KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Spor Bilimleri Araştırmaları Dergisi / 2026 / Cilt: 3 Sayı: 1

Spor Toto Basketbol Süper Ligi ve Turkish Airline Euroleague Basketbol Takımlarının AHS-TOPSIS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi

Evaluation of Sports Toto Basketball Super League and Euroleague Basketball Teams with AHP-TOPSIS Methods

Oğuzhan Geyik(KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-5282-3138
Tamer Eren(KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-5282-3138
Sayfa
32–53
Yayın Tarihi
2018-01-30
🏛️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)

Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile bulunan sıralama ile normal sezon sıralamasının birbirine yakın sonuçlar verdiği gösterilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Basketbol, dünyada en çok izlenen spor alanlarının başında gelmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada basketbol ligindeki takımların değerlendirilmesi, çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile yapılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile bulunan sıralama ile normal sezon sıralamasının birbirine yakın sonuçlar verdiği gösterilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2016-2017 Verileri
⚙️Değişkenler:Çok ölçütlü karar verme · AHP · TOPSIS

Özet

Basketbol, dünyada en çok izlenen spor alanlarının başında gelmektedir. Ülkemizde de basketbolda en çok Spor Toto Basketbol Süper ligi ve Turkish Airline Euroleage izlenmektedir. Ülkemizin en iyi basketbol ligi aynı zamanda Avrupa’nın da en iyi ligi olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada basketbol ligindeki takımların değerlendirilmesi, çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile yapılmıştır. Kullanılan çok ölçütlü karar verme yöntemleri analitik hiyerarşi süreci (AHS) ve TOPSIS yöntemleridir. Çalışmada ilk olarak istatistikleri tutulan 10 kriter ele alınmıştır. Bu kriterler sırasıyla; şut sayısı, üçlük atma yüzdesi, serbest atış yüzdesi, hücum rebound, savunma rebound, asist, blok, top çalma, faul ve skordur. Kriter ağırlıkları AHS yöntemi ile belirlenmiş ve TOPSIS yöntemi ile de takımların sıralaması yapılmıştır. Uygulama olarak 2016-2017 sezonu Türkiye Spor Toto Basketbol Ligi ve Turkish Airline Euroleage seçilmiştir. Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile bulunan sıralama ile normal sezon sıralamasının birbirine yakın sonuçlar verdiği gösterilmiştir.

Abstract

Basketball is one of the most watched sports fields in the world. In our country, Sports Toto Basketball Super League and Euroleague Basketball are the most watched. Our country's best basketball league is also considered as the best league in Europe at the same time. In this study, the evaluation of the teams in the basketball league was done by multi-criteria decision-making methods. The multi-criteria decision-making methods used in the study are analytical hierarchy process (AHP) and TOPSIS methods. In the study, firstly, the ten criteria which are kept statistics are taken. These criteria are a number of shots, the percentage of three throws, the percentage of free throws, offensive rebound, defensive rebound, assist, block, steal, foul and scorch. Criterion weights were determined by the AHP method and TOPSIS method was used to rank the teams. The 2016-2017 season, Sports Toto Turkey Basketball League and Euro League of Turkish Airline are chosen for the application. It has been shown that found that the ranking and the regular season rankings gave similar results.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Geyik, O., Eren, T. (2018). Spor Toto Basketbol Süper Ligi ve Turkish Airline Euroleague Basketbol Takımlarının AHS-TOPSIS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Spor Bilimleri Araştırmaları Dergisi, Cilt: 3 Sayı: 1, 32–53. https://doi.org/10.25307/jssr.374895

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (28)

