Bulanık Kural Tabanı ile Genel Sağlık Sigortası Primlerinin Hesaplanması
2008 yılı itibari ile Türkiye'de Sosyal Güvenlik Reformu adı altında Sağlıkta Dönüşüm programı başlatılmıştır ve kimsenin sistem dışında kalmaması amaçlanmıştır. Sistem vatandaşlara kapsamlı avantajlar sunmasına rağmen, prim hesaplamaları noktasında bazı dezavantajlara da sahiptir. Mevcut sistemde, primler farklı gelir düzeyleri için sabit oranlar kullanılarak hesaplanmaktadır. Bu durum vatandaşlar arasında eşitsizliklere yol açmaktadır. Bu nedenle, makalede, eşitsizliklerin giderilmesi ve daha adil bir prim sistemi oluşturulması için genel sağlık sigortası hakkında disiplinler arası bir bakış açısı sunulması amaçlanmıştır. Yöntem olarak bireyler arasında bulanık derecelendirme sağlayacak olan bulanık mantığın kullanılması uygun görülmüştür. Uygulamanın kapsamı yoksul olarak nitelendirilen bireyler, sosyal güvencesi olmayan bireyler ve isteğe bağlı sigortalılar ile sınırlandırılmıştır. Primler, TÜİK' in gelir araştırmasına katılan 4.650 kişi için uzman görüşüne dayalı olarak bulanık kurallarla MATLAB Bulanık Mantık aracı kullanılarak hesaplanmıştır. Daha sonra, hesaplanan primlerin ağırlıklandırılmasıyla 9.749.855 kişinin ödeyeceği toplam prim elde edilmiştir. Dilsel değişkenlerle derecelendirilen kişi başına düşen aylık harcanabilir gelir kullanılarak daha adil derecelendirme sağlanmış ve eşitsizlikler ortadan kaldırılmıştır. Buna ek olarak, gelir ve giderlerin yanı sıra, isteğe bağlı sigortalıların avantajlı olmamalarını sağlamak için yaş değişkeni çalışmaya dâhil edilmiştir. Sonuç olarak, primler daha adil bir şekilde hesaplanarak vatandaşlar arasında eşitsizlik yaratan durumlar ortadan kaldırılmıştır. Literatür incelendiğinde, bulanık mantık sosyal bilimlerde oldukça az uygulandığından, bu makale disiplinler arası literatüre katkıda bulunacaktır.
Determining the Premiums of General Health Insurance by Fuzzy Rule Base
As of 2008, under the name of Social Security Reform,Health Transformation program has been launched inTurkey and nobody has been aimed to remain out of thesystem. Even though this system provides comprehensiveadvantages to citizens, it also has some drawbacks aboutpremium calculations. In the current system, premiums arecalculated by using fixed ratios for different incomelevels. However, this causes inequalities among thecitizens. Therefore, in this article, the elimination ofinequalities and the establishment of fairer premiumsystem that provides an interdisciplinary perspective aboutthe general health insurance was aimed to present. As amethodology fuzzy logic that provides fuzzy gradingamong individuals was determined. The scope of theapplication has been limited to individuals who areconsidered as poor, who have no social security and whoare insured on a voluntary basis. Premiums werecalculated by fuzzy rules based on expert opinion with thehelp of MATLAB Fuzzy Logic Designer Toolbox for4,650 people participating in the TURKSTAT's incomesurvey. Then, total premium will be paid by the number of9,749,855 people was estimated by weighting thecalculated premiums. As a result, the premiums werecalculated more fairly and the situations that createinequalities among the citizens were abolished. Inaddition, besides income and expenses, age was used forequitable calculation in order not to make voluntarilyinsured be advantageous. When literature was examined, itwas thought that this article will contribute to theinterdisciplinary literature since fuzzy logic applicationsare very rare in social sciences.
___
- Alper, Y. (2015). Türk Sosyal Güvenlik
Sistemi Sosyal Sigortalar Hukuku. Bursa:
Dora Basım-Yayın Dağıtım.
- Alptekin, N. and Yeşilaydın, G. (2015).
OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergelerine
Göre Bulanık Kümeleme Analizi ile
Sınıflandırılması. İşletme Araştırmaları
Dergisi. 7, 4. 137-155.
- Baran, A., Kılağız Y., and Keleş, A.
(2010). Bulanık Uzman Sistem Yaklaşımı
ile Yeşil Kart Başvuru Değerlendirme
Sistemi. Atatürk University Journal of
Economics and Administrative Sciences 2.
1. 63-76.
- Bates, J. H. T. and Young M. P. (2003).
Applying Fuzzy Logic to Medical
Decision Making in the Intensive Care
Unit. American Journal of Respiratory and
Critical Care Medicine. 167. 7. 948-952.
- Baykal, N. and Beyan T. (2004). Bulanık
Mantık İlke ve Temelleri. Ankara: Bıçaklar
Kitabevi.
- Boz Eravcı, D. (2016). Bulanık Mantık ile
Silikozisin Tespit Edilmesi. Unpublished
Master Thesis, Ankara University, Institute
of Health Science. Ankara.
- Bulğurcu, B. (2014). Sinirsel Bulanık
Mantık Yaklaşımı ile Öngörü
Modellemesi: İşsizlik Oranı Için Türkiye
Örneği. Unpublished Master Thesis.
Çukurova University. Institute of Social
Sciences. Adana.
- Chen, G. and Pham T. T. (2000).
Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic
and Fuzzy Control Systems. USA: CRC
Press.
- Circular Letter No 2012/07 (2012).
B.02.1.SYD.0.73.00.00.010.06.01-591
(2012/07) sayılı Genelgesi. [http://www.
aile.gov.tr/data/5404eb05369dc3119090f8
53/genelge_07.pdf]. (Erişim: 6 March
2016).
- Coleman, C. P. (2006). Advanced Fuzzy
Logic Technologies in Industrial
Applications. (Ed: Ying Bai, Hanqi
Zhuang and Dali Wang). USA: Springer.
- Çallı, M. (2012). 5510 sayılı Kanuna Göre
Genel Sağlık Sigortası Kapsamında Olup
Genel Sağlık Sigortasından
Yararlanamayanlar: Denizli Örneği.
Unpublished Master Thesis. Pamukkale
University, Institute of Social Sciences.
Denizli.
- Dixon, B. (2005). Groundwater
Vulnerability Mapping: A GIS and Fuzzy
Rule-Based Integrated Tool. Applied
Geography. 25: 327-347.
- Ertuğrul, İ. (1996). Bulanık Mantık ve Bir
Üretim Planlamasında Uygulama Örneği.
Unpublished Master Thesis,. Pamukkale
University. Institute of Social Sciences.
Denizli.
- Feng, G. (2006). A Survey on Analysis
and Design of Model-Based Fuzzy Control
Systems. IEEE Transactions on Fuzzy
Systems. 14. 5. 676-697.
- Güzel, A., Okur A. R., and Caniklioğlu N.
(2014). Sosyal Güvenlik Hukuku. İstanbul:
Beta Yayıncılık.
- Hürriyet News (2012). GSS’de Yeni
Dönem! E- devlet ile GSS Prim Borcu
Sorgulaması Nasıl Yapılır?. [http:// www.
hurriyet.com.tr/gssde-yeni-donem-e-devlet
-ile-gss-prim-borcu-sorgulamasi-nasilyapilir-
40058576]. (Erişim: 10 May 2016).
- Imriyas, K., Pheng L. S., Ai Lin T., and
Lean C. S. (2006). A Fuzzy Expert System
for Computing Worker’s Compensation
Insurance Premiums in Construction: A
Conceptual Framework. Architectural
Science Review. 49, 3. 270-284.
- Karadeniz, O. (2012a) Türkiye’de Sağlıkta
Dönüşüm Sürecinde Genel Sağlık
Sigortası: Kapsam ve Mali
Sürdürülebilirlik Açısından Bir
Değerlendirme. Sosyal Güvenlik Dünyası,
82. 6-18.
- Karadeniz, O. (2012b). Extension of
Health Services Coverage for Needy in
Turkey: From Social Assistance to General
Health Insurance. Journal of Social Security.
2, 2. 103-123.
- Lee, C. C. (1990). Fuzzy Logic in Control
Systems: Fuzzy Logic Controller- Part I.
IEEE Transactions on Systems. 20, 2. 404-
418.
- Lin, Y.C., Lai H.H., and Yeh C. H. (2007).
Consumer-Oriented Product Form Design
Based on Fuzzy Logic: A Case Study of
Mobile Phones. International Journal of
Industrial Ergonomics. 37.531-543.
- Lotfi, M. M. and Torabi S. A. (2011). A
Fuzzy Goal Programming Approach for
Midterm Assortment Planning in
Supermarkets. European Journal of
Operations Research. 213. 430-441.
- Mamdani, E. H. (1974). Application of
Fuzzy Algorithms for Control of Simple
Dynamic Plant. In Proceedings of the
Institution of Electrical Engineers. 121,
12. 1585-1588.
- Mathworks Inc (2017), MATLAB Overview.
[https://www.mathworks.com/
products/matlab.html]. (Erişim: 25
February 2018).
- Mendel, J. M. (1995). Fuzzy Logic
Systems for Engineering: A Tutorial.
Proceedings of IEEE. 83, 3. 345-377.
- NTV News (2017). 10 Soruda Genel
Sağlık Sigortası (GSS) Prim Borçları Nasıl
Silinecek? [http://www.ntv.com.tr/galeri/
ekonomi/10-soruda-genel-saglik-sigortasigss-
prim-borclari-nasil-silinecek, YAui9
T8G8kGOz qTRw13CCA]. (Erişim: 5
June 2017).
- Ohayon, M. M. (1999). Improving
Decisionmaking Processes with the Fuzzy
Logic Approach in the Epidemiology of
Sleep Disorders. Journal of Psychosomatic
Research. 47, 4. 297-311.
- Özçil, A., Ertuğrul, İ., Öztaş T., and Öztaş
G. Z. (2015). Combi Boiler System
Modeling with Fuzzy Inference
Mechanism and Fuzzy Copras Method.
Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE) 2015 IEEE
International Conference on. 1-8.
- Öztaş, G. Z. (2016). Bulanik Kural Tabani
ile Genel Sağlık Sigortası Açısından
Yoksulluk Sınırlarının ve Prim
Miktarlarının Belirlenmesi Üzerine Bir
Uygulama. Unpublished Master Thesis.
Pamukkale University. Institute of Social
Sciences. Denizli.
- Pekten, A. (2006). Genel Sağlık Sigortası
Sistemi ve Getirdiği Yenilikler. Sayıştay
Dergisi. 61.119-138.
- Pena-Reyes, C. A., and Sipper M. (1999).
A fuzzy-Genetic Approach to Breast
Cancer Diagnosis. Artificial Intelligence in
Medicine. 17. 131-155.
- Pfluger, N., Yen J., and Langari R. (1992).
A Defuzzification Strategy for a Fuzzy
Logic Controller Employing Prohibitive
Information in Command Formulation.
IEEE. 717-723.
- Republic of Turkey Ministry of Health
(2008). İlerleme Raporu Türkiye Sağlıkta
Dönüşüm Programı. [http://sbu.saglik.gov
.tr/Ekutuphane/kitaplar/turkiyeSDP.pdf].
(Erişim: 4 March 2016).
- Republic of Turkey Ministry of Labor and
Social Security (2017). Asgari Ücretin Net
Hesabı ve İşverene Maliyeti. 01.01.2017-
31.12.2017.
- [https://www.csgb.gov.tr/home/Contents/Is
tatistikler/AsgariUcret]. (Erişim: 6 June
2017).
- Republic of Turkey The Official Gazette
(2006). 16.06.2006 tarih ve 26200 Nolu
Resmi Gazete’de Yayımlanan 5510 Sosyal
Sigortalar ve Genel Sağlık Sigortası
Kanunu. [http://www.resmigazete.gov.tr/
main.aspx?home=http://www.resmigazete.
gov.tr/eskiler/2006/06/20060616.htm&mai
n=http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2
006/06/20060616.htm]. (Erişim: 10 March
2016).
- Schmöcker, J. D., Ahuja S., and Bell M. G.
H. (2008). Multi-Objective Signal Control
of Urban Junctions- Framework and a
London Case Study. Transportation
Research Part C: Emerging Technologies.
16, 4. 454-470.
- Sözer, A. N. (2015). İşçi, Bağımsız Çalışan
ve Kamu Görevlileri Bakımından Türk
Sosyal Sigortalar Hukuku. İstanbul: Beta
Yayıncılık.
- Şen, Z. (2010). Fuzzy Logic and
Hydrological Modelling. USA: CRC Press.
Teodorović, D., and Lučić, P. (2006).
Intelligent Parking Systems. European
Journal of Operational Research, 175.
1666-1681.
- Tuncay, A. C. and Ekmekçi Ö. (2015).
Sosyal Güvenlik Hukuku Dersleri.
İstanbul: Beta Yayıncılık.
Turkish Statistical Institute (TURKSTAT)
(2012) Household Budget Survey Micro
DataSet.
- TÜBİTAK-BİLGEM Information
Technologies Institute (2014). Software
and Data Engineering Department,
Integrated Social Assistance Services
Project General Health Insurance Income
Identification Transactions Document.
[http://butunlesik. yte.bilgem.tubitak.gov.tr
/wp-content/uplo-ads/dokumanlar/
butunlesik-egt-vo2-genel-saglik-_sigortasigelir-
tespiti-islemleri.pdf]. (Erişim: 4
March 2016).
- Yager, R. R. and Zadeh L. A. (1992). An
Introduction to Fuzzy Logic Applications
In Intelligent Systems, New York:
Springer.
- Yen, J., and Langari R. (1998). Fuzzy
Logic Intelligence, Control and
Information. USA: Prentice Hall.
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy Sets.
Information and Contro. 8. 338-353.
- Zadeh, L. A. (1994). Soft Computing and
Fuzzy Logic. IEEE Software. 11, 6. 48-56.
- Zadeh, L. A. (2008). Is There a Need for
Fuzzy Logic?. Information Sciences.178.
2751-2779.
- Zoroğlu, C. (2015). Bulanık Uzman Sistem
Kullanarak Tıkayıcı Uyku Apne Hipopne
Sendromunun Ciddiyet Seviyesinin
Tahmini. Unpublished Master Thesis,
İstanbul Technical University. Institute of
Science. İstanbul.