Penggunaan Machine Learning untuk Memprediksi Defect pada Pengembangan Perangkat Lunak - Gilang Saputro; Kinta Aurora; Toto Winarko; Andara Shayla; Aries Saifudin (Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia, 2024)
Penelitian ini mengaplikasikan machine learning untuk memprediksi defect dalam pengembangan perangkat lunak, menggunakan model Random Forest, SVM, dan Neural Networks. Hasil menunjukkan akurasi tinggi dalam identifikasi cacat, memungkinkan perbaikan lebih awal dan peningkatan efisiensi serta kualitas produk. Tantangan meliputi kebutuhan dataset representatif dan penyesuaian parameter model. Secara keseluruhan, metode ini menawarkan solusi inovatif untuk peningkatan kualitas pengembangan perangkat lunak.