Indonesi an  Journa l  of El ect ri cal Engineer ing  an d   C omputer  Scie nce   Vo l.   12 ,  No.   3 ,  Decem ber   201 8 , p p.   1265 ~ 1272   IS S N: 25 02 - 4752, DO I: 10 .11 591/ijeecs .v1 2 .i 3 .pp 1265 - 1272          1265       Journ al h om e page :  http: // ia es core.c om/j ourn als/i ndex. ph p/ij eecs   Effort E stimati on  in Tradi tional and  Agile M obile  Appli cation  Develop ment &  Testin g       An uree t  Kaur 1 ,   Kul w ant   Kaur 2   1 I. K.G Punja b   T ec hni ca l   Univer s ity   Kapur tha l a, I ndia   2 School  of  I T,  A pee j a y   Insti tute  of  Mana gemen t Te chn ic a l  C ampus   Jala ndhar ,   Ind ia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   A pr   30 , 201 8   Re vised  Ju l   14 ,  201 8   Accepte d  Aug   2 1 , 201 8       Sm art phones/mo bil e  d evi c es  are  endur ing  a ll   th e  aspe ct s  of  hum a n  li fe .   W it h   the   significan t   inc re ase   in   demand  for  appl i ca t ions  running  on   sm art phones/mo bil e  d evi c es,   dev el oper s  and  te ste rs  are   antici p ate d  to  del iv e r   high  qual i t y ,   o n  ti m e  and  withi n  budget   applications.   Th e  esti m at ion  o f   deve lopment   an d  te st ing  provid es  a  b ase l ine  an d   act  as  a  tra cking  gea r  for   stake hold ers  and  deve lope rs.  Th e re  are   var ious  a pproa che s  for  esti m at ion  of   tra ditiona l  software   deve lopm ent .   But  m obil e   appl icati ons  ar e  conside re d   diffe ren t  from   tra dit ion al   softwa re  such  as  those   running  on  desktop,   l apt o p   or   on  th e  web .   Man y   tra d it ion al  esti m at ion   t ec h nique s  used  for   t his  software   are   ad apted  to  m obil e  dom ai n.   W it h  agi l e  software   dev el opm ent   (AS D)   m et hodolog y ,   t he  sce n ari o  of   deve lopment   a nd  esti m at ion   has  cha ng ed   dra stically   and  so  as  m obil e  ap p  deve lopmen t  and  esti m a ti on.   Thi s  paper   provide s  a  S y st emati c   Literatur e  Review  (SLR )  on  tra d it ion al  esti m at ion   te chn ique s  an d  agi l e  est i m at ion  techni ques  appl i ed   in  m obil e   software /a pp li c a ti on.   Also ,   eff o rt  attributes  an d  accura c y   par amete rs  fo r   esti m at ion  in  m obil e  a pps  ar e  p rese nte d .   How eve r,   to  d at e ,   there  are   v e r y   fewe r  studi es  do ne  on  the   m obile  app li c at ion   est imati on  dom ai n   using  agi l e   m et hodolog y .       Ke yw or d s :   Ag il e  dev el op m ent   Effor t e stim at i on   Mob il e s of t ware/ app li cat ion   So ft war e  engin eerin g   Copyright   ©   201 8   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Anureet  K a ur,   I. K .G P unj a b Tec hnic al  Univers it y Ka purt hala, I ndia .   Em a il :  anu m ah al @g m ai l.co m       1.   INTROD U CTION   Ba ckgrou nd :  -   Be cause  of  popula rity   an d  ease  of   us e  of  m ob il e  de vices  has  beco m e  the  m os t   ind is pen sa ble e xp e dient  for  hu m an  essenti al s f r om  p ast  f ew  ye ars  [1 ] . M obil e so ftware  d e velo per s ’  are  dri ve n  to  release   software  on   ti m e  a nd   within  budg et .  Fo r  this  p ur po s e  software  est i m ation   pla ys  a  ver y  pivotal   ro le   in  pro vid i ng   t he  m os t  accurate  siz ing   figure  f or  buil ding  co nfi de nc e  in  de velo pe rs  an d  sta ke ho l ders   relat ion s hip   [ 2]. A cc ur acy  i n  e stim ation  is a c ru ci al  f act or   f or p la nn i ng s of t war e  de velo pme nt to  e va de   bu dg et   ov e rru ns   a nd  ta rd y  delivery  of   s oft wa re.  E stim ation   of   t est   effor t  al ong  wit h  de velo pm ent  is  con s ider e d  cru ci al   f or   a ppreh e ndin g  qual it y  so ftwar e  [ 3] .  Dev el opm ent  of   m ob il e  so f tware  is  co ns id ered   diff e re nt  f ro m   dev el op i ng   t ra diti on al   s of tw are  pe rta inin g  to  it s  disti nctive  featu res  s uch   as  li m it ed   m e m or y,  pro cessi ng  powe r,  sm al l a nd m ulti ple input inter face,  m ulti ple con necti on s , ban dwidt h fact or, a l ower  batte ry, etc.  [4 - 7].     W it h  the  a dvent  of  A gile   So ft war e  De ve lop m ent  (A S D)   [8 - 9],  e ntire  softwa re   de velo pm ent   com m un it y  has  bee n  dri ve n  t o  the  a doptio n  of   a gile  m e thodo l og y.  The  A gile  esp ou sal   t o  m ob il e  app li cat ion   dev el op m ent  is  co ns ide red  a s  a  nat ur al   fit  by  m any  research e rs  [10 - 14] .   The  e ffo rt  est i m ation   of   sof tware   dev el op m ent  in  an  a gile  en vir on m ent  is  al so   dif fer e nt  from   tradit ion al   so ftwa re  es tim a ti on   [ 8].  