Geri Dön

Arıma modeliyle hasta talep tahmini: Bingöl Ağız ve Diş Sağlığı Merkezi örneği

Patient demand forecasting with the arima model: The example of Bingöl Oral and Dental Health Center

  1. Tez No: 829953
  2. Yazar: MÜCAHİDE GÜNGÖR OFLAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDİNÇ KOÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bingöl Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Sağlık, insan yaşamının en temel gereksinimlerinden biri olarak hayati bir rol oynar. İyi sağlık, bireylerin yaşamlarını sürdürmelerini sağlar, verimli çalışmalarına ve ekonomiye katkıda bulunmalarına olanak tanır. Aynı zamanda eğitim, yaşam kalitesi, sosyal ilişkiler ve toplumsal istikrar gibi bir dizi alanı olumlu etkiler. Sağlık, bireylerin potansiyellerini gerçekleştirmelerini desteklerken toplumların gelişimini ve sürdürülebilirliğini sağlar. İnsanların sağlık ihtiyaçlarının zamanında karşılana bilmesi; gerekli malzemelerin zamanında temin edilmesi ve sağlık personelinin yeteri sayıda bulunmasını planlanması sağlık ihtiyaçlarının karşılana bilmesi için önemlidir. Bu nedenle, doğru analizler yapılarak ileriye dönük tahminlerin yapılması, sağlık ihtiyaçlarının geliştirilmesi, iyileştirilmesi ve taleplere cevap verebilmek için atılabilecek adımlardan bir tanesidir. Özellikle zaman serileri ile yapılan araştırmalar sayesinde, farklı yöntemler kullanılarak ileriye dönük tahminler yapılabilmektedir. Bu çalışma Box-Jenkins yöntemi yani ARIMA modeli kullanılarak, Bingöl Ağız ve Diş Sağlığı Merkezi'ne gelen 6 yıllık hasta sayılarının verilerine uygulanarak gerçekleştirilmiştir. Analizler için Minitab 21 adlı Paket programı kullanılarak sonuçlar elde edilmiştir. Minitab 20 programı kullanılarak yapılan korelogram ve Q istatistik testi sonuçları, hasta verilerine uygulanan, birinci fark alma işleminden sonra serinin durağanlığı sağlandığı gözlemlenmiştir. Bu sayede, ARIMA(1,1,1) modeli en uygun model olarak belirlenmiştir. Yapılan zaman serisi analizi, malzeme tedariki, doktorların izinlerinin planlanması ve ihtiyaç duyulan personelin temini gibi işletme faaliyetleri için önemli bir kaynak olmuştur. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar doğrultusunda hastanenin ihtiyaç duyduğu malzeme tedarikinin, doktorların izinlerinin planlanmasının ve personel temininde daha doğru ve verimli kararlar alınabilmesi mümkün olabilecektir. Bu da işletmenin daha etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olacaktır. Sonuç olarak, yapılan zaman serisi analizinin hastanenin faaliyetlerini destekleyen önemli bir araç olduğu ifade edilebilir.

Özet (Çeviri)

Health plays a vital role as one of the most basic necessities of human life. Good health enables individuals to live their lives, to work productively and to contribute to the economy. It also positively affects a number of areas such as education, quality of life, social relations and social stability. Health ensures the development and sustainability of societies while supporting individuals to realize their potential. The ability to meet people's health needs in a timely manner; It is important to provide the necessary materials on time and to plan the availability of sufficient number of health personnel in order to meet the health needs. For this reason, making forward-looking forecasts by making accurate analyzes is one of the steps that can be taken to develop and improve health needs and to respond to demands. Especially thanks to the researches made with time series, forward-looking estimations can be made by using different methods. This study was carried out using the Box-Jenkins method, that is, the ARIMA model, by applying it to the data of the 6-year patient numbers coming to Bingöl Oral and Dental Health Center. The results were obtained by using the Minitab 21 Package program for the analysis. It was observed that the results of the correlogram and Q statistics test performed using the Minitab 21 program, provided the stationarity of the series after the first difference applied to the patient data. Thus, the ARIMA(1,1,1) model was determined as the most suitable model. The time series analysis has been an important resource for business activities such as supplying materials, planning doctors' leave, and recruiting needed personnel. In line with the results obtained in this study, it will be possible to make more accurate and efficient decisions in the supply of materials needed by the hospital, the planning of doctors' leave and the recruitment of personnel. This will help the business to be managed more effectively. As a result, it can be stated that the time series analysis is an important tool that supports the activities of the hospital.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. Azerbaycan'da doğal gaz tüketiminin yapay zeka yöntemleri ile analizi ve tahmini

    Analysis and estimation of natural gas consumption in Azerbaijan with artificial intelligence methods

    TAYYAR MADINAYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYTAÇ YILDIZ

  3. Hierarchical health facility location model based on user demand: the case of Bursa

    Kullanıcı talebine dayalı hiyerarşik sağlık tesisi yer seçimi modeli: Bursa örneği

    GÖKÇEN GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER

  4. Forecasting electricity prices in Turkey: A comparison of classical econometrics and machine learning techniques

    Türkiye'de gün öncesi elektrik fiyatları tahmini: Klasik ekonometri ve makine öğrenme teknikleri karşılaştırması

    YUNUS EMRE KARAGÜLLE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  5. Yapay sinir ağlarıyla Türkiye'deki yenilenebilir enerji potansiyeline bağlı olarak uzun süreli elektrik üretim tahmini

    Estimatation on long-term electricity generation depending on renewable energy potential in Turkey with artificial neural networks

    MERVE GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EnerjiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA BETÜL ÜNSAL ÇELİMLİ