Kümeleme Yöntemi ile TR83 Bölgesinde Hayvansal Atıkların Değerlendirilmesinde Optimal Tesis Yerlerinin Belirlenmesi


Doç. Dr. SİNAN DÜNDAR

Tez Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme, Türkiye

Tez Danışmanı: Hüdaverdi Bircan

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Özet:

Bu çalışmada, hayvancılık sektörünün önemli ilerlemeler kaydedildiği ve Samsun, Tokat, Çorum ve Amasya illerinden oluşan TR83 Bölgesi’nde, ortaya çıkan hayvansal atıkların ne şekilde ve hangi noktadaki tesislerde değerlendirilebileceğine yönelik olarak kümeleme analizi ve çok kriterli karar verme tekniklerinden oluşan yöntemler uygulanmıştır.

Çalışmanın gerçekleştirilmesi amacıyla ihtiyaç duyulan veriler, TR83 Bölgesinde yer alan Samsun, Tokat, Çorum ve Amasya illerindeki Tarım ve Orman Müdürlüklerinden temin edilmiştir. Söz konusu illerdeki işletme ve hayvan sayıları, Eylül 2019 dönemi itibariyle köy/mahalle düzeyinde tek tek belirlenmiştir.

Samsun’dan 56.349, Tokat’tan 29.917, Çorum’dan 22.911 ve Amasya’dan 13.946 olmak üzere toplamda 123.123 adet işletmenin bulunduğu noktaların coğrafi koordinatları, Harita Genel Müdürlüğü tarafından sunulan web hizmeti kapsamında tek tek belirlenmiştir. Sığır ve manda sayılarının toplamları alınarak her bir işletmenin sahip olduğu büyükbaş hayvan sayıları elde edilmiştir. İşletme sahiplerinin gerektiğinde kendi kullanımları da söz konusu olması nedeniyle, toplamda 40 adet ve üzerinde büyükbaş hayvan varlığına sahip olan işletmeler süzülerek yeni bir veri düzeni oluşturulmuştur. 

Elde edilen yeni veri setine göre Samsun’dan 1.284, Tokat’tan 1.267, Çorum’dan 1.539 ve Amasya’dan 1.160 adet işletme, gerçekleştirilecek olan çalışmaya yönelik ana veri kitlesi haline getirilmiştir.

Her bir il için değerlendirmeye alınması gereken optimum küme sayısı,  Elbow ve f(K) Fonksiyonu yöntemleri birlikte ele alınarak belirlenmiştir.

Büyükbaş hayvan sayısı, coğrafi koordinat ve önceden belirlenen optimum küme sayıları referans alınarak, SPSS paket programı üzerinden, veri madenciliği konusunun bir uygulaması olan K-Means Kümeleme Analizi vasıtasıyla, işletmelerin kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir.

Kümeleme analizi sonuçlarına göre hangi işletmenin hangi kümeye dâhil edileceği belirlendikten sonra, her bir işletmenin küme merkezine olan uzaklıkları Haversine Formülü vasıtasıyla bulunmuştur.

Her bir il için öngörülen biyogaz, kompost ve vermikompost tesisleri için uygun olan işletmeler şu kriterlere göre yeniden belirlenmiştir;

·         Biyogaz tesisi için kümedeki büyükbaş hayvan sayısının 10.000 adetten büyük, işletmenin küme merkezine uzaklığının ise 15 km’den küçük olması,

·         Kompost tesisi için kümedeki büyükbaş hayvan sayısının 2.000-10.000 adet arasında olması, işletmenin küme merkezine uzaklığının ise 15 km’den küçük olması,

·         Vermikompost tesisi için ise kümedeki büyükbaş hayvan sayısının 1.000-2.000 arasında olması,  işletmenin küme merkezine uzaklığının ise 25 km’den küçük olması.

Kümeye ilk aşamada dâhil olmasına rağmen küme merkezine uzaklık kriterini sağlamayan işletmeler küme kapsamından çıkarılarak hayvan sayıları düşürülmüştür.

Samsun ilinde biyogaz tesisi için 4, kompost tesisi için 10, vermikompost tesisi için 7 adet uygun küme belirlenmiştir. Tokat ilinde biyogaz tesisi için 3, kompost tesisi için 8, vermikompost tesisi için 4 adet uygun küme belirlenmiştir. Çorum ilinde biyogaz tesisi için 1, kompost tesisi için 17, vermikompost tesisi için 8 adet uygun küme belirlenmiş olup Amasya ilinde ise biyogaz tesisi için 3, kompost tesisi için 11, vermikompost tesisi için 6 adet uygun küme belirlenmiştir.

Biyogaz, kompost ve vermikompost tesis kümeleri için tespit edilen kriterler, SWARA yöntemine göre ağırlıklandırılmıştır.

Çalışmanın son aşamasında ARAS, COCOSO, COPRAS, MAIRCA, OCRA ve WASPAS yöntemlerinden oluşan Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri kullanılarak her bir ildeki muhtemel her bir tesis için optimal yer seçimi belirlenmiştir.

Elde edilen tüm sonuçların tek bir sıralamaya tabi tutulması amacıyla COPELAND yöntemi uygulanarak, en yüksek skoru elde eden kümeler optimal küme merkezi olarak belirlenmiştir.