Effor t   est i m ation  is m or e e xig e nt in an ag il e b eca use  o f  em plo yi ng d ynam ic  ch ang es in  require m ents [ 15] . There are   m any  est i m ati on  te ch niques  for  tra diti on al   so ft war e   est im at ion   i n  a n  a gi le   en vir onm e nt  s uch  as  pla nn i ng  poke r,  E xpert  judgm ent, U se   Ca se Po i nts (U CP) Met ho d,  et c. [8,  16].    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   12 , N o.   3 ,  Dece m ber  2 01 8   :   1265   –   1272   1266   Mob il e  ap plica ti on s  are  different  f ro m   tradit ion al   softw are  [4 - 7]  and   agile   appro ac h  to  m ob il e  app li cat io n deve lop m ent and e stim ation   needs a s olid m et ho do l og ic al  a ppr oach f or pre dicti ng  e ffor t.     The  Pro blem :  -   The  ap proac hes  us e d  f or   e stim ation   of   tr aditi on al   softw are  are  ada pted  for  m ob il e  app li cat io n  de velo pm ent.  Bu t  pr ese ntly ,  not  m uch   wor k  ha s  bee n  ded ic at e d  to  i den ti fyi ng  s uitable   ap pr oach e s   exclusi vely   f or   ef f or t  est im at ion   of  m obil e  app s   [ 17] .  The   est im a tio n  te ch niques   in  a gile  s of t war e   dev el op m ent  for  tradit io nal   so ftw are  ca nnot  be  a dapt ed  to  m ob il e  do m ai n  pert ai nin g  to  dif fer e nt  char act e risti cs  of  m ob il e  apps.  Howe ver ,   th ere  is  ver y  le s s  li te ratur e  ava il able  on  the   e stim ation   of  m ob il e   apps in  an agil e en vir on m ent   Pr op os e d  so l ution :  -   T his  pa per   c on t rib utes  m ai nly  by  e xam ining   the  sta te - of - art  of  te chn iq ue s   app li ed  f or   est im at ion   of   m obil e  so ftware /a ppli cat ion s  in  tr aditi on al   s of tw are  de velo pm e nt  an d  agil e  softwa r e   dev el op m ent  by  us i ng   Syst e m at ic   Lit erat ur e  Re view  ( SLR).  SLR  w il l  fo rm   baseli nes  f or  m ob il e  ap p  dev el op e rs  for   the  sel ect ion   of   a ppr opriat e  est i m ation   m et hod  acc ordin g  to  thei r  nee d.   T his  will   al so   hel p  researc hers  in  fill ing   the  ga p  by  pro po si n g  f or m al   est i m ati on   m od el s  f or   m ob il e  app s  co ns ide rin g  it s  spe ci fic   char act e risti cs.   The  rest  of  th is  pa per  is  order e d  a s  f ollo ws:  Sect io n  2  presents   the   Re search   m et h od  use d  f or   cond ucting  t he   Syst e m at ic   Lit eratur e  Re vi ew  (S LR ).   S ect ion   3  prese nts  the  re s ults   of   S LR  an d  so m e   discuss i ons  on  sel ect ed  stu die s and  finall y, S ect ion   4  c oncl udes t he pape r wit h fu t ur e  dir ect ion s.         2.   RESEA R CH MET HO D   The  goal   of  this  stud y  is  to  gain  a n  un der sta nd i ng   of  the  current  s ta te - of - art  in  m ob il e  app   dev el op m ent  effor t  est im a ti on .  T o  this  e nd,  an  ex plorat ive  stud y  is  co nduc te d  us i ng   t he  Syst e m at ic   Li t eratur e   Re view  (S LR)   su ccee ding  th e  guideli nes  postulat ed  by  Kitc henha n  a nd  Cha rters  [ 18] .  SLR  is  a  re searc h  m et ho d  f or  car ryi ng  out  a   li te ratur e   re view   i n  a   syst em a ti c  way  of  c h a rtin g  well - de fine d  ph a ses.  SLR  m et hod  us es  thr ee  pha ses  for  perf orm ing   li te ratur e   rev ie w  incl ud i ng   Pla nn i ng   a nd  sp eci fyi ng  re search  qu e sti ons  as  a   first  ph a se,  the   second  phase  is  condu ct in g  the  rev ie w  that  com pr ise s  an  identific at io n  of  search  stri ng   &  d at a  so urces , s el ect ing st udie s &  dat a extracti on a nd the t hir d one bein g res ults  repor ti ng.       2.1 .       Pl an nin g Ph as e   Fo r   the   sm oo th  c onduct   of  s yst e m atic  li te r at ur e  rev ie w,   pro per  pla nn i ng  is  neces sary.  The  resea r c h  qu e sti on s  d e riv e from  the en ti re s yst em atic literat ur e  re view  p la nnin g p has e.      2.1.1. Rese arc h Qu es tio ns  ( Rq s )     Affirm ing   the  researc h  ques ti on s  is  the  vi ta l  par t  of   an y  syst e m at ic   r eview.  In   acc orda nce  with   gu i delines  pro po s ed  by  Pett i crew   a nd   Ro be rts  [19],  the  crit eria  to  fr a m e  research   quest io ns   are  ba sed   on   PI COC  (Popul at ion ,  In te rv e nt ion ,  C om par ison,  Ou tc om e s,  an d  C on te xt ).   I f  the  rese arch   quest io n  is  no t  ou tl ine d pro perl y, the li te rature re view  m ay  t urn o ut off t he c ourse. F or thi s  stu dy PI C OC  are defi ned as : -     Popu la ti on: M ob il e  Applic at ion p r oj ect s   In te r ve ntion :  E ffor t est im at io n  te ch niques/m et hods /p ro ce ss   Com par ison : T rad it io nal m ob il e app ef fort  es tim a ti on  tech ni qu e s w it h  a n  a gile m ob il e ap p  est im ation .   Ou tc om es:   Est i m ation   m od el s  to  fo ll ow  f or   m ob il e  app  dev el op m ent  in  agile   and  tradit ion al   softwar e   dev el op m ent.   Con te xt: Re vie w  the  ex ist in g st ud ie s  on esti m at ion  of m obil e app s .   