Jurnal: Sistem Deteksi Cacat Perangkat Lunak Berbasis Aturan Menggunakan Decision Tree

Abstrak

Penjaminan kualitas perangkat lunak dapat dilakukan di setiap langkah dalam proses pengembangan perangkat lunak. Cacat adalah hal yang harus dihindari dalam pengembangan perangkat lunak. Pendeteksian cacat sedini mungkin merupakan sebuah langkah penjaminan kualitas perangkat lunak. Indikator cacat pada perangkat lunak dapat diketahui dari kompleksitas kode program yang dikembangkan. Dalam penelitian ini digunakan tiga metode pengukuran kompleksitas kode antara lain yaitu, Lines of Code (LOC), McCabe’s Cyclomatic Complexity dan Halstead’s Volume. Tujuan penelitian ini adalah otomatisasi proses pendeteksian cacat pada perangkat lunak berdasarkan nilai kompleksitas kode program dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis aturan. Aturan-aturan pada metode klasifikasi dibangkitkan menggunakan algoritma Decision Tree. Aturan-aturan tersebut diterjemahkan menjadi Semantic Web Rule Language (SWRL) untuk diimplementasikan pada sebuah ontologi. Ontologi dan SWRL disimulasikan pada aplikasi Protégé sehingga proses deteksi dapat dilakukan dengan cara otomatis. Sistem pendeteksi cacat berbasis aturan dengan pembangkit aturan decision tree menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 0,933, yang berarti bahwa sebanyak 93% dari data dapat diprediksi dengan benar.

Kata Kunci Aturan, Decision Tree, Deteksi Cacat, Kualitas Perangkat Lunak, Perangkat Lunak

Pendahuluan

Dalam pengembangan sebuah perangkat lunak, seorang manajer harus mempertimbangkan faktor waktu dan biaya agar tidak mengalami kerugian. Manajer pengembang perangkat lunak sering kali mengalami kesulitan dalam penentuan biaya dan waktu pada fase pengujian (Zhang dkk, 2007). Fase pengujian perangkat lunak adalah fase dimana dilakukan pengujian terhadap perangkat lunak sebelum perangkat lunak tersebut diberikan kepada pihak klien. Fase pengujian berkaitan dengan usaha menjaga kualitas perangkat lunak yang dihasilkan. Dalam fase tersebut dapat ditemukan beberapa cacat perangkat lunak (Catal, 2010).

Peneliti: Bayu Priyambadha

Untuk lebih lengkapnya silahkan download di link berikut: