DOI: https://doi.org/10.29133/yyutbd.1606278
تاريخ النشر: 2026-03-16
المؤلف: Alkan Durmuş وآخرون
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في تطبيق طرق اتخاذ القرار متعددة المعايير الضبابية (MCDM)، وتحديدًا Fuzzy AHP وFuzzy TOPSIS، لاختيار الأنواع الأكثر ملاءمة من أشجار الفاكهة للبساتين في منطقة تير في محافظة إزمير، تركيا. تقيم الدراسة خمسة معايير رئيسية—الجدوى الاقتصادية، وعوامل الإنتاج والتشغيل، والملاءمة البيئية والإقليمية، والآليات الاجتماعية والداعمة، وطلب السوق—بالإضافة إلى 21 معيارًا فرعيًا. تكشف النتائج أن العوامل الاقتصادية هي الأهم في اتخاذ القرارات من قبل المزارعين، حيث تم تحديد “الحوافز والمنح الحكومية” كأكثر المعايير الفرعية تأثيرًا. تشير تصنيفات Fuzzy TOPSIS إلى أن الزيتون (A2) هو أكثر أشجار الفاكهة ملاءمة، يليه التين (A1) والعنب (A4)، مع تأكيد تحليل الحساسية على استقرار هذه التصنيفات عبر أوزان المعايير المتغيرة.
تؤكد الدراسة على الآثار العملية لنتائجها، داعيةً إلى إعطاء الأولوية لزراعة الزيتون لضمان دخل مستقر وتقليل مخاطر الإنتاج للمزارعين. كما تسلط الضوء على الدور الحاسم للحوافز الحكومية في تعزيز الممارسات الزراعية المستدامة، مقترحةً أن يقوم صناع السياسات بتصميم برامج دعم مستهدفة للتخفيف من الحواجز المالية. لا يخدم إطار MCDM الضبابي المقترح كأداة دعم للقرار في منطقة إزمير فحسب، بل هو أيضًا قابل للتكيف مع تحديات الاستثمار الزراعي المماثلة التي تتسم بعدم اليقين والمعايير المتضاربة. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية على توسيع هذا الإطار ليشمل مناطق أخرى ودمج عوامل ديناميكية مثل تغير المناخ وتقلبات السوق، مما يعزز قابليته للتطبيق في تعزيز اتخاذ القرارات الزراعية المستدامة.
مقدمة
تستعرض مقدمة هذه الورقة البحثية أهمية زراعة الفاكهة كممارسة زراعية متخصصة تشمل مجموعة متنوعة من أنواع الفاكهة، بما في ذلك الأنواع المعتدلة والاستوائية وشبه الاستوائية. تؤكد على المساهمات الاقتصادية والبيئية لهذا القطاع، بينما تسلط الضوء أيضًا على التعقيدات المتعلقة بعمليات اتخاذ القرار المتعلقة باختيار أشجار الفاكهة. تحدد الدراسة التحديات التي يواجهها المزارعون، خاصة في مناطق مثل إزمير، حيث تعتبر الإنتاج الزراعي أمرًا حيويًا للاقتصاد المحلي. تشمل هذه التحديات تقلب المناخ، وعدم اليقين في السوق، والحاجة إلى ممارسات مستدامة، مما يعقد اختيار الأنواع المناسبة من أشجار الفاكهة.
لمعالجة هذه التحديات، تستكشف الورقة تطبيق طرق اتخاذ القرار متعددة المعايير الضبابية (MCDM)، وتحديدًا عملية التحليل الهرمي الضبابي (F-AHP) وتقنية التفضيل بالترتيب وفقًا للتشابه مع الحل المثالي (F-TOPSIS). تهدف هذه المنهجيات إلى توفير إطار منظم لتحسين الاستثمارات طويلة الأجل في زراعة الفاكهة من خلال دمج معايير متعددة مثل الجدوى الاقتصادية، والاستدامة البيئية، والملاءمة المناخية. تؤكد الدراسة على أهمية دمج عدم اليقين والأحكام الذاتية في عملية اتخاذ القرار، مما يوفر نهجًا قويًا لدعم الممارسات الزراعية المستدامة. من خلال سد فجوة حرجة في الأدبيات المتعلقة بتطبيق تقنيات MCDM الضبابية في السياق الزراعي التركي، تسهم هذه الدراسة ليس فقط في النقاش الأكاديمي ولكن أيضًا تقدم رؤى عملية للمزارعين وصناع السياسات المشاركين في اختيار شتلات الفاكهة.
