I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  15 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 26 ,   p p .   1 4 1 9 ~ 1 4 3 0   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v15 i 3 . pp 1 4 1 9 - 1 4 3 0          1419       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   M ulti - cri teria op t imiza tion o f  em er g ency  unit  allo ca t io n using   CO P RAS  and S M ART: a cas e s t udy  in  Palem ba n g       E v i Y uli za ,   F it ri  M a y a   P us pi t a ,   I nd ra wa t i,  Sis ca   O ct a rin a ,   F risca   F ra s ilia   D e p a r t me n t   o f   M a t h e m a t i c s,   F a c u l t y   o f   M a t h e mat i c s   a n d   N a t u r a l   S c i e n c e s,   S r i w i j a y a   U n i v e r s i t y ,   I n d r a l a y a ,   I n d o n e s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 1 1 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Ap r   2 9 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Ma y   1 7 ,   2 0 2 6       In c re a sin g   li v i n g   sta n d a r d s  a n d   i n sta n t   e a ti n g   p a tt e r n s  h a v e   imp ro v e d   p e o p le' s  d e m a n d s  f o r   q u a li ty   h e a lt h   se rv ice s.   Ho sp i tals  a s  h e a lt h   se rv ice   fa c il it ies   a re   a c tu a ll y   re a l - ti m e   n e two rk s  th a t  e x p e c ted   to   b e   a b le  to   p r o v i d e   e ffe c ti v e   a n d   e fficie n t  se rv ice s.   T h is  re se a rc h   u se s  t h e   c o m p le x   p r o p o rti o n a l   a ss e ss m e n t  (COPRAS )  a n d   sim p le  m u lt i - a tt rib u te  ra ti n g   tec h n i q u e   (S M ART)  m e th o d s  to   d e term i n e   th e   h o sp i tal  with   th e   m o s t  o p t ima l  e m e rg e n c y   u n it   ( EU)  se rv ice s  i n   e a c h   s u b d istri c t  b a se d   o n   p re d e term in e d   c rit e ria.  T h e   re se a rc h   re su lt s  s h o w  t h a t  t h e   COPRAS   m e th o d   i s  p r o d u c e s  p e rfo rm a n c e   in d e x   v a l u e s  ra n g i n g   fro m   0 . 0 1 9 5   t o   0 . 1 3 1 7 ,   wh il e   th e   S M ART   m e th o d   y ield s  sc o re s  b e twe e n   0 . 0 5 4   a n d   0 . 1 2 2 ,   b o th   d e m o n stra ti n g   c o n siste n t  ra n k in g   o u tco m e s.  T h e   th re e   h o s p it a ls,  wit h   th e   m o st  o p ti m a l  EU   p e rfo rm a n c e   a re   Dr.  M o h a m m a d   Ho e sin ,   RS U  P e rtam in a ,   a n d   R S J  Ern a ld i   Ba h a r ,  w it h   Dr.  M o h a m m a d   H o e sin   a c h iev in g   th e   h ig h e st  u ti l it y   v a lu e   (0 . 1 3 1 7 ).   Th e   n o v e lt y   o f   th is  stu d y   li e s  i n   th e   i n teg ra ti o n   o f   re a l - ti m e   sp a ti a l  a n d   o p e ra ti o n a l  d a ta  fr o m   G o o g le  M a p s  a n d   RS   On li n e   i n to   a   h y b rid   se t  c o v e rin g   p ro b lem   (S CP )   fra m e wo rk ,   c o m b i n i n g   th e   stre n g t h s  o f  COPRAS   a n d   S M ART.   K ey w o r d s :   C OP R AS   E m er g en c y   un it   Ho s p ital   Op tim izatio n   SMART   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Fit r i M ay a  Pu s p ita   Dep ar tm en t o f   Ma th em atics,  Facu lty   o f   Ma th e m atics a n d   Na tu r al  Scien ce s ,   Sriwijay a  Un iv er s ity   I n d r alay a ,   3 0 6 6 2 ,   I n d o n esia   E m ail:  f itrim ay ap u s p ita@ u n s r i.a c. id       1.   I NT RO D UCT I O N   As  th e  s tan d ar d   o f   liv in g   in c r e ases   an d   th e  d iet  b ec o m es  m o r e  in s tan t,  th e  d em a n d   f o r   q u a lity   h ea lth   in cr ea s es.  T h e   d ev elo p m e n t  o f   h o s p itals   in   I n d o n esia  is   g r o win g   r ap id ly   f r o m   tim e  to   tim e.   Ho s p itals   as   r ea l - tim e  n etwo r k s   [ 1 ] ,   [ 2 ]   h av e  h ea lth   f ac ilit ies  th at  h av e  a  v ar iety   o f   s er v ices  co v e r in g   v ar io u s   h ea lth   f ield s .   Ho s p itals ,   as  a  m ea n s   o f   h ea lt h   ca r e ,   ar e  p lace s   th at  ar e  u s ed .   W ith   th e  r ap id   d ev elo p m en t  o f   tech n o lo g y   an d   in cr ea s in g ly   f ier ce   co m p etitio n ,   h o s p itals   m u s t im p r o v e  th e  q u ality   o f   th eir   s er v ices.  An o t h er   f ac to r   th at  p lay s   a  r o le  in   in f lu e n cin g   p atie n t  s atis f ac tio n   is   th e  f ac ilit ies  av a ilab le  at  th e   h o s p ital.  L o ca tio n   f ac ilit y   p r o b lem s ,   s u ch   as  em er g e n cy   s er v ice   f a cilities ,   f o r m   an   im p o r tan t   class   o f   lo ca tio n   p r o b lem s   i n   o p tim izatio n   p r o b lem s   [ 3 ] ,   [ 4 ]   a n d   waste  d is p o s al  p la ce   [ 5 ] .   Un til  n o w,   m ed ical  an d   h ea lth   ex p er ts   h av e  alwa y s   tr ied   to   im p r o v e  th e   q u ality   o f   t h em s elv es,  th e  p r o f ess io n ,   m ed ical  eq u ip m en t,   h ea lth   m an ag er ial  ca p ab ilit ies,  an d   esp ec ially   th e   q u ality   o f   h ea lth   s er v ices   [ 6 ] ,   [ 7 ] ,  f o r   ex am p le ,   with   in teg r ated   h ea lth   m an a g em en t  [ 8 ]   o r   with   a  h ig h   tech n o lo g y   g a d g et  t o   m o n ito r   th e  p atien t’ s   co n d itio n   [ 9 ] .   On e  o f   t h e  th in g s   th at  d ete r m in es  wh eth er   a   h o s p ita l   h as g o o d   q u ality   is   th e  em e r g e n cy   d e p ar tm en t o r   em er g en cy   u n it.    T h er ef o r e,   h o s p itals   ar e  ex p ec ted   to   b e  ab le  to   p r o v id e   ef f ec tiv e  an d   ef f icien t  s er v ices  to   t h e  co m m u n ity   o f   h e alth   s er v ice  u s er s .   T h e  ef f ec tiv en ess   o f   p ati en t  ca r e  is   an   im p o r tan t  in d ica to r   in   ass ess in g   th e  q u ality   o f   h ea lth   s er v ices.  On e  o f   th e  h ea lth ca r e  f ac ilit ies  t h at  h as  an o th er   v er y   im p o r ta n t  r o le  in   p r o v id i n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 26 :  1 4 1 9 - 1 4 3 0   1420   h ea lth   s er v ices  to   th e  c o m m u n i ty   is   th e  h o s p ital   [ 1 0 ] .   C u s to m er   s atis f ac tio n   ca n   b e  ac h i ev ed   b y   p r o v id in g   q u ality   s er v ice   to   its   cu s to m er s .   Hea lth   s er v ices ,   ac co r d in g   to   th e   Min is tr y   o f   Hea lth   o f   th e   R ep u b lic  o f   I n d o n esia  in   2 0 0 9 ,   ar e   ev er y   ef f o r t  o r g an ized   in d iv i d u ally   o r   t o g eth er   in   an   o r g a n izatio n   to   m ain tain   an d   im p r o v e  h ea lth .   E m er g en cy   s er v ices  p r o v id e d   m u s t  m ee t  g o o d   s er v ice  q u ality   [ 1 1 ] – [ 1 4 ] .   Ser v ices  in   th e  em er g en cy   u n it  wil l  af f ec t   p at ien t  s atis f ac tio n   an d   h o s p ital  im ag e  [ 1 5 ] .   