PENGEMBANGAN COST DRIVER MODEL COCOMO II DENGAN MODIFIKASI NILAI ATRIBUT PERSONEL UNTUK ESTIMASI USAHA PERANGKAT LUNAK (Studi Kasus)

Sri Andayani, Drs. Retantyo Wardoyo, M.Sc, Ph.D

2012 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Estimasi pembangunan perangkat lunak adalah proses memperkirakan upaya untuk pengembangan perangkat lunak. Upaya adalah usaha (orang/bulan), jadwal (bulan) dan biaya. Estimasi pembangunan perangkat lunak diperlukan untuk mendapatkan hasil dengan tingkat akurasi yang tinggi. Modifikasi model COCOMO II yang disesuaikan dengan lingkungan pemograman lokal dianggap dapat meningkatkan akurasi dan prediksi perangkat lunak. Atribut personel cost driver model COCOMO II adalah atribut yang menilai pekerjaan proyek berdasarkan sumber daya manusia karenanya dianggap penting dalam kegiatan suatu organisasi. Penelitian ini menggunakan 29 dataset dari beberapa perusahaan pengembang perangkat lunak. Tujuannya adalah untuk menentukan perbedaan hasil estimasi usaha menggunakan model COCOMO II dan COCOMO modifikasi. Hal lainnya adalah untuk mengetahui tingkat akurasi dan prediksi model COCOMO modifikasi terhadap estimasi usaha perangkat lunak. Model COCOMO II memberikan akurasi 13,1% dan Prediksi 80% dan model COCOMO modifikasi memberikan akurasi 13,0% dan prediksinya 90% sehingga terdapat peningkatan akurasi sebesar 0,1% dan prediksi sebesar 10%.

Software project estimation is the process of estimating effort for software development. Effort is the effort (person/month), schedule (months) and cost. Estimation of software development is required to obtain results with high accuracy. Modification of the COCOMO II model adapted to the local programming environment is considered to improve the accuracy and prediction software. Personnel attribute cost driver of COCOMO II model is the attribute that assesses the work of the project based on human resource therefore considered important in the activities of an organization. This study used 29 datasets from software development company. The goal was to determine differences in outcomes effort estimation using COCOMO II and COCOMO modification. COCOMO II models provide the accuracy 13.1% and prediction 80% and the COCOMO modification models gives the accuracy 13.0% and the prediction 90%, so there is an increase 0,1% for accuracy and 10% for prediction.

Kata Kunci : COCOMO II, COCOMO modifikasi, atribut personel, cost driver