ANP ve PROMETHEE Yöntemleri ile Akıllı Şehir Analizi: Ankara’da Bir Uygulama

Year 2022, Volume: 8 Issue: 1, 15 - 28, 30.04.2022

Senanur Yaşar , Zümra Poyraz , Rabia Yumuşak , Tamer Eren

Abstract

Her geçen gün gelişen teknoloji çevredeki birçok soruna çözüm olanağı sunmaktadır. Gelişen bu teknolojiyle beraber vatandaşların yaşam kalitesinin artması adına akıllı şehir kavramı ortaya çıkmıştır. Akıllı şehirler teknoloji kullanarak oluşturulmuş unsurlarla vatandaşların hayat standartlarını arttırmayı ve sürdürülebilir şehirler oluşturmayı sağlamaktadır. Enerji, haberleşme, ulaştırma, sağlık, eğitim ve kamu hizmetleri gibi hizmetlerin performansında artış sağlayarak vatandaşlar için kolaylık sağlanması hedeflenmektedir. Akıllı şehir toplumun birçok kesimini kapsamasıyla birlikte bozuk kentleşme oluşmasını önlemeyi, çevrede oluşan kirliliği en az miktara indirmek, kaynaklarını verimli bir şekilde kullanılmasını sağlamayı ve geri dönüşümü arttıracak bir şekilde kullanılabilir duruma getirmeyi, akıllı sistemler yardımıyla haneleri, semtleri ve şehirleri kontrol altında tutarak bir düzen oluşturmayı ve şehri yaşanabilir kılmayı amaçlar. Bu amaçlar doğrultusunda belediyeler de kendi bölgeleri adına vatandaşlarının daha kaliteli yaşam sürmesi için çalışmalar yapmaktadır. Bu kapsamda bu çalışmada Ankara ilinin 7 ilçesi akıllı şehir kapsamında Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden olan Analitik Ağ Süreci (ANP) ve PROMETHEE yöntemi ile analiz edilmiştir. Projenin amacı, seçilen 7 ilçenin akıllı şehir uygulamaları açısından sıralanmasıdır. Çalışma sonucunda Çankaya ilçesinin akıllı şehir uygulamaları açısından en gelişmiş şehir olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Akıllı Şehir, ÇKKV, ANP, PROMETHEE, Ankara

Smart City Analysis with ANP and PROMETHEE Methods: A Case in Ankara

Abstract

Smart cities, with elements created using technology, enable citizens to improve their living standards and create sustainable settlements. Sustainability of the main system within the city is aimed by increasing the performance of sub-systems such as energy, communication, transportation, health, education and public services. It directly serves the purposes of using the resources efficiently by transforming the settlements into smart city system, keeping the environmental damage to a minimum by optimizing recycling practices and maximizing the level of social welfare. In this context, in this study, the city of Ankara, which maintains its importance as the capital city, has been evaluated in terms of smart city applications. In the application, 7 districts were handled and their transformation into a smart city system was investigated. Considering the multi-criteria nature of the problem, the Analytical Network Process (ANP) and PROMETHEE method, which are among the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, are integrated in the proposed model. However, this study contributes to the literature in terms of the method used in the proposed model for the problem. In addition, as a result of the study, it has been determined that Çankaya district is the most developed district in terms of smart city applications.

