Judul Penelitian Bidang Pengembangan Sistem Perangkat Lunak

Judul Penelitian Bidang Pengembangan Sistem Perangkat Lunak

Usulan Judul dari Mner Stanley D. S. Karouw, ST, MTI.

No Topik Penelitian Judul Penelitian (usulan) Metode
1 Estimasi Pengembangan Sistem Informasi Metrik Proses dan Proyek Perangkat Lunak (disarankan) menggunakan metode survei, penelitian tindakan atau studi kasus, tidak membutuhkan kemampuan pemrograman kecuali pada judul-judul tertentu
Estimasi Proyek Perangkat Lunak
Penjadwalan Proyek Perangkat Lunak
Manajemen Resiko Proyek Perangkat Lunak
Pemeliharaan Software
Rekayasa-ulang Perangkat Lunak
2 Requirements Engineering (RE) dalam Pengembangan Sistem Informasi Studi Kelayakan Proyek Perangkat Lunak (disarankan) menggunakan metode survei, penelitian tindakan atau studi kasus, tidak membutuhkan kemampuan pemrograman kecuali pada judul-judul tertentu
Dokumentasi RE (Vision, SRS, SAD)
Traceability RE, SDC dan ST
Elicitation RE
Modeling RE
Analysis, Validation & Verification RE
Management RE
Teknik RE
3 Pemodelan dan Perancangan Sistem Informasi Proses Perancangan dan Konstruksi Perangkat Lunak (disarankan) menggunakan metode Eksperimen, membutuhkan kemampuan programming tingkat dasar
Konsep Perancangan dan Implementasi dalam Pemrograman (abstraksi, patterns, modularity)
Konsep Perancangan dan Implementasi dalam Pemrograman berorientasi Obyek (component-level)
Arsitektur Perangkat Lunak
Perancangan level-component berorientasi obyek (cohesion – coupling)
Perancangan Antar-muka Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak berbasis patterns
Perancangan aplikasi berbasis web
Perancangan aplikasi berbasis mobile
Perancangan aplikasi berbasis service
Perancangan aplikasi berbasis cloud
Perancangan aplikasi IoT
Perancangan aplikasi embeded
Perancangan aplikasi game
Perancangan aplikasi multimedia
Perancangan aplikasi pembelajaran
4. Software Process Improvement (SPI) Studi Perbandingan Kerangka Kerja SPI (disarankan) menggunakan metode survei, penelitian tindakan atau studi kasus, tidak membutuhkan kemampuan pemrograman kecuali pada judul-judul tertentu
Model Software Process Improvement
Teknik Software Process Improvement
SPI pada Organisasi Pengembang Perangkat Lunak
SPI dan Assessment Maturity Level (CMMI, CMMI-DEV, KIPI)
Risk Management for SPI
SPI ROI
5. Jaminan Kualitas dan Pengujian Sistem Informasi Konsep dan Implementasi Jaminan Kualitas Perangkat Lunak (standar kualitas, resiko, metode dan teknik) (disarankan) menggunakan metode Eksperimen, membutuhkan kemampuan programming tingkat dasar
Pengukuran Kualitas Perangkat Lunak (metode, teknik, review dan post-mortem review)
Proses Jaminan Kualitas Perangkat Lunak
Strategi Pengujian Perangkat Lunak
Pengujian Verifikasi – Validasi untuk Perangkat Lunak berorientasi Obyek, berbasis Web dan berbasis Mobile
Pengujian level system untuk perangkat lunak berorientasi obyek, berbasis web dan berbasisi mobile
Teknik Debugging dalam pengujian perangkat lunak berorientasi obyek, berbasis web dan berbasis  mobile
Pengujian Aplikasi Konvensional (white-box, black-box, basis path, control structure)
Pengujian Aplikasi secara Real-time
Patterns Pengujian Perangkat Lunak
Pengujian Perangkat Lunak berorientasi Obyek
Pengujian Corretness – Consistency Model Berorientasi Obyek
Pengujian Fault-based dan Scenario-based testing untuk Perangkat Lunak berorientasi Obyek
Pengujian Random-testing dan Partition-testing untuk Level Kelas berorientasi Obyek
Pengujian Interclass-case dengan teknik multiple-class
Perencanaan dan Proses Pengujian Perangkat Lunak berbasis Web
Pengujian Konten, Antar-muka, Navigasi Perangkat Lunak berbasis web
Pengujian Level-componen, Konfigurasi, Performance Perangkat Lunak berbasis Web
Pengujian Keamanan untuk Perangkat Lunak berbasis Web
Strategi Pengujian Perangkat Lunak berbasis Mobile
Teknik Pengujian Test Matrix, Stress Testing dan Testing Production Environment Perangkat Lunak berbasis Mobile
Teknik Pengujian Interaksi-Pengguna untuk Perangkat Lunak berbasis Mobile
Pengujian Persyaratan Keamanan pada Perangkat Lunak
Jaminan Keamanan dan Privasi pada Aplikasi Media Sosial, Komputasi Awan dan IoT
Analisis Rekayasa Keamanan pada Perangkat Lunak
Jaminan Kualitas Keamanan pada Perangkat Lunak (Proses, Analisa Resiko dan Tata Kelola)
Formal Modeling dan Verification pada Perangkat Lunak
6

 

Software Defect Prediction (SDP) Estimating the Number of Defects (disarankan) menggunakan metode Eksperimen, membutuhkan kemampuan programming tingkat dasar
Classifying Software Components as Defect-prone and Non-defect prone
Mining Reveal Software Defect Associations
Metode Estimasi Software Defects dengan Pendekatan Statistik
Metode Estimasi Software Defects dengan Capture-Recapture (CR) Models
Metode Estimasi Software Defects dengan Detection Profile Methods
Metode Estimasi Software Defects dengan Association Rules
Metode Estimasi Software Defects dengan Metode Klasifikasi (Naïve-Bayes, Decision Tree, Nearest Neighbour, Neural Network, Support Vector Machine, Ensemble Classifiers)
7 Secured-software Programming Aplikasi (Anonimity, eVoting, Blockchain-based, SAM-based authentication, Malware dan anti-malware, Secure Sofware Development Lifecycle)
Implementasi Software (implementasi persamaan atau algoritma kedalam kode program)
Protokol (Modeling, Formalizing dan Verification, Secure DNS)
Kriptografi dan Steganografi (Stegokripto dan Visual Cryptography)
Matematika dan Struktur (Aljabar, Finite Field dan Kurva Eliptik)
8 Implementasi Strategi Algoritma Algoritma Brute Force (disarankan) Eksperimen dan Studi Kasus. Acuan Judul spesifik bisa dilihat di: http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Stmik/2016-2017/Makalah2017.htm. Membutuhkan kemampuan programming dalam Bahasa pemrograman tertentu
Algoritma Greedy
Algoritma Divide and Conquer
Algoritma Decrease and Conquer
Algoritma DFS dan BFS
Algoritma Backtracking (Runut-balik)
Algoritma Branch and Bound
Route/Path Planning Using A Star and UCS
Dynamic Programming
String Mathing dengan Regex
Teori Komputasi
9 Sistem Informasi untuk Data Mining dan Big Data Implementasi Software untuk Estimation (dengan menggunakan neural network, multiple linier regression, dll)
Implementasi Software untuk Prediction (dengan menggunakan neural network, multiple linier regression, SVM dll)
Implementasi Software untuk Klasifikasi (dengan menggunakan CART, K-NN, ID3, C4.5 dll)
Implementasi Software untuk Clustering (dengan menggunakan K-means, Fuzzy C-means, SOM, K-Medoids, dll)
Implementasi Software untuk Association (dengan menggunakan Apriori, FP-Growth, dsb)

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *