Arıcılıkta Kullanılacak Veri Tabanı Yönetimi ve Karar Destek Yazılımının (ARISOFT) Geliştirilmesi ve Denenmesi

Arıcılıkta Kullanılacak Veri Tabanı Yönetimi ve Karar Destek Yazılımının (ARISOFT) Geliştirilmesi ve Denenmesi Adil Koray YILDIZ 1, Sefa TARHAN 2 1 Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Biyosistem Mühendisliği Bölümü, Tokat 2 Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Tokat adilkoray@gmail.com Özet:Arıcılıkta kolonilerin devamlılığı ve yüksek bal verimi için arı kovanları belirli dönemlerde, muayene ve bakım işlemlerine tabi tutulmaktadır. Muayeneler sonucunda toplanan verilerin değerlendirilmesiyle içinde bulunulan dönemin hedefine göre bakım kararları alınmaktadır. Muayene verilerinin kaydı ve değerlendirilmesi özellikle koloni sayısı fazla olan arılıklar için zor ve zaman alıcı olmaktadır. Günümüzde bu gibi zaman alan uygulamalar için bilgi teknolojilerinden yararlanarak daha kolay ve etkin iş planları hazırlanabilmektedir. Bu çalışmada arıcının koloni verilerini kaydedebileceği ve bu kayıtlara göre etkili iş planları elde edebileceği bir arıcılık karar destek yazılımının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Araştırmalarda on koloni deneme, on koloni kontrol olmak üzere yirmi arı kolonisi kullanılmıştır. Arıcılık faaliyet dönemi olarak belirlenen, kış mevsimi sonunda arıların çalışmaya başlamasından bir sonraki kışlatmaya kadar geçen sürede iki grup için de muayene ve uygulama kayıtları toplanmış ve veri tabanına kaydedilmiştir. Karar destek yazılımı, sadece deneme grubu kolonileri için iş planları oluşturmuş ve bu grubun uygulamaları bu iş planlarına göre yapılmıştır. Kontrol grubunun uygulamaları farklı bir uzman arıcı tarafından bilindik yöntemlere göre yapılmıştır. Programın kullanımının getirdiği başarı bir sonraki kışlatmaya giren kolonilerin nüfus gücü ve o yılki bal üretimi dikkate alınarak belirlenmiştir. Dönem sonunda deneme grubunun ortalama bal üretiminin ve mevcut durumunun, kontrol grubuna göre daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Dönem boyunca yapılan uygulamalar değerlendirildiğinde karar destek yazılımının oluşturduğu iş planlarının çalışma zamanı açısından yarar sağladığı görülmüştür. Anahtar kelimeler:arıcılık, karar destek yazılımları, tarım yazılımları Development of Decision Support and DatabaseManagement Software (ARISOFT) for Beekeeping Abstract: Beehives are subjected to examinations and maintenances at the certain periods of a year for high honey productivity and continuity of colonies in beekeeping. Appropriate application decisions are made based on the data collected from the beehive examinations to reach the goals of the current period. Examination and evaluation of these data records are difficult and time consuming especially for bee farms which have more colonies. Nowadays, information technologies can be used for preparing business plans more easily and effectively for such time-consuming applications. The aim of this study was to develop a decision support software with database which can be used to obtain effective business plans based examination data collected by beekeepers. There were two groups of bee colonies: trial group and control group. Ten bee colonies were used for each group. Examination and application records for the two groups were collected and recorded in the database during the activity period of beekeeping, which started at the end of current wintering and ended at the beginning of next wintering. Decision support software created business plans only for the trial group and the maintenance of this group was made based on these business plans. The control group was maintained by an expert beekeeper only based on his experience. The successes brought by the use of software were determined by considering the populations of the 160

