Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

PENGKOMBINASIAN POHON KEPUTUSAN DATA PENCILAN KELAS DAN POHON KEPUTUSAN DATA NORMAL UNTUK PENINGKATAN AKURASI PREDIKSI CACAT PERANGKAT LUNAK

JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi · Vol. 10 No. 1 (2012) · pp. 3–7

DOI
10.12962/j24068535.v10i1.a23
ISSN
2406-8535, 1412-6389
Published
2012-01-01
Publisher
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Language
eng

Abstract

Keberadaan pencilan dalam set data prediksi cacat perangkat lunak memunculkan dua pilihan penanganan, yaitu apakah tetap digunakan dengan mengabaikan keberadaannya sebagai pencilan, ataukah dihapuskan dari set data uji coba. Pengabaian keberadaan pencilan dalam set data uji menghasilkan akurasi hasil prediksi yang secara signifikan lebih rendah dibandingkan dengan jika pencilan tersebut dihapuskan dari set data uji coba. Dalam paper ini diusulkan utilisasi pencilan kelas dalam set data prediksi cacat perang kat lunak untuk meningkatkan kinerja sistem prediksi cacat perangkat lunak. Metode yang diusulkan terdiri dari proses prediksi pencilan kontekstual dari set data uji, menggunakan model prediksi berbasis pohon keputusan tunggal. Selanjutnya dilakukan dengan proses prediksi label kelas cacat perangkat lunak menggunakan dua buah model prediksi berbasis pohon keputusan tunggal, yang masing-masing berfungsi untuk melakukan prediksi cacat perangkat lunak terhadap subset data normal dan subset data pencilan. Hasil pengujian terhadap lima set data NASA dari repository PROMISE menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memiliki kinerja akurasi yang lebih baik dibandingkan penggunaan algoritma J48 yang mengabaikan keberadaan pencilan, maupun yang menghapuskan pencilan dari set data sampel pengujian.

Collaboration network of the authors

13 authors · 20 co-authorship links

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Reza FauzanInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Nurul Fajrin AriyaniInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Umi Laili YuhanaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Diana PurwitasariInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Dian SaputraAffiliation unknown1
Esti YuniarAffiliation unknown1
Joko PrasetyoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Patricia Gertrudis ManekInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Ratih Nur Esti AnggrainiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Ainatul MaulidaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Depandi EndaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">PENGKOMBINASIAN POHON KEPUTUSAN DATA PENCILAN KELAS DAN POHON KEPUTUSAN DATA NORMAL UNTUK PENINGKATAN AKURASI PREDIKSI CACAT PERANGKAT LUNAK</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Pujianto, Utomo</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Siahaan, Daniel Oranova</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en"> Keberadaan pencilan dalam set data prediksi cacat perangkat lunak memunculkan dua pilihan penanganan, yaitu apakah tetap digunakan dengan mengabaikan keberadaannya sebagai pencilan, ataukah dihapuskan dari set data uji coba. Pengabaian keberadaan pencilan dalam set data uji menghasilkan akurasi hasil prediksi yang secara signifikan lebih rendah dibandingkan dengan jika pencilan tersebut dihapuskan dari set data uji coba. Dalam paper ini diusulkan utilisasi pencilan kelas dalam set data prediksi cacat perang kat lunak untuk meningkatkan kinerja sistem prediksi cacat perangkat lunak. Metode yang diusulkan terdiri dari proses prediksi pencilan kontekstual dari set data uji, menggunakan model prediksi berbasis pohon keputusan tunggal. Selanjutnya dilakukan dengan proses prediksi label kelas cacat perangkat lunak menggunakan dua buah model prediksi berbasis pohon keputusan tunggal, yang masing-masing berfungsi untuk melakukan prediksi cacat perangkat lunak terhadap subset data normal dan subset data pencilan. Hasil pengujian terhadap lima set data NASA dari repository PROMISE menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memiliki kinerja akurasi yang lebih baik dibandingkan penggunaan algoritma J48 yang mengabaikan keberadaan pencilan, maupun yang menghapuskan pencilan dari set data sampel pengujian.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Institut Teknologi Sepuluh Nopember</dc:publisher>
	<dc:date>2012-01-01</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/23</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.12962/j24068535.v10i1.a23</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en">JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi; Vol 10, No 1, Januari 2012; 3-7</dc:source>
	<dc:source>2406-8535</dc:source>
	<dc:source>1412-6389</dc:source>
	<dc:source>10.12962/j24068535.v10i1</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/23/22</dc:relation>
</oai_dc:dc>