Abstrak - Estimasi effort merupakan suatu kegiatan melakukan prediksi atau ramalan mengenai berapa banyak pekerja dan berapa lama waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah proyek. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan estimasi, salah satunya adalah metode Use Case Point (UCP). Metode UCP pertama kali diusulkan oleh Karner pada tahun 1993. Dalam metode UCP, estimasi effort didapatkan dari perkalian antara nilai UCP dengan nilai Effort Rate (ER). Nilai ER merupakan rasio dari pembangunan man-hours yang dibutuhkan tiap use case point. Nilai ER yang diusulkan Karner yaitu sebesar 20 man-hours. Namun, penentuan nilai ER tersebut hanya menggunakan tiga data proyek pengembangan perangkat lunak dengan analisis regresi. Walaupun demikian, sebagian besar peneliti mengacu pada nilai ER yang diusulkan Karner tanpa mempertanyakan atau meninjau ulang nilai ER tersebut.
Penelitian ini meninjau ulang nilai ER untuk proyek pengembangan perangkat lunak di bidang Bisnis. Dalam melakukan penelitian ini, dibutuhkan beberapa jumlah data proyek pengembangan perangkat lunak di bidang Bisnis. Dari data tersebut dapat dicari nilai ER dengan melakukan analisis korelasi dan persamaan linier. lalu terbentuk suatu garis persamaan linier dan menghasilkan nilai tangen. Kemudia nilai tangen tersebut dapat digunakan untuk menghitung nilai ER.
Hasil akhir yang didapatkan dari penelitian ini yaitu nilai ER sebesar 8.2. Nilai ER tersebut jauh lebih kecil dibandingkan oleh nilai ER yang dikemukakan oleh Karner. Hal tersebut dimungkinkan karena beberapa alasan, antara lain: 1) adanya metode software engineering, 2) semakin majunya teknologi software engineering, 3) adanya software by component, 4) adanya source dari internet.
Kata kunci: Effort Rate (ER), Estimasi Effort, Use Case Point (UCP), Analisis Korelasi dan Persamaan Linier
I. PENDAHULUAN
Tingkat kegagalan pada proyek pengembangan perangkat lunak sangat tinggi. Pada tahun 2002 sampai 2010 hanya terdapat 37% proyek teknologi informasi yang sukses [1]. Salah satu prosentase terbesar yang menyebabkan kegagalan proyek pengembangan perangkat lunak yaitu kurang baiknya perencanaan proyek, yakni mempunyai prosentase sebesar 39% [2]. Pendapat senada juga didapatkan dari survey yang dilakukan oleh KPMG Canada. Salah satu penyebab utama kegagalan pelaksanaan proyek pengembangan perangkat lunak yaitu buruknya perencanaan proyek [3]. Teknologi Informasi yang awalnya hanya faktor pendukung bagi kegiatan bisnis, pada saat ini menjadi hal yang sangat krusial untuk mendukung proses kerja bisnis. Dimana permintaan akan proyek perangkat lunak di bidang Bisnis semakin banyak dan semakin dibutuhkan untuk proses bisnis perusahaan. Sehingga untuk mengurangi kegagalan proyek perangkat lunak di bidang Bisnis, planning harus diperbaiki dan estimasi yang dilakukan harus benar.
Salah satu cara untuk memperbaiki planning proyek yaitu dengan melakukan estimasi. Definisi dari estimasi adalah sebuah pengukuran yang didasarkan pada hasil secara kuantitatif atau dapat diukur dengan angka tingkat akurasinya [4]. Definisi dari estimasi perangkat lunak adalah suatu kegiatan melakukan prediksi atau ramalan mengenai keluaran dari sebuah proyek dengan meninjau jadwal, biaya, bahkan hingga ke resiko yang akan ditanggung serta effort dalam proyek tersebut [5]. Effort merupakan kerja real yang kita lakukan dalam menyelesaikan suatu proyek. Satuannya adalah
man-days atau man-hours [6]. Walaupun estimasi tidak
mungkin dapat menghasilkan sebuah hasil yang sangat akurat, tetapi ketidakakuratan tersebut dapat diminimalkan dengan menggunakan beberapa metode yang sesuai dengan proyek yang akan dilakukan estimasi.