colonies entering the next wintering and honey production in that year. The average honey production and the population of the trial group were found higher than those of the control group at the end of whole beekeeping period in a year. The work plans created by the decision support software provided benefits in terms of preventing labor losses and saving working time based on the consideration of all applications made during whole beekeeping period. Key words: Beekeeping, decision support software, agricultural software Giriş Arıcılık genel olarak kırsalda 50-60 kovana sahip orta ölçekli arılıklarda yapılmaktadır. Sadece arıcılıkla uğraşan çiftçilerin sayısı çok azdır. Arıcılık genel olarak ek iş niteliğindedir. Büyük çiftliklerde ise arıcı başına düşen kovan sayısı fazladır. Dolayısıyla, her iki durumda da kovan başına düşen iş gücü kısıtlıdır. Arıcılıkta kolonilerin devamlılığı ve ürün verimi için arı kovanları belirli dönemlerde belirli muayene ve işlemlere tabi tutulmaktadırlar. Muayene sonucunda arıcı, o dönemin hedefine göre çeşitli uygulama kararları almakta ve uygulamaktadır. Arıcılıkta makul olan, kolonilerin muayene ve bakımlarını yaparken arı kovanlarını olabildiğince az açarak koloniyi rahatsız etmemektir (Ünal, 2006). Tüm bu muayene ve bakımların kayıt altına alınması özellikle arı kovanı sayısı fazla olan arılıklar için çok önemlidir. Aksi halde iş kayıpları ve ürün veriminde kayıplar olabilmektedir. İyi bir arıcı yapılan işlemleri ve muayene sonuçlarını not etmelidir. Bu notlar her bir arı kovanı için ayrı ayrı alınmalıdır. Ayrıca birleştirme, bölme gibi birbirleri ile olan ilişkiler de belirtilmelidir. Arıcılık için bir başka önemli konu genetik geliştirme, ıslah çalışmalarıdır. Bu çalışmalarla bal arılarının ekonomik açıdan önemli olan genetik özellikleri geliştirilmektedir (Oskay, 2008). Bunun için öncelikli olarak arı kovanlarındaki kolonilerin ırkları belirlenmeli ve kayıt altına alınmalıdır. Bu şekilde bölgesel veya ulusal arı ırk haritaları çıkarılabilir. Genetik değişimlerin izlenebilirliği sayesinde ıslah çalışmaları kontrol altına alınabilmektedir. Teknik arıcılığın verimli ve etkili yapılabilmesi, gelişim sağlayarak sürdürülebilirliğinin sağlanması, kayıt altına almayı gerekli kılmaktadır. Bunun için öncelikle kolonileri birbirinden ayıracak numaralandırma veya isimlendirmelere ihtiyaç vardır. Hâlihazırda, T.C. Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı nın çiftçi kayıt sistemi için belirlediği barkod sistemi, sisteme kayıtlı arıcılar tarafından kullanılmaktadır(anonim, 2009). Arıcılar kendi çalışma notlarını alırken bu barkod numaralarından yararlanabilmektedirler. Fakat bu notların alınması işlemi çoğu çiftlikte standart olarak yapılmamaktadır. Not alma sırasında yapılan hatalar yanlış uygulamalara sebep olacağı gibi dönem hedeflerine ulaşmayı engellemekte bu da koloninin sönmesine varana kadar birçok soruna sebep olabilmektedir.ayrıca koloni başına düşen işgücünün kısıtlı olması, kayıtlara göre hazırlanacak