Özel Bir Hastanenin Yer Seçimi için Bulanık COPRAS Tekniğinin Uygulanması

Yıl 2021, , 1506 - 1514, 31.12.2021

Rahmi Baki

https://doi.org/10.17798/bitlisfen.980813

Cited By: 1

Öz

Potansiyel bir hastane için yer seçimi kararı tesisin başarısı veya başarısızlığını etkileyen stratejik bir konudur. Hastane yeri değerlendirilmesi ve seçimi, çok boyutlu doğası nedeniyle karmaşık ve zor bir süreçtir. Kuruluş yeri seçilmeden önce alternatiflerin, farklı kriterler göz önünde bulundurularak incelenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada özel bir hastanenin kuruluş yeri alternatiflerinin analiz edilmesi için bulanık COmplex PRoportional ASsessment (COPRAS) tekniğine dayalı bir yaklaşım önerilmiştir. Uygulamaya katılan karar vericiler, belirlenen 7 kriterin önem düzeylerini ve 5 farklı kuruluş yeri alternatifini değerlendirmiştir. Sonuç olarak kurulacak özel hastane için en uygun lokasyon belirlenmiştir. Ayrıca çalışmada elde edilen bulgular nüfus yoğunluğu, rekabet ve erişilebilirliğin hastane yer seçimi için en önemli kriterler olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Hastane Yer Seçimi, Hastane Yönetimi, Çok Kriterli Karar Verme, Bulanık Mantık

Kaynakça

• [1] Şahin, T., Ocak, S., & Top, M. (2019). Analytic hierarchy process for hospital site selection. Health Policy and Technology, 8(1), 42-50.
• [2] Şen, H. (2017). Hospital location selection with ARAS-G. The Eurasia Proceedings of Science Technology Engineering and Mathematics, (1), 359-365.
• [3] Zolfani, H. S., Yazdani, M., Torkayesh, A. E, & Derakhti, A. (2020). Application of a gray-based decision support framework for location selection of a temporary hospital during COVID-19 pandemic. Symmetry, 12(6), 886.
• [4] Kahraman, C., Gundogdu, F. K., Onar, S. C., & Oztaysi, B. (2019, Ağustos). Hospital location selection using spherical fuzzy TOPSIS. In 11th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT 2019), 77-82.
• [5] Şen, H., & Demiral, M. F. (2016). Hospital location selection with grey system theory. European Journal of Economics and Business Studies, 2(2), 66-79.
• [6] Chatterjee, D., & Mukherjee, B. (2013). Potential hospital location selection using AHP: A study in rural India. International Journal of Computer Applications, 71(17), 1-7.
• [7] İnce, Ö., Bedir, N., & Eren, T. (2016). Hastane kuruluş yeri seçimi probleminin analitik hiyerarşi süreci ile modellenmesi: Tuzla ilçesi uygulaması. Gazi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 1(3), 08-21.
• [8] Khaksefidi, M., & Miri, M. (2016). Hospital location in the southern Fars province by using multi criteria decision making techniques. European Online Journal of Natural and Social Sciences: Proceedings, 4(3), 638-645.
• [9] Organ, A., & Tekin, B. (2017). Şehir hastanesi kuruluş yeri seçimi için gri ilişkisel analiz yaklaşımı: Denizli ili örneği. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(3), 256-278.
• [10] Çelikbilek, Y. (2018). Group decision making for hospital location selection using VIKOR under fuzzy environment. Istanbul Gelisim University Journal of Health Sciences, (5), 435-450.
• [11] Adalı, E. A., & Tuş, A. (2019). Hospital site selection with distance-based multi-criteria decision-making methods. International Journal of Healthcare Management, 1-11.
• [12] Miç, P., & Antmen, Z. F. (2019). A healthcare facility location selection problem with fuzzy TOPSIS method for a regional hospital. European Journal of Science and Technology, (16), 750-757.
• [13] Aydin, N., & Seker, S. (2021). Determining the location of isolation hospitals for COVID‐19 via Delphi‐based MCDM method. International Journal of Intelligent Systems, 1, 1-24.
• [14] Zavadskas, E. K, Kaklauskas, A. (1996) Determination of an efficient contractor by using the new method of multicriteria assessment. In International Symposium for The Organization and Management of Construction, Shap Theory and Pract 2, 94–104.
• [15] Hatefi, S. M. (2018). Strategic planning of urban transportation system based on sustainable development dimensions using an integrated SWOT and fuzzy COPRAS approach. Global Journal of Environmental Science and Management, 4(1), 99-112.
• [16] Nguyen, H. T., Dawal, S. Z. M., Nukman, Y., Aoyama, H., & Case, K. (2015). An integrated approach of fuzzy linguistic preference based AHP and fuzzy COPRAS for machine tool evaluation. PloS one, 10(9), 1-24.
• [17] Yazdani, M., Alidoosti, A., & Zavadskas, E. K. (2011). Risk analysis of critical infrastructures using fuzzy COPRAS. Economic Research-Ekonomska İstraživanja, 24(4), 27-40.
• [18] Khorasani, S. T. (2018). Green supplier evaluation by using the integrated fuzzy AHP model and fuzzy COPRAS. Process Integration and Optimization for Sustainability, 2(1), 17-25.