Peningkatan Akurasi Estimasi Ukuran Perangkat Lunak dengan Menerapkan Logika Samar Metode Mamdani

Ristu Saptono, Galih Dian Hutama

Abstract


Salah satu kunci sukses dari pengembangan perangkat lunak adalah perencanaan. Untuk membuat perencanaan yang baik diperlukan estimasi ukuran perangkat lunak yang akan dibangun. Ukuran perangkat lunak biasanya disajikan dalam bentuk Lines of Code (LOC). Metode Function Point Analysis (FPA) merupakan metode yang paling sering digunakan untuk memperkirakan ukuran perangkat lunak dalam satuan LOC. Akurasi dari FPA bisa ditingkatkan dengan cara penyesuaian nilai bobot pada tabel Function Point Complexity. Metode yang digunakan untuk penyesuaian nilai bobot adalah metode logika samar Mamdani. Evaluasi dilakukan dengan cara membandingkan galat relatif antara hasil pengukuran FPA murni, FPA modifikasi Mamdani model 1, FPA modifikasi Mamdani model 2 serta nilai tengah antara model 1 dan model 2, dengan nilai LOC sebenarnya dari perangkat lunak. Model 1 dan model 2 dibedakan oleh nilai himpunan fuzzy pada proses fuzzifikasi. Sebanyak 13 perangkat lunak digunakan untuk pengujian. Hasilnya estimasi menggunakan FPA nilai tengah memberikan hasil terbaik dengan galat terkecil yaitu 1,6% dibandingkan FPA modifikasi Mamdani model 1 (2%), FPA model 2 (3,2%) dan FPA Murni (3,4%). Perbedaan galat relatif tersebut mempunyai tingkat kepercayaan secara statistika sebesar 76%.


Keywords


Estimasi ukuran perangkat lunak, Function Point Analysis, Metode Mamdani

Full Text:

PDF

References


Tunali,V. 2014. Software Size Estimation Using Function Point Analysis – A Case Study for a Mobile Application. Muhendisik ve Teknoloji Sempozyumu.

Ferrucci, F., Gravino, C., and Sarro, F. 2014. Conversion from IFPUG to COSMIC: within- vs without-company equations. Society for East Asian Archaeology.

Shirmohammadi,S. 2009. Software Size Estimation. Ottawa.

Balaji, N., Shivakumar, N., and Ananth, V. V. 2013. Software Cost Estimation using Function Point with Non Algorithmic Approach. Global Journal of Computer Science and Technology Software & Data Engineering.

Xia, W., Capretz, L. F., Ho, D., and Ahmed, F. 2008. A New Calibration for Function Point Complexity Weights. Electrical and Computer Engineering Publications.

Elamvazuthi, I., P Vasant, and J Webb. 2009. The Application of Mamdani Fuzzy Model for Auto Zoom Function of a Digital Camera. International Journal of Computer Science and Information Security.

Kaur, A and Kaur, A. 2012. Comparison of Mamdani-Type and Sugeno-Type Fuzzy Inference Systems for Air Conditioning System. International Journal of Soft Computing and Engineering.

Jones, C. 2008. Applied Software Measurement, Global Analysis of Productivity and Quality, 3rd ed. McGraw-Hill, New York.




DOI: https://doi.org/10.15294/sji.v2i1.4527

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.