Arslan, Hakan MuratTopuz, Serhat2024-08-232024-08-232024https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=1pwTzRXnomYf6jwqVORfUchg2rKl2jeyzCm83R5HmBIjQaY5wlEaMopX1pdHXDqChttps://hdl.handle.net/20.500.12684/15656Bu tez çalışması, Batı Karadeniz Bölgesi'nde Jandarma sorumluluk sahasında meydana gelen ölümlü ve yaralanmalı trafik kazalarının sayısını zaman serisi modelleri ile tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, Jandarma Genel Komutanlığı'nın resmî web sitesinde yer alan Nisan 2019'dan Aralık 2023'e kadar olan istatistiki veriler kullanılmıştır. Bu veriler, Bartın, Bolu, Düzce, Karabük, Kastamonu, Sinop ve Zonguldak illerinde meydana gelen trafik kazalarını içermektedir. Araştırmada, otoregresif entegre hareketli ortalamalar (ARIMA) yöntemi kullanılarak gelecekteki kaza sayıları tahmin edilmiştir. Bu kapsamda, veri analizleri ve modellemeler Minitab, R Studio ve EViews programları ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın sonuçları, trend analizi, mevsimsellik analizi ve tahmin modellemeleri ile desteklenmiştir. Tezin bulgularına göre, trafik kazalarının sayısının tahmin edilmesi, karar verici konumundaki yöneticilerin personel görevlendirmesi ve ekonomik planlama gibi konularda daha bilinçli ve etkili kararlar almasına katkı sağlayacaktır. Ayrıca, akademik ve kamu kurumlarını ilgilendiren gelecekte yapılacak benzer çalışmalarda, elde edilen tahmin sonuçları, halk sağlığı ve devlet ekonomisi açısından önemli olan trafik kazalarının önlenmesi için gerekli tedbirlerin alınmasına da yardımcı olacaktır.This thesis study aims to estimate the number of fatal and injured traffic accidents that occur in the Gendarmerie area of responsibility in the Western Black Sea Region with time series models. In the study, statistical data from April 2019 to December 2023 on the official website of the Gendarmerie General Command were used. These data include traffic accidents that occurred in the provinces of Bartın, Bolu, Düzce, Karabük, Kastamonu, Sinop and Zonguldak. In the study, the number of future accidents was estimated using the autoregressive integrated moving averages (ARIMA) method. In this context, data analysis and modeling were carried out with Minitab, R Studio and EViews programs. The results of the study were supported by trend analysis, seasonality analysis and forecast modeling. According to the findings of the thesis, estimating the number of traffic accidents will contribute to decision-making managers making more informed and effective decisions on issues such as personnel assignment and economic planning. In addition, in similar studies to be carried out in the future, which concern academic and public institutions, the estimation results obtained will also help to take the necessary measures to prevent traffic accidents, which are important for public health and the state economy.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessYönetim Bilişim SistemleriManagement Information SystemsMaster Thesis188873430