I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   25 ,   No .   3 Ma r ch   2 0 2 2 ,   p p .   1 7 2 3 ~ 1 7 3 0   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 25 .i 3 . p p 1 7 2 3 - 1 7 3 0          1723       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Inv esting  in  M a la y sia hea lthcare   using   techni que  f o r order  prefer e nce  by  sim ila rity to idea l so l ution       F a ra h Wa heeda   Azha r 1 ,   Z a t i H a lwa ni Abd Ra him 1 ,   No ra s y ik in Abdu lla h F a ha m i 2   Siti  K ha t ij a h No Abdu l R a him 3 ,   H ilwa na   Abd K a rim 4   1 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   C o m p u t e r   a n d   M a t h e m a t i c a l   S c i e n c e s,   U n i v e r si t i   T e k n o l o g i   M A R A ,   P e r a k ,   M a l a y s i a   2 D e p a r t me n t   o f   B u si n e ss   M a n a g e m e n t ,   F a c u l t y   o f   B u si n e ss   a n d   M a n a g e me n t ,   U n i v e r si t i   Te k n o l o g i   M A R A ,   P e r a k ,   M a l a y s i a   3 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   F a c u l t y   o f   C o m p u t e r   a n d   M a t h e m a t i c a l   S c i e n c e s,  U n i v e r s i t i   T e k n o l o g i   M A R A ,   S e l a n g o r ,   M a l a y si a   4 D e p a r t me n t   o f   B u si n e ss   M a n a g e m e n t ,   F a c u l t y   o f   B u si n e ss   a n d   M a n a g e me n t ,   U n i v e r si t i   Te k n o l o g i   M A R A ,   N e g e r i   S e m b i l a n ,   M a l a y si a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l   10 2 0 2 1   R ev is ed   Dec   13 2 0 2 1   Acc ep ted   J an   11 2 0 2 2       Th e   p u r p o se   o th is   re se a rc h   i to   a ss e ss   th e   fi n a n c ial  p e rfo r m a n c e   o M a lay sia n   He a lt h c a re   c o m p a n ie u sin g   t h e   m u lt i - c rit e ria  a n d   d e c isio n - m a k in g   m e th o d ,   n a m e ly   tec h n i q u e   fo o r d e p re fe re n c e   b y   sim il a ri ty   t o   i d e a so lu ti o n   (TOP S IS ).   T h e   fin a n c ial  d a ta  o 2 0   c o m p a n ies   i n   2 0 1 9   a re   re tri e v e d   fro m   Da ta s trea m .   F o m a n y   y e a rs,  ra ti o o fin a n c ial  a sp e c ts  h a v e   b e e n   e m p lo y e d   to   a n a ly se   t h e   c o m p a n i e s’  fin a n c ial  p e rfo rm a n c e .   Ho we v e r,   so m e   stu d ies   i n d ica te  th a t   th e   trad it i o n a ra ti o   a n a ly sis   is  i n su fficie n t o   m e a su re   a   firm' fin a n c ial  p e rfo rm a n c e .   Th u s,  th is  p a p e e m p lo y th e   tec h n iq u e   fo r   o rd e p re fe re n c e   b y   sim il a rit y   to   id e a so l u ti o n ,   o r   sim p ly   TOP S I S ,   to   g a i n   a   m o re   c o m p re h e n siv e   re su lt .   Th e   TOP S IS   a p p ro a c h   i n v o lv e se v e n   ste p s,  u ti li z i n g   si g n ifi c a n ra ti o i n   fi n a n c ial  a sp e c su c h   a d e b ra ti o ,   d e b t o   e q u it y   ra ti o ,   c u rre n ra ti o ,   re tu r n   o n   e q u it y   (ROE),   a c id - tes ra ti o ,   e a rn in g s   p e sh a re   (EP S ),   a n d   re tu r n   o n   a ss e (ROA ),   a th e   c rit e ria  to   e v a lu a te  th e   c o m p a n ies '   fin a n c ial  p e r f o rm a n c e s.  Th e   re su lt   o f   th is  st u d y   ra n k 2 0   h e a lt h c a re   c o m p a n ies   in   M a l a y sia   a n d   m a k e re c o m m e n d a ti o n fo r   in v e stm e n t - wo rt h y   c o m p a n ies   to   th e   in v e st o rs,  a ll o wi n g   t h e   m a x imiz a ti o n   o f   in v e stm e n b e n e fit s.  T h e   re su lt fro m   th is  re se a rc h   a re   c ru c ial  fo in v e s to rs,   c o m p a n ies ,   m a rk e p a rti c ip a n ts ,   p u b li c   a n d   p riv a te  p o li c y m a k e rs  t o   e n h a n c e   th e ir  in v e stm e n d e c isio n - m a k in g .   K ey w o r d s :   Dec is io n   m ak in g   Fin an cial  r atio   Fu zz y   T OPSIS   Hea lth ca r co m p an ies   R an k in g   T h is i 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 :   Far ah   W ah ee d Azh ar   Dep ar tm en t o f   Ma th em atics Fac u lty   o f   C o m p u ter   an d   Ma th e m atica l Scie n ce s Un iv er s iti T ek n o lo g i M AR A   Per ak   B r an ch T a p ah   C am p u s ,   3 5 4 0 0   T ap a h   R o ad ,   Per a k ,   M alay s ia   E m ail:  f ar ah 1 5 4 @ u itm . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N     I n v estme n r e f er s   to   o b tain in g   an   ass et  with   th e   in ten tio n   th at  th ass et  will  ap p r ec iate  in   v alu an d   g r o o v er   tim e.   W ith   th at,   wea lth   cr ea ted   ca n   b u s ed   to   f u l f ill m an y   f in an cial  o b jectiv es  s u ch   as g iv in g   ex tr a   in co m e,   s av in g   u p   f o r   r etir e m en t,  p a y in g   d eb t   an d   o b lig a tio n s ,   p ay m e n o f   t u itio n   f ee s ,   p u r ch ase  o f   o th er   ass ets  an d   s o   o n .   His to r ically ,   s to ck   m ar k et  in v estme n h as  d eliv er ed   wo n d er f u r etu r n s   o v er   tim e.   Mo r eo v er ,   o v er   th e   lo n g   ter m ,   n o   o t h er   ty p es  o f   in v estme n ten d   t o   p er f o r m   b etter   th a n   s to ck   in v estme n t.  T h is   was   p r o v e n   b y   o n o f   th w o r ld ' s   r ich est  m en ,   W ar r en   B u f f ett,   wh o   h ad   b ec o m r ich   th r o u g h   s to ck   i n v esti n g .   Ho wev er ,   b ein g   s u cc ess f u in   th s to ck   m ar k et  is   an   e x tr e m ely   d if f icu lt  task .   T h b asic  co n ce p in   s to ck   in v esti n g   is   to   f in d   “c h ea p ”  o r   “u n d er v al u ed ”  s to ck s   an d   s ell  “r ich ”  o r   “o v e r v alu ed ”  s to ck s   to   g et  ca p ital  g ain   ( p r o f it) .   Mo s o f   t h tim e,   s to ck   m ar k et  in v esto r s   n ee d   to   c o n d u ct   f u n d am en tal  a n d   tech n ical  an aly s is   to   d ec id o n   wh ich   s to ck s   to   i n v est  in .   