Implementasi Metode Artificial Neural Network (ANN) Model Based On Use Case Point Dalam Menghitung Biaya Perangkat Lunak (Studi Kasus CV. Profile Image Studio)
Kata Kunci:
estimasi biaya, estimasi biaya perangkat lunak, use case point, jaringan saraf tiruanAbstrak
Estimasi biaya perangkat lunak merupakan aspek yang penting dalam proyek teknologi informasi untuk pembuatan anggaran. Dalam proses penentuan harga suatu sistem CV. Profile Image Studio tidak menggunakan format standar ilmiah atau biasa disebut parametric, mereka hanya menggunakan metode guesstimate. Metode tersebut hanya berdasarkan perkiraan yang dilandaskan intuisi. Berdasarkan hal tersebut maka dalam penelitian ini akan mengimplementasikan metode metode Artificial Neural Network (ANN) model Based On Use Case Point untuk menghitung biaya perangkat lunak sebagai masukan kepada CV. Profile Image Studio. Estimasi biaya dapat diperoleh setelah mendapatkan nilai estimasi effort pengembangan sistem, sumber daya manusia serta estimasi waktu pengembangan sistem. Metode Artificial Neural Network (ANN) model Based On Use Case Point diimplementasikan kepada 2 sistem yang telah selesai dikembangkan oleh CV. Profile Image Studio. Pada akhir penelitian ini, dilakukan perbandingan biaya pengembangan sistem, yaitu dengan membandingkan hasil estimasi biaya yang diperoleh menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) model Based On Use Case Point dengan alokasi biaya yang dikeluarkan oleh CV. Profile Image Studio. Adapun hasil dari implementasi metode Artificial Neural Network (ANN) model Based On Use Case Point dalam menghitung biaya perangkat lunak didapatkan bahwa total estimasi biaya sistem DBA ticketing sebesar Rp 17.703.140 yang dikerjakan oleh 12 orang dalam waktu 1247,46 jam sedangkan untuk sistem pintu air sebesar Rp 6.436.860 yang dikerjakan oleh 12 orang dalam waktu 453,6 jam