Multi-Criteria Decision-Making for Tractor Selection in Agricultural Mechanization

Bu çalışma, Ege Bölgesi'nde faaliyet gösteren çiftçiler için en uygun traktör markasının belirlenmesini amaçlamaktadır. Artan maliyet baskıları ve tarımsal verimlilik gereksinimi doğrultusunda, traktör tercihlerinde objektif ve bilimsel yöntemlere duyulan ihtiyaç bu çalışmanın temelini oluşturmaktadır. Çalışmada karar verme sürecindeki belirsizlikleri gidermek amacıyla bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılmıştır. Öncelikle Fuzzy Simplified Best-Worst Method yöntemi ile kriter ağırlıkları belirlenmiş, ardından Fuzzy Combined Compromise Solution yöntemi ile 14 traktör markası 18 kritere göre değerlendirilmiştir. Uzman görüşleri 5 kişilik deneyimli bir panel aracılığıyla toplanmıştır. Analiz sonucunda en önemli ana kriterin ekonomik faktörler (0,366), en az önemli kriterin ise marka ve imaj (0,122) olduğu belirlenmiştir. Alt kriterler arasında satın alma maliyeti (0,1352), işletme maliyeti (0,1296) ve hareket kabiliyeti (0,1293) öne çıkmıştır. Alternatifler arasında en yüksek skora sahip marka New Holland olmuştur. Sonuçlar, duyarlılık analizleriyle de doğrulanmıştır. Çalışmada elde edilen bulgular, traktör seçiminde en belirleyici ana kriterin ekonomik faktörler olduğunu ve özellikle satın alma ile işletme maliyetlerinin ön plana çıktığını göstermektedir. F-CoCoSo yöntemiyle yapılan değerlendirme sonucunda, New Holland markası en yüksek skoru alarak karar vericiler tarafından en uygun alternatif olarak belirlenmiştir. Duyarlılık analizleri, farklı ağırlık senaryolarında dahi New Holland’ın tüm varyasyonlarda birinci sırada yer aldığını ortaya koyarak, modelin istikrarını ve güvenilirliğini teyit etmiştir. Bu sonuçlar, F-SBWM ve F-CoCoSo yöntemlerinin entegre kullanımının traktör seçimi gibi çok kriterli karar problemlerinde karar vericilere sistematik ve tutarlı bir değerlendirme yaklaşımı sunduğunu göstermektedir. F-SBWM ve F-CoCoSo yöntemlerinin entegre kullanımıyla yapılan analiz, traktör seçimi sürecinde karar vericilere sistematik bir yaklaşım sunmaktadır. Bulgular, tarım makineleri tercihlerinde bilimsel yöntemlerin kullanılmasının, kaynakların etkin kullanımına ve tarımsal verimliliğin artırılmasına katkı sağlayacağını göstermektedir.

This study aims to determine the most suitable tractor brand for farmers operating in the Aegean Region of Türkiye. In light of rising cost pressures and the need for enhanced agricultural productivity, the study emphasizes the necessity of objective and scientific approaches in tractor selection processes. To address uncertainties in decision-making, fuzzy multi-criteria decision-making techniques were employed. Specifically, the Fuzzy Simplified Best-Worst Method was used to calculate the weights of the evaluation criteria, while the Fuzzy Combined Compromise Solution method was applied to rank 14 tractor brands based on 18 defined criteria. Expert evaluations were obtained from a panel of five experienced decision-makers. The analysis revealed that the most critical main criterion was economic factors (0.366), whereas brand and image (0.122) were considered the least important. Among the sub-criteria, purchase cost (0.1352), operating cost (0.1296), and maneuverability (0.1293) were the most influential. New Holland was identified as the most preferred tractor brand with the highest score. The consistency of these findings was confirmed through sensitivity analysis. The findings of the study indicate that economic factors are the most influential main criterion in tractor selection, with purchase and operating costs emerging as the most critical sub-criteria. Based on the evaluation conducted using the F-CoCoSo method, the New Holland brand received the highest score and was identified as the most appropriate alternative by the decision-makers. Sensitivity analyses revealed that New Holland consistently ranked first across all weighting scenarios, thereby confirming the robustness and reliability of the model. These results demonstrate that the integrated use of the F-SBWM and F-CoCoSo methods offers a systematic and consistent evaluation framework for addressing complex multi-criteria decision-making problems such as tractor selection. The integration of F-SBWM and F-CoCoSo methods offers a systematic and reliable framework for tractor selection. The results indicate that scientific decision-making tools in agricultural machinery selection significantly improve resource efficiency and agricultural productivity.