T h ese  k in d s   o f   ev alu ati o n s   r eq u ir e   lo o f   ex p er tis an d   also   co n s u m a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   3 Ma r ch   20 22 1 7 2 3 - 1 7 3 0   1724   lo o f   tim e.   Ho wev e r ,   in v esto r s   ca n   u tili ze   s im p le  y et  p o wer f u d ec is io n   tech n iq u n a m ed   tech n iq u f o r   o r d er   p r ef er e n ce   b y   s im ilar ity   to   id ea s o lu tio n   ( T OPSIS)   in   m ak in g   i n v estme n d ec is io n s .   T OPSIS,  wh ich   was  p r o p o s ed   b y   [ 1 ] ,   ex am in e s   n u m b er   o f   alter n ativ es  ac co r d in g   to   p r e - s p ec if ied   cr iter io n ,   id en tifie s   ea ch   cr iter io n s   weig h t,   n o r m alis es  ea ch   cr iter io n s   s co r e,   a n d   b et wee n   ea ch   alter n ativ e,   it  u ltim ately   ca lcu lates  th g e o m e t r i c   d is t a n c e   a n d   t h e   i d e a l   o p t i o n ,   s e e   a ls o   [ 2 ] - [ 7 ] .   A c c o r d i n g   t [ 8 ] - [ 1 3 ] ,   f i n a n c i a l   r a t i o s   a r e   c r u ci al  b e c a u s e   t h e y   c a n   b e   u s e d   t o   a s s e s s   t h e   c o m p e t it i v e   a d v a n t a g a n d   t h e   l e v el   o f   c o m p a n i es   s u s t a i n a b il i t y   w i t h i n   i n d u s t r i es .   R e le v a n t   s t u d i es   t h a t   u t il is e d   T OP S I S   as   t h e   m eth o d o l o g y   c a n   b e   s e e n   i n   t h p a p e r   b y   [ 1 4 ] - [ 2 3 ] .   W h er ea s ,   s tu d ies  b y   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ]   also   ad o p ted   f in an cial   r atio   an al y s is   u s in g   T OPSIS  to   an aly s t h p er f o r m an ce s   o f   th s er v ice  an d   telec o m m u n icatio n   in d u s tr y   in   th Ma lay s ia  co n tex t.  T h f ac th at  th T OPSIS  m eth o d   allo ws  attr i b u tin g   weig h ts   to   th le v el  o f   i m p o r tan ce   o f   ea c h   cr iter i o n   a n d   at   th e   s am tim e   co n s id er s   th u n ce r tain ty ,   s u b jectiv ity ,   an d   co m p lex ity   o f   th d ec is io n   p r o ce s s   lead   th in v esto r s   to   r an k   co m p an ies  f r o m   wo r s to   th b est.   Hea lth ca r co m p an ies  in   Ma lay s ia  ca n   b d ef in ed   as  b u s in ess es  r elate d   to   m ed ical  s er v ices,  m an u f ac tu r er s   o f   m ed ical  eq u ip m en an d   d r u g s ,   o r   s u p p lier s   o f   h ea l th ca r to   p atien ts .   Acc o r d in g   to   ASEA B r ief in g   o n   Octo b er   6 ,   2 0 2 0 ,   Ma la y s ian   h ea lth ca r is   ex p ec ted   to   r is co m p ar ed   to   o th er   n eig h b o r i n g   co u n tr ies lik Sin g ap o r an d   T h ailan d .   T h is   is   d u to   Ma lay s ia’ s   h ea lth ca r s y s tem   th at  h as   r ea ch ed   th wo r ld - class   lev el - f u eled   b y   h ig h - q u ality   h u m an   r eso u r ce s .   B u r s Ma lay s ia  h as  d iv id ed   th e   co u n tr y ' s   h ea lth ca r s ec to r   in to   th r ee   s u b - s ec to r s ,   n am ely   h ea l th   ca r eq u ip m en an d   s er v ices  ( f o r   ex am p le;  T o p   Glo v C o r p o r atio n   B er h ad   an d   Ha r taleg Ho ld in g s   B er h ad ) ,   h ea lth   ca r p r o v i d er s   ( f o r   i n s tan ce Ku m p u lan   Per u b atan   J o h o r   ( KPJ   Hea lth ca r B er h ad )   an d   I HH  Hea lth ca r B er h ad   w h ich   was  p r ev io u s ly   k n o wn   as  I n te g r at ed   Hea lth c ar Ho ld in g s   B er h ad )   an d   p h ar m ac eu ticals  lik Ph a r m an iag Ho ld in g s   an d   Du o p h ar m B io tech   B er h ad .   All th ese  co m p an ies ar in clu d ed   in   th e   d ata  f o r   th is   s tu d y .     Oth er   p r ev io u s   r esear ch es  wh ich   in co r p o r ate  h ea lth ca r s ec to r s   in   th eir   s tu d ies  ar we l d o cu m en ted   in   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .   Ho wev er ,   th er wer n o   c o m p r e h en s iv s tu d ie s   o n   th ap p licatio n   o f   th f u z zy   T OPSIS  m eth o d   in   ev alu atin g   th f i n an cial  p er f o r m a n ce   o f   Ma lay s ian   h ea lth ca r co m p an ies.  Hen ce ,   th o b jectiv o f   th is   s tu d y   is   to   p r o p o s c o n ce p t u al  f r am ewo r k   f o r   e v alu atin g ,   c o m p ar in g ,   a n d   r an k in g   th e   f in an cial  p er f o r m an ce   o f   h ea lth ca r e   co m p an ies  in   M alay s ia  with   th T OPSIS  m o d el.   T h r em ain d er   o f   th is   ar ticl is   ar r an g ed   in   th e   f o llo win g   m an n e r Secti o n   2   s u m m ar is es  th d ata   an d   m et h o d o lo g y   u s ed ,   f o llo wed   b y   d is cu s s io n   o n   th e   f in d in g s ,   an d   th f in al  s ec tio n   co n clu d es with   r ec o m m en d atio n s   f o r   f u r th e r   r esear ch       2.   RE S E ARCH   M E T H O DO L O G Y   R ef er r in g   to   Data s tr ea m s et  o f   d ata   co n s is tin g   o f   2 0   Ma lay s ian   li s ted   h ea lth ca r co m p an i es  f o r   th e   y ea r   2 0 2 0   was  r etr iev e   as  r ep r esen ted   in   T ab le  1 T h 2 0   h ea lth ca r co m p an ies  in   th y ea r   2 0 2 0   wer e   an aly ze d   u s in g   t h T OPSIS  m eth o d   b ased   o n   s ev e n   t y p es  o f   r atio s   o f   th f in an cial  asp ec t.   T h f in a n cial  r atio s   th at  ar co n s id er ed   in   th is   p ap er   in clu d cu r r e n r atio ,   d iv id e n d   y ield ,   p /e  r atio ,   g r o s s   p r o f it   m ar g in ,   r etu r n   o n   eq u ity   ( R OE ) ,   to tal  d eb to tal  ass et,   an d   ea r n in g s   p er   s h ar ( E PS )   to   ev alu ate  th co m p an ies’  f in an cial   p er f o r m an ce s .   C u r r en r atio ,   d iv id en d   y ield ,   g r o s s   p r o f it  m ar g in ,   E PS ,   an d   R OE   ar e   th g r ea test   id ea alter n ativ es  f o r   m ax im is in g   t h cr iter ia  th at  n ee d   t o   b e   m ax im is ed ,   wh ils t o tal  d eb %   to tal  ass e an d   P/E  r atio   n ee d   to   b m in i m is ed .       