Yalpır, ŞükranAydoğan, Mücahit2026-02-102026-02-102025https://hdl.handle.net/20.500.13091/13017Taşınmazların değeri, yalnızca fiziksel özelliklerine değil, aynı zamanda içinde bulundukları kentsel çevrenin sunduğu sosyal, kültürel, ekonomik ve teknik olanaklara da bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Kentsel fonksiyonların taşınmaz değeri üzerindeki belirleyici etkisi, şehirlerin planlama süreçlerinde dikkate alınması gereken temel unsurlardan biri haline gelmiştir. Kentsel alanlarda yer alan taşınmazların değeri, bu alanların çekiciliğini artıran altyapı yatırımları, ulaşım kolaylıkları, sosyal yaşam imkanları ve ekonomik dinamikler ile doğrudan ilişkilidir. Bununla birlikte, her taşınmazın konum, kullanım amacı ve fiziksel nitelikleri açısından benzersiz bir yapıya sahip olması değerinin belirlenmesini güçleştirmektedir. Bu bağlamda, gelişen teknolojiler ve veri analiz yöntemleri sayesinde geleneksel değerleme yaklaşımlarının ötesine geçilerek, daha nesnel ve veri odaklı modelleme yöntemlerinin kullanımı önem kazanmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, taşınmaz değerlemede ekonomik faktörlerin etkisini ortaya koymak ve geleneksel yöntemlerin ötesine geçen yapay zekâ tabanlı yaklaşımlar ile daha nesnel, bütüncül ve güncel bir değerleme modeli geliştirmektir. Böylece hem kamu kurumları hem de özel sektör aktörleri için daha sağlıklı karar destek sistemlerinin oluşturulması hedeflenmektedir. Bu çalışmada, Ankara ili Yenimahalle ilçesine bağlı Batıkent Semti ile Etimesgut ilçesine bağlı Eryaman Semti sınırları içerisinde yer alan 20 mahalledeki taşınmazlara ait 2021, 2023 ve 2024 yıllarına ilişkin emsal verileri kullanılarak; konumsal özellikler, yapısal kriterler ve ekonomik göstergelerin taşınmaz değeri üzerindeki etkileri incelenmiştir. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla taşınmazların konumsal analizleri gerçekleştirilmiş, bu analizlerden elde edilen veriler emsal taşınmazların özelliklerine eklenmiştir. Ayrıca, satış tarihine göre dönemin ekonomik göstergeleri de veri setine dahil edilerek kapsamlı bir öznitelik tabanı oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleriyle analiz edilerek, taşınmaz değerine etki eden faktörlerin ağırlıkları ortaya konmuş ve taşınmazların tahmini değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, toplam 3637 adet taşınmaz verisi kullanılarak, taşınmaz değerlemede lineer regresyon analizi, yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemlerinden yararlanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, lineer regresyon yönteminde %79,92 oranında, YSA yönteminde %89.73 oranında ve bulanık mantık yönteminde %81.23 oranında veri açıklanabilirliği elde edilmiş ve bu bilgiler ışığında tahmini değer haritaları oluşturulmuştur.The value of real estate varies depending not only on their physical characteristics but also on the social, cultural, economic and technical opportunities offered by the urban environment in which they are located. The decisive effect of urban functions on the value of real estate has become one of the basic elements to be taken into account in the planning processes of cities. The value of real estate located in urban areas is directly related to infrastructure investments, transportation facilities, social life opportunities and economic dynamics that increase the attractiveness of these areas. However, the fact that each real estate has a unique structure in terms of location, purpose of use and physical characteristics makes it difficult to determine a definite and unchangeable value. In this context, thanks to developing technologies and data analysis methods, going beyond traditional valuation approaches and using more objective and data oriented modeling methods are gaining importance. The main purpose of this study is to reveal the effects of economic factors on real estate valuation and to develop a more objective, holistic and up-to-date valuation model with artificial intelligence-based approaches that go beyond traditional methods. Thus, it is aimed to create healthier decision support systems for both public institutions and private sector actors. In this study, using the comparable data for the years 2021, 2023 and 2024 of real estates in 20 neighborhoods located within the borders of Batıkent District of Yenimahalle district of Ankara and Eryaman District of Etimesgut district; The effects of locational features, structural criteria and economic indicators on the value of real estate were examined. With the help of Geographic Information Systems (GIS), locational analyses of real estates were performed and the data obtained from these analyses were added to the characteristics of comparable real estates. In addition, the economic indicators of the period according to the date of sale were included in the data set and a comprehensive attribute base was created. The created data set was analyzed with artificial neural networks and fuzzy logic methods, the weights of the factors affecting the value of real estate were revealed and the estimated values of real estates were calculated. The results obtained were based on data on economic property value, using a total of 3637 real estate data sets. Linear regression analysis, artificial neural networks, and general logical methods were utilized in real estate valuation. As a result of the analysis, data explainability was obtained as 79.92% in the linear regression method, 89.73% in the ANN method and 81.23% in the fuzzy logic method, and estimated value maps were created in the light of this information.trJeodezi ve FotogrametriBulanık MantıkHücresel Yapay Sinir AğlarıÇoklu Lineer Regresyon AnaliziGeodesy and PhotogrammetryFuzzy LogicCellular Artificial Neural NetworksMultiple Linear Regression AnalysisMaster Thesis