Ser v ices  in   th e  em er g en cy   d ep ar tm e n t  ( E D)   [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ]   p lay   an   im p o r t an t r o le  in   in f lu en cin g   p atien t  s atis f ac tio n   an d   h o s p ital r ep u tatio n .     E m er g e n c y   u n it  ( E U)   lo ca tio n   o p tim izatio n   in   Palem b an g   C ity   h o s p itals   aim s   to   m in i m ize  th e  av er ag e  tr av el  tim e  f r o m   t h e   lo ca tio n   o f   c u s to m er   r e q u ests   to   th e  n ea r est  f ac ilit y   [ 1 8 ] .   T h e  b est  h o s p ital   cr iter ia  th at  ca n   b e  u s ed   ar e   s er v ice ,   b ec au s e  it  is   th e  m o s t  im p o r tan t  th in g   to   d eter m in e   q u ality   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .    T o   f u r t h er   im p r o v e  h o s p ital o p er atio n s ,   an   i n f o r m atio n   s y s tem   ca n   b e  d ev elo p ed   [ 9 ] .    T h is   s tu d y   s ee k s   to   im p lem en t  th e  co m p lex   p r o p o r tio n al   ass es s m en t  ( C OP R A S)  [ 2 1 ] – [ 2 3 ]   a n d   s im p le  m u lti - attr ib u te  r atin g   tech n iq u e   ( SMART)   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .   T h e   C OPR A S  m eth o d   is   o n e   m eth o d   o f   m a k in g   a  d ec is io n   th at  ass u m es  a   d ir ec t  an d   p r o p o r tio n al  d ep e n d en ce   o n   th e  lev el  o f   s ig n if ican c e  an d   u s ef u ln ess   o f   alter n ativ es.  T h ese  m eth o d s   ca n   id en tify   m u ltip le  cr iter ia   in   m ak in g   d ec is io n s .   I n   ad d itio n ,   t h e  C OPR AS   m eth o d   p r e p ar es   attr ib u tes  to   b e  id en tifie d ,   n o r m alize s   th e  m atr ix ,   n o r m alize s   th e  weig h ted   m atr ix ,   ca lcu lates   th e  m ax im u m   an d   m in im u m   v alu es o f   th e  in d ex ,   ca lc u lat es   th e  r elativ e  weig h t,  an d   ca lc u lates   th e  q u an titativ e  u tili ty   o f   ea ch   alter n ativ e.   T h e   C OP R AS  ap p r o ac h   is   k n o wn   f o r   r an k in g   th r o u g h   s ev er al  s tag es  b y   ev alu atin g   alter n ativ es  b ased   o n   th eir   lev el  o f   s ig n i f ican ce   a n d   u tili ty .   Me an wh ile,   SMART  is   a  m u lt i - attr ib u te  d ec is io n - m ak in g   tech n i q u e  u s ed   to   s u p p o r t  d ec is io n - m ak er s   in   ch o o s in g   b etw ee n   s ev er al  alter n a tiv es.  T h e  SMART   m eth o d   h as  s im p le  ca lcu latio n s   an d   is   ea s y   to   im p lem en t  f o r   h an d lin g   r an d o m n ess   in   u n ce r tain ty   p r o b lem s   o r   in   a  g r o u p   d ec is io n - m ak in g   ap p r o ac h   [ 2 6 ] .   T h e  weig h tin g   ca lcu latio n   will  p r o d u ce   a  v alu e   f o r   ea c h   alter n ativ e  to   o b tain   th e  b est  an d   o p tim al  alter n ativ e.   T h e  C OPR A S  m eth o d   ca n   b e  u s ed   to   p er f o r m   a  r an k in g   with   th e  m ain   c r iter ia  u s ed ,   a s s u m in g   a  d ir ec t  a n d   p r o p o r ti o n al  d ep en d e n ce   o f   th e  lev el   o f   s ig n if ican ce   an d   u tili ty   o f   all  alter n ativ es ,   in clu d in g   in   a n   I n d u s tr y   4 . 0   en v ir o n m en t  [ 2 7 ] .   C OPR A S  em p h asizes  p r o p o r tio n al   co m p ar is o n   b etwe en   alter n ativ es b ased   o n   th e  r elativ e  weig h t o f   ea ch   id e n tifie d   cr iter io n .     T h e  s ca r city   i n   d is cu s s in g   b o t h   m eth o d s   f o r   ch o o s in g   a   p u b lic  h ea lth   f ac ilit y   n ee d s   to   b e  r eso lv ed .   T h er ef o r e,   th e   p u r p o s e  o f   th is   r esear ch   is   to   d eter m in e   th e  m o s t  o p tim al  alter n ativ e  h o s p ital  em er g en c y   u n it   ( E U)   in   ea c h   s u b d is tr ict  b ased   o n   p r ed eter m i n ed   c r iter ia,   b as ed   o n   th e  ad v an tag es  o f   im p le m en tin g   C OP R AS   an d   SMART   as r ea l - tim e  n etwo r k s   ap p lied .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D     2 . 1 .     Da t a   s o urce   T h is   r esear ch   u s es  s ec o n d ar y   d ata  o b tain ed   f r o m   Ho s p ital  On lin e   Palem b an g   C ity   in   2 0 2 4 .   T h e  d ata  co n s is ts   o f   th e  n u m b er   o f   s u b d is tr icts   in   Palem b an g   C ity .   Data   wer e  co llected   an d   v e r if i ed   d u r in g   Q u ar ter   1   o f   2 0 2 4   ( J an u a r y – Ma r c h   2 0 2 4 )   to   en s u r e  tem p o r al  co n s is ten cy   b etwe en   o p er atio n al  h o s p ital  d ata  an d   s p atial   tr av el  n etwo r k   d ata .  T h e   s o u r c es o f   d ata  u s ed   in   th is   s tu d y   ar e  as f o llo ws:   1.   Ho s p ital  On lin e  Palem b an g   C ity   ( h ttp s ://s ir s . k em k es.g o . id /f o / )   to   p r o v id e  h o s p ital  o p er ati o n al  d ata   s u ch   as th e  n u m b e r   o f   d o c to r s ,   h o s p ital c lass ,   an d   b ed   av ailab ilit y .   2.   Go o g le  Ma p s   to   co llect  tr a v el  tim e  an d   d is tan ce   d ata  f r o m   ea ch   s u b d is tr ict  h o s p ital w ith   th e   E U.   3.   B ad an   Pu s at  Statis tik   ( B PS )   Palem b an g   C ity   to   s u p p l y   d em o g r ap h ic  a n d   ad m in is tr ativ e  b o u n d ar y   in f o r m atio n   f o r   th e  1 8   s u b d is tr icts   o f   Palem b an g   C ity .     2 . 2 .    Resea rc h  v a ria bles   a nd   cr it er i a    T h is   s tu d y   ap p lies   9   ev alu atio n   cr iter ia  th at  r ep r esen t a cc ess ib ilit y ,   ca p ac ity ,   an d   s er v ice  r ea d in ess   o f   h o s p itals   in   th e  E U.   T h e  s elec tio n   o f   th e   n in e  cr iter ia  i n   T a b le  1   was  b ase d   o n   th eir   d ir ec t  r elev an ce   to   b o th   s p atial  ac ce s s ib ilit y   an d   o p er atio n al  r ea d in ess   o f   th e  E U.   E ac h   cr iter io n   r ep r esen ts   a  cr itical  co m p o n e n t  o f   em er g en cy   m e d ical  s er v ice   p er f o r m a n ce   a n d   alig n s   with   n atio n al  h ea lth   p o licies  a n d   p r ev io u s   s tu d ies.  T h is   m u lti d im en s io n al  s tr u ctu r e  s u p p o r ts   d ec is io n - m ak i n g   u n d er   th e  s et  c o v er in g   p r o b lem   ( SC P)  f r am ewo r k ,   allo win g   p o licy m ak e r s   to   d eter m in e  o p tim al  em er g e n cy   h o s p ital  lo ca tio n s   th at  m ax im ize  co v er ag e  an d   ac ce s s ib ilit y   f o r   r esid en ts   o f   P alem b an g   C ity .     2 . 3 .     M et ho ds   T h e  r esear ch   m et h o d s   u s ed   i n   th is   s tu d y   ar e  as f o llo ws.   1.   D e t e r m i n e   t h e   v a l u e   o f   a l te r n a ti v e   l i n g u i s t i c   w e i g h ts   f o r   e a c h   s u b d i s t r i c t   a n d   c r it e r i o n ,   a s   T ab l e   1   e x p l a i n e d .   2.   Ass ig n   n u m er ical  weig h ts   to   t h e  5   class if icatio n s   f o r   ea ch   s u b d is tr ict.     3.   Dete r m in e  th e  weig h t  f o r   ea c h   cr iter io n   in   th e  5   class if icat io n s .   R an k   th e  o p tim al  h o s p it al  lo ca tio n s   f o r   ea ch   s u b d is tr ict  u s in g   th e  C O PR AS a n d   SMA R T   m eth o d s .     4.   An aly ze   an d   c o m p ar e   th e   r esu lts   o f   th e  two   m eth o d s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Mu lti - crit er ia   o p timiz a tio n   o f  eme r g en cy   u n it a llo ca tio n   u s i n g   C OP R A S   a n d   S MAR T   … ( E vi   Yu liz a )   1421   T ab le  1 .   C r iter ia   C o d e   C r i t e r i o n   D e f i n i t i o n   U n i t   Ty p e   D a t a   so u r c e   1   Tr a v e l   t i m e   A v e r a g e   d u r a t i o n   f r o m  t h e   s u b d i st r i c t   c e n t e r   t o   EU   M i n u t e s   C o s t   G o o g l e   M a p s   2   D i st a n c e   R o a d   n e t w o r k   d i st a n c e   f r o m  t h e   su b d i st r i c t   t o   EU   K i l o met e r s  ( k m)   C o s t   G o o g l e   M a p s   3   H o sp i t a l   c l a ss   C l a s si f i c a t i o n   b a se d   o n   ser v i c e   c a p a b i l i t y   ( A – D ,   w h e r e   A   i s   h i g h e st )   O r d i n a l     (A – D)   B e n e f i t   W e b s i t e   H o s p i t a l   O n l i n e   4   S e r v i c e   l e v e l   Q u a l i t y   o f   e mer g e n c y   u n i t   ser v i c e s   S c a l e   ( 0 – 1 ,   l i n g u i s t i c )   B e n e f i t   W e b s i t e   H o s p i t a l   O n l i n e   5   N u mb e r   o f   g e n e r a l   p r a c t i t i o n e r s   To t a l   n u m b e r   o f   g e n e r a l   p r a c t i t i o n e r s  a v a i l a b l e   i n   EU   P e r so n s   B e n e f i t   W e b s i t e   H o s p i t a l   O n l i n e   6   N u mb e r   o f   sp e c i a l i s t s   To t a l   n u m b e r   o f   s p e c i a l i st   d o c t o r s  a v a i l a b l e   i n   EU   P e r so n s   B e n e f i t   W e b s i t e   H o s p i t a l   O n l i n e   7   N u mb e r   o f   C l a ss   I   b e d s   To t a l   a v a i l a b l e   i n p a t i e n t   b e d s   i n   C l a s s I   U n i t s   B e n e f i t   W e b s i t e   H o s p i t a l   O n l i n e   8   N u mb e r   o f   C l a ss   I I   b e d s   To t a l   a v a i l a b l e   i n p a t i e n t   b e d s   i n   C l a s s II   U n i t s   B e n e f i t   W e b s i t e   H o s p i t a l   O n l i n e   9   N u mb e r   o f   C l a ss   I I I   b e d s   To t a l   a v a i l a b l e   i n p a t i e n t   b e d s   i n   C l a s s II I   U n i t s   B e n e f i t   W e b s i t e   H o s p i t a l   O n l i n e       Fig u r e  1   d escr ib es   th e   f lo wch ar t  o f   th e  m et h o d s .   T h e  s elec ti o n   o f   C OPR AS  an d   SMART  m eth o d s   in   th is   s tu d y   is   b ased   o n   th eir   s im p licity ,   tr an s p ar en c y ,   an d   c o m p atib ilit y   with   th e  n atu r e  o f   th e  d ata  co m p ar e d   to   o th er   MCDM  ap p r o ac h es  s u ch   as  an aly tic  h ier ar ch y   p r o c ess   ( AHP) ,   tech n iq u e  f o r   o r d e r   o f   p r ef e r en ce   b y   s im ilar ity   to   id ea l  s o lu tio n   ( T OPSIS) ,   an d   Vls eKr iter i ju m s k a  o p tim izac ija  I   k o m p r o m is n o   r esen je  ( VI KOR) .  B o th   C OP R AS   an d   SMART  p r o v id e  a  s tr aig h tf o r war d   c o m p u tatio n al  p r o ce s s   th at  is   ea s y   to   im p lem en t  an d   in ter p r et,   m ak i n g   th em   s u it ab le  f o r   ev al u atin g   m u ltip le   alter n ativ es  u n d er   v ar io u s   cr iter ia.   C OPR AS   em p h asizes  p r o p o r tio n al  c o m p ar is o n   b ased   o n   th e   s ig n if ican ce   an d   u tili ty   lev els  o f   alter n ativ es,  wh ile  SMART  ap p lies   a   d ir ec t  lin ea r   weig h tin g   tech n iq u e  to   d eter m in e  o v er all  s co r es.  T h ese  ch ar ac ter is tics   en ab le   b o th   m eth o d s   t o   p r o d u ce   tr a n s p ar en t  a n d   c o n s is ten t  r esu lts   with o u t  th e  c o m p lex   p air wis e  co m p ar is o n s   r eq u ir ed   b y   AHP  o r   t h e  iter a tiv e  d is tan ce - b ased   ev alu atio n s   f o u n d   in   T OPSIS  an d   VI KOR.  Fu r th er m o r e,   C OP R AS   an d   SMART   ef f ec tiv ely   ac co m m o d ate  m ix ed   d ata  ty p es,  in clu d in g   lin g u is tic  ass e s s m en ts ,   f as t,  n ea r ,   g o o d ,   a n d   q u an titativ e  in d icato r s ,   s u ch   as  th e  n u m b er   o f   d o cto r s ,   n u m b e r   o f   b ed s ,   wh ich   ar e  co m m o n   in   h ea lth ca r e  s er v ice  ev al u atio n s .           Fig u r e  1 .   Flo wch ar t  o f   C OPR AS a n d   SMART  m eth o d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 26 :  1 4 1 9 - 1 4 3 0   1422   T h e i r   c o m p u t a t i o n a l   e f f i c i e n c y   a l s o   s u p p o r t s   t h e   i n t e g r a t i o n   o f   r e a l - t i m e   s p a t i a l   a n d   o p e r a t i o n a l   d a t a  o b t a i n e d   f r o m   G o o g l e   M a p s   a n d   R S   O n l i n e   i n t o   t h e   S C P   f r a m e w o r k .   T h i s   i n t e g r a t i o n   f a c i l i t a t e s   t h e   i d e n t i f i c a t i o n   of   o p t i m a l   h o s p i t a l   l o c a t i o n s   t h a t   e n s u r e   m a x i m u m   c o v e r a g e   a n d   a c c e s s i b i l i t y .   T h e r e f o r e ,   C O P R A S   a n d   S M A R T   a r e   c o n s i d e r e d   t h e   m o s t   a p p r o p r i a t e   m e t h o d s   f o r   t h i s   r e s e a r c h   d u e   t o   t h e i r   s i m p l i c i t y ,   t r a n s p a r e n c y ,   f l e x i b i l i t y   i n   h a n d l i n g   l i n g u i s t i c   a n d   n u m e r i c a l   d a t a ,   a n d   s t r o n g   c o m p a t i b i l i t y   w i t h   s p a t i a l   o p t i m i z a t i o n   m o d e l s   s u c h   a s   S C P .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N     T h is   s ec tio n   d is cu s s es  th e  s te p s   to   o p tim ize  th e   E U   o f   ea ch   s u b d is tr ict  in   Palem b an g   C ity   u s in g   ex is tin g   cr iter ia  b y   C OPR A S  an d   SMART  m eth o d s .   T h e   u s e  o f   t h ese  two   m eth o d s   is   d o n e  to   d eter m in e   th e  m o s t o p tim al  r ec o m m en d atio n   h o s p ital f o r   ea c h   s u b d is tr ict.     3 . 1 .    Ra n k   t he  m o s t   o pti m a l  ho s pita ls   f o r  ea ch  dis t rict   us i ng   t he  CO P RAS  m et ho d   3 . 1 . 1 .   Add lin g uis t ic  weig ht s   f o r  Ala ng - Ala ng   L eba r  Su bd is t rict   I n   t h e   l i n g u i s t i c   w e i g h t   t a b l e   f o r   A l a n g - a l a n g   L e b a r   s u b d i s t r i c t ,   f o r   e x a m p l e   1   i s   t h e   l i n g u i s t i c   w e i g h t   f o r   t h e   t r a v e l   t i m e   c r i t e r i a   f r o m   t h e   s u b d i s t r i c t   t o   t h e   h o s p i t a l   t h a t   h a s   a n   E U   f a c i l i t y ,   a n d   s o   o n ,   a s   p r e s e n t e d   i n   T a b l e   2 .     3 . 1 . 2 .   Add  t he  nu m er ica l  w eig hts  wit h  Va lues   in  5   Cla s s if ica t io n  Weig hting   f o r  Al a ng -   Ala ng   L eba r   Dis t rict .   B ased   o n   th e  weig h t  r an g e  f o r   ea ch   cr iter io n ,   T ab le  3   is   th e  n u m er ical  weig h t  d ata  f o r   Ala n g - Alan g   L eb ar   Su b d is tr ict.       T ab le  2 .   L in g u is tic  weig h t o f   alter n ativ es  f o r   Alan g - Alan g   L eb ar   Su b d is tr ict   A l t e r n a t i v e   C r i t e r i a                   9   1   F a st   V e r y   ne ar   C l a s s   A   En o u g h     Li t t l e     V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   M u c h   2   M e d i u m   M e d i u m   C l a s s   B   En o u g h   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   3   F a st   N e a r   C l a s s   B   En o u g h   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   4   M e d i u m   N e a r   C l a s s   C   G o o d     Li t t l e   Li t t l e     V e r y   l i t t l e   Li t t l e   Li t t l e   5   F a st   N e a r   C l a s s   B   En o u g h   M u c h   Li t t l e   En o u g h   Li t t l e   Li t t l e   6   M e d i u m   N e a r     C l a s s   C   En o u g h   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   7   Lo n g   Jau h   C l a s s   C   V e r y   g o o d   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   Li t t l e   8   V e r y   l o n g   M e d i u m   C l a s s   B   En o u g h   V e r y   mu c h   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   Li t t l e   M u c h   9   V e r y   l o n g   M e d i u m   C l a s s   C   G o o d   Li t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   Li t t l e   10   Lo n g   N e a r   C l a s s   B   G o o d   V e r y   mu c h   En o u g h   En o u g h   M u c h   Li t t l e   11   Lo n g   M e d i u m   C l a s s   C   G o o d   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   12   M e d i u m   N e a r   C l a s s   C   En o u g h   Li t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   13   Lo n g   M e d i u m   C l a s s   C   G o o d   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   14   V e r y   l o n g   Jau h   C l a s s   C   En o u g h   En o u g h   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   15   M e d i u m   N e a r   C l a s s   A   En o u g h   En o u g h   V e r y   mu c h   V e r y   mu c h   M u c h   V e r y   mu c h   16   V e r y   l o n g   Jau h   C l a s s   C   En o u g h   M u c h     V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   En o u g h   17   Lo n g   M e d i u m   C l a s s   D   V e r y   g o o d   Li t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e   18   F a st   N e a r     C l a s s   B   G o o d   M u c h     Li t t l e   Li t t l e   V e r y   l i t t l e   V e r y   l i t t l e       T ab le  3 .   Nu m e r ical  weig h t ta b le  o f   alter n ativ e  in   Alan g - Alan g   L eb ar   Su b d is tr ict   A l t e r n a t i v e   C r i t e r i a   1   2   3   4   5   6   7   8   9     0 . 7 5   1   1   0 . 5 0   0   0   0   0   0 . 7 5     0 . 5 0   0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 5 0   0   0   0   0   0     0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 5 0   0   0   0   0   0     0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 2 5   0 . 2 5   0   0 . 2 5   0 . 2 5     0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 2 5   0 . 5 0   0 . 2 5   0 . 2 5     0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 5 0   0 . 5 0   0   0   0   0   0     0 . 25   0 . 2 5   0 . 5 0   1   0   0   0   0   0 . 2 5     0   0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 5 0   1   0   0   0 . 2 5   0 . 7 5     0   0 . 5 0   0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 2 5   0   0   0   0 . 2 5      0 . 2 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 7 5   1   0 . 5 0   0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 2 5      0 . 2 5   0 . 5 0   0 . 5 0   0 . 7 5   0   0   0   0   0      0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 5 0   0 . 5 0   0 . 2 5   0   0   0   0      0 . 2 5   0 . 5 0   0 . 5 0   0 . 7 5   0   0   0   0   0      0   0 . 2 5   0 . 5 0   0 . 5 0   0 . 5 0   0   0   0   0      0 . 5 0   0 . 7 5   1   0 . 5 0   0 . 5 0   1   1   0 . 7 5   1      0   0 . 2 5   0 . 5 0   0 . 5 0   0 . 7 5   0   0   0   0 . 5 0      0 . 2 5   0 . 5 0   0 . 2 5   1   0   0   0   0   0      0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 75   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 2 5   0 . 2 5   0   0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Mu lti - crit er ia   o p timiz a tio n   o f  eme r g en cy   u n it a llo ca tio n   u s i n g   C OP R A S   a n d   S MAR T   … ( E vi   Yu liz a )   1423   3 . 1 . 3 .   Det er m ine t he  decisi o n m a t ri x   f o r  Ala ng - Ala ng   L eba r  Su bd is t rict     T h e  m atr ix   is   as f o llo ws.     0 . 7 5   1   1   0 . 5   0   0   0   0   0 . 7 5   0 . 5   0 . 5   0 . 7 5   0 . 5   0   0   0   0   0   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 5   0   0   0   0   0   0 . 5   0 . 7 5   0 . 5   0 . 7 5   0 . 2 5   0 . 2 5   0   0 . 2 5   0 . 2 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 5   0 . 7 5   0 . 2 5   0   0 . 2 5   0 . 2 5   0 . 5   0 . 7 5   0 . 5   0 . 5   0   0   0   0   0   0 . 2 5   0 . 2 5   0 . 5   1   0   0   0   0   0 . 2 5   0   0 . 5   0 . 7 5   0 . 5   1   0   0   0 . 2 5   0 . 7 5   0   0 . 5   0 . 5   0 . 7 5   0 . 2 5   0   0   0   0 . 2 5   0 . 2 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 7 5   1   0 . 5   0 . 5 0   0 . 7 5   0 . 2 5   0 . 2 5   0 . 5   0 . 5   0 . 7 5   0   0   0   0   0   0 . 5   0 . 7 5   0 . 5   0 . 5   0 . 2 5   0   0   0   0   0 . 2 5   0 . 5   0 . 5   0 . 7 5   0   0   0   0   0   0   0 . 2 5   0 . 5   0 . 5   0 . 5   0   0   0   0   0 . 5   0 . 7 5   1   0 . 5   0 . 5   1   1   0 . 7 5   1   0   0 . 2 5   0 . 5   0 . 5   0 . 7 5   0   0   0   0 . 5   0 . 2 5   0 . 5   0 . 2 5   1   0   0   0   0   0   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 7 5   0 . 2 5   0 . 2 5   0   0       3 . 1 . 4 .   Ca lcula t e  t he  no r m a liz ed  m a t rix      =  ∑  = 1 ; = 1 , 2 , . . . ,   ( 1 )        :  No r m alis ed   d ec is io n   m atr ix   v alu es.      :  Dec is io n   m atr ix   o f   th e   a - th   a lter n ativ e  o n   th e   b - th   cr iter io n .     :  Nu m b er   o f   alter n ativ es.     :  Nu m b er   o f   cr iter ia.   T h e  ca lcu latio n s   ar e  b ased   o n   ( 1 )   as :     1 =   ( 0 . 7 5   +  0 . 5   +  0 . 7 5   +  0 . 5   +   0 . 7 5   +  0 . 5   +  0 . 2 5   +  0   +  0   +   0 . 2 5   +  0 . 2 5   +   0 . 5   +  0 . 2 5   +  0   +  0 . 5   +  0   +  0 . 2 5   +  0 . 7 5 )   =  6 . 7 5   d a n   11 =   0 . 75 6 . 75   =  0 . 1 1 ,   21 =   0 . 5 6 . 75   =  0 . 0 7 ,   31 =   0 . 75 6 . 75   =  0 . 1     T h en ,   th e  m atr ix   is   as:     0 . 1 1   0 . 0 9   0 . 0 9   0 . 0 4   0   0   0   0   0 . 1 8   0 . 0 7   0 . 0 5   0 . 0 7   0 . 0 4   0   0   0   0   0   0 . 1 1   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 4   0   0   0   0   0   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 5   0 . 0 6   0 . 0 4   0 . 1 1   0   0 . 1 1   0 . 0 6   0 . 1 1   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 4   0 . 1 2 5   0 . 1 1   0 . 2 2   0 . 11   0 . 0 6   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 5   0 . 0 4   0   0   0   0   0   0 . 0 3   0 . 0 2   0 . 0 5   0 . 0 9   0   0   0   0   0 . 0 6   0   0 . 0 5   0 . 0 7   0 . 0 4   0 . 1 7   0   0   0 . 1 1   0 . 1 8   0   0 . 0 5   0 . 0 5   0 . 0 6   0 . 0 4   0   0   0   0 . 0 6   0 . 0 3   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 6   0 . 1 7   0 . 2 2   0 . 2 2   0 . 3 3   0 . 0 6   0 . 0 3   0 . 0 5   0 . 0 5   0 . 0 6   0   0   0   0   0   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 5   0 . 0 4   0 . 0 4   0   0   0   0   0 . 0 3   0 . 0 5   0 . 0 5   0 . 0 6   0   0   0   0   0   0   0 . 0 2   0 . 0 5   0 . 0 4   0 . 0 8   0   0   0   0   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 9   0 . 0 4   0 . 0 8   0. 44   0 . 4 4   0 . 3 3   1   0   0 . 0 2   0 . 0 5   0 . 0 4   0 . 1 2 5   0   0   0   0 . 1 2   0 . 0 3   0 . 0 5   0 . 0 2   0 . 0 8   0   0   0   0   0   0 . 1 1   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 6   0 . 1 2 5   0 . 1 1   0 . 1 1   0   0       3 . 1 . 5 .   Det er m ine   t he  no r m a li ze d we ig hte d dec is io n m a t ri x .   T h e   n o r m alize d   weig h ted   d ec i s io n   m atr ix   is   a s   f o llo ws.     ′ =        ( 2 )     W h er e ;   ′   :  W eig h ted   n o r m alis ed   m atr i x   v alu e .      :   No r m alis ed   d ec is io n   m atr ix   v alu es .     :   Nu m er ical  weig h tin g   o f   th e  c lass if icatio n   o n   ea ch   b - t h   cr ite r io n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 26 :  1 4 1 9 - 1 4 3 0   1424   T h en ,   b ased   o n   ( 2 ) ,   11 =   ( 0 . 1 1 )   ( 0 . 1 7 )   =  0 . 0 2 ,   21 =   ( 0 . 1 1 )   ( 0 . 1 7 )   =  0 . 0 2 ,   …,   1 98 =   ( 0 )   ( 0 . 0 8 ) .   T h en ,   th e   m atr ix   g e n er ated   is   as f o llo ws:     0 . 0 2   0 . 0 2   0 . 0 1   0   0   0   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 01   0 . 0 1   0   0   0   0   0   0   0 . 0 2   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0   0   0   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 1   0   0 . 0 1   0   0 . 0 2   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 1   0 . 1   0 . 0 2   0 . 0 1   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0   0   0   0   0   0   0 . 0 1   0   0   0 . 0 1   0   0   0   0   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 2   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 1   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 2   0 . 0 3   0 . 0 2   0 . 0 3   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 1   0   0   0   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0   0 . 0 1   0   0   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0 . 0 1   0   0   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 1   0 . 0 6   0 . 0 4   0 . 0 3   0 . 0 2   0   0   0   0   0 . 0 2   0   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 1   0   0   0   0   0   0 . 0 2   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 2   0 . 1   0 . 1   0   0       3 . 1 . 6 .   Ca lcula t e  o f   ma x im izi ng   a nd   m ini m izing   i - ind ex   f o r  ea ch  cr it er io n     + = ∑  = 1 , = 1 , 2 , . . . ; − = ∑  = 1 , = + 1 , + 2 , . . . ,   ( 3 )     W er e ,   + : T h e  m ax im u m   v alu e   o f   th e   in d ex   f o r   ea c h   cr iter io n .   − : T h e  m in im u m   v alu e   o f   th e  i n d ex   o n   ea ch   cr iter i o n .    : Weig h ted   n o r m alis ed   m atr i x .     1 ,  2 ,  3 ,  7 ,  8 ,   an d   9   ar e  co s t c r iter ia  wh i le  4 ,  5 ,   an d   6   ar e  th e  b en ef it c r iter ia.       Usi n g   ( 3 ) ,   th e n :     −   =  1 +  2   +  3   +  7   +  8   +  9 , 1 =   0 . 0 2   +  0 . 0 2   +  0 . 0 1   +  0   +  0   +  0 . 0 1   =  0 . 0 6 ,   2 =   0 . 0 1   +  0 . 0 1   +  0 . 0 1   +  0   +  0   +  0   =  0 . 0 3 ,   ….   T o tal  co s t o r   th e  m i n im u m   v alu e  is   0 . 0 6 .     +   =   4 +  5   +  6   , 1 =   0   +  0   +  0   =  0 ,  2 =   0   +  0   +  0   =  0   … ,  18 =   0 . 0 1   +   0 . 0 2   +  0 . 0 1   =   0 . 0 4 .  T h e  to tal  b en ef it o r   th e  m ax im al  v alu e  i s   0 . 0 4 .  T o   ca lcu late  th e  r elati v e  weig h t u s in g   ( 4 ) :     = + + ∑ − = 1 − ∑ 1 − = 1   ( 4 )     w h er e :     : Relativ e  weig h t v alu e  o f   ea c h   alter n ativ e.     : N u m b er   o f   alter n ativ es.   Fo r   co m p u tin g   th e  v al u e  o f   1 −   th en ,     1 0 . 06 = 16 . 67 , 1 0 . 07 = 14 . 624 , 1 0 . 03 = 33 . 33 , 1 0 . 02 = 50 , 1 0 . 04 = 25 , 1 0 . 03 = 33 . 33   so   ∑ 1 − = 654 . 238       T h en ,   T a b le   4   is   o b tain ed   to   s h o w  th e  alter n ativ e  p r io r it y   o f   Alan g - Alan g   L eb a r   Su b d is tr ict  b y   ap p ly in g   ( 4 ) .     3 . 1 . 7 .   Ca lcula t e  t he  perf o r ma nce  ind ex   v a lue o f   ea ch  a lt e rna t iv e    T h e  p er f o r m a n ce   in d e x   v alu e  o f   ea ch   alter n ativ e  is   s ta ted   in   ( 5 ) ,   as f o llo ws:     = ( 100 )   ( 5 )     w h er e :     : Per f o r m an ce   i n d ex   v alu e  o f   ea ch   alter n ativ e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Mu lti - crit er ia   o p timiz a tio n   o f  eme r g en cy   u n it a llo ca tio n   u s i n g   C OP R A S   a n d   S MAR T   … ( E vi   Yu liz a )   1425     :  R elativ e  v alu e  o r   weig h t  g iv en   to   alter n ativ es.     : A lter n ativ e  v alu e  with   th e  h i g h est n u m b e r   o f   r elativ e  weig h ts .   T h en ,   th e   ca lc u latio n s   u s in g   ( 5 )   ar e  as f o ll o ws:     1 =   0 . 0 1 95 0 . 1317   ( 100 ) = 14 . 814 , 2 =   0 . 0384 0 . 1317   ( 100 ) = 29 . 147 , 3 =   0 . 0286 0 . 1317   ( 100 ) = 21 . 718 , …       Fro m   th e   r esu lts   o f   t h e  ca lcu la tio n   p r o ce s s   u s in g   th e   C OPR AS  m eth o d ,   th e  r esu lt   is   th at  t h e  o r d er   o f   f r o m   th e  f ir s t to   th e  last   r an k   c an   b e  s ee n   f r o m   th e  lar g est    v a lu e  to   th e  s m allest,  n am ely   14   is   R SU Pu s r i,  15   is   R SUP   Dr .   Mo h am m ad   Ho esin ,  16   is   R SU  Per tam in a,   10   is   R SU  R K  C h ar itas ,   9     is   R SU  Mu h am m ad iy a h ,   17   is   R SU  Ka r y a  C h ar itas ,   13   is   R SIA   T iar a  Fatr in ,   11   is   R SIA   Az - Z ah r a,   7   is   R SIA   Kad er   B an g s a,   18   is   R SU D  Sit i  Fatim ah ,   8   is   R S UD  Palem b an g   B ar i,  5   is   R SI  Sit i  Kh o d ijah ,   4   is   B u n d a  Gen er al  Ho s p ital,  12   is   Sriwijay a  Gen er al   Ho s p ital,  2   is   Pale m b an g   L u n g   Ho s p ital,   P 6   is   R SIA   B u n d a  No n i,  3   is   E y e  Ho s p ital,  an d   th e  last   o r d er   is   1   is   R SJ   E r n ald i Ba h ar .     T h er ef o r e,   t h e   o r d er   o f   h o s p i tals   th at  h av e   E U  f ac ilit ies  th at  ca n   b e  v is ited   b y   th e   co m m u n ity   i n   Alan g - Alan g   L eb ar   Su b d is tr i ct  is   R SU  Pu s r i,  R SUP  Dr .   Mo h am m ad   Ho esin ,   R SU  Per tam in a,   R SU  R K  C h ar itas ,   R SU  Mu h am m ad iy ah ,   R SU  Kar y a   C h ar itas ,   R SIA   T iar a  Fatr in ,   R SIA   Az - Z ah r a ,   R SIA   Kad er   B an g s a,   R SU D  Sit i   Fatim ah ,   R SUD  Palem b an g   B ar i,  R SI  Sit i  Kh o d ijah ,   R SU  B u n d a,   R SU  Sriwijay a,   R SK   Par u   Palem b an g ,   R SIA   B u n d a  No n i,  R SK  Ma ta,   an d   th e  la s t  is   R S J   E r n ald i   B ah ar .   Do   t h e  s am e  ca lcu latio n   as  Alan g - Alan g   L eb a r   s u b d is t r ict,   with   co m p l ete  s tag es  f o r   B u k it  Kec il,  I lir  B ar at  I ,   Ker tap ati,   Seb er an g   Ulu   I ,   Seb er an g   Ulu   I I ,   I lir  T im u r   I ,   I lir  T im u r   I I ,   Kalid o n i,   Kem u n in g ,   Plaju ,   Sem atan g   B o r an g ,   an d   Su k ar a m i   s u b d is tr icts .       T ab le  4 .   Alter n ativ e  p r io r ity   o f   Alan g - Alan g   L eb ar   Su b d is tr ict   A l t e r n a t i v e   +   −   −       0   0 . 0 6   1 6 . 6 7   0 . 0 1 9 5     0   0 . 0 3   3 3 . 3 3   0 . 0 3 8 4     0   0 . 0 4   25   0 . 0 2 8 6     0 . 0 2   0 . 0 4   25   0 . 0 4 5 8     0 . 0 3   0 . 0 7   1 4 . 6 2 4   0 . 0 4 6 2     0   0 . 0 3   3 3 . 3 3   0 . 0 3 5 8     0 . 0 1   0 . 0 2   50   0 . 0 5 5     0 . 0 2   0 . 0 4   25   0 . 0 4 8 4     0 . 0 1   0 . 0 2   50   0 . 0 6 5 1      0 . 0 5   0 . 0 7   1 4 . 6 2   0 . 0 6 6      0 . 0 1   0 . 0 2   50   0 . 0 5 6      0 . 0 1   0 . 0 3   3 3 . 3 3   0 . 0 4 1      0 . 0 1   0 . 0 2   50   0 . 0 5 6      0 . 0 1   0 . 01   1 0 0   0 . 1 3 1 7      0 . 0 7   0 . 1 2   8 . 3 3   0 . 0 7 7 3      0 . 0 2   0 . 0 2   50   0 . 0 7 0 5      0 . 0 1   0 . 0 2   50   0 . 0 6 3 8      0 . 0 3   0 . 0 4   25   0 . 0 5 4 8       3 . 2 .   Ra n k ing   t he  mo s t   o ptima l ho s pi t a ls   f o r  Ala ng - Ala ng   L eba r  Su b dis t rict   ap ply i ng   SM AR T   me th o d   3 . 2 . 1 .   Det er m ine c rit er ia     I n   th is   s tu d y ,   th er e   ar e  9   c r iter ia  u s ed   in   r an k i n g   th e  m o s t  o p tim al  h o s p itals ,   n am el y   d is tan ce   tr av eled ,   tr av el  tim e,   lev el  o f   s er v ice,   n u m b er   o f   s p ec ialis ts ,   an d   n u m b e r   o f   g en er al  p r ac t itio n er s   f r o m   ea c h   h o s p ital th at  h as a n   E U.   Dete r m in e  th e  cr iter ia  weig h t  as T a b le  5   s h o ws:       T ab le  5 .   C r iter ia   weig h t  f o r   E U   C r i t e r i a   W e i g h t   T r a v e l   t i me   f r o m  t h e   s u b d i st r i c t   t o   EU   1   D i st a n c e   f r o m   s u b d i s t r i c t   t o   EU   1   C l a s s  o f   t h e   h o s p i t a l   0 . 5 0   S e r v i c e   l e v e l   o f   t h e   h o s p i t a l   0 . 5 0   N u mb e r   o f   g e n e r a l   p r a c t i t i o n e r s i n   e a c h   h o sp i t a l   0 . 7 5   N u mb e r   o f   sp e c i a l i s t   d o c t o r s i n   e a c h   h o s p i t a l   0 . 7 5   A v a i l a b i l i t y   o f   c l a ss I  b e d s   0 . 5 0   A v a i l a b i l i t y   o f   c l a ss II   b e d s   0 . 5 0   A v a i l a b i l i t y   o f   c l a ss II I   b e d s   0 . 5 0     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 26 :  1 4 1 9 - 1 4 3 0   1426   3 . 2 . 2 .   Det er m ine t he  no r m a li za t io n o f   cr it er i a   weig hts     N or ma l iza tion = ∑ = 1   ( 6 )     W er e ,     : Weig h t v alu e  o f   th e   j - th   cr ite r io n .   ∑   : T o t al  s u m   o f   all  cr iter ia  weig h ts .     1 =   ( 0 . 7 5   +  0 . 5   +  0 . 7 5   +  0 . 5   +   0 . 7 5   +  0 . 5   +  0 . 2 5   +  0   +  0   +   0 . 2 5   +  0 . 2 5   +   0 . 5   +  0 . 2 5   +  0   +  0 . 5   +  0   +  0 . 2 5   +  0 . 7 5 )   =  6 . 7 5   th e n   11 =   0 . 75 6 . 75   =  0 . 1 1 ,   21 =   0 . 5 6 . 75   =  0 . 0 7 ,   31 =   0 . 75 6 . 75   =  0 . 1 1 ,   …,   181 =   0 . 75 6 . 75   =  0 , 1 1 ,   …,     9 =   ( 0 . 7 5   +  0   +  0   +  0 . 2 5   +   0 . 2 5   +  0   +  0 . 2 5   +  0 . 7 5   +   0 . 2 5   +  0 . 2 5   +  0   +  0   +  0   +  0   +  1 +  0 . 5   +  0   +  0 )   =  4 . 2 5 ,   19 =   0 . 75 4 . 25   =  0 . 1 8 ,  29 =   0 4 . 25   =  0 ,   39 =   0 4 . 25   = 0 ,   …,   189 =   0 4 . 25   = 0     T h en ,   th e   m atr ix   is   as f o llo ws.       0 . 1 1   0 . 0 9   0 . 0 9   0 . 0 4   0   0   0   0   0 . 1 8   0 . 0 7   0 . 0 5   0 . 0 7   0 . 0 4   0   0   0   0   0   0 . 1 1   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 4   0   0   0   0   0   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 5   0 . 0 6   0 . 0 4   0 . 1 1   0   0 . 1 1   0 . 0 6   0 . 1 1   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 4   0 . 1 2 5   0 . 1 1   0 . 2 2   0 . 1 1   0 . 0 6   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 5   0 . 0 4   0   0   0   0   0   0 . 0 3   0 . 0 2   0 . 0 5   0 . 0 9   0   0   0   0   0 . 0 6   0   0 . 0 5   0 . 0 7   0 . 0 4   0 . 1 7   0   0   0 . 1 1   0 . 1 8   0   0 . 0 5   0 . 0 5   0 . 0 6   0 . 0 4   0   0   0   0 . 0 6   0 . 0 3   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 6   0 . 1 7   0 . 2 2   0 . 2 2   0 . 3 3   0 . 0 6   0 . 0 3   0 . 0 5   0 . 0 5   0 . 0 6   0   0   0   0   0   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 5   0 . 0 4   0 . 0 4   0   0   0   0   0 . 0 3   0 . 0 5   0 . 0 5   0 . 0 6   0   0   0   0   0   0   0 . 0 2   0 . 0 5   0 . 0 4   0 . 0 8   0   0   0   0   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 9   0 . 0 4   0 . 0 8   0 . 4 4   0 . 4 4   0 . 3 3   1   0   0 . 0 2   0 . 0 5   0 . 0 4   0 . 1 2 5   0   0   0   0 . 1 2   0 . 0 3   0 . 0 5   0 . 0 2   0 . 0 8   0   0   0   0   0   0 . 1 1   0 . 0 7   0 . 0 7   0 . 0 6   0 . 1 2 5   0 . 1 1   0 . 1 1   0   0         3 . 2 . 3 .   Det er m ine t he  pa r a m e t er   v a lues   f o r  ea ch  cr it er i o n   Par am eter   v alu es f o r   ea ch   cr it er io n   ar e  d escr ib ed   in   T ab le  3 .   Dete r m in e  u tili ty   v alu e ,   a.   Fo r   cr iter ia   with   th e  co s t c ateg o r y ,   it c an   b e  ca lcu lated   with   ( 7 )   as f o llo ws:     ( ) =   −   −     ( 7 )     b.   Fo r   f av o u r ab le  c r iter ia   ( b en e f it),   it is   ca lcu lated   with   ( 8 )   as f o llo ws:     ( ) = −     −     ( 8 )     W er e ,   ( )   :  j - th   cr iter io n   u tili ty   v alu e  f o r   i - th   alter n ativ e .      : M ax im u m   cr iter io n   s co r e .     : M in im u m   cr iter io n   s co r e .      :  j - th   cr iter io n   v alu e .   C o s t   cr iter ia  ( 1 , 2 , 3 , 7 , 8 9 )   is   ca lcu lated   b y   u s in g   ( 7 )   as f o llo ws:     1 ( 1 ) = 100   ( 0 . 75 −     0 . 75 ) ( 0 . 75 −     0 ) = 0 ,  1 ( 2 ) = 100   ( 0 . 75 −     0 , 5 ) ( 0 . 75 −     0 ) = 0 . 33 , …,   1 ( 18 ) = 100   ( 0 . 75 −     0 . 75 ) ( 0 . 75 −     0 ) =   0     Fo r   b en ef it c r iter ia  ( 4 ,  5 ,   d an   6 ) ,   t h e  ca lcu latio n s   b y   u s in g   ( 8 )   ar e  as f o llo ws:       4 ( 1 ) = 100   ( 0 . 5 −     0 . 5 ) ( 1 −     0 . 5 ) = 0 ,  4 ( 2 ) = 100   ( 0 . 5 −     0 . 5 ) ( 1 −     0 . 5 ) = 0 ,   …,   4 ( 18 ) = 100   ( 0 . 75 −     0 . 5 ) ( 1 −     0 . 5 ) = 0 . 5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Mu lti - crit er ia   o p timiz a tio n   o f  eme r g en cy   u n it a llo ca tio n   u s i n g   C OP R A S   a n d   S MAR T   … ( E vi   Yu liz a )   1427   3 . 2 . 4 .   Ra nk   Fro m   th e  r esu lts   o f   th e   ab o v e  ca lcu latio n s ,   th e  n u m b er   o f   ea ch   cr iter io n   is   o b tain ed   as f o ll o ws:     1 = 0 . 19 , 2 = 0 . 44 , 3 = 0 . 33 , 4 = 0 . 47 , 5 = 0 . 37 , 6 = 0 . 42 , 7 = 0 . 65 , 8 = 0 . 59 , 9 = 0 . 64 ,     10 = 0 . 53 , 11 = 0 . 57 , 12 = 0 . 45 , 13 = 0 . 57 , 14 = 0 . 7 , 15 = 0 . 3 , 16 = 0 . 69 , 17 = 0 . 64 , 18 = 0 . 48 .       Fro m   th e  r esu lts   o f   th e  ca lcu latio n   p r o ce s s   with   th e  SMART   m eth o d ,   th e  r esu lts   s h o w  th at  th e  o r d e r   o f   a  f r o m   th e  f ir s t  r an k   t o   th e  last   r an k ,   wh ich   ca n   b e  s ee n   f r o m   th e  lar g est  to   th e  s m allest  v alu e,   n a m ely   14   is   R SU  Pu s r i,  16   is   R SU  Per ta m in a,   7   is   R SIA   Kad er   B an g s a,   17   is   R SU  Kar y a  C h ar itas ,   9   is   R SU   Mu h am m ad iy a h ,   8     is   R SUD   Pa lem b an g   B ar i ,  11   is   R SIA   T iar a  Fatr in ,   13   is   R SIA   Az - Z ah r a,   10   is   R SU   R K  C h ar itas ,   18   is   R SUD  Sit i  F atim ah ,   4   is   R SU  B u n d a,   12   is   R SU  Sriwijay a,   2   is   Palem b an g   L u n g   Ho s p ital,  6   is   R SIA   B u n d a  No n i,  5     is   R SI  Sit i   Kh o d ijah ,  3   is   R SK  Ma ta,   15   is   R SUP  Dr .   Mo h am m ad   Ho esin ,   an d   1   is   R SJ   E r n ald i  B ah ar .   B y   d o in g   th e  s am e  ca lcu latio n   as  th e  Alan g - Alan g   L eb ar   s u b d is tr ict,   with   co m p lete  s tag es  f o r   th e  s u b d is tr icts   o f   B u k it  Kec il,  I lir  B ar at  I ,   Ker tap ati,   Seb er an g   Ulu   I ,     Seb er an g   Ulu   I I ,   I l i r   T i m u r   I ,   I l i r   T i m u r   I I ,   K a l i d o n i ,   K e m u n i n g ,   P l a j u ,   S e m a t a n g   B o r a n g ,   a n d   S u k a r a m i ,     a s   s t a t e d   i n   F i g u r e   2 .           Fig u r e  2 .   Op tim al  lo ca tio n   o f   em er g en cy   u n it   in   Palem b an g       4.   CO NCLU SI O N     B ased   o n   th e  r esu lts   an d   d is cu s s io n ,   wh en   ap p ly i n g   C OPR AS  m eth o d ,   th e  o p tim al  s eq u en ce   o f   h o s p itals   th at  ca n   b e  v is ited   f r o m   ea c h   s u b d is tr ict  is   R SU  Kar y a  C h ar itas   -   R SUP  Dr .   Mo h am m ad   Ho esin   -   R SU  Pu s r i   -   R S U  Per tam in a  -   R SU  R K  C h ar itas   -   R SIA   Az - Z ah r a  -   R SUD  S iti  Fatim ah   -   R SI  Sit i  Kh ad ijah   -   R SU  Mu h am m ad iy ah   -   R SU  B u n d a  -   R SU  Sriwijay a  -   R S UD  Palem b an g   B ar i   -   R SIA   Kad er   B an g s a  -   R SIA   T iar a  Fatr in   -   R SK  Ma ta  -   R SIA   B u n d a  No n i  -   R SJ   E r n ald i  B ah ar   -   R SK  Par u   Palem b an g .   Me an wh ile,   b y   ap p ly in g   th e   SMART  m eth o d ,   th e   o p tim al  s eq u e n ce   o f   h o s p itals   th at  ca n   b e  v is ited   f r o m   ea ch   s u b d is tr ict  is   o b tain ed -   R SU  Per tam in a  -   R SU  Pu s r i   -   R SIA   Az - Z ah r a  -   Sit i  Fatim ah   Ho s p ital  -   R SU  Mu h am m ad iy ah   -   R SIA   Kad er   B an g s a  -   R SU  R K  C h ar itas   -   R SUD  Palem b an g   B ar i  -   R SIA   T iar a   Fatr in   -   R SU   Sriwijay a  -   R SK  Ma ta  -   R SU  B u n d a  -   R SI  Sit i  Kh o d ijah   -   R SJ   E r n al d i   B ah ar   -   R SUP  Dr .   M o h am m ad   Ho esin   -   R SK   Par u   Palem b an g   -   R SIA   B u n d a   No n i.  Fro m   th e  m eth o d   u s ed ,   th e  o p tim al  h o s p ital  r ec o m m en d atio n   is     to   u s e  th e  C OPR AS  m eth o d   b ec au s e  th is   m eth o d   is   ea s y   to   im p lem e n t  in   t h e  f aith f u l   ca lcu latio n   s tep s .     L astl y ,   f u tu r e   r esear ch   is   r ec o m m en d ed   to   u s e  o th er   m eth o d s   s u ch   as  m u lti - o b jectiv e  o p tim izatio n   b ased   o n   r atio   an aly s is   ( MO OR A) .   I n   a d d itio n ,   s ev e r al  cr iter ia  ca n   al s o   b e  ad d ed   s u c h   as  th e  ca p ac ity   o f   t h e  E R   u n it,   av ailab ilit y   o f   m e d ical  p er s o n n el,   an d   a v ailab ilit y   o f   a m b u la n ce   ca r s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 26 :  1 4 1 9 - 1 4 3 0   1428   F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h e  r esear ch /p u b licatio n   o f   th is   ar ticle  was  f u n d ed   b y   DI PA  o f   Pu b lic  Ser v ice  Ag en cy   o f   Un iv er s itas   Sriwijay a  2 0 2 4 .   Nu m b e r   SP   DI PA  0 2 3 .   1 7 . 2 . 6 7 7 5 1 5 /2 0 2 4 ,   On   No v em b er   2 4 ,   2 0 2 3 .     I n   ac co r d an ce   with   th e   R ec to r ’ s   Dec r ee   Nu m b er : 0 0 1 3 /UN9 /LP2 M. PT/2 0 2 4 ,   On   Ma y   2 0 ,   2 0 2 4 .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les   T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit at e  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   E v i Y u liza   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓     Fit r i M ay a  Pu s p ita     ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓       I n d r awa ti         ✓       ✓         ✓     ✓   ✓   Sis ca   Octa r in a     ✓   ✓             ✓   ✓           Frisca  Fra s ilia   ✓   ✓   ✓       ✓   ✓   ✓   ✓               C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e   d a t a   s u p p o r t i n g   t h e   f i n d i n g s   o f   t h i s   s t u d y   a r e   a v a i l a b l e   f r o m   R S   O n l i n e   ( h t t p s : / / s i r s . k e m k e s . g o . i d / f o / ) .