T ab le  1 Hea lth ca r C o m p an ie s   i n   Ma lay s ia  s to ck   m ar k et   C O M P A N Y   C O D E   A D V EN TA   B H D     C1   A P EX   H EA LTH C A R B H D     C2   C A R EPLU S   G R O U P   B     C3   D U O P H A M A     C4   H A R TA LEG A   H O LD I N G S     C5   I H H   H EA LTH C A R   C6   K O S S A N   R U B B E R     C7   K O T R A   I N D U S TR I ES B H D     C8   K P J HEA L TH C A R B H D     C9   LK L   I N TER N A TI O N A   C 1 0   LY C   H EA L TH C A R B H D     C 1 1   M A LA Y S I A N   G EN O M I C S     C 1 2   N O V A   P H A R M A   S O   C 1 3   O P TI M A X     C 1 4   P H A R M A N I A G A   B ER H A D     C 1 5   S M I LELI N K   H EA LTH     C 1 6   S U P ER M A X   C O R P   B H D     C 1 7   TM C   LI F S C I EN C ES    C 1 8   TO P   G LO V C O R P     C 1 9   Y S P   S O U TH EA S A S I A     C 2 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       I n ve s tin g   in   Ma la ysia n   h ea lth ca r u s in g   tech n iq u fo r   o r d er   p r eferen ce   b …  ( F a r a h   Wa h ee d a   A z h a r )   1725   T h T OPSIS  m eth o d   is   d esig n ed   to   h el p   with   m u lti - cr iter i d ec is io n - m ak in g .   T h T OPSIS  m eth o d   tak es  th g eo m etr ic  d is tan ce   b etwe en   p o s itiv an d   n eg ativ i d ea s o lu tio n s   in to   ac co u n t.  T h T OPSIS  m eth o d   is   b r o k en   d o wn   in t o   s ev en   s te p s   as f o llo win g   an d   was p er f o r m ed   in   MS  E x ce l :   -   Step   1 Dec is io n   m atr ix   ( ( x ij ) m × n )   f o r m atio n .   d ec is io n   m at r ix   th at  co n s is ts   o f   m   alter n ativ es  ( co m p an ies),   an d   n   cr iter ia  ( f in an cial  r atio )   is   f o r m ed .   C o n ce r n in g   ea ch   cr iter io n ,   th e   s co r o f   ea ch   alter n ativ is   g iv en   as  x ij ,   an d   th en   m atr ix   ( x ij ) m × n   is   co n s tr u cted   as   s h o wn   in   ( 1 ) .     ( x ij ) m × n = [           x 11 x 12 . . . x 1n x 21 x 22 . . . x 2n . . . . . . x m1 x m2 . . . x mn ]             ( 1 )     -   Step   2 Dec is io n   m at r ix   n o r m aliza tio n .   Var io u s   attr ib u t d im en s io n s   a r tr a n s f o r m ed   in to   n o n - d im en s io n al  attr ib u tes,  an d   n o r m alize d   d ec is io n   m atr ix   () i j m n Rr =   is   co n s tr u cted ,   as   ( 2 )   an d   ( 3 ) .     r ij = x ij x ij 2 m i = 1 , i = 1 , 2 , . . . , m , j = 1 , 2 , . . . , n   ( 2 )     R = ( r ij ) m × n = [           r 11 r 12 . . . r 1n r 21 r 22 . . . r 2n . . . . . . r m1 r m2 . . . r mn ]             ( 3 )     -   Step   3 W eig h ted   n o r m alize d   d ec is io n   m atr ix   ( T )   Fo r m atio n .   T h weig h ted   n o r m alize d   d e cisi o n   m atr ix   is   ca lcu lated   in   ( 4 )   a n d   ( 5 ) .     T = ( t ij ) m × n = ( w j r ij ) m × n , i = 1 , 2 , . . . , m   wh er e   w j = W j W j n j = 1 , j = 1 , 2 , . . . , n   ( 4 )     w j n j = 1 = 1   an d   W j   is   th o r ig in al  weig h g iv en   to   th in d icato r   w j ,   j=1 ,   2 ,   …,   n .     T = [           w 1 r 11 w 2 r 12 . . . w n r 1n w 1 r 21 w 2 r 22 . . . w n r 2n . . . . . . w 1 r m1 w 2 r m2 . . . w n r mn ]             (5 )     -   Step   4 : T h p o s itiv e/b est id ea ( A b s o lu tio n   a n d   th e   n eg ativ e/w o r s t id ea ( A w s o lu tio n   d eter m in atio n     A b = { min ( t ij | i = 1 , 2 , , m ) | j J ,     ma x ( t ij | i = 1 , 2 , . . . , m ) | j J + } { t bj | j = 1 , 2 , . . . , n } ,   ( 6 )     A w = { ma x ( t ij | i = 1 , 2 , , m ) | j J ,     min ( t ij | i = 1 , 2 , . . . , m ) | j J + } { t wj | j = 1 , 2 , . . . , n } ,   ( 7 )     wh er e,     J + = { j = 1 , 2 , . . . , n | j   ass o ciate s   with   th cr iter ia  h av in g   p o s itiv im p ac t,  an d   J = { j = 1 , 2 , . . . , n | j   ass o ciate s   with   th cr iter ia  h av in g   n eg ativ im p ac t.     -   Step   5 T h s ep ar atio n   m ea s u r es  f o r   ea ch   alter n ativ f r o m   th b est  id ea s o lu tio n   an d   n eg ativ id ea l   s o lu tio n   ca lcu latio n .   T h s ep ar atio n   m ea s u r es f o r   ea ch   alter n ativ ar e   ca lcu lated   in   ( 8 ) :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   3 Ma r ch   20 22 1 7 2 3 - 1 7 3 0   1726   d ib = ( t ij t bj ) 2 n j = 1 , i = 1 , 2 , . . . , m   ( 8 )     T h d is tan ce   f r o m   th n eg ativ id ea l so lu tio n   is   ca lcu lated   i n   ( 9 ) :     d iw = ( t ij t wj ) 2 n j = 1 , i = 1 , 2 , . . . , m   ( 9 )     -   Step   6 T h r elativ clo s en ess   to   th id ea s o lu tio n   f o r   ea ch   alter n ativ ca lcu latio n :   Fo r   ea ch   alter n ativ e,   th r elativ clo s en ess   to   th id ea l so lu tio n   S iw   is   co m p u ted   as s h o wn   in   ( 1 0 ) .     s iw = d iw d ib + d iw , 0 s iw 1 , i = 1 , 2 , . . . , m     ( 1 0 )     s iw = 0   if   a n d   o n ly   if   t h alter n ativ e   s o lu tio n   h as  th e   wo r s co n d i tio n   wh er ea s   s iw = 1   if   an d   o n l y   if   t h e   alter n ativ s o lu tio n   h as th e   b e s t c o n d itio n .     -   Step   7 R an k   th e   alter n ativ es .   T h alter n ativ es  b ased   o n   t h r elativ clo s en ess   co ef f icien in   s iw   ar e   r an k ed   i n   d escen d i n g   o r d er .   T h b est alter n ativ is   th alter n ativ with   th h ig h est  s iw .       3.   RE SU L T A ND  D IS CU SS I O   Fro m   th e   d ec is io n - m a k in g   m a tr ix   s h o wn   in   T a b le  2 ,   th e   n o r m alis ed   d ec is io n   m at r ix ,   a n d   weig h ted   n o r m alis ed   d ec is io n   m atr ix   wer p er f o r m ed   to   g et  th p o s itiv id ea s o lu tio n   an d   t h n eg ativ id ea s o lu tio n   f o r   ea ch   d ec is io n   cr iter io n   s h o wn   in   T ab le  3 .   Usi n g   ( 8 )   an d   ( 9 ) ,   T a b le  4   s h o ws  th d is tan ce   o f   all  o p tio n s   f r o m   th p o s itiv id ea l   s o lu ti o n   ( D IB )   an d   th e   n eg ativ e   id ea l   s o lu tio n   ( D IW ) Fo r   ea ch   alter n ativ e,   th e   r elativ e   clo s en ess   to   th id ea l   s o lu tio n ,   s iw  is   o b tain ed   u s in g   ( 1 0 ) .   T ab le  5   s h o ws  th r elativ cl o s en ess   d is tan ce   o f   ea ch   d ec is io n   alter n ativ to   th id ea s o lu tio n ,   s iw .   T h co m p an ies'   o v er all  f in an cial  p er f o r m an ce   s tatu s   is   d eter m in ed   b y   th eir   r elativ cl o s en ess   d is tan ce   to   th id ea l   s o lu tio n ,   s iw ,   wh ich   is   lis ted   in   d e s ce n d in g   o r d er .   T h co m p an y   with   th e   h ig h est  s iw   v alu e   is   co n s id er e d   th e   g r ea t est  alter n ativ e,   as  it  p r o v id es  t h b est  f i n a n cial   r esu lts .         T ab le  2 .   Mu lticr iter ia  d ec is io n   m ak in g   m atr ix   C o m p a n y   C u r r e n t   R a t i o   D i v i d e n d   Y i e l d     P /   G r o ss Pr o f i t   M a r g i n   R e t u r n   O n   E q u i t y   ( R O E)   To t a l   D e b t   To t a l   A sset s   EPS   C1   2 . 1 7   0   - 1 9 . 9   - 1 2 . 9 9   - 1 9 . 2 2   2 3 . 1 9   - 0 . 0 7 7   C2   2 . 8 2   1 . 0 5   2 9 . 8 9   2 1 . 2 1   1 2 . 5 5   4 . 4 8   0 . 1 1 8   C3   1 . 2 8   0 . 1 4   9 . 0 9   2 8 . 5   6 8 . 2 9   7   0 . 2 2 8   C4   3 . 0 6   1 . 6 3   3 9 . 9 5   4 0 . 9 2   9 . 9 9   2 8 . 8 9   0 . 0 8 5   C5   2 . 6 7   0 . 8 1   5 3 . 4   2 5 . 3 6   1 8 . 0 8   8 . 4 1   0 . 1 2 9   C6   1 . 3 1   0 . 7 3   2 4 2 . 5   2 0 . 2 7   0 . 9   3 1 . 2 6   0 . 0 2 3   C7   2 . 2 7   1   1 0 . 5 9   4 4 . 8 1   5 7 . 0 6   1 5 . 7   0 . 4 2 5   C8   2 . 6 5   3 . 0 1   1 4 . 2 5   6 6 . 1 2   1 6 . 3 3   13   0 . 2 0 4   C9   0 . 8 7   1 . 2   3 8 . 7 4   3 7 . 6 5   5 . 6   5 2 . 4 7   0 . 0 2 6   C 1 0   3 . 4 1   0   3 5 . 4 3   3 4 . 3 2   7 . 3 7   1 4 . 2 8   0 . 0 1   C 1 1   0 . 9 2   0   - 5 . 8 1   2 3 . 9 6   - 4 3 . 7 3   5 0 . 2 4   - 0 . 0 2 9   C 1 2   1 1 . 1 2   0   2 . 0 9   - 6 3 6 . 6 1   1 3 0 . 6   0   0 . 1 6 5   C 1 3   6 . 0 7   0 . 7 7   3 7 . 7 7   4 1 . 3 5   - 6 . 3 7   0 . 9 3   - 0 . 0 0 4   C 1 4   2 . 6 8   0   4 7 . 5 6   6 8 . 9   16   3 1 . 5 3   0 . 0 2 5   C 1 5   0 . 7 8   2 . 5   1 9 . 9 2   2 . 4 8   8 . 1 4   4 3 . 9 1   0 . 1 0 5   C 1 6   2   0 . 5 7   5 4 . 1   4 7 . 2 7   2 . 8 7   1 9 . 4   0 . 0 0 4   C 1 7   1 . 2 7   0   4 0 . 0 4   4 2 . 7 8   3 9 . 5 7   1 0 . 3 2   0 . 1 9 6   C 1 8   2 . 6 6   0 . 2 6   1 4 . 5 4   9 . 0 5   2 . 0 8   9 . 3   0 . 0 0 9   C 1 9   2 . 0 1   4 . 9   1 . 7 3   3 9 . 4   4 7 . 3 2   2 1 . 2 6   0 . 2 1 9   C 2 0   4 . 7 6   3 . 0 7   2 . 3 8   42   6 . 5 5   1 2 . 7 8   0 . 1 5 7       T h r esu lt  in   T ab le  5   in d icate s   th r an k in g   o f   th h ea lth c ar co m p an ies  in   all  s ec to r s .   T ab le s   6 - s h o th r an k in g   r esu lt  o f   th h ea lth ca r e   co m p a n ies  in   eq u i p m en s ec to r s ,   p r o v id er   s ec to r s ,   an d   p h ar m ac eu ticals  in   ter m s   o f   th eir   f in an cial  p er f o r m an ce s   u s in g   th e   T OPSIS  ap p r o ac h ,   r esp ec tiv ely .   B ased   o n   th tab les,  it  is   o b s er v ed   th at   T o p   Glo v e   C o r p   s tea d ily   r a n k ed   f ir s am o n g   all   th h ea l th ca r s ec to r s   an d   h ea lth ca r eq u i p m en s u b s ec t o r .   Fo r   th at  r ea s o n ,   T o p   Glo v e   C o r p   is   s aid   to   h av th h i g h est  r an k in g   in   ter m s   o f   f in an cial  p er f o r m a n ce .   A p ar f r o m   th at,   I HH  h ea lth c ar e Ko s s an   R u b b er Ko tr I n d u s tr ies  B hd  an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       I n ve s tin g   in   Ma la ysia n   h ea lth ca r u s in g   tech n iq u fo r   o r d er   p r eferen ce   b …  ( F a r a h   Wa h ee d a   A z h a r )   1727   C ar ep lu s   Gr o u p   B er h ad   ar f o u n d   to   b am o n g   th to p   f iv co m p an ies  f o r   all  h ea lth ca r s ec to r s   an d   with in   th eir   o wn   s u b s ec to r s .   I is   n o s u r p r is in g   th at  two   o u o f   f iv h ig h est  r an k   co m p a n ies  ar m ed ical  g lo v e   p r o d u ce r s   ( T op   Glo v C o r p   a n d   Ko s s an   R u b b er )   s in ce   th er is   s u r g in   d em an d   f o r   g lo v es  wo r ld wid th at  p u s h ed   th eir   ea r n in g s   to   r ec o r d   h ig h .   W h ile  I HH  h ea lth ca r e   r an k ed   h i g h   in   all  s ec to r s ,   i is   an   in ter n atio n al  p r em iu m   h ea lth ca r p r o v id er   in   m an y   m ar k ets  wh er th d e m an d   f o r   q u ality   ca r i s   s tr o n g   an d   g r o win g .   On   th o th er   h an d ,   th f ac th at  Ad v en ta  B h d ,   L YC   h ea lth ca r B h d   an d   No v Ph ar m SOL   r an k ed   lo west  with in   th eir   s u b s ec to r s   ar co n f ir m ed   as th ese  co m p an ies also   r an k e d   lo west in   all  h ea lth ca r s ec t o r s .         T ab le  3 .   Po s itiv id ea ( )   an d   n eg ativ id ea l ( )   s o lu tio n s   I d e a l   S o l u t i o n   C u r r e n t   R a t i o   D i v i d e n d   Y i e l d     P /   G r o ss Pr o f i t   M a r g i n   R e t u r n   o n   e q u i t y   ( R O E)   To t a l   D e b t   To t a l   A sset s   EPS   P o si t i v e   i d e a l   so l u t i o n   ( )   0 . 0 9 7 0 4 3 2 3   0 . 0 9 2 6 0 4 9 0 8   0 . 1 2 4 6 4 5 7 9 7   0 . 0 1 4 9 7 4 6 9 6   0 . 1 0 3 4 9 2 2   0 . 0 6 7 7 2 7 8 1 4   0 . 0 8 8 4 7 3 3 5 5   N e g a t i v e   i d e a l   so l u t i o n   ( )   0 . 0 0 6 8 0 7   0   - 0 . 0 1 0 2 2 8 6 7   - 0 . 1 3 8 3 6 0 5 4 1   - 0 . 0 3 4 6 5   0   - 0 . 0 1 6 0 2 9 2 9       T ab le  4 .   