الطرق
تركز المنهجية الموضحة في هذا القسم على اختيار أصناف أشجار الفاكهة في إزمير باستخدام نهج هجين يجمع بين عملية التحليل الهرمي الضبابي (F-AHP) وتقنية التفضيل بالترتيب وفقًا للتشابه مع الحل المثالي (F-TOPSIS). يستفيد هذا الدمج من نظرية المجموعات الضبابية لإدارة عدم الدقة وعدم اليقين المتأصل في اتخاذ القرارات الزراعية. تسهل F-AHP اشتقاق أوزان أولوية المعايير من خلال المقارنات الثنائية التي تسمح لصناع القرار بالتعبير عن تفضيلاتهم بمصطلحات لغوية، مما يتماشى مع غموض الحكم البشري. تكمل F-TOPSIS ذلك من خلال تصنيف البدائل بناءً على قربها من الحل المثالي، مع الأخذ في الاعتبار أفضل وأسوأ السيناريوهات.
يعزز نهج F-AHP وF-TOPSIS المشترك قوة اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM) من خلال استخدام منهجي للأوزان من F-AHP ضمن إطار TOPSIS. لقد أثبتت هذه المنهجية الهجينة فعاليتها عبر مجالات مختلفة، بما في ذلك إدارة البيئة وتقييم المخاطر، من خلال تبسيط عمليات اتخاذ القرار المعقدة والسماح بتقييم أكثر دقة للبدائل. يعزز استخدام الأعداد الضبابية من نوع الفاصل هذا النهج من خلال توفير تمثيل مرن للتفضيلات، وهو ما يكون مفيدًا بشكل خاص في سياقات اتخاذ القرار الجماعي حيث يكون التوافق ضروريًا. بشكل عام، يمثل دمج هذه الطرق تقدمًا كبيرًا في MCDM، مما يمكّن من تحقيق نتائج أكثر إبلاغًا وموثوقية في البيئات غير المؤكدة.
النتائج
تسلط نتائج هذه الدراسة الضوء على فعالية تقنيات اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM)، وتحديدًا عملية التحليل الهرمي الضبابي (F-AHP) وتقنية التفضيل بالترتيب وفقًا للتشابه مع الحل المثالي (F-TOPSIS)، في اختيار شتلات الفاكهة المناسبة للزراعة في منطقة تير بمحافظة إزمير. كشفت تحليل F-AHP أن العوامل الاقتصادية (الوزن = 0.280) كانت المعيار الأكثر أهمية، بينما اعتبرت عوامل السوق والطلب (الوزن = 0.127) الأقل أهمية. من بين المعايير الفرعية، حصلت “الحوافز والمنح الحكومية” (K51) على أعلى وزن محلي (0.791)، مما يدل على دورها الحاسم في اتخاذ القرار. حددت طريقة F-TOPSIS الزيتون (A2) كأكثر الأنواع المناسبة، مع معامل قرب قدره 0.906503، يليه التين (A1) والعنب (A4). كما أجرت الدراسة تحليل حساسية، مؤكدةً قوة البدائل الثلاثة الأولى عبر سيناريوهات مختلفة، مما يبرز استقرار زراعة الزيتون كاستثمار مستدام.
