ISSN: 1309-1581
AJIT-e Online Academic Journal of Information Technology
1516 times viewed.
887 times downloaded.
DOI: 10.5824/1309‐1581.2017.2.001.x
BULANIK MANTIĞIN DEĞERLENDİRMEYE KATKISI
CONTRIBUTION OF FUZZY LOGIC TO EVALUATION
Güney GÜRSEL, (Başyazar) Kemal Hakan GÜLKESEN
Abstract in Turkish
Değerlendirme Tıp bilişimi için oldukça önemli bir olgudur. Yatırımcılar ve yöneticiler, sistemlerini geliştirebilmek için, zayıf ve güçlü yönlerini bilmek isterler. Bilimsel literatürde birçok hastane bilgi sistemi değerlendirme platformu önerilmiştir. Sağlık, bulanık mantık kullanımına çok uygun olmasına rağmen bunlardan hiçbiri bulanık mantık metodolojilerini kullanmamaktadır.  Bizim önerdiğimiz değerlendirme platformu bulanık mantığın klasik değerlendirme metotları ile arasındaki farkı incelemek üzere kullanılmıştır.  Sonuçlar hem net sayılar kullanılarak hesaplanmış hem de bulanık mantık kullanılarak hesaplanmış, aradaki fark incelenmiştir. 17 değerlendirme değişkeninden sekizi istatiksel olarak anlamlı olarak farklı çıkmıştır. Bu sonuç bize bulanık ortamlarda net sayılar ile yapılan değerlendirmelerde hassasiyet kaybı olacağını göstermektedir. Bulanık mantık kullanımı ile, net olmayan sınırları da dikkate almasından dolayı, daha gerçekçi değerlendirmeler yapmamıza yardımcı olacağı sonucuna varılmıştır.  
Abstract in English
Evaluation is an important subject for medical informatics domain. The investors and managers need to know the success level and poor sides of their information system to make improvements. There are many evaluation frameworks proposed for healthcare in the literature. Although healthcare is very suitable, none of the existing evaluation frameworks employ fuzzy logic methodologies. Our proposed expectation based evaluation framework in the previous work for hospital information systems is used for examining the difference and contribution of fuzzy logic use in evaluation. The results of the framework are recomputed both by crisp computation method. The difference between fuzzy and crisp computation is examined. The study shows that use of fuzzy logic makes a difference. Eight (8) of the 17 variables appeared to have statistically significant difference. Using crisp values in evaluation may result in loss of precision. We believe that fuzzy logic helps to obtain a more realistic evaluation by taking blurred boundaries into consideration.  
© 2018 - AJIT-e Online Academic Journal Of Information Technology
All the opinions writen in articles are under responsibilities of the Authors.