Prediksi Maintainability Perangkat Lunak Menggunakan Neural Network Berdasarkan Maintainability Index - Fitriana, Ila Virnanda; Chandra Saputra, Mochamad; Sapta Prakoso, Bondan (Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer, 2026)
Penelitian ini menggunakan model Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi Maintainability Index (MI) berbasis metrik kode Comment Density, Cyclomatic Complexity, Halstead Volume, dan Cohesion. Model dilatih menggunakan skema hold-out 80:20, dievaluasi melalui repeated hold-out testing sebanyak 10 kali, serta divalidasi menggunakan K-Fold Cross-Validation. Evaluasi hold-out menghasilkan MAE 2.8306, MAPE dan MMRE 0.1147, serta R² 0.8295. Repeated hold-out menunjukkan nilai rata-rata MAE 3.1843, MAPE dan MMRE 0.1293, dengan R² berada pada rentang 0.73–0.81 dan rata-rata 0.7802. Validasi K-Fold menghasilkan MAE 3.1734, MAPE dan MMRE 0.1279, serta R² 0.7859. Uji Wilcoxon Signed Rank Test menghasilkan p-value 0.177566, yang menunjukkan tidak terdapat perbedaan signifikan antara nilai MI aktual dan prediksi.