<![CDATA[Estimasi biaya dan sumber daya perangkat lunak merupakan bagian tak terpisahkan dari proyek perangkat lunak. Saat melakukan estimasi sering menghadapi dua permasalahan yaitu estimasi berlebihan dan estimasi yang kurang. Estimasi berlebihan akan menimbulkan penambahan alokasi biaya dan sumber daya, sedangkan estimasi yang kurang akan mengurangi kualitas produk. Untuk mengantisipasi terjadinya kesalahan estimasi maka dikembangkan suatu metode untuk mengestimasi biaya dan sumber daya proyek perangkat lunak berbasis Constructive Cost Model 1997 (COCOMO II) dengan menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network. COCOMO II menghasilkan nilai estimasi dari data latih, sedangkan Algoritma Backpropagation digunakan untuk menghasilkan nilai estimasi data uji. Hasil dari perhitungan Backpropagation dilakukan penggabungan dengan model COCOMO II sehingga menghasilkan estimasi biaya dan sumber daya proyek perangkat lunak. Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 60 data. Model yang dikembangkan ini dievaluasi menggunakan PRED. Berdasarkan hasil dari penelitian diperoleh bahwa penggunaan model COCOMO II, dan algoritma Backpropagation memiliki kedekatan dalam melakukan estimasi biaya, dan sumber daya proyek perangkat lunak dengan nilai PRED sebesar 75%. Kesimpulan dari penelitian ini model COCOMO II, dan algoritma Backpropagation dapat mengurangi tingkat kegagalan dalam proyek perangkat lunak, berdasarkan estimasi biaya, dan sumber daya.]]>
Copyrights © 2019
