Pendeteksian Ketidaklengkapan Kebutuhan dengan Teknik Klasifikasi pada Dokumen Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak

Nurfauziah, Suci (2016) Pendeteksian Ketidaklengkapan Kebutuhan dengan Teknik Klasifikasi pada Dokumen Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 5115201038-Master_Tesis.pdf]
Preview
Text
5115201038-Master_Tesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Rekayasa kebutuhan menghasilkan dokumen Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL) dan merupakan tahapan yang kritis pada pengembangan perangkat lunak. Kesalahan yang terjadi pada proses rekayasa kebutuhan akan mempengaruhi ketidakberhasilan produk tersebut. Dokumen SKPL sering kali ditulis dengan bahasa alamiah. Karakteristik dokumen SKPL yang baik adalah benar, tidak rancu, konsisten, dapat diperingkatkan, dapat diverifikasi, dapat dimodifikasi, dapat ditelusuri, dan lengkap. Pada penelitian ini difokuskan pada kelengkapan. Kualitas spesifikasi kebutuhan bisa dinilai berdasarkan pernyataan kebutuhan atau dokumen kebutuhan. Spesifikasi kebutuhan yang lengkap secara jelas mendefinisikan semua situasi yang dihadapi sistem dan dapat dipahami tanpa melibatkan atau terkait pada kebutuhan lain.
Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi pendeteksian ketidaklengkapan kebutuhan pada dokumen spesifikasi kebutuhan perangkat lunak yang ditulis dengan bahasa alamiah. Penelitian ini membuat corpus kebutuhan yang berisi pernyataan kebutuhan lengkap dan pernyataan kebutuhan tidak lengkap. Corpus merupakan kesepakatan hasil pelabelan secara manual oleh tiga orang ahli. Dari Corpus akan dilakukan pembangkitan kata kunci, ekstraksi fitur, pembangkitan data buatan, perankingan fitur, dan pembangunan model klasifikasi. Nilai performansi Gwet’s AC1 digunakan untuk mengetahui apakah model kerangka kerja yang dibangun dapat diandalkan dan dapat mendeteksi adanya ketidaklengkapan pada dokumen spesifikasi kebutuhan perangkat lunak.
Berdasarkan hasil ujicoba dengan menggunakan kombinasi metode adaboost dan C4.5 diperoleh rata-rata indeks kesepakatan pada level moderate. Indeks kesepakatan antara ahli dengan kerangka kerja rata-rata berada pada tingkat moderate, ini lebih tinggi bila dibandingkan dengan indeks kesepakatan antar ahli sendiri yang hanya rata-rata pada tingkat fair. =================================================================Software requirements produces Software Requirements Specification (SRS) document and this is a critical stage in Software Development. Errors that occur in the software requirements will affect the failure of the product. SRS often written in natural language. Characteristics of a good SRS is correct, unambigous, consistent, rank for importance, verifiable, modifiable, traceable dan complete. In this study focused on completeness. The quality requirements specification can be assessed based on the statement or requirements document. Requirement specification is complete that defines precisely all the situations confronting the system and can be understood without related another requirements.
This research purpose to establish a classification model incompleteness detection requirements in software requirements specification document written in natural language. This study makes corpus that contain statements of requirement complete and incomplete. Corpus is agreement of manual labeling by three experts. There will be keyword generation, features extraction, data generation synthesis, feature rank dan building classifier model. Corpus will be used for training and testing the classifier. Gwet’s AC1 performance value will be used to determine whether the classifier reliable and detect the presence of incompleteness in SRS.
Based on the result of experiment using combination of method adaboost and C4.5 obtained average of agreement index at moderate level. The index of agreement between an expert with framework is moderate levels, this is higher when compared to an index of agreement between expert alone that are only average at fair levels.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Klasifikasi Teks, Pemrosesan Bahasa Alami, Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak, Kelengkapan.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Suci Nurfauziah .
Date Deposited: 27 Sep 2017 07:29
Last Modified: 27 Dec 2018 03:24
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/44287

Actions (login required)

View Item View Item