Türkiye'de yabancı turizm talebi tahmini için makina öğrenimi algoritmalarının kullanılması
Using machine learning algorithms for foreign tourism demand forecasting in Turkey
Yazar: CEM GEÇER
Danışman: DOÇ. DR. FARİD HUSEYNOV
Gebze Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Türkiye, turizm sektöründe dünyada önemli bir destinasyon olarak dikkat 
çekmektedir. Turizm, ülke ekonomisine önemli katkılar sağlamaktadır; bu nedenle, 
turizm talebinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, stratejik planlama ve politika 
geliştirme açısından büyük bir önem taşımaktadır. Her ne kadar geleneksel teknikler 
turizm sektöründe başarı göstermiş olsa da makine öğrenimi yöntemleri gibi yeni 
yöntemlerin kullanılması bu alana çok katkı sağlayabilir. Makine öğrenmesi 
yöntemleri turizm tahmini de dahil olmak üzere birçok tahmin uygulamasına başarıyla 
uygulanmıştır. 
Bu tezde, Türkiye'ye yönelik yabancı turizm talebini tahmin etmek amacıyla çeşitli 
makina öğrenimi algoritmalarının kullanımı incelenmiştir. Çalışmada, 1972-2023 
yılları arasında Türkiye'ye gelen yabancı turist sayısı, döviz kurları, doğal afetler, 
mevsimsel etkiler ve sosyal olaylar gibi çok sayıda veri seti kullanılarak analiz 
edilmiştir. Bu veriler ışığında, yabancı turizm talebini en iyi şekilde tahmin edebilecek 
makina öğrenimi modelleri geliştirilmiştir. Kullanılan algoritmalar arasında lineer 
regresyon, destek vektör makineleri, karar ağaçları, rastgele orman, gradyan artırma 
ve yapay sinir ağları gibi yaygın ve güçlü teknikler bulunmaktadır.  
Çalışmanın sonuçlarına göre, Gradyan Artırma algoritması en yüksek doğruluk 
oranına ulaşarak turist sayısındaki değişimleri en iyi şekilde modellemiştir. Rasgele 
orman algoritması gradyan artırma algoritmasından sonra ikinci en başarılı sonuçları 
vermiştir. Destek vektör makinaları ise en düşük başarıya sahip algoritma olmuştur. 
Bağımsız değişkenler arasında en yüksek korelasyona sahip olan değişken ise 
Türkiye'nin yatak kapasitesi ve Türkiye'deki havaalanı sayısı olarak belirlenmiştir ve 
mevsimselliğin etkileri gözlemlenmiştir. 
Türkiye'de yabancı turizm talebi tahmini için makina öğrenimi algoritmalarının 
kullanılması ilgili detaylı bilgiler içeren bu çalışma konuyla ilgilenen sektör 
profesyonelleri ve akademik araştırmacılar için önemli bulgular sunmaktadır. 
Anahtar Kelimeler: Turizm Talep Tahminleme, Makina Öğrenmesi, Gradyan 
Artırma

Abstract:
Türkiye stands out as an important destination in the global tourism sector. Tourism 
makes a significant contribution to the national economy; therefore, accurately 
forecasting tourism demand is of great importance for strategic planning and policy 
development. Although traditional techniques have been successful in the tourism 
sector, new methods such as machine learning can significantly contribute to this field. 
Machine learning methods have been successfully applied to various forecasting 
applications, including tourism demand prediction. 
In this thesis, the use of various machine learning algorithms to forecast foreign 
tourism demand for Türkiye has been examined. The study analyzed numerous 
datasets from 1972 to 2023, including the number of foreign tourists visiting Türkiye, 
exchange rates, natural disasters, seasonal effects, and social events. Based on these 
data, machine learning models that can best predict foreign tourism demand were 
developed. The algorithms used include widely adopted and powerful techniques such 
as linear regression, support vector machines (SVM), decision trees, random forests, 
and artificial neural networks. 
According to the results of the study, the Gradient Boosting algorithm achieved the 
highest accuracy rate, effectively modeling changes in the number of tourists. The 
random forest algorithm produced the second most successful results after Gradient 
Boosting. On the other hand, support vector machines showed the lowest performance 
among the algorithms. Among the independent variables, Türkiye's bed capacity and 
the number of airports in the country were found to have the highest correlation, and 
the effects of seasonality were observed. 
This study, which provides detailed information on the use of machine learning 
algorithms for forecasting foreign tourism demand in Türkiye, offers important 
findings for industry professionals and academic researchers interested in the subject. 
Keywords: Tourism Demand Forecasting, Machine Learning,  Gradiant 
Boosting