Mohon tunggu...
Bisnis Digital 2022D
Bisnis Digital 2022D Mohon Tunggu... Mahasiswa - Universitas Negeri Surabaya

Untuk Keperluan Mata Kuliah Manajemen Operasi yang di ajar Renny Sari Dewi, S.Kom., M.Kom.

Selanjutnya

Tutup

Inovasi

Revitalisasi Estimasi Ukuran Perangkat Lunak: Mengungkap Keajaiban Model Deep Learning dalam Prediksi yang Presisi

19 Desember 2023   14:44 Diperbarui: 19 Desember 2023   16:13 59
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Ditulis oleh Alif Kresna Prasetya

Selamat Datang di Metode Baru Estimasi Ukuran Perangkat Lunak!

Selama bertahun-tahun, estimasi ukuran perangkat lunak menjadi bagian integral dari pengembangan perangkat lunak. Salah satu metode yang telah digunakan secara luas adalah Estimasi Ukuran Berbasis Function Point. Namun, dengan perkembangan teknologi, kita terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi estimasi ini.

Mengapa Estimasi Ukuran Perangkat Lunak Penting?

Estimasi ukuran perangkat lunak merupakan langkah krusial dalam pengelolaan proyek dan alokasi sumber daya. Hal ini membantu dalam perencanaan, penganggaran, dan pemantauan proyek perangkat lunak. Namun, metode tradisional sering kali memiliki keterbatasan dalam hal akurasi dan waktu yang dibutuhkan.

Inovasi Terbaru: Model Deep Learning dalam Estimasi Ukuran Perangkat Lunak

Suatu penelitian terbaru telah mengusulkan solusi revolusioner menggunakan model Deep Learning untuk meningkatkan efisiensi estimasi ukuran perangkat lunak berbasis Function Point. Teknologi ini menjanjikan kemajuan signifikan dalam bidang estimasi ini.

Apa yang Dicapai oleh Model Deep Learning?

Model Deep Learning memungkinkan estimasi ukuran perangkat lunak berbasis Function Point untuk menjadi lebih adaptif dan presisi. Dengan memanfaatkan data historis yang luas, model ini mampu mengidentifikasi pola kompleks yang sulit dijangkau oleh metode tradisional. Hasilnya adalah estimasi yang lebih akurat dan dalam waktu yang lebih singkat.

Keuntungan Estimasi Menggunakan Model Deep Learning:

  1. Akurasi yang Lebih Tinggi: Model ini mampu mengenali pola dan faktor-faktor yang sulit untuk diidentifikasi oleh metode tradisional, menghasilkan estimasi yang lebih dekat dengan kenyataan.
  2. Efisiensi Waktu: Dengan kemampuan belajar yang terus-menerus dari data, model Deep Learning dapat memberikan estimasi dalam waktu yang lebih singkat dibandingkan dengan pendekatan konvensional.
  3. Adaptabilitas Terhadap Perubahan: Model ini dapat belajar dari data baru yang masuk, meningkatkan ketepatan estimasi seiring berjalannya waktu dan perubahan dalam proyek.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
Mohon tunggu...

Lihat Konten Inovasi Selengkapnya
Lihat Inovasi Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun