SavedAdd your journal

Journals / Tarım Bilimleri Dergisi / 2015 / Cilt: 21 - Sayı: 4

Bulanık Veri Zarflama ile Kuru Kayısı Yetiştiren İşletmelerin Etkinlik

Orhan GÜNDÜZ
Pages
525–537
Publication Date
2015-12-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Klasik veri zarflama analizi nokta etkinlik skoru tahmin ettiğinden, bulanık veri zarflama analiz ile tahmin edilen ve sınır değerleri ile ifade edilen etkinlik skorları, karar alıcılara işletmenin göreli etkinliği hakkında farklı belirsizlik düzeyleri itibariyle fikir verme avantajına sahiptir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, kuru kayısı yetiştiren işletmelerin bulanık veri zarflama yöntemiyle etkinliğinin ölçülmesi amaçlanmıştır.
📊
Key Findings & Data:Tarımsal ürünlerin genelinde olduğu gibi kuru kayısı üretimi de belirsizlik şartlarında gerçekleştirilir, dolayısıyla işletmelerin girdi ve çıktılarına ait veriler kesin değerler değildirler.
💡
Conclusion & Impact:Klasik veri zarflama analizi nokta etkinlik skoru tahmin ettiğinden, bulanık veri zarflama analiz ile tahmin edilen ve sınır değerleri ile ifade edilen etkinlik skorları, karar alıcılara işletmenin göreli etkinliği hakkında farklı belirsizlik düzeyleri itibariyle fikir verme avantajına sahiptir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Bulanıklık · α kesim düzeyleri · Üçgen üyelik fonksiyonu

Özet

Bu çalışmada, kuru kayısı yetiştiren işletmelerin bulanık veri zarflama yöntemiyle etkinliğinin ölçülmesi amaçlanmıştır. Tarımsal ürünlerin genelinde olduğu gibi kuru kayısı üretimi de belirsizlik şartlarında gerçekleştirilir, dolayısıyla işletmelerin girdi ve çıktılarına ait veriler kesin değerler değildirler. Kesin olmayan verilerle klasik veri zarflama analizi yapılarak elde edilen etkinlik skorları yansız ve tutarlı olmadığından, güvenilir ve sağlam sonuçlara ulaşmak için önerilen yöntemlerden birisi bulanık veri zarflama yöntemidir. Araştırmada Kao & Liu tarafında önerilen ve α kesim düzeylerine göre etkinlik ölçen yaklaşım kullanılmıştır. Bu yaklaşım ile etkinlik skoru tahmin etmek için Malatya ili Battalgazi ilçesinde kuru kayısı yetiştiren 46 işletmenin girdi ve çıktı verileri kullanılmıştır. Bulanık Veri Zarflama Analizi ile işletmelerin etkinlik sınırlarının 0.899-0.909 arasında değiştiği belirlenmiştir. Klasik veri zarflama analizi nokta etkinlik skoru tahmin ettiğinden, bulanık veri zarflama analiz ile tahmin edilen ve sınır değerleri ile ifade edilen etkinlik skorları, karar alıcılara işletmenin göreli etkinliği hakkında farklı belirsizlik düzeyleri itibariyle fikir verme avantajına sahiptir.

🔖

Cite This Article

GÜNDÜZ, O. (2015). Bulanık Veri Zarflama ile Kuru Kayısı Yetiştiren İşletmelerin Etkinlik. Tarım Bilimleri Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 4, 525–537. https://ajindex.com/articles/178462

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Akyüz M H (2005). Tedarikçi seçimi problemine bir bulanik veri zarflama analizi yaklasimi. Yüksek Lisans Tezi, Galatasaray Üniversitesi FBE Endüstri Mühendisligi Anabilim Dali (Basilmamis), Istanbul Banker R D & Chang H (2006). The super-efficiency procedure for outlier identification not for ranking efficient units. European Journal of Operational Research 175(2): 1311–1320
  2. Banker R D, Charnes A & Cooper W W (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science 30(9): 1078-1092
  3. Cazals C, Florens J P & Simar L (2002). Nonparametric frontier estimation: A robust approach. Journal of Econometrics 106(1): 1-25
  4. Charnes A, Cooper W W & Rhodes E (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research 2(6): 429–444 Chen C B & Klein C M (1997). A simple approach to ranking a group of aggregated fuzzy utilities. IEEE Trans Systems Man and Cybernetics-Part B: Cybernetics 27(1): 26-35
  5. Coelli T, Rao D S P & Battese G E (1998). An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. Kluwer Academic Publishers,
  6. Boston, USA Çiçek A & Erkan O (1996). Tarim Ekonomisinde Arastirma ve Örnekleme Yöntemleri. Gaziosmanpasa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayinlari: 12, Ders Notlari Serisi: 6, Tokat Deniz N (2009). Türkiye’deki illerin kaynak kullanimlarina göre göreli etkinliklerinin klasik ve bulanik veri zarflama analizi yöntemleri ile belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi FBE Istatistik Anabilim Dali (Basilmamis), Eskisehir Despotis D K & Smirlis Y G (2002). Continuous optimization data envelopment analysis with imprecise data. European Journal of Operational Research 140(1): 24-36
  7. Farrell M J (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, Series A General 120(3): 253-290
  8. Gündüz O (2002). Malatya ili merkez ilçede kayisi yetistiriciligi yapan isletmelerin ekonomik analizi üretim ve pazarlama sorunlari. Doktora Tezi, Gaziosmanpasa Üniversitesi FBE Tarim Ekonomisi Anabilim Dali (Basilmamis), Tokat Gündüz O, Ceyhan V, Esengün K & Dagdeviren M (2010). Kayisi yetistiriciligi yapan isletmelerde ekonomik etkinlik: Darende ilçesi örnegi. Türkiye IX Tarim Ekonomisi Kongresi (I), 22-24
  9. Eylül, Sanliurfa, s. 135-142
  10. Gunduz O, Ceyhan V & Esengun K (2011). Measuring the technical and economic efficiencies of the dry apricot farms in Turkey. Journal of Food Agriculture & Environment 9(1): 319-324
  11. Günes T (2006). Bulanik ve