A Systematic Literature Review of Requirements Engineering for Self-Adaptive Systems

During 2003 to 2013, the continuous effort of researchers and engineers particularly has resulted in a hugely grown body of work on engineering self-adaptive systems. Although existing studies have explored various aspects of this topic, no systematic study has been performed on categorizing and evaluating the requirement engineering for self-adaptive activities. The objective of this paper is to systematically investigate the research literature of requirements engineering for self-adaptive systems, summarize the research trends, categorize the used modeling methods and requirements engineering activities as well as the topics that most described. a systematic literature review has been conducted to answer the research questions by searching relevant studies, appraising the quality of these studies and extracting available data. From the study, a number of recommendations for future research in requirements engineering for self-adaptive systems has been derived. So that, enabling researchers and practitioners to better understand the research trends

Integrasi SMOTE Dan Information Gain Pada Naive Bayes Untuk Prediksi Cacat Software

Perangkat lunak banyak memainkan yang peran penting. Oleh karena itu, kewajiban untuk memastikan kualitas, seperti pengujian perangkat lunak dapat dianggap mendasar dan penting. Tapi di sisi lain, pengujian perangkat lunak adalah pekerjaan yang sangat mahal, baik dalam biaya dan waktu penggunaan. Oleh karena itu penting untuk sebuah Perusahaan pengembangan perangkat lunak untuk melakukan pengujian kualitas perangkat lunak dengan biaya minimum. Naive Bayes pada prediksi cacat perangkat lunak telah menunjukkan kinerja yang baik dan menghsilkan probabilitas rata-rata 71 persen. Selain itu juga merupakan classifier yang sederhana dan waktu yang dibutuhkan dalam proses belajar mengajar lebih cepat dari algoritma pembelajaran mesin lainnya. NASA adalah dataset yang sangat populer digunakan dalam pengembangan model prediksi cacat software, umum dan dapat digunakan secara bebas oleh para peneliti. Dari penelitian yang dilakukan sebelumnya ada dua isu utama pada prediksi cacat perangkat lunak yaitu noise attribute dan imbalance class. Penerapan teknik SMOTE (Minority Synthetic Over-Sampling Technique) menghasilkan hasil yang baik dan efektif untuk menangani ketidakseimbangan kelas pada teknik oversampling untuk memproses kelas minoritas (positif). Dan Information Gain digunakan dalam pemilihan atribut untuk menangani kemungkinan noise attribute. Setelah dilakukan percobaan bahwa penerapan model SMOTE dan Information Gain terbukti menangani imbalance class dan noise attribute untuk prediksi cacat software

PENGARUH PENDEKATAN PERSPEKTIF PEMBELAJARAN DAN PERTUMBUHAN DALAM KONSEP BALANCED SCORECARD TERHADAP KINERJA SUMBER DAYA MANUSIA PT. MA DIVISI PABRIK

Dewasa ini pengukuran kinerja SDM sangat penting bagi manajemen untuk melakukan evaluasi terhadap kinerja perusahaan danperencanaan di masa mendatang. Balanced scorecard merupakan suatu alat yang banyak dipergunakan dalam mengukur kinerja perusahaan. Balanced Scorecard memiliki empat perspektif yaitu perspektif finansial, perspektif pelanggan, perspektif proses bisnis internal, dan perspektif pembelajaran dan pertumbuhan. Penelitian ini dimaksudkan untuk memperoleh gambaran mengenai hubungan antara perspektif pembelajaran dan pertumbuhan, dengan variabel pelatihan, motivasi kerja dan budaya kerja terhadap kinerja sumber daya manusia (SDM). Kompetensi SDM ditetapkan sebagai strategi obyektif dan variabel antara, sedangkan kinerja SDM sebagai variabel tetap. Hasil penelitian menunjukkan uji koefisien determinasi variabel pelatihan, motivasi kerja, dan budaya kerja memberikan kontribusi pengaruh sebesar 85.70% terhadap kompetensi SDM PT. MA. Hal ini menunjukkan tingkat hubungan variabel bebas terhadap variabel intervening sangat kuat. Sedangkan tingkat pengaruh ketiga variabel bebas terhadap variabel intervening sebesar 73.40%. Tingkat hubungan antara variabel intervening terhadap variabel terikat sebesar 78.00%, sedangkan tingkat pengaruh variabel intervening terhadap variabel terikat sebesar 60.90% Variabel pelatihan SDM (X1), motivasi kerja (X2), dan budaya kerja (X3) secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kompetensi SDM (Y) pada PT. MA Divisi Pabrik. Secara parsial, variabel pelatihan (X1) dan budaya kerja(X3) berpengaruh signifikan dan nyata terhadap kompetensi SDM PT MA Divisi Pabrik. Variabel motivasi kerja (X2) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kompetensi SDM PT. MA Divisi Pabrik. Variabel kompetensi SDM (Y) berpengaruh secara signifikan terhadap variabel kinerja SDM (Z) PT. MA Divisi Pabrik. Teknik analisa regresi berganda untuk menguji hipotesis digunakan uji F dan uji t pada tingkat kepercayaan 95 % dengan α 0.05. Kata kunci: Balanced Scorecard, Perspektif Pembelajaran dan Pertumbuhan, Kompetensi, Kinerj

Resampling Logistic Regression Untuk Penanganan Ketidakseimbangan Class Pada Prediksi Cacat Software

Software yang berkualitas tinggi adalah software yang dapat membantu proses bisnis Perusahaan dengan efektif, efesien dan tidak ditemukan cacat selama proses pengujian, pemeriksaan, dan implementasi. Perbaikan software setelah pengirimana dan implementasi, membutuhkan biaya jauh lebih mahal dari pada saat pengembangan. Biaya yang dibutuhkan untuk pengujian software menghabisakan lebih dari 50% dari biaya pengembangan. Dibutuhkan model pengujian cacat software untuk mengurangi biaya yang dikeluarkan. Saat ini belum ada model prediksi cacat software yang berlaku umum pada saat digunakan digunakan. Model Logistic Regression merupakan model paling efektif dan efesien dalam prediksi cacat software. Kelemahan dari Logistic Regression adalah rentan terhadap underfitting pada dataset yang kelasnya tidak seimbang, sehingga akan menghasilkan akurasi yang rendah. Dataset NASA MDP adalah dataset umum yang digunakan dalam prediksi cacat software. Salah satu karakter dari dataset prediksi cacat software, termasuk didalamnya dataset NASA MDP adalah memiliki ketidakseimbangan pada kelas. Untuk menangani masalah ketidakseimbangan kelas pada dataset cacat software pada penelitian ini diusulkan metode resampling. Eksperimen dilakukan untuk membandingkan hasil kinerja Logistic Regression sebelum dan setelah diterapkan metode resampling. Demikian juga dilakukan eksperimen untuk membandingkan metode yang diusulkan hasil pengklasifikasi lain seperti Naïve Bayes, Linear Descriminant Analysis, C4.5, Random Forest, Neural Network, k-Nearest Network. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa tingkat akurasi Logistic Regression dengan resampling lebih tinggi dibandingkan dengan metode Logistric Regression yang tidak menggunakan resampling, demikian juga bila dibandingkan dengan pengkalisifkasi yang lain. Dari hasil eksperimen di atas dapat disimpulkan bahwa metode resampling terbukti efektif dalam menyelesaikan ketidakseimbangan kelas pada prediksi cacat software dengan algoritma Logistic Regression

Two-Step Cluster Based Feature Discretization of Naive Bayes for Outlier Detection in Intrinsic Plagiarism Detection

Intrinsic plagiarism detection is the task of analyzing a document with respect to undeclared changes in writing style which treated as outliers. Naive Bayes is often used to outlier detection. However, Naive Bayes has assumption that the values of continuous feature are normally distributed where this condition is strongly violated that caused low classification performance. Discretization of continuous feature can improve the performance of Naïve Bayes. In this study, feature discretization based on Two-Step Cluster for Naïve Bayes has been proposed. The proposed method using tf-idf and query language model as feature creator and False Positive/False Negative (FP/FN) threshold which aims to improve the accuracy and evaluated using PAN PC 2009 dataset. The result indicated that the proposed method with discrete feature outperform the result from continuous feature for all evaluation, such as recall, precision, f-measure and accuracy. The using of FP/FN threshold affects the result as well since it can decrease FP and FN; thus, increase all evaluation

Penerapan Metode Distance Transform pada Linear Discriminant Analysis untuk Kemunculan Kulit pada Deteksi Kulit

Deteksi kulit memainkan peranan penting dalam berbagai aplikasi pengolah citra, mulai dari deteksi wajah, pelacakan wajah, penyaringan konten pornografi, berdasarkan sistem pencarian citra dan berbagai domain interaksi manusia dan komputer. Pendekatan informasi warna dapat mendeteksi warna kulit dengan baik menggunakan skin probability map (SPM) dengan aturan bayes. Namun SPM memiliki permasalahan dalam mendeteksi tekstur kulit. Linear discriminant analysis (LDA) merupakan algoritma ekstraksi fitur, dalam deteksi kulit digunakan untuk mengekstrak fitur tekstur kulit yang dapat menangani masalah SPM. Namun LDA memiliki permasalahan apabila digunakan untuk mengekstrak fitur tekstur kulit pada kernel yang berbeda. Distance transform (DT) merupakan algoritma untuk menghitung jarak citra biner pada setiap pikel gambar dan fitur poin terdekatnya, DT merupakan algoritma yang dapat mengatasi masalah pada LDA. Kombinasi algoritma SPM, LDA dan DT diusulkan untuk memperbaiki performa dari kemunculan kulit pada deteksi kulit. Dataset pada metode yang diusulkan menggunakan IBTD dataset. Hasil dari metode yang diusulkan bahwa metode yang diusulkan menunjukan peningkatan akurasi deteksi kesalahan yang signifikan pada SPM dan LDA

Pendekatan Level Data Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas Pada Prediksi Cacat Software

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

Hybrid Keyword Extraction Algorithm and Cosine Similarity for Improving Sentences Cohesion in Text Summarization

As the amount of online information increases, systems that can automatically summarize text in a document become increasingly desirable. The main goal of a text summarization is to present the main ideas in a document in less space. In the create text summarization, there are two procedures which are extraction and abstraction procedure. One of extraction procedure is using keyword extraction algorithm which is easier and common but has problems in the lack of cohesion or correlation between sentences. The cohesion between sentences can be applied by using a cosine similarity method. In this study, a hybrid keyword extraction algorithm and cosine similarity for improving sentences cohesion in text summarization has been proposed. The proposed method using compression various compression ratios is used to create candidate of the summary. The result show that proposed method could affect significant increasing cohesion degree after evaluated in the t-Test. The result also shows that 50% compression ratio obtains the best result with Recall, Precision, and F-Measure are 0.761, 0.43 and 0.54 respectively; since summary with compression ratio 50% has higher intersection with human summary than another compression ratio