EFFORT ESTIMATION PENANGANAN BUG PADA PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK BERBASIS AGILE

  • HAMDAN
  • 14207115

ABSTRAK

 

ABSTRAK
Nama : Hamdan
NIM : 14207115
Program Studi : Ilmu Komputer (S2)
Jenjang : Strata Dua (S2)
Konsentrasi : Software Engineering
Judul : "Analisis Prediksi Regresi Upaya Untuk Perbaikan Bug Pada
Pengembangan Perangkat Lunak Berbasis Agile”
Memprediksi waktu perbaikan bug membantu manajer perangkat lunak dan tim
memprioritaskan tugas, alokasi, dan biaya dalam proyek perangkat lunak. Membuat
keputusan dengan tingkat ketidakpastian yang tinggi merupakan masalah kritis di
bidang rekayasa perangkat lunak. Memprediksi kualitas perangkat lunak
membutuhkan alat yang akurat dan pengalaman tingkat tinggi. Model prediksi
berbasis AI, di sisi lain, adalah alat yang berguna dengan tingkat akurat yang
membantu membuat keputusan dengan belajar dari data masa lalu. Dalam studi ini,
kami membangun model estimasi upaya perangkat lunak untuk memprediksi upaya
sebelum siklus hidup pengembangan proyek menggunakan model Regresi.
Saat ini, industri perangkat lunak telah mengadaptasi metodologi Agile untuk
pengembangan perangkat lunak. Metodologi Agile lebih menekankan pada
pengiriman bertahap, pengurangan risiko serta kepuasan pelanggan. Selain itu, di
masa sekarang, salah satu faktor keberhasilan penyelesaian proyek adalah estimasi
upaya. Kata Kunci: Waktu Perbaikan Bug, Model validasi non-para metrik, Algoritma regresi
Knn, Agile, Model prediksi berbasis AI, Metodologi Agile.
 

KATA KUNCI

Software Effort Estimation,METODE AGILE


DAFTAR PUSTAKA

 

DAFTAR REFERENSI
[1] L. Cao, “Estimating Efforts for Various Activities in Agile Software
Development: An Empirical Study,” IEEE Access, vol. 10, pp. 83311–83321,
2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3196923.
[2] H. Mahfoodh and M. Hammad, “Bug-fix time prediction using non-linear
regression through neural network,” Jun. 2021, pp. 622–627. doi:
10.1049/icp.2021.0871.
[3] A. G. L. Esteves and L. M. Medeiros, “A predictive analysis approach using
linear regression to estimate software effort.”
[4] E. Kloberdanz, H. Phan, and J. Roghair, “Software Effort Prediction in Agile
Development with Machine Learning & Natural Language Processing.”
[5] L. Cao, “Estimating Efforts for Various Activities in Agile Software
Development: An Empirical Study,” IEEE Access, vol. 10, pp. 83311–83321,
2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3196923.
[6] S. Nadeem Ahsan Javed Ferzund Franz Wotawa, S. Nadeem Ahsan, J. Ferzund,
and F. Wotawa, “Program File Bug Fix Effort Estimation Using Machine
Learning Methods for Open Source Software Projects IST TECHNICAL
REPORT Program File Bug Fix Effort Estimation Using Machine Learning
Methods Program File Bug Fix Effort Estimation Using Machine Learning
Methods for Open Source Software Projects,” 2009. [Online]. Available:
http://www.ist.tugraz.at/
[7] M. Gultekin and O. Kalipsiz, “Story Point-Based Effort Estimation Model with
Machine Learning Techniques,” International Journal of Software Engineering
and Knowledge Engineering, vol. 30, no. 1, pp. 43–66, Jan. 2020, doi:
10.1142/S0218194020500035.
[8] A. Sharma and N. Chaudhary, “Linear Regression Model for Agile Software
Development Effort Estimation,” in 2020 5th IEEE International Conference on
Recent Advances and Innovations in Engineering, ICRAIE 2020 - Proceeding,
Dec. 2020. doi: 10.1109/ICRAIE51050.2020.9358309.
42
Program Studi Ilmu Komputer (S2) Universitas Nusa Mandiri
[9] A. G. P. Varshini, “Predictive analytics approaches for software effort estimation:
A review,” Indian J Sci Technol, vol. 13, no. 21, pp. 2094–2103, Jun. 2020, doi:
10.17485/IJST/v13i21.573.
[10] V. Tawosi, R. Moussa, and F. Sarro, “Agile Effort Estimation: Have We Solved
the Problem Yet? Insights From A Replication Study,” Jan. 2022, doi:
10.1109/TSE.2022.3228739.
[11] M. Vyas and N. Hemrajani, “PREDICTING EFFORT OF AGILE SOFTWARE
PROJECTS USING LINEAR REGRESSION, RIDGE REGRESSION AND
LOGISTIC REGRESSION,” International Journal on “Technical and Physical
Problems of Engineering” (IJTPE) Issue, vol. 47, pp. 14–19, 2021, [Online].
Available: www.iotpe.com
[12] D. Kumar, “Random Forest Hyperparameters Tuning for Software Development
Effort Estimation and its Comparison with Regression Tree.”
[13] M. Gultekin and O. Kalipsiz, “Story Point-Based Effort Estimation Model with
Machine Learning Techniques,” International Journal of Software Engineering
and Knowledge Engineering, vol. 30, no. 1, pp. 43–66, Jan. 2020, doi:
10.1142/S0218194020500035.
[14] V. Tawosi, R. Moussa, and F. Sarro, “Agile Effort Estimation: Have We Solved
the Problem Yet? Insights From A Replication Study,” Jan. 2022, doi:
10.1109/TSE.2022.3228739.
 

Detail Informasi

Tesis ini ditulis oleh :

  • Nama : HAMDAN
  • NIM : 14207115
  • Prodi : Ilmu Komputer
  • Kampus : Margonda
  • Tahun : 2022
  • Periode : II
  • Pembimbing : Dr. Agus Subekti, M.T
  • Asisten :
  • Kode : 0055.S2.IK.TESIS.II.2022
  • Diinput oleh : RKY
  • Terakhir update : 04 Agustus 2023
  • Dilihat : 118 kali

TENTANG PERPUSTAKAAN


PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS NUSA MANDIRI


E-Library Perpustakaan Universitas Nusa Mandiri merupakan platform digital yang menyedikan akses informasi di lingkungan kampus Universitas Nusa Mandiri seperti akses koleksi buku, jurnal, e-book dan sebagainya.


INFORMASI


Alamat : Jln. Jatiwaringin Raya No.02 RT08 RW 013 Kelurahan Cipinang Melayu Kecamatan Makassar Jakarta Timur

Email : perpustakaan@nusamandiri.ac.id

Jam Operasional
Senin - Jumat : 08.00 s/d 20.00 WIB
Isitirahat Siang : 12.00 s/d 13.00 WIB
Istirahat Sore : 18.00 s/d 19.00 WIB

Perpustakaan Universitas Nusa Mandiri @ 2020