لا تظهر النتائج فقط قابلية تطبيق تقنيات MCDM الضبابية في الزراعة، بل تقدم أيضًا رؤى قابلة للتنفيذ للمزارعين وصناع السياسات. تؤسس الدراسة إطارًا لتقييم أنواع الفاكهة بناءً على الجدوى الاقتصادية، والملاءمة المناخية، والدعم الحكومي، مما يسهم في الممارسات الزراعية المستدامة. من المتوقع أن تكون المعايير المحددة ومستويات أهميتها مرجعًا للأبحاث المستقبلية في سياقات اتخاذ القرار المماثلة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في هذه الدراسة الضوء على تطبيق طرق اتخاذ القرار متعددة المعايير الضبابية (MCDM)، وتحديدًا عملية التحليل الهرمي الضبابي (F-AHP) وتقنية التفضيل بالترتيب وفقًا للتشابه مع الحل المثالي (F-TOPSIS)، في اختيار شتلات الفاكهة المناسبة للبساتين في منطقة تير بمحافظة إزمير، تركيا. تتماشى النتائج مع الأدبيات الحالية التي تؤكد على أن العوامل الاقتصادية تعتبر حاسمة في قرارات الاستثمار الزراعي، خاصة في اختيار المحاصيل المعمرة. ومن الجدير بالذكر أن “الحوافز والمنح الحكومية” ظهرت كأكثر المعايير الفرعية تأثيرًا، مما يعكس السياق الفريد للسياسات الزراعية في تركيا، حيث تشكل هذه الحوافز بشكل كبير تفضيلات الاستثمار.
تشير نتائج الدراسة إلى أن زراعة الزيتون هي البديل الأكثر ملاءمة للمنطقة، مما يختلف عن الأبحاث السابقة التي غالبًا ما تبرز التين والعنب بسبب قابليتها للتكيف ومرونة السوق. يُعزى هذا التفضيل إلى ظروف السوق المستقرة، وانخفاض مخاطر الإنتاج، وهياكل الحوافز المواتية. علاوة على ذلك، تشير قوة نتائج التصنيف تحت تحليل الحساسية إلى أن إطار MCDM الضبابي يلتقط بفعالية خصائص الاستثمار طويل الأجل في تخطيط البساتين، حيث تكون الاستدامة الاقتصادية ودعم السياسات أمرًا بالغ الأهمية. بشكل عام، توسع هذه البحث تطبيق تقنيات MCDM الضبابية من خلال تقديم إطار قرار محدد للمنطقة يدمج الظروف المحلية والعوامل المؤسسية، مما يقدم آثارًا عملية للمزارعين وصناع السياسات في تعزيز الممارسات الزراعية المستدامة.
DOI: https://doi.org/10.29133/yyutbd.1606278
Publication Date: 2026-03-16
Author(s): Alkan Durmuş et al.
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
This research investigates the application of fuzzy multi-criteria decision-making (MCDM) methods, specifically Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS, to select the most suitable fruit tree species for orchards in the Tire District of İzmir Province, Türkiye. The study evaluates five main criteria—economic viability, production and operational factors, environmental and regional suitability, social and support mechanisms, and market demand—along with 21 sub-criteria. The findings reveal that economic factors are paramount in farmers’ decision-making, with “Government Incentives and Grants” identified as the most influential sub-criterion. Fuzzy TOPSIS rankings indicate that olive (A2) is the most suitable fruit tree, followed by fig (A1) and grape (A4), with sensitivity analysis confirming the stability of these rankings across varying criteria weights.
The study emphasizes the practical implications of its findings, advocating for the prioritization of olive cultivation to ensure stable income and lower production risks for farmers. It also highlights the critical role of government incentives in fostering sustainable agricultural practices, suggesting that policymakers should design targeted support programs to mitigate financial barriers. The proposed fuzzy MCDM framework not only serves as a decision-support tool for the İzmir region but is also adaptable for similar agricultural investment challenges characterized by uncertainty and conflicting criteria. Future research is encouraged to extend this framework to other regions and incorporate dynamic factors such as climate change and market fluctuations, thereby enhancing its applicability in promoting sustainable agricultural decision-making.
Introduction
The introduction of this research paper outlines the significance of fruit farming as a specialized agricultural practice that encompasses a diverse range of fruit species, including temperate, tropical, and subtropical varieties. It emphasizes the economic and environmental contributions of this sector, while also highlighting the complexities involved in decision-making processes related to fruit tree selection. The study identifies the challenges faced by farmers, particularly in regions like İzmir, where agricultural production is vital to the local economy. These challenges include climate variability, market uncertainties, and the need for sustainable practices, which complicate the selection of suitable fruit tree species.