Dis tan ce   o f   t h alter n ativ es f r o m   th p o s itiv id ea l so lu tio n   (  )   an d   n eg ativ e   id ea l so lu tio n   (  )   C o m p a n y   N a m e         C1   0 . 2 4 4 1 8 9 2 9 3   0 . 1 4 0 6 7 9 6 2 1   C2   0 . 1 9 8 1 4 9 9 6 9   0 . 1 5 9 6 1 3 5 7 2   C3   0 . 1 9 3 6 5 4 7 7 3   0 . 1 8 2 0 3 5 6 9 2   C4   0 . 1 8 6 3 1 6 0 2 5   0 . 1 6 8 2 7 0 9 2   C5   0 . 1 8 9 5 5 6 0 2 7   0 . 1 6 4 2 5 9 1 3 8   C6   0 . 1 7 8 7 9 6 1 5 2   0 . 2 0 5 1 7 6 1 7 2   C7   0 . 1 7 6 8 6 9 7 8 5   0 . 2 0 1 0 3 7 2 8 1   C8   0 . 1 8 2 8 0 0 5 3   0 . 1 8 1 9 4 9 9 6 3   C9   0 . 2 0 1 5 3 7 1 6 4   0 . 1 7 1 6 7 7 8 8 9   C 1 0   0 . 2 0 9 5 6 4 1 6 2   0 . 1 5 7 8 1 7 8 1 4   C 1 1   0 . 2 4 6 7 9 8 0 5 1   0 . 1 5 8 0 2 2 1 4 2   C 1 2   0 . 2 3 4 2 5 1 6 7 2   0 . 1 7 2 8 9 4 2 6 7   C 1 3   0 . 2 0 8 1 5 0 1 2 7   0 . 1 6 1 3 7 4 8 5   C 1 4   0 . 1 9 9 8 8 0 2 0 8   0 . 1 7 1 2 7 9 1 5 1   C 1 5   0 . 1 9 3 5 8 1 9 7 6   0 . 1 6 8 1 7 1 8 1 9   C 1 6   0 . 2 0 5 3 7 4 9 3 2   0 . 1 6 1 3 7 9 4 1 3   C 1 7   0 . 1 9 3 0 3 5 7 0 7   0 . 1 7 4 7 4 2 7 3 8   C 1 8   0 . 2 1 9 1 2 5 3 1 7   0 . 1 4 8 5 9 6 4 5 1   C 1 9   0 . 1 7 1 7 3 9 7 4 4   0 . 2 0 0 3 9 1 8 2 2   C 2 0   0 . 1 8 6 9 3 4 4 0 2   0 . 1 7 5 1 8 3 6 9 8       T ab le  5 .   R an k in g   o f   h ea lth ca r e   co m p an ies in   all  s ec to r s     C o d e   C o m p a n i e s   R e l a t i v e   c l o se n e ss   t o   t h e   i d e a l   s o l u t i o n ,   s iw   R a n k   C 1 9   TO P   G LO V C O R P     0 . 5 3 8 4 9 7 2 4 2   1   C6   I H H   H EA LTH C A R   0 . 5 3 4 3 5 1 4 6   2   C7   K O S S A N   R U B B E R     0 . 5 3 1 9 7 5 4 4 8   3   C8   K O T R A   I N D U S TR I ES B H D     0 . 4 9 8 8 3 4 0 4 3   4   C3   C A R EPLU S   G R O U P   B     0 . 4 8 4 5 3 6 3 6 4   5   C 2 0   Y S P   S O U TH EA S A S I A     0 . 4 8 3 7 7 5 0 3 9   6   C 1 7   S U P ER M A X   C O R P   B H D     0 . 4 7 5 1 3 0 4 4 9   7   C4   D U O P H A M A     0 . 4 7 4 5 5 4 7 5 3   8   C 1 5   P H A R M A N I A G A   B ER H A D     0 . 4 6 4 8 7 9 2 1 1   9   C5   H A R TA LEG A   H O LD I N G S     0 . 4 6 4 2 5 1 2 6 6   10   C 1 4   O P TI M A X     0 . 4 6 1 4 7 0 6 5 1   11   C9   K P J HEA L TH C A R B H D     0 . 4 5 9 9 9 7 2 2 6   12   C2   A P EX   H EA LTH C A R B H D     0 . 4 4 6 1 4 2 6 4 4   13   C 1 6   S M I LELI N K   H EA LTH     0 . 4 4 0 0 2 0 4 5 2   14   C 1 3   N O V A   P H A R M A   S O   0 . 4 3 6 7 0 8 9 1 1   15   C 1 0   LK L   I N TER N A TI O N A   0 . 4 2 9 5 7 4 1 8 8   16   C 1 2   M A LA Y S I A N   G EN O M I C S     0 . 4 2 4 6 4 9 3 7 2   17   C 1 8   TM C   LI F S C I EN C ES    0 . 4 0 4 1 0 0 2 3 1   18   C 1 1   LY C   H EA L TH C A R B H D     0 . 3 9 0 3 5 1 4 3 2   19   C1   A D V EN TA   B H D     0 . 3 6 5 5 2 6 0 6 9   20             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   3 Ma r ch   20 22 1 7 2 3 - 1 7 3 0   1728   T ab le  6 .   C o m p a n ies  r an k in g   i n   th h ea lth ca r e   eq u i p m en t se cto r   C o d e   C o m p a n i e s   R e l a t i v e   c l o se n e ss   t o   t h e   i d e a l   s o l u t i o n ,   s iw   R a n k   C 1 9   TO P   G LO V C O R P     0 . 5 9 5 2 5 0 1 7 2   1   C7   K O S S A N   R U B B E R     0 . 5 4 8 9 5 7 9 7 4   2   C5   H A R TA LEG A   H O LD I N G S     0 . 5 1 5 7 7 8 7 3 5   3   C 1 7   S U P ER M A X   C O R P   B H D     0 . 4 9 8 6 8 2 8 5 3   4   C3   C A R EPLU S   G R O U P   B     0 . 4 7 1 6 9 6 2 9 9   5   C 1 0   LK L   I N TER N A TI O N A   0 . 4 6 2 8 8 8 1 0 2   6   C 1 2   M A LA Y S I A N   G EN O M I C S     0 . 4 2 2 2 8 2 0 4 1   7   C1   A D V EN TA   B H D     0 . 3 6 9 2 6 2 6 3 4   8       T ab le  7 .   C o m p a n ies  r an k in g   i n   th h ea lth ca r e   p r o v id er   s ec to r   C o d e   C o m p a n i e s   R e l a t i v e   c l o se n e ss   t o   t h e   i d e a l   s o l u t i o n ,   s iw   R a n k   C6   I H H   H EA LTH C A R   0 . 6 9 5 7 5 4 9 7 7   1   C 1 4   K P J HEA L TH C A R B H D     0 . 6 4 8 4 5 1 3 0 8   2   C9   O P TI M A X     0 . 6 1 9 8 6 9 5 9 3   3   C 1 8   S M I LELI N K   H EA LTH     0 . 5 5 2 8 6 6 3 8 4   4   C 1 6   TM C   LI F S C I EN C ES    0 . 4 7 7 4 7 9 2 3 8   5   C 1 1   LY C   H EA L TH C A R B H D     0 . 1 8 7 7 1 3 0 7 1   6       T ab le  8 .   C o m p a n ies  r an k in g   i n   th h ea lth ca r e   p h a r m ac eu tic al  s ec to r   C o d e   C o m p a n i e s   R e l a t i v e   c l o se n e ss   t o   t h e   i d e a l   s o l u t i o n ,   s iw   R a n k   C8   K O T R A   I N D U S TR I ES B H D     0 . 6 4 1 2 2 7 7 3 7   1   C4   D U O P H A M A     0 . 6 1 0 8 1 3 4 4 3   2   C 2 0   Y S P   S O U TH EA S A S I A     0 . 5 2 7 1 7 4 6 2 7   3   C 1 5   P H A R M A N I A G A   B ER H A D     0 . 5 1 9 4 6 8 7 3 7   4   C2   A P EX   H EA LTH C A R B H D     0 . 4 8 0 7 3 3 0 5 3   5   C 1 3   N O V A   P H A R M A   S O   0 . 3 7 7 5 8 8 2 4 8   6       4.   CO NCLU SI O N     I n   co n clu s io n ,   t h is   ar ticle  h as  f u lf illed   its   o b jectiv e   to   e v alu ate  2 0   Ma lay s ian   h ea lth ca r e   co m p an ies   u s in g   th T OPSIS  m u lti - cr iter ia  d ec is io n - m ak in g   m eth o d .   T h f in d in g s   f r o m   th is   p ap er   ca n   b u s ed   to   ass is t   in v esto r s   in   m ak in g   in v estme n d ec is io n s   alo n g s id e   o th er   tech n iq u es.  T h is   p a p er ,   wh ic h   u tili ze s   f in a n cial  r atio s   as  th cr iter ia,   h as   m an ag ed   to   ev alu ate  th co m p a n ies’  f in an cial  p er f o r m an ce s   an d   r an k ed   th em   ac co r d in g l y .   I is   f o u n d   t h at  th to p   f iv e   co m p an ies  f r o m   th o v er all   th r ee   s u b - s ec to r s   in   t h h ea lth ca r e   in d u s tr y   ( T o p   Glo v C o r p ,   I H h ea lth ca r e Ko s s an   R u b b er Ko tr I n d u s tr ies  B h d   an d   C ar ep lu s   Gr o u p )   also   s to o d   u p   as  t h to p   two   co m p an ies  in   th eir   r esp ec tiv e   s u b - s ec to r s .   On o f   th p r o f o u n d   f ac to r s   is   th at  th ese  to p   co m p a n ies  also   p o s it  th em s elv es  as  lead in g   p lay er s   in   th h ea lth ca r in d u s tr y .   I is   r ec o m m en d e d   th at  th e   s tu d y   is   co n d u cted   in   d if f er e n in d u s tr ies  in   f u tu r r esear ch   b y   u tili zin g   m o r ad v an c ed   tech n iq u es  an d   m eth o d o l o g y .   Fu r t h er   s tu d ies  s h o u ld   also   co n s id er   co n f i r m i n g   th r a n k i n g   r esu lts   u s in g   T OPSIS  tech n iq u es   with   d if f er en t set o f   m eth o d o lo g y .   B y   d o in g   s o ,   th r esu lt’s r o b u s tn ess   ca n   b o b tain ed .       ACK NO WL E DG E M E NT   T h au th o r s   wo u ld   lik to   th an k   Un iv er s iti  T ek n o l o g M AR f o r   th eir   f ac ilit ies  an d   co n tin u o u s   s u p p o r t.       RE F E R E NC E   [ 1 ]   C. - L.   H w a n g   a n d   K .   Y o o n ,   M e t h o d f o r   M u l t i p l e   A t t r i b u t e   D e c i si o n   M a k i n g ,   i n   M u l t i p l e   At t ri b u t e   D e c i si o n   M a k i n g ,   1 9 8 1 ,     p p .   5 8 1 9 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 6 4 2 - 4 8 3 1 8 - 9 _ 3 .   [ 2 ]   Y .   A l m o g h a t h a w i ,   K .   B a r k e r ,   C .   M .   R o c c o ,   a n d   C .   D .   N i c h o l s o n ,   A   m u l t i - c r i t e r i a   d e c i si o n   a n a l y s i a p p r o a c h   f o r   i m p o r t a n c e   i d e n t i f i c a t i o n   a n d   r a n k i n g   o f   n e t w o r k   c o m p o n e n t s,   R e l i a b i l i t y   E n g i n e e r i n g   a n d   S y s t e m   S a f e t y ,   v o l .   1 5 8 ,   p p .   1 4 2 1 5 1 ,   F e b .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e s s. 2 0 1 6 . 1 0 . 0 0 7 .   [ 3 ]   N .   C h e n ,   L .   C h e n ,   Y .   M a ,   a n d   A .   C h e n ,   R e g i o n a l   d i s a s t e r   r i s k   a s s e s s m e n t   o f   c h i n a   b a s e d   o n   s e l f - o r g a n i z i n g   m a p :   C l u s t e r i n g ,   v i s u a l i z a t i o n   a n d   r a n k i n g ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D i s a s t e r   R i s k   R e d u c t i o n ,   p p .   1 9 6 2 0 6 ,   F e b .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j d r r . 2 0 1 8 . 1 0 . 0 0 5 .   [ 4 ]   M .   J u p r i   a n d   R .   S a r n o ,   D a t a   mi n i n g ,   f u z z y   A H P   a n d   TO P S I S   f o r   o p t i mi z i n g   t a x p a y e r   s u p e r v i si o n ,   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 8 ,   n o .   1 ,   p p .   7 5 8 7 ,   A p r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 1 8 . i 1 . p p 7 5 - 8 7 .   [ 5 ]   L.   F e r r e i r a ,   D .   B o r e n st e i n ,   a n d   E.   S a n t i ,   H y b r i d   f u z z y   M A D M   r a n k i n g   p r o c e d u r e   f o r   b e t t e r   a l t e r n a t i v e   d i s c r i mi n a t i o n ,   En g i n e e ri n g   A p p l i c a t i o n o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   5 0 ,   p p .   7 1 8 2 ,   A p r .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 1 5 . 1 2 . 0 1 2 .   [ 6 ]   M .   B e h z a d i a n ,   S .   K .   O t a g h sara ,   M .   Y a z d a n i ,   a n d   J.  I g n a t i u s ,   A   st a t e - o f   t h e - a r t   s u r v e y   o f   TO P S I S   a p p l i c a t i o n s,   E x p e r t   S y s t e m s   w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 9 ,   n o .   1 7 ,   p p .   1 3 0 5 1 1 3 0 6 9 ,   D e c .   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 1 2 . 0 5 . 0 5 6 .   [ 7 ]   N .   A .   F a h a mi ,   F .   W .   A z h a r ,   Z .   H .   A .   R a h i m ,   a n d   H .   A .   K a r i m,  F u z z y   l o g i c   a p p l i c a t i o n   i n   e v a l u a t i n g   f i n a n c i a l   p e r f o r ma n c e :   a   c a se   st u d y   o f   s e r v i c e s se c t o r   i n   M a l a y si a ,   A u st ra l i a n   J o u rn a l   o f   B u s i n e ss  a n d   Ec o n o m i c   S t u d i e s ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p p .   6 9 7 3 ,   2 0 1 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       I n ve s tin g   in   Ma la ysia n   h ea lth ca r u s in g   tech n iq u fo r   o r d er   p r eferen ce   b …  ( F a r a h   Wa h ee d a   A z h a r )   1729   [ 8 ]   T.   M .   W a s a r a   a n d   F .   G a n d a ,   Th e   r e l a t i o n sh i p   b e t w e e n   c o r p o r a t e   s u st a i n a b i l i t y   d i sc l o s u r e   a n d   f i r f i n a n c i a l   p e r f o r ma n c e   i n   Jo h a n n e sb u r g   S t o c k   Ex c h a n g e   ( JS E)   l i st e d   m i n i n g   c o mp a n i e s ,   S u st a i n a b i l i t y   ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 6 ,   p .   4 4 9 6 ,   A u g .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 1 1 6 4 4 9 6 .   [ 9 ]   A .   H a m d a n ,   R .   K h a mi s ,   M .   A n a sw e h ,   M .   A l - H a s h i mi ,   a n d   A .   R a z z a q u e ,   I g o v e r n a n c e   a n d   f i r m   p e r f o r ma n c e :   e m p i r i c a l   st u d y   f r o m   S a u d i   A r a b i a ,   S AG O p e n ,   v o l .   9 ,   n o .   2 ,   p .   2 1 5 8 2 4 4 0 1 9 8 4 3 7 2 ,   A p r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 2 1 5 8 2 4 4 0 1 9 8 4 3 7 2 1 .   [ 1 0 ]   K .   R a e d ,   D i v i d e n d   p o l i c y   a n d   c o m p a n i e F i n a n c i a l   P e r f o r ma n c e ,   J o u r n a l   o f   As i a n   F i n a n c e ,   E c o n o m i c a n d   Bu si n e ss ,   v o l .   7 ,   n o .   1 0 ,   p p .   5 3 1 5 4 2 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 3 1 0 6 / j a f e b . 2 0 2 0 . v o l 7 . n o 1 0 . 5 3 1 .   [ 1 1 ]   C .   M .   F e n g   a n d   R .   T.   