Süt sığırcılığı işletmelerinde üretim planlaması: İzmir ve Manisa örneği

Amaç: Bu çalışmada İzmir ve Manisa illerindeki süt sığırcılığı işletmelerinde üretimin planlanması ve çalışmanın sonucunda planlamanın işletmelerin brüt kârına olan etkisinin ölçülmesi amaçlanmıştır. Materyal ve Yöntem: Araştırma kapsamında İzmir ilinin Ödemiş ilçesinde 117 üretici ve Manisa ilinin Salihli İlçesinde 30 üreticiyle yüz yüze anket yapılmıştır. Üretim planlamasında doğrusal programlama yöntemi kullanılmıştır. Verilerin analizinde işletmeler inek sayılarına göre 5-15 baş, 16-25 baş, 26-40 baş ile 41 baş ve üzeri olmak üzere dört gruba ayrılmıştır. Araştırma Bulguları: Planlama sonucunda her grup için mevcut arazide yetiştirilmesi gereken yem bitkileri üretim deseni, satın alınması gereken yem miktarı, kısıtların (aile işgücü, toplam arazi, ahır kapasitesi ve sermaye) planlamadaki durumu ile elde edilen brüt kâr ortaya konulmuştur. Buna göre planlama sonucunda, işletme başına brüt kârda 1. grup işletmelerden 4. gruba doğru sırasıyla %63.87, %40.56, %13.82 ve %0.37 oranlarında artış olduğu saptanmıştır. Sonuç: Araştırma sonuçları planlamanın süt sığırcılığı işletmelerinin brüt kârını önemli ölçüde arttırabileceğini ve bu nedenle süt sığırcılığı işletmeleri için planlamanın gerekliliğini ortaya koymuştur. Planlama konusu karmaşık bir yapıya sahip olup, modern teknolojilerle desteklenmesi gerekmektedir. Bu nedenle planlamaya yönelik yazılımların geliştirilmesi amacıyla Ar-Ge yatırımları teşvik edilmeli ve desteklenmelidir.

Production planning in dairy farms: The cases of Izmir and Manisa

Objective: The aim of this study is the planning of production in dairy farms, and to measure the effect of planning on the gross profit of dairy farms in the provinces of Izmir and Manisa. Material and Methods: Face-to-face surveys were conducted with 117 producers in Odemis district of Izmir province and 30 producers in Salihli district of Manisa province in the scope of the research. Linear Programming was used in production planning. Dairy farms were classified into four groups as 5-15 head of cows, 16-25 head of cows, 26-40 head of cows, and 41 and above head of cows in the analysis of the data. Results: As a result of planning, it was determined that the production pattern of forage crops, amount of feed to be purchased, the status of constraints (family labour force, farm land, the capacity of barn, and capital), and the gross profit obtained by the dairy farms. Accordingly, from the first group to the fourth group, gross profit increased by 63.87%, 40.56%, 13.82%, and 0.37 respectively.Conclusion: The results of the research show that the planning of production can significantly increase the gross profit and therefore, the necessity of planning of production in dairy farms. However, planning has a complicated structure, and needs to be supported by modern technologies. Therefore, R&D investments should be encouraged, and supported in order to develop softwares for planning.

___

  • Akay, M. ve Esengün, K. 1996. Tokat İli Niksar Ovası Tarım İşletmelerinin Yapısal Analizi, İşletme Sonuçlarını Etkileyen Faktörlerin Değerlendirilmesi ve Doğrusal Programlama Yöntemiyle Planlanması Üzerine Bir Araştırma. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, Sayı 1:161-189.
  • Anonim, 1975. Erzurum İli Pasinler İlçesi Tarım İşletmelerinde En Uygun Ürün Bileşimi Araştırması. T.C. Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı, Planlama, Araştırma ve Koordinasyon Genel Müdürlüğü, Yayın No: 63, Kırali Basımevi, Ankara.
  • Armağan, G. 1999. Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Yapısal Özellikleri ve Planlanması Üzerine Bir Araştırma: Nazilli Örkoop Örnek Olayı. Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi. İzmir.
  • Çiftçi, K., Miran, B. ve Kanberoğlu, Z. 2019. Çiftçilerin Planlı Üretim Yapma Eğilimlerini Artıran Yaklaşımların Belirlenmesi: İzmir İli Örneği. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, 29(1): 82-87.
  • FAO, 2018. Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAOSTAT. http://www.fao.org . Erişim: Aralık 2018.
  • Galán-Martín, Á., Pozo, C., Guillén-Gosálbez, G., Vallejo, A.A. and Esteller, L.J. 2015. Multi-Stage Linear Programming Model for Optimizing Cropping Plan Decisions under the New Common Agricultural Policy. Land Use Policy, 48(2015):515-524 pp.
  • Gameiro, A.H., Rocco, C.D. and Filho, J.V.C. 2016. Linear Programming in the Economic Estimate of Livestock-Crop Integration: Application to a Brazilian Dairy Farm. R. Bras. Zootec., 45(4):181-189 pp.
  • Godfray, H., Beddington, J., Crute, I., Haddad, L., Lawrence, D., Muir, J., Pretty, J., Robinson, S., Thomas, S. and Toulmin, C. 2010. Food Security: The Challenge of Feeding 9 Billion People. Science 327, 6.
  • Günden, C. ve Miran, B. 2008. Bölge Bazında Uygulamaya Elverişli Esnek Üretim Planlarının Bulanık Doğrusal Programlama Yöntemiyle Elde Edilmesi Üzerine Bir Araştırma. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 45(2):113-124.
  • Hatunoğlu, T. 1973. Yukarı Pasinler Ovasında Şeker Pancarı Üreten Tarım İşletmelerinin Doğrusal Programlama Metodu ile Ekonomik Analizi. Atatürk Üniversitesi Yayınları No: 302, Sevinç Matbaası, Ankara.
  • Hazell, P.B.R. and Norton, R.D. 1986. Mathematical Programming for Economic Analysis in Agriculture. New York: Macmillan Publishing Company.
  • ITC, 2018. International Trade Centre, Trade Map, www.intracen.org . Erişim: Aralık 2018.
  • Kara, A. ve Kızıloğlu, S. 2013. Meraya Dayalı Hayvancılık Yapan İşletmelerde Optimum Ürün Bileşiminin Belirlenmesi: Erzurum İli Örneği. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 44(1):63-73.
  • Kılıç, A. 1988. Yemler ve Hayvan Besleme (Uygulamalı El Kitabı). Bilgehan Basımevi, İzmir.
  • Kızıloğlu, S. 1989. Oltu İlçesi Tarım İşletmelerinde Münavebe-İşletme Faaliyeti İlişkileri ve En Kârlı Üretim Planının Belirlenmesi. Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum.
  • Kocjančič, T., Debeljak, M., Žgajnar, J. and Juvančič, L. 2018. Incorporation of Emergy into Multiple-Criteria Decision Analysis for Sustainable and Resilient Structure of Dairy Farms in Slovenia. Agricultural Systems, 164(2018):71-83 pp.
  • Kumar, S. and Schmitz, S. 2011. Managing Recalls in a Consumer Product Supply Chain - Root Cause Analysis and Measures to Mitigate Risks. International Journal of Production Research, 49(1):235-253 pp.
  • Majeke, F., Mubvuma, M.T., Makaza, K. and Mutambara, J.. 2013. Optimum Combination of Crop Farm Activities: Application of a Linear Programming Model to a Rural Farmer in Zimbabwe. Greener Journal of Economics and Accountancy, 2(2):58-61 pp.
  • Miran, B. ve Günden, C. 2005. Ege Bölgesi Tarımsal Üretim Planlarının İşletme Düzeyinde Uygulama Olanakları Üzerine Bir Araştırma: İzmir İli Örneği. Proje Sonuç Raporu, Proje No: TOGTAG-3141. İzmir.
  • Miran, B. ve Şahin, A. 2007. Oyun Teorisi Yaklaşımıyla Risk Koşullarında Tarım İşletmelerinin Planlanması: Bayındır Örneği. Proje Sonuç Raporu - TÜBİTAK Tarım, Ormancılık ve Veterinerlik Araştırma Grubu (TOVAG) Proje No. 105O341, 125s., İzmir.
  • Newbold, P. 1995. Statistics for Business and Economics. Prentice-Hall International, New Jersey.
  • Nizam, S. 2006. Aydın İlinde Pazara Yönelik Süt Sığırcılığı İşletmelerinin Verimliliklerinin Belirlenmesi. Adnan Menderes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Aydın.
  • Palash, M.S. and Bauer, S. 2017. Diversification of Farmland Use in Bangladesh: Land Allocation Impacts on Farm Profitability. Open Agriculture, 2:175-188 pp.
  • Sarker R.A., Talukdar, S. and Haque, A.F.M.A. 1997. Determination of Optimum Crop Mix for Crop Cultivation in Bangladesh. Applied Mathematical Modeling, 21(10):621-632 pp.
  • Smith, L.G., Jones, P.J., Kirk, G.J.D., Pearce, B.,D. and Williams, A.G. 2018. Modelling the Production Impacts of a Widespread Conversion to Organic Agriculture in England and Wales. Land Use Policy, 76(2018):391-404 pp.
  • TÜİK, 2015. Türkiye İstatistik Kurumu, Hayvancılık İstatistikleri, http://www.tuik.gov.tr . Erişim: Aralık 2015.
  • TÜİK, 2018. Türkiye İstatistik Kurumu, Hayvancılık İstatistikleri, http://www.tuik.gov.tr . Erişim: Aralık 2018.
  • Uysal, O. ve Cinemre, H.A. 2013. Samsun İli Dikbıyık Beldesi Tarım İşletmelerinin Optimum Üretim Planlarının Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma. Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi, 28(1):1-9 s.
  • Vanderbei, R.J. 2001. Linear Programming: Foundations and Extensions. Springer, Second Edition.
Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1018-8851
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1964
  • Yayıncı: Prof. Dr. Banu YÜCEL
Sayıdaki Diğer Makaleler

