Işık Üniversitesi Kurumsal Akademik Bellek
Işık Üniversitesi tarafından doğrudan ve dolaylı olarak yayınlanan; kitap, makale, tez, bildiri, rapor, araştırma verisi gibi tüm akademik kaynakları uluslararası standartlarda dijital ortamda depolar, Üniversitenin akademik performansını izlemeye aracılık eder, kaynakları uzun süreli saklar ve telif haklarına uygun olarak Açık Erişime sunar.
Güncel Gönderiler
Yönetim bilişim sistemleri perspektifinden tarımsal üretimde görsel analitik yaklaşımlar
(YAZ Yayınları, 2025-12) Aydın, Şahin; Tokmak, Mahmut
[No abstract available]
Yapay zekâ tabanlı yaklaşımlar ile canlı hayvan sayılarının bölgesel analizi ve öngörülmesi
(Liberty Publishing House, 2025-11-18) Aydın, Şahin; Karadağ, Yaşar; Seydoşoğlu, Seyithan
Hayvancılık, Türkiye tarım ekonomisinin temel taşlarından biri olup gıda güvenliği, kırsal kalkınma ve ulusal ekonomi açısından kritik bir rol oynamaktadır. Talep yapısındaki değişimler, üretim pratiklerindeki dönüşümler ve iklim kaynaklı belirsizlikler karşısında, canlı hayvan sayılarının güvenilir şekilde öngörülmesi her zamankinden daha önemli hale gelmiştir. Ancak geleneksel tahmin yöntemleri, hayvancılığın bölgesel farklılıklarını ve doğrusal olmayan dinamiklerini yakalamada çoğu zaman yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de canlı hayvan sayılarının bölgesel analizi ve geleceğe yönelik projeksiyonlarının oluşturulmasında yapay zekâ tabanlı yaklaşımların potansiyeli araştırılmaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti, resmi istatistiklerden elde edilen ve uzun yılları kapsayan bölgesel canlı hayvan sayılarından oluşmaktadır. Öncelikle Exponential Smoothing ve ARIMA gibi klasik zaman serisi modelleri temel senaryo olarak uygulanmış, ardından elde edilen sonuçlar yapay zekâ tabanlı yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Random Forest algoritması ile doğrusal olmayan ilişkilerin yakalanması, LSTM (Long Short-Term Memory) modeli ile de zaman serilerindeki uzun dönem bağımlılıkların öğrenilmesi hedeflenmiştir. Tahmin performansı RMSE ve MAPE hata metrikleriyle değerlendirilmiştir. Bulgular, Türkiye’de canlı hayvan sayılarının bölgeler arasında belirgin farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır. Batı bölgelerinde sürekli artış eğilimleri gözlemlenirken, bazı bölgelerde durağanlık öne çıkmıştır. Yapay zekâ tabanlı modeller, kısa, orta ve uzun vadeli öngörülerde geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek doğruluk sağlamıştır. Çalışma, yapay zekânın öngörü doğruluğunu artırarak sürdürülebilir hayvancılık yönetimine ve kırsal kalkınmaya yönelik kanıta dayalı politika geliştirme süreçlerine katkı sağlayabileceğini göstermektedir.
Multi-product trend analysis, structural breaks, and 2030 projections of Türkiye’s agricultural imports: a policy-oriented evaluation
(Liberty Publishing House, 2025-10-28) Aydın, Şahin; Büyükaslan, Hasan; Delen, Veysel; Gürbüz, Hüseyin
Giriş ve Amaç: Türkiye’nin tarımsal üretiminde son yıllarda artan dışa bağımlılık, ithalat verileri üzerinden daha net ortaya konulabilmektedir. Bu çalışma, Türkiye’nin farklı tarımsal ürünlerdeki ithalat trendlerini incelemek, kriz yıllarının etkilerini değerlendirmek, 2030 yılına kadar projeksiyonlar yapmak ve politika perspektifinden sonuçlar üretmek amacıyla hazırlanmıştır. Böylece gıda güvenliği ve sürdürülebilir tarım politikalarına yönelik çıkarımlar sunulmaktadır. Gereç ve Yöntem: Çalışmada Türkiye’nin 2000–2024 dönemine ait resmi ithalat verileri kullanılmıştır. Veriler yıllık bazda derlenmiş, ürün türlerine göre sınıflandırılmış ve istatistiksel analizlere tabi tutulmuştur. Zaman serisi yöntemlerinden Holt-Winters üstel düzgünleştirme modeli ile 2025– 2030 dönemi için projeksiyonlar yapılmış; ayrıca kriz yılları (2008, 2009, 2018, 2020, 2022) ayrı olarak değerlendirilmiştir. Ürünler arası karşılaştırmalarda ortalama ithalat miktarı ve varyasyon katsayısı hesaplanmıştır. Bulgular: Analizler, özellikle buğday, mısır, soya ve ayçiçeği gibi stratejik ürünlerde ithalat bağımlılığının giderek arttığını göstermektedir. Kriz dönemlerinde (2008 küresel kriz, 2018 kur şoku, 2020 pandemi, 2022 savaş) ithalat miktarları belirgin şekilde yükselmiştir. Projeksiyonlara göre 2030 yılına gelindiğinde buğday ithalatının 14,5 milyon tona, ayçiçeği ithalatının 6,3 milyon tona, mısır ithalatının 4,6 milyon tona ve soya ithalatının 3,7 milyon tona ulaşması beklenmektedir. Tartışma ve Sonuç: Sonuçlar, Türkiye’nin tarımsal ithalatında artış eğiliminin devam edeceğini ve özellikle kriz dönemlerinde dışa bağımlılığın daha da görünür hale geldiğini ortaya koymaktadır. Bu durum, gıda güvenliği açısından risk teşkil etmektedir. Çalışma, yerli üretim kapasitesini artırmaya yönelik politikaların önemini vurgulamakta; stratejik stok yönetimi, tarımsal Ar-Ge yatırımları, üretim ve tedarik çeşitliliği gibi önerilerin altını çizmektedir.
Spatial distribution of Türkiye’s livestock products economy (1995–2020): sustainability-oriented visualization analysis
(Liberty Publishing House, 2025-10-25) Aydın, Şahin; Özkan, Oktay; Azgın, Şükrü Taner
Introduction and Purpose: Livestock production plays a strategic role in Türkiye’s agricultural economy and is directly linked to food security and sustainable development goals. The aim of this study is to examine the spatial distribution of the livestock products economy in Türkiye between 1995 and 2020, visualize regional differences, and reveal long-term trends. Materials and Methods: The study utilizes province-level annual livestock product values (in thousand TL) obtained from official statistical sources. The data were analyzed through spatial methods, including choropleth maps, trend analysis, and growth rate evaluations for selected crisis years (2001, 2008, 2018, 2020). The analyses were conducted from a sustainability perspective, and regional production centers were identified. Findings: The results show that the Marmara, Aegean, and Central Anatolia regions lead in livestock product values, while the Eastern and Southeastern Anatolia regions have recorded significant increases in recent years. Trend analysis indicates that Konya, İzmir, Erzurum, and Diyarbakır achieved the largest growth, whereas smaller provinces exhibited relatively limited increases. In terms of crisis years, the sector continued to grow except during the 2008 global financial crisis, with a notable increase observed during the 2020 pandemic. Discussion and Conclusion: Overall, Türkiye’s livestock products economy demonstrated a steady increase between 1995 and 2020. The findings suggest that while the sector is sensitive to global shocks, it remains relatively resilient to domestic crises and pandemic conditions. Spatial analyses highlight the necessity of considering regional disparities in the development of sustainable policies.
Regional analysis and forecasting of broiler and layer poultry production in Türkiye: a statistical and machine learning approach
(Liberty Publishing House, 2025-10-20) Aydın, Şahin; Gül, Osman Kubilay
Introduction and Purpose: As well as cattle farming and sheep & goat farming, poultry farming also has a significant place in Türkiye’s agricultural economy. There are two important branches, such as broiler and egg in this sector. There is not enough systematic research which examines the regional perspectives and provide future projections in poultry farming as in many areas of agriculture and livestock. The main purpose of this study is to analyze broiler and layer production in Türkiye, identify the main producing regions, and generate forecasts using both traditional statistical models and modern machine learning algorithms. Materials and Methods: The regional broiler and layer production datasets have been acquired from the web-based data platform of Turkish Statistical Institute (TÜİK). Top producer regions and long-term changes in broiler and layer chicken production have been identified using descriptive statistics. Two statistical techniques- Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Exponential Smoothing (ES)- have been used to anticipate the total national production of broiler and egg chicken. Two machine learning models such as Random Forest and Gradient Boosting, nevertheless, have been created. Random Forest allows for assessing variable importance and capturing nonlinearities, and Gradient Boosting provides flexible parameterization (e.g., learning rate, tree depth) and can be tuned effectively to the dataset. The model performance has been evaluated by way of Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and R². The projections for ten years have been generated. Results: The broiler chicken production has been largely concentrated on the north-west line. The top three producer regions are TR42 (Kocaeli–Sakarya–Düzce–Bolu–Yalova), TR33 (Manisa–Afyonkarahisar–Kütahya–Uşak), and TR22 (Balıkesir–Çanakkale) respectively. The models ES and ML envisioned moderate growth in broiler chicken production, on the other hand, the suggestion of ARIMA is a flatter trend. The top three producer regions in layer chicken production are TR33 (Manisa, Afyonkarahisar, Kütahya, Uşak), TR52 (Konya–Karaman), and TR83 (Samsun–Tokat–Çorum–Amasya) respectively. A slight decline from the recent peak has been indicated by ES. On the other hand, moderate growth has been referred to by ARIMA. ML models harmonized the differences between statistical models by drawing a more balanced growth path. Discussion and Conclusion: This research shows the importance of using both statistical and machine learning approaches together with the purpose of identifying the trend dynamics and nonlinear relationships in broiler and layer chicken production. The results reveal that north-western regions are leading in the broiler chicken production. On the other hand, western-central regions are dominating the layer chicken production. The results of this study can be utilized to create critical policy deductions and decisions of targeted investments by considering these distinct geographies. The proposed methodological framework can be adapted to other livestock production data as well.
