Analisis Perbandingan framework php berdasarkan moose ck dan properti kualitas disain menggunakan metode analytic hierarchy process (AHP)

(1)

WAHYU RIFA’I DWI SEPTIAN

106091002976

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

(2)

iii

Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, pada hari Jum’at tanggal 10 Desember 2010. Skripsi ini telah diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Program Teknik Informatika

Jakarta, Desember 2010 Tim Penguji,

Tim Pembimbing,

Mengetahui, Penguji I

Viva Arifin, MMSI NIP. 19730810 200604 2 005

Pembimbing II

Imam M Shofi, MT NIP. 19720205 200801 1 010

Pembimbing I

Husni Teja Sukmana, Ph.D NIP. 19771030 200112 1 003

Penguji II

Yusuf Durrachman, MIT, M.Sc NIP. 19710522 200604 1 002

Dekan

Fakultas Sains Dan Teknologi

DR. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis NIP. 19680117 200112 1 001

Ketua Program Studi Teknik Informatika

Yusuf Durrachman, MIT, M.Sc NIP. 19710522 200604 1 002

(3)

ii Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Oleh

Wahyu Rifa’i Dwi Septian 106091002976

Menyetujui,

Pembimbing 1

Husni Teja Sukmana, Ph.D NIP. 19771030 2001 12 1 003

Pembimbing 2

Imam M Shofi, MT NIP. 19720205 2008 01 1 010

Mengetahui,

Ketua Program Studi Teknik Informatika

Yusuf Durrachman, MSc, M.IT NIP. 19710522 2006 04 1 002

(4)

Berdasarkan MOOSE CK dan Properti Kualitas Disain Menggunakan Metode

Analytic Hierarchy Process (AHP). Di bawah bimbingan HUSNI TEJA

SUKMANA, Ph.D dan IMAM M. SHOFI, MT.

Keberadaan framework PHP menjadi suatu tantangan tersendiri untuk dicoba penggunaannya dalam membuat aplikasi berbasis web. Framework PHP yang sangat banyak tersedia menjadi kendala bagi seseorang untuk memilih menggunakannya. Karena belum adanya penelitian mengenai perbandingan framework PHP ini, sehingga penulis mencoba untuk membandingkan dan mencari kualitas framework PHP terbaik. Sehingga penelitian ini difokuskan untuk mendapatkan tujuan framework PHP terbaik berdasarkan kualitas disain

modelnya. Dalam penelitian mengenai skripsi ini penulis mencoba

membandingkan 5 framework PHP berdasarkan kualitas disain modelnya dengan menggunakan parameter MOOSE CK dan properti kualitas disain, kemudian

digabungkan dengan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk

menentukan kualitas disain model framework terbaik. Penulis juga menggunakan tool PHP Depend untuk menghitung nilai MOOSE CK pada masing-masing framework PHP. Framework PHP tersebut adalah Yii, CodeIgniter, CakePHP, Symfony dan Zend. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan bahwa framework CakePHP memiliki kualitas disain model framework terbaik dibandingkan dengan framework Yii, CodeIgniter, Symfony dan Zend.

Kata Kunci: framework PHP, Analytic Hierarchy Process (AHP), MOOSE CK, Properti kualitas disain, PHP Depend.

Jumlah Halaman : 118 halaman Jumlah Daftar Pustaka : 33 sumber

(5)

Based MOOSE CK and Quality Property Design Method Using Analytic

Hierarchy Process (AHP). Under the guidance of HUSNI TEJA SUKMANA,

Ph.D dan IMAM M. SHOFI, MT.

The existence of the PHP framework becomes a challenge to try its use in creating web-based applications. The existence of the PHP Framework is very much available to be obstacles for a person to choose to use it. Due to the lack of comparative research on this PHP framework, so the author tries to compare and find the best PHP framework quality. So the research was focused on getting the best PHP framework objectives based on the quality of the design model. In a study of this thesis the author tries to compare 5 PHP framework based on the quality of the design model using the parameters of MOOSE CK and design quality properties, then combined with the method of Analytic Hierarchy Process (AHP) to determine the best framework model of design quality. The author also uses a PHP Depend tool to calculate the value of MOOSE CK Depend on each PHP framework. PHP Framework is Yii, CodeIgniter, CakePHP, Symfony and Zend. The final results of this study indicate CakePHP that the various frameworks have the best quality design framework model compared with Yii framework, CodeIgniter framework, Symfony framework and Zend framework.

Keywords: framework PHP, Analytic Hierarchy Process (AHP), MOOSE CK, Properti kualitas disain, PHP Depend.

Total Pages : 118 pages Total References : 33 source

(6)

Gambar 3.2. Kerangka Berpikir I Menggabungkan metode AHP, parameter MOOSE CK

dan parameter properti kualitas disain sofware

properti kualitas software dan metode AHP

Menentukan properti kualitas disain software

Menentukan korelasi antara MOOSE CK dan properti kualitas disain software

I. Pembobotan MOOSE CK

Perbandingan nilai skala Saathy pada parameter MOOSE CK

Menjumlahkan total pada masing-masing kolom

Membagi masing-masing cell dengan jumlah total sesuai dengan kolom

Menghitung rata-rata pada setiap baris

Hasil faktor Pembobotan

Menghitung Weighted Sum Vector

Menghitung Consistency Vector

Menghitung Consistency Ratio

Menghitung Consistency Index

Menghitung Lambda

Cek

Consistency Ratio

Faktor pembobotan parameter MOOSE CK dapat digunakan

CR < 0.1

CR >= 0.1

II. Evaluasi MOOSE CK

Menghitung parameter Moose CK (WMC, DIT, NOC, CBO, FC, LCOM) pada masing-masing

framework dengan tool PHP Depend

Data parameter WMC, DIT, NOC, CBO, RFC, LCOM pada

masing-masing framework

Perbandingan nilai parameterMOOSE CK pada masing-masing framework

Mnghitung total nilai parameter MOOSE CK pada masing-masing framework

Menghitung rata-rata masing-masing baris Membagi masing-masing cell dengan jumlah total

sesuai dengan kolom

Hasil faktor evaluasi MOOSE CK pada

(7)

Gambar 3.2. Kerangka Berpikir II (lanjutan)

III. Pembobotan Properti Kualitas IV. Evaluasi Properti Kualitas

Perbandingan nilai skala Saathy pada properti kualitas disain software

Menjumlahkan total pada masing-masing kolom

Membagi masing-masing cell dengan jumlah total sesuai dengan kolom

Menghitung rata-rata pada setiap baris

Hasil faktor Pembobotan

Menghitung Weighted Sum Vector

Menghitung Consistency Vector

Menghitung Consistency Ratio

Menghitung Consistency Index

Menghitung Lambda

Cek

Consistency Ratio

Faktor pembobotan properti kualitas disain softwaredapat

digunakan

CR < 0.1

CR >= 0.1

Hasil faktor pembobotan MOOSE CK pd

masing-masing framework

Menghitung faktor evaluasi sesuai dengan properti kualitas disain software

Hasil kualitas dari keseluruhan framework

Menghitung final evaluasi masing-masing

software

Hasil faktor evaluasi MOOSE CK pd

masing-masing framework

Hasil faktor evaluasi properti kualitas disain

software

Hasil faktor bobot properti kualitas

disain software

Menerapkan metode yang telah dirumuskan pada sebuah studi kasus

Hasil Evaluasi Keseluruhan

(8)

(9)

vii

Alloh SWT, yang telah memberikan begitu banyak nikmat dan karunianya kepada penulis. Shalawat serta salam semoga selalu tercurahkan kepada Nabi Muhammad SAW, kepada para keluarganya, para sahabatnya hingga kepada umatnya hingga Yaumil Akhir.

Rasa syukur yang teramat dalam terus penulis ucapkan dalam penyelesaian Skripsi ini. Skripsi ini penulis buat sebagai syarat kelulusan dalam menempuh pendidikan jenjang Strata-1 (S1) di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Selain itu penulis berharap apa yang penulis teliti, yang dijelaskan dalam skripsi ini dapat dipergunakan dengan baik oleh semua pihak yang membutuhkan, sehingga perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi khususnya di Program Studi Teknik Informatika UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dapat lebih maju dan lulusannya dapat bekerja secara kooperatif dengan semua elemen informatika dari seluruh dunia. Secara khusus penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada:

1. Bapak DR. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis selaku Dekan Fakultas Sains dan

Teknologi yang telah memberikan suatu komitmen, dorongan, dan program pendidikan sesuai kebutuhan mahasiswanya.

2. Bapak Yusuf Durachman, M.Sc, MIT selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika yang telah memberikan suatu komitmen, dorongan dan program pendidikan sesuai kebutuhan mahasiswanya.

3. Bapak Husni Teja Sukmana, Ph.D selaku dosen pembimbing I yang telah memberikan dukungan baik secara moril maupun teknis.

4. Bapak Imam M Shofi, MT selaku dosen pembimbing II yang telah

memberikan dukungan baik secara moril maupun teknis.

5. Kepada Ibu Mahmudah dari Bagian Beasiswa untuk mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, yang telah banyak membantu penulis dan mendukung untuk selalu semangat dalam belajar dan jangan pernah putus asa. Terimakasih juga penulis sampaikan kepada semua dosen TI/SI yang mengajarkan banyak ilmu ke penulis.

(10)

viii

Alhamdulillah. Semoga kalian selalu dalam lindungan-Nya dan senantiasa diberikan kesehatan, Amin. Terima kasih atas bimbingan kalian selama ini kepada penulis.

7. Kepada saudara-saudaraku seperjuangan, Ganis Miftahuddin (Kakak), Arief Rahmansyah (Deaman) dan Mila Robiah Amalia (Mila) yang telah memberikan dukungannya untuk penulis sehingga penulis dapat sabar dalam menyelesaikan Praktek Kerja Lapangan dan penulis laporan ini, dapat menjadi teman curhat yang baik dan menghibur. Semoga Alloh SWT membalas kebaikan kalian.

8. Kepada seseorang yang selalu berusaha menyemangati penulis dalam

menyelesaikan Skripsi ini, Herawati Am.Keb. Terimakasih atas dukungannya, semoga Alloh SWT membalas kebaikanmu dan senantiasa memberikan yang terbaik untukmu. Semoga tetap Istiqomah dan jangan pernah menyerah dengan keadaan.

9. Seluruh anggota UswahTech, semoga kalian mendapatkan apa yang dicita-citakan, Amin. Kepada seluruh teman – teman KKN 76, teman - teman Teknik Informatika kelas D angkatan 2006 dan Seluruh kawan-kawan jurusan Teknik Informatika dan Sistem Informasi angkatan 2006 UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, tetaplah semangat menggapai cita-citamu.

Kesempurnaan hanyalah milik Alloh Ta’ala, penulis mohon maaf yang sebesar-besarnya jika adanya kekurangan dalam meyelesaikan Skripsi ini, begitu banyak kesalahan yang terjadi baik disengaja maupun tidak disengaja. Akhirnya, semoga laporan Skripsi ini bermanfaat.

Jakarta, 13 Desember 2010

(11)

HALAMAN JUDUL ... . i

HALAMAN PERSETUJUAN ... . ii

HALAMAN PENGESAHAN ... iii

HALAMAN PERNYATAAN ... iv

ABSTRAK ... v

KATA PENGANTAR ... vii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR GAMBAR ... xiv

DAFTAR TABEL ... .xv

DAFTAR ISTILAH ... .xx

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang ... 1

1.2. Rumusan Masalah ... 3

1.3. Batasan Masalah ... 4

1.4. Tujuan dan Manfaat ... 5

1.4.1.Tujuan ... 5

1.4.2. Manfaat ... 5

1.5. Metodologi Penelitian ... 7

(12)

2.1.1.Weighted Methods Per Class (WMC)... 11

2.1.2. Depth of Inheritance Tree (DIT) ... 12

2.1.3. Number of Children (NOC) ... 13

2.1.4. Coupling Between Object Classes(CBO)... 13

2.1.5. Response for a Class (RFC) ... 14

2.1.6. Lack of Cohesion Method (LCOM) ... 14

2.2. Properti Kualitas Disain Software ... 15

2.2.1. Hubungan Properti Kualitas Disain Software dan Parameter MOOSE CK ... 17

2.2.2. Pengaruh Parameter MOOSE CK pada Properti Kualitas Disain Software ... 19

2.3. Analytic Hierarchy Process (AHP) ... 21

2.3.1. Prinsip-Prinsip Dasar Analytic Hierarchy Process (AHP). ... 24

2.4. Mengenal Framework PHP Yang Digunakan Dalam Penelitian .. 37

2.4.1.Framework Yii ... 38

2.4.2.Framework CodeIgniter ... 39

2.4.3.Framework CakePHP ... 40

2.4.4.Framework Symfony... 40

(13)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN PERBANDINGAN

3.1. Tahapan-Tahapan Metodologi Penelitian ... 45

3.1.1. Pendalaman Mengenai Parameter MOOSE CK, Parameter Properti Kualitas dan Metode AHP ... 46

3.1.2. Menentukan Properti Kualitas Disain Software ... 47

3.1.3. Menentukan Korelasi Antara MOOSE CK dengan Properti Kualitas Disain Software ... 48

3.1.4. Menggabungkan Metode AHP, Parameter MOOSE CK dan Parameter Properti Kualitas Disain Software ... 49

3.1.5 Menerapkan Metode yang Telah Dirumuskan pada Sebuah Studi Kasus ... 50

3.2. Kerangka Berpikir ... 52

BAB IV ANALISIS PENELITIAN 4.1. Pembobotan Parameter MOOSE CK ... 55

4.1.1.Perbandingan Nilai Skala Saaty pada Parameter MOOSE CK ... 57

4.1.2.Menjumlahkan Total pada Masing-Masing Kolom ... 58

4.1.3.Membagi Masing-Masing Cell Dengan Jumlah Total ... 59

4.1.4.Menghitung Rata-Rata Pada Setiap Baris ... 60

(14)

xii

4.1.9.Menghitung Consistency Ratio ... 63

4.2. Evaluasi Parameter MOOSE CK ... 63

4.2.1.Pengukuran Parameter MOOSE CK ... 64

4.2.2.Perbandingan Nilai Parameter MOOSE CK pada Masing Masing Software ... 66

4.2.3.Menghitung Total Nilai Parameter MOOSE CK pada Masing-Masing Software ... 69

4.2.4.Membagi Masing-Masing Cell dengan Jumlah Total ... 70

4.2.5.Menghitung Rata-Rata Pada Masing-Masing Baris ... 70

4.2.6.Menghitung DIT, NOC, CBO, RFC LCOM ... 72

4.2.6.1.Perhitungan Faktor Evaluasi DIT... 72

4.2.6.2.Perhitungan Faktor Evaluasi NOC ... 75

4.2.6.3.Perhitungan Faktor Evaluasi CBO ... 79

4.2.6.4.Perhitungan Faktor Evaluasi RFC ... 83

4.2.6.5.Perhitungan Faktor Evaluasi LCOM ... 86

4.3. Pembobotan Properti Kualitas Disain ... 90

4.3.1.Perbandingan Nilai Skala Saaty Pada Properti Kualitas Disain Software ... 92

4.3.2.Menjumlahkan Total Pada Masing-Masing Kolom ... 92

(15)

xiii

4.3.7.Menghitung Lambda ... 97

4.3.8.Menghitung Consistency Index ... 97

4.3.9.Menghitung Consistency Ratio ... 97

4.4. Evaluasi Properti Kualitas Disain ... .98

4.4.1.Menghitung Faktor Evaluasi Sesuai dengan Properti Kualitas Disain Software ... .99

4.4.2.Menghitung Final Evaluasi Masing-Masing Framework ... ...101

BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan ... 112

5.2. Saran ... 113

(16)

xiv

Gambar 2.1. Pemetaan Macam-Macam Metric ... 10

Gambar 2.2. McCall’s Software Quality Factors ... 15

Gambar 2.3. Struktur Hirarki ... 25

Gambar 3.1. Metodologi Penelitian ... 45

Gambar 3.2. Kerangka Berpikir I ... 52

Gambar 3.2. Kerangka Berpikir II (lanjutan) ... 53

Gambar 4.1. Empat Tahapan Utama Metode Pengukuran Kualitas Disain Software ... 55

Gambar 4.2. Proses Pembobotan Parameter MOOSE CK ... 56

Gambar 4.3. Proses Evaluasi Parameter MOOSE CK ... 64

Gambar 4.4. Proses Pembobotan Properti Kualitas Disain Software ... 91

Gambar 4.5. Prosedur Evaluasi Properti Kualitas Disain Software ... .99

Gambar 4.6. Nilai Evaluasi Properti Kualitas Disain pada Masing-Masing Framework PHP ... 108

Gambar 4.7. Nilai Final Evaluasi Properti Kualitas Disain pada Masing- Masing Framework PHP ... 110

(17)

Tabel 2.1. Pemetaan Model Kualitas Software Antara ISO 1926-1,

McCall, Bhoem ... 16

Tabel 2.2. Hubungan Properti Kualitas Software dan Parameter Metric ... 18

Tabel 2.3. Hubungan dan Pengaruh Parameter Metric ... 20

Tabel 2.4. Skala Saaty ... 30

Tabel 2.5. Perbandingan Antara Sistem 1, Sistem 2 dan Sistem 3 ... 31

Tabel 2.6. Menjumlahkan pada Masing-Masing Kolom ... 31

Tabel 2.7. Hasil Pembagian Masing-Masing Cell dengan Jumlah Total ... 32

Tabel 2.8. Faktor Evaluasi pada Parameter Hardware ... 32

Tabel 2.9. Weighted Sum Vector ... 33

Tabel 2.10. Consistency Vector ... 33

Tabel 2.11. Random Index ... 34

Tabel 2.12. Hasil Faktor Evaluasi ... 35

Tabel 2.13. Perbandingan Hardware, Software dan Vendor Support ... 35

Tabel 2.14. Jumlah Total pada Masing-Masing Kolom ... 36

Tabel 2.15. Hasil Pembagian Masing-masing Cell dengan Jumlah Total ... 36

Tabel 2.16. Hasil Rata-Rata Pada Masing-Masing Baris ... 36

Tabel 2.17. Hasil Pembobotan Parameter ... 37

Tabel 2.18. Final Evaluasi ... 37

(18)

xvi

Properti Kualitas Disain Software yang akan digunakan

dalam Penelitian ... 49

Tabel 4.1. Pemetaan Metric dengan Object Oriented Design Element... 57

Tabel 4.2. Hasil dari Perbandingan Antara Parameter ... 58

Tabel 4.3. Jumlah Total pada Masing-Masing Kolom ... 59

Tabel 4.4. Membagi Masing-Masing Cell dengan Jumlah Total ... 59

Tabel 4.5. Hasil Pembagian dari Masing-Masing Cell ... 60

Tabel 4.6. Rata-Rata pada Masing-Masing Parameter MOOSE CK Sebagai Bobot Parameter MOOSE CK... 60

Tabel 4.7. Weighted Sum Vector ... 61

Tabel 4.8. Consistency Vector ... 62

Tabel 4.9. Jumlah Class pada Masing-Masing Framework PHP ... 65

Tabel 4.10. Hasil Parameter MOOSE CK pada Masing-Masing Framework PHP ... 66

Tabel 4.11. Consistency Vector ... 67

Tabel 4.12. Perbandingan Parameter WMC pada Masing-Masing Framework PHP ... 68

Tabel 4.13. Hasil Perbandingan Parameter WMC pada Masing- Masing Framework PHP ... 68

(19)

xvii

Masing Framework PHP ... 72

Tabel 4.18. Hasil Perbandingan Parameter DIT pada Masing- Masing Framework PHP ... 73

Tabel 4.19. Jumlah Total pada Masing-Masing Framework PHP ... 73

Tabel 4.20. Membagi Cell dengan Jumlah Total ... 74

Tabel 4.21. Menghitung Rata-Rata Tiap Baris ... 74

Tabel 4.22. Perbandingan Parameter NOC pada Masing- Masing Framework PHP ... 75

Tabel 4.23. Hasil Perbandingan Parameter NOC pada Masing- Masing Framework PHP ... 76

Tabel 4.24. Jumlah Total pada Masing-Masing Framework PHP ... 77

Tabel 4.25. Membagi Cell dengan Jumlah Total ... 78

Tabel 4.26. Menghitung Rata-Rata Tiap Baris ... 78

Tabel 4.27. Perbandingan Parameter CBO pada Masing- Masing Framework PHP ... 79

Tabel 4.28. Hasil Perbandingan Parameter CBO pada Masing- Masing Framework PHP ... 80

Tabel 4.29. Jumlah Total pada Masing-Masing Framework PHP ... 80

Tabel 4.30. Membagi Cell dengan Jumlah Total ... 81

(20)

xviii

Masing Framework PHP ... 83

Tabel 4.34. Jumlah Total pada Masing-Masing Framework PHP ... 84

Tabel 4.35. Membagi Cell dengan Jumlah Total ... 85

Tabel 4.36. Menghitung Rata-Rata Tiap Baris ... 85

Tabel 4.37. Perbandingan Parameter LCOM pada Masing- Masing Framework PHP ... 86

Tabel 4.38. Hasil Perbandingan Parameter LCOM pada Masing- Masing Framework PHP ... 87

Tabel 4.39. Jumlah Total pada Masing-Masing Framework PHP ... 88

Tabel 4.40. Membagi Cell dengan Jumlah Total ... 88

Tabel 4.41. Menghitung Rata-Rata Tiap Baris ... 89

Tabel 4.42. Nilai Parameter MOOSE pada Masing-Masing Framework PHP ... 90

Tabel 4.43. Perbandingan Properti Kualitas Disain Software ... 92

Tabel 4.44. Penjumlahan Total pada Masing-Masing Kolom ... 93

Tabel 4.45. Pembagian Masing-Masing Cell dengan Jumlah Total ... 93

Tabel 4.46. Hasil Pembagian Masing-Masing Cell dengan Jumlah Total ... 94

Tabel 4.47. Perhitungan Rata-Rata Properti Kualitas Disain ... 94

Tabel 4.48. Hasil Perhitungan Bobot Properti Kualitas Disain ... 95

(21)

xix

Tabel 4.52. Final Evaluasi ... 101

Tabel 4.53. Perhitungan Faktor Evaluasi pada Properti Kualitas

Disain Framework Yii ... 102

Tabel 4.54. Perhitungan Faktor Evaluasi pada Properti Kualitas

Disain Framework CodeIgniter ... 103

Tabel 4.55. Perhitungan Faktor Evaluasi pada Properti Kualitas

Disain Framework CakePHP ... 104

Tabel 4.56. Perhitungan Faktor Evaluasi pada Properti Kualitas

Disain Framework Symfony ... 105

Tabel 4.57. Perhitungan Faktor Evaluasi pada Properti Kualitas

Disain Framework Zend ... 106

Tabel 4.58. Nilai Evaluasi Properti Kualitas Disain pada

Masing-Masing Framework PHP ... 107

Tabel 4.59. Hasil Perhitungan Final Evaluasi ... 109

Tabel 4.60. Hasil Final Evaluasi Properti Kualitas Disain pada

(22)

untuk mengambil sebuah tujuan terbaik dengan melibatkan banyak faktor

dan juga kriteria, yang mengacu pada nilai konsistensi.

2. Consistency Index : Menghitung nilai konsistensi yang ada kemudian

dibandingan dengan rasio index panduan.

3. Consistency Ratio : Membagi nilai consistency index dengan tabel random

Index panduan.

4. Consistency Vector : Menghitung konsistensi nilai dari hasil perhitungan

weighted sum vector.

5. Framework : Merupakan kerangka kerja yang terdiri dari kumpulan class

fungsi-fungsi yang dapat digunakan kembali untuk keperluan sistem atau

sub sistem lainnya.

6. Hardware : Perangkat keras merupakan slah satu elemen dari sistem

komputer, suatu alat yang bisa diraba oleh manusia secara langsung, yang

mendukung proses komputerisasi.

7. MOOSE CK : Metric For Object Oriented Software

Engineering-Chidamber Kemerer, salah satu parameter yang digunakan untuk mengukur metric sebuah aplikasi dilihat dari aspek orientasi kualitas

(23)

xxi

9. Object Oriented Programming : Merupakan paradigma dalam membuat

program dengan menggunakan objek data yang di dalamnya terdiri dari

metode dan fungsi yang saling berinteraksi untuk membuat disain aplikasi

atau program.

10. PHP Depend : Tool yang digunakan untuk menghitung nilai MOOSE CK

pada masing-masing farmework PHP.

11. Properti Kualitas Disain : Parameter untuk menghitung kualitas sebuah

disain software berdasarkan aspek object oriented design model.

12. Software : Perngkat lunak adalah istilah umum untuk data yang diformat

dan disimpan secara digital, termasuk program komputer, dokumentasinya

dan berbagai informasi yang bisa dibaca dan ditulis oleh komputer, dengan

kata lain bagian dari sistem komputer yang tidak berwujud.

13. Software Metric : Ukuran beberapa buah properti spesifikasi dari bagian

software/aplikasi tersebut.

14. web : Sekumpulan sistem yang saling terkait dengan dokumen yang

memiliki tautan yang dapat diakses dengan internet melalui web browser.

15. Weighted Sum Vector : Merupakan nilai rata-rata dari tiap baris

(24)

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Keberadaan teknologi informasi saat ini memegang peranan yang

sangat signifikan, apalagi untuk perusahaan-perusahaan berskala

menengah keatas. Tidak dapat dipungkiri, hal tersebut terjadi karena

dengan teknologi informasi ini akan dapat menunjang dan menaikkan

income perusahaan, sehingga setiap perusahaan mencoba untuk menerapkan teknologi informasi di dalamnya. Sebagai contohnya adalah

website e-commerce perusahaan ataupun aplikasi-aplikasi untuk menunjang kegiatan perusahaannya, seperti aplikasi akunting.

Pemilihan aplikasi yang sesuai dengan kebutuhan untuk menjawab

permasalahan yang ada, menjadi hal yang harus sangat diperhatikan.

Karena hal ini dapat menyebabkan baik buruknya suatu kinerja dari

perusahaan yang bersangkutan dalam menjalankan bisnisnya. Akan terasa

lebih rumit lagi jika aplikasi yang ditawarkan sangatlah beragam

macamnya.

Dalam penelitian tugas akhir ini, penulis mencoba untuk

menggunakan metode yang ada untuk diterapkan dalam dunia informatika

dalam hal pemilihan software framework yang terbaik. Namun tentu saja

metode ini tidak terbatas pada dunia teknologi informasi, tapi juga dalam

(25)

perbandingan kelayakan jalan beton dan aspal atau juga dapat dijadikan

sebagai alat bantu pengambilan keputusan pemilihan calon tenaga kerja.

Dalam penelitian tugas akhir ini penulis mencoba untuk

membandingkan kualitas disain software pada framework PHP. Alasan

mengapa penulis meneliti kualitas disain software, karena disain sebuah

aplikasi software sangat mempengaruhi kinerja/performa dari sebuah

software tersebut, baik itu aplikasi dektop maupun aplikasi web.

Beberapa riset terdahulu telah menghasilkan alat ukur kualitas

software yang diwujudkan dalam beberapa parameter-parameter seperti

MOOD, MOOD2 (Metric for Object Oriented Design) dan MOOSE

(Metric for Object Oriented Software Engineering). Parameter ukuran kualitas software ini biasa disebut dengan Object Oriented Metric (OO

Metric).

Dalam penerapan OO Metric, kualitas software diinterpretasikan

dalam parameter-parameter yang sesuai dengan OO Metric yang

digunakan. Tetapi nilai-nilai dari parameter tersebut belum cukup untuk

menentukan kualitas software mana yang lebih baik dari software yang

lain, sehingga diperlukan metode untuk mengkombinasikan keseluruhan

nilai tersebut menjadi sebuah nilai yang menginterpretasikan kualitas

software relatif terhadap software yang lain dalam domain aplikasi/fungsi yang sama.

(26)

Pada penelitian ini penulis mencoba untuk mengambil 5 contoh

framework PHP yang paling banyak diminati oleh programmer web

menurut versi phpframeworks.com.

Kelima framework tersebut akan diukur dan dibuat peringkat

berdasarkan penilaian secara objektif dari hasil nilai kuantitatif MOOSE

CK (Metric for Object Oriented Software Engineering, Chidamber,

Kemerer), properti kualitas dan diolah menggunakan metode Analytic Hierarcy Process (AHP).

1.2. Rumusan Masalah

1. Dapatkah sebuah framework PHP memberikan kontribusi yang

baik dalam pemrograman, khususnya aplikasi web?

2. Apakah dari sudut pandang kualitas disain model mempengaruhi

kualitas sebuah framework PHP?

3. Mengapa dibutuhkan pengukuran kualitas disain model sebuah

framework PHP?

4. Bagaimana cara mengukur kualitas disain model sebuah

framework PHP?

5. Framework PHP manakah yang paling baik berdasarkan kualitas

(27)

1.3. Batasan Masalah

Berdasarkan penjelasan dari latar belakang diatas, penggunaan OO

Metric saja tidak cukup untuk menentukan kualitas suatu software dengan software yang lainnya. Sehingga diperlukan metode umum tambahan yang dapat menggabungkan parameter-parameter yang dihasilkan OO metric

untuk diolah sehingga memberikan sebuah nilai kualitas software yang

bersangkutan. Sehingga metode ini juga dapat dipakai oleh orang yang

ingin mengevaluasi software lainnya, namun disarankan dengan domain

yang sama. Setelah didapatkan nilai kualitasnya maka akan dapat dibuat

peringkat software mana yang memiliki nilai kualitas terbaik.

Banyak faktor yang dapat mempengaruhi hasil dari penelitian ini,

seperti jenis OO Metric, tool yang digunakan, jenis aplikasi yang

dievaluasi dan masih banyak faktor lain yang mempengaruhinya. Oleh

karena itu ruang lingkup penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Studi kasus akan menggunakan aplikasi framework PHP yang

sudah cukup dikenal dan banyak diminati oleh para programmer

web versi www.phpframeworks.com. Hal ini karena framework

PHP telah menerapkan konsep Object Oriented Programming,

seperti kita tahu bahwa membuat suatu koding pada saat sekarang

bukanlah seperti spaghety code lagi. Sehingga muncul kemudahan

dalam membangun aplikasi web dengan framework yang telah

(28)

disain kualitas antara aplikasi web masih tergolong sangat jarang

jika dibandingkan dengan aplikasi desktop.

2. Pengukuran kualitas disain software menggunakan parameter

MOOSE CK dan tool PHP Depend. Pada saat ini telah banyak OO

Metric seperti MOOD, MOOD2 dan lain-lainnya. MOOSE CK sengaja dipilih karena dari penelitian sebelumnya telah

menghasilkan pemetaan antara MOOSE CK dan properti kualitas.

PHP Depend dipilih karena parameter yang dimilikinya sebagian besar sama dengan parameter MOOSE CK.

1.4. Tujuan dan Manfaat 1.4.1. Tujuan

Tujuan dari membandingkan kualitas kelima framework

tersebut adalah untuk mengetahui kualitas disain software dari

kelima framework, manakah yang paling baik. Sehingga akan

dapat memberikan rekomendasi kepada programmer web dalam

membangun aplikasi web menggunakan framework PHP.

1.4.2. Manfaat

Dari penelitian tugas akhir ini diharapkan memberikan nilai

(29)

Bagi Sivitas Akademik Fakultas Sains dan Teknologi :

1. Dapat memberi rekomendasi manakah framework yang

paling baik digunakan, khsusunya dalam membangun

aplikasi web.

2. Metode yang penulis pakai dapat dipergunakan untuk

menganalisis kembali software yang diiginkan dan tentunya

yang memiliki domain atau fugsi yang sama.

3. Dapat menjadi referensi dalam pembelajaran untuk mengukur

kualitas disain software yang lainnya, baik itu aplikasi

desktop maupun aplikasi web.

Bagi Penulis :

1. Menerapkan ilmu-ilmu yang diperoleh selama kuliah.

2. Membandingkan teori dan pendapat yang ada dengan

keadaan sebenarnya.

3. Mengetahui ketiga framework PHP mana yang terbaik dalam

hal kualitas disainnya.

Bagi Mahasiswa :

1. Dapat dijadikan referensi untuk menggali informasi

mengenai framework PHP yang terbaik, khususnya dalam

(30)

2. Memberikan pengetahuan umum mengenai framework PHP

secara lebih rinci.

1.5. Metodologi Penelitian

Dalam pembuatan laporan tugas akhir ini, penulis menggunakan metode penelitian kepustakaan (Library Research). Metode penelitian ini

dengan menggunakan buku-buku, jurnal atau paper yang berhubungan

dengan permasalahan yang akan dibahas dalam penulisan laporan tugas

akhir ini. Selain itu penulis juga menggunakan sarana internet untuk

mendapatkan informasi mengenai topik tugas akhir seperti artikel yang

berhubungan dengan topik, milis (mailing list) pemrograman web,

forum-forum diskusi, maupun chatting dengan praktisi pemrograman web yang

bersangkutan.

1.6. Sistematika Penulisan

Sistematika Penulisan laporan ini adalah sebagai berikut :

BAB I : PENDAHULUAN

Bab ini adalah bab pendahuluan. Pada bab ini, Penulis

menerangkan latar belakang pemilihan judul tugas akhir penelitian,

rumusan dan batasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, metodologi

(31)

BAB II : LANDASAN TEORI

Bab ini merupakan penjelasan MOOSE Chidamber Kemerer

(MOOSE CK), properti kualitas disain software seperti efficiency,

understandability, reusability, testability, maintainability akan dibahas dengan melihat hubungan antara parameter-parameter MOOSE CK dan

properti kualitas disain software. Penjelasan metode Analytic Hierarchy

Process disertai dengan menggunakan contoh.

BAB III : METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini berisi metodologi penelitian yang digunakan dalam

penelitian ini.

BAB IV : ANALISIS PENELITIAN

Bab ini berisi hasil penelitian framework PHP dengan kombinasi

parameter MOOSE CK, parameter properti kualitas disain software dan

metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Dalam bab ini juga dibuat

diagram alur dari beberapa tahapan pengukuran kualitas disain software.

BAB V : PENUTUP

Bab ini berisi kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan

(32)

BAB II

LANDASAN TEORI

Dalam perkembangannya, aplikasi web tidak jauh berbeda dengan aplikasi

desktop. Kedua-duanya mempunyai peran yang sangat penting dan memiliki keunggulan tersendiri. Kedua aplikasi tersebut sama-sama berkembang dengan

pemrograman yang lebih cenderung kearah berorientai objek. Dalam penelitian ini

penulis mencoba untuk mengukur kualitas sebuah software aplikasi web, dalam

hal ini adalah framework PHP. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan

kualitas disain software terbaik dari kelima framework yang banyak digunakan

oleh programmer web menurut versi www.phpframeworks.com. Kenapa penulis

memilih framework PHP? Karena pada framework PHP telah ada sifat Object

Oriented Programming dalam membuat suatu aplikasi website. Jika berbicara mengenai Object Oriented Programming maka juga berbicara mengenai kualitas

disain suatu software, hal tersebut adalah yang akan diperbandingkan untuk

mendapatkan kualitas framework terbaik.

Kualitas disain sebuah software sangatlah penting untuk dapat selalu

diukur, dengan demikian maka setiap pengembang akan dapat mengetahui sejauh

mana kualitas software-nya dapat berjalan dengan baik. Sehingga apabila

ditemukan sebuah permasalahan akan dapat dengan cepat ditangani. Nilai dari

pengukuran kualitas sebuah software dinamakan metric. Menurut The IEEE

Standard Glossary (dalam Software Engineering, 1992) mendefinisikan metric sebagai berikut, “metric as a quantitative measure of the degree to which a

(33)

system, component, or process possesses a given attribute”. Penelitian tugas akhir ini berdasarkan nilai metric untuk mengukur kualitas disain sebuah software.

Gambar 2.1. Pemetaan Macam-macam Metric

(Sumber: Global Journal of Computer Science and Technology: A Survey-Object Oriented Quality Metrics)

Menurut Efano Hermawan (2007: 7), “telah banyak penelitian yang dilakukan untuk memformulasikan seperangkat parameter yang dapat digunakan

untuk mengukur kualitas disain software berorientasi objek. Masing-masing

kelompok peneliti menghasilkan seperangkat parameter. Parameter yang sama

dihasilkan oleh peneliti meskipun dengan nama atau istilah yang berbeda,

sebagian lain merupakan parameter unik yang dihasilkan oleh kelompok tersebut.

Seperangkat parameter tersebut biasa disebut dengan Object Oriented

Metric (OO Metric). Beberapa penelitian tersebut menghasilkan beberapa kriteria kualitas software yang berbeda-beda, tergantung darimana peneliti itu melihatnya.

METRICS

Project Based Metric Design Based Metric

Resources Product

Proce Traditional Object Oriented

…Etc CP

SLOC

(34)

Sebagian penelitian yang lain berusaha menghubungkan antara OO Metric dan

properti kualitas”.

Bab ini akan menguraikan seperangkat parameter OO Metric menurut

Chidamber, Kemerer, properti kualitas dan metode Analytic Hierarchy Process

(AHP). AHP merupakan metode pemilihan beberapa objek berdasarkan

kriteria-kriteria yang ada pada objek yang dibandingkan. AHP akan dijelaskan lebih rinci

setelah penjelasan mengenai Parameter OO Metric menurut Chidamber, Kemerer

dan properti kualitas disain software.

2.1. METRICS FOR OBJECT ORIENTED SOFTWARE ENGINEERING

CHIDAMBER, KEMERER (MOOSE CK)

MOOSE CK merupakan salah satu metric yang dipergunakan

untuk mengukur kualitas disain sebuah software berdasarkan enam

parameter dengan melihat pada perspektif Object Oriented Design

2.1.1 Weighted Methods Per Class (WMC)

WMC berhubungan secara langsung terhadap kompleksitas

dari sebuah objek, karena metode adalah properti dari sebuah objek

dan kompleksitas sebuah objek ditentukan oleh properti.

WMC=





Ci 1

(35)

Jumlah metode dan kompleksitas dari metode merupakan

salah satu indikator berapa lama waktu dan usaha yang dibutuhkan

untuk membangun dan memelihara objek. Objek dengan jumlah

metode yang lebih banyak dapat membatasi kemungkinan objek

tersebut untuk digunakan kembali (reuse).

Nilai WMC yang tinggi mempunyai kecenderungan

kegagalan software. Menurut www.aivosto.com toleransi nilai

WMC adalah antara 20-50 dalam sebuah class, atau maksimum

10% dari jumlah metode dalam sebuah class. Penelitian yang lain

menurut Basili, dengan sampel 30 proyek C++, menunjukkan

semakin tinggi nilai WMC akan meningkatkan bugs dan

menurunkan kualitas.

Namun penelitian tersebut juga tidak menyebutkan berapa

optimum range yang dapat digunakan. Pada penelitian yang sama mengatakan bahwa nilai yang tinggi untuk proyek VB terlihat

diperbolehkan.

2.1.2 Depth of Inheritance Tree (DIT)

Kedalaman dari sebuah class dalam inheritance hirarki

dimana angka maksimum dimulai dari class leaf dan menurun pada

class root pada sebuah hirarki. Sehingga hirarki yang dalam akan menyebabkan tingginya kompleksitas dari disain karena makin

(36)

Rekomendasi www.aivosto.com nilai DIT adalah 5 atau

kurang. Dokumentasi Visual Studio.Net menyebutkan nilai DIT ≤ 5. Beberapa sumber lainmengijinkan nilai DIT sampai dengan 8.

2.1.3 Number of Children (NOC)

NOC adalah jumlah subclass dalam sebuah class hierarchy.

NOC merupakan indikator besarnya pengaruh sebuah class

terhadap disain sistem secara keseluruhan. Semakin besar nilai

NOC, semakin besar pula potensi ketidakcocokan sub class dengan

abstraksi pada parent class.

Hal ini dapat mengakibatkan kesalahan penggunaan sub

class seperti ketika menggunakan salah satu sub class dari sekian banyak sub class yang lain dalam salah satu program.

2.1.4 Coupling Between Object Classes (CBO)

CBO menghitung class yang berhubungan dengan class

yang lain. Hal ini dihitung terhadap non-inheritance class.

Sehingga semakin sedikit class yang berhubungan maka

mengindikasikan class yang baik. Karena meningkatkan

modularity dan reuse.

Semakin banyak class yang tidak tergantung satu sama lain

akan lebih baik untuk digunakan dalam aplikasi yang lain. Hal ini

(37)

Berapa nilai maksimum yang diijinkan? CBO > 14 terlalu tinggi

menurut Houari A Sahraoui.

2.1.5 Response for a Class (RFC)

RFC adalah jumlah semua metode yang dipanggil sebagai

respon terhadap diluar objek dari sebuah class. RFC juga

mengukur komunikasi antara objek. Hal ini berlaku terhadap

semua metode yang diakses dalam class hirarki. Sehingga semakin

banyak metode yang digunakan untuk merespon objek dari luar

semakin kompleks dan meningkatkan waktu tes.

2.1.6 Lack of Cohesion Method (LCOM)

LCOM mengukur ketidaksamaan metode dalam sebuah

class dari instance variabel atau atribut. Dengan tingginya kohesi berarti mengindikasikan semakin baik class tersebut.

Sehingga lebih sederhana dan memiliki sifat reusability

yang tinggi. Sedangkan semakin rendah kohesi atau lack of

cohesion maka semakin kompleks class tersebut.

Semua parameter MOOSE CK tersebut digunakan sebagai

tolak ukur dalam perbandingan framework PHP yang akan

dilakukan. Parameter-parameter tersebut akan digabungkan dengan

parameter properti kualitas, mengenai properti kualitas lebih

(38)

2.2. PROPERTI KUALITAS DISAIN SOFTWARE

Beberapa penelitian telah menghasilkan model kualitas software

dan perspektif yang berbeda-beda, McCall melihat dari tiga perspektif

yaitu product revision, product transition dan product operations. Dari

masing-masing perspektif dikembangkan menjadi beberapa faktor kualitas

software yaitu maintainability, flexibillity, testability, portability, reusability, interoperability, correctness, reliability, efficiency, integrity, usability. Sehingga total memiliki 11 faktor kualitas software.

Gambar 2.2. McCall’s Software Quality Factors (Sumber: Roger S Pressman, Software Engineering, hal.463)

Menurut BW. Boehm, et al (dalam Jurnal MTI UI Volume 5, No.1,

2007). BW. Boehm memiliki tujuh faktor kualitas portability, reliability,

efficiency, usability, testability, understandability, flexibility.

ISO juga mengeluarkan model kualitas software yang dituangkan

dalam ISO1926-1 dan memiliki 6 karakteristik kualitas software

functionality, reliability, usability, efficiency, maintainability, portability yang masing-masing dipecah dalam beberapa subkarakteristik.

PRODUCT TRANSITION PRODUCT REVISION

PRODUCT OPERATION

Maintainability Flexibility Testability

Portability Reusability Interoperability

(39)

Tabel 2.1. Pemetaan Model Kualitas Software Antara ISO 1926-1, McCall, Boehm

ISO 1926-1 McCall Boehm

Functionality

 Suitability

 Accurateness Correctness

 Interoperability Interoperability

 Compliance

 Security Integrity

Reliability Reliability Reliability

 Maturity

 Fault Tolerance

 Recoverability

Usability Usability Usability

 Understandability Understandability

 Learnability

 Operability

Efficiency Efficiency Efficiency

 Time Behaviour

 Resource Behaviour

Maintainability Maintainability

 Analyzability

 Changeability

 Stability

 Testability Testability Testability

Portability Portability Portability

 Adaptability Flexibility Flexibility

 Installability

 Conformance

 Replaceability Reusability

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Melihat tabel 2.1 hampir semua struktur ISO1926-1 mirip dengan

McCall (1977) dan Boehm (1978). Hal ini disebabkan karena fungsi dari

karakteristik kualitas software yang berbeda-beda. Beberapa karakteristik

kualitas memiliki nama yang berbeda meskipun artinya sama.

(40)

fungsionalitas software apakah telah sesuai dengan kebutuhan

(requirement) software.

Namun apabila dihubungkan dengan kualitas disain software pada

aspek orientasi objek dan disesuaikan dengan OO Metric maka hanya

beberapa karakteristik atau properti kualitas yang dapat dievaluasi untuk

mengukur kualitas kode dan disain yaitu efficiency, complexity,

understandability, reusability, maintainability/testability.

1. Efficiency : Apakah disain dan implementasi software telah

dilakukan dengan efisien?

2. Complexity : Dapatkah implementasi software digunakan lebih

efektif sehingga menurunkan tingkat kompleksitas?

3. Understandability : Apakah disain software lebih mudah

dimengerti?

4. Reusability : Apakah kualitas disain software mendukung

penggunaan kembali (reuse)?

5. Maintainability/Testability : Apakah disain software mendukung

untuk kemudahan testing dan perubahan?

2.2.1. Hubungan Properti Kualitas Disain Software dan Parameter MOOSE CK

Berdasarkan properti kualitas yang telah dipilih, Linda H

Rosenberg dan Lawrence E Hyaat telah memetakan dengan

(41)

Complexity (CC). CC adalah salah satu metric yang dihasilkan oleh Thomas J. McCabe dan Charles W. Butler. Metric ini membahas

mengenai struktur logika yaitu jumlah pernyataan keputusan

ditambah dengan 1. Contoh sebagai berikut IF A=B AND C=D

THEN, logika IF mempunyai nilai 1 ditambah dengan 1, sehingga

pada logika ini nilai CC=2.

Masing-masing parameter dalam metric memiliki

kontribusi yang berbeda pada properti kualitas disain software.

Pada tabel 2.2 adalah hasil pemetaan menurut Linda H Rosenberg

dan Lawrence E Hyaat.

Tabel 2.2. Hubungan Properti Kualitas Software dan Parameter Metric

Properti Kualitas

Software

Parameter Metric

Efficiency LCOM, CBO, DIT, NOC

Complexity CC (Traditional Metric)

Understandability WMC, RFC, DIT

Reusability WMC, LCOM, CBO, DIT, NOC

Maintainability/Testability WMC, RFC, DIT, NOC

(Sumber: Buku Linda H Rosenberg, Software Quality Metrics for Object Oriented Environments, 2003)

Pada tabel 2.2 diatas tampak bahwa penelitian Linda H

Rosenberg dan Lawrence E Hyaat pada tahun 2003, menunjukkan

(42)

tapi menggunakan Cyclomatic Complexity (CC). Pada riset yang

lain pada tahun 1993 terutama properti maintainability/testability

menggunakan parameter yang hampir sama, DIT, NOC, RFC,

LCOM, WMC, DAC, NOM, SIZE1, SIZE2, MPC. Sedangkan

menurut Magiel Bruntink dan Arie Van Deursen (dalam Jurnal

MTI UI, 2007: 13), DIT, LCOM, NOC, RFC, WMC, FOUT,

LOCC, NOF, NOM, Parameter-parameter yang dicetak tebal tidak termasuk MOOSE CK.

2.2.2. Pengaruh Parameter MOOSE CK pada Properti Kualitas Disain Software

Penelitian Linda H Rosenberg dan Lawrence E Hyatt

mengenai hubungan dan pengaruh antara parameter-parameter OO

Metric dan properti kualitas disain software menunjukkan bahwa nilai parameter MOOSE CK berbanding terbalik dengan kualitas

(43)

Tabel 2.3. Hubungan dan pengaruh parameter metric

Metric Objective

Testing Efforts

Understand-ability

Maintain- ability

Develop Effort

reuse

Complexity ↓ ↓ ↑ ↑

Size (LOC) ↓ ↓ ↑ ↑

Comment % ↑ ↓ ↑ ↓

WMC ↓ ↑ ↓ ↑

RFC ↓ ↓ ↑ ↑

LCOM ↓ ↑ ↑ ↓ ↑

CBO ↓ ↓ ↑ ↑ ↑

(Sumber: Buku Linda H Rosenberg, Applying and Interpreting Object Oriented Metrics, 1998)

Tampak pada tabel 2.3 Linda H Rosenberg dan Lawrence E

Hyaat pada tahun 1998 tidak hanya menggunakan OO metric tetapi

juga menggabungkan dengan traditional metric yaitu LOC dan

komentar (Comment). Tidak hanya itu, properti kualitas yang

digunakan hampir sama dengan penelitian selanjutnya pada tahun

2003 yaitu properti understandability, maintainability dan reuse,

sedangkan properti yang lain berbeda.

Meskipun terdapat beberapa perbedaan penelitian Linda H

Rosenberg pada tahun yang berbeda namun kedua penelitian

tersebut menegaskan bahwa MOOSE CK memiliki nilai yang

(44)

2.3. ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)

Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh

Thomas L. Saaty pada tahun 70-an ketika di Warston School. Metode AHP merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam sistem

pengambilan keputusan dengan memperhatikan faktor-faktor persepsi,

preferensi, pengalaman dan intuisi. AHP menggabungkan

penilaian-penilaian dan nilai-nilai pribadi ke dalam satu cara yang logis.

Analytic Hierarchy Process (AHP) dapat menyelesaikan masalah multikriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki. Masalah yang

kompleks dapat diartikan bahwa kriteria dari suatu masalah yang begitu

banyak (multikriteria), struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian

pendapat dari pengambil keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu

orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia. Menurut Saaty, hirarki

didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang

kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah

tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke

bawah hingga level terakhir dari alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah

yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang

kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan

tampak lebih terstruktur dan sistematis.

Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan

dengan efektif atas persoalan dengan menyederhanakan dan mempercepat

(45)

kedalam bagian-bagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu

susunan hirarki, memberi nilai numerik pada pertimbangan subjektif

tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan

ini untuk menetapkan variabel yang mana yang memiliki prioritas paling

tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.

Metode ini juga menggabungkan kekuatan dari perasaan dan logika yang

bersangkutan pada berbagai persoalan, lalu mensintesis berbagai

pertimbangan yang beragam menjadi hasil yang cocok dengan perkiraan

kita secara intuitif sebagaimana yang dipersentasikan pada pertimbangan

yang telah dibuat.

Analytic Hierarchy Process (AHP) mempunyai landasan aksiomatik yang terdiri dari :

1. Reciprocal Comparison, yang mengandung arti si pengambil keputusan

harus bisa membuat perbandingan dan menyatakan preferensinya.

Preferensinya itu sendiri harus memenuhi syarat resiprokal yaitu kalau

A lebih disukai dari B dengan skala x, maka B lebih disukai dari A

dengan skala 1:x.

2. Homogenity, yang mengandung arti preferensi seseorang harus dapat

dinyatakan dalam skala terbatas atau dengan kata lain

elemen-elemennya dapat dibandingkan satu sama lain. Kalau aksioma ini tidak

dapat dipenuhi maka elemen-elemen yang dibandingkan tersebut tidak

homogenous dan harus dibentuk suatu cluster (kelompok

(46)

3. Independence, yang berarti preferensi dinyatakan dengan

mengasumsikan bahwa kriteria tidak dipengaruhi oleh

alternatif-alternatif yang ada melainkan oleh objektif secara keseluruhan. Ini

menunjukkan bahwa pola ketergantungan atau pengaruh dalam model

AHP adalah searah keatas, artinya perbandingan antara elemen-elemen

dalam satu level dipengaruhi atau tergantung oleh elemen-elemen

dalam level di atasnya.

4. Expectations, artinya untuk tujuan pengambilan keputusan, struktur

hirarki diasumsikan lengkap. Apabila asumsi ini tidak dipenuhi maka

si pengambil keputusan tidak memakai seluruh kriteria dan atau

objektif yang tersedia atau diperlukan sehingga keputusan yang

diambil dianggap tidak lengkap.

Tahapan-tahapan pengambilan keputusan dalam metode AHP pada

dasarnya adalah sebagai berikut :

1. Mendefenisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan

2. Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum,

dilanjutkan dengan kriteria-kriteria dan alternatif - alternatif pilihan

yang ingin di rangking.

3. Membentuk matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan

kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing

tujuan atau kriteria yang setingkat diatas. Perbandingan dilakukan

(47)

menilai tingkat-tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan

elemen lainnya.

4. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di

dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.

5. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak

konsisten maka pengambilan data (preferensi) perlu diulangi. Nilai

eigen vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maksimum yang diperoleh dengan menggunakan matlab maupun dengan manual.

6. Mengulangi langkah, 3, 4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.

7. Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan

berpasangan. Nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen.

Langkah ini untuk mensintetis pilihan dalam penentuan prioritas

elemen pada tingkat hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.

8. Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR < 0,100

maka penilaian harus diulangi kembali.

2.3.1. Prinsip-Prinsip Dasar Analytic Hierarcy Process (AHP)

Dalam menyelesaikan persoalan dengan metode AHP ada beberapa

(48)

1. Decomposition

Pengertian decomposition adalah memecahkan atau membagi

problema yang unsurnya ke bentuk hirarki proses pengambilan utuh

menjadi unsur keputusan, dimana setiap unsur atau elemen saling

berhubungan. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, pemecahan dilakukan

terhadap unsur-unsur sampai tidak mungkin dilakukan pemecahan lebih

lanjut, sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari persoalan yang hendak

dipecahkan. Struktur hirarki keputusan tersebut dapat dikategorikan

sebagai complete dan incomplete. Suatu hirarki keputusan disebut

complete jika semua elemen pada suatu tingkat memiliki hubungan terhadap semua elemen yang ada pada tingkat berikutnya, sementara

hirarki keputusan incomplete kebalikan dari hirarki complete.

Bentuk struktur dekomposisi yakni :

Tingkat pertama : Tujuan keputusan (Goal)

Tingkat kedua : Kriteria-kriteria

Tingkat ketiga : Alternatif-alternatif

Gambar 2.3. Struktur Hirarki

(Sumber: Jurnal Umum Universitas Sumatera Utara)

Tujuan

Kriteria 1

Alternatif 2 Alternatif 1

Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 4

(49)

Hirarki masalah disusun untuk membantu proses pengambilan

keputusan dengan memperhatikan seluruh elemen keputusan yang terlibat

dalam sistem. Sebagian besar masalah menjadi sulit untuk diselesaikan

karena proses pemecahannya dilakukan tanpa memandang masalah

sebagai suatu sistem dengan suatu struktur tertentu.

2. Comparative Judgement

Comparative judgement dilakukan dengan penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya

dengan tingkatan diatasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP karena

akan berpengaruh terhadap urutan prioritas dari elemen elemennya. Hasil

dari penilaian ini lebih mudah disajikan dalam bentuk matriks pairwise

comparisons yaitu matriks perbandingan berpasangan memuat tingkat preferensi beberapa alternatif untuk tiap kriteria. Skala preferensi yang

digunakan yaitu skala 1 yang menunjukkan tingkat yang paling rendah

(equal importance) sampai dengan skala 9 yang menujukkan tingkatan paling tinggi (extreme importance).

3. Synthesis of Priority

Synthesis of priority dilakukan dengan menggunakan eigen vector method untuk mendapatkan bobot relatif bagi unsur unsur pengambilan keputusan.

4. Logical Consistency

Logical consistency merupakan karakteristik penting AHP. Hal ini dicapai dengan mengagresikan seluruh eigen vector yang diperoleh dari

(50)

berbagai tingkatan hirarki dan selanjutnya diperoleh suatu vektor

composite tertimbang yang menghasilkan urutan pengambilan keputusan. Akan timbul banyak masalah dalam membuat keputusan

melibatkan sejumlah faktor. Sebagai contoh ketika perusahaan

mendapatkan penawaran implementasi sistem informasi dari beberapa

vendor. Tentu saja pemilihan sistem informasi tidak berdasarkan sistem mana yang lebih murah. Ada beberapa faktor yang harus dipertimbangkan

seperti beberapa dukungan hardware, stabilitas software, layanan vendor,

harga dan lain sebagainya.

Pemilihan akan menjadi semakin sulit karena masing-masing

vendor memiliki keunggulan yang berbeda-beda. Seperti vendor A menawarkan harga murah tetapi hardware kurang kompatibel dan layanan

vendor kurang baik, sedangkan vendor B harga lebih mahal, namun hardware lebih kompatibel dan layanan lebih baik. Mungkin pada kasus yang lain seperti pemilihan mobil terbaik untuk kita gunakan, ada banyak

faktor yang dapat mempengaruhi keputusan kita untuk membeli, seperti

dari segi kegunaan mobilnya, harganya sesuai budget atau tidak,

pelayanannya, onderdilnya mudah didapatkan atau tidak. Masing-masing

dealer memiliki keunggulan tersendiri dan faktor diatas yang akan menjadi pertimbangan kita dalam memilihnya.

Berdasarkan kedua contoh diatas maka diperlukan sebuah metode

untuk mengevaluasi dan memberikan pembobotan pada faktor-faktor

(51)

Volume 5, no.1 ada 2 metode yang dapat digunakan untuk membuat

keputusan ketika menghadapi multi kriteria faktor. Metode yang pertama

adalah Multifactor Evaluation Process (MFEP). Pada metode ini

pemberian nilai menggunakan skala 0-1, semakin lebih penting faktor

tersebut akan diberikan nilai yang lebih tinggi.

Namun ada beberapa kelemahan metode ini menurut Barry Render

dan Ralph M, karena tidak ada tes konsistensi maka nilai yang dimasukkan

akan menjadi tidak valid ketika pembuat keputusan tidak benar-benar

mengerti domain masalahnya. Pembuat keputusan juga harus benar-benar

menguasai domain masalahnya sehingga yang dimasukkan bukan

merupakan nilai perkiraan tetapi nilai sebenarnya.

Metode kedua adalah Analytic Hierarchy Process (AHP). Ada

beberapa kelebihan pada metode ini dibandingkan sebelumnya. Metode

AHP mempunyai tes konsistensi sehingga apabila hasil evaluasi pembuat

keputusan tidak memenuhi konsistensi maka hasil evaluasi harus diulang

kembali. Kelebihan yang kedua adalah pemberian nilai merupakan

perbandingan antara 2 item sehingga masih dapat memasukkan nilai

perkiraan dan nilai ini akan menjadi valid apabila tes konsistensi

terpenuhi. AHP adalah sebuah metode perbandingan berpasangan terhadap

beberapa objek yang akan dievaluasi. AHP pertama kali dipublikasikan

oleh Thomas L. Saathy dalam bukunya yang berjudul “The Analytic Hierarchy Process” tahun 1980. Sejak di publikasikan tahun 1980 AHP telah dipergunakan dalam berbagai permasalahan. Dari permasalahan

(52)

sosial, ekonomi, kesehatan, engineering dan sekarang dalam bidang

teknologi informasi. Hasil akhir dari metode AHP adalah faktor

pembobotan dan faktor evaluasi, sehingga item-item yang di evaluasi dapat

diberikan peringkat berdasarkan nilai yang dihasilkan.

Dalam memberikan nilai pada masing-masing objek atau faktor

yang akan di evaluasi, AHP memberikan skala 1-9 . Semakin besar nilai

yang diberikan berarti objek atau faktor tersebut semakin penting.

Misalnya ada objek A dan objek B, masing-masing memiliki faktor X, Y,

Z. Apabila diberikan nilai 3 pada perbandingan objek A dan objek B untuk

faktor X, maka pembacaan nilai 3 adalah objek A sedikit lebih penting

daripada objek B pada faktor X. Pembacaan “sedikit lebih penting” dapat dirubah dengan menyesuaikan konteks permasalahan. Seperti sedikit lebih

baik, atau lebih bagus, yang terpenting adalah pemberian nilai

menunjukkan perbandingan antara dua objek.

Tabel 2.4 di bawah ini adalah skala Saathy yang digunakan dalam

implementasi metode AHP. Seperti pada penjelasan sebelumnya, pada

kolom keterangan dapat merubah kata-kata “agar” sesuai dengan topik permasalahan. Pada baris terakhir merupakan kebalikan dari nilai

perbandingan. Sehingga seperti pada contoh diatas apabila objek A

mempunyai nilai 3 dibandingkan nilai B, maka nilai B mempunyai nilai

(53)

Tabel 2.4. Skala Saaty

Nilai Keterangan

1 Sama penting (equal)

3 Sedikit lebih penting (Moderate)

5 Jelas Lebih Penting (Strong)

7 Sangat Jelas Penting (Very Strong)

9 Mutlak Lebih Penting (Extreme)

2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang

berdekatan

1/(1-9) Kebalikan nilai tingkat kepentingan dari

skala 1-9

(Sumber: Buku Thomas L Saathy, Decision Making with the Analytic Network Process, 2006)

Agar metode AHP menjadi lebih jelas, berikut ini penulis berikan

contoh prosedur penggunaan AHP. Contoh ini membandingkan 3 buah

sistem dengan parameter yang berpengaruh adalah hardware, software dan

dukungan vendor.

1. Faktor evaluasi objek terhadap sebuah parameter.

Pembobotan dapat menggunakan perbandingan antara beberapa

objek. Nilai yang dimasukkan dengan menggunakan skala pada tabel

(54)

Tabel 2.5. Perbandingan antara sistem 1, sistem 2 dan sistem 3

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Tabel 2.5 menjelaskan bahwa sistem-1 memiliki hardware

sedikit lebih baik daripada sistem-2 sehingga diberi nilai 3. Dan untuk

perbandingan sistem-1 memiliki hardware mutlak lebih baik daripada

3 dan diberikan nilai 9. Sedangkan perbandingan untuk

2 dengan 1 merupakan kebalikan dari perbandingan dari

sistem-1 dengan sistem-2 sehingga diberikan nilai sistem-1/3. Begitu juga dengan

perbandingan sistem-3 dengan sistem-1 merupakan kebalikan dari

perbandingan sistem-1 dengan sistem-3 yaitu 1/9. Nilai 1 diberikan

karena dibandingkan pada item yang sama semisal sistem-1 dengan

sistem-1.

2. Menjumlahkan pada masing-masing kolom.

Tabel 2.6. Menjumlahkan pada masing-masing kolom

Hardware Sistem-1 Sistem-2 Sistem-3

Sistem-1 1 3 9

Sistem-2 0.3333 1 6

Sistem-3 0.1111 0.1677 1 --- + --- + --- +

Total 1.4444 4.1667 16.0 (Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Hardware Sistem-1 Sistem-2 Sistem-3

Sistem-1 1 3 9

Sistem-2 1/3 1 6

(55)

3. Membagi masing-masing cell dengan jumlah total pada kolom yang

sesuai

Tabel 2.7. Hasil pembagian pada masing-masing cell dengan jumlah total

Hardware Sistem-1 Sistem-2 Sistem-3

Sistem-1 1/1.4444=0.6923 3/4.1667=0.7200 9/16=0.5625 Sistem-2 0.3333/1.4444=0.2300 1/4.1667=0.2400 6/16=0.375 Sistem-3 0.1111/1.4444=0.0769 0.1677/4.1667=0.0400 1/16=0.0625

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

4. Untuk mendapatkan prioritas sistem berdasarkan hardware maka

dihitung rata-rata setiap baris.

Tabel 2.8. Faktor evaluasi pada parameter hardware

Rata-rata

0.6583 (0.6923+0.7200+0.5625)/3

0.2819 (0.2300+0.2400+0.3750)/3

0.0598 (0.0769+0.0400+0.0625)/3

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

5. Menghitung Consistency Ratio

Setelah mendapatkan faktor evaluasi diperlukan cek konsistensi

terhadap perbandingan yang telah dilakukan dengan menghitung

Consistency Ratio.

Sebelum menghitung consistency ratio terlebih dahulu menghitung

Weighted Sum Vector. Hal ini dilakukan dengan hasil faktor evaluasi tabel 2.8 dikali dengan perbandingan tabel 2.5.

(56)

Tabel 2.9. Weighted Sum Vector

Weighted Sum Vector

(0.6583)(1) + (0.2819)(3) + (0.0598)(9) 2.0423 (0.6583) (0.3333) + (0.2819)(1) + (0.0598)(6) 0.8602 (0.6583)(0.1111) + (0.2819)(0.1677) + (0.0598) (1) 0.1799

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Langkah selanjutnya adalah menghitung consistency vector. Hal ini

dilakukan dengan membagi weighted sum vector tabel 2.9 dengan nilai

evaluasi tabel 2.8.

Tabel 2.10. Consistency Vector

Consistency vector

2.0423/0.6583 = 3.1025

0.8602/0.2819 = 3.0512

0.1799/0.0598 = 3.0086

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Setelah menghitung consistency vector diperlukan menghitung

lambda dan consistency index.

CI =

) 1 (

) (

 

n n



... (2.1)

Keterangan : CI = Consistency Index

n = Jumlah item yang dibandingkan

Lambda dihitung dengan menjumlah hasil dari tabel 2.10 dan

dibagi dengan jumlah item yang dibandingkan dalam kasus ini n=3.

λ =

3.0086) 3.0512

(3.1025 

(57)

CI =

1 -3

3) -(3.0541

= 0.027

Menghitung consistency ratio dengan membagi hasil dari

consistency index dengan random index tabel 2.11.

CR = RI CI

... (2.2)

Keterangan :

CR : Consistency Ratio

CI : Consistency Index

RI : Random Index

Tabel 2.11. Tabel Random Index

n RI

2 0.00

3 0.58

4 0.90

5 1.12

6 1.24

7 1.32

8 1.41

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

CR = 0.58 0.027

= 0.0466

Consistency ratio dipergunakan untuk mengukur seberapa besar konsistensi dalam membandingkan antara objek. Semakin besar nilai

CR semakin tidak konsisten. CR mempunyai batasan yaitu nilai 0.1 atau kurang. Jika ternyata CR melebihi 0.1 maka diperlukan

(58)

perbandingan kembali antara objek. Sehingga dengan melihat nilai CR

diatas maka nilai evaluasi tabel 2.8 dapat diterima.

Untuk faktor-faktor yang lain seperti software dan parameter lain

yang mempengaruhi objek tersebut dilakukan dengan prosedur yang

sama, sehingga dihasilkan hasil faktor evaluasi tabel 2.12.

Tabel 2.12. Hasil faktor evaluasi

Faktor Sistem-1 Sistem-2 Sistem-3

Hardware 0.6583 0.2819 0.0598

Software 0.0874 0.1622 0.7504

vendor 0.4967 0.3967 0.1066

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

6. Pembobotan parameter

Pembobotan parameter dapat mempergunakan cara yang sama

yaitu dengan membandingkan antara parameter tersebut dengan nilai

perbandingan menggunakan tabel 2.6.

Tabel 2.13. Perbandingan hardware, software dan vendor support

Hardware Software Vendor Support

Hardware 1 1/8 1/3

Software 8 1 3

Vendor Support 3 1/3 1

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Seperti yang ditunjukkan pada tabel 2.13 bahwa software memiliki

nilai kepentingan yang lebih besar dibandingkan dengan hardware

dengan nilai 8 dan nilai software sedikit lebih penting daripada vendor

(59)

Menjumlahkan total pada masing-masing kolom seperti pada tabel

2.14 di bawah ini.

Tabel 2.14. Jumlah total pada masing-masing kolom

Hardware Software Vendor Support

Hardware 1 1/8 1/3

Software 8 1 3

Vendor Support 3 1/3 1

--- + --- + --- +

Total 12 1.4583 4.3333

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Membagi pada masing-masing cell dengan jumlah total.

Tabel 2.15. Hasil pembagian masing-masing cell dengan jumlah total

Hardware Software Vendor Support

Hardware 1/12=0.0833 1/8 / 1.4583=0.0857 1/3 / 4.3333=0.0769

Software 8/12=0.6667 1 / 1.4583=0.6857 3 / 4.3333=0.6923

Vendor Support 3/12= 0.3333 1/3 / 1.4583=0.2285 1 / 4.3333=0.2307

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Menghitung rata-rata pada masing-masing baris seperti tabel 2.16

Tabel 2.16. Hasil rata-rata pada masing-masing baris

Rata-rata

0.082 (0.0833+0.0857+0.0769)/3

0.6816 (0.6667+0.6587+0.6923)/3

0.2364 (0.3333+0.2285+0.2307)/3

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

(60)

Tabel 2.17. Hasil pembobotan parameter

Vendor Support

Hardware 0.082

Software 0.6816

Vendor Support 0.2364

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Setelah dihasilkan pembobotan parameter diperlukan cek

konsistensi seperti pada langkah nomor 5.

7. Final Evaluasi

Setelah didapatkan bobot pada masing-masing parameter dan

faktor evaluasi, maka masing-masing bobot tabel 2.17 dikalikan

dengan masing-masing faktor evaluasi tabel 2.12.

Tabel 2.18. Final Evaluasi

Final Evaluasi

Sistem-1 (0.082 x 0.6583 + 0.6816 x 0.0874 + 0.2364 x 0.4967) = 0.231 Sistem-2 (0.082 x 0.2819 + 0.6816 x 0.1622 + 0.2364 x 0.3967) = 0.2275 Sistem-3 (0.082 x 0.0596 + 0.6816 x 0.7504 + 0.2364 x 0.1066) = 0.5416

(Sumber: Tesis MTI UI Volume 5, No.1, 2007)

Pada tabel 2.18 tampak bahwa peringkat 1 adalah sistem-3

kemudian sistem-1 dan terakhir sistem-2.

2.4. MENGENAL FRAMEWORK PHP YANG DIGUNAKAN DALAM PENELITIAN

Penulis mengambil contoh framework PHP yang dibandingkan

(1)

8

1.5.4 Weighting Design Software Quality Properties

Phase weighting of property in general quality of design software the same procedure with a weighting parameter CK moose. The difference is that the objects compared, namely CK Moose object parameters and properties of software design quality. However, to clarify the overall design quality of software measurement methods, the authors will explain the process of weighting the quality of software design.

Table 8. Property Comparison of Quality Design Software Efficie ncy Understa ndability Reusab ility Maintain ability/ Testabilit y Efficiency ₁ _1/4 _1/6 _1/7 Understanda

bility 4 1 1/2 1/4 Reusability ₆ ₂ ₁ _1/2 Maintainabil

ity/

Testability 7 4 2 1

(Source: MTI UI Thesis Volume 5, No.1, 2007) Here are the results of weight measurement properties of quality design.

Table 9. Weight Calculation Results Property Design Quality

Faktor Bobot

Efficiency 0.0527 Understandability 0.1571 Reusability 0.2865 Maintainability/

Testability

0.5036 (Source: MTI UI Thesis Volume 5, No.1, 2007)

1.5.5 Property Evaluation Software

Design Quality

Evaluation of the quality of software design is the last stage of the four main stages software design quality measurement method. At this stage using the results of the three previous stages of the weighting factor Moose CK, CK Moose outcome evaluation factors and results of the weighting factor of software design quality properties. There are two more stages in the evaluation

of properties of software design quality evaluation factor in accordance with the properties of quality software design and calculate the final evaluation of each PHP framework.

Table 10. Calculation of Evaluation Factors in Software Design Quality Property Properti

Kualitas

Framework (Yii versi 1.0.12,

CodeIgniter versi 1.7.2,

CakePHP versi 1.3.3, Symfony

versi 1.4.8, Zend versi 1.10.8)

Efficiency (FE)DIT (BM) DIT + (FE) NOC

(BM) NOC + (FE) CBO (BM) CBO +

(FE) LCOM (BM) LCOM

Understandabil

ity

(FE) WMC (BM) WMC + (FE) DIT

(BM) DIT + (FE) RFC (BM) RFC

Reusability (FE) WMC (BM) WMC + (FE) DIT

(BM) DIT + (FE) NOC (BM) NOC +

(FE) CBO (BM) CBO + (FE) LCOM

(BM) LCOM

Maintainability

/Testability

(FE) WMC (BM) WMC + (FE) DIT

(BM) DIT + (FE) NOC (BM) NOC +

(FE) RFC (BM) RFC + (FE) LCOM

(BM) LCOM

(Source: MTI UI Thesis Volume 5, No.1, 2007)

Factor Evaluation (FE) and the Weight of Metric (BM) according to the value selected on the PHP framework.

Table 11. Final Evaluation Final Evaluasi

Framework(Yii versi 1.0.12, CodeIgniter versi

1.7.2, CakePHP versi 1.3.3, Symfony

versi 1.4.8, Zend versi 1.10.8)

(FE)efficiency x (BK) efficiency +

(FE) understandability x (BK) understandability + (FE) reusability x

(BK) reusability + (FE) maintainability/testability x (BK)

maintainability/testability

(Source: MTI UI Thesis Volume 5, No.1, 2007)

(2)

9

1.5.6 Research Results

Table 12. Final Results Property Evaluation Design Quality in Each PHP Framework Perin

gkat Framework PHP

Final Evaluasi

1 CakePHP versi

1.3.3 0.0195

2 CodeIgniter versi

1.7.2 0.0197

3 Zend versi 1.10.8 0.0304

4 Symfony versi 1.4.8 0.0372

5 Yii versi 1.0.12 0.0579

(Source: Test Result Author)

From the results of Table 12 it can be concluded that because, in principle, CK Moose parameter value is inversely proportional to property design quality software, on aspects of object-oriented design models using Moose CK and property quality software design, PHP framework with a value of 0.0195 CakePHPi best quality among other PHP frameworks. While the lowest is Yii framework with a value of 0.0579. Followed by the second, third and fourth is a framework with a value of 0.0197 CodeIgniter, Zend Framework with Symfony framework value of 0.0304 and

0.0372 value.

1.6 Conclusion

Some conclusions can be drawn from this study are as follows: 1. The results showed that by using this method will produce a value that indicates the quality of a software design relative to other software 2. This method is general, so in addition can be applied to desktop applications, this method can also be applied to evaluate the web application. But the evaluation of the software should have the same

domain or function.

3. Based on research conducted, we can determine that based on object-oriented design models, quality frameworks are the best from other

framewok. Because the final results of the evaluation value of the lowest among the final value of the other evaluation framework of 0.0195. This is because the value of CK was inversely Moose parameters with properties kualtias design software such as those described in Chapter II before, so the smaller the final value the better the quality. While the lowest level of quality is Yii framework with a value of 0.0579. 1.7 References

[1] Apriyanto, Agus. 2008. “Perbandingan Kelayakan Jalan

Beton dan Aspal dengan Metode

Analytic Hierarchy Process (AHP)”. Tesis Magister Teknik Sipil,

Universitas Diponegoro,Semarang. [2] Bari, Ahsanul, Syam, Anupom. 2008.

CakePHP Application Development –

Step by step introduction to rapid web development using the open

source MVC cakePHP framework.

Penerbit Packt Publishing, Birmingham, Mumbai: xv + 311 hlm. [3] Basili, Victor, et al. 1996. “A

validation of Object Oriented Design

Metric as Quality Indicators”.

[4] Boehm, B.W, J.R. Brown, H. Kaspar, M. Lipow, G.J. McLeod and M.J. Merritt. 1978. “Characteristics of Software Quality”, Amsterdam: North-Holland.

[5] Bray, Ian K. 2002. “An Introduction

To Requirements Engineering”. Pearson Education Limited, United Kingdom: xi + 408 hlm

[6] Brito, Fernando e Abreu. 2003. Talk on “Design Metrics For Object Oriented Software Systems”.

[7] Brito, Fernando e Abreu. 1998. “The MOOD2 Metrics Set”, INESC. [8] Bruntink, Magiel, Arie van Deursen.

2004. “Predicting Class Testability

Using Object Oriented Metrics”. [9] Carl Vondrick.2010. What’s

Symfony? 12 Januari: 3 hlm.

http://www.symfony-project.org

13 November 2010, pk. 09.30 WIB. [10] CakePHP Team.2005. CakePHP the

rapid development php framework: 3 hlm.

http://cakephp.org/

(3)

10

[11] Derek Allard.2010. Welcome to

CodeIgniter! 14 Agustus: 3 hlm.

http://codeigniter.com

13 November 2010, pk. 09.30 WIB. [12] Hermawan, Efano dan Petrus

Mursanto. 2007. “Pemeringkatan

Software Aplikasi Berdasarkan

Properti Kualitas Disain dan Metrics

For Object Oriented Software

Menggunakan Analytic Hierarchy

Process”. Tesis Magister Teknologi Informasi, Depok:Jurnal Sistem Informasi MTI UI, Volume 5, No.1. [13] Idrus, Asria. 2010. “Implementasi

Sistem Metode AHP Sebagai Alat

Bantu Pengambilan Keputusan

Pemilihan Calon Tenaga Kerja di PT. Danagung Ramulti”. STMIK AMIKOM, Yogyakarta.

[14] ISO 1926-1. 2001. “Software Quality Characteristic”.

[15] Jajang. 2005. Hardware. 2 Mei: 2 hlm.

http://total.org.id

27 Desember 2010, pk. 16.59 WIB. [16] Kotonya, Gerald, Sommerville Ian.

1997. Requirements Engineering : Processes and Techniques. John Wiley & Sons, Inc, New York: xiii + 282 hlm.

[17] Manuel Pichler.2009. What is PHP_Depend? 14 Desember: 3 hlm.

http://pdepend.org

13 November 2010, pk. 09.30 WIB. [18] Muslich, Masnur; Maryaeni. 2009.

Bagaimana Menulis Skripsi?.

Penerbit PT. Bumi Aksara, Jakarta: x + 166 hlm.

[19] PHP Frameworks.2010. Top 10 Ranking PHP Frameworks? 5 Juli: 2 hlm.

http://phpframeworks.com 9 Oktober 2010, pk. 14.20 WIB. [20] Pressman, Roger S. 1992.

SOFTWARE ENGINEERING- A

Practitioner’s Approach – Third

Edition. Penerbit Beacon Graphic

Corporation, Singapura: xxii + 793 hlm.

[21] Render, Barry, Ralph M. Stair. 2000. “Quantitative Analysis for Management”, Prentice Hall Inc. [22] Rosenberg, Linda H, Lawrence E.

Hyaat. 2003 “Software Quality

Metrics for Object Oriented

Environments”.

[23] Rosenberg, Linda H, Lawrence E. Hyaat. 1998. “Applying and

Interpreting Object Oriented

Metrics”, Software Technology Conference, Utah.

[24] Saathy, Thomas, Vargas L.G. 2006. “Decision Making with the Analytic

Network Process”, Springer.

[25] Shyam R. Chidamber, Chris F. Kemerer. 1995. “A Metrics Suite For Object Oriented Design”. M.I.T Sloan School of Management.

http://web.cs.wpi.edu/~gpollice/cs56 2-s05/Readings/CKMetrics.pdf

[26] Shyam R. Chidamber, Chris F. Kemerer. 1993. “MOOSE: Metric for

Object OrientedSoftware

Engineering”. Workshop on Process and Metric for Object Oriented Software Development, Washington DC, EUA.

[27] Wikipedia Tim. 2010. Framework. 15 Desember : 2 hlm

http://www.wikipedia.org

27 Desember 2010, pk. 17.15 WIB. [28] Wikipedia Tim. 2010. Object

Oriented Programming. 27

Desember : 15 hlm

http://www.wikipedia.org

27 Desember 2010, pk. 17.01 WIB. [29] Wikipedia Tim. 2010. Perangkat

Lunak. 18 November : 2 hlm

http://www.wikipedia.org

27 Desember 2010, pk. 17.15 WIB. [30] Wikipedia Tim. 2010. Software

Metric. 17 Desember : 3 hlm

http://www.wikipedia.org

27 Desember 2010, pk. 17.00 WIB. [31] Wikipedia Tim. 2010. Web. 27

Desember : 14 hlm

http://www.wikipedia.org

27 Desember 2010, pk. 17.23 WIB. [32] Yii Team.2009. Welcome to Yii

Framework. 15 Desember: 3 hlm.

http://www.yiiframework.com

13 November 2010, pk. 09.30 WIB. [33] Zend Team.2008. About Zend

Framework. 12 Januari: 4 hlm.

http://framework.zend.com

(4)