Pengukuran Kualitas Perangkat Lunak Menggunakan Metode Function Analysis

Penelitian ini dilakukan untuk mengukur kualitas dari suatu aplikasi Point of Sales (POS) yang dapat mendukung proses transaksi pada bisnis. Aplikasi yang akan diteliti adalah aplikasi BukuKas yang merupakan aplikasi POS dengan pengguna yang cukup banyak di Indonesia. Pengukuran akan menentukan apakah BukuKas layak dipakai atau tidak. Metode dalam pengukuran ini akan menggunakan Function Point Analysis (FPA). FPA merupakan metode untuk mendapatkan ukuran biaya, durasi, dan jumlah sumber daya yang diperlukan oleh sebuah proyek perangkat lunak dan dapat dilakukan pada setiap tahap pengembangan perangkat lunak. Dari hasil penelitian, ditemukan bahwa aplikasi BukuKas merupakan aplikasi POS yang memiliki fitur yang cukup lengkap dan berkualitas, sehingga memungkinkan bahwa aplikasi ini dapat membantu pengguna dalam menjalankan usaha toko maupun UMKM. Hal ini telah dibuktikan dari Function Point yang dilakukan dan aplikasi ini mendapat skor tinggi sebesar 118,08, yang mana mplikasi ini mendapat presikat aplikasi yang mudah untuk digunakan dan cenderung kompleks, tentunya dari perhitungan ini dapat dikembangkan menjadi biaya perhitungan pembangunan aplikasi BukuKas.

Pengukuran Kualitas Perangkat Lunak Menggunakan Function Point Analysis (Studi Kasus: Fishbowl)

Fishbowl merupakan perangkat lunak inventory yang digunakan perusahaan manufaktur dalam menjalankan kegiatan operasional perusahaan. Perangkat lunak Fishbowl ini menjadi perangkat lunak inventory terlaris sejak tahun 2013 dan memiliki anggota sebanyak 5.000. Sehingga layak menjadi studi kasus dalam pengukuran kualitas perangkat lunak dikarenakan jangkauan yang dimiliki. Pengujian dilakukan dengan metode Function Point Analysis (FPA) yang terdiri dari tiga komponen yang terdiri information processing size, technical complexity adjustment factor dan function point. Pemilihan FPA dilakukan karena kemudahan dan subyektifitas yang dimiliki sehingga dapat menunjukkan hasil yang dapat dipahami secara cepat. Selain itu, FPA dapat menunjukkan tingkat kompleksitas perangkat lunak agar dapat disimpulkan kualitas yang dimiliki. Hasil perhitungan yang telah didapatkan dengan menggunakan FPA terhadap perangkat lunak manufaktur Fishbowl yaitu hasil perhitungan CFP sebesar 156, hasil RCAF sejumlah 45, dan hasil perhitungan function point sebesar 171,6. Hasil tersebut menunjukkan bahwa perangkat lunak Fishbowl ini mudah dalam penggunaannya, serta menunjukkan bahwa denga tingkat kompleksitas yang cukup baik, maka perangkat lunak tersebut layak untuk dibeli.

Studi literatur perbandingan antara metode LOC, COCOMO, FPA dalam ranah software metric

<p>Pengukuran perangkat lunak (<em>software metric</em>) adalah tindakan mengevaluasi dan menilai pelaksanaan kerangka kerja atau seperangkat instrumen untuk memantau dan menentukan tingkat produktivitas perangkat lunak berbasis pada pendekatan kuantitatif. Pengukuran perangkat lunak membantu dalam kemajuan program untuk mengesahkan kualitas barang, survei kualitas individu termasuk dalam pembuatan produk, mengevaluasi manfaat dari penggunaan strategi modern dan instrumen, dan sebagai dasar untuk membuat alat pengukur yang memiliki kegunaan yang berbeda. Estimasi proyek perangkat lunak yang akurat ditentukan oleh tingkat manajerial perangkat lunak yang mana telah memperkirakan ukuran perangkat lunak dengan benar. Perkiraan yang tepat dari ukuran merupakan hal penting dalam menghitung perkiraan biaya proyek, usaha, waktu dan durasi karena menyediakan informasi yang diperlukan untuk pengembangan perangkat lunak. Makalah ini memberikan pendalaman materi dari tiga strategi pengukuran perangkat lunak yang paling umum digunakan yaitu <em>Lines Of Code</em> (LOC), <em>Constructive Cost Model</em> (COCOMO), <em>Function Point Analysis </em>(FPA) dari beberapa referensi yang penulis gunakan.</p>

Determination of value price or computer application using function point analysis method

Some developer very capable of developing good quality working applications, but they don’t have the right value and price for their products, and it is because they did not use the right method to calculate the size of the product and valuate them correctly, most of them use analogy and expert judgment to perform their product sizing and valuation. This situation will create inconsistency in doing the pricing and it will create disadvantages for both developers and users. Function point analysis provides a methodology to perform software size calculation using algorithmic approaches that gives comprehensive and consistent results. In this document, I will explain step by step the processes of calculating the Function point using FPA procedures by implementing calculation formula of EI, EO, EQ, ILF, EIF, and VAP. I also will implement them to calculate the size of the “XIbar” application system, especially module customer care and customer info. By doing all these activities I hope will provide simple templates and procedures for calculating the size of application software that can be used easily by developers, students, and others who need it.

PENGUKURAN DAN KUALITAS PERANGKAT LUNAK WEBSITE “LINKEDIN” MENGGUNAKAN METODE FUNCTION POINT ANALYSIS

Penelitian ini dilakukan agar mengetahui ukuran kemajuan teknologi website LinkedIn yang merupakan salah satu jejaring sosial untuk kepentingan korporasi. LinkedIn merupakan tempat bagi sarjana untuk menemukan pekerjaan terbaik sesuai pendidikan yang telah ditekuni. Dalam penelitian ini digunakan teori dari Allan Albrecht yang tetap dikembangkan oleh International Function Point User Goup (IFPUG) dan akan menggunakan metode pengukuran terkenal yaitu Function Point Analysis (FPA) sebagai cara untuk menghitung serta memperkirakan hasil pengukuran dari website LinkedIn. Pengukuran ini dilakukan sebagai bentuk partisipasi pengembangan pada website LinkedIn yang merupakan sebuah website besar dan sangat banyak diminati oleh pengguna internet. Di hasil akhir penelitian diharapkan dapat mengetahui angka kemudahan akses pemakaian website LinkedIn terhadap pengguna dengan menggunakan rumus Crude Function Points (CFP), mengetahui bagaimana dan seberapa besar kompleksitas dari website LinkedIn dengan menggunakan rumus Relative Complexity Adjustment Factor (RCAF), yang kemudian hasil dari perhitungan rumus CFP dan RCAF akan langsung diimplementasikan pada rumus pengukuran FPA.