Metode Use Case Point (UCP) sangat berharga dalam konteks early size measurement dan estimasi effort, karena mempekerjakan use case sebagai masukan (input). Use case merupakan bentuk populer yang mewakili persyaratan fungsional (menurut survei yang dilakukan oleh Neill dan Laplante pada tahun 2003, 50% dari proyek memiliki persyaratan fungsional yang disajikan sebagai scenarios atau
use cases) dalam tahap awal pengembangan perangkat lunak
[7]. Metode UCP pertama kali diusulkan oleh Karner pada tahun 1993 merupakan metode yang memiliki kemampuan untuk memberikan estimasi effort (man-hours) yang diperlukan untuk membuat suatu proyek perangkat lunak [8].
Dalam metode UCP, estimasi effort didapatkan dari perkalian antara nilai UCP dengan nilai Effort Rate (ER). Dimana estimasi effort nantinya akan menghasilkan jumlah pegawai (man-hours atau man-days) yang dibutuhkan dalam pembuatan proyek perangkat lunak [6]. Dan nilai ER merupakan rasio dari pembangunan man-hours yang dibutuhkan tiap use case point dan dijadikan variabel untuk menghitung effort [9]. Nilai ER pertama kali diusulkan oleh Karner yaitu 20 man-hours [8].
Beberapa penelitian menyimpulkan nilai ER yang digunakan oleh para peneliti memiliki variasi dengan dasar penentuan yang berbeda-beda. Karner mengusulkan nilai ER sebesar 20 man-hours dengan menggunakan tiga data proyek pengembangan perangkat lunak [8]. Schneider & Winters mengusulkan nilai ER sebesar 20, 28 dan 36 man-hours menggunakan dasar kompleksitas proyek dengan mengacu pada TechnicalComplexity Factor (TCF) [10]. Clemmons mencontohkan nilai ER sebesar 18 man-hours dengan menggunakan dasar kualitas personil tim dan data historis [9]. Ochodek mendapatkan nilai ER berkisar antara 4 sampai 35
man-hours yang dihitung dari 14 proyek perangkat lunak yang
telah selesai [8]. Peneliti lainnya dalam penelitiannya ada yang menggunakan nilai ER yang diusulkan Karner atau
PENENTUAN NILAI EFFORT RATE (ER) PADA METODE
USE CASE POINT (UCP) UNTUK ESTIMASI EFFORT
PROYEK PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK DI
BIDANG BISNIS
Puji Agustin Ningrum, Sholiq
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Tekhnologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Raya ITS Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111
menggunakan rule nilai ER yang diusulkan Schneider & Winter, ada juga yang menggabungkan keduanya. Menurut Clemmons dan Ochodek, jika tidak ada data historis (data proyek masa lalu)maka diharuskan menggunakan nilai default yang diusulkan oleh Karner yaitu 20 man-hours.
Permasalahannya nilai ER yang digunakan oleh sebagaian besar peneliti yaitu sebesar 20 man-hours seperti yang pertama kali diusulkan oleh Karner, namun dalam penentuan nilai ER tersebut Karner hanya menggunakan tiga data proyek pengembangan perangkat lunak dengan menggunakan analisis regresi [8]. Analisis regresi dengan menggunakan tiga data diskrit cenderung tidak akurat. Analisis korelasi antar data untuk membentuk persamaan regresi juga tidak dilakukan. Berdasarkan penjabaran di atas maka nilai ER yang diusulkan oleh Karner dapat dipertanyakan dan ditinjau ulang. Oleh karena itu, penelitian ini mengangkat peninjauan ulang nilai ER pada proyek pengembangan perangkat lunak khususnya di bidang Bisnis.
II. KAJIAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Effort Rate (ER) Sebelumnya
Gambar 1 Penelitian Nilai Effort Rate (ER) Sebelumnya
Dari gambar di atas dapat disimpulkan nilai Effort Rate (ER) yang digunakan oleh para peneliti memiliki variasi dengan dasar penentuan yang berbeda-beda. Karner mengusulkan nilai ER sebesar 20 man-hours dengan menggunakan tiga data proyek pengembangan perangkat lunak [8]. Schneider & Winters mengusulkan nilai ER sebesar 20, 28 dan 36 man-hours menggunakan dasar kompleksitas proyek dengan mengacu pada Technical Complexity Factor (TCF) [10]. Clemmons mencontohkan nilai ER sebesar 18
man-hours dengan menggunakan dasar kualitas personil tim
dan data historis [9]. Ochodek mendapatkan nilai ER berkisar antara 4 sampai 35 man-hours yang dihitung dari proyek-peroyek yang telah dilakukan.
Peneliti lainnya dalam penelitiannya ada yang menggunakan nilai ER yang diusulkan Karner atau Schneider & Winter, ada juga yang menggabungkan keduanya. Dan menurut Clemmons dan Ochodek jika tidak ada data historis (data proyek masa lalu) maka diharuskan menggunakan nilai
default yang diusulkan oleh Karner yaitu 20 man-hours. 2.2 Metode Use Case Point (UCP)
Gustav Karner mengembangkan metode Use Case
Point (UCP) yang merupakan turunan atau adaptasi dari
metode Function Point Analysis (FPA) yang tujuannya adalah untuk menyediakan metode estimasi sederhana yang disesuaikan dengan orientasi pada objek proyek perangkat lunak [8]. Langkah-langkah yang dilakukan dalam proses estimasi effort dengan metode Use Case Point (UCP) digambarkan dalam Bagan 1 berikut ini:
Bagan 1 Langkah-langkah Metode Use Case Point (UCP)
2.2.1 Menghitung Unadjusted Use Case Point (UUCP) Unadjusted Use Case Point (UUCP) didapatkan dari
penjumlahan Unadjusted Use Case Weights (UUCW) dengan
Unadjusted Actor Weights (UAW).
1) Unadjusted Use Case Weights (UUCW)
Langkah pertama adalah menentukan kategori use case apakah simple, medium atau complex. Tergantung dari jumlah transaksi yang dilakukan dalam deskripsi use case.
Tabel 1 Tipe, Bobot dan Deskripsi Use Case
Tipe
Use Case Bobot Deskripsi Use Case
Simple 5 Menggunakan ≤ 3 transaksi Medium 10 Menggunakan 4 sampai 7 transaksi Complex 15 Menggunakan > 7 transaksi
Total Unadjusted Use Case Weights (UUCW) didapat dari menghitung berapa banyak (total) use case dari masing-masing tipe (tingkat kompleksitas) dikali dengan bobot masing-masing tipe sesuai dengan Tabel 1.
2) Unadjusted Actor Weights (UAW)
Langkah pertama adalah menentukan kategori aktor apakah sebagai simple, medium atau complex.
Tabel 2 Tipe, Bobot dan Deskripsi Actor
Tipe Aktor Bobot Deskripsi Aktor
Simple 1 Berinteraksi melalui API, seperti Command Prompt
Medium 2 Berinteraksi melalui Protokol, seperti TCP/IP
Complex 3 Berinteraksi melalui GUI atau Web Page
Total Unadjusted Actor Weights (UAW) didapat dari menghitung berapa banyak (total) actor dari masing-masing tipe (tingkat kompleksitas) dikali dengan bobot masing-masing tipe sesuai dengan Tabel 2.
2.2.2 Menghitung Technical Complexity Factor (TCF)
Tabel 3 Technical Factor dan Bobot
Technical Factor Bobot
1. Distributed System Required 2 2. Response Time Is Important 1 3. End User Efficiency 1 4. Complex Internal Processing Required 1 5. Reusable Code Must Be A Focus 1 6. Installation Easy 0.5
7. Usability 0.5
9. Easy To Change 1 10. Highly Concurrent 1 11. Custom Security 1 12. Dependence On Third-Part Code 1 13. User Training 1
Nilai-nilai pada technical factor tersebut dikalikan dengan bobot masing-masing, kemudian dijumlah untuk mendapatkan Total Technical Factor (TF), lalu digunakan untuk mendapatkan nilai Technical Complexity Factor (TCF).
2.2.3 Menghitung Environmental Complexity Factor (ECF)
Tabel 4 Environmental Factor dan Bobot
Environmental Factor Bobot
1. Familiarity with the Project 1.5 2. Application Experience 0.5 3. OO Programming Experience 1 4. Lead Analyst Capability 0.5 5. Motivation 1 6. Stable Requirements 2 7. Part Time Staff -1 8. Difficult Programming Language -1
Nilai-nilai pada enviromental factor tersebut dikalikan dengan bobot masing-masing, kemudian dijumlah untuk mendapatkan Total Enviromental Factor (EF), lalu digunakan untuk mendapatkan Enviromental Complexity
Factor (ECF).
2.2.4 Menghitung Effort Rate (ER)
Effort rate adalah rasio jumlah man-hours per use case point berdasarkan proyek-proyek di masa lalu. Rumus
perhitungan estimasi effort menggunakan metode UCP adalah:
Apabila nilai ER dihitung dari satu proyek saja maka nilai ER didapatkan dari pembagian antara nilai actual effort dengan nilai UCP, sebagai berikut :
2.3 Analisis Regresi dan Korelasi 2.3.1 Regresi
Analisis regresi merupakan hubungan ketergantungan antara satu variabel tak bebas (dependent variabel) dengan satu atau lebih variabel bebas (independent variabel) dengan tujuan untuk memperkirakan nilai rata-rata dari variabel tak bebas, apabila variabel bebasnya sudah diketahui [11]. Variabel bebas dilambangkan dengan X dan variabel tak bebas dilambangkan Y. Berikut persamaan matematiknya:
2.3.2 Korelasi
Analisis korelasi merupakan analisis terhadap kekuatan hubungan antara variabel bebas X dengan variabel tak bebas Y. Koefisien korelasi linier adalah ukuran hubungan linier antara satu variabel x dengan satu variabel y, dan dilambangkan dengan “r”[11]. Berikut rumus untuk mengukur koefisien korelasi: III. METODOLOGI Penggalian Informasi Hitung Nilai Actual Effort Hitung Nilai Use Case Point (UCP)
Analisis Korelasi dan Persamaan Linear
Nilai Effort Rate (ER)
Selesai Mulai
Gambar 2 Flowchat Metode Penelitian
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil
4.1.1 Inisialisasi Proyek Perangkat Lunak
Pada penelitian ini, studi kasus yang diteliti yaitu studi kasus proyek pengembangan perangkat lunak di bidang Bisnis, antara lain dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Inisialisasi Proyek Pengembangan Perangkat Lunak
No Kode Proyek
Nama Proyek Perangkat
Lunak Teknologi
1. I Multi Level Marketing
System (MLM) JSP, PHP, PostgreSQL 2. II Sistem Penjualan PT.
Konektindo Koburama
PHP, MySQL 3. III Sistem Manajemen Pelatihan
(SIMPEL)
JSP, J-Query, MySQL 4. IV Sistem Elektronik STNK
(E-STNK) JSP, J-Query, MySQL 5. V Sistem Tenaga Kerja
(STIKER) JSP, J-Query, MySQL 6. VI Sistem Manajemen Tiket
Event Online (O-NICK)
JSP, J-Query, MySQL 7. VII Sistem Persewaan
Tempat/Gedung (PlaceForU)
JSP, J-Query, MySQL 8. VIII Sistem Mall Search Engine
(MSE)
JSP, J-Query, MySQL 9. IX Sistem Jual-Beli Kue
(Cookies Land) JSP, J-Query, MySQL 10. X Sistem Mandiri Data
Dictionary Bank XYZ JSP, J-Query, MySQL
4.1.2 Nilai Actual Effort
Nilai actual effort proyek perangkat lunak didapatkan dari hasil wawancara yang dilakukan kepada tim pengembang proyek perangkat lunak. Kemudian hasil wawancara berupa informasi jumlah pekerja dan jumlah waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek perangkat lunak tersebut dikalikan, maka didapatkan nilai actual effort. Berikut nilai
actual effort pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Nilai Actual Effort masing-masing Proyek
No. Kode Proyek Actual Effort (man-hours)
1. I 3684
3. III 3950 4. IV 1925 5. V 2175 6. VI 2226 7. VII 2640 8. VIII 2568 9. IX 3042 10. X 1696 4.1.3 Use Case Point (UCP) Estimation
4.1.3.1 Nilai Unadjusted Use Case Point (UUCP)
Untuk mendapatkan nilai Unadjusted Use Case Point (UUCP) perlu dilakukan perhitungan terlebih dahulu terhadap
Unadjusted Use Case Weight (UUCW) dan Unadjusted Actor Weight (UAW). Kemudian nilai UUCW dan UAW
dijumlahkan. Berikut hasil perhitungan nilai UUCP pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Nilai UUCP masing-masing Proyek
No. Kode
Proyek UUCW UAW
UUCP (UUCW+UAW) 1. I 355 15 370 2. II 145 18 163 3. III 325 12 337 4. IV 90 6 96 5. V 125 9 134 6. VI 120 9 129 7. VII 200 12 212 8. VIII 175 9 184 9. IX 245 12 257 10. X 140 6 146 4.1.3.2 Nilai Technical Complexity Factor (TCF)
Nilai dari faktor teknis ini didapatkan dari kuisioner terhadap pihak pengembang proyek perangkat lunak. Berikut hasil perhitungan nilai TCF pada penelitian ini pada Tabel 8.
Tabel 8 Nilai TCF masing-masing Proyek
No. Kode Proyek TCF
1. I 1.125 2. II 1.08 3. III 1.095 4. IV 1.02 5. V 1.025 6. VI 1.115 7. VII 1 8. VIII 0.95 9. IX 0.89 10. X 0.965 4.1.3.3 Nilai Technical Complexity Factor (ECF)
Nilai dari faktor lingkungan ini didapatkan dari kuisioner terhadap pihak pengembang proyek perangkat lunak. Berikut hasil perhitungan nilai ECF pada penelitian ini pada Tabel 9.
Tabel 9 Nilai ECF masing-masing Proyek
No. Kode Proyek TCF
1. I 0.77 2. II 0.77 3. III 0.935 4. IV 1.085 5. V 0.98 6. VI 0.995 7. VII 0.92 8. VIII 0.92 9. IX 1.19 10. X 0.755
4.1.3.4 Nilai Use Case Point (UCP)
Nilai Use Case Point (UCP) didapatkan dengan mengalikan UUCP, TCF dan EFC. Berikut hasil perhitungan nilai UCP pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10 Nilai UCP masing-masing Proyek
No. Kode
Proyek UUCP TCF ECF
UCP (UUCP*TCF*ECF) 1. I 370 1.125 0.77 320.5 2. II 163 1.08 0.77 135.6 3. III 337 1.095 0.935 354.0 4. IV 96 1.02 1.085 106.2 5. V 134 1.025 0.98 134.6 6. VI 129 1.115 0.995 143.1 7. VII 212 1 0.92 195.0 8. VIII 184 0.95 0.92 160.8 9. IX 257 0.89 1.19 272.2 10. X 146 0.965 0.755 106.4 4.1.4 Effort Rate (ER)
Untuk menghitung Effort Rate (ER) yaitu menggunakan nilai actual effort dan nilai UCP, kemudian dilakukan analisis korelasi dan persamaan linier (garis regresi). Berikut nilai actual effort beserta nilai UCP pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11 Nilai Actual Effort dan UCP masing-masing Proyek
No. Kode Proyek Actual Effort UCP
1. I 3684 320.5 2. II 1980 135.6 3. III 3950 354.0 4. IV 1925 106.2 5. V 2175 134.6 6. VI 2226 143.1 7. VII 2640 195.0 8. VIII 2568 160.8 9. IX 3042 272.2 10. X 1696 106.4 4.1.4.1 Analisis Korelasi
Berikut hasil analisis korelasi antara nilai actual effort dengan nilai UCP pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Hasil Korelasi Nilai Actual Effort dengan Nilai UCP
Dari hasil output SPSS terlihat bahwa koefisien korelasi Pearson sebesar 0.984 dengan Sig.(2-tailed) sama dengan 0.00<0.05 dan tanda positif maka dapat disimpulkan bahwa hubungan nilai actual effort dengan nilai UCP adalah sangat kuat, signifikan dan searah.
4.1.4.2 Persamaan Linier (Regresi)
Berikut hasil regresi dan persamaan linier antara nilai
actual effort dengan nilai UCP pada penelitian ini dapat dilihat
Gambar 4 Kurva Nilai Actual Effort dengan Nilai UCP
Dari hasil output SPSS terlihat bahwa kurva membentuk garis lurus/linier dengan scatterplot mendekati garis. Berdasarkan tabel Anova pada Gambar 3 dapat dilihat dari nilai F = 244.245 dan dibandingkan dengan Ftabel (df1:1, df2:8) = 5.32 serta diketahui besarnya signifikan = 0.00 < 0.05
maka artinya persamaan regresi dapat digunakan untuk prediksi [11]. Berdasarkan tabel Coefficient pada Gambar 3 dapat dilihat pada kolom B, Constant = 999.190 dan UCP = 8.242. Sehingga persamaan liniernya adalah:
4.1.4.3 Nilai Effort Rate (ER)
Setelah korelasi antara nilai actual effort dengan nilai UCP diketahui, serta persamaan linier telah dibentuk, maka selanjutnya nilai Effort Rate (ER) dari proyek pengembangan perangkat lunak di bidang Bisnis dapat diketahui dengan melakukan perhitungan nilai tangen θ. Langkah pertama yaitu mengambil garis singgung dari scatterplot pada garis regresi tersebut. Pada persamaan linier ini akan diambil nilai y1,x1 dan
y2,x2. Perhitungan garis singgung seperti berikut:
Persamaan linier : Diketahui: x1 = 106.20 x2 = 354.00 Maka: y1 = 999.190 + 8.242 * 106.20 = 999.190 + 875.3004 = 1874.4904 y2 = 999.190 + 8.242 * 354.00 = 999.190 + 2917.668 = 3916.858
Setelah mengetahui nilai y1,x1 dan y2,x2 maka langkah
selanjutnya yaitu mencari nilai ER dengan melakukan perhitungan nilai tangen θ. Perhitungan nilai ER atau nilai tangen θ seperti berikut:
Diketahui: y1 = 1874.4904
y2 = 3916.858
x1 = 106.20
x2 = 354.00
Maka:
Dari perhitungan di atas telah diketahui nilai Effort
Rate (ER) proyek pengembangan di bidang Bisnis sebesar 8.242 man-hours.
4.2 Pembahasan
4.2.1 Analisis Nilai Effort Rate (ER)
Pada penelitian peninjauan ulang nilai Effort Rate (ER) proyek perangkat lunak di bidang Bisnis didapatkan nilai ER sebesar 8.2. Nilai ER tersebut jauh lebih kecil dibandingkan oleh nilai ER yang dikemukakan oleh Karner yaitu sebesar 20. Hal ini dimungkinkan karena beberapa alasan, sebagai berikut:
1) Metode software engineering
Ada banyak macam model dalam metode pengembangan perangkat lunak, yaitu waterfall,
prototyping, spiral dan lain-lain. Dengan adanya metode
pengembangan perangkat lunak atau yang disebut dengan
System Development Life Cycle (SDLC) akan memudahkan
pengembang proyek perangkat lunak dalam mengakomodasi beberapa kebutuhan. Selain itu pekerjaan dapat dilakukan dalam pola yang tepat, produk dicapai dalam waktu yang telah ditentukan dan biaya menjadi lebih efektif.
2) Teknologi software engineering
Semakin berkembangnya teknologi informasi maka semakin berkembang pula tool untuk membantu dalam
men-develop perangkat lunak. Jika dahulu programmer mengetik
baris-baris program dalam console atau layar gelap, kini tinggal memilih software tool pembuatan pemograman sesuai bahasa pemograman yang dipilih. Telah banyak
software tool yang dapat membantu dalam pengembangan
perangkat lunak. Berikut kegiatan-kegiatan dalam pengembangan perangkat lunak yang dapat dimudahkan karena kemajuan teknologi software enginering:
a. Membuat rencana proyek
Salah satu software tool yang dapat digunakan untuk membuat rencana proyek yaitu Microsoft Project.
b. Analisa kebutuhan
Pada tahap kegiatan analisa kebutuhan, telah ada beberapa software tool untuk memudahkan pengembang dalam kegiatannya, yaitu Ms. Visio dan Process analyst. c. Desain tampilan dan basis data
Untuk mendesain tampilan maupun basis data telah ada tool, seperti Enterprise Architecture, Rational Rose, Power Designer, dan lain-lain.
d. Membuat kode program (coding)
Pembuatan kode program lebih dipermudah dengan adanya bahasa coding seperti PHP, ASP, Java serta software
tool yang dapat mendukung bahasa coding tersebut, antara
lain: Eclipse, Netbeans, JDeveloper, Visual Studio dan masih banyak lainnya.
e. Membuat database
Dalam membuat database, kini telah banyak jenis basis data yaitu MySQL, Oracle, PostgreSQL dan lain-lain. Selain itu ada software tool yang dapat digunakan untuk menunjang basis data tersebut, seperti SQLyog, SQL Developer, DbVisualizer dan lain-lain.
3) Software by component
Saat ini para pengembang perangkat lunak dalam
menggunakan komponen-komponen yang telah ada. Komponen tersusun atas kelas-kelas yang re-usable dan bersifat iteratif.
Penggunaan komponen software yang telah ada dapat menguntungkan dari segi siklus waktu pengembang perangkat lunak, karena mampu mengurangi waktu sebesar 70% serta biaya produksi berkurang sampai 84% arena pembangunan komponen berkurang [12].
4) Source dari internet
Berbagai literatur bisa didapatkan dari internet. Selain itu source code juga dapat dicari di internet, hal tersebut dapat memudahkan pengembang perangkat lunak dalam hal melakukan tahapan kegiatan-kegiatan pengembangan perangkat lunak. Serta adanya referensi dan contoh proyek perangkat lunak yang serupa atau memiliki jenis yang sama dengan perangkat lunak yang sedang dikembangkan sehingga dapat dijadikan rujukan dalam pengembangan perangkat lunak dan dapat mengefisiensi waktu pengerjaan.
4.2.2 Perbandingan Cara Perhitungan Use Case
Pada jurnal Ochodek tahun 2011 dilakukan perhitungan estimasi effort dengan metode Use Case Point (UCP), dalam penelitian tersebut juga dilakukan perhitungan nilai ER. Ochodek melakukan perhitungan dengan dua pendapat, yaitu
transactions (T) dan steps (S) [7]. Transactions dikemukan
oleh Robiolo dimana transaction diidentifikasi menggunakan pendekatan stimulus dan kata kerja (aktivitas) antara actor dan sistem [13]. Sedangkan steps, tanpa mengacu pada use case lainnya (include dan extend relations), jumlah use case sebelum review spesifikasi ditempatkan dalam satu golongan.
Dengan menggunakan 14 proyek perangkat lunak, didapatkan nilai ER yang bervariasi, antara nilai 3 sampai 35 [7]. Berikut hasil perhitungan nilai ER yang dilakukan oleh Ochodeck pada tahun 2011 dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Nilai ER Penelitian Ochodek
Nilai ER yang dihasilkan pada penelitian ini yaitu sebesar 8.2 dengan dibandingkan nilai ER yang dihasilkan pada penelitian yang dilakukan oleh Ochodek pada tahun 2011, maka dapat disimpulkan bahwa nilai ER pada penelitian ini merupakan nilai ER yang wajar.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari pengerjaan penelitian ini yakni sebagai berikut:
1. Nilai actual effort didapatkan dari hasil wawancara dengan salah satu pengembang masing-masing proyek perangkat lunak di bidang Bisnis, terutama kepada project manager /
project leader.
2. Penilaian faktor techinal dan environmental pada metode UCP didapatkan dari hasil kuisioner terhadap pengembang masing-masing proyek perangkat lunak.
