Her şey dâhil sisteminde yiyecek içecek miktarlarının yapay sinir ağları ile tahmini, Alanya'da bir uygulama
Estimation of amounts of food and beverage in all-inclusive system with artificial neural networks, an application in Alanya
Yazar: FARUK ERİNCİ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÇETİN ; PROF. DR. İBRAHİM GÜNGÖR
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Turizm = Tourism
Dizin: Her şey dahil = All inclusive ; Turizm = Tourism ; Tüketim = Consumption ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yiyecek içecek = Food and beverage ; Yiyecek içecek hizmetleri = Food and beverage services ; İsraf = Extravagance

Özet:
Turizm sektöründe her şey dâhil sistem ile hizmet sunan otel işletmelerinde müşteriler, otelde konakladıkları süre içinde almış oldukları standart hizmetlerin tamamından ilave ücret vermeden yararlanmaktadır. Standart hizmetlerin en önemli öğesini, açık büfe olarak sunulan yiyecek ve içecek oluşturmaktadır. Müşteriler açık büfede yiyecek ve içeceklerden istedikleri kadar alabilmektedirler. İşletmelerde uygulanan bu sistem, yiyecek içecek israfını oldukça arttırdığı gözlenmektedir. Bu sebeple sistemden faydalanan müşterilerin yeterli ve dengeli beslenmesini sağlamanın yanında yiyecek ve içecek maliyetini denetleyerek gıda kayıplarını ve israfı önlemek, gıdaların tüketim zinciri boyunca herhangi bir bozulmaya maruz kalmadan müşteriye yeter miktarda sunmak için ürünlerin üretim ve tüketim miktarlarının optimum seviyede belirlenmesi gerekmektedir.
Bu çalışmanın amacı; turizm sektöründe açık büfe yemek hizmeti sunan otel işletmelerinde, bir öğün için yapılan yiyecek içecek üretim miktarının tüketim miktarına eşit olmasını sağlamaktır. Günün her öğününde tüketilecek yiyecek ve içeceklerin miktarlarını doğru tahmin ederek üretim fazlası yemeklerin dökülmesi ile ortaya çıkan aşırı miktarlardaki gıda israfının minimize edilmesi hedeflenmektedir. Müşterilere istedikleri yemekten ve içecekten istedikleri miktarda ve taze bir şekilde sunulmuş olması, müşteri memnuniyetinin artmasına, yeter miktarda yiyecek içecek malzemesi alınması ile stok maliyetlerinin azaltılması yardımcı olacaktır.
Bu çalışmanın özgünlüğü; yiyecek ve içecek üretiminin fazla olması durumunda artan yiyecek ve içecekler çöpe dökülerek israf olmakta, yiyecek ve içecek üretiminin az olması durumunda ise müşteri memnuniyetinde düşüş gözlenmektedir. Bu olumsuzlukları minimize etmenin yolu, her öğünde tüketilecek yiyecek içecek miktarının olabildiğince yüksek güvenirlik seviyesinde tahmin edilerek önceden bilgi sahibi olmak şarttır. Her şey dâhil sistemde Açık büfe hizmeti sunan otellerde günün her öğününde tüketilecek yiyecek içecek miktarlarının çok yüksek güvenirlikte tahmin edecek yapay sinir ağı modelinin ortaya konulması ve bu modelin geliştirilmesi ile otellerde yiyecek içecek bölümü yöneticilerinin karar verme aşamalarında kullanabilecekleri karar destek niteliğindedir. 
Çalışmada kullanılan yöntem; tahmin yapmak için kullanılan çok sayıda istatistiksel yöntem bulunmaktadır; ancak bu çalışmada yapılan literatür araştırması neticesinde yiyecek içecek tüketim miktarının tahmininde yapay sinir ağları yöntemi kullanılmasına karar verilmiştir. Bir yapay zekâ tekniği olan yapay sinir ağı yönteminin diğer yöntemlerden daha hızlı sonuca yakınsaması ve tahmin değerlerinin doğru ve sapmasız bir şekilde sonuca yakınsamasında oldukça başarılı olan bir algoritma ortaya koymaktadır. 
Çalışma problemine en uygun olan bir yapay sinir ağ modelinin geliştirilmesi, yiyecek içecek bölümü karar verici yöneticilerinin kullanacağı özellikte bir karar destek sisteminin sunulması, Alanya'da öncü olarak seçilen büyük ölçekli bir otel işletmesinde yapılan uygulamalarda elde edilen sonuçlar ile öngörülen hedeflere ulaşılabileceği görülmüştür. Açık büfe sisteminde hizmet sunan tüm otel işletmelerinde belirlenen parametreler altında çalışma uygulanması mümkün görülmektedir. Uygulamanın hayata geçirilmesi ve yaygınlaştırılması neticesinde yiyecek ve içecek israf minimizasyonuna, müşteri memnuniyetine ve ülke ekonomisine katkısı aşikârdır.



Anahtar Kelimeler: Turizm, Her Şey Dâhil, Açık Büfe, Yiyecek Tüketim Tahmini, Gıda İsrafı, Yapay Sinir Ağları.

Abstract:
In tourism industry, in hotels operating with all-inclusive system, guest takes all standard services with no additional charges during the entire stay. One of the most important element of standard services is consists of food and drinks offered as a buffet. Customers can get all they want from a buffet of food and beverages. It is observed that this buffet system applied in business, increase food and drink waste. Therefore, while providing customers sufficient and balanced diet, production and consumption of food and beverage products are required to determine the optimal level by controlling food losses along the chain of consumption and ensuring adequate food for the customer without leading disruption and waste.
The aim of this study is to provide the equality of food and beverage production to the total amount of consumption in hotel business that offers buffet meals in the tourism industry. It is aimed that to minimize the amount of loss occurred as a result of excessive amount of food waste by estimating food and beverage that is consumed at every meal of the day. While increasing customer satisfaction by presenting fresh food and beverages in a way they wish with the amount how much they want and also this study will help to reduce inventory costs by taking adequate amount of material.
In case of excessive food and beverage production poured food and drink become waste, on the other hand in case of decrease in food and beverage production the decrease in customer satisfaction is observed. To minimize these problems, the estimation of the amount of food consumed at every meal should be made with high level of trust and it is important that informed in advance with this. The originality of this study is a decision support system for food and beverage department managers with development of the neural network model that estimate the amount of consumed food and beverages with very high reliability at the hotel buffet service for all meals of the day in all inclusive system.
There are many statistical methods that are used to make predictions; however, in this study it was decided to use the artificial neural network to estimate the amount of food and beverage consumption as a result of literature review. Neural network algorithm that an artificial intelligence technique demonstrates a faster convergence and accurate results compared to other methods and results in non-convergence objective method with very successful predictive value.
As a result of development of an artificial neural network model that is the most appropriate for study problem, it was presented for managers and decision-makers of food and beverage departments as an decision support system and in selected leading large-scale applications in Alanya, with the results of this study, the foreseen business targets can be achieved. It is also possible that application of this study can easily applicable for all hotels business operating with buffet service under providing system parameters. As a result of the implementation and dissemination of this application, reduction and minimization of food and beverage waste, customer satisfaction and contributing to the national economy are obvious.



Keywords: Tourism, All-Inclusive, Buffet, Food Consumption Forecasting, Food Waste,Artificial Neural Networks.