RANCANG BANGUN ALAT ANALISIS METRICS FOR OBJECT-ORIENTED DESIGN PADA SISTEM PERANGKAT LUNAK BERBASIS C#

Indra Arya Slamet Praditya, NIM.: 21106050002 (2025) RANCANG BANGUN ALAT ANALISIS METRICS FOR OBJECT-ORIENTED DESIGN PADA SISTEM PERANGKAT LUNAK BERBASIS C#. Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA.

Preview	Text (RANCANG BANGUN ALAT ANALISIS METRICS FOR OBJECT-ORIENTED DESIGN PADA SISTEM PERANGKAT LUNAK BERBASIS C#) 21106050002_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview
	Text (RANCANG BANGUN ALAT ANALISIS METRICS FOR OBJECT-ORIENTED DESIGN PADA SISTEM PERANGKAT LUNAK BERBASIS C#) 21106050002_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Kualitas desain perangkat lunak sangat berpengaruh terhadap kemudahan pemeliharaan, efisiensi pengembangan, dan keberlangsungan sistem dalam jangka panjang. Dalam paradigma pemrograman berorientasi objek (OOP), kualitas desain dapat dievaluasi secara kuantitatif menggunakan metrik MOOD (Metrics for Object-Oriented Design), yang terdiri dari enam indikator utama: Method Hiding Factor (MHF), Attribute Hiding Factor (AHF), Method Inheritance Factor (MIF), Attribute Inheritance Factor (AIF), Coupling Factor (CF), dan Polymorphism Factor (PF). Proses perhitungan metrik MOOD secara manual cenderung tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan, terutama pada sistem berskala besar. Oleh karena itu, penelitian ini merancang dan mengembangkan aplikasi desktop bernama MOOD Metrics Analyzer yang mampu melakukan analisis metrik MOOD secara otomatis pada proyek perangkat lunak C#. Aplikasi ini dirancang untuk membaca satu sistem proyek secara menyeluruh, menganalisis struktur kelas, atribut, metode, dan pewarisan untuk menghasilkan perhitungan keenam metrik MOOD secara akurat. Kualitas aplikasi divalidasi melalui metodologi pengujian yang komprehensif, mencakup pengujian fungsional (black box), pengujian usability, dan pengujian akurasi hasil output. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsionalitas aplikasi berjalan sesuai spesifikasi ; aplikasi memiliki tingkat akurasi 100% yang divalidasi terhadap dua proyek berskala besar dengan membandingkannya dengan hasil analisis Gemini AI ; serta dinilai sangat mudah digunakan (highly usable) oleh pengguna target. Dengan fitur tambahan seperti ekspor hasil dan mode debug , aplikasi MOOD Metrics Analyzer diharapkan dapat menjadi alat bantu evaluasi desain yang objektif, efisien, dan andal, baik dalam konteks akademik maupun profesional, sekaligus mendukung pembelajaran prinsip OOP melalui pendekatan metrik yang terverifikasi.

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item