Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 10, Nomor 2, Oktober 2019
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. KOMPARASI METODE KOMBINASI SELEKSI FITUR DAN MACHINE LEARNING K-NEAREST NEIGHBOR PADA DATASET LABEL HOURS SOFTWARE EFFORT ESTIMATION 83-89 Indra Kurniawan, Ahmad Faiq Abror 2. IMPLEMENTASI  ALAT  PEMBERI  PAKAN  TERNAK  MENGGUNAKAN  IOT

## UNTUK OTOMATISASI PEMBERIAN PAKAN TERNAK
90-97 Fenty Ariani, Arnes Yuli Vandika, Handy Widjaya 3 IMPLEMENTASI SISTEM KONTROL BERBASIS WEB PADA SMART ROOM DENGAN MENGGUNAKAN KONSEP INTERNET OF THINGS 98-106 Robby Yuli Endra , Ahmad Cucus, Freddy Nur Affandi, Deni Hermawan 4 PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING    (SAW)  PADA  AMRI

## SUPERMARKET BANJAR JAYA UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK
107-115 Tri Susilowati,Sucipto, Nungsiyati, Tomi Adi Kartika,Nur Zaman 5 BUS TRACKER – SISTEM LACAK LOKASI CALON PENUMPANG, LOKASI BUS DAN PERKIRAAN WAKTU KEDATANGAN BUS 116-121 Erlangga,Taqwan Thamrin, Panji Maulana, Nico Susanto 6 APLIKASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI JENIS- JENIS SAMPAH 122-132 Stephen, Raymond, Handri Santoso 7 IMPLEMENTASI FACE DETECTION PADA SMART CONFERENCE MENGGUNAKAN VIOLA JONES 133-138 Freddy Nur Afandi, Ramses Parulian Sinaga, Yuthsi Aprilinda, Fenty Ariani 8 APLIKASI MONITORING BASE TRANSCEIVER STATION BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE LOCATION BASED SERVICE 139-144 Dani Yusuf, Freddy Nur Afandi 9 DECISION SUPPORT SYSTEM(SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN) PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU 145-152 Dede Aprilia Haspita, Jimi Ali Baba 10  PERANCANGAN APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK MEMBANTU PENGUJIAN KUALITAS KAIN TEKSTIL OTOMOTIF (STUDI KASUS PADA PT. ATEJA MULTI INDUSTRI) 153-159
Reni Nursyanti, R.Yadi Rakhman Alamsyah, Surya Perdana

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 10 Nomor 2 Halaman Lampung Oktober 2019 ISSN 2087 – 2062 E-ISSN 2686-181X

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Prof. Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Prof. Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Akmal Junaidi, Ph.D (Universitas Lampung) Handri Santoso, Ph.D (Institute Sains dan Teknologi Pradita) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Shelvi, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung M Lantai 2 Pascasarjana
Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.89 Gedong Meneng Bandar Lampung Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal explore adalah jurnal yang diprakrasai oleh program studi  Informatika, Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh  Fakultas  Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.
KOMPARASI METODE KOMBINASI SELEKSI FITUR DAN MACHINE LEARNING K-NEAREST NEIGHBOR PADA DATASET LABEL HOURS SOFTWARE EFFORT ESTIMATION
Indra Kurniawan 1 , Ahmad Faiq Abror 2 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak Politeknik Balekambang Jepara Jl. Ponpes Balekambang Rt. 02/07 Jepara Jawa Tengah 59466 indrakurniawan.politbang@gmail.com 1 faiqabror@gmail.com 2

## ABSTRACT
The  methods  for  Software  Effort  Estimation  are  divided  into  two,  these  methods  are  grouped  into  Non Machine  Learning  (non-ML)  and  Machine  Learning  (ML)  methods [1] .  The  k-NN  method  has  the disadvantage of being unable to tolerate irrelevant features and greatly affect the accuracy of k-NN. The k-NN  method  is  also  difficult  to  deal  with  missing  data  problems  and  feature  categorization  problems such  as  features  that are  not relevant,  weight  features  that  are  not optimal, and  the  same  features [2] . Whereas  the  dataset  of  Software  Effort  Estimation  still  has  some  serious  challenges  such  as  the characteristics of the data set, which are irrelevant features and the level of influence of each feature in the estimated data of the software effort [3] . This study compared the k-NN individual method with the combination of  feature  selection  method  with  k-NN  to  find  out  which  method  was  the  best.  The  results showed that the Forward Selection (FS) method and Median Weighted Information Gain with k-Nearest Neighbor  can  overcome  the  problem  of  irrelevant  features  so  as  to  increase  accuracy  in  the  RMSE Software Effort Estimation dataset, which is smaller in the Albrecht dataset of 5,953 using the Median method -WIG k-NN, the Miyazaki dataset is 55,421 and Kemerer is 123,081 using the FS k-NN method. The  combination  of  kNN  with  Feature  Selection  is  proven  to  be  able  to  improve  the  estimation  results better than kNN individuals. With the FS k-NN method being the best by winning in 2 datasets Miyazaki and Kemerer . Keywords: Software Effort Estimation, irrelevant feature , Forward Selection (FS), Median Weighted Information Gain, k-Nearnest Neighbor .
