Region Selection for Truffle Mushrooms Cultivation by using combined SWARA-COPRAS Approach

Yıl 2019, Cilt: 12 Sayı: 3, 1232 - 1253, 31.12.2019

G.nilay Yücenur Çağla Şenkan Güzide Nur Kara Özge Türker

https://doi.org/10.18185/erzifbed.536800

Cited By: 1

Öz

Truffle mushroom with their highly intense aromatic taste and nutritional value is looking for and used by the gourmet chefs around the World. In the recent years, truffle mushroom, which is quite difficult to grow, is a candidate for being one of the most important agricultural products in terms of economic value and import advantage due to especially when the natural and nature-oriented nutrition is spreading rapidly. In this study, a multi-criteria model is proposed for regarding the selection of the suitable city in which truffle mushrooms cultivation were planned to establish in Turkey. The model, consisting of 10 criteria and 3 alternative cities, is solved by the integration of two different multi-criteria decision-making methods that have expanded their usage areas in recent years. In the first stage of the solution, SWARA (Step Wise Weight Assessment Ratio Analysis) method, which is based on the rankings of the criteria by the experts according to the criteria importance, was used to determine the weight of the 10 criteria proposed for the evaluation of the alternative cities. In the second stage of the solution, the alternative cities were evaluated by COPRAS (Complex Proportional Assessment) method according to criteria weights that were obtained with SWARA method. This paper provides an examination of the conditions of cultivation of truffle mushrooms which are very difficult to cultivate by taking the opinions of the experts and also it guides the entrepreneurs and the country management who would invest in agriculture for cultivating truffle mushrooms.

Anahtar Kelimeler

SWARA, COPRAS, truffle mushrooms

Birleştirilmiş SWARA-COPRAS Yaklaşımını Kullanarak Trüf Mantarı Yetiştirilmesi için Bölge Seçimi

Öz

Trüf mantarı, gerek
sahip olduğu oldukça yoğun aromatik tadı ve gerekse de besin değeri ile Dünya
genelinde gurme şeflerin aradığı ve sıklıkla kullandığı bir lezzettir.
Özellikle doğal ve doğaya dönük beslenmenin hızla yayıldığı son yıllarda
oldukça zor yetişen trüf mantarları verilen emek karşılığı alınan ekonomik
değer ve ithalat avantajı açısından da ülkelerin en önemli tarım ürünlerinden
biri olmaya adaydır. Bu çalışma kapsamında, Türkiye’de kurulması planlanan trüf
mantarı yetiştirme alanının hangi ilde kurulması ile ilgili çok kriterli bir
model önerilmiştir. 10 kriterden ve 3 alternatif ilden oluşan model, son
yıllarda kullanım alanını genişleten iki farklı çok kriterli karar verme
yönteminin entegrasyonu ile çözülmüştür. Çözümün ilk aşamasında alternatiflerin
değerlendirilmesi için önerilen 10 kriterin ağırlıklarının belirlenmesinde
uzmanların kriterleri önem sırasına göre sıralamalarına dayanan Adım Adım
Ağırlık Değerlendirme Oran Analizi (Step Wise Weight Assessment Ratio Analysis
/ SWARA) yöntemi kullanılmış, bu yöntemle elde edilen kriter ağırlıklarına göre
alternatifler Karmaşık Oransal Değerlendirme (Complex Proportional Assessment /
COPRAS) yöntemi ile değerlendirilmiştir. Çalışma, konusunda uzman kişilerin
görüşlerini alarak yetiştirilmesi oldukça zor olan trüf mantarının yetiştirilme
şartlarının incelenmesini sağlamış ve en doğru alternatif sıralamasının elde
edilmesine yardımcı olarak tarım konusunda yatırım yapacak olan girişimcilere
ve ülke yönetimine yol göstermiştir. 

Anahtar Kelimeler

SWARA, COPRAS, trüf mantarı, çok kriterli karar verme, tarım

Kaynakça

• Çakır, E., Kacır, Ü. 2017. “Altı Sigma kara kuşak eğitimi alacak personelin bütünleşik SWARA ve GİA yöntemleri ile belirlenmesi”, Gümüşhane University Electronic Journal of The Institute of Social Sciences, 9(23), 142-166.
• Çakır, E., Karabıyık, B.K. 2017. “Bütünleşik SWARA - COPRAS yöntemi kullanarak bulut depolama hizmet sağlayıcılarının değerlendirilmesi”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(4), 417-434.
• Das, M.C., Sarkar, B., Ray, S. 2012. “A framework to measure relative performance of Indian technical institutions using integrated fuzzy AHP and COPRAS methodology”, Socio-Economic Planning Sciences, 46(3), 230-241.
• Dehnavi, A., Aghdam, I.N., Pradhan, B., Varzandeh, M.H.M. 2015. “A new hybrid model using step-wise weight assessment ratio analysis (SWARA) technique and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for regional landslide hazard assessment in Iran”, CATENA, 135, 122-148.
• Eren, E., Pekşen, A. 2016. “Türkiye’de kültür mantarı sektörünün durumu ve geleceğine bakış”, Türk Tarım – Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4(3), 189-196.
• Ghorabaee, M.K., Amiri, M., Zavadskas, E.K., Antucheviciene, J. 2018. “A new hybrid fuzzy MCDM approach for evaluation of construction equipment with sustainability considerations”, Archives of Civil and Mechanical Engineering, 18(1), 32-49.
• Ghorabaee, M.K., Amiri, M., Zavadskas, E.K., Turskis, Z., Antucheviciene, J. 2017. “A new hybrid simulation-based assignment approach for evaluating airlines with multiple service quality criteria”, Journal of Air Transport Management, 63, 45-60.
• İstanbul İl Tarım ve Orman Müdürlüğü, Mantar Yetiştiriciliği, https://istanbul.tarim.gov.tr/Belgeler/KutuMenu/Brosurler/Sebzecilik/mantar.pdf. Erişim tarihi: 12.08.2018.
• Kıral, T., Akder, H. 2000. “Makro ekonomik göstergelerle tarım sektörü”, Türkiye Ziraat Mühendisliği V. Teknik Kongresi, (2 cilt), Yayın No. 38, Ankara, 1-19.
• Mousavi-Nasab, S.H., Sotoudeh-Anvari, A. 2017. “A comprehensive MCDM-based approach using TOPSIS, COPRAS and DEA as an auxiliary tool for material selection problems”, Materials & Design, 121, 237-253.
• Mulliner, E., Malys, N., Maliene, V. 2016. “Comparative analysis of MCDM methods for the assessment of sustainable housing affordability”, Omega, 59(Part B), 146-156.
• Mulliner, E., Smallbone, K., Maliene, V. 2013. “An assessment of sustainable housing affordability using a multiple criteria decision making method”, Omega, 41(2), 270-279.
• Pitchipoo, P., Vincent, D.S., Rajini, N.,Rajakarunakaran, S. 2014. “COPRAS decision model to optimize blind spot in heavy vehicles: A comparative perspective”, Procedia Engineering, 97, 1049-1059.
• Polat, G., Bingol, B.N., Var, O. 2017. “An integrated multi-criteria-decision-making tool for mechanical designer selection”, Procedia Engineering, 196, 278-285.
• Rabbani, A., Zamani, M., Yazdani-Chamzini, A., Zavadskas, E.K. 2014. “Proposing a new integrated model based on sustainability balanced scorecard (SBSC) and MCDM approaches by using linguistic variables for the performance evaluation of oil producing companies”, Expert Systems with Applications, 41(16), 7316-7327.
• Saka, A.K., İslam, A., Pekşen, A. 2017. “Trüf mantarı yetiştiriciliği”. Akademik Ziraat Dergisi, 6(Özel Sayı), 329-334. ISSN: 2147-6403.
• Serrai, W., Abdelli, A., Mokdad, L., Hammal, Y. 2017. “Towards an efficient and a more accurate web service selection using MCDM methods”, Journal of Computational Science, 22, 253-267.
• Türkiye İhracatçılar Meclisi, http://www.tim.org.tr/tr/ihracat-rakamlari.html. Erişim tarihi: 12.08.2018.
• aTürkiye İstatistik Kurumu, www.tuik.gov.tr, Temel İstatistikler (İstihdam, İşsizlik ve Ücret/istihdam edilenlerin yıllara göre iktisadi faaliyet kolları). Erişim tarihi: 12.10.2018.
• bTürkiye İstatistik Kurumu, www.tuik.gov.tr, Temel İstatistikler (Tarım/tarım alanları). Erişim tarihi: 22.11.2018.
• cTürkiye İstatistik Kurumu, www.tuik.gov.tr, Temel İstatistikler (Ulusal Hesaplar/Gayrisafi yurtiçi hasıla, gelir yöntemiyle, cari fiyatlarla). Erişim tarihi: 22.11.2018.
• Türkoğlu, A. 2015. “Yeraltındaki gizli hazine: Trüf mantarları”, Orman ve Su Bakanlığı Orman Genel Müdürlüğü Yayını.
• Vafaeipour, M., Zolfani, S.H., Varzandeh, M.H.M., Derakhti, A., Eshkalag, M.K. 2014. “Assessment of regions priority for implementation of solar projects in Iran: New application of a hybrid multi-criteria decision making approach”, Energy Conversion and Management, 86, 653-663.
• Valipour, A., Yahaya, N., Noor, N.M., Antuchevičienė, J., Tamošaitienė, J. 2017. “Hybrid SWARA-COPRAS method for risk assessment in deep foundation excavation project: an Iranian case study”, Journal of Civil Engineering and Management, 23(4), 524-532.
• Vytautas, B., Marija, B., Vytautas, P. 2015. “Assessment of neglected areas in Vilnius city using MCDM and COPRAS methods”, Procedia Engineering, 122, 29-38.
• Zarbakhshnia, N., Soleimani, H., Ghaderi, H. 2018. “Sustainable third-party reverse logistics provider evaluation and selection using fuzzy SWARA and developed fuzzy COPRAS in the presence of risk criteria”, Applied Soft Computing, 65, 307-319.
• Zarch, M.E., Moghaddam, R.T., Esfahanian, F., Sepehri, M.M., Azaron, A. 2018. “Pharmacological therapy selection of type 2 diabetes based on the SWARA and modified MULTIMOORA methods under a fuzzy environment”, Artificial Intelligence in Medicine, 87, 20-33.
• Zavadskas, E.K., Bausys, R., Juodagalviene, B., Sapranaviciene, I.G. 2017. “Model for residential house element and material selection by neutrosophic MULTIMOORA method”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 64, 315-324.
• Zolfani, S.H., Pourhossein, M., Yazdani, M., Zavadskas, E.K. 2018. “Evaluating construction projects of hotels based on environmental sustainability with MCDM framework”, Alexandria Engineering Journal, 57(1) 357-365.
• Zolfani, S.H., Zavadskas, E.K. 2013. “Sustainable development of rural areas’ building structures based on local climate”, Procedia Engineering, 57, 1295-1301.