Tarımsal amaçlı kooperatiflerin il bazında sıralanması: LODECI-RAWEC yaklaşımı

Yıl 2026, Cilt: 9 Sayı: 1, 14 - 26, 15.03.2026

Ayşe Kübra Kanmaz , İrfan Ertuğrul

https://doi.org/10.58308/bemarej.1853111

https://izlik.org/JA63EJ75CL

Öz

Bu çalışmada, T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı tarafından yayımlanan 2025 yılı tarımsal amaçlı örgütlerin derecelendirilme listesinden yararlanılarak tarımsal amaçlı kooperatiflerin il düzeyinde karşılaştırmalı performans sıralaması yapılmıştır. Çalışmanın amacı, resmi derecelendirme sonuçlarını (1., 2. ve 3. derece ile başvuru uygunluğu çıktıları) ölçülebilir göstergelere dönüştürerek il bazında izlenebilir bir karar destek çerçevesi geliştirmektir. Bu kapsamda, 140 kooperatifin yer aldığı 48 il için dört kriterden oluşan karar matrisi oluşturulmuş; kriter ağırlıkları nesnel kriter ağırlıklandırma LODECI yöntemiyle belirlenmiş ve iller RAWEC modeliyle sıralanmıştır. Bulgular, üst sıralarda birinci derece performansı güçlü ve başvuru uygunluğu sorunları düşük illerin yoğunlaştığını göstermektedir; buna göre İzmir, Muğla ve Eskişehir illeri ilk üçte yer almakta olup İzmir ve Muğla’da derecelendirilen kooperatiflerin tamamının birinci derece olması öne çıkan belirleyici faktör olarak dikkat çekmektedir. Eskişehir’de ise birinci derece yoğunluğu yüksek olmakla birlikte üçüncü derece kooperatiflerin varlığı, ilin İzmir ve Muğla’nın gerisinde ancak üst grupta konumlanmasına yol açmıştır. Elde edilen sıralama, tarımsal kooperatifçilikte il düzeyinde güçlü ve zayıf alanların görünür kılınmasına ve politika önceliklerinin belirlenmesine yönelik uygulanabilir bir karar destek çıktısı sunmaktadır. Bulgular, İzmir, Muğla ve Eskişehir’in en yüksek; Amasya, Gaziantep ve Hakkâri’nin ise en düşük bütünleşik performansa sahip olduğunu ortaya koymaktadır

Anahtar Kelimeler

Tarımsal Kooperatif , LODECI Yöntemi , RAWEC Yöntemi

Ranking of agricultural cooperatives by province: The LODECI-RAWEC approach

https://izlik.org/JA63EJ75CL

Öz

This study conducts a province-level comparative performance ranking of agricultural cooperatives in Türkiye using the 2025 grading list of agricultural organizations published by the Ministry of Agriculture and Forestry. The aim is to transform official grading outcomes (1., 2., and 3. degree classifications and application-eligibility results) into measurable indicators and to develop a traceable decision-support framework at the provincial level. Accordingly, a decision matrix with four criteria is constructed for 48 provinces covering 140 cooperatives; criterion weights are determined via the objective weighting method LODECI, and provinces are ranked using the RAWEC model. The findings indicate that provinces with strong first-degree performance and low levels of eligibility-related problems concentrate at the top of the ranking. In this context, İzmir, Muğla, and Eskişehir occupy the top three positions: İzmir and Muğla stand out because all graded cooperatives are classified as first-degree, whereas Eskişehir, despite a high first-degree intensity, ranks third due to the presence of third-degree cooperatives. Overall, the proposed ranking provides a practical decision-support output for making provincial strengths and weaknesses visible and for informing policy prioritization in agricultural cooperativism. Findings indicate that İzmir, Muğla, and Eskişehir have the highest integrated performance, whereas Amasya, Gaziantep, and Hakkâri have the lowest.

Anahtar Kelimeler

Agricultural Cooperative , LODECI Method , RAWEC Method

Kaynakça

• Aydın, Y. (2025). LOPCOW-RANCOM-RAWEC Modeli yardımıyla sigortacılık sektöründe kurumsal finansal performans analizi: Sompo sigorta örneği. İşletme Araştırmaları Dergisi, 17(2), 1273-1287.  https://doi.org/10.20491/isarder.2025.2031
• Badi, I., Bouraima, M. B., & Maraka, N. D. (2026). A hybrid simulation and the RAWEC model for performance evaluation of pharmacy service strategies. Decision Making Advances, 1-11. https://doi.org/10.31181/dma412026127
• Balo, F., Ulutaş, A., Arı, İ., Das, D. K., & Stević, Ž. (2026). Simulation-based hybrid analysis of eco-friendly wall coatings using LODECI, MAXC and DEPART methods for energy-efficient buildings. Buildings. https://doi.org/10.3390/buildings16010019
• Can, M. F., & Sakarya, E. (2012). Dünya ve Türkiye’de Tarım ve hayvancılık kooperatiflerinin tarihsel gelişimi, ekonomik önemi, örgütlenme modeli ve mevzuatının incelenmesi. Veteriner Hekimler Derneği Dergisi, 83(1), 27–36.
• Çilek, A., & Şeyranlıoğlu, O. (2025). Measuring The Financial Performance Of Reinsurance Companies in Türkiye with LODECI, CRADIS and AROMAN MCDM Methods. International Journal Of Business And Economic Studies, 7(1), 1-18. https://doi.org/10.54821/uiecd.1587675
• Demir, G. (2025). Sosyal bilimlerde stratejik karar verme: Çok kriterli karar verme yöntemleri ile uygulamalar. Özgür Yayınları.
• Durmuş, Z. (2025). Assessment of renewable energy performance in Turkey using a novel integrated MSD-CRITIC-RAWEC model. Journal of Operational and Strategic Analytics, 3(1), 49–64.
• Dündar, S. (2024). Performance evaluation of IPARD-II rural development programs with integrated DIBR-RAWEC methods. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 31(3), 339-350.
• European Commission. (N.D.). Cooperatives, European Commission, directorate-general for internal market, industry, entrepreneurship and SMES. https://single-market-economy.ec.europa.eu/sectors. Erişim Tarihi: 15.12.2025)
• Everest, B., & Yercan, M. (2015). Kooperatif Ortaklarının Kooperatifçilik İlkelerini Algılamaları Üzerine Bir Araştırma: Tarım Kredi Kooperatifleri Örneği. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 52(1), 67–74.
• Karadağ, M. M. (2025). An İn-depth evaluation of the financial performance of Turkish football clubs using Entropy-Based RAWEC, FUCA, and SAW methodologies. Journal of Physical Education and Sport, 25(3), 672–681. DOI:10.7752/jpes.2025.03071
• Kılıç Sarıgül, R., Albayrak Ünal, Ö., & Erkayman, B. (2025). Digital transformation in higher education: Evaluating the digital competence performance of academics using WENSLO And RAWEC methods. In C. Kahraman Et Al. (Eds.), Intelligent And Fuzzy Systems (INFUS 2025).
• Manisera, M. (2007). Scoring ordinal variables for constructing composite indicators. Statistica, 67(3), 309-324. https://doi.org/10.6092/issn.1973-2201/3512
• Öztemiz, H. H., Vatansever, K., & Bayraktar, T. (2025). Sustainable financial performance analysis of logistics companies listed on Borsa Istanbul: An integrated multi-criteria decision-making approach. Sustainability, 17(20), 9243.  https://doi.org/10.3390/su17209243
• Pala, O. (2024). Assessment of the social progress on European Union by logarithmic decomposition of criteria importance. Expert Systems with Applications, 238, 121846. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121846
• Pala, O., Atçeken, Ö., Omurtak, H., & Şimşir, B. (2024). BİST çimento sektöründe LODECI ve CRADIS ile finansal performans analizi. Alanya Akademik Bakış, 8(3), 956-970. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1452960
• Puška, A., Štilić, A., Pamučar, D., Božanić, D., & Nedeljković, M. (2024). Introducing a novel multi-criteria ranking of alternatives with weights of criterion (RAWEC) Model. Methodsx, 12, 102628. https://doi.org/10.1016/j.mex.2024.102628
• Serinikli, N., & İnan, İ. H. (2011). Küreselleşme sürecinde tarım kooperatifleri ve küreselleşmenin tarım kooperatiflerine etkileri. Tarım Ekonomisi Dergisi, 17(1), 19–27.
• Macit, N. Ş. (2025). An integrated evaluation of climate change and environmental sustainability in G20 countries using advanced MCDM methods. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 12(4), 1618-1649. https://doi.org/10.30798/makuiibf.1729026
• T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı. (2025a, Ocak 2). Tarımsal amaçlı örgütler, 2024 [İstatistik Sayfası]. Tarım ve Orman Bakanlığı İstatistik Veri Portalı. (Erişim Tarihi: 16.12.2025). https://istatistik.tarimorman.gov.tr
• T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı. (2025b, Ocak27). 2025 yılı tarımsal amaçlı örgütlerin derecelendirme sonuçları [Duyuru]. (Erişim Tarihi: 16.12.2025). https://www.tarimorman.gov.tr
• T.C. Ticaret Bakanlığı. (2025, Ağustos). Ticaret Bakanlığı kooperatif veri bülteni. (Erişim Tarihi: 17.12.2005).
• T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı. (2024, 5 Ocak). Tarımsal amaçlı örgütlerin derecelendirilmesine ilişkin Uygulama rehberi ve bilgi notu (2024 Dönemi). (Erişim Tarihi: 13.01.2026). https://www.tarimorman.gov.tr
• T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı. (2025c, 9 Temmuz). Tarımsal amaçlı örgütlerin derecelendirilmesine ilişkin uygulama rehberi (2025 Dönemi). https://agri.tarimorman.gov.tr/
• T.C. Ticaret Bakanlığı. (2024, 30 Eylül). Kooperatif bülteni (Eylül 2024). (Erişim Tarihi: 13.01.2026). https://esnafkoop.ticaret.gov.tr/
• Tan, S., & Karaönder, İ. (2013). Türkiye’de tarımsal örgütlenme politikalarının ve mevzuatının irdelenmesi: Tarımsal amaçlı kooperatifler örneği. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 1(1), 87-94.
• Trung, D. D., Truong, N. X., Duc, D. V., & Bao, N. C. (2024). Data normalization in RAWEC method: Limitations and remedies. Yugoslav Journal of Operations Research, 35(3), 467-482. https://doi.org/10.2298/YJOR240315020T
• Trung D. D., A. A., Duc V., D., Bao, N. C., & Son, N. H. (2024). Comparison of RAWEC and AROMAN. In 33rd International Conference on Organization and Technology of Maintenance (OTO 2024) (Vol. 1242, p. 190). Springer Nature.
• Tufan, D., & Ulutaş, A. (2026). Supplier selection in the food sector: An integrated approach using LODECI and CORASO methods. Spectrum of Decision Making and Applications, 3(1), 40-51. https://doi.org/10.31181/sdmap31202631
• Ulutaş, A., & Demirbaş, M. (2025). Sustainable development performance analysis with SIWEC-M and RAWEC. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(4), 1444–1466. https://doi.org/10.30798/makuiibf.1645106
• Üre, S., Yürüyen, A. A., Ulutaş, A., Demirbaş, M., & Oğuz, A. (2025). Macroeconomic performance and innovation capacity: A reproducible multi-criteria decision analysis of the G7 and Türkiye. International Journal of Knowledge and Innovation Studies ,3(2), 89-102. https://doi.org/10.56578/ijkisxxx
• Yalçın, G. C., Özyürek, H., Kara, K., Nabila, N., Šimić, V., & Pamučar, D. (2025). Financial performance measurement of companies in the BIST with SITDE and RAWEC methods. Operational Research İn Engineering Sciences: Theory and Applications, 8(2), 117–132. https://doi.org/10.5281/zenodo.17201282
• Yarlıkaş, S. (2024). Türkiye’de Büyükşehir Statüsünde Olmayan İllerdeki Havalimanlarının Performanslarının LODECI ve MAUT Yöntemleri ile Değerlendirilmesi ve Karşılaştırılması. Nicel Karar Yöntemleri, 165.
• Yürüyen, A. A., & Ulutaş, A. (2025). BRICS Ülkelerinin Lojistik Performanslarının Entegre Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Analizi. In G. Demir (Ed.), Sosyal bilimlerde stratejik karar verme: Çok kriterli karar verme yöntemleri ile uygulamalar, Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub768.c3158