Multi-Criteria Evaluation of Building Design Alternatives for Energy Efficiency Using CRITIC and CoCoSo Methods

Özcan A., Esen S.

Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, cilt.14, sa.3, ss.1-11, 2026 (TRDizin)

Özet

Bu çalışma, bina tasarım alternatiflerinin enerji verimliliği açısından Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yaklaşımı ile değerlendirilmesini amaçlamaktadır. Analiz, UCI Energy Efficiency veri setinden K-Ortalamalar (K-Means) kümeleme algoritması kullanılarak seçilen 12 temsili bina alternatifi üzerinden gerçekleştirilmiştir. Kriter olarak göreceli kompaktlık, yüzey alanı, duvar alanı, çatı alanı, toplam yükseklik ve cam alanı tasarım parametreleri seçilmiştir. Kriter ağırlıkları, kriterler arası korelasyon ve veri değişkenliğini dikkate alan CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) yöntemi ile objektif olarak belirlenmiştir. Bina alternatiflerinin sıralanmasında CoCoSo (Combined Compromise Solution) yöntemi kullanılmıştır. Yapılan analiz sonucunda elde edilen bina alternatiflerinin sıralama sonuçları, referans ısıtma ve soğutma yükü göstergeleri ile karşılaştırılmıştır. CoCoSo yöntemi sonucunda A5 alternatifi en yüksek performans skorunu (k=2.426) elde etmiş, CoCoSo sıralamasında üst sırada yer alan dört alternatifin ortalama ısıtma ve soğutma yükü 17.428, alt sırada yer alan dört alternatifin ise 26.523 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar yüksek performans skoruna sahip alternatiflerin daha yüksek enerji performansı sergilediğini göstermiştir. Sonuç olarak, önerilen CRITIC-CoCoSo yaklaşımı, bina enerji performansının değerlendirilmesinde objektif, güvenilir ve veri odaklı bir karar destek aracı sunmaktadır.

This study aims to evaluate building design alternatives in terms of energy efficiency using the Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) approach. The analysis was conducted on 12 representative building alternatives selected from the UCI Energy Efficiency dataset using the K-Means clustering algorithm. Relative compactness, surface area, wall area, roof area, overall height, and glazing area design parameters were selected as criteria. The criterion weights were objectively determined using the CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) method, which takes into account inter-criteria correlation and data variability. The CoCoSo (Combined Compromise Solution) method was used to rank the building alternatives. As a result of the analysis, the ranking results of the building alternatives were compared with the reference Heating Load and Cooling Load indicators, and it was observed that the alternatives with higher performance scores exhibited better energy performance. As a result, the proposed CRITIC-CoCoSo approach provides an objective, reliable, and data-driven decision support tool for the evaluation of building energy performance.