Integrasi Bagging dan Greedy Forward Selection pada Prediksi Cacat Software dengan Menggunakan Naive Bayes - Fitriyani, -; Wahono, Romi Satria (IlmuKomputer.Com, 2015)
Kualitas software ditemukan pada saat pemeriksaan dan pengujian. Apabila dalam pemeriksan atau pengujian tersebut terdapat cacat software maka hal tersebut akan membutuhkan waktu dan biaya dalam perbaikannya karena biaya untuk estimasi dalam memperbaiki software yang cacat dibutuhkan biaya yang mencapai 60 Miliar pertahun. Naïve bayes merupakan algoritma klasifikasi yang sederhana, mempunya kinerja yang bagus dan mudah dalam penerapannya, sudah banyak penelitian yang menggunakan algoritma naïve bayes untuk prediksi cacat software yaitu menentukan software mana yang masuk kategori cacat dan tidak cacat pada. Dataset NASA MDP merupakan dataset publik dan sudah banyak digunakan dalam penelitian karena sebanyak 64.79% menggunakan dataset tersebut dalam penelitian prediksi cacat software. Dataset NASA MDP memiliki kelemahan adalah kelas yang tidak seimbang dikarenakan kelas mayoritas berisi tidak cacat dan minoritas berisi cacat dan kelemahan lainnya adalah data tersebut memiliki dimensi yang tinggi atau fitur-fitur yang tidak relevan sehingga dapat menurunkan kinerja dari model prediksi cacat software. Untuk menangani ketidakseimbangan kelas dalam dataset NASA MDP adalah dengan menggunakan metode ensemble (bagging), bagging merupakan salah satu metode ensemble untuk memperbaiki ketidakseimbangan kelas. Sedangkan untuk menangani data yang berdimensi tinggi atau fitur-fitur yang tidak memiliki kontribusi dengan menggunakan seleksi fitur greedy forward selection. Hasil dalam penelitian ini didapatkan nilai AUC tertinggi adalah menggunakan model naïve bayes tanpa seleksi fitur adalah 0.713, naïve bayes dengan greedy forward selection sebesar 0.941 dan naïve bayes dengan greedy forward selection dan bagging adalah sebesar 0.923. Akan tetapi, dilihat dari rata-rata peringkat bahwa naïve bayes dengan greedy forward selection dan bagging merupakan model yang terbaik dalam prediksi cacat software dengan rata-rata peringkat sebesar 2.550.