Ditulis oleh Reidian Rifky Muhammad
Pengembangan perangkat lunak adalah proses yang kompleks dan memakan waktu yang membutuhkan estimasi yang akurat terkait ukuran dan kompleksitas proyek. Function point adalah metrik yang banyak digunakan untuk mengukur ukuran dan kompleksitas perangkat lunak. Namun, ekstraksi Function Point secara manual dari dokumen kebutuhan perangkat lunak dapat memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi pendekatan inovatif yang mengotomatisasi ekstraksi function point dan meningkatkan efisiensi pengembangan perangkat lunak.
Ekstraksi Function Point Otomatis
Metode yang diusulkan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami dan Event Extraction untuk mengidentifikasi dan mengekstraksi komponen-komponen function point dari dokumen kebutuhan perangkat lunak. Dengan memanfaatkan model pembelajaran mesin, seperti BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory), dan CRF (Conditional Random Fields), metode ini secara akurat mengidentifikasi pemicu Function Point, mengekstraksi argumen Function Point, dan mengklasifikasikan atribusi Function Point. Pendekatan otomatis ini secara signifikan mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk analisis Function Point secara manual.
Manfaat Ekstraksi FP Otomatis
Implementasi ekstraksi Funtion Point otomatis memberikan beberapa manfaat bagi tim pengembangan perangkat lunak. Pertama, ini meningkatkan efisiensi analisis Function Point, memungkinkan pengembang untuk fokus pada tugas-tugas penting lainnya. Kedua, ini mengurangi risiko kesalahan manusia dalam identifikasi Function Point, menghasilkan estimasi ukuran dan kompleksitas perangkat lunak yang lebih akurat. Terakhir, pendekatan otomatis memungkinkan pengambilan keputusan dan alokasi sumber daya yang lebih cepat selama siklus pengembangan perangkat lunak.
Penerapan Kecerdasan Buatan dalam Estimasi Biaya Perangkat Lunak
Makalah ini juga membahas penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam estimasi biaya perangkat lunak. Estimasi biaya yang akurat sangat penting untuk perencanaan proyek dan pengelolaan sumber daya yang efektif. Dengan mengintegrasikan teknik AI ke dalam proses estimasi, tim pengembangan perangkat lunak dapat mencapai perkiraan biaya yang lebih tepat dan andal. Hal ini dapat membantu mencegah pembengkakan anggaran dan mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya.
Kesimpulan
Kesimpulannya adalah bahwa pendekatan ekstraksi function point (FP) berbasis ekstraksi acara dalam pemrosesan bahasa alami dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi analisis FP dalam pengembangan perangkat lunak. Metode yang diusulkan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami dan model pembelajaran mesin seperti BERT, BiLSTM, dan CRF untuk mengidentifikasi pemicu FP, mengekstraksi argumen FP, dan mengklasifikasikan atribusi FP dengan akurasi yang tinggi. Dengan mengotomatisasi ekstraksi FP, tim pengembangan perangkat lunak dapat menghemat waktu dan upaya yang diperlukan untuk analisis FP manual, meningkatkan akurasi estimasi ukuran dan kompleksitas perangkat lunak, serta memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan alokasi sumber daya yang lebih efisien.
