Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 6, Sayı: 68, Nisan 2018, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 6, Sayı: 68, Nisan 2018, s. 453-466 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 27.02.2018 10.04.2018 Öğr. Gör. Hakan ÖZKAN Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Datça Kazım Yılmaz MYO ozkannhakann@gmail.com Öğr. Gör. Mehmet ÖZKAN Yalova Üniversitesi, Yalova MYO ozkannmehmett@gmail.com Prof. Dr. Mehmet TANYAŞ Maltepe Üniversitesi, İşletme ve Yönetim Bilimleri Fakültesi mehmettanyas@gmail.com TOPLU TAŞIMACILIK HİZMETİNDE MÜŞTERİ MEMNUNİYETİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIMA: MUĞLA İLİ ÖRNEĞİ Kentlerdeki toplu taşımacılık hizmetlerinin vatandaşların memnuniyet durumuna bağlı olarak, özel araç sahibi olma eğilimi artmaktadır. Bu eğilim kent merkezlerinde trafik yoğunluğu, çevre kirliliği vb. gibi sorunları oluşturmaktadır. Bu çalışmada, toplu taşımacılık hizmetindeki memnuniyet algısının, kentlerdeki araç yoğunluğunu nasıl etkilediğinin tespiti amaçlanmış olup, bu tespitlere bağlı olarak çözüm önerileri getirmektir. Söz konusu tespitin yapılabilmesi için veri toplama yöntemi olarak anket çalışması yapılmıştır. Anket, katılımcılara yönelik demografik bilgilerden ve 15 sorudan oluşturulmuştur. Çalışmamızın ana kütlesini Muğla ilinde ikamet eden vatandaşlar, örneklemimizi ise Datça ilçesinde ikamet eden vatandaşlar oluşturmuştur. İlgili çalışmamıza katılmak isteyen toplam 310 katılımcıya anket uygulanmış olup elde edilen veriler SPSS 16 paket programıyla analiz edilmiştir. Analizde; frekans dağılımı, faktör analizi, güvenilirlik analizi, normallik ve homojenlik testleri yapılmıştır. Bu testlere bağlı olarak Varyans Analizi(Anova), T- Testi, Pearson Korelasyonu ve çoklu doğrusal regresyon analizi yapılmıştır. Anahtar kelimeler: Ulaşım, Toplu Taşıma, Memnuniyet, Araç, Muğla Öz

A ANALYSIS ON CUSTOMER SATISFACTION IN PUBLIC TRANSPORT SERVICE: THE CASE OF MUĞLA Abstract Public transportation services in the city are increasingly inclined to have private vehicles, depending on the satisfaction of the citizens. This tendency is due to traffic density, environmental pollution, etc. in urban centers. In this study, it is aimed to determine how the perception of satisfaction in public transportation service affects the vehicle density in the cities, and to bring solution proposals depending on these determinations. In order to be able to determine this questionnaire survey was done as data collection method. The questionnaire consists of demographic information and 15 questions. The main population of our work is the citizens residing in the province of Muğla and our sample is the citizens residing in the province of Datça. A questionnaire was applied to a total of 310 participants who wanted to participate in the study. The obtained data were analyzed by SPSS 16 packet program. Analysis; frequency distribution, factor analysis, reliability analysis, normality and homogeneity tests. Variance Analysis (Anova), T-Test, Pearson Correlation and multiple linear regression analysis were performed depending on these tests. Keywords: Keywords: Transportation, Public Transport, Satisfaction, Vehicle, Muğla 1. GİRİŞ Kentlerdeki nüfus artışına paralel olarak ulaşım talepleri de artış göstermektedir. (Polat, Memduhoğlu, Hacar, & Duman, 2017, s. 443). Bu ulaşım talebindeki artışta kent merkezlerinde ki araç sayısını tetiklemiştir. Örneğin; Muğla ilinin nüfusu, 2016 yılında 923 bin 773 iken, 2017 yılında bu sayı 938 bin 751 olmuştur (Muğla Valiliği, 2018). Ayrıca Muğla ilindeki nüfus artışına paralel olarak, Türkiye istatistik kurumunun illere göre motorlu kara taşıtları sayısı istatistiklerine göre, Muğla ilindeki otomobil sayısı aralık 2016 da 188 bin 879 iken, ocak 2017 de bu sayı 190 bin 358 olmuştur (TUİK). Bu verilere göre Muğla ili, her bin kişiye düşen otomobil sayısı (210 otomobil) ile Türkiye geneli sırlamasında ikinci sırada yer almıştır (AKTAŞ, 2017). Araç sayısındaki bu artış kent merkezlerinde şu sorunları oluşturmaktadır; - Trafik Yoğunluğu, - Trafik Kazaları, - Trafikte yaşanan yoğunluk nedeniyle hız, zaman ve yakıt(enerji) kaybı, - Çevre