Zeynep Ünal - Academia.edu (original) (raw)

Papers by Zeynep Ünal

Research paper thumbnail of Predicting High Technology Exports of Countries for Sustainable Economic Growth by Using Machine Learning Techniques: The Case of Turkey

Sustainability, Jun 29, 2024

Research paper thumbnail of Analitik Hiyerarşi Yöntemi ile Bitki Koruma Makinesi Seçimi: Mısır Bitkisi Örneği

Türk tarım - gıda bilim ve teknoloji dergisi, Mar 23, 2024

Research paper thumbnail of Detection of bruises on red apples using deep learning models

Scientia horticulturae, Apr 1, 2024

Research paper thumbnail of Exploring Transfer Learning for Enhanced Seed Classification: Pre-trained Xception Model

Lecture notes in civil engineering, 2024

Research paper thumbnail of Image preprocessing techniques applied on NIR images for fruit bruise detection

Research paper thumbnail of Analyzing Retrenchment Strategies of Five Star Hotels during the Crisis Periods Using Fuzzy DEMATEL Method

Business and Economics Research Journal, 2017

Research paper thumbnail of Harnessing the Power of Transfer Learning in Sunflower Disease Detection: A Comparative Study

Agriculture

Sunflower is an important crop that is susceptible to various diseases, which can significantly i... more Sunflower is an important crop that is susceptible to various diseases, which can significantly impact crop yield and quality. Early and accurate detection of these diseases is crucial for implementing appropriate management strategies. In recent years, deep learning techniques have shown promising results in the field of disease classification using image data. This study presents a comparative analysis of different deep-learning models for the classification of sunflower diseases. five widely used deep learning models, namely AlexNet, VGG16, InceptionV3, MobileNetV3, and EfficientNet were trained and evaluated using a dataset of sunflower disease images. The performance of each model was measured in terms of precision, recall, F1-score, and accuracy. The experimental results demonstrated that all the deep learning models achieved high precision, recall, F1-score, and accuracy values for sunflower disease classification. Among the models, EfficientNetB3 exhibited the highest precis...

Research paper thumbnail of Classification of hazelnut kernels with deep learning

Postharvest Biology and Technology

Research paper thumbnail of Defect detection in apple (Granny Smith) with deep learning techniques

Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Elma (Malus communis L.) derimi sırasında ürünün kalitesini düşüren fiziksel zararlanmaların oluş... more Elma (Malus communis L.) derimi sırasında ürünün kalitesini düşüren fiziksel zararlanmaların oluşması kaçınılmazdır. Zarar gören meyvelerin erken tespit edilerek ayrılması ticari değerinin artırılması açısından önemlidir. Tespit edilemeyen kusurlu ürünler sağlam ürünlerin kalitesini etkilediğinden dolayı gıda kaybının yanısıra üretim hacmini de düşürmektedir. Çalışmanın amacı, “Granny Smith” elma çeşidinden alınan görüntüler üzerinde, derin öğrenme teknikleri kullanarak elmalarda kusur tespit etmektir. Özel koşul gerektirmeyen ve uygun maliyetle sınıflandırma ve kusur tespiti yapacak bir teknik araştırılırmıştır. Çalışmada InceptionV3 modelinin 100 çevrim sonunda test doğruluğu %100, AlexNet modelinin ise test doğruluğu %98,33 elde edilmiştir. Derin öğrenme teknikleriyle derim sırasında meyve üzerinde oluşan zararlar tespit edilerek ayrılmasıyla, derim sonrası oluşabilecek ekonomik kayıpların önüne geçebilecek bir yöntem geliştirilmiştir.

Research paper thumbnail of Smart agriculture practices in potato production

Research paper thumbnail of Smart Farming Becomes Even Smarter With Deep Learning—A Bibliographical Analysis

