INTEGRASI METODE RESAMPLING DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA PREDIKSI CACAT SOFTWAR APLIKASI ANDROID
Abstract
Efects are actual errors that can be found in the software. The existence of defects can make the software does not work optimally even crashes. The existence of defect is something that must be eliminated in order to produce high-quality software. Testing Techniques conventional software is cracking failure is flawed searches on a case by case basis. This technique is done by flawed search case by case basis. To ensure the quality of the software, we need models and effectively defect testing methods.Method of k-Nearest Neighbor (k-NN) is one of the popular classification method that is widely applied to build predictive models. K-NN method is very susceptible to errors caused by the imbalance of the class., because it results in a low level of accuracy. class imbalance produces a low level of accuracy. To address the class imbalance, resampling methods applied at the pre-processing stage. Experiments done by comparing the results that obtained with and without resampling method. To validate the superiority of the model, the experimen results compared to other classification methods, namely J48 and decision table. The results showed that the use of resampling methods produce significant performance improvements to the k-NN. The proposed model is better than the method J48 and decision table.
Keywords : k-Nearest Neighbor, resampling, software defects, android aplicationÂÂ
Downloads
Published
Issue
Section
License
Penulis yang menerbitkan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:
- Penulis memiliki hak cipta dan memberikan hak untuk publikasi pertama jurnal dengan karya yang secara simultan dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution License yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepengarangan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
- Penulis dapat membuat perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengajuan, karena dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan (Lihat Pengaruh Akses Terbuka).