Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT

Presentasi berjudul: "Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT"— Transcript presentasi:

1 Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT
ANALISIS METODE ANALOGY BASED ESTIMATION UNTUK PERKIRAAN BIAYA PERANGKAT LUNAK Oleh : Ardiansyah G Pembimbing : Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT Irman Hermadi, S.Kom, MS

2 OVERVIEW Pendahuluan Tinjauan Pustaka Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Daftar Pustaka

3 PENDAHULUAN

4 Latar Belakang Pentingnya biaya perangkat lunak dalam pengembangan perangkat lunak Terlalu kecil kualitas rendah Ketidakpuasan klien

5 Latar Belakang Perkiraan terlalu tinggi Pemborosan sumber daya

6 Latar Belakang Beberapa metode pemodelan perkiraan telah dilakukan dan dikembangkan selama beberapa tahun terakhir ini. Analogy-based estimation adalah salah satu metode perkiraan biaya perangkat lunak Metode tersebut sederhana, serta dapat cepat diimplementasikan (Al-Sakran 2006).

7 Latar Belakang Kinerja yang dihasilkan oleh metode analogy based estimation mengungguli metode-metode pemodelan algoritmik (Schofield dan Shepperd 1996). Penggunaan nilai rataan biaya pada dua buah proyek sebagai estimasi menghasilkan kinerja yang lebih baik. Pada tahun 2001, Idri et al. menggabungkan konsep fuzzy ke dalam metode analogy based estimation.

8 Tujuan Menganalisis kinerja metode analogy-based estimation pada perkiraan biaya perangkat lunak Penelitian ini juga diharapkan dapat mengusulkan modifikasi metode tersebut

9 Ruang Lingkup Data yang digunakan untuk pengujian metode analogy-based estimation adalah kelompok data COCOMO 81 dan mission planning NASA Biaya perkiraan ditentukan oleh nilai rataan biaya dari dua buah proyek dengan jarak terdekat.

10 Manfaat Memberikan informasi kinerja metode analogy based estimation untuk perkiraan biaya perangkat lunak. Hasil dan saran penelitian dapat dijadikan sebagai pembanding dan pembuka jalan untuk penelitian yang lebih lanjut.

11 TINJAUAN PUSTAKA

12 Perkiraan Biaya Perangkat Lunak
Perkiraan biaya perangkat lunak adalah proses memprediksi biaya yang diperlukan dalam pengembangan sistem perangkat lunak (Leung 1990). Perkiraan biaya perangkat lunak mengacu pada prediksi jumlah biaya, waktu, dan staffing yang diperlukan untuk membangun sistem perangkat lunak (Saliu 2003).

13 Perkiraan Biaya Perangkat Lunak
Standar penghitungan ukuran suatu perangkat lunak adalah sebagai berikut : Lines of code baris program Software science rumus Halstead Function point fungsionalitas program Feature point perluasan function point Object point jumlah objek

14 Perkiraan Biaya Perangkat Lunak
Perkiraan biaya perangkat lunak dapat diklasifikasikan menjadi metode pemodelan algoritmik dan pemodelan non-algoritmik. Contoh pemodelan algoritmik yaitu model linear, model multiplikatif, dan model power-function Contoh metode pemodelan non-algoritmik yaitu expert judgement, Parkinson’s law, dan price to win

15 Analogy Based Estimation
Prinsip dasar -> proyek yang serupa mempunyai biaya yang serupa (Idri et al. 2001).

16 Analogy Based Estimation
Mencari proyek terdahulu yang serupa Mengambil nilai biaya Menyimpan hasil perhitungan Menghitung biaya

17 Analogy Based Estimation
Menghitung jarak antar proyek : Euclidean distance Rumus Kategorikal

18 Cost Driver Cost driver (CD) adalah faktor-faktor tambahan yang mempengaruhi biaya dalam pengembangan perangkat lunak ( Saliu 2003 ).

19 Model Pengembangan Organik = kecil, tim berpengalaman
Semidetached = tingkat pertengahan Embedded = tight constraint

20 Evaluasi Model Perkiraan Biaya Perangkat Lunak
Magnitude of Relative Error (MRE) Mean MRE (MMRE) Median (MdMRE), MRE minimal (min MRE), MRE maksimal (max MRE), dan standar deviasi MRE (SDMRE)

21 METODE PENELITIAN

22 Kerangka Pemikiran

23 Data Kelompok data COCOMO 81 -> jurnal software engineering economics (Boehm 1981) Terdiri dari ukuran perangkat lunak (KLOC) 15 cost driver, dan biaya aktual (Person - Month) .

24 Data Kelompok data mission planning NASA -> proyek-proyek NASA dari tahun 1977 sampai 1985 Terdiri dari ukuran perangkat lunak (KLOC) 15 cost driver tipe kategorikal, dan biaya aktual (Person- Month) . Memiliki atribut tambahan -> model pengembangan dan jenis proyek

25 Pengujian dan Analisis
P1 = P2= P3 = P4= 30 Rumus jarak -> P1 dengan P2 Jarak P1-P2 misalnya : 0,2 Rumus jarak -> P1 dengan P3 Jarak P1-P3 misalnya : 1,2 Rumus jarak -> P1 dengan P4 Jarak P1-P4 misalnya : 0,8 Estimasi = 90 MRE = |100 – 90 |/ 100 = 0,1 -> 10% 2 jarak terkecil

26 Pengujian dan Analisis
Proses tersebut dilakukan terus - menerus sampai seluruh data dalam kelompok telah diperkirakan biayanya.

27 Modifikasi Metode Hasil analisis yang diperoleh akan dijadikan acuan untuk modifikasi metode analogy based estimation yang baru. Metode baru tersebut kemudian diuji dan dianalisis dengan data dan mekanisme yang sama. Hasilnya dibandingkan dengan metode awal.

28 HASIL DAN PEMBAHASAN

29 COCOMO 81

30 COCOMO 81

31 Mission Planning NASA

32 Mission Planning NASA

33 Penerapan Peringkat Metode ini didasarkan dari adanya urutan kedekatan jarak pada setiap proyek. Urutan kedekatan proyek ini mengabaikan besar kecilnya selisih jarak antar peringkat dan antar pengujian.

34 Penerapan Peringkat P1 – P2 : Ukuran = 0,1 CD = 0,7 P1 – P3 :
rank rank total P1 – P2 : Ukuran = 0,1 1 CD = 0,7 2 3 P1 – P3 : Ukuran = 0,3 3 CD = 0,8 3 6 3 Ukuran = 0,2 2 CD = 0,5 1 P1 – P4 : P1 – P5 : Ukuran = 0,4 4 CD = 0,9 4 8 2 rank total terkecil Proyek yang dipilih untuk estimasi P1 : P2 dan P4

35 Penerapan Peringkat COCOMO 81

36 Penerapan Peringkat COCOMO 81

37 Penerapan Peringkat NASA

38 Penerapan Peringkat NASA

39 KESIMPULAN DAN SARAN

40 Kesimpulan Pada penelitian ini, dapat dilihat bahwa hasil terbaik untuk pengujian metode analogy based estimation terjadi jika hanya digunakan ukuran perangkat lunak dalam pengujian. Metode penerapan peringkat merupakan modifikasi dari metode analogy based estimation dan menghasilkan nilai galat yang lebih kecil pada penelitian ini.

41 Kesimpulan Keseluruhan pengujian pada kelompok data mission planning NASA menunjukkan hasil yang lebih baik daripada pengujian pada kelompok data COCOMO 81.

42 Saran Pengujian dilakukan dengan kelompok- kelompok data yang lain.
Penerapan peringkat pada metode analogy based estimation dapat digabungkan dengan metode lain seperti penerapan bobot ataupun prinsip fuzzy. Penelitian tentang perkiraan biaya perangkat lunak dapat diperluas lagi dengan menggunakan metode yang lain misalnya jaringan syaraf tiruan atau fuzzy COCOMO.

43 DAFTAR PUSTAKA Al-Sakran, Hasan Software Cost Estimation Model Based on Integration of Multi-agent and Case-Based Reasoning. Journal of Computer Science 2 . ISSN, 3: [20 Juni 2006] Briand, Lionel. et al An Assessment and Comparison of Common Software Cost Estimation Modeling Techniques. International Software Engineering Network Technical Report. [20 Juni 2006] Idri, Ali. et al Fuzzy Analogy : A New Approach for Software Cost Estimation. International Workshop on Software Measurement. Montreal, Canada. [20 Juni 2006 ]

44 DAFTAR PUSTAKA Leung, Hareton. dan Zhang Fan Software Cost Estimation. Departement of Computing, The Hong Kong Polytechnic University. [20 Juni 2006] NASA Cost Estimating Web Site Promise Software Engineering Repository data set [21 Desember 2006 ] Rintala, Kai. et al Analogy Based Estimation in Building Services. Construction Informatics Digital Library. [21 Desember 2006]

45 DAFTAR PUSTAKA Saliu, Moshood Omolade Adaptive Fuzzy Logic Based Framework For Software Development Efort Prediction. King Fahd University of Petroleum & Minerals. Shepperd, M. dan Schofield, C Effort Estimation using Analogy. Proceedings of the 18th International Conference on Software Engineering. Berlin, Germany. [24 Januari 2007]

46 TERIMA KASIH