To address these challenges, the paper explores the application of fuzzy Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods, specifically fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP) and fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (F-TOPSIS). These methodologies aim to provide a structured framework for optimizing long-term investments in fruit cultivation by integrating multiple criteria such as economic viability, environmental sustainability, and climatic suitability. The study underscores the importance of incorporating uncertainties and subjective judgments into the decision-making process, thereby offering a robust approach to support sustainable agricultural practices. By filling a critical gap in the literature regarding the application of fuzzy MCDM techniques in the Turkish agricultural context, this research not only contributes to academic discourse but also provides practical insights for farmers and policymakers engaged in fruit seedling selection.
Methods
The methodology outlined in this section focuses on selecting fruit tree varieties in İzmir using a hybrid approach that combines Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP) and Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (F-TOPSIS). This integration leverages fuzzy set theory to manage the imprecision and uncertainty inherent in agricultural decision-making. F-AHP facilitates the derivation of criterion priority weights through pairwise comparisons that allow decision-makers to express preferences in linguistic terms, thus accommodating the vagueness of human judgment. F-TOPSIS complements this by ranking alternatives based on their proximity to an ideal solution, considering both the best and worst-case scenarios.
The combined F-AHP and F-TOPSIS approach enhances the robustness of multi-criteria decision-making (MCDM) by systematically utilizing the weights from F-AHP within the TOPSIS framework. This hybrid methodology has proven effective across various fields, including environmental management and risk assessment, by simplifying complex decision-making processes and allowing for a more nuanced evaluation of alternatives. The use of interval-type fuzzy numbers further enriches this approach by providing a flexible representation of preferences, which is particularly beneficial in group decision-making contexts where consensus is essential. Overall, the integration of these methods represents a significant advancement in MCDM, enabling more informed and reliable outcomes in uncertain environments.
Results
The results of this study highlight the effectiveness of multi-criteria decision-making (MCDM) techniques, specifically the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP) and Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (F-TOPSIS), in selecting suitable fruit seedlings for cultivation in the Tire District of İzmir Province. The F-AHP analysis revealed that Economic Factors (weight = 0.280) were the most significant criterion, while Market and Demand Factors (weight = 0.127) were deemed least important. Among sub-criteria, “Government Incentives and Grants” (K51) received the highest local weight (0.791), indicating its critical role in decision-making. The F-TOPSIS method identified olive (A2) as the most suitable fruit species, with a proximity coefficient of 0.906503, followed by fig (A1) and grape (A4). The study also performed a sensitivity analysis, confirming the robustness of the top three alternatives across various scenarios, thereby underscoring the stability of olive cultivation as a sustainable investment.
The findings not only demonstrate the applicability of fuzzy MCDM techniques in agriculture but also provide actionable insights for farmers and policymakers. The study establishes a framework for evaluating fruit species based on economic viability, climatic compatibility, and government support, contributing to sustainable agricultural practices. The identified criteria and their importance levels are expected to serve as a reference for future research in similar decision-making contexts.
Discussion
The discussion section of this study highlights the application of fuzzy multi-criteria decision-making (MCDM) methods, specifically Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP) and Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (F-TOPSIS), in selecting suitable fruit seedlings for orchards in the Tire District of İzmir Province, Türkiye. The findings align with existing literature that emphasizes economic factors as critical in agricultural investment decisions, particularly in perennial crop selection. Notably, “Government Incentives and Grants” emerged as the most influential sub-criterion, reflecting the unique agricultural policy context in Türkiye, where such incentives significantly shape investment preferences.
The study’s results indicate that olive cultivation is the most suitable alternative for the region, diverging from prior research that often highlights figs and grapes due to their adaptability and market flexibility. This preference is attributed to stable market conditions, lower production risks, and favorable incentive structures. Furthermore, the robustness of the ranking results under sensitivity analysis suggests that the fuzzy MCDM framework effectively captures the long-term investment characteristics in orchard planning, where economic sustainability and policy support are paramount. Overall, this research extends the application of fuzzy MCDM techniques by providing a region-specific decision framework that integrates local conditions and institutional factors, offering practical implications for farmers and policymakers in promoting sustainable agricultural practices.