Journal of Software Engineering
Vol 1, No 2 (2015)

Pendekatan Level Data untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Prediksi Cacat Software

Saifudin, Aries ( Universitas Pamulang)
Wahono, Romi Satria ( Universitas Dian Nuswantoro)



Article Info

Publish Date
16 Dec 2015

Abstract

Dataset software metrics secara umum bersifat tidak seimbang, hal ini dapat menurunkan kinerja model prediksi cacat software karena cenderung menghasilkan prediksi kelas mayoritas. Secara umum ketidakseimbangan kelas dapat ditangani dengan dua pendekatan, yaitu level data dan level algoritma. Pendekatan level data ditujukan untuk memperbaiki keseimbangan kelas, sedangkan pendekatan level algoritma ditujukan untuk memperbaiki algoritma atau menggabungkan (ensemble) pengklasifikasi agar lebih konduktif terhadap kelas minoritas. Pada penelitian ini diusulkan pendekatan level data dengan resampling, yaitu random oversampling (ROS), dan random undersampling (RUS), dan mensintesis menggunakan algoritma FSMOTE. Pengklasifikasi yang digunakan adalah Naϊve Bayes.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa model FSMOTE+NB merupakan model pendekatan level data terbaik pada prediksi cacat software karena nilai sensitivitas dan G-Mean model FSMOTE+NB meningkat secara signifikan, sedangkan model ROS+NB dan RUS+NB tidak meningkat secara signifikan.

Copyrights © 2015






Journal Info

Abbrev

JSE

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering

Description

Journal of Software Engineering adalah jurnal ilmiah berkala yang memuat hasil penelitian pada bidang software engineering dari segala aspek teori, praktis maupun aplikasi. Makalah dapat berupa makalah technical maupun survei perkembangan terakhir (state-of-the-art) penelitian software ...