En metod för närområdesindelning i Hälsovalet Gävleborgs skapas och beskrivs i detta arbete. Indelningen av närområdena bör vara objektiva och ta hänsyn till patientens bästa. Detta arbete syftar till att skapa alternativa indelningar av närområdena i Hälsovalet Gävleborg och det syftar även på att undersöka olika tillgänglighetsparametrars påverkan. Resultatet ska sedan kunna användas för att jämföras med dagens närområden som är inriktade mot vårdgivarna. Gävleborg är utsett som studieområde eftersom de tillämpar aktiv revidering av närområdena samt den ojämna fördelning av invånare i städerna och i glesbygden som kan bidra till att indelningarna av närområdena blir mer komplexa. I denna studie används två olika typer av nätverksanalys, kortaste vägen och ruttplanering. Referenssystemet som har använts är SWEREF99. De kommunala bussnäten integreras i analysen för att skapa nya områden ur ett patientperspektiv och stor vikt läggas på gångavstånd och tillgänglighet i kollektivtrafiken. Om invånarna i ett område inte har gångavstånd till hälsocentralen men har möjlighet att åka kommunalt till den ska de tilldelas denna hälsocentral istället. Om busstransport inte heller är möjligt ska invånarna tilldelas den hälsocentral de snabbast kan ta sig till med bil. Även Restiden är en parameter som tas upp i denna analys som ett kriterium för en rimlig bussresa. Ett eget Python-script tagits fram för att tilldela ett område till en hälsocentral där gångavstånd, avståndet till och från bussen samt restid med buss kan anpassas för att testa de olika parametrarnas påverkan. I detta arbete har sex olika alternativa lösningar till indelningen av närområdena i Gävleborg använts. Resultatet består av nya närområdesindelningar, transporttider och transportmedel. Metoden som använts i detta arbete är gjord för att kunna appliceras på flera olika områden i samhället, ett exempel på det kan vara i skolplaneringen. Då möjligheten finns att ändra parametrar i analysen för att få fram en anpassad indelning baserat på individers begränsningar kan detta lättare anpassas för att fylla flera funktioner. / A method for redistricting in Health Choice Gävleborg are created and described in this thesis. Redistricting of areas in Health Choice should be objective and take into account the patient's best interest. This work aim to create alternative redistricting in the Health Choice Gävleborg and it also aims to explore the impact of different accessibility parameters. The results will then be used to compare with today's districts that are focused on the caregivers. Gävleborg is designated as the study area because they apply active revision of the districts as well as the uneven distribution of population in the cities and rural areas that can contribute to the redistricting becomes more complex. In this study, two different types of network analysis are applied, shortest path and route planning. The reference system used is SWEREF99. The municipal bus networks are integrated into the analysis in order to create areas from a patient perspective and emphasis is placed on walking distance and the availability of public transport. If residents of an area is not within walking distance to the health center but they are able to use public transportation they will be assigned to this health center instead. If bus transportation is also not possible to the residents they will be assigned to the clinic most accessible by car. Also travel time is a parameter included in this analysis as a criterion for a reasonable bus ride. A separate Python script designed to assign an area to a health center where walking distance, the distance to and from the bus and travel time by bus can be adapted to test the various parameters. In this thesis six alternative solutions to the redistricting in Health Choice Gävleborg are formed. Result is the new redistricting, transportation time and means of transportation. The method used in this work is designed to be applied to many different areas of society; an example can be school redistricting. With a possibility to change parameters in the analysis to obtain a custom classification based on individual restrictions can easily be customized to fulfill several functions.