The need for shelter has been among the most basic needs of people since ancient times. Houses used to meet people's accommodation needs differ in terms of geography, materials used and etc. These differences can be categorized under five categories: structural, security, heating, hardware and proximity. Each category has its own subgroups. Existing home purchasing systems list the postings taking into account the presence or absence of residential properties. However, it is not appropriate for buyers to mean the properties only with logic 0 or logic 1 values. To solve such problems, a model is created where buyers give a value between -1 and +1 to each category and the attributes under it. In the list created using this model, each house has a score and is shown to the buyer in order. Thus, a more realistic list is created that will assist the buyer in making decisions, compared to existing systems. In this study, a total of 34844 houses in 39 districts of Istanbul province were examined and a model formed from 29 criteria was developed. The developed model was tested for 40 samples and the adequacy of the decision support system was demonstrated. In addition, an alternative decision support system offered exclusively to the person and the ranking table is shown.
Barınma ihtiyacı, eski çağlardan günümüze kadar insanların en temel ihtiyaçları arasındaki yer almıştır. İnsanların barınma ihtiyacını karşılamak için kullanılan evler, yaşanan coğrafya, kullanılan malzeme vb. açısından çeşitli farklılıklar göstermektedir. Bu farklılıklar, yapısal, güvenlik, ısınma, donanım ve yakınlık olarak beş ayrı kategori altında toplanabilir. Her bir kategori ise kendi alt gruplarına sahiptir. Mevcut konut satın alma sistemleri, konut özelliklerinin varlık ya da yokluk durumunu dikkate alarak ilanları sıralamaktadır. Fakat her alıcı için özellikleri sadece lojik 0 ya da lojik 1 ile ifade etmek uygun değildir. Bu gibi sorunları çözmek için alıcıların her bir kategoriye ve altındaki özelliklere -1 ile +1 arasında bir değer vermesinden oluşan bir model ortaya çıkarılmıştır. Bu sorunu çözmek için alıcıların kategoriler ve alt kategorilere -1 ile +1 arasında bir değer verilmesine dayanan bir model oluşturulmuş ve sunulmuştur. Bu model kullanılarak oluşturulan listede her konutun bir puanı oluşmakta ve alıcıya sıralanarak gösterilmektedir. Böylece alıcı için karar almada mevcut sistemlere kıyasla daha gerçekçi bir liste oluşturulmaktadır. Bu çalışmada İstanbul ilinin 39 ilçesindeki toplam 34844 konut incelenmiş ve 29 kriterden oluşturulan model geliştirilmiştir. Geliştirilen model, 40 adet örnek için test edilerek karar destek sisteminin yeterliliği gösterilmiştir. Ayrıca kişiye özel olarak sunulan alternatif bir karar destek sistemi ile sıralama tablosu gösterilmiştir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | September 24, 2020 |
Submission Date | February 17, 2020 |
Acceptance Date | June 28, 2020 |
Published in Issue | Year 2020 Volume: 8 Issue: 3 |