Dergiler / Turizm Ekonomi ve İşletme Araştırmaları Dergisi / 2023 / Cilt: 5 Sayı: 1

Turizm ve lojistik odaklı verilere göre Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinin çok kriterli karar verme yöntemiyle sıralaması ve k-ortalamalar algoritmasıyla kümelemesi

Clustering and ranking of Turkey and European Countries according to k- means algorithm and multi-criteria decision making with tourism and logistics focused data

Sayfa
75–88
Yayın Tarihi
2023-06-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Araştırmayla turizm ve lojistik performansa odaklanılarak bu alandaki literatüre katkı sağlanması amaçlanmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Turizm ve lojistik sektörü ülkelerin ekonomik gelişimleri açısından önemli bir yere sahiptir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Sıralama sonucunda; Almanya, Avusturya, Belçika, Danimarka, Finlandiya, Fransa, Hollanda, Lüksemburg, Portekiz, İspanya, İsveç, İtalya ilk 12 sırada yer almaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırmayla turizm ve lojistik performansa odaklanılarak bu alandaki literatüre katkı sağlanması amaçlanmaktadır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Turizm · Lojistik · Kümeleme

Özet

Turizm ve lojistik sektörü ülkelerin ekonomik gelişimleri açısından önemli bir yere sahiptir. Bilhassa henüz sanayileşmemiş ülkeler döviz kaynağı olarak turizmi görmektedirler. Aynı şekilde bir ülkenin ekonomik ilerlemesi açısından lojistik sektörünün de önemi büyüktür. Her iki sektörün öneminden dolayı çalışmada Avrupa Birliği ülkeleri turizm ve lojistik performanslarına göre sıralanmışlar ve kümelenmişlerdir. Sıralamada Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri arasında olan PROMETHEE ve kümeleme yaklaşımlarından k-ortalamalar yöntemleri kullanılmıştır. Sıralama sonucunda; Almanya, Avusturya, Belçika, Danimarka, Finlandiya, Fransa, Hollanda, Lüksemburg, Portekiz, İspanya, İsveç, İtalya ilk 12 sırada yer almaktadır. Aynı zamanda bahsi geçen ülkeler kümeleme analizinde de topluca küme 0 içerisindedirler. Hem ÇKKV hem de kümeleme sonuçlarına göre bu ülkeler turizm ve lojistik performansları açısından diğer ülkelerin önündedirler. Bu çıktıyı üreten çalışma, AB ülkeleri ve Türkiye’nin turizm ve lojistik performansı açısından durumunu göstermesi açısından önem taşımaktadır. Araştırmayla turizm ve lojistik performansa odaklanılarak bu alandaki literatüre katkı sağlanması amaçlanmaktadır.

Abstract

The tourism and logistics sector occupies an important place in the economic development of countries. In particular, countries that are not yet industrialized see tourism as a source of foreign exchange. Similarly, the logistics sector is of great importance for the economic progress of a country. Due to the importance of both sectors, the study ranked the countries of the European Union according to their performance in tourism and logistics and grouped them together. PROMETHEE, which belongs to the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, and the k-means method for clustering were used for the ranking. The result of the ranking: Germany, Austria, Belgium, Denmark, Finland, France, Netherlands, Luxembourg, Portugal, Spain, Sweden, and Italy are among the first 12. At the same time, the mentioned countries are grouped into cluster 0 in the cluster analysis. Both the MCDM and cluster results show that these countries are ahead of the others in terms of tourism and logistics performance. The study leading to this result is important to show the status of EU countries and Turkey in terms of tourism and logistics performance. The aim of the study is to contribute to the literature in this field by focusing on tourism and logistics performance.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

HASEKİ, M. İ., AVŞAR, İ. İ. (2023). Turizm ve lojistik odaklı verilere göre Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinin çok kriterli karar verme yöntemiyle sıralaması ve k-ortalamalar algoritmasıyla kümelemesi. Turizm Ekonomi ve İşletme Araştırmaları Dergisi, Cilt: 5 Sayı: 1, 75–88. https://ajindex.com/articles/946902

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (4)

  1. Abonyi J, Czvetkó T, Kosztyán ZT, Héberger K (2022, February 25). Factor analysis, sparse PCA, and Sum of Ranking Differences-based improvements of the Promethee-GAIA multicriteria decision support technique. Plos One, 17(2), e0264277. DOI: 10.1371/journal.pone.0264277. Agustin, E.S.A.S., Martini R. & Setiyono B. (2022, March 23). Evaluating rural tourism competitiveness: Application of PROMETHEE-GAIA method. Cogent Economics & Finance, 10, 1- 16, DOI: 10.1080/23322039.2022.2054526. Aljabbouli, H., Albizri, A., & Harfouche, A. (2020, September 22). Tree-Based Algorithm for Stable and Efficient Data Clustering. Informatics, 7(4), 38. DOI: 10.3390/informatics7040038. Anggraeni, W., Supian, S., Sukono, & Halim, N. A. (2023, January 20). Single Earthquake Bond Pricing Framework with Double Trigger Parameters Based on Multi Regional Seismic Information. Mathematics, 11(3), 689. DOI: 10.3390/math11030689. Atalay, M. (2019, 31 Aralık). Kümeleme Analizi ile Türkiye’deki İllerin Turizm Verileri Açısından İncelenmesi. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi, 2 (2), 103-115.
  2. Aydınbaş, G. (2023, 15 Mayıs). Akıllı Turizm (Turizm 4.0). Teknolojileri Üzerine İktisadi Bir Yaklaşım: Türkiye Örneği. Journal of Tourism Intelligence and Smartness, 6 (1), 26-44. DOI: 10.58636/jtis.1244836. Aydoğdu Ulukan, E. & Peker, S. (2022, 30 Kasım). Türkiye'ye yönelik dış turizm talebi açısından ülkelerin kümeleme analizi ile sınıflandırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (41), 384-392. DOI: 10.31590/ejosat.1183700. Bucher, S. (2017). Competitiveness of the Russian Federation in the Global Tourism Market. Ekonomika Regiona-Economy of Region, 12(1), 240-250. DOI: 10.17059/2016-1-18.
  3. Butowski, L. (2018, July). an integrated AHP and PROMETHEE approach to the evaluation of the attractiveness of European maritime areas for sailing tourism. Moravian Geographical Reports, 26(2), 135-148. DOI: 10.2478/mgr-2018-0011.
  4. Chaipetch, P., Amprayn, C., Ratanavaraha, V. and Pawan, P. (2022, February). Analytical Of Multi-Criteria Approach for Identifying the Weight and Factor of Rural Road Maintenance Prioritization. International Journal of Geomate, 22(91), 70-79, DOI: 10.21660/2022.91.gxi334. Chen, G., Yang, Y., Guo, H., Sun, X., Chen, H., Cai, L. (2015, December 10). Analysis and Research of Kmeans Algorithm in Soil Fertility Based on Hadoop Platform. In: Li, D., Chen, Y. (eds) Computer and Computing Technologies in Agriculture VIII. CCTA 2014. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vo