Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal
Vol. 10 No. 1 (2023) 75 - 83 ISSN Media Elektronik: 24x43-3640x

## End User Development Pada Use Case Point Untuk Peningkatan Estimasi Perangkat Lunak
End User Development on Use Case Points to improve Software Estimation
Puguh Jayadi 1 , Alim Citra Aria Bima 2 , Yoga Prisma Yudha 3 , Kelik Sussolaikah 4*
1,2,3,4 Prodi Teknik ` Informatika, ` Fakultas ` Teknik, ` Universitas ` PGRI ` Madiun
1 puguh.jayadi@unipma.ac.id, 2 alim.cab@unipma.ac.id, 3 yogaprisma@unipma.ac.id, 4 kelik@unipma.ac.id

## Abstract
The effort estimation stage is used as a basis for determining the amount of time and people involved in a software project. There are various methods that are often used, including COCOMO, Function Points, and Use Case Points. However, these methods  have  drawbacks  such  as  subjectivity  in  measuring  complexity  and  lack  of  measurement  of  the  technical  and environmental factors of project development. This study seeks to correct these weaknesses by using the Advance Use Case Point (AUCP) method by incorporating elements from End User Development (EUD) into the Use Case Point, thereby enabling end users to develop software more easily. and efficient. The AUCP method takes into account the functional and technical complexity  of  software  (EUD_Technical  Factors)  and  environmental  factors  (EUD_Environmental  Factors)  in  software development. The results show that the Advance Use Case Point method provides more accurate estimation results with MMRE, MMER, MBRE, MIBRE having a value of 0.01 and MAE and RMSE having a value of 8.88. The results of these values are smaller than the results of several studies using other methods. The smaller the value, the more accurate the estimation results. The AUCP method can assist project managers and end users in optimizing the use of resources and guaranteeing the smooth running  of  software  development  projects.  Besides  that,  it  can  speed  up  the  software  development  process  and  reduce development costs because it can be done by end users without the need for the involvement of a professional development team.  As  well  as  helping  to  expand  the  accessibility  of  software  development  to  a  wider  audience  and  increase  end  user participation in software development.
Keywords: advance use case point; end user development; technical factors; environmental factors

## Abstrak
Tahap estimasi upaya ( Effort Estimation ) digunakan sebagai dasar dalam menentukan jumlah waktu dan orang yang terlibat pada suatu proyek perangkat lunak. Terdapat berbagai metode yang sering dipakai antara lain COCOMO, Function Point , dan Use Case Point . Namun, metode-metode ini memiliki kelemahan seperti adanya subyektifitas dalam mengukur kerumitan dan kurangnya pengukuran pada faktor teknis dan lingkungan pengembangan proyek. Penelitian ini berusaha untuk memperbaiki kelemahan tersebut dengan menggunakan metode Advance Use Case Point (AUCP) dengan dengan memasukkan unsur dari End User Development (EUD) ke dalam Use Case Point , dengan demikian memungkinkan pengguna akhir ( end user ) untuk mengembangkan perangkat lunak dengan lebih mudah dan efisien. Metode AUCP memperhitungkan kerumitan fungsional dan teknis  perangkat  lunak  ( EUD_Technical  Factors )  dan  faktor  lingkungan  ( EUD_Environmental  Factors )  di  pengembangan perangkat lunak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Advance Use Case Point memberikan hasil estimasi yang lebih akurat dengan MMRE, MMER, MBRE, MIBRE bernilai 0,01 dan MAE serta RMSE bernilai 8,88. Hasil nilai tersebut lebih kecil dari pada hasil beberapa penelitian menggunakan metode lainnya. Nilai yang semakin kecil semakin menunjukan hasil akurasi estimasinya. Metode AUCP dapat membantu manajer proyek dan pengguna akhir dalam mengoptimalkan penggunaan sumber  daya  dan  menjamin  kelancaran  proyek  pengembangan  perangkat  lunak.  Selain  itu  dapat  mempercepat  proses pengembangan perangkat lunak dan mengurangi biaya pengembangan karena dapat dilakukan oleh pengguna akhir tanpa perlu keterlibatan  tim  pengembang  profesional.  Serta  membantu  memperluas  aksesibilitas  pengembangan  perangkat  lunak  ke kalangan yang lebih luas dan meningkatkan partisipasi pengguna akhir dalam pengembangan perangkat lunak.
Kata kunci: advance use case point; end user development; technical factors; environmental factors

## Puguh Jayadi, Alim Citra Aria Bima , Yoga Prisma Yudha, Kelik Sussolaikah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
1. Pendahuluan
Estimasi  untuk  menentukan  sumber  daya  yang diperlukan dalam pengembangan perangkat lunak harus dilakukan sebelum perangkat lunak dikembangkan [1]. Dengan instrumen perhitungan  tertentu yang ada dalam estimasi  perangkat  lunak  dapat  memberikan  dampak untuk perincian kegiatan dan kebutuhan pengembangan perangkat  lunak  [2],  [3].  Yang  menjadi  dasar  untuk menentukan  sumber  daya  yaitu  ukuran,  biaya,  jangka waktu, dan jumlah orang yang terlibat adalah hasil dari estimasi  yang  dilakukan  oleh  manajer  proyek  [4],  [5]. Jika sumber daya sudah jelas, maka semua pihak yang terlibat  dalam  proses  pengembangan  akan  lebih  rinci untuk mengetahui apa saja yang harus dilakukan sesuai dengan waktu. Begitu juga dengan pengguna akhir akan lebih  mudah  untuk  mengamati  pengerjaan  perangkat lunak sesuai dengan biaya yang telah dianggarkan.
Estimasi effort atau sumber daya menjadi kunci untuk memastikan  bagaimana  keberlangsungan  proyek perangkat lunak. Jika estimasi dilakukan dengan benar, maka proyek akan berjalan dengan lancar dan berhasil. Namun, jika estimasi biaya tidak akurat, maka proyek akan  berakhir  dengan  kegagalan  [3].  Ada  beberapa metode  dan  teknik  telah  dikembangkan  untuk melakukan  estimasi effort perangkat  lunak,  seperti COCOMO II yang memakai Tabel Scale Driver, UFP dan Table  Effort  Mulplier [1],  [6], Case  Based Reasoning yang menganggap banyak proyek perangkat lunak  memiliki  jumlah  effort  yang  sama  [7],  [8], Analogy  Based  Estimation (ABE)  yang  memakai pendekatan  regresi  berganda  yang  dikombinasikan dengan hasil penilaian dari para ahli [3], Function Point yang  memperhitungkan  fungsionalitas  awal  perangkat lunak serta rincian panjang baris kode yang digunakan [9],  [10].  Namun,  meskipun  telah  dilakukan  banyak penelitian, masih ada kecenderungan subjektivitas dan ketidakpastian  karena  kurangnya  standar  perhitungan yang pasti [11].
User Development atau pengembangan oleh pengguna akhir  adalah  konsep  di  mana  pengguna  akhir  dapat mengembangkan  aplikasi  atau  perangkat  lunak  yang mereka butuhkan tanpa bantuan dari programmer atau ahli  TI  [12].  Pengembangan  oleh  pengguna  akhir terutama  dilakukan  oleh  pengguna  yang  memiliki kebutuhan  yang  spesifik  dan  unik  yang  tidak  dapat dipenuhi oleh perangkat lunak yang sudah ada di pasar [13].  Metode  pengembangan  ini  dapat  mengurangi biaya  pengembangan  dan  waktu  pengembangan  yang dibutuhkan,  karena  pengguna  dapat  mengembangkan perangkat lunak yang dibutuhkan secara langsung tanpa melalui  pihak  ketiga    [14].  Oleh  karena  itu,  metode pengembangan  ini  dapat  dianggap  sebagai  solusi alternatif  dalam  pengembangan  perangkat  lunak, terutama untuk kebutuhan pengguna yang spesifik dan unik.
Dalam  penelitian  ini, End  User  Development (EUD) diterapkan  pada  metode  estimasi  pengembangan perangkat  lunak Advance  Use  Case  Point (AUCP) untuk  meningkatkan  akurasi  estimasi  pengembangan perangkat  lunak.  Dalam  pengembangan  perangkat lunak,  estimasi  biaya  dan  waktu  yang  akurat  sangat penting untuk menentukan kesuksesan proyek. Metode AUCP  pada  penelitian  ini  merupakan  pengembangan dari Use  Case  Point yang  lebih  menitikberatkan peranan  pengguna  akhir  yang  pasca  pengembangan aplikasi  berdasarkan  Use  Case  perangkat  lunak  [13]– [16]. Obyek penelitian ini pada pengembangan  sistem informasi  Perkumpulan  Pendidikan  Islam  Usia  Dini (PIAUD) sama yang dilakukan oleh Jayadi pada tahun 2022 dengan nilai estimasi 1241 jam [17]. Hasil akhir perhitungan  AUCP  memberikan  nilai  1236  jam,  yang lebih  mendekati  dengan  nilai  aktual  yaitu  1228  jam. Hasil  evaluasi  dengan  MMRE,  MMER,  MBRE, MIBRE mendapatkan nilai 0,01 dan MAE serta RMSE bernilai 8,88. Hal ini menunjukkan bahwa  EUD dapat meningkatkan akurasi estimasi pengembangan perangkat lunak.
EUD pada metode AUCP dapat menjadi alternatif yang menarik  untuk  dikembangkan.  Diharapkan  membantu meningkatkan akurasi estimasi biaya, waktu, dan orang yang dilibatkan untuk pengembangan perangkat lunak. Selain  itu,  pengembangan  oleh  pengguna  akhir  juga dapat membantu mengurangi biaya pengembangan dan waktu  yang  dibutuhkan,  karena  pengguna  dapat mengembangkan  perangkat  lunak  yang  dibutuhkan secara  langsung  tanpa  melalui  pihak  ketiga.  Oleh karena  itu,  EUD  dapat  menjadi  solusi  alternatif  yang menarik  dalam  pengembangan  perangkat  lunak, terutama untuk kebutuhan pengguna yang spesifik dan unik.

## 2. Metode Penelitian
Gambar  1  berisi  beberapa  langkah  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini.  Langkah  pertama  adalah pemberian  bobot Use  Case diagram  yang  digunakan. Data  proyek  yang  dipakai  adalah  dari  proyek  sistem manajemen  dan  portal  Pendidikan  Islam  Anak  Usia Dini  (PIAUD).  Semua  data  yang  digunakan  dalam pembobotan  di  penelitian  ini  didasarkan  dari  hasil wawancara  kepada  semua  pihak  yang  terlibat  dalam pengembangan  PIAUD  baik  dari programmer serta manager  proyek.  Dari  hasil  pembobotan  setiap Use Case dihitung dengan Use Case Point . Hasil dari Use Case  Point sebenarnya  sudah  bisa  digunakan  untuk menghitung Effort  of  Hour namun  pada  penelitian  ini menambahkan kontribusi faktor teknis (EUD_TCF) dan lingkungan (EUD_ECF) dari pengguna akhir ( End User Development ).  Setelah  kombinasi  antara  EUD_TCF dan  EUD_ECF  memberikan  nilai Effort  of  Hour dari metode  usulan Advance  Use  Case  Point (AUCP). Setelah  mendapatkan  nilai effort kemudian  dievaluasi

## Puguh Jayadi, Alim Citra Aria Bima , Yoga Prisma Yudha, Kelik Sussolaikah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
DOI:https://doi.org/10.38204/tematik.v10i1.1289 Lisensi: CreativeCommonsAttribution4.0International(CC BY 4.0)
untuk  mengukur  akurasi  dibandingkan  nilai effort aktual/asli dari pengembangan proyek.
Gambar 1. Tahap Penelitian

