Lihat ke Halaman Asli

Bisnis Digital 2022D

Universitas Negeri Surabaya

Memanfaatkan Kekuatan Logika Fuzzy untuk Estimasi Pengembangan Perangkat Lunak yang Lebih Akurat

Diperbarui: 8 November 2023   12:23

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Sumber: nextgen.web.id

Penulis Mohammad Hendrew P.

Apa itu Estimasi usaha?

Estimasi usaha dalam konteks pengembangan perangkat lunak merujuk pada proses memprediksi jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan untuk menyelesaikan suatu proyek. Ini biasanya diukur dalam satuan orang-jam, orang-hari, orang-minggu, atau orang-bulan, tergantung pada skala proyek.

Manfaat Estimasi usaha

  • Perencanaan Sumber Daya
  • Penganggaran
  • Jadwal Proyek
  • Mitigasi Risiko
  • Pengambilan Keputusan

Apa itu Logika Fuzzy?

Logika fuzzy adalah sebuah ekstensi dari logika Boolean yang tradisional, yang dirancang untuk menangani konsep ketidakpastian dan ketidakpastian yang tidak dapat dilakukan oleh logika standar yang hanya beroperasi dengan nilai benar atau salah (1 atau 0).

Manfaat Logika Fuzzy

  • Ketidakpastian dan Ambiguitas
  • Gradasi Keanggotaan
  • Penanganan Subjektivitas
  • Model Matematis yang Lebih Realistis
  • Pengambilan Keputusan yang Kompleks

Sebuah artikel terbaru oleh Iman Attarzadeh dan Siew Hock Ow menawarkan perspektif yang segar mengenai masalah ini. Para penulis mengusulkan pendekatan inovatif untuk estimasi usaha pengembangan perangkat lunak yang memanfaatkan kekuatan logika fuzzy, bergerak melampaui model algoritmik klasik seperti COCOMO II.

Pengembangan perangkat lunak adalah sesuatu yang tidak dapat diprediksi secara inheren. Estimasi awal sangat penting untuk anggaran dan perencanaan, namun mereka terkenal tidak dapat diandalkan. Ringkasan abstrak artikel tersebut menyoroti dilema ini dengan tepat, mengidentifikasi akar masalahnya: kurangnya informasi akurat dan rinci pada awal proyek.

Pengenalan logika fuzzy ke dalam proses estimasi menandai pergeseran signifikan dari praktik tradisional. Seperti yang diuraikan dalam bagian metodologi dari makalah tersebut, logika fuzzy memungkinkan representasi ketidakpastian yang lebih halus. Alih-alih mengandalkan interval yang kaku, ia menggunakan himpunan fuzzy untuk menangkap spektrum kemungkinan nilai untuk parameter input, menawarkan model yang lebih fleksibel dan dapat diadaptasi.

Halaman Selanjutnya


BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline