PENERAPAN PENERAPAN TEKNIK PSO OVER SAMPLING DAN ADABOOST J48 UNTUK MEMPREDIKSI CACAT SOFTWARE
DOI:
https://doi.org/10.51977/jti.v2i2.249Keywords:
Ketidak seimbangan kelas, Adaboost, Decision Tree J48Abstract
Perangkat lunak yang bermutu ditentukan oleh jumlah cacat yang ditemukan pada saat proses pengujian. Proses perbaikan perangkat lunak setelah terdistribusi memiliki resiko yang lebih tinggi. Beberapa metode telah diujikan untuk memprediksi cacat pada perangkat lunak. Secara umum dataset software metrics telah digunakan sebagai acuan. Dataset software metrics bersifat tidak seimbang sehingga berpengaruh terhadap tingkat akurasi pemrediksi cacat perangkat lunak. Pada tahapan pra pemrosesan, digunakan metode Particle Swarm optimization (PSO) untuk mengatasi masalah polusi data serta metode Random Over Sampling (ROS) untuk menangani ketidak seimbangan kelas pada dataset. Metode yang diusulkan pada penelitian ini yaitu algoritma decision tree J48 yang dioptimalkan dengan teknik adaboost. Dataset software metrics yang digunakan pada penelitian ini bersumber pada dataset PROMISE repository. Hasil penelitian menunjukan bahwa penggunaan teknik adaboost pada algoritma decision tree J48 layak digunakan sebagai metode untuk memprediksi cacat pada perangkat lunak dengan nilai akurasi mencapai 93,507% dan nilai AUC mencapai 0,935
Downloads
Downloads
Published
Issue
Section
License
Pemberitahuan Hak Cipta
Usulan kebijakan untuk jurnal yang menawarkan akses terbuka Syarat yang dibutuhkan penulis adalah sebagai berikut:
1. Penulis memegang hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama secara bersamaan di bawah lisensi di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0), yang mengizinkan orang lain untuk menyalin dan mendistribusikan ulang materi ini dalam bentuk atau format apa pun termasuk menyusun, memodifikasi, dan membuat turunan materi ini untuk tujuan apa pun, termasuk tujuan komersial.
2. Penulis dapat membuat pengaturan kontrak terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi dekaden publikasi jurnal (misalnya mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan mengakui publikasi aslinya di jurnal ini.
3. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting artikel secara online (misalnya di repositori institusional atau di situs web mereka) seperti pada Garuda, Academia, researchgate atau repository lainnya sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif dan kutipan artikel yang diterbitkan lebih awal dan lebih maju (periksa: Efek Akses Terbuka)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
