Uluslararası Turist Gelişlerinin Kaba Küme Temelli Yaklaşımla Tahmin Edilmesi
Rough Sets-Based Prediction Model For International Tourist Arrivals
Yazar: Özmen, Mihrimah
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Turizm,Uluslararası Turist Gelişleri,Kaba Küme Teorisi,Kural Çıkarımı,Veri Madenciliği ; Tourism,International Tourist Arrivals,Rough Set Theory,Rule Extraction,Data Mining

Turizm, uluslararası ticaretin önemli oyuncularından biri haline gelmektedir ve aynı zamanda birçok gelişmekte olan ülke için ana gelir kaynaklarından birini temsil etmektedir. Son yıllarda dünyanın en hızlı büyüyen ekonomik sektörlerinden biri olan turizm sektörü küresel gayri safi yurtiçi hasılaya yüzde 10' dan fazla katkı sağlayarak 10 işten 1'ini oluşturmuştur. Sanayileşmiş ve gelişmiş ülkelerde turizmin küresel olarak yaygınlaşması, inşaattan tarıma, telekomünikasyona kadar ilgili birçok sektörde ekonomik ve istihdam katkı sağlamaktadır. Turizm sektörü büyümeyi ve kalkınmayı teşvik ederek, istihdam yaratarak, yoksulluğu azaltarak milyonlarca insanın hayatında fark yaratmaktadır. Böylelikle ekonomik büyümenin önemli güçlerinden biri olduğu kanıtlanmış ve ekonomik büyümeye önemli ölçüde katkı sağlamıştır. Turizmin ekonomik gelişmeye katkısı, sunulan hizmetinin kalitesine ve gelirine bağlıdır. Dünya Turizm Örgütü özellikle gelişmekte olan ülkelerin daha da karmaşık hale gelen ulusal ve uluslararası pazarlarda turizm sektörünün sürdürülebilir hale getirmenin önemini vurgulamaktadır. Emek yoğun bir sektör olan turizm sektöründe yer alan işletmeler ve bunların tedarikçileri turizm talebinin tahmin bilgisine ihtiyaç duymaktadır. Turizm talebinin doğru tahmin edilmesi, turizm işletmelerinin başarısı için son derece önemlidir. Literatürde, kaba küme teorisi, bilgi veri tabanının karmaşıklığını azaltmak için yaygın olarak kullanılan bir yaklaşımdır. Bu çalışmada, Dünya Ekonomik Forumu “Seyahat ve Turizm Rekabet Edebilirlik Endeksi” verilerinden uluslararası turist gelişleri kaba küme teorisine dayanan kural türetme algoritmasıyla tahmin edilmiştir. Çalışmada ülkeler 88 nitelik için aldığı değer bilgisi ışığında değerlendirilmiştir. Ülkelerin turist sayıları tahmininde kaba küme temelli kural türetme algoritması olan LEM2 algoritması uygulanmıştır. Uygulama sonucunda uluslararası turist gelişlerinin yüksek başarımla öngörebilen kurallar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre kaba küme teorisine dayanan kural türetme algoritmaları uluslararası turist gelişlerinin ve davranış biçimlerinin öngörülmesini sağlayabilecek uygun bir yöntemdir.

Tourism is becoming one of the major players in international trade and also represents one of the main sources of income for many developing countries. Globalization of tourism in industrialized and developed countries contributes economically and employment in many related sectors from construction to agriculture to telecommunications. The tourism sector makes a difference in the lives of millions of people by promoting growth and development, creating jobs, reducing poverty. Thus, it has been proven to be one of the important powers of economic growth and has contributed significantly to economic growth. The contribution of tourism to economic development depends on the quality and income of the service. The World Tourism Organization emphasizes the importance of making the tourism sector sustainable, especially in national and international markets, which are becoming more complex in developing countries. Accurate prediction of tourism demand is of utmost relevance for the success of tourism businesses. In literature, the rough set theory has been widely used approach to reduce the complexity of the knowledge database. In this study, it is aimed to predict international tourist arrivals with rule extraction algorithm based on rough set theory. “Travel and Tourism Competitiveness Index” dataset collected by the World Economic Forum were used. In the study, the rule extraction algorithm, LEM2, was applied to the dataset and the rules that can predict the arrivals of international tourists with high performance were obtained. According to the results obtained, rule derivation algorithms based on the rough set theory are an efficient method that can provide predictions of international tourist arrivals and behaviors.