Türkiye'de zeytin üretiminin kümeleme yöntemi ile analizi

Abstract

Kümeleme yöntemi analizi, verilerin gruplandırılmasında kullanılan bir sınıflandırma yöntemidir. Bu yöntemin kullanılmasıyla amaçlanan, gruplanmamış verilerin birbirlerine benzerliklerine göre sınıflandırmak ve araştırmacı için özet bilgiler sunmaktır. Bu çalışmada Türkiye’deki zeytin üretim verilerinden yararlanarak, üretimin illere göre sınıflandırılması; benzerlik, dağılım ve farklılıkların ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda TÜİK’in 1980-2021 yıllarına ilişkin illerin zeytin üretimi verileri kullanılarak üretim miktarlarına göre kümelendirilmiştir. Küme sayılarının belirlenmesinde verisi bulunan 45 ilin kümeleme analizi yöntemiyle incelendiğinde ulaşılan sonuçlar değerlendirilmiştir. Analiz sonucu; üretim verilerine göre en düşük üretim durumundaki iller ile bölgelerin birbirine olan benzer özelliklerini ve farklılıklarını ortaya koymaktadır. Yapılan analizin sonucunda zeytin üretimi açısından benzer özellikteki illerin aynı kümelerde olduğu, farklı özellikteki illerden oluşan kümeler arasında ise farklılıkların ortaya çıktığı görülmüştür. Çalışmadan elde edilen sonuçlarda; zeytin üretiminde sağlıklı verilere ulaşılmasında sorunlar bulunduğu, karar alıcıların zeytin sektörünün geleceğiyle ilgili politikalar ve yol haritası oluşturulması için iyi işleyen bir veri tabanının yanında, güncel ve kapsamlı verilere de sahip olmaları gerektiği düşünülmektedir.

Clustering method analysis is a classification method used to divide data into groups. The purpose of this method is to classify ungrouped data according to their similarities and present summary information to the researcher. In this study, it is aimed to classify the provinces and reveal the distribution, similarities and differences of olive production by using the olive production data in Turkey. For this purpose, olive production data of the provinces for the years 1980-2021 of TUIK were used and clustered according to their production amount. The results obtained from the cluster analysis of 45 provinces with available data for determining cluster numbers were evaluated. The result of the analysis reveals the similarities and differences of the provinces and regions with the lowest production status according to the production data. Results gathered from the analysis revealed that the provinces with similar characteristics in terms of olive production were in the same clusters and the differences between the clusters emerged. It is assumed that the results obtained from the study have problems in reaching healthy data in olive production, and that decision makers need to have a well-functioning database as well as up-to-date and comprehensive data in order to create policies and roadmaps for the future of the olive sector.