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Estimasi  usaha  pengembangan  perangkat lunak merupakan kegiatan
dalam memperkirakan  berapa  banyak  sumber  daya yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  sebuah rencana proyek [4]. Software Effort Estimation adalah  salah  satu  masalah  tertua  dan  paling penting  yang  dihadapi  dalam  manajemen proyek  perangkat  lunak.  Bisa  merencanakan dengan  benar  adalah  dasar  untuk  semua kegiatan  manajemen  proyek.  Seseorang  tidak dapat  mengelola  proyek  tanpa  mengetahui sumber  daya  apa  yang  dibutuhkan  untuk mencapai tujuan proyek [5]. Dalam perkembangannya metode-metode untuk estimasi usaha pengembangan perangkat lunak terbagi  menjadi  dua,  metode-metode  tersebut di  kelompokan  menjadi  metode  Non  Machine Learning  (non-ML)  dan  Machine  Learning (ML) [1].
Beberapa  metode  non  machine  learning yang  telah  diusulkan  untuk  melakukan estimasi usaha pengembangan perangkat lunak diantaranya  COCOMO  [6],  expert  judgement [7], function point (FP) [8] dan use case point (UCP)  [9].  Namun  menurut  hasil  penelitian Nunes  et  al  metode-metode  non  machine learning  merupakan  metode  konvensional yang  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  relatif rendah [10].
Selain  metode  non  machine  learning  yang banyak  digunakan  dalam Software  Effort Estimation adalah  machine  learning.  Hasil tinjauan  literatur  review  Wen  et  all  [2] menunjukkan bahwa hasil perbandingan antara model  ML  dan  model  non-ML  dengan menggunakan model metrik MMRE. Sebagian besar  percobaan  menunjukkan  bahwa  model ML  mengungguli  model  non-ML.  Secara spesifik  bahwa  66%  (52  dari  79)  hasil eksperimen  menunjukkan  keunggulan  model ML  sedangkan  hanya  34%  (27  dari  79)  hasil
eksperimen  menunjukkan  keunggulan  model non-ML.
Metode-metode  machine  learning  yang telah digunakan untuk estimasi usaha pengembangan perangkat lunak diantaranya k- Nearnest  Neighbor  (k-NN)  [11],  [12],  [13], [14].  Artificial  Neural  Networks  (ANN)  atau Neural Network (NN) [11], [15], [16], Support Vector Machines [11], [17], Naive Bayes (NB) [18],  Bayesian  Networks  (BN)  [19],  Decision Trees (DT) [12], Linear Regression (LR) [20].
Dari  metode-metode  ML  tersebut  hasil tinjauan  literatur  review  yang  dilakukan  Wen et  all  [2]  menunjukkan  bahwa  pendekatan CBR learning k-NN adalah teknik yang paling banyak digunakan, yaitu sebanyak 37%. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa pendekatan CBR  learning  k-NN  lebih  akurat  daripada model  regresi.  Pendekatan  CBR  dengan menggunakan  algoritma  k-NN  mempunyai hasil  yang  lebih  akurat  dalam  estimasi  usaha perangkat  lunak  dibandingkan  metode  ML lainnya.
Menurut  hasil  tinjauan  literatur  review yang dilakukan Wen et all [2], algoritma k-NN merupakan  metode  yang  mudah  dimengerti dan  menggunakan  penalaran  yang  mirip dengan pemecahan masalah manusia, sehingga pengguna  lebih  mudah  memahami.  Algoritma k-NN  juga  memperlihatkan  hasil  yang  bagus untuk  kumpulan  data  kecil  dan  juga  mampu mengatasi data yang outlier. Namun algoritma k-NN  tidak  dapat  toleran  terhadap  fitur  yang tidak  relevan  dan  sangat  mempengaruhi akurasi  k-NN.  MacDonell  dan  Shepperd berpendapat  bahwa  jika  tidak  ada  teknik dominan yang dapat ditemukan maka menggabungkan beberapa teknik yang beragam  dapat  meningkatkan  akurasi  estimasi [21]. Penelitian yang dilakukan oleh Jørgensen [7]  juga  menemukan  bahwa  model  gabungan menghasilkan  estimasi  yang  lebih  baik daripada model individual.
Dataset  public software  effort yang  sering digunakan  untuk  estimasi  usaha  perangkat lunak  diantaranya  Albercht,  Miyazaki,  China, Desharnais, Maxwell, Kitchenham dan Cocomo.  Label  dalam  dataset software  effort terbagi menjadi dua, yaitu: hours dan mount.
Beberapa  penelitian  telah  menunjukkan bahwa  tingkat  akurasi  dalam Software  Effort Estimation sangat  bergantung  pada  fitur  yang digunakan.  Selain  itu,  pemilihan  fitur  yang digunakan  telah  menunjukkan  pengaruh  yang penting  terhadap  ketepatan  estimasi  [17].
Beberapa teknik dikembangkan untuk mengatasi  masalah  pengurangan  fitur  yang tidak  relevan  dan  redundant  fitur  (fitur  yang sama).  Seleksi  Fitur  ( variable  elimination ) membantu dalam memahami data, mengurangi kebutuhan komputasi, mengurangi efek dimensi  dan  meningkatkan  kinerja  prediksi [22].
Menurut  Kabir,  Shahjahan  dan  Murase [23]  tujuan  utama  dari  seleksi  fitur  adalah untuk  menyederhanakan  dan  meningkatkan kualitas  dataset  dengan  memilih  fitur-fitur yang  relevan.  Seleksi  fitur  dilakukan  dengan menghapus  fitur  yang  kurang  relevan  dari kumpulan  data  asli  tanpa  mengorbankan kinerjanya.
Secara  umum,  pendekatan  pemilihan  fitur terbagi  menjadi  tiga  kategori,  yaitu: Filter , Wrappers ,  atau Embedded  algorithms [24],
[25].  Teknik filter dilakukan  dengan  menilai relevansi  fitur  dengan  melihat  sifat  intrinsik data. Dalam banyak kasus, nilai relevansi fitur dihitung,  dan  fitur  dengan  skor  rendah  atau batasan yang ditentukan akan dihapus. Setelah itu, fitur pilihan ini disajikan sebagai data baru untuk  algoritma  klasifikasi/prediksi.  Dalam metode  filtering,  sebuah  fitur  dapat  dipilih berdasarkan  beberapa  kriteria  yang  telah ditetapkan sebelumnya [25].
Karena hal tersebut maka dalam penelitian ini peneliti akan melakukan komparasi  kinerja metode  indiviudal  k-NN  dan  metode  seleksi fitur  dengan  algoritma  k-NN  pada Software Effort Estimation. Sehingga dapatkan diketahui  model  yang  lebih  akurat  untuk Software Effort Estimation .

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka rumusan  masalah  penelitian  ini  yaitu: “Bagaimana  komparasi  kinerja  antara  metode individual  k-NN  dengan  metode  seleksi  fitur dengan  algoritma  k-NN  pada Software  Effort Estimation ?”

## 1.3 Tujuan Penelitian
Berdasarkan  rumusan  masalah  di  atas  maka penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui kinerja terbaik antara metode individual k-NN dengan  metode  seleksi  fitur  dengan  algoritma k-NN pada Software Effort Estimation.

## 1.4 Manfaat Penelitian
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat
memberikan manfaat sebagai berikut:
a. Dapat  digunakan  untuk  melakukan estimasi  berapa  banyak  sumber  daya yang dibutuhkan untuk menyelesaikan sebuah proyek pengembangan perangkat  lunak  sehingga  lebih akuran.
b. Memberikan sumbangan dalam pengembangan  dan  penerapan  model gabungan untuk meningkatkan kinerja algoritma  k-Nearest  Neighbor  dalam menangani  masalah  data  dengan  fitur yang  tidak  relevan  pada  dataset Software Effort Estimation .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait
Beberapa  penelitian  terkait  estimasi  usaha perangkat lunak yang dijadikan state-of-the-art pada penelitian ini sebagai berikut:
Wen,  Li,  Lin,  Hu  dan  Huang  [2]  yang melakukan Literature Review tentang metode- metode Software  Effort  Estimation yang digunakan  dalam  melakukan  estimasi  dari tahun  1991  sampai  2010.  Dari  84  paper  yang terdiri  dari  59  paper  yang  terbit  di  jurnal,  24 paper yang terbit di conference atau proceeding  dan  satu  paper  dari  chapter  buku diketahui bahwa algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN)  merupakan  yang  paling  banyak digunakan  untuk  melakukan  estimasi  usaha perangkat  lunak  yaitu  sebanyak  37%  dan disusul  oleh  Artificial  Neural  Networks (ANN) sebanyak 26%. Metode k-NN memperlihatkan  hasil  yang  bagus  untuk kumpulan  data  kecil  dan  juga  mampu mengatasi data yang outlier. Namun metode k- NN  tidak  toleran  terhadap  fitur  yang  tidak relevan  dan  sangat  mempengaruhi  akurasi  k- NN.
Aditya [11] yang melakukan perbandingan metode individual Machine Learning menggunakan  dua  dataset Software  Effort Estimation yaitu  Albercth  dan  Deshernanis. Metode  yang  dibandingkan  yaitu support vector  machine , k-nearest  neighbor,  neural network dengan  parameter  evaluasi  yang digunakan  adalah  Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Dari  hasil  komparasi  RMSE  anatara tiga  model  yang  digunakan  menunjukkan bahwa  k-NN  lebih  unggul  dibandingkan dengan  SVM  dan  NN.  Namun  dengan penggunaan  hanya  2  dataset Software  Effort Estimation penelitian  ini  masih  memiliki
kelemahan  pada  inkonsitensi  hasil  penilitian jika digunakan pada dataset lain.
