Hava kirliliği bilincinin veri madenciliğine dayalı olarak değerlendirilmesi: Sinop ili örneği
The evaluation of air pollution awareness based on data mining: The case of Sinop
Yazar: MEVLÜT KILINÇ
Danışman: DOÇ. DR. SELAHATTİN BARDAK ; DOÇ. DR. TİMUÇİN BARDAK
Sinop Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Disiplinlerarası Çevre Sağlığı Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: FPGA = FPGA ; Hava kirliliği = Air pollution ; Karar ağacı = Decision tree ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Yapılan bu çalışmada, veri madenciliği yöntemleri kullanılarak Sinop İli Merkezde yaşayan kişilerin çevre ve özellikle de hava kirliliği bilincinin ve hava kirliliğine sebep olan çeşitli etmenler hakkındaki düşünceleri belirlenmiştir. Veri toplamak için 28 sorudan oluşan soru formu hazırlanmıştır. Veri madenciliği yöntemleri olarak FP-Growth birliktelik analizi ve karar ağacı modeli kullanılmıştır. Son olarak ise karar ağacı modelinde giriş verilerinin optimizasyonunu sağlayan simülasyon işlemi yapılmıştır. Bu analizler için Rapidminer yazılımından faydalanılmıştır.
FP-Growth analizi sonucunda %90 ve üzeri güvenirlilik de 171442 birliktelik kuralı elde edilmiştir. Bu birliktelik kurallarından en fazla görülen ortak düşünce, hava kirliliği ile sağlık sorunları arasında bir bağlantı olduğu ve hava kirliliğinin artmasının solunum yolu rahatsızlıklarında bir artışa neden olduğudur.
Karar ağacı modelinde sonucunda %73,81 doğruluk ile hava kirliliğine neden olan faktörlerin tahmini yapılmıştır. Karar ağacı modelinde hava kirliliğine neden olan en önemli faktörlerin kömür kullanımı ve motorlu taşıtlar olduğu tespit edilmiştir. Karar ağacı oluşturulurken en önemli değişkenin 0,242 ağırlıkla cinsiyet olduğu bulunmuştur. Karar ağacı modelinde oluşturulan simülasyon işlemi sonucunda hava kirliliğine en fazla neden olan kömür kullanımı ve motorlu taşıtlar için giriş verilerimizi optimizasyonu yapılmıştır.
Ülkemizde veri madenciliği kullanılarak yapılan çevre kirliliği özelliklede hava kirliliği konusunda çalışmalar sınırlı sayıdadır. Bu konudaki çalışmalar arttırılarak çevre bilincinin oluşturulması katkı sağlanabilir.

Abstract:
In this study, using data mining methods, people living in the city center of Sinop have been determined about the environment and especially air pollution awareness and various factors that cause air pollution. A questionnaire consisting of 28 questions was prepared to collect data. FP-Growth association analysis and decision tree model were used as data mining methods. Finally, the simulation process, which provides the optimization of the input data in the decision tree model, is performed.Rapidminer software was used for these analyzes.
As a result of the FP-Growth analysis, a reliability of 90% and above was obtained with the 171442 association rule. The most common thought among these association rules is that there is a connection between air pollution and health problems, and that the increase in air pollution causes an increase in respiratory diseases.
As a result of the decision tree model, the factors causing air pollution were estimated with 73.81% accuracy. In the decision tree model, it has been determined that the most important factors causing air pollution are coal use and motor vehicles. While creating the decision tree, it was found that the most important variable was gender with a weight of 0.242. As a result of the simulation process created in the decision tree model, our input data was optimized for coal use and motor vehicles, which cause air pollution the most.
In our country, studies on environmental pollution, especially air pollution, using data mining are limited. Increasing the studies on this subject can contribute to the creation of environmental awareness.