Pamuk üretim rekolte tahmini için veri madenciliği yöntemlerinin kullanılması: Şanlıurfa örneği
Using data mining methods for product forecast in cotton production: The case of Sanlıurfa
Yazar: YUNUS SANDIKÇI
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Analiz = Analysis ; Sinir ağları = Nerve net ; Tarımsal bilgi sistemi = Agricultural information system ; Tarımsal üretim = Agricultural production ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Günümüzde tarım sektöründe birçok ürün üretilmektedir. Tarımsal üretimde tüm tüketicilerin temel gıda ihtiyaçları karşılanmaktadır. Tarımsal üretimde kaliteli ve verimli ürünlerin üretilmesi için kullanılan teknolojiler gün geçtikçe yeni gelişmeler göstermektedir. Bu gelişmeler ile birlikte tarımsal üretimden anlamlı veriler elde edilmektedir. Tarlalarda, üretimden hasat zamanına kadar geçen süreçte, toprağa uygulanan tüm işlemler (toprak hazırlığı, ekim süreci, tohumlama, gübreleme, ilaçlama, sulama, bakım süreci, hasat süreci, sabit işlemler, diğer değişen işlemler) kayıt altına alınarak tarımsal üretimin maliyet verileri tutulmaktadır. Bu çalışmada Şanlıurfa ilinde pamuk üretiminde tarlalarda elde edilen veriler ile veri madenciliği yöntemleri uygulanmıştır. Ham olarak elde tutulan bu veriler, veri madenciliği yöntemleri kullanılarak daha anlamlı veri üretebilmesi ve var olan verilerden tarımsal üretim için anlamlı bilgi üretilmesi sağlanmıştır. Günümüzde birçok alanda ihtiyaç duyulan veri madenciliğinin, tarımsal üretimde kullanılması ile verimli sonuçlar ortaya koyacaktır. Bu çalışmada pamuk üretimi yapan çiftçilerden üretim verileri alınmıştır. Alınan bu veriler, veri madenciliği ön değerlendirme süreçleri uygulandıktan sonra veri kümeleri oluşturulmuştur. Bu veri kümeleri 
Weka programı kullanılarak Şanlıurfa ilinde pamuk üretiminin verimlilik değerlerinin birkaç farklı algoritma ile analizleri yapılmıştır. Önceden elde edilmiş tarımsal üretim verilerinin modellemeler ve veri madenciliği ön uygulamaları yapılarak analizler yapılmıştır. K en yakın komşu algoritması, Bayes algoritması, Naive Bayes algoritması, karar ağaçları algoritması, yapay sinir ağları algoritması ve destek vektör makinesi algoritması bu verilere ayrı ayrı uygulanarak en başarılı sonucun yapay sinir ağları algoritması ve destek vektör makinesi algoritması gözlemlenmiştir.

Abstract:
Today, many products are produced in the agricultural sector. In agricultural production, the basic food needs of all consumers are met. Technologies used to produce quality and efficient products in agricultural production show new developments day by day. With these developments, meaningful data are obtained from agricultural production. All operations applied to the soil (soil preparation, planting process, seeding, fertilization, spraying, irrigation, maintenance process, harvesting process, fixed operations, other changing operations) are recorded in the fields, from production to harvest time, and cost data of agricultural production are kept. In this study, data mining methods were applied with the data obtained from the fields in cotton production in Şanlıurfa province. These raw data are used to produce more meaningful data by using data mining methods and to produce meaningful information for agricultural production from existing data. Data mining, which is needed in many fields today, will yield productive results with its use in agricultural production. In this study, production data were obtained from farmers producing cotton. The data sets were created after the data mining pre-assessment processes were applied. Using these datasets, the Weka program, the productivity values of cotton production in Şanlıurfa province were analyzed with several different algorithms. Analyzes were made by making modeling and data mining preliminary applications of previously obtained agricultural production data. K nearest neighbor algorithm, Bayes algorithm, Naive Bayes algorithm, decision trees algorithm, artificial neural network algorithm and support vector machine algorithm are applied to these data separately and the most successful result is artificial neural network algorithm and support vector machine algorithm.