OPTIMASI PENGEMBANGAN BIAYA SOFTWARE DENGAN PERBANDINGAN NEURAL NETWORK DENGAN OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA DAN BAGGING - SHOBARY, MAYYA NURBAYANTI (Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi), 2018)
Kajian dalam penelitian ini menitikberatkan pada kegagalan proyek pengembangan perangkat lunak yang perlu dilakukan sebuah usaha estimasi.. metode yang digunakan adalah gabungan ketiga metode yaitu metode neural network, algoritma genetika dan bagging. Hasil eksperiman dari 7 kombinasi parameter penelitian pada dataset cocomo81 dengan neural network didapatkan nilai rata-rata RMSE 0,0626 dan nilai RMSE terkecil adalah 0,056, neural network dan bagging didapatkan nilai rata-rata RMSE adalah 0,051 dan nilai RMSE terkecil adalah 0,049, neural network dan algoritma genetika didapatkan nilai rata-rata RMSE adalah 0,039 dan nilai RMSE terkecil adalah 0,036 dan gabungan ketiga model neural network, algoritma genetika dan bagging didapatkan nilai rata-rata RMSE adalah 0,035 dan nilai RMSE terkecil adalah 0,033. Maka dapat disimpulkan estimasi biaya pengembangan perangkat lunak dengan menggunakan gabungan ketiga metode yaitu metode neural network, algoritma genetika dan bagging lebih akurat dibanding dengan metode individual neural network.Kata Kunci: estimasi, perangkat lunak, neural network, bagging, algoritma genetika