Metrik Perangkat Lunak: Mengukur dan Mengelola Utang Teknis

Dalam dunia pengembangan perangkat lunak yang serba cepat, tekanan untuk memberikan hasil dengan cepat terkadang dapat menyebabkan jalan pintas dan kompromi. Hal ini dapat mengakibatkan apa yang dikenal sebagai utang teknis: biaya tersirat dari pengerjaan ulang yang disebabkan oleh pemilihan solusi mudah sekarang daripada menggunakan pendekatan yang lebih baik yang akan memakan waktu lebih lama. Seperti utang keuangan, utang teknis mengakumulasi bunga, membuatnya lebih sulit dan lebih mahal untuk diperbaiki nanti. Pengukuran dan pengelolaan utang teknis yang efektif sangat penting untuk memastikan kesehatan, pemeliharaan, dan keberhasilan jangka panjang dari setiap proyek perangkat lunak. Artikel ini mengeksplorasi konsep utang teknis, pentingnya mengukurnya dengan metrik perangkat lunak yang relevan, dan strategi praktis untuk mengelolanya secara efektif, terutama di lingkungan pengembangan global.

Apa itu Utang Teknis?

Utang teknis, istilah yang diciptakan oleh Ward Cunningham, mewakili trade-off yang dilakukan pengembang ketika memilih solusi yang lebih sederhana dan lebih cepat daripada solusi jangka panjang yang lebih kuat. Ini tidak selalu merupakan hal yang buruk. Terkadang, menimbulkan utang teknis adalah keputusan strategis, memungkinkan tim untuk dengan cepat merilis produk, mengumpulkan umpan balik pengguna, dan melakukan iterasi. Namun, utang teknis yang tidak dikelola dapat berkembang seperti bola salju, yang menyebabkan peningkatan biaya pengembangan, pengurangan kelincahan, dan risiko cacat yang lebih tinggi.

Ada berbagai jenis utang teknis:

• Utang yang Disengaja/Disadari: Keputusan sadar untuk menggunakan solusi yang kurang ideal untuk memenuhi tenggat waktu atau peluang pasar.
• Utang yang Tidak Disengaja/Tidak Disadari: Muncul karena kurangnya pemahaman atau pengalaman, yang mengakibatkan kualitas atau desain kode yang buruk.
• Pembusukan Bit: Kode yang memburuk seiring waktu karena perubahan teknologi, kurangnya pemeliharaan, atau perubahan persyaratan.

Mengapa Mengukur Utang Teknis?

Mengukur utang teknis sangat penting karena beberapa alasan:

• Visibilitas: Memberikan pemahaman yang jelas tentang keadaan basis kode saat ini dan jumlah utang teknis yang ada.
• Prioritasi: Membantu memprioritaskan area kode mana yang memerlukan perhatian dan perbaikan.
• Manajemen Risiko: Mengidentifikasi potensi risiko yang terkait dengan utang teknis, seperti peningkatan tingkat cacat atau kerentanan keamanan.
• Pengambilan Keputusan: Memberikan informasi tentang keputusan apakah akan melakukan refaktor, menulis ulang, atau menerima tingkat utang saat ini.
• Komunikasi: Memfasilitasi komunikasi antara pengembang, manajer proyek, dan pemangku kepentingan tentang keadaan teknis proyek.
• Pelacakan Kemajuan: Memungkinkan tim untuk melacak kemajuan mereka dalam mengurangi utang teknis dari waktu ke waktu.

Metrik Perangkat Lunak Utama untuk Mengukur Utang Teknis

Beberapa metrik perangkat lunak dapat digunakan untuk mengukur dan melacak utang teknis. Metrik ini memberikan wawasan tentang berbagai aspek kualitas kode, kompleksitas, dan pemeliharaan.

1. Cakupan Kode

Deskripsi: Mengukur persentase kode yang dicakup oleh pengujian otomatis. Cakupan kode yang tinggi menunjukkan bahwa sebagian besar basis kode sedang diuji, mengurangi risiko bug yang tidak terdeteksi.

Interpretasi: Cakupan kode yang rendah dapat menunjukkan area kode yang kurang diuji dan mungkin mengandung cacat tersembunyi. Usahakan cakupan kode minimal 80%, tetapi berusahalah untuk cakupan yang lebih tinggi di area penting aplikasi.

Contoh: Modul yang bertanggung jawab untuk menangani transaksi keuangan harus memiliki cakupan kode yang sangat tinggi untuk memastikan akurasi dan mencegah kesalahan.

2. Kompleksitas Siklomatik

Deskripsi: Mengukur kompleksitas modul kode dengan menghitung jumlah jalur independen linier melalui kode. Kompleksitas siklomatik yang lebih tinggi menunjukkan kode yang lebih kompleks, yang lebih sulit untuk dipahami, diuji, dan dipelihara.

Interpretasi: Modul dengan kompleksitas siklomatik yang tinggi lebih rentan terhadap kesalahan dan memerlukan lebih banyak pengujian. Refaktor modul kompleks untuk mengurangi kompleksitasnya dan meningkatkan keterbacaan. Ambang batas yang diterima secara umum adalah kompleksitas siklomatik kurang dari 10 per fungsi.

Contoh: Mesin aturan bisnis yang kompleks dengan banyak kondisi dan loop bersarang kemungkinan akan memiliki kompleksitas siklomatik yang tinggi dan sulit untuk di-debug dan dimodifikasi. Memecah logika menjadi fungsi yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola dapat memperbaiki situasi.

3. Duplikasi Kode

Deskripsi: Mengukur jumlah kode duplikat dalam basis kode. Duplikasi kode meningkatkan beban pemeliharaan dan risiko memperkenalkan bug. Ketika bug ditemukan dalam kode duplikat, itu perlu diperbaiki di beberapa tempat, meningkatkan kemungkinan kesalahan.

Interpretasi: Tingkat duplikasi kode yang tinggi menunjukkan kebutuhan akan refactoring dan penggunaan kembali kode. Identifikasi dan hilangkan kode duplikat dengan membuat komponen atau fungsi yang dapat digunakan kembali. Gunakan alat seperti PMD atau CPD untuk mendeteksi duplikasi kode.

Contoh: Menyalin dan menempel blok kode yang sama untuk memvalidasi input pengguna di beberapa formulir menyebabkan duplikasi kode. Membuat fungsi atau komponen validasi yang dapat digunakan kembali dapat menghilangkan duplikasi ini.

4. Baris Kode (LOC)

Deskripsi: Mengukur jumlah total baris kode dalam proyek atau modul. Meskipun bukan ukuran langsung dari utang teknis, LOC dapat memberikan wawasan tentang ukuran dan kompleksitas basis kode.

Interpretasi: Jumlah LOC yang besar mungkin menunjukkan kebutuhan akan refactoring kode dan modularisasi. Modul yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola lebih mudah dipahami dan dipelihara. Ini juga dapat digunakan sebagai indikator tingkat tinggi dari ukuran dan kompleksitas proyek.

Contoh: Fungsi tunggal yang berisi ribuan baris kode kemungkinan terlalu kompleks dan harus dipecah menjadi fungsi yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola.

5. Indeks Pemeliharaan

Deskripsi: Metrik komposit yang menggabungkan beberapa metrik lain, seperti kompleksitas siklomatik, LOC, dan volume Halstead, untuk memberikan ukuran keseluruhan pemeliharaan kode. Indeks pemeliharaan yang lebih tinggi menunjukkan kode yang lebih mudah dipelihara.

Interpretasi: Indeks pemeliharaan yang rendah menunjukkan bahwa kode sulit dipahami, dimodifikasi, dan diuji. Fokus pada peningkatan area yang berkontribusi pada skor rendah, seperti mengurangi kompleksitas siklomatik atau duplikasi kode.

Contoh: Kode dengan kompleksitas siklomatik yang tinggi, duplikasi kode yang tinggi, dan jumlah LOC yang besar kemungkinan akan memiliki indeks pemeliharaan yang rendah.

6. Jumlah Bug/Cacat

Deskripsi: Melacak jumlah bug atau cacat yang ditemukan dalam kode. Jumlah bug yang tinggi dapat mengindikasikan masalah mendasar dengan kualitas dan desain kode.

Interpretasi: Jumlah bug yang tinggi dapat mengindikasikan kebutuhan akan pengujian, tinjauan kode, atau refactoring yang lebih menyeluruh. Analisis akar penyebab bug untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah mendasar. Tren jumlah bug dari waktu ke waktu dapat berguna dalam menilai kualitas keseluruhan perangkat lunak.

Contoh: Modul yang secara konsisten menghasilkan sejumlah besar laporan bug mungkin memerlukan penulisan ulang atau desain ulang yang lengkap.

7. Bau Kode

Deskripsi: Indikator heuristik dari potensi masalah dalam kode, seperti metode panjang, kelas besar, atau kode duplikat. Meskipun bukan pengukuran langsung, bau kode dapat menunjuk ke area kode yang mungkin berkontribusi pada utang teknis.

Interpretasi: Selidiki dan atasi bau kode untuk meningkatkan kualitas dan pemeliharaan kode. Refaktor kode untuk menghilangkan bau dan meningkatkan desain keseluruhan. Contohnya termasuk:

• Metode Panjang: Metode yang terlalu panjang dan kompleks.
• Kelas Besar: Kelas yang memiliki terlalu banyak tanggung jawab.
• Kode Duplikat: Kode yang diulang di beberapa tempat.
• Feature Envy: Metode yang mengakses data objek lain lebih dari datanya sendiri.
• God Class: Kelas yang tahu atau melakukan terlalu banyak.

Contoh: Kelas dengan ratusan metode dan lusinan bidang kemungkinan adalah God Class dan harus dipecah menjadi kelas yang lebih kecil dan lebih khusus.

8. Pelanggaran Analisis Statis

Deskripsi: Menghitung jumlah pelanggaran standar pengkodean dan praktik terbaik yang terdeteksi oleh alat analisis statis. Pelanggaran ini dapat mengindikasikan potensi masalah kualitas kode dan kerentanan keamanan.

Interpretasi: Atasi pelanggaran analisis statis untuk meningkatkan kualitas, keamanan, dan pemeliharaan kode. Konfigurasikan alat analisis statis untuk memberlakukan standar pengkodean dan praktik terbaik yang khusus untuk proyek. Contohnya termasuk pelanggaran konvensi penamaan, variabel yang tidak digunakan, atau potensi pengecualian penunjuk nol.

Contoh: Alat analisis statis mungkin menandai variabel yang dideklarasikan tetapi tidak pernah digunakan, menunjukkan potensi kode mati yang harus dihapus.

Alat untuk Mengukur Utang Teknis

Beberapa alat tersedia untuk mengotomatiskan pengukuran utang teknis. Alat ini dapat menganalisis kode, mengidentifikasi potensi masalah, dan menghasilkan laporan tentang kualitas dan pemeliharaan kode. Berikut adalah beberapa opsi populer:

• SonarQube: Platform sumber terbuka untuk inspeksi berkelanjutan kualitas kode. Ini memberikan laporan terperinci tentang bau kode, bug, kerentanan, dan cakupan kode. SonarQube berintegrasi dengan berbagai sistem build dan IDE, sehingga mudah untuk dimasukkan ke dalam alur kerja pengembangan. Ini mendukung berbagai bahasa pemrograman. Banyak perusahaan besar di seluruh dunia menggunakan SonarQube secara ekstensif, dan dukungan komunitasnya sangat baik.
• CAST: Platform intelijen perangkat lunak komersial yang memberikan wawasan tentang arsitektur, kualitas, dan keamanan aplikasi perangkat lunak. CAST menawarkan kemampuan analisis tingkat lanjut dan dapat mengidentifikasi dependensi kompleks dan potensi risiko. Ini sering digunakan oleh organisasi besar untuk mengelola portofolio perangkat lunak yang kompleks.
• PMD: Alat analisis statis sumber terbuka yang dapat mendeteksi bau kode, bug, dan duplikasi kode di Java, JavaScript, dan bahasa lain. PMD sangat dapat disesuaikan dan dapat diintegrasikan ke dalam sistem build dan IDE. Ini adalah alat ringan yang ideal untuk proyek yang lebih kecil.
• ESLint: Alat analisis statis populer untuk JavaScript dan TypeScript. ESLint dapat memberlakukan standar pengkodean, mendeteksi potensi kesalahan, dan meningkatkan kualitas kode. Ini sangat dapat dikonfigurasi dan dapat diintegrasikan ke dalam berbagai IDE dan sistem build.
• Checkstyle: Alat analisis statis sumber terbuka yang memberlakukan standar pengkodean dan praktik terbaik dalam kode Java. Checkstyle dapat disesuaikan untuk memberlakukan aturan pengkodean tertentu dan dapat diintegrasikan ke dalam sistem build dan IDE.
• Understand: Alat analisis statis komersial yang memberikan informasi terperinci tentang struktur kode, dependensi, dan kompleksitas. Understand dapat digunakan untuk mengidentifikasi potensi masalah dan meningkatkan kualitas kode. Sangat kuat untuk memahami sistem warisan yang kompleks dan besar.

Strategi untuk Mengelola Utang Teknis

Mengelola utang teknis secara efektif membutuhkan pendekatan proaktif yang melibatkan semua pemangku kepentingan. Berikut adalah beberapa strategi utama untuk mengelola utang teknis:

1. Prioritaskan Perbaikan Utang Teknis

Tidak semua utang teknis diciptakan sama. Beberapa item utang teknis menimbulkan risiko yang lebih besar bagi proyek daripada yang lain. Prioritaskan perbaikan utang teknis berdasarkan faktor-faktor berikut:

• Dampak: Potensi dampak utang teknis pada proyek, seperti peningkatan tingkat cacat, pengurangan kinerja, atau kerentanan keamanan.
• Kemungkinan: Kemungkinan utang teknis akan menyebabkan masalah di masa mendatang.
• Biaya: Biaya untuk memperbaiki utang teknis.

