Logo IPI  
Journal > Journal of Software Engineering > Pendekatan Level Data untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Prediksi Cacat Software

 

Full Text PDF (1,147 kb)
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   ABSTRACT
Published date:
16 Dec 2015
 
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