Journals / SOSYAL GÜVENLİK DERGİSİ / 2018 / Cilt: 8 - Sayı: 1

Bulanık Kural Tabanı ile Genel Sağlık Sigortası Primlerinin Hesaplanması

Determining the Premiums of General Health Insurance by Fuzzy Rule Base

Pages
9–32
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Literatür incelendiğinde, bulanık mantık sosyal bilimlerde oldukça az uygulandığından, bu makale disiplinler arası literatüre katkıda bulunacaktır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:2008 yılı itibari ile Türkiye'de Sosyal Güvenlik Reformu adı altında Sağlıkta Dönüşüm programı başlatılmıştır ve kimsenin sistem dışında kalmaması amaçlanmıştır.
📊
Key Findings & Data:Mevcut sistemde, primler farklı gelir düzeyleri için sabit oranlar kullanılarak hesaplanmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Literatür incelendiğinde, bulanık mantık sosyal bilimlerde oldukça az uygulandığından, bu makale disiplinler arası literatüre katkıda bulunacaktır.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:2008 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

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.

Özet

As of 2008, under the name of Social Security Reform, Health Transformation program has been launched in Turkey and nobody has been aimed to remain out of the system. Even though this system provides comprehensive advantages to citizens, it also has some drawbacks about premium calculations. In the current system, premiums are calculated by using fixed ratios for different income levels. However, this causes inequalities among the citizens. Therefore, in this article, the elimination of inequalities and the establishment of fairer premium system that provides an interdisciplinary perspective about the general health insurance was aimed to present. As a methodology fuzzy logic that provides fuzzy grading among individuals was determined. The scope of the application has been limited to individuals who are considered as poor, who have no social security and who are insured on a voluntary basis. Premiums were calculated by fuzzy rules based on expert opinion with the help of MATLAB Fuzzy Logic Designer Toolbox for 4,650 people participating in the TURKSTAT's income survey. Then, total premium will be paid by the number of 9,749,855 people was estimated by weighting the calculated premiums. As a result, the premiums were calculated more fairly and the situations that create inequalities among the citizens were abolished. In addition, besides income and expenses, age was used for equitable calculation in order not to make voluntarily insured be advantageous. When literature was examined, it was thought that this article will contribute to the interdisciplinary literature since fuzzy logic applications are very rare in social sciences.

🔖

Cite This Article

ERTUĞRUL, İ., ÖZTAŞ, G. Z. (2018). Bulanık Kural Tabanı ile Genel Sağlık Sigortası Primlerinin Hesaplanması. SOSYAL GÜVENLİK DERGİSİ, Cilt: 8 - Sayı: 1, 9–32. https://ajindex.com/articles/313775

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Baykal, N. and Beyan T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Ankara:
  5. Bıçaklar Kitabevi.
  6. Boz Eravcı, D. (2016). Bulanık Mantık ile Silikozisin Tespit Edilmesi. Unpublished Master Thesis, Ankara University, Institute of Health Science. Ankara.
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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.
  10. 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.
  11. Güzel, A., Okur A. R., and Caniklioğlu N. (2014). Sosyal Güvenlik Hukuku. İstanbul:
  12. 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-d