SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN NOVEL DENGAN MENGGUNAKAN METODE SWARA (STEPWISE WEIGHT ASSESSMENT RATIO ANALYSIS) DAN MABAC

Banyaknya jumlah novel yang dirilis menyebabkan ada banyak pilihan novel yang membuat para pembaca mengalami kesulitan dalam memilih novel yang kriterianya sesuai dengan keinginan pembaca. Untuk membantu pembaca novel maka pada penelitian ini dibangunlah sistem rekomendasi pemilihan novel dengan menggunakan metode Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) dan Metode Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Metode SWARA bertindak berbeda dari alat pembobotan lain seperti, AHP, Entrophy, dan ANP dimana Metode ini memberikan kesempatan kepada penguna untuk memilih prioritas mereka berdasarkan situasi lingkungan ekonomi saat ini. Metode MABAC dipilih karena dibandingkan dengan metode perangkingan lainnya seperti SAW, COPRAS, TOPSIS, dan VIKOR menyediakan solusi stabil (konsisten) dan merupakan metode yang dapat diandalkan untuk metode perangkingan yang rasional. Dari hasil pengujian menunjukan bahwa, berdasarkan pengujian Mean Absolute Error (MAE) dengan menggunakan 150 masukan tingkat kepentingan prioritas kriteria yang berbeda-beda yang menghasilkan rekomendasi terbaik adalah kriteria harga dengan tingkat kepentingan prioritas paling penting, tahun rilis dengan tingkat kepentingan prioritas sedikit penting, jumlah halaman dengan tingkat kepentingan prioritas penting, berat buku dengan tingkat kepentingan prioritas penting dengan nilai MAE 0,156 dan tingkat akurasi 0,844.