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   J.  W a n g   a n d   N .   W a n g ,   “ F o r e c a s t i n g   r o a d   n e t w o r k   f u n c t i o n a l i t y   st a t e s   d u r i n g   e x t r e m e   r a i n f a l l   e v e n t s   t o   f a c i l i t a t e   r e a l - t i m e   e merg e n c y   r e sp o n se   p l a n n i n g , ”   R e l i a b i l i t y   E n g i n e e r i n g   &   S y s t e m   S a f e t y ,   v o l .   2 5 2 ,   n o .   Ja n u a r y ,   p .   1 1 0 4 5 2 ,   D e c .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e s s. 2 0 2 4 . 1 1 0 4 5 2 .   [ 2 ]   M .   Y a z d a n i ,   S .   S h a h r i a r i ,   a n d   M .   H a g h a n i ,   “ R e a l - t i me  d e c i s i o n   s u p p o r t   m o d e l   f o r   l o g i s t i c s  o f   e m e r g e n c y   p a t i e n t   t r a n sf e r s  f r o m   h o s p i t a l s  v i a   a n   i n t e g r a t e d   o p t i m i sa t i o n   a n d   ma c h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h , ”   Pro g ress  i n   D i sa s t e r  S c i e n c e ,   v o l .   2 5 ,   n o .   M a y   2 0 2 4 ,     p .   1 0 0 3 9 7 ,   Ja n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p d i s a s. 2 0 2 4 . 1 0 0 3 9 7 .   [ 3 ]   S .   S .   M o h r i   a n d   H .   H a g h s h e n a s ,   “ A n   a m b u l a n c e   l o c a t i o n   p r o b l e m  f o r   c o v e r i n g   i n h e r e n t l y   r a r e   a n d   r a n d o m  r o a d   c r a s h e s , ”   C o m p u t e rs   & I n d u st ri a l   En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 5 1 ,   n o .   O c t o b e r ,   p .   1 0 6 9 3 7 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c i e . 2 0 2 0 . 1 0 6 9 3 7 .   [ 4 ]   G .   W .   W o l f ,   “ L o c a t i o n   c o v e r i n g   mo d e l s:   h i s t o r y ,   a p p l i c a t i o n s  a n d   a d v a n c e me n t s  ( a d v a n c e s  i n   s p a t i a l   sc i e n c e ) , ”     I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   G e o g r a p h i c a l   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e ,   v o l .   3 3 ,   n o .   1 1 ,   p p .   2 3 3 4 – 233 5 ,   N o v .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 3 6 5 8 8 1 6 . 2 0 1 9 . 1 6 3 4 2 7 1 .   [ 5 ]   F .   M .   P u s p i t a ,   S .   O c t a r i n a ,   L .   H a n u m,  C .   Y .   S i m a mo r a ,   H .   V .   B .   K e mi t ,   a n d   E .   Y u l i z a ,   “ F o r m u l a t i o n   o f   se t   c o v e r i n g   p r o b l e m   u si n g   m y o p i c   a l g o r i t h m   a n d   g r e e d y   r e d u c t i o n   a l g o r i t h m   i n   d e t e r mi n i n g   t h e   l o c a t i o n   o f   t e m p o r a r y   l a n d f i l l s   i n   S e mam b u   I sl a n d   V i l l a g e ,   O g a n   I l i r   R e g e n c y ,   S o u t h   S u ma t r a , ”   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   I n d o n e si a ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 4 – 1 9 4 ,   A p r .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 2 6 5 5 4 / s t i . 2 0 2 3 . 8 . 2 . 1 8 4 - 1 9 4 .   [ 6 ]   A .   A .   A y e l e ,   “ R e a d i n e ss,   a c c e p t a n c e   a n d   u s e   o f   e - h e a l t h   sy s t e m s  i n   h o sp i t a l s  a n d   h e a l t h   c e n t e r s   o f   n o r t h   w e st e r n   Et h i o p i a , ”   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e   ( I J EEC S ) ,   v o l .   1 8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 1 0 – 1 5 1 9 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 1 8 . i 3 . p p 1 5 1 0 - 1 5 1 9 .   [ 7 ]   V. - M .   J o r g e ,   Z. - M .   E st e b a n ,   S . - A .   B r u n o ,   H . - F .   Y e r a l i n ,   a n d   D . - M .   J.   P a b l o ,   “ I mp l e me n t a t i o n   o f   s u p p l y   ma n a g e me n t   s t r a t e g i e s  b y   t h e   p h a r ma c y   ser v i c e   i n   a   g e n e r a l   h o s p i t a l   d u r i n g   t h e   C O V I D - 1 9   p a n d e m i c , ”   Ex p l o r a t o ry   R e s e a rc h   i n   C l i n i c a l   a n d   S o c i a l   Ph a rm a c y ,   v o l .   7 ,   n o .   J u n e ,   p .   1 0 0 1 6 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r c s o p . 2 0 2 2 . 1 0 0 1 6 1 .   [ 8 ]   M .   Z h a o ,   J.  Li ,   Y .   Z h a n g ,   Y .   H a n ,   a n d   J.   W e i ,   “ W a t e r   c y c l e   h e a l t h   a sses smen t   b a s e d   o n   c o m b i n e d   w e i g h t   a n d   h o o k   t r a p e z o i d   f u z z y   TO P S I S   mo d e l :   a   c a se  s t u d y   o f   n i n e   p r o v i n c e s  i n   t h e   Y e l l o w   R i v e r   b a s i n ,   C h i n a , ”   Ec o l o g i c a l   I n d i c a t o rs ,   v o l .   1 4 7 ,     p .   1 0 9 9 7 7 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e c o l i n d . 2 0 2 3 . 1 0 9 9 7 7 .   [ 9 ]   T.   A .   K h a n ,   M .   M .   A l a m ,   M .   J.  Ta h i r ,   K .   K a d i r ,   Z .   S h a h i d ,   a n d   M .   S .   M a z l i h a m ,   “ O p t i mi z e d   h e a l t h   p a r a m e t e r s u si n g   P S O :   a   c o st - e f f e c t i v e   R F I D - b a se d   w e a r a b l e   g a d g e t   w i t h   l e ss  f a l se   a l a r m   r a t e , ”   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   En g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e   ( I J EE C S ) ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   2 3 0 – 2 3 9 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 1 5 . i 1 . p p 2 3 0 - 2 3 9 .   [ 1 0 ]   A .   K .   V a t s a   a n d   S .   Ja y a sw a l ,   “ C a p a c i t a t e d   m u l t i - p e r i o d   ma x i m a l   c o v e r i n g   l o c a t i o n   p r o b l e m  w i t h   s e r v e r   u n c e r t a i n t y , ”     Eu r o p e a n   J o u r n a l   o f   O p e ra t i o n a l   R e s e a r c h ,   v o l .   2 8 9 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 0 7 – 1 1 2 6 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e j o r . 2 0 2 0 . 0 7 . 0 6 1 .   [ 1 1 ]   P .   Y a n g ,   Y .   X i a o ,   Y .   Z h a n g ,   S .   Z h o u ,   J.  Y a n g ,   a n d   Y .   X u ,   “ T h e   c o n t i n u o u s  m a x i ma l   c o v e r i n g   l o c a t i o n   p r o b l e m  i n   l a r g e - sc a l e   n a t u r a l   d i sas t e r   r e s c u e   s c e n e s , ”   C o m p u t e rs   a n d   I n d u st r i a l   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 4 6 ,   p .   1 0 6 6 0 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c i e . 2 0 2 0 . 1 0 6 6 0 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.