Analitik Hiyerarşi Karar Verme Süreci ile Hastane Yeri Seçimi Problemi: Türkiye'de Bir Uygulama

Year 2022, , 144 - 150, 31.12.2022

Muhammed Sütçü

https://doi.org/10.31590/ejosat.1221907

Abstract

Sağlık hizmetlerinin ihtiyaçları tam olarak karşılayamamasının nedenlerinden biri de hastane yerlerinin detaylı bir araştırma ve analiz yapılmadan sezgisel yöntemlerle seçilmiş olmasıdır. Hastane yerinin doğru seçimi, acil olmayan durumlarda hastanenin maliyet ve faydalarının yanı sıra, afetlerde etkilenen nüfusun hayatta kalması üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Hastane yer seçimi için farklı kriterler uygulanan farklı çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmada amacımız, bir hastane için en iyi yeri seçmek adına yeni bir yaklaşım ortaya koymaktır. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye'nin büyük ilçelerine karar destek sistemini kullanarak bir hastane için en uygun ilçenin seçilmesidir. Bu çalışma, analitik hiyerarşi sürecine (AHP) dayalı yeni bir hastane kurmak için yer seçimi için bir karar destek modelinin oluşturulmasıdır. Yaklaşım, tesis yeri sorununu çözmek için Türkiye'deki 31 farklı ilden 64 ilçeye uygulanmıştır. Sonuçlar incelendiğinde Şanlıurfa ilinin Siverek ve Viranşehir illeri öncelikli olarak hastane ihtiyacı olduğu sonucuna varılmıştır.

Keywords

Karar analizi modelleri, Hastane yer seçimi, Analitik hiyerarşi süreci (AHP), Hastane yönetimi, Sağlık planlaması.

Hospital Location Selection with Analytical Hierarchy Decision Making Process: A Case Study in Turkey

Abstract

One of the most important reasons why health services cannot fully meet the necessary needs is that hospital locations are chosen intuitively without detailed research and analysis. The right choice of hospital location has a direct impact on the survival of the population affected in disasters, as well as the costs and benefits of the hospital in non-emergency situations. There are different studies that apply different criteria for hospital location selection. Our aim in this study is to present a new approach to choosing the best location for a hospital. The main purpose of this study is to select the most suitable district for a hospital by using the decision support system for the big districts of Turkey. This study is the creation of a decision support model for site selection to establish a new hospital based on the analytical hierarchy process (AHP). The approach was applied to 64 districts from 31 different provinces in Turkey to solve the facility location problem. When the results were examined, it was concluded that Siverek and Viranşehir provinces of Şanlıurfa needed hospitals primarily.

Keywords

Karar analizi modelleri, Hastane yer seçimi, Analitik hiyerarşi süreci (AHP), Hastane yönetimi, Sağlık planlaması.

References

• Moradian, M. J., Ardalan, A., Nejati, A., Boloorani, A. D., Akbarisari, A., & Rastegarfar, B. (2017). Risk criteria in hospital site selection: a systematic review. PLoS currents, 9.
• Tripathi, A. K., Agrawal, S., & Gupta, R. D. (2022). Comparison of GIS-based AHP and fuzzy AHP methods for hospital site selection: a case study for Prayagraj City, India. GeoJournal, 87(5), 3507-3528.
• Adalı, E. A., & Tuş, A. (2021). Hospital site selection with distance-based multi-criteria decision-making methods. International Journal of Healthcare Management, 14(2), 534-544.
• Wu, C. R., Lin, C. T., & Chen, H. C. (2007). Optimal selection of location for Taiwanese hospitals to ensure a competitive advantage by using the analytic hierarchy process and sensitivity analysis. Building and environment, 42(3), 1431-1444.
• Aydın, Ö., Öznehir, S., & Akçalı, E. (2009). Optimal hospital location selection by analytical hierarchical process. Suleyman Demirel University the Journal of Faculty Economics and Administrative Sciences, 14(2), 69-86.
• Wang, S., Wei, G., Wu, J., Wei, C., & Guo, Y. (2021). Model for selection of hospital constructions with probabilistic linguistic GRP method. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 40(1), 1245-1259.
• Ross, G. T., & Soland, R. M. (1980). A multicriteria approach to the location of public facilities. European journal of operational research, 4(5), 307-321.
• Önüt, S., Tuzkaya, U. R., & Kemer, B. (2008). An analytical network process approach to the choice of hospital location. Journal of Engineering and Natural Sciences, 25(4), 367-379.
• Sütçü, M. (2022). Disutility Entropy in Multi-attribute Utility Analysis. Computers & Industrial Engineering, 169, 108189.
• Sutcu, M. (2020). Effects of total cost of ownership on automobile purchasing decisions. Transportation Letters, 12(1), 18-24.
• TÜİK . (2021). Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi Sonuçları. Daimi İkametgâha Göre İç Göçler.
• Boulos, M. N. K. (2003). Location-based health information services: a new paradigm in personalised information delivery. International journal of health geographics, 2(1), 1-11.
• Hastane Rehberi.(2022). Retrieved from https://www.trhastane.com/
• Kanun, S. (2012). On Dört İlde Büyükşehir Belediyesi ve Yirmi Yedi İlçe Kurulması ile Bazı Kanun ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılmasına Dair Kanun. Resmi Gazete, Tarih, (28489).
• U. Tekkanat. (2015) “Kamu Hastaneleri İstatistiği Yıllığı, 2014”. Türkiye Kamu Hastaneleri Kurumu, Sağlık Bakanlığı 1000. Ankara, Turkey.
• TÜİK . (2022). Türkiye Nüfus Artış Hızı. Retrieved from https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=45500
• TÜİK . (2022). Türkiye Nüfus Sayımı. Retrieved from https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=Nufus-ve-Demografi-109
• Winston, W. L. (2022). Operations research: applications and algorithms. Cengage Learning. Boston, USA