PRIORITAS DALAM EVALUASI SKPL BERDASARKAN ATRIBUT KUALITAS
Cahya Bagus Sanjaya
ABSTRAK
Pembuatan Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL) merupakan langkah awal dalam perancangan sebuah perangkat lunak dan semakin baik SKPL dibuat maka Perangkat Lunak yang dihasilkan akan semakin mendekati keinginan serta kebutuhan dari pengguna. Sedangkan, mencari prioritas dalam evaluasi SKPL adalah hal yang tidak mudah padahal dengan adanya prioritas maka developer dapat mengevaluasi SKPL sesuai dengan prioritas yang sudah ada. Dalam paper ini penulis melakukan penelitian untuk mengevaluasi SKPL berdasarkan prioritas dari atribut kualitas. Dengan menggunakan metode Desirability Function setiap task dalam SKPL dihitung berdasarkan level dari atribut kualitas yang kemudian diperoleh nilai prioritas dalam sebuah SKPL. Hasil dari penelitian ini adalah nilai prioritas dari sebuah SKPL berdasarkan Atribut kualitas yang telah dipilih. Sehingga mempermudah developer untuk mengetahui prioritas dari SKPL dan kemudian melakukan evaluasi terhadap SKPL.
Kata kunci: Desirability Function, Atribut Kualitas, SKPL.
I. PENDAHULUAN
Tujuan dari pembuat perangkat lunak adalah untuk menciptakan perangkat lunak yang berkualitas. Tujuan tersebut dapat dicapai dengan perencanaan yang baik dalam proses pembuatan perangkat lunak. Salah satu tahap yang penting dalam perencanaan pembuatan Perangkat Lunak adalah Pembuatan Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL), semakin baik SKPL dibuat maka Perangkat Lunak yang dihasilkan akan semakin mendekati keinginan serta kebutuhan dari pengguna. Untuk mengetahui kualitas dari sebuah SKPL, mencari prioritas SKPL adalah hal yang tidak mudah padahal dengan adanya prioritas maka developer dapat mengevaluasi SKPL sesuai dengan prioritas yang sudah ada.
Penelitian sebelumnya ada metode yang digunakan untuk mencari prioritas dalam SKPL yang memberikan hasil yang kompleks dan konsisten tetapi sangat sulit untuk diterapkan dalam kehidupan nyata, dan di sisi lain ada metode yang lebih informal dan menghemat waktu dan lebih mudah untuk diterapkan tetapi mungkin tidak cocok untuk skenario praktis karena tidak memiliki struktur dan konsistensi yang dibutuhkan agar proses analisa kebutuhan dilakukan dengan benar. Penelitian selanjutnya
kebutuhan dari perangkat lunak tertentu.
Penelitian terahir memberikan hasil yang baik dan dapat digunakan hampir disemua aspek baik untuk skenario yang praktis maupun skenario yang kompleks dan dapat diterapkan dengan mudah dalam kehidupan nyata. Tetapi untuk memberikan hasil yang baik dalam pencarian prioritas dalam SKPL masih memerlukan para ahli dalam menentukan atribut kualitas yang akan dipakai. Dan masih memerlukan cukup banyak campur tangan manusia untuk proses pelabelan kebutuhan agar sesuai dangan atribut kualitas yang dipakai.
Dalam paper ini penulis melakukan penelitian untuk menghasilkan pendekatan baru dalam analisa prioritas untuk mengevaluasi perangkat lunak Dengan menggunakan metode Desirability Function setiap task dalam SKPL dihitung berdasarkan level dari atribut kualitas berdasarkan pengaruh dari suatu atribut kualitas dengan atribut yang lain yang kemudian diperoleh nilai prioritas dalam sebuah SKPL.
Dalam paper ini, penulis membagi
menjadi beberapa bagian. Bagian 2 menjelaskan
tentang penelitian sebelumnya untuk
mendukung penelitian ini. Bagian 3 berisi
Metode yang diajukan untuk melakukan
evaluasi SKPL berdasarkan Software Quality
Model. Bagian 4 adalah studi kasus yang
2
Penelitian sebelumnya Carlos E. Otero, Erica Dell, Abrar Qureshi dan Luis D. Otero melakukan penelitian dengan membuat sebuah framework untuk mengukur prioritas dari sebuah kebutuhan menggunakan inputan biner.
Penelitian ini dilakukan karena pentingnya pengukuran prioritas dalam rekayasa kebutuhan.
Tetapi, menemukan metode yang praktis untuk mengukur prioritas dalam rekayasa kebutuhan terbukti cukup sulit. Di satu sisi ada metode yang memberikan hasil yang kompleks dan konsisten tetapi sangat sulit untuk diterapkan, dan di sisi lain ada metode yang lebih informal dan menghemat waktu dan lebih mudah untuk diterapkan tetapi mungkin tidak cocok untuk skenario praktis karena tidak memiliki struktur dan konsistensi yang dibutuhkan agar proses analisa kebutuhan dilakukan dengan benar. Oleh karena itu, dari hasil penelitian ini diperoleh sebuah pendekatan baru dan praktis untuk memprioritaskan kebutuhan dengan cara mengukur kualitas dari semua kriteria kebutuhan dari perangkat lunak tertentu. Tetapi untuk memberikan hasil yang baik dalam pencarian prioritas dalam SKPL masih memerlukan para ahli dalam menentukan atribut kualitas yang akan dipakai. Dan masih memerlukan cukup banyak campur tangan manusia untuk proses pelabelan kebutuhan agar sesuai dangan atribut kualitas yang dipakai.
Penelitian sebelumnya Roxana Saavedra, Luciana Ballejos dan Mariel Ale [2] melakukan penelitian untuk mengevaluasi Quality attribute dari SKPL. Penelitian ini mengumpulkan beberapa quality attribute dari beberapa autor yang kemudian dikelompokkan dan dipisah- pisah berdasarkan induk attribute serta atribut yang mempengaruhinya.
Gambar 1. Pengaruh dalam setiap atribut kualitas
Pada gambar 1. Tanda (+) menyatakan bahwa suatu atribut mempunyai pengaruh positif bagi induk dari atribut tersebut dan tanda (-) mempunyai pengaruh negatif terhadap induk dari atribut tersebut, dengan kata lain setiap atribut yang bernilai (+) akan memberikan nilai lebih baik untuk induk atribut dan begitu juga sebaliknya. Dari gambar 1 maka dapat dibuat level dari setiap atibut kualitas seperti tabel 1.
Tabel 1. Level dari atribut kualitas Level Atribut kualitas
1 Modifiable, Verifiable, Correct, Concise
2 Cross reference, organized, electronically stored, design independent, understandable, achievable, consistent, complete, traceable.
3 Not redundant, unambiguous, precision.
4 Atomic, reusable, up to date, prototypable, right level of detail, annotated.
III. METODOLOGI
Metode yang diajukan dalam paper ini
yang bertujuan untuk mengevaluasi sebuah
SKPL berdasarkan kualitas atribut dan
menghasilkan nilai prioritas kebutuhan dari
SKPL adalah dengan menggunakan metode
desirability function. Adapun langkah
langkahnya adalah sebagai berikut.
Gambar 2. Metode Penelitian
Langkah pertama dalam penelitian ini adalah memberikan tag pada setiap kebutuhan dalam SKPL berdasarkan atribut kualitas.
Langkah selanjutnya yaitu mengklasifikasi level dari atribut kualitas dan dimasukkan kedalam vector kebutuhan seperti berikut.
(1)
Setelah vector kebutuhan yang mengandung atribut kualitas
telah
diidentifikasi maka masing- masing
kebutuhan dapat dievaluasi berdasarkan level dari kualitas attribute yang telah ditentukan dalam QA1, QA2, QA3,…, QAn.
