Konaklama İşletmelerinde Kaynak Tüketim Muhasebesi ve Koati Optimizasyon Algoritması Entegrasyonu: Python Tabanlı Bir Maliyet-Kapasite Karar Destek Modeli
Author :
Abstract
Bu çalışma, konaklama işletmelerinde Kaynak Tüketim Muhasebesi’nin (KTM) Python tabanlı bir hesaplama modeliyle nasıl uygulanabileceğini ve üretilen maliyet-kapasite bilgilerinin Koati Optimizasyon Algoritması (COA) aracılığıyla karar destek çıktısına dönüştürülüp dönüştürülemeyeceğini incelemektedir. Araştırmanın kapsamını, beş yıldızlı bir otel işletmesinin hizmet hacmi, personel yapısı, kaynak maliyetleri, kapasite verileri ile standart ve fiilî faaliyet süreleri oluşturmaktadır. Yöntemsel olarak çalışma, uygulamalı vaka çalışması deseninde kurgulanmış; önce kaynak havuzları oluşturulmuş, ardından kapasite, kaynak maliyet oranı, standart-fiilî tüketim, verimsizlik ve atıl kapasite hesaplamaları Python ile yürütülmüştür. Son aşamada KTM çıktıları COA modeline aktarılarak alternatif personel-kaynak bileşimi araştırılmıştır. Çalışma, KTM’nin yalnızca maliyet hesaplama aracı değil, algoritmik karar desteğine veri sağlayan bir yönetim muhasebesi yaklaşımı olarak kullanılabileceğini göstermesi bakımından özgünlük taşımaktadır. Bulgular, toplam verimsizlik maliyetinin 2.289.752 TL, toplam atıl kapasite maliyetinin ise 29.402.802,51 TL olduğunu göstermektedir. COA, mevcut 75 personellik yapıya karşılık kapasite kısıtlarını karşılayan 32 personellik alternatif bir bileşim önermiştir. Sonuçlar, KTM-Python-COA entegrasyonunun konaklama işletmelerinde maliyetleme, kapasite yönetimi ve optimizasyon temelli karar desteği açısından uygulanabilir ve dikkat çekici bir analitik çerçeve sunduğunu ortaya koymaktadır.
Keywords
Abstract
This study examines how Resource Consumption Accounting (RCA) can be applied in hospitality businesses using a Python-based calculation model, and whether the generated cost-capacity information can be transformed into decision support output through the Koati Optimization Algorithm (COA). The scope of the research consists of the service volume, personnel structure, resource costs, capacity data, and standard and actual operating hours of a five-star hotel business. Methodologically, the study was designed in an applied case study format; first, resource pools were created, and then calculations of capacity, resource cost ratio, standard-actual consumption, inefficiency, and idle capacity were performed using Python. In the final stage, RCA outputs were transferred to the COA model, and an alternative personnel-resource composition was investigated. The study is unique in that it shows that RCA can be used not only as a cost calculation tool, but also as a management accounting approach that provides data for algorithmic decision support. The findings show that the total cost of inefficiency is 2,289,752 TL, and the total cost of idle capacity is 29,402,802.51 TL. COA has proposed an alternative composition of 32 personnel that meets the capacity constraints compared to the current structure of 75 personnel. The results reveal that the RCA-Python-COA integration provides a viable and remarkable analytical framework for costing, capacity management, and optimization-based decision support in hospitality businesses.
Keywords
Hospitality Business Management Accounting, Resource Consumption Accounting, Coati Optimization Algorithm