Ditulis oleh Naufal Zamzami
Selamat datang di artikel ini! Di sini, kita akan membahas suatu pendekatan yang inovatif dalam estimasi usaha yang diterapkan dalam dunia pengembangan perangkat lunak. Dengan judul yang bersifat ilmiah, "From Function Points to COSMIC - A Transfer Learning Approach for Effort Estimation," artikel ini membawa konsep menarik mengenai penggunaan teknologi transfer learning untuk memperbaiki estimasi usaha dalam proyek pengembangan perangkat lunak.
Pendahuluan
Estimasi usaha adalah bagian krusial dalam pengelolaan proyek perangkat lunak. Hal ini melibatkan penilaian yang akurat terkait jumlah sumber daya, waktu, dan biaya yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu proyek. Namun, estimasi usaha seringkali sulit dilakukan karena berbagai kompleksitas yang terlibat dalam pengembangan perangkat lunak.
Salah satu metode yang digunakan dalam estimasi usaha adalah Function Points (FP), yang memiliki kerangka kerja yang terstruktur untuk mengukur fungsionalitas dari suatu perangkat lunak. Namun, meskipun FP telah digunakan secara luas, keakuratannya seringkali menjadi perdebatan.
Apa itu COSMIC?
Dalam konteks ini, COSMIC (Common Software Measurement International Consortium) adalah metode pengukuran yang bertujuan untuk memberikan estimasi yang lebih akurat dalam proyek pengembangan perangkat lunak. COSMIC berbeda dari FP dalam hal pendekatannya yang lebih terstruktur dan memperhitungkan aspek fungsi yang lebih detail dalam suatu perangkat lunak.
Pendekatan Transfer Learning
Paparan terbaru dalam artikel ini adalah penerapan konsep transfer learning dari FP ke COSMIC dalam estimasi usaha. Transfer learning adalah metode pembelajaran mesin di mana pengetahuan yang diperoleh dari satu tugas dapat diterapkan ke tugas lainnya. Dalam konteks ini, konsep ini diaplikasikan untuk meningkatkan akurasi estimasi usaha dengan memanfaatkan data yang telah terkumpul dari FP untuk meningkatkan estimasi pada kerangka kerja COSMIC.
Implikasi dalam Industri Perangkat Lunak