Liu,  Xiao  dan  Zhu  [14]  tentang Software Effort  Estimation berfokus  pada  algoritma  k- NN  sebagai  algoritma  estimasi.  Penulis mengkombinasikan  algoritma  k-NN  dengan metode  usulan  untuk  pemilihan  fitur  yaitu localized  neighborhood  mutual  information based  feature  selection  (LFS).  Metode  LFS diusulkan untuk meminimalkan dampak informasi  yang  tidak  dapat  dijelaskan  dalam pemilihan  fitur.  Metode  validasi  model eksperimen  menggunakan  leave-one-out  cross validation  (LOOCV)  dengan  keritera  evaluasi yang digunakan yaitu: Mean Absolute Residual  (MAR)  dan  Mean  Magnitude Relative Error (MMRE).
2.2 Landasan Teori
2.2.1 Software Effort Estimation
Menurut  Presman  estimasi  sumber  daya, biaya,  dan  waktu  untuk  usaha  rekayasa pengembangan perangkat lunak membutuhkan pengalaman  serta  akses  terhadap  historis informasi  yang  baik.  Caper  Jones  juga menyebutkan bahwa pendekatan estimasi yang baik dan historis data yang solid dapat menjadi harapan  yang  baik  akan  keberhasilan  atas permasalahan  estimasi  yang  tidak  mungkin [26].  Steve  McConnell  menyebutkan  bahawa estimasi  yang  bagus  adalah  estimasi  yang memberikan  pandangan  yang  cukup  jelas tentang  kenyataan  proyek  sehingga  pemimpin proyek  dapat  mengambil  keputusan  yang  baik tentang bagaimana mengendalikan proyek agar mencapai targetnya [5]
2.2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menemukan pola  dan  pengetahuan  dari  sejumlah  besar data.  Sumber  data  dapat  mencakup  database, server data, Web, repositori informasi lain atau data  yang  dialirkan  ke  sistem  secara  dinamis. Sebagai sebuah proses penemuan pengetahuan, data mining biasanya melibatkan pembersihan  data,  integrasi  data,  pemilihan data,  transformasi  data,  penemuan  pola, evaluasi  pola,  dan  menemukan  pengetahuan. Salah  satu  domain  dalam  data  mining  adalah Machine  learning.  Metode  machine  learning melakukan pengolahan data dengan mesin atau computer [27].
2.2.3 k-Nearest Neighbor
k-Nearest  Neighbor  (k-NN)  adalah  suatu metode yang menggunakan algoritma
supervised  dimana  hasil  dari  query  instance yang  baru  diklasifikan  berdasarkan  mayoritas dari kategori pada k-NN. [28].
k-Nearest Neighbor (k-NN) adalah algoritma  klasifikasi  yang  sederhana  dan efektif.  k-NN  terdiri  dari  dua  tahap,  yaitu: pelatihan  dan  ujian  yang  dilakukan  dengan memeriksa  jarak  dari  setiap  sampel  uji  ke sampel  pelatihan  untuk  mengklasifikasikan setiap  sampel  uji.  Nilai  k  karus  dipilih berdasarkan  dataset  yang  memiliki  kelas sedangkan  metrik  jarak  adalah  parameter penting  lainnya  yang  digunakan  untuk menghitung  dekat  atau  jauhnya  tetangga  dari sampel uji [29].
Tahapan  untuk  algoritma  k-NN  dapat penulis  urutkan  yaitu:  1)  Tentukan  nilai  K,  2) Hitung  jarak  antara  data  baru  dan  semua  data latih  yang  sudah  ada  dengan  metrik  jarak,  3) Tentukan  K  label  data  yang  mempunyai  jarak yang  paling  minimal,  4)  Klasifikasikan  data baru kedalam label data yang mayoritas
Ada  berbagai  metrik  jarak  pada  k-NN namun  metrik  jarak  Manhattan  dan  Euclidean merupakan  matrik  jarak  yang  paling  banyak digunakan.  Akurasi  hasil  dari  kedua  metrik jarak tersebut memperoleh hasil yang berbeda- beda [29].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Persiapan Data Penelitian ini menggunakan dataset public untuk Software  Effort  Estimation yang  dapat diunduh melalui situs http://openscience.us/repo/effort/.  Pada  tahap pengolahan  data,  transformasi  data  dan pemilihan  fitur  pada  masing-masing dataset dilakukan  ke  dalam  bentuk  yang  dibutuhkan pada penelitian untuk metode yang diusulkan.
Tabel 1 Identifikasi Dataset
Dataset Fitur Jumlah Record Effort Data Satuan  Min Max Mean Albrecht 8 24 Hours 0,5 105,2 22 Miyazaki 9 48 Hours 5,6 1.586 87 Kemerer 8 15 Hours  23,2  1.107 219

## 3.2 Metode yang Diusulkan
Peneliti  mengusulkan  untuk  melakukan mengkomparasi  metode  machine  learning  k- Nearest  Neighbor  (k-NN)  dan  menambahkan algoritma  Seleksi  Fitur  Median  Weighted Information Gain (Median WIG) dan Forward Selection (FS).
Model yang diusulkan dalam penelitian ini mulai dari pengolahan dataset hingga menghasilkan  model  dan  selanjutnya  model akan  diuji  dengan  menggunakan  dataset testing.  Dataset  akan  dilakukan  pengujian dengan  menggunakan  algoritma  berbeda secara  bergantian.  Hasil  dari  pengujian  ini akan  dilakukan  komparasi  algoritma  mana yang  paling  akurat.  Tahapan  eksperimen  dan pengujian  metode  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Melakukan pengujian metode individual k- Nearest  Neighbor  menggunakan  3  dataset public Software  Effort  Estimation berlabel hours yaitu: Albrecht, Miyazaki, Kemerer.
