DRONE SELECTION FOR AGRICULTURAL ENTERPRISES WITH INTERVAL TYPE-2 FUZZY COPRAS METHOD

Abstract

Technological advancements have led to changes in unmanned aerial vehicles, just as in all fields. These vehicles, known as drones, are used in many areas such as mapping, logistics, entertainment, and agriculture. Especially in agriculture, drones are widely used for various purposes such as mapping, detecting weeds, fertilization, and spraying. This situation has increased the market volume of drones and many companies have introduced their products for sale. Agriculture plays a significant role in the development of developing countries, and drone technologies are of great importance in increasing sector productivity. Drone technologies provide transparency and traceability in the cultivation process of products. Therefore, the aim of the study is to determine the selection criteria of agricultural drones for agricultural enterprises and to select the most suitable alternative among the alternatives. Nine criteria were determined through literature review and expert opinion. Seven alternatives from two companies selling in Türkiye were evaluated. Alternatives were analyzed using the Interval Type-2 COPRAS method. As a result of the evaluation by three experts, alternative A2 was determined as the most suitable alternative.

Keywords

• Drone Selection
• Interval Type-2 Fuzzy Sets
• COPRAS

ARALIKLI TİP-2 BULANIK COPRAS YÖNTEMİ İLE TARIM İŞLETMELERİ İÇİN DRON SEÇİMİ

Abstract

Teknolojik gelişmeler tüm alanlarda olduğu gibi insansız hava araçlarında da değişimlere neden olmuştur. Dron olarak adlandırılan bu araçlar harita, lojistik, eğlence ve tarım gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Özellikle tarım alanlarında haritalama, yabani otların tespiti, gübreleme ve ilaçlama gibi çeşitli amaçlarla yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu durum, dron pazar hacmini artırmış ve birçok firmanın ürünleri satışa sunulmuştur. Tarım, özellikle gelişmekte olan ülkelerin kalkınmasında önemli bir rol oynamaktadır. Sektör verimliliğinin artırılmasında dron teknolojileri büyük önem taşımaktadır. Dron teknolojileri ürünlerin yetiştirilme sürecinde şeffaflık ve izlenebilirlik sağlamaktadır. Bu nedenle çalışmada tarım işletmelerinin dron seçim kriterlerinin belirlenmesi ve alternatifler arasından en uygun olanın seçimi amaçlanmıştır. Literatür taraması ve uzman görüşü ile dokuz kriter belirlenmiştir. Türkiye’de satışı bulunan iki firmaya ait yedi alternatif değerlendirilmiştir. Alternatifler, Aralıklı Tip-2 COPRAS yöntemi ile analiz edilmiştir. Üç uzmanın değerlendirmesi sonucu A2 alternatifi en uygun alternatif olarak belirlenmiştir.

Keywords

• Dron Seçimi
• Aralıklı Tip-2 Bulanık Kümeler
• COPRAS

References

1. Ahirwar, S., Swarnkar, R., Bhukya, S. & Namwade, G. (2019). Application of drone in agriculture. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences, 8(01), 2500-2505.
2. Aka, D. Ç. (2022). Endüstri 4.0’ın uygulanmasında kritik başarı faktörlerinin belirlenmesi ve aralık tip-2 bulanık TOPSIS Yöntemi ile yatırım teşviği alan firmaların durum değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 41, 36-47.
3. Aksoy, E., Ömürbek, N. & Karaatlı, M. (2015). AHP temelli MULTIMOORA ve COPRAS yöntemi ile Türkiye Kömür İşletmeleri’nin performans değerlendirmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(4), 1-28.
4. Alkan, B. & Ertuğrul, G. Ö. (2022). Tarımsal insansız hava araçları ile pestisit uygulamaları. Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 2(2), 232-238.
5. Arslan, N. & Delice, E. K. (2020). KEMIRA-M yöntemi ile kişisel kullanıcılar için dron seçimi: bir uygulama. Endüstri Mühendisliği, 31(2), 159-179.
6. Celik, E., Yucesan, M. & Gul, M. (2021). Green supplier selection for textile industry: a case study using BWM- TODIM integration under interval type-2 fuzzy sets. Environmental Science and Pollution Research, 28, 64793-64817.
7. Chen, S. M. & Lee, L. W. (2010). Fuzzy multiple attributes group decision-making based on the interval type-2 TOPSIS method. Expert Systems with Applications, 37(4), 2790-2798.
8. Çalık, A. (2019). Yüklenici değerlendirme sürecinde aralıklı tip2 bulanık TOPSİS yöntemi uygulaması: küçük ve orta ölçekli işletmelerde KOBİ’ler bir örnek olay çalışması. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18, 481-501.

9. Dorfeshan, Y., Mousavi, S. M., Zavadskas, E. K. & Antucheviciene, J. (2021). A new enhanced ARAS method for critical path selection of engineering projects with interval type-2 fuzzy sets. International Journal of Information Technology & Decision Making, 20(01), 37-65.
10. Dutta, G. & Goswami, P. (2020). Application of drone in agriculture: A review. International Journal of Chemical Studies, 8(5), 181-187.
11. Ecer, F. (2021). A consolidated MCDM framework for performance assessment of battery electric vehicles based on ranking strategies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 143, 110916.
12. Ecer, F. (2022). Multi-criteria decision making for green supplier selection using interval type-2 fuzzy AHP: a case study of a home appliance manufacturer. Operational Research, 22(1), 199-233.
13. Ercan, Ş., Öztep, R., Güler, D. & Saner, G. (2019). Tarım 4.0 ve Türkiye’de uygulanabilirliğinin değerlendirilmesi. Tarım Ekonomisi Dergisi, 25(2), 259-265.
14. Ghorabaee, M. K. (2016). Developing an MCDM method for robot selection with interval type-2 fuzzy sets. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 37, 221-232.
15. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., ., Sadaghiani, J. S. & Goodarzi, H. G. (2014). Multiple criteria group decision- making for supplier selection based on COPRAS method with interval type-2 fuzzy sets. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 75, 1115-1130.
16. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Sadaghiani, J. S. & Zavadskas, E. K. (2015). Multi-criteria project selection using an extended VIKOR method with interval type-2 fuzzy sets. International Journal of Information Technology & Decision Making, 14(05), 993-1016.
17. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K & Antucheviciene, J. (2017). Supplier evaluation and selection in fuzzy environments: a review of MADM approaches. Economic Research-Ekonomska İstraživanja, 30(1), 1073-1118.
18. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z. & Antucheviciene, J. (2017). A new multi-criteria model based on interval type-2 fuzzy sets and EDAS method for supplier evaluation and order allocation with environmental considerations. Computers & Industrial Engineering, 112, 156-174.
19. Ho, W., Xu, X. & Dey, P. K. (2010). Multi-criteria decision making approaches for supplier evaluation and selection: A literature review, European Journal of Operational Research, 202(1), 16-24.
20. Hoseini, S. A., Zolfani, H. S., Skačkauskas, P., Fallahpour, A. & Saberi, S. (2021). A combined interval type-2 fuzzy MCDM framework for the resilient supplier selection problem. Mathematics, 10(1), 44.
21. Ighravwe, D. & Babatunde, M. (2018). Selection of a mini-grid business model for developing countries using CRITIC-TOPSIS with interval type-2 fuzzy sets. Decision Science Letters, 7(4), 427-442.
22. İnan, M. & Karcı, A. (2021). Tarımda ağaç ilaçlamanın drone’larla yapılmasında yeni bir yöntemin geliştirilmesi ve uygulanması. Computer Science, 6(2), 72-89.
23. John, R. & Coupland, S. (2007). Type-2 fuzzy logic: a historical view. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2(1), 57-62.
24. Karagöz, S., Deveci, M., Simic, V. & Aydin, N. (2021). Interval type-2 fuzzy ARAS method for recycling facility location problems. Applied Soft Computing, 102, 107107.
25. Kaya, S. K. & Aycin, E. (2021). An integrated interval type 2 fuzzy AHP and COPRAS-G methodologies for supplier selection in the era of Industry 4.0. Neural Computing and Applications, 33(16), 10515-10535.
26. Khan, M. S., Shah, S. I. A., Javed, A., Qadri, N. M. & Hussain, N. (2021). Drone selection using multi-criteria decision-making methods. In 2021 International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technologies (IBCAST), January, 256-270.
27. Kılavuz, E. & Erdem, İ. (2019). Dünyada tarım 4.0 uygulamaları ve Türk tarımının dönüşümü. Social Sciences, 14(4), 133-157.
28. Mardani, A., Jusoh, A., Zavadskas, E. K., Khalifah, Z. & Nor, K. M. (2015). Application of multiple-criteria decision-making techniques and approaches to evaluating of service quality: a systematic review of the literature. Journal of Business Economics and Management, 16(5), 1034-1068.
29. Mendel, J. M., John, R. I. & Liu, F. (2006). Interval type-2 fuzzy logic systems made simple. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 14(6), 808-821.
30. Mogili, U. R. & Deepak, B. B. V. L. (2018). Review on application of drone systems in precision agriculture. Procedia computer science, 133, 502-509.
31. Mohamadghasemi, A., Hadi-Vencheh, A., Lotfi, F. H., & Khalilzadeh, M. (2020). An integrated group FWA- ELECTRE III approach based on interval type-2 fuzzy sets for solving the MCDM problems using limit distance mean. Complex & Intelligent Systems, 6, 355-389.
32. Mohamadghasemi, A., Vencheh, A. H., Lotfi, F. H. & Khalilzadeh, M. (2020). An integrated group FWA- ELECTRE III approach based on interval type-2 fuzzy sets for solving the MCDM problems using limit distance mean. Complex & Intelligent Systems, 6, 355-389.
33. Mohammadi, H., Farahani, F. V., Noroozi, M., & Lashgari, A. (2017). Green supplier selection by developing a new group decision-making method under type 2 fuzzy uncertainty. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 93, 1443-1462.
34. Ntalakas, A., Dimoulas, C., Kalliris, G., & Veglis, A. (2017). Drone journalism: Generating immersive experiences. Journal of Media Critiques, 3(11), 187-199.
35. Nur, F., Alrahahleh, A., Burch, R., Babski-Reeves, K. & Marufuzzaman, M. (2020). Last mile delivery drone selection and evaluation using the interval-valued inferential fuzzy TOPSIS. Journal of Computational Design and Engineering, 7(4), 397-411.
36. Oztaysi, B. (2015). A group decision making approach using interval type-2 fuzzy AHP for enterprise information systems project selection. Journal of Multiple-Valued Logic & Soft Computing, 24, 475-500.
37. Özgüven, M. M., Altaş, Z., Güven, D. & Arif, Ç. A. M. (2022). Tarımda drone kullanımı ve geleceği. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 12(1), 64-83.
38. Özyurt, H. B., Duran, H. & Çelen, I. H. (2022). Determination of the application parameters of spraying drones for crop production in hazelnut orchards. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 19(4), 819-828.
39. Paksoy, T. & Öztürk, M. (2019). Aralık Tip-2 bulanık kural tabanlı AHP yaklaşımı ile tedarikçi seçimi. Verimlilik Dergisi, 3, 115-141.
40. Puri, V., Nayyar, A. & Raja, L. (2017). Agriculture drones: A modern breakthrough in precision agriculture. Journal of Statistics and Management Systems, 20(4), 507-518.
41. Rakhade, R. D., Patil, N. V., Pardeshi, M. R. & Mhasde, C. S. (2021). Optimal choice of agricultural drone using MADM methods. International Journal of Technological Innovation in Modern Engineering and Science (IJTIMES), e-ISSN, 2455, 2585.
42. Sen, B., Hussain, S. A. I., Gupta, A. D., Gupta, M. K., Pimenov, D. Y. & Mikołajczyk, T. (2020). Application of type-2 fuzzy AHP-ARAS for selecting optimal WEDM parameters. Metals 2021, 11, 42.
43. Triantaphyllou E. (2010), Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study, Springer. Türkiye Bankalar Birliği (TBB), 2023. https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/Dokuman/8960/Tarim_Sektor_ Raporu_130723.pdf
44. Vatansever, K. & Tellioğlu, S. (2020). Aralık Tip-II Bulanık TOPSIS yöntemi ile bir konaklama işletmesinde tedarikçi seçimi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Özel Sayı, 133-155.
45. Yangal, H. S., Karakoç, A., Akbulut, A. & Gedikağaoğlu, M. (2022). Kil topu ile uygulamalı drone destekli akıllı tohumlama ve ağaçlandırma. Uluslararası Biyosistem Mühendisliği Dergisi, 3(1), 18-31.
46. Yıldız, A., Ayyıldız, E., Gümüş, A. T. & Özkan, C. (2022). Şehirlerarası otobüs firmalarına yönelik kalite beklentilerinin aralıklı tip-2 yamuk bulanık AHP ile değerlendirilmesi ve firma seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 37(2), 757-770.
47. Zadeh, L. A. (1975). Fuzzy logic and approximate reasoning: In memory of grigore moisil. Synthese, 30, 407-428. Zavadskas, E. K. & Kaklauskas, A. (1996). Multicriteria Evaluation of Building (Pastatų sistemotechninis įvertinimas). Vilnius: Technika
48. Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Turskis, Z. & Tamošaitienė, J. (2009). Multi-attribute decision-making model by applying grey numbers. Informatica, 20(2), 305-320.