobilya Sektöründe En Uygun Tedarikçi Seçimi İçin Çok Kriterli Karar Verme Tekniğinin Uygulanması”, Erciyes Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Küçükönder, M., Karabulut, M., 2007, “Çok Kriterli Analiz Yöntemi Kullanılarak Kahramanmaraş’ ta Çöp Depolama Alanı Tespiti”, Coğrafi Bilimler Dergisi, 5 (2), 55-76
Kwıesıelewıcz, M., Uden, E. V., 2004, “Inconsistent and Contradictory Judgments’ In Pairwise Comparison Method In The AHP”, Computers & Operations Research, 31, 713-719
Liou, T., Wang J. “Ranking Fuzzy Numbers With Integral Value”, Fuzzy set and systems, 50 pp. 247-255
Organ, A. 2013, “Bulanık DEMATEL yöntemiyle makine seçimini etkileyen kriterlerin değerlendirilmesi”, Ç.Ü. Social Science Journals, 1, 157-172
Öz, A.H., 2007, “Yük Helikopteri Seçiminde Bulanık Çok Amaçlı Karar Verme Modeli”, İstanbul Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Doktora Tezi
Özbek, A., 2014, “The use of multi criteria decision making methods in supplier selection”, G.Ü., Social Science Electronik Journal, 11, 69-99
Özdağoğlu, A., 2011, “A multi criteria decision making methodology on the of facility location: Fuzzy ANP”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, s00170-011-3505-1, 59, 787-803
70
Özder, E.H., 2015, “Tedarikçi Seçiminde Analitik Ağ Süreci Ve Hedef Programlama Tekniklerinin Entegrasyonu: Örnek Olay Çalışması”, Kırıkkale Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Özer, Y.E., 2017, “Afet Konusundaki Algı Ve Yerel Aktörlerin Sorumlulukları”, Sayıştay Dergisi, 106, 1-34
Rezaeiniya, N., Ghadikolaei, A.S., Tekmeh, J.M., 2014, “ Fuzzy ANP Approach for New Application: Greenhouse Location Selection; a Case in Iran”, Journal Of Mathematics And Computer Science, 8, 1-20
Saaty, T.L., 2001, “Decision making with dependence and feedback the ANP”, Rws Publications, Pittsburgh, Pa
Sahin, E.K., 2012, “CBS Tabanlı Çok Kriterli Karar Analizi Yöntemi Kullanılarak Heyelan Duyarlılık Haritasının Üretilmesi: Trabzon İli Örneği”, Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Jeodezi Ve Fotogrametri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Sahin, S., 2007 “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Bulanık Ortamda Afet Yönetimi Sisteminde Geçici Barınma Alanları Yer Seçimi”, İstanbul Ticaret Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Saral, A., 2010, “Çok Kriterli Karar Verme Ve Bilgi Difüzyonu Yöntemleri Yardımıyla, Taşkın Risk Analizi Yazılımının Gerçekleştirilmesi”, İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, İletişim Sistemleri Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Sheu, J.B., 2004, “A Hybrid Fuzzy-Based Approach For Identifying Global Logistics Strategies”. Transportation Research. 40, 39-61
Soner S., Önüt S., 2006 “Multi Criteria Supplier Selection: An Electre-AHP Application”, Journal of Engineering and Natural Sciences, 4, 110-120
SPHERE Projesi, 1998 “Afete Müdahalede Asgari Standartlar Ve İnsani Yardım Sözleşmesi”
Törenci, H.E., 2015, “Afet Yönetimi ve Bursa’ da Sağlık Sektöründe Afet Yönetimi”, Beykent Üniversitesi, İşletme Yönetimi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Tsai, W.H., Chou W.C., 2009, “Selecting management systems for sustainable development in SMEs:A novel hybrid model based on DEMATEL, ANP, and ZOGP”, Expert Systems with Applications, 36, 1444–1458
Tzeng, G. H., Chiang, C. H., & Li, C. W., 2007 “Evaluating intertwined effects in e-learning programs: A novel hybrid MCDM model based on factor analysis and DEMATEL”, Expert Systems with Applications, 32(4), 1028–1044
71
Uludağ, A.S., Deveci, M., 2013, “Kuruluş Yeri Seçim Problemlerinde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Kullanılması Ve Bir Uygulama”, AİBÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 13, 257-287
Wu, W. W., Lee, Y. T., 2007, “Developing global managers competencies using the fuzzy DEMATEL method”, Expert Systems with Applications, 32(2), 499–507
Yeşilyurt, C., 2016, “Hızlı Tüketim Ürünleri Sektöründe Analitik Ağ Süreci İle Reklam Mecrası Seçimi”, İstanbul Teknik Üniversitesi, İşletme Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
Yıldırım, B. F., 2015, “Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde ARAS Yöntemi”.
KAÜ İİBF Dergisi,6 (9), 285-296
Yurdakul, M.,Yıldırım E., 2013, “Identifying the optimum marketing strategy by analytic network process”, D.Ü. Social Science Journals, Special Issue, 211-226
Yurdakul M., Tansel Y., 2003, “An Illustrative Study Aimed to Measure and Rank Performance of Turkısh Automotive Companies Using TOPSIS” G.Ü. J. Fac. Eng. and Arch.
18, (1), 1-18
Wang, J., 2009, “Research On Project Selection System Of Pre-Evaluation Of Engineering Design Project Bidding”, International Journal Of Project Management, 27, 584-599
Zadeh, L. A. 1965, “Fuzzy Sets”, Information And Control, 8, 338-353
Zhou, X., 2012, “Fuzzy Analytical Network Process Implementation With Matlab”, A Fundamental Tool For Scientific Computing And Engineering Applications, 3, Chapter 6