PENINGKATAN KINERJA PREDIKSI CACAT SOFTWARE DENGAN HYPERPARAMETER TUNING PADA ALGORITMA KLASIFIKASI DEEP FOREST

  • Emma Andini
  • Faisal M
  • Rudy Herteno
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
65Readers
Mendeley users who have this article in their library.

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.

Cite

CITATION STYLE

APA

Emma Andini, Faisal, M. R., Rudy Herteno, Nugroho, R. A., Friska Abadi, & Muliadi. (2022). PENINGKATAN KINERJA PREDIKSI CACAT SOFTWARE DENGAN HYPERPARAMETER TUNING PADA ALGORITMA KLASIFIKASI DEEP FOREST. Jurnal Mnemonic, 5(2), 119–127. https://doi.org/10.36040/mnemonic.v5i2.4793

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free