## MODEL ESTIMASI BIAYA PERANGKAT LUNAK MENGGUNAKAN COCOMO II (STUDI KASUS PT. X)
Onah Siti Fatonah, Yasmi Afrizal Magister Sistem Informasi Universitas Komputer Indonesia Jalan Dipatiukur 112-116 Bandung E-mail : onah.sitifatonah@gmail.com, yasmi_afrizal@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Estimasi  pembangunan  perangkat  lunak  adalah  proses  memperkirakan  upaya  untuk  pengembangan perangkat  lunak.  Upaya  tersebut  meliputi  usaha  (orang/bulan),  jadwal  (bulan),  dan  biaya  pembangunan perangkat  lunak.  Metode  estimasi  biaya  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  COCOMO  II  yang merupakan  sebuah  metode  perkiraan  biaya  yang  obyektif  untuk  perencanaan  dan  pelaksanaan  proyek- proyek  perangkat  lunak.  Penelitian  ini  menggunakan  10  data  set  dari  proyek  TI  di  PT.  X  dan  bertujuan untuk membuat suatu model perkiraan biaya perangkat lunak menggunakan COCOMO II serta mengetahui tingkat keberhasilan dalam membangun proyek TI di PT. X, sehinga model estimasi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai masukan atau acuan untuk estimasi pembangunan perangkat lunak berikutnya.
Kata Kunci : COCOMO II, Estimasi, Scale Factor , Cost Driver .
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Masalah PT.  X  adalah  sebuah  perusahaan  yang bergerak di bidang Open Source Software Support and  Development .  Perusahaan  tersebut  memiliki komitmen untuk terus berinovasi untuk menciptakan solusi TI berdasarkan Software Open Source untuk  membantu  meningkatkan  kualitas kehidupan  manusia.    Begitu  pula  dalam pelaksanaan  proyek  TI,  PT.  X  menerima  proyek- proyek  yang  dapat  memenuhi  visi  dan  misi perusahaan baik itu dari pemerintah ataupun pihak swasta.
Saat  ini  dalam  penentuan  proyek  yang ditawarkan, pihak perusahaan hanya
menggunakan  evaluasi  secara  teknis,  yaitu  dilihat dari  biaya  yang  ditawarkan  dan  kesanggupan sumber  daya  perusahaan  untuk  mengerjakan proyek  tersebut.  Apabila  proyek  yang  ditawarkan sesuai  dengan  kompetensi  perusahaan  dan ketersediaan  sumber  daya  mendukung  untuk pengerjaan  proyek,  maka  perusahaan  akan menerima  proyek  tersebut.  Namun  hal  ini  akan menimbulkan masalah bagi perusahaan khususnya dikarenakan  perusahaan  dalam  1  (satu)  bulan dapat  mengerjakan  3-4  proyek  secara  bersamaan, sedangkan  sumber  daya  yang  dimiliki  terbatas. Selain  itu  setiap  proyek  yang  diterima  dan dikerjakan  mempunyai  jeda  waktu  yang  sempit, dan  sering  terjadi  perubahan requirement dari klien  yang  mengakibatkan  mundurnya  waktu pengerjaan  proyek.  Sehingga  perlu  dibuatkan suatu  perkiraan  (estimasi)  biaya  dan  usaha  untuk
mengetahui  tingkat  keberhasilan  perusahaan dalam  membangun  sebuah  proyek,  khususnya proyek TI.
Software  cost  estimation merupakan  sebuah analisis  yang  ditujukan  bagi  para  manajer  dalam penentuan  proyek  TI  dilihat  dari  perkiraan  biaya yang dibutuhkan untuk perencanaan dan pengerjaan proyek tersebut. Analasis ini merupakan bagian  dari manajemen proyek  sistem informasi  yang  digunakan  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  di  perusahaan  terkait proyek TI yang akan diterima dan dikerjakan oleh perusahaan.  Dalam  pelaksanaannya,  estimasi biaya  perangkat  lunak  dapat  menggunakan bantuan  dari  sistem  lain  seperti Expert  Systems dan Fuzzy Logic , atau dengan menerapkan metode khusus untuk software cost estimation . COCOMO II adalah sebuah metode perkiraan  biaya  yang  obyektif  untuk  perencanaan dan  pelaksanaan  proyek-proyek  perangkat  lunak. COCOMO  II  adalah  suatu  bagian  terpenting dalam  mengelola  sebuah  proyek  atau  penjualan perangkat  lunak.  COCOMO  II  juga  merupakan sebuah  model  estimasi  biaya  yang  menyediakan kerangka kerja untuk menghubungkan pengambilan  keputusan  dengan  para Stakeholder dalam proses pembuatan perangkat lunak.
Dari uraian diatas, diharapkan dengan adanya analisis software  cost  estimation oleh  perusahaan dapat membantu dalam perkiraan biaya dan usaha untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  proyek yang  ditawarkan    dengan  menerapkan  metode COCOMO II.