Adapun proses evaluasinya adalah sebagai berikut, pertama setiap atribut diidentifikasikan dalam fitur m. dimana m bernilai 1 jika benar/ ada dan bernilai 0 jika salah/ tidak ada. Kemudian dari langkah sebelumnya setiap attribute dihitung untuk mencari pentingnya kebutuhan ke-j berdasarkan level ke- i dengan rumus berikut.
Dimana m adalah jumlah fitur yang telah diidentifikasi untuk level ke-i. Perhitungan ini menormalkan kriteria evaluasi untuk skala 0- 100. Penilaian keseluruhan kebutuhan berdasarkan semua atribut kualitas kemudian diletakkan dalam matriks penilaian kualitas Q seperti berikut.
(3)
Seperti yang terlihat, setiap nilai yij matriks merupakan nilai atribut j berdasarkan kualitas dari masing-masing level i. Hal ini penting untuk menunjukkan bahwa penilaian kualitas matriks dapat diperluas untuk mengevaluasi kebutuhan berdasarkan level manapun yang mengandung banyak kualitas atribut.
Akhirnya, untuk menilai pentingnya setiap level dari kualitas atribut, vektor bobot W dibuat dimana ri mewakili pentingnya level QAI dengan menggunakan skala 0-10, di mana 0 mewakili kepentingan terendah dan 10 mewakili kepentingan tertinggi.
(4)
Setelah informasi dari X, Q dan W dikumpulkan, nilai-nilai desirability untuk setiap Kebutuhan dapat dihitung dengan menggunakan desirability matriks d seperti berikut.
(5)
Seperti yang terlihat, setiap nilai dij matriks merupakan desirability dari kebutuhan j berdasarkan kualitas masing-masing atribut i.
kemudian Setiap nilai dij dihitung sesuai dengan rumus berikut ini.
(6)
4
linear dari desirability, namun ketika bobot r > 1 , maka nilai akan semakin dekat dengan sasaran ( T ) . Setelah nilai-nilai desirability untuk setiap atribut kualitas dihitung, secara keseluruhan nilai kebutuhan dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut.
(7)
Setelah nilai desirability dihitung untuk semua kebutuhan, seorang requirement engineering dapat menggunakan nilai ini sebagai alat ukur untuk mengetahui prioritas dari kebutuhan yang ambigu berdasarkan atribut kualitas yang telah ditetapkan.
IV. STUDI KASUS
Pada bagian ini menjelaskan hasil dari studi kasus berdasarkan metode desirability function. Dalam studi kasus ini data set menggunakan data dari penelitian sebelumnya (Tabel 2.) yang kemudian dilakukan proses tagging higga muncul atribut kualitas yang kemudian dilakukan klassifikasi pada attribute kualitas sehingga muncul 3 level dalam studi kasus ini antara lain:
Level 1: Modifiable, Verifiable, Correct, Concise.
Level 2: understandable, unambigous, organized, understandable, consistent, complete, traceable.
Level 3: Not redundant, unambiguous, precision.
Setelah didapat atribut kualitas beserta klassifikasinya, langkah selanjutnya yaitu memberikan parameter untuk masing-masing attribute kualitas seperti yang tertera dalam table 1.
Bawah (L) 0 0 0
Atas (U) 100 100 100
Target (T) 100 100 0
Bobot (r) 1 1 1
TABEL 2.
Dataset Requirements.
req QA1 QA2 QA3
A B C A B C D E F A B C R1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 R2 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 R3 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 R4 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 R5 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 R6 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 R7 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 R8 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 R9 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 R10 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0
TABEL 3.
Hasil Pengujian.
Req QA1 QA2 QA3 Hasil
R1 0,6667 0,6667 0,0001 13,48
R2 0,6667 0,6667 0,3333 68,26
R3 1,0000 0,5000 0,6667 80,27
R4 0,6667 0,3333 0,6667 68,26
R5 1,0000 0,6667 0,6667 85,03
R6 0,6667 0,3333 0,6667 68,26
R7 0,3333 0,3333 0,0001 10,21
R8 1,0000 0,6667 0,6667 85,03
R9 1,0000 0,5000 0,0001 13,80
R10 0,3333 0,3333 0,3333 51,73
