<![CDATA[Dokumentasi desain arsitektur pada perangkat lunak berskala raksasa seperti Moodle sering kali tidak konsisten dengan implementasi aktualnya. Hal ini memicu penumpukan utang teknis (technical debt). Hal ini diperburuk dengan fakta bahwa upaya ekstraksi dokumentasi secara otomatis kerap gagal. Kegagalan ini terjadi karena menghasilkan "Spaghetti Diagram" akibat polusi visual dari detail implementasi tingkat rendah. Penelitian ini secara khusus bertujuan untuk menyelesaikan masalah polusi visual tersebut. Pendekatan yang digunakan adalah Analisis Kode Statis (Static Code Analysis / SCA) berbasis Abstract Syntax Tree (AST). Pendekatan ini digunakan untuk merekonstruksi diagram kelas secara otomatis pada 220 file kode sumber Moodle di modul Assign, Course, dan User. Evaluasi diukur berdasarkan kuantitas elemen arsitektur (kelas, atribut, metode, relasi) yang berhasil diekstraksi serta keterbacaan desain visualnya. Hasil penelusuran menunjukkan algoritma berhasil memproses seluruh kode tanpa galat. Modul Course mencatat tingkat kompleksitas tertinggi yang didominasi oleh relasi pewarisan (inheritance) dan agregasi (aggregation). Implementasi mekanisme filtering dan blacklisting untuk membuang kelas utilitas terbukti krusial. Selain itu, mengabaikan relasi dependensi (dependency) tingkat lokal juga terbukti efektif dalam mengeliminasi architectural noise. Kesimpulannya, visualisasi diagram kelas UML yang direkonstruksi terbukti representatif dan akurat. Diagram ini dapat digunakan sebagai blueprint arsitektur yang aktual guna memfasilitasi pemeliharaan sistem lanjutan.]]>
Copyrights © 2026
