Entegre Edilmiş Bulanık SWARA ve Bulanık TOPSIS Yöntemleri ile Spor Okulu Seçimi

Yıl 2022, Cilt: 34 Sayı: 4, 504 - 516, 31.12.2022

Eyüp Anıl Duman

https://doi.org/10.7240/jeps.1106255

Öz

Teknolojinin ilerlemesi ve şehir sokaklarındaki oyun alanlarının azalması, evlerine kapanmış yeni bir neslin ortaya çıkmasına neden oldu. Bu durum karşısında aileler de çocuklarını evden çıkarabilmek için alternatif arayışına girdiler. 12 Dev Adam, Potanın Perileri ve Filenin Sultanları gibi akılda kalıcı sloganlarıyla basketbol ve voleybolda gelen milli takım zaferleri, hem çocukları hem de velileri bu sporlara çekiyor. Oluşan bu ilgi sonucunda basketbol ve voleybol eğitimi veren spor kulüplerinin sayısı da önemli ölçüde artmakta. Sadece İstanbul'da iki yüzün üzerinde spor kulübünün faaliyet göstermektedir. Bazı düzenlemeler yapılmış olmasına rağmen, ülkemizde bu kulüplerin kontrol edilmesi ve değerlendirilmesi için hala bir sistem bulunmamaktadır. Bunun sonucu olarak, verilen eğitimin kalitesi kulüpler arasında önemli ölçüde farklılık göstermektedir. Eğitim kalitesine ek olarak, velilerin kulübün aylık aidatları ve antrenman sahası ile evleri arasındaki mesafe gibi diğer faktörleri de değerlendirmeleri gerekmektedir. Bütün bunlar birleşince veliler güvenebilecekleri ve çocuklarının spor yapmayı öğrenecekleri doğru kulübü seçme konusunda zorlanmaktadırlar. Bu çalışmanın amacı, velileri bu karar sürecinde desteklemektir. Seçimde birden fazla faktörün etkili olması ve alternatif sayısının fazla olması nedeniyle çok kriterli karar verme (ÇKKV) stratejilerinin bu problem için uygun olduğu düşünülmüştür. Uzmanlarla ile yapılan görüşmeler sonucu kulüp seçimi için önemli olduğu düşünülen dört kriter belirlenmiş olup bu kriterlerin göreceli önem ağırlıkları ÇKKV metotlarından bulanık SWARA (Step Wise Weight Assessment Ratio Analysis) yöntemiyle hesaplanmıştır. Ardından bir diğer ÇKKV metodu olan Bulanık TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemi ile de en uygun kulüp seçilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Çok kriterli karar verme, SWARA, TOPSIS, Spor Okulu Seçimi, Voleybol, Basketbol

Kaynakça

• [1] Taşçı, B. (2010). Sokağın günümüz koşullarında çocuk oyun alanı olarak ele alınması ve değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi.
• [2] Pehlivan, Z. (2009). Spora Katılan Çocuklara Yönelik Ailelerin Beklentileri, Çocuklarda Gözlenen Davranış Değişimleri Ve Spora Katılımın Önündeki Engeller. SPORMETRE Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 7, 2, 69-76.
• [3] Ocak, Y., Keskin, V., Tortop, Y. and Gölünük, S. (2011). Çocuklarını Yaz Spor Okullarına Gönderen Ailelerin Sosyo-Ekonomik Durumları Ve Beklentileri. Spor ve Performans Araştırmaları Dergisi, 2, 1, 13-22.
• [4] Işık, U., Karakuş, S., Üstün, Ü. D., Gümüşgül, O., Kaplan, M. and Demirel, M. (2013). Yaz Spor Okullarının Yeterliliği Ve Ebeveynlerin Çocuklarından Boş Zamanlarını Değerlendirme Beklentileri. In Proceedings of the II. Rekreasyon Araştırma Kongresi, Kuşadası, Aydın.
• [5] T.B.F. Sicil Lisans, https://www.tbf.org.tr/temel-unsurlar/, erişim tarihi:01.06.2019
• [6] Özel, S. and Türkel, A. (2018). AHP yöntemi kullanarak ERP sistemlerinin karşılaştırılması ve uygun sistemin belirlenmesi. Marmara Fen Bilimleri Dergisi, 30, 3, 305-317.
• [7] Ayhan, M. B. (2018). Yaz Spor Okulu Seçiminde Entegre Bir Tereddütlü-Bulanık AHP ve TOPSIS Yaklaşımı. Sakarya University Journal of Science, 22, 2, 269-284.
• [8] Papić, V., Rogulj, N. and Pleština, V. (2011). Expert system for identification of sport talents: Idea, implementation and results. Expert systems for human, materials and automation, 3-16.
• [9] Özden, Ü. (2008). Analitik hiyerarşi yöntemi ile ilkokul seçimi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24, 1.
• [10] Radhakrishnan, R. and Kalaichelvi, A. (2014). Selection of the best school for the children-A decision making model using extent analysis method on fuzzy analytic hierarchy process. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 3, 5, 12334-12344.
• [11] Gültekin, Ö. E. and Ayna, R. (2019). Evaluation of the efficiencies of public high schools in İzmir/Turkey using DEAHP approach. Anadolu Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik, 20, 1, 34-53.
• [12] Dadelo, S., Turskis, Z., Zavadskas, E. K. and Dadeliene, R. (2014). Multi-criteria assessment and ranking system of sport team formation based on objective-measured values of criteria set. Expert Systems with Applications, 41, 14, 6106-6113.
• [13] Ballı, S. and Korukoğlu, S. (2014). Development of a fuzzy decision support framework for complex multi‐attribute decision problems: A case study for the selection of skilful basketball players. Expert Systems, 31, 1, 56-69.
• [14] Cooper, W. W., Ruiz, J. L. and Sirvent, I. (2009). Selecting non-zero weights to evaluate effectiveness of basketball players with DEA. European Journal of Operational Research, 195, 2, 563-574.
• [15] Lee, B. L. and Worthington, A. C. (2013). A note on the ‘Linsanity’of measuring the relative efficiency of National Basketball Association guards. Applied Economics, 45, 29, 4193-4202.
• [16] Radovanović, S., Radojičić, M. and Savić, G. (2014). Two-phased dea-mla approach for predicting efficiency of nba players. Yugoslav Journal of Operations Research, 24, 3, 347-358.
• [17] Blanco, V., Salmerón, R. and Gómez-Haro, S. (2018). A Multicriteria Selection System Based on Player Performance: Case Study—The Spanish ACB Basketball League. Group Decision and Negotiation, 27, 6, 1029-1046.
• [18] Pradhan, S. and Chachad, R. (2021). Re-ranking regular seasons in the National Basketball Association’s modern era: A replication and extension of Pradhan (2018). Journal of Statistics and Management Systems, 1-20.
• [19] Assani, S., Mansoor, M. S., Asghar, F., Li, Y. and Yang, F. (2022). Efficiency, RTS, and marginal returns from salary on the performance of the NBA players: A parallel DEA network with shared inputs. Journal of Industrial & Management Optimization. 18 (3) : 2001-2016.
• [20] Vavrek, R. (2021). An Analysis of Usage of a Multi-Criteria Approach in an Athlete Evaluation: An Evidence of NHL Attackers. Mathematics, 9, 12, 1399.
• [21] Serkan, E. and Tuna, U. (2020). Futbolda Yetenek Seçiminin Analitik Hiyerarşi Süreci ve TOPSIS Yöntemi Aracılığıyla Değerlendirilmesi. Türkiye Spor Bilimleri Dergisi, 4, 2, 111-123.
• [22] Sałabun, W., Shekhovtsov, A., Pamučar, D., Wątróbski, J., Kizielewicz, B., Więckowski, J., Bozanić, D., Urbaniak, K. and Nyczaj, B. (2020). A fuzzy inference system for players evaluation in multi-player sports: The football study case. Symmetry, 12, 12, 2029.
• [23] Flegl, M., Jiménez-Bandala, C. A., Lozano, C. and Andrade, L. (2018). Personnel selection in complex organizations: A case of Mexican football team for the 2018 World Cup in Russia. Revista del Centro de Investigación de la Universidad la Salle, 13, 49, 43-66.
• [24] Ozceylan, E. (2016). A mathematical model using AHP priorities for soccer player selection: a case study. South African Journal of Industrial Engineering, 27, 2, 190-205.
• [25] Chen, C.-C., Lee, Y.-T. and Tsai, C.-M. (2014). Professional baseball team starting pitcher selection using AHP and TOPSIS methods. International Journal of Performance Analysis in Sport, 14, 2, 545-563.
• [26] Sinuany-Stern, Z., Israeli, Y. and Bar-Eli, M. (2006). Application of the analytic hierarchy process for the evaluation of basketball teams. International Journal of Sport Management and Marketing, 1, 3, 193-207.
• [27] Yang, C.-H., Lin, H.-Y. and Chen, C.-P. (2014). Measuring the efficiency of NBA teams: additive efficiency decomposition in two-stage DEA. Annals of Operations Research, 217, 1, 565-589.
• [28] Moreno, P. and Lozano, S. (2014). A network DEA assessment of team efficiency in the NBA. Annals of Operations Research, 214, 1, 99-124.
• [29] Li, Y., Wang, L. and Li, F. (2021). A data-driven prediction approach for sports team performance and its application to National Basketball Association. Omega, 98, 102123.
• [30] Chen, S. P. and Liao, C. N. (2021). Identifying standards for postseason advancement: a case of the National Basketball Association. International Transactions in Operational Research, 28, 5, 2359-2376.
• [31] GEYİK, O. and Tamer, E. (2018). Spor Toto Basketbol Süper Ligi ve Turkish Airline Euroleague Basketbol Takımlarının AHS-TOPSIS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Spor Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 3, 1, 32-53.
• [32] Kiani Mavi, R., Kiani Mavi, N. and Kiani, L. (2012). Ranking football teams with AHP and TOPSIS methods. International Journal of Decision Sciences, Risk and Management, 4, 1-2, 108-126.
• [33] Pestana Barros, C., Assaf, A. and Sá-Earp, F. (2010). Brazilian football league technical efficiency: a Simar and Wilson approach. Journal of Sports Economics, 11, 6, 641-651.
• [34] Gökgöz, F. and Yalçın, E. (2021). A comparative multi criteria decision analysis of football teams: evidence on FIFA world cup. Team Performance Management. Vol. 27 No. 3/4, pp. 177-191.
• [35] Pradhan, S. and Abdourazakou, Y. (2020). “Power ranking” professional circuit eSports teams using multi-criteria decision-making (MCDM). Journal of Sports Analytics, 6, 1, 61-73.
• [36] Liao, S. K. and Chang, K. L. (2009). Select televised sportscasters for Olympic Games by analytic network process. Management Decision. Vol. 47 Iss 1 pp. 14 - 23.
• [37] Bongseok, K. and Choi, J. (2021). Evaluating Olympic Pictograms Using Fuzzy TOPSIS–Focus on Judo, Taekwondo, Boxing, and Wrestling. Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 3934.
• [38] Karaköprü, U. O. and Kabadurmuş, Ö. (2020). Evaluation of Stadium Locations Using AHP and TOPSIS Methods. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 15, 1, 1-16.
• [39] Guaita Martínez, J. M. and Carracedo Garnateo, P. (2018). Hierarchical multi-criteria analysis for the selection of a triathlon. Journal of Human Sport and Exercise. 13(2): 354-362.
• [40] Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8, 3, 338-353.
• [41] Ecer, F. (2007) Üyelik fonksiyonu olarak üçgen bulanık sayılar mı yamuk bulanık sayılar mı? Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9, 2, 161-180.
• [42] Sumrit, D. (2020). Supplier selection for vendor-managed inventory in healthcare using fuzzy multi-criteria decision-making approach. Decision Science Letters, 9, 2, 233-256.
• [43] Gedikli, T. and Ervural, B. Ç. (2022). En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 34, 1 (50-64.
• [44] Junior, F. R. L., Osiro, L. and Carpinetti, L. C. R. (2014). A comparison between Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS methods to supplier selection. Applied soft computing, 21, 194-209.
• [45] Keršuliene, V., Zavadskas, E. K. and Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new step‐wise weight assessment ratio analysis (SWARA). Journal of business economics and management, 11, 2, 243-258.
• [46] Hwang, C.-L. and Yoon, K. (1981) Methods for multiple attribute decision making. Springer.
• [47] Chen, C.-T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy sets and systems, 114, 1, 1-9.
• [48] Ataol, E. (2019) Türkiye Profesyonel Futbolunda altyapıda başarılı olmuş kulüplerin yapılanmaları Ve yönetim şekillerinin incelenmesi (Altınordu Ve Gençlerbirliği örneği). Yüksek Lisans Tezi. Marmara Universitesi.