IEEE Access, 2020

Smart farming is a new concept that makes agriculture more efficient and effective by using advan... more Smart farming is a new concept that makes agriculture more efficient and effective by using advanced information technologies. The latest advancements in connectivity, automation, and artificial intelligence enable farmers better to monitor all procedures and apply precise treatments determined by machines with superhuman accuracy. Farmers, data scientists and, engineers continue to work on techniques that allow optimizing the human labor required in farming. With valuable information resources improving day by day, smart farming turns into a learning system and becomes even smarter. Deep learning is a type of machine learning method, using artificial neural network principles. The main feature by which deep learning networks are distinguished from neural networks is their depth and that feature makes them capable of discovering latent structures within unlabeled, unstructured data. Deep learning networks that do not need human intervention while performing automatic feature extraction have a significant advantage over previous algorithms. The focus of this study is to explore the advantages of using deep learning in agricultural applications. This bibliography reviews the potential of using deep learning techniques in agricultural industries. The bibliography contains 120 papers from the database of the Science Citation Index on the subject that were published between 2016 and 2019. These studies have been retrieved from 39 scientific journals. The papers are classified into the following categories as disease detection, plant classification, land cover identification, precision livestock farming, pest recognition, object recognition, smart irrigation, phenotyping, and weed detection. INDEX TERMS Machine learning, internet of things, precision agriculture, artificial neural networks.

Research paper thumbnail of Simulating the Yield Responses of Sugar Beet to Different Climate Change Scenarios by LINTUL-MULTICROP Model

Black Sea Journal of Engineering and Science

Sugar beet is an essential crop for the sugar industry that have a very crucial role in agro-indu... more Sugar beet is an essential crop for the sugar industry that have a very crucial role in agro-industry of Türkiye and Konya ranks first in terms of total sugar beet production and harvested area. The predictions, that the world's human population will reach 9 billion by the end of the current century and that demand for food will increase, are forcing farmers for the decision to search for new areas for agriculture or choose the crops that will be most productive in already cultivated lands. The aim of this study was to apply the LINTUL-MULTICROP Model for investigating the adaptation of sugar beet for the current climatic conditions and for climate change scenarios to show the response of sugar beet to an increase level of carbon dioxide and temperature. Four different scenarios were compared to check the effects of the climate change on sugar beet farming in the semi-arid Konya Region as followings: i) scenario (a) is the current climate conditions; ii) scenario (b) is the aver...

Research paper thumbnail of Fuzzy Logic and Deep Learning Integration in Likert Type Data

Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering

Research paper thumbnail of Classification of pistachios with deep learning and assessing the effect of various datasets on accuracy

Journal of Food Measurement and Characterization, 2022

Pistachio is a healthy and delicious snack with high economic value, especially when product cons... more Pistachio is a healthy and delicious snack with high economic value, especially when product consists of only open pistachios. For this reason, many studies have been carried out in the literature to classify Pistachio according to whether they are open or closed. In this study, the classification process of pistachios was carried out according to whether they are open or closed using deep learning techniques. The prominent aspect of the study is that the datasets obtained with an industrial experimental set-up are used in the training of the network in order to be suitable for industrial applications and to classify it with high accuracy. In this study, AlexNet and Inception V3 structure were trained and tested with this industrial data set, the test accuracy was calculated as 96.13% and 96.54%, respectively. In order to compare the industrial data set and the desktop data set, both data sets were created. As a result of training and testing the AlexNet structure with this desktop ...

Research paper thumbnail of Konaklama işletmelerinde CRM yazılımının bütünleşik DEMATEL VE TODIM yöntemiyle seçimi

Isletmelerin surdurulebilirligi acisindan musteri iliskileri yonetimi (CRM) ele alinmasi gereken ... more Isletmelerin surdurulebilirligi acisindan musteri iliskileri yonetimi (CRM) ele alinmasi gereken en onemli konulardan biridir. Faaliyetlerinin merkezine musteriyi koyan ve musterileriyle olan iliskisini verimli bir sekilde kullanan isletmeler rakiplerine gore rekabet ustunlugu saglayarak mevcut konumlarini saglamlastirmaktadir. Musteri iliskileri yonetiminin bir ihtiyac haline gelmesiyle birlikte ulkemizde ve tum dunyada teknoloji firmalari tarafindan CRM yazilimlari gelistirilmektedir. Yazilim alternatiflerinin ve secim kriterlerinin coklugu CRM yazilimi secimi kararini zorlastirmaktadir. Konaklama isletmeleri gibi ayni anda pek cok departmanda kullanilacak bu yazilimin seciminde departman yoneticilerinin ortak gorusu de buyuk onem kazanmaktadir. Bu calismada Antalya’da faaliyet gosteren bes yildizli bir konaklama isletmesinin CRM yazilimi secimi ele alinmaktadir. Calismada kriterlerin belirlenmesi ve elenmesinde Delphi tekniginden faydalanilmistir. Belirlenen kriterlerin agirlikla...

Research paper thumbnail of Selection of CRM software in hospitality industry by integrated DEMATEL and TODIM method

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Research paper thumbnail of Gübre üreticisinin hedef pazar seçiminde bütünleşik AHP-TOPSIS yöntemi

Mediterranean Agricultural Sciences, Dec 1, 2019

Bir işletmenin uluslararası ticarette başarılı olabilmesi ihracat pazar araştırması sürecinin ver... more Bir işletmenin uluslararası ticarette başarılı olabilmesi ihracat pazar araştırması sürecinin verimliliğiyle ilişkilidir. Genellikle uluslararası piyasalarda bulunan tüm fırsatlar tek seferde kullanılamadığı için hedef pazarlar seçerek o pazarlara odaklanmak gerekmektedir. Literatürde uluslararası pazar yeri seçimi için farklı yöntemler ve modeller önerilmektedir. Her işletme seçilen modeli belirli bir durum için ve kendi yapısı için uyarlamalıdır. Bu çalışmada Antalya'da faaliyet gösteren bir gübre üreticisi işletmesinin hedef pazar seçimi problemi üzerinde durulmuştur. Çalışmada öncelikle AHP Yöntemi kullanılarak işletmenin hedef pazar seçiminde önem verdiği kriterlerin ağırlıkları belirlenmiştir. Nüfus, kişi başı GSMH, gübre tüketimi, gübre üretimi, gübre ticareti dengesi, iş yapma kolaylığı, ülkelere uzaklık ve lojistik performans şeklinde belirlenen kriterler içerisinde en önemli ilk iki kriterin ülkelere uzaklık ve ticaret dengesi olduğu tespit edilmiştir. AHP yöntemiyle elde edilen kriter ağırlıkları TOPSIS yönteminde kriterlerin ağırlıkları olarak kullanılmış ve 33 ülke arasından hedef pazar için uygun ilk 10 ülke belirlenmiştir. Ele alınan kriterler açısından hedef pazar olarak Hindistan ve Brezilya'nın en uygun ilk iki ülke olduğu ortaya çıkmıştır.

Research paper thumbnail of Otel İşletmeleri̇ni̇n Tedari̇kçi̇ Seçi̇mi̇nde Bulanik Ahp İle Ağirliklandirilmiş Hedef Programlama Uygulamasi

Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi

Otel işletmelerinde yöneticilerin stratejik kararlarından bir tanesi belirtilen sürede işletmeye ... more Otel işletmelerinde yöneticilerin stratejik kararlarından bir tanesi belirtilen sürede işletmeye düşük maliyetli, yüksek kaliteli ürün sağlayacak tedarikçinin seçimidir. Birçok kriteri göz önünde bulundurmak zorunda olan yöneticiler, işletmenin çıkarlarına ve ihtiyaçlarına uygun en iyi alternatifi seçmek zorundadırlar. Bu çalışma ile faaliyetini Antalya'da sürdüren beş yıldızlı bir otel işletmesi için tedarikçi seçimi problemi bilimsel bir yaklaşımla ele alınmıştır. Çalışmada tedarikçi seçiminde Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ile Hedef Programlama yönteminin bir arada kullanıldığı bir yaklaşım önerilmiştir. Uygulanan bütünleşik yöntemin hem konaklama işletmelerinde hem de farklı sektörlerde faaliyet gösteren işletmelerin tedarikçi seçimi sürecine fayda sağlayacağı ve yol göstereceği düşünülmüştür.

Research paper thumbnail of The validation of the PRISMA-7 questionnaire in community-dwelling elderly people living in Antalya, Turkey

Electronic physician, 2018

The screening of frailty in older adults is an important issue in the preventive approach in medi... more The screening of frailty in older adults is an important issue in the preventive approach in medicine. Frailty is one of the leading causes of morbidity and premature mortality in older adults. The aim of this study was to validate the PRISMA-7 questionnaire in community-dwelling elderly people living in Antalya, Turkey. This study was cross-sectional and observational in nature and was conducted in Antalya (Turkey) from February 2016 to April 2017. One hundred fifty patients participated in this study. PRISMA-7 and the CSHA Clinical Frailty Scale were applied to these patients along with a questionnaire on socio-demographics. No translations were available for the PRISMA-7 or the CSHA in Turkish language. The PRISMA-7 and the CSHA Clinical Frailty Scale were translated by two translators to Turkish language; after compilation and agreeing to one Turkish translation, the text was translated back by two translators to English. The translation was then compiled to one text and compare...

Research paper thumbnail of Beş Yıldızlı Otel İşletmelerinde Kriz Dönemlerinde Uygulanan Tasarruf Stratejilerinin Bulanık DEMATEL Yöntemiyle İncelenmesi

Business and Economics Research Journal, 2017

2015 yılının sonunda Türkiye ile Rusya Federasyonu arasında yaşanan kriz birçok sektörde olduğu g... more 2015 yılının sonunda Türkiye ile Rusya Federasyonu arasında yaşanan kriz birçok sektörde olduğu gibi turizm sektöründe de önemli olumsuz etkilere sebep olmuştur. Kültür ve Turizm Bakanlığı'nın verilerine göre, Ocak-Aralık 2016 arasında Rusya Federasyonu'ndan Türkiye'ye gelen toplam ziyaretçi sayısının bir önceki yıla göre % 76.26 azaldığı görülmektedir. Krizle mücadele etmek zorunda olan konaklama işletmeleri birtakım tasarruf stratejileri geliştirerek sektörde kalma gayreti içine girmişlerdir. Bu çalışmanın amacı, kriz karşısında beş yıldızlı oel işletmelerinin tasarruf stratejilerinin bulanık DEMATEL yöntemi ile incelenmesidir. Çalışmada öncelikle beş yıldızlı otel işletmelerinin krizler karşısında uyguladıkları tasarruf stratejileri, ilgili literatürden ve Antalya'da faaliyet gösteren beş yıldızlı otel işletmesi genel müdürleriyle yapılan yüz yüze görüşmeler neticesinde tespit edilmiştir. Daha sonra bu tasarruf stratejilerinin birbirleriyle olan ilişkisi çok kriterli karar verme tekniklerinden biri olan bulanık DEMATEL yönteminin kullanımıyla değerlendirilmiştir. Belirlenen yedi tasarruf stratejisinden "Tüm departmanlarda personel sayısını azaltmak" stratejisinin uygulanan diğer stratejilerden en çok etkilenen strateji olduğu görülmüştür.

Research paper thumbnail of Predicting High Technology Exports of Countries for Sustainable Economic Growth by Using Machine Learning Techniques: The Case of Turkey

Sustainability, Jun 29, 2024

Research paper thumbnail of Analitik Hiyerarşi Yöntemi ile Bitki Koruma Makinesi Seçimi: Mısır Bitkisi Örneği

Türk tarım - gıda bilim ve teknoloji dergisi, Mar 23, 2024

Research paper thumbnail of Detection of bruises on red apples using deep learning models

Scientia horticulturae, Apr 1, 2024

Research paper thumbnail of Exploring Transfer Learning for Enhanced Seed Classification: Pre-trained Xception Model

Lecture notes in civil engineering, 2024

Research paper thumbnail of Image preprocessing techniques applied on NIR images for fruit bruise detection

Research paper thumbnail of Analyzing Retrenchment Strategies of Five Star Hotels during the Crisis Periods Using Fuzzy DEMATEL Method

Business and Economics Research Journal, 2017

Research paper thumbnail of Harnessing the Power of Transfer Learning in Sunflower Disease Detection: A Comparative Study

Agriculture

Sunflower is an important crop that is susceptible to various diseases, which can significantly i... more Sunflower is an important crop that is susceptible to various diseases, which can significantly impact crop yield and quality. Early and accurate detection of these diseases is crucial for implementing appropriate management strategies. In recent years, deep learning techniques have shown promising results in the field of disease classification using image data. This study presents a comparative analysis of different deep-learning models for the classification of sunflower diseases. five widely used deep learning models, namely AlexNet, VGG16, InceptionV3, MobileNetV3, and EfficientNet were trained and evaluated using a dataset of sunflower disease images. The performance of each model was measured in terms of precision, recall, F1-score, and accuracy. The experimental results demonstrated that all the deep learning models achieved high precision, recall, F1-score, and accuracy values for sunflower disease classification. Among the models, EfficientNetB3 exhibited the highest precis...

Research paper thumbnail of Classification of hazelnut kernels with deep learning

Postharvest Biology and Technology

Research paper thumbnail of Defect detection in apple (Granny Smith) with deep learning techniques

Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Elma (Malus communis L.) derimi sırasında ürünün kalitesini düşüren fiziksel zararlanmaların oluş... more Elma (Malus communis L.) derimi sırasında ürünün kalitesini düşüren fiziksel zararlanmaların oluşması kaçınılmazdır. Zarar gören meyvelerin erken tespit edilerek ayrılması ticari değerinin artırılması açısından önemlidir. Tespit edilemeyen kusurlu ürünler sağlam ürünlerin kalitesini etkilediğinden dolayı gıda kaybının yanısıra üretim hacmini de düşürmektedir. Çalışmanın amacı, “Granny Smith” elma çeşidinden alınan görüntüler üzerinde, derin öğrenme teknikleri kullanarak elmalarda kusur tespit etmektir. Özel koşul gerektirmeyen ve uygun maliyetle sınıflandırma ve kusur tespiti yapacak bir teknik araştırılırmıştır. Çalışmada InceptionV3 modelinin 100 çevrim sonunda test doğruluğu %100, AlexNet modelinin ise test doğruluğu %98,33 elde edilmiştir. Derin öğrenme teknikleriyle derim sırasında meyve üzerinde oluşan zararlar tespit edilerek ayrılmasıyla, derim sonrası oluşabilecek ekonomik kayıpların önüne geçebilecek bir yöntem geliştirilmiştir.

Research paper thumbnail of Smart agriculture practices in potato production

Research paper thumbnail of Smart Farming Becomes Even Smarter With Deep Learning—A Bibliographical Analysis

IEEE Access, 2020

Smart farming is a new concept that makes agriculture more efficient and effective by using advan... more Smart farming is a new concept that makes agriculture more efficient and effective by using advanced information technologies. The latest advancements in connectivity, automation, and artificial intelligence enable farmers better to monitor all procedures and apply precise treatments determined by machines with superhuman accuracy. Farmers, data scientists and, engineers continue to work on techniques that allow optimizing the human labor required in farming. With valuable information resources improving day by day, smart farming turns into a learning system and becomes even smarter. Deep learning is a type of machine learning method, using artificial neural network principles. The main feature by which deep learning networks are distinguished from neural networks is their depth and that feature makes them capable of discovering latent structures within unlabeled, unstructured data. Deep learning networks that do not need human intervention while performing automatic feature extraction have a significant advantage over previous algorithms. The focus of this study is to explore the advantages of using deep learning in agricultural applications. This bibliography reviews the potential of using deep learning techniques in agricultural industries. The bibliography contains 120 papers from the database of the Science Citation Index on the subject that were published between 2016 and 2019. These studies have been retrieved from 39 scientific journals. The papers are classified into the following categories as disease detection, plant classification, land cover identification, precision livestock farming, pest recognition, object recognition, smart irrigation, phenotyping, and weed detection. INDEX TERMS Machine learning, internet of things, precision agriculture, artificial neural networks.

Research paper thumbnail of Simulating the Yield Responses of Sugar Beet to Different Climate Change Scenarios by LINTUL-MULTICROP Model

Black Sea Journal of Engineering and Science

Sugar beet is an essential crop for the sugar industry that have a very crucial role in agro-indu... more Sugar beet is an essential crop for the sugar industry that have a very crucial role in agro-industry of Türkiye and Konya ranks first in terms of total sugar beet production and harvested area. The predictions, that the world's human population will reach 9 billion by the end of the current century and that demand for food will increase, are forcing farmers for the decision to search for new areas for agriculture or choose the crops that will be most productive in already cultivated lands. The aim of this study was to apply the LINTUL-MULTICROP Model for investigating the adaptation of sugar beet for the current climatic conditions and for climate change scenarios to show the response of sugar beet to an increase level of carbon dioxide and temperature. Four different scenarios were compared to check the effects of the climate change on sugar beet farming in the semi-arid Konya Region as followings: i) scenario (a) is the current climate conditions; ii) scenario (b) is the aver...

Research paper thumbnail of Fuzzy Logic and Deep Learning Integration in Likert Type Data

Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering

Research paper thumbnail of Classification of pistachios with deep learning and assessing the effect of various datasets on accuracy

Journal of Food Measurement and Characterization, 2022

Pistachio is a healthy and delicious snack with high economic value, especially when product cons... more Pistachio is a healthy and delicious snack with high economic value, especially when product consists of only open pistachios. For this reason, many studies have been carried out in the literature to classify Pistachio according to whether they are open or closed. In this study, the classification process of pistachios was carried out according to whether they are open or closed using deep learning techniques. The prominent aspect of the study is that the datasets obtained with an industrial experimental set-up are used in the training of the network in order to be suitable for industrial applications and to classify it with high accuracy. In this study, AlexNet and Inception V3 structure were trained and tested with this industrial data set, the test accuracy was calculated as 96.13% and 96.54%, respectively. In order to compare the industrial data set and the desktop data set, both data sets were created. As a result of training and testing the AlexNet structure with this desktop ...

Research paper thumbnail of Konaklama işletmelerinde CRM yazılımının bütünleşik DEMATEL VE TODIM yöntemiyle seçimi

Isletmelerin surdurulebilirligi acisindan musteri iliskileri yonetimi (CRM) ele alinmasi gereken ... more Isletmelerin surdurulebilirligi acisindan musteri iliskileri yonetimi (CRM) ele alinmasi gereken en onemli konulardan biridir. Faaliyetlerinin merkezine musteriyi koyan ve musterileriyle olan iliskisini verimli bir sekilde kullanan isletmeler rakiplerine gore rekabet ustunlugu saglayarak mevcut konumlarini saglamlastirmaktadir. Musteri iliskileri yonetiminin bir ihtiyac haline gelmesiyle birlikte ulkemizde ve tum dunyada teknoloji firmalari tarafindan CRM yazilimlari gelistirilmektedir. Yazilim alternatiflerinin ve secim kriterlerinin coklugu CRM yazilimi secimi kararini zorlastirmaktadir. Konaklama isletmeleri gibi ayni anda pek cok departmanda kullanilacak bu yazilimin seciminde departman yoneticilerinin ortak gorusu de buyuk onem kazanmaktadir. Bu calismada Antalya’da faaliyet gosteren bes yildizli bir konaklama isletmesinin CRM yazilimi secimi ele alinmaktadir. Calismada kriterlerin belirlenmesi ve elenmesinde Delphi tekniginden faydalanilmistir. Belirlenen kriterlerin agirlikla...

Research paper thumbnail of Selection of CRM software in hospitality industry by integrated DEMATEL and TODIM method

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Research paper thumbnail of Gübre üreticisinin hedef pazar seçiminde bütünleşik AHP-TOPSIS yöntemi

Mediterranean Agricultural Sciences, Dec 1, 2019

Bir işletmenin uluslararası ticarette başarılı olabilmesi ihracat pazar araştırması sürecinin ver... more Bir işletmenin uluslararası ticarette başarılı olabilmesi ihracat pazar araştırması sürecinin verimliliğiyle ilişkilidir. Genellikle uluslararası piyasalarda bulunan tüm fırsatlar tek seferde kullanılamadığı için hedef pazarlar seçerek o pazarlara odaklanmak gerekmektedir. Literatürde uluslararası pazar yeri seçimi için farklı yöntemler ve modeller önerilmektedir. Her işletme seçilen modeli belirli bir durum için ve kendi yapısı için uyarlamalıdır. Bu çalışmada Antalya'da faaliyet gösteren bir gübre üreticisi işletmesinin hedef pazar seçimi problemi üzerinde durulmuştur. Çalışmada öncelikle AHP Yöntemi kullanılarak işletmenin hedef pazar seçiminde önem verdiği kriterlerin ağırlıkları belirlenmiştir. Nüfus, kişi başı GSMH, gübre tüketimi, gübre üretimi, gübre ticareti dengesi, iş yapma kolaylığı, ülkelere uzaklık ve lojistik performans şeklinde belirlenen kriterler içerisinde en önemli ilk iki kriterin ülkelere uzaklık ve ticaret dengesi olduğu tespit edilmiştir. AHP yöntemiyle elde edilen kriter ağırlıkları TOPSIS yönteminde kriterlerin ağırlıkları olarak kullanılmış ve 33 ülke arasından hedef pazar için uygun ilk 10 ülke belirlenmiştir. Ele alınan kriterler açısından hedef pazar olarak Hindistan ve Brezilya'nın en uygun ilk iki ülke olduğu ortaya çıkmıştır.

Research paper thumbnail of Otel İşletmeleri̇ni̇n Tedari̇kçi̇ Seçi̇mi̇nde Bulanik Ahp İle Ağirliklandirilmiş Hedef Programlama Uygulamasi

Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi

Otel işletmelerinde yöneticilerin stratejik kararlarından bir tanesi belirtilen sürede işletmeye ... more Otel işletmelerinde yöneticilerin stratejik kararlarından bir tanesi belirtilen sürede işletmeye düşük maliyetli, yüksek kaliteli ürün sağlayacak tedarikçinin seçimidir. Birçok kriteri göz önünde bulundurmak zorunda olan yöneticiler, işletmenin çıkarlarına ve ihtiyaçlarına uygun en iyi alternatifi seçmek zorundadırlar. Bu çalışma ile faaliyetini Antalya'da sürdüren beş yıldızlı bir otel işletmesi için tedarikçi seçimi problemi bilimsel bir yaklaşımla ele alınmıştır. Çalışmada tedarikçi seçiminde Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ile Hedef Programlama yönteminin bir arada kullanıldığı bir yaklaşım önerilmiştir. Uygulanan bütünleşik yöntemin hem konaklama işletmelerinde hem de farklı sektörlerde faaliyet gösteren işletmelerin tedarikçi seçimi sürecine fayda sağlayacağı ve yol göstereceği düşünülmüştür.

Research paper thumbnail of The validation of the PRISMA-7 questionnaire in community-dwelling elderly people living in Antalya, Turkey

Electronic physician, 2018

The screening of frailty in older adults is an important issue in the preventive approach in medi... more The screening of frailty in older adults is an important issue in the preventive approach in medicine. Frailty is one of the leading causes of morbidity and premature mortality in older adults. The aim of this study was to validate the PRISMA-7 questionnaire in community-dwelling elderly people living in Antalya, Turkey. This study was cross-sectional and observational in nature and was conducted in Antalya (Turkey) from February 2016 to April 2017. One hundred fifty patients participated in this study. PRISMA-7 and the CSHA Clinical Frailty Scale were applied to these patients along with a questionnaire on socio-demographics. No translations were available for the PRISMA-7 or the CSHA in Turkish language. The PRISMA-7 and the CSHA Clinical Frailty Scale were translated by two translators to Turkish language; after compilation and agreeing to one Turkish translation, the text was translated back by two translators to English. The translation was then compiled to one text and compare...

Research paper thumbnail of Beş Yıldızlı Otel İşletmelerinde Kriz Dönemlerinde Uygulanan Tasarruf Stratejilerinin Bulanık DEMATEL Yöntemiyle İncelenmesi

Business and Economics Research Journal, 2017

2015 yılının sonunda Türkiye ile Rusya Federasyonu arasında yaşanan kriz birçok sektörde olduğu g... more 2015 yılının sonunda Türkiye ile Rusya Federasyonu arasında yaşanan kriz birçok sektörde olduğu gibi turizm sektöründe de önemli olumsuz etkilere sebep olmuştur. Kültür ve Turizm Bakanlığı'nın verilerine göre, Ocak-Aralık 2016 arasında Rusya Federasyonu'ndan Türkiye'ye gelen toplam ziyaretçi sayısının bir önceki yıla göre % 76.26 azaldığı görülmektedir. Krizle mücadele etmek zorunda olan konaklama işletmeleri birtakım tasarruf stratejileri geliştirerek sektörde kalma gayreti içine girmişlerdir. Bu çalışmanın amacı, kriz karşısında beş yıldızlı oel işletmelerinin tasarruf stratejilerinin bulanık DEMATEL yöntemi ile incelenmesidir. Çalışmada öncelikle beş yıldızlı otel işletmelerinin krizler karşısında uyguladıkları tasarruf stratejileri, ilgili literatürden ve Antalya'da faaliyet gösteren beş yıldızlı otel işletmesi genel müdürleriyle yapılan yüz yüze görüşmeler neticesinde tespit edilmiştir. Daha sonra bu tasarruf stratejilerinin birbirleriyle olan ilişkisi çok kriterli karar verme tekniklerinden biri olan bulanık DEMATEL yönteminin kullanımıyla değerlendirilmiştir. Belirlenen yedi tasarruf stratejisinden "Tüm departmanlarda personel sayısını azaltmak" stratejisinin uygulanan diğer stratejilerden en çok etkilenen strateji olduğu görülmüştür.