Logo IPI  
Journal > Journal of Software Engineering > Komparasi Metode Machine Learning dan Metode Non Machine Learning untuk Estimasi Usaha Perangkat Lunak

 

Full Text PDF (303 kb)
Journal of Software Engineering
Vol 1, No 2 (2015)
Komparasi Metode Machine Learning dan Metode Non Machine Learning untuk Estimasi Usaha Perangkat Lunak
Adhitya, Ega Kartika
Wahono, Romi Satria ( Universitas Dian Nuswantoro)
Subagyo, Hendro ( Universitas Dian Nuswantoro)
Article Info   ABSTRACT
Published date:
16 Dec 2015
 
Estimasi usaha adalah proses yang sangat penting dalam kesuksesan pelaksanaan suatu proyek perangkat lunak. Memilih metode estimasi yang sesuai dengan proyek yang akan dikerjakan diperlukan pemahaman yang jelas tentang metode-metode estimasi usaha yang salah satunya mengetahui kelemahan dan kelebihan dari masing - masing metode tersebut. Dalam penelitian ini dikaji dua kelompok besar metode estimasi biaya perangkat lunak yakni metode machine learning dan metode non machine learning untuk mengetahui metode mana yang paling baik. Pada penelitian pertama mengunakan metode machine learning  dapat kita ketahui bahwa K-NN(k-nearnest neigbhors) mempunyai nilai RSME yang paling baik.  Pada penelitian Kedua mengunakan metode non machine learning  Dari hasil tersebut dapat kita ketahui bahwa FP (fungsion point ) mempunyai nilai RSME yang paling baik. Pada Penelitian Ketiga diantara metode machine learning dan non machine learning didapatkan K-NN yang mempunyai nilai RSME yang paling baik. Pada penelitian Keempat penambahan seleksi atribut  forward selection mendapatkan hasil yang paling baik untuk digunakan pada estimasi usaha perangkat lunak.
Copyrights © 2015