Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mnemonic
Muliadi
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
PENINGKATAN KINERJA PREDIKSI CACAT SOFTWARE DENGAN HYPERPARAMETER TUNING PADA ALGORITMA KLASIFIKASI DEEP FOREST Emma Andini; Mohammad Reza Faisal; Rudy Herteno; Radityo Adi Nugroho; Friska Abadi; Muliadi
Mnemonic : Jurnal Teknik Informatika Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4793

Abstract

Prediksi cacat software adalah salah satu studi pada bidang Rekayasa Perangkat Lunak yang telah diteliti oleh banyak peneliti. Tujuan dari studi ini adalah untuk mencari tahu algoritma yang dapat memberikan kinerja prediksi cacat software yang lebih baik. Salah satu penelitian yang telah dilakukan adalah melakukan prediksi cacat software dengan menggunakan algoritma berbasis pohon seperti Decision Tree, Random Forest dan Deep Forest. Deep Forest adalah algoritma klasifikasi berbasis pohon yang baru yang merupakan perbaikan dari algoritma Random Forest. Namun implementasi Deep Forest dalam penelitian terdahulu masih belum memberikan kinerja yang maksimal. Hasil pada penelitian terdahulu menunjukan bahwa kinerja algoritma Deep Forest masih ada yang lebih rendah dibandingkan algoritma berbasis pohon yang lain. Pada penelitian ini berfokus pada peningkatan kinerja algoritma berbasis pohon dengan melakukan normalisasi pada dataset dan hyperparameter tuning pada algoritma klasifikasi dengan menggunakan pencarian grid. Dataset yang digunakan adalah 3 dataset dari ReLink yaitu Apache, Safe, dan Zxing. Setiap model prediksi divalidasi dengan Stratified 10-Fold Cross Validation dan kinerja dievaluasi menggunakan AUC. Dari hasil eksperimen yang didapatkan,hasil prediksi dari pendekatan yang diusulkan lebih baik daripada metode sebelumnya.
Co-Authors Emma Andini Friska Abadi Muhammad Reza Faisal, Muhammad Reza Radityo Adi Nugroho Rudy Herteno