Proses Inferensi Dinamis Pada Software Effort Estimation Menggunakan Case Based Reasoning
Abstrak
Software effort estimation biasanya menjadi penentu sukses atau tidaknya kontrak negosiasi dan sepakat atau tidak sepakatnya sebuah proyek dijalankan. Keakurasian dari model estimasi biaya pengembangan software dibutuhkan untuk keefektifan prediksi, monitoring kontrol pengembangan software dan menaksir pengembangan software. Software tersebut akan menyampaikan berapa usaha yang dibutuhkan, biaya untuk menjalankan proyek, tenaga kerja yang diperlukan serta waktu kerja yang akan dihabiskan untuk menjalankannya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan proses inferensi secara dinamis dengan mengadopsi kemampuan Case Based Reasoning (CBR) untuk mengestimasi upaya pengembangan software. Perhitungan besaran fungsional dengan menggunakan COSMIC dataset yang dikemas dengan CBR akan memberikan hasil maksimal dalam hal menentukan kecepatan dalam proses estimasi khususnya pada tahap proposal atau penawaran projek software dimana perhitungan lebih efisien terhadap waktu karena memiliki refrensi terhadap kasus-kasus lama. Pengambilan dataset COSMIC yang sesuai berdasarkan tingkat kesamaan kasus menggunakan k-Nearest Neighbor (KNN) menghasilkan akurasi yang baik dengan perhitungan yang sederhana.Unduhan
Referensi
Saxena, Urvashi Rahul & Singh, SP, Software Effort Estimation Using Neuro-Fuzzy Approach, Software Engineering (CONSEG), CSI Sixth International Conference on, IEEE Publisher, pp 1 – 6, 2012
Bhardwaj, Mridul. & Ajay, Rana, Estimation of Testing and Rework Effort for Software Development Projects, Asian Journal of Computer Science and Information Technology. Vol 5, No 5, pp 33 – 37, 2015
Delany, Jane Sarah et al., The Limit of CBR in Software Project Estimation, ,Gemany Workshop on Case-Based Reasoning, pp 1-10, 1998,
Sammut, C. & Webb, G.I, Encyclopedia of Machine Learning,. Springer, 2011
Brady, Adam et al, , Case-Based Reasoning for Reducing Software Development Effort, Journal Software Engineering & Application (JSEA), Vol 3, pp 1005 – 1014, 2010
Suguna, N. and Thanushkodi, K, An Improved k-Nearest Neighbor Classification Using Genetic Algorithm, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 7, Issue 4, No 2, pp 18 – 21, 2010
Aamodt, A. and Plaza, E., Case-based reasoning: foundational issues, methodological variations and system approaches, Artificial Intelligence Communications, Vol 7, No.1, p.3059, 1994
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Penulis yang mempublikasikan naskah pada jurnal ini setuju tentang hal-hal berikut ini:
- Penulis memegang hak cipta untuk proses, prosedur, atau artikel yang dideskripsikan pada naskah dan memberikan hak kepada jurnal untuk pertama kali mempublikasikan naskah dibawah Creative Commons Attribution License yang memperbolehkan orang lain untuk menyebarkan hasil penelitian dengan pengakuan hak cipta penulis dan jurnal.
- Penulis memegang hak untuk mempublikasikan kembali semua atau sebagian hasil penelitian pada naskah lain tetapi tidak memberikan hak kepada pihak ketiga lain untuk mencetak dan mempublikasikan ulang hasil penelitian yang sama.
- Penulis diperbolehkan dan disarankan untuk menginformasikan naskah yang telah terbit secara online (seperti pada repository institusi atau website milik penulis) yang akan meningkatkan produktivitas rujukan dan sitasi dari naskah yang telah terbit.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.