Kirliliği( Gürültü, görüntü ve hava kirliliği), - Kentsel yaşam kalitesinin düşmesi, - Kent merkezlerinde yeterince araç otoparkının olmaması nedeniyle yol üzerine park eden araçların yolları daraltması, - Vatandaşlarda sinirlilik durumunun oluşmasına ve buna bağlı olarak şiddet ve hakaret içerikli davranışalar gözlemlenmektedir. Kentlerdeki bahsedilen olumsuzlukların azaltılması/ortadan kaldırılabilmesi ve sürdürülebilir kent ortamının oluşturulabilmesi için toplu taşımacılığın yaygınlaştırılması, özel araç ve otomobil kullanımının azaltılması gerekir (CİRİT, 2014, s. 3). Bu durum verilen toplu taşımacılık hizmetlerinde memnuniyet algısının arttırılmasıyla mümkün olabileceği düşünülmektedir. 454

Çünkü toplu taşımacılıktaki memnuniyetsizlik, bireysel araç sahibi olma eğilimini artırmakta, buda kent merkezlerindeki otomobil sayısının artmasına ve söz konusu sorunların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, toplu taşımacılık hizmetindeki memnuniyet algısının kentlerdeki araç yoğunluğunu nasıl etkilediğini tespit etmek ve bu tespitlere bağlı olarak çözüm önerileri sunabilmektir. Çalışmamız üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde çalışmamız hakkında genel bilgiler yer almaktadır. İkinci bölümde literatür araştırmasına yer verilmiş, üçüncü bölümde ise araştırma yöntemine değinilmiştir. 2. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI Kent sınırları içinde, insanların veya eşyaların bir yerden başka bir yere emniyetli, güvenli ve hızlı bir şekilde ulaşım sistemleriyle taşınmasına kent içi ulaşım denilmektedir. Otobüsler, minibüsler, binek taşıtlar kent içi ulaşım sistemleri arasında yer almaktadır (Akbulut, 2016, s. 343). Araç sayısındaki artış ve bireysel araç kullanımı kent içi ulaşımda yaşanan olumsuzluklar arasında yer almaktadır (Aydın & Aydın, 2017, s. 81). Bu olumsuzluklar toplu taşımacılık hizmetinde yaşanan sorunlardan kaynaklanmaktadır. Tüketiciler birliğine göre, toplu taşımacılıktaki konforsuz seyahat, zaman kaybı, güvenlik ve hijyen sorunları insanları özel araç kullanımına itmektedir (Kalyoncu & Söğüt, s. 2-3). Bu da kentlerde trafik yoğunluğu sorunun oluşmasına neden olmaktadır. Oysaki toplu taşımacılığın daha konforlu ve hızlı hâle getirilmesiyle, bireysel araç kullanımına olan eğilimde azalma beklenebilir (Akbulut, 2016, s. 343). Çünkü toplu taşımacılık hizmetlerinin tercih edilmesi bireysel araç kullanım ihtiyacını azaltmanın yanında kişilerin araç sahibi olma eğilimini de azaltacaktır. Yani kentlerdeki araç sayısının azalmasına katkı sağlayacaktır. 455 Sürdürülebilir bir kent ortamının oluşturulabilmesi için kentlerdeki özel araç sayısının(otomobil) azaltılması gerekliliği vurgulanmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır; Avrupa Kentsel Şartı nın Ulaşım ve Hareketlilik ilkelerinden birisi Özel Araçlarla Seyahat Hacminin Azaltılması Gerekliliği vurgulamaktadır (ACAR, 2004, s. 18). Akbulut(2016); toplu ulaşımda hız, konfor ve kalite artırılarak özel otomobil kullanıcıları toplu taşımaya yönlendirilmelidir (Akbulut, 2016, s. 351). Bursa Ulaşım Ana Planı nın 2030 hedef yılına göre, gerekli olan ulaşım alt yapısı oluşturulduktan sonra otomobil kent merkezine giremeyecek ve kent merkezine ulaşım, toplu taşıma sistemi ile ucuz, konforlu ve hızlı olarak yapılabileceği ifade edilmektedir (Skb, 2012, s. 17). Akyol(2013), Ulaşımda özel araç kullanımını azaltan teknolojik gelişmelerden yararlanılmalıdır (AYKOL, 2013, s. 302). Litman a göre, kentlerde ve yerleşim alanlarında toplu taşımacılık geliştirilmeli ve özel araç kullanımı mümkün olan en az seviyeye indirilmelidir (CİRİT, 2014, s. 12). Örneklemimizi oluşturan Datça ilçesine ulaşım genellikle karayolu aracılığı ile yapılmaktadır. Bu nedenle Datça ya gelmek isteyen kişiler kendilerine ait ulaşım araçlarıyla veya toplu taşımacılık araçlarını kullanmaktadırlar (Datça Detay, 2017). Datça - Marmaris arası 67 km, Datça- Menteşe arası ise 120 km dir (KGM, 2017). Datça ya Muğla nın Menteşe (merkez ilçe) ilçesinden ve Marmaris ten düzenli aralıklarla karşılıklı olarak toplu taşımacılık hizmeti verilmektedir. Toplu taşımacılık araç kalkış saatleri tablo 1 de yer almaktadır (MBB).

Tablo 1: Toplu Taşımacılık Araçlarının Kalkış Saatleri Marmaris - Datça Datça - Marmaris Menteşe - Datça Datça - Menteşe Hafta İçi Hafta Sonu Hafta İçi Hafta Sonu Hafta İçi Hafta Sonu Hafta İçi Hafta Sonu 09.00 09.00 06:00 07:00 11:45 11:45 06:00 06:00 10:00 10:00 07:00 08:00 14:45 14:45 08:00 08:00 11:00 11:00 08:00 09:00 17:45 17:45 13:00 13:00 12:00 12:00 09:00 10:00 13:00 13:00 10:00 11:00 14:00 14:00 11:00 12:00 15:00 15:00 12:00 13:00 16:00 16:00 13:00 14:00 17:00 17:00 14:00 15:00 18:00 18:00 15:00 16:00 19:00 19:00 16:00 17:00 20:30 20:30 17:00 18:30 22:30 22:30 18:30 Muğla ili nin ilçeleri (Datça, Menteşe, Bodrum, Marmaris, Fethiye, Ortaca, Dalaman, Köyceğiz, Seydikemer, Milas, Ula, Yatağan, Kavaklıdere) arasında olan Datça, 459 km 2 lik yüz ölçümüne sahip olup 27.40-28 derece doğu meridyenleri ile 36.60-36.75 derece kuzey paralelleri arasında yer almaktadır. Ege bölgesinde yarımada konumunda olan Datça, Muğla İli'nin güney-batısında olup, kuzeyinde Gökova Körfezi, güneyinde Hisarönü Körfezi, doğusunda Marmaris batısında Ege ve Akdeniz vardır. Datça, Akdeniz iklimine sahip olup yaz aylarında sıcaklık 32 derece, kış aylarında ise 12-14 derece arasındadır (Datça Kaymakamlığı). 456 Muğla Büyük Şehir belediyesi genelinde seyahat kartı(kent kart) uygulaması mevcuttur. Muğla Büyükşehir Belediyesi Şehiriçi Toplu Taşıma Araçları Seyahat Kartları yönetmeliğine göre; Seyahat kartı, Belediye tarafından verilen, şehir içi toplu taşıma araçlarında geçerli olan tam, indirimli ve ücretsiz tarifeleri olan elektronik seyahat kartları olarak tanımlanmaktadır (MBB, 2016, s. 3). İlgili yönetmeliğin 3.maddesinde(3/u) kişiselleştirilmiş elektronik kart, yönetmelik kapsamında ulaşımda indirimli veya ücretsiz taşıma hakkı bulunan kimseler adına düzenlenen resimli elektronik kart şeklinde ifade edilmektedir. Aynı yönetmeliğin 4. Maddesinde (4/1-h) atmış beş (65) yaş üstü ücretsiz olarak toplu taşımacılık araçlarından faydalanabilmektedirler. Datça genelinde kişiselleştirilmiş kent kart başvuru için bir nokta (datça otogarı), kent kart dolumu için de bir nokta mevcuttur (MBB, 2018). Muğla ilindeki toplu taşımacılık hizmetinde uygulanan ücret tarifeleri; indirimli veya indirimsiz ulaşım ücret tarifelerine ilişkin hususlar UKOME(Muğla Büyükşehir Belediyesi Ulaşım Koordinasyon Merkezin) tarafından, kişiselleştirilmiş elektronik seyahat kart bedelleri ise Muğla Büyükşehir Belediye Meclisince belirlenmektedir (MBB, 2016, s. 6). Menteşe Datça, Datça Marmaris arasında uygulanan ücretler Tablo 2 de görülmektedir (MBB, 2017).

Tablo 2: Datça - Menteşe ve Datça - Marmaris İlçeleri Arası Toplu Taşıma Ücretleri İlçeler Ücret (TL) Kentkartlı(TL) Menteşe 27 22,25 Marmaris 16,75 13 3. ARAŞTIRMA YÖNTEMİ 3.1. Veri Toplama Yöntemi Veri toplama yöntemi olarak anket kullanılmıştır. Katılımcılara uygulanan anket 2 bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde katılımcılara yönelik demografik bilgiler, ikinci bölümde ise 5 li Likert ölçeği ( 1-Kesinlikle katılmıyorum, 2- Katılmıyorum, 3-Kararsızım, 4- Katılıyorum, 5- Kesinlikle Katılıyorum) esas alınarak oluşturulan 15 soru yer almaktadır. 3.2. Ana Kütle ve Örneklem Araştırmamızın ana kütlesini Muğla ilinde ikamet eden vatandaşlar oluşturmaktadır. Örneklemimizi ise Datça ilçesinde ikamet eden vatandaşlar oluşturmuştur. Datça ilçesinin nüfusu 2017 verilerine göre Muğla il nüfusunun % 2.22 (20 bin 799 ) sini oluşturmaktadır (Muğla Valiliği, 2018). İlgili çalışmamıza katılmak isteyen toplam 310 katılımcıya anket uygulanmış olup elde edilen veriler SPSS 16 paket programıyla analiz edilmiştir. 457 3.3. Bulguların Değerlendirilmesi 3.3.1. Frekans Dağılımı Çalışmamıza katılım gösteren katılımcıların demografik bilgilerine yönelik frekans dağılımı Tablo 3 te yer almaktadır. Tablo-3 e göre; katılımcıların %60 ı 15-24 yaş aralığında, % 43,9 u öğrenci, %48,1 nin geliri olmayan, % 76,1 i araç sahibi olmayan, % 51,3 ü ise Datça- Marmaris arasındaki toplu taşımacılık araçlarını daha seyrek kullanmaktadır. Tablo 3: Demografik Bilgilerin Frekans Dağılımı Yaş Dağılımı Çalışma Durumuna Göre Dağılım Gelir Durumuna Göre Dağılım Yaş Aralığı Frekans Yüzde 15-24 186 60,0 25-34 51 16,5 35-44 27 8,7 45 ve üzeri 46 14,8 Toplam 310 100,0 Çalışma Durumu Frekans Yüzde Çalışmıyor 49 15,8 Çalışıyor 93 30,0 Emekli 32 10,3 Öğrenci 136 43,9 Toplam 310 100,0 Aylık Gelir Frekans Yüzde Yok 149 48,1 1000-2000 TL 85 27,4 2001-3000 TL 46 14,8

3001-4000 TL 13 4,2 4000 TL ve Üzeri 17 5,5 Toplam 310 100,0 Araç Sahiplik Durumu Frekans Yüzde Araç Sahiplik Durumuna Göre Dağılım Toplu Taşıma Araçlarını Kullanma Sıklığı Dağılımı 3.3.2. Faktör Analizi Evet 74 23,9 Hayır 236 76,1 Toplam 310 100,0 Toplu Taşıma Araçlarını Kullanma Frekans Yüzde Sıklığı Hergün 16 5,2 Haftada 2-3 Kez 49 15,8 Ayda 5-10 Kez 67 21,6 Daha Seyrek 159 51,3 Hiç Kullanmıyorum 19 6,1 Toplam 310 100,0 15 sorudan oluşan anket çalışmamızda tutarlı olan soruların düzenlenmesi ve çalışmamızın yönetilebilir olması için faktör analizine gerek görülmüştür (PALLANT, 2017, s. 199). Faktör analizine geçmeden önce verilerimizin faktör analizi için uygun olup olmadığını tespit etmek için Kaiser Meyer Olkin (KMO) ve Barlett testi ile yapılmıştır. Barlet testinin anlamlı olması için p (sig) değeri 0.05 ten küçük (p<0.05) olmalı ve Kaiser Meyer Olkin (KMO) değeri ise iyi bir faktör analizi için minimum 0.6 olması önerilmektedir (PALLANT, 2017, s. 201) Yapılan analiz sonucu (KMO:,793; p:,000<0.05) Tablo 4 te görülmektedir. Bu sonuçla verilerimizin faktör analizi için uygundur. Tablo 4 : KMO and Bartlett's Test 458 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig.,793 1,006E3 105,000 Faktör analizi yöntemi için en yaygın olarak kullanılan Temel Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis), isimlendirilebilir ve yorumlanabilir faktörler elde etmek içinse, en çok kullanılan faktör rotasyonu olan Varimax yöntemi kullanılmıştır (KALAYCI, s. 321-323). Faktör analizi sonucu Tablo 5 te görülmektedir. Analiz sonucu 3 değişken boşta kalmış ve analizden çıkartılmıştır. Kalan 12 değişken 4 faktör oluşmuştur. Bu 4 faktör toplam varyansın % 60,247 sini oluşturmuştur. Bu sonuca göre; katılımcılara yöneltilen sorular, faktörlerin gruplandırılması ve isimlendirilmesi Tablo 6 da görülmektedir.

Tablo 5: Değişkenlerin Faktör Analizi Sorular Faktör Yükleri 1 2 3 4 Soru 10,758 Soru 6,676 Soru 15,661 Soru 9,652 Soru 7,533 Soru 2,901 Soru 1,886 Soru 8,755 Soru 11,718 Soru 12,538 Soru 5,536 Soru 4,872 Açıklanan Varyans 21,948 14,902 14,307 9,090 459 Toplam Açıklanan Varyans 21,948 36,850 51,157 60,247 Tablo 6 : Katılımcılara Yöneltilen Sorular, Faktörlerin Gruplandırılması ve İsimlendirilmesi Soru Değişkenler Gurup İsimleri Faktörler 1 Datça Marmaris arası toplu taşımacılıkta araç kalkış saatleri uygundur. Ulaşım İmkânı Faktör 2 2 Datça Marmaris arası günlük sefer sayısı yeterlidir. 4 Datça Marmaris arası toplu taşımacılıkta 65 yaş ve üzerinden ücret alınmaması doğrudur. 6 Datça Marmaris arası toplu taşıma araçlarının yolcu taşıma kapasitesi yeterlidir. 7 Datça Marmaris arası toplu taşımacılık için kullanılan durak sayısı yeterlidir. 9 Kentkart yükleme noktası sayısı yeterlidir. 10 Datça Marmaris arası toplu taşımacılıkta kullanılan araçların bagaj kapasitesi yeterlidir. 15 Datça-Marmaris arasında toplu taşımacılık hizmeti veren işletme sayısı yeterlidir. 5 Datça Marmaris arası toplu taşıma araçlarının konforundan memnunum. 8 Datça Marmaris arası toplu taşımacılıkta kullanılan Kentkart uygu- 65 yaş uygulaması Faktör 4 Sunulan Hizmet Faktör 1

laması doğrudur. Memnuniyet Faktör 3 11 Datça Marmaris arası toplu taşımacılıkta abonelik ücret tarifesi uygulanmalıdır. 12 Datça Marmaris arası toplu taşımacılıkta kullanılan araçların havalandırması yeterlidir. 3.3.3. Güvenilirlik Analizi Faktör analizi sonucu kalan 12 sorunun güvenilirliğini test etmek için güvenilirlik analizi (Reliability Statistics) yapılmıştır. Tablo 7 deki test sonucuna göre Cronbach's Alpha (α) 0,740 çıkmıştır. Bu değer 0.60 α 0.80 aralığında olduğu için ölçek oldukça güvenilirdir (KAYIŞ, s. 405). Tablo 7: Güvenilirlik Analizi Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items,740,751 12 3.3.4. Normallik Dağılım ve Homojenlik Testi Çalışmamızda hangi testlerin uygulanacağına karar vermek için normal dağılım ve homojenlik testi uygulanmıştır. Bu test sonuçlarına göre ve veri sayısının büyüklüğüne göre parametrik (Varyans Analizi, T-Testi, Pearson Korelasyonu) veya non-parametrik (Ki-Kare Testleri, Spearman Korelasyonu) testlerden hangilerinin uygulanacağına karar verilmiştir. Parametrik testlerin uygulanabilmesi için veri sayısının 30 dan büyük olması, verilerin normal ve homojen dağılım göstermesi gerekir (EYMEN, 2007, s. 87-88). 460 Verilerimizin normal dağılım gösterip göstermediğine bakmak için çarpıklık ve basıklık değerlerine bakılmıştır. Tabachnick ve Fidell, çarpıklık ve basıklık değerlerinin +1,500 ve - 1,500 değerleri arasında olduğu durumlarda dağılımın normal dağılım olarak gerçekleştiğini kabul etmektedir. (SEVİN & KÜÇÜK, 2016, s. 28). Tablo 8 e göre verilerimizin çarpıklık ve basıklık değerleri +1,500 ve -1,500 değerleri arasında olduğu için normal dağılım göstermiştir. Tablo 8: Normal Dağılım Testi Çarpıklık (Skewness) Basıklık( Kurtosis) Ulaşım Altyapısı,400 -,151 Ulaşım İmkanı,416 -,783 Memnuniyet -,114 -,268 Sorumluluk -,200-1,485 Verilerimizin homojen dağılım gösterip göstermediğini test etmek için Levene testi yapılmıştır. Yapılan test sonucunda sig. (p) değeri 0.05 değerinden büyük olması verilerin homojen dağılım gösterdiğini ifade etmektedir. Tablo 9 daki p değerlerinin 0.05 ten büyük olduğu için verilerimiz homojen dağılım göstermiştir (ANTALYALI, s. 138).

Tablo 9: Homojenlik (Levene) Testi Levene Statistic df1 df2 Sig. Ulaşım Altyapısı,779 1 308,378 Ulaşım İmkânı,175 1 308,676 Memnuniyet,129 1 308,720 Sorumluluk 1,228 1 308,269 Sonuç olarak veri sayımızın 30 dan büyük olması (310 > 30), verilerimizin normal ve homojen dağılım koşullarını sağlaması nedeniyle parametrik testler uygulanmıştır. 3.3.5. Korelasyon Analizi Verilerimizin parametrik testler için uygun olması sonucu, iki değişken arasındaki ilişkiyi test etmek amacıyla Pearson Korelasyon analizi yapılmıştır. Pearson Korelasyon analizinde korelasyon katsayısı (r) -1 ile +1 arasında değer alır. -1 değeri değişkenler arasında mükemmel bir negatif korelasyonun olduğunu, +1 ise değişkenler arasında mükemmel bir pozitif korelasyonu olduğunu belirtir. 0 olması ise değişkenler arasında herhangi bir ilişkinin olmadığını ifade etmektedir. Korelasyon katsayısının pozitif olması durumu; değişkenlerden biri artarken diğerinin de arttığı, negatif olması durumu; değişkenlerden biri artarken diğerinin azaldığı anlamına gelmektedir (SUNGUR, s. 115-116). Değişkenler arasındaki ilişkisinin derecesi ise korelasyon katsayısının (r) almış olduğu değer ile ifade edilmektedir. Bu göre; r = 0,10 0.29 arasında değer alıyorsa küçük, 0.30 0.49 arasında değer alıyorsa orta, 50 1.00 arasında değer alıyorsa büyük şeklinde ifade edilir (PALLANT, 2017, s. 150). Ayrıca Sig. (2- tailed) değerinin 0.05 ten küçük olması değişkenler arasında ilişkinin olmadığını, büyük olması ise değişkenler arasında ilişkinin var olduğunu gösterir (SUNGUR, s. 123). Tablo 10 da memnuniyet değişkeninin Kendinize Ait Aracınız var mı? değişkeniyle arasındaki ilişki için şu yorum yapılabilir; iki değişken arasında küçük derecede(orta dereceye yakın), negatif yönlü bir ilişkinin olduğu görülmektedir. Yani memnuniyet arttıkça kişilerin araç sahibi olma isteği azalmaktadır. Tablo 10: Korelasyon Analizi 461 Correlations Kendinize Ait Aracınız Var Mı? Memnuniyet Kendinize Ait Aracınız Var M?ı Pearson Correlation 1 -,029 Sig. (2-tailed),612 N 310 310 Memnuniyet Pearson Correlation -,029 1 Sig. (2-tailed),612 N 310 310

3.3.6. Çoklu Regresyon Analizi Memnuniyet bağımlı değişkenini, Ulaşım Altyapısı, Ulaşım İmkânı, Sorumluluk bağımsız değişkenlerinin nasıl etkilediğini belirlemek amacıyla yapılan analizde; parametrelerin tek tek istatistiksel olarak anlamlılığı için t testi ve modelin bir bütün olarak anlamlı olup olmadığına bakmak için F (Anova) testi yapılmıştır (GÜÇÜKSİLLE, s. 259). Yapılan çok değişkenli regresyon analizinde şu model kurulmuştur. Y = α + β 1X 1 + β 2X 2+. + β nx n (1) 1.denklemde belirtilen modele yönelik tahmin denklemi ise 2.denklemdeki gibi ifade edilmektedir. Yani b, α nın tahmini, ise lerinin tahminlerini oluşturmaktadır. Y İ = b + X 1 + X 2+. + X n (2) Tablo 11: Model Özeti Model Summary Model R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,137,128,83757 a 370 a. Predictors: (Constant), Ulaşım Altyapısı, Sorumluluk, Ulaşım İmkanı Tablo 11 de korelasyon katsayısı 0.370, belirlilik kat sayısı 0.137 olarak belirlenmiştir. Bu bulgulara göre bağımsız değişken(memnuniyet) ile bağımlı değişkenler arasında (Ulaşım Altyapısı, Ulaşım İmkânı, Sorumluluk) orta düzeyde ( 0.30 0.49 ) bir ilişki söz konusudur. Ayrıca bağımsız değişkenler bağımlı değişkenin % 13,7 ini açıklamaktadır. Tablo 12: F (Anova ) Testi 462 ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 33,964 3 11,321 16,138,000 a Residual 214,666 306,702 Total 248,631 309 a. Predictors: (Constant), Sorumluluk, Ulaşım İmkanı, Ulaşım Altyapısı b. Dependent Variable: Memnuniyet Modelimizin anlamlı olup olmadığını test etmek amacıyla F (Anova ) Testi yapılmıştır. Tablo 12 daki sig(p) değeri 0.05 ten küçük (0.000 < 0.05) olduğu için anlamlı olduğu görülmektedir.

Tablo 13: T Testi Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 1,963,172 11,417,000 Ulaşım Altyapısı,358,062,330 5,794,000 Ulaşım İmkânı,035,043,045,804,422 Sorumluluk,045,031,079 1,455,147 a. Dependent Variable: Memnuniyet Yukarıda bahsettiğimiz F (Anova ) testi, modelin bir bütün olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek amacıyla yapılmıştır. Tablo 13 teki T testi ise değişkenlerin ayrı ayrı anlamlı olup olmadığını belirlemek amacıyla yapılmıştır. Tablo 13 te sadece ulaşım altyapısı değişkeninin 0,05 anlamlılık düzeyinde anlamlı (0.000 < 0.05) olduğu görülmektedir. Diğer değişkenler ise (ulaşım imkânı, Sorumluluk) istatiksel olarak herhangi bir anlam ifade etmemektedir. Bu nedenle tahmini modelimizde yer almamaktadır. Ayrıca sabit terim (Constant) 1,963 olarak görülmektedir. Yani ulaşım altyapısı değişkeni sıfır birim olsa dahi vatandaşlar 1,963 birim memnun olmaktadır (GÜÇÜKSİLLE, s. 268). Buna göre tahmini modelimiz şu şekildedir; 463 Memnuniyet (Y İ) = 1,963 + 0,358 X 1 Tablo 14 te, araç sahiplik durumu ile memnuiyet durumunu arasındaki çapraz tablo yer almaktadır. Tablo, araç sahibi olan veya olmayan katılımcıların, 5 li likert (1-Kesinlikle katılmıyorum, 2- Katılmıyorum, 3-Kararsızım, 4-Katılıyorum, 5- Kesinlikle Katılıyorum) ölçeğine göre memnuniyet durumunu belirtmektedir. Araç sahibi olmayan 236 katılımcının 150 si toplu taşımacılık hizmetinden memnun olmamakta veya karasız durumdadır. Yani 150 kişinin bireysel araç sahibi olma eğiliminin olabileceği yorumu yapılabilir. Tablo 14: Çapraz Tablo Memnuniyet * Kendinize Ait Aracınız Var Mı? Crosstabulation Kendinize Ait Aracınız Var Mı? Evet Hayır Toplam 1 1 8* 9 Memnuniyet 1.25 1 4* 5 1.5 0 9* 9 1.75 2 4 * 6 2 8 16* 24 2.25 2 8* 10

2.5 9 26* 35 2.75 8 23* 31 3 11 32** 43 3.25 4 20** 24 3.5 9 33 42 3.75 6 8 14 4 3 19 22 4.25 5 9 14 4.5 2 8 10 4.75 1 6 7 5 2 3 5 Sonuç ve Öneriler Toplam 74 236 310 * Memnun Değil (Toplam=98) ** Kararsız(Toplam =52) Araştırmamıza katılan toplam 310 katılımcının her birine yöneltilen 15 adet soru yapılan faktör analiz sonucunda 12 ye düşmüştür. Bu 12 soru Ulaşım Altyapısı, Ulaşım İmkânı, Memnuniyet, Sorumluluk faktörleri olmak üzer 4 faktör oluşturmuştur. Daha sonra faktör analiz sonucu 12 ye düşen sorularımızın güvenilir olup olmadığının tespiti için güvenilirlik analizi yapılmıştır. Sorularımızın güvenilir olduğunun tespit edilmesi üzerine hangi testlerin uygulanacağına karar vermek için normal dağılım ve homojenlik testleri (Levene) yapılmıştır. Yapılan bu testlerle verilerimizin normal ve homojen dağılım göstermesiyle parametrik testler (Varyans Analizi, T-Testi, Pearson Korelasyonu) uygulanmıştır. Memnuniyet faktörünün araç sahibi olma konusu nasıl etkilediğinin tespiti için korelasyon analizi yapılmıştır. Bu analiz sonucunda araç sahibi olma değişkeni ile memnuniyet faktörü arasında negatif yönlü bir ilişkinin olduğu tespit edilmiştir. Yani memnuniyet arttıkça araç sahibi olma eğilimi azalmaktadır. Bu testin ardından Ulaşım Altyapısı, Ulaşım İmkânı, Sorumluluk faktörlerinin, Memnuniyet faktörü üzerindeki etkisinin tespiti için çoklu doğrusal regresyon analizi yapılmıştır. Yapılan çoklu doğrusal regresyon analiziyle ulaşım imkânı ve sorumluluk faktörlerinin istatistiksel olarak memnuniyet faktörü üzerinde bir etkisi olmadığı ve sadece ulaşım altyapısının etkili olduğu sonucuna varılmıştır. Bu sonuç ulaşım altyapısının geliştirilmesiyle memnuniyetin artacağını ve araç sahibi olma eğiliminin azalacağını ifade etmektedir. Ulaşım altyapısının geliştirilmesi için, toplu taşımacılık hizmeti veren araçların konfor seviyesi (havalandırma, otuma kapasitesi, bagaj kapasitesi, sürücülerin müşteriyle olan iletişimi, vb.) yükseltilmeli, kent kart uygulaması geliştirilmelidir. Toplu taşımacılık araçlarında güvenlik önlemleri(örneğin; güvenlik kamerası, araç kapasitesinden fazla yolcu almama vb.) alınmalı ve bu alınan önlemler hassasiyetle uygulanmalıdır. Toplu taşımacılık hizmetinden ücretsiz faydalanan kişiler için araç içerisinde sınırlı sayıda koltuk ayrılmalı ve kent kart uygulaması ile bu sınırın aşılması engellenmelidir veya toplu taşımacılık hizmetinden ücretsiz yararlanan gruplar güncellenmelidir. Çünkü toplu taşımacılık hizmetinden ücretsiz olarak yararlanan kişilerin, sunulan bu olumlu hizmeti keyfi olarak kullanması sonucu araç kapasitesi dolmaktadır. Bu durum 464

toplu taşımacılık hizmetinden zaruri olarak yararlanmak isteyen kişilerin, toplu taşımacılık aracını kullanamamasına yol açmakta ve memnuniyetsizliği arttırmaktadır. Ya da talep doğrultusunda ve belirlenen saatlerde, toplu taşımacılık hizmetinden sadece ücretsiz olarak yararlananlar için toplu taşıma aracı konulmalıdır. Toplu taşımacılıkta uygulanan ücret politikası tekrar gözden geçirilmeli ve vatandaşların toplu taşımacılık hizmetinden sürekli yararlanması için teşvik edici (Örneğin; indirilmeli abonelik ücret politikası) uygulamalar yapılmalıdır. Sonuç olarak, toplu taşımacılık hizmetine olan memnuniyetin artması bireysel araç sahibi olma eğilimini düşüreceği tahmini oluşmuştur. Bu tahminle, kentlerdeki trafik yoğunluğu, çevre kirliliğini, enerji israfını vb. gibi olumsuzlukların azaltacağı öngörülmektedir. KAYNAKLAR Acar, İ. H. (2004), Tmh, Türkiye Mühendislik Haberleri(1), s.18-22. Akbulut, F. (2016), Kentsel Ulaşım Hizmetlerinin Planlanması ve Yönetiminde Sürdürülebilir Politika Önerileri, Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi(11), s. 336-355. Aktaş, A. (2017), Dünya. www.dunya.com, https://www.dunya.com/kose-yazisi/nufusa-goreotomobil-sayisinda-meger-istanbul-ilk-sirada-degilmis/353417 adresinden erişildi (ET: 14.02.2018) Antalyalı, Ö. L., Varyans Analizi, (Ed. Şeref KALAYCI), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (8 b., s. 131-182),ISBN:978-605-122-153-3, Dinamik Akademi, Ankara. Aydın, M., & Aydın, G. I. (2017), Kent İçin Ulaşım Hizmetleri ve Dışsallık Çanakkale Örneği. Çanakkale,https://books.google.com.tr/books?id=znQyDwAAQBAJ&pg=PA81&dq=bi reysel+ara%c3%a7+art%c4%b1%c5%9f+nedenleri&hl=tr&sa=x&ved=0ahukewj hhzk3llzahulacakhxiac1aq6aeikdaa#v=onepage&q=bireysel%20ara%c3% A7%20art%C4%B1%C5%9F%20nedenleri&f=false adresinden erişildi(et: 20.02. 2018). Aykol, İ. (2013), Kentiçi Ulaşım, Tmmob 2. İzmir Kent Sempozyumu, İzmir, www.tmmobizmir.org/wp-content/uploads/2014/06/26.pdf adresinden erişildi(et:20.02.2018). Cirit, F. (2014), Sürdürülebilir Kentiçi Ulaşım Politikaları ve Toplu Ulaşım Sistemlerinin Karşılaştırılması, Uzmanlık Tezi. T.C. Kalkınma Bakanlığı. Datça Detay. (2017), https://www.datcadetay.com/datca.html adresinden erişildi(et: 13.02.2018). Datça Kaymakamlığı, http://www.datca.gov.tr/cografi-konum adresinden erişildi(et:13.02.2018). Eymen, U. E. (2007), SPSS 15.0 Veri Analiz Yöntemleri, http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2009/bby606/spss_15.0_ile_veri_a nalizi.pdf adresinden erişildi(et:09.02.2018). Güçüksille, E., Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli, (Ed. Şeref Kalaycı), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (8 b., s. 259-269), ISBN:978-605-122-153-3,Dinamik Akademi, Ankara. 465

Kalaycı, Ş., Faktör Analizi, (Ed. Şeref Kalaycı), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (8 b., s. 321-331), ISBN:978-605-122-153-3, Dinamik Akademi, Ankara Kalyoncu, H. S., & Söğüt, H., Tüketiciler Birliği, İstanbul un Toplu TaşımaSorunları ve Çözüm Önerileri, http://docplayer.biz.tr/237642-istanbul-un-toplu-tasima-sorunlari-ve-cozumonerileri.html adresinden erişildi(et: 20.02.2018). Kayış, A.,Güvenilirlik Analizi, (Ed. Şeref KALAYCI), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (8 b., s. 404-419), ISBN:978-605-122-153-3, Dinamik Akademi, Ankara. Kgm.(2017),KarayollarıGenelMüdürlüğü,http://www.kgm.gov.tr/sayfalar/kgm/sitetr/uzakliklar/ ilcedenilceyemesafe.aspx adresinden erişildi(et:14.02.2018). Mbb. Muğla Büyük Şehir Belediyesi, https://www.mugla.bel.tr/otobussefersaatleri adresinden erişildi(et:13.02.2018). Mbb. (2016). Muğla Büyük Şehir Belediyesi ŞEHİRİÇİ TOPLU TAŞIMA ARAÇLARI SEYAHAT KARTLARI YÖNETMELİĞİ, https://www.mugla.bel.tr/uploads/duyurutr/ Ulasim/46_Mugla_Buyuksehir_Belediyesi_Sehirici_Toplu_Tas%C4%B1ma_Araclar% C4%B1_Seyahat_Kartlar%C4%B1_Yonetmeligi.pdf adresinden erişildi(et:13.02.2018) Mbb. (2017), Muğla Büyük Şehir Belediyesi, https://www.mugla.bel.tr/uploads/ sayfatr/datca_iller_ve_ilceler%20arasi_2018.pdf adresinden erişildi(et:14.02.2018). Mbb. (2018), Muğla Büyük Şehir Belediyesi: https://www.mugla.bel.tr/sayfa/kent-kart adresinden erişildi(et:13.02.2018). Muğla Valiliği (2018), Muğla Valiliği, http://www.mugla.gov.tr/2017-yili-adrese-dayali-nufuskayit-sistemi-mugla-sonuclari adresinden erişildi(et:09.02.2018). Pallant, J. (2017), SPSS Kullanma Kılavuzu SPSS İle Adım Adım Veri Analizi (2 b.), (Çev., S. BALCI, & B. AHİ) Anı Yayıncılık, Ankara. Polat, Z. A., Memduhoğlu, A., Hacar, M., & Duman, H. (2017), Kentsel Büyüme İle Motorlu Araç Trafiği Yoğunluğu Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi: İstanbul Örneği, Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 6(2),s. 442-451. Sevin, H. D., & Küçük, S. (2016), İşgörenlerin Rekreasyonel Etkinliklere Katılım Düzeyleri İle Çalışma Performansları Arasındaki İlişkiyi Belirlemeye Yönelik Bir Araştırma. Journal of Recreation and Tourism Research, s. 24-31. Skb. (2012), Türkiye Sağlıklı Kentler Birliği, Sağlıklı Kentleşmede Kentiçi Ulaşım Sistemleri, Türkiye Sağlıklı Kentler Birliği, www.skb.org.tr adresinden erişildi(et:20.02.2018). Sungur, O., Korelasyon Analizi, (Ed. Şeref Kalaycı), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (8 b., s. 116-127), ISBN:978-605-122-153-3, Dinamik Akademi, Ankara Tuik. Türkiye İstatistik Kurumu, www.tuik.gov.tr 466