Mustofa, Ahmad (2018) Ekstraksi Fitur Statistik untuk Deteksi Derau pada Dokumen Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5116201054-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Tahap spesifikasi kebutuhan adalah tahap pertama yang dilakukan dalam proses pengembangan perangkat lunak. Sehingga jika terjadi kesalahan pada tahap ini, secara
otomatis akan terjadi kesalahan pada tahap-tahap selanjutnya. Kesalahan dalam pernyataan kebutuhan perangkat lunak diantaranya berupa noise (derau), ambigu, konflik, serta inkonsistensi. Beberapa penelitian sebelumnya telah berhasil mendeteksi ambigu,
konflik, dan inkonsistensi dalam pernyataan kebutuhan secara otomatis. Akan tetapi pada saat laporan ini ditulis, belum ada penelitian yang dilakukan untuk mendeteksi derau dalam pernyataan kebutuhan perangkat lunak secara otomatis. Penelitian ini mengajukan suatu metode untuk deteksi derau dalam pernyataan
kebutuhan perangkat lunak secara otomatis. Metode yang diajukan berfokus pada bagaimana melakukan ekstraksi fitur lokal dari masing-masing pernyataan kebutuhan
dalam sebuah dokumen Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL) sehingga kemudian bisa digunakan secara bersamaan dengan pernyataan kebutuhan dari dokumen
SKPL yang lain dalam membangun model klasifikasi. Ekstraksi fitur lokal dari sebuah pernyataan kebutuhan dilakukan dengan memanfaatkan fitur statistik dari kemiripan pernyataan kebutuhan tersebut dengan pernyataan kebutuhan yang lain dalam dokumen SKPL yang sama.
Metode yang diajukan kemudian diuji dengan menggunakan data pernyataan kebutuhan yang telah dilabeli secara manual yang kemudian akan diukur performanya
dengan menggunakan metode k-fold cross validation. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode yang diajukan memiliki performa yang cukup baik yaitu akurasi 82.96%, true
positive rate 73.17%, true negative rate 84.07%, serta f1 measure 46.51%.
====================================================================================================
Requirement specification is the first step of a software development cycle. If
errors occured in this step, errors will automatically occur in the next step. Errors in
software requirements consist of noise, ambiguous, conflict, and inconsistency. Some
research has been successfully detecting ambiguous, conflict, and inconsistency in
software requirements automatically. But when this document is written, there was no
research done to detect noise in software requirements automatically.
This research propose a method to detect noise in software requirements
automatically. Proposed method focuses on how to extract local features of a requirement
statement in a Software Requirement Specification (SRS) document so that this feature
can be used globally with other requirement statements from another SRS document to
build a classification model. Local feature extraction of a requirement statement is done
by using statistical feature of the requirement statement’s similarities with other
requirement statement in the same SRS document.
Proposed method will be validated by using requirement statements data that
have been labeled manually and it’s performance will be measured later by using k-fold
cross validation method. The testing result indicates that the proposed method has a good
performance such as 82.96% accuracy, 73.17% true positive rate, 84.07% true negative
rate, and 46.51% f1 measure.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | pernyataan kebutuhan, deteksi derau, fitur statistik |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information and Communication Technology > Informatics > 55101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Ahmad Mustofa |
| Date Deposited: | 08 Aug 2021 08:20 |
| Last Modified: | 08 Aug 2021 08:20 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/58658 |
Actions (login required)
 |
View Item |