Kentsel su yönetiminde araç olarak su ayak izi ve mavi-yeşil altyapı

Rukiye Gizem ÖZTAŞ KARLI, Mustafa ARTAR

Türkiye’de zeytin (Olea europaea L.) üretimine uygun alanların coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı çoklu kriter analizi ile belirlenmesi

Murat Güven TUĞAÇ, Filiz SEFER

Peyzaj tasarım öğrenimi sürecinde öğrencilerin çizim araçları kullanım tercihleri

Simge BARDAK DENEREL, Tanay BİRİŞÇİ

Ekonomik öneme sahip zeytin (Olea Europaea L.) çeşitlerinin SSR yöntemiyle genetik karakterizasyonu

Hadiye SELÇUK, Yaşar KARAKURT

Ayçiçeği (Helianthus annuus L.) tohumluklarına yapılan bazı uygulamaların bitki gelişimi ve tohum verimine etkisi

Shahrzad KAZEMİ AFSHAR, Ahmet Esen ÇELEN

Süt sığırcılığı işletmelerinde üretim planlaması: İzmir ve Manisa örneği

Duran GÜLER, Gamze SANER

Bireylerin yeşil gıda ürünü satın alma davranışı, tüketimi ve çevre bilincine etkisi (Manisa ili Salihli ilçesi örneği)

Rüveyda YÜZBAŞIOĞLU, Sara Nilda ATAOĞLU

Bazı geleneksel Türk gıdalarından laktik asit bakterilerinin izolasyonu

Osman DOĞAN, Aysun CEBECİ

Dört yollu sağım başlığına sahip bir sağım sisteminin vakum dinamiklerinin tahminlemesine yönelik matematiksel modellerin geliştirilmesi

Hülya ÖZ, Adnan DEĞİRMENCİOĞLU, Sandra ROSE, Ulrich STRÖBEL, Erdal ÖZ

Ulaşım peyzajının işlevsel kullanımının değerlendirilmesi; Gebze - İzmir otoyolu

Bahriye GÜLGÜN, Kübra YAZİCİ