Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Semnastek
Muhammad Rizki Fahdia
Ilmu Komputer, STMIK Nusamandiri, Jakarta
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
LINEAR REGRESSION DENGAN PEMBOBOTAN ATRIBUT DENGAN METODE PSO UNTUK SOFTWARE DEFECT PREDICTION Muhammad Rizki Fahdia; Richardus Eko Indrajit
Prosiding Semnastek PROSIDING SEMNASTEK 2017
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kualitas software sudah menjadi bagian yang penting dalam proses pengembangan. Karena semakin kompleksnya sebuah software  dan tingginya ekspektasi dari pelanggan. Maka saat ini biaya pengembangan software juga semakin tinggi. Oleh karena itu dibutuhkan efisiensi untuk menekan biaya pengembangan software. Salah satu cara yang bisa dilakukan yaitu dengan software defect prediction. Dengan sotware defect prediction maka dapat diketahui proyek software mana yang butuh pengecekan lebih intens. Tim test software dapat mengalokasikan waktu dan biaya lebih efektif berdasarkan hasil dari model algoritma. Metode pada riset ini menggunakan prepocessing dengan mengoptimalkan bobot atribut dengan menggunakan metode PSO yang merupakan algoritma pencarian berbasis populasi dan yang diinisialisi dengan populasi solusi acak yang disebut partikel. Berdasarkan hasil pengolaha data dengan metode preprocessing terhadap dataset NASA MDP CM1. Maka didapatkan  metode preprocessing dengan pembobotan atribut dengan metode PSO memiliki peningkatan akurasi menjadi 86.37% dari sebelumnya 85.54% dan AUC menjadi 0.827 dari sebelumnya 0.762.Kata kunci: prediksi cacat software, linier regression, feature selection, optimize weight.
Co-Authors Richardus Eko Indrajit