Analysis of farmer decisions by using fuzzy analitic hierarchy process

Yıl 2008, Cilt: 45 Sayı: 3, 195 - 206, 01.09.2008

Cihat Günden Bülent Miran

Öz

Anahtar Kelimeler

-

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Çiftçi Kararlarının Analizi

Öz

A nalitik Hiyerarşi Süreci (AHP), birden çok kriter içeren karmaşık problemlerin çözümünde kullanılan bir karar verme yöntemidir. Bununla birlikte bu yöntem; kullandığı dengesiz yargı ölçeğine, eşli karşılaştırma sürecinin doğasında olan, karar vericinin algı haritasındaki belirsizliği ve kesin olmayan durumları kontrol etmedeki yetersizliğine bağlı olarak eleştirilmektedir. Bu çalışmanın amacı, teknik yardım alma, planlama ve kayıt tutma gibi temel işletmecilik konularında çiftçilerin karar önceliklerini ve bu kararların alınmasında destek beklediği kurumların tercih derecelerini Bulanık AHP kullanarak belirlemektir. Araştırma yöresi çiftçilerinin işletmecilik karar öncelikleri incelendiğinde, planlama ilk sırayı almaktadır. Çiftçiler temel işletmecilik kararlarının alınmasında üniversiteyi tercih etmektedir

Anahtar Kelimeler

-

Kaynakça

• Alphonce, C. 1997. Application of the analytic hierarchy process in agriculture in developing countries. Agricultural Systems, 53: 97-112.
• Braunschweig, T. and B. Becker. 2004. Choosing research priorities by using the analytic hierarchy process: an application to international agriculture. R&D Management, 34(1):77-86.
• Deng, H., 1999. Multicriteria analysis with fuzzy pairwise comparison: International Journal of Approximate Reasoning, 21: 215-231.
• Guo, L.S. and Y.S. He. 1999. Integrated multi-criteria decision model: a case study for the allocation of facilities in Chinese agriculture. Journal of Agricultural Engineering Research, 73:87-94.
• Günden, C. 2005. Bireysel İşletme, Grup Ve Bölge Bazında Uygulamaya Elverişli Esnek Üretim Planlarının Bulanık Çok Amaçlı Doğrusal Programlama Yöntemiyle Elde Edilmesi Üzerine Bir Araştırma: İzmir İli Torbalı İlçesi Örneği. Doktora Tezi, Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 441 s (yayınlanmamış).
• Günden, C. ve B. Miran. 2008. Çiftçilerin temel işletmecilik kararlarının öncelik ve destek alma açısından analizi. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 5: 67-80.
• Huang, H. and G.Y. Miller. 2003. Evaluation of swine odor management strategies in a fuzzy multi-criteria decision environment. American Agricultural Economics Association Annual Meeting, July 27-30, Montreal, Canada.
• Jeganatan, C. 2003. Development of Fuzzy Logic Architecture to Assess Sustainability of the Forest Management. GFM. Enschede, The Netherlands.
• Klir, G.J. and B. Yuan. 1995. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Application. Prentice Hall, New Jersey, pages 574.
• Kuswandari, R. 2004. Assesment of Different Methods for Measuring the Sustainability of Forest Management. International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation. Enschede, The Netherlands.
• Lai, Y.J. and C.L. Hwang. 1992. Fuzzy Mathematical Programming: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin, pages 301.
• Newbold, P. 1995. Statistics for Business and Economics. Prentice-Hall International, New Jersey, pages 867.
• Pedrycz, W. and F. Gomide. 1998. An Introduction to Fuzzy Sets. The MIT Press, Massachusetts, pages 465.
• Prakash, T.N. 2003. Land Suitability Analysis for Agricultural Crops: A Fuzzy Multicriteria Decision Making Approach. International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation, Enschede, The Netherlands.
• Ross, T.J. 1995. Fuzzy Logic with Engineering Applications. McGraw-Hill, New York, pages 600.
• Saaty, T.L. 1980. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. McGraw-Hill, New York.
• Saaty, T.L., L.G. Vargas, and K. Dellmann. 2003. The allocation of intangible resources: the analytic hierarchy process and linear programming. Socio-Economic Planning Sciences, 37:169–184.
• Tanaka, K. 1997. An Introduction to Fuzzy Logic for Practical Applications. Springer - Verlag, New York, pages 138.
• Triantaphyllou, E. and C. Lin. 1996. Development and evaluation of five fuzzy multiattribute decision-making methods. International Journal of Approximate Reasoning, 14: 281-310.
• Zadeh, L.A.. 1965. Fuzzy sets. Information and Control, 8: 338-358.