Keywords

Smart city, MCDM, ANP, PROMETHEE, Ankara

References

• [1] R. P. Dameri, “Searching for smart city definition: a comprehensive proposal,” Int. J. Comput. Technol., vol. 11, no. 5, pp. 2544–2551, 2013.
• [2] Ç. Varol, “Sürdürülebilir gelişmede akıllı kent yaklaşımı: Ankara’daki belediyelerin uygulamaları,” Çağdaş Yerel Yönetimler, vol. 26, no. 1, pp. 43–58, 2017.
• [3] Ü. Kaygısız and Z. A. Aydın, “Yönetişimde Yeni Bir Ufuk Olarak Akıllı Kentler,” Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sos. Bilim. Enstitüsü Derg., vol. 9, no. 18, pp. 55–81, 2017.
• [4] Z. Bilici and V. Babahanoğlu, “Akıllı Kent Uygulamaları ve Konya Örneği,” Akad. Yaklaşımlar Derg., vol. 9, no. 2, pp. 124–139, 2018.
• [5] G. Ü. L. Ayça and Ş. Ç. Atak, “Avrupa’da Akilli Kent Uygulamalarinin Değerlendirilmesi Ve Çanakkale’nin Akilli Kente Dönüşümünün Analizi,” Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilim. Fakültesi Derg., vol. 22, no. Kayfor 15 Özel Sayısı, pp. 1543–1565.
• [6] H. H. Çelikyay, “Teknoloji Girdabından Akıllı Şehre Dönüşüm: İstanbul Örneği,” in Bursa: 2nd Turkey Graduate Studies Congress, 2013.
• [7] Y. Hayta, “Bireylerin Kent Seçimlerini Etkileyen Faktörler: İzmir Örneği Üzerinden Bir İnceleme.,” Itobiad J. Hum. Soc. Sci. Res., vol. 5, no. 8, 2016.
• [8] M. Adıgüzel, “An Evaluation model for Turkish cities in the context of smart city.” 2017.
• [9] E. Akdamar, “Akıllı Kent İdealine Ulaşmada Büyük Verinin Rolü,” Kent Akad., vol. 10, no. 30, pp. 200–215, 2017.
• [10] S. Erkek, “‘Akıllı Şehircilik’Anlayışı ve Belediyelerin İnovatif Uygulamaları,” Medeni. ve Toplum Derg., vol. 1, no. 1, pp. 55–72, 2017.
• [11] Ö. Köseoğlu and Y. Demirci, “Akilli Şehirler Ve Yerel Sorunlarin Çözümünde Yenilikçi Teknolojilerin Kullanimi,” Uluslararası Polit. Araştırmalar Derg., vol. 4, no. 2, pp. 40–57, 2018.
• [12] H. B. H. ŞOLT, “Kentsel Yaşanabilirlik Kavrami Ve Sosyo Ekonomik Gelişmişlik,” Avrasya Sos. ve Ekon. Araştırmaları Derg., vol. 5, no. 6, pp. 71–85.
• [13] B. Yılmaz, S. Görmüş, and S. Cengiz, “Malatya Kenti İçin Akıllı Kent Modeli Önerisi.”
• [14] E. Canlı, “Dijital çağın dönüşen kentleri akıllı kentler: Londra örneği.” Necmettin Erbakan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2019.
• [15] M. Çetin and Ç. Çiftçi, “Literatüre Göre Dünya ve Ülkemizden Örneklerle Akıllı Kent Kavramının İrdelenmesi,” Ulus. Çevre Bilim. Araştırma Derg., vol. 2, no. 3, pp. 134–143, 2019.
• [16] O. Gürsoy, “Akıllı Kent Yaklaşımı ve Türkiye’deki Büyükşehirler İçin Uygulama İmkânları,” 2019.
• [17] S. A. Mirghaemi, “Akilli Kentler Üzerine Bir İnceleme: Türkiye Örneği,” Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilim. Derg., vol. 12, no. 2, pp. 37–46.
• [18] A. Öztopcu and A. Salman, “Sürdürülebilir Kalkinmada Akilli Kentler,” Karadeniz Uluslararası Bilim. Dergi, no. 41, pp. 167–188, 2019.
• [19] A. Şepit and T. Paksoy, “Şehirlerin Sürdürülebilirlik Performanslarinin Bir Bulanik Çok Kriterli Karar Verme Tekniği İle Değerlendirilmesi,” Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknol. Derg., vol. 7, no. 1, pp. 30–48, 2019.
• [20] M. R. Milošević, D. M. Milošević, A. D. Stanojević, D. M. Stević, and D. J. Simjanović, “Fuzzy and Interval AHP Approaches in Sustainable Management for the Architectural Heritage in Smart Cities,” Mathematics, vol. 9, no. 4, p. 304, 2021.
• [21] S. Hajduk and D. Jelonek, “A Decision-Making Approach Based on TOPSIS Method for Ranking Smart Cities in the Context of Urban Energy,” Energies, vol. 14, no. 9, p. 2691, 2021.
• [22] G. Ozkaya and C. Erdin, “Evaluation of smart and sustainable cities through a hybrid MCDM approach based on ANP and TOPSIS technique,” Heliyon, vol. 6, no. 10, p. e05052, 2020.
• [23] T. G. Rad, A. Sadeghi-Niaraki, A. Abbasi, and S.-M. Choi, “A methodological framework for assessment of ubiquitous cities using ANP and DEMATEL methods,” Sustain. cities Soc., vol. 37, pp. 608–618, 2018.
• [24] S. Zapolskytė, M. Burinskienė, and M. Trepanier, “Evaluation criteria of smart city mobility system using MCDM method,” Balt. J. road Bridg. Eng., vol. 15, no. 4, pp. 196–224, 2020.
• [25] E. Ozcan, R. Yumusak, and T. Eren, “A novel approach to optimize the maintenance strategies: a case in the hydroelectric power plant,” Eksploat. I Niezawodn. Reliab., vol. 23, no. 2, pp. 324–337, 2021.
• [26] E. C. Özcan, T. Danışan, R. Yumuşak, and T. Eren, “An artificial neural network model supported with multi criteria decision making approaches for maintenance planning in hydroelectric power plants,” Eksploat. i Niezawodn. Reliab., vol. 21, no. 3, pp. 400–418, 2020.
• [27] M. Hamurcu and T. Eren, “Strategic Planning Based on Sustainability for Urban Transportation: An Application to Decision-Making,” Sustainability, vol. 12, no. 9, p. 3589, 2020.
• [28] E. Özcan, R. Yumuşak, and T. Eren, “Risk Based Maintenance in the Hydroelectric Power Plants,” Energies, vol. 12, no. 8, p. 1502, 2019.
• [29] T. L. Saaty, “Axiomatic foundation of the analytic hierarchy process,” Manage. Sci., vol. 32, no. 7, pp. 841–855, 1986.
• [30] T. L. Saaty, “Fundamentals of the analytic network process,” in Proceedings of the 5th international symposium on the analytic hierarchy process, 1999, pp. 12–14.
• [31] K. N. Singh, S. Kushwaha, and F. Hamid, “Analytic Network Process–A review of application areas,” in The 1st IEEE International Conference on Logistics Operations Management, Le Havre, France, 2012, pp. 17–19.
• [32] M. Dağdeviren, N. Dönmez, and K. Mustafa, “Bir İşletmede Tedarikçi Değerlendirme Süreci İçin Yeni Bir Model Tasarimi Ve Uygulamasi,” Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimar. Fakültesi Derg., vol. 21, no. 2, pp. 247–255, 2006.
• [33] E. C. Özcan, N. A. Özcan, and E. Tamer, “CSP teknolojisine sahip güneş enerjisi santrallarının kombine ANP-PROMETHEE yaklaşımı ile seçimi,” Başkent Üniversitesi Ticari Bilim. Fakültesi Derg., vol. 1, no. 1, pp. 18–44.
• [34] G. Tolga, “PROMETHEE yöntemi ve GAIA düzlemi,” Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilim. Fakültesi Derg., vol. 15, no. 1, pp. 133–154, 2013.
• [35] M. Dağdeviren and E. Erarslan, “PROMETHEE siralama yöntemi ile tedarikçi seçimi,” Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimar. Fakültesi Derg., vol. 23, no. 1, 2008.
• [36] N. Oral, S. Yapıcı, R. Yumuşak, and T. Eren, “Pandemi Sürecinde Sürdürülebilir Tedarik Zinciri Yönetimi için İlaç Deposu ve Aşı Dağıtım Merkezi