Abstract:
Prediksi cacat software menjadi salah satu cara untuk meningkatkan kualitas software
dengan melakukan klasifikasi terhadap cacat software menggunakan berbagai
algoritma klasifikasi. Selain algoritma klasifikasi berbasis pohon seperti Decision Tree
dan Random Forest, terdapat algoritma baru bernama Deep Forest. Ketiga algoritma
tersebut memiliki keterkaitan satu sama lain di mana pada Random Forest berisi
banyak Decision Tree dan Deep Forest berisi banyak Random Forest namun ketiganya
memiliki perbedaan tersendiri. Pada penelitian ini, melakukan prediksi cacat software
terhadap algoritma klasifikasi berbasis pohon Decision Tree, Random Forest, Deep
Forest yang dilakukan dengan hyperparameter tuning. Tujuan dari penelitian ini untuk
mencari tahu pengaruh hyperparameter tuning terhadap algoritma klasifikasi berbasis
pohon yang digunakan mampu memberikan kinerja prediksi cacat software yang lebih
baik. Setiap model prediksi divalidasi dengan Stratified 10-Fold Cross Validation dan
kinerja dievaluasi menggunakan AUC. Kemudian melakukan uji perbandingan
menggunakan T-Test. Rata-rata nilai AUC yang dihasilkan Decision Tree tanpa
hyperparameter tuning sebesar 0.652 dan dengan hyperparameter tuning sebesar
0.714, sedangkan rata-rata nilai AUC yang dihasilkan Random Forest tanpa
hyperparameter tuning sebesar 0.791 dan dengan hyperparameter tuning sebesar
0.783, sedangkan rata-rata nilai AUC yang dihasilkan Deep Forest tanpa
hyperparameter tuning sebesar 0.789 dan dengan hyperparameter tuning sebesar
0.776. Hasil penelitian menunjukkan hyperparameter tuning yang dilakukan mampu
meningkatkan kinerja Decision Tree pada prediksi cacat software.