SavedAdd your journal

Journals / Eurasian Journal of Forest Science / 2013 / Cilt: 1 - Sayı: 1

EFFICIENCY DETERMINATION OF THE FOREST SUB-DISTRICTS BY USING FUZZY DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (CASE STUDY: İZMİR FOREST REGIONAL DIRECTORATE)

EFFICIENCY DETERMINATION OF THE FOREST SUB- DISTRICTS BY USING FUZZY DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (CASE STUDY: İZMİR FOREST REGIONAL DIRECTORATE)

İsmail ŞAFAK
Altay GÜL
Mehmet AKKAŞ
S. Ümit PORTAKAL
Mustafa GEDİKLİLİ
Ş. Mümtaz KANAT
Pages
1–19
Publication Date
2013-04-03
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)

On the other hand, Salihli, Gördes, Akhisar, Manisa, Ödemiş and Tire forest sub-districts have the worst efficiency.Keywords: Forest sub-districts, Efficiency, Fuzzy Data Envelopment Analysis, İzmir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this research, efficiency covering the years 2007-2009 of the forest sub-districts in the Izmir Forest Regional Directorate was evaluated using 15 variables by fuzzy data envelopment analysis.
📊
Key Findings & Data:These data are converted into interval data considering the approach of Zimmermann (1991) α cutting set.
💡
Conclusion & Impact:On the other hand, Salihli, Gördes, Akhisar, Manisa, Ödemiş and Tire forest sub-districts have the worst efficiency.Keywords: Forest sub-districts, Efficiency, Fuzzy Data Envelopment Analysis, İzmir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2007-2009 Verileri
⚙️Variables:Forest sub-districts · Efficiency · Fuzzy Data Envelopment Analysis

Abstract

In this research, efficiency covering the years 2007-2009 of the forest sub-districts in the Izmir Forest Regional Directorate was evaluated using 15 variables by fuzzy data envelopment analysis. Fuzzy DEA solutions were carried out using the data range. Fuzzy data was established by defining the lower, central and upper limits on the basis of the triangular membership function. These data are converted into interval data considering the approach of Zimmermann (1991) α cutting set. Thus, the upper and lower limits of efficiency values were obtained at five different α (0; 0.25; 0.50; 0.75 and 1.00) using fuzzy data envelopment analysis. Then inefficient forest sub-districts were listed from best to worst using the Minimax Regret-Based Approach. As a conclusion, Göçbeyli, Sarıgöl, Kınık, YeniŞakran and Kemalpaşa forest sub-districts have the best efficiency. On the other hand, Salihli, Gördes, Akhisar, Manisa, Ödemiş and Tire forest sub-districts have the worst efficiency.Keywords: Forest sub-districts, Efficiency, Fuzzy Data Envelopment Analysis, İzmir.

Özet

-

🔖

Cite This Article

ŞAFAK, İ., GÜL, A., AKKAŞ, M., PORTAKAL, S. Ü., GEDİKLİLİ, M., KANAT, Ş. M. (2013). EFFICIENCY DETERMINATION OF THE FOREST SUB-DISTRICTS BY USING FUZZY DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (CASE STUDY: İZMİR FOREST REGIONAL DIRECTORATE). Eurasian Journal of Forest Science, Cilt: 1 - Sayı: 1, 1–19. https://ajindex.com/articles/665160

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Ahn, TS. (1987). Efficiency Related Issues in Higher Education: A Data Envelopment Analysis Approach, Ph.D. Thesis, The University of Texas at Austin. Alım, E. (2004). Veri Zarflama Analizi ve Orman Yönetiminde Bir Uygulama. Gazi Üniversitesi,
  2. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Altunel (Açıkgöz), T. (2003). Orman İşletmelerinin Etkinliklerine İlişkin Finansal Çözümlemeler. İstanbul Üniversitesi,
  3. Fen Bilimler Enstitüsü, Ormancılık Ekonomisi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi. Aydemir, Z., C. (2002). Bölgesel Rekabet Edilebilirlik Kapsamında İllerin Kaynak Kullanım Görece Verimlilikleri: Veri Zarflama Analizi Uygulaması. Uzmanlık Tezi, DPT Yayın No: 2664, Ankara.
  4. Bakırcı, F. (2006). Üretimde Etkinlik ve Verimlilik Ölçümü Veri Zarflama Analizi Teori ve Uygulama. Atlas Yayınları,
  5. Ankara.
  6. Balteiro, L., D., Herruzo, A., C., Martinez, M., Gonza´lezPacho´n, J. (2006). An analysis of productive efficiency and innovation activity using DEA: An application to Spain’s wood-based industry. Journal of Forest Policy and Economics, 8: 762– 773. Başar, M., Tosunoğlu, Ş., Kılıçarslan, M. (2009). Türkiye’de Orman Döner Sermaye İşletmelerinin Etkinlik Analizi: Sorunlar, Çözümler ve Politika Önerileri. Tübitak Araştırma Projesi, Proje No: 107K552. Baykan, N., Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Bıçakçılar Kitabevi Yayın No: 9, Matematik Dizisi No: 1, Ankara.
  7. Candemir, M., Deliktaş, E. (2005). Türkiye Devlet Tarım İşletmelerinde Üretim Etkinliği ve Toplam Faktör Verimliliği Analizi. GAP IV. Tarım Kongresi, 21–23 Eylül 2005,
  8. Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi, Şanlıurfa, s: 395–404.
  9. Charnes, A., Cooper, W., W., Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making unit. European Journal of Operational Research 2: 429-444.
  10. Çağlar, Y. (1988). Verimlilik ve orman işletmelerinde verimlilik düzeyinin ölçümü. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 38(2): 107–119.
  11. Çağlar, Y.,Öncer, M. (1990). Devlet Orman İşletmelerinde Başarı Düzeylerinin Belirlenmesi. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları No: 420, Ankara.
  12. Daşdemir, İ. (1996). Orman İşletmelerinin Başarı Düzeylerinin Belirlenmesi (Kuzeydoğu Anadolu ve Doğu Karadeniz Bölgesi Örneği). Doğu Anadolu Ormancılık Araştırma Müdürlüğü Teknik Bülten No: 1, Erzurum. Daşdemir, İ. (2002). Sürdürülebilir Ormancılık İçin Çok Boyutlu Başarı ölçüm Modeli. Artvin Orman Fakültesi, II. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi, Cilt No: 1, Artvin, s: 189–198.
  13. Despotis, D., K., Smirlis, Y., G. (2002). Data envelopment analysis wi