Pemodelan Klasifikasi Non-Kebutuhan Dengan Fitur Semantik Pernyataan Kebutuhan Perangkat Lunak

Fahmi, Achmad An'im (2020) Pemodelan Klasifikasi Non-Kebutuhan Dengan Fitur Semantik Pernyataan Kebutuhan Perangkat Lunak. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
05111650010060-Master_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Noise atau derau dalam Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL) adalah pernyataan kebutuhan tidak relevan atau pernyataan non-kebutuhan. Hal tersebut dapat membingungkan pembaca dan dapat berakibat buruk pada tahap-tahap pengembangan perangkat lunak selanjutnya. Deteksi derau pada penelitian sebelumnya berfokus pada jenis derau yang diakibatkan oleh pernyataan kebutuhan yang tidak relevan. Metode yang dikembangkan gagal mendeteksi jenis derau yang kedua, yaitu pernyataan non-kebutuhan. Hasil dari penelitian sebelumnya belum dapat dengan baik mendeteksi derau yang muncul dalam sebuah dokumen spesifikasi kebutuhan perangkat lunak. Penelitian ini mengajukan sebuah model klasifikasi untuk mendeteksi jenis derau yang kedua, yaitu pernyataan non-kebutuhan. Model klasfikasi yang dibangun didasarkan kepada fitur semantic dari pernyataan non-kebutuhan. Penelitian ini juga membanding lima metode pembelajaran mesin tersupervisi terbaik saat ini, yaitu support vector machine (SVM), naïve bayes (NB), random forest (RF), k-nearest neighbor (kNN), dan Decision Tree. Perbandingan ini bertujuan untuk mengetahui metode mana yang dapat menghasilkan model klasifikasi non-kebutuhan terbaik. Pengujian atas kelima metode tersebut menggunakan 14 dataset spesifikasi kebutuhan perangkat lunak. Hasil dari perbandingan menunjukkan model terbaik dihasilkan oleh metode SVM dengan rata-rata akurasi 0,96. Adapun fitur yang paling signifikan dalam model klasifikasi non-kebutuhan ini adalah pernyataan kebutuhan atau non-kebutuhan, id pernyataan, nilai normalisasi mean, nilai standar deviasi, nilai varian kesamaan, nilai normalisasi standar deviasi, nilai normalisasi maksimal, nilai normalisasi varian kesamaan, nilai NN yang buruk, nilai mean, jumlah kalimat, nilai VB yang buruk, dan id projek.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Derau, Klasifikasi SVM, Pernyataan Kebutuhan Tidak Relevan, Pernyataan Non-Kebutuhan, Spectral Clustering, Spesifikasi Kebutuhan
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.758 Software engineering
Divisions: Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Achmad An’im Fahmi
Date Deposited: 16 Aug 2020 01:20
Last Modified: 16 Aug 2020 01:20
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/78271

Actions (login required)

View Item View Item