e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
June 30, 2024 – pg. 63

## Estimasi Proyek Aplikasi Online Shop dengan COCOMO II Menggunakan Pendekatan Algoritma SPRINT
Nisya Awalliya, Yulison Herry Chrisnanto * , Rezki Yuniarti Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi, Indonesia nisyaawalliya20@if.unjani.ac.id, * yhc@if.unjani.ac.id, rezki.yuniarti@lecture.unjani.ac.id
ABSTRACT – Software Project Estimation for an Online Shop Application Using COCOMO II with the SPRINT Algorithm. Effort estimation is an important factor in successful software development. COCOMO II is an estimation model that can estimate application project effort using scale factors and cost drivers. However, the accuracy of this model is considered low, so this research aims to improve the  estimation accuracy of the COCOMO II model by applying the SPRINT algorithm approach to the research object of the online shop application project. The COCOMO II model is used to calculate the estimation of project time, personnel, and costs. Meanwhile, the SPRINT algorithm is used to predict the priority  of  module  work  based  on  the  COCOMO  II  estimation  results.  This  study  compares  the  accuracy  of  effort estimation  with  previous  research  using  the  COCOMO  II  model  with  the  C4.5  algorithm  approach  which  is  the predecessor of the SPRINT algorithm. The results show that the estimation of application projects using the COCOMO II model with the SPRINT algorithm approach produces 100% accuracy, more accurate than the COCOMO II model with the C4.5 algorithm approach which only produces 90% accuracy. This research proves that the use of the SPRINT algorithm can further improve the speed and accuracy of prediction compared to the use of the C4.5 algorithm.
Keywords : COCOMO II; Effort Estimation; SPRINT Algorithm; Online Shop
ABSTRAK – Estimasi upaya merupakan faktor penting dalam keberhasilan pengembangan perangkat lunak. COCOMO II adalah model estimasi yang dapat memperkirakan upaya proyek aplikasi dengan menggunakan scale factor dan juga cost driver. Namun demikian, akurasi model ini dianggap rendah, sehingga penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi estimasi model COCOMO II dengan menerapkan pendekatan algoritma SPRINT pada objek penelitian proyek aplikasi online shop. Model COCOMO II digunakan untuk menghitung estimasi waktu, personel, dan biaya proyek. Sementara itu, algoritma SPRINT digunakan untuk  memprediksi  prioritas  pengerjaan  modul  berdasarkan  hasil estimasi COCOMO  II. Penelitian ini membandingkan akurasi estimasi upaya dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan model COCOMO II dengan pendekatan algoritma C4.5 yang merupakan pendahulu dari algoritma SPRINT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  estimasi  proyek  aplikasi  menggunakan  model  COCOMO  II  menggunakan  pendekatan  Algoritma  SPRINT menghasilkan akurasi 100%, lebih tinggi dibandingkan model COCOMO II menggunakan pendekatan algoritma C4.5 yang hanya  mencapai  90%.  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  penggunaan  algoritma  SPRINT  dapat  lebih  meningkatkan kecepatan dan akurasi prediksi dibandingkan penggunaan algoritma C4.5.
Kata Kunci: Algoritma SPRINT; COCOMO II; Estimasi Upaya; Online Shop

## 1. PENDAHULUAN
Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan aplikasi Online shop sebagai media perantara proses jual beli telah meningkat  dengan  pesat [1] .  Aplikasi online  shop merupakan  sebuah  aplikasi  yang  dimiliki  oleh  sebuah merek dagang untuk menjual barang dagangannya secara daring.  Saat  ini,  telah  banyak  merek  dagang  yang menggunakan aplikasi online shop untuk memperluas target pasar  dan  menjaring  pembeli  dengan  lebih  mudah [1] . Oleh sebab itu, aplikasi yang  digunakan harus memiliki kualitas  yang  memadai,  sehingga  baik  penjual  ataupun pelanggan  memiliki  pengalaman  dalam  menjalankan aplikasi online shop tersebut [2] .
Dari  segi  pengembangannya,  perangkat  lunak  yang berkualitas  adalah perangkat lunak  yang  diselesaikan
sesuai  dengan  waktu,  anggaran,  dan  kualitas  minimum yang  telah  ditetapkan  pada  saat  proses requirement [3] . Estimasi upaya menjadi salah satu faktor penting dalam membangun  kualitas  perangkat  lunak [4] .  Kekurangan dan kelebihan estimasi dapat mengakibatkan penyalahgunaan anggaran, kualitas aplikasi yang rendah, dan  bahkan  kegagalan  proyek [5] .  Oleh  karena  itu, penggunaan  metode  yang  tepat  sangat  penting  dalam menentukan  estimasi  untuk  mencapai  akurasi  estimasi yang lebih baik dan menghindari terjadinya masalah [5] . COCOMO II merupakan model estimasi upaya yang telah  banyak  digunakan  dan  mampu  dengan  cepat memproyeksikan upaya, jadwal, personel, dan biaya yang diperlukan  untuk  menyelesaikan  proyek  pengembangan perangkat lunak [6] . Namun, akurasi dan validitas estimasi dari model COCOMO II dalam proyek pengembangan perangkat  lunak  berskala  besar  masih  dianggap  kurang
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
June 30, 2024 – pg. 64
akurat [7] .  Proyek  berskala  besar  cenderung  memiliki durasi pengerjaan yang lebih lama, sehingga selama waktu itu kebutuhan dan spesifikasi dari perangkat lunak dapat berubah  secara  signifikan [6] .  COCOMO  II  memiliki pendekatan  yang  lebih  statis  sehingga  akan  lebih  sulit untuk menyesuaikan hasil estimasi terhadap perubahan- perubahan tersebut [8] . Oleh sebab itu, banyak penelitian yang menggunakan COCOMO II sebagai model estimasi upaya  yang  dikolaborasikan  dengan  berbagai  algoritma untuk  mengoptimalkan  akurasi  estimasi,  seperti Algoritma C4.5 [9] , Random Forest [10] , Fuzzy [2] , Neuro Fuzzy [11] , dan lainnya.
Pada penelitian [9] yang  membahas  estimasi  upaya proyek  aplikasi Point  Of  Sales (POS) menggunakan COCOMO  II  sebagai  model  estimasi  upaya  dan menerapkan  pendekatan  algoritma  C4.5  untuk mendapatkan estimasi dengan akurasi prioritas yang lebih baik [9] .  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan  COCOMO  II  dengan  menerapkan pendekatan algoritma C4.5 untuk memprediksi prioritas modul  pada  estimasi  upaya  aplikasi  POS  mencapai akurasi sebesar 90% yang dapat digunakan sebagai dasar acuan  pengembangan  proyek  aplikasi  POS  selanjutnya [9] . Untuk meningkatkan akurasi estimasi upaya proyek pengembangan  aplikasi,  penggunaan  model  COCOMO II  dengan  pendekatan  algoritma  C4.5  memberikan kontribusi  yang  begitu  signifikan [9] .  Namun  demikian, Algoritma Scalable  Parallelizable  Induction  of  Decision  Tree (SPRINT )  yang  merupakan  algoritma  perbaikan  dari C4.5,  memiliki  kecepatan,  skalabilitas,  fleksibilitas  dan akurasi  prediksi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan algoritma C4.5 [12] . Algoritma SPRINT merupakan algoritma klasifikasi paralel  yang  memungkinkan  untuk  kolaborasi  dalam membangun  model  klasifikasi  yang  akurat  dari dataset berukuran  besar  dan  kompleks [13] .  Algoritma  ini mengatasi dua tantangan utama dalam klasifikasi paralel yaitu, penempatan data dan penyeimbangan beban kerja, serta tidak memerlukan struktur data terpusat, membuat algoritma ini lebih optimal dan fleksibel [12] . Dengan kemampuan  untuk  terus  menerus memproses  dan  menganalisis  data  baru,  model  yang dihasilkan  dapat  diperbarui  secara  berkala,  sehingga Algoritma SPRINT dapat membantu model COCOMO II  dalam  membuat  estimasi  yang  lebih  dinamis  dan adaptif, sesuai dengan kebutuhan perangkat lunak.
Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan estimasi  upaya  berupa  jadwal,  personel,  dan  biaya  serta prioritas  pengerjaan  modul  yang  bertujuan  untuk membangun kualitas dan mengurangi potensi kegagalan proyek  akibat  estimasi  yang  buruk  pada  proyek pengembangan  perangkat  lunak online  shop .  Proses estimasi dihitung menggunakan model COCOMO II dan menerapkan  pendekatan  Algoritma  SPRINT  untuk meningkatkan  akurasi  prediksi  prioritas  modul,  dengan faktor estimasi berasal dari aplikasi yang online shop yang telah ada yaitu, aplikasi Adorable Projects .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Estimasi  upaya  pada  proyek  perangkat  lunak merupakan sebuah proses memprediksi waktu, personel, dan  biaya  dalam  perancangan  proyek  perangkat  lunak [14] .  Hal  ini  melibatkan  analisis  berbagai  faktor  seperti ruang  lingkup  proyek,  persyaratan,  kompleksitas, kemampuan tim, metodologi pengembangan, dan potensi risiko untuk menentukan keseluruhan biaya pengembangan produk perangkat lunak [15] . Estimasi  upaya  perangkat  lunak  memerlukan pengamatan dan  uji  coba  yang  sangat  teliti  untuk menentukan  metode  pengembangan  yang  tepat [16] . Teknik  estimasi  upaya  perangkat  lunak  memungkinkan prediksi usaha dan biaya proyek, serta perkiraan jumlah tenaga  kerja  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk menyelesaikan proyek [16] . COCOMO II merupakan model untuk mengestimasi upaya  yang  dibutuhkan  dalam  proses pengembangan perangkat lunak, baik itu dalam segi biaya, personel, maupun waktu pengembangannya [17] . Dalam model  ini,  seluruh  perangkat  lunak  dibagi  menjadi beberapa modul yang berbeda [16] . Beberapa sub-model bagian dari COCOMO II, di antaranya adalah application- composition, early-design, reuse, dan post-architecture [15] . Post-Architecture merupakan  sub-model  yang  paling rinci dan menggunakan arsitektur sistem yang telah ada sebelumnya, sehingga struktur  sub-sistemnya  dapat diketahui [16] .  Estimasi  yang  dihasilkan  dari post- architecture didasarkan pada Rumus 1.
𝑃𝑀 = 𝐴. 𝑆𝑖𝑧𝑒 𝐸 . ∏ 𝐸𝑀𝑖 17 𝑖=1 (Rumus 1)
Dengan A merupakan konstanta yang memiliki nilai 2,940, lalu Size didefinisikan sebagai Kilo Source Line of Code (KSLOC) [8] . E merupakan nilai eksponen pada Rumus 2.  Lalu,  terakhir  EMi merupakan  tujuh  belas  faktor pendorong  estimasi,  yang  juga  disebut  sebagai Effort Multiplier (EM), seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
𝐸 = 𝐵 + 0.01 ∑ 𝑆𝐹 5 𝐼=1 (Rumus 2)
Dengan B merupakan konstanta yang memiliki nilai 0,91, dan SF merupakan variabel Scale factor (SF) berkisar dari Very Low (VL) hingga Extra High (EH) yang nilainya ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Proses perhitungan estimasi jadwal,  personel,  dan  biaya  pun  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  Rumus.  Rumus  3  merupakan Rumus untuk mengukur estimasi jadwal.
