Pendekatan Kesamaan Semantik dan Struktur dalam Kasus Penggunaan untuk Mendapatkan Kembali Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak
Clicks: 162
ID: 11782
2016
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This
article has not been analysed, so there is no overall score —
reader engagement is measured and shown alongside.
Reader Engagement
Popular Article
65.0
/100
162 views
129 readers
Trending
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
PopularRanked #82 of 92 articles by views in journal of information systems engineering and business intelligence
Most read
Least read
Bar heights use a square-root scale.
Mint this article as an NFT
Not yet mintedCreate a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.
5
SUSD
one-off · no wallet required
Abstract
Abstrak— Di dalam pengembangan perangkat lunak berskala besar, terdapat jumlah dokumen kebutuhan perangkat lunak yang sangat banyak dalam sekali proses elisitasi yang mungkin dihasilkan untuk domain yang berbeda dari setiap tim pengembang. Dokumen-dokumen ini mungkin digunakan kembali untuk mengurangi biaya dan waktu guna pengembangan perangkat lunak berikutnya. Oleh karena itu dibutuhkan suatu mekanisme untuk mendapatkan dokumen tersebut kembali yang sesuai dengan kebutuhan pengguna secara efektif dan efisien.Makalah ini mengusulkan suatu pendekatan kesamaan semantik dan struktur dalam deskripsi kasus penggunaaan guna mendapatkan kembali dokumen spesifikasi kebutuhan perangkat lunak. Dari kasus penggunaan yang didapatkan kembali tersebut kemudian dibuat suatu urutan atau ranking kesamaan kasus penggunaan berdasar suatu threshold yang telah didapatkan berdasar nilai kesepakatan tertinggi dengan pakar pada proses pengujian.Pendekatan menggunakan kesamaan semantik pada kata dan kalimat ini merupakan pendekatan yang diajukan sebagai pengganti dari pendekatan sebelumnya yaitu menggunakan term frequency dan keyword atau kata kunci. Metode ini diujicobakan pada percobaan dengan menggunakan 20 kueri deskripsi kasus penggunaan. Tiga skenario yang berbeda disusun untuk menginvestigasi nilai threshold yang ideal, mengetahui perbedaan hasil atau result set dengan pendekatan sebelumnya dan untuk mengetahui efek kombinasi struktur deskripsi kasus penggunaan pada masukan kueri terhadap hasil kueri yang didapatkan. Kata Kunci—Temu Kembali Kasus Penggunaan, Kesamaan Semantik, Sistem Temu Kembali Informasi Abstract— In software industry, there are tremendous number of software requirements documents in effect of large scale of software development. These collections of software requirements documents can be reused in order to cut off the development time and reduce the cost. There is a need to retrieve one or more of those documents which is suitable with the user’s specifications for the new software development. So, if we can retrieve many similar software requirements to a new project, development process will be less costly and less error because the retrieved software requirements can be tailored to the new case with fewer modifications. This paper presents a methodology to retrieve software requirements documents using structured base of use case description semantic similarity computation. Each element of query use case description will be calculated with the use case description in the collections or repository. The semantic similarity score is used to rank the use case in the collections and to retrieve the requirement documents to be used in the new software project development. We introduce a semantic similarity computation approach as a substitute of term frequency and keyword approach. We validate the usefulness of our method through the experiment using 20 cases. Three experiment scenarios are presented to investigate the ideal threshold value, the retrieval result differences with previous approach and to find out the effect of various combinations of structural query to the retrieval result. Keywords— Use Case Retrieval, Semantic Similarity, Information Retrieval
| Reference Key |
permana2016pendekatanjournal
Use this key to autocite in the manuscript while using
SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
|
|---|---|
| Authors | Ferdika Bagus Permana;Daniel Oranova Siahaan; |
| Journal | journal of information systems engineering and business intelligence |
| Year | 2016 |
| DOI |
10.20473/jisebi.2.2.57-66
|
| URL | |
| Keywords |
Citations
No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org
Comments
No comments yet. Be the first to comment on this article.