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.
Copyrights © 2024