## 2.1. End User Development (EUD)
End  User  Development (EUD)  merujuk  pada pengembangan  perangkat  lunak  oleh  pengguna  akhir ( end  user ),  bukan  oleh  pengembang  perangkat  lunak profesional atau pengembang aslinya [12]. EUD dapat dianggap sebagai salah satu faktor yang memengaruhi estimasi  proyek  perangkat  lunak  [13].  EUD  dapat terjadi ketika pengguna akhir membuat perangkat lunak sendiri atau mengubah perangkat lunak yang sudah ada untuk  memenuhi  kebutuhan  yang  spesifik  dan  lebih tepat.  EUD  dapat  meningkatkan  produktivitas  dan efisiensi pengguna akhir, tetapi juga dapat menyebabkan  masalah  keamanan  dan  stabilitas perangkat lunak jika tidak dilakukan dengan benar [12].
Dalam  konteks  penelitian  ini,  EUD  mungkin mempengaruhi estimasi proyek perangkat lunak karena EUD  memiliki  lebih  banyak  ketidakpastian  dan kompleksitas yang terkait dengan kebutuhan pengguna akhir  yang  beragam.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini mencoba  untuk  mengkolaborasikan  metode  estimasi proyek  perangkat  lunak  yang  mungkin  lebih  cocok untuk proyek yang melibatkan EUD [13].
Di  lain  sisi,  pengguna  akhir  dapat  memasukkan persyaratan  bisnis  dan  estimasi  biaya  ke  dalam Use Case  Point (UCP).  Hal  ini  memungkinkan  pengguna akhir  untuk  memainkan  peran  yang  lebih  aktif  dalam pengembangan  perangkat  lunak  dan  memberikan kontribusi  yang  lebih  signifikan  dalam  estimasi  biaya dan  pemilihan  fitur  yang  tepat. Dengan  memasukkan faktor EUD dalam melakukan estimasi perangkat lunak diharapkan  pengembangan  perangkat  lunak  akan menjadi  lebih  efisien,  akurat,  dan  efektif  dalam memenuhi kebutuhan pengguna akhir. Hal tersebut juga dapat  membantu  mengurangi  biaya  pengembangan perangkat lunak dan meningkatkan kepuasan pengguna akhir [14].
2.2. EUD pada Use Case Point
Gustav  Karner  pada  tahun  1993  pertama  kali memperkenalkan Use  Case  Points (UCP)  sebagai perhitungan  estimasi  perangkat  lunak  [18]. Use  Case dipakai untuk menggambarkan kondisi atau fungsional dari sebuah sistem [17]. Dalam UCP, semua Use Case diberikan nilai bobot sesuai dengan seperangkat rumus untuk  mengetahui effort yang  kemudian  bisa  untuk merincikan  biaya  atau  waktu  yang  dibutuhkan  dalam mengembangkan perangkat lunak [19].
Pada  penelitian  sebelumnya  disebutkan  penggunaan UCP ditemukan  beberapa kelemahan  yang didapatkan seperti  adanya  kurang  detail  dan  ketidakjelasan  pada penentuan  bobot  serta  klasifikasi  dari Use  Case [17], [19], [20]. Untuk mengatasi kelemahan dari UCP maka dikolaborasikan  dengan  EUD  yang  merupakan  suatu pendekatan  dengan  menguraikan  perhitungan  dari faktor kompleksitas teknis serta lingkungan [21].
Selain  itu  berdasarkan  pemahaman  yang  mendalam tentang  kebutuhan  dan  persyaratan  pengguna  akhir, yang dapat membantu dalam memfasilitasi proses EUD untuk mengembangkan proyek sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan [14]. Metode ini dirancang untuk  memperhitungkan  berbagai  faktor,  termasuk kompleksitas fungsional, efisiensi sistem, dan keandalan  sistem  untuk  menghasilkan  perkiraan  biaya yang  lebih  akurat  dalam  pengembangan  perangkat lunak [22] .

## 2.3. Unadjusted Use Case Weight (UUCW)
Dalam Use  Case (UC)  terdapat  aktor  yang  memiliki tingkat  kompleksitas  (CA)  yang  didasarkan  pada transaksi  data  mapun  informasi  yang  dibutuhkan maupun  diberikan  dari  Use  Case.  Untuk  perhitungan UUCW,  semua  UC  diidentifikasi  dan  diklasifikasikan serta dihitung sesuai dengan jumlah transaksi yang ada pada  UC  tersebut.  Detail  UUCW  tersaji  pada  Tabel  1 dan  untuk  menghitung  total  UUCW  menggunakan persamaan 1.
Tabel 1. Rincian UUCW CA Transaksi Bobot Simple (Sederhana) 1 – 3 5 Average (Rata-rata) 4 – 7 10 Complex (Komplek) > 7 15
UUCW =   ∑ CA i n i=1 (1)
2.4. Unadjusted Actor Weight (UAW)
Total  Unadjusted  Actor  Weights  (UAW)  yang diperoleh  dari  penghitungan  banyaknya  aktor  sesuai tipe  tingkat  kompleksitas  dikalikan  dengan  bobot. Detail  untuk  bobot  aktor  terdapat  pada  Tabel  2. Total  Unadjusted  Actor  Weight  (UAW)  dihitung dengan persamaan 2.
Tabel  2.Rincian  UAW AC Deskripsi Bobot Simple (Sederhana) Dengan API atau Command Prompt 1 Average (Rata-rata) Dengan Protokol, TCP/IP, HTP 2 Complex (Komplek) Dengan GUI atau Halaman Web 3 UAW =   ∑ AC i n i=1 (2)

## 2.5. Unadjusted Use Case Point (UUCP)
UUCP  diperoleh  dari  penjumlahan Unadjusted  Use Case  Weights (UUCW)  dengan Unadjusted  Actor

## Puguh Jayadi, Alim Citra Aria Bima , Yoga Prisma Yudha, Kelik Sussolaikah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Weights (UAW).  Rumus  UUCP  dihitung  dengan persamaan 3.
UUCP  =  UUCW  +  UAW
(3)

## 2.6. Technical Complexity Factor (TCF)
TCF  dihitung  dari  13  faktor  teknis  yang  memiliki pengaruh  besar  pada  kinerja  tim  [20].  Hal  tersebut kemudian  disesuaikan  dengan  faktor  teknis  yang menggambarkan  besarnya  kompleksitas  teknis  yang terlibat dalam pengembangan dan implementasi sistem [18].  Detail  TCF  terdapat  pada  Tabel  3.  Rumus  total TCF  dihitung  dengan  persamaan  4.  Skala  yang digunakan untuk mengisi TCF adalah antara 0-5 [14].
Tabel  3. Rincian TCF Ti Factors Deskripsi Bo bot Tl Distributed System Required Proses terdistribusi dengan sistem atau perangkat lain 2 T2 Response Time Is Important Waktu respons pada sistem dibutuhkan 1 T3 End User Efficiency Dapat meningkatkan efisiensi pengguna 1 T4 Complex Internal Processing Sistem terdapat proses yang rumit 1 T5 Reusable Code Must Be A Focus Kode digunakan kembali pada module lain 1 T6 Installation Easy Instalasi yang mudah 0,5 T7 Usability, Operati onal ease Kemudahan penggunaan pada sistem 0,5 T8 Cross-Platform Support Sistem dapat multi platform 2 T9 Easy To Change Sistem mudah untuk diubah sesuai kebutuhan 1 T10 Highly Concurrent Sistem terdapat proses yang berkaitan 1 T11 Custom Security Sistem terdapat fitur keamanan 1 T12 Dependence On Third Part Code Ketergantungan pada kode atau aplikasi pihak ketiga 1 T13 User Training Mudah untuk pelatihan kepada pengguna 1 TCF =  0.6 + (0.01 ∗   ∑ Ti i n i=1 ) (4)
2.7. Environmental Complexity Factor (ECF)
ECF  dihitung  dari  8  faktor  lingkungan  yang  memiliki pengaruh besar pada perkiraan seberapa efisien proyek yang  dikembangkan  tim  [18].  Hal  tersebut  berkaitan dengan  besarnya  kompleksitas  lingkungan  yang digunakan  dalam  pengembangan  dan  implementasi sistem [18]. Detail ECF terdapat pada Tabel 4. Rumus total  ECF  dihitung  dengan  persamaan  5.  Skala  yang digunakan untuk mengisi ECF adalah antara 0-5 [14].
ECF =  1.4 + (−0.03 ∗   ∑ Fi i n i=1 ) (5)
Tabel  4.Rincian ECF Ti Factors Deskripsi Bobot F1 Familiar with Objectory Tim pengembang terbiasa dengan metode Objectory 1,5 F2 Part time workers Pekerja paruh waktu -1
Ti Factors Deskripsi Bobot F3 Analyst capability Memiliki kemampuan analisis 0,5 F4 Application experience Berpengalaman mengembangkan proyek 0,5 F5 Object oriented experience Berpengalaman menggunakan OOP 1 F6 Motivation Memiliki motivasi tinggi 1 F7 Difficult programming language
Menggunakan bahasa pemrograman yang sulit -1 F8 Stable requirements Kebutuhan pengembangan yang stabil 2

## 2.8. Use Case Point (UCP)
UCP diperoleh dari perkalian UUCP dengan TCF dan ECF. Rumus UCP dihitung dengan persamaan 6.
UCP  =  UUCP ∗ TCF ∗ ECF (6)
2.9.  End  User  Development  Technical  Complexity Factor (EUD_TCF)
EUD_TCF  merupakan  faktor  yang  mewaliki  dampak penambahan fitur oleh pengguna akhir ( End User ) yang menjadi  syarat  pada  faktor  teknis  di  Use  Case  proyek yang  dikerjakan  [11].  Nilai  yang  digunakan  untuk mengisi EUD_TCF  adalah 0 atau 1  [14]. Detail bobot EUD_TCF terdapat perbedaan dari beberapa penelitian yang  tersaji  pada  Tabel  5  [13],  [14],  [22].  Total EUD_TCF dihitung dengan persamaan 7.
EUD_TCF =  0.6 + (0.01 ∗   ∑ EUD_Ti i n i=1 ) (7)
2.10. End User Development Environment Complexity Factor (EUD_ECF)
EUD_ECF  merupakan  faktor  yang  mewaliki  dampak penambahan fitur oleh pengguna akhir ( End User ) yang menjadi syarat pada faktor lingkungan dimana proyek yang  dikerjakan  [11].  Nilai  yang  digunakan  untuk mengisi EUD_ECF adalah 0 atau 1  [14]. Detail bobot EUD_EF  terdapat  perbedaan  dari  beberapa  penelitian yang  tersaji  pada  Tabel  6  [13],  [14],  [22].  Total EUD_EF dihitung dengan persamaan 8.
UD_ECF =  1.4 + (0.03 ∗   ∑ EUD_Ei i n i=1 ) (8)
2.11. Perhitungan Advance Use Case Point (AUCP)
Nilai  dari  AUCP  dihitung  dari  perkalian  UCP  dengan nilai  EUD_TCF  dan  EUD_ECF.  AUCP  dihitung dengan persamaan 9.
AUCP = UCP ∗  EUD_TCF  ∗ EUD_ECF (9)
2.12. Hour of Effort
Setelah  mendapatkan  AUCP,  nilai  tersebut  bisa difungsikan  untuk  menghitung  effort  (dalam  satuan jam) caranya mengalikan nilai AUCP dengan besaran

## Puguh Jayadi, Alim Citra Aria Bima , Yoga Prisma Yudha, Kelik Sussolaikah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
nilai produktifitas.
Tabel  5. Rincian EUD_TCF EUD_Ti Factors Deskripsi Bobot [13] [14] [22] Tl Creating throwaway codes Membuat  kode  sementara  sebelum  kode  yang  sebenarnya dipakai di aplikasi 0,5 0,5 1 T2 Creating reusable codes Membuat kode yang bisa digunakan kembali dan berkali-kali 1,2 1 1,2 T3 Sharing reusable code Berbagi kode yang dapat digunakan ulang 1,4 1 1,4 T4 Easy understandable codes Mudah dalam memahami kode 1 1 1,2 T5 Security features in codes for more control by end users Memperhatikan  faktor  keamanan  agar  dapat  memberikan kontrol yang lebih besar bagi pengguna akhir dalam mengelola keamanan aplikasi 1,3 1,5 1,5 T6 Authentication features Fitur keamanan dengan autentikasi 1,12 1,5 1,12 T7 Inbuilt feedback about the correctness Semakin  sulit  fitur  semakin  sulit  mendapat  feedback  yang benar tentang aplikasi 1,3 1,5 1,3 T8 Testable codes Kode dapat dites/diuji coba 1,2 0,5 1,2 T9 Tools for analyzing by debugging Mengacu  pada  alat  atau  software  yang  digunakan  untuk menganalisis dan memperbaiki kode 1,4 1,5 1,4 T10 Error detection tools Berkaitan  dengan  alat  atau  software  yang  digunakan  untuk mendeteksi kesalahan atau bug pada aplikasi 1,2 1,5 1,5 T11 Online help availability Ketersediaan  bantuan  online  yang dapat  membantu pengguna aplikasi dalam memecahkan masalah 1,3 1,5 1,5 T12 Self — efficiency (High sense of control over the environment) Kemampuan pengguna untuk mengontrol lingkungan aplikasi dengan  memastikan  pengguna  merasa  nyaman  dan  dapat menggunakan aplikasi dengan efektif 1,11 1 1,11 T13 Perceived ease of use: Apart from extrinsic motivation intrinsic motivation (enjoyment) should be present. Persepsi  pengguna  tentang  tingkat  kemudahan  dan  kepuasan dalam penggunaan aplikasi 1,2 1,5 1,2 T14 Perceived usefulness Tingkat kegunaan dan manfaat yang dirasakan oleh pengguna akhir terhadap sebuah aplikasi. 1 1 1 T15 Flexible codes Kode yang fleksibel sesuai kebutuhan 1,2 0,5 1,2 T16 Scalability features Semakin kompleks dan banyaknya fitur yang dibutuhkan untuk membuat  aplikasi  yang  terukur,  maka  semakin  sulit  pula pengembangan perangkat lunak. 1,25 0,5 1,25 T17 Ease of Maintenance Kemudahan dalam pemeliharaan 1,2 1 1,2 Tabel  6. Rincian EUD_ECF EUD_Ei Factors Deskripsi Bobot [13] [14] [22] E1 Content Level of EUP Mengacu pada tingkat kompleksitas dan kekayaan konten yang terkait dengan penggunaan aplikasi oleh pengguna akhir. 1,4 1,5 1,4 E2 End User Computing Capability Mengacu pada kemampuan pengguna akhir dalam menggunakan teknologi dan perangkat lunak. 0,25 1 0,75 E3 Ease of Use & Feedback Mengacu  pada  tingkat  kemudahan  penggunaan  aplikasi  dan kemampuan untuk memberikan umpan balik kepada pengguna. 1,2 1 1,5 E4 Inbuilt  System  Assistance  for EUP Berkaitan  dengan  fitur  sistem bantuan  yang  disediakan dalam aplikasi untuk membantu pengguna akhir dalam memecahkan masalah. 1,25 1 1,25 E5 Training  &  learning  Time Constraint for end user Mengacu  pada  waktu  dan  sumber  daya  yang  tersedia  untuk melatih pengguna akhir dalam menggunakan aplikasi. 1,12 1,5 1,12 E6 Reliability of End User Code Berkaitan  dengan  keandalan  dan  keamanan  kode  yang  dibuat oleh pengguna akhir 1,2 1 1,2 E7 End User Storage Constraint Mengacu  pada  batasan  penyimpanan  yang  tersedia  untuk pengguna akhir pada perangkat mereka. 1,02 1 1,02 E8 Risk Factors Berkaitan dengan faktor risiko yang terkait dengan penggunaan aplikasi  oleh  pengguna  akhir,  seperti  faktor  keamanan  dan privasi. 1,12 1,5 1,5
Untuk  nilai  produktitas  yang  umum  digunakan  adalah 20 [11],  [13],  [14],  [18],  [22] . Perhitungan  effort didapatkan dengan persamaan 10.
Effort = AUCP ∗  20
(10)
2.13. Evaluasi Effort
Untuk  mengevaluasi  nilai  effort,  terdapat  beberapa metode yang umum digunakan seperti Mean Magnitude of  Relative  Error (MMRE)  yaitu  ukuran  rata-rata

## Puguh Jayadi, Alim Citra Aria Bima , Yoga Prisma Yudha, Kelik Sussolaikah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
DOI:https://doi.org/10.38204/tematik.v10i1.1289 Lisensi: CreativeCommonsAttribution4.0International(CC BY 4.0)
perbedaan antara effort aktual dan effort perkiraan yang dihitung sebagai persentase dari effort aktual [23]–[25]. Nilai MMRE yang baik adalah sekitar 10% atau kurang. Artinya,  jika  MMRE  dari  sebuah  proyek  adalah  10%, maka  estimasi  biaya  proyek  tersebut  cenderung memiliki  perbedaan  sekitar  10%  dengan  biaya  aktual yang  sebenarnya.  Nilai  MMRE  didapatkan  dengan rumus pada persamaan 11.
MMRE = |Act Effort−Pred Effort | Act Effort
(11)
Mean  Magnitude  of  Error  Relative (MMER) merupakan  metrik  evaluasi  yang  digunakan  untuk mengukur  kesalahan  rata-rata  dalam  perkiraan  effort perangkat lunak [23]–[25]. MMRE adalah ukuran rata- rata perbedaan antara effort aktual dan effort perkiraan yang  dihitung  sebagai  persentase  dari  effort  aktual. Nilai  MMER  yang  didapat  dengan  rumus  pada persamaan 12.
MMER = |Act Effort−Pred Effort | Pred Effort
(12)
Mean  Balanced  Relative  Error (MBRE)  merupakan metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur  rata- rata  kesalahan  relatif  hingga  minimum  antara effort aktual  dan  prediksi  [23],  [26].  Nilai  MBRE  yang didapat dengan rumus pada persamaan 13.
MBRE = 1 n ∑ |Act Effort−Pred Effort | min(Act Effort,Pred Effort ) n i=1
(13)
Mean  Inverse  Balanced  Relative  Error  (MIBRE) merupakan  metrik  evaluasi  yang  digunakan  untuk mengukur rata-rata kesalahan relatif hingga maksimum antara effort aktual  dan  prediksi  [23],  [26].  Nilai MIBRE  yang  didapat  dengan  rumus  pada  persamaan 14.
MIBRE = 1 n ∑ |Act Effort−Pred Effort |
max(Act Effort,Pred Effort ) n i=1
(14)
Mean  Absolute  Error  (MAE) merupakan  metrik evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  rata-rata kesalahan  antara effort aktual  dan  prediksi  [23],  [26]. Nilai MAE yang didapat dengan rumus pada persamaan 15.
MAE = ∑ |Act Effort−Pred Effort | n i=1 n (15)
Root Mean Squared Error (RMSE) merupakan ukuran rata-rata  dari  selisih  antara  nilai  prediksi  yang dihasilkan  oleh  model  dan  nilai  aktual,  yang  dihitung sebagai akar dari nilai kuadrat dari selisih tersebut [23], [26].  Nilai  RMSE  yang  didapat  dengan  rumus  pada persamaan 16.
RMSE =   √|Act Effort − Pred Effort | 2 (16)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Gambar 2 menyajikan Use Case yang digunakan dalam pengembangan proyek sistem PIAUD. Terdapat 3 aktor
yang  berkaitan  dengan  7  entitas  pokok  dalam  sistem (kecuali Guest ).  Sistem  PIAUD  digunakan  untuk mengelola  data  anggota  dosen  serta  program  studi Pendidikan Islam Anak Usia Dini secara nasional. Oleh karena  itu  3  aktor  yang  dimaksud  adalah  Admin, Anggota  Dosen,  Anggota  Program  Studi.  Selain  itu sistem PIAUD juga bisa diakses secara umum ( public ) sebagai  tamu  ( Guest )  namun  hanya  menampilkan informasi  terbatas  seperti  informasi  pendaftaran  tanpa ada  akses  untuk  melihat  dan  mengubah  data  pokok didalam sistem.

## Gambar 2. Use Case Diagram PIAUD
Setiap  aktor  dan  entitas  yang  ada  di  dalam  Use  Case diberikan  bobot  berdasarkan  dari  hasil  wawancara  ke programmer dan  manager  proyek.  Setelah  proses pemberian  bobot  maka  dapat  dilakukan  perhitungan waktu  untuk  pengembangan  proyek  tersebut  sesuai dengan langkah-langkah yang sudah dijelaskan .
Langkah pertama adalah menghitung nilai UUCW. Perhitungan didasarkan pada jumlah transaksi yang  dibutuhkan  dan  tanggapan  yang  dilakukan  oleh aktor di dalam Use  Case [4], [21]. Jumlah aktor  yang terlibat  (Admin,  Anggota  Dosen,  Anggota  Program Studi)  dan  masing-masing  aktor  memiliki  jumlah transaksi  diatas  7 . Sehingga nilai  akhir  UUCW  yang dihitung dengan persamaan 1 adalah  45.
Langkah kedua adalah menghitung UAW. Perhitungan tersebut  berdasarkan  jumlah  aktor  yang  berhubungan dengan  sistem  melalui  GUI  atau  Halaman  Web. Sehingga nilai  akhir  UAW  yang  dihitung  dengan persamaan 2 adalah jumlah aktor x bobot = 9.
Langkah  ketiga  adalah  menghitung  UUCP  diperoleh dari  penjumlahan  UUCW  dan  UAW  [14],  [18].  Hasil

## Puguh Jayadi, Alim Citra Aria Bima , Yoga Prisma Yudha, Kelik Sussolaikah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
DOI:https://doi.org/10.38204/tematik.v10i1.1289 Lisensi: CreativeCommonsAttribution4.0International(CC BY 4.0)
perhitungan  UUCP  menggunakan  persamaan  3 mendapatkan nilai 54.
Langkah  keempat  adalah  menghitung  TCF.  Nilai  dari setiap faktor teknis berhubungan dengan kompleksitas teknis  yang  dihadapi  oleh  tim  dalam  pengembangan perangkat  lunak  [13],  [22].  Rincian  penilaian  TCF terdapat pada tabel 7 diisi dengan nilai skala antara 1 -5 kemudian  dihitung  dengan  persamaan  4  mendapatkan nilai TCF sebesar 1.09.
Tabel  7. Hasil Penilaian TCF Faktor Nilai Nilai x Bobot T1 1 2 T2 5 5 T3 5 5 T4 3 3 T5 4 4 T6 4 2 T7 4 2 T8 4 8 T9 5 5 T10 3 3 T11 3 3 T12 2 2 T13 5 5 Total 49
Langkah  kelima  adalah  menghitung  ECF.  Nilai  dari setiap faktor lingkungan berhubungan dengan kompleksitas  kondisi  lingkungan  yang  ada  pada  tim dalam  pengembangan  perangkat  lunak  [13],  [27]. Rincian  penilaian  ECF  terdapat  pada  tabel  8  diisi dengan  nilai  skala  antara  1  -5  kemudian  dihitung dengan  persamaan  5  mendapatkan  nilai  ECF  sebesar 0.95.
Tabel  8. Hasil Penilaian ECF Faktor Nilai Nilai x Bobot F1 3 4,5 F2 5 -5 F3 3 1,5 F4 4 2 F5 4 4 F6 4 4 F7 2 -2 F8 3 6 Total 15
Langkah keenam adalah penghitungan UCP. Nilai UCP didapatkan dari perkalian nilai UUCP dengan perkalian TCF  serta  ECF.  Hasil  perhitungan  UCP  dengan persamaan  6  mendapatkan  UCP  sebesar  55,917. Langkah ketujuh adalah menghitung EUD_TCF. Nilai ini  merepresentasikan  hubungan  faktor  teknis  dari pengguna akhir terhadap keberlangsungan pengembangan  perangkat  lunak  berikutnya  [13],  [27]. Nilai  yang  digunakan  adalah  faktor  0  bermakna  tidak berpengaruh  atau  1  bermakna  ada  berpengaruh  [13]. Rincian  penilaian  EUD_TCF  terdapat  pada  tabel  9 kemudian  dihitung  dengan  persamaan  7  mendapatkan nilai  EUD_TCF  dengan  bobot  dari  masing-masing referensi.
Tabel  9. Hasil Penilaian EUD_TCF
Faktor Nilai Nilai x Bobot [13] Nilai x Bobot [14] Nilai x Bobot [22] T1 1 0,5 0,5 1 T2 1 1,2 1 1,2 T3 1 1,4 1 1,4 T4 1 1 1 1,2 T5 0 0 0 0 T6 1 1,12 1,5 1,12 T7 0 0 0 0 T8 1 1,2 0,5 1,2 T9 0 0 0 0 T10 0 0 0 0 T11 1 1,3 1,5 1,5 T12 0 0 0 0 T13 0 0 0 0 T14 1 1 1 1 T15 1 1,2 0,5 1,2 T16 1 1,25 0,5 1,25 T17 1 1,2 1 1,2 Total 12,37 10 13,27 Total EUD_TCF 0,72 0,70 0,73
Langkah  kedelapan  adalah  menghitung  EUD_ECF. Nilai  ini  hubungan  dengan  faktor  lingkungan  dari pengguna akhir terhadap keberlangsungan pengembangan  perangkat  lunak  berikutnya  [13],  [22]. Nilai  yang  digunakan  adalah  faktor  0  bermakna  tidak berpengaruh  atau  1  bermakna  ada  berpengaruh  [13]. Hasil perhitungan EUD_ECF tersaji pada tabel 10 dan dihitung  dengan  persamaan  8  mendapatkan  nilai EUD_ECF  masing-masing  sesuai  dengan  bobot  yang ada pada 3 referensi.

## Tabel  10. Hasil Penilaian EUD_ECF
Faktor Nilai Nilai x Bobot [13] Nilai x Bobot [14] Nilai x Bobot [22] E1 0 0 0 0 E2 0 0 0 0 E3 1 1,2 1 1,2 E4 1 1,25 1 1,25 E5 1 1,12 1,5 1,12 E6 1 1,2 1 1,2 E7 0 0 0 0 E8 1 1,12 1,5 1,12 Total 5,89 6 5,89 Total EUD_TCF 1,58 1,58 1,58
Langkah  kesembilan  adalah  menghitung  nilai  AUCP. Hasil  perhitungan  AUCP  terdapat  pada  tabel  11  yang dihitung menggunakan persamaan 9.
Tabel  11. Hasil Penilaian AUCP AUCP dengan bobot [13] AUCP dengan bobot [14] AUCP dengan bobot [22] 63,80 61,84 64,60
Langkah  kesepuluh  adalah  menghitung  nilai Hours  of Effort yaitu  nilai  AUCP dibagi  dengan  nilai produktifitas (20) sesuai dengan persamaan 10 [4], [21] dan hasilnya terdapat pada tabel 12.
Tabel  12. Hasil Hours of Effort
AUCP dengan bobot [13] AUCP dengan bobot [14] AUCP dengan bobot [22] 1276,09 1236,88 1291,96

## Puguh Jayadi, Alim Citra Aria Bima , Yoga Prisma Yudha, Kelik Sussolaikah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Langkah  terakhir  adalah  menghitung  evaluasi effort aktual  yaitu  1228  dengan  nilai  hasil  estimasi  AUCP menggunakan beberapa rumus seperti MMER, MMRE, MBRE,  MIBRE,  MAE  dan  RMSE  sesuai  dengan persamaan 11, 12, 13, 14, 15, dan 16. Hasil dari masing- masing perhitungan evaluasi effort terdapat pada tabel 13.
Tabel  13. Hasil Hours of Effort Evaluasi Hours of Effort UCP Hours of Effort AUCP dengan bobot [13] Hours of Effort dengan bobot [14] Hours of Effort dengan bobot [22] 1118,34 1276,09 1236,88 1291,96 MMER 0,10 0,04 0,01 0,05 MMRE 0,09 0,04 0,01 0,05 MAE 109,66 48,09 8,88 63,96 MBRE 0,10 0,04 0,01 0,05 MIBRE 0,09 0,04 0,01 0,05 RMSE 109,66 48,09 8,88 63,96

## 4.   Kesimpulan
Sesuai  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya,  pengguna ( End User ) memiliki peran penting dalam pengembangan  perangkat  lunak.  Pengguna  memiliki kemampuan  untuk  mengembangkan  perangkat  lunak mereka  sendiri,  yang  dikenal  sebagai End  User Development (EUD). EUD melibatkan pengguna dalam pengembangan  perangkat  lunak  dengan  memberikan masukan  dan  perubahan  pada  perangkat  lunak  yang sedang dikembangkan. Hal ini membantu meningkatkan estimasi pengembangan perangkat lunak dengan  mengambil  kualitas  teknis  EUD_TCF  dan lingkungan EUD_ECF sebagai faktor tambahan dalam perhitungan  estimasi.  Pembobotan  serta  perhitungan estimasi  dalam  pengembangan  proyek  sistem  PIAUD dengan metode Advance Use Case Point menghasilkan nilai  akurasi  hampir  sama  dengan effort  of  hour sebenarnya.
Pada  evaluasi  akurasi  dengan  bobot  EUD_TCF  dan EUD_ECF dari penelitian Srivastava pada tahun 2017 [13]  memberikan  nilai  yang  lebih  mendekati  yaitu 1236,88  dari  1228  nilai  aktual.  Hasil  tersebut  berbeda dengan  UCP  tanpa  menggunakan  EUD  yang menghasilkan  nilai  1118,34.  Dari  tersebut  bisa disimpulkan  bahwa End  User  Development (EUD) pada Use  Case  Point (UCP)  meningkatkan effort estimasi  mendekati  dengan effort aktual  dikarenakan adanya  kontribuasi  faktor  lingkungan  EUD_TCF  dan EUD_ECF.[1]

## Daftar Rujukan
[1] L.  Indriyani, “Perbandingan Metode Cocomo II Dan Metode Analogy Untuk Estimasi Effort Pengembangan Software,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 6, no. 2, pp. 174–180, 2020.
[2] A.  Y.  P.  Putri,  “Modifikasi  Metode  Function  Point  Dengan Menambahkan  Kompleksitas  Proses  Bisnis  Pada  General System  Characteristics  Untuk  Estimasi  Biaya  Perangkat Lunak,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2018.
[3] A. Kaushik, P. Kaur, N. Choudhary, and Priyanka, “Stacking regularization  in  analogy-based  software  effort  estimation,” Soft Comput. , vol. 26, no. 3, pp. 1197–1216, 2022.
[4] F. Ristanti, A. Dwi Herlambang, and M. C. Saputra, “Evaluasi Biaya Pengembangan Perangkat Lunak Dengan Menggunakan Metode Extended Use Case Point Dan Use Case Size Point,” 2018.
[5] N. Marcheta, “Effort Estimation Modeling Of E-Government Application  Development  Using  Function  Points  Based  On TOR And SRS Document,” J. Inf. Technol. Its Util. , vol. 3, no.
1, p. 5, 2020.
[6] M.  A.  A.  K.  Alabajee,  N.  A.  AL-Saati,  and  T.  R.  Alreffaee, “Parameter tuning of software effort estimation models using antlion  optimization,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 19, no. 3, pp. 817–828, Jun. 2021.
[7] F. Uysal and R. Sonmez, “Bootstrap Aggregated Case-Based Reasoning  Method  for  Conceptual  Cost  Estimation,” Buildings , vol. 13, no. 3, p. 651, Feb. 2023.
[8] S. Jung, J. H. Pyeon, H. S. Lee, M. Park, I. Yoon, and J. Rho, “Construction  cost  estimation  using  a  case-based  reasoning hybrid  genetic  algorithm  based  on  local  search  method,” Sustain. , vol. 12, no. 19, Oct. 2020.
[9] S. Sariyanti, “Pengembangan Kakas Estimasi Perangkat Lunak Dengan Function Point Dan Use Case Point Untuk Praktikum Rekayasa Perangkat Lunak,” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 6, no.
2, pp. 1–9, 2018.
[10]  S.  Sariyanti  and  Ardiansyah,  “Kakas  Estimasi  Perangkat Lunak Menggunakan Function Point dan Use Case Point untuk Praktikum Rekayasa  Perangkat  Lunak  di  Universitas  Ahmad Dahlan,” Annu. Res. Semin. , vol. 3, no. 1, 2017.
[11]  M. C. Saputra et al. , “Perbandingan Antara Metode Advance Use Case Point Dan Revised Use Case Point Untuk Evaluasi Biaya Pengembangan Sistem  Informasi Reservasi Ruangan,” Jurnan Tek. Inform. Dan Sist. Inform. , vol. 7, no. 1, 2020.
[12]  B. R. Barricelli, F. Cassano, D. Fogli, and A. Piccinno, “End- user  development,  end-user  programming  and  end-user software  engineering:  A  systematic  mapping  study,” J.  Syst. Softw. , vol. 149, pp. 101–137, Mar. 2019.
[13]  A.  Srivastava,  S.  K.  Singh,  and  S.  Q.  Abbas,  “Evaluation  of Software  Project  Estimation  Methodology:  AUCP,” Int.  J. Control  Theory  Applocations ,  vol.  10,  no.  19,  pp.  183–191, 2017.
[14]  A. Srivastava, S. S.K, and S. Q. Abbas, “Advancement Of UCP With  End  User  Development  Factor:  AUCP,” Int.  J.  Softw. Eng. Appl. , vol. 6, no. 2, pp. 01–10, Mar. 2015.
[15]  A.  Srivastava,  S.  K.  Singh,  and  S.  Q.  Abbas,  “Impact  of  end user  development  technical  and  environmental  factors  on software cost,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 4, pp. 2203– 2208, 2018.
[16]  A. Kaur and K. Kaur, “Systematic literature review of mobile application development and testing effort estimation,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 34, no. 2, pp. 1–15, Feb. 2022.
[17]  P.  Jayadi,  Juwari,  M.  Luthfi  Azis,  and  K.  Sussolaikah, “Estimasi Pengembangan Perangkat Lunak Dengan Use Case Size  Point,” Bull.  Inf.  Technol. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  332–340, 2022.
[18]  G.  Karner,  “Resource  Estimation  for  Objectory  Projects,” Object. Syst. SF AB , pp. 1–9, 1993.
[19]  W.  H.  N.  Putra  and  A.  R.  Perdanakusuma,  “Estimasi  Biaya Proyek Perangkat Lunak Menggunakan Use Case-Based Effort Estimation,” J. Tecnoscienza , vol. 4, no. 2, pp. 283–300, 2020.
[20]  M. Azzeh, A. B. Nassif, and C. L. Martín, “Empirical analysis on  productivity  prediction  and  locality  for  use  case  points method,” Softw.  Qual.  J. ,  vol.  29,  no.  2,  pp.  309–336,  Jun. 2021.
[21]  M.  R.  Braz  and  S.  R.  Vergilio,  “Software  Effort  Estimation Based on Use Cases,” in Proceedings - International Computer Software and Applications Conference , 2006, vol. 1, pp. 221– 228.
[22]  A.  Srivastava,  S.  K.  Singh,  and  S.  Q.  Abbas,  “Performance

## Puguh Jayadi, Alim Citra Aria Bima , Yoga Prisma Yudha, Kelik Sussolaikah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
DOI:https://doi.org/10.38204/tematik.v10i1.1289 Lisensi: CreativeCommonsAttribution4.0International(CC BY 4.0)
measure of the proposed cost estimation model: Advance use case  point  method,”  in Advances  in  Intelligent  Systems  and Computing , 2019, vol. 742, pp. 223–233.
[23]  M. Azzeh, A. Bou Nassif, and I. B. Attili, “Predicting software effort from use case points: A systematic review,” Sci. Comput. Program. , vol. 204, p. 102596, 2021.
[24]  V. Van Hai, H. L. T. K. Nhung, Z. Prokopova, R. Silhavy, and P.  Silhavy,  “Toward  Improving  the  Efficiency  of  Software Development  Effort  Estimation  via  Clustering  Analysis,” IEEE Access , vol. 10, no. June, pp. 83249–83264, 2022.
[25]  S. A. Butt, S. Misra, G. Piñeres-Espitia, P. Ariza-Colpas, and M. M. Sharma, “A Cost Estimating Method for Agile Software Development,”  in Lecture  Notes  in  Computer  Science
(including  subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , 2021, vol. 12955 LNCS, pp. 231–245.
[26]  K. Qi, A. Hira, E. Venson, and B. W. Boehm, “Calibrating use case  points  using  Bayesian  analysis,”  in International Symposium  on  Empirical  Software  Engineering  and Measurement , 2018.
[27]  Y. Mahmood, N. Kama, and A. Azmi, “A systematic review of studies  on  use  case  points  and  expert-based  estimation  of software development effort,” J. Softw. Evol. Process , vol. 32, no. 7, Jul. 2020.