## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2083

## Pengukuran Perangkat Lunak Untuk Effort Estimation dengan Teknik Pembelajaran Mesin
Maria Rosario Borroek 1 , Errissya Rasywir 2 , Yovi Pratama 2
1 Sistem Informasi, Program Studi Imu Komputer, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia
2 Teknik Informatika , Program Studi Imu Komputer, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1 diamar_ros@yahoo.com, 2 errissya.rasywir@gmail.com, 3 yovi.pratama@gmail.com
Abstrak− Software  effort  estimation  adalah  mengestimasi  sejumlah  sumber  daya  yang  diperlukan  dalam  mengembangkan perangkat lunak. Untuk itu software effort estimation merupakan hal yang penting sehingga perlu melihat pengaruh pengukuran perangkat  lunak  terhadap  software  effort  estimation  yang  dilakukan  dengan  teknik  pembelajaran  mesin.Berdasarkan  hal tersebut  peneliti  mencoba  membangun  sebuah  sistem  yang  mampumelakukan  pengukuran  perangkat  lunak.Pada penelitianinidilakukan eksperimen terhadap teknik pengukuran perangkat lunak (FPA, FPA dengan Sugeno fuzzy dan FPA dengan mamdani fuzzy). Tiga Jenis teknik tersebut dikomparasi dengan tiga data proyek untuk selanjutnya dilakukan software effort estimation.Untuk evaluasi, penelitianini melakukan evaluasi menggunakan penilaian Developer sebagai Sistem Analis Proyek.Hasil  penelitian  bahwa  nilai  LOC  dan  effort  pada  sebuah  sistem  yang  sama  dapat  berbeda  jika  dihitung  dengan penggunaan metode FPA, FPA Mamdany fuzzy dan FPA Sugeno Fuzzy. Nilai LOC dan Effort tertinggi dihasilkan oleh FPA Mamdany Fuzzy pada Proyek DUMAS POLDA SUMSEL. Sedangkan nilai effort terendah dan LOC terendah dihasilkan oleh FPA  Sugeno  Fuzzy. Hal ini  dapat  ditelusuri  dari  mekanisme  perhitungan  yang  dilakukan oleh  FPA  Sugeno  Fuzzy  dimana metode  ini  sama  sekali  tidak  menghitung  nilai  input  ,  output  ,  file,  query  dan  interface.  Perhitungan  FPA  Sugeno  fuzzy dilakukan dengan cara kasar hanya menilai dari kesulitan pembuatan sistem. Untuk menaikkan harga suatu proyek agar dihargai lebih tinggi Metode FPA Mamdani Fuzzy lebih direkomendasikan.
Kata Kunci: FPA, Mamdani, Sugeno, Fuzzy, Effort
Abstract− Software effort estimation is to estimate the amount of resources needed in developing the software. For that software effort estimation is important so need to see the effect of software measurement to software effort estimation which is done by machine learning technique. Based on this the researcher tries to build a system capable of measuring software. In this study experiments on software measurement techniques (FPA, FPA with Sugeno fuzzy and FPA with mamdani fuzzy). The three types of techniques are compared with the three project data for further software effort estimation. For evaluation, this study evaluates using the assessment of the Developeras Analyst of the Project. The results of the study that the LOC and effort values on a similar system can be different if calculated by the use of FPA, Fam Mamdany fuzzy and FPA Sugeno Fuzzy. The highest  LOC  and Effort  values  are  generated  by  FPA Mamdany  Fuzzy  on  Project DUMAS  POLDA  SUMSEL.  While the lowest effort value and lowest LOC produced by FPA Sugeno Fuzzy. This can be traced from the calculation mechanisms performed by FPA Sugeno Fuzzy where this method does not count the input, output, file, query and interface values at all. The calculation of FPA Sugeno fuzzy is done by roughly judging only from the difficulty of making the system. To raise the price of a project in order to be rewarded higher FAT methods Mamdani Fuzzy is recommended.
Keywords : FPA, Mamdani, Sugeno, Fuzzy, Effort.

