Stokastik çok kriterli kabul edilebilirlik analizi ile bitkisel atık yağ toplama kutuları için yer seçimi

Öz

Teknolojideki gelişmeler ve sanayileşme ile birlikte ortaya çıkan hızlı kentleşme ve nüfus artışı, tüm dünyada insan faaliyetlerini hızla artırmaktadır. Artan tüketim eğilimi sonucu oluşan atıklar, çevre ve insan sağlığını tehdit eder hale gelmiştir. Bitkisel atık yağlar, ekotoksik özellikleri nedeniyle çevre ile uyumlu olarak yönetilmesi gereken atıklar arasında yer almaktadır. Bu çalışmada, Stokastik Çok Kriterli Kabul Edilebilirlik Analizi-2 (SMAA-2) yöntemi ile bitkisel atık yağların geri kazanımını artırmak üzere tasarlanan bitkisel atık yağ toplama kutuları için Samsun iline bağlı Atakum ilçesinde yer seçimi hedeflenmektedir. Nüfus yoğunluğu, tramvay istasyonlarına yakınlık, okullara yakınlık, parklara yakınlık gibi kriterlerin uzmanlar tarafından önem derecelerine göre sıralandığı çalışmada, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yazılımlarından ArcGIS ile belirlenen 11 alternatif yer SMAA-2 yöntemi ile sıralanmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Bitkisel atık yağ
• ÇKKV
• SMAA-2

Site selection for waste vegetable oil collection boxes using stochastic multicriteria acceptability analysis

Abstract

Rapid urbanization and population growth that have resulted from technological development and industrialization are increasing human activities all over the world. The waste generated as a result of the increasing consumption trend has become threatening to the environment and human health. Waste vegetable oil is among the waste that must be managed in harmony with the environment due to its ecotoxic properties. In this study, it is aimed to determine suitable locations in Atakum district of Samsun province for waste vegetable oil collection boxes designed to increase the recovery of waste vegetable oils with the Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis-2 (SMAA-2) method. In the study, criteria such as population density, proximity to tram stops, proximity to schools, and proximity to parks are ranked by experts according to their degree of importance. 11 alternative locations determined by ArcGIS, one of the Geographic Information Systems (GIS) software, are ranked using the SMAA-2 method.

Keywords

• Waste vegetable oil
• MCDM
• SMAA-2

Kaynakça

1. A. A. Gündüzalp ve S. Güven, Atık, çeşitleri, atık yönetimi, geri dönüşüm ve tüketici: Çankaya Belediyesi ve semt tüketicileri örneği. Hacettepe Üniversitesi Sosyolojik Araştırmalar E-Dergisi, 1-19, 2016.
2. M. Ripa, G. Fiorentino, V. Vacca and S. Ulgiati, The relevance of site-specific data in Life Cycle Assessment (LCA). The case of the municipal solid waste management in the metropolitan city of Naples (Italy). J. Clean. Prod., 142, 445-60, 2017. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.09.149
3. D. Bolat, E. Can-Güven, K. Gedik ve P. B. Kurt-Karakuş, Yağ sektörü ürün ve atıklarının yakılmasının potansiyel etkileri. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 21 (1), 22-44, 2016. https://doi.org/ 10.17482/uujfe.00346
4. V. Gül, E. Öztürk ve T. Polat, Günümüz Türkiye’sinde bitkisel yağ açığını kapatmada ayçiçeğinin önemi. Alınteri Zirai Bilimler Dergisi, 30 (1), 70-6, 2016.
5. T.C. Ticaret Bakanlığı, Esnaf, Sanatkârlar ve Koperatifçilik Genel Müdürlüğü, 2018 yılı ayçiçeği raporu, 2019.
6. T.C. Çevre ve Orman Bakanlığı, Çevre Yönetimi Genel Müdürlüğü, Bitkisel atık yağların yönetimi, 2010.
7. T.C. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı, Erişim 10 Eylül 2020, https://csb.gov.tr/2017-ekim-ayi-itibari-ile-32-bin-ton-bitkisel-atik-yag-toplandi-bakanlik-faaliyetleri-22039.
8. D. Aksen, O. Kaya, F. S. Salman and Y. Akça, Selective and periodic inventory routing problem for waste vegetable oil collection. Optim. Lett., 6, 1063-80, 2012. https://doi.org/10.1007/s11590-012-0444-1

9. TCA, Turkish Court of Accounts, Waste management in Turkey: National regulations and evaluation of implementation results. Performance Audit Report, Ankara 1-76, 2007.
10. TÜİK, Türkiye İstatistik Kurumu, Erişim 17 Eylül 2020. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=95&locale =tr,
11. R. Lahdelma and P. Salminen, SMAA-2: Stochastic multicriteria acceptability analysis for group decision making. Operations Research, 49 (3), 444-54, 2001. https://doi.org/10.1287/opre.49.3.444.11220
12. R. Lahdelma, S. Makkonen and P. Salminen, Two ways to handle dependent uncertainties in multi-criteria decision problems. Omega, 37, 79-92, 2009. https://doi.org/10.1016/j.omega.2006.08.005
13. D. Okul, C. Gencer and E. Kızılkaya Aydoğan, A method based on SMAA-TOPSIS for stochastic multi-criteria decision making and a real-world application. International Journal of Information Technology & Decision Making, 13 (5), 957-78, 2014. https://doi.org/10.1142/S0219622014500175
14. M. Ağdaş, Ö. Bali ve H. Ballı, Afet lojistiği kapsamında dağıtım merkezi için yer seçimi: SMAA-2 tekniği ile bir uygulama. Beykoz Akademi Dergisi, 2 (1), 75-95, 2014.
15. A. Çalış, İ. Keskin ve C. Gencer, AHP ve SMAA-2 yöntemleri ile mühendislik alanında bilimsel araştırma konularının seçimi. Savunma Bilimleri Dergisi, 15 (1), 257-80, 2016.
16. A. Çalış, G. Özçelik ve C. Gencer, Türkiye’deki imalat sanayi sektörlerinin PROMETHEE MULTIMOORA ve SMAA-2 yöntemleriyle sıralanması. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 27 (2), 28-44, 2016.
17. Ö. Eroğlu and C. Gencer, Integrating fuzzy DEMATEL and SMAA-2 for maintenance expenses. International Journal of Engineering Science Invention, 6 (2), 60-71, 2017.
18. E. Kızılkaya Aydoğan and M. Özmen, The stochastic VIKOR method and its use in reverse logistic option selection problem. RAIRO-Operations Research, 51, 375-89, 2017. https://doi.org/10.1051/ro/2016027
19. E. Kılıç Delice and G. F. Can, An integrated mental workload assessment approach based on NASA-TLX and SMAA-2: A case study. The Journal of Engineering and Architecture Faculty of Eskisehir Osmangazi University, 26 (2), 88-99, 2018. https://doi.org/10.31796/ogummf.384328
20. K. İ. Durmaz ve C. Gencer, Tedarikçi seçiminde entegre lojistik destek yaklaşımı ve işletme uygulaması: SWARA-SMAA-2. Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8 (2), 828-41, 2019. https://doi.org/10.28948/ngumuh.488943
21. K. İ. Durmaz, A. Çalış Boyacı ve C. Gencer, Türkiye’deki düzey-1 bölgelerinin eğitim göstergeleri açısından çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 13 (1), 13-25, 2020. https://doi.org/10.17671/gazibtd.570775
22. K. İ. Durmaz and C. Gencer, A new plugin based on JSMAA: SWARA-JSMAA and aerobatic aircraft selection. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35 (3), 1487-98, 2020. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.476610
23. D. M. Aspen and M. Sparrevik, Evaluating alternative energy carriers in ferry transportation using a stochastic multi-criteria decision analysis approach. Transportation Research Part D, 86, 102383, 2020. https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102383
24. J. Quian and Y. Dong, Multi-criteria decision making for seismic intensity measure selection considering uncertainty. Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 1-20, 2020. https://doi.org/10.1002/ eqe.3280
25. R. Lahdelma, J. Hokkanen and P. Salminen, SMAA-Stochastic multiobjective acceptability analysis. European Journal of Operational Research, 106, 137-43, 1998. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(97)00163-X
26. S. Karabay, E. Köse ve M. Kabak, Stokastik çok kriterli kabul edilebilirlik analizi ile bir kamu kurumu için tesis yeri seçimi. Ege Akademik Bakış, 14 (3), 361-9, 2014.
27. M. Özmen, OECD ülkelerinin telekomünikasyon sektörü açısından SMAA-EDAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9 (1), 224-37, 2020. https://doi.org/10.28948/ngumuh.611987
28. T. Tervonen and J. R. Figueira, A survey on stochastic multicriteria acceptability analysis methods. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 15, 1-14, 2008. https://doi.org/10.1002/mcda.407
29. T. Tervonen and R. Lahdelma, Implementing stochastic multicriteria acceptability analysis. European Journal of Operational Research, 178, 500-13, 2007. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2005.12.037
30. T. Tervonen, JSMAA: An open source software for SMAA computations. International Journal of Systems Science, 45 (1), 69-81, 2014. https://doi.org/10.1080/ 00207721.2012.659706
31. JSMAA, Accessed 5 July 2020, http://smaa.fi/jsmaa/