Turizm, uluslararası ticaretin önemli oyuncularından biri haline gelmektedir ve aynı zamanda birçok gelişmekte olan ülke için anagelir kaynaklarından birini temsil etmektedir. Son yıllarda dünyanın en hızlı büyüyen ekonomik sektörlerinden biri olan turizmsektörü küresel gayri safi yurtiçi hasılaya yüzde 10' dan fazla katkı sağlayarak 10 işten 1'ini oluşturmuştur. Sanayileşmiş ve gelişmişülkelerde turizmin küresel olarak yaygınlaşması, inşaattan tarıma, telekomünikasyona kadar ilgili birçok sektörde ekonomik veistihdam katkı sağlamaktadır. Turizm sektörü büyümeyi ve kalkınmayı teşvik ederek, istihdam yaratarak, yoksulluğu azaltarakmilyonlarca insanın hayatında fark yaratmaktadır. Böylelikle ekonomik büyümenin önemli güçlerinden biri olduğu kanıtlanmış veekonomik büyümeye önemli ölçüde katkı sağlamıştır. Turizmin ekonomik gelişmeye katkısı, sunulan hizmetinin kalitesine ve gelirinebağlıdır. Dünya Turizm Örgütü özellikle gelişmekte olan ülkelerin daha da karmaşık hale gelen ulusal ve uluslararası pazarlardaturizm sektörünün sürdürülebilir hale getirmenin önemini vurgulamaktadır. Emek yoğun bir sektör olan turizm sektöründe yer alanişletmeler 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 azaltmakiçin yaygın olarak kullanılan bir yaklaşımdır. Bu çalışmada, Dünya Ekonomik Forumu “Seyahat ve Turizm Rekabet EdebilirlikEndeksi” 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 kümetemelli kural türetme algoritması olan LEM2 algoritması uygulanmıştır. Uygulama sonucunda uluslararası turist gelişlerinin yüksekbaşarımla öngörebilen kurallar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre kaba küme teorisine dayanan kural türetme algoritmalarıuluslararası 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.