<![CDATA[Feature Envy merupakan salah satu code smell yang ditandai oleh tingginya ketergantungan suatumethod terhadap data atau perilaku milik kelas lain sehingga dapat menurunkan kualitas desainperangkat lunak dan meningkatkan kompleksitas pemeliharaan. Dukungan kakas untuk mendeteksiFeature Envy pada bahasa pemrograman PHP masih terbatas. Penelitian ini bertujuan mengembangkankakas bantu berbasis web untuk mendeteksi Feature Envy pada source code PHP menggunakan analisisstatis berbasis Abstract Syntax Tree (AST). Sistem dikembangkan menggunakan Laravel pada sisibackend dan React.js pada sisi frontend. Proses deteksi dilakukan melalui parsing source code menjadiAST, ekstraksi struktur program, perhitungan metrik Access to Foreign Data (ATFD), Locality ofAttribute Accesses (LAA), dan Foreign Data Providers (FDP), kemudian penerapan aturan deteksiberdasarkan ketiga metrik tersebut. Sistem dievaluasi menggunakan pengujian unit, integrasi, validasifungsional, serta studi kasus sebelum dan sesudah refaktorisasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwaseluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan, mampu mendeteksi Feature Envy secara otomatis,menampilkan nilai metrik pendukung, serta menghasilkan laporan analisis dalam format PDF. Kakasyang dikembangkan dapat mendukung identifikasi dini Feature Envy pada source code PHP secara lebihcepat, konsisten, dan terstruktur.]]>
Copyrights © 2026