The  researc h  quest io ns   ste er  t he  e ntire  syst em at ic   rev ie w  m et ho dolo gy.  The  m ajo r  ob je ct ive  of  this  fi nd i ng  is  to answe r  the  foll ow i ng r esea rch q uestio n: -   RQ1 .  What   are   the  tradit io nal  effor t  est im a tio n  te c hn i qu e s  us e d  f or   m ob il e  so ft war e/ a ppli cat ion   de velo pm ent  and test ing ?     RQ2 .  What   is  currently   known  e ffor t  est i m at ion   te chn i ques  f ollo wed   i n  agile   m ob il e  so ft war e/ a pp li cat ion   dev el op m ent a nd test ing ?   RQ3 .   Wh at   a r e  the  est im ation   at trib utes  a nd  acc ur acy   pa r a m et ers  us e d  i n  est im ation   te chn i qu e s  f or  m ob ile   app li cat io n ?     2.2 .       Conduc t ing  t he  Re view  Pha se   2.2.1 Se arch  S trateg y    The  ai m   of   directi ng  searc h  strat egy  is  to  i den ti fy  st ud ie s   per ta i ning  to  answer  t he  R Qs.   Furthe r ,   search  strat eg y  can  be  c on du ct e d  in  t hr e e  ph a ses;  I de ntifyi ng   keyw ords  a nd  De fining  Sea rch   s tring s ,   Id e nt ify ing t he  d at a s ources  a nd Sea rch Proc ess in Dat a s ou rces.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Eff or t Est imati on in Tr ad it io nal a nd A gile M ob il e A ppli cation Devel opme nt  &  Testi ng   ( An ur eet  kaur )   1267   a)   Ident if yin g  k e ywords  and  D efining  Se arch  St ri n gs   The  fi rst  phase   com pr ise s  f orm ing   the  sea rc h  strin g.   The  s earch  st rategy  is  set   up   t o  des cribe  sea rch  strings  a nd  pri m ary  data  s our ces.  T he  gu i del ines  prov i ded  by  [ 18]   are  fo ll ow e d  t o  def i ne   the  sea rch  stri ng  by  analy zi ng   t he  m ai n  keyw ord s  in  RQ s,  sy nonym s  of   the  ke ywo rd s   an d  on  a ny  ot her   s pe ll ing s  of   t he  words.   The  i d entifi e d keyw ords  a re show n  in   T a ble  1.       Table  1.   Id e nti fied Key w ords  and  sy nonym ou s   Key wo rds   Sy n o n y m o u s Te r m s   So f tware   So f tware,   p roject,   syste m ,  app licatio n   Ef f o rt   Co st, r eso u rce,  si z e,  m etric   Esti m atio n   Esti m atin g ,  esti m a te,  p redictio n ,  p red ictin g ,  p redict, ass ess m en t,  f o reca stin g ,  f o reca st, calcula tio n ,  calculate,  calculati n g ,  sizin g ,  m easu r e,  m easu ring   Mob ile App licatio n   Mob ile so f tware,   Mob ile App s, M o b ile pro ject   Dev elo p m en t   I m p rov e m en t ,  Pro g ress   Testin g   Test,  v erifi catio n ,  v alid atio n   Ag ile   Scru m ,  XP ,  lean ,  c ry stal   Metho d   Proces s, techn iq u es,  m o d els,  ap p roach es       Ba sed  on  the  i den ti fie d  keyw ords,  the  sea rc h  stri ng  is  obta ined  by  j oi ning  syn onym ou s  te rm s  us ing  the  log ic al   ‘OR ’,   oth e r  keyw ords  us i ng   lo gi cal   ‘A N D’   a nd  wildcar d  chara ct er  (´ * ´ ).   Here  wildcar d  cha racter   represe nts 0,  1, or a ny num ber  of alp ha nu m eric char act e rs.   T he follo wing s earch  strin g  is  ob ta ine d:   (“Mo bile  App li cat ion ”  OR  “M ob il e  so ft w are”  OR  “M obil e  App”  OR   “M ob il e  project ”)  AND  (“D e velo p*”)  AND  (“ est i m a te *”  OR  “ pr e dict*”  OR  “as sessm ent”  OR  “forecast *”  OR  “cal culat e*”  O R   “si zi ng ”  OR  “ m e asur e*” )  A ND   (“I m prov e m ent”  OR  “P rogr e ss”  A N D   “Pr ocess”  O R  “t echn iq ues ”  OR   “ m od el s”  OR “ appr oach es” ) AN D ( “a gile”   OR “sc ru m ” OR  ”X P”  O R “l e an”  Or “cryst al ”)     b)   Dat a  s ou rc es   The  di gital   databases  that  a re   us ed  t o  searc h  the  keyw ord s  are  S pr in ge r Link,  IEE E   X plore,  ACM   Digital  Lib rar y , Elsevie r  Scie nce  Direct,  Wile y In te r Scie nc e an d Goo gle S cho la r.     c)  Se arch  Proc ess in  Dat a  s ou rces   The  ne xt  ph ase   is  to   ap ply  the   searc h  strin g  t o  c hosen   el ect r on ic   data  sourc es  to   fin d  al l  th e  entai le d  stud ie s.  This  phase  is  di vid e d  into  tw o  s ub - ph a ses:  pri m ar y  and   sec onda ry  searc h  phas e.  I n  Pr im ary  Searc h  Ph ase ,  the  el e ct ronic  data  s ources  id entifi ed  are  searc he d  ba sed  on  th e  searc h  strin g  def i ned   e arli er.  T he   resu lt s  f ro m   data  so ur ce s  are   m on it or e d  to  include  sea rc h  string   i n  ti tl e  and   a bs tract s.  The  searc h  stri ng   is  again  ref i ned  e ach  ti m e  to  check   the   outc om e  an d  a naly zed  f or   bette r  res ults.  T he  ai m   of   this  m ai den   che ck  i s   to  eval uate  the   eff ic acy   of   t he   searc h  stri ng.  A ddit ion al ly ,  res ults  are  res tric te d  to  peer - rev ie wed  c onf eren c e   pap e rs  a nd   j ou rn al   arti cl es  w hich  are  a vaila ble  betwee n  2008   a nd  2018  (l ast   decad e ).   T he   duplica te   ti tles  an d  abstracts  a re  r e m ov ed .  I n  th e  seco nd a ry  s earch  phase,  a   te chn i qu e  cal le d  sno wb al l  tracki ng   is  us e d  f or   stud yi ng  al l  the  ref ere nces  of  pr im ary  stud ie s  to  exp l oit  further   st ud ie s  a nd   inc rease  the   chan ces  of   inc lusio n  of  im po rtant pa per s in  the sy stem at ic  literat ur e re view . Ta ble 2  li sts t he  ref ine d  res ults fr om  d at a so ur c es after   pr im ary and   se conda ry searc h p hase.       Table  2.Ov e rv i ew of   searc h re su lt s   Data Sou rces   Relev an t Sear ch  R esu lts   Sp ring erL in k   53   IE E E  Xp lo re   75   ACM Digital  L ib r ary   57   Elsev ier  Sc ien ce D irect   66   Go o g le Scho lar   83   W ile y  I n te rScienc e   20   Total   354       2.2.2 Incl usio n/E xclusion  Cri teria for  Sel ecting  Studies   The  res ults  acqu i red   th rou gh   sea rch   stri ng   def i ned   previo us ly   in  the  el ect ro nic  da ta bases  ar e   analy zed  acco r ding  to  the  I nc lusio n/Ex cl us ion   c rite ria.  Th e  evaluati on  of   the  pap e rs  is  done  by  re adi ng  the   ti tl e  and   abstra ct   first  and   c he cked   i f  it   is  relat ed  to  t he  iss ues  ad dresse d  in  RQs.  T he n  the  decisi on   is  m ade  for  it s acce ptan ce f or   rea ding t he whole   pap e r  or is  rej ect e d  t her ei n.  T he  i nc lusio n  crit eria:   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   12 , N o.   3 ,  Dece m ber  2 01 8   :   1265   –   1272   1268   1.   Stud ie s  that in cl ud e e stim at io n  m et ho ds o f m ob il e app li cat ion   dev el opm ent AN D;   2.   Descr i bed in  E ng li s h AND;   3.   Pe er - re viewe d pap e rs  a re s el e ct ed.   The  e xclusi on  crit eria:   1.   Stud ie s  h a ving  m ob il e app li c at ion   dev el op m ent p r ocess  a nd not a re  no t  consi der i ng est i m ation   OR;   2.   No t  desc ribe d  i n  E ngli sh   OR;   3.   No t  pee r  re vie wed     2.2.3 Q ua li t y Assessme nt a nd Da ta Ex traction   To  e valuate   th e  qual it y  of  s hortli ste d  stu di es;   6  qu e sti ons  are   prepa re d  to  be  a nswer ed  for  eac h  sel ect ed  stu dy.   The   quest io n  can  be  a nswer ed  as   ‘ Y’,  ‘M  ‘ or  ‘ N’.  T he  s c or es   f or  ‘ Y ’  =  1,   ‘P’  =   0.5 ,  a nd  ‘N’  =   0.   T he  quest io nn ai re  is  de ve lop e d  by  us i ng  the  guide li ne s  de fine d  by  Kitc heh am   an d  Cha rters  [ 18] .  The   qu al it y sco re  f or each  p a per s hould be  m ini m u m  3  to  be f urt her incl ude d  i n  the  stu dy.   Fo ll owin g  a re t he qu e sti on s  in  the  qu e sti onna ire:   1.   Ar e  the  researc h  m otives clea r ly  stat ed ?   2.   Was t he  stu dy  desig ne d  to  ac h ie ve  t he  ai m s ?   3.   Ar e  the esti m ation  tec hn i ques  well  d e fine d ?   4.   Is  the  r esea rc h process  doc ume nted  a de quat el y ?   5.   Ar e  all  r esear c h qu e sti on s  ans wer e d  a de qu at el y ?   6.   Ar e  the m ai n  fi nd i ngs stat ed  c le arly  in  te rm s o f  cre ditabil it y,  v al idit y, a nd re li abili ty ?   The  aut hor s  carried  ou t  a  qu a li ty  assess m ent  fo r  the  al l  sel ect ed  stud ie s.  Four   stu dies  ar e  exclud e d  owne d  by  t heir   low - qual it y  scor e .   Th e  data  e xtracti on  phas e  involves  e xtr act ion   of   data  of   t he  fi nal  sel ect ed   stud ie s  that  ad dr ess  th e  pec uliari ti es  of   RQ.  The  data  extra ct ion   f or   al l  con cl us i ve  sel ect ed  stu dies  is  do ne  i n  an  MS  Excel  s heet co ntaini ng:  -   Pa per nam e, year  of   public at ion , a utho r’ nam e, an d pa pe r  U RL.       3.   RESU LT S  AND DI SCUS S ION   The  re su lt s  of  the  Syst em a ti c   Lit eratur e  Re view  ( SLR)  a nd  ans we rs  f or   Re search  Q ues ti on s  (R Qs)  are  pr e sente d  in  this  sect ion .  Table  3  desc ri bes  the  stu dies   that  are  sel ected   after  f ull  screeni ng   a nd   pa ssing   qu al it y assess m ent crite ria.       Table3 . S el ect ed pape rs f or   fi nal stu dies   Stu d y  I D   Ref erence I D   Year   Stu d y  I D   Ref erence I D   Year   S tu d y  I D   Ref erence I D   Year   S1   [ 2 0 ]   2013   S2   [ 2 1 ]   2015   S3   [ 2 2 ]   2015   S4   [ 2 3 ]   2014   S5   [ 2 4 ]   2016   S6   [ 2 5 ]   2013   S7   [ 2 6 ]   2014   S8   [ 2 7 ]   2016   S9   [ 2 8 ]   2017   S1 0   [ 2 9 ]   2017   S1 1   [ 3 0 ]   2014   S1 2   [ 3 1 ]   2016   S1 3   [ 3 2 ]   2014   S1 4   [ 3 3 ]   2008   S1 5   [ 3 4 ]   2014   S1 6   [ 3 5 ]   2013   S1 7   [ 3 6 ]   2015   S1 8   [ 3 7 ]   2017   S1 9   [ 3 8 ]   2017   S2 0   [ 3 9 ]   2018   S2 1   [ 4 0 ]   2016       3.1 .      Tr ad itio na l T ech nique s for Estim ati ng   M ob il e Ap pli cat io n  Dev e lopmen t: R Q1    Sixteen  st udie s  out  of  twe nty - on e   sel ect ed  st ud ie s  i nvest iga te d  the  t rad it io nal  est im a ti on   te chn iq ues   for  m ob il e  ap pl ic at ion s.  Ta bl e  4  li sts  the   id entifi ed  te c hn i qu e s  w he re  a n  agile   ap proac h  is  not  f ollowe d  for   dev el op m ent  of  m ob il e  ap ps .   The   te ch niques  a r e  broad ly   cl assifi ed  int o  t hr ee   cat eg or ie s  [ 20 ]   i.e .   Algorithm ic - ba sed  m od el s,  Ex per t  Jud gme nt  base d  m od el s  and   a nalo gy   based   m od el s.  COSMIC  F un ct i on   Size   Me asur e m ent  [2 1 - 28]   is  fr eq ue ntly   us e d  for  est im at ion   te chn i qu e  wh ic h  is  us ed  to  m ea su re  th e   functi on al   siz e  of  the  m ob il e  a pp.  Othe r  ty pe s  of  est im at ion   te ch niques  i de ntifie d  a re  Fun ct ion   P oi nt  A na ly sis   [29,   30]   and   Use  Ca se  Po i nt  [31]  wh ic h  is  al go rithm i c - base d  m od el s  that  m easur e  fu nctio nal,  te chn ic al   factors  an d  en vir on m ental   factor s  f or   est im at ion .  R eg ressi on - Ba se d  te ch nique  [ 32 ]   us e s  a  par am et ric  m od el  base d  on  effo rt  pr e dictors  a nd  data  po i nts  co ll ect ed  through   an  onli ne  ques ti on nai re  w hich  are  f ur t her   use d  i n  the  re gressi on  m od el .  Delp hi  m et ho d  [ 33 ]   is   base d  on  e xpe rience  t o  est im at e  the  e ffor t  wh e reas  A rch it ect ur e   Ba sed  est i m at i on   m od el   [ 34 ]   for  reli abili ty   a nd   te sti ng  est im at ion   of   the  m ob il e  app li cat ion   is  pro pose d  an d  the  case  stu dy  was   co nducte d  in   tw o  c ompanies .  Anothe r  al gorit hm ic   appr oach  f or  e stim ating   the   cost  of   dev el op i ng  A ndr oid   m ob il e  app s   are b ase d  on   t he  COC O MO  – I  an d  II  m od el   [3 5]. Analo gy - based  e stim ation   plu s  fun ct io nal  size m easur em ent [ 36]  app r oach is al so p r opos e d for m ob il e ap ps .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Eff or t Est imati on in Tr ad it io nal a nd A gile M ob il e A ppli cation Devel opme nt  &  Testi ng   ( An ur eet  kaur )   1269   Table  4.  T ra diti on al  Esti m at io n  Tec hniq ues f or m ob il e app li cat ion s   Esti m atio n  T echn iq u es   Stu d y   ID   Ap p roach  T y p e   COSMIC  Fun ctio n  Size  Measu re m en t   S1 ,S2,S3 ,S4,S5 ,S7 ,S11 ,S21   Alg o rith m ic - b ased  M o d el   Fu n ctio n  Poin t An aly sis   S6 ,   S1 5   Alg o rith m ic - b ased   Mod el   Delp h i  m eth o d   S9   Exp ert  Ju d g m en t   Use Cas e Poin t   S1 0   Alg o rith m ic - b ased   Mod el   Hy b rid ( An alo g y  b ased  esti m atio n  +   Fu n ctio n  Size  Measu re m en t )   S1 3   An alo g y  and  Algo rith m ic bas ed   m o d el   Reg ressio n - Bas ed   S1 2   Alg o rith m ic - b ased   Mod el   Architectu re - Bas e d   S1 4   Alg o rith m ic - b ased   Mod el   COC OMO   – I  an d   II   S8   Alg o rith m ic - b ased   Mod el       3.2 .      Ag il e   tec hniques  f or  es tima ting mo bil e a ppli ca tio n  develo pmen t:  RQ2    A gile  ap proac h  to  m ob il e  app li cat ion   de vel op m ent  est i m a ti on   has  ve ry  le ss  nu m ber   of  stud ie s.  On e  of   t he  reas on  cou l d  be  t he  adoptio n  of  a gile  to  m ob il e  con te xt  is  sti ll   in  it s  evo lv ing   ph a se  a nd   m an y  pr act it ion e rs  a r e  ada pting   t radi ti on al   est i m at i on   m et hodo l ogie s  to  an  a gile  env i ronm ent  fo r  m ob il e  ap ps.  Th e   identifie d  st ud i es  are  li ste d  in  ta ble  5.   Tra diti on al   us e  case  po i nt  m e tho d  of  est i m at ion   is  exten ded   by  ad ding   eff ic ie ncy  an d  risk  fact or   of  te ste rs  in  the  agile   te a m   [3 7] .  Anothe r  te chn i qu e  [38]  is  based   on  a  ste pw is e   li near   re gr es sion   m od el   w hi ch  est im a te s  t he  ef fort  f or   Androi d  ap ps  from   req uire m ents  sp eci fic at ion  includi ng   a  nu m ber   of   use   ca ses,  act ors,  et c.   User   st or y  po i nt  [ 39 ]   is  re fi ne d  by  c onsider ing   a dd it io nal  factors  al ong  with  siz e   an d  com plexity .  The  qual it y  factor, Novelt y  facto r  a nd  Type  fact or  of U s er  Sto ry  are   ad ded  to   deliver  the  bes t  est i m at ion   for  m ob il e  app   de velo pm ent.  An ot her   a ppro ac h  [40]  us es  Ea rly   Use  Ca se  Po int   (EU C P )  an d  E xten ded   Use  Ca se  Po int  (E X UCP)   al on g  wi th  COCOMO  dr i ver s  at   dif fe ren t  it erati on   l evels  in  agile   m ob il e  app  de velo pm ent.  An  ex pe rience - dr i ven  a ppro ac h  us in g  t he   Delp hi  te c hniqu e  [ 41 ]   is  use d  for   effor t est im at io n hav i ng a m ob il e ap p  as  one  of the  ca se st udie s.       Table  5.   