Ekstraksi Fitur Produk dan Bug Potensial dari Data Opini Pengguna

Proses evolusi dan pemeliharaan ini dikenal sebagai proses yang memiliki biaya dan waktu tinggi. Maka dari itu sangat penting untuk dapat mengidentifikasi masalah yang ada pada perangkat lunak guna meningkatkan efektifitas dan efisiensi proses. Salah satu sumber yang dapat dimanfaatkan adalah data opini pengguna. Timbal balik yang diberikan oleh pengguna ini merepresentasikan keinginan pengguna dan dapat digunakan untuk membantu mengarahkan alokasi usaha pengembangan dan pemeliharaan perangkat lunak serta meningkatkan kualitas produk. Metode terbaru yang bisa dimanfaatkan adalah metode collocation finding. Akan tetapi, metode ini belum mampu menangkap fitur-fitur yang jarang disebutkan seperti pada opini pengguna yang termasuk saran fitur baru. Peningkatan dilakukan dengan memanfaatkan aturan bahasa dalam mendapatkan fitur yang jarang disebutkan. Penelitian menganalisa pola linguistik yang umumnya terdapat pada data opini untuk mendapatkan aturan ekstraksi fitur. Selain itu juga ditambahkan proses pruning untuk menghilangkan hasil ekstraksi yang kurang relevan. Data yang digunakan merupakan data opini dari Application distribution platform atau app store. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode ini mampu meningkatkan nilai presisi dan recall dari metode collocation. Dengan pendekatan tersebut diharapkan rekomendasi yang dihasilkan dapat memberikan informasi yang lebih lengkap pada pengembang perangkat lunak. =============================================================================================== Evolution and maintenance process are known by the huge cost and slow implementation. It is important for developers to determine what features that should be improved and new features that should be built. For this purpose, developer can utilize user opinion data. Opinion provided by user represents user requirement and can be used to direct the allocation of development and maintenance effort as well as improving the quality of software. One of the most recent method that can be used is collocation finding. However, this method is not able to capture the features that are rarely mentioned as in the new feature suggestions. We built a model to improve the quality of product features extraction by utilizing the dependency rules. We analyzed common linguistic pattern of opinion data to construct the extraction rule. Beside that, we also perform pruning process to eliminate unrelevant result from the extraction process. We use data review from application distribution platform or app store. The result shows that the proposed method is better in recall and precision compared to collocation method itself. This approach is expected to provide more information for the developer

Pembuatan Kakas Pendeteksi Unused Method pada Kode Program PHP dengan Framework CodeIgniter Menggunakan Call Graph

Proses evolusi dan perawatan dari sebuah sistem merupakan proses yang sangat penting dalam rekayasa perangkat lunak tidak terkecuali pada aplikasi web. Pada proses ini kebanyakan pengembang tidak lagi berpatokan pada rancangan sistem. Hal ini menyebabkan munculnya unused method. Bagian-bagian program ini tidak lagi terpakai namun masih berada dalam sistem. Keadaan ini meningkatkan kompleksitas dan mengurangi tingkat understandability sistem. Guna mendeteksi adanya unused method pada progam diperlukan teknik untuk melakukan code analysis. Teknik static analysis yang digunakan memanfaatkan call graph yang dibangun dari kode program untuk mengetahui adanya unused method. Call graph dibangun berdasarkan pemanggilan antar method. Aplikasi ini mendeteksi unused method pada kode program PHP yang dibangun menggunakan framework CodeIgniter. Kode program sebagai inputan diurai kedalam bentuk Abstract Syntax Tree (AST) yang kemudian dimanfaatkan untuk melakukan analisis terhadap kode program. Proses analisis tersebut kemudian menghasilkan sebuah call graph. Dari call graph yang dihasilkan dapat dideteksi method-method mana saja yang tidak berhasil ditelusuri dan tergolong kedalam unused method. Kakas telah diuji coba pada 5 aplikasi PHP dengan hasil  rata-rata nilai presisi sistem sebesar 0.749 dan recall sebesar 1

Sistem Pemesanan Lapangan Futsal dengan Fitur Top Up

Telaga Futsal 3 merupakan salah satu tempat futsal yang ada di Yogayakarta. Proses pemesanan lapangan masih menggunakan cara konvensional, selain itu pelanggan kesulitan untuk mengetahui jadwal lapangan futsal. Untuk meningkatkan mutu serta kemudahan bagi pelanggan dalam mengetahui informasi tentang ketersediaan lapangan dan pemesanan lapangan, maka dibuat sebuah sistem berbasis web untuk mempermudah pelanggan. Sistem yang berbasis web ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, framework CodeIgniter dan basis data MySQL. Sistem yang dibangun dapat memberikan fasilitas kepada pelanggan, sehingga pelanggan tidak perlu datang langsung untuk mengetahui tentang ketersediaan lapangan dan pemesanan lapangan dapat dilakukan dengan mudah dengan adanya fitur top up. Selain itu mempermudah pegawai dalam mengelola data pemesanan, penjadwalan

Review Studi Literatur untuk Metode Pendeteksian God Class

Abstrak Code Smell mengacu pada konsep mengenai pola atau aspek desain pada sistem perangkat lunak yang dapat menimbulkan masalah dalam proses pengembangan, penggunaan, atau perawatan sebagai dampak dari implementasi yang buruk dari desain perangkat lunak. Code Smell dapat menurunkan aspek understandability dan maintainability program. Program yang mengandung God Class juga cenderung lebih sulit untuk dirawat dibandingkan dengan program yang sama namun tidak mengandung God Class. God Class atau dapat juga disebut Blob merupakan sebuah kelas yang terlalu banyak berisi fungsionalitas didalamnya. Kelas-kelas seperti ini mengolah dan mengakses banyak informasi sehingga sulit dipahami. Pada penelitian ini akan dibahas metode-metode untuk mendeteksi adanya God Class. Selain itu juga dibandingkan kelebihan serta kekurangan metode-metode yang telah dianalisa. Dari pencarian literatur yang dilakukan, didapatkan 3 buah metode, metode pertama menggunakan cara deteksi dalam bentuk rule card, metode kedua menggunakan rule card dan catatan histori perubahan pada sebuah perangkat lunak, dan metode ketiga adalah pendeteksian berdasarkan contoh kelas yang dideteksi manual sebagai kecacatan perangkat lunak. Dari ketiga metode tersebut, metode ketiga dinilai sebagai yang terbaik berdasarkan nilai presisi dan recall-nya. Kata kunci: Blob, God Class Abstract Code smell referring to the concept about a pattern or design aspects on a software system that can make a problem in the process of development, using, or maintenance as the impact of bad implementation of software design. Code smell can lower software understandability and maintainability. A software that containing god class will be more difficult to maintain compared with a same software but doesn’t have a god class. God class, also called blob is a class that has too many functionality. A god class process and access a lot of information. On this research will be discussed methods to detect a god class. We also compared the advantage and disadvantage about analysed method. From the literature we search, there are 3 methods, first method using detection with a rule card, the second method using rule card and history changes of a software, and the third method is detection by examples classes that detected manually as a software defect. And our research result is the third method is the best method based on its precision and recall. Keywords: Blob, God Clas

Pembuatan Kakas Pendeteksi Unused Method pada Kode Program PHP dengan Framework CodeIgniter Menggunakan Call Graph

Proses evolusi dan perawatan dari sebuah sistem merupakan proses yang sangat penting dalam rekayasa perangkat lunak tidak terkecuali pada aplikasi web. Pada proses ini kebanyakan pengembang tidak lagi berpatokan pada rancangan sistem. Hal ini menyebabkan munculnya unused method. Bagian-bagian program ini tidak lagi terpakai namun masih berada dalam sistem. Keadaan ini meningkatkan kompleksitas dan mengurangi tingkat understandability sistem. Guna mendeteksi adanya unused method pada progam diperlukan teknik untuk melakukan code analysis. Teknik static analysis yang digunakan memanfaatkan call graph yang dibangun dari kode program untuk mengetahui adanya unused method. Call graph dibangun berdasarkan pemanggilan antar method. Aplikasi ini mendeteksi unused method pada kode program PHP yang dibangun menggunakan framework CodeIgniter. Kode program sebagai inputan diurai kedalam bentuk Abstract Syntax Tree (AST) yang kemudian dimanfaatkan untuk melakukan analisis terhadap kode program. Proses analisis tersebut kemudian menghasilkan sebuah call graph. Dari call graph yang dihasilkan dapat dideteksi method-method mana saja yang tidak berhasil ditelusuri dan tergolong kedalam unused method. Kakas telah diuji coba pada 5 aplikasi PHP dengan hasil  rata-rata nilai presisi sistem sebesar 0.749 dan recall sebesar 1.</p

Web-based Sentiment Analysis System Using SVM and TF-IDF with Statistical Feature

Social media's tendency for instant reactions can be harnessed by companies and organizations to gather feedback. Nevertheless, effectively analyzing vast amounts of social media data poses a challenge. This issue can be addressed through the use of sentiment analysis technology. In this study, a sentiment analysis model is developed, employing Support Vector Machine (SVM) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) algorithms. The study aims to investigate the impact of feature engineering on TF-IDF, by incorporating statistical features into the SVM model's sentiment analysis performance. The experimental results reveal that the prediction model utilizing the conventional TFIDF approach achieves an SVM model with an F-measure score of 84.55%. Through the implementation of feature engineering, by adding max, min, and sum features, the model's performance shows a noticeable improvement, with an increase of 0.65% in the F-measure score difference. Consequently, the proposed feature engineering method positively enhances the capability of the SVM-based sentiment analysis model. To facilitate the acquisition of sentiment analysis results through user interfaces, the trained SVM model is integrated into a web-based sentiment analysis application. By doing so, the findings of this study contribute to streamlining the process of obtaining sentiment analysis results from social media data