Validasi Empiris Model Estimasi Biaya Perangkat Lunak
Himawan ilmi ramadhani
Â
Para praktisi telah mengungkapkan kekhawatiran mereka terkait ketidakmampuan untuk mengestimasi biaya pengembangan perangkat lunak secara akurat. Kekhawatiran ini menjadi semakin mendesak seiring dengan meningkatnya biaya yang berhubungan dengan pengembangan. Sebagai hasilnya, perhatian penelitian yang cukup besar kini diarahkan untuk memahami proses pengembangan perangkat lunak dengan lebih baik serta membangun dan mengevaluasi alat estimasi biaya perangkat lunak. Makalah ini mengevaluasi empat model algoritmik populer yang digunakan untuk mengestimasi biaya perangkat lunak (SLIM, COCOMO, Function Points, dan ESTIMACS). Data dari 15 proyek pengolahan data bisnis besar yang telah selesai dikumpulkan dan digunakan untuk menguji akurasi model-model tersebut dalam estimasi usaha ex post. Salah satu hasil penting adalah model estimasi usaha Function Points oleh Albrecht telah divalidasi oleh data independen yang disediakan dalam studi ini [3]. Model-model yang tidak dikembangkan dalam lingkungan pengolahan data bisnis menunjukkan kebutuhan signifikan akan kalibrasi. Sebagai model dari proses pengembangan perangkat lunak, semua model yang diuji tidak cukup mencerminkan faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas. Penelitian lebih lanjut akan diperlukan untuk mengembangkan pemahaman di area ini.
Validasi empiris model estimasi biaya perangkat lunak memiliki manfaat dan biaya yang perlu dipertimbangkan.
Manfaat:
*Akurasi Estimasi: Validasi empiris memungkinkan untuk mengukur sejauh mana model-model estimasi biaya perangkat lunak dapat memprediksi biaya yang sebenarnya. Ini membantu praktisi dan organisasi dalam membuat perkiraan biaya yang lebih akurat untuk proyek pengembangan perangkat lunak.
*Kepercayaan Stakeholder: Hasil validasi empiris dapat meningkatkan kepercayaan stakeholder, termasuk pelanggan, manajemen, dan pemangku kepentingan lainnya, terhadap estimasi biaya yang diajukan. Hal ini dapat membantu dalam menjalankan proyek dengan lebih lancar dan menghindari konflik terkait anggaran.
*Peningkatan Pengambilan Keputusan: Dengan memiliki data validasi empiris, organisasi dapat membuat keputusan yang lebih baik terkait alokasi sumber daya, penjadwalan, dan perencanaan proyek. Ini membantu menghindari pemborosan sumber daya dan penundaan yang tidak perlu.
Biaya Kebutuhan:
*Waktu dan Sumber Daya: Validasi empiris memerlukan waktu dan sumber daya yang signifikan untuk mengumpulkan data proyek yang cukup dan melakukan analisis yang tepat. Hal ini dapat menjadi beban tambahan pada proyek yang sedang berjalan.
*Pengumpulan Data yang Akurat: Mendapatkan data proyek yang akurat dan relevan untuk validasi empiris bisa menjadi tantangan. Kadang-kadang data historis yang diperlukan mungkin tidak tersedia atau sulit untuk ditemukan.
*Biaya Analisis: Proses analisis data dan validasi empiris memerlukan keahlian statistik dan analisis yang dapat menambah biaya tambahan..
*Potensi Kegagalan Model: Validasi empiris juga bisa mengungkapkan bahwa model-model estimasi biaya yang digunakan tidak akurat, yang dapat menyebabkan ketidakpastian dan perlu untuk memperbaiki atau menggantinya.
*Secara keseluruhan, validasi empiris model estimasi biaya perangkat lunak memiliki manfaat yang signifikan dalam meningkatkan akurasi perkiraan biaya, tetapi juga memerlukan investasi waktu dan sumber daya yang diperhatikan. Namun, manfaat jangka panjangnya dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan pengembangan model yang lebih baik dapat memberikan nilai yang signifikan bagi organisasi.
target yang dituju:
