Prediksi Code Defect Perangkat Lunak Dengan Metode Association Rule Mining dan Cumulative Support Thresholds
DOI:
https://doi.org/10.24002/jbi.v6i2.408Abstract
Kualitas perangkat lunak merupakan salah satu penelitian pada bidang
rekayasa perangkat lunak yang memiliki peranan yang cukup besar dalam
terbangunnya sistem perangkat lunak yang berkualitas baik. Prediksi defect
perangkat lunak yang disebabkan karena terdapat penyimpangan dari proses
spesifikasi atau sesuatu yang mungkin menyebabkan kegagalan dalam operasional
telah lebih dari 30 tahun menjadi topik riset penelitian. Makalah ini akan
difokuskan pada prediksi defect yang terjadi pada kode program (code defect).
Metode penanganan permasalahan defect pada kode program akan memanfaatkan
pola-pola kode perangkat lunak yang berpotensi menimbulkan defect pada data set
NASA untuk memprediksi defect. Metode yang digunakan dalam pencarian pola
adalah memanfaatkan Association Rule Mining dengan Cumulative Support
Thresholds yang secara otomatis menghasilkan nilai support dan nilai confidence
paling optimal tanpa membutuhkan masukan dari pengguna. Hasil pengujian dari
hasil pemrediksian defect kode perangkat lunak secara otomatis memiliki nilai
akurasi 82,35%.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright of this journal is assigned to Jurnal Buana Informatika as the journal publisher by the knowledge of author, whilst the moral right of the publication belongs to author. Every printed and electronic publications are open access for educational purposes, research, and library. The editorial board is not responsible for copyright violation to the other than them aims mentioned before. The reproduction of any part of this journal (printed or online) will be allowed only with a written permission from Jurnal Buana Informatika.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.