Belediye Bilgi Sistemleri Perspektifinden Elektrikli Araç Şarj İstasyonu Yer Seçimi: Bulanık AHP-TOPSIS Temelli Bir KDS Modeli
DOI:
https://doi.org/10.63556/tisej.2026.1965Anahtar Kelimeler:
Elektrikli araç şarj istasyonu- çok kriterli karar verme- karar destek sistemi- yönetim bilişim sistemleri- BodrumÖz
Amaç: Bu çalışma, Muğla iline bağlı Bodrum ilçesinde elektrikli araç şarj istasyonu (EAŞİ) kurulumuna en uygun bölgelerin belirlenmesi amacıyla bütünleşik bir çok kriterli karar modeli sunmaktadır. Yöntem: Erişilebilirlik, talep, teknik/altyapı, çevresel ve ekonomik olmak üzere beş ana kriter, Buckley (1985) Bulanık AHP yöntemiyle ağırlıklandırılmıştır. İkili karşılaştırma matrisinin tutarlılığı sınanmış; λmax = 5,337, CI = 0,084 ve CR = 0,075 değerleri hesaplanmıştır (CR < 0,10, kabul edilebilir). Ardından beş aday bölge (Bodrum Merkez, Yalıkavak, Gümbet, Turgutreis ve Güvercinlik) Bulanık TOPSIS yöntemiyle sıralanmıştır. Bulgular: Kriter ağırlıkları erişilebilirlik (ω = 0,479) ve talep (ω = 0,223) boyutlarında yoğunlaşmaktadır. Bölge sıralamasında Bodrum Merkez (CC = 0,779) birinci, Gümbet (CC = 0,726) ikinci, Yalıkavak (CC = 0,601) üçüncü konumdadır. Özgün Katkı: Çalışma, mevsimsel talep dalgalanmalarını ve kıyı koruma kısıtlamalarını kriter yapısına taşıyarak kıyı turizm destinasyonlarına özgü bir karar çerçevesi geliştirmektedir. Sunulan model, Simon’ın (1960) karar aşamaları teorisiyle bütünleşik bir Karar Destek Sistemi (KDS) prototipi olarak konumlandırılmakta; bu yapısıyla hem Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) hem de Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS) literatürüne katkı sunmaktadır. Bulgular, ileri doğrulama çalışmalarıyla (bkz. Sınırlılıklar) desteklenmesi kaydıyla belediyeler, yatırımcılar ve politika yapıcılar için yol gösterici çıktılara dönüştürülmüştür.
Referanslar
Atan, M., Atan, S., & Altın, K. (2008). İnsan kaynakları seçiminde analitik hiyerarşi süreci kullanımı ve bir yazılım önerisi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(3), 143–162.
Bilgilioğlu, S. S. (2022). Coğrafi bilgi sistemleri ve bulanık analitik hiyerarşi süreci ile elektrikli araç şarj istasyonu yer seçimi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(1), 165–174. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1013244
Buckley, J. J. (1985). Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy Sets and Systems, 17(3), 233–247. https://doi.org/10.1016/0165-0114(85)90090-9
Carra, M., Maternini, G., & Barabino, B. (2022). On sustainable positioning of electric vehicle charging stations in cities: An integrated approach for the selection of indicators. Sustainable Cities and Society, 85, 104067. https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.104067
Erbaş, M., Kabak, M., Özceylan, E., & Çetinkaya, C. (2018). Optimal siting of electric vehicle charging stations: A GIS-based fuzzy multi-criteria decision analysis. Energy, 163, 1017–1031. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.08.140
Feng, J., Xu, S. X., & Li, M. (2021). A novel multi-criteria decision-making method for selecting the site of an electric-vehicle charging station from a sustainable perspective. Sustainable Cities and Society, 65, 102623. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102623
Ghosh, A., Ghorui, N., Mondal, S. P., Kumari, S., Mondal, B. K., Das, A., & Gupta, M. S. (2021). Application of hexagonal fuzzy MCDM methodology for site selection of electric vehicle charging station. Mathematics, 9(4), 393. https://doi.org/10.3390/math9040393
Ghodusinejad, M. H., Noorollahi, Y., & Zahedi, R. (2022). Optimal site selection and sizing of solar EV charge stations. Journal of Energy Storage, 56, 105904. https://doi.org/10.1016/j.est.2022.105904
Guler, D., & Yomralioglu, T. (2020a). Suitable location selection for the electric vehicle fast charging station with AHP and fuzzy AHP methods using GIS. Annals of GIS, 26(2), 169–189. https://doi.org/10.1080/19475683.2020.1737226
Güler, D., & Yomralıoğlu, T. (2020b). Açık kaynak kodlu CBS yazılımı ve bulanık analitik hiyerarşi yöntemini içeren elektrikli araç şarj istasyonu yer seçimi önerisi. Harita Dergisi, 163, 17–28.
Guo, S., & Zhao, H. (2015). Optimal site selection of electric vehicle charging station by using fuzzy TOPSIS based on sustainability perspective. Applied Energy, 158, 390–402. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.08.082
Kaya, Ö., Alemdar, K. D., & Çodur, M. Y. (2020). A novel two stage approach for electric taxis charging station site selection. Sustainable Cities and Society, 62, 102396. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102396
Özyörük, B., Desticioğlu Taşdemir, B., Kumcu, S., & Karacaer, B. (2025). Hastane içi tedarik zinciri yönetimi performansının PBAHP ve PBTOPSIS yöntemleriyle karşılaştırmalı analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 40(4), 2839-2850. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1739731
Rane, N., Achari, A., Saha, A., Poddar, I., Rane, J., Pande, C., & Roy, S. (2023). An integrated GIS, MIF and TOPSIS approach for evaluating and ranking the suitability of sites for EV charging infrastructure. Sustainable Cities and Society, 94, 104573. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104573
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill.
Zhou, J., Wu, Y., Wu, C., He, F., Zhang, B., & Liu, F. (2020). A geographical information system based multi-criteria decision-making approach for location analysis and evaluation of urban photovoltaic charging station: A case study in Beijing. Energy Conversion and Management, 205, 112340. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2019.112340
Nevo, D., & Chan, Y. E. (2007). A Delphi study of knowledge management systems: Scope and requirements. Information & Management, 44(6), 583–597. https://doi.org/10.1016/j.im.2007.06.001
Power, D. J. (2007). A brief history of decision support systems. DSSResources.com. http://dssresources.com/history/dsshistory.html
Simon, H. A. (1960). The new science of management decision. Harper & Brothers.
Turban, E., Sharda, R., & Delen, D. (2011). Decision support and business intelligence systems (9th ed.). Pearson.
İndir
Yayınlanmış
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2026 Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