2. Melakukan  pengujian  metode  seleksi  fitur Forward Selection (FS) k-Nearest Neighbor  menggunakan  3  dataset  public
Software  Effort  Estimation berlabel  hours yaitu: Albrecht, Miyazaki, Kemerer.
3. Melakukan  pengujian  metode  Median- WIG k-NN menggunakan 3 dataset public Software  Effort  Estimation berlabel  hours yaitu: Albrecht, Miyazaki, Kemerer.
Tahapan-tahapan  pengujian  metode yang diusulkan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Lakukan pengolahan data awal dengan transformasi  setiap  data  pada  dataset asli  dengan  fungsi  Binary  Sigmoid (Logsig).
b. Lakukan  seleksi  fitur  dengan  Median Weighted  Information  Gain  (Median WIG) dan bentuk dataset baru dengan cara  menentukan  fitur  yang  relevan dengan  kriteria  (threshold)  yaitu  nilai fitur yang diatas median akan dipertahankan  untuk  digunakan  dan fitur dibawah median akan dihilangkan.
4. Melakukan  pembahasan  komparasi  hasil estimasi menggunakan nilai RMSE  antara metode  individual  k-Nearest  Neighbor, metode  seleksi  fitur Forward  Selection (FS)  dengan  k-Nearest  Neighbor  dan metode  seleksi  fitur  Median  Weighted Information  Gain  (Median  WIG)  dengan k-Nearest Neighbor.
4. HASIL PENELITIAN
4.1 Pengujian  Metode  Individual  k-Nearest Neighbor
Hasil  perhitungan  dengan Rapidminer metode individual k-NN menggunakan
parameter  k  =  1  dan  perhitungan  jarak Euclidean Distance diperoleh hasil perhitungan nilai  RMSE  pada  public Software  Effort Estimation berlabel hours sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil Nilai RMSE Metode Individual k-Nearest Neighbor Dataset k-NN Albrecht 6.583 Miyazaki 68.096 Kemerer 143.634
Dapat  diketahui  berdasarkan  tabel  diatas hasil  perhitungan  nilai  RMSE  yang  diperoleh pada  dataset  Albrecht  sebesar  6.583,  dataset Miyazaki  sebesar  68.096,  dataset  Kemerer sebesar 143.634.
4.2 Pengujian Metode Seleksi Fitur Forward Selection (FS) dengan
Algoritma k-Nearest Neighbor
Hasil perhitungan dengan Rapidminer metode  Forward  Selection  (FS)  k-NN  dengan parameter  k-NN  menggunakan  k  =  1  dan perhitungan jarak Euclidean distance diperoleh hasil  perhitungan  nilai  RMSE  pada  6  dataset Software Effort Estimation sebagai berikut:
Tabel 3 Keseluruhan Nilai RMSE metode FS k-NN Dataset FS k-NN Albrecht 6.454 Miyazaki 55.421 Kemerer 123.081 Dapat  diketahui  bahwa  hasil  perhitungan metode FS k-NN pada tabel diatas menunjukkan  nilai  RMSE  yang  diperoleh  untuk dataset  Albrecht  sebesar  1391.497,    dataset Miyazaki  sebesar  55.421,  dataset  Kemerer sebesar 123.081.

## 4.3 Pengujian Metode Seleksi Fitur Median WIG k-Nearest Neighbor
Langkah pertama lakukan pengolahan data dengan  melakukan  transformasi  setiap  data dengan  fungsi  Binary  Sigmoid  (Logsig). Setelah diperoleh data hasil transformasi setiap data  dengan  fungsi  Binary  Sigmoid  (Logsig) lakukan  perhitungan  nilai  entropy  setiap  data. Setelah diperoleh data hasil entropy lalu hitung nilai  gain  setiap  data  tersebut  dan  kemudian hitung  median  kumpulan  data  untuk  nantinya dilakukan seleksi fitur pada dataset.
Pengujian Metode Median WIG k-Nearest Neighbor  pada  Dataset  Albrecht  diperolah nilai median sebesar 0.197 sehingga terdapat 3 fitur  yang  akan  dihilangkan  dikarenakan  nilai dibawah median (fitur tidak relevan) yaitu fitur Input,  Inquiry  dan  File.  Serta  terdapat  4  fitur diatas median (fitur relevan) yaitu fitur Output, FPAdj,  RawFPcounts,  AdjFP  serta  1  label Effort  yang  akan  dipertahankan.  Pada  Dataset Miyazaki diperolah nilai median sebesar 0.109 Sehingga terdapat 3 fitur yang akan dihilangkan dikarenakan nilai dibawah median (fitur  tidak  relevan)  yaitu:  KLOC,  ESCRN, EFILE.  Serta  terdapat  4  fitur  diatas  median (fitur relevan) yaitu fitur SCRN, FORM, FILE, EFORM  serta  1  label  MM  yang  akan dipertahankan. Pada Dataset Kemerer diperolah nilai median sebesar 0.221 Sehingga terdapat  3  fitur  yang  akan  dihilangkan dikarenakan  nilai  dibawah  median  (fitur  tidak relevan)  yaitu:  Language,  Hardware,  KSLOC. Serta  terdapat  3  fitur  diatas  median  (fitur relevan) yaitu: Duration, AdjFP, RAWFP serta 1 label EffortMM yang akan dipertahankan.
