Yalpır, ŞükranArslan, Yusuf2026-02-102026-02-102025https://hdl.handle.net/20.500.13091/13015Taşınmazların doğru ve güvenilir biçimde değerlenesi hem bireysel karar alma süreçleri hem de ülke ekonomisinin sürdürülebilirliği açısından kritik bir öneme sahiptir. Bir taşınmazın değeri; yapısal nitelikleri, konumsal özellikleri, çevresel koşulları ve ekonomik göstergeleri kapsayan çok boyutlu bir etkileşimle şekillenmektedir. Buna ek olarak, doğal afetler, salgınlar veya sosyo-politik dalgalanmalar gibi olağan dışı olaylar da taşınmaz piyasalarında ani ve belirgin kırılmalara yol açabilmektedir. Bu kapsamda çalışma, 06 Şubat 2023 tarihinde meydana gelen Kahramanmaraş merkezli depremin etkilerinin en yoğun hissedildiği alanlardan biri olan Kahramanmaraş İli Onikişubat Merkez İlçesi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, deprem öncesi ve sonrası dönemleri kapsayacak şekilde 2022, 2023 ve 2025 yıllarına ait yaklaşık 2704 konutun satış verileri farklı emlak platformlarından derlenmiş, düzenlenmiş ve bütünleştirilerek anlamlı bir veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen veriler Coğrafi Bilgi Sistemleri ortamına aktarılmış, koordinat bilgileri işlenmiş ve taşınmaz değerleri üzerinde etkili olan ulaşım, kamusal hizmetler, sosyal donatı alanları ve jeolojik risk faktörleri gibi mekânsal bağımlılığı yüksek mesafe değişkenleri hesaplanmıştır. Ayrıca parsel sorgu ve OpenStreetMap gibi açık kaynak platformlardan alınan yaklaşık 31.000 parsel verisi de çalışma alanına entegre edilerek bölgenin mekânsal yapısını yansıtan kapsamlı bir altlık oluşturulmuştur. Taşınmaz değerlerini açıklama ve tahmin etme amacıyla Çoklu Regresyon (OLS), Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR) ve Coğrafi ve Zamansal Ağırlıklı Regresyon (GTWR) yöntemleri kullanılmış; modeller karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, mekânsal ve zamansal heterojenliğin yüksek olduğu Onikişubat ilçesinde klasik regresyonun yetersiz kaldığını, GWR modelinin mekânsal değişkenliği daha iyi yakaladığını, GTWR'nin ise hem zaman hem de mekân etkilerini bütünleştirerek en yüksek tahmin doğruluğunu sağladığını ortaya koymuştur. Model performansları; R², RMSE, MAE ve MAPE gibi ölçütler kullanılarak detaylı şekilde analiz edilmiş ve yöntemlerin güçlü ve zayıf yönleri tartışılmıştır. Bu çalışma, deprem sonrası değer değişiminin mekânsal dağılımını, risk zonları ile ilişkisini ve taşınmazın değerini belirleyen faktörlerin bölgesel farklılaşmasını ortaya koyması bakımından hem akademik literatüre katkı sağlamakta hem de yerel yönetimlerin, yatırımcıların ve planlama otoritelerinin karar alma süreçlerine önemli girdiler sunmaktadır.Accurate and reliable valuation of real estate is essential not only for individual investment decisions but also for the stability and sustainability of national economies. The value of a property is shaped by a multidimensional interaction that includes its structural characteristics, locational features, environmental attributes, and various economic indicators. In addition, extraordinary events such as natural disasters, pandemics, or socio-political crises can cause abrupt shifts in real estate markets. In this context, the present study focuses on Onikişubat District of Kahramanmaraş, one of the areas most severely affected by the earthquake that struck the region on February 6, 2023.To examine value changes before and after the disaster, real estate sales data from 2022, 2023, and 2025 were collected and integrated from various property listing platforms, resulting in a dataset consisting of approximately 2,704 residential units. These data were transferred into a Geographic Information System environment, where coordinate information was processed and distance based spatial variables such as proximity to transportation networks, public facilities, social amenities, and geological risk zones were calculated. Additionally, approximately 31,000 cadastral parcels obtained from open-source platforms such as Parsel Sorgu and OpenStreetMap were incorporated to construct a comprehensive spatial base for the study area. To model and predict property values, three analytical approaches were applied: Ordinary Least Squares (OLS), Geographically Weighted Regression (GWR), and Geographically and Temporally Weighted Regression (GTWR). A comparative assessment of these models revealed that classical regression is insufficient in regions with pronounced spatial and temporal heterogeneity. While the GWR model better captured spatial variability, the GTWR model demonstrated superior predictive performance by integrating both spatial and temporal dimensions. The models were evaluated using performance metrics such as R², RMSE, MAE, and MAPE, and their strengths and limitations were discussed in detail.This study contributes to the literature by revealing the spatial patterns of value changes following the earthquake, their relationship with risk zones, and the regional differentiation of factors influencing property values. The findings also provide valuable insights for local authorities, planners, and investors by supporting more informed and spatially sensitive decision-making processes.trJeodezi ve FotogrametriGeodesy and PhotogrammetryMaster Thesis