Penerapan Pemprosesan Bahasa Alamiah pada User Stories untuk Pengembangan Perangkat Lunak Agile

Share on facebook
Share on google
Share on twitter
Share on linkedin
Foto by MTP

User story semakin mendapat tempat dalam proses pengembangan perangkat lunak, terutama dalam pengembangan perangkat lunak agile (Agile Software Development – ASD). User story adalah artefak yang paling banyak digunakan dalam pengembangan perangkat lunak tangkas yang mengungkapkan persyaratan dari sudut pandang pengguna. User story telah diterima secara luas sebagai artefak untuk menangkap kebutuhan pengguna dalam pengembangan perangkat lunak yang tangkas. User story adalah spesifikasi persyaratan semi-terstruktur yang ditulis dalam bahasa alami. Templat cerita pengguna dapat berbentuk berikut : sebagai [SIAPA], saya ingin/ingin/membutuhkan/bisa/mau [APA], sehingga [MENGAPA]. Ini berisi elemen penting dari persyaratan: SIAPA yang menginginkannya, APA yang diharapkan dari sistem, dan secara opsional, dan MENGAPA itu penting.

User story, sebagai artefak yang paling banyak digunakan dalam pengembangan perangkat lunak tangkas, menantang untuk dijelajahi. Fakta bahwa mereka ditulis dalam bahasa alami membuat mereka mudah dimengerti oleh para pemangku kepentingan. Namun, persyaratan yang ditulis dalam bahasa alami memiliki kekurangan, seperti ambiguitas, inkonsistensi, dan ketidaklengkapan. Teknik pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing – NLP) menawarkan keuntungan potensial untuk meningkatkan kualitas cerita pengguna. NLP dapat digunakan untuk mengurai, mengekstrak, atau menganalisis data cerita pengguna. Ini telah banyak digunakan untuk membantu dalam domain rekayasa perangkat lunak (misalnya, mengelola persyaratan perangkat lunak, ekstraksi aktor dan tindakan dalam dokumen persyaratan, ekstraksi fitur perangkat lunak,dan pengujian perangkat lunak ).

Beberapa aplikasi NLP dalam cerita pengguna dapat mengklasifikasikan berdasarkan tujuan studi , yaitu sebagai berikut: (a) menemukan cacat; (b) menghasilkan model/artefak; (c) menelusuri hubungan antara persyaratan model/NL; dan (c) mengidentifikasi abstraksi kunci. Banyak penelitian adalah makalah posisi yang mengungkapkan gagasan dengan menampilkan contoh penerapan konsep, yang menunjukkan bahwa lebih banyak penelitian akan muncul dalam waktu dekat. Sejalan dengan penelitian NLP pada umumnya, pemahaman konteks kalimat masih menjadi isu utama di sini.

Tinjauan kami menunjukkan bahwa bidang penelitian ini masih belum matang dan membutuhkan eksplorasi lebih dalam. Aplikasi NLP dapat dikembangkan sedemikian rupa sehingga dapat menghasilkan hasil yang lebih beragam dan bermanfaat. Beberapa studi NLP tentang cerita pengguna telah menunjukkan dasar yang baik, seperti model konseptual ekstraksi cerita pengguna, artefak perangkat lunak dari cerita pengguna, kesamaan cerita pengguna, prioritas dan estimasi ukuran, cerita kualitas pengguna, dan ekstraksi cerita pengguna. Kami ASD juga akan berkembang dalam penelitian NLP dan cerita pengguna. Penelitian dalam aspek yang lebih luas, seperti manajemen dan pemeliharaan keamanan persyaratan mungkin juga menjadi bidang minat lain. Keterlibatan industri juga perlu didorong untuk kepentingan bersama para peneliti dan praktisi.

Penulis: Indra Kharisma Raharjana

Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di:

https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3070606

I. K. Raharjana, D. Siahaan, and C. Fatichah, “User Stories and Natural Language Processing: A Systematic Literature Review,” IEEE Access, pp. 1–1, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3070606.

Berita Terkait

newsunair

newsunair

https://t.me/pump_upp