Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
Desmulyati
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
SOFTWARE DEFECT PREDICTION TRENDS: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF MACHINE AND DEEP LEARNING Harsih Rianto; Omar Pahlevi; Desmulyati; Amrin; Ade Surya Budiman; Budi Supriyadi
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 11 No. 3 (2026): JITK Issue February 2026
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v11i3.7351

Abstract

This study provides a comprehensive bibliometric mapping of global research trends and emerging frontiers in Software Defect Prediction (SDP), emphasizing the integration of machine learning (ML) and deep learning (DL) approaches. Unlike previous bibliometric surveys that focused narrowly on metric-based or short-term analyses, this work offers a broader and more integrated perspective on the intellectual evolution, collaboration patterns, and thematic directions in SDP research. Using data retrieved from the Scopus database and analyzed through Bibliometrix and VOSviewer, the study systematically applied the PRISMA protocol to ensure transparency and replicability. A total of 1,549 publications were examined, revealing a steady increase in scientific output dominated by China, India, and the United States. Thematic and keyword analyses identified five core clusters that trace the paradigm shift from traditional statistical models to advanced ML- and DL-driven predictive frameworks. Emerging topics such as transfer learning, cross-project prediction, and explainable AI (XAI) were identified as promising frontiers shaping the next phase of software quality prediction research. Beyond mapping academic progress, this study contributes strategic insights for researchers seeking to identify research gaps, industry practitioners developing intelligent defect prediction tools, and policymakers designing AI-driven software quality initiatives
Penerapan Algoritma C.45 Untuk Menganalisis Tren Keikutsertaan Sekolah Dalam Olimpiade Sains Nasional Hafdiarsya Saiyar; Desmulyati; Wahyudi; Martua Hami Siregar; Mohammad Noviansyah
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 2 (2026): April, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/h216sr72

Abstract

Olimpiade Sains Nasional (OSN) merupakan ajang kompetisi ilmiah yang diselenggarakan oleh pemerintah sebagai upaya untuk mengembangkan potensi saintifik generasi muda di tingkat nasional maupun internasional. OSN juga berperan sebagai sarana bagi sekolah untuk meningkatkan kualitas dan standar pendidikan melalui kompetisi akademik. Seiring berjalannya waktu, OSN menunjukkan peningkatan jumlah peserta dan bidang lomba, namun tren partisipasi tersebut dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti kebijakan pemerintah, kondisi sekolah, latar belakang sosial ekonomi, serta minat dan bakat siswa terhadap bidang sains. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren keikutsertaan sekolah dalam OSN dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhinya menggunakan algoritma Decision Tree. Pendekatan yang digunakan adalah data mining dengan tahapan pengumpulan, pembersihan, transformasi data, penerapan model Decision Tree, dan evaluasi akurasi model. Data yang digunakan mencakup riwayat partisipasi sekolah dalam OSN selama periode 2009-2024 beserta atribut pendukung seperti akreditasi, jumlah siswa, dan lokasi sekolah.Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree efektif dalam memetakan pola partisipasi sekolah serta mengidentifikasi faktor dominan, yaitu prestasi OSN sebelumnya, akreditasi sekolah, dan fasilitas pendidikan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pihak sekolah dan pemerintah dalam meningkatkan partisipasi OSN di masa mendatang.
Co-Authors Amrin Amrin Budi Supriyadi Budiman, Ade Surya Hafdiarsya Saiyar Harsih Rianto Martua Hami Siregar Mohammad Noviansyah Omar Pahlevi WAHYUDI