Turistik faaliyetlerin seçimine yönelik bir çok ölçütlü karar destek modeli
A multi-attribute decision support model for selection of touristic activities
Yazar: SAİT GÜL
Danışman: PROF. DR. Y. İLKER TOPÇU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Analitik hiyerarşi süreci = Analytical hierarchy process ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Tercih sıralaması = Preference classification ; Turizm planlaması = Tourism planning

Özet:
Turistik bir gezi ya da faaliyete katılmayı arzulayan insanlar, genellikle mevcut turistik bölgelerdeki gezi yerleri, grup turları ve turistik etkinlikler hakkında kesin bilgi sahibi değillerdir. Bunun yanı sıra kendi kişisel tercih ve beklentileri ile turistik gezi ve faaliyetler için ayırdıkları bir zaman ve bütçe kısıtı da bulunmaktadır. Ayrıca gezi için ayıracakları zamanı, gezi yerleri ve turistik faaliyetler hakkında bilgi toplamaya harcamayı da tercih etmemektedirler. Bireysel boyutları yanında ülke ekonomileri açısından da özellikle turizmin milli gelir içerisinde büyük paylara sahip olduğu ülkelerde, turizm planlama ve pazarlaması çalışmaları büyük bir önem taşımaktadır.Bu çalışmada, turist adaylarının kişisel beklenti ve tercihleri doğrultusunda onlara turistik etkinlikler önerilmesi ile ilgili olarak bir model geliştirilmeye çalışılmıştır. Yöntem olarak çok ölçütlü karar verme tekniklerinden AHS ve TOPSIS'in kullanıldığı bu model, kapsamı itibariyle bireyselleştirilmiş turistik önerilerde bulunulmasına olanak tanımaktadır.Çalışmanın ilk bölümünde turistik faaliyet seçiminin önemi üzerinde durularak giriş yapılmakta, ikinci bölümünde turistik karar verme hakkındaki yazın taraması sonuçları anlatılmaktadır. Üçüncü bölümde, karar verme üzerine ayrıntılı açıklamalar yapılarak, modelde kullanılacak olan AHS ve TOPSIS yöntemleri açıklanmaktadır. Dördüncü bölümde ise aşağıda kısaca tanıtılan adımlara sahip olan modelin oluşturulması süreci hakkında bilgi verilmekte ve uygulama sonuçları ortaya konulmaktadır.Modelin geliştirilmesi üç adımda gerçekleştirilmiştir. Sorunun yapılandırılması adımında, yazın taraması neticesinde belirlenmiş bulunan ve turistik tercihi etkilediği düşünülerek altı ana grupta gösterilen toplam otuz üç turistik tercih faktörü ile seçenek kısıtlayıcı faktör grupları modelin yapılandırılmasında kullanılmış ve tercih faktörleri ebeveyn-çocuk ilişkisi çerçevesinde oluşturulan hiyerarşide gösterilmiştir. Ayrıca bu adımda, turistik faaliyet alternatifleri de (toplam on örnek turistik aktivite) belirlenmiş ve tercih faktörleri de kullanılarak karar verilmesinde kullanılacak olan karar matrisi oluşturulmuştur. Bu adımda karar sorununun bileşenleri ortaya konulmuştur.İkinci adım olan sorunun modellenmesi kısmında, öncelikli olarak, karar vermede kullanılacak verilerin elde edilmesi amacıyla, turistik tercih faktörleri göz önüne alınmak suretiyle bir anket formu tasarlanmıştır. Anket, turist adayının turistik tercihlerinin ikili faktör karşılaştırması yoluyla belirlenmesi işinde kullanılmaktadır. Bunun yanı sıra karar analizinde kullanılacak yöntem olan TOPSIS'in bir gereği olarak faaliyetlere ilişkin faktör bazlı uzman puanları alınmıştır. Anket verilerinin kullanıldığı AHS yöntemi ile faktörlere ilişkin ağırlıklar ve uzmanlardan alınan puanlar bu adımın son aşamasında karar matrisine işlenmektedir.Üçüncü adım olan sorunun analizi bölümünde ise AHS ve TOPSIS çok ölçütlü karar verme tekniklerinden oluşan bir süreç önerilmektedir. AHS tekniği, turist adaylarına ait anket verilerini kullanmak suretiyle faktörlere ilişkin ağırlıklar belirlemektedir. Faktörlere ait bu ağırlıklar ve uzmanlardan alınan turistik alternatiflere ilişkin faktör bazlı puanlar sorunun modellenmesi adımında karar matrisine işlendikten sonra bu adımda, TOPSIS yöntemi ile analiz edilerek turist adayının tercihlerine en uygun olan turistik faaliyet seçeneği belirlenmekte ve turiste önerilmektedir.Bireysel bazlı olarak çalışan bu model, turistin tercihlerine en uygun turistik alternatifi o kişiye sumayı amaçlamaktadır. Çalışmanın doğrulanması amacıyla uygulama kısmında farklı tercihlere sahip turist adaylarına önerilen farklı turistik faaliyetler karşılaştırmalı olarak incelenmekte ve sonuçlar bölümünde uygulama örneklerine ilişkin analiz sonuçları, neden-sonuç ilişkisi içerisinde tartışılmaktadır. Ayrıca bu son kısımda, çalışmanın geliştirilme olanakları üzerine öneriler getirilmektedir.

Abstract:
