Los deslizamientos de tierra a lo largo de las carreteras principales en las montañas causan fatalidades, daños al ecosistema y degradación del suelo. Este estudio mapeó la susceptibilidad a deslizamientos de tierra a lo largo de la carretera principal Saqqez-Marivan ubicada en la provincia de Kurdistán, Irán, comparando un conjunto de lógica difusa con el proceso de red analítica (lógica difusa-ANP; FLANP) y TOPSIS (lógica difusa-TOPSIS; FLTOPSIS) en términos de su capacidad de predicción. Primero, 100 deslizamientos de tierra identificados a través de encuestas de campo fueron asignados aleatoriamente a un conjunto de datos del 70% y a un conjunto de datos del 30%, respectivamente, para entrenar y validar los métodos. Se consideraron once factores de condicionamiento de deslizamientos de tierra, incluyendo pendiente, aspecto, elevación, litología, uso del suelo, distancia a fallas, distancia a un río, distancia a la carretera, tipo de suelo, curvatura y precipitación. El rendimiento de los métodos fue evaluado inspeccionando las áreas bajo la curva operativa del receptor (AUCROC). Las precisiones de predicción fueron 0.983 y 0.938, respectivamente, para los métodos FLTOPSIS y FLANP. Nuestros hallazgos demuestran que, aunque ambos modelos son conocidos por ser prometedores, el método FLTOPSIS tuvo una mejor capacidad para predecir la susceptibilidad a deslizamientos de tierra en el área de estudio. Por lo tanto, el mapa de susceptibilidad desarrollado a través del método FLTOPSIS es adecuado para informar la gestión y planificación de áreas propensas a deslizamientos de tierra para fines de asignación y desarrollo de tierras, especialmente en áreas montañosas.