KECENDERUNGAN PEMILIHAN LOKASI PEMUKIMAN BERDASARKAN ANALISIS MULTIKRITERIA DI KOTA MANADO
Winsy Christo Deilan Weku 1)
1) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Manado Jl. Kampus Unsrat, Manado 95115 Email : wincy24@yahoo.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  faktor-faktor  dominan  (kriteria)  yang mempengaruhi individu dalam memilih lokasi pemukiman. Selanjutnya lokasi-lokasi pemukiman diurutkan  sesuai  dengan  selera/kecenderungan  yang  ada  pada  responden.  Untuk  menjembatani berbagai  kriteria  yang  saling  berbeda  dari  para  responden,  maka  dapat  digunakan  metode  Multi Criteria  Decision  Making  (MCDM)  dengan  metode  yang  terpilih  yaitu  metode  Penjumlahan Terboboti/ Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Jarak Terdekat ke Titik Ideal/ Technique for Order Preference by  Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), dimana kedua metode ini saling melengkapi  satu  sama  lainnya.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  bahwa  responden  secara  umum, responden  berpendidikan  sarjana  dan  responden  berpendapatan  kelas  bawah  cenderung  memilih lokasi  pemukiman  Telkom  Mas  sebagai  pilihan  utama.  Berbeda  halnya  dengan  responden berpendidikan  non-sarjana  dan  responden  berpendapatan  kelas  atas  cenderung  untuk  memilih Citra Land sebagai lokasi pemukimannya.
Kata Kunci : Lokasi Pemukiman, MCDM, SAW, TOPSIS

## HOUSING SUITABILITY LOCATION PREFERENCE BASED ON MULTICRITERIA ANALYSIS IN MANADO

## ABSTRACT
The purposes of this research are to determine the dominant factors from every individual to  choose  their  district  location.  Furthermore,  to  organized  the  district  location  according  the dominant  factors.  For  the  respondent  with  different  background,  it  implies  to  their  significant criteria.  Decision  making  problems  with  these  characteristics  are  basically  members  of  Multi Criteria Decision Making (MCDM). Simple Additive Weighting (SAW) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methods have been developed in this study to solve this problem as comprehensive. The results of this research reveals that general respondent, higher educated respondent and lower income respondent disposed to choose Telkom Mas as their district location. Furthermore lower respondent and higher income respondent disposed to choose Citra Land as their district location.
Keywords : District Location, MCDM, SAW, TOPSIS

## PENDAHULUAN
Pengembangan pemukiman bagi individu memerlukan suatu pengidentifikasian  lahan  dan  lokasi  sebagai kegiatan yang penting dalam proses perencanaan  dan  pembangunan.  Kriteria lahan tinggal untuk masing-masing stakeholder bisa  berbeda-beda,  dari  pihak lingkungan  hidup  akan  sangat  menekankan pada  lingkungan,  berbeda  halnya  dengan pihak developer (pengusaha)  yang  lebih menekankan pada profit .
Setiap individu memiliki latar belakang sosial dan ekonomi yang berbeda-beda. Oleh karena  itu,  individu  tersebut  juga  memiliki pandangan, kriteria dan pilihan yang berbeda- beda untuk menentukan lahan pemukimannya. Individu yang memiliki latar belakang perekonomian yang lebih tinggi dari individu  lainnya,  cenderung  untuk  memilih daerah  yang  relatif  lebih  aman,  luas, layanan/ service /fasilitas  yang  baik,  akses transportasi yang mudah, dan lain sebagainya yang  memungkinkan  dia  untuk  hidup  lebih nyaman.  Berbeda  halnya  dengan  individu
yang  berpendapatan  lebih  rendah  cenderung untuk memilih daerah yang dapat mendukung perekonomiannya tanpa memperhatikan service /pelayanan/fasilitas  yang  baik  dan aman.
Dengan  memperhatikan  latar  belakang tersebut,  maka  permasalahan  yang  dikaji dalam  penelitian  ini,  yaitu  bagaimana memilih  lokasi  pemukiman  yang  layak  bagi setiap individu dengan memperhatikan kriteria-kriteria  yang  muncul  berdasarkan latar  belakang  sosial-ekonomi  individu  yang berbeda.  Sehingga  tujuan  penelitian  ini adalah  menganalisis  faktor-faktor  dominan yang mempengaruhi pengurutan lokasi pemukiman  dan  menetapkan  urutan  lokasi pemukiman berdasarkan faktor-faktor dominan di Kota Manado.

## Evaluasi Kesesuaian Lahan
Menurut  Malczewski dalam Kapantow (2003), setiap lahan potensial untuk pembangunan memiliki karakteristik masing- masing  yang  secara  umum  mengacu  pada atribut lokasi. Atribut data termasuk informasi  pada  sumber  daya  alami,  sumber daya  manusia  dan  sumber  daya  buatan manusia  (Kozlowski,  1986).  2  fase  dalam evaluasi kesesuaian lahan ini, yaitu:
1. Fase  Penyaringan,  tujuan  dari  fase  ini adalah  meniadakan  semua  lokasi  yang tidak  dapat  diterima  untuk  suatu  tujuan pembangunan oleh karena adanya pertimbangan lingkungan, peraturan atau faktor-faktor lainnya.
2. Fase Evaluasi, bertujuan untuk menentukan  tingkat  kesesuaian  setiap lokasi  yang  telah  diterima  (Kapantouw, 2003).
Beberapa  hal  yang  harus  diperhatikan untuk  mengidentifikasi dan  mengukur proses evaluasi  kriteria  antara  lain:  (a)  identifikasi kriteria  yang  relevan,  (b)  standarisasi  nilai performance ,  (c)  pengukuran  bobot  nilai,  (d) pengukuran skala nilai.

## Multikriteria Analisis
Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM),  mengacu  pada  suatu  kenyataan tentang  bagaimana  membuat  keputusan berdasarkan banyaknya pilihan, dan biasanya mengandung kriteria yang saling bertentangan. Dalam konteks bisnis, masalah MCDM  lebih  kompleks  dan  biasanya  dalam skala besar. Sebagai contoh, banyak perusahaan di
Eropa menjalankan
perusahaannya  dengan  beratus-ratus  kriteria dan  sub  kriteria  dengan  mempergunakan model  bisnis European  Foundation  for Quality  Management –  EFQM  (Matteu, 2002).
Menurut  Vincke  (1986),  penyelesaian masalah  dalam  bidang  MCDM,  dibedakan atas  tiga  jenis  yaitu  :  (a)  pemilihan  masalah, (b)  masalah  peringkat  dan  (c)  penyortiran data.
1. Bentuk MCDM
Sebuah masalah MCDM dapat digambarkan  dengan  menggunakan  sebuah matriks  keputusan.  Anggap  terdapat m alternatif yang berhubungan dengan n atribut, sehingga  sebuah  matriks  keputusan  akan berukuran m  x  n dengan  masing-masing elemen Y ij , dengan  atribut  ke- j dari i alternatif.  Data  yang  sudah  ada  dapat dibentuk ke dalam  Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Matriks Evaluasi
K 1 K 2 K 3 . . . .  K j Total Skor P 1 y 11 y 12 y 12 ... y 1j P 2 y 21 y 22` y 23 ... y 2j P 3 y 31 y 32 y 33 ... y 3j . . . . . . . . . . . . . . . . . . P i y i1 y i2 y i3 ... y ij
2. Penyelesaian  MCDM,  menurut  sifat penyelesaiannya  (Hwang  dan  Yoon, 1981) dibedakan menjadi (a)
Penyelesaian Ideal, (b) Penyelesaian Non dominasi,  (c)  Penyelesaian  memuaskan,
(d) Penyelesaian terpilih.
3. Metode  MCDM,  terdiri  atas  dua  metode MCDM,  yaitu compensatory dan non- compensatory (Hwang dan Yoon, 1981). Kedua metode ini menggunakan bentuk  umum  dari  langkah-langkah  yang dapat  diberikan  sebagai  berikut:  (Franklin dan Niemeier, 1998)
1). Menentukan tujuan yang relevan
2). Menentukan  alternatif-alternatif  untuk dievaluasi
3). Menentukan atribut yang relevan untuk mengevaluasi alternatif dan
menentukan  nilai  diluar  jangkauan atribut individu.
4). Merangking  dan  mendapatkan  bobot (yang telah dinormalkan) untuk atribut kepentingan relatif.
5). Menskor  masing-masing  atribut  dari setiap  alternatif.  Setiap  alternatif  i dapat  diasumsikan  sebagai  sebuah vektor  deskripsi  pada  atribut  j  yang berbeda. X i = (x i,1 ; x i,2 ; ... ; x i,j ; ... ;x i,n ).
6). Menghitung kegunaan multiatribut dari beragam pilihan, dengan menggunakan kedua metode skoring.
7). Menyediakan  analisis  pasca  evaluasi dan  kemudian  menentukan  alternatif mana yang terbaik.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi dan Waktu Pelaksanaan
Lokasi  pemukiman  yang  dijadikan objek  penelitian  adalah  CBSA  Gold  Estate, Green  Garden,  Star  of  Paniki,  Villa  Mutiara, Lembah  Nyiur  Kairagi  Mas  yang  terletak  di kecamatan  Mapanget,  Telkom  Mas  di kecamatan  Maumbi  dan  Citra  Land  di kecamatan  Pineleng.  Penelitian ini  dilakukan pada  bulan  Maret  dan  awal  bulan  April, dimana  pengambilan  data  untuk  lokasi  pada awal  bulan  Maret  dan  pengambilan  data untuk  responden  dilakukan  pada  akhir  bulan Maret dan awal bulan April.
Gambar 2. Responden Berdasarkan Wilayah Amatan
Banyaknya  responden  yang  diambil untuk  penelitian  ini  adalah  sebanyak  80 responden yang tersebar di berbagai lokasi di kota  Manado.  Dengan  perbandingan  sebagai berikut;  16  responden  di  Malalayang,  15 responden  di  Sario  (Kampus),  14  responden
di  Teling,  8  responden  di  Tuminting,  12 responden  di  Tikala  dan  15  responden  di Winangun.  Sedangkan  objek  amatan  untuk lokasi  perumahan  sebanyak  7  perumahan yang  baru  diambil  secara  sengaja,  dengan memperhatikan kesamaan dari sisi ekonomi.
Penelitian ini membagi para responden secara  umum  tanpa  adanya  perbedaan sebanyak  80  responden,  menurut pendidikan sarjana  sebanyak  58  responden,  non  sarjana sebanyak  22  responden,  kemudian  tingkat pendapatan dengan mengambil median pendapatan Rp.2.675.000,- dimana responden dengan  pendapatan  lebih  besar  atau  sama dengan  Rp.2.675.000,-  digolongkan  sebagai responden  kelas  atas  sebanyak  40  responden dan  responden  dengan  pendapatan  kurang dari  Rp.2.675.000,-  digolongkan  sebagai responden kelas bawah sebanyak 40 responden.

