Köksal Karadaş

Buffalo milk is an important animal product because it has more protein and fat content compared to other types of milk. This study aimed to identify the key factors influencing profitability in buffalo milk production using advanced data mining algorithms. Data were collected from 92 buffalo farms in Iğdır Province, Türkiye, in 2016 by using the Simple Random Sampling Method. Among the 4 models developed in the R program, the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) model demonstrated superior predictive performance based on cross-validation and goodness-of-fit criteria. The results revealed that lactation year (LY) and lactation period (LP) were the most significant variables affecting net profit. Profitability was highest in the seventh lactation year, while extending the lactation period beyond 175 days contributed to linear profit increases. The findings suggest that buffalo producers should adopt management strategies focused on culling buffaloes after the seventh lactation and extending lactation periods to improve economic outcomes. This research highlights the effectiveness of data mining techniques in determining profitability factors and provides recommendations to optimize production efficiency in livestock systems. In future research, more comprehensive models can be developed using larger datasets and additional variables.

The aquaculture sector is very important both in terms of employment and the contribution of the products obtained to healthy nutrition. In order for this sector to grow at a sufficient speed and at a sustainable level, it is important to determine the diseases and control methods seen in the sector and to take more effective measures in this context. In this study, the level of use of drugs and vaccines currently used in land and dam fish facilities in Erzurum province and districts was determined, information and effective approaches were determined about the infectious diseases of fish in aquaculture environment and the drugs and vaccines used for these diseases. In this context, facility management practices were examined through questionnaires conducted with 41 farm managers in the region. At the end of the study, it was determined that the enterprises used an average of 51.58 kg of medicines, produced with a capacity of 50-100 tonnes and the most preferred water source (59%) was lakes. The enterprises mostly (54%) use open circuit system and 84% use pallet feed and 75% of the production is rainbow trout. The most common diseases are bacterial and fungal infections, parasitic and viral diseases. The preferred medicines are disinfectants, antibiotics, antiparasitics, supplements and fungicides. Although the producers work with 68% capacity, they stated insufficient demand, high costs and diseases as the reasons for this situation. Statistical analyses revealed important findings specific to the region through clustering analysis which identified two different groups on the basis of 22 important criteria. The results, in which the ‘Diana’ method was determined as the most appropriate clustering approach, provide applicable recommendations for improving facility management strategies. The findings provided detailed information on the drug utilisation patterns of the farms and made it possible to better understand the needs of the enterprises in the region. As a result, this study will provide important contributions not only to the strategic management of enterprises, but also to policy development processes for regional development.

Bu çalışmanın amacı Adıyaman ve Iğdır illerinde su ürünleri tüketiminde tüketici tercihleri ve bu tercihler üzerinde etkili olan unsurları belirlemektir. Çalışmada kullanılan veriler Basit Tesadüfi Örnekleme Yığın Oran Tahmini Yöntemine göre belirlenen 400 adet tüketici ile yüz yüze yapılan anketlerden elde edilmiştir. Tüketicilerin demografik verileri yanında su ürünleri tercihlerini etkileyen faktörler tespit edilmeye çalışılmış olup bu kapsamda frekans tabloları, Chi-Square ve Mann-Whtiney U testi ile Fisher Kesin Testi, Post Hoc Testi ve Mozaik Grafikleri yapılmıştır. Araştırma sonuçlara göre çalışmaya katılan tüketicilerin %53’ü erkek, %50’si yükseköğretim düzeyinde eğitime sahip, aile başı ortalama 4,75 birey ve %54’ü 6000 TL’nin altına aylık gelire sahiptirler. Tüketicilerin %86’sı daha çok tavuk eti ve kırmızı et tüketirken, %33’üne göre balıketi diğer etlere göre pahalı, %62’si ayda bir defa veya daha uzun sürede ve %55’i sağlıklı olduğu için balık tüketmekte olup, %72’si balığı pazar yeri ve balık halinden almaktadırlar. Çalışmaya katılanların %54’ü balığın tazeliğini deri parlaklığı ve gözlerin durumundan anlamakta, %62’si balık alırken tazelik ve lezzetine dikkat etmekte, %59’u kış mevsiminde, %56’sı aylık 1-3 kg ve %81’i balığı taze olarak tüketmektedirler. Adıyaman’da daha çok kırmızı et, Iğdır’da ise daha çok tavuk eti tüketilirken her iki ilde eğitim seviyesinin artmasının balık eti tüketimini artırdığı görülmektedir. Ayrıca Adıyaman’da daha çok alabalık, Iğdır’da ise hamsi tercih edilmektedir. Tüketicilerin %40’ı balık faydaları hakkında yeterli bilgiye sahip değillerdir ve %58’i yeterli miktar ve çeşitte taze balık bulamadıklarını ve %62’si ise balık satışları için balık çarşısı kurulmasını istemektedirler. Tüketicilerin balık tüketiminin faydaları hakkında yeterli bilgiye sahip olmaları sağlanmalı, bölgede yeterli miktar ve çeşitte taze balık satışlarının yapılacağı balık çarşısı kurulmalıdır.

