Uji Empiris terhadap Keluaran Berbasis Objek Metrik Pengukuran dalam Lingkungan Berbantuan Komputer Lingkungan Rekayasa Perangkat Lunak (CASE)
[Yoel Rensisko Prasetya]
Dampak produktivitas dan nilai bisnis dari Alat Rekayasa Perangkat Lunak (CASE) semakin menarik minat komunitas pengembangan perangkat lunak, baik dari peneliti maupun praktisi sistem informasi. Namun, hasil yang meyakinkan dalam bidang ini sering sulit dicapai karena berbagai kendala, termasuk masalah data yang kurang baik dan keterbatasan dalam pendekatan evaluasi saat ini. Oleh karena itu, ada motivasi yang kuat untuk melakukan penelitian yang fokus pada pengembangan pendekatan pengukuran yang dapat memberikan dasar estimasi yang valid dan andal untuk keluaran dan proses pengembangan CASE.
Pembahasan
Penelitian ini mengadopsi metodologi yang melibatkan studi lapangan tentang pengembangan perangkat lunak CASE di First Boston Corporation dan SEER Technologies. Penulis mengucapkan terima kasih kepada individu yang telah memberikan akses data seputar proyek pengembangan perangkat lunak, serta kepada para manajer yang telah menyediakan waktu mereka selama studi lapangan ini. Penulis juga mengapresiasi National Science Foundation atas dukungan pendanaan sebagian dari pengumpulan data.
Dalam penelitian ini, digunakan model estimasi yang memasukkan variabel biner DUMMY1 dan DUMMY2, yang merepresentasikan apakah suatu proyek dibangun pada Tahun 1 atau Tahun 2. Model ini bertujuan untuk mencerminkan informasi tentang produktivitas relatif dari proyek-proyek yang sedang dibangun. Model ini memiliki bentuk matematis yang mencakup parameter yang akan diestimasi dalam analisis regresi, serta istilah kesalahan yang didistribusikan secara normal.
Data yang digunakan dalam penelitian berasal dari 19 proyek pengembangan perangkat lunak yang dipilih dari satu organisasi. Terdapat empat metrik pengukuran output yang dievaluasi, yaitu RAW-FUNCTION-COUNTS, FUNCTION-POINTS, OBJECT-COUNTS, dan OBJECT-POINTS. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa RAW-FUNCTION-COUNTS dan FUNCTION-POINTS memiliki kemampuan prediktif yang setara, demikian pula dengan OBJECT-COUNTS dan OBJECT-POINTS.
Metode estimasi yang digunakan dalam penelitian ini mengintegrasikan metrik pengukuran output dengan metrik REUSE-LEVERAGE, yang mengukur seberapa sering objek aplikasi digunakan kembali dalam proyek aplikasi lainnya. Dengan mengalikan PERSON-MONTHS (jumlah bulan orang yang terlibat dalam pengembangan) dengan REUSE-LEVERAGE, model estimasi dapat memprediksi jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan.
Penelitian ini memberikan wawasan penting tentang evaluasi metrik pengukuran output dalam konteks lingkungan CASE dan dampaknya terhadap estimasi tenaga kerja dalam pengembangan perangkat lunak. Studi ini juga menekankan pentingnya mempertimbangkan metrik penggunaan kembali dan leverage dalam memprediksi kebutuhan tenaga kerja.
Kesimpulan
Penyelidikan kami terhadap kinerja menggunakan dua metrik yang berkaitan dengan analisis titik fungsi, dan dua metrik berbasis objek menunjukkan adanya potensi untuk menerapkan pendekatan pengukuran alternatif dalam proses pengembangan KASUS. Penelitian ini berfungsi sebagai eksplorasi awal yang akan memberikan landasan bagi pengembangan lebih lanjut dalam pengukuran dalam lingkungan CASE berbasis objek. Penting untuk diingat bahwa kesimpulan tentang kinerja metrik alternatif, seperti yang kami tinjau dalam penelitian ini, didasarkan pada data dari sembilan belas proyek pengembangan perangkat lunak yang berasal dari satu organisasi. Oleh karena itu, temuan kami harus diperlakukan dengan mempertimbangkan keterbatasan validitas penelitian ini.