W a n g ,   P e r f o r man c e   e v a l u a t i o n   f o r   a i r l i n e i n c l u d i n g   t h e   c o n si d e r a t i o n   o f   f i n a n c i a l   r a t i o s,”   J o u rn a l   o f   Ai r   T ra n s p o rt   M a n a g e m e n t ,   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 3 3 1 4 2 ,   J u l .   2 0 0 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / S 0 9 6 9 - 6 9 9 7 ( 0 0 ) 0 0 0 0 3 - X.   [ 1 2 ]   N .   B a l c ı ,   F i n a n c i a l   p e r f o r m a n c e   a n a l y s i w i t h   t o p s i t e c h n i q u e :   a   c a s e   st u d y   o f   p u b l i c   u n i v e r si t y   h o sp i t a l i n   T u r k e y ,   Y ö n e t i m   v e   E k o n o m i   Ara şt ı rm a l a r ı   D e r g i si ,   p p .   1 5 5 1 7 6 ,   D e c .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 6 1 1 / y e a d . 3 7 3 4 5 6 .   [ 1 3 ]   L.   W .   H o e ,   L.   W .   S i e w ,   L.   K .   F a i ,   A .   L.   J .   X i n ,   a n d   L.   P .   F u n ,   A n   e m p i r i c a l   e v a l u a t i o n   o n   t h e   p e r f o r ma n c e   o f   f o o d   ser v i c e   i n d u st r y   i n   M a l a y si a   w i t h   TO P S I S   mo d e l ,   J o u r n a l   o f   Ph y si c s:   C o n f e r e n c e   S e ri e s ,   v o l .   1 7 0 6 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   p .   0 1 2 1 7 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 7 0 6 / 1 / 0 1 2 1 7 2 .   [ 1 4 ]   Z.   H .   A b d   R a h i m ,   N .   A .   F a h a mi ,   F .   W .   A z h a r ,   H .   A b d   K a r i m,  a n d   S .   K .   N .   A b d u l   R a h i m,  A p p l i c a t i o n   o f   TO P S I S   a n a l y s i s   met h o d   i n   f i n a n c i a l   p e r f o r m a n c e   e v a l u a t i o n :   A   c a s e   st u d y   o f   c o n s t r u c t i o n   sec t o r   i n   M a l a y si a ,   Ad v a n c e i n   B u si n e ss  Re s e a r c h   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   p .   1 1 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 4 1 9 1 / a b r i j . v 6 i 1 . 9 9 3 4 .   [ 1 5 ]   L.   W .   H o e ,   Y .   H .   B e n g ,   L.   W .   S i e w ,   a n d   C .   J.  W a i ,   A n a l y s i s o n   t h e   p e r f o r man c e   o f   t e c h n o l o g y   c o m p a n i e w i t h   Z - sc o r e   m o d e l ,   Bu l l e t i n   o f   El e c t ri c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   7 ,   n o .   4 ,   p p .   6 3 3 6 3 9 ,   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / e e i . v 7 i 4 . 1 3 5 3 .   [ 1 6 ]   H .   D e n g ,   C .   H .   Y e h ,   a n d   R .   J.  W i l l i s ,   I n t e r - c o mp a n y   c o m p a r i so n   u si n g   mo d i f i e d   TO P S I S   w i t h   o b j e c t i v e   w e i g h t s,   C o m p u t e r s   a n d   O p e r a t i o n s   Re s e a r c h ,   v o l .   2 7 ,   n o .   1 0 ,   p p .   9 6 3 9 7 3 ,   S e p .   2 0 0 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / S 0 3 0 5 - 0 5 4 8 ( 9 9 ) 0 0 0 6 9 - 6.   [ 1 7 ]   S .   B .   Y i l d i z ,   P e r f o r m a n c e   a n a l y si o f   Tu r k e y s p a r t i c i p a t i o n   a n d   c o n v e n t i o n a l   i n d i c e u si n g   TO P S I S   met h o d ,   J o u r n a l   o f   I sl a m i c   Ac c o u n t i n g   a n d   B u si n e ss R e se a rc h ,   v o l .   1 1 ,   n o .   7 ,   p p .   1 4 0 3 1 4 1 6 ,   Ja n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 8 / JI A B R - 08 - 2 0 1 8 - 0 1 2 3 .   [ 1 8 ]   H .   D i n ç e r ,   S .   Y ü k s e l ,   a n d   Z .   A d a l ı ,   D e t e r m i n i n g   t h e   e f f e c t s   o f   mo n e t a r y   p o l i c i e o n   c a p i t a l   m a r k e t o f   t h e   e m e r g i n g   e c o n o m i e s :   A n   e v i d e n c e   f r o m   E 7   c o u n t r i e s ,   i n   T h e   I m p a c t s o f   Mo n e t a ry   P o l i c y   i n   t h e   2 1 s t   C e n t u r y :   Pe rs p e c t i v e s   f ro m   Em e rg i n g   Ec o n o m i e s Emera l d   P u b l i sh i n g   Li m i t e d ,   2 0 1 9 ,   p p .   3 1 6 .   [ 1 9 ]   P .   W a n k e ,   M .   A .   K .   A z a d ,   a n d   C .   P .   B a r r o s,   Ef f i c i e n c y   f a c t o r i n   O E C D   b a n k s :   A   t e n - y e a r   a n a l y si s,   Ex p e r t   S y s t e m s   w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   6 4 ,   p p .   2 0 8 2 2 7 ,   D e c .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 1 6 . 0 7 . 0 2 0 .   [ 2 0 ]   K .   M a n d i c ,   B .   D e l i b a s i c ,   S .   K n e z e v i c ,   a n d   S .   B e n k o v i c ,   A n a l y s i o f   t h e   f i n a n c i a l   p a r a m e t e r o f   S e r b i a n   b a n k s   t h r o u g h   t h e   a p p l i c a t i o n   o f   t h e   f u z z y   A H P   a n d   TO P S I S   met h o d s,   Ec o n o m i c   M o d e l l i n g ,   v o l .   4 3 ,   p p .   3 0 3 7 ,   D e c .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e c o n m o d . 2 0 1 4 . 0 7 . 0 3 6 .   [ 2 1 ]   J.  R e i g - M u l l o r ,   J.   M .   B r o t o n s - M a r t i n e z ,   a n d   M .   E.   S a n sa l v a d o r - S e l l e s ,   A   n o v e l   a p p r o a c h   t o   i mp r o v e   t h e   b a n k   r a n k i n g   p r o c e ss:   A n   e m p i r i c a l   st u d y   i n   S p a i n ,   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   a n d   F u zzy  S y st e m s ,   v o l .   3 8 ,   n o .   5 ,   p p .   5 3 2 3 5 3 3 1 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 2 3 3 / JI F S - 1 7 9 6 2 6 .   [ 2 2 ]   J.  H u ssa i n ,   K .   Zh o u ,   S .   G u o ,   a n d   A .   K h a n ,   I n v e st m e n t   r i s k   a n d   n a t u r a l   r e so u r c e   p o t e n t i a l   i n   B e l t   & R o a d   I n i t i a t i v e   c o u n t r i e s:   A   mu l t i - c r i t e r i a   d e c i si o n - m a k i n g   a p p r o a c h ,   S c i e n c e   o f   t h e   T o t a l   En v i ro n m e n t ,   v o l .   7 2 3 ,   p .   1 3 7 9 8 1 ,   J u n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . sc i t o t e n v . 2 0 2 0 . 1 3 7 9 8 1 .   [ 2 3 ]   L.   W .   H o e ,   L.   W .   S i e w ,   a n d   L.   K .   