A gile Est i m at ion  Techn i qu e s fo r  m ob il e ap plica ti on s    Ag ile E sti m atio n  T echn iq u es   Stu d y  I D   Ap p roach  T y p e   Use Cas e Poin t   S1 6   Alg o rith m ic - b ased   m o d els   Step - wise  Linear  Reg ressio n   S1 7   Alg o rith m ic - b ased   m o d els   User sto r y  Poin t   S1 8   Exp ert  Ju d g m en t   Use Cas e Poin t+ C OCOMO     S1 9   Alg o rith m ic - b ased   m o d els   Delp h i   S2 0   Exp ert  Ju d g m en t       3.3 .      Estim ati on   Attribu tes and  A cc urac y Par ame ters  f or Mo bil e A p ps:   RQ3   The  est im ation  at tribu te s  ide nt ifie d  in  the  sel ect ed  stu dies  a re  m os tl y  fo cu sed  on   siz e  m e tric   wh et her  base d  on  us e  case,  f un ct i on  po i nt  an d  sto ry  point.  Ta bl e  6  li sts  the  oth e r  est im a tio n  at tri bu te s  t hat  are   identifie d  f or  est i m ation .  Ta ble  7  li sts  the  pa ram et ers  us ed  to  assess  the   accuracy  of   e stim ation   of   m ob il e   app li cat io ns . M MR E an d P r ed(x) are  h i gh l y fo ll owe d  in   m os t of  the  stu dies.        Table  6.  E stim at ion  att rib utes  for  m ob il e a ppli cat ion s   Esti m atio n  Att ribu tes   Stu d y  I D   Size   S1 ,S2,S3 ,S4,S5 .S6 ,S7,S1 0 ,S11 ,S13 ,S15 ,S16 ,S17 ,S18 (us er  sto ries) ,S19 ,S21   Co st   S8 ,S13 ,S19   Oth ers   S9 (Score  Metr i c),   S1 2 (M ean an d  SD  o f  collected   m o b il e app s v ariables),   S1 4 (ar ch itectu re  b ased ),  S20 ( m e an   ef f o rt  b ased  on  ex p erience)       Table  7 .   Param et ers  f or m easur in g  the  accu ra cy  o f  estim at ion   Accurac y  Pa ra m et ers   Stu d y  I D   MRE( Magn itu d e of  Relativ e E r ror)   S2 ,S3,S1 8   MM RE (M ean Ma g n itu d e o f  Relativ e E r ror)   S2 ,S3,S1 2 ,S18 ,S19   MdMRE (M ed ian   MRE)   S2 ,S3, S12   Pred(p erce n tag e  re lativ e er ro r  d ev iati o n )   S2 ,S3, S12 ,S18 ,S19   Linear Regr ess io n  ( R2 )   S1 2 ,S19   No t Def in ed   S1 ,S4,S6 ,S7,S9 S,1 0 ,S13 ,S14 ,S20 ,S2 1   Oth ers   S8 (web - b ased  su rvey), S1 1 (Co m p ar e d  with actu al eff o rt) ,  S1 5 (Co m p ar ed   with  actual ef f o rt) ,  S16 (Co m p a riso n  with actu al eff o rt) ,  S17 (co m p ared w it h   so u rce  co d e as a  so f tware  m easu re)       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   12 , N o.   3 ,  Dece m ber  2 01 8   :   1265   –   1272   1270   4.   CONCL US I O N   This  pa per  r ep r esents  a  Syst em at ic   L it erature   Re view  (S L R )  concer ning ef f or t  est im a tio n  te c hn i qu es   in  m ob il e  so ft war e/ a pp li cat ion s  t hat  are  de velo ped   ei the r  us in g  tra diti on al   s of twa re  dev el op m ent  or  agile  so ft war e  devel op m ent  m et ho do l og y.  In it ia ll y,  the  searc h  s tring   pro du ce d  a  total   of   35 4  resu lt s  an d  only   23  p ape rs  a re  sel ect ed  f or  pri m ary  stu dies.  T wo  m or e  pa pe rs  a re  incl ud e d  a fter  perf orm ing   sec ondary   sear c h  process   but  f our   pa pers  are   e xclu ded  due  t o  low - qu al it y  scor es   in  qual it y  assessm ent  crit eria.  T he  fin din gs  of   this  SLR  are  founde d  on  21   pa per s  w hose  da ta   are  extracte d  into  a n  excel  s heet  an d  the n  e xcav at e d  to  a nswe r   the RQs  for m ed durin g  t he plann i ng phase .   The  tra diti on al   est i m a ti on   te chn i qu e s  ap plied  in  m ob il e  app li cat io ns   ar e  COSMIC  F un ct io n  Size   Me asur em ent,  Functi on  P oin t   A naly sis,  Del ph i  m et ho d,  U se  Ca se  P oin t,   Hyb rid (Analo gy  base d  est i m at ion   plu s  Functi on  Size  Mea sure m ent),  Reg ress ion - Ba sed , Arc hitec ture  Ba se d  a nd COC OMO  – I a nd  II.   The  agile   est im at ion   te chn iq ues  in  the  m o bile  do m ai n  are  ver y  few.  The  identifie d  te chn i qu e s  are   adap ti on  or   m od i fica ti on   of  tradit ion al   es tim a ti on   te ch ni qu es  us e d  in   the  agile   en vir on m ent  to  m ob il e  so ft war e .  The  t echn i qu e s  are  Use  Ca se  Po i nt ,  Step - wise  Linear  Re gressi on,  Us er  sto ry  Po int  with  a dd it ion al  factors,  Use  C ase  Po int  plus   COCOMO  a nd   Delp hi  te chn i qu e .  SLR  al so   pr ese nte d  eff ort   at tribu t es  and   accuracy m easur es  fro m  each  selec te d  stu dy  us e d  f or assess ing  e stim at ion  accur acy .   Fr om   the  cur r ent  stud ie s,  it   can  be  co nclu ded   that  the  adoptio n  of   a gile  so ftwar e  de velo pm ent  in  m ob il e  do m ai n  is  prolife rati ng  from   la st  dec ade  [42 - 43]   an d  hen ce   the re  i s  a  dire  need  f or  f or m al   est i m at ion   m od el s  for  m ob il e  softwa re.  The  m ob il e  s oft war e   cha ract erist ic s  play ed   a  crit ic al   r ole  duri ng  est im a ti on   in   tradit ion al   soft war e   de velo pm ent  [4 - 7 ] ,  [ 44] .  It   is  pr ese nt ed  in   SLR   tha t  none   of  t he   e stim ation   m odel s  f or  agile   m ob il e  app li cat io n  devel op m ent  are  c og it at ing  s peci fic  cha racteri st ic s  of  m ob il e  a pp s .  