## Analisis Data
Data  yang  telah  ada  kemudian  akan diolah dengan menggunakan bantuan komputer yang menggunakan software spread  sheet Excel  XP.  Beberapa  variabel sebagai  kriteria  umum  yang  akan  diteliti untuk digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Kemudahan untuk mendapatkan transportasi dan layanannya.
2. Akses ke tempat hiburan.
3. Ekonomi (Harga tanah).
4. Fasilitas Layanan Umum.
Malalayang 19% Sario 19% Teling 18% Tuminting 10% Tikala 15% Winangun 19% Malalayang Sario Teling Tuminting Tikala Winangun MCDM Non-Compensatory Compensatory Concordance Compromising Scoring  SAW  AHP  MAVT  TOPSIS  AIM  MPS  ELECTRE  PROMETHEE
 EVAMIX ER Gambar 1. Klasifikasi metode multiatribute

## Pemilihan Lokasi
Kemudahan Transportasi Akses ke tempat Hiburan
Sosial Ekonomi Fasilitas Layanan Umum Waktu Tempuh ke jalan Utama Waktu Tempuh ke Pusat Kota Dekat Layanan transportasi Dekat dengan pantai Dekat bioskop 21 Harga rumah Cicilan rumah Dekat Supermarket Dekat rumah sakit Dekat Sarana Pendidikan UNSRAT
Gambar 3. Hubungan antara kriteria umum dan kriteria khusus
Dan  prosedur  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  seperti  pada  Gambar  4, dilakukan dua tahap, yaitu: evaluasi
kesesuaian  lahan  pemukiman  dan  penentuan lokasi  pemukiman  yang  cocok  berdasarkan MCDM. 1. Evaluasi Kesesuaian Lahan Pemukiman Evaluasi kesesuaian lahan pemukiman  ini  dimaksudkan  untuk  melihat secara  umum  lahan  yang  potensial  untuk ditinggali.  Hal-hal  yang  perlu  dilakukan adalah: a). Pengambilan data. Dalam proses pengambilan  data  dilakukan  dua  kali, yaitu 1). Pengambilan data terhadap responden  yang  bertempat  tinggal di  Manado,  sebanyak  80  responden dan dilakukan secara acak. 2). Pengambilan data terhadap perumahan  (lokasi  pemukiman), sebanyak  7  lokasi  pemukiman berdasarkan kriteria khusus pula.
b). Kemudian dilakukan pencocokan antara  nilai  rata-rata  responden  untuk kriteria  khusus  dengan  kriteria  khusus lokasi  pemukiman  yang  memenuhi syarat.  Hasilnya  akan  didapatkan  nilai kriteria  (x ij )  yang  dapat  disusun  dalam sebuah tabel.
c). Dari penanganan sampel yang ada, kita memiliki  2  nilai  yaitu  nilai  bobot  (w ij ) dan  nilai  kriteria  (x ij )  yang  akan dihitung dengan metode MCDM.
2. Penentuan  Lokasi  Pemukiman  yang Cocok dengan Metode MCDM
a). Metode TOPSIS 1). Menghitung standarisasi vektor normal  untuk  nilai  kriteria  (x ij ), dengan rumus
n j ij ij ij x x r 1 2 ,
dalam hal ini j menyatakan 7 lokasi pemukiman, i menyatakan 10 kriteria khusus yang diberikan 2). Kemudian menghitung rating bobot normal (v ij ) dengan cara melakukan perkalian  antara  skor  normal  (r ij ) dengan  nilai  bobot  (w ij ).  Dengan rumusnya:
v ij = w i . r ij 3). Kemudian dilakukan pengidentifikasian penyelesaian positif  ideal  dan  negatif  ideal. Penyelesaian ideal positif
merupakan gabungan semua kriteria terbaik yang  dapat  dicapai,  dan dinyatakan  dengan  A * =  {v 1 * ,  v 2 * , ...,  v i * ,  ...  ,  v n * },  dimana  v i * merupakan  nilai  terbaik  untuk kriteria ke i diantara semua alternatif kriteria. Penyelesaian ideal  negatif  merupakan  gabungan semua  kriteria terjelek yang  dapat dicapai,  dan  dinyatakan  dengan  A -
=  {v 1 - ,  v 2 - ,  ...,  v i - ,  ...  ,  v n - },  dimana v i - merupakan  nilai  terjelek  untuk kriteria ke i diantara semua alternatif kriteria.
Pengambilan Data Data Responden Data Perumahan MCDM TOPSIS SAW HASIL MCDM Membandingkan Data Responden dengan pengamatan lapangan KESIMPULAN Penanganan Data Penanganan sampel:  Menghitung Nilai Bobot  Menghitung Nilai Kriteria
E V A L U A S I M C D
M
Gambar 4. Bagan Alir Pelaksanaan Penelitian
4). Menghitung  pengukuran  berbeda. pemisahan  atau  jangkauan  untuk masing-masing kriteria dari penyelesaian  ideal  positif  A * dan negatif  A - diberikan  jarak  ruang dimensi n Euclidean, sebagai berikut: n i i ij j v v S 1 2 * * dan n i i ij j v v S 1 2
dalam hal ini j menyatakan 7 lokasi pemukiman, i menyatakan 10
kriteria khusus
5). Menghitung kesamaan indeks untuk penyelesaian  ideal  positif,  untuk lokasi j, akhirnya diberikan oleh
j j j j S S S C * * * , dengan 1 0 * j C
Lokasi  pemukiman  yang  cocok berdasarkan responden bisa didapatkan dengan cara mengurutkan  nilai  C  dari  yang besar ke yang paling kecil. Sehubungan  dengan  itu  kita  bisa mendapatkan  kriteria-kriteria  yang mendukung lokasi pemukiman tersebut.
b). Metode SAW
Untuk metode SAW didapatkan dengan menjumlahkan semua nilai rating bobot normal  untuk  satu  lokasi  berdasarkan semua  kriteria  yang  ada.  Lokasi pemukiman  yang  cocok  berdasarkan responden bisa didapatkan dengan cara mengurutkan nilai C dari yang besar ke yang  paling  kecil.  Sehubungan  dengan itu  kita  bisa  mendapatkan  kriteria- kriteria yang mendukung lokasi pemukiman tersebut.
Kemudian  dari  kedua  metode  tersebut akan  dibuat  generalisasi  peringkat  dengan mengambil  jumlah  peringkat  dari  kedua metode  tersebut  (Jankowski,  1988).  Hasil terkecil jumlahan rangking dari kedua metode tersebut  merupakan  pilihan  lokasi  yang terbaik, demikian juga seterusnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menggunakan  metode  MCDM diperlukan  nilai  bobot  dan  nilai  preferensi. Nilai bobot adalah nilai yang menggambarkan  tingkat  kepentingan  relatif dari  suatu  kriteria  terhadap  kriteria  lainnya. Semakin  besar  nilai  bobot  diberikan  oleh responden,  berarti  semakin  besar  tingkat kepentingan  dari  suatu  kriteria  menurut responden  tersebut.  Nilai  bobot  ini  harus berjumlah  1  untuk  seluruh  kriteria  khusus yang diberikan.
.
Tabel 2. Penentuan bobot responden berdasar criteria khusus
Kriteria Umum Kriteria Khusus Bobot Umum Sarjana Non Sarjana Kelas Atas Kelas Bawah Kemudahan Untuk Mendapatkan Transportasi Dan Layanannya Waktu Tempuh Ke Jalan Utama 0,1148 0,1040 0,131 0.108 0,122 Waktu Tempuh Ke Pusat Kota 0,1026 0,1807 0,108 0.101 0,104 Dekat Dengan Layanan Transportasi 0,1169 0,1160 0,120 0.115 0,118 Akses Ke Tempat Hiburan Dekat Dengan Pantai 0,0713 0,0668 0,085 0.073 0,068 Waktu Tempuh Ke Bioskop 21 0,0944 0,0922 0,100 0.099 0,089 Ekonomi Harga Rumah 0,1330 0,1405 0,111 0.134 0,131 Adanya Cicilan 0,1270 0,1334 0,107 0.128 0,125 Fasilitas Layanan Umum Dekat Pusat Perbelanjaan 0,0712 0,0722 0,068 0.068 0,073 Dekat Rumah Sakit 0,0841 0,0825 0,087 0.082 0,085 Waktu Tempuh Ke Tempat Sarana Pendidikan 0,0848 0,0867 0,079 0.088 0,081 Total 1 1 1 1 1 Berdasarkan  nilai  kriteria  yang  telah ditentukan sebelumnya, maka akan diterapkan metode MCDM untuk
menentukan  lokasi  permukiman  yang  cocok. Metode  yang  dipakai  adalah  TOPSIS  yang nantinya akan didukung oleh metode SAW.
1. Penyelesaian Topsis
Menurut  pendapat  responden  secara umum,  maka  Citra  Land  merupakan lokasi utama. Menurut responden berpendidikan  sarjana,  maka  Lembah Nyiur  Kairagi  Mas  dan  Telkom  Mas merupakan  daerah  utama  pemukiman, tetapi  menurut  responden  berpendidikan Non-Sarjana  Citra  Land  merupakan daerah  pemukiman  utama.  Sementara  itu menurut  responden  kelas  atas  yang berpendapatan di atas
median
Rp.2.675.000,-  Citra  Land  merupakan daerah pilihan utama sedangkan menurut kelas  bawah  yang  berpendapatan  di bawah  median  maka  Telkom  Mas merupakan daerah pilihan utama.

## Tabel 3.  Penyelesaian TOPSIS semua responden
berdasar lokasi Lokasi Penyelesaian Topsis Umum  Sarjana Non Sarjana Kelas Atas Kelas Bawah CBSA  0,3714  0,3483  0,4222  0,3153  0,3499 GG 0,4991  0,4950 0,5152 0,4740 0,5575 SOP 0,5896  0,5970 0,5261 0,5632 0,6287 VM 0,4209  0,4191 0,4238 0,4179 0,4789 LNKM  0,6141  0,6179  0,5579  0,5977  0,6432 TM 0,6142  0,6179 0,5579 0,5981 0,6438 CL 0,6127  0,6122 0,5778 0,6165 0,5654
2. Penyelesaian SAW Sementara itu berdasarkan SAW, menurut  pendapat  responden  secara umum,  responden  berpendidikan  sarjana, responden  berpendidikan  Non-Sarjana, responden kelas atas yang berpendapatan di  atas  median  Rp.2.675.000,-  memilih Citra  Land merupakan  daerah  pilihan utama  sedangkan  menurut  kelas  bawah yang  berpendapatan  di  bawah  median maka Telkom  Mas merupakan  daerah pilihan utama.

## Tabel 4.  Penyelesaian SAW semua responden berdasar lokasi
Lokasi Penyelesaian SAW Umum  Sarjana Non Sarjana Kelas Atas Kelas Bawah CBSA  0,3407  0,3374  0,3534  0,3371  0,3378 GG 0,3708  0,3703  0,3750  0,3701  0,3776 SOP 0,3720  0,3740  0,3645  0,3729  0,3794 VM 0,3562  0,3556  0,3586  0,3562  0,3610 LNKM  0,3824  0,3835  0,3768  0,3826  0,3833 TM 0,3829  0,3840  0,3768  0,3841  0,3850 CL 0,3865  0,3860  0,3885  0,3907  0,3812
3. Penyelesaian Menyeluruh Kedua Metode Sedangkan  untuk  jumlah  ranking  kedua metode,  didapatkan  bahwa  Telkom  Mas merupakan pilihan bagi responden umum, sarjana dan kelas bawah, kemudian  Citra  Land  dipilih  oleh responden non-sarjana dan kelas atas.

## Tabel 5.  Total Ranking TOPSIS dan SAW semua responden berdasar lokasi
Lokasi Ranking Umum Ranking Sarjana Ranking Non Sarjana Ranking Kelas Atas Ranking Kelas Bawah Topsis Saw Jmlh Rank Topsis Saw Jmlh Rank Topsis Saw Jmlh
Rank Topsis Saw Jmlh Rank Topsis Saw Jmlh Rank CBSA 7 7 14 7 7 14 7 7 14 7 7 14 7 5 12 GG 5 5 10 5 5 10 4 4 8 5 5 10 5 6 11 SOP 4 4 8 4 4 8 5 5 10 4 4 8 3 4 7 VM 6 6 12 6 6 12 6 6 12 6 6 12 6 7 13 LNKM 2 3 5 1 3 4 2 2 4 3 3 6 2 2 4 TM 1 2 3 1 2 3 2 2 4 2 2 4 1 1 2 CL 3 1 4 3 1 4 1 1 2 1 1 2 4 3 7

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1 Kecenderungan  lokasi  pemukiman  di kota  Manado  didasarkan  terutama  pada faktor ‘harga rumah’. Hal ini ditunjukkan oleh responden umum, responden berpendapatan kelas bawah dan responden kelas atas.
2 Lokasi pemukiman yang terpilih
berdasarkan  responden  berpendidikan sarjana,  responden  berpendapatan  kelas bawah  serta  responden  yang  digabung adalah  Telkom  Mas.  Sedangkan  lokasi pemukiman menurut responden
berpendidikan non sarjana dan responden berpendapatan  kelas  atas  cenderung memilih Citra Land.

## DAFTAR PUSTAKA
Azar,  F.  S.,  2000, Multiattribute  Decision Making: Use of Three Scoring Methods to  Compare  The  Performance  of Imaging Techniques for Breast Cancer Detection ,  Univ.  Of  Pennsylvania,
Philadelphia. Franklin,  J.  P.;  Niemeier,  D.  A.,  1998, The Prioritization Of Mobility Improvements  Using  A  Multicriteria Prioritization  Algorithm  Final  Report , University of California.
Hwang  C.  L.  and  Yoon  K.,  1981, Multiple
Attribute  Decision  Making  Methods and Applications , Springer-Verlag, New York.
Isard,  W.,  1977, Introduction  to  Regional Science , Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, New Jersey.
Kapantouw,  G.,  2003, A  Spatial  Decision Support System For Location Suitability  Analysis  For  Sustainable Tourism Development – Tesis Doctoral, The University Of Queensland.
Kozlowski  J.  1986, Threshold  Approach  In Urban,  Regional,  and  Environmental Planning:  Theory  and  Practice .  St. Lucia,  Queensland:  University  of Queensland Press.
Matteu,  A.  V.,  2002, ClusDM:  A  Multiple Criteria  Decision  Making  Method  for Heterogeneous  Data  Sets –  Tesi Doctoral,
UNIVERSITAT POLITÈCNICA  DE  CATALUNYA, Departament de Llenguatges i Sistemes
Informàtics.
Vincke,  Ph.,  1986,  Analysis  Of  Multicriteria Decision  Aid  In  Europe. European Journal  of  Operational  Research ,  25, 160-168.