𝑇𝐷𝐸𝑉 = 𝐶  × 𝑃𝑀 𝐹 (Rumus 3)
Dengan C merupakan konstanta yang memiliki nilai 3,67 dan F merupakan konstanta yang memiliki nilai 0,28. Selanjutnya untuk menghitung estimasi jumlah personel dan  estimasi  biaya,  dilakukan  dengan  menggunakan Rumus 4 dan 5 secara berurutan.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1 June 30, 2024 – pg. 65 𝑃 = 𝑃𝑀 𝑇𝐷𝐸𝑉 (Rumus 4) 𝐶𝑜𝑠𝑡 = 𝑃  × 𝐴𝑣𝑔 𝐿𝑎𝑏𝑜𝑟 𝐶𝑜𝑠𝑡 (Rumus 5)
Dengan PM dan TDEV didapatkan dari perhitungan Rumus 1 dan Rumus 3, dan a vg labor cost merupakan rata- rata gaji programmer di Indonesia per bulan.
Seperti telah disebutkan  pada  Rumus  1,  2,  3,  4,  5, estimasi  COCOMO  II  memerlukan  3  faktor  estimasi, yaitu  KSLOC, scale  factor ,  dan effort  multipliers .  KSLOC merupakan  ribuan  baris  kode  sumber  yang  dihitung tanpa  menyertakan  baris  komentar  dan  baris  kosong.
Scale factor merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi seberapa  besar  usaha  tambahan  yang  dibutuhkan  saat ukuran proyek meningkat. Faktor-faktor ini bernilai dari Very Low (VL), Low (L), Nominal (N), High (H), Very High (VH) hingga Extra  High (EH), seperti    pada  Tabel  1 penelitian maupun pengujian yang telah dilakukan.
Sedangkan effort  multipliers merupakan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  estimasi  upaya (effort) yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek perangkat lunak . Effort multiplierss ini memperhitungkan berbagai aspek dari proyek,  termasuk  atribut  produk, platform, personil,  dan proyek  itu  sendiri.  Setiap effort  multipliers memiliki  nilai yang  menggambarkan  seberapa  besar  pengaruhnya terhadap usaha yang diperlukan, dengan range nilai setiap faktor sama seperti scale factor , seperti pada Tabel 2.
Tabel 1 Scale Factor Drivers Simbol VL L N H VH EH PREC SF 1 6.20 4.96 3.72 2.48 1.24 0.0 FLEX SF 2 5.07 4.05 3.04 2.03 1.01 0.0 RSEL SF 3 7.07 5.65 4.24 2.83 1.41 0.0 TEAM SF 4 5.48 4.38 3.29 2.19 1.10 0.0 PMAT SF 5 7.80 6.24 4.68 3.12 1.56 0.0 Tabel 2 Effort Multipliers Drivers Simbol VL L N H VH EH RELY EM 1 0.82 0.92 1 1.10 1.26 - DATA EM 2 - 0.90 1 1.14 1.28 - CPLX EM 3 0.73 0.87 1 1.17 1.34 1.74 RUSE EM 4 - 0.95 1 1.07 1.15 1.24 DOCU EM 5 0.81 0.91 1 1.11 1.23 - TIME EM 6 - - 1 1.11 1.29 1.63 STOR EM 7 - - 1 1.05 1.17 1.46 PVOL EM 8 - 0.87 1 1.15 1.30 - ACAP EM 9 1.42 1.19 1 0.85 0.71 - PCAP EM 10 1.34 1.15 1 0.88 0.76 - PCON EM 11 1.29 1.12 1 0.90 0.81 - APEX EM 12 1.22 1.10 1 0.88 0.81 - PLEX EM 13 1.19 1.09 1 0.91 0.85 - LTEX EM 14 1.20 1.09 1 0.91 0.84 - TOOL EM 15 1.17 1.09 1 0.90 0.78 - SITE EM 16 1.22 1.09 1 0.93 0.86 0.80 SCED EM 17 1.43 1.14 1 1.00 1.00 -
Algoritma  SPRINT  atau  Algoritma Scalable
Parallelizable Induction of Decision Tree yang dikembangkan pada  tahun  1996  oleh  Shafer,  Agrawal,  dan  Mehta, memungkinkan  banyak  prosesor  yang  berbeda  untuk bekerja bersama pada kumpulan data yang sangat besar, dengan tujuan utama untuk menghindari kendala memori dengan menghilangkan hubungan antara ukuran memori utama dan dimensi kumpulan data pelatihan [11] . Algoritma  ini  tergolong  ke  dalam  algoritma  yang cepat  dan  dapat  diskalakan [13] . Melalui pemrosesan paralel,  algoritma  SPRINT  membagi  pekerjaan  menjadi tugas-tugas kecil yang dapat dijalankan secara bersamaan oleh  banyak  prosesor,  memungkinkan  pembagian  data
dan pembentukan node pohon keputusan secara cepat dan tepat [13] .
Algoritma SPRINT adalah algoritma induksi pohon keputusan  yang  dirancang  untuk  bekerja  secara  paralel pada  sistem  komputasi  dengan  banyak  prosesor [18] . Algoritma ini tidak memiliki rumus matematis sederhana seperti algoritma lain yang lebih analitik [18] . Algoritma ini terdiri dari serangkaian langkah dan struktur data yang memungkinkan pemrosesan paralel yang ringkas [12] . Penelitian  terdahulu [10] menggunakan Random Forest  Regression sebagai  metode  dan  diimplementasikan dengan  menggunakan dataset NASA93.  Hasil  penelitian ini menunjukkan bahwa Random Forest Regression memiliki
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1 June 30, 2024 – pg. 66
MMRE  sebesar  54%,  MMRE Support  Vector  Regression sebesar 73%, dan MMRE Metode Bee Colony 115%. Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan Random  Forest  Regression dalam  meningkatkan  akurasi estimasi  COCOMO  II  lebih  baik  dibandingkan  dengan Support Vector Regression dan Bee Colony Method. Penelitian [2] membuktikan  bahwa  dengan menggunakan analogi berbasis Fuzzy yang digabungkan dengan  model  COCOMO,  estimasi  perangkat  lunak menjadi lebih baik. Hal ini terbukti dalam percobaan yang dilakukan  yang  menunjukkan  bahwa  metode  Fuzzy menghasilkan MMRE sebesar 32.651%, metode Neuro- Fuzzy menghasilkan MMRE sebesar 56.46%, sedangkan model  penggabungan  Fuzzy-COCOMO  menghasilkan MMRE 59.34%.
Pada  penelitian [9] yang membahas estimasi  upaya proyek  aplikasi Point  of  Sales (POS)  menggunakan COCOMO  II  sebagai  model  estimasi  upaya  dan menerapkan  pendekatan  Algoritma  C4.5  untuk mendapatkan estimasi dengan akurasi prioritas yang lebih baik [9] .  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan  COCOMO  II  dengan  menerapkan pendekatan algoritma C4.5 untuk memprediksi prioritas modul  pada  estimasi  upaya  aplikasi  POS  mencapai akurasi sebesar 90% [9] .
Untuk  meningkatkan akurasi estimasi  upaya  dalam proyek  pengembangan  perangkat  lunak,  penggunaan
model  COCOMO  II  yang  disertai  dengan  pendekatan Algoritma C4.5 sangat berpengaruh besar [10] . Namun, Algoritma SPRINT yang merupakan algoritma perbaikan dari  Algoritma  C4.5,  memiliki  kecepatan,  skalabilitas, fleksibilitas  dan  akurasi  yang  lebih  baik [14] .    Dengan begitu,  penggabungan  COCOMO  II  dengan  Algoritma SPRINT memiliki potensi untuk menghadirkan estimasi upaya  yang  lebih  akurat  dalam  proyek  pengembangan perangkat  lunak,  membuka  jalan  bagi  penelitian  lebih lanjut  dalam  memanfaatkan  teknologi  terkini  untuk meningkatkan manajemen upaya secara menyeluruh.

## 3. METODOLOGI
Penelitian dilakukan dengan menghitung data Line of Code (LOC) proyek  aplikasi online  shop dengan menggunakan  aplikasi  SLOC  Metric  3.0,  dilanjutkan dengan  analisis  estimasi  dengan  menggunakan  model COCOMO  II,  lalu  model  COCOMO  diklasifikasikan menggunakan  Algoritma  SPRINT  untuk  mendapatkan hasil estimasi akhir. Alur penelitian digambarkan seperti diagram  pada  Gambar  1.  Aplikasi online  shop yang digunakan  adalah  aplikasi  berbasis  website,  Adorable Projects (AP). AP merupakan sebuah merek dagang yang menjual berbagai jenis alas kaki, tas, dan aksesoris lainnya.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
June 30, 2024 – pg. 67
Faktor estimasi yang  digunakan  untuk  estimasi proyek  aplikasi  AP  dengan  menggunakan  model COCOMO II adalah data SLOC dari aplikasi AP, Scale factor , dan juga Effort multipliers . SLOC berasal dari Line of Code (LOC)  modul-modul  aplikasi  AP,  yaitu  modul address, modul admin, modul cart, modul category, modul checkout, modul customer, modul order, modul product, serta modul shop . Untuk menghasilkan SLOC, data dari modul- modul  aplukasi  AP  ini  diolah  menggunakan  aplikasi SLOC Metric 3.0 seperti terlampir pada Gambar 2.
Gambar 2 Aplikasi SLOC Metric 3.0
Semua Line of Code dari modul aplikasi AP dihitung menggunakan  aplikasi  Metric  3.0  untuk  kemudian  akan digunakan  sebagai input utama dalam perhitungan estimasi  COCOMO  II.  Tabel  3  dan  Tabel  4  berurutan menunjukkan  data  SLOC  dari  modul address dan  total SLOC pada setiap modil aplikasi AP.
Tabel 3 Data SLOC Modul Address File SLOC AddressFormat.php 426 Address.php 352 AbstractAddressHandler.php 38 AbstractCustomerAddressHandler.php 24 AddressChecksumCore.php 22 AddressFormatter.php 16 EditOrderAddressHandler.php 118 EditCartAddressHandler.php 111 EditCustomerAddressHandler.php 98 EditManufacturerAddressHandler.php 75 AddCustomerAddressHandler.php 50 AddManufacturerAddressHandler.php 46 BulkDeleteAddressHandler.php 29 SetRequiredFieldsForAddressHandler.php 23 DeleteAddressHandler.php 19 GetCustomerAddressForEditingHandler.php 59 GetManufacturerAddressEditingHandler.php 32 GetRequiredFieldsForAddressHandler.php 15 Total 1533 Tabel 4 Total SLOC Setiap Modul Aplikasi AP Modul Total SLOC Address 1659 Admin 17612 Cart 7461 Category 3084 Checkout 1328 Customer 2672 Order 10574 Product 17834 Shop 2475
Selanjutnya, untuk mendapatkan scale factor dan effort multipliers ,  harus  dilakukan  pengambilan  data  melalui wawancara  dengan  pengembang  aplikasi  AP.  Setiap pertanyaan didasarkan dari faktor-faktor pada scale factor dan effort  multipliers .  Tabel  5  dan  Tabel  6  berurutan menunjukkan scale factor dan effort multipliers untuk setiap modul aplikasi AP.
Tabel 5 Scale Factor Modul Aplikasi AP Drivers Modul Product Admin Order Cart Category Customer Address Shop Checkout PREC H H H H H H H H H FLEX H H L N N N N L N RSEL N N H H H H H N H TEAM H H H H N N N N N PMAT H VH H H H H H H H ∑ 𝑆𝐹 14,06 12,5 14,67 13,66 14,76 14,76 14,76 15,98 14,76
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
June 30, 2024 – pg. 68
Tabel 6 Effort Multipliers Modul Aplikasi AP Drivers Modul Product Admin Order Cart Category Customer Address Shop Checkout RELY N N N N N N N N N DATA H L N N L H H N L CPLX VH VH H L L L L L L RUSE VH H H H H H H H H DOCU N N N N N N N N N TIME H VH H N N N N H N STOR VH H VH N N N N N N PVOL L L L L L L L L L ACAP H VH H H L L L N L PCAP VH VH H H H H H H H PCON H N N N N N N N N APEX VH VH VH VH VH VH VH VH VH PLEX VH VH VH VH VH VH VH VH VH LTEX N H N N L L L N L TOOL VH VH VH VH VH VH VH VH VH SITE L L L L L L L L L SCED VH VH N N N N N N N ∏ 𝐄𝐌𝐢 𝟏𝟕 𝐢=𝟏 0,676 0,480 0,704 0,403 0,553 0,701 0,701 0,463 0,487
Setelah SLOC, Scale factor , dan Effort multipliers telah dihasilkan,  hal  selanjutnya  yang  dapat  dilakukan  adalah memulai  proses  estimasi  menggunakan  COCOMO  II. Untuk  memulai  perhitungan  estimasi  jadwal,  personel, dan biaya, pertama dilakukan perhitungan estimasi upaya dengan  menggunakan  Rumus  1.  Berikut  sampel perhitungan  untuk  estimasi  upaya  pada  modul product aplikasi AP.
𝑃𝑀 = 𝐴. 𝑆𝑖𝑧𝑒 𝐸 . ∏ 𝐸𝑀𝑖 17 𝑖=1 𝑃𝑀 = 2,94  × 17,834 1,0506 × 0,67655160 𝑃𝑀 = 2,94  × 20,63297 × 0,67655 160 𝑃𝑀 =  40,9775
Selanjutnya, hasil estimasi upaya ini akan digunakan untuk menghitung estimasi  jadwal  pada  modul product dengan  menggunakan  Rumus  3.  Berikut  merupakan sampel  perhitungan  untuk  estimasi  jadwal  pada  modul product .
𝑇𝐷𝐸𝑉 = 𝐶  × 𝑃𝑀 𝐹
𝑇𝐷𝐸𝑉 = 3,67  × 40,9775 0,28 𝑇𝐷𝐸𝑉 = 3,67  ×  2,8282 𝑇𝐷𝐸𝑉 = 10,3795
Hasil  estimasi  jadwal  ini  akan  digunakan  untuk menghitung estimasi personel pada modul product dengan menggunakan  Rumus  4.  Berikut  merupakan  sampel perhitungan untuk estimasi personel pada modul product .
𝑃 = 𝑃𝑀 𝑇𝐷𝐸𝑉 = 40,9775 10,3795 =  3.9479
Hasil  estimasi  personel  ini  akan  digunakan  untuk menghitung  estimasi  biaya  pada  modul product dengan
menggunakan  Rumus  5.  Berikut  merupakan  sampel perhitungan untuk estimasi biaya pada modul product .
𝐶𝑜𝑠𝑡 = 𝑃  × 𝐴𝑣𝑔 𝐿𝑎𝑏𝑜𝑟 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝐶𝑜𝑠𝑡 = 3, 94790 × 5.300.000 𝐶𝑜𝑠𝑡 = 20.923.877
Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  estimasi  upaya pada  proyek  aplikasi Online  shop yang  akan  dilakukan selanjutnya  untuk  estimasi  jadwal,  personel,  dan  biaya pada  modul product akan  menghabiskan  waktu  selama kurang  lebih  10  bulan,  membutuhkan  tenaga  kerja sebanyak kurang lebih 4 orang, dan biaya sebesar kurang lebih  Rp  20.923.877  berdasarkan  perhitungan  dari aplikasi AP.
Setelah  proses  sebelumnya  selesai,  selanjutnya dilakukan validasi kriteria jadwal, personel, dan biaya pada setiap modul berdasarkan kondisi yang ditetapkan seperti pada  Tabel  7.  Kondisi  ini  didasarkan  pada  upaya  yang telah  dilakukan  pada  proyek  Aplikasi  AP  dengan  data didapat dari hasil wawancara kepada pengembang aplikasi AP.  Proses  ini  dilakukan  untuk  menentukan  prioritas pengerjaan setiap modul.
Tabel 7 Kriteria Validasi
No Kondisi Kriteria 1 Jadwal ≤ 6 Bulan Y 2 Jadwal > 6 Bulan X 3 Personel ≤ 2 Orang Y 4 Personel > 2 Orang X 5 Biaya ≤ Rp 7.000.000,00 Y 6 Biaya > Rp 7.000.000,00 X
Kriteria Y dan X memiliki arti di mana jika semua upaya menghasilkan kriteria Y, maka urgensi pengerjaan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
June 30, 2024 – pg. 69
modul  tersebut  semakin  rendah,  sedangkan  jika  semua upaya menghasilkan kriteria X, maka urgensi pengerjaan modul tersebut menjadi semakin tinggi.
Selanjutnya  untuk  proses  estimasi  menggunakan Algoritma  SPRINT, langkah pertama  yang  dilakukan adalah dengan partisi data yang bertujuan untuk membagi dataset besar  menjadi  beberapa subset yang  lebih  kecil, sehingga setiap subset dapat diproses secara paralel. Proses ini  membantu  mempercepat  proses  pembelajaran  dan mengurangi kompleksitas komputasi. Metode pembagian data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan  pembagian  berdasarkan  atribut,  pada  hal ini atribut yang digunakan adalah atribut prioritas.
Selanjutnya dilakukan  perhitungan  Gini  indeks untuk menentukan split point terbaik, yang kemudian akan digunakan sebagai node dari pohon keputusan yang akan dibangun.  Hasil  dari  pohon  keputusan  yang  dibangun kemudian  dievaluasi  menggunakan K-Vold  Cross Validation.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  perhitungan  estimasi  jadwal,  personel, dan biaya yang diperoleh dari model COCOMO II, maka pada  Tabel  8  ditunjukkan  data  estimasi  jadwal  dalam bulan,  personel,  dan  biaya  untuk  setiap  modul  aplikasi AP.
Tabel 8 Estimasi Jadwal, Biaya, dan Personel Modul Jadwal (Bulan) Personel Biaya (Rp/Bulan) Address 5,0369 0,6150 3.259.693 Admin 9,2825 2,9622 15.699.848 Cart 6.6912 1.2766 6.766.079 Category 5,6644 0,8318 4.408.591 Customer 4,4137 0,4379 2.320.945 Checkout 5,8004 0,8841 4.685.909 Order 8,7215 2,5235 13.374.306 Product 10,3796 3,9479 20.923.877 Shop 5,2490 0,6839 3.624.463
Hasil estimasi jadwal,  personel,  dan  biaya  ini kemudian  divalidasi  dengan  menggunakan  kriteria validasi pada Tabel 7 untuk mengetahui kesesuaian hasil dari jadwal, personel, dan biaya proyek. Sehingga didapat data seperti pada Tabel 9 yang digunakan sebagai bahan untuk menentukan urgensi dan keputusan proyek.
Dari Tabel 9 di atas, didapatkan modul yang memiliki urgensi  pengerjaan  paling  tinggi  adalah  modul  admin, order dan product , karena pada jadwal, personel, dan biaya modul  ini  memiliki  kriteria  X.  Sedangkan  untuk  modul yang  memiliki  urgensi  pengerjaan  rendah  adalah  modul address, cart, category, checkout, customer, dan shop . Hasil estimasi jadwal, personel, dan biaya yang telah divalidasi akan digunakan sebagai data training sample pada algoritma SPRINT. Proses klasifikasi algoritma SPRINT dimulai dengan membagi data menjadi subset yang lebih kecil  untuk  mendapatkan node root  pada  pohon keputusan. Metode pembagian data yang digunakan pada
penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  pembagian berdasarkan atribut, pada hal ini atribut yang digunakan adalah atribut urgensi. Pada atribut ini terdapat dua jenis data, yaitu YA dengan jumlah instance sebanyak tiga buah dan TIDAK dengan jumlah instance sebanyak 4 buah.
Tabel 9 Persyaratan Urgensi Modul Konfir Jadwal Konfir Personel Konfir Biaya Urgensi Address Y Y Y TIDAK Admin X X X YA Cart X Y Y TIDAK Category Y Y Y TIDAK Checkout Y Y Y TIDAK Customer Y Y Y TIDAK Order X X X YA Product X X X YA Shop Y Y Y TIDAK
Jadi,  pada atribut urgensi  terdapat  proporsi  YA  = 3/9 = 1/3 dan proporsi TIDAK = 6/9 = 2/3. Sehingga, selanjutnya  dapat  dilakukan  perhitungan  indeks Gini sebelum proses pemisahan, proses perhitungan dilakukan seperti di bawah ini.
𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆) = 1 − (𝑝 𝑌𝐴 2 + 𝑝 𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾 2 )
𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆) = 1 − (( 1 3 ) 2 + ( 2 3 ) 2 )
𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆) = 1 − (( 1 9 ) + ( 4 9 ))
𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆) = 1 − ( 5 9 )
𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆) = 1 − 0,556 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆) = 0.4444
Dari perhitungan di  atas,  maka  didapatkan  indeks Gini  sebelum  proses  pemisahan  untuk node  root adalah sebesar 0,4444. Selanjutnya dilakukan perhitungan indeks Gini  setelah  pemisahan,  yang  dilakukan  pada  semua atribut yang ada, yaitu jadwal, personel, dan biaya. Pada ketiga atribut ini, terdapat dua jenis data berbeda yaitu X dan Y . Pada atribut jadwal,  terdapat  total  4 instance untuk jadwal = X, dengan 3 YA dan 1 TIDAK, maka proporsi YA = 3/4 dan proporsi TIDAK = 1/4. Sehingga, indeks gini setelah  pemisahan  untuk  jadwal  =  X  adalah  0.375. Sedangkan  pada  jadwal  = Y terdapat  5 instance dengan proporsi 0 YA dan 5 TIDAK, sehingga karena pada salah satu simpul memiliki proporsi 0, maka indeks Gini setelah pemisahan  untuk  jadwal  = Y adalah  0.  Selanjutnya, dilakukan  perhitungan  indeks  Gini  keseluruhan  setelah pemisahan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐺𝑖𝑛𝑖 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 = 4 9 × 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑋) + 5 9 × 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑌)
𝐺𝑖𝑛𝑖 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 = 4 9 × 0,375  + 5 9 × 0
𝐺𝑖𝑛𝑖 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 = 4 9 × 0,375
𝐺𝑖𝑛𝑖 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 = 0,1667
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
Setelah  semua  atribut  selesai  dihitung,  maka didapatkan indeks  Gini split pada atribut jadwal sebesar 0,3428,  sedangkan  atribut  personel  dan  biaya  memiliki indeks Gini split sebesar 0. Sehingga, atribut personel atau biaya  merupakan  atribut  yang  paling  cocok  untuk pemisahan  pertama  dalam  pembangunan  pohon keputusan.
Pada  penelitian ini ,  atribut  biaya  diambil  sebagai pemisahan  pertama,  didasarkan  pada  pertimbangan bahwa  biaya  merupakan  salah  satu  komponen  paling penting dalam proyek pengembangan aplikasi. Sehingga hasil  perhitungan  Gini  indeks  ini  menghasilkan  pohon keputusan seperti pada Gambar 3.
Pohon keputusan pada Gambar 3 berfungsi sebagai acuan  untuk  proses penentuan prioritas  pengerjaan modul aplikasi AP berdasarkan dua faktor, yaitu urgensi dan konfirmasi biaya. Jika modul memenuhi persyaratan urgensi,  maka  pengerjaan  modul  tersebut  menjadi prioritas.  Namun,  jika  tidak  memenuhi,  langkah berikutnya adalah mengonfirmasi biaya, jika biaya bernilai Y maka  modul  tersebut  tidak  menjadi  prioritas. Sebaliknya,  jika  biaya  bernilai X ,  modul  pengerjaan tersebut akan menjadi prioritas.
Gambar 3 Pohon Keputusan Prediksi Prioritas
Berdasarkan Gambar 3,  maka  didapat  keputusan proyek untuk prioritas pengerjaan modul proyek aplikasi AP, keputusan proyek ini ditunjukkan seperti pada Tabel 10.
Tabel 10 Keputusan Proyek Modul Konfirmasi Jadwal Konfirmasi Personel Konfirmasi Biaya Urgensi Prioritas Address Y Y Y TIDAK Rendah Admin X X X YA Tinggi Cart X Y Y TIDAK Tinggi Category Y Y Y TIDAK Rendah Checkout Y Y Y TIDAK Rendah Customer Y Y Y TIDAK Rendah Order X X X YA Tinggi Product X X X YA Tinggi Shop Y Y Y TIDAK Rendah
Pada Tabel 9 di atas, modul chart yang sebelumnya memiliki urgensi TIDAK yang artinya urgensi pengerjaan modul ini adalah rendah, berubah menjadi tinggi setelah dilakukan  prediksi  menggunakan  Algoritma  SPRINT. Sehingga,  modul-modul  yang  memiliki  prioritas pengerjaan  tinggi  sekarang  berubah  dari  hanya  admin, order, dan product menjadi admin, chart , order , dan product . Hasil  dari pohon keputusan  yang  telah  dibuat  ini kemudian  dievaluasi  akurasinya  dengan  menggunakan metode K-Fold  Cross  Validation .  Evaluasi  dilakukan dengan k =  3,  dan  hasil  evaluasi  menunjukkan  nilai akurasi untuk setiap fold mencapai 100%, sehingga rata- rata  akurasi  dari  pohon  keputusan  yang  telah  dibuat adalah 100% dengan presisi dan recall sebesar 66,67%.
5. KESIMPULAN
Akurasi  estimasi  sumber  daya  merupakan  faktor penting  dalam  keberhasilan  pengembangan  perangkat lunak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan akurasi  estimasi  sumber  daya  proyek  aplikasi online  shop dengan  menggunakan  kombinasi  model  COCOMO  II
dengan  pendekatan  Algoritma  SPRINT.  Dengan kemampuan  untuk  terus  menerus  memproses  dan menganalisis  data  baru,  model  yang  dihasilkan  dari algoritma  SPRINT  dapat  diperbarui  secara  berkala, sehingga  algoritma  ini  dapat  membantu  model COCOMO  II  dalam  membuat  estimasi  yang  lebih dinamis dan adaptif, sesuai dengan kebutuhan perangkat lunak. Model COCOMO II digunakan untuk menghitung estimasi  waktu,  personel,  dan  biaya  proyek.  Sedangkan Algoritma  SPRINT  digunakan untuk  memprediksi prioritas  pengerjaan  modul  berdasarkan  hasil  estimasi COCOMO II . Penelitian ini  membandingkan  akurasi  estimasi upaya dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan model COCOMO II dengan pendekatan Algoritma C4.5 yang merupakan pendahulu dari algoritma SPRINT pada proyek  aplikasi Point  of  Sales .  Estimasi  proyek  aplikasi menggunakan model COCOMO  II dengan pendekatan Algoritma  SPRINT  menghasilkan  akurasi  100%,  lebih tinggi  dibandingkan  model  COCOMO  II  dengan pendekatan algoritma C4.5 yang hanya mencapai 90%.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
June 30, 2024 – pg. 71
Penelitian  ini  dapat membuktikan bahwa penggunaan  Algoritma  SPRINT  dapat  meningkatkan kecepatan  dan  akurasi  prediksi  dibandingkan  dengan C4.5.  Sehingga,  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dijadikan sebagai acuan untuk estimasi proyek perangkat lunak di masa yang akan datang.
Penelitian  ini  menggunakan  satu  proyek  aplikasi online shop , yaitu Adorable Projects sebagai subjek penelitian. Untuk  meningkatkan  validitas  dan  generalisasi  hasil, disarankan pada penelitian selanjutnya untuk menerapkan model  COCOMO  II  dengan  pendekatan  algoritma SPRINT  pada  beberapa  proyek  aplikasi online  shop sekaligus. Dengan menerapkan model ini pada berbagai proyek  aplikasi  online  shop,  hal  ini  akan  memberikan gambaran  yang  lebih  komprehensif  mengenai  kinerja model  COCOMO  II  dengan  Algoritma  SPRINT  dan memperkuat  temuan  penelitian  dengan  meningkatkan generalisasi  hasil  ke  berbagai  situasi  nyata  dalam pengembangan perangkat lunak.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Penyelesaian penelitian ini tidak lepas dari bantuan berbagai pihak. Oleh karena itu, ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya  disampaikan  kepada Adorable  Projects yang  telah  mengizinkan  penelitian  ini  dilakukan  di perusahaan  mereka  dan  mengizinkan  penggunaan program  aplikasinya.  Kesempatan  untuk  mengakses program aplikasi yang sedang berjalan ini sangat berharga dalam  memahami  aspek  praktis  pengembangan  aplikasi online  shop dan  mengumpulkan  data  aktual  untuk penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik, Statistik eCommerce 2022/2023 . 2023.
[2] D. Manikavelan and R. Ponnusamy, “Software quality analysis based on cost and error using fuzzy combined COCOMO model,” J Ambient Intell Humaniz Comput, 2020, doi: 10.1007/s12652-020- 01783-9.
[3]  D. Laurie Hughes, Yogesh K. Dwived, Antonis C. Simintiras, and Nripendra P. Rana, Success and Failure of IS/IT Projects, 1st ed. Springer Cham, 2016. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319- 23000-9.
[4] M. Y. Kotowaroo and R. K. Sungkur, “Success and Failure Factors Affecting Software Development Projects from IT Professionals’ Perspective,” in Soft Computing for Security Applications, G. Ranganathan, X. Fernando, and S. Piramuthu, Eds., Singapore: Springer Nature Singapore, 2023, pp. 757 – 772.
[5]  P. Chatzipetrou, E. Papatheocharous, L. Angelis, and A. S. Andreou, “A multivariate statistical framework for the analysis of software effort phase distribution,” Inf Softw Technol , vol. 59, pp.
149 – 169, Mar. 2015, doi:
10.1016/j.infsof.2014.11.004.
[6]  P. S. Kumar, H. S. Behera, K. Anisha Kumari, J. Nayak, and B. Naik, “Advancement from neural networks to deep learning in software effort estimation: Perspective of two decades,” Computer Science Review , vol. 38. Elsevier Ireland Ltd, 2020. doi: 10.1016/j.cosrev.2020.100288.
[7]  S. Sabrjoo, M. Khalili, and M. Nazari, “Comparison of the accuracy of effort estimation methods,” in 2015 2nd International Conference on Knowledge-Based Engineering and Innovation (KBEI) , 2015, pp. 724 – 728. doi:
10.1109/KBEI.2015.7436134.
[8]  Muneeb Ullah, Rahman Ali, Abdullah, Mukhtiar Ahmad, Tufail Khan, and Farhan Ul Mulk, “Software Cost Estimation – A Comparative Study of  COCOMO-II and Bailey- Basili Models,” 2019
International Conference on Advances in the Emerging Computing Technologies (AECT)., 2019, doi: https://doi.org/10.1109/AECT47998.2020.91941 66.
[9]  Kadinar Novel, Sfenrianto Sfenrianto, Windu Gata, Kaman Nainggolan, and Mochamad Wahyudi, “Specify of Estimation Using C4.5 Algorithm of Software Project Estimation at the Point of Sales Application with Cocomo II,” in 2018 4th International Conference on Science and Technology (ICST ), IEEE, 2018. doi:
10.1109/ICSTC.2018.8528638.
[10]  I. C. Suherman, R. Sarno, and Sholiq, “Implementation of random forest regression for COCOMO II effort estimation,” in Proceedings - 2020 International Seminar on Application for Technology of Information and Communication: IT Challenges for Sustainability, Scalability, and Security in the Age of Digital Disruption, iSemantic 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Sep.
2020, pp. 476 – 481. doi:
10.1109/iSemantic50169.2020.9234269.
[11]  I. Kaur, G. S. Narula, R. Wason, V. Jain, and A. Baliyan, “Neuro fuzzy— COCOMO II model for software cost estimation,” International Journal of Information Technology, vol. 10, no. 2, pp. 181 – 187, 2018, doi: 10.1007/s41870-018-0083-6.
[12] Liu Caili, “Research on Classification Algorithm in Data Mining,” in 2019 International Conference on Advanced Manufacturing, Computation and Optimization (AMCO 2019), The Academy of Engineering and Education (AEE), 2019. doi: 10.35532/jces.v1.012.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
June 30, 2024 – pg. 72
[13] Z. ÇETİNKAYA and F. HORASAN, “Decision Trees in Large Data Sets,” Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi, vol. 13, no. 1, pp.
140 – 151, Jan. 2021, doi: 10.29137/umagd.763490.
[14] P. Sharma and J. Singh, “Systematic Literature Review on Software Effort Estimation Using Machine Learning Approaches,” in 2017 International Conference on Next Generation Computing and Information Systems (ICNGCIS), 2017, pp. 43 – 47. doi: 10.1109/ICNGCIS.2017.33.
[15]  Ian Sommerville, Software Engineering 7 . New York, Harlow, England: Pearson/Addison-Wesley, 2004. Accessed: May 09, 2024. [Online]. Available: https://ifs.host.cs.st- andrews.ac.uk/Books/SE7/SampleChapters/ch26.pdf
[16] S. M. R. Chirra and H. Reza, “A Survey on Software Cost Estimation Techniques,” Journal of Software Engineering and Applications, vol. 12, no. 06, pp. 226 – 248, 2019, doi: 10.4236/jsea.2019.126014.
[17]  Barry W. Boehm et al., Software Cost Estimation with COCOMO II. Prentice Hall, 2000.
[18] V. Sheth, U. Tripathi, and A. Sharma, “A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Classification Purpose,” in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2022, pp. 422 – 431. doi: 10.1016/j.procs.2022.12.044.