Among the vegetable species in the world, the plant with the most cultivation area is tomato. Increasing tomato yield is important in terms of contributing more to the world economy, producer’s income and human health. With the advancement in software technologies, the importance of data mining algorithms is increasing due to the fact that these algorithms can produce more sophisticated solutions for regression and classification problems. Determining the factors affecting tomato yield and comparing different data mining algorithms on prediction of tomato yield are the purpose of this study. For this purpose, survey study was conducted with the 105 farmers, selected by Simple Random Sampling Method in Igdir province in 2016. Different data mining algorithms including Classification and Regression Tree, Exhaustive CHAID, Chi-Square Automatic Interaction Detector, Artificial Neural Network Algorithm, Multivariate Adaptive Regression Splines and General Linear Model were developed and compared their predictive performance. MARS decision tree has been able to build a model with greatest predictive accuracy, and the others are respectively ANN, GLM, CART, CHAID and Exhaustive CHAID. In the MARS model, number of irrigation , amount of chemical fertilizer , age of farmer , number of seedlings , education level , soil analysis status , sowing region were found statistically significant (P˂0.05). Preferring the MARS model could give an opportunity to detect factors affecting tomato yield and their interactions with higher accuracy. Moreover, results can be easily interpreted and the rules are understandable.

The aim of this study was to evaluate the factors of affecting watermelon yield in Diyarbakır province. The data was obtained from surveying of 80 watermelon farmers in Diyarbakır province, Turkey by Simple Random Sampling Method using the Chi-square automatic interaction detector (EXHAUSTIVE CHAID) algorithm of the Data Mining Regression Tree methods. In the model created, the dependent variable was WY (watermelon yield), and the independent variables were determined as R (region), AF (age of farmer), EL (education level), CA (cultivation are), FD (fertilization date), FA (amount of fertilization), DS (date of spraying), AS (amount of spraying), NI (number of irrigation), IT (irrigation time), AN (anchor number), HT (harvest time). As a result of the study, the factors that significantly affect the yield of watermelon; AN, NI, HT, CA, R has been determined. An average of 4488.9 kg watermelon yield per decare was obtained and the number of hoes was the variable that most affected the watermelon yield. As a result in order to get a higher yield per unit area, watermelon producers should anchor number more than 4 times, irrigate 5 to 6 times at less than 2 hours, and apply fertilizer in May. In addition, Çermik, Eğil, Yenişehir and Bismil were determined as more suitable regions for watermelon production.

Objective: The objective of this study was to determine the preference criteria for purchasing fresh fruits and vegetables (FFV) and for where FFV is sold according to thesocio-economic characteristic of consumers during the Covid-19 pandemic. Material and Methods: In order to meet the above objective, an online survey was conducted. A sample of 720 respondents was selected from the residents of all cities in Turkey using the snowball method, which is one of the non-probability sampling methods. Mann-Whitney U and Kruskal Wallis tests were used to examine the statistical relationship between socio-economic characteristics and preference criteria. Results: The most important criterion are respectively freshness, taste/smell and food safety for purchasing FFV products. Besides, when choosing the place to be purchased, the most important criteria are respectively freshness, hygiene of place and hygiene of staff. Women give more importance to freshness of pruducts compared to males (p<0.05). The importance given to the hygiene of the product and place increases as the education level increases (p<0.05). Conclusion: The results could provide valuable insights to farmers, retailers and wholesalers targeting FFV consumers. It is recommended that the priority of price should be replaced by the priority of freshness, safety and hygiene. Only in this way can all players in the FFV marketing chain offer a better functioning system.

Bu araştırma, bireylerin organik bitkisel ve hayvansal üretim, organik ürün tüketim alışkanlıkları ile bilgi kaynaklarını ortaya koymak amacıyla yapılmıştır. Çalışmada Ana Kitle Oranlarına Dayalı Basit Tesadüfi Olasılık Örneklemesi Yöntemi’ne göre belirlenen 399 kişiyle anket çalışması yapılmıştır. Araştırmada, katılımcıların %95.0’i organik tarım hakkında bilgi sahibiyken, %5.0’i herhangi bir bilgiye sahip olmadıklarını bildirmişlerdir. “Tüketilen gıdanın güvenilir olduğunu düşünüyor musunuz?” sorusuna en yüksek frekansla “bazen” cevabı (%33.8) verilmiştir, “hayır” şeklinde cevap verenlerin oranının da %15.3 olduğu görülmüştür. En önemli gıda riski olarak, çoğunlukla (%60.4) kimyasallar, genetiği değiştirilmiş organizma (GDO), deli dana hastalığı ve radyasyon uygulamaları; en az oranda da (%16.0) mikroorganizmaların olduğu belirtmiştir. Katılımcıların %55.1’i gıda üzerindeki etiketleri bazen okuduklarını; %4.5’i ise hiçbir zaman okumadıklarını ifade etmişlerdir. Organik gıdayı daha mı güvenilir buldukları sorusuna ise, %77.9’u evet cevabını vermiştir. Katılımcıların %80.2’sinin organik ürün tükettiği belirlenmiştir. Organik ürün tüketmeyen tüketicilere, organik ürün satın almama nedenleri sorulduğunda, %55.9 ile organik olduğuna güvenmeme, %12.8 ile ek bir fayda getireceğine inanmama, %9.8 ile de fiyatının yüksek olması olarak belirtilmiştir. Katılımcıların çoğu (%84.2) daha önce organik yem kavramını duyduklarını ayrıca barınak koşullarının hayvansal ürün kalitesine etkisinin (%97.5) olduğunu belirtmişlerdir. Katılımcıların organik, güvenilir ve sağlıklı ürünlere daha fazla fiyat ödemeye razı oldukları (%78.7) ve organik hayvansal ürün satın alırken ürünlerin tanınmış marka olmasına dikkat ettikleri (%82.0) görülmüştür.

Türkiye tarımında yaşanan önemli sorunlardan biri ürünlerin pazarlanmasıyla ilgilidir. Bu nedenle, mevcut durum analizine dayalı uygulanabilir önerilerin geliştirilmesi sürdürülebilir bir pazarlama siteminin kurulabilmesi için önemlidir. Bu çalışmanın amacı mikro klima özelliğinden dolayı oldukça yüksek bitkisel üretim potansiyeline sahip olan Iğdır ilinde bitkisel üretim yapan çiftçilerin ürün gruplarına göre üretim ve pazarlama yapısını tespit ederek bu alanda yaşanılan sorunlara çözüm önerileri getirmektir. Basit Tesadüfi Örnekleme Yığın Oran Tahmini Yöntemi kullanılarak belirlenen 237 çiftçi ile 2019 yılı üretim döneminde yapılan anket çalışmasından elde edilen veriler çalışmanın ana materyalini oluşturmaktadır. Araştırma sonuçlarına göre tarla ürünlerinden buğday ve arpa önemli oranda Toprak Mahsulleri Ofisi (TMO) aracılığı ile silajlık mısır, dane mısır ve pamuk ise tüccar aracılığı ile pazarlanmaktadır. Domates, salatalık, kayısı ve elma gibi yaş meyve ve sebzelerin pazarlanması ise büyük ölçüde komisyoncu ve tüccar kanalıyla yapılmaktadır. Üretim ve pazarlama ile ilgili önemli sorunlar arasında; girdi fiyatlarının yüksek olması, yetiştirme tekniği noksanlığı, sulama suyu ve toptancı halinin yetersizliği ile pazarlama kooperatiflerinin bulunmaması gelmektedir. Çözüm önerileri olarak, uygun fiyata sulama suyu ve girdi temini ile yetiştirme teknikleri ve örgütlenme konusunda eğitimlerin verilerek kamu desteğinin sağlanması sayılabilir. Ayrıca yaş meyve ve sebzelerin daha kolay ve değer fiyattan pazarlanabilmesi için devlet kurumlarınca denetlenen, kooperatif ve toptancı hallerinin entegre olduğu bir model oluşturulabilir.