Evaluasi Model dan Interval Prediksi
Setelah mengembangkan model regresi, penting untuk mengevaluasi kesesuaian dan keakuratannya. Hal ini melibatkan pemeriksaan apakah asumsi statistik untuk model regresi terpenuhi secara wajar. Empat asumsi utama yang harus dipertimbangkan adalah: linearitas, varian konstan dari suku galat, distribusi suku galat normal, dan independensi suku galat. Analisis sisa adalah alat yang berharga untuk menilai kesesuaian model, menggunakan metode grafis dan uji statistik formal. Dalam kasus model estimasi upaya pengembangan perangkat lunak, plot sebar residu terhadap variabel independen (logaritma natural titik fungsi) dapat digunakan untuk memeriksa asumsi varians dan normalitas yang setara. Selain itu, histogram residu dan plot probabilitas normal dari residu dapat memberikan wawasan lebih lanjut mengenai distribusi normal suku kesalahan.
Interval prediksi sangat penting untuk memahami kisaran nilai potensial untuk perkiraan upaya pembangunan. Dalam konteks estimasi upaya pengembangan perangkat lunak, interval prediksi memberikan wawasan berharga mengenai potensi rentang upaya yang diperlukan untuk ukuran perangkat lunak tertentu. Interval prediksi untuk model dapat dihitung menggunakan koefisien dan kesalahan standar dari model regresi, sehingga memberikan rentang estimasi upaya dengan tingkat kepercayaan tertentu.
Kesimpulan
Kesimpulannya, penggunaan analisis regresi untuk memperkirakan upaya pengembangan perangkat lunak berdasarkan ukuran perangkat lunak adalah alat yang ampuh dan berharga. Dengan mengembangkan dan mengevaluasi model regresi, dan menghitung interval prediksi, organisasi dapat membuat keputusan yang tepat mengenai alokasi sumber daya dan perencanaan proyek. Wawasan yang diperoleh dari analisis ini dapat mempunyai implikasi signifikan terhadap manajemen proyek dan optimalisasi sumber daya dalam industri perangkat lunak.