  1. Acun, O., ve Eren, T. (2015). Spor toto süper ligi’nde forvet oyuncularının performanslarının çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), 13-29. Ballı, S. (2005). Fuzzy çok kriterli karar verme ve basketbolda oyuncu seçimine uygulanması, Yüksek Lisans Tezi, Muğla Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Muğla.
  2. Berri, D.J. (1999). Who is ‘most valuable’? Measuring the player’s production of wins in the National Basketball Association. Managerial and Decision Economics, 20(8), 411-427.
  3. Berri, D.J, & Schmidt, M.B. (2002). Instrumental versus bounded rationality: A comparison of Major League Baseball and National Basketball Association. Journal of Socio-Economics, 31(3), 191-214. DOI:10.1016/S1053-5357(02)00117-8.
  4. Berri, D. J., & Eschker, E. (2005). Performance when it counts? The myth of the prime-time performer in professional basketball. Journal of Economic Issues, 39(3), 798-807. DOI:10.1080/00213624.2005.11506847.
  5. Chen, S. J., & Hwang, C. L. (1992). Fuzzy multiple attribute decision making: methods and applications. Berlin: Springer, Verlag.
  6. Cooper, W.W., Ruiz, J.L., & Sirvent, I. (2009). Selecting non-zero weights to evaluate effectiveness of basketball players with DEA, European Journal of Operational Research, 195(2), 563–574. DOI:10.1016/j.ejor.2008.02.012.
  7. Çetin, B., ve Eren, T. (2016). Türkiye erkek milli basketbol takımına eurobasket 2015 için oyun kurucu seçimi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(13), 201-227.
  8. Çevik, E. (2009). Yatırım Projelerinin Belirsizlik Altında Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Değerlendirilmesi.Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  9. Fernández, J., Camerino, O., Anguera, M. T., & Jonsson, G. K. (2009). Identifying and analyzing the construction and effectiveness of offensive plays in basketball by using systematic observation. Behavior Research Methods, 41(3), 719-730. DOI: 10.3758/BRM.41.3.719.
  10. Fort, R., & Maxcy, J. (2003). Competitive balance in sports leagues: An introduction. Journal of Sports Economics, 4(2), 154-160. DOI: 10.1177/1527002503004002005.
  11. Geyik, O., Tosun, M., Ünlüsoy, S., Hamurcu, M., & Eren, T. (2016). Kitap basımevi seçiminde AHP ve TOPSIS yöntemlerinin kullanımı. Uluslararası Sosyal ve Eğitim Bilimleri Dergisi, 3(6), 106-126. 4(2), 154-160. DOI: 10.1177/1527002503004002005.
  12. Hwang, C.L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attributes Decision Making Methods and Application (First Edition). Berlin: Springer.
  13. Hoon-Lee, Y., & Berri, D. J. (2008). A re-examination of production functions and efficiency estimates for the National Basketball Association. Scottish Journal of Political Economy, 55(1), 51-66. DOI:10.1111/j.1467-9485.2008.00443.x.
  14. Hughes, M. (2004). Notational analysis: a mathematical perspective. International Journal of Performance Analysis in Sport, 4(2), 97-139. DOI: 10.1080/24748668.2004.11868308.
  15. Isik, T., & Gencer, T.R. (2007). Technical analyze of team performance in basketball: evaluation of home and away field performance, Hacettepe Journal of Sport Sciences, 18(3), 101-108.
  16. Özbek, A., ve Eren, T. (2013). Çok ölçütlü karar verme teknikleri ile hizmet sağlayıcı seçimi. Akademik Bakış Dergisi, 36, 1-22.
  17. Özcan, E.C., Ünlüsoy S., & Eren, T. (2017). A combined goal programming - AHP approach supported with TOPSIS for maintenance strategy selection in hydroelectric power plants. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 78, 1410-1423. DOI:10.1016/j.rser.2017.04.039.
  18. Öktür, F. (2008). Yeni ürün geliştirme sürecinde tedarikçi bütünleşmesinin topsis yöntemi ile değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Fen bilimleri Enstitüsü, Kocaeli.
  19. Özder, E.H., Eren, T., & Çetin, S. (2015). Supplier selection with TOPSIS and Goal Programming methods: a case study. Journal of Trends in the Development of Machinery and Associated Technology, 19(1), 109-112, 2015. Rimler, M.S., Song S., & Yi, D.T., (2009). Estimating production efficiency in men’s NCAA college basketball: A Bayesian Approach. Journal of Sports Economics, 11(3), 287-315. DOI:10.1177/1527002509337803.
  20. Romanowich, P., Bourret, J., & Vollmer, T. R. (2007). Further analysis of the matching law to describe two- and three-point shot selection by professional basketball players. Journal of Applied Behavior Analysis, 40, 311-315. DOI: 10.1901/jaba.2007.119-05.
  21. Saaty, T.L. (1996). Multicriteria Desicion Making: The Analytic Hierarchy Process (First Edition). New York: RWS Publications.
  22. Sánchez, J. M., Castellanos, P., & Dopico, J. A. (2007). The winning production function: Empirical evidence from Spanish basketball. European Sport Management Quarterly, 7(3), 283-300.
  23. Stern, Z.S., Israeli, Y, & 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.
  24. Trninic, S., Dizdar, D., & Dezman, B. (2002). Pragmatic validity of the combined model of expert system for assessment and analysis of the actual quality overall structure of basketball players, Collegium Antropologicum, 26(1), 199–210.
  25. Varlı, E., (2017). İmalat Sektöründe Formenler için Vardiya Çizelgeleme Probleminin AHP-Hedef Programlama ile Çözümü. Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kırıkkale.
  26. Winston, W.L. (2009). Mathletics: How Gamblers, Managers, and Sports Enthusiasts Use Mathematics in Baseball, Basketball, and Football. Princeton: Princeton University Press.
  27. http://www.tbf.org.tr/, erişim tarihi: Kasım 20, 2017.
  28. Acun, O., ve Eren, T. (2015). Spor toto süper ligi’nde forvet oyuncularının performanslarının çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), 13-29.