Pengujian  dataset  baru Software  Effort Estimation dengan algoritma k-Nearest
Neighbor  menggunakan rapidminer .  Hasil perhitungan  dengan Rapidminer metode  usulan Median-WIG  k-NN  dengan  parameter  k-NN menggunakan  k  =  1  dan  perhitungan  jarak Euclidean  distance  diperoleh  hasil  perhitungan nilai RMSE sebagai berikut:
Tabel 4 Keseluruhan Nilai RMSE metode
Median-WIG k-NN Dataset Median WIG k-NN Albrecht 5.958 Miyazaki 62.363 Kemerer 131.027
Dapat  diketahui  bahwa  hasil  perhitungan metode  Median-WIG  k-NN  pada  tabel  diatas menunjukkan  nilai  RMSE  yang  diperoleh  untuk dataset Albrecht sebesar 5.958,  dataset Miyazaki sebesar 62.363, dataset Kemerer sebesar 131.027.

## 4.4 Pembahasan  Komparasi  Hasil  Nilai RMSE
Pada  tahap  ini  dilakukan  perbandingan nilai  RMSE  dari  seluruh  metode  dengan parameter  k-NN  menggunakan  k  =  1  dan perhitungan jarak Euclidean Distance.
Berdasarkan hasil pengujian metode individual
k-Nearest  Neighbor,  seleksi  fitur  Forward Selection  (FS)  dan  k-Nearest  Neighbor, metode  usulan  seleksi  fitur  Median  Weighted Information  Gain  (Median  WIG)  dan  k- Nearest Neighbor yang keseluruhan hasil nilai RMSE dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 5 Komparasi Hasil Pengujian
Keseluruhan Metode Dataset k-NN FS k- NN Median WIG k-NN Albrecht 6.583 6.454 5.958 Miyazaki 68.096 55.421 62.363 Kemerer 143.634 123.081 131.027
Dari hasil pengujian yang telah di lakukan diatas  menghasilkan  nilai  RMSE  terkecil yaitu:  pada  dataset  Albrecht  sebesar  5.953 menggunakan  metode  Median-WIG  k-NN, pada dataset Miyazaki sebesar 55.421 menggunakan  metode  FS  k-NN,  pada  dataset Kemerer sebesar 123.081 menggunakan metode FS k-NN.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa metode  individual  k-NN  memperoleh  nilai RMSE  yang  paling  rendah  dibandingkan dengan  metode  integrasi  seleksi  fitur  dan  k- NN,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode individual  k-NN  tidak  dapat  mengatasai  data dengan  fitur  yang  kurang  relevan  dan  sangat mempengaruhi  dari  akurasi  estimasi  yang dilakukan.
Dari  hasil  komparasi  seluruh  pengujian tersebut  diketahui  bahwa  metode  seleksi  fitur terbukti mampu meningkatkan akurasi estimasi  yang  ditunjukkan  dengan  penurunan nilai  RMSE  yang  signifikan  pada  seluruh dataset.  Sehingga  terjadi  peningkatan  kinerja setelah  menggunakan  metode  seleksi  fitur. Secara keseluruhan dilihat dari RMSE seluruh dataset  metode  FS  k-NN  memiliki  kinerja yang  paling  baik  karena  telah  unggul  pada  2 dataset.
Metode  FS  dapat  meningkatkan  akurasi secara  signifikan  algoritma  k-NN  pada Software  Effort  Estimation dengan  unggul pada 2 dataset. Hal ini membuktikan fitur yang tidak  relevan  sangat  mempengaruhi  akurasi dalam melakukan estimasi. Dengan penggunaan  metode  yang  diusulkan  dengan menghilangkan  fitur  yang  tidak  relevan mampu  meningkatkan  akurasi  estimasi  yang dilihat  dari  penurunan  nilai  RMSE  secara signifikan menjadi lebih kecil.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  maka  kesimpulan  dari  peneliti  ini yaitu:
Fitur yang tidak relevan sangat mempengaruhi  akurasi  dalam  melakukan estimasi.  Dengan  penggunaan  metode  seleksi fitur dapat mengatasi masalah fitur yang tidak relevan,  hal  tersebut  mampu  meningkatkan akurasi  estimasi  yang  dilihat  dari  penurunan nilai  RMSE  secara  signifikan  menjadi  lebih kecil dari pada penggunaan metode individual k-NN.
Hasil  komparasi  menunjukkan  bahwa metode  Forward  Selection  (FS)  dan  Median Weighted  Information  Gain  dengan  k-Nearest Neighbor  dapat  mengatasi  masalah  fitur  yang tidak  relevan  sehingga  mampu  meningkatkan akurasi pada dataset Software Effort Estimation dengan  RMSE  menjadi  lebih  kecil yaitu  pada  dataset  Albrecht  sebesar  5.953 menggunakan  metode  Median-WIG  k-NN, pada  dataset  Miyazaki  sebesar  55.421  dan Kemerer sebesar 123.081 menggunakan metode FS k-NN.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Shepperd and S. Macdonell, “Evaluating prediction systems in software project  estimation,” Inf.  Softw.  Technol. , vol. 54, no. 8, pp. 820–827, 2012.
[2] J. Wen, S. Li, Z. Lin, Y. Hu, and C. Huang, “Systematic  literature  review  of  machine learning based software development effort estimation  models,” Inf.  Softw.  Technol. , vol. 54, no. 1, pp. 41–59, 2012.
[3] A.  Idri  and  A.  Abran,  “Analogy-based software development effort estimation : A systematic  mapping  and  review,” Inf.
Softw. Technol. , 2014.
[4] I.  Sommerville, Software  Engineering Ninth  Edition ,  9th  ed.  Boston:  PEARSON, 2011.
[5] A.  Trendowicz  and  R.  Jeffery, Software Project  Effort  Estimation .  New  York: Springer, 2014.
[6] X. Huang, D. Ho, J. Ren, and L. F. Capretz, “Improving  the  COCOMO  model  using  a neuro-fuzzy approach,” Appl. Soft Comput. , vol. 7, pp. 29–40, 2007.
[7] S. Grimstad and M. Jørgensen, “Inconsistency  of  expert  judgment-based estimates  of  software  development  effort,” J.  Syst.  Softw. ,  vol.  80,  pp.  1770–1777, 2007.
[8] G.  R.  Finnie  and  G.  E.  Wittig,  “A Comparison  of  Software  Effort  Estimation
Techniques :  Using  Function  Points  with Neural  Networks  ,  Case-Based  Reasoning and Regression Models,” J. Systens Softw. , vol. 1212, no. 97, pp. 281–289, 1997.
[9] S.  M.  Satapathy,  B.  P.  Acharya,  and  S.  K. Rath,  “Early  stage  software  effort estimation  using  random  forest  technique based on use case points,” IET Softw. , vol. 10, no. 1, pp. 10–17, 2016.
[10] E.  U.  Points,  N.  J.  Nunes,  and  L. Constantine, “i UCP : Software Project Size with,” IEEE Softw. , pp. 64–73, 2011.
[11] E.  K.  Adhitya,  R.  Satria,  and  H.  Subagyo, “Komparasi Metode Machine Learning dan Non  Machine  Learning  untuk  Estimasi Usaha  Perangkat  Lunak,” J.  Softw.  Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 109–113, 2015.
[12] A.  Bakır,  B.  Turhan,  and  A.  Bener,  “A comparative  study  for  estimating  software development  effort  intervals,” Softw.  Qual J , vol. 19, pp. 537–552, 2011.
[13] V.  Khatibi,  B.  Dayang,  and  N.  Abang,  “A PSO-based  model  to  increase  the  accuracy of software development effort estimation,” Softw. Qual J , vol. 21, pp. 501–526, 2013.
[14] Q.  Liu,  J.  Xiao,  and  H.  Zhu,  “Feature selection for software effort estimation with localized neighborhood mutual information,” Cluster Comput. , no. 1, 2018.
[15] V.  S.  Dave,  “Comparison  of  Regression model  ,  Feed-forward  Neural  Network  and Radial  Basis  Neural  Network  for  Software Development  Effort  Estimation,” ACM SIGSOFT Softw. Eng. Notes , vol. 36, no. 5, pp. 1–5, 2011.
[16] C.  López-martín,  “Predictive  accuracy comparison  between  neural  networks  and statistical regression for development effort of  software  projects,” Appl.  Soft  Comput. J. , pp. 1–16, 2014.
[17] A.  L.  I.  Oliveira,  P.  L.  Braga,  R.  M.  F. Lima,  and  M.  L.  Cornélio,  “GA-based method for feature selection and parameters optimization for machine learning regression  applied  to  software  effort estimation,” Inf.  Softw.  Technol. ,  vol.  52, no. 11, pp. 1155–1166, 2010.
[18] J.  Shivhare  and  S.  K.  Rath,  “Software Effort  Estimation  using  Machine  Learning Techniques,” ISEC , 2014.
[19] F.  Zare,  H.  Khademi  Zare,  and  M.  S. Fallahnezhad,  “Software  effort  estimation based  on  the  optimal  Bayesian  belief network,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol.  49,  pp. 968–980, 2016.
[20] R.  Malhotra,  A.  Kur,  and  Y.  Sigh, “Application of Machine Learning
Methods  for  Software  Effort  Prediction,”
ACM SIGSOFT Softw. Eng. Notes , vol. 35, no. 3, pp. 1–6, 2010.
[21] S.  G.  Macdonell  and  M.  J.  Shepperd, “Combining  techniques  to  optimize  effort predictions in software project management,” J.  Syst.  Softw.  66 ,  vol.  66, pp. 91–98, 2003.