3. Korelasi antara nilai actual effort dengan nilai UCP pada penelitian ini yaitu sebesar 0.984 dengan Sig.(2-tailed) sama dengan 0.00 < 0.05 serta nilai bertanda positif, maka hubungan nilai actual effort dengan nilai UCP adalah sangat kuat, signifikan dan searah.
4. Dengan diketahuinya nilai actual effort dan nilai UCP masing-masing proyek pengembangan perangkat lunak di bidang Bisnis, maka didapatkan persaman linier yaitu: y = 999.190 + 8.242x
5. Dari hasil penelitian ini didapatkan nilai empiris Effort
Rate (ER) yaitu sebesar 8.242. Nilai ER tersebut jauh lebih
kecil dibandingkan oleh nilai ER yang dikemukakan oleh Karner yaitu sebesar 20. Hal ini dimungkinkan karena beberapa alasan, sebagai berikut :
a. Metode software engineering b. Teknologi software engineering c. Software by component d. Source dari internet
6. Hasil nilai Effort Rate (ER) pada penelitian ini merupakan nilai yang wajar sehingga dapat dijadikan acuan bagi proyek pengembangan perangkat lunak di bidang Bisnis pada masa mendatang.
5.1 Saran
Beberapa hal yang diharapkan dapat dikembangkan untuk penelitian berikutnya, yaitu:
1. Perlu dilakukan penelitian kembali dengan data proyek pengembangan perangkat lunak yang berskala medium atau large.
2. Jumlah studi kasus proyek pengembangan perangkat lunak yang digunakan untuk penelitian selanjutnya diharapkan diperbanyak jumlahnya, yaitu 30 data proyek pengembangan perangkat lunak.
3. Perlu dianalisis lebih mendalam untuk menentukan alasan penyebab nilai Effort Rate (ER).
4. Peninjauan ulang distribusi effort masing-masing aktivitas proyek pengembangan perangkat lunak, karena prosentase masing-masing aktivitas yang dikemukakan oleh Kassem Shaleh pada tahun 2011 untuk proyek pengembangan perangkat lunak berskala besar (large).
DAFTAR PUSTAKA
[1] Standish Group, 2011. Chaos Reports. http://standishgroup.com/news . Diakses pada tanggal 01 Juni 2013.
[2] Bull Survey. 1998. Failure Causes. http://www.it-cortex.com/Stat_Failure_Cause.htm#surveys. Diakses pada tanggal 01 Juni 2013.
[3] KPMG Canada. 1997. Failure Causes. http://it-cortex.com/Stat_Failure_Cause.htm#surveys. Diakses pada tanggal 02 Juni 2013.
[4] Tokey, Steve. Return of Software: Maximizing the Return on Your
Software Investment. Prentice Hall, 2010.
[5] Galorath, Daniel and Michael W Evans. Software Sizing, Estimation and
Risk Management. Auerbach, 2008.
[6] Muhardin, Endy. 2011. Estimasi Proyek Software. http://software.endy.muhardin.com/manajemen/estimasi-proyek-software/. Diakses pada 7 Maret 2013.
[7] Ochodek, M., Nawrocki, J., Kwarciak, K. Simplifying Effort Estimation Based on Use Case Points. Sciencedirect, 2011.
[8] Karner, Gustav. Resource Estimation for Objectory Projects. Objective System SF AB, 1993.
[9] Clemmons, Roy K. Project Estimation With Use Case Point. Diversified Technical Services, Inc., 2006.
[10] Schneider, G. and Winters, J. Applying Use Cases – A Practical Guide. Addison-Wesley, 1998.
[11] Usman, Husaini. Pengantar Statistika. Bumi Aksara, 2006.
[12] http://elearning.upnjatim.ac.id/courses/REKAYASAPERANGKATLUN
AKPAGI/document/slide-kuliah/Software_Process_Model_1.ppt?cidReq=REKAYASAPERANG KATLUNAKPAGI. Diakses pada tanggal 12 Juli 2013.
[13] Robiolo, Gabriela., Orosco, Ricardo. Employing Use Case to Early
Estimate Effort With Simpler Metrics. Springer-Verlag London Limited.
