Kamu yapım işi ihalelerinde uygun yüklenici tahmini için makine öğrenmesine dayalı bir karar destek sistemi önerisi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: DUYGU TEKİN
Danışman: Vedat Toğan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnşaat sektörü diğer sektörlerle hem özel hem de kamu aracılığıyla yakın bağlantı kuran, farklı uzmanlık alanlarıyla birlikte çalışan, risklerin yüksek olduğu karmaşık projelerin gerçekleştirildiği bir sektördür. Kamu, ihtiyacı olan işlerin bir kısmını özel sektörden ihale yoluyla temin ederek inşaat sektöründe bir nevi işveren konumunda yer almaktadır. Kamu ihale süreci, ihale faaliyetlerinin nasıl yürütüleceğini belirleyen bir dizi kural ve prosedürle temsil edilmektedir. Yapım projelerinin belirlenen maliyet, süre ve kalite hedeflerine ulaşılmasında kamu yapım işleri ihalelerinde kullanılmak üzere geliştirilmiş olan Kamu İhale Kanunu (KİK) dokümanları kullanılmaktadır. Kamu ihalelerinde ağırlıklı olarak ekonomik açıdan en uygun fiyat teklifine dayalı bir seçim süreci izlenmektedir. Uygulanan bu yöntem, yapım projelerinin istenilen süre, bütçe ve kalitede tamamlanmasında birtakım zorluklara yol açmaktadır. Fiyat dışı unsurlarında değerlendirmeye alınması ile bu durumun önüne geçilmeye çalışılmak istenilse de isteklilerin yeterlik kriterlerine teklif değerlendirme sürecinde yeterince önem verilmemektedir. Bu çalışmada, tamamlanmış kamu yapım işlerinin verileri incelenmiş ve ileride ihalesi yapılacak kamu yapım işinin istenilen performansla bitirilebilmesi veya istenilen performansın elde edilmesini sağlayacak maliyetin tahmini için makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak karar-destek modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan tahmin modellerinin performans sonuçları Doğruluk, Duyarlılık, Kesinlik, F1 Skoru metrikleriyle kıyaslanmıştır. Sonuç olarak, işveren projeye dair karmaşıklık, risk, iş büyüklüğü gibi farklı faktörleri göz önünde bulundurularak belirleyeceği ceza oranı ile yüklenicinin başarı sınıfını öngörebilecektir. Anahtar kelimeler: İhale, yüklenici seçimi, makine öğrenmesi algoritmaları