[22] G. Chandrashekar and F. Sahin, “A survey on  feature  selection  methods  q,” Comput. Electr.  Eng. ,  vol.  40,  no.  1,  pp.  16–28, 2014.
[23] M.  Kabir  and  K.  Murase,  “A  new  hybrid ant  colony  optimization  algorithm  for feature  selection,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol. 39, no. 3, pp. 3747–3763, 2012.
[24] H. Liu, S. Member, L. Yu, and S. Member, “Algorithms for Classification and Clustering,” IEEE  Trans.  Knowl.  Data Eng. , vol. 17, no. 4, pp. 491–502, 2005.
[25] A. Idri and S.  Cherradi,  “Improving Effort Estimation of Fuzzy Analogy using Feature Subset Selection,” 2016.
[26] R.  S.  Pressman, Software  Engineering ,  7th ed. Boston: McGraw-Hill, 2010.
[27] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data Mining : Concepts and Techniques , 3rd ed. Waltham: Elsevier Inc., 2012.
[28] I.  H.  Witten,  E.  Frank,  and  M.  A.  Hall, Data Mining : Practical Machine Learning Tools  and  Techniques ,  3  rd.  Burlington,: Elsevier, 2011.
[29] M.  Kaya,  “Classification  of  Pancreas Tumor Dataset Using Adaptive Weighted k Nearest  Neighbor  Algorithm,” IEEE ,  pp. 0–4, 2014.

## PEDOMAN PENULISAN
1. Naskah  belum  pernah  dipublikasikan  atau  dalam  proses  penyuntingan  dalam  jurnal ilmiah atau dalam media cetak lain.
2. Naskah diketik dengan spasi 1 pada kertas ukuran A4 dan spasi 2,5 sentimeter dengan huruf Times  New  Roman berukuran  11  point.  Naskah  diserahkan  dalam  bentuk cetakan  sebanyak  2  eksemplar  disertai file dalam  CD  atau  dapat  dikirim  melalui e- mail kepada redaksi.
3. Naskah bebas dari tindakan plagiat.
4. Naskah  dapat  ditulis  dalam  bahasa  Indonesia  atau  bahasa  Inggris  dengan  jumlah  isi 10–25 halaman A4 termasuk daftar pustaka.
5. Naskah  berupa  artikel  hasil  penelitian  terdiri  dari  komponen:  judul,  nama  penulis, abstrak,  kata  kunci,  pendahuluan,  metode,  hasil,  pembahasan,  kesimpulan,  daftar pustaka.
6. Daftar  pustaka  terdiri  dari  acuan  primer  (80%)  dan  sekunder  (20%).  Acuan  primer berupa  jurnal  ilmiah  nasional  dan  internasional,  sedangkan  acuan  sekunder  berupa buku teks.
7. Naskah berupa artikel konseptual terdiri dari komponen: judul, nama penulis, abstrak, kata kunci, pendahuluan, hasil, pembahasan, kesimpulan, daftar pustaka, dan ucapan terima kasih (jika ada).
8. Judul harus menggambarkan isi artikel secara lengkap, maksimal terdiri atas 12 kata dalam bahasa Indonesia atau 10 kata dalam bahasa Inggris.
9. Nama penulis disertai dengan asal lembaga tetapi tidak disertai dengan gelar. Penulis wajib  menyertakan  biodata  penulis  yang  ditulis  pada  lembar  terpisah,  terdiri  dari: alamat kantor, alamat, dan telepon rumah, Hp. dan e-mail.
10. Abstrak  ditulis  dalam  bahasa  Inggris  atau  bahasa  Indonesia.  Abstrak  memuat ringkasan  esensi  hasil  kajian  secara  keseluruhan  secara  singkat  dan  padat.  Abstrak memuat  latar belakang, tujuan, metode, hasil, dan kesimpulan. Abstrak diketik  spasi tunggal dan ditulis dalam satu paragraf.
11. Kata  kunci  harus  mencerminkan  konsep  atau  variabel  penelitian  yang  dikandung, terdiri atas 5–6 kata.
12. Pendahuluan  menjelaskan  hal-hal  pokok  yang  dibahas,  yang  berisi  tentang permasalahan  penelitian,  tujuan  penelitian,  dan  rangkuman  kajian  teoritik  yang relevan. Penyajian pendahuluan dalam artikel tidak mencantumkan judul.
13. Metode  meliputi  rancangan  penelitian,  populasi  dan  sampel,  pengembangan instrumen  penelitian,  teknik  pengumpulan  data,  dan  teknik  analisis  data,  yang diuraikan secara singkat.
14. Hasil menyajikan hasil analisis data yang sudah final bukan data mentah yang belum diolah.
15. Pembahasan  merupakan  penegasan  secara  eksplisit  tentang  interpretasi  hasil  analisis data, mengaitkan hasil temuan dengan teori atau penelitian terdahulu, serta implikasi hasil temuan dikaitkan dengan keadaan saat ini.
16. Pemaparan  deskripsi  dapat  dilengkapi  dengan  gambar,  foto,  tabel,  dan  grafik  yang semuanya mencantumkan judul, dan sumber acuan jika diperlukan.
17. Istilah dalam bahasa Inggris ditulis dalam huruf miring ( italic ).