Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pilar Nusa Mandiri
Dewi Larasati
Teknik Komputer AMIK BSI Jakarta
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN FEATURE SELECTION PADA BAYESIAN NETWORK UNTUK PREDIKSI CACAT PERANGKAT LUNAK Sukmawati Anggraeni Putri; Dewi Larasati
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 13 No 2 (2017): PILAR Periode September 2017
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1202.808 KB)

Abstract

Pada perkembangannya penelitian pada bidang prediksi cacat perangkat lunak, semakin banyak diminati oleh para peneliti. Untuk mengurangi biaya perawatan dan menjaga kualitas perangkat lunak. Salah satunya dengan, pemilihan modul cacat dan tidak cacat pada perangkat lunak menggunakan machine learning. Salah satunya adalah machine learning Bayesian Network, yang memiliki kinerja lebih baik dari Naive Bayesian. Seperti yang telah dilakukan pada penelitian ini, bahwa Bayesian Network dengan mengintegrasikan algoritma pemilihan atribute seperti Chi Square, Information Gain dan Relief. Model tersebut dapat menghasilkan tingkat akurasi hingga 0,9 % pada salah satu dataset Nasa yang digunakan pada penelitian ini. Oleh karenanya kinerja dan tingkat akurasi Bayesian Network pada prediksi cacat perangkat lunak sangat baik.
Co-Authors Sukmawati Anggraeni Putri