Classification and intuitionistic fuzzy set based software bug triaging techniques

Panda, Rama Ranjan; Nagwani, Naresh Kumar

doi:10.1016/j.jksuci.2022.01.020

Cited by 11 publications

(9 citation statements)

References 56 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Other typical neural network models, such as CNNs, have also been applied in feature extraction. Some representative works during this period include [27][28][29].…”

Section: Overview Of Relevant Literature In Recent Yearsmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

A Survey on Bug Deduplication and Triage Methods from Multiple Points of View

Qian,

Zhang,

Nie

et al. 2023

Applied Sciences

View full text Add to dashboard Cite

To address the issue of insufficient testing caused by the continuous reduction of software development cycles, many organizations maintain bug repositories and bug tracking systems to ensure real-time updates of bugs. However, each day, a large number of bugs is discovered and sent to the repository, which imposes a heavy workload on bug fixers. Therefore, effective bug deduplication and triage are of great significance in software development. This paper provides a comprehensive investigation and survey of the recent developments in bug deduplication and triage. The study begins by outlining the roadmap of the existing literature, including the research trends, mathematical models, methods, and commonly used datasets in recent years. Subsequently, the paper summarizes the general process of the methods from two perspectives—runtime information-based and bug report-based perspectives—and provides a detailed overview of the methodologies employed in relevant works. Finally, this paper presents a detailed comparison of the experimental results of various works in terms of usage methods, datasets, accuracy, recall rate, and F1 score. Drawing on key findings, such as the need to improve the accuracy of runtime information collection and refine the description information in bug reports, we propose several potential future research directions in the field, such as stack trace enrichment and the combination of new NLP models.

show abstract

“…Other typical neural network models, such as CNNs, have also been applied in feature extraction. Some representative works during this period include [27][28][29].…”

Section: Overview Of Relevant Literature In Recent Yearsmentioning

confidence: 99%

“…Panda et al pointed out that many bug reports contain ambiguous descriptions and excessive terminology [27], leading to classification hesitation. Traditional machine learning or precise information retrieval methods may not be effective in such cases.…”

Section: Information Retrieval Approaches For Deduplication and Triagementioning

confidence: 99%

A Survey on Bug Deduplication and Triage Methods from Multiple Points of View

Qian,

Zhang,

Nie

et al. 2023

Applied Sciences

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…STIE Pertiba Pangkalpinang didirikan pada tanggal 25 Oktober 1982 dibawah naungan Yayasan Perguruan Tinggi Bangka. Pertiba telah mendapatkan status diakui melalui SK [5]. MENDIKBUD Nomor: 353/O/1991 diberikan pada tanggal 16 Juni 1991.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Perencanaan Strategis Sistem Informasi dan Teknologi Informasi pada STIE Pertiba Pangkalpinang

Priambodo

Suroso²

2022

TMJ

View full text Add to dashboard Cite

Sebagai salah satu pioner sekolah tinggi program studi manajemen STIE Pertiba Pangkalpinang berupaya terus meningkatkan daya saingnya dan keunggulan strategis dibandingkankan sekolah tinggi lain yang sejenis, maka STIE Pertiba Pangkalpinang harus memiliki Perencanaan Strategis Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi yang sejalan dengan visi dan misi organisasi. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk menyusun kebutuhan SI/TI STIE Pertiba Pangkalpinang untuk mendukung layanan publik, akademik, mahasiswa, dosen dan staf di STIE Pertiba Pangkalpinang. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian deskriptif kualitatif dengan menggunakan framework Ward dan Peppard dengan beberapa alat analisis untuk menganalisis lingkungan ekternal dengan PEST dan Porter Five Forces, Lingkungan Internal Bisnis dengan SWOT, CSF dan Value Chain, Analisis Lingkungan SI/TI Eksternal dengan Trend Teknologi SI/TI Terkini dan Analisis Lingkungan SI/TI Internal dengan Analisa McFarlan Grids. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Framework Ward dan Peppard dapat melihat berbagai sudut pandang perusahaan dalam segi kekuatan dan kelemahan internal dan ekternal pada sisi bisnis ataupun SI/TI, sehingga dapat mengidentifikasi kebutuhan portofolio SI/TI masa depan yang diperlukan oleh perusahaan melalui proses strategi bisnis SI/TI, manajemen SI/TI dan strategi TI. Serta dihasilkan 3 (tiga) strategi, yaitu strategi bisnis SI, Strategi Manajemen SI/TI dan strategi TI untuk membantu STIE Pertiba Pangkalpinang meningkatkan competitive advantage.

show abstract

“…Objek-objek itu adalah objek aksara Bali dan objek kotoran [3]. Objek aksara Bali adalah tulisan aksara bali yang di ukir di atas daun lontar, sedangkan objek kotoran dapat berupa noda atau bagian dari gambar latar lontar [4]. Kemampuan fungsi yang dikembangkan OpenCV memiliki kualitas dan fungsi baik, library ini umum digunakan untuk mendeteksi objek seperti dalam penelitian, melakukan rekognisi seperti contoh pada penelitian, dan sering digunakan untuk mengembangkan aplikasi IoT [5].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Perbaikan Deteksi Objek Metode Findcontour Menggunakan Logika Fuzzy untuk Mendeteksi Objek Aksara Bali pada Daun Lontar

Manuaba¹,

Indah²

2022

TMJ

View full text Add to dashboard Cite

Fungsi findcontour OpenCV dapat digunakan sebagai sebuah metode untuk deteksi objek aksara Bali. Percobaan mendeteksi aksara bali menggunakan fungsi ini mampu mendeteksi seluruh objek yang ada di atas media daun lontar. Objek yang telah terdeteksi adalah objek aksara dan objek bukan aksara. Penelitian ini bertujuan untuk memperbaiki metode pendeteksian dengan fungsi findcontour dengan menambahkan algoritma fuzzy, untuk memisahkan objek aksara bali dengan objek bukan aksara bali. Data pada penelitian ini berupa aksara bali yang ditulis pada daun lontar. Naskah Bali yang digunakan sebagai data dalam penelitian adalah naskah baru yang sengaja ditulis untuk kebutuhan penelitian. Implementasi Logika fuzzy pada penelitian ini digunakan untuk menentukan objek yang telah terdeteksi termasuk objek aksara atau bukan. Hasil terlihat dari objek yang terdeteksi, logika fuzzy mampu menghilangkan 400 – 5000 objek yang tidak di perlukan. Sedangkan dari sisi waktu proses filtering dengan logika fuzzy memberikan dampak pada proses ROI menjadi lebih cepat dengan rerata waktu kurang dari 1 detik.

show abstract

Classification and intuitionistic fuzzy set based software bug triaging techniques

Cited by 11 publications

References 56 publications

A Survey on Bug Deduplication and Triage Methods from Multiple Points of View

A Survey on Bug Deduplication and Triage Methods from Multiple Points of View

Perencanaan Strategis Sistem Informasi dan Teknologi Informasi pada STIE Pertiba Pangkalpinang

Perbaikan Deteksi Objek Metode Findcontour Menggunakan Logika Fuzzy untuk Mendeteksi Objek Aksara Bali pada Daun Lontar

Contact Info

Product

Resources

About