F a i ,   P e r f o r ma n c e   a n a l y si s   o n   t e l e c o mm u n i c a t i o n   c o m p a n i e s   i n   M a l a y si a   w i t h   TO P S I S   mo d e l ,   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 S c i e n c e ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   7 4 4 7 5 1 ,   F e b .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 1 3 . i 2 . p p 7 4 4 - 7 5 1 .   [ 2 4 ]   M .   M .   A l a m ,   H .   W e i ,   a n d   A .   N .   M .   W a h i d ,   C O V I D - 1 9   o u t b r e a k   a n d   se c t o r a l   p e r f o r ma n c e   o f   t h e   A u st r a l i a n   st o c k   mar k e t :   A n   e v e n t   st u d y   a n a l y s i s,   A u s t ra l i a n   E c o n o m i c   Pa p e r s ,   v o l .   6 0 ,   n o .   3 ,   p p .   4 8 2 4 9 5 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / 1 4 67 - 8 4 5 4 . 1 2 2 1 5 .   [ 2 5 ]   K .   Y o n g - M i n g   Le e ,   M .   Ja i s,  a n d   C . - W .   C h a n ,   I mp a c t   o f   C o v i d - 1 9 :   Ev i d e n c e   f r o M a l a y s i a n   S t o c k   M a r k e t ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Bu s i n e ss  a n d   S o c i e t y ,   v o l .   2 1 ,   n o .   2 ,   p p .   6 0 7 6 2 8 ,   Ju l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 7 3 6 / i j b s . 3 2 7 4 . 2 0 2 0 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Fa r a h   W a h e e d a   Az h a r           re c e iv e d   h e Ba c h e lo r’s De g re e   in   M a th e m a ti c a n d   M S c   o S c ien c e   i n   M a t h e m a ti c fro m   Un iv e rsiti   Tek n o l o g i   M AR (UiTM a n d   U n iv e rsiti   Ke b a n g sa a n   M a lay sia   in   2 0 0 8   a n d   2 0 1 0 ,   re sp e c ti v e ly .   S h e   is  n o a   Lec tu re a th e   F a c u lt y   o f   Co m p u ter  a n d   M a th e m a ti c a S c ien c e s,  Un iv e rsiti   Tek n o lo g M A RA  (UiTM P e ra k   Ca m p u s.   He m a in   re se a rc h   a re a li e   in   th e   a re a   o M a th e m a ti c s .   Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   fa ra h 1 5 4 @ u it m . e d u . m y .           Za ti  H a lw a n i   Abd   R a h i m           is  c u rre n tl y   a   lec tu re a th e   F a c u l ty   o C o m p u ter  a n d   M a th e m a ti c a S c ien c e s,  Un i v e rsit Tek n o l o g M ARA   (UiTM )   P e r a k   Ca m p u s.   S h e   c o m p lete d   h e M S c   o S c ien c e   in   M a th e m a ti c fro m   Un iv e rsiti   Ke b a n g sa a n   M a lay sia .   S h e   e a rn e d   a   Ba c h e lo r’s  De g re e   in   M a n a g e m e n M a th e m a ti c a n d   a   Dip lo m a   in   Qu a n ti tat iv e   S c ien c e   a t   Un iv e rsiti   Tek n o l o g i   M ARA   ( UiTM ).   He a re a   o f   in tere st  is  M a th e m a ti c s Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il z a ti 6 1 4 1 @u it m . e d u . m y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   3 Ma r ch   20 22 1 7 2 3 - 1 7 3 0   1730     No r a sy ik i n   Abd u ll a h   Fa h a m         o b tain e d   h e M . S c   d e g re e   in   F i n a n c e   fro m   In tern a ti o n a Isla m ic  Un i v e rsity   ( IIUM ),   Ku ll iy y a h   o Eco n o m ics   &   M a n a g e m e n S c ien c e s,  in   2 0 0 9 .   P rio r   to   th a t,   sh e   g o h e B a c h e lo r' d e g re e   in   F in a n c e   a n d   Dip lo m a   in   Bu si n e ss   S tu d ies   fro m   UiTM .   S h e   a lso   u se d   to   b e   a   c re d it   a n a ly st  in   o n e   o t h e   larg e st  fin a n c ial  in stit u ti o n in   M a lay sia .   S h e   is  c u rre n tl y   a   S e n i o Lec tu re with   th e   Bu si n e ss   M a n a g e m e n De p a rtme n a th e   UiTM   P e ra k   Ca m p u s.   He c u r re n re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   b e h a v i o ra fin a n c e ,   c a p it a m a rk e t,   e sp e c ially   th e   st o c k   m a rk e t .   Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il sy ik i n 1 0 9 @ u it m . e d u . m y .         S iti   K h a tija h   N o r   Abd u R a h i m           is   a   S e n io r   Lec tu re a t   t h e   F a c u lt y   o f   C o m p u ter   a n d   M a th e m a ti c a S c ien c e s,  Un i v e rsiti   Te k n o lo g M ARA ,   S h a h   Ala m   S e lan g o r .   S h e   g a in e d   h e P h . D.  in   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   th e   Un i v e rsity   o N o tt i n g h a m   in   2 0 1 5 .   Be fo re   th a t,   sh e   re c e iv e d   h e Ba c h e lo r’s  De g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   M S c   o S c ien c e   (Co m p u ter  S c ien c e )   fro m   Un iv e rsiti   S a in M a lay sia   ( USM ),   P e n a n g ,   M a lay sia ,   i n   2 0 0 1   a n d   2 0 0 3 ,   re sp e c ti v e ly .   He m a in   re se a rc h   a re a li e   in   th e   a re a   o Co m p u tati o n a l   In telli g e n c e ,   G ra n u lar  Co m p u ti n g ,   S c h e d u l in g ,   Op t imiz a ti o n ,   a n d   Ap p li e d   Co m p u ti n g Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   siti k 7 8 1 @ u it m . e d u . m y .           H il wa n a   Abd   K a r i m           is  a   se n io lec tu re a th e   F a c u lt y   o Bu sin e ss   a n d   M a n a g e m e n t,   Un i v e rsity   Tec h n o lo g y   M ARA   Ne g e ri  S e m b il a n   Bra n c h ,   S e re m b a n   c a m p u s .   S h e   o b tain e d   a   M a ste in   B u sin e ss   Ad m in istratio n   (Org a n i z a ti o n   M a n a g e m e n t)  fr o m   Un iv e rsiti   Ke b a n g sa a n   M a lay sia   in   2 0 1 0   a n d   a   Ba c h e lo (Ho n s)  o Bu sin e ss   Ad m in istrati o n   (In tern a ti o n a B u sin e ss fro m   U n iv e rsity   Tec h n o lo g y   M ARA   in   2 0 0 8 .   He re se a rc h   a re a a re   e n trep re n e u rsh ip ,   Org a n iza ti o n   M a n a g e m e n a n d   Hu m a n   re so u r c e s Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il h il wa n a 2 5 0 @u i tm.e d u . m y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.