## 1. PENDAHULUAN
Software  effort  estimation atau  estimasi  usaha  perangkat  lunak  adalah  bagian  penting  dari  sebuah  manajemen proyek.Estimasi  yang  akurat  membantu  kita  menyelesaikan  proyek  dalam  waktu  dan  anggaran  yang  telah ditentukan.Terdapat berbagai teknik, model estimasi dan tools untuk estimasi perangkat lunak [1], [2]. Berbagai  penelitian  terdahulu  telah melakukan software  effort  estimation dengan  berbagai  metode,  baik metode non pembelajaran mesin maupun pembelajaran mesin. Beberapa metode estimasi usaha perangkat lunak dengan  metode  non  pembelajaran  mesinantara  lain  SLIM,  COCOMO, use  case  point ,  dan  metode  analogi sherpped .    Penelitian software  effort  estimation yang  dikembangkan  dengan  pembelajaran  mesin  antara  lain penggunaan jaringan syaraf tiruan [3], supportvector machine [4], [5], naïve bayes ; k-nearest neighbor [2], fuzzy; serta liner  regression [6]–[8].  Kemudian  penelitian  eksperimen  Seleksi  Fitur  Pada  Parameter  Proyek  Untuk Software  Effort  Estimation dengan K-Nearest  Neighbors berhasil  menurunkan  nilai  error  estimasi  [1], [3],  [9]. Selain itu penulis juga pernah melakukan perhitungan besaran fungsional dengan menggunakan COSMIC dataset yang dikemas dengan Case Based [10], [11] . Hasil penelitian tersebut menemukan bahwa software effort estimation yang dilakukan dengan teknik pembelajaran mesin menghasilkan nilai estimasi yang lebih baik dengan nilai error yang lebih kecil dibanding dengan teknik non pembelajaran mesin.
Software  effort  estimation sangat  tergantung  pada  variabel  perhitungan  dari  ukuran  perangkat lunak[12].Semakin akurat mengestimasi pengukuran perangkat lunak maka semakin akurat dalam software effort estimation [3] . Dalam  melakukan  pengukuran  perangkat  lunak  terdapat  berbagai  metode  yang  dapat digunakanmisalnya line of code (LOC), function point analysis metoda FPAdan COSMIC, FPA dengan Mamdani Fuzzy [4] .
Tantangan  yang  dihadapi  oleh  pengembang  adalah  bagaimana  melakukan  pengukuran  perangkat lunaksecara  akurat.Pengukuran  perangkat  lunak  dapat  menentukan  biaya  perangkat  lunak  yang  terlampir  pada tahap awal proyek pengembangan software .Namun, pengukuran perangkat lunaksulit dilakukan karena nilainya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2083
tidak menentu  dan tidak akurat. Hal tersebut karena hanya sedikit detail yang diketahui tentang proyek di awal pengembangan software . Terdapat  beberapa kelemahan dari  metode pengukuran perangkat  lunak formal antara lain nilai pengukuran yang bergantung pada desain  atau impementasi  sistem, proses pengukuran software yang belum  terdapatnya  standar  pengukurnya.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk menemukan metode pengukuranterbaik dalam melakukan software effort estimation dengan teknik pembelajaran mesin.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut merupakan tahapan penulis dalam melakukan penelitian, yaitu:
1. Penelitian Awal
Pada tahapan ini dikumpulkan bahan penelitian dari berbagai sumber pustaka, seperti buku, jurnal (baik cetak maupun  online),  prosiding,  majalah,  artikel  dan  sumber  lain  yang  relevan.  Masalah  yang  dibahas  adalah bagaimana pengaruh metode pengukuran perangkat lunak terhadap software effort estimation yang dilakukan dengan  teknik  pembelajaran  mesin,  metode  pengukuran  perangkat  lunakapa  yang  paling  akurat  dalam mengukur software serta  bagaimana  melakukan  pengukuran  perangkat  lunak  secara  otomatis . Teori  yang diambil  tentang software  estimation  effort ,  pengukuran  perangkat  lunak ,  FPA,  FPA  dengan  Sugeno  fuzzy dan FPA dengan mamdani fuzzy , k-nearest neighbor dan SVM yang akan diujikan guna melakukan eksperimen yang dibahas dalam penelitian ini.
2. Pengumpulan Data
Data diambil dari beberapa proyek perangkat lunak. Proyek tesebut antara lain: Sistem Pengaduan Masyarakat POLDA (DUMAS Sumsel), SIMPEG BKD OKI Sumsel dan RSFD Activity System (RAS) BTN Pusat Jakarta. Proyek  tersebut  merupakan  proyek  yang  sudah  final  dan  berupa source  code dengan  Bahasa  pemrograman PHP yang dibangun dengan framework codeigniter.
3. Melakukan Software Sizing untuk Software Effort Estimation
Kegiatan  ini  berupa  pengukuran  perangkat  lunakyang  mana  hasil  pengukuran  tersebut  digunakan  dalam melakukan software  effort  estimation .  Kemudian  hasil effort  estimation akan  dievaluasi.  Berikut  gambar  2 adalah gambaran secara umum mengenai skema sistem penelitian yang dilakukan:

## Gambar 1. Gambar Alur Riset
4. Melakukan Perbandingan Metoda
Kegiatan ini melakukan eksperimen dengan cara melakukan komparasi terhadap beberapa metode pengukuran perangkat  lunak( FPA,  FPA  dengan  Sugeno  fuzzy dan FPA  dengan  mamdani  fuzzy ).  Kemudian  hasil pengukuran dengan 3 metode tersebut dilakukan software effort estimation. Alur Eksperimen telah dijelaskan dalam sistem eksperimen pada gambar gambar 2 di atas.
5. Evaluasi Hasil
Pada  kegiatan  ini  dilakukan  evaluasi  dan  analisis  terhadap  hasil  estimasi  proyek  perangkat  lunak  dengan menggunakan  sistem  eksperimen  penelitian  yang  telah  dibangun.  Hasil  evaluasi  dianalisis  yakni  dengan mengukur nilai Effort.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2083

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Komparasi Proyek dan Metode Software Sizing
Proyek yang akan dianalisis pada penelitian ini, antara lain: 1. Sistem Pengaduan Masyarakat POLDA Sumsel (Sumatera Selatan)
2. Sistem Kepegawaian kabupaten Ogan Komering Ilir (Sumatera Selatan)
3. RSFD Activity System pada Kantor BTN Pusat Jakarta
Dengan metode software sizing yang digunakan adalah 3 jenis metode yakni: 1. Function Point Analysis metoda FPA
2. FPA dengan Sugeno Fuzzy
3. FPA dengan Mamdani Fuzzy Data-data proyek yang digunakan antara lain disajikan dalam:
1. Tabel Line of Code dari Setiap Proyek tersebut
2. Diagram Use Case setiap Proyek
3. Tampilan Sistem setiap Proyek
Untuk perhitungan Line of Code (LOC) setiap proyek yang dikomparasi dilakukan secara otomatis dengan menggunakan sebuah function penghitung LOC. Berikut adalah isi dari function LOC yang digunakan:
$fileCounter = array('php'); $totalLines = countLines('.', $fileCounter); echo $totalLines." lines in the current folder<br>"; echo $totalLines - $fileCounter['gen']['commentedLines'] - $fileCounter['gen']['blankLines'] ." actual lines of code (not a comment or blank line)<br><br>";
foreach($fileCounter['gen'] as $key=>$val) { echo ucfirst($key).":".$val."<br>"; } echo "<br>"; foreach($fileCounter as $key=>$val) { if(!is_array($val)) echo strtoupper($key).":".$val." file(s)<br>"; } function countLines($dir, &$fileCounter) { $_allowedFileTypes = "(html|htm|phtml|php|js|css|ini)"; $lineCounter = 0; $dirHandle = opendir($dir); $path = realpath($dir); $nextLineIsComment = false; if($dirHandle) { while(false !== ($file = readdir($dirHandle))) { if(is_dir($path."/".$file) && ($file !== '.' && $file !== '..')) { $lineCounter += countLines($path."/".$file, $fileCounter); } elseif($file !== '.' && $file !== '..') { //Check if we have a valid file $ext = _findExtension($file); if(preg_match("/".$_allowedFileTypes."$/i", $ext)) { $realFile = realpath($path)."/".$file; $fileHandle = fopen($realFile, 'r'); $fileArray = file($realFile); //Check content of file: for($i=0; $i<count($fileArray); $i++) { if($nextLineIsComment) { $fileCounter['gen']['commentedLines']++; //Look for the end of the comment block if(strpos($fileArray[$i], '*/')) { $nextLineIsComment = false; } } else { //Look for a function if(strpos($fileArray[$i], 'function')) { $fileCounter['gen']['functions']++; } //Look for a commented line if(strpos($fileArray[$i], '//')) { $fileCounter['gen']['commentedLines']++; } //Look for a class if(substr(trim($fileArray[$i]), 0, 5) == 'class') { $fileCounter['gen']['classes']++; } //Look for a comment block if(strpos($fileArray[$i], '/*')) { $nextLineIsComment = true; $fileCounter['gen']['commentedLines']++;

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2083
$fileCounter['gen']['commentBlocks']++; } //Look for a blank line if(trim($fileArray[$i]) == '') { $fileCounter['gen']['blankLines']++; } } } $lineCounter += count($fileArray); } //Add to the files counter $fileCounter['gen']['totalFiles']++; $fileCounter[strtolower($ext)]++; } } } else echo 'Could not enter folder'; return $lineCounter; } function _findExtension($filename) { $filename = strtolower($filename) ; $exts = split("[/\\.]", $filename) ; $n = count($exts)-1; $exts = $exts[$n]; return $exts; } Fungsi tersebut menghitung file-file berikut yang tedapat dalam baris program setiap proyek, antara lain:
Tabel 1 . File Yang Dihitung Otomatis Oleh Function LOC Counter
FILE YANG DIHITUNG OTOMATIS OLEH FUNCTION LOC COUNTER 1. lines in the current folder 2. PHP 3. actual lines of code (not a comment or blank line) 4. JPG 5. TotalFiles 6. CGIECHO 7. BlankLine 8. CGIEMAIL 9. CommentedLines 10. CGI 11. Functions 12. CSS 13. Classes 14. PNG 15. CommentBlocks 16. JS:114 file(s) 17. php file 18. TTF:2 file(s) 19. HTACCESS 20. JPEG:2 file(s) 21. GIF 22. DB 23. SQL 24. ERROR_LOG
25. HTML
Parameter yang dinilai dalam perhitungan FPA diperoleh dari perhitungan file di atas dan nilai berikut:
Tabel 2. Parameter Perhitungan TUFP Parameter Keterangan External Input (EI) Interface untuk memasukan data pada aplikasi. External Output (EO) output yang dihasilkan. External Inquiry (EQ) query terhadap data yang tersimpan InternalLogical File (ILF)
logik penyimpan data.
ExternalInterface File (EIF) komunikasi data pada parangkat/mesin yang lain.
3.2 Analisis Nilai Line Of Code Software
Tabel 3. Analisis LOC Sistem Pengaduan Masyarakat POLDA (DUMAS POLDA Sumsel)
Baris Koding Interface Sistem
139563 lines in the current folder 93415 actual lines of code (not a comment or blank line) TotalFiles:596 BlankLines:15854 CommentedLines:30294 Functions:8393 Classes:60 CommentBlocks:565 0:php file(s)
PHP:231 file(s)
JPG:49 file(s)
CGIECHO:3 file(s)
CGIEMAIL:3 file(s)
CGI:6 file(s) CSS:14 file(s) PNG:70 file(s) JS:114 file(s) TTF:2 file(s) JPEG:2 file(s)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2083
HTACCESS:6 file(s)
GIF:46 file(s) SQL:4 file(s)
HTML:43 file(s)
DB:2 file(s) ERROR_LOG:1 file(s)
Tabel 4. Perhitungan Total Udjasted Function Point (TUFP) Sistem Pengaduan Masyarakat POLDA (DUMAS
POLDA Sumsel) TUFP Complexity Low Medium High Decription Point  Bobot  Point  Bobot  Point  Bobot External Input (EI) 5 3 6 4 3 6 External Output (EO) 0 4 3 5 0 7 External Inquiry (EQ) 0 3 4 4 0 6 InternalLogical File (ILF) 0 7 596 10 0 15 ExternalInterface File (EIF) 0 6 0 7 0 10
Tabel 5. Analisis LOC Sistem Kepegawaian BKD Ogan Komering Ilir (SIMPEG BKD OKI Sumsel)

## Baris Koding Interface Sistem
155442 lines in the current folder
108107 actual lines of code (not a comment or blank line)
TotalFiles:993 CommentedLines:27244 BlankLines:20091 Functions:6592 Classes:131 CommentBlocks:1569 0:php file(s) HTACCESS:10 file(s)
SQL:1 file(s) PHP:265 file(s) HTML:45 file(s)
TXT:6 file(s)
Tabel 6. Perhitungan Total Udjasted Function Point (TUFP) Sistem Kepegawaian BKD Ogan Komering Ilir (SIMPEG BKD OKI Sumsel)
TUFP Complexity Low Medium High Decription Point  Bobot  Point  Bobot  Point  Bobot External Input (EI) 5 3 5 4 3 6 External Output (EO) 0 4 3 5 0 7 External Inquiry (EQ) 0 3 1 4 0 6 InternalLogical File (ILF) 0 7 993 10 0 15 ExternalInterface File (EIF) 0 6 0 7 0 10
Tabel 7. Nilai Line Of Code ProyekRSFD Activity System (RAS) BTN Pusat Jakarta
233695 lines in the current folder 152335 actual lines of code (not a comment or blank line)
TotalFiles:1671 BlankLines:34512 Classes:205 Functions:9150 CommentedLines:46848 CommentBlocks:2848
0:php file(s) HTACCESS:9 file(s) PHP:246 file(s)
XLSX:12 file(s) PNG:215 file(s) CSS:92 file(s) GIF:106 file(s) JS:554 file(s) SH:1 file(s) TXT:17 file(s) HTM:34 file(s) SWF:5 file(s) JPG:76 file(s) SWC:1 file(s) AS:2 file(s) PSD:4 file(s) GZ:1 file(s)
MD:1 file(s) DOCX:23 file(s) MMAP:4 file(s)
PPT:1 file(s)
PDF:7 file(s) RAR:3 file(s) SQL:2 file(s) XLS:13 file(s) JPEG:1 file(s) TTF:3 file(s) EOT:1 file(s) SVG:1 file(s) WOFF:1 file(s)
OTF:1 file(s)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2083
HTML:223 file(s) GITIGNORE:1 file(s) LESS:9 file(s) TIF:1 file(s) Tabel 8. Nilai Line Of Code Proyek RSFD Activity System (RAS)  BTN Pusat Jakarta
TUFP Complexity Low Medium High Decription Point  Bobot  Point  Bobot  Point  Bobot External Input (EI) 12 3 5 4 6 6 External Output (EO) 0 4 23 5 0 7 External Inquiry (EQ) 0 3 0 4 0 6 InternalLogical File (ILF) 0 7 1671 10 0 15 ExternalInterface File (EIF) 0 6 0 7 0 10 Keterangan: 1. Data External Input (EI) : Jumlah file Interface untuk memasukan data pada aplikasi.
a. Low : Terdapat12 Modul untuk task input pada sistem yang mudah dibangun.
b. Medium : Terdapat 5 Modul untuk task input pada sistem yang medium dibangun.
c. High : Terdapat 6 Modul untuk task input pada sistem yang sulit dibangun.
2. Data External Output (EO): Jumlah output yang dihasilkan.
a. Low : Terdapat 0 Modul untuk task input pada sistem yang mudah dibangun.
b. Medium : Terdapat 23 Modul task input pada sistem yang medium dibangun.
c. High : Terdapat 0 Modul untuk task input pada sistem yang sulit dibangun.
3. External Inquiry (EQ) : Jumlah query terhadap data yang tersimpan
a. Low : Terdapat 0 Modul untuk task input pada sistem yang mudah dibangun.
b. Medium : Terdapat 4 Modul untuk task input pada sistem yang medium dibangun.
c. High : Terdapat 0 Modul untuk task input pada sistem yang sulit dibangun.
4. Internal Logical File (ILF) : Jumlah file yang terdapat dalam sistem.
a. Low : Terdapat 0 Modul untuk task input pada sistem yang mudah dibangun.
b. Medium : Terdapat 1671 Modul untuk task input pada sistem yang medium dibangun.
c. High : Terdapat 0 Modul untuk task input pada sistem yang sulit dibangun.
5. External Interface File (EIF): Keterhubungan sistem dengan device lain (0 jika standalone )
a. Low : Terdapat 0 Modul EIF untuk task input pada sistem yang mudah dibangun.
b. Medium : Terdapat 0 Modul EIF untuk task input pada sistem yang medium dibangun.
c. High : Terdapat 0 Modul EIF untuk task input pada sistem yang sulit dibangun.
3.2  Analisis Perhitungan Keseluruhan Sistem dan Metode
Pada  sub  bab  ini  dijelaskan  analisis  perhitungan  sistem  DUMAS  POLDA  SUMSEL,  SIMPEG  BKD  OKI SUMSEL dan RAS BTN PUSAT Jakarta. Analisis yang dilakukan meliputi nilai Line Of Codes (LOC) dan Effort pada ketiga sistem yang diujicobakan. Berikut tabel 103 merupakan analisis keseluruhan sistem dan metode yang diujicobakan.
Tabel 9. Analisis Perhitungan Keseluruhan Sistem dan Metode Metode No Proyek Lines of Codes (LOC) Effort FPA 1 Sistem Pengaduan Masyarakat POLDA (DUMAS Sumsel) 467.994,24 35.145.647,83 2 SIMPEG BKD OKI Sumsel 779.255,82 63.819.856,39 3 RSFD Activity System (RAS) BTN Pusat Jakarta 1.666.732,87 1.553364.512 FPA Mamdani Fuzzy 1 Sistem Pengaduan Masyarakat POLDA (DUMAS Sumsel) 24.384.583,44 3.586.039.820 2 SIMPEG BKD OKI Sumsel 40.350.873,56 6.464.547.040 3 RSFD Activity System (RAS) BTN Pusat Jakarta 82,926,477,06 15.016.240.703 FPA Sugeno Fuzzy 1 Sistem Pengaduan Masyarakat POLDA (DUMAS Sumsel) 7.334,1294 271,736,5039 2 SIMPEG BKD OKI Sumsel 7.281,087 269.438,5524 3 RSFD Activity System (RAS) BTN Pusat Jakarta 11.625,603 465.828,7406

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2083
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  nilai  LOC  dan effort pada  sebuah  sistem  yang  sama  dapat  berbeda  jika dihitung  dengan  penggunaan  metode  FPA,  FPA Mamdany  fuzzy  dan  FPA  Sugeno  Fuzzy.  Nilai  LOC  tertinggi dihasilkan oleh FPA Mamdany Fuzzy pada  Sistem  Pengaduan Masyarakat  POLDA (DUMAS  Sumsel). Begitu juga  nilai Effort tertinggi,  juga  dihasilkan  FPA  Mamdany  Fuzzy  pada  Sistem  Pengaduan  Masyarakat  POLDA (DUMAS Sumsel). Sedangkan Nilai effort terendah sekaligus LOC terendah dihasilkan oleh FPA Sugeno Fuzzy. Hal ini dapat ditelusuri dari mekanisme perhitungan yang dilakukan oleh FPA Sugeno Fuzzy dimana metode ini sama  sekali  tidak  menghitung  nilai  input  ,output,  file,  query  dan  interface.  Perhitungan  FPA  Sugeno  fuzzy dilakukan dengan cara kasar hanya menilai dari kesulitan pembuatan sistem.
Gambar 2. Kurva Perbandingan Nilai LOC yang dihasilkan Tiga Proyek dengan Tiga Metode (FPA, FPA Mamadani Fuzzy dan FPA Sugeno Fuzzy)
Dari gambar 2 yang dihasilkan kurva di atas dapat dilihat bahwa Nilai LOC yang dihasilkan sangat berbeda dan sangat signifikan. Nilai tertinggi dihasilkan oleh FPA Mamdani Fuzzy. Terendah dihasilkan FPA Sugeno Fuzzy

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa nilai LOC dan effort pada sebuah sistem yang sama dapat berbeda jika dihitung dengan penggunaan metode FPA, FPA Mamdany fuzzy dan FPA Sugeno Fuzzy. Nilai LOC tertinggi dihasilkan oleh FPA Mamdany Fuzzy pada Sistem Pengaduan Masyarakat POLDA (DUMAS POLDA Sumsel). Nilai Effort tertinggi, juga dihasilkan FPA Mamdany Fuzzy pada  Sistem Pengaduan Masyarakat POLDA (DUMAS  POLDA  Sumsel).    Sedangkan  nilai  effort  terendah  dan  LOC  terendah  dihasilkan  oleh  FPA  Sugeno Fuzzy.  Hal  ini  dapat  ditelusuri  dari  mekanisme  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  FPA  Sugeno  Fuzzy  dimana metode ini sama sekali tidak menghitung nilai input , output , file, query dan interface. Perhitungan FPA Sugeno fuzzy  dilakukan  dengan  cara  kasar  hanya  menilai  dari  kesulitan  pembuatan  sistem.  Walaupun  FPA  Sugeno menghasilkan nilai effort yang rendah, tapi nilai yang dihasilkan lebih merata. Berdasarkan hasil penelitian ini, untuk  menaikkan  harga  suatu  proyek  agar  dihargai  lebih  tinggi  Metode  FPA  Mamdani  Fuzzy  lebih direkomendasikan.  Selanjutnya,  peneitian  ini  perlu  dilakukan  eksperimen  dengan  jumlah  proyek  yang  lebih banyak serta dapat dikembangkan kembali dengan menggunakan metode perhitungan LOC dan Effort lainnya.

## REFERENCES
[1] Y. Pratama and E. Rasywir, “Automatic Cost Estimation Analysis on Datawarehouse Project with Modified Analogy Based Method,” in Proceedings  of  2018  International Conference  on Electrical  Engineering and  Computer  Science, ICECOS 2018 , 2019, pp. 171–176.
[2] R. Sarno and J. Sidabutar, “Comparison of Different Neural Network Architectures for Software Cost Estimation,” in International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications Comparison , 2015, pp. 68–73.
[3] F.  Fachruddin  and  Y.  Pratama,  “Eksperimen  Seleksi  Fitur  Pada  Parameter  Proyek  Untuk  Software  Effort Estimation dengan K-Nearest Neighbor,” J. Inform.  J. Pengemb. IT , vol. 2, no. 2, pp. 53–62, 2017.
[4] B. Demir and L. Bruzzone, “A Novel Active Learning Method in Relevance Feedback for Content-Based Remote Sensing Image Retrieval,” Geosci. Remote Sensing, IEEE Trans. , vol. 53, no. 5, pp. 2323–2334, 2015.
[5] S. Kumari and S. Pushkar, “Comparison and Analysis of Different Software Cost Estimation Methods,” Int.  J.  Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 4, no. 1, pp. 153–157, 2013.
[6] J.  W.  S.  L.  L.  Tang,  “Software,  Improve  Analogy-based  Estimation,  Effort  Principal,  Using  Analysis,  Components Weighting,” in Software Engineering Conference, 2011, vol. 16, no. 2, pp. 11–12.
[7] Y. F. Li, M. Xie, and T. N. Goh, “A study of project selection and feature weighting for analogy based software cost

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2083
estimation,” J. Syst. Softw. , vol. 82, no. 2, pp. 241–252, 2009.
[8] M.  Azzeh,  “A  replicated  assessment  and  comparison of  adaptation  techniques  for  analogy-based  effort  estimation,” Empir. Softw. Eng. , vol. 17, no. 1–2, pp. 90–127, 2012.
[9] N. H. Chiu and S. J. Huang, “The adjusted analogy-based software effort estimation based on similarity distances,” J. Syst. Softw. , vol. 80, no. 4, pp. 628–640, 2007.
[10]  A. Idri, F. A. Amazal, and A. Abran, “Analogy-based software development effort estimation: A systematic mapping and review,” Inf. Softw. Technol. , vol. 58, pp. 206–230, 2015.
[11]  A. K. Bardsiri and S. M. Hashemi, “Software Effort Estimation : A Survey of Well-known Approaches,” Ijcse , vol. 3, no. 01, pp. 46–50, 2014.
[12]  S. Kaur, S. Assistant, J. Kaur, S. Faculty, N. Chandigarh, and S. Singh, “Effect of Data Preprocessing on Software Effort Estimation,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 69, no. 25, pp. 975–8887, 2013.