TÜRKİYE DIŞ TİCARETİNDE SÜS BİTKİLERİ İHRACATININ YERİ, POTANSİYELİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ VE STRATEJİLER GELİŞTİRİLMESİ: BULANIK AHP TEMELLİ BİR YAKLAŞIM

Öz

Bu çalışma, Türkiye’nin süs bitkileri ihracatının dış ticaret içerisindeki yerini ve gelişim potansiyelini ortaya koymak amacıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırmada 2013–2024 dönemine ait Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verileri kullanılarak süs bitkileri dış ticaret hacmi, toplam dış ticaret hacmi ve gayrisafi yurt içi hasıla (GSYH) arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Analiz süreci üç aşamalı olarak yürütülmüş; ilk aşamada veriler tablolaştırılarak IBM SPSS 27 programında Pearson korelasyon analizi yapılmış ve süs bitkileri dış ticaret hacminin hem Türkiye’nin toplam dış ticaret hacmi hem de GSYH ile yüksek düzeyde pozitif ve anlamlı ilişkilere sahip olduğu belirlenmiştir. İkinci aşamada, süs bitkileri ihracatını geliştirmeye yönelik kriterler uzman görüşleriyle belirlenmiş ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (BAHP) yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgulara göre, “pazar erişilebilirliği ve lojistik avantajlar”, “markalaşma ve uluslararası tanıtım” ve “ürün kalitesi ve sertifikasyon süreçleri” en kritik öncelikler olarak öne çıkmıştır. Son aşamada ise elde edilen bulgular ışığında, Türkiye’nin süs bitkileri ihracat kapasitesini artırmaya yönelik stratejik öneriler geliştirilmiştir. Çalışma, süs bitkileri sektörünün uluslararası rekabet gücünü artırmaya katkı sunacak yol haritaları açısından önemli bir referans niteliği taşımaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Süs bitkileri
• dış ticaret
• ihracat stratejileri
• Bulanık AHP
• çok ölçütlü karar verme

THE PLACE OF ORNAMENTAL PLANTS EXPORT IN TÜRKIYE'S FOREIGN TRADE, EVALUATION OF ITS POTENTIAL AND DEVELOPMENT OF STRATEGIES: A FUZZY AHP BASED APPROACH

Öz

This study was conducted to reveal the position of Turkey's ornamental plant exports within foreign trade and their development potential. The study examined the relationships between the volume of ornamental plant foreign trade, total foreign trade volume, and gross domestic product (GDP) using data from the Turkish Statistical Institute (TÜİK) for the period 2013–2024. The analysis process was carried out in three stages; in the first stage, the data was tabulated, and Pearson correlation analysis was performed using IBM SPSS 27 software, revealing that the ornamental plant foreign trade volume has a high level of positive and significant correlation with both Turkey's total foreign trade volume and GDP. In the second stage, criteria for developing ornamental plant exports were determined based on expert opinions and evaluated using the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) method. According to the findings, “market accessibility and logistical advantages,” “branding and international promotion,” and “product quality and certification processes” emerged as the most critical priorities. In the final stage, strategic recommendations were developed to increase Turkey's ornamental plant export capacity based on the findings. The study serves as an important reference in terms of roadmaps that will contribute to increasing the international competitiveness of the ornamental plant sector.

Anahtar Kelimeler

• Ornamental plants
• foreign trade
• export strategies
• Fuzzy AHP
• multi-criteria decision making

Kaynakça

1. Aktaş Çimen, Z., & Sarıçoban, K. (2024). Türkiye’nin süs bitkileri ihracatındaki rekabet gücü. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (44), 151-168. https://doi.org/10.18092/ulikidince.1460236.
2. Akusta, E., Ari, A., & Cergibozan, R. (2025). Barriers to renewable energy investments in Türkiye: A fuzzy AHP approach. Renewable Energy, 240, 122161. https://doi.org/10.1016/j.renene.2024.122161.
3. Alharbi, A., Alosaimi, W., Alyami, H., Alouffi, B., Almulihi, A., Nadeem, M., Sayeed, M. A., & Khan, R. A. (2024). Selection of data analytic techniques by using fuzzy AHP TOPSIS from a healthcare perspective. BMC Medical Informatics and Decision Making, 24(1), 240. https://doi.org/10.1186/s12911-024-02651-8.
4. Altay, V. (2012). Mustafa Kemal Üniversitesi Tayfur Ata Sökmen Kampüsü (Hatay)’nün süs bitkileri. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 3(1), 11-26. Ay, S. (2009). SÜS bitkileri ihracatı, sorunları ve çözüm önerileri: Yalova ölçeğinde bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 423-443.
5. Cengiz, B., Dağlı, P. K., & Yiğittekin, S. (2017). Peyzaj ekonomisi açısından peyzaj ve süs bitkileri fidanlık işletmelerine yönelik sektörel bir analiz. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 19(2), 50-62.
6. Dağıdır, B. D., & Özkan, B. (2024). A comprehensive evaluation of a company performance using sustainability balanced scorecard based on picture fuzzy AHP. Journal of Cleaner Production, 435, 140519. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.140519.
7. Güldüren, B., & Öztop, S. (2020). Dış ticaret işlemlerinde bilişim sistemlerinin önemi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(Ek), 169-184. https://doi.org/10.21076/vizyoner.649512.
8. Gür, N., Kahraman, Ö., & Gür, Ş. (2024). İzmir Bölgesi bazı dış mekân süs bitkisi üretim ve satış fidanlıklarının performanslarına etki eden kriterlerinin analitik ağ süreci yöntemi kullanılarak önceliklerinin belirlenmesi. Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 25(2), 124-132. http://dx.doi.org/10.17474/artvinofd.1506940.

9. Gür, N., & Erduran Nemutlu, F. (2022). İzmir-Urla bölgesindeki dış mekân süs bitkisi işletmelerinin değerlendirilmesi. COMU Journal of Agriculture Faculty, 10(2), 312-321. https://doi.org/10.33202/comuagri.1140524.
10. Güven, E., Pınarbaşı, M., Alakaş, H. M., & Eren, T. (2025). A fuzzy multi-criteria analysis for assigning support provinces to disaster areas: a scenario analysis for Bingöl. Natural Hazards, 1-22. https://doi.org/10.1007/s11069-025-07507-6.
11. Jain, S., Jain, V. K., & Mishra, S. (2024). Fuzzy-AHP based optimal RSU deployment (Fuzzy-AHP-ORD) approach using road and traffic analysis in VANET. Ad Hoc Networks, 161, 103529. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2024.103529.
12. Jana, S., Giri, B. C., Sarkar, A., Jana, C., Stević, Ž., & Radovanović, M. (2024). Application of fuzzy AHP in priority based selection of financial indices: a perspective for investors. ECONOMICS-Innovative and Economics Research Journal, 12(1), 1-27. https://doi.org/10.2478/eoik-2024-0007.
13. Liu, Y., Eckert, C. M., & Earl, C. (2020). A review of fuzzy AHP methods for decision-making with subjective judgements. Expert systems with applications, 161, 113738. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113738.
14. Luhaniwal, J., Agarwal, S., & Mathur, T. (2025). An integrated DEA-fuzzy AHP method for prioritization of renewable energy sources in India. Scientific Reports, 15(1), 838. https://doi.org/10.1038/s41598-024-84891-2.
15. Mahdiee, N., Fani, M., & Fattahi, M. (2022). An Export Performance Model for the Industry of Flower and Ornamental Plants in Mazandaran Province by Using the Grounded Theory Approach. International Journal of Agricultural Management and Development, 12(3), 349-368.
16. Özen, M., & Borat, O. (2020). Otomotiv yan sanayi sektöründe tedarikçi seçiminde AHP, Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yaklaşımı. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 19(38), 152-171.
17. Sezen Akar, G., & Çakır, E. (2016). Lojistik sektöründe bütünleştirilmiş Bulanık AHP-MOORA yaklaşımı ile personel seçimi. Journal of Management and Economics Research, 14(2), 185-199.
18. Shameem, M., Nadeem, M., Niazi, M., Mahmood, S., & Kumar, A. (2025). Taxonomy of metrics for effectively estimating quantum software projects: A fuzzy-AHP based analysis. Applied Soft Computing, 112816. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.112816.
19. Şengül, Ü., Eren, M., & Shıraz, S. E. (2012). Bulanık AHP ile belediyelerin toplu taşıma araç seçimi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (40), 143-165.
20. Tayyar, N. (2012). Pet şişe tedarikçisi seçiminde Bulanık AHP VE Bulanık TOPSIS yaklaşımı. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(3), 351-371. Tezcan, B., & Eren, T. (2025). Integer programming based on spherical fuzzy AHP and spherical fuzzy TOPSIS for wildfire equipment planning. Environment Systems and Decisions, 45(3), 38. https://doi.org/10.1007/s10669-025-10029-y.
21. TÜİK, (2025). Dış ticaret istatistikleri. https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=dis-ticaret-104. adresinden 22.09.2025 tarihinde alınmıştır.
22. TÜİK, (2025). GSYH istatistikleri. https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=ulusal-hesaplar-113. adresinden 22.09.2025 tarihinde alınmıştır.
23. TÜİK, (2025). Bitkisel üretim istatistikleri. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=95&locale=tr. adresinden 22.09.2025 tarihinde alınmıştır.
24. Zare, Z., Ashrafzadeh, M., & Karatas, M. (2025). A Hybrid Fuzzy AHP and TOPSIS Approach for Warehouse Location Selection. Computer and Decision Making: An International Journal, 2, 613-632. https://doi.org/10.59543/comdem.v2i.14239.