Prediksi Reliabilitas Perangkat Lunak Menggunakan Support Vector Regression dan Model Mining

Reliabilitas perangkat lunak didefinisikan sebagai probabilitas operasi perangkat lunak yang bebas dari kegagalan (failure) dalam sebuah periode waktu tertentu. Pemodelan reliabilitas perangkat lunak ini dapat dilakukan salah satunya dengan memanfaatkan data kegagalan perangkat lunak untuk melakukan prediksi kegagalan di masa datang. Salah satu arsitektur yang dipakai dalam pemodelan ini pada umumnya adalah dengan menggunakan beberapa data terakhir untuk melakukan prediksi. Padahal, kegagalan perangkat lunak dapat saja dipengaruhi oleh data yang terdahulu seperti yang telah dibuktikan pada satu penelitian, yang menggunakan teknik model mining untuk memilih data masukan terdahulu tersebut. Pada penelitian ini, diusulkan penggunaan Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) sebagai metode model mining untuk melakukan prediksi reliabilitas perangkat lunak dengan menggunakan Support Vector Regression (SVR). Data yang dipakai atau tidak dipakai masing-masing disimbolkan dengan angka “1” atau “0” dan metode ini diujicobakan pada 6 data dari proyek perangkat lunak yang nyata, yaitu data FC1, FC2, FC3, TBF1, TBF2, dan TBF3. Keakuratan model yang diusulkan dibandingkan dengan prediksi yang tidak menggunakan model mining dengan mengukur nilai Mean Squared Error (MSE) dan Average Relative Prediction Error (AE). Metode SVR-BPSO yang diusulkan terbukti dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat, terutama untuk data FC1, FC2, dan FC3 yang bersifat stabil. Sifat data TBF yang berbeda dengan data FC menunjukkan bahwa data ini tidak cocok digunakan sebagai bahan uji coba metode yang diusulkan karena time-between-failure pada data tidak bergantung pada urutan kegagalan tertentu, seperti yang terlihat pada data TBF1, TBF2, dan TBF3. Pemilihan parameter SVR juga mempengaruhi keakuratan prediksi, dimana hal ini dapat diperbaiki pada penelitian selanjutnya. Secara umum, metode yang diusulkan telah dapat menghasilkan prediksi reliabilitas perangkat lunak dengan baik dan penggunaan model mining terbukti dapat memberikan manfaat yang nyata dalam bidang prediksi reliabilitas perangkat lunak. ================================================================= Software reliability is defined as the pobability of failure-free software operation in certain period of time. The modelling of software reliability can be done in one way by using software failure data to predict the future failures. One architecture in this modelling is done generally by using the last few consecutive data to predict the future value, where actually the failure of a software can be dependent also to earlier data as showed in one research about the use of model mining to determine which data to use as prediction. In this research, we propose the use of Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) as a model mining method to predict the reliability of software by using Support Vector Regression (SVR) as predictor. To determine which data to use in model mining, the data is symbolized with one “1” or “0” in the structure of BPSO particle. The proposed method is tested with 6 real data from real project, which are called FC1, FC2, FC3, TBF1, TBF2, and TBF3. The accuracy of the proposed model is compared with a predictor without model mining by computing the Mean Squared Error (MSE) and Average Relative Prediction Error (AE). The proposed SVR-BPSO method is proved to be able to predict more accurately, especially in FC1, FC2, and FC3 data which are more stable in nature. The use of TBF data sets proved to be inappropriate as it yields poor prediction results in TBF1, TBF2, and TBF3 data, which may have rooted from the differing nature with FC data. The method to choose SVR parameters can also affect the accuracy of prediction, which opens room for improvement in future research. In general, the proposed method is able to predict the reliability of a software and the use of model mining is important in effort to produce more accurate prediction in software failure data

Development of SIAKAD Applications in Balikpapan Schools using APXP: Advanced Personal Extreme Programming

The iteration process in Personal Extreme Programming (PXP) consists of Initialization, Design, Implementation, Testing, and Retrospective. There are still areas for improvement in this method. In the future, this method will be a problem because it can make the application unable to run after the retrospective process. One of the problems is the version update app on Android. We propose an Advanced PXP model (APXP) for an academic information system (SIAKAD) in Balikpapan Schools that contains PXP modifications at the beginning and end of the process. At the middle stage of APXP is system testing. Each process from 1-11 iterations produces Valid results. We add Deployment methods such as Blue-Green Deployment Strategy. The deployment process can change very quickly once the switch service changes in the APXP method. Furthermore, the deployment process has almost no issues with different versions of the servic

Game Edukasi ‘Simulasi Haji’ Menggunakan Ren’Py pada Perangkat Android untuk Simulasi Perjalanan Ibadah Haji

Ibadah haji adalah salah satu ibadah umat Islam yang dilaksanakan setahun sekali di Mekkah, Arab Saudi. Namun, tidak semua muslim Indonesia mengetahui proses pelaksanaan ibadah haji secara detail, sehingga dibuatlah game “Simulasi Haji” untuk menjadi media pembelajaran simulasi perjalanan ibadah haji. Game ini dirancang berdasarkan referensi buku panduan ibadah haji dari Kementrian Agama dan berdasarkan wawancara dari jamaah haji. Terdapat tujuh level pada game ini yang dimulai dari proses pendaftaran hingga selesai haji sesuai dengan alur Gelombang II Indonesia. Selain itu, terdapat fakta kejadian acak yang dialami oleh jamaah haji dan doa-doa haji sebagai pelengkap simulasi. Implementasi dilakukan menggunakan Ren’Py dan Ren’Py Android Packaging Tool (RAPT) sehingga dapat dijalankan di perangkat Android. Hasil pengujian pengguna dengan empat aspek, yaitu tampilan, aturan main, manfaat edukasi, dan keakuratan simulasi menunjukkan hasil yang baik dengan rata-rata penilaian 88,31%. Pada akhir pengembangan, disimpulkan bahwa aplikasi ini dapat memberikan pengetahuan ibadah haji kepada pengguna secara akurat

SISTEM INFORMASI MONITORING AKADEMIK SISWA PADA SMAN 9 BALIKPAPAN DENGAN EXTREME PROGRAMMING

Proses monitoring akademik siswa pada SMAN 9 Balikpapan dilakukan secara manual, sehingga membutuhkan waktu yang lama dan rentan terjadi kesalahan pada data. Untuk membuat proses ini menjadi lebih efektif, website dengan judul Student Academic Monitoring Information System (SIMSIS) dikembangkan dengan menggunakan model Extreme Programming. Pengembangan ini memiliki beberapa tahap. Pertama, tahap Exploration dilakukan untuk mendapatkan kebutuhkan aplikasi dalam bentuk User Story. Kemudian, tahap Planning menghasilkan kebutuhan sistem dan jadwal pengerjaan aplikasi. Tahap Iteration to Release adalah tahap pengerjaan aplikasi. Tahap ini berjalan selama 12 minggu dalam 4 iterasi. Terdapat 5 – 7 User Story yang diselesaikan pada tiap iterasi. Tiap iterasi dilaksanakan dengan proses analisis, desain, pengkodean, dan pengujian. Tahap Productionizing adalah tahap akhir untuk menyerahkan aplikasi pada pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat diterima dengan baik, dimana semua fitur telah sesuai dengan kebutuhan pengguna. SIMSIS dapat membantu proses monitoring akademik menjadi lebih cepat dengan biaya lebih sedikit pada proses pelaporan dan membantu proses transparansi pada orang tua.Kata Kunci: Sistem Monitoring Akademik, Extreme Programming, Websit