Özel Bir Hastanenin Yer Seçimi için Bulanık COPRAS Tekniğinin Uygulanması

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.

Application of Fuzzy COPRAS Technique for the Location of a Private Hospital

The location selection decision for a potential hospital is a strategic issue that affects the success or failure of the facility. Assessment and selection of hospital location is a complex and difficult process due to its multidimensional nature. Before choosing the place of establishment, alternatives should be examined by considering different criteria. In this study, an approach based on the fuzzy COPRAS technique has been proposed to analyse the establishment site alternatives of a private hospital. The decision makers participating in the implementation evaluated the importance levels of 7 criteria and 5 different establishment location alternatives. As a result, the most suitable location for the private hospital to be established has been determined. In addition, the findings of the study show that population density, competition and accessibility are the most important criteria for hospital location selection.

PDF

___

[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. 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 decisionmaking 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.
[19] Chen Y., Yu J., Khan S. 2010. Spatial sensitivity analysis of multi-criteria weights in GIS-based land suitability evaluation. Environmental Modelling & Software, 25 (12): 1582-1591.
[20] Saltelli A., Chan K., Scott M., 2000. Sensitivity Analysis, Probability and Statistics Series. John Wiley & Sons, New York.
[21] Zoras S., Triantafyllou A. G., Hurley P. J. 2007. Grid sensitivity analysis for the calibration of a prognostic meteorological model in complex terrain by a screening experiment. Environmental Modelling & Software, 22 (1): 33-39.
[22] Arıkan M., Gökbek B. 2014. Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: Elektronik sektöründe bir uygulama. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 30 (5): 346-354.
[23] Baki R. 2021. An integrated, multi-criteria approach based on environmental, economic, social, and competency criteria for supplier selection. RAIRO: Recherche Opérationnelle, 55: 1487- 1500.