Suitable Location Selection for Shopping Centers by Using GIS and AHP in Adana City Center

Year 2022, Volume: 22 Issue: 4, 824 - 835, 31.08.2022

Hilal İnceyavuz , Tansu Alkan , Süleyman Savaş Durduran

https://doi.org/10.35414/akufemubid.1099852

Cited By: 1

Abstract

Shopping centers have become one of the indispensable areas for users in terms of providing comfortable and reliable shopping opportunities, ease of meeting many needs from a single place, and offering quality materials to consumers with well-equipped personnel. The most important factor for shopping center projects is location. In terms of the sustainability of retail trade areas, increasing competition and the difficulty of changing the location later, many factors should be evaluated together and scientific methods should be utilized in determining the location of the shopping center. In this study, it is aimed to determine suitable locations for a new shopping center project in Adana city center. For this purpose, a working boundary covering the city center and its immediate surroundings, where the population and settlement is dense, has been created. Three main factors, namely land size, accessibility and demographic characteristics, and fifteen sub-factors were determined in the determination of suitable locations for shopping center. Analytical Hierarchy Process (AHP) method, which is one of the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques based on Geographic Information Systems (GIS), was used to evaluate these factors. The effect degrees of the factors were determined with AHP and each factor was mapped with GIS. The result map was obtained by overlaying these maps, and alternative areas were determined to be presented to the decision makers by evaluating the suitable locations. This study is important in terms of being a guide for investors and decision makers.

Keywords

Shopping centers, Location selection, Multi-criteria decision making, Analytical hierarchy process, Geographic information system

Adana Şehir Merkezinde CBS ve AHP Kullanılarak Alışveriş Merkezleri için Uygun Yer Seçimi

Abstract

Alışveriş merkezleri (AVM) sağladığı rahat ve güvenilir alışveriş imkânı, birçok ihtiyacı tek bir mekândan karşılayabilme kolaylığı ve kaliteli malzemeyi donanımlı elemanlarla tüketiciye sunması açısından kullanıcılar için vazgeçilmez alanlardan biri haline gelmiştir. AVM projeleri için en önemli faktör konumdur. Perakende ticaret alanlarının sürdürülebilirliği, artan rekabet ve konumun sonradan değiştirilmesinin zorluğu açısından AVM konumunun belirlenmesinde birçok faktör birlikte değerlendirilmeli ve bilimsel yöntemlerden faydalanılmalıdır. Bu çalışmada, Adana şehir merkezinde yeni bir AVM projesi için uygun yerlerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda nüfusun ve yerleşimin yoğun olduğu şehir merkezi ve yakın çevresini kapsayan bir çalışma sınırı oluşturulmuştur. AVM için uygun yerlerin belirlenmesinde arazi büyüklüğü, ulaşılabilirlik ve demografik özellikler olmak üzere üç ana faktör ve on beş alt faktör belirlenmiştir. Bu faktörlerin değerlendirilmesinde Coğrafi Bilgi Sistemlerine (CBS) dayalı Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) tekniklerinden biri olan Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılmıştır. AHP ile faktörlerin etki dereceleri belirlenmiş ve CBS ile her bir faktör haritalandırılmıştır. Bu haritalar çakıştırılarak sonuç haritası elde edilmiş ve uygun olan yerler değerlendirilerek karar vericilere sunulmak üzere alternatif alanlar belirlenmiştir. Bu çalışma, yatırımcılar ve karar vericiler için rehber niteliği olması açısından önem taşımaktadır.

Keywords

Alışveriş merkezleri, Yer seçimi, Çok kriterli karar verme, Analitik hiyerarşi prosesi, Coğrafi bilgi sistemi

References

• Aslan, H., 2018. Yapay sinir ağları kullanarak alışveriş merkezi lokasyon belirlemeye ilişkin model önerisi. Yüksek Lisans Tezi, Türk Hava Kurumu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 59.
• Bayar, R., 2005. CBS yardımıyla modern alışveriş merkezleri için uygun yer seçimi: Ankara örneği. Coğrafi Bilimler Dergisi, 3 (2), 19-38.
• Bildirici, İ.Ö. ve Abbak, R.A., 2020. Türkiye ve çevresinde SRTM sayısal yükseklik modelinin doğruluğu. Geomatik, 5 (1), 01-09. Çavuşoğlu, N., 2013. Adana şehrindeki alışveriş merkezlerinin lokasyon tercihleri. Yüksek Lisans Tezi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kahramanmaraş, 56.
• Erdin, C. and Akbaş, H. E., 2019. A Comparative analysis of fuzzy TOPSIS and Geographic Information Systems (GIS) for the location selection of shopping malls: A case study from Turkey. Sustainability, 11, 3837.
• Erdoğan, Ö., 2013. Ankara kentindeki alışveriş merkezlerinin yer seçim tercihleri ve mekansal etkileri. Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara, 134.
• Ersoy, M. A., 2006. Alışveriş merkezleri yerseçimi ve forum istanbul alışveriş ve eğlence merkezi örneği. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 105.
• Genç, S., 2010. Alışveriş merkezleri için uygun yer seçiminde coğrafi bilgi sistemlerinin kullanılması: İstanbul örneği. Yüksek Lisans Tezi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 121.
• Ghorui, N., Ghosh, A., Algehyne, E. A., Mondal, S. P. and Saha, A. K., 2020. AHP-TOPSIS inspired shopping mall site selection problem with fuzzy data. Mathematics, 8, 1380.
• Gümüş, M. G., Balta, M. Ö. ve Durduran, S. S., 2019. Coğrafi bilgi sistemlerine dayalı çok kriterli karar verme teknikleri ile alışveriş merkezi kuruluş yeri seçimi: Niğde örneği. Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8 (1), 134-146.
• Köksal, Y. ve Emirza, E., 2011. Kuruluş yeri açısından cadde ve alış veriş merkezi mağazacılığının karşılaştırılması: Ankara ilinde bir araştırma. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8 (16), 75-87.
• Mohamad, M. Y., Al Katheeri, F. and Salam, A., 2015. A GIS application for location selection and customers' preferences for shopping malls in Al Ain City; UAE. American Journal of Geographic Information System, 4 (2): 76-86.
• Özcan, E. C., Ünlüsoy, S. ve Eren, T., 2017. ANP ve TOPSIS yöntemleriyle Türkiye'de yenilenebilir enerji yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi. Selcuk University Journal of Engineering, Science and Technology, 5 (2), 204-219.
• Özmen, A. H., 2020. CBS destekli analitik hiyerarşi yöntemi ile uygun yer seçimi; Sultanbeyli’de alışveriş merkezleri örneği. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 43.
• Saaty, T. L., 2008. Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J. Services Sciences, 1 (1), 83-98.
• Soba, M., Şimşek, A. ve Bayhan, M., 2014. Bulanık TOPSIS yöntemi ile alışveriş merkezi kuruluş yeri seçimi: Uşak ilinde bir uygulama. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 3 (2), 103-132.
• Türk, E., 2018. Alışveriş merkezi (AVM) kuruluş yeri seçiminde Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) kullanılması: Sivas il merkezi örneği. Yüksek Lisans Tezi, Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Nevşehir, 112.
• Üke, K., 2016. AHP yöntemi ile Çorum şehrinde Avm kuruluş yeri seçimi. Yüksek Lisans Tezi, Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Çorum, 85.
• Ünaldık, S. B., 2019. Çok kriterli karar verme yöntemi ile yer seçimi kararı üretiminde coğrafi bilgi sistemlerinin kullanımı. Yapı Bilgi Modelleme, 1 (2), 46-52.
• Ünlükara, T. ve Berköz, L., 2016. Alışveriş merkezlerinin yer seçimi kriterleri: İstanbul örneği. MEGARON, 11 (3), 437-448.
• Yavuz, S. ve Deveci, M., 2014. Bulanık TOPSIS ve bulanık VIKOR yöntemleriyle alışveriş merkezi kuruluş yeri seçimi ve bir uygulama. Ege Akademik Bakış, 14 (3), 463-479.
• Yıldız, A., Akgül, S. ve Güvercin, S., 2017. Alışveriş merkezi kuruluş yeri seçiminde Analitik Ağ Prosesi (ANP) yönteminin kullanılması. Uluslararası Mühendislik Araştırmaları Sempozyumu, Düzce, 43-51.
• Zhou, L., and An, Y., 2018. Research on location selection of super mall based on GIS Technology and Huff Model. Advances in Economics, Business and Management Research, 51 (1), 194-203.
• İnternet kaynakları 1-https://tr.wikipedia.org/wiki/Adana#cite_note-2, (01.04.2022)
• 2-https://srtm.csi.cgiar.org/srtmdata/, (08.12.2021)