Breeder Selection in Cattle with Fuzzy Analytical Hierarchy Process

Yıl 2024, , 11 - 21, 27.06.2024

Rifai Kuçi , Ali Hakan Isık , Nimet Işık , Afşin Köker

https://doi.org/10.29048/makufebed.1338891

Öz

Our application, which has been developed for breeders who do not have sufficient knowledge about cattle breeding and who aim to raise cattle, by considering the difficulties in the breeding process, helps in cattle selection. This application can be used in every sector by dynamically handling multi-criteria decision-making processes. FAHP calculations were used in the back of the system, and Chang method steps were applied for scaling. Complex decision-making processes are solved through the developed application by making mathematical calculations on the criteria determined by considering the opinions of the breeders. In the study, breeders were allowed to perform selection tests on the models they registered in the system and to evaluate the alternatives they wanted by creating new models. In this way, the most suitable breeding cattle can be preferred by choosing the alternative with the highest fuzzy weight value in terms of the priority values determined. Thanks to the application, breeders can choose the most suitable breeding cattle, which will achieve significant yields in terms of cost and production. This system will help to fill the lack of knowledge in the field of cattle breeding and facilitate decision-making processes.

Anahtar Kelimeler

FAHP, breeding cattle selection, multi-criteria decision making methods

Bulanık Analitik Hiyerarşi Algoritması ile Sığırlarda Damızlık Seçimi

Öz

Günümüzde sığır yetiştiriciliği hakkında yeterli bilgiye sahip olmayan ve yetiştirme sürecindeki zorluklar göz önünde bulundurularak, damızlık sığır yetiştirmeyi amaçlayan yetiştiricilere yönelik olarak geliştirilen uygulamamız, sığır seçiminde yardımcı olmaktadır. Bu uygulama, çok kriterli karar verme süreçlerini dinamik bir şekilde ele alarak her sektörde kullanılabilir niteliktedir. Sistemin arka kısmında FAHP hesaplamaları kullanılmış, ölçeklendirme için ise Chang yöntemi adımları uygulanmıştır. Yetiştiricilerin görüşleri göz önünde bulundurularak belirlenen kriterler üzerinde matematiksel hesaplamalar yapılarak karmaşık karar verme süreçleri, geliştirilen uygulama üzerinden çözülmektedir. Çalışmada, yetiştiricilerin sisteme kaydettiği modeller üzerinden seçim testleri yapmalarına ve istedikleri alternatifleri yeni modeller oluşturarak değerlendirmelerine olanak tanınmıştır. Bu sayede belirlenen öncelik değerleri açısından bulanık ağırlık değeri en yüksek olan alternatif seçilerek en uygun damızlık sığır tercih edilmektedir. Uygulama sayesinde yetiştiriciler, maliyeti ve üretim açısından önemli verim elde edecekleri en uygun damızlık sığırı seçebilecektir. Bu sistem, sığır yetiştiriciliği alanında bilgi eksikliğini gidermeye ve karar verme süreçlerini kolaylaştırmaya yardımcı olacaktır.

Anahtar Kelimeler

FAHP, Damızlık sığır seçimi, çok kriterli karar verme yöntemleri

Kaynakça

• Adar, E., Karatop, B., İnce, M., & Bilgili, M.S. (2016). Comparison of methods for sustainable energy management with sewage sludge in Turkey based on SWOT-FAHP analysis. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 62, 429-440.
• Ahmed, F., & Kilic, K. (2019). Fuzzy analytic hierarchy process: A performance analysis of various algorithms. Fuzzy Sets and Systems, 362, 110-128.
• Akkaş, Ö., & Şahin, E.H. (2008). Holştayn irkı sığırlarda bazı verim özellikleri. Kocatepe Veterinary Journal, 1(1), 25-32.
• Akyurt, İ.Z., & Kabadayı, N. (2020). Bulanık AHP ve bulanık gri ilişkiler analizi yöntemleri ile kargo uçak tipi seçimi: bir Türk havayolu firmasında uygulama. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 15(57), 38-55.
• Aydın, E., & Çağıl, G. (2020). Bulanık AHP ve bulanık hedef yaklaşımı ile hammadde tedarikçisi seçimi. Journal of the Human & Social Science Researches, 9(5), 3568-3597.
• Bulut, E., Duru, O., Keçeci, T., & Yoshida, S. (2012). Use of consistency index, expert prioritization and direct numerical inputs for generic fuzzy-AHP modeling: A process model for shipping asset management. Expert Systems with Applications, 39(2), 1911-1923.
• Chang, D.Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), 649-655.
• Çalık, A. (2022). Bulanık AHP-Bulanık ARAS Yöntemlerine Dayalı Dayanıklı Tedarikçi Seçimi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 275-296.
• Dağdeviren, M. (2005). Performans değerlendirme sürecinin çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile bütünleşik modellenmesi [Yayımlanmamış Doktora Tezi]. Gazi Üniversitesi.
• Dağdeviren, M. (2007). Bulanık analitik hiyerarşi prosesi ile personel seçimi ve bir uygulama. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22(4), 791-799.
• Demirel, T., Demirel, N.Ç., & Kahraman, C. (2008). Fuzzy analytic hierarchy process and its application. In C. Kahraman (Ed.), Fuzzy multi-criteria decision making: Theory and applications with recent developments (pp. 53-55). Springer.
• Göksu, A., & Güngör, İ. (2008). Bulanık analitik hiyerarşik proses ve üniversite tercih sıralanmasında uygulanması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(3), 1-26.
• Harianja, E., & Lumbantoruan, G. (2019). Integrating MLP with algorithm with AHP modification for car evaluation. Journal of Physics: Conference Series, 1361, 012022. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1361/1/012022
• Hu, A.H., Hsu, C.W., Kuo, T.C., & Wu, W.C. (2009). Risk evaluation of green components to hazardous substance using FMEA and FAHP. Expert Systems with Applications, 36(3), 7142-7147.
• Kahraman, C., Cebeci, U., & Ruan, D. (2004). Multi-attribute comparison of catering service companies using fuzzy AHP: The case of Turkey. International Journal of Production Economics, 87, 171-184.
• Kubler, S., Robert, J., Derigent, W., Voisin, A., & Le Traon, Y.(2016). A state-of the-art survey and testbed of fuzzyAHP (FAHP) applications. Expert Systems with Applications, 65, 398-422.
• Mikhailov, L., & Tsvetinov, P. (2004). Evaluation of services using a fuzzy analytic hierarchy process. Applied Soft Computing, 5(1), 23-33.
• Mulubrhan, F., Mokhtar, A.A., & Muhammad, M. (2014). Comparative analysis between fuzzy and traditional analytical hierarchy process. MATEC Web of Conferences, 13, 01006. https://doi.org/10.1051/matecconf/20141301006
• Naghadehi, M.Z., Mikaeil, R., & Ataei, M. (2009). The application of fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) approach to selection of optimum underground mining method for Jajarm Bauxite Mine, Iran. Expert systems with applications, 36(4), 8218-8226.
• Noorollahi, E., Fadai, D., Akbarpour Shirazi, M., & Ghodsipour, S.H. (2016). Land suitability analysis for solar farms exploitation using GIS and fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) - A case study of Iran. Energies, 9(8), 643. https://doi.org/10.3390/en9080643
• Tırpan, M.B., & Tekin, N. (2018). Seleksiyon ve damızlık boğa seçim kriterleri. Veterinary Journal of Mehmet Akif Ersoy University, 3(1), 85-95.
• Tukimin, R., Mahmood, W.H.W., Nordin, M.M., Muhamad, M.R., & Ayuni, N.S. (2021). Application of AHP and FAHPalgorithm for supplier development evaluation.Malaysian Journal on Composites Science andManufacturing, 5(1), 21-30.
• Uçkun, C., Dalgıç, N., & Yıldız, A. (2023). Yeşil tedarikçi seçiminde hibrit bulanık ahp ve bulanık QFD yaklaşımının kullanılması. Computer Science, IDAP-2023, 151-164. https://doi.org/10.53070/bbd.1345822
• Xu, Z., & Liao, H. (2013). Intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process. IEEE transactions on fuzzy systems, 22(4), 749-761.
• Yürüyen, A. A., & Ulutaş, A. (2020). Bulanık AHP ve bulanık EDAS yöntemleri ile üçüncü parti lojistik firması seçimi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 283-294. https://doi.org/10.18506/anemon.767354