Unemployment, poverty and similar problems that have come to fore with the increase in population in our country have caused the municipalities to take charge in the field of social assistance and social services. For this purpose, it is very important that the municipalities that undertake social assistance and social service tasks are able to use the present data quickly during distribution of social assistance and make the right decisions in the related commissions. In this thesis study, it is aimed to develop a decision support system for distributing social welfare services through the example of Malatya Yeşilyurt Municipality. In this direction, firstly data were obtained from Yeşilyurt Municipality and the results obtained was compared by applying classification algorithms which are data mining methods. As a result of comparison, ID3, C4.5, J48, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes Classifier, Bootstrap Aggregating, Random Forest Algorithms, Sequential Minimal Optimization and Local Weighted Learning algorithms have been determined as algorithms that give the best results. A web-based decision support system on the Yeşilyurt Municipality case was carried out within the scope of the thesis, using the results and rules of three different classification algorithms giving the best result.Keywords: Social Assistance, Social Services, Data Mining, Classification, Decision Support System.

Ülkemizde nüfusun artmasıyla meydana gelen işsizlik, yoksulluk vb. sorunlar belediyelerin sosyal yardım ve sosyal hizmet alanında görev üstlenmesine neden olmuştur. Bu amaçla sosyal yardım ve sosyal hizmet görevini üstlenen belediyelerin, sosyal yardım dağıtımı esnasında eldeki verileri hızlı bir şekilde kullanabilmesi ve ilgili komisyonlarda doğru kararlar verebilmesi büyük önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, Malatya Yeşilyurt Belediyesi örneği üzerinden sosyal yardım hizmetleri dağıtımına yönelik bir karar destek sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda öncelikle Yeşilyurt Belediyesinden veriler elde edilmiş ve bu verilere veri madenciliği yöntemlerinden olan sınıflandırma algoritmaları uygulanarak elde edilen başarımlar karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda, ID3, C4.5, J48, K-En Yakın Komşu, Sade Bayes, Yerine Koyarak Örnekleme, Rastgele Orman, Sıralı Minimal Optimizasyon ve Yerel Ağırlıklı Öğrenme sınıflandırma algoritmaları en iyi sonuçları veren algoritmalar olarak tespit edilmiştir. En iyi sonucu veren üç farklı sınıflandırma algoritmasına ait sonuçlar ve kurallar kullanılarak, Yeşilyurt Belediyesi örneği üzerinde web tabanlı bir karar destek sistemi tez kapsamında gerçekleştirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Sosyal Yardım, Sosyal Hizmet, Veri Madenciliği, Sınıflandırma, Karar Destek Sistemi.