Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Estimasi Software Bahan Ajar disusun oleh Budi Susanto, S.Kom,MT.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Estimasi Software Bahan Ajar disusun oleh Budi Susanto, S.Kom,MT."— Transcript presentasi:

1 Estimasi Software Bahan Ajar disusun oleh Budi Susanto, S.Kom,MT

2 2 Perkiraan Biaya PL  Kegiatan estimasi PL adalah untuk menentukan berapa banyak sesumber yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek.  Biasanya satuan perkiraan ini adalah programmer-months (PM).  Dua pendekatan:  LOC estimation, didasarkan pada perkiraan awal jumlah kode yang perlu dikembangkan untuk proyek.  Function Points terhadap deskripsi proyek.

3 3 Line of Code  NCLOC digunakan untuk menyatakan LOC non- commented  Sering disebut juga dengan effective lines of code (ELOC).  Jika baris dokumentasi internal diperhitungkan, maka CLOC digunakan.  total length (LOC) = NCLOC + CLOC  KLOC digunakan untuk menyatakan ribuan LOC.

4 4 Perkiraan LOC  Langkah pertama dalam perkiraan berbasis LOC adalah memperkirakan jumlah baris kode program pada akhir proyek.  Dapat dilakukan berdasar  pengalaman,  ukuran proyek sebelumnya,  ukuran dari kompetitor, atau  membagi proyek ke dalam bagian-bagian yang lebih kecil dan kemudian memperkirakan ukuran setiap bagian yang lebih kecil tersebut.

5 5 Perkiraan LOC  Pendekatan baku, untuk setiap bagian (P i ), adalah memperkirakan  ukuran maksimum yang mungkin (max i ),  ukuran minimum yang mungkin (min i ),  Tebakan ukuran terbaik (best i ).  Perkiraan untuk seluruh proyek adalah 1/6 dari jumlah maksimum, minimum, dan 4 * best.  Simpangan baku (S) =  Perkiraan tiap Pi = (min i +max i +4*best)/6

6 6 Contoh  Total LOC =

7 7 Model Biaya Berbasis LOC  Model biaya menyediakan perkiraan langsung beban.  Model ini memiliki sebuah faktor utama biaya: pengendali biaya sekunder.  Pengendali biaya merupakan karakteristik dari proyek, proses, produk atau sesumber yang mempengaruhi beban.  Model biaya dihasilkan dengan menggunakan analisis regresi terhadap kumpulan data dari proyek PL sebelumnya.  Struktur model berbasis regresi berbentuk: E = A + B x S^C

8 8 Model Biaya berbasis LOC  Model Walston-Felix  E = 5.2 x (KLOC)^0.91  Model Bailey-Basili  E = x (KLOC)^1.16  Model COCOMO Basic  E = 3.2 x (KLOC)^1.05  Model Doty Model untuk KLOC > 9  E = x (KLOC)^1.047

9 9 Function Point  Function Point Analysis dikembangkan pertama kali oleh Allan J. Albrecht di pertengahan  Mencoba menyelesaikan kesulitan terkait dengan LOC sebagai pengukuran PL, dan membantu dalam pengembangan sebuah mekanisme untuk meramalkan beban (effort) terkait dengan pengembangan PL.  Metode ini pertama dipublikasikan tahun 1979, kemudian tahun  Tahun 1984, Albrecht memperbaiki metode ini dan sejak 1986, ketika International Function Point User Group (IFPUG) dibentuk, beberapa versi Function Point Counting Practices Manual diterbitkan oleh IFPUG. --

10 10 Function Point  Albrecht dan Gaffney menulis "Software Function, Source Lines of Code and Development Effort Prediction : A Software Science Validation," IEEE Trans. Software Eng., Nov  Dalam metode Function points, ukuran sebuah sistem dapat dihitung dengan 3 komponen:  information processing size (Unadjusted Function Points-UFP),  Technical complexity adjustment factors, dan  Function Points.

11 11 Unadjusted Function Points - UFP  UFP dikenal sebagai ukuran pemrosesan informasi.  Ukuran ini ditentukan dengan penentuan 5 komponen sistem :  EI(external Input), EO(external output), EQ(external inquiry), ILF(internal logical file), dan EIF(external interface file).  Komponen-komponen tersebut kemudian diberi nilai "simple", "average" atau "complex", tergantung pada karakteristik masing-masing.  Kemudian, jumlahkan semua komponen yang disebut sebagai Unadjusted Function Points (UFP).

12 12 External Input (EI)  Adalah proses dasar dimana data melewati batas dari luar ke dalam.  Data ini mungkin berasal dari layar input atau aplikasi lain.  Data mungkin digunakan untuk memelihara satu atau lebih berkas logika internal.  Data dapat berupa baik informasi kontrol atau informasi bisnis.  Jika data adalah informasi kontrol, maka tidak perlu mengupdate berkas logika internal.

13 13 External Outputs (EO)  Sebuah proses dasar dimana hasil data dilewatkan dari dalam ke keluar.  Contoh aplikasi menghasilkan berkas XML atau CSV(Comma-Separated Value)  Aplikasi tersebut mungkin digunakan aplikasi lain untuk untuk update tabel aplikasi eksternal  Ada laporan yang dihasilkan atau file yang dikirim ke aplikasi lain. Laporan dan file tersebut dibuat dari satu atau lebih ILF dan external interface file.

14 14 External Inquiry (EQ)  Proses dasar dengan input dan out yang menghasilkan hasil pencarian  Hasil dari 1 atau lebih ILF

15 15 Bagian FP: Data  Bagian Data dibagi menjadi:  Internal logical file (ILF): data berelasi secara logika di dalam batasan aplikasi. Aplikasi memelihara data. Contoh : tabel PELANGGAN akan dipelihara melalui layar data entry Pelanggan.  External Interface files (EIF): berisi komponen yang akan berada di luar dari batasan aplikasi dan digunakan hanya jika untuk tujuan referensi. Catatan : Jangan memasukkan fungsionalitas seperti update aplikasi eksternal dalam bagian ini.  Ranking berdasar RET dan DET

16 16 Bagian FP: Transaksi  Bagian transaksi menggunakan bagian data, yang memelihara informasi dari ILF dan EIF.  External Input (EI)  External Output (EO)  External Inquiry (EQ)  Ranking tergantung pada jumlah file yang terupdate dan jumlah DET (Data Element Type)

17 17 Bagian FP: Sub Bagian  Ini adalah subbagian yang dapat menjadi sebuah sub bagian dari transaksi atau data.  Record Element Type (RET): sub kelompok data di dalam sebuah logical file. Contoh: seorang Pelanggan dapat memiliki 2 RET, alamat dan nomor telepon.  Data Element Type (DET): adalah field yang tidak berulang dalam sebuah ILF. Contoh: Kode Pelanggan adalah DET.  File Type Reference (FTR): adalah sebuah file yang ditunjuk oleh transaksi. Sebuah FTR harus sebuah ILF atau EIF.

18 18 Rating setiap komponen  Untuk EI, EO, EQ dirangking berdasar jumlah file terupdate atau referensi (FTR) dan jumlah elemen tipe data (DET).  Contoh: sebuah EI yang menunjuk atau update 2 File Types Referenced (FTR) dan memiliki 7 data elemen akan diberikan ranking average dan dinyatakan dengan rating 4.  FTR adalah kombinasi sejumlah ILF dan EIF yang direferensi dan diupdate.  Rating didasarkan pada total jumlah elemen data (DET) dan FTR unique.  Jika FTR atau DET yang sama digunakan baik pada sisi input dan output, maka dihitung sekali.

19 19 Tabel Ranking EI, EO dan EQ

20 20 Ranking ILF dan EIF

21 21 Tabel Index UFP

22 22 Contoh UFP

23 23 Contoh sebuah Form Ada 2 ILF: PELANGGAN dan ALAMAT_PELANGGAN Tidak ada EIF dari form tersebut

24 24 Tabel Ranking UFP untuk form Pelanggan

25 25 Model Biaya berbasis FP  Model Albrecht dan Gaffney  E = FP  Model Kemerer  E = x x FP 3  Model Matson, Barnett, dan Mellichamp  E = FP


Download ppt "Estimasi Software Bahan Ajar disusun oleh Budi Susanto, S.Kom,MT."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google