The people, who wish to join a touristic travel or activity, have rarely certain information about available travel destinations, group tours and touristic events in a specific region. Furthermore, they have their own personal expectations and preferences especially with time and budget limitations reserved for travelling. Therefore, they do not want to spend their limited time to collect information about travelling instead of travelling. Besides its individualistic dimensions, tourism planning and marketing studies carry a big weight for national economies in all over the world, particularly for the nations whose tourism incomes having bigger shares in their total national incomes.This study aims to develop a touristic suggestion model to the tourist candidates towards their personal expectations and preferences about tourism. The Analytic Hierarchy Process (AHP) developed by Saaty and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) developed by Yoon and Hwang multi-criteria decision making methods are used in this study for analyzing processes. The reason of the usage of these techniques is that their perfection and abilities regarding individualizing in decision making problems.In chapter 1, the main goal of the study and the importance of selection of the touristic activities are emphasized.In chapter 2, literature review on academic studies about touristic decision making problems is introduced. 29 articles are found in touristic decision making literature and they are classified in two levels.Primarily, a taxonomic examination is done and the articles are reunited in five groups according to their focuses.Mathematical model building studies are intended to develop some methods to find solutions for tour routing method, using optimization techniques like integer linear programming, or genetic algorithms.Classification of the studies in terms of their goals includes five sub-groups, which the studies in these separated groups are tended to different aims: Classification, Touristic Prioritization, Route Determining, Tour Formation for Individuals and Tour Formation for Groups.Classification of the studies in terms of their methods and technological resources includes different groups. Using methods are multi-criteria decision making, vectorial similarity, artificial intelligence, genetic algorithms and statistics, etc. Geographic Information Systems and maps can be given as examples for the technological resources utilized in studies.?Section about studies including application examines the studies according to their suggestion applications about touristic routes and activities.?Section about studies working on cognitive processes presents tourist candidate?s psychological, logic and mental situations while making touristic decisions.At the second level of classification, the articles are categorized in five groups by considering their contents.?Explanation and classification based articles?Articles that intended to build mathematical modelsArticles that intended to find tours by individualization?Cognitive decision making based articles?Articles that cannot be included by other groupsChapter 3 contains detailed explanations regarding decision making problem and the methods (AHP and TOPSIS) that can be used to deal with the problem.In chapter 4, proposed model that is built for suggesting touristic activities to tourist candidates, is introduced below systematically. At the end of the chapter, the findings as the result of applications are given. Proposed model has three phases.In structuring problem phase, total 33 criteria and restricting factors are established. These criteria and factors are extracted from literature. Criteria are reunited in six main groups and depicted with a hierarchy in accordance with AHP systematic. Main factor groups are Type of Activity (it has three sub-groups: Thematic Activities, Sportive Activities and Relaxation), Transportation Mode, Type of Accommodation, Season, Security and Cost. Restricting factors are Check-in and Check-out Dates, Estimated Budged, Marital Status and Expected Features from an Activity. Furthermore, touristic activity alternatives (ten alternatives for application) are determined and decision matrix is built by using these alternatives and preference criteria.In modeling problem phase, a survey form is designed with the aim of acquiring data that will be used in decision making