BAB III
ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini menjelaskan tentang aplikasi yang akan diuji berdasarkan teori Function Point sebagai acuan untuk melakukan estimasi kompleksitas dengan studi kasus aplikasi Web Store Kidnapped Ally dan aplikasi untuk melakukan penghitungan estimasi kompleksitas suatu perangkat lunak.
3.1 ANALISA APLIKASI SEBAGAI DATA YANG DIUJI 3.1.1 Lingkungan Perangkat Lunak
Perangkat lunak yang digunakan dalam web store ini adalah XAMPP sebagai server database dan CodeIgniter sebagai framework dengan model MVC untuk membangun website yang dinamis dengan menggunakan PHP.
3.1.2 Spesifikasi Fungsional
Web Store Kidnapped-Ally dibagi dalam fungsi-fungsi spesifik, yang dijabarkan dalam fungsi-fungsi sebagai berikut:
Fungsi Detail Produk
Fungsi ini digunakan untuk menampilkan informasi detil produk yang dapat dilihat oleh konsumen yang sudah menjadi anggota dan belum menjadi anggota.
Fungsi Registrasi
Melakukan kegiatan penginputan data pelanggan baru untuk menjadi anggota. Fungsi Login
Melakukan kegiatan penginputan data anggota yang telah berhasil melakukan proses registrasi, sebelum melakukan proses pemesanan. Email dan sandi digunakan untuk menjaga keamanan sistem dan mengatur hak akses yang berbeda untuk tiap pengguna.
Fungsi Pengubahan Sandi
Fungsi pengubahan sandi (password) digunakan untuk melakukan pengubahan sandi oleh masing-masing pengguna. Masukan dari sistem ini adalah sandi lama untuk autentikasi pengguna dan sandi baru. Fungsi ini merupakan salah satu fasilitas yang digunakan untuk keperluan keamanan sistem. Fungsi ini dapat diakses oleh semua pengguna yang telah masuk ke web store Kidnapped-Ally.
Fungsi Pemesanan Barang
Fungsi ini digunakan untuk melakukan pemesanan barang yang diinginkan dengan masukan pilihan warna, ukuran dan jumlah pemesanan.
Fungsi Keranjang Belanja
Pada fungsi ini menampilkan barang-barang yang sudah dipesan. Dalam fungsi ini pengguna dapat melakukan pembatalan pesanan atau untuk diproses lebih lanjut.
Fungsi Konfirmasi Pembelian
Fungsi ini digunakan untuk mengkonfirmasi barang yang dipesan sudah dibayar atau belum. Masukan dari sistem ini adalah kode pemesanan yang didapat anggota ataupun non anggota setelah melakukan proses pemesanan barang. Apabila belum dibayar, maka pengguna harus mengisi data pembayaran.
Fungsi Jejak Pembelian
Fungsi ini digunakan untuk mengetahui barang yang dipesan sudah dikirimkan atau belum. Masukan dari sistem ini adalah kode pemesanan yang didapat anggota ataupun non anggota setelah melakukan proses pemesanan barang. Dalam fungsi ini ditampilkan detil pengiriman, daftar belanja dan total biaya pembelian dan pengiriman barang.
3.1.3 Estimasi Kompleksitas Aplikasi Berbasis FP
Proses yang bekerja di dalam proyek perangkat lunak Sistem Informasi Web Store Kidnapped-Ally maka dituangkan dalam bentuk Use Case Diagram. Use case diagram juga berfungsi untuk mengestimasi atau menentukan bobot pada actor dan use case, apakah bersifat sederhana, menengah, atau kompleks terhadap sistem. Terdapat 3 (tiga) sistem pada web store Kidnapped-Ally, yaitu sistem produk, sistem data pelanggan, dan sistem pemesanan barang.
1. Use Case Sistem Produk
Gambar 3.1 Use Case Diagram Sistem Produk
Gambar 3.1 menunjukan tentang sistem produk pada web store Kidnapped-Ally. Terlihat aktivitas pelanggan yang dapat melihat dan mencari produk yang ada. Disisi lain, admin dapat melakukan penambahan, pengubahan, dan penghapusan pada produk yang tersedia.
Tabel 3.1 Bobot Komponen Sistem Produk
No Keterangan Komponen FTR DET Ranking
1 Melihat produk EQ 5 8 High
2 Menambah produk EI 6 9 High
3 Mengubah produk EO 6 20 High
4 Menghapus produk EO 4 3 Average
5 Pencarian produk EQ 3 6 Average
2. Use Case Sistem Data Pelanggan
Gambar 3.2 Use Case Diagram Sistem Data Pelanggan
Gambar 3.2 menunjukan tentang sistem data pelanggan pada web store Kidnapped-Ally. Pada diagram ini terlihat aktivitas pelanggan yang dapat
melihat profil mereka sendiri dan mengubah profi yang telah dimasukan pada saat proses registrasi. Sedangkan admin dapat melihat profil pelanggan, mengubah profil pelanggan, menghapus profil pelanggan, dan mencari profil pelanggan yang diinginkan.
Tabel 3.2 Bobot Komponen Sistem Data Pelanggan
No Keterangan Komponen FTR DET Ranking
1 Pendaftaran EI 3 10 High
2 Login EI 1 3 Low
3 Melihat profil EQ 1 10 Low
4 Mengubah profil EO 3 10 Average
5 Menghapus profil EO 2 5 Low
3. Use Case Sistem Pemesanan Barang
Gambar 3.3 menunjukan tentang sistem pemesanan barang pada web store Kidnapped-Ally. Disini terlihat aktivitas pelanggan yang dapat melakukan pesanan, mengubah pesanan keranjang belanja, menghapus pesanan keranjang belanja, mengirim konfirmasi pesanan dan melihat riwayat pesanan. Admin dapat melihat produk yang tersedia, melihat pesanan pelanggan, melihat konfirmasi pesanan, dan mencari pesanan.
Tabel 3.3 Bobot Komponen Sistem Pemesanan Barang
No Keterangan Komponen FTR DET Ranking
1 Melihat produk EQ 5 8 High
2 Melakukan pemesanan EI 3 3 Average 3 Menghapus keranjang belanja EO 1 4 Low 4 Mengirim konfirmasi pembayaran EI 1 4 Low 5 Melihat konfirmasi pembayaran EQ 2 17 Average
6 Mencari pesanan EQ 2 10 Average
7 Melihat riwayat pesanan EQ 3 22 High
3.2 ANALISIS DATA
3.2.1 Tahap Pengumpulan Data Kuesioner
Tahap pengumpulan data dilaksanakan dengan melakukan survey pada programmer yang mengerjakan pengembangan aplikasi. Survei dilakukan dengan memberikan kuesioner untuk memperoleh data-data yang diperlukan dalam melakukan estimasi.
Kuesioner yang diberikan secara langsung berisi pertanyaan-pertanyaan yang berhubungan dengan estimasi aplikasi, antara lain:
2. Tipe aplikasi yang dibuat
3. Waktu yang dibutuhkan dalam pengembangan aplikasi 4. Jumlah personel yang dibutuhkan
5. Aktivitas yang dilakukan selama tahap pembuatan aplikasi 6. Masalah-masalah yang dihadapi
7. Kompleksitas ukuran function point 8. Faktor-faktor pembobotan kompleksitas
9. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam pembuatan aplikasi
Kuesioner yang diberikan bertujuan untuk mengetahui function point dari aplikasi yang telah dibuat. (Terlampir)
3.2.2 Menentukan Crude Function Point (CFP)
Setelah semua use case diberikan bobot masing-masing maka akan didapatkan nilai total keseluruhan bobot pada sistem yang disebut dengan Crude Function Point (CFP) seperti pada tabel pembobotan di bawah ini:
Tabel 3.4 Bobot Kompleksitas Komponen
Komponen Jumlah Kompleksitas Total
CFP Sederhana Menengah Kompleks
EI 5 2 x 3 =6 1 x 4 = 4 2 x 6 =12 22 EO 5 2 x 4 = 8 2 x 5 =10 1 x 7 = 7 25 EQ 7 1 x 3 = 3 3 x 4 =12 3 x 6 =18 33 ILF: 1. Tabel 26 .... x 1 = .... .... x 2 = .... 26 x 3 = 78 27.3 2. Field 50 .... x 1 = .... .... x 2 = .... 50 x3= 150 37.5 3. ERD 10 .... x 1 = .... .... x 2 = .... 10 x 3 = 30 12 EIF 1. Tabel 0 .... x 1 = .... .... x 2 = .... … x 3 = … 2. Field 0 .... x 1 = .... .... x 2 = .... … x 3 = … 3. ERD 0 .... x 1 = .... .... x 2 = .... … x 3 = … Total CFP 157
3.2.3 Menentukan Relative Complexity Adjustment Factor (RCAF)
Isian kuesioner tersebut dirangkum seperti yang digambarkan pada tabel berikut ini:
Tabel 3.5 Perhitungan Faktor Peubah Kompleksitas
No Subyek Nilai
1 Tingkat kompleksitas kehandalan backup/recovery 3 2 Tingkat kompleksitas komunikasi data 1 3 Tingkat kompleksitas pemrosesan terdistribusi 2 4 Tingkat kompleksitas kebutuhan akan kinerja 3 5 Tingkat kebutuhan lingkungan operasional 3 6 Tingkat kebutuhan pengetahuan pengembang 3 7 Tingkat kompleksitas updating file master 4
8 Tingkat kompleksitas instalasi 1
9 Tingkat kompleksitas aplikasi masukan, keluaran, query online dan file
2
10 Tingkat kompleksitas pemrosesan data 2 11 Tingkat ketidakmungkinan penggunaan kembali dari kode (reuse) 3 12 Tingkat variasi organisasi pelanggan 1 13 Tingkat kemungkinan perubahan/fleksibilitas 3 14 Tingkat kebutuhan kemudahan penggunaan 4
Total RCAF 35
3.2.4 Menentukan Value Adjustment Factor (VAF) Nilai VAF dapat diperoleh dari berikut:
VAF = 0,65 + (0,01 * TDI) = 0,65 + (0,01 * 35) = 1
3.2.5 Menentukan Ajusted Function Point Count (AFPC) Nilai AFPC dapat diperoleh dari rumus berikut:
AFPC = CFP * VAF = 157 * 1 = 157
3.2.6 Model Estimasi Empiris Berbasis FP
Model Albrecth dan Gaffney EOB = -13,39 + 0,0545 * FP = -13,39 + (0,0545 * 157) = 4,83 orang-bulan EOJ = EOB * 173,33 = 5,76 * 173,33 = 837,79 orang-jam Model Kemerer EOB = 60,62 * 7,728 * 10-8 * FP3 = 60,62 * 7,728 * 10-8 * (157)3 = 18,13 orang-bulan EOJ = EOB * 173,33 = 18,13 * 173,33 = 3142,36 orang-jam
Model Matson, Barnett, dan Mellichamp EOB = 585,7 + 15,12 * FP
= 585,7 + (15,12 * 157) = 2959,54 orang-bulan
EOJ = EOB * 173,33 = 2959,54 * 173,33 = 512977,07 orang-jam
3.2.7 Hasil Pengamatan Lapangan
Hasil pengamatan yang dilakukan pada proses perancangan sampai proyek pembuatan aplikasi selesai dilakukan. Pengamatan dilakukan dengan menghitung jumlah hari dan jam pembuatan aplikasi tersebut. Aplikasi web store Kidnapped-Ally ini dikerjakan oleh satu orang dengan lama waktu selama lima minggu (840 jam). Dari hasil implementasi terhadap proyek aplikasi web store kidnapped-Ally diperoleh bahwa model analisis yang paling mendekati hasil di lapangan adalah estimasi berbasis FP yang menggunakan model Albrecth dan Gaffney.
3.3 PERANCANGAN APLIKASI PENGHITUNGAN ESTIMASI
KOMPLEKSITAS PERANGKAT LUNAK
Perancangan sistem terdiri dari pemodelan sistem dengan UML, perancangan struktur menu, dan perancangan tampilan layar.
3.3.1 Use Case Diagram
Gambar 3.4 Use Case Sistem Estimasi Perangkat Lunak
3.3.2 Sequence Diagram
3.3.2.1 Sequence Diagram untuk Proses Logout
Alur proses yang menggambarkan proses berjalan ketika pengguna melakukan logout tampak pada gambar 3.5.
3.3.2.2 Sequence Diagram untuk Membuat Proyek Baru
Gambar 3.6. Sequence diagram untuk membuat proyek baru Skenario:
a. Project Manager meminta form create new project.
b. Interface Create New Project mengirim permintaan pengguna ke System Create New ProjectJS dan sistem menampilkan form create new project ke Interface
c. Project Manager memasukkan data-data yang dibutuhkan dan data yang telah di masukkan oleh pengguna akan di simpan ke Database
3.3.2.3 Sequence Diagram untuk Menghitung Kompleksitas Komponen
Gambar di bawah ini menggambarkan alur proses yang terjadi ketika Project Manager melakukan perhitungan kompleksitas komponen (CFP).
Gambar 3.7. Sequence diagram untuk menghitung kompleksitas komponen Skenario:
a. Project Manager meminta form Buat Estimasi Kompleksitas Komponen. b. Interface Measuring Size mengirim permintaan pengguna ke System Measuring Size dan sistem menampilkan form Buat Estimasi Kompleksitas Komponenke Interface
c. Project Manager memasukkan jumlah dari masing-masing komponen (External Input, External Output, External Inquiry, Internal Logical File, External Interface File) berdasarkan use case dan interface dari aplikasi yang
akan diestimasi. Setelah itu sistem akan mengitung nilai CFP (bobot kompleksitas komponen) dan kemudian akan di simpan ke Database.
3.3.2.4 Sequence Diagram untuk Menghitung Kompleksitas Teknis
Skenario:
a. Project Manager meminta form Technical Complexity.
b. Interface Technical Complexity mengirim permintaan pengguna ke System Technical Complexity dan sistem menampilkan form Kompleksitas Teknik ke Interface
c. Project Manager memasukkan nilai kompleksitas teknik berdasarkan karakteristik dari aplikasi yang akan diestimasi (hasil kuesioner dari pembuat program). Setelah itu sistem akan mengitung nilai RCAF dan kemudian akan di simpan ke Database.
3.3.2.5 Sequence Diagram untuk Menghitung Model Struktur Perkiraan / Estimasi Empiris Berbasis FP
Gambar di bawah ini menggambarkan alur proses yang terjadi ketika pengguna melakukan input jenis model empiris yang digunakan untuk mengestimasi atau memperkirakan waktu yang dibutuhkan dan jumlah orang dalam pengerjaan suatu perangkat lunak.
Skenario:
a. Project Manager meminta form Measuring Model.
b. Interface Measuring Model mengirim permintaan pengguna ke System Measuring Model dan sistem menampilkan form Model Empiriske Interface c. Project Manager memilih project yang akan diestimasi sehingga nilai FP dapat ditampilkan dari database. Sistem menghitung nilai empiris berdasarkan beberapa model perkiraan yang dipilih (Model Albrecht-Gaffney, Model Kemerer, dan Model Matson Barnet). Setelah itu sistem menyimpan nilai empiris (hasil berupa orang dalam bulan, serta orang dalam jam) ke Database.
3.3.3 Diagram Aktivitas
3.3.3.1Diagram Aktivitas Membuat Proyek Baru
Gambar 3.10. Diagram Aktivitas Membuat Proyek Baru
Gambar diatas merupakan activity diagram untuk proses create a project, dimana pengguna harus memasukkan data yang dibutuhkan mengenai proyek yang akan diestimasi, apabila data yang dimasukkan benar maka sistem akan
menyimpan data tersebut dan apabila data yang dimasukkan salah maka sistem akan meminta pengguna memasukkan ulang data yang benar.
3.3.3.2Diagram Aktivitas Menghitung Kompleksitas Komponen
Gambar 3.11. Diagram Aktivitas Menghitung Kompleksitas Komponen Gambar di atas merupakan diagram aktivitas untuk proses perhitungan kompleksitas komponen. Proses ini dilakukan apabila nilai komponen belum diketahui sehingga tidak perlu menghitung nilai komponen berdasarkan use case. Langkah pertama pengguna (Project Manager) memilih data proyek yang akan diestimasi, membuat use case dengan memasukkan nama use case, membuat
function dengan memasukkan nama function, kemudian memilih tipe komponen (EI, EO, EQ) dan memasukkan nilai bobot komponen yang akan dikalkulasi. Selanjutnya pengguna memasukkan jumlah tabel, field dan ERD (relasi) untuk mendapatkan nilai bobot kompleksitas komponen ILF/EIF. Apabila memasukkan nilai tidak sesuai, maka sistem akan meminta pengguna memasukkan kembali data yang benar, jika sudah sesuai otomatis data nilai bobot kompleksitas komponen akan tersimpan. Setelah semua komponen mempunyai ranking bobot kompleksitasnya, maka nilai CFP bisa dihitung hasilnya ke dalam database.
3.3.3.3Diagram Aktivitas Menghitung Kompleksitas Teknis dan Function Point
Gambar 3.12. Diagram Aktivitas Menghitung Kompleksitas Teknis
Gambar di atas merupakan diagram aktivitas untuk proses perhitungan kompleksitas, langkah pertama adalah pengguna memilih data proyek yang akan diestimasi, kemudian memasukkan nilai kompleksitas teknis berdasarkan isian kuesioner yang diberikan kepada pembuat program sehingga nilai RCAF
bisa didapat. Apabila pengguna memasukkan data tidak benar, maka sistem akan meminta pengguna untuk memasukkan kembali data dengan benar, dan jika pengguna memasukkan data dengan benar maka selanjutnya sistem akan menyimpan hasil ke database.
3.3.3.4Diagram Aktivitas Menghitung Estimasi Empiris
Gambar 3.13. Diagram Aktivitas Menghitung Estimasi Empiris
Gambar di atas merupakan diagram aktivitas untuk proses perhitungan Estimasi Empiris. Proses ini menggunakan pendekatan pada beberapa model estimasi menghitung perkiraan besaran proyek (jumlah biaya dan personel yang dibutuhkan dalam orang bulan dan orang jam). Pengguna memilih data proyek, kemudian memilih model pendekatan estimasi, setelah itu pengguna dapat menghitung nilai estimasi empiris setelah mendapatkan nilai FP yang telah tersimpan dalam database. Apabila pengguna memasukkan data tidak benar, maka sistem akan meminta pengguna untuk memasukkan kembali data dengan
benar, dan jika pengguna memasukkan data dengan benar maka selanjutnya sistem akan menyimpan hasil ke database.
3.3.4 Struktur Menu
Berikut ini adalah gambar struktur menu yang digunakan dalam membuat estimasi perangkat lunak.
Gambar 3.14. Struktur Menu Sistem Estimasi Perangkat Lunak
3.3.5 Perancangan Layar 3.3.5.1 Layar Halaman Utama
Menu utama yang ditampilkan adalah Halaman Utama, Proyek, Bantuan Program, dan Logout.
Gambar 3.15. Rancangan Layar Halaman Utama Halaman Utama Proyek Bantuan Program Logout
Tabel 3.6 Halaman Utama
No Nama Menu Keterangan
1 Proyek Berisi sub menu untuk membuat proyek, membuat estimasi kompleksitas dan menampilkan hasil estimasi
2 Bantuan Program
Berisi tentang keterangan-keterangan mengenai analisa function point dan contoh perhitungan FP 3 Logout Berfungsi untuk keluar dari program
3.3.5.2 Layar Bantuan Program
Halaman bantuan program berisi keterangan-keterangan yang berhubungan dengan kegiatan estimasi pengembangan aplikasi. Halaman bantuan program dapat ditunjukkan pada gambar 3.16.
Gambar 3.16. Rancangan Layar Bantuan Program
3.3.5.3 Layar Proyek Baru
Halaman proyek baru ditujukan untuk menambah proyek baru dengan memasukkan data nama, deskripsi. Gambar 3.17. menunjukkan rancangan halaman proyek baru.
