Membangun Hubungan Kerunutan Artifak Pada Lingkungan Pengembangan Cepat - Hengki Suhartoyo; Siti Rochimah (Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya, 2016)
Kerunutan merupakan mekanisme penting untuk mengelola dan mengaudit proses pengembangan perangkat lunak, dapat dikatakan bahwa semua artefak dari pengembangan perangkat lunak diarahkan dan berkaitan dengan kebutuhan perangkat lunak. Kerunutan digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk untuk manajemen kebutuhan, manajemen perubahan, dampak analisis, verifikasi, validasi, dan audit. Untuk membantu proses membangun kerunutan hubungan antar artefak perlu dikembangkan alat bantu yang dapat secara otomatis menghubungkan antar artefak didalam lingkungan pengembangan cepat. Pada penelitian ini dikembangkan kakas bantu untuk membentuk hubungan kerunutan antara kedua artefak tersebut yang berbahasa Indonesia. Pada penelitian ini diusulkan metode yang dapat membentuk hubungan kerunutan secara otomatis menggunakan metode pencocokan string antara cerita pengguna dengan kode sumber. Cerita pengguna dan kode sumber diekstraksi menjadi himpunan kata dasar dan dilakukan pencocokan kata antara keduanya menggunakan algoritma trigram. Ekstraksi cerita pengguna menggunakan algoritma Nazief & Adriani. Ekstraksi kode sumber menggunakan pustaka javaparser dan dioptimasi menggunakan pendekatan konvensi penamaan java. Hasil dari pencocokan dioptimalkan dengan memberikan ambang batas jumlah kata yang terkandung dalam kode sumber dibandingkan dengan jumlah kata yang terdapat pada cerita pengguna. Sistem diuji dengan tiga dataset cerita pengguna beserta kode sumbernya yaitu smartPortal terdiri dari 17 cerita pengguna dan 52 file kode sumber, smartAbsensi terdiri dari 47 cerita pengguna dan 161 file kode sumber yang ketiga smartTravel 80 cerita pengguna dan 222 file kode sumber. Hasil otomatisasi hubungan kerunutan oleh sistem dibandingkan dengan hasil kerunutan hubungan oleh pengembang diperoleh nilai presisi smartPortal 0.288, smartAbsensi 0.285 dan smartTravel 0.213. Rata-rata hasil presisi dibawah 0.5 disebabkan dataset masih banyak menggunakan identifier berbahasa inggris dan singkatan-singkatan