Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: TUĞÇE SARIKOÇ
Danışman: Mürsel Erdal
Özet:
Türkiye’de kamu yapı stoku gün geçtikçe yaşlanmakta ve mevcut binaların bakım ve onarımı için her geçen gün bütçeden önemli bir kaynak aktarılmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Kısıtlı mali kaynaklar nedeniyle kamu hizmet binalarının bakım ve onarım maliyetlerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi gerekmektedir. Ancak, personelin iş yükü, bakım ve onarım işlerinin bünyesinde pek çok belirsizliği barındırması gibi nedenler sağlıklı bir şekilde maliyet tahmini yapılmasına imkân vermemektedir. Bu bağlamda kamu binalarının bakım ve onarım maliyetlerinin önceden doğru bir şekilde tahmin edilebilmesi hem gerçekçi bir bütçe oluşturulması için hem de işin planlama ve kontrolü için önem arz etmektedir. Bu, sadece kamu kurumunun bütçe planlamaları için değil aynı zamanda işi yapacak olan yüklenici firmalar içinde önemlidir. Bu çalışmada, kamu hizmet binalarının içerisinde yer alan huzurevi ve çocuk evlerinin bakım-onarım maliyetlerinin ön tahmini için modeller geliştirilmiştir. Modellerin geliştirilmesinde uzun yıllardır kullanımda olan 50 adet huzurevi ve çocuk evlerine ait veriler kullanılmıştır. Huzurevi ve çocuk evi binalarının projeleri ve bina bilgi kartlarından yararlanılarak bina oturum alanı, kat sayısı, kullanım süresi, binayı kullanan yıllık ortalama kişi sayısı ve gerçek maliyet verileri parametre olarak belirlenmiştir. Belirlenen bu parametreler kullanılarak Regresyon Analizleri (RA) yapılmış ve huzurevi- çocuk evi binalarının bakım-onarım maliyetlerini tahmin etmek için kullanılabilecek formüller geliştirilmiştir. Daha sonra aynı parametreler kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA) analizleri yapılmış ve bulunan huzurevi ve çocuk evi binalarının bakım-onarım maliyet tahmin sonuçları RA ile yapılan tahminlerle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak YSA ile yapılan huzurevi ve çocuk evi binalarının bakım-onarım maliyetleri, RA ile geliştirilen formüllerle yapılan maliyet tahminlerine göre gerçeğe daha yakın sonuçlar vermiştir.
Anahtar Kelimeler : Regresyon analizi, yapay sinir ağları, maliyet, maliyet tahmini