Dalam dunia pengembangan perangkat lunak, satu hal yang selalu menjadi perhatian utama adalah pengukuran biaya. Bagaimana kita dapat mengestimasi dengan akurat berapa banyak waktu, sumber daya, dan biaya yang dibutuhkan untuk mengembangkan sebuah perangkat lunak? Hal ini sangat penting untuk perencanaan proyek dan pengendalian agar proyek dapat berjalan dengan lancar dan sesuai dengan anggaran yang telah ditetapkan. Salah satu model yang telah digunakan selama beberapa dekade untuk tujuan ini adalah model biaya konstruktif, atau COCOMO (Constructive Cost Model) yang pertama kali diperkenalkan oleh Barry Boehm pada tahun 1981.
COCOMO telah menjadi alat yang sangat berguna dalam dunia pengembangan perangkat lunak, tetapi seperti semua model, ia memiliki aspek yang perlu terus diperbarui dan disempurnakan untuk menjawab tantangan yang berkembang. Dalam artikel yang berjudul “Implementation of COSMIC Function Points (CFP) as Primary Input to COCOMO II: Study of Conversion to Line of Code Using Regression and Support Vector Regression Models,” penulis Sholiq Sholiq, Riyanarto Sarno, Endang Siti Astuti, dan Muhammad Ainul Yaqin memperkenalkan konsep baru yang menarik dalam pengukuran perangkat lunak dengan mengintegrasikan titik fungsi COSMIC (CFP) ke dalam COCOMO II.
Inovasi dalam Pengukuran Perangkat Lunak
Sejak awal, pengukuran perangkat lunak telah menjadi tantangan yang kompleks. Bagaimana kita bisa mengukur sesuatu yang tidak selalu dapat diukur dengan cara yang sama seperti pengukuran fisik dalam dunia nyata? COCOMO adalah salah satu solusi yang telah digunakan untuk mengatasi masalah ini dengan mengukur perangkat lunak dalam bentuk baris kode atau titik fungsi. Namun, penulis artikel ini mengajukan pertanyaan yang menarik: “Apakah ada cara yang lebih baik untuk mengukur perangkat lunak?”
Mereka memutuskan untuk menjawab pertanyaan ini dengan mengusulkan penggunaan titik fungsi COSMIC (CFP) sebagai alternatif dalam COCOMO II. COSMIC Function Points adalah metode pengukuran ukuran fungsional yang berfokus pada pemahaman semantik dari perangkat lunak, bukan hanya pada struktur kode. Dalam pengenalan mereka, penulis menjelaskan bahwa CFP mengukur “jumlah pemahaman yang diperlukan oleh pengguna, yang direpresentasikan oleh fungsi yang dilaksanakan oleh perangkat lunak.”
Langkah-Langkah Penting dalam Penelitian Ini
Untuk menguji keefektifan penggunaan CFP dalam COCOMO II, penulis melakukan serangkaian langkah-langkah penting dalam penelitian mereka. Mereka mengumpulkan data dari berbagai aplikasi perangkat lunak yang mencakup atribut CFP, titik fungsi yang tidak disesuaikan (UFP), dan baris kode (LOC). Data ini diperoleh dari dokumentasi perangkat lunak dan kode sumber aplikasi bisnis skala kecil yang dikembangkan dengan menggunakan berbagai alat pengembangan perangkat lunak.
Selanjutnya, penulis menerapkan empat model yang berbeda untuk mengonversi CFP menjadi LOC. Empat model tersebut adalah Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (OLSR), Regresi Vektor Dukungan (SVR) dengan tiga jenis fungsi kernel yang berbeda (linier, polinomial, dan Gaussian). Penggunaan berbagai model ini adalah langkah yang sangat penting karena memungkinkan penulis untuk membandingkan dan mengevaluasi akurasi masing-masing model dalam mengonversi CFP ke LOC.
Hasil dan Implikasi dari Penelitian Ini
Hasil dari penelitian ini sangat menarik. Penulis menunjukkan bahwa penggunaan model CFP sebagai input utama dalam COCOMO II menghasilkan akurasi yang lebih baik dalam memperkirakan upaya pengembangan dibandingkan dengan model titik fungsi yang tidak disesuaikan (UFP). Model CFP memiliki akurasi yang cukup tinggi, dengan Mean Magnitude of Relative Error (MMRE) sekitar 17%-19% dan Prediction Accuracy (Pred) sekitar 67% -80%. Di sisi lain, model UFP memiliki akurasi yang jauh lebih rendah, dengan MMRE sekitar 135% dan Pred sekitar 10% pada COCOMO II.
Hasil ini memiliki implikasi praktis yang signifikan dalam pengembangan perangkat lunak. Penggunaan CFP sebagai pengukuran ukuran perangkat lunak dapat meningkatkan akurasi perencanaan proyek dan alokasi sumber daya. Ini berarti bahwa perusahaan pengembang perangkat lunak dapat memiliki perkiraan biaya yang lebih akurat dan dapat menghindari potensi masalah dalam pengelolaan proyek.
Tantangan dan Peluang di Masa Depan
Namun, seperti yang dijelaskan oleh penulis, penelitian ini juga menghadapi beberapa tantangan. Misalnya, dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari perangkat lunak aplikasi bisnis skala kecil di Jawa. Oleh karena itu, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk menguji konsistensi model CFP untuk proyek perangkat lunak yang lebih besar dan berbagai jenis perangkat lunak seperti aplikasi Java berbasis web dan bahasa pemrograman lainnya seperti PHP.
Selain itu, ada juga kebutuhan untuk mengembangkan model CFP yang lebih canggih dan ditingkatkan untuk memungkinkan penggunaan yang lebih luas dalam pengukuran perangkat lunak. Ini adalah peluang besar untuk penelitian lebih lanjut di masa depan.
Kesimpulan
Artikel ini menghadirkan inovasi yang menarik dalam pengukuran perangkat lunak dengan mengusulkan penggunaan titik fungsi COSMIC (CFP) sebagai input utama dalam COCOMO II. Penelitian ini menunjukkan bahwa CFP dapat menghasilkan estimasi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode tradisional menggunakan titik fungsi yang tidak disesuaikan (UFP). Hal ini memiliki implikasi praktis yang signifikan dalam pengembangan perangkat lunak, memungkinkan perusahaan untuk merencanakan proyek dengan lebih baik dan mengelola sumber daya secara efisien.
Namun, tantangan dan peluang di masa depan tetap ada, dan penelitian lebih lanjut diperlukan untuk menguji dan mengembangkan model CFP ini lebih lanjut. Dengan demikian, artikel ini bukan hanya merupakan kontribusi yang berharga dalam bidang estimasi biaya perangkat lunak, tetapi juga memicu minat untuk penelitian lebih lanjut yang dapat membantu meningkatkan praktik pengembangan perangkat lunak di masa depan.
Dr. Muhammad Ainul Yaqin, S.Si, M.Kom 