Pendekatan Kesamaan Semantik dan Struktur dalam Kasus Penggunaan untuk Mendapatkan Kembali Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak

Author:

Permana Ferdika Bagus,Siahaan Daniel Oranova

Abstract

Abstrak— Di dalam pengembangan perangkat lunak berskala besar, terdapat jumlah dokumen kebutuhan perangkat lunak yang sangat banyak dalam sekali proses elisitasi yang mungkin dihasilkan untuk domain yang berbeda dari setiap tim pengembang. Dokumen-dokumen ini mungkin digunakan kembali untuk mengurangi biaya dan waktu guna pengembangan perangkat lunak berikutnya. Oleh karena itu dibutuhkan suatu mekanisme untuk mendapatkan dokumen tersebut kembali yang sesuai dengan kebutuhan pengguna secara efektif dan efisien.Makalah ini mengusulkan suatu pendekatan kesamaan semantik dan struktur dalam deskripsi kasus penggunaaan guna mendapatkan kembali dokumen spesifikasi kebutuhan perangkat lunak. Dari kasus penggunaan yang didapatkan kembali tersebut kemudian dibuat suatu urutan atau ranking kesamaan kasus penggunaan berdasar suatu threshold yang telah didapatkan berdasar nilai kesepakatan tertinggi dengan pakar pada proses pengujian.Pendekatan menggunakan kesamaan semantik pada kata dan kalimat ini merupakan pendekatan yang diajukan sebagai pengganti dari pendekatan sebelumnya yaitu menggunakan term frequency dan keyword atau kata kunci. Metode ini diujicobakan pada percobaan dengan menggunakan 20 kueri deskripsi kasus penggunaan. Tiga skenario yang berbeda disusun untuk menginvestigasi nilai threshold yang ideal, mengetahui perbedaan hasil atau result set dengan pendekatan sebelumnya dan untuk mengetahui efek kombinasi struktur deskripsi kasus penggunaan pada masukan kueri terhadap hasil kueri yang didapatkan. Kata Kunci—Temu Kembali Kasus Penggunaan, Kesamaan Semantik, Sistem Temu Kembali InformasiAbstract— In software industry, there are tremendous number of software requirements documents in effect of large scale of software development. These collections of software requirements documents can be reused in order to cut off the development time and reduce the cost. There is a need to retrieve one or more of those documents which is suitable with the user’s specifications for the new software development. So, if we can retrieve many similar software requirements to a new project, development process will be less costly and less error because the retrieved software requirements can be tailored to the new case with fewer modifications. This paper presents a methodology to retrieve software requirements documents using structured base of use case description semantic similarity computation. Each element of query use case description will be calculated with the use case description in the collections or repository. The semantic similarity score is used to rank the use case in the collections and to retrieve the requirement documents to be used in the new software project development. We introduce a semantic similarity computation approach as a substitute of term frequency and keyword approach. We validate the usefulness of our method through the experiment using 20 cases. Three experiment scenarios are presented to investigate the ideal threshold value, the retrieval result differences with previous approach and to find out the effect of various combinations of structural query to the retrieval result.Keywords— Use Case Retrieval, Semantic Similarity, Information Retrieval 

Publisher

Universitas Airlangga

Reference17 articles.

1. Blok, M. C., & Cybulski, J. L. (1998). Reusing UML specifications in a constrained application domain. Asia Pacific Software Engineering Conference (pp. 196-202). Taipei: IEEE.

2. Gooma, H. (2006). Designing concurrent, distributed, and real-time applications with UML. Proceedings of the 28th international conference on Software engineering (pp. 1059-1060). New York: ACM.

3. Gwet, K. (2002). Kappa Statictic is not Satisfactory for Assessing the Extent of Agreement Between Raters. Statistical Methods For Inter Rater Reliability Assessment , I, 1-5.

4. Software reuse;Krueger;ACM Computing Surveys 24 (2),1992

5. Li, H., Tian, Y., Ye, B., & Cai, Q. (2010). Comparison of Current Semantic Similarity Methods in WordNet. International Conference on Computer Application and System Modeling (pp. V4-408-V4-411). Taiyuan: IEEE.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3