Gümrük Beyannamesi Sürecinde Öğrenmeye Dayalı Algoritmaların Etkinliğinin İncelenmesi
| dc.contributor.author | Günerkan, Mustafa | |
| dc.contributor.author | Şahinaslan, Ender | |
| dc.contributor.author | Şahinaslan, Önder | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-12T22:04:24Z | |
| dc.date.available | 2024-07-12T22:04:24Z | |
| dc.date.issued | 2022 | en_US |
| dc.description.abstract | Gümrük işlemlerinde kullanılan beyannamelerin hatasız sunulması kritik önem taşır. Bu beyannamenin oluşturulmasında kullanılan yöntemlerin çeşitliliği, dinamizmi ve karmaşıklığı karşısında insan kaynaklı hatalı beyanname dosyaları üretilmektedir. Bunlar, iş gücü, müşteri ve para kaybı gibi birçok sorunun yanında sözleşme ve yasal uyum gibi hukuki sorunlara da neden olmaktadır. Bu sorunların çözümü için güncel bilgi teknolojileriyle desteklenen akıllı yapılara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla lojistik sektöründe gümrük beyannamesi oluşturma alanında büyük veri üzerinden öğrenme algoritmalarının kullanılabilirliği önemlidir. Bu çalışmada, 4.005.343 beyanname verisi üzerinden gümrük beyannamesi sürecinde öğrenmeye dayalı algoritmaların etkinlik performansları değerlendirilmiştir. Performans ölçüm sonuçlarına göre %25 test oranı ile Train-test split yönteminde Karar Ağacı (%75.69) ve Torbalama (%75.70) algoritmalarında maksimum sonuç ulaşıldı. K değerinin 10 alındığı K-Fold yönteminde ise Karar Ağacı (%75.84) ve Torbalama (%75.83) benzer başarım oranları elde edildi. Bu sonuçlar, makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımının bildirim hatalarını tespit etmek için etkili bir yöntem olduğunu ortaya koymuştur. Gümrük beyannamesi süreçlerinin iyileştirilmesine, akıllı kontrol yapılarının geliştirilmesine ve sahada yapılacak yeni çalışmalara kaynak teşkil edecektir. | en_US |
| dc.identifier.doi | 10.26650/acin.1057060 | |
| dc.identifier.endpage | 188 | en_US |
| dc.identifier.issn | 2602-3563 | |
| dc.identifier.issue | 2 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 175 | en_US |
| dc.identifier.trdizinid | 1174891 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.26650/acin.1057060 | |
| dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1174891 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12415/9726 | |
| dc.identifier.volume | 6 | en_US |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.relation.ispartof | Acta Infologica | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.snmz | KY05090 | |
| dc.title | Gümrük Beyannamesi Sürecinde Öğrenmeye Dayalı Algoritmaların Etkinliğinin İncelenmesi | en_US |
| dc.type | Article | |
| dspace.entity.type | Publication |