T his r esea rch  ga p  pro vid es  ideas for  resea rchers   to  de vise  nove l  m od el s  for  es tim a ti on   of  m ob il e  app s  i n  agi le   con te xt o r  e xten d  existi ng es ti m a ti on  a ppr oach e s of esti m ation .         ACKN OWLE DGME NT   T he  a uthor s  ar e  than kful  t o  th e  De par tm ent  of   R IC,  I.K. G.   Punj a b  Tech ni cal   Un i ver sit y,   Ka purthala ,   Punj a b, I ndia  a nd pr ov i ding a n opp or t un it y t o  ca rr y  ou t t his  r esea rch w ork.       REFERE NCE S   [1]   I.   Mala vol ta ,   S .   Rubert o,   T .   Soru,  and  V.  Te rra gn i.   “ End  users’  per ce pt ion  of  h y bri d  m obil e  apps  in   the   Google  Pla y   Store” .   IE EE   Int .   Conf .   Mob il e   S erv ices ,   New   York,  NY ,   US A,  Ju n. /Jul. 2015, pp.  25 – 32.   [2]   Y.  M.  G.  Soare s  and  R.   A.  d.   A.  Fagundes.   “Softwa re  ti m e  e stim at ion  using  reg ression  m et hods”.   IEE E  Lati n  Ame rican  Con fer enc e  on   Compu tat ional Int el l igence   ( LA - CCI) ,   Arequi pa ,   2017 ,   p p.   1 - 6.   [3]   Pulak  Sahoo,   J.  R.   Mohant y ,   “ E arly   T est  Eff ort  Predic ti on  using   UM L  Diagr ams ”,   Indone sian  Jo urnal  of  El e ct ri c al  Engi ne ering  and   Computer  Sc ie n ce ( IJE ECS) .   201 7;  5(1):   pp.   220  -   228    [4]   L.   Corra l ,   A.  Sil li tti  and   G.  Succ i.   “ Software   dev el opm ent   proc es ses  for  m obil e  sy stems :  Is  agi le   rea l l y   ta king  ov er   the   business ? ” ,   1st  Inte rnational   Workshop  on  th e  Engi ne ering  of   Mobil e - Enab le d   Syste m s  ( M OBS) ,   San  Franc isco,  CA,  2013,   pp.   1 9 - 24.   [5]   de  Souza  L. S. ,   d e  Aquino  G.S.  “Mobil e  Applicat ion  Esti m at e  th e   Design  Phase” .   In:  Mac ia sz ek  L. ,   Fil ipe   J.  ( eds)  Ev aluation  o f  N ove l   Approach es  to  So ft ware  En gine ering .   Com municat ions  in  Computer  and  I nformation   Sc ience ,  vol  551.   Springe r,   Cham   [6]   Inukoll u  VN ,   Kesham oni  DD ,   Ka ng  T,   Inukoll u  M.  “ Fact ors  infl uenc ing  qua li t y   of  m obil e  apps:  Role   of  m obil e  a p p   deve lopment   li f e c y cle” .  arXi v  pr eprint   arX iv :141 0. 4537 .   2014  Oc t  16.   [7]   Flora  HK ,   W ang  X,  Chande   SV .   “ An  inve stiga t i on  on  the   ch aract er isti cs  of  m obil e  appl i ca t ions:  A  surve y   stu d y ” .   Inte rnational   Jo urnal  of  Mod ern  Educ a ti on  and   Computer  Scien ce .   2014  Oc t; 6( 6).   [8]   Muham m ad  Usman,   Emili a  Me ndes,   Fran ci l a  W ei dt,   and  R ic a rdo  Britto .   2014 .   “ Eff ort  esti m at i on  in  agi l e  soft war e   deve lopment :  a   s y stematic  l itera ture   r evi ew” .   In   Proceedi ngs  of   the   10 th  Int ernati onal  Con fe re nce   on  Predictiv e   Mode ls i n   Soft w are  Engi n ee ring   ( PR OMISE  2014) .   ACM ,   New York,   NY ,   US A,  8 2 - 91.   [9]   Raj esh  H  Kulkar ni,   P  Padm ana bham ,   Mana si  Harshe,   K  K   Basee r,  Pall avi   Pat il,  "Investi gating  Agi le   Adaptation  fo r  Projec t  Dev el op m ent ",  Inte rnat i onal  Journal  of   El e ct rica l  and  C omputer  Engi ne ering  ( IJE CE) ,   2 017;  7  (3):  1278   –   1285.   [10]   Abraha m ss on,   P.,   H anhi nev a,  A. ,   Hulkko,   H. ,   Ih m e,   T . , Jä äl ino ja ,   J.,   Kork al a ,   M. ,   Kos kel a,  J.,  K y l löne n,   P.,  Salo ,   O.  “ Mobile - D:  An  Agile   appr oa ch  f or  m obil e applic at ion   developm e nt ”.   In  pro ce ed i ngs of   OO PSLA ’ 04.   2004 .   [11]   Jeong,   Y.J.,   Lee ,   J.H.,   Shin,  G.S.  “ Deve lopment  proc ess  of  m obi le   appl i cation  SW   base d  on  Agile   m et hodolog y ”.  10th  Int l. Conf .   on  Adv an ce d   Co mm unic ati on  Te ch . ,   pp.   362 - 366 .   2008.   [12]     Rahi m ia n,   V.  Rams in,   R.   “ Desi gning  an  Agile   m et hodolog y   for   m obil e  software   deve lopment :  A  hy br id  m et hod   engi ne eri ng  app roa ch”.  2nd  In ter nati onal  Conf e renc e  on  R ese ar ch  Chall enge s  i n  Information  S ci en ce ,   2008,   p p.   337 - 342.     [13]     Schar ff,   C. ,   Ve rm a,   R.   “ Scrum  to  support   m obil e  application   developm ent   p roje c ts  in  a  just - in - ti m e  le arn in g   cont ex t” .   In  Pro c .   o f the   ICSE  W orkshop CHASE   2010,   pp.   25 - 31 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Eff or t Est imati on in Tr ad it io nal a nd A gile M ob il e A ppli cation Devel opme nt  &  Testi ng   ( An ur eet  kaur )   1271   [14]   Cunha,   T . ,   Dant as,   V . ,   Andrade ,   R.   “ SLeSS :  A  S cru m   and  Le an  Six Sigma  int egr a ti on  appr oa ch  fo r  the   developm ent  of  software   cust om iz at ion  for  m obil e  phon es” .   2 5th  Brazili an   Sy mpos ium  on  Soft ware  Engi n ee ri ng ,   pp.   283 - 292 .   2011.     [15]     Bini sh  Ta nve er,  Li l ia na   Guzm án,   and  Ulf   Martin  E ngel.  “ Under standi ng  and   improving  eff ort   es ti m at ion  in  Agil e   software   develo pm ent :  an  indus tri al   ca se  stud y ” .   In  Proceedi ngs   of  the   Int ernational  Confe renc e   on  Soft ware  and   Syste ms   Proce ss   ( ICSSP  '16) .   ACM ,   New York,  NY ,   US A,  41 - 50.   [16]   B.   Praka sh,  V .   Visw ana tha n. A ,   “ Survey   on  Soft ware   Esti m ation   Te chn ique s  in  Tra di ti ona l  and  Agile   Deve lopment   Models”.   In done sian J ournal  o f El e ct rica l  Eng in ee ring a nd   Computer  Sc ie nc e( IJE ECS)   . 2017;   7( 3):  867  - 876 .   [17]   A.  I.   W asserm a n.   “ Software   engi nee r ing  issues  for  m obil e  application  develop m ent ”.   The  FSE/SDP  workshop  on   Fut ure  o f  softwa re  engi n ee ring   research .   ACM ,   2010,   pp .   397 – 4 00   [18]     B.   Kitc henh am,  S.  Chart ers .   “ Guidel in es  for  Per form ing  Sy st ematic  Liter at ure   R evi ews   in  Softw are   Eng ineeri ng ”.  EB SE   Technical   Re port ,   EBSE - 2 007 - 2101,   2007   [19]     Pett ic rew ,   M.  &   Robert s,   H.  “ S y stemati c   Reviews   in  th e  Soci al   S ci en ce s:  A  Pr ac t i ca l   Guide”,  Bl ac kwe ll  Pub li shing .  2006.   [20]     E. Mende s.   “ Cost E stim ation  T e chni ques  for   W e b  Projects”.  IGI  G lobal .   2007 .   [21]   A.  Nitze. “ Mea suring  m obil e   ap pli c at ion   size usi ng  cosm ic   FP ”. I n  DASMA   Me tri k  Kongress ,   vo l.  11,   2013 .   [22]     L.   D’A vanz o,   F.  Ferruc c i,   C.   Gr avi no,   and  P.  Sa lz a .   “ Cosm ic   fu nct ion al   m ea surem ent   of  m obil e  appl icati ons  an d   code   size   est imati on ”.   In  Pr oce e dings  of  the   30th  Annual   ACM  Symposium  on  App li ed  Computing .   ACM ,   2015,   pp .   1631 – 1636.   [23]   F.  Ferruc ci ,   C.   Gravi no,   P.  Sal za ,   and  F.  Sarr o.   “ Inve stiga ti n g  func ti onal   an d  code   size   m ea sures  for  m obi le  appl i ca t ions:  A  r epl i ca t ed  stud y ” .   In  Inte rnat ional  Conf ere nc e  on   Product - Fo cuse d  Soft ware  Proc ess  Impr ove ment .   Springer ,   2015 ,   pp.   271 – 287 .   [24]   N.  A.  S.  Abdulla h,   N.  I.   A.  Rusli, a nd  M.  F.  Ibra him.  “ Mobile   gam e  size   esti m ation :  Cosm ic   fs m   rule s,  um l   m appi ng  m odel   and   unity3d ga m e engi ne ” .   In   Open  S yste m s ( ICOS ) , 2 014  IEE E   Confer enc e   on.   IEEE, 2014, pp. 42 – 47.     [25]   A.  Sellam i,   M.   Haoue s,  H.   Ben - Abdall ah ,   A.   A bra n,   A .   L este r huis,  C.   S y m on s,  and  S .   Trud e l.   “ Sizi ng   na tur al   la nguag e/ um l   r e quire m ent s for   web  and   m obil e appl i ca t ions u sin g  cosm ic   fsm ” .  Tech.   Re p . ,   2016 .     [26]   H.  van  He eri nge n  and  E .   Van  G orp.   “ Mea sure  th e  func t ional  siz e   of  a  m obile  app :  Us ing  the   cosm ic   func ti on al   si z e   m ea surem ent   m et hod” .   In  So ftw are  Me asur eme nt  and  the   In t ernati onal  Con f ere nce  on  Sof t ware  Proce ss   a nd   Product   M easurement   ( IWSM - MENSURA ) ,   2014   Joint  Confer ence  of  th e  Int ern a t iona l  W orkshop   on.   I EE E ,   2014 ,   pp.   11 – 16 .   [27]   La udson   Silva d e  Souza and  Gib eon  Soare s d e  Aquino  Jr.  “ MEFF ORTMO B:  A E ffort   Size Mea sur ement  for  Mobil e   Applic a ti on  Dev el opm ent ” .   In te r nati onal Journal   of  So ft ware   Eng ine ering   &   App li cat ions ( IJS E A)   . 2014:  63 – 81.   [28]   Vogele z ang,   Fra nk,   Ja y akumar  Kam al a  Ramasubram ani   and  Sri kant h  Arvam udhan.   “ Esti m at io n  for  Mobile   an d   Cloud  Envi ron m ent s”.   Mode rn   Soft ware  Enginee ring  M et hod ologi es  for  Mo bil e  and   Cloud   Env ironmen ts .   IGI   Global ,   2016.   61 - 87.   [29]   T.   Preuss .   “ Mobile   appl i ca t ions,   func ti on al   an aly sis,  and  the   cu stom er  expe rie n ce ” .   The  IF PUG  Guide  to  IT  and   Soft ware  M easurement ,   IFP UG ,   Ed .   Bo ca Ra ton   FL,   US A:  Auerb ac h  Publ ic a ti ons ,   2012 ,   pp .   408 – 433.   [30]   Tuna li   V .   “ Software   Size   Estim at ion  Us ing  Functi on   Point  A naly s is – A  Case  Stud y   for  a  M obil e  Appli catio n”.  Muhe ndisik v e  T ek nolo ji   S empozyumu .   2014 .   [31]   Marie m   Haoue s,   As m a  Sell ami,   and  Hane n e  Be n - Abdall ah .   “ A  rap id  m ea surem ent   pro ce dure   fo r  sizi ng  web   an d   m obil e  appl i ca t i ons  base d  on  C OS MIC  FSM  m et hod”.   In:  P r oce ed ings  of  the   27th  Inte rnati onal  Workshop  on  Soft ware  Me asu rement   and  12th  Inte rnational   C onfe renc e  on  Soft ware  Proce ss   and  Product   Me asur eme nt  ( IWS M  Me nsur a  '17) .   ACM ,   New York,  NