Pembangunan Model Prediksi Defect Menggunakan Metode Ensemble Decision Tree Dan Cost Sensitive Learning

Rencana project pengembangan perangkat lunak dapat disusun menggunakan work breakdown structure (WBS). Pelaksanaan unit terkecil dari WBS pada proses pengembangan perangkat lunak disebut action. Action dapat menimbulkan defect pada perangkat lunak. Sebuah action dikategorikan menghasilkan high defect jika banyaknya defect yang dihasilkan action tersebut melebihi threshold tertentu.Action-based defect prevention (ABDP) merupakan metode untuk membangun model prediksi yang dapat meramalkan apakah action yang akan dilakukan akan menghasilkan high defect atau tidak. Model prediksi pada ABDP menggunakan single classification tree yang dibangun berdasarkan catatan action yang telah dilakukan dan defect yang ditimbulkan action tersebut pada suatu proses pengembangan perangkat lunak. Hasil prediksi akan menjadi pertimbangan dalam proses pengembangan perangkat lunak untuk menghindari munculnya high defect.Penelitian ini mengajukan metode pembuatan model prediksi yang merupakan pengembangan dari ABDP. Metode yang diajukan berusaha meningkatkan akurasi ABDP dan meminimalkan cost (kerugian) jika terjadi kesalahan prediksi. Untuk meningkatkan akurasi, model prediksi dibangun dengan ensemble method menggunakan base classifier classification tree. Untuk memperkecil kerugian yang ditimbulkan oleh kesalahan prediksi, maka pada proses pembuatan classification tree digunakan metode cost sensitive learning. Hasil uji coba menunjukkan bahwa, metode yang diajukan memiliki accuracy dan recall yang lebih baik dari single classification tree.Kata Kunci — work breakdown structure, action, high defect, ABDP, classification tree, ensemble method, cost sensitive learning

Pembangunan Model Prediksi Defect Menggunakan Metode Ensemble Decision Tree dan Cost Sensitive Learning

Rencana project pengembangan perangkat lunak dapat disusun menggunakan work breakdown structure (WBS). Pelaksanaan unit terkecil dari WBS pada proses pengembangan perangkat lunak disebut action. Action dapat menimbulkan defect pada perangkat lunak. Sebuah action dikategorikan menghasilkan high defect jika banyaknya defect yang dihasilkan action tersebut melebihi threshold tertentu. Action-based defect prevention (ABDP) merupakan metode untuk membangun model prediksi yang dapat meramalkan apakah action yang akan dilakukan akan menghasilkan high defect atau tidak. Model prediksi pada ABDP menggunakan single classification tree yang dibangun berdasarkan catatan action yang telah dilakukan dan defect yang ditimbulkan action tersebut pada suatu proses pengembangan perangkat lunak. Hasil prediksi akan menjadi pertimbangan dalam proses pengembangan perangkat lunak untuk menghindari munculnya high defect. Penelitian ini mengajukan metode pembuatan model prediksi yang merupakan pengembangan dari ABDP. Metode yang diajukan berusaha meningkatkan akurasi ABDP dan meminimalkan cost (kerugian) jika terjadi kesalahan prediksi. Untuk meningkatkan akurasi, model prediksi dibangun dengan ensemble method menggunakan base classifier classification tree. Untuk memperkecil kerugian yang ditimbulkan oleh kesalahan prediksi, maka pada proses pembuatan classification tree digunakan metode cost sensitive learning. Hasil uji coba menunjukkan bahwa, metode yang diajukan memiliki accuracy dan recall yang lebih baik dari single classification tree. Kata Kunci — work breakdown structure, action, high defect, ABDP, classification tree, ensemble method, cost sensitive learning

Modelo de predicción de fallos para proyectos de software de la universidad tecnológica de Pereira utilizando redes neuronales

Uno de los objetivos más importantes en el desarrollo de software es la estimación de posibles fallos de un proyecto antes de ser entregado al usuario. A pesar de que previo a la etapa final se hacen pruebas de carga, rendimiento y seguridad al software, se pueden presentar fallos cuando el módulo entra en funcionamiento. En este trabajo se propone un modelo de predicción de defectos para proyectos de software utilizando la técnica de Redes Neuronales y recogiendo los datos necesarios para llevar a cabo las predicciones. Los datos seleccionados dan una amplia idea sobre los errores de varios productos de software ya que sus valores contienen información importante respecto a su ciclo de vida. El concepto de sistemas de predicción de defectos en proyectos de software antes de entrar en funcionamiento será cubierto a través de esta investigación. Este trabajo desarrolla una herramienta basada en redes neuronales y entrenada con métricas de proyectos de software hechos por la División de sistemas de la Universidad Tecnológica de Pereira con el fin de predecir la tendencia a fallos de cada nuevo módulo, y convertirla en una herramienta útil para la toma de decisiones por parte de la alta dirección acerca de la calidad de cada desarrollo de software