Pembangunan Perangkat Lunak Bantu Pemrioritasan Kebutuhan dengan AHP dan B-Tree

Transkripsi

1 Pembangunan Perangkat Lunak Bantu Pemrioritasan Kebutuhan dengan AHP dan B-Tree Humasak Simanjuntak 1, Deli Saragih ), Desi Silalahi 3 B.Junedi Hutagaol 4 1,2,3,4 Manajemen Informatika, Politeknik Informatika Del 1 humasak@gmail.com, 2 DeliSimarmata@gmail.com, 3 if08014@gmail.com, 4 hutagaoljunedi@gmail.com Abstrak Pendefinisian kebutuhan perangkat lunak sangat penting dalam pengembangan perangkat lunak agar proyek berhasil sesuai dengan kebutuhan client. Kebutuhan tersebut perlu diprioritaskan agar sesuai dengan batasan resource yang ada dan selesai tepat pada waktunya. Beberapa faktor yang mempengaruhi penentuan prioritas kebutuhan pengembangan perangkat lunak, diantaranya: nilai kebutuhan, biaya, resiko, tingkat kesulitan implementasi, tingkat kesuksesan, keterkaitan antara kebutuhan, dan waktu. Pada kajian ini faktor yang digunakan untuk memprioritaskan kebutuhan perangkat lunak adalah faktor resiko. Untuk membantu pemrioritasan kebutuhan dibangun sebuah aplikasi yang menerapkan algoritma AHP dan B-Tree, untuk selanjutnya dilakukan perbandingan hasil pemrioritasan kedua alogoritma tersebut. AHP adalah metode yang digunakan untuk pengambilan keputusan dalam situasi yang memerlukan banyak pertimbangan; B-Tree merupakan sebuah struktur pohon sederhana dan pohon pencarian yang seimbang yang menerapkan konsep eliminasi. Aplikasi menerima masukan sekumpulan kebutuhan yang disimpan dalam file berekstensi.txt dan memprioritaskan sesuai dengan algoritma yang dipilih. Pengujian fungsionalitas dilakukan dengan melakukan pengujian terhadap kebutuhan dari Sistem Informasi WAS yang dikembangkan oleh 25 orang mahasiswa-mahasiswi Politeknik Informatika Del Program Studi Manajemen Informatika dalam waktu 5 bulan. Hasil pengujian menunjukkan B-Tree lebih cepat dalam memprioritaskan karena tidak membandingkan semua kebutuhan sedangkan pemrioritasan dengan algoritma AHP lebih akurat karena membandingkan setiap kebutuhan. Kata kunci: AHP, B-Tree, pemrioritasan kebutuhan 1. Pendahuluan Pada pengembangan sebuah perangkat lunak, penting untuk mendefinisikan kebutuhan pengembangan dengan jelas agar proyek bisa berhasil sesuai dengan batasan resource yang disepakati dan sesuai dengan kebutuhan client [1]. Tetapi pendefinisian kebutuhan yang tidak jelas mengakibatkan kebutuhan pengembangan akan selalu berubah dan sulit untuk menentukan urutan prioritas kebutuhan. Hal ini menimbulkan kendala dalam proses pengembangan sehingga perangkat lunak yang dihasilkan sering tidak sesuai dengan keinginan client dan tidak selesai tepat waktu. Oleh karena itu, client dan pihak pengembang harus bekerjasama untuk menentukan prioritas kebutuhan perangkat lunak. Penentuan prioritas akan sangat membantu dalam penyusunan rencana kerja dan pengerjaan proyek [3]. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi penentuan prioritas kebutuhan perangkat lunak,yaitu: nilai kebutuhan, biaya, resiko, tingkat kesulitan implementasi, tingkat kesuksesan, keterkaitan antara kebutuhan, dan waktu [2]. Banyak metode yang dapat digunakan dalam menentukan prioritas kebutuhan, diantaranya Analytic Hierarchy Process (AHP), Hierarchy AHP, Spanning Tree Matrix, Bubble Sort, Binary Search Tree, Priority Groups [1]. Tiap metode tersebut memiliki cara kerja, struktur dan perbandingan yang berbeda-beda. Pada kajian ini dianalisis pemrioritasan kebutuhan perangkat lunak dengan menggunakan dua buah metode yang sering digunakan, yaitu AHP dan B- Tree. Kedua metode tersebut akan dibandingkan untuk memperoleh metode yang paling baik. Kajian ini juga akan menghasilkan sebuah perangkat lunak yang menerapkan metode AHP dan B-Tree dalam melakukan pemrioritasan kebutuhan perangkat lunak 2. Kebutuhan dan Pemrioritasan Kebutuhan Perangkat Lunak 2.1 Kebutuhan Perangkat Lunak Kebutuhan pengguna (user requirement) adalah gambaran fungsional dan non-fungsional kebutuhan pengguna yang tidak memiliki latar belakang teknis yang cukup. Requirements engineering adalah tahap awal sebuah pengembangan perangkat lunak, yaitu pengumpulan, pemahaman dan pengelompokan kebutuhan pengguna (user requirements). Requirement engineering merupakan tahap yang sangat penting, terutama karena banyaknya kegagalan pengembangan perangkat lunak yang disebabkan oleh ketidak-konsistenan, ketidak-lengkapan, dan ketidak-benaran dari spesifikasi kebutuhan [6]. Oleh 82 ISSN:

2 karena itu, masalah kebutuhan menjadi masalah yang paling umum dan paling serius dalam pengembangan perangkat lunak. Proses negosiasi antara client dan tim pengembang untuk mendapatkan kesepakatan mengenai kebutuhan dapat dibagi dalam tiga proses besar, yang disebut dengan The Three Dimensions of Requirements Engineering [6]. Gambar The Three Dimensions of Requirements Engineering dapat dilihat pada Gambar 1. kebutuhan mereka dengan jelas. Selain itu, tim pengembang juga tidak memahami masalah dan lingkup sistem. Kedua pihak juga berkomunikasi dengan bahasa dan cara pandang yang berbeda. 3. Ketidak-jelasan Ketidak-jelasan disebabkan oleh perubahan kebutuhan yang selalu berkembang. Setelah spesifikasi kebutuhan berhasil, perlu dilakukan: 1. Validasi untuk memastikan bahwa kebutuhan sudah benar dan sudah disepakati bersama. 2. Verifikasi untuk memastikan bahwa hasil spesifikasi kebutuhan-kebutuhan sudah ditulis dengan benar. Proses ini melibatkan client untuk menilai dan memberikan respon mengenai hasil pengumpulan kebutuhan. Gambar 6. The Three Dimensions Penjelasan dari Gambar 1 di atas adalah [6]: 1. Requirement Elicitation adalah proses mengumpulkan dan memahami kebutuhan dari user. Pemahaman kebutuhan-kebutuhan yang berbeda antara client dan tim pengembang menjadi akar permasalahan dalam tahap ini. Namun interaksi yang berulang antara client dan pengembang dapat membantu mengatasi masalah tersebut. Beberapa teknik yang dapat diterapkan pada tahap requirement elicitation adalah wawancara, survei, dan kuisioner, requirement workshop, use cases, prototyping. 2. Requirement Specification adalah tahap mendeskripsikan fitur dan fungsi yang diinginkan client. 3. Requirement Validation and Verification Masalah dari requirements elicitation dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori, yaitu: 1. Lingkup Beberapa masalah terkait lingkup kebutuhan adalah tingkat informasi yang dikandung oleh kebutuhan kurang jelas, adanya desain informasi yang tidak dibutuhkan tetapi diikutsertakan dalam pendefinisian kebutuhan yang disebabkan oleh pendefinisian batasan sistem yang jelas. 2. Pemahaman/ pengetahuan Perbedaan pengetahuan antara tim pengembang dan client. Pengetahuan dan kemampuan client yang terbatas mengenai IT dan tidak mengerti 2.2 Pemrioritasan Kebutuhan Perangkat Lunak Pemrioritasan kebutuhan perangkat lunak artinya mengkategorikan kebutuhan berdasarkan tingkat kepentingan ke dalam tiga kategori [5]: 1. Kebutuhan yang sangat penting (kebutuhan yang sebenarnya) yang harus dicakup dalam sistem (Essential). 2. Kemampuan yang berguna untuk mengurangi ketidakefektifan dalam sistem (Useful). 3. Kemampuan atau nilai lebih sebuah sistem yang diharapkan dapat membuat sistem lebih menarik dan dibutuhkan oleh user (orang-orang yang terlibat dalam proyek) tertentu (Desirable). Pemrioritasan kebutuhan diperlukan untuk mengetahui kebutuhan apa yang lebih penting dari kebutuhan yang ada, sehingga perlu menyelesaikan kebutuhan tersebut terlebih dahulu kemudian menyelesaikan urutan kebutuhan yang selanjutnya [2]. Kebutuhan perangkat lunak dapat diprioritaskan berdasarkan banyak faktor dan penilaian yang berbeda-beda dari tiap-tiap pihak yang terlibat dalam pengembangan perangkat lunak. Berikut ini beberapa faktor yang dapat digunakan untuk menentukan prioritas sebuah kebutuhan, yaitu [2]: 1. Nilai kebutuhan Untuk kebutuhan yang mampu memberikan keuntungan yang paling besar dalam sebuah perusahaan akan mendapatkan prioritas paling tinggi. 2. Biaya Semakin banyak jumlah LoC, maka semakin tinggi juga biaya yang dibutuhkan, sebanding dengan jumlah SDM yang terlibat dalam pengembangan. Semakin banyak SDM, semakin tinggi biaya yang dibutuhkan. ISSN:

3 3. Resiko Pemrioritasan ini dilakukan dengan cara mengimplementasikan kebutuhan yang paling penting sehingga perangkat lunak tersebut dapat digunakan. 4. Tingkat kemungkinan sukses Prioritas tertinggi adalah kebutuhan yang dapat dikerjakan tanpa adanya kegagalan pada saat implementasi. Penentuan kebutuhan tersebut dilakukan berdasarkan pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki oleh pengembang. 5. Waktu Pemrioritasan kebutuhan dilakukan berdasarkan waktu yang telah ditentukan. Beberapa kebutuhan akan membutuhkan waktu dan usaha pengerjaan yang lebih banyak dibandingkan dengan resource waktu pengembangan yang sudah ditentukan. 6. Tingkat kesulitan implementasi Pemrioritasan berdasarkan faktor ini akan dimulai dari kebutuhan yang paling mudah sampai kebutuhan yang paling susah diimplementasikan. 7. Keterkaitan antara kebutuhan Kebutuhan yang mendukung prioritas suatu kebutuhan lain yang lebih tinggi akan mendapatkan nilai prioritas yang tinggi juga. 3. Algoritma Banyak algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan pemrioritasan kebutuhan. Pada kajian ini algoritma yang digunakan adalah algoritma AHP dan B-Tree 3.1 AHP (Analytical Hierarchy Process) AHP merupakan teknik yang paling sering digunakan dalam pengambilan keputusan dengan cara membandingkan tiap objek yang ada [7]. AHP terpercaya karena jumlah perulangan yang besar pada perbandingan membuat semakin kecilnya kemungkinan error. Pemrioritasan dengan menggunakan AHP dapat dilakukan dalam beberapa tahap pemrioritasan [8]: 1. Mendefisikan semua elemen (n) yang akan diprioritaskan. 2. Membandingkan semua elemen yang sudah didefinisikan dengan pair-wise comparison dalam sebuah matriks n x n. Pair-wise comparison merupakan metode perbandingan yang membandingkan setiap elemen dengan elemen lainnya dengan cara memberi nilai untuk setiap perbandingan. 3. Menormalisasikan semua nilai dalam matriks untuk menghitung urutan prioritas yang bersifat relatif untuk setiap elemen. 4. Memeriksa konsistensi perbandingan selama memprioritaskan, selalu ada kemungkinan bahwa nilai yang diperoleh dari penghitungan tidak konsisten dan terdapat beberapa error. Consistency Index (CI) merupakan ukuran tingkat keakuratan perbandingan tiap elemen dan sebagai taksiran terhadap kemungkinan error yang muncul pada perbandingan. Dalam membandingkan tingkat kepentingan setiap elemen (tahap 2 algoritma AHP), AHP menggunakan skala prioritas seperti pada tabel 1 berikut ini. TABEL 1 SKALA PERBANDINGAN PRIORITAS[8] Skala Keterangan 1 Elemen a dan b memiliki nilai/tingkat kepentingan yang sama. 3 Elemen a memiliki nilai yang sedikit lebih tinggi daripada b / perbedaan sangat sederhana. 5 Elemen a memiliki nilai yang lebih tinggi daripada b / pada dasarnya sangat perlu 7 Elemen a memiliki nilai yang sangat tinggi dibandingkan b dan sangat berbeda (very strongly) 9 Elemen a memiliki nilai yang sangat tinggi dan b (absolutely/ extrem) 2,4,6,8 Skala menengah antara 2 perbandingan yang saling berdekatan. (These are intermediate scales between two adjacent judgments). Reciprocals Jika Elemen a lebih kecil dari (1/nilai) kebutuhan b Skala prioritas menunjukkan besarnya tingkat prioritas sebuah elemen jika dibandingkan dengan elemen yang lainnya. Thomas Saaty juga mengatakan bahwa semakin banyak elemen yang akan diprioritaskan, maka akan semakin sulit mendapatkan hasil yang konsisten. 3.2 B-Tree B-Tree merupakan bagian dari Tree yang memiliki akar yang disebut root [1]. Adapun struktur dari sebuah Tree secara umum juga menjadi struktur B-Tree. Struktur pohon B-Tree memungkinkan untuk melakukan operasi search, predecessor, successor, minimum, maximum, insert, dan delete [4]. Operasi tersebut dilakukan dalam perbandingan waktu terhadap ketinggian pada B-Tree. B-Tree adalah pohon yang seimbang dimana tidak ada daun yang lebih panjang terhadap daun yang lainnya [4]. B- Tree adalah pohon yang menjaga keseimbangannya dengan mewajibkan semua node berada pada kedalaman yang sama [1]. -keys pada root(t), B- Tree yang memiliki tinggi minimum derajat(t) root mempunyai properties[1]. 84 ISSN:

4 1. Setiap node(n) x mempunyai fields: - N[x], jumlah key yang sekarang disimpan dalam node x. - N[x] key-nya sendiri, disimpan dalam urutan yang menurun, sehingga key key keyn[x][x]. - Leaf[x], sebuah nilai Boolean adalah true jika x sebuah daun dan false jika x adalah sebuah internal node. 2. Semua daun mempunyai kedalaman yang sama, dimana ketinggian dari B-Tree disebut h. 3. Ada batas terendah dan tertinggi pada jumlah key sebuah node yang dapat diisi. Batas ini dinyatakan dalam integer derajat minimum B-Tree: - Setiap simpul selain root harus memiliki paling sedikit key t-1. Setiap internal node selain root mempunyai paling sedikit t anak. Jika tree tidak kosong, root harus mempunyai paling sedikit satu key. - Setiap node dapat berisi paling banyak 2t-1 key. Oleh karena itu, sebuah internal node dapat mempunyai paling banyak 2t anak. Sebuah node dikatakan penuh jika key-nya telah berisi 2t-1 key. 4. Analisis 4.1 Analisis Algoritma AHP Dalam melakukan pemrioritasan kebutuhan, AHP akan melakukan perbandingan untuk setiap kebutuhan. Langkah-langkah perbandingan yang dilakukan pada algoritma AHP: 1. Jika total kebutuhan yang akan diprioritaskan sebanyak n, maka total perbandingan yang harus dilakukan adalah n*(n-1)/2. Semua kebutuhan diletakkan dalam sebuah n n matriks AHP 2. Menghitung jumlah nilai tiap kolom pada matriks perbandingan (x). 3. Normalisasi semua nilai dalam matriks, dengan rumus value/x. Nilai tiap kebutuhan hasil dari normalisasi digunakan untuk menghitung urutan prioritas untuk setiap kebutuhan. 4. Hitunglah jumlah nilai tiap baris dalam matriks AHP yang sudah dinormalisasi tersebut (y). 5. Prioritaskan kebutuhan dengan rumus y/n. 6. Ketika satu kebutuhan dihapus, maka akan kembali melakukan tahap pemrioritasan dari menghitung jumlah nilai tiap kolom pada matriks perbandingan (x) atau langkah kedua sebelumnya. AHP memiliki nilai konsistensi rasio untuk mengukur keakuratan nilai perbandingan yang dimasukkan oleh user. Nilai konsistensi dapat diperoleh dari rumus berikut: -n)/ (n-1) (1) Cara menghitung nilai Eigen ( 1. Transformasi data ke dalam pada matriks n x n, kemudian dikalikan dengan kolom prioritas yang juga ditransformasikan ke dalam matriks n x Menghitung nilai rata-rata ( ): lalu dilakukan penghitungan Consistency Ratio (CR) = CI/RI. Konsistensi ratio yang diharapkan adalah <= 0.1. Untuk menganalisis konsistensi rasio, maka dilakukan percobaan terhadap empat kebutuhan yang merupakan bagian dari studi kasus seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya. Kebutuhan yang diambil hanya empat karena untuk membandingkan dan memberi nilai kebutuhan dalam jumlah besar membutuhkan waktu yang lama. Untuk mendapatkan konsistensi ratio <= 0.1, dibutuhkan kekonsistenan user dalam memasukkan data perbandingan, dimana user harus mengetahui bagaimana tingkat kepentingan dari kebutuhan, dan mengerti akan kebutuhan yang akan diprioritaskan. Contoh kasus nilai pasangan perbandingan yang tidak konsisten sehingga mengakibatkan konsistensi rasio > 0.1 dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3 berikut. Empat kebutuhan disimbolkan dengan R1, R2, R3, dan R4. R1: Membuat ujian baru (informasi ujian) R2: Delete daftar ujian R3: Delete soal ujian R4: Membuat soal baru TABEL 2 PERCOBAAN PEMBERIAN NILAI I R1 R2 R3 R4 R R R R TABEL 3 PERCOBAAN PEMBERIAN NILAI II R1 R2 R3 R4 R R R R Tabel 2 menghasilkan Consistency Ratio = 0,140261, sedangkan tabel 3 menghasilkan Consistency Ratio = (> 0.1) yang berarti kemungkinan error dengan nilai perbandingan antara R3:R4 seperti pada perbandingan di bawah ini terjadi. Hal tersebut terjadi karena pada perbandingan R3 dan R4 terhadap R1, R4 merupakan kebutuhan yang lebih penting dibandingkan R3, padahal nilai perbandingan R3 ISSN:

5 dengan R4, R3 lima kali lebih penting daripada R4. Ketidak-konsistenan data yang terjadi dapat terjadi karena data berikut ini: R1 : R3 = 1 : 5 R1 : R4 = 1 : 2 Sehingga: R3 : R4 = 5 : 2 Yang artinya R3 = 0. 4 R4 Pada tabel diberikan nilai sebesar Analisis terhadap Struktur Data B-Tree Dalam pemrioritasan kebutuhan, B-Tree menggunakan konsep eliminasi. Contoh, apabila R1 yang akan dimasukkan lebih rendah prioritasnya daripada R2 dimana R2 merupakan elemen yang sudah tersimpan dalam node, maka R1 tersebut hanya akan dibandingkan dengan kebutuhan yang ada di sebelah kanan R2 saja. Pemrioritasan kebutuhan dengan menggunakan B-Tree dilakukan dengan tahapan berikut: 1. Mengumpulkan seluruh kebutuhan yang akan diprioritaskan 2. Membuat sebuah node B-Tree. 3. Pilih satu kebutuhan (kebutuhan ke -i) dan tempatkan ke dalam node root sebagai elemen pertama. 4. Bandingkan kebutuhan i+1 dengan kebutuhan pada node root. Jika lebih rendah prioritasnya, maka kebutuhan diletakkan di sebelah kiri root tersebut, dan apabila prioritasnya lebih tinggi maka diletakkan di sebelah kanan elemen pada root. 5. Apabila jumlah elemen pada sebuah node = 2n dimana n adalah orde B-Tree yang digunakan. 6. Untuk melakukan pembacaan urutan kebutuhan dilakukan dengan membaca B-Tree dari node yang paling kiri menuju arah kanan node. Untuk menjaga keseimbangan, maka perlu menentukan maksimum elemen. Berikut contoh kasus elemen pada node yang sudah penuh dan melakukan split. Jika node sudah penuh, dan kita ingin meng-insert elemen baru yaitu R5, maka R5 akan dibandingkan dengan elemen dalam node. Jika elemen R5 tidak lebih penting dari elemen R1, maka R5 akan di-insert di sebelah kiri R1. Proses insert dapat dilihat pada Gambar 2 berikut. Gambar 7. Insert Kebutuhan Pemrioritasan dengan metode B-Tree, pada saat kebutuhan di-insert dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 8. Pemrioritasan dengan B-Tree Gambar 3 menunjukkan ketika R8 akan diinsert pada B-Tree, R8 dibandingkan terhadap R11, karena R8 lebih tinggi prioritasnya daripada R11 maka R8 akan dibandingkan dengan elemen di sebelah kanan R11. R8 lebih rendah prioritasnya dibanding dengan R3 maka R8 akan dibandingkan dengan child node yang ada di sebelah kiri R3. R8 lebih tinggi prioritasnya dibandingkan dengan R16, maka akan dibandingkan ke R5. R5 lebih tinggi prioritasnya daripada R8, sehingga R8 diletakkan di sebelah kiri R Studi Kasus Studi kasus yang digunakan pada kajian ini adalah sebuah proyek pengembangan sistem informasi yang dikembangkan oleh 25 orang mahasiswa-mahasiswi Politeknik Informatika Del Program Studi Manajemen Informatika dalam waktu 5 bulan. Sistem informasi WAS (Whiteboard Academic Suite) adalah suatu sistem informasi yang akan sangat membantu suatu universitas pada bagian administrasi dan proses perkuliahan. Salah satu modul yang dikembangkan pada system informasi ini adalah ujian online. Sistem ini tidak berhasil dikerjakan 100%, karena masalah pengelolaan prioritas kebutuhan yang tidak begitu diperhitungkan. Berikut beberapa kebutuhan ujian online yang digunakan sebagai bahan pengujian. 86 ISSN:

6 TABEL 4 DAFTAR KEBUTUHAN BAHAN PENGUJIAN Kebutuhan R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 R12 R13 R14 R15 R16 Modul Examination Online Membuat ujian baru (informasi ujian) Delete daftar ujian Delete soal ujian Membuat soal baru Edit soal ujian Memilih tipe soal (pilihan berganda, essay) Menampilkan soal ujian Merandom soal ujian Menampilkan durasi ujian Menghitung nilai ujian Save without submit Submit and finish ujian Menampilkan detail nilai semua ujian Menampilkan history ujian Update nilai hasil ujian Memeriksa jawaban peserta ujian Pemrioritasan kebutuhan perangkat lunak diawali dengan melakukan perbandingan berpasangan dari setiap kebutuhan. Proses perbandingan setiap kebutuhan dapat dilihat pada Gambar 5 berikut: 5. Implementasi Perangkat Lunak Bab ini menjelaskan spesifikasi dari perangkat lunak yang digunakan untuk memprioritaskan kebutuhan suatu perangkat lunak yang dikembangkan dengan algoritma AHP dan B-Tree. Berikut spesifikasi kebutuhan perangkat lunak dengan algoritma AHP: 1. Aplikasi akan menerima masukan berupa dokumen teks berekstensi.txt yang berisi kebutuhan-kebutuhan perangkat lunak yang akan dikembangkan. 2. Aplikasi akan menampilkan matriks sebanyak kebutuhan x kebutuhan. Kemudian user dapat memberi nilai untuk setiap perbandingan. Masukan untuk nilai perbandingan setiap kebutuhan dinyatakan dengan skala nilai 1-9. Aplikasi akan menghitung semua nilai masukan dan menghasilkan prioritas kebutuhan. 3. Dapat menghitung konsistensi rasio perbandingan kebutuhan pada algoritma AHP. 4. Mampu menampilkan list kebutuhan yang telah diprioritaskan kepada user. Diagram alir algoritma AHP untuk semua proses yang dijalankan sistem pendukung keputusan pemrioritasan kebutuhan perangkat lunak dapat dilihat pada Gambar 4 berikut. Gambar 10. Diagram Alir Algoritma AHP untuk Setiap Kebutuhan Setelah perbandingan berpasangan dilakukan, kemudian proses selanjutnya adalah proses perhitungan nilai intensitas pemrioritasan kebutuhan. Proses perhitungan nilai intensitas pemrioritasan kebutuhan ini dimulai dengan melakukan pengkuadratan matriks yang dihasilkan pada saat perbandingan berpasangan, kemudian dilanjutkan proses normalisasi matriks kuadrat tersebut, dan penghitungan konsistensi rasio. Gambaran umum proses analisis pemrioritasan kebutuhan perangkat lunak dapat dilihat pada Gambar 6 berikut: Gambar 11. Diagram Alir Aplikasi Pemrioritasan Kebutuhan dengan AHP Gambar 9. Diagram Alir Pemrioritasan Kebutuhan dengan AHP Berikut spesifikasi kebutuhan perangkat lunak dengan B-Tree: 1. Aplikasi akan menerima masukan berupa dokumen teks berekstensi.txt yang berisi ISSN:

7 kebutuhan-kebutuhan perangkat lunak yang akan dikembangkan. 2. Aplikasi menerima masukan berupa pilihan kebutuhan yang lebih penting dari dua kebutuhan yang dibandingkan. Nilainya berupa 1 dan 0. Contoh jika R1 lebih penting dibandingkan dengan R2, maka nilai R1 di-set menjadi 1, dan aplikasi akan menempatkan pada node dalam B-Tree yang sesuai. Proses pemrioritasan B-Tree diawali dengan penentuan orde B-Tree yang akan digunakan lalu melakukan inisialisasi. Proses penambahan data dilanjutkan dengan penyajian hasil dari proses sebelumnya. Diagram alir B-Tree secara umum dalam melakukan semua proses pada sistem dapat dilihat pada Gambar 7 berikut: Mulai Menentukan Orde dan Inisialisasi b-tree Pemasukan data Tidak Ya Penambahan data Penyajian hasil proses Proses lain Tidak Ya Gambar 13. Diagram Alir Algoritma Penambahan Elemen dalam B-Tree Antarmuka perangkat lunak yang dibangun untuk memprioritaskan kebutuhan suatu perangkat lunak terdiri dari satu antarmuka. Gambar antarmuka aplikasi dari AHP dan B-Tree dapat dilihat pada Gambar 9 dan Gambar 10. Selesai Gambar 12. Diagram Alir Aplikasi Pemrioritasan dengan B-Tree Proses pembuatan dan penambahan data pada B-Tree merupakan peletakan elemen tersebut pada posisi yang tepat sehingga susunan dan struktur dari B-Tree tetap terjaga. Proses pembuatan dan penambahan data dalam B-Tree dapat dilihat dari Gambar 8 berikut. Gambar 14. Antarmuka Perangkat Lunak AHP Gambar 15. Antarmuka Perangkat Lunak B-Tree 88 ISSN:

8 6. Pengujian Pengujian dilakukan pada 5 user yang akan memberikan nilai terhadap perbandingan kebutuhan. User ini merupakan user yang terlibat dalam pengerjaan project WAS. Berikut ini akan dijelaskan salah satu pengujian yang dilakukan oleh kelima user tersebut. Salah satu contoh input untuk algoritma AHP yang diberikan oleh user II terhadap kebutuhan ditunjukkan pada Gambar 11 berikut: TABEL 6 HASIL PEMRIORITASAN OLEH USER II DENGAN B-TREE No R1 R4 R6 R8 R7 R9 R11 R12 R16 R10 R14 R15 R3 R2 R5 R13 Hasil Pemrioritasan Membuat ujian baru(informasi ujian) Membuat soal baru Pilihan type soal(pilber, essay dll) Random soal ujian Menampilkan soal ujian Menampilkan durasi ujian Save without submit Submit and finish ujian Memeriksa jawaban peserta ujian Menghitung nilai ujian Menampilkan history ujian Update nilai hasil ujian Delete soal ujian Delete daftar ujian Edit soal ujian Menampilkan detail nilai semua ujian Gambar 16. Perbandingan Kebutuhan oleh User II Hasil konsistensi ratio yang diperoleh dengan input user II adalah: 0, Hasil pemrioritasan oleh user II dengan algoritma AHP dapat dilihat pada Tabel 5 berikut. TABEL 5 HASIL PEMRIORITASAN OLEH USER II DENGAN AHP No Modul Priority R1 Membuat ujian baru(informasi ujian) 17,98 R4 Membuat soal baru 9,65 R16 memeriksa jawaban peserta ujian 8,61 R14 Menampilkan history ujian 7,70 R15 Update nilai hasil ujian 7,63 R8 Random soal ujian 7,41 R13 Menampilkan detail nilai semua ujian 6,53 R10 Menghitung nilai ujian 6,44 R7 Menampilkan soal ujian 5,82 R5 Edit soal ujian 5,22 R11 Save without submit 4,78 R12 Submit and finish ujian 4,42 R9 Menampilkan durasi ujian 2,55 R6 Pilihan type soal(pilber, essay dll) 2,22 R3 Delete soal ujian 1,61 R2 Delete daftar ujian 1,39 Pengujian dengan algoritma B-Tree oleh User II menghasilkan Struktur B-Tree: Gambar 17. Struktur B-Tree oleh User I Hasil pemrioritasan oleh user II dengan algoritma B-Tree dapat dilihat pada Tabel 6 berikut: 7. Hasil 7.1 Pemrioritasan dengan Algoritma AHP Hasil pengujian terhadap algoritma AHP yang telah dilakukan menunjukkan bahwa konsistensi data yang diberikan user berbeda-beda. Dari 5 user yang diuji, hanya satu user yang dapat memberikan nilai secara konsisten, yang terbukti dari nilai konsistensi rasio < 0,1. Pengujian juga menunjukkan bahwa nilai konsistensi yang baik (<0,1) tidak selalu memberikan hasil yang sesuai dengan keinginan user. Pemrioritasan dengan AHP sangat bergantung pada input yaitu nilai yang bersifat subjektif. Penilaian bersifat subjektif karena pemberian nilai dilakukan berdasarkan sudut pandang orang yang menilai. Selain itu, nilai yang diberikan belum tentu nilai yang tepat. Berikut ini adalah beberapa hasil yang diperoleh adalah: 1. Hasil pemrioritasan dengan algoritma AHP akurat karena membandingkan setiap kebutuhan satu sama lain. Dengan membandingkan antar kebutuhan, maka akan diperoleh nilai yang lebih akurat secara matematis dan konsisten. 2. Konsistensi perbandingan nilai yang diberikan user dapat diketahui melalui konsisten perbandingan setiap kebutuhan. User yang tidak mengerti mengenai pemrioritasan akan memberikan nilai yang tidak konsisten. Jika user memahami dan memberi nilai dengan benar akan mendapatkan nilai konsistensi < 0,1, dan hasil yang tepat. Namun untuk memperoleh hasil yang konsisten dan tepat tidak mudah. Ini disebabkan karena tidak ada standar cara untuk memilih nilai pada skala 1-9, sehingga akan sangat sulit untuk memilih nilai perbandingan dan tidak mudah mendapatkan hasil yang ISSN:

9 akurat. Namun konsistensi ternyata tidak 100% mempengaruhi hasil pemrioritasan kebutuhan, seperti pengujian terhadap 5 user, hanya 1 orang yang berhasil mendapatkan nilai konsistensi < 0,1, yaitu 0,08703 dan hasilnya belum sesuai dengan keinginan user. Sedangkan nilai konsistensi perbandingan dari 4 orang user lainnya adalah > 0, 1 dan < 0, Semakin banyak kebutuhan yang akan diprioritaskan, akan semakin banyak perbandingan yang dibutuhkan. Memberi nilai untuk setiap perbandingan akan sangat sulit, apalagi dengan jumlah kebutuhan yang sangat banyak. Jika kebutuhan yang akan diprioritaskan berjumlah ratusan, kemungkinan user akan malas dan tidak nyaman memberi nilai sebanyak (n*(n-1)/2). Jumlah kebutuhan juga mempengaruhi nilai konsistensi. Karena semakin banyak perbandingan, maka semakin susah untuk menjaga konsistensi nilai perbandingan untuk setiap kebutuhan. 4. Jumlah kebutuhan yang banyak membutuhkan waktu yang lebih lama pula karena user perlu membandingkan dengan hari-hati setiap kebutuhan. Dalam penentuan nilai, user perlu menganalisis setiap perbandingan, sehingga waktu yang dibutuhkan akan semakin lama. 5. Banyak faktor yang dapat digunakan sebagai dasar pemrioritasan dan hasil dari setiap faktor juga berbeda sesuai bobot prioritas faktor. 7.2 Pemrioritasan dengan Algoritma B-Tree Pemrioritasan dengan B-Tree lebih sederhana karena tidak membutuhkan perbandingan antara kebutuhan dan dilakukan. Users yang telah diuji lebih nyaman dengan aplikasi B-tree. Hasil dengan pemrioritasan dengan B-Tree lebih sesuai dengan keinginan user. Pemrioritasan dengan B-Tree lebih sederhana dan lebih cepat karena tidak membutuhkan perbandingan antara kebutuhan dan dilakukan. Users yang telah diuji lebih nyaman dengan aplikasi B-tree. Hasil dengan pemrioritasan dengan B-Tree lebih sesuai dengan keinginan user. B-Tree tidak membutuhkan nilai-nilai perbandingan yang menunjukkan kekonsistenan user saat memberi nilai. Tetapi B-Tree hanya menyimpan dua nilai yaitu nilai true dan false, dengan ketentuan jika R1 lebih penting dari R2, maka nilai R1 = true lalu di-insert ke node. Ini merupakan cara yang mudah untuk memprioritaskan. Tetapi hasil pemrioritasan B-Tree kurang akurat secara matematis karena hanya membandingkan sebagian saja. Pada B-Tree, pemrioritasan dapat dilakukan dengan memperhatikan satu faktor saja, karena tidak ada bobot faktor yang dapat digunakan sebagai dasar pemrioritasan. User lebih nyaman melakukan pemrioritasan dengan B-Tree karena tidak membutuhkan pemberian nilai yang membutuhkan analisis dan kehati-hatian dalam penentuan nilai. Walaupun jumlah kebutuhan banyak, namun dengan B-Tree akan lebih baik (segi waktu dan kenyamanan). Dari pengujian terhadap aplikasi, diperoleh bahwa ada dua kondisi yang mempengaruhi banyaknya perbandingan dalam B-Tree, yaitu: 1. Jika prioritas kebutuhan baru yang akan dibandingkan selalu lebih tinggi dibandingkan dengan kebutuhan pada node B-Tree, maka perbandingan yang dibutuhkan banyak. 2. Jika prioritas kebutuhan baru yang akan dibandingkan selalu lebih rendah (tidak lebih penting) dibandingkan dengan kebutuhan pada node B-Tree, maka perbandingan yang dibutuhkan lebih sedikit. 8. Kesimpulan dan Saran Beberapa kesimpulan yang diperoleh dari kajian ini adalah sebagai berikut: 1. Pemrioritasan merupakan tahap yang penting dalam pengembangan perangkat lunak dan penerapan pemrioritasan akan sangat membantu dalam proses pengerjaan projek. 2. Hasil pemrioritasan dengan AHP lebih akurat karena membandingkan setiap kebutuhan satu sama lain tetapi B-Tree akan lebih cepat dalam memprioritaskan karena tidak membandingkan semua kebutuhan. 3. Pengetahuan user mengenai kebutuhan sangat berpengaruh dalam mengidentifikasi kebutuhan dan menentukan tingkat prioritas kebutuhan. Jika user tidak mengetahui sama sekali mengenai kebutuhan pengembangan perangkat lunak, maka sebaiknya menggunakan metode AHP. 4. Nilai konsistensi perbandingan pada pemrioritasan dengan AHP tidak selalu mempengaruhi hasil pemrioritasan, karena dari hasil pengujian, user mendapatkan nilai konsistensi yang <0,1 namun hasilnya tidak sesuai dengan keinginan user. 5. Perangkat lunak untuk memprioritaskan kebutuhan dengan menerapkan algoritma dan B- Tree dan AHP akan sangat membantu stakeholder dalam mengontrol projek. Saran untuk analisis dan pembangunan aplikasi berikutnya adalah : 1. Melakukan analisis terhadap pemrioritasan kebutuhan dengan memperhatikan beberapa faktor yang mungkin mempengaruhi pemrioritasan kebutuhan terutama pada B-Tree. 2. Melakukan pengembangan aplikasi untuk faktor-faktor lain yang mempengaruhi pemrioritasan. 3. Menggunakan real case study dengan kebutuhan yang lebih besar. 90 ISSN:

10 9. Daftar Pustaka [1] Beg, Md. Rizwan, Qamar Abbas, Ravi Prakash Verma, An Approach for Requirement Prioritaszation using B-Tree. First International Conference on Emerging Trends in Engineering and Technology, pp.1; [2] Requirements Prioritaszation, szation/tabid/121/default.aspx. diakses 14 October [3] Karl E.Wiegers, First Things First: PrioritaszingRequirements, diakses 15 October [4] Ratri, Sindy Gita. Pengkajian Struktur data B-Tree dan Contoh Penerapannya Program Studi Teknik Informatika. Institut Teknologi Bandung, Bandung, pp.2-4 [5] Karl E. Wiegers, Software Requirement, hal 6 Romi Satria Wahono, Analyzing Requirements Engineering Problems, IECI Japan Workshop, 2003 (IJW-2003), Japan, pp , 2003, ISSN [6] Perini, Anna, An Empirical Study to Compare the Accuracy of AHP and CBRanking Techniques for Requirements Prioritaszation Fifth International Workshops on Comparative Evaluation in Requirements Engineering (CERE'07).2007 [7] Iqbal, Aaqib, Farhan M, Khan, Shahbaz. A. Khan, A Critical Analysis Of Techniques For Requirement Prioritaszation And Open Research Issues, International Journal of Reviews in Computing, page ISSN: