Akıllı seralardan toplanan verilerin veri madenciliği yöntemleri ile modellenmesi
Modeling the data collected from smart greenhouses with data mining methods
Yazar: KEVSER YEŞİLÇİMEN
Danışman: PROF. DR. ÖZLEM ÇETİNKAYA BOZKURT
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Akıllı tarım = Smart agriculture ; Veri madenciliği = Data mining ; Verimlilik = Productivity ; Üretim = Production

Özet:
Dünya nüfusunun giderek artması, gıdaya olan ihtiyacın artmasını da beraberinde getirmektedir. Tüketicinin ihtiyaçlarına hızla cevap verebilmek, daha kaliteli ürün sunmak için diğer sektörlerde olduğu gibi tarım sektörünün de çağın getirdiği yeniliklere ayak uydurması gerekmektedir. Gelişen teknoloji akıllı tarım uygulamalarını da beraberinde getirmiştir. Bu sayede çiftçilere akıllı seralarda üretime devam edebilme olanağı sağlanmıştır. 
Çalışmanın amacı akıllı serada veri madenciliği yöntemlerini kullanılarak domates üretimindeki sulama suyu ve ortalama iç sıcaklık arasındaki ilişkinin alınan tonaja etkisini incelemektir. Ayrıca son dört yıla ait veriler içinde oluşturulan modellerden doğruya en yakın sonucu veren algoritmalar belirlenmiştir. Belirtilen amaç doğrultusunda akıllı seradan elde edilen üretim verilerinden yararlanılarak veri madenciliği yöntemlerinden, rastgele orman, k-en yakın komşu, yapay sinir ağları ve karar ağaçları algoritmaları kullanılarak modelleme yapılmıştır.
Çalışmada kullanılan üretim verileri 2004 yılında Afyon'un Sandıklı ilçesinde üretime başlamış olan akıllı sera uygulamasını kullanan bir işletmeden elde edilmiştir.  Söz konusu veriler Mart 2019 ile Aralık 2022 yıllarına ait domates üretim verileridir. Bu verilerden yararlanarak ayrıca korelasyon analizi yapılıp, dağılım grafiğinde sulama ve ortalama iç sıcaklık değerleri incelenmiştir. 
Çalışmanın sonucunda akıllı serada yetişen domateslerin verimliliğini etkileyen sulama suyu ve ortalama iç sıcaklık faktörlerinin doğru orantıda olmasının üretim verimliliği üzerindeki olumlu etkisi doğrulanmıştır. Ayrıca, her yıl için ayrı ayrı yapılan modelleme sonucunda farklı algoritmalar en az hata ile doğruya en yakın sonucu vermiştir. 
Tarım alanında üretim yapan işletmeler üretim verilerini veri madenciliği yöntemleriyle analiz ederek ürün verimliliğini arttırabilirler.

Abstract:
The increasing population of the world causes the need for food to increase. In order to meet the needs of the people and to offer better quality products, those working in the agricultural sector keep up with the innovations. Developing technology has brought smart agriculture applications with it. In this way, farmers were provided with the opportunity to continue production in smart greenhouses. 
The aim of the study is to examine the effect of the relationship between irrigation water and average internal temperature in tomato production on the tonnage taken in a smart greenhouse using data mining methods. In addition, algorithms that provide the closest results to reality were determined from the models created within the data of the last four years. In line with the stated purpose, modeling was done using data mining methods, random forest, k-nearest neighbors, artificial neural networks and decision trees algorithms, using the production data obtained from the smart greenhouse.
The production data used in the study was obtained from a business using the smart greenhouse application, which started production in Afyon's Sandıklı district in 2004. The data in question is tomato production data between March 2019 and December 2022. Correlation analysis was performed using these data, and irrigation and average internal temperature values were examined in the distribution graph.
As a result of the study, the positive effect of irrigation water and average internal temperature factors, which directly affect the yield of tomatoes grown in the smart greenhouse, on production efficiency was confirmed. In addition, as a result of the modeling done separately for each year, different algorithms gave the closest result to reality with the least error.
Enterprises engaged in production in the field of agriculture can increase product efficiency by analyzing production data with data mining methods.