process, considering touristic preference criteria and alternative restricting factors. Survey?s usage can be accepted as a requirement for acquiring data regarding tourist candidate?s preferences by allowing them to evaluate criteria by pairwise comparison. Additionally, tourism expert?s criterion-based assessment points regarding alternatives are added into decision matrix as a necessity of TOPSIS in this phase. Scales of points are given below.Type of Activity?s point will be one of 0 or 1. E.g. if a tour organization includes a cultural activity, it takes 1 point for this criterion; if not, it takes 0 point.?Transportation Mode?s point will be one of 0 or 1. E.g. if an airway transportation option is available for a touristic activity, it takes 1 point; if not; it takes 0 point.?Type of Accommodation?s point will be given over 100 points according to its service level of quality. E.g. if an organization presents a full pension opportunity, it may takes 90 points for higher quality level or 20 points for lower quality level.Season?s point will be one of 0 or 1. E.g. if a touristic organization is convenient for winter, winter criterion will take 1 point; if not, it will take 0 point.?Security?s point will be given over 100 points according to each security criterion?s feature. E.g. if there exists a big hospital around the activity region, it may take 90 points for healthcare center criterion; if there exists a village clinic, it may take 40 points.The touristic activity?s real cost will be used for cost criterion in decision matrix.Importance weights that are found as the results of AHP analyses, and experts? points are entered into decision matrix. Final decision matrix will be analyzed with TOPSIS.In analyzing problem phase, some computational operations are performed by using multi-attribute decision making methods, AHP and TOPSIS. AHP uses the survey data and concludes importance weights of tourist?s preference criteria. Decision matrix that includes importance weight and expert points is analyzed with TOPSIS. This analysis gives the most appropriate alternative for the tourist candidate?s preferences and the final alternative will be suggested to him or her. TOPSIS technique orders the alternatives according to the tourist candidate?s expectations and suggests the best alternative. In application stage, primarily, mechanism of the model is introduced in details for a tourist candidate as an example. Then, suggestions for different tourist candidates are explained in comparison with each other.This individualization based model aims to propose the best touristic activity alternative to the tourist candidates in compliance with their preferences, priorities and expectations. In chapter 6, results found in application stage are summarized in a cause and effect relationship.1.The relation between touristic suggestion and expert points of this suggested touristic alternative is directly connected with criteria?s importance weights. So, model proposes the alternative which has the most appropriate expert points to the tourist candidate?s preferences.2.?Cost? criterion has mostly a higher importance weight for tourist candidates. The minimum cost weight has even an upper position in the list of criteria.3.The weights of the first four criteria, which have the higher importance, is within the range of 45,6% to 63,4% for analyzed applications given in Chapter 4. The arithmetic mean of these values is 52,43%. In this situation, it can be said that the first four of 33 criteria has the half of total importance weights.This study is completed by specifying the improvement possibilities of proposed model for the future researches.Proposed model can be rendered suitable to ?e-tourism? concept for the usage of tourism agencies that supply services on the internet.?Other multi-criteria decision making methods can be applied to the same problem. Thus, the response level of the proposed model can be determined by comparing the results of different techniques.The convenience between the preferences of tourist candidates and the features of touristic activities in a geographical region can be determined. Updating the model should be necessary for its suitability to multiple candidates? inclusion.?The model requires updating operations in order to have it become convenient to tourism activity selection for groups instead of individual tourist candidates.