Deteksi Pola Ambiguitas Struktural pada Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami

Abstract

Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL) merupakan dokumen yang dihasilkan dari proses rekayasa kebutuhan dan memegang peranan penting dalam pengembangan perangkat lunak. Sekitar 87.7% dokumen SKPL ditulis menggunakan bahasa alami. Masalah terbesar dalam penulisan dengan bahasa alami adalah kesalahan interpretasi yang disebabkan karena terdapat kata-kata yang ambigu. Jika terjadi ambigu dan tidak dideteksi secepat mungkin, maka kesalahan interpretasi dapat mengarah pada hasil perangkat lunak tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hal ini membuat masalah ambigu dalam SKPL sangat penting untuk ditangani. Sudah terdapat berbagai penelitian mengenai solusi penanganan ambigu dalam SKPL, dan hampir sebagian besar menggunakan SKPL dalam Bahasa Inggris. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi ambigu yang terjadi akibat struktur pernyataan kebutuhan perangkat lunak yang salah pada SKPL dalam Bahasa Indonesia. Adapun metode yang diusulkan adalah pola bahasa alami berdasarkan Part-of-Speech Tag Hidden Markov Model-Viterbi, dan pola tersebut dideteksi dengan Regular Expression Parsing. Pola bahasa alami yang diusulkan dievaluasi dengan nilai indeks Kappa. Hasil dari analisis pola bahasa alami memiliki nilai indeks Kappa tertinggi sebesar 0.9139, yang berarti ahli sangat sepakat terhadap hasil deteksi ambigu struktural dengan pola bahasa alami.