Halaman Utama Proyek Bantuan Program Logout
Gambar 3.17. Rancangan Layar Proyek Baru
Tabel 3.7 Proyek Baru
No Nama Tipe Length Jenis Isian Contoh
1 Nama Proyek String 50 Input Web Store Kidnapped-Ally
2 Deskripsi String 200 Input Aplikasi sistem informasi bisnis sebuah toko pakaian online yang
diperuntukkan bagi kalangan remaja
3.3.5.4 Layar Kompleksitas Fungsional
Kerangka layar untuk memasukkan nilai kompleksitas komponen External Input (EI), External Output (EO) dan External Inquiry(EQ). Pengguna memasukkan nama use case, nama fungsi, jumlah DET dan FTR sesuai fungsi yang ada pada perangkat lunak yang sedang diuji.
Halaman Utama Proyek Bantuan Program Logout Tambah Proyek Baru
Nama Proyek Deskripsi
Gambar 3.18. Rancangan layar kompleksitas komponen
Tabel 3.8 Kompleksitas Komponen
No Nama Tipe Length Jenis Isian Keterangan 1 Use case String 30 Input Use case dari aplikasi
perangkat lunak yang diuji. Contoh: Sistem Pemesanan Barang
2 Nama fungsi String 100 Input Nama fungsi yang ada di use case. Contoh: Melihat Produk 3 Tipe
komponen String 30 Pilihan Pilihan komponen berdasarkan nama kompleksitas fungsi yang ada di use case. Contoh: EQ
4 Jumlah FTR Integer 100 Input Jumlah FTR dari komponen EI/EO/EQ berdasarkan interface. Contoh: 5
5 Jumlah DET Integer 100 Input Jumlah DET dari komponen EI/EO/EQ berdasarkan interface. Contoh: 8
9 Kompleksitas String 10 Output Nilai kompleksitas komponen berdasarkan jumlah yang diinputkan. Contoh: High Halaman Utama Proyek Bantuan Program Logout
Lagi Lanjutkan Use Case Nama Fungsi Tipe Komponen Jumlah FTR Jumlah DET Kompleksitas Simpan Kembali
3.3.5.5 Layar Input Kompleksitas Teknis
Layar untuk memasukkan kompleksitas teknis terdiri dari 14 faktor teknis proyek yang akan diestimasi. Ke-14 faktor ini memiliki nilai yang harus dimasukkan oleh pengguna pada combo box yang tersedia. Rancangan layar ini ditunjukkan pada gambar 3.19.
Gambar 3.19. Rancangan layar kompleksitas teknis
Halaman Utama Proyek Bantuan Program Logout
Kompleksitas Teknis
Kompleksitas kehandalan backup/recovery
Kompleksitas komunikasi data Kompleksitas pemrosesan terdistribusi Kompleksitas kebutuhan akan kinerja
Komplesitas kebutuhan lingkungan operasional Kompleksitas kebutuhan pengetahuan pengembang Kompleksitas updating file master
Kompleksitas instalasi
Kompleksitas masukan, keluaran, query online dan file
Kompleksitas pemrosesan data
Ketidakemungkinan penggunaan kembali dari kode (reuse)
Tingkat variasi organisasi pelanggan Tingkat kemungkinan perubahan/fleksibilitas Tingkat kebutuhan kemudahan penggunaan
Tabel 3.9 Kompleksitas Teknis
No Subyek Nilai
1 Tingkat kompleksitas kehandalan backup/recovery 0 = Tidak berpengaruh 2 Tingkat kompleksitas komunikasi data 1 = Insidental / Ada, 3 Tingkat kompleksitas pemrosesan terdistribusi Namun tidak 4 Tingkat kompleksitas kebutuhan akan kinerja Memiliki pengaruh 5 Tingkat kebutuhan lingkungan operasional 2 = Moderat / Tidak 6 Tingkat kebutuhan pengetahuan pengembang Begitu berpengaruh 7 Tingkat kompleksitas updating file master 3 = Average /
8 Tingkat kompleksitas instalasi Berpengaruh rata-rata 9 Tingkat kompleksitas aplikasi masukan, keluaran,
query online dan file
4 = Signifikan / Cukup Berpengaruh
10 Tingkat kompleksitas pemrosesan data 5 = Esensial / Berpengaruh 11 Tingkat ketidakmungkinan penggunaan kembali dari
kode (reuse)
Kuat
12 Tingkat variasi organisasi pelanggan
13 Tingkat kemungkinan perubahan/fleksibilitas 14 Tingkat kebutuhan kemudahan penggunaan
3.3.5.6 Layar Model Empiris
Layar model empiris (gambar 3.20) menampilkan nilai function point dari suatu proyek. Dalam kerangka layar ini pengguna memilih model empiris yang akan digunakan untuk mengestimasi atau memperkirakan waktu yang dibutuhkan dan jumlah orang dalam pengerjaan suatu perangkat lunak.
Gambar 3.20. Rancangan layar model empiris Tabel 3.10 Model Empiris
No Nama Tipe Length Jenis Isian Keterangan
1 Proyek String 50 Pilihan Contoh: Web Store Kidnapped -Ally
2 Model Empiris
String 30 Pilihan Pilihan model berbasis FP, yaitu: Model Albrecht and Gaffney, Model Kemerer, dan Model Matson
3 Nilai FP Integer 100 Output Nilai akan keluar setelah nama proyek dipilih.
4 Nilai EOB Float Output Nilai akan keluar setelah button hitung diklik. Hasilnya berdasarkan model yang dipilih dan nilai FP
5 Nilai EOJ Float Output Nilai akan keluar setelah button hitung diklik. Hasilnya berdasarkan model yang dipilih dan nilai FP
Halaman Utama Proyek Bantuan Program Logout Proyek Model Empiris Nilai FP Nilai EOB Nilai EOJ Hitung
3.3.5.7Layar Hasil Estimasi
Layar hasil estimasi (gambar 3.21) menyajikan rangkuman dan catatan rinci mengenai metode, input dan hasil estimasi yang baru saja dilakukan. Akan tetapi, hasil estimasi tersebut belum tersimpan sebelum pengguna menekan tombol “simpan”.
Gambar 3.21. Rancangan layar hasil estimasi Tabel 3.11 Hasil Estimasi
No Nama Jenis Isian Keterangan Contoh
1 Total CFP Output Nilai total hasil perhitungan kompleksitas komponen EI,EO,EQ,ILF,EIF
140
2 Nilai RCAF Output Nilai total kompleksitas teknis berdasarkan hasil kuesioner pembuat perangkat lunak
154 Halaman Utama Proyek Bantuan Program Logout
Hasil Estimasi Rangkuman Total CFP = Nilai RCAF = Adjusted FP = Detil Kompleksitas ILF = Kompleksitas EIF = Kompleksitas EI = Kompleksitas EO = Kompleksitas EQ = Nilai Model Empiris =
3 Adjusted FP Output Nilai dari hasil perhitungan CFP dan RCAF
1.1 4 Kompleksitas
EI
Output Nilai dari hasil perhitungan kompleksitas EI berdasarkan jumlah DET dan FTR dari tiap use case perangkat lunak yang diuji
22
5 Kompleksitas EO
Output Nilai dari hasil perhitungan kompleksitas EO berdasarkan jumlah DET dan FTR dari tiap use case perangkat lunak yang diuji
25
6 Kompleksitas EQ
Output Nilai dari hasil perhitungan kompleksitas EQ berdasarkan jumlah DET dan FTR dari tiap use case perangkat lunak yang diuji
33
7 Kompleksitas ILF
Output Nilai dari hasil perhitungan kompleksitas ILF berdasarkan jumlah tabel,field dan ERD dalam satu file perangkat lunak yang diuji
60
8 Kompleksitas EIF
Output Nilai dari hasil perhitungan kompleksitas EIF berdasarkan jumlah tabel,field dan ERD dalam satu file yang berhubungan dengan perangkat lunak yang diuji
12
9 Model Empiris
Output Nilai EOB dan EOJ yang didapat berdasarkan model yang dipilih
Model Kemerer EOB: 1,71 EOJ: 296,4
