İran'da tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişmesi için, bu konuda etkili faktörlerin belirlenmesine ihtiyaç bulunmaktadır. Tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişmesinde en etkili faktörün belirlenmesi için uygun bir yöntem bulunması gerekmektedir. Bu çalışma, Analitik Ağ Süreci (ANP) yöntemi kullanılarak İran Kuzey Horasan bölgesinde tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişiminde etkin kriterlerin belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Çok kriterli karar verme (ÇKKV) faktör seçimi için uygun bir yöntem olup, analitik ağ süreci (ANP) ise bu çalışmada araç olarak kullanılmıştır. Bu amaçla, tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişimi üzerinde etkili olan faktörlerin olduğu bir liste uzman grubuna sunulmuştur. Daha sonra bu konuda etkili olan kriter ve alt kriterlerin önceliğinin belirlenmesi için ilgili araştırmacılar ve bölgenin yerel üretici uzmanlara hazırlanan anketler yapılmıştır. Yapılan anketler Super Decision yazılımı kullanılarak analiz edilmiştir. ANP kullanılarak tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişimi üzerinde etkili ana faktörlerin örneğin ekonomik, eğitim-yayım hizmetleri, sosyal-kültürel ve destekleyici politikaların sıralaması gösterilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmanın ana amacı, tıbbi bitkileri yetiştiriciliğinin gelişimini etkileyen faktörlerin önceliklerinin belirlenmesi için bir karar verme aracı olarak ANP geliştirilmesidir. Sonuçlar, ANP metodunun tıbbi bitkileri yetiştiriciliğinin gelişimini etkileyen faktörlerin önceliklerinin belirlenmesi için uygun bir metod olduğunu göstermiştir. Yapılan bu araştırma sonucunda tıbbi bitki ekiminin desteklenmesi, pazarlama desteği için altyapı oluşturulması, üreticilerin eğitilmesi gibi hususların tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişimi üzerinde en fazla etkiye sahip olan faktörler olduğu ortaya çıkmıştır.

Prioritizing of effective factors on development of medicinal plants cultivation using analytic network processAbstract: For the overall development of medicinal plants cultivation in Iran, there is a need to identify various effective factors on medicinal plant cultivation. A proper method for identifying the most effective factor on the development of the medicinal plants cultivation is essential. This research conducted in order to prioritizing of the effective criteria for the development of medicinal plant cultivation in North Khorasan province in Iran using Analytical Network Process (ANP) method. The multi-criteria decision making (MCDM) is suggested to be a viable method for factor selection and the analytic network process (ANP) has been used as a tool for MCDM. For this purpose a list of effective factors offered to expert group. Then pair wise comparison questionnaires were distributed between relevant researchers and local producer experts of province to get their opinions about the priority of criteria and sub- criteria. The questionnaires were analyzed using Super Decision software. We illustrated the use of the ANP by ranking main effective factors such as economic, educational-extension services, cultural-social and supportive policies on development of medicinal plants. The main objective of the present study was to develop ANP as a decision making tool for prioritizing factors affecting the development of medicinal plants cultivation. Results showed that the ANP methodology was perfectly suited to tackling the complex interrelations involved in selection factor in this case. Also the results of the process revealed that among the factors, supporting the cultivation of medicinal plants, build the infrastructure for marketing support, having educated farmer and easy access to production input have most impact on the development of medicinal plant cultivation.Keywords: Development, medicinal plants, multi-criteria decision methods, North Khorasan province, IranAnalitik ağ süreci ile tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişimi üzerine etkili olan faktörlerin önceliklerinin belirlenmesiÖzet: İran'da tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişmesi için, bu konuda etkili faktörlerin belirlenmesine ihtiyaç bulunmaktadır. Tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişmesinde en etkili faktörün belirlenmesi için uygun bir yöntem bulunması gerekmektedir. Bu çalışma, Analitik Ağ Süreci (ANP) yöntemi kullanılarak İran Kuzey Horasan bölgesinde tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişiminde etkin kriterlerin belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Çok kriterli karar verme (ÇKKV) faktör seçimi için uygun bir yöntem olup, analitik ağ süreci (ANP) ise  bu çalışmada araç olarak kullanılmıştır. Bu amaçla, tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişimi üzerinde etkili olan faktörlerin olduğu bir liste uzman grubuna sunulmuştur. Daha sonra bu konuda etkili olan kriter ve alt kriterlerin önceliğinin belirlenmesi için ilgili araştırmacılar ve bölgenin yerel üretici uzmanlara hazırlanan anketler yapılmıştır. Yapılan anketler Super Decision yazılımı kullanılarak analiz edilmiştir. ANP kullanılarak tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişimi üzerinde etkili ana faktörlerin örneğin ekonomik, eğitim-yayım hizmetleri, sosyal-kültürel ve destekleyici politikaların sıralaması gösterilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmanın ana amacı, tıbbi bitkileri yetiştiriciliğinin gelişimini etkileyen faktörlerin önceliklerinin belirlenmesi için bir karar verme aracı olarak ANP geliştirilmesidir. Sonuçlar, ANP metodunun tıbbi bitkileri yetiştiriciliğinin gelişimini etkileyen faktörlerin önceliklerinin belirlenmesi için uygun bir metod olduğunu göstermiştir. Yapılan bu araştırma sonucunda tıbbi bitki ekiminin desteklenmesi, pazarlama desteği için altyapı oluşturulması, üreticilerin eğitilmesi gibi hususların tıbbi bitki yetiştiriciliğinin gelişimi üzerinde en fazla etkiye sahip olan faktörler olduğu ortaya çıkmıştır.Anahtar kelimeler: Gelişme, tıbbi bitkiler, çok kriterli karar verme teknikleri, Kuzey Horasan ili, İranReceived: 14 May 2014 - Accepted: 10 June 2014To cite this article: Rassam, G., Gholami, M.R., Mellati, F., Gol, E.A., Mashayekhan, A., 2014. Prioritizing of effective factors on development of medicinal plants cultivation using analytic network process. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 64(2): 69-76. DOI: 10.17099/jffiu.37137