Nur Fajri Azhar
Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Memprediksi Waktu Memperbaiki Bug dari Laporan Bug Menggunakan Klasifikasi Random Forest Nur Fajri Azhar; Siti Rochimah
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 11 No 1 (2016)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (154.68 KB)

Abstract

Pengembang perangkat lunak harus memiliki rencana dalam pengaturan biaya pengembangan perangkat lunak. Perbaikan perangkat lunak dalam fase pemeliharaan sistem dapat disebabkan oleh bug. Bug adalah kerusakan yang terjadi pada perangkat lunak yang tidak sesuai dengan kebutuhan perangkat lunak. Bug perangkat lunak dapat memiliki waktu yang cepat atau lama dalam perbaikan yang bergantung dari tingkat kesulitannya. Pengembang dapat dibantu oleh rekomendasi model prediksi dan memberikan bahan pertimbangan waktu perbaikan bug. Dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan praproses penyaringan dataset, algoritma random forest untuk pembangunan pendekatan prediksi dan 10-fold cross validation untuk menghitung akurasi. Random forest digunakan karena memiliki kelebihan dalam hal akurasi jika digunakan dengan dataset berjumlah besar. Metode dalam penelitian ini memperoleh akurasi dengan rentang antara 70%-79%. Metode dalam penelitian ini memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode decision tree, random forest, dan naïve bayes