Mengungkap Rahasia Keberhasilan Estimasi Ukuran dan Kompleksitas Aplikasi Perangkat Lunak dengan Analisis Function Points

Mengungkap Rahasia Keberhasilan Estimasi Ukuran dan Kompleksitas Aplikasi Perangkat Lunak dengan Analisis Function Points: Sebuah Studi Empiris

Mikail Ahmad Fa'iq Al-Fattah

Pendahuluan

Perangkat lunak telah menjadi tulang punggung dunia digital saat ini. Dari aplikasi perbankan hingga media sosial, kita mengandalkan perangkat lunak untuk menjalani banyak aspek kehidupan kita. Tetapi, sebelum perangkat lunak itu mencapai akhir yang indah di tangan pengguna, ada banyak tantangan yang harus dihadapi oleh para pengembang perangkat lunak. Salah satunya adalah estimasi ukuran dan kompleksitas perangkat lunak. Dalam artikel ini, kami akan membahas sebuah studi empiris yang kami lakukan untuk mengungkap rahasia keberhasilan estimasi ukuran dan kompleksitas perangkat lunak dengan menggunakan analisis Function Points.

Latar Belakang

Estimasi ukuran dan kompleksitas perangkat lunak adalah langkah kritis dalam manajemen proyek perangkat lunak. Estimasi yang akurat membantu dalam perencanaan anggaran, alokasi sumber daya, dan penjadwalan proyek yang efisien. Salah satu metode yang telah terbukti berhasil dalam estimasi ini adalah analisis Function Points (FP). FP adalah alat yang mampu mengungkapkan seberapa besar tugas pengembangan perangkat lunak yang akan dihadapi oleh tim pengembang.

Metode Penelitian

Studi empiris ini melibatkan dua tim mahasiswa yang masing-masing mengembangkan perangkat lunak berbasis web untuk klien nyata. Kami menggunakan analisis Function Points untuk mengestimasi ukuran dan kompleksitas perangkat lunak yang dikembangkan oleh kedua tim. Proses perhitungan FP melibatkan identifikasi komponen perangkat lunak, termasuk Internal Logical Files (ILFs), External Interface Files (EIFs), External Inputs (EIs), External Outputs (EOs), dan External Queries (EQs). Kami juga menghitung Value Adjustment Factor (VAT) berdasarkan 14 General System Characteristics (GSCs) untuk menghasilkan Adjusted Function Point Count.

Temuan

Hasil dari studi empiris ini sangat menarik. Tim A mengembangkan perangkat lunak dalam sekitar 3942 jam kerja dan menghasilkan 187,61 Function Points. Di sisi lain, Tim B hanya memerlukan sekitar 2435 jam kerja untuk mengembangkan perangkat lunak dengan ukuran 169,48 Function Points. Ini menunjukkan bahwa Tim B lebih produktif dibandingkan dengan Tim A.

Namun, ada perbedaan antara produktivitas dan penilaian akhir tim. Penilaian akhir menggabungkan berbagai faktor yang berasal dari tiga sumber informasi yang berbeda, termasuk penilaian oleh dosen, penilaian klien, dan kualitas produk akhir. Oleh karena itu, walaupun Tim B lebih produktif, penilaiannya lebih rendah.

Kesimpulan

Studi empiris ini membuktikan bahwa analisis Function Points (FP) adalah alat yang berguna dalam estimasi ukuran dan kompleksitas perangkat lunak. Hal ini dapat membantu manajer proyek dalam merencanakan dan mengelola proyek perangkat lunak dengan lebih efisien. Selain itu, kami menyarankan penggunaan alat manajemen proyek, seperti Teamwork Project Manager, untuk membantu dalam pelacakan jam kerja yang efisien.

Penting untuk diingat bahwa estimasi ukuran dan kompleksitas perangkat lunak bukanlah tugas yang mudah. Studi empiris seperti yang telah kami lakukan memberikan wawasan berharga dan mengungkap rahasia keberhasilan dalam menghadapinya. Dengan penelitian lebih lanjut dan pengembangan alat-alat estimasi yang lebih baik, kita dapat terus meningkatkan kualitas dan efisiensi dalam pengembangan perangkat lunak. Semoga artikel ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pentingnya estimasi dalam dunia perangkat lunak.

Sumber