Fokus pada perbaikan item utang teknis yang memiliki dampak dan kemungkinan penyebab masalah tertinggi, dan yang dapat diperbaiki dengan biaya yang wajar.

2. Integrasikan Perbaikan Utang Teknis ke dalam Proses Pengembangan

Perbaikan utang teknis harus menjadi bagian integral dari proses pengembangan, bukan renungan. Alokasikan waktu dan sumber daya untuk mengatasi utang teknis di setiap sprint atau iterasi. Masukkan perbaikan utang teknis ke dalam definisi selesai untuk setiap tugas atau cerita pengguna. Misalnya, "definisi selesai" untuk perubahan kode mungkin mencakup refactoring untuk mengurangi kompleksitas siklomatik di bawah ambang batas tertentu atau menghilangkan duplikasi kode.

3. Gunakan Metodologi Agile

Metodologi Agile, seperti Scrum dan Kanban, dapat membantu mengelola utang teknis dengan mempromosikan pengembangan iteratif, peningkatan berkelanjutan, dan kolaborasi. Tim Agile dapat menggunakan tinjauan sprint dan retrospektif untuk mengidentifikasi dan mengatasi utang teknis. Pemilik Produk dapat menambahkan tugas perbaikan utang teknis ke backlog produk dan memprioritaskannya bersama dengan fitur dan cerita pengguna lainnya. Fokus Agile pada iterasi pendek dan umpan balik berkelanjutan memungkinkan penilaian dan koreksi yang sering terhadap akumulasi utang.

4. Lakukan Tinjauan Kode

Tinjauan kode adalah cara yang efektif untuk mengidentifikasi dan mencegah utang teknis. Selama tinjauan kode, pengembang dapat mengidentifikasi potensi masalah kualitas kode, bau kode, dan pelanggaran standar pengkodean. Tinjauan kode juga dapat membantu memastikan bahwa kode didokumentasikan dengan baik dan mudah dipahami. Pastikan bahwa daftar periksa tinjauan kode secara eksplisit menyertakan pemeriksaan untuk potensi masalah utang teknis.

5. Otomatiskan Analisis Kode

Otomatiskan analisis kode menggunakan alat analisis statis untuk mengidentifikasi potensi masalah dan memberlakukan standar pengkodean. Integrasikan alat analisis statis ke dalam proses build untuk memastikan bahwa semua kode dianalisis sebelum dikomit ke basis kode. Konfigurasikan alat untuk menghasilkan laporan tentang kualitas kode dan utang teknis. Alat seperti SonarQube, PMD, dan ESLint dapat secara otomatis mengidentifikasi bau kode, potensi bug, dan kerentanan keamanan.

6. Refaktor Secara Teratur

Refactoring adalah proses meningkatkan struktur internal kode tanpa mengubah perilaku eksternalnya. Refactoring reguler dapat membantu mengurangi utang teknis, meningkatkan kualitas kode, dan membuat kode lebih mudah dipahami dan dipelihara. Jadwalkan sprint atau iterasi refactoring reguler untuk mengatasi item utang teknis. Lakukan perubahan kecil dan bertahap pada kode, dan uji secara menyeluruh setelah setiap perubahan.

7. Tetapkan Standar Pengkodean dan Praktik Terbaik

Tetapkan standar pengkodean dan praktik terbaik untuk mempromosikan kualitas kode yang konsisten dan mengurangi kemungkinan memperkenalkan utang teknis. Dokumentasikan standar pengkodean dan praktik terbaik, dan buat mereka mudah diakses oleh semua pengembang. Gunakan alat analisis statis untuk memberlakukan standar pengkodean dan praktik terbaik. Contoh standar pengkodean umum termasuk konvensi penamaan, pemformatan kode, dan pedoman pemberian komentar.

8. Investasikan dalam Pelatihan dan Pendidikan

Berikan pengembang pelatihan dan pendidikan tentang praktik terbaik pengembangan perangkat lunak, kualitas kode, dan pengelolaan utang teknis. Dorong pengembang untuk tetap mengikuti perkembangan teknologi dan teknik terbaru. Investasikan dalam alat dan sumber daya yang dapat membantu pengembang meningkatkan keterampilan dan pengetahuan mereka. Berikan pelatihan tentang penggunaan alat analisis statis, proses tinjauan kode, dan teknik refactoring.

9. Pertahankan Daftar Utang Teknis

Buat dan pertahankan daftar utang teknis untuk melacak semua item utang teknis yang teridentifikasi. Daftar harus mencakup deskripsi item utang teknis, dampaknya, kemungkinannya, biaya untuk memperbaikinya, dan prioritasnya. Tinjau secara teratur daftar utang teknis dan perbarui sesuai kebutuhan. Daftar ini memungkinkan pelacakan dan pengelolaan yang lebih baik, mencegah utang teknis dilupakan atau diabaikan. Ini juga memfasilitasi komunikasi dengan pemangku kepentingan.

10. Pantau dan Lacak Kemajuan

Pantau dan lacak kemajuan dalam mengurangi utang teknis dari waktu ke waktu. Gunakan metrik perangkat lunak untuk mengukur dampak upaya perbaikan utang teknis. Hasilkan laporan tentang kualitas kode, kompleksitas, dan pemeliharaan. Bagikan laporan dengan pemangku kepentingan dan gunakan mereka untuk menginformasikan pengambilan keputusan. Misalnya, lacak pengurangan duplikasi kode, kompleksitas siklomatik, atau jumlah pelanggaran analisis statis dari waktu ke waktu.

Utang Teknis dalam Tim Pengembangan Global

Mengelola utang teknis dalam tim pengembangan global menghadirkan tantangan unik. Tantangan ini meliputi:

• Hambatan Komunikasi: Perbedaan bahasa dan budaya dapat mempersulit komunikasi secara efektif tentang utang teknis.
• Perbedaan Zona Waktu: Perbedaan zona waktu dapat mempersulit kolaborasi dalam tinjauan kode dan upaya refactoring.
• Kepemilikan Kode Terdistribusi: Kepemilikan kode dapat didistribusikan di beberapa tim di lokasi yang berbeda, sehingga mempersulit penugasan tanggung jawab untuk perbaikan utang teknis.
• Standar Pengkodean yang Tidak Konsisten: Tim yang berbeda mungkin memiliki standar pengkodean dan praktik terbaik yang berbeda, yang menyebabkan inkonsistensi dalam kualitas kode.

Untuk mengatasi tantangan ini, tim pengembangan global harus:

• Tetapkan Saluran Komunikasi yang Jelas: Gunakan alat dan proses yang memfasilitasi komunikasi antara anggota tim, seperti konferensi video, pesan instan, dan dokumentasi bersama.
• Standarisasi Standar Pengkodean dan Praktik Terbaik: Tetapkan serangkaian standar pengkodean dan praktik terbaik umum yang harus diikuti oleh semua tim.
• Gunakan Alat dan Platform Bersama: Gunakan alat dan platform bersama untuk analisis kode, tinjauan kode, dan pelacakan masalah.
• Lakukan Tinjauan Kode Lintas Tim Secara Teratur: Lakukan tinjauan kode lintas tim secara teratur untuk memastikan kualitas dan konsistensi kode.
• Kembangkan Budaya Kolaborasi dan Berbagi Pengetahuan: Dorong anggota tim untuk berbagi pengetahuan dan keahlian mereka satu sama lain.

Kesimpulan

Mengukur dan mengelola utang teknis sangat penting untuk memastikan kesehatan, pemeliharaan, dan keberhasilan jangka panjang proyek perangkat lunak. Dengan menggunakan metrik perangkat lunak utama, seperti cakupan kode, kompleksitas siklomatik, duplikasi kode, dan indeks pemeliharaan, tim dapat memperoleh pemahaman yang jelas tentang utang teknis yang ada di basis kode mereka. Alat seperti SonarQube, CAST, dan PMD dapat mengotomatiskan proses pengukuran dan memberikan laporan terperinci tentang kualitas kode. Strategi untuk mengelola utang teknis mencakup memprioritaskan upaya perbaikan, mengintegrasikan perbaikan ke dalam proses pengembangan, menggunakan metodologi agile, melakukan tinjauan kode, mengotomatiskan analisis kode, melakukan refactoring secara teratur, menetapkan standar pengkodean, dan berinvestasi dalam pelatihan. Untuk tim pengembangan global, mengatasi hambatan komunikasi, menstandarisasi standar pengkodean, dan membina kolaborasi sangat penting untuk mengelola utang teknis secara efektif. Dengan secara proaktif mengukur dan mengelola utang teknis, tim dapat mengurangi biaya pengembangan, meningkatkan kelincahan, dan memberikan perangkat lunak berkualitas tinggi yang memenuhi kebutuhan pengguna mereka.