Prediksi Man-Hours Menggunakan Analisis Regression dan Cyclomatic Complexity - Hersyaputra, Mohamad Syazimmi; Jaya, Muhammad Triyanda Taruna; Yuhana, Umi Laili; Alfian, Muhammad (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2025)
Estimasi effort pengembangan perangkat lunak secara akurat merupakan kunci keberhasilan proyek untuk memastikan alokasi sumber daya yang efisien dan penyelesaian tepat waktu. Ketepatan dalam menghitung estimasi effort ini sangat krusial dalam proses pengembangan sistem perangkat lunak untuk mencapai keberhasilan dan mengurangi risiko, seperti risiko reputasi dari suatu organisasi. Metode konvensional seperti expert judgement sering kali kurang konsisten dan rawan kesalahan subjektif. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengusulkan pendekatan prediksi man-hours berbasis static code analysis, dengan fokus pada cyclomatic complexity sebagai fitur utama dalam pemodelan machine learning yang dapat diintegrasikan dalam proses rekayasa perangkat lunak untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam perencanaan proyek. Penelitian ini menggunakan data proyek perangkat lunak pada institusi perbankan. Tahapan preprocessing meliputi encode dengan teknik one hot encoding, data cleaning, dan data partitioning. Penelitian ini memanfaatkan cyclomatic complexity dari program perangkat lunak untuk memprediksi upaya dalam variabel man-hours menggunakan model Linear Regression, Lasso Regression, dan Ridge Regression. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik mean absolute percentage error (MAPE), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), dan R-Squared guna menilai performa prediktif. Berdasarkan pengujian, model Lasso Regression menghasilkan peforma prediktif yang unggul dengan evaluasi menggunakan metrik MAPE 22.2731%, MAE 66.9679, MSE 8538.6359, dan R-Squared 0.98521. Temuan ini menunjukan bahwa pendekatan machine learning yang memanfaatkan analisis cyclomatic complexity mampu meningkatkan akurasi estimasi upaya dibandingkan metode konvensional.