Mengubah Cara Estimasi Usaha Pengembangan Perangkat Lunak dengan Analisis Klaster

Wisnu Adi Pratama

Industri pengembangan perangkat lunak terus berjuang dengan tantangan dalam mengestimasi usaha proyek secara akurat. Menyadari hal ini, sebuah studi berjudul "Toward Improving the Efficiency of Software Development Effort Estimation via Clustering Analysis" yang ditulis oleh, Vo Van Hai, Ho Le Thi Kim Nhung, Zdenka Prokopova, Radek Silhavy, dan Petr Silhavy, memperkenalkan pendekatan inovatif untuk meningkatkan akurasi estimasi menggunakan analisis klaster dan pembelajaran mesin.

Tantangan Estimasi Usaha

Estimasi usaha dalam pengembangan perangkat lunak sangat penting untuk alokasi sumber daya, anggaran, dan perencanaan waktu. Metode tradisional, bagaimanapun, sering kali menghasilkan overestimasi atau underestimasi, yang menyebabkan pemborosan sumber daya, keterlambatan proyek, atau kerugian finansial. Studi ini menekankan pentingnya masalah ini, mencatat keterbatasan metode Function Point Analysis (FPA) yang umum digunakan, yang berjuang di berbagai domain perangkat lunak karena pendekatannya yang seragam.

Model Baru: EEAC

Studi ini mengusulkan model Effort Estimation using Machine Learning Applied to the Clusters (EEAC). Model ini berusaha untuk menyesuaikan metode FPA dengan mengintegrasikannya dengan teknik pembelajaran mesin dan metode klaster. Dengan demikian, model ini bertujuan untuk menyesuaikan estimasi usaha lebih dekat dengan karakteristik unik setiap proyek perangkat lunak.

Metodologi dan Teknik Klaster

Peneliti menggunakan algoritma klaster k-means, mengelompokkan data berdasarkan Platform Pengembangan, Sektor Industri, Jenis Bahasa, Tipe Organisasi, dan Ukuran Relatif. Pendekatan ini, tidak seperti metode tradisional, mempertimbangkan atribut unik dari proyek perangkat lunak, sehingga menjanjikan estimasi yang lebih akurat.

Model Ensemble dan Kalibrasi

Studi ini juga mengeksplorasi model ensemble, yang menggabungkan model individu untuk meningkatkan akurasi prediktif. Dua model baru diperkenalkan: Calibration of Functional Complexity Weight (CFCW) and Calibration of Functional Complexity Weight with Optimization (CFCWO). Model ini dirancang untuk menyempurnakan bobot dalam metode FPA, lebih meningkatkan akurasi estimasi.

Temuan Eksperimental

Eksperimen melibatkan tiga kelompok berbeda: satu menggunakan seluruh dataset tanpa klaster, satu lainnya dengan klaster k-means, dan ketiga dengan klaster berdasarkan variabel kategoris. Hasilnya mengejutkan. Pengelompokan, khususnya metode Industry Sector (IS), meningkatkan akurasi estimasi secara signifikan. Metode EEAC, ketika diterapkan dengan klaster IS, mengungguli model FPA tradisional.

Kriteria Evaluasi

Ketelitian studi terlihat dalam pilihan metrik evaluasinya. Metode yang tidak bias seperti Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) digunakan, memastikan penilaian yang komprehensif dan akurat terhadap model yang diusulkan.

Implikasi untuk Pengembangan Perangkat Lunak

Temuan studi ini memiliki implikasi mendalam bagi manajemen proyek perangkat lunak. Dengan menggabungkan klaster dan pembelajaran mesin dengan metode estimasi tradisional, manajer proyek dapat mencapai estimasi yang lebih presisi, mengarah pada penggunaan sumber daya yang lebih baik dan keberhasilan proyek.

Kesimpulan

Studi "Toward Improving the Efficiency of Software Development Effort Estimation via Clustering Analysis" menandai kemajuan signifikan dalam metodologi manajemen proyek. Pendekatannya yang inovatif menawarkan cakrawala baru dalam estimasi usaha, menjanjikan masa depan di mana proyek perangkat lunak dapat dikelola dengan presisi dan efisiensi yang lebih besar.

Sumber