Pendekatan Kesamaan Semantik Dan Struktur Dalam Kasus ...
Transcript of Pendekatan Kesamaan Semantik Dan Struktur Dalam Kasus ...
Pendekatan Kesamaan Semantik Dan Struktur DalamKasus Penggunaan Untuk Mendapatkan Kembali
Spesifikasi Kebutuhan Perangkat LunakFerdika Bagus Pristiawan Permana
NRP 5114 201 030Dosen Pembimbing
Daniel Oranova Siahaan, S.Kom, M.Sc., P.D.Eng
BIDANG KEAHLIAN REKAYASA PERANGKAT LUNAK
Latar Belakang Permasalahan
Persaingan yang ketat diantara para pengembang software di industri pengembangan software.• Mencari cara untuk mengurangi biaya produksi dan waktu proses pengembangan
software.
Keuntungan• Harga software menjadi lebih murah• Meningkatkan kualitas software • Memperoleh keuntungan lebih di pasar software
• Persaingan harga• Kecepatan proses produksi.
7/25/2016 Tesis 2
Solusi yang diusulkan
• Software Reuse• C. Mcclure, Software reuse techniques, 1 ed, Prentice Hall, 1997• C. W. Krueger, "Software reuse," ACM Computing Surveys, vol. 24, pp. 131-
183, 1992
• Software Requirement Reuse• Penggunaan kembali dokumen spesifikasi perangkat lunak berdasar
kesamaan dalam deskripsi kasus penggunaan.• Tidak mengulangi atau membuat spesifikasi kebutuhan yang sama dan sudah
ada sebelumnya
7/25/2016 Tesis 3
Penelitian sebelumnyaterkait software reuse pada Use Case
• Penggunaan kembali diagram kasus penggunaan dengan metodeCase-Based Reasoning (CBR)
• Srisura, B., & Daengdej, J. (2010). Retrieving Use Case Diagram With Case-based Reasoning Approach. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 19(2), 68-78
• Penggunaan kembali dokumen SKPL dalam bentuk deskripsi kasuspenggunaan (software requirements specification retrieval) melaluiperhitungan kesamaan struktur deskripsi use case
• Udomchaiporn, A., Prompoon, N., & Kanongchaiyos, P. (2006). Software Requirements Retrieval Using Use Case Terms and Structure Similarity Computation. Kanpur: XIII Asia Pasific Software Engineering Conference.
7/25/2016 Tesis 4
Ilustrasi Penggunaan Kembali Dokumen SpesifikasiPerangkat Lunak
Pakar/Analyst
Repositori Deskripsi
Kasus Penggunaan
Pre-proses
Ekstraksi Kata
Dokumen 1Kueri Deskripsi
Kasus Penggunaan
Pre-proses
Ekstraksi Kata Pembentukan Vektor Leksikal Semantik
HitungCosine Similarity
Dokumen terurut
Kumpulan Dokumen SKPL
7/25/2016 Tesis 5
Metode yang diusulkan
Pre-proses kedua kata, frase atau kalimat
Ekstraksi Kata
Pembentukan VektorLeksikal Semantik
Menghitung Cosine Similarity
7/25/2016 Tesis 6
• Pre-proses• Mentransformasi kalimat ke dalam
bag-of-word atau tokenisasi
• Ekstraksi Kata • Proses pelabelan kata (POS
Tagging) sesuai jenis kata
• Pembentukan Vektor• Vektor Leksikal Semantik• Kesamaan Semantik (Wu &
Palmer, 1994) Wordnet.
• Menghitung Cosine Similarity• Perankingan berdasar nilai
threshold
Kueri Repo
Dok. 1
Perankingan
Deskripsi Kasus Penggunaan
7/25/2016 Tesis 7
Hasil Pengujian dan Analisis
3 Skenario Pengujian• 20 kueri untuk menentukan
threshold ideal – dataset heterogen• Kombinasi struktur kasus
penggunaan pada masukan kueri• Uji metode semantik v non-semantik
Analisis & Evaluasi• Koefisien Kappa• Kesepakatan justifikasi antara Sistem
dengan Pakar
7/25/2016 Tesis 8
Variabel Kontrol Pengujian
Koleksi Deskripsi Kasus Penggunaan
• Total kasus penggunaan yang dapat diambil sebagai dataset sejumlah 103 kasus penggunaan dari 14 sistem aplikasi.
Pengguna atau Pakar • 2 Mahasiswa Pasca Sarjana IF Bidang RPL
Proses Pencarian• Dataset homogen• Dataset heterogen
Kueri Kasus Penggunaan
• 20 Kueri untuk menentukan threshold• Non-semantik v Semantik• Kueri berdasar Kombinasi Struktur Kasus Penggunaan yg
berbeda
7/25/2016 Tesis 9
Hasil Pengujian Skenario Pertama (1)
7/25/2016 Tesis 10
Tujuan pengujian:Untuk mencari nilai threshold yang ideal dengan cara mengukur kesepakatan antara hasil yang didapatoleh sistem dengan penilaian pakar menggunakan indeks kappa.
Hasil Pengujian:Rata-rata indeks kappa tertinggi pada threshold antara 0.1 – 0.9 didapat sebesar 0.962 pada T=0.9.
Hasil Pengujian Skenario Pertama (2)
7/25/2016 Tesis 11
Hasil pengujian:Rata-rata indeks kappa tertinggi pada threshold antara 0.90 – 0.98 didapat sebesar 0.971 pada T=0.98.
Hasil Pengujian Skenario Kedua
7/25/2016 Tesis 12
Pengaruh kombinasi struktur deskripsi Kasus PenggunaanSemakin lengkap masukan kueri deskripsi kasus penggunaan yang dimasukkan, hasil yang didapatkansemakin akurat.
Hasil Pengujian Skenario Ketiga (1)Semantik dan Non-semantik
7/25/2016 Tesis 13
Kueri Masukan :Use case name: “Pick Gun”
Hasil Pengujian Skenario Ketiga(2)Semantik dan Non-semantik
7/25/2016 Tesis 14
Kueri Masukan :Use case name: “Get Coin”
Kesimpulan• Secara keseluruhan metode dengan mempertimbangkan arti
semantik mempunyai nilai koefisien kappa rata-rata sebagai berikut:• Pengujian pada skala rentang 0.1-0.9 didapatkan rata-rata nilai kappa tertinggi
0.962 pada nilai threshold 0.9.• Sedangkan pengujian pada skala rentang 0.9-0.98 didapatkan rata-rata nilai
kappa tertinggi 0.971 pada nilai threshold 0.98.
• Semakin lengkap masukan kueri (struktur deskripsi kasuspenggunaan) yang dimasukkan, hasil yang didapatkan akan semakinakurat.
• Penggunaan aspek semantik memberikan hasil kueri yang lebih akuratdan relevan dibanding dengan cara pencocokan kata biasa atau non-semantik (String-based similarity)
7/25/2016 Tesis 15
Saran• Untuk meningkatkan akurasi, presisi hasil dan efektifitas proses perhitungan
similarity, perlu diuji coba lebih lanjut kombinasi jenis kata apa yang perludibandingkan.
• Noun saja atau Verb saja• Noun dan Verb saja• Adjective,Modal• Dan kombinasi jenis kata yang lainnya
7/25/2016 Tesis 16
Terima KasihQ & A