KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2026 / Sayı: 37

GRİ TAHMİNLEME İLE SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ AĞIZ DİŞ SAĞLIĞI MERKEZİ’NDE YATAN HASTA SAYILARININ TAHMİNİ

Kenan Oruç(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2276-8956
Ayşe Başağağlu(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-1898-7718
Sayfa
193–212
Yayın Tarihi
2020-08-31
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Uygulama sonucunda; p değeri 0,82, C değeri 0,46 ve MAPE değeri ise % 21 olarak bulunarak, başarılı sayılabilecek bir tahmin modeli oluşturulmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Günümüz dünyasında, sağlık hizmetlerine olan talepte sürekli bir artış vardır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bilimsel yöntemler ile yapılan tahminler bu birimlerin planlamalarına ciddi oranda yardımcı olacaktır.
💡
Sonuç & Katkı:Uygulama sonucunda; p değeri 0,82, C değeri 0,46 ve MAPE değeri ise % 21 olarak bulunarak, başarılı sayılabilecek bir tahmin modeli oluşturulmuştur.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2015 Verileri
⚙️Değişkenler:Gri Tahminleme · Zaman Serisi · Çarpımsal Ayrıştırma Modeli

Özet

Günümüz dünyasında, sağlık hizmetlerine olan talepte sürekli bir artış vardır. İnsan sağlığının söz konusu olduğu bu hizmetlerin aksatmadan gerçekleştirilmesi oldukça önemlidir. Bu sebeple, sağlık hizmeti sunan birimlerin geleceğe yönelik planlama yapmaları oldukça önemlidir. Bilimsel yöntemler ile yapılan tahminler bu birimlerin planlamalarına ciddi oranda yardımcı olacaktır. Bu çalışmada; Gri Tahminleme Yöntemi ile Süleyman Demirel Üniversitesi Ağız Diş Sağlığı Merkezi’nin yatan hasta sayılarının tahmini yapılmıştır. Tahminleme sürecinde Ocak 2015-Ağustos 2019 dönemi yataklı servisine ait 56 aylık veriler kullanılmış olup; 2019 Eylül-2021 Aralık dönemini kapsayan 28 ay için tahminleme yapılmıştır. Zaman serisi özelliği taşıyan verilerin mevsimsel etkiden ayrıştırılması sürecinde çarpımsal ayrıştırma yöntemi kullanılmıştır. Modelin öngörü başarısını belirlemek içinse, MAPE ve Gri Tahminlemede sıklıkla kullanılan doğruluk (p) ve hata oranı (C) ölçütleri kullanılmıştır. Uygulama sonucunda; p değeri 0,82, C değeri 0,46 ve MAPE değeri ise % 21 olarak bulunarak, başarılı sayılabilecek bir tahmin modeli oluşturulmuştur.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Oruç, K., Başağağlu, A. (2020). GRİ TAHMİNLEME İLE SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ AĞIZ DİŞ SAĞLIĞI MERKEZİ’NDE YATAN HASTA SAYILARININ TAHMİNİ. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı: 37, 193–212. https://ajindex.com/articles/173961

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (19)

  1. Başakın, E. E., Özger, M. ve Ünal, N. E. (2019). Gri Tahmin Yöntemi ile İstanbul Su Tüketiminin Modellenmesi. Politeknik Dergisi, 22 (3), 755-761.
  2. Çelik, Şeyma. (2016). Isparta İli İçin Doğal Gaz Talep Tahmini. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.
  3. Deng, J. L.:(1986). Grey Forecasting and Decision. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology Press.
  4. Duan, J., Jiao, F., Zhang, Q. ve Lin, Z. (2017). Predicting Urban Medical Services Demand in China: An Improved Grey Markov Chain Model by Taylor Approximation. International Journal of Environmental Researc and Public Health, 14 (8), 883-895.
  5. Eugenio Fco, S.U. ve Berzosa, A. (2007), Modeling and Forecasting Industrial End-use Natural Gas Consumption. Energy Economics, 29 (4), 710-742.
  6. Kayacan, E. ve Kaynak, O. (2011). Single-Step Ahead Prediction Based on the Principle of Concatenation Using Grey Predictors. Expert Systems with Applications, 38 (8), 9499-9505.
  7. Köse, E., Aplak, H. S. ve Kabak, M. (2015). Yetersiz Veri Ortamında Tahminler için Örnek Bir Uygulama: Gri Tahmin Yöntemi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 31 (1), 82-88.
  8. Liu, S, Fang, Z ve Lin, Y. (2006). A New Definition for the Degree of Grey Incidence. Scientific Inquiry, 7 (2), 111-124.
  9. Liu, S. ve Lin, Y. (2006). Grey Information: Theory and Practical Applications. Londra: Springer.
  10. Newbold, P. (2000). İşletme ve İktisat için İstatistik. (Çev. Şenesen, Ü.). İstanbul: Literatür Yayıncılık.
  11. Özkara, Y. (2009). Mevsimsel Ayrıştırma Temelli Gri Tahmin Yöntemi ile Aylık Elektrik Yük Tahmini. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  12. Özüdoğru, G. ve Görener, A. (2015). Sağlık Sektöründe Talep Tahmini Üzerine Bir Uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27, 37-53.
  13. Rathnayaka, R.M.K. T. ve Seneviratna, D.M.K.N. (2014), G M (1, 1) Analysis and Forecasting for Efficient Energy Production and Consumption. International Journal of Business, Economics and Managment Works, 1 (1), 6-11.
  14. Sallehuddin, R., Shamsuddin, S.M, Hashim, S.M ve Abrahamy, A. (2007). Forecasting Time Series Data Using Hybrid Grey Relational Artificial Neural Network and Auto Regressive Integrated Moving Average Model. Neural Network World, 17 (6), 573-605.
  15. Tseng, F.M., Yu, H.C. ve Tzeng, G.H., (2001). Applied Hybrid Grey Model to Forecast Seasonal Time Series. Technological Forecasting and Social Change, 67 (2-3), 291-302.
  16. Xiaofei, L ve Renfang, H. (2014). Grey Forecasting Model Based on Interpolation Optimization in Malignant Tumor. SHS Web of Conferences, 1, 1-6.
  17. Yılmaz, H. ve Yılmaz, M. (2013). Gri Tahmin Yöntemi Kullanılarak Türkiye’nin CO2 Emisyon Tahmini. Sigma, 31, 141-148.
  18. Yiğit, V. (2016). Hastanelerde Tıbbı̇ Malzeme Talep Tahmı̇nı̇: Serum Seti̇ Tüketı̇mı̇ Üzerı̇ne Örnek Bir Uygulama. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5 (4), 207-222.
  19. Yolsal, H. (2010). Mevsimsel Düzeltmede Kullanılan İstatistiki Yöntemler Üzerı̇ne Bir İnceleme. Öneri, 9 (33), 245-257.