Evaluation of Decision-Making Processes and Impact Levels in Apparent Loss Management Using Analytic Hierarchy Process (AHP) and Fuzzy AHP

Abstract

The global climate crisis, which has become more evident in recent years, is creating even more stress on water resources. Sustainable and efficient use of existing water resources in urban water supply and distribution systems is becoming necessary. Apparent losses including the water theft, illegal usages, losses due to the inaccuracies in water meters, billing errors and incomplete data recording cause loss of income as well as water and energy loss. Water losses also cause environmental impacts during water production, treatment, supply processes and the establishment of necessary infrastructure. In order to manage these losses, effective factors, strategies for reduction, and current knowledge and practices used in loss management should be examined comprehensively. This study aims to evaluate the decision-making processes and impact levels in administrative loss management using analytical hierarchy process (AHP) and fuzzy AHP (FAHP) methods. A total of 22 management components have been determined under the headings of data measurement and management, meter management, unbilled authorized uses and illegal use. The main heading of data measurement and management has the highest weight (0.5048 with the AHP method and 0.3489 with the BAHP method). When the sub-component weights are examined, 9 of the first 11 components in the ranking created according to the weight coefficients obtained with the AHP and FAHP methods are the same. In the decision problem, when using Multi Criteria Decision Making (MCDM) techniques, the weight coefficients can change depending on the calculation technique of the method used, the interaction of the decision components with each other, the uncertainties and determinations contained in the problem. Therefore, the aim of the study is to prioritize apparent loss management components by selecting the appropriate technique for the structure of the decision problem. It is thought that this study will benefit the utilities in the difficulties they face in strategy determination, planning and budgeting.

Keywords

• Water Management
• Water Losses
• Apparent Losses
• MCDM
• Fuzzy AHP

İdari Kayıp Yönetiminde Karar Verme Süreçlerinin ve Etki Düzeylerinin Analitik Hiyerarşi Süreç (AHP) ve Bulanık AHP ile Değerlendirilmesi

Abstract

Son yıllarda etkisi daha fazla hissedilen küresel iklim krizi su kaynakları üzerinde daha da fazla stres oluşturmaktadır. Kentsel su temin ve dağıtım sistemlerinde mevcut su kaynaklarının daha etkin ve verimli kullanımı zorunlu hale gelmektedir. Su hırsızlığı, faturalama hataları ve eksik veri kaydı gibi sebeplerden kaynaklanan idari su kayıpları, su ve enerji kaybının yanı sıra, gelir kaybı da oluşturmaktadır. Aynı zamanda su kayıpları su üretimi ile de ilişkili olduğu için su alma, arıtma, tedarik işlemleri ve gerekli altyapının kurulması aşamalarında çevresel etkilere de neden olmaktadır. Bu kayıpların yönetilebilmesi için etkili faktörler, azaltılmasına yönelik stratejiler, kayıp yönetiminde kullanılan mevcut bilgi ve uygulamalar kapsamlı bir biçimde incelenmelidir. Bu çalışmada idari kayıp yönetiminde karar verme süreçlerinin ve etki düzeylerinin analitik hiyerarşi süreç (AHP) ve BAHP yöntemleri ile değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bunun için veri ölçüm ve yönetimi, sayaç yönetimi, faturalandırılmamış yasal kullanımlar ve kaçak kullanım başlıkları altında toplam 22 yönetim bileşeni belirlenmiştir. AHP ve BAHP yöntemleri ile elde edilen idari kayıp yönetimi bileşenlerinin ağırlık katsayıları incelendiğinde AHP’de 0.5048 ve BAHP’de 0.3489 katsayıları ile veri ölçüm ve yönetim ana başlığının ilk sırada yer aldığı görülmektedir. Alt bileşen ağırlıkları incelendiğinde ise AHP ve BAHP yöntemleri ile elde edilen ağırlık katsayılarına göre oluşturulan sıralamada ilk 11 bileşenden 9 tanesinin aynı olduğu, AHP yönteminde net yargıların dikkate alınması BAHP’de ise bulanık küme teorisinin kullanılması gibi yöntemlerin hesaplama tekniklerinden kaynaklı olarak diğer sıralamalarda iki yöntem arasında farklılık olduğu gözlemlenmiştir. Karar probleminde Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) teknikleri kullanılarak ağırlık katsayıları, kullanılan yöntemin hesaplama tekniği, karar bileşenlerinin birbiri ile etkileşim durumu, problemin içerdiği belirsizlikler ve kararlılıklara bağlı olarak değişebilmektedir. Bu nedenle çalışmada karar probleminin yapısına uygun tekniğin seçilmesiyle idari kayıp yönetimi bileşenlerinin önceliklendirilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmanın su idarelerinin strateji belirleme, planlanma ve bütçeleme gibi çalışmalarda karşılaştıkları zorluklara fayda sağlayacağı düşünülmektedir.

Keywords

• Su Yönetimi
• Su Kayıpları
• İdari Kayıplar
• ÇKKV
• Bulanık AHP

References

1. Akdeniz, T., & Muhammetoğlu, H. (2023), Türkiye'de Kentsel Su Dağıtım Şebekelerinde İdari Su Kayıplarının Değerlendirilmesi. Çevre, İklim ve Sürdürülebilirlik, 24(1) 1–6.
2. Arregui, F. J., Gavara, F. J., Soriano, J., & Pastor-Jabaloyes, L. (2018). Performance analysis of ageing single-jet water meters for measuring residential water consumption. Water (Switzerland), 10(5), Article 612. https://doi.org/10.3390/w10050612
3. Bozkurt, C. (2022). Su kayıp yönetimi ve kontrolü için optimizasyon tabanlı en uygun strateji modelinin geliştirilmesi [Yüksek lisans tezi, İnönü Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
4. Chang, D. Y. (1992). Extent analysis and synthetic decision. Optimization techniques and applications, 1(1), 352–355.
5. Chang, D. Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European journal of operational research, 95(3), 649-655.
6. Cheng, C. H. (1998). A new approach for ranking fuzzy numbers by distance method. Fuzzy Sets and Systems, 95(3), 307–317. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(96)00272-2
7. Cheng, C. H., & Mon, D. L. (1994). Evaluating weapon system by Analytical Hierarchy Process based on fuzzy scales. Fuzzy Sets and Systems, 63(1), 1–10. https://doi.org/10.1016/0165-0114(94)90140-6
8. Connor, R., & Miletto, M. (2023). The United Nations world water development report 2023: Partnerships and cooperation for water; Executive summary. UNESCO. 25 Kasım 2024'te https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000384657 adresinden alındı.

9. Ebad Ardestani, M., Sharifi Teshnizi, E., Babakhani, P., Mahdad, M., & Golian, M. (2020). An optimal management approach for agricultural water supply in accordance with sustainable development criteria using MCDM (TOPSIS) (Case study of Poldasht catchment in West Azerbaijan Province-Iran). Journal of Applied Water Engineering and Research, 8(2), 88–107. https://doi.org/10.1080/23249676.2020.1761896
10. European Union. (2023). Directive (EU) 2023/1791 of the European Parliament and of the Council of 13 September 2023 on Energy Efficiency and Amending Regulation (EU) 2023/955 (Recast). 25 Kasım 2024'te https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32023L1791 adresinden alındı.
11. Farley, M., Wyeth, G., Ghazali, Z. B. M., Istandar, A., & Sigh, S. (2008). The manager’s non-revenue water handbook: A guide to understanding water losses. Ranhill Utilities Berhad and USAID.
12. Fırat, M., Bozkurt, C., Ateş, A., Yılmaz, S., & Özdemir, Ö. (2023). Development and implementation of a novel assessment system for water utilities in strategic water loss management. Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice, 14(1), Article 04022065. https://doi.org/10.1061/JPSEA2.PSENG-1323
13. Fırat, M., Orhan, C., Yılmaz, S., & Özdemir, Ö. (2021). Su idarelerinin su kayıp yönetim performansının analizi ve temel performans gösterge hesaplama aracının geliştirilmesi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 7(1), 75–88. https://doi.org/10.21324/dacd.784488
14. Göksu, A. (2008). Bulanık Analitik Hiyerarşik Proses ve üniversite tercih sıralamasında uygulanması [Yüksek lisans tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
15. Golfam, P., Ashofteh, P. S., Rajaee, T., & Chu, X. (2019). Prioritization of water allocation for adaptation to climate change using multi-criteria decision making (MCDM). Water Resources Management, 33(10), 3401–3416. https://doi.org/10.1007/s11269-019-02307-7
16. Hamilton, S., McKenzie, R., & Seago, C. (2006). A review of performance indicators for real losses from water supply systems. Voda i Sanitarna Tehnika, 36(6), 15–24.
17. Huang, C. C., Chu, P. Y., & Chiang, Y. H. (2008). A fuzzy AHP application in government-sponsored R&D project selection. Omega, 36(6), 1038–1052. https://doi.org/10.1016/j.omega.2006.05.003
18. Kadenge, M. J., Grace Masanja, V., & Mkandawile, M. (2019). A comparative analysis of multi-criteria decision making methods in optimizing water loss management strategies used in water distribution system: A case of Moshi Urban Water Supply and Sanitation Authority, Tanzania. International Journal of Progressive Sciences and Technologies, 16(1), 260–274.
19. Kılıç, S. (2023). Sürdürülebilir su ve atık su yönetimi için en uygun strateji modelinin ve performans değerlendirme sisteminin geliştirilmesi [Yüksek lisans tezi, İnönü Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
20. Kiavarz, M., Samadzadegan, F., & Noorollahi, Y. (2014). Spatial analysis and multi-criteria decision making for regional-scale geothermal favorability map. Geothermics, 50, 189–201. https://doi.org/10.1016/j.geothermics.2013.09.004
21. Kızılöz, B. (2021). İçme suyu dağıtım sistemlerinde su kayıplarının azaltılması: Kocaeli örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 7(2), 213–225. https://doi.org/10.21324/dacd.793762
22. Kızılöz, B., & Şişman, E. (2021). Gelir getirmeyen su oranı tahmin modelleri. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 10(1), 276–283. https://doi.org/10.28948/ngmuh.789694
23. Koşucu, M. M., Sarı, Ö., Demirel, M. C., Kıran, S., Yılmaz, A., Aybakan, A., Albay, E., & Kırca, V. Ş. Ö. (2021). Gerçek zamanlı basınç yönetimiyle su dağıtım şebekesinde su kaybının azaltılması. Teknik Dergi, 32(1), 10541–10564. https://doi.org/10.18400/tekderg.658870
24. Krawczak, M., & Szkatuła, G. (2020). On matching of intuitionistic fuzzy sets. Information Sciences, 517, 254–274. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.050
25. Kwong, C. K., & Bai, H. (2003). Determining the importance weights for the customer requirements in QFD using a fuzzy AHP with an extent analysis approach. IIE Transactions, 35(7), 619–626. https://doi.org/10.1080/07408170304355
26. Lambert, A. O. (2002). International report: Water losses management and techniques. Water Supply, 2(4), 1–20. https://doi.org/10.2166/ws.2002.0115
27. Liemberger, R., Brothers, K., Lambert, A., McKenzie, R., Rizzo, A., & Waldron, T. (2007). Water loss performance indicators. Water, 21, 148–160.
28. Liou, T. S., & Wang, M. J. J. (1992). Ranking fuzzy numbers with integral value. Fuzzy Sets and Systems, 50(3), 247–255. https://doi.org/10.1016/0165-0114(92)90223-Q
29. Muhammetoğlu, H., & Muhammetoğlu, A. (2017). İçme suyu temin ve dağıtım sistemlerindeki su kayıplarının kontrolü el kitabı. T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Su Yönetimi Genel Müdürlüğü.
30. Mutikanga, H. E., Sharma, S. K., & Vairavamoorthy, K. (2011). Assessment of apparent losses in urban water systems. Water and Environment Journal, 25(3), 327–335. https://doi.org/10.1111/j.1747-6593.2010.00225.x
31. Öztürk, İ., Koşucu, M. M. ve Deneri, E. Z. (2024). Su Kayıp ve İsrafının Boyutları: İklim Kaynaklı Potansiyel Risk ve Tehditler. In K. Şahin, & İ. Erol (Eds.), Gıda, Su Kaybı ve İsrafı (ss.39-72). Türkiye Bilimler Akademisi Yayınları.
32. Rimeika, M., & Albrektienė, R. (2014, May 22–24). Analysis of apparent water losses: Case study [Conference presentation]. 9th International Conference on Environmental Engineering (ICEE 2014), Vilnius, Lithuania.
33. Rizzo, A., & Cilia, J. (2005, September 12–14). Quantifying meter under-registration caused by the ball valves of roof tanks (for indirect plumbing systems) [Conference presentation]. Leakage 2005 International Conference, Halifax, Canada.
34. Saaty, T. L. (1990). How to make a decision: The analytic hierarchy process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9–26. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90057-I
35. Saaty, T. L. (2002). Decision making with the analytic hierarchy process. Scientia Iranica, 9(3), 215–229. https://doi.org/10.1504/ijssci.2008.017590
36. Şengül, Ü., Eren, M., & Shiraz, S. E. (2012). Bulanık AHP ile belediyelerin toplu taşıma araç seçimi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 40, 143–165.
37. Tabesh, M., Roozbahani, A., Roghani, B., Salehi, S., Rasi Faghihi, N., & Heydarzadeh, R. (2020). Prioritization of non-revenue water reduction scenarios using a risk-based group decision-making approach. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 34(11), 1713–1724. https://doi.org/10.1007/s00477-020-01858-1
38. Tornyeviadzi, H. M., Neba, F. A., Mohammed, H., & Seidu, R. (2021). Nodal vulnerability assessment of water distribution networks: An integrated fuzzy AHP-TOPSIS approach. International Journal of Critical Infrastructure Protection, 34, Article 100434. https://doi.org/10.1016/j.ijcip.2021.100434
39. Vinogradova-Zinkevič, I., Podvezko, V., & Zavadskas, E. K. (2021). Comparative assessment of the stability of AHP and FAHP methods. Symmetry, 13(3), Article 479. https://doi.org/10.3390/sym13030479
40. Yager, R. R. (1978). Fuzzy decision making including unequal objectives. Fuzzy Sets and Systems, 1(1), 87–95.
41. Yang, C. C., & Chen, B. S. (2004). Key quality performance evaluation using fuzzy AHP. Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, 21(6), 543–550. https://doi.org/10.1080/10170660409509433
42. Zyoud, S. H., Fuchs-Hanusch, D., Shaheen, H., Samhan, S., Rabi, A., & Al-Wadi, F. (2016). Utilizing analytic hierarchy process (AHP) for decision making in water loss management of intermittent water supply systems. Journal of Water Sanitation and Hygiene for Development, 6(4), 534–546. https://doi.org/10.2166/washdev.2016.123
43. Zyoud, S. H., & Fuchs-Hanusch, D. (2020). An Integrated Decision-Making Framework to Appraise Water Losses in Municipal Water Systems. International Journal of Information Technology and Decision Making, 19(5), 1293–1326. https://doi.org/10.1142/S0219622020500297