## 1.2. RUMUSAN MASALAH
Adapun  perumusan  masalah  pada  penelitian ini adalah sebagai berikut :
“Bagaimana  membuat  model  estimasi  biaya perangkat  lunak  menggunakan  COCOMO  II  di PT. X”.

## 1.3. TUJUAN PENELITIAN
Adapun  tujuan  yang  hendak  dicapai  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Menghasilkan  sebuah  model  perkiraan  biaya perangkat  lunak  menggunakan  COCOMO  II di PT. X.
2. Mengetahui  tingkat  keberhasilan  dalam membangun proyek TI di PT. X.

## 1.4. MANFAAT PENELITIAN
Adapun  manfaat  dari  penelitian  ini  yaitu model  estimasi  yang  dihasilkan  dapat  digunakan sebagai  masukan  atau  acuan  untuk  estimasi pembangunan perangkat lunak berikutnya.

## 1.5. BATASAN MASALAH
Adapun  batasan  dalam  penyusunan  tesis  ini adalah sebagai berikut :
1. Data yang digunakan untuk pengujian adalah data  proyek  dari  PT.  X  yang  terdiri  dari  10 proyek.
2. Metode  pendekatan  yang  digunakan  adalah COCOMO II
3. Model  yang  digunakan  dalam  perhitungan perkiraan  biaya  perangkat  lunak  ini  adalah Post-Architechture  design  model ,  dengan  5 faktor  skalar  (scale  factor)  dan  17  atribut penggerak biaya (cost driver).
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Sebelumnya
Berdasarkan  hasil  dari  beberapa  penelitian yang  sudah  pernah  dilakukan,  metode  COCOMO II  sangat  membantu  dalam  melakukan  analisa estimasi perangkat lunak.
Penelitian  tentang  aspek  atribut analysis capability sebagai cost  driver pada  model COCOMO  II  dan  dikombinasikan  dengan  model People-CMM [6]  menjelaskan  bahwa  faktor manusia  adalah  salah  satu  relevansi  yang terpenting dan aspek yang krusial pada manajemen  pengembangan  perangkat  lunak. Tujuannya  adalah  perbaikan  kinerja  untuk menyelesaikan  perangkat  lunak  pada  suatu organisasi.
Dalam  penelitian  mengenai  analisis  sistem penyelarasan  projek  pembangunan  menggunakan COCOMO  II  [3]  menjelaskan  bahwa  tujuan  dari
penelitian  tersebut  adalah  untuk  melakukan estimasi  perangkat  lunak  dengan  menggunakan tingkatan early design model COCOMO II. Hasil akhirnya  adalah  tingkatan early  design model COCOMO
II dapat diterapkan dalam
memprediksi  biaya  (usaha  dan  jadwal)  perangkat lunak.
Penelitian  mengenai  aspek  PMAT  (Process Maturity)  sebagai scale  factor COCOMO  II  [12] untuk  mengetahui  pengaruhnya  terhadap  jadwal perangkat  lunak.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mendapatkan  nilai  baru  dari  faktor  skala yang  telah  disesuaikan  dengan  lingkungan  lokal mereka.  Dengan  40  dataset  yang  diujikan didapatkan  nilai  PMAT  baru  yang  diberi  nama Ideal Scale Factor (ISF PMAT).
Hasil  penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa ISF-PMAT  berhasil  mengestimasi  jadwal  lebih dekat  ke  jadwal  aktual  dibandingkan  dengan estimasi  jadwal  yang  didapat  dari  model COCOMO  II.  ISF-PMAT  memberikan  perbaikan akurasi  model  COCOMO  II  dengan  PRED  20%, yaitu  13%  untuk  CMMI  level  satu  (Lower  Half), 12%  untuk  CMMI  level  satu  (Upper  Half),  37% untuk  CMMI  level  dua,  50%  untuk  CMMI  level tiga, dan 38% untuk CMMI level empat.
Penelitian  tentang  aspek  proses  kematangan (PMAT) sebagai scale factor model COCOMO II [13] untuk mengetahui pengaruhnya pada estimasi usaha.  Hipotesa kerja  yang disajikan  yaitu bahwa satu  set  nilai  PMAT  bar  di  bawah  CMMI  akan meningkatkan  daya  prediksi  model  COCOMO  II dan  membuatnya  tepat  untuk  diterapkan  dalam organisasi  pembangunan  perangkat  lunak  yang mengadopsi CMMI.
Akurasi estimasi biaya pengembangan perangkat lunak sangat penting dalam perencanaan  dan  penganggaran  proyek  yang efektif  dalam  kendali  manajemen  proyek.  salah satu  input  yang  paling  penting  untuk  estimasi biaya perangkat lunak menggunakan COCOMO II adalah  proses  PMAT.  Hasil  penelitian  tersebut didapatkan  nilai  PMAT  baru  (ISF-PMAT)  yang lebih  mencerminkan  pada  dampak  proses  CMMI terhadap  usaha  pengembangan  perangkat  lunak. Nilai  baru  tersebut  menghasilkan  perbaikan akurasi  dalam  model  COCOMO  II  dalam  hal PRED sebesar 12% untuk CMMI level satu, 13% untuk CMMI tingkat atas, 37% untuk CMMI level dua,  50%  untuk  CMMI  tingkat  tiga,  dan  25% untuk CMMI tingkat empat.
Penelitian  terhadap  model  COCOMO  II selanjutnya ditunjukkan pada penelitian mengenai pengembangan cost  driver  model COCOMO  II dengan  memodifikasi  nilai  atribut analysis capability untuk  estimasi  usaha  perangkat  lunak
[8].  Tujuan  dari  penelitian  tersebut  adalah  untuk memodifikasi  nilai  atribut analysis  capability pada  aspek cost  driver COCOMO  II  serta membandingkan  akurasi  hasil  estimasi  usaha pembangunan perangkat lunak
yang menggunakan  model  COCOMO  II  dengan  hasil estimasi  usaha  pembangunan  perangkat  lunak yang  menggunakan  model  COCOMO  modifikasi serta  mengevaluasi  performansi  hasil  COCOMO modifikasi.
Hasil  dari  penelitian  tersebut  diperoleh bahwa  hasil  modifikasi  dari  nilai  atribut  ACAP untuk  model  COCOMO  II  memberikan  prediksi 50%  dan  akurasi  37%,  sedangkan  model COCOMO  II  umum  memberikan  prediksi  40% dan  akurasi  33%  terhadap  estimasi  usaha perangkat  lunak.  Hasil  tersebut  menunjukkan peningkatan  hasil  prediksi  sebesar  10%  dan akurasi  sebesar 4%.  Kinerja dari model COCOMO  II  modifikasi  relatif  lebih  baik  dari model COCOMO II.

## 2.2. Perkiraan Biaya Perangkat Lunak
Perkiraan  biaya  perangkat  lunak  adalah proses  memprediksi biaya  yang diperlukan  dalam pengembangan  sistem  perangkat  Lunak  [5]. Perkiraan  biaya  perangkat  lunak  mengacu  pada prediksi  jumlah  biaya,  waktu,  dan staffing  level yang  diperlukan  untuk  membangun  sistem perangkat lunak [7].
Perkiraan  biaya  perangkat  lunak  dapat diklasifikasikan  kedalam  metode  pemodelan algoritmik dan pemodelan non-algoritmik.
Pemodelan  algoritmik  diturunkan  dari  analisis statistikal  dari  data  proyek  terdahulu  [7].  Contoh dari  pemodelan  algoritmik  adalah  model  linear, model  multiplikatif,  dan  model power-function . Sedangkan
pemodelan
non-algoritmik
berdasarkan  pengalaman  pakar  dan  perbandingan dengan proyek sebelumnya yang dianalogikan [2]. Contoh  yang paling  umum  adalah expert judment dan analogy costing .

## 2.3. COCOMO II
Constructive  Cost  Model II  (COCOMO  II) adalah salah satu teknik estimasi pemodelan biaya algoritmik  yang  merupakan  pembaharuan  dari versi  COCOMO  81.  COCOMO  II  memiliki beberapa sub model [9] diantaranya, yaitu :
1. Komposisi aplikasi, digunakan ketika perangkat  lunak  terdiri  dari  bagian-bagian yang sudah ada (pembuatan prototipe)
2. Early design (desain awal model), digunakan ketika persyaratan  tersedia, tetapi jika desain belum ada tidak bisa di mulai.
3. Post-Architechture  design  model ,  digunakan pada  saat  proyek  siap  untuk  dikembangkan, proyek  tersebut  harus  memiliki  arsitektur siklus  hidup  yang  memberikan  informasi yang  lebih  akurat  pada  masukan-masukan penggerak biaya (cost drivers) dan memungkinkan  estimasi  biaya  untuk  lebih akurat.
Pada tingkat Post-Architechture terdapat dua aspek  penting,  yaitu  5  faktor  skalar  (scale  factor) yang  merupakan  faktor  penentu  eksponen  yang digunakan  dalam effort  equation (persamaan usaha) dan 17 atribut enggerak biaya (cost driver) yang  merupakan  faktor  pengali  yang  menentukan usaha  yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan proyek perangkat lunak.
Perhitungan  usaha  untuk  sub  model Post- Architechture menggunakan  persamaan  sebagai berikut :
Rumus 2.1 [10] Dimana : A : konstanta (pada COCOMO II, A=2,94) Size : jumlah baris program (dalam KLOC) B : eksponen faktor skalar
Nilai  eksponen  faktor  skalar  didapatkan  dari  rumus berikut :
0.01      !" #"!
$
Rumus 2.2 [10] Dimana : E
: eksponen dengan nilai 1.01

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu  teknik atau  cara  untuk  mengumpulkan  dan  memperoleh data,  baik  berupa  data  primer  maupun  sekunder yang  digunakan  untuk  keperluan  menyusun  suatu karya  ilmiah  dan  kemudian  menganalisa  faktor- faktor yang berhubungan dengan pokok permasalahan  sehingga  akan  diperoleh  suatu kebenaran data.
Dalam penelitian ini metode yang digunakan oleh  penulis  adalah  metode  penelitian  deskriptif dan metode penelitian tindakan (applied research). Metode  deskriptif  yaitu  metode  dalam  penelitian suatu  kasus  dengan  cara  mengumpulkan  data sebagai gambaran keadaan yang diteliti berdasarkan  fakta-fakta  yang  ada.  Sedangkan metode penelitian tindakan adalah mengembangkan keterampilan-keterampilan baru, cara  pendekatan  baru,  atau  produk  pengetahuan
baru dan memecahkan masalah dengan penerapan langsung di lapangan.

## 3.1. Desain Penelitian
Dalam  melakukan  suatu  penelitian  sangat perlukan perencanaan dan perancangan penelitian, agar  penelitian  yang  dilakukan  dapat  berjalan dengan baik dan sistematis.
Menurut  Jonathan  Sarwono  (2006  :  79) desain penelitian dijelaskan sebagai berikut:
Desain  penelitian  bagaikan  sebuah  peta jalan  bagi  peneliti  yang  menuntun  serta menetukan  arah  berlangsungnya  proses penelitian  secara  benar  dan  tepat  sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan.
Dari  penjelasan  di  atas  dapat  dikatakan bahwa desain penelitian merupakan semua proses penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  dalam melaksanakan  penelitian  mulai  dari  perencanaan sampai  dengan  pelaksanaan  penelitian  yang dilakukan pada waktu tertentu.
Desain penelitian yang penulis lakukan dapat dilihat pada gambar di bawah ini :

## Gambar 3.1. Desain Penelitian

## Studi Literatur
Langkah  pertama  dalam  mengembangkan model estimasi perangkat lunak adalah menentukan  faktor  (atau  variabel  prediktor)  yang mempengaruhi  atribut  perangkat  lunak  yang diperkirakan  (variabel  respon).  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  meninjau  literatur  yang  ada berdasarkan hasil penelitian-penelitian sebelumnya terkait estimasi perangkat lunak.
Untuk Post  Architechture  model COCOMO II,  parameter  tersebut  ditentukan  berdasarkan penggunaan  COCOMO’81  dan  pengalaman
sekelompok  analis  biaya  perangkat  lunak  senior. Variabel  prediktor  atau  faktor-faktor  yang mempengaruhi perkiraan perangkat lunak ditunjukkan pada tabel 3.1.
Tabel  3.1.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi perkiraan perangkat lunak Kategori COCOMO II Model Drivers Platform Required Software Reliability (RELY) Database Size (DATA) Required Reusability (RUSE) Documentation Match to Life- Cycle Needs (DOCU) Product Complexity (CPLX) Product Execution Time Constraint (TIME) Main Storage Constraint (STOR) Platform Volatility (PVOL) Personnel Analyst Capability (ACAP) Programmer Capability (PCAP)
Applications Experience
(AEXP) Language and Tool Experience (LTEX) Personnel Continuity (PCON) Project Use of Software Tools (TOOL) Multisite Development (SITE) Required Development Schedule (SCED) Scale Factors Precedentedness (PREC) Development Flexibility (FLEX) Architechture / Risk Resolution (RESL) Team Cohesion (TEAM) Process Maturity (PMAT) (Sumber : Sunita Devnani-Chulani, Incorporating
Bayesian Analysis to Improve the Accuracy of
COCOMO II and Its Quality Model Extension , USC Center for Software Engineering. Hal. 18)

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  proyek  yang  dilakukan  oleh  PT.  X pada tahun 2013 sebanyak 10 proyek. Pengambilan  data  tersebut  dilakukan  dengan menyebarkan  kuesioner  yang  dibuat  berdasarkan Center for Software Engineering COCOMO II [1] kepada  pihak  terkait,  yaitu  Project  Manajer  dan Direktur.

## Size
Tahap  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui estimasi volume/kompleksitas
perangkat  lunak  yang  akan  digunakan  dalam
perhitungan Effort  Estimation ,  yaitu  dengan menghitung source  lines  of  codes (SLOC)  dalam satuan  Kilo  SLOC  (KSLOC)  atau  dengan
menghitung Unadjusted  Function  Points (UFP) yang dikonversikan ke dalam satuan KSLOC.

## Scale Factors
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai factor  skala  dari  data  yang  telah  dikumpulkan sebelumnya  yang  terdiri  dari  5  atribut  yaitu PREC, FLEX, RESL, TEAM, dan PMAT.

## Effort Multipliers
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menghitung  nilai effort  estimation yang  didapatkan  dari  17  atribut cost  driver (penggerak  biaya)  yang  terdiri  dari RELY,  CPLX,  DOCU,  DATA,  RUSE,  TIME, PVOL,  STOR,  ACAP,  PCON,  PLEX,  PCAP, APEX, LTEX, TOOL, SCED, dan SITE.

## Effort Estimation
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan perhitungan estimasi usaha
pembangunan
perangkat  lunak  dengan  menggunakan  22  atribut model  COCOMO  II  dari  data  yang  telah dihasilkan sebelumnya.

## Pengujian Data
Tahap pengujian dilakukan untuk mendapatkan nilai  akurasi  atau  kedekatan  antara  nilai prediksi/model  dengan  nilai  actual  (real).  Jika nilai  prediksi  mendekati  nilai  actual  maka dikatakan  bahwa  akurasinya  baik,  artinya  tidak menyumbang error terlalu besar. Untuk mengukur tingkat  akurasi  ini  digunakan  model Relative Error (RE)  dan Magnitude  of  Relative  Error (MRE) serta PRED 25%.

## 4. HASIL PENELITIAN
Berikut  adalah  nilai scale  factor seluruh proyek  yang  dilakukan  dalam  proses  estimasi usaha menggunakan COCOMO II yang didapatkan  dari  hasil  perhitungan  rata-rata  untuk setiap  faktor  skala  pada  masing-masing  data proyek.

## Tabel 4.1 Nilai Scale Factor COCOMO II
Id. Proyek
Scale Factor (SF i ) ∑ = 5 1 i i SF PREC FLEX RESL TEAM PMAT P1 2,325 5,07 3,436 1,645 4,68 18,238 P2 1,375 5,07 4,846 1,645 4,68 18,702 P3 1,333 4,225 4,443 1,920 4,68 17,677 P4 1 4,225 4,241 2,465 4,68 17,687 P5 1,25 4,225 3,636 2,465 4,68 17,329 P6 1,375 5,07 4,04 1,370 4,68 17,610 P7 1,375 5,07 4,441 3,015 4,68 19,667 P8 1,375 5,07 3,436 1,918 4,68 17,554 P9 1,375 5,07 3,889 2,468 6,24 20,142 P10 1,375 5,07 1,143 0,750 6,24 15,634
Berikut  adalah  nilai  17 cost  driver yang digunakan dalam proses  estimasi usaha perangkat lunak menggunakan COCOMO II dan perkaliannya  dari  seluruh  data  proyek  yang  akan diuji.

## Tabel 4.2 Nilai Cost Driver COCOMO II
Berikut  adalah  perbandingan  hasil  estimasi usaha  aktual  dan  estimasi  usaha  menggunakan COCOMO II untuk masing-masing proyek.

## Tabel 4.3 Perbandingan Usaha Aktual dan Usaha COCOMO II
Grafik perbandingan antara usaha usaha aktual dengan  usaha  COCOMO  II  dapat  dilihat  pada gambar 4.1.
Gambar 4.1. Grafik Perbandingan Usaha
Aktual dengan Usaha COCOMO II
Berdasarkan  data  aktual  dan  data  estimasi model  COCOMO  II  pada  tabel  4.3  dilakukan perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai  MRE  dan PRED  (25%).  Berikut  adalah  hasil  perbandingan peningkatan  MRE  dan  PRED  (25%)  pada  usaha COCOMO II.
Tabel 4.4 Perbandingan Peningkatan MRE

## dan PRED (25%) pada Usaha COCOMO II
Id. Project PM Aktual PM COCOMO II MRE PRED (25%) P1 14 19,187 0,3705 FALSE P2 4 4,643 0,1607 X P3 3 3,946 0,3153 FALSE P4 7 9,296 0,328 FALSE P5 3 3,928 0,3093 FALSE P6 5 7,725 0,545 FALSE P7 3 5,420 0,8066 FALSE P8 4 4,712 0,178 X P9 3 2,938 0,0206 X P10 3 2,354 0,2153 X
Dari  tabel  4.33  dapat  diketahui  bahwa  hasil akhir dari 10 proyek yang diterapkan menunjukkan  bahwa  MRE  untuk  model  estimasi menggunakan  COCOMO  II  adalah  0,32493  atau sekitar  32,49%  mendekati  usaha  aktual.  Artinya jumlah terjadinya kesalahan serta perbedaan usaha aktual  dan  usaha  estimasi  adalah  sangat  rendah. Sedangkan  hasil  perhitungan  PRED  (25%) menunjukkan  nilai  sama  dengan  40%,  artinya hasil estimasi yang dilakukan mendekati setengah dari hasil aktual di lapangan.
5. KESIMPULAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil  pemodelan  estimasi  usaha  perangkat lunak  menggunakan  model  COCOMO  II memberikan  prediksi  40%  dan  akurasi 32,49% terhadap usaha aktual di PT. X.
2. Tingkat akurasi hasil estimasi usaha perangkat lunak  di  PT.  X  menggunakan  model COCOMO  II  adalah  tinggi,  karena  semakin rendah  nilai  MRE  maka  semakin  tinggi tingkat akurasinya.
3. Hasil  dari  pemodelan  yang  dibangun  dapat memberikan acuan untuk membuat rekomendasi  perhitungan  estimasi  usaha perangkat  lunak  dengan  tipe  klien  yang berbeda dalam pembangunan perangkat lunak selanjutnya di PT. X.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  didapatkan, ada  beberapa  saran  yang  bisa  penulis  sampaikan
guna memperbaiki pemodelan estimasi (perkiraan)  usaha  perangkat  lunak  yang  dibangun ini, diantaranya yaitu :
1. Pengambilan  data  sampel  untuk  pemodelan estimasi  usaha  perangkat  lunak  sebaiknya diambil  berdasarkan  tipe  proyek,  bahasa pemograman,  dan platform yang  digunakan, dimana untuk masing-masing proyek tersebut diambil minimal 2 sampel data sebagai bahan perbandingan.
2. Hasil  pemodelan  seharusnya  diuji  pada proyek  berjalan  minimal  3  bulan  dengan perkiraan  proyek  baru  sebanyak  36  proyek untuk  membuktikan  keefektifan  dari  model tersebut.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Center  for Software Engineering, COCOMO II  Cost  Estimation  Questionnaire ,  Computer Science  Department,  University  of  Southern California.
[2]  Dickson,  Gardner,  2007, Software  Cost Estimation. Faculty  of  computer  Science  – Faculty  of  Engineering,  University  of  New Brunswick, Canada.
[3]  Ibrahim,  A.,  dan  Ali,  S.,  2008, Analisis Keberkesanan  Sistem  Penyelarasan  Kos Projek Pembangunan Perisian Menggunakan Model  Reka  Bentuk  Awalan  COCOMO  II , Jurnal Teknologi, 48(D).
[4]  Jonathan Sarwono. 2003. Panduan cepat dan Mudah SPSS14 . ANDI. Bandung.
[5] Leung, Hareton, dan Zang Fan, 2001, Software Cost Estimation . Departement of Computing, The Hong Kong Polytechnic University.
[6]  Palacios,  R.C.,  Marcos,  R.M.,  M.G.B.,  Juan., G.C., Angel, 2007, Competency Assessment : Integrating  COCOMO  II  and  People-CMM for Estimation Improvement , CLEI Electronic Journal, No.2, Vol.10.
[7]  Saliu,  Moshood.  2003, Adaptive  Fuzzy  Logic Based Framework For Software Development  Effort  Prediction .  King  Fahd University of Petroleum & Minerals.
[8]  Sri  Andayani,  L.  Anang  Setiyo,  2012,
Pengembangan Cost Driver Model COCOMO  II  Dengan  Modifikasi  Nilai Atribut  Analysis  Capability  Untuk  Estimasi Usaha Perangkat Lunak , Proceeding Seminar Nasional Teknologi Informasi & Aplikasinya. [9]  Sunita  Devnani-Chulani,  Brad  Clark,  Barry Boehm,  1997, Calibration  Results  of COCOMO II.1997 , 22 nd Software
Engineering Workshop, NASA-Goddard.
[10]  Sunita  Devnani-Chulani, Incorporating
Bayesian  Analysis  to  Improve  the  Accuracy of  COCOMO  II  and  Its  Quality  Model Extension , USC Center for Software Engineering.
[11]  Vishal  Sharma  and  Harsh  Kumar  Verma, Optimized Fuzzy Logic Based Framework for
Effort  Estimation  in  Software  Development ,
IJCSI  International  Journal  of  Computer Science  Issues,  Vol.7,  Issue  2,  No.2, March2010.
[12]Yahya,  M.A.,  Rodina,  A.,  dan  Sai,  L.,  2009, Effect  of  CMMI-Based  Software  Process Maturity  on  Software  Schedule  Estimation , Malaysian  Journal  of  Computer  Science,
No.2, Vol.22.
[13]  Yahya,  M.A., Rodina, A.,  dan Sai,  L.,  2009, Impact  of  CMMI  Based  Software  Process Maturity on COCOMO II’s Effort Estimation ,  The  International  Journal  of Information Technology, No.2, Vol.7.