Dalam dunia pengembangan perangkat lunak, perubahan kode merupakan hal yang tidak dapat dihindari. Sistem perangkat lunak yang berkembang seiring waktu akan mengalami berbagai perubahan, baik untuk perbaikan bug, peningkatan fitur, maupun adaptasi terhadap teknologi baru. Namun, perubahan yang tidak terprediksi dapat menyebabkan lonjakan biaya pemeliharaan, peningkatan kompleksitas kode, dan penurunan kualitas sistem. Oleh karena itu, kemampuan untuk memprediksi komponen perangkat lunak yang rentan terhadap perubahan menjadi aspek penting dalam manajemen proyek perangkat lunak.
Studi oleh Alsolai dan Roper (2022) menyoroti bagaimana teknik ensemble dalam pembelajaran mesin dapat meningkatkan akurasi prediksi terhadap komponen perangkat lunak yang rentan terhadap perubahan (change-proneness). Dengan menggabungkan beberapa model prediksi, metode ensemble menawarkan pendekatan yang lebih robust dalam menangani masalah ketidakseimbangan data dan kompleksitas kode.
