Optimalisasi Proses Klasifikasi Dengan Menambahkan Semantik Pada Kebutuhan Non-Fungsional Berbasis ISO/IEC 25010 - Lukman Hakim; Choirul Huda (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Kebutuhan non-fungsional (NFRs) memiliki peranan yang sangat penting untuk merancang sebuah sistem. Tetapi, mengidentifikasi NFRs masih menjadi tantangan nyata. NFRs dapat digunakan untuk memastikan apakah sistem sesuai dengan kebutuhan pengguna. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem untuk dapat mengidentifikasi NFRs. Penelitian sebelumnya menggunakan dataset dengan jumlah NFRs lebih banyak dibanding kebutuhan fungsional (FRs) memperoleh nilai tinggi. Akan tetapi, faktanya adalah NFRs lebih sedikit dari pada FRs. Penelitian selanjutnya menggunakan dataset dengan jumlah NFRs lebih sedikit dibandingkan (FRs) memperoleh nilai rendah terutama precision dan recall. Berdasarkan permasalahan pada penelitian sebelumnya, perlu dilakukan optimalisasi dengan cara menambahkan semantik pada metode FSKNN. Sistem yang digunakan untuk mengidentifikasi NFRs terdiri dari dua tahap. Pertama, sistem akan menghasilkan data latih secara otomatis tanpa pengukuran semantik. Setelah itu, data latih tersebut ditambahkan pengukuran semantik dan menghasilkan data latih baru. Kedua, proses klasifikasi menggunakan FSKNN. Pengujian dilakukan berdasarkan nilai ketetanggaan tertinggi. Hasil dari pengujian menggunakan dataset dengan penambahan pengukuran semantik memperoleh nilai accuracy, precision, dan recall lebih baik yaitu sebesar 98,04%, 25,05%, dan 21,35. Data latih baru dengan penambahan semantik memperoleh hasil lebih tinggi dari data latih tanpa penambahan semantik. Nilai precision rendah karena dataset yang digunakan tidak seimbang.