Ali Can TEKİNTAS, Hasan Can TUMANTOZLU, Mahmut Ugur TURKKAN, Kubilay ESİN, Ayse Aycim SELAM

Mühendislik Öğrencilerinin Seyahat Tercihlerine Göre Sınıflandırılması

İstanbul’da yüksek öğrenim okumakta olan öğrenci sayısı 2017-2018 eğtim-öğretim yılında yaklaşık 1 milyona ulaşmıştır. Bu sayı bazı ülkelerin nüfusundan daha fazladır. Bu öğrencilerin bir kısmının Türkiye’nin dört bir yanından geldiği de bilinen bir gerçektir. Bu öğrenciler, düzenli olarak kendi memleketlerine seyahat etmektedir ve seyahat tercihleri de seyahat firmaları tarafından başlıca unsurlardan biri olarak görülmektedir. Bu çalışma; bahsedilen seyahat firmalarının, yüksek öğrenim öğrencilerine yönelik pazarlama amaçlı çalışmalarında kullanabileceği bir içgörü sunmaktadır. Bu çalışmanın amacı Marmara Üniversitesi’nde öğrenim görmekte olan mühendislik öğrencilerinin şehirlerarası seyahat tercihlerini araştırmaktır. Bu çalışmada, 260 mühendislik öğrencisine 26 soru ve 9 bölümden oluşan bir anket uygulanmıştır. Demografik bilgilerin haricinde, öğrenciler; en çok seyahat edilen şehirler, tercih edilen seyahat türü, seyahat sırasında tercih edilen firmalar, seyahat bileti satın alma tercihleri ve şehirlerarası seyahat ederken karşılaştıkları problemler hakkında sorular yanıtladılar. Dikkat edilmesi gereken bir nokta, bu çalışma için sadece kategorik değişkenlerin kullanılmış olduğu dikkate alınmalıdır ve öğrencilerin seyahat tercihleri ile ilgili tutumlarının sonuç olarak dikkate alınmadığı göz önünde bulundurulmalıdır. İlk olarak anket verisinde yapılan analizler; betimsel istatistiksel analizler ve ardından çeşitli değişkenlerin bağımsızlık durumu için yapılan chi-kare testlerinden oluşmaktadır. Sonrasında yapılan analizler Hiyerarşik Dendogram, Yığılma Tablosu ve K-ortalama algoritmasını içermektedir. Yığılma Tablosu için Ward’ın bağlanımı kullanılmıştır. Dirsek noktası 222. noktada işaretlenmiştir. Bu değeri kullanarak, K-means algoritmasındaki küme sayısı 6 olarak belirlenmiştir. Son olarak, mühendislik öğrencileri 6 küme içerisinde sınıflandırılmıştır ve bu kümelerin özellikleri verilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Sınıflandırma, K-ortalama algoritması, Kümeleme, Seyehat Tercihleri

Classification of Engineering Students for Traveling Preferences

Higher education students in Istanbul was nearly one million in 2017-2018 academic year, which is more than some countries’ population. It is known that a portion of them are coming to Istanbul from all around Turkey. These student travel to their hometowns regularly, and their preferences are thought to be essential for traveling companies. This research offers an insight to these companies when they provide campaigns for marketing purposes to university students. The aim of this paper is to investigate intercity traveling preferences of engineering students in Marmara University. A survey with 9 sections and 26 questions is conducted on 260 engineering students. Apart from demographics, the students answered questions on their most frequently visited cities, preferred mode of transportation, companies they choose while traveling, ticket purchase preferences, and problems that they come across during intercity travel. Note that, only categorical variables are collected for this study and students’ attitude on choosing the traveling mode isn’t projected hereby. Former analysis conducted on survey data is descriptive statistical analysis, following are chi-square tests for independence of several cross variables. Latter analysis consists of Hierarchical Dendrogram, Agglomeration Schedule and K-means algorithm. Ward’s linkage is used for Agglomeration Schedule. Elbow point is indicated at 222nd point, using this value the number of clusters for K-means algorithm is selected 6. Finally, the engineering students are classified into 6 clusters and their cluster characteristics are provided.

Keywords:

Classification, K-means Algorithm, Clustering, Traveling Preferences,

PDF

___

[1] Açıkalın, S. (2014). Türkiye’de Üniversite Öğrencilerinin Seyahat Türü Tercihlerinin İncelenmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(3).
[2] Buaphiban, T., & Truong, D. (2017). Evaluation of passengers' buying behaviors toward low cost carriers in Southeast Asia. Journal of Air Transport Management, 59, 124-133.
[3] Celikkol-Kocak, T., Dalkic, G., & Tuydes-Yaman, H. (2017). High-Speed Rail (HSR) Users and Travel Characteristics in Turkey. Procedia Engineering, 187, 212-221.
[4] Chiou Y., Chen Y. (2010). Factors influencing the intentions of passengers regarding full service and low-cost carriers: A note. Journal of Air Transport Management 16, 226–228.
[5] De Vos, J. (2018). Do people travel with their preferred travel mode? Analysing the extent of travel mode dissonance and its effect on travel satisfaction. Transportation research part A: policy and practice, 117, 261-274.
[6] Graham, A., & Metz, D. (2017). Limits to air travel growth: The case of infrequent flyers. Journal of Air Transport Management, 62, 109-120.
[7] Giudici, P., & Figini, S. (2009). Applied data mining for business and industry (pp. 147-162). Chichester: Wiley.
[8] KATONA G., JUHÁSZ J., LÉNÁRT B.. (2017). Travel based multiroute planning. 20th EURO Working Group on Transportation Meeting, EWGT 2017, 4-6 September 2017, Budapest, Hungary.
[9] Keskin, D. (2007). Üniversite Öğrencilerinin Ulaşım Tercihleri Üzerinde Etkili Olan Faktörlerin Belirlenmesi: Karadeniz Teknik Üniversitesi Örneği. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (28).
[10] Koklic, M. K., Kukar-Kinney, M., & Vegelj, S. (2017). An investigation of customer satisfaction with low-cost and full-service airline companies. Journal of Business Research, 80, 188-196.
[11] Kouwenhoven, M., & de Jong, G. (2018). Value of travel time as a function of comfort. Journal of Choice Modelling, 28, 97-107.
[12] Lin, H. F., & Huang, Y. W. (2015). Factors affecting passenger choice of low-cost carriers: An analytic network process approach. Tourism Management Perspectives, 16, 1-10.
[13] Losada N., Alén E., Domínguez T., Juan V., Nicolau L.. (2016). Travel frequency of senior tourists.
[14] Lu, J. L. (2017). Segmentation of passengers using full-service and low-cost carriers–Evidence from Taiwan. Journal of air transport management, 62, 204-216.
[15] Shields, P. O. (2011). A case for wanderlust: travel behaviors of college students. Journal of Travel & Tourism Marketing, 28(4), 369-38.
[16] Slabbert, E., Saayman, M., & Van Der Merwe, P. (2012). Travel behaviour of South African tourism students. South African Journal for Research in Sport, Physical Education and Recreation, 34(1), 137-151.
[17] Tomsic M., Sevsek F., Rugels D. (2016). Traveling habits and perceibed limitations of older city bus users. Promet – Traffic & Transportation, Vol. 29, 2017, No. 4, 425-431.
[18] Valdes, V. (2015). Determinants of air travel demand in Middle Income Countries. Journal of Air Transport Management, 42, 75-84.
[19] YAYLALI M., DİLEK Ö.. (2017). Havayolu ulaşımında tüketici tercihlerine etki eden faktörlerin belirlenmesi. Uluslarası Ekonomi, İşletme, Politika Dergisi. 1(2), 75-88.