ve koloni muayene ve uygulamalarını düzenleyecek iş planlarının hazırlanmasını zorlaştırmaktadır. Birçok arıcı getireceği iş yükünü düşünerek iş planı hazırlamaktan vazgeçmektedir. Karmaşık ve zaman alan bu arıcılık uygulamaları için bilgi teknolojilerinden yararlanarak daha kolay ve etkin iş planları hazırlanabilmektedir. Birçok alan için bilgi teknolojisi ürünleri, karşılaşılabilecek sorunların tahmininde veya mevcut sorunların teşhisinde yarar sağlamaktadır (Tonta, 1999). Günümüzde sorunların çözümleri için tavsiyelerde bulunan özelleşmiş yapay zekâya sahip bilgi sistemleri geliştirilmiştir(allahverdi, 2001). Uzman sistem olarak isimlendirilen bu sistemler, üretim yönetimi ve organizasyon, problem tespiti ve çözüm bulma gibi konularda tarımsal üreticilere yarar sağlamaktadır (Sındır, 1994). 161

Bu çalışmada rutin arıcılık işlemlerine ait kayıtların standart bir formatta tutulmasını sağlayacak veri tabanı ve teknik arıcılık sorunlarına çözüm getirebilecek bir karar destek yazılımının (ARISOFT) geliştirilmesi, bu yazılımın işlevselliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Geliştirilen ARISOFT yazılımı kullanılarak muayene sonuçlarının değerlendirilmesi, kontrollerin devamlı yapılması ve gereksiz oğul çıkışlarının engellenerek bal üretiminin arttırılması hedeflenmiştir. Materyal ve Yöntem Materyal Denemelerde kullanılan ARISOFT yazılımı, C# dilinde oluşturulmuştur. Toplanan veriler, oluşturulan iş planlarının ve genel kural bilgilerinin saklandığı veri tabanı Microsoft Access ile oluşturulmuştur. ARISOFT programının görselliği, arıcının bir bütün olarak arılığın durumunu izleyebileceği şekilde tasarlanmıştır (Şekil 1). Ana ekran iki bölümden oluşmuştur. Sağ taraftaki bölüm arılıktaki kovan yerleşimini ve kolonilerin genel durumunu göstermektedir. Bu bölümde kolonileri temsil eden kovan simgeleri arılıktaki yerleşim düzenine göre sıralanmıştır. Şekil 1. ARISOFT programının genel görünümü Kovan simgeleri üzerinde koloniyle ilgili gerekli bilgiler yer almaktadır. Seçilen koloniyle ilgili son muayene, son uygulama, son iş planı gibi güncel bilgilere ulaşmak için program penceresinin sol tarafında bulunan ayrıntılı bilgi bölümünden yararlanılır. Yazılım, çalışmaya başladığında öncelikli olarak içinde bulunulan faaliyet dönemini belirlemektedir. Arıların faaliyetleri ve faaliyet zamanlamaları değerlendirilerek bir yıllık süre farklı dönemlere bölünmüştür. Bunlar, İlkbahar Bakım dönemi, Bal-Oğul dönemi, Hasat ve Sonbahar Bakım dönemleridir. Kışlatma döneminde arıcılık işleri yapılmadığından program, bu sürede yeni muayene-uygulama kaydı almamaktadır ve kovanların açılmaması için arıcıyı uyarmaktadır. Faaliyet dönemi belirlendikten sonra program genel işleyişine devam etmektedir. ARISOFT; kayıt toplama, değerlendirme ve iş planı oluşturma şeklinde üç temel işleve sahiptir. Şekil 2 de programın genel işleyiş algoritması verilmiştir. 162

Şekil 2. ARISOFT programının genel işleyiş algoritması Denemeler Tokat ilinin Başçiftlik ilçesinde bulunan arı çiftliğinde gerçekleştirilmiştir. Araştırmaların düzgün yapılabilmesi için deneme alanı, 1,5 km yarıçaplı alanda başka arı kovanları olmayacak şekilde seçilmiştir, böylece kolonilerin farklı kolonilerle etkileşimi ve rekabeti de engellenmiştir. Koloniler deneme ve kontrol grupları olmak üzere ikiye ayrılmıştır. Her bir grup bir adet Karniyol ve dokuz adet Kafkas ırkı koloni olacak şekilde seçilmiştir. Kolonilerin gruplandırılma işlemi yapılırken benzer özelliklerine göre eşleştirilmiş deneme ve kontrol gruplarındaki kolonilerin birbirine benzer özelliklerde olması sağlanmıştır. Karşılaşılabilecek olumsuzluklara karşı iki koloni de yedek olarak hazır bulundurulmuştur. Bu yedek kolonilerde bal üretiminden çok nüfusunun ve ana arının korunması hedeflenmiştir. Diğer kolonilerde olabilecek beklenmedik durumlarda bu kolonilerden destek sağlanması planlanmıştır. Deneme ve kontrol kolonileri gelişigüzel bir şekilde çiftlikteki yerlerine dağıtılmıştır. Aralarına, gerekli (oğul verme, bölme işlemleri vb.) durumlarda kullanılmak üzere boş kovanlar yerleştirilmiştir. Yöntem Denemeler yapılmadan önce dönem hedefleri belirlenmiş ve temel arıcılık işlemleri ARISOFT un bilgi tabanına kaydedilmiştir. Dönem hedefleri teknik arıcılık bilgilerine uygun bir şekilde seçilmiştir (Kayral, 2005). Yılsonu hedefi, en yüksek miktarda bal elde edilirken kolonilerin hasarsız veya en az hasarla geçirmeleri için kışlatmaya kuvvetli ve tok bir şekilde girmeleri olarak belirlenmiştir. Arılıktaki tüm arı kovanları ARISOFT yazılımının koloni kayıt penceresi kullanılarak veri tabanına kaydedilmiştir. Kovanların bu ilk kayıtlarının raporları oluşturulmuştur. Daha sonra belirli zamanlarda rapor oluşturma tekrarlanmıştır. ARISOFT kullanıcıya belirli zamanlarda kolonileri muayene etmesini tavsiye edecek şekilde programlanmıştır. Bunlar, rutin muayeneler olarak isimlendirilmiştir. Rutin muayenelerin zamanlamaları, içinde bulunan döneme göre belirlenmiştir ve genel olarak tüm koloniler için 163

uygulanmıştır. Rutin muayenelerin haricinde programın özel durumlar için gerekli gördüğü muayeneler de olmuştur. Bunlar da özel muayene olarak isimlendirilmiştir ve belirli koloniler için geçerlidirler. Muayene kayıtları deneme veya kontrol ayırt edilmeksizin tüm koloniler için veri tabanında tutulmuştur. Koloniler üzerindeki tüm uygulamalar kayıt altına alınmıştır. Uygulamalar da muayeneler gibi iki sınıfa ayrılmıştır. Rutin uygulamalar belirli dönemlerde yapılması gereken ilaçlama, temizlik gibi bakım uygulamalarıdır. Özel uygulamalar, deneme grubu için düzenlenen iş planlarına göre yapılan, kontrol grubu için ise sorumlu arıcının kendi bilgi ve tecrübesine dayanarak aldığı kararlarına göre yaptığı uygulamalardır. Arı kolonilerinin kontrol ve muayeneleri sırasında bilgisayarla kayıt alma işlemi zor olmaktadır. Bu zorluklar sebebiyle muayene kayıtlarının bilgisayarla doğrudan alınması yerine denemeler süresince kayıtlar, Şekil 3 de gösterilen form yardımıyla toplanmıştır. Bu form arıcının muayene veya uygulama yaparken zaman kaybetmeden verileri girebileceği şekilde düzenlenmiştir. Çoğu veri verilen seçeneklerin uygun olanlarının işaretlenmesiyle toplanmıştır. Veri toplamada bir diğer sorun nitel verilerin bilgiye dönüştürülürken nicel hale getirilmesidir. Örneğin, ilkbahar bakım döneminde çok önemli olan nüfus bilgisi 0 ile 10 arasında derecelendirilmiştir. Bu derecelendirme yapılırken arıların kovan içerisinde dağınık olmamaları, toplu durmalarından yararlanılmıştır. Üzerinde arıların bulunduğu çerçeveler sayılarak nüfusları ölçülebilir hale getirilmiştir. Formlarla toplanan veriler, gün sonunda ARISOFT ile veri tabanına kaydedilmiştir. Kayıt işlemlerinden sonra ARISOFT kendiliğinden değerlendirme işlemini başlatmıştır. Şekil 3. Veri toplama formu Kayıtların güncellenmesinden sonra ARISOFT otomatik olarak iş planlarını düzenlemiştir. Muayene ve uygulama kayıtlarının tüm koloniler için toplanmasına rağmen ARISOFT yazılımı, değerlendirme ve iş planlarını sadece deneme kolonileri için oluşturmuştur. Deneme kolonilerinden sorumlu olan arıcı tamamen bu iş planlarına göre muayene ve uygulamaları gerçekleştirmiş, iş planının dışına çıkmamıştır. Kontrol grubuyla ilgilenen diğer bir arıcı bu iş planı ve değerlendirme verilerinden habersiz olarak sadece kontrol kolonilerinin muayenelerini ve uygulamalarını tamamen kendi bilgi ve tecrübelerine dayanarak yapmıştır. 164

Böylece, denemeler süresince tüm koloniler için kayıtlar toplanmış fakat sadece deneme kolonileri için ARISOFT un ürettiği iş planlarından yararlanılmıştır. Bal-oğul dönemi bittikten sonra koloniler üzerindeki ballar toplanarak hasat gerçekleştirilmiştir. Hasat işlemi de diğer uygulamalar gibi kaydedilmiştir. Kolonilerden alınan ballar tartılmış ve gram cinsinden kaydedilmiştir. Kolonilerin bal üretimleri, çalışmamızın başarım ölçütü olarak değerlendirilmiştir. Bir koloninin bal üretiminin birçok çevresel faktöre bağlı olacağı düşünülerek her kovanın başarımı, ürettiği balın toplam üretime katkısını gösterecek bir büyüklükle hesaplanmıştır. Bu büyüklük Üretim Puanı olarak isimlendirilmiş ve kolonilerden alınan gram cinsinden bal miktarları normal dağılıma sahip bir seri olarak ele alınarak hesaplanmıştır(düzgüneş ve ark., 1993). Olasılık yoğunluk fonksiyonu üzerindeki bir noktada birikimli yüzde, olasılık yoğunluk fonksiyonun altında kalan, eksi sonsuzdan o noktaya kadar olan alanın, eksi sonsuzdan artı sonsuza kadar olan alana yani 1 e oranı olarak tanımlanır. Kolonilerin bal verileri için bahsedilen alan, (1) eşitliğinde gösterilen birikimli dağılım fonksiyonu ile bulunmuştur. Bu formülde S, örneklerin standart sapmasını, bu serinin aritmetik ortalamasını ifade etmektedir. En yüksek puanın %99, en düşük puanın %1 olması için ortalama ve standart sapma hesaplarında en yüksek ve en düşük değerler dikkate alınmamıştır. Bu puanlama sistemi sayesinde kolonilerin toplam üretimdeki konumları daha rahat anlaşılır hale getirilmiştir. Araştırma Bulguları Faaliyet yılı boyunca tüm kolonilerin her biri için 20 adet rutin muayene yapılmıştır. Bunların haricinde ARISOFT, bazı koloniler için 7 özel muayeneyi farklı zamanlarda iş planlarına eklemiştir. Kontrol grubunda ise, uzman arıcı rutin muayeneler haricinde 12 özel muayeneyi farklı kontrol kolonilerine uygulamıştır. Denemeler süresince bir koloniye düşen ortalama muayene sayısı deneme kolonileri için 23, kontrol kolonileri için 28 olmuştur. ARISOFT 20 adet iş planı oluşturmuştur. İş planlarının verimliliğinin araştırılması ve dönem hedeflerine ne kadar ulaşıldığının anlaşılması için ARISOFT tan dönem başlarında ve sonlarında kolonilerin genel durumuyla ilgili raporlar alınmıştır (Çizelge 1). Bu raporlar değerlendirildiğinde bal dönemine deneme grubunun daha güçlü girdiği görülmüştür. Bu dönemde amaç, kolonilerin hem oğul çıkma eğilimlerini düşürmek hem de koloni nüfusunun azalmasını engellemektir. Engellemelere rağmen, eksik uygulamalardan kaynaklandığı düşünülen oğullar çıkmıştır. Bal döneminde çıktığı belirlenen 8 oğuldan 2 si deneme grubuna aittir. Bunlardan biri kaybedilmiş diğeri oğul veren koloniyle geri birleştirilmiştir. Kontrol grubunda çıkan oğul sayısı 6, birleştirme 4, kayıp 2 dir. Deneme grubunda iki, kontrol grubunda tek olan iki yaşlı ana arılar çıkan oğullardan elde edilen genç analar ile değiştirilmiştir. Hasat dönemi sonunda kolonilerden alınan bal miktarları ve hesaplanana başarı puanları Çizelge 2 de verilmiştir. 165

Çizelge 1. Alınan Raporlar Rapor No Rapor Tarihi Açıklama 1 16.03.2011 Sene başlangıcı, İlk durum 2 22.05.2011 İlkbahar dönemi sonu, bal-oğul dönemi başlangıcı 3 24.09.2011 Bal-oğul dönemi sonu, hasat öncesi 4 09.10.2011 Hasat sonu, Sonbahar dönemi başlangıcı 5 01.11.2011 Sonbahar dönemi sonu, kışlatma öncesi Yedek olarak ayrılan koloniler toplam üretimi etkilemiş ve diğerleri ile bal üretim rekabetine girdikleri içinürettiği bal miktarları istatistik hesabına dâhil edilmiştir. İki grubun toplam bal verileri karşılaştırıldığında, deneme grubunun 65.332 g daha fazla bal ürettiği görülmüştür. Deneme başlangıcında benzer özelliklere göre eşleştirilip gruplara dağıtılankonilerin bal üretim miktarlarının kıyaslanması amacıyla Şekil 4 deki grafik verilmiştir. Bu grafik genel olarak değerlendirildiğinde bal üretiminin birçok faktöre dayanan dinamik bir süreç olduğu ve insan hatalarından kolaylıkla etkilenebileceği anlaşılmaktadır. 1 no lu deneme ve kontrol kolonilerinin durumlarının başlangıçta benzer olmasına rağmen, kontrol kolonisinde durumun etkin takip edilememesi sonucu bal üretimi gerçekleşmemiştir. 2, 3, 5, 7, 8, 9 ve 10 no lu deneme kolonileri, ilgili kontrol kolonilerine göre daha fazla bal üretmişlerdir. Bu artışın sebebinin, koloni bakımlarının insan hatası azaltılarak bilgisayarla planlanması olduğu düşünülmektedir. Çizelge 2. Alınan ballar ve hesaplanan puanları Koloni Alınan Bal (g) Başarı Puanı (%) Deneme-6 0 1 Deneme-4 9295 12 Deneme-1 16390 44 Deneme-8 16470 45 Deneme-2 17630 51 Deneme-9 24450 84 Deneme-3 24700 85 Deneme-7 24855 86 Deneme-5 30295 97 Deneme-10 34453 99 Kontrol-1 0 1 Kontrol-6 0 1 Kontrol-8 10063 15 Kontrol-5 10600 17 Kontrol-3 15135 38 Kontrol-4 16035 42 Kontrol-2 16105 43 Kontrol-9 16503 45 Kontrol-7 17535 51 Kontrol-10 31230 98 Yedek-2 7025 7 Yedek-1 8280 10 4 no lu deneme ve kontrol kolonilerinin bal üretim karşılaştırması genelin tersi olmuştur. Bu durumun yapılan tüm bakımlara rağmen kontrol kolonisindeki ana arının sağlık durumunun daha iyi olmasından kaynaklandığı düşünülmektedir. 6 no lu deneme ve kontrol kolonilerinde kontrol edilememiş oğul verme sebebiyle bal üretimi gerçekleşmemiştir. Koloni puanlarının grafiği Şekil 5 de verilmiştir. Bu grafiğin oluşturulmasında küçükten büyüğe olacak şekilde performans puanları sıralanmıştır. Dolayısıyla grafiğin yatay ekseni boş bırakılmıştır. Dikey ekseninde performans puanları verilmiştir. Grafikte görüldüğü gibi deneme 166

grubundan4, kontrol grubundan 8 koloni %50 sınırının altında kalarak ortalamadan düşük performans göstermiştir. Kontrol-1, Kontrol-2 ve Deneme-6 kolonileri bal üretmedikleri için puanları 1 iken en yüksek olan 99 puanı Deneme-10 kolonisi almıştır. Bir sonraki sene yararlanılması düşünülerek yedek kolonilerin de puanları hesaplanmıştır. Yedek kolonilerin bakımlarının ana arılarını ve nüfuslarını istenmeyen durumlara karşı elde tutmaya yönelik olması bal üretimlerindeki performanslarının düşük seviyede olmasını açıklamaktadır. Şekil 4. Kolonilerin karşılaştırmalı bal üretimleri Kışlatmaya girişte, deneme grubunun bir, kontrol grubunun iki kolonisinde nüfus ve gıda durumu kışlatmaya uygun bulunmamıştır. Bir sonraki bahar döneminde yapılan kontrolde uygun bulunmayan bu kolonilerden deneme grubunda bulunan bir koloni kışı geçirebilmiş, kontrol grubundaki iki koloni sönmüştür. Şekil 5. Küçükten büyüğe doğru kolonilerin puan sıralamasını gösteren grafik (K:Kontrol, D:Deneme, Y:Yedek) 167

Tartışma ve Sonuç Bu çalışmada arıcılıkta kullanılabilecek veri tabanı ve karar destek yazılımı geliştirilmiş ve karşılaştırmalı olarak etkinliği belirlenmiştir. Yapılan denemeler sonucunda ARISOFT kullanılan koloniler hem bal üretimi hem de kışa hazırlık açısından kontrol kolonilerine göre daha üstün performans sergilemişlerdir. Verilerin toplanması ve kaydedilmesi iş sürelerini kısmen uzatmış olmasına rağmen daha az sayıda muayene ile yeterli veriye ulaşabildiği görülmüştür. ARISOFT kullanımı kovanların fazladan açılıp kolonilerin gereksiz rahatsız edilmesini engellemiştir. Veri toplamanın elektronik yöntemlerle yapılması durumunda iş süresinde meydana gelen uzamalar ortadan kalkabilecektir. Daha önce arıcılık için oluşturulmuş ve kullanılmış benzer bir yazılım veya uzman sistem olmaması ARISOFT un başka bir yazılımla kıyaslanmasını engellemektedir. Büyükbaş hayvan çiftlikleri için yaygın olarak kullanılan yazılımların faydalarına benzer olarak ürün veriminde artış ve iş kayıplarında azalmaimkânısağlamıştır. ARISOFT programının içerisinde yer alan veri tabanının, bilimsel veya teknik denemelerde, istatistiksel verilerin elde edilmesinde, ıslah çalışması, ulusal arı ırkı veri bankası geliştirilmesi gibi çalışmalarda kullanılabileceği öngörülmektedir. İklimsel veriler gibi bazı çevresel etkenlerin değerlendirmeye alınması ARISOFT kullanımının faydasını arttıracaktır. Çevresel verilerin gerekliliği mevsim şartlarından dolayı bazı iş planlarının geç uygulanması ile anlaşılmıştır. Önceki yıllara ait yeterli veri elde olamadığından programın karar mekanizmalarında yapay zekâ yöntemlerinden yararlanılamamıştır. Karşılaştırma algoritmaları kullanılarak en uygun karar mekanizmaları geliştirilmiştir. Fakat bunların yıldan yıla değişen şartlara uyum sağlayabileceği düşünülmemektedir. Dolayısıyla geliştirilen yazılım bir uzman sistem olmaktan çok arıcılıkta kullanılabilecek bir uzman sistemin alt yapısına katkı sağlamaktadır. ARISOFT programı geliştirmeye açık bir yapıda hazırlanmıştır. Çevresel verilerle desteklenerek ve geliştirilerek daha gelişmiş bir uzman sisteme dönüştürülmesi mümkündür. Arı kolonilerinin bulunduğu bölgedeki flora durumunun programa dâhiledilmesi bal üretimine yönelik tahminlere imkân verebileceği gibi daha etkin planların da yapılmasına yardımcı olabilecektir. Literatür Listesi Allahverdi, N., 2001,Uzman Sistemler,Ankara: Nobel. Anonim, 2009, http://www.tab.org.tr/index.php?option=com_content&task=view&id=36&itemid=1 erişim: 05 04, 2012. Düzgüneş, O., Kesici, T., & Gürbüz, F., 1993,İstatistik Metodları, Ziraat Fak. Yayınları: 1291, Ankara. Kayral, G., 2005,Arıcının Aylık ve Mevsimlik İşleri, Kayral: İstanbul. Oskay, D., 2008, Bal Arısı Irklarının Çeşitliliğinin Korunması, Kolonilerin Yönetimi ve Genetik Yapılarının İstenen Yönde Geliştirilmesi Üzerine Model Oluşturulması,Uludağ Arıcılık Dergisi 8 (2): 63-72. Sındır, K. O., 1994. Uzman Sistemler - Tanımı ve Tarımdaki Yeri. 5-7 Ekim 1994, Tarımda Bilgisayar Uygulamaları Sempozyumu, 12-16, Bornova/İzmir: E.Ü. Ziraat Fakültesi. Tonta, Y., 1999, Bilgi Toplumu ve Bilgi Teknolojisi,Türk Kütüphaneciliği 13(4): 353-375. Ünal, M. S., 2006,Arıcılık, Sivas: Özemek Matbaa. 168