Kalibrasi Baru Untuk Bobot Kompleksitas Function Point

Muhammad Farhan Al Ghifari

Pendahuluan

Dalam dunia pengembangan perangkat lunak, estimasi ukuran dan biaya proyek sangatlah penting. Salah satu metode yang digunakan untuk mengestimasi ukuran perangkat lunak adalah Function Point (FP). Namun, penggunaan FP memerlukan kalibrasi yang tepat agar dapat memberikan hasil estimasi yang akurat. Oleh karena itu, diperlukan sebuah model kalibrasi yang

dapat meningkatkan akurasi estimasi ukuran dan biaya proyek perangkat lunak.

Model Kalibrasi

Terdapat model kalibrasi FP yang sudah ada, seperti model regresi dan model fuzzy. Model kalibrasi FP bertujuan untuk mengkalibrasi bobot kompleksitas FP agar dapat memberikan hasil estimasi yang lebih akurat. Namun, model-model kalibrasi FP yang sudah ada masih memiliki kelemahan, seperti keterbatasan dalam validasi model dan ambiguitas dalam klasifikasi kompleksitas FP.

Model Kalibrasi Baru

Sebuah model kalibrasi baru yang disebut Neuro-Fuzzy Function Point Calibration Model (NFFPCM). Model ini menggunakan teknik neural network dan fuzzy logic untuk mengkalibrasi bobot kompleksitas FP. Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan antara NFFPCM dengan model kalibrasi lainnya, seperti model regresi dan model fuzzy. Hasilnya menunjukkan bahwa NFFPCM memberikan hasil estimasi yang lebih akurat dibandingkan dengan model kalibrasi lainnya.

Selain itu artikel ini juga membahas beberapa kelemahan dari model kalibrasi FP yang sudah ada, seperti keterbatasan dalam validasi model dan ambiguitas dalam klasifikasi kompleksitas FP. Oleh karena itu, NFFPCM hadir sebagai solusi untuk mengatasi kelemahan-kelemahan tersebut.

Mengapa penelitian ini begitu penting untuk Indonesia?

Jawabannya terletak pada dampaknya terhadap industri teknologi yang semakin berkembang pesat di negara ini. Dengan perubahan dalam bobot kompleksitas Function Point, perusahaan-perusahaan teknologi di Indonesia dapat memiliki pandangan yang lebih akurat tentang tingkat kerumitan perangkat lunak yang mereka kembangkan. Hal ini dapat membantu mereka mengoptimalkan proses pengembangan, mengurangi risiko proyek, dan meningkatkan kualitas produk mereka.

Selain itu, perubahan ini juga dapat mempengaruhi kompetisi di pasar teknologi Indonesia. Perusahaan yang dapat mengadaptasi perubahan ini dengan cepat akan memiliki keunggulan kompetitif, sementara yang tidak bisa mungkin tertinggal.

Keunggulan Neuro-Fuzzy Function Point Calibration Model (NFFPCM)

NFFPCM memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan model kalibrasi FP yang sudah ada, seperti kemampuan untuk memperhitungkan faktor-faktor yang mempengaruhi kompleksitas perangkat lunak dan kemampuan untuk mengatasi ambiguitas dalam klasifikasi kompleksitas FP.

Kesimpulan

Sebuah model kalibrasi baru untuk Function Point yang disebut Neuro-Fuzzy Function Point Calibration Model (NFFPCM). Model ini menggunakan teknik neural network dan fuzzy logic untuk mengkalibrasi bobot kompleksitas FP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NFFPCM memberikan hasil estimasi yang lebih akurat dibandingkan dengan model kalibrasi lainnya. Oleh karena itu, NFFPCM dapat menjadi solusi untuk meningkatkan akurasi estimasi ukuran dan biaya proyek perangkat lunak.

Sumber