Ekstraksi Aspect of What dari Berita Daring dengan Word Embedding untuk Elisitasi Kebutuhan Perangkat Lunak

Dewi, Mutia Rahmi (2021) Ekstraksi Aspect of What dari Berita Daring dengan Word Embedding untuk Elisitasi Kebutuhan Perangkat Lunak. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
05111950010020-Master_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only until 1 April 2023.

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Elisitasi kebutuhan adalah proses inti dalam rekayasa kebutuhan dan memiliki dampak besar dalam keberhasilan pengembangan perangkat lunak. Terdapat beberapa teknik dalam elisitasi kebutuhan perangkat lunak, seperti wawancara pengguna, kuesioner, analisis dokumen, dan brainstorming. Sebagian besar teknik ini membutuhkan keterlibatan stakeholder yang mendalam. Namun, tidak semua proyek perangkat lunak dapat melakukan hal tersebut karena keterbatasan waktu dan ketersediaan stakeholder. Sehingga sistem analis perlu untuk menambah pengetahuan akan sebuah domain perangkat lunak yang akan dibangun. Dalam pengembangan perangkat lunak agile, user story adalah standar de facto yang digunakan untuk menangkap dan menulis kebutuhan perangkat lunak fungsional. User story adalah format yang sesuai dan mudah dipahami untuk menulis hasil kebutuhan perangkat lunak yang diminta. User story terdiri dari tiga aspek, yaitu: aspect of who (stakeholder), aspect of what (fungsional), dan aspect of why (alasan). Penelitian ini mengusulkan word embedding untuk mengekstraksi aspect of what dari berita daring sehingga meningkatkan pemahaman terhadap pengetahuan domain khususnya fungsionalitas perangkat lunak. Untuk mendapatkan hasil ekstraksi yang relevan dengan fungsional perangkat lunak, dilakukan perbandingan frekuensi term antara korpus dari SKPL dan berita daring untuk menghasilkan kosakata khusus perangkat lunak, pembentukan vector space dari korpus berita daring, dan ekstraksi term yang terkait secara semantik. Hasil dari metode usulan ini menunjukkan nilai rata-rata presisi dan recall masing-masing sebesar 60,97% dan 61,03% sehingga dapat diindikasikan bahwa metode usulan menghasilkan aspect of what yang relevan dengan fungsional perangkat lunak. Selain itu, keandalan metode usulan ini diukur berdasarkan kesepakatan annotator dengan metode Kappa yang menghasilkan tingkat kesepakatan sebesar 0,61. Dengan begitu, dapat diindikasikan bahwa proporsi kesepakatan antara annotator dengan metode ini adalah substantial atau banyak. ======================================================================================================= Requirements elicitation is a core process in engineering requirements and has a large impact on the success of software development. There are several techniques in the elicitation of software requirements, such as user interviews, questionnaires, document analysis, and brainstorming. Most of these techniques require deep stakeholder involvement. However, not all software projects can do this because of time constraints and the availability of stakeholders. So the system analyst needs to increase knowledge of a software domain that will be built. In agile software development, user stories are the de facto standard used to capture and write functional software requirements. User story is an appropriate and easy-to-understand format for writing the results of the requested software requirements. The user story consists of three aspects, namely: aspect of who (stakeholder), aspect of what (functional), and aspect of why (reason). This research proposes word embedding to extract aspects of what from online news so as to increase understanding of domain knowledge, especially software functionality. To get extraction results that are relevant to functional software, a comparison of term frequencies between the corpus from SRS and online news to produce software-specific vocabulary, build vector space from online news corpus, and extraction of semantically related terms. The results of this proposed method show the average of precision and recall values of 60.97% and 61.03%, respectively. So it can be indicated the proposed method produces aspects of what are relevant to the software functionality. In addition, the reliability of this proposed method is measured based on annotator agreement with the Kappa method that produces an agreement level of 0.61. Thus, it can be indicated that the proportion of agreement between the annotators with this method is substantial.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: user story, aspect of what, online news, word embedding, user story, aspect of what, berita daring, word embedding
Subjects: Q Science > Q Science (General) > Q325.5 Machine learning.
T Technology > T Technology (General) > T58.6 Management information systems
Divisions: Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Mutia Rahmi Dewi
Date Deposited: 28 Feb 2021 20:48
Last Modified: 28 Feb 2021 20:48
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/82952

Actions (login required)

View Item View Item