Giá đất là một yếu tố quan trọng có ảnh hưởng lớn tới sự phát triển kinh tế - xã hội của một quốc gia. Cùng với đó, các cơ quan chức năng về quản lý đất đai, quản lý thị trường cùng các cơ quan kinh tế, ngân hàng đang thiếu công cụ để có thể định giá đất sát với giá thị trường nhằm đưa ra những quyết định, những chính sách đúng đắn về đất đai. Bài báo trình bày phương pháp kết hợp thuật toán phân tích thứ bậc (AHP) và GIS để xác định giá đất theo quy định nhà nước đồng thời kết hợp thêm các tiêu chí để định giá đất theo giá thị trường ở khu vực miền núi, nông thôn
thử nghiệm tại xã Yên Lạc, huyện Yên Thủy, tỉnh Hòa Bình. Kết quả cho thấy việc áp dụng kết hợp phương pháp AHP và GIS giúp công tác định giá đất được thực hiện nhanh chóng, giá đất thu được sát với giá thị trường. Cụ thể khi so sánh kết quả định giá với một số hợp đồng mua bán thực tế thì sai số lớn nhất là 18,1%, nhỏ nhất là 8,9%. Sản phẩm của nghiên cứu có thể là công cụ cho các cơ quan quản lý đất đai, quản lý thị trường, cơ quan thuế, ngân hàng,.... Đồng thời đây cũng cơ sở để thử nghiệm áp dụng phương pháp này cho khu vực đô thịLand value is an important factor that greatly affects the socio-economic development of a country. However, the authorities on land management, market management, economic agencies and banks are lacking tools to be able to price land close to the market price in order to make decisions, the right policies on land. The paper presents the method of combining Analytic Hierarchy Process (AHP) and GIS to decide land prices according to state regulations and incorporating additional criteria to determine land market prices in rural-mountainous areas with the case study at Yen Lac commune, Yen Thuy district, Hoa Bỉnh province. The results showed that the application of the combination of AHP and GIS methods can support for quickly valuating land price and the land price was close to the market price. Comparing land prices generating from the AHP and GIS method and that of some actual sale and purchase contracts showed that the highest variation was 18.1% and the lowest variation was 8.9%. This method can be used as a tool for land management agencies, market managers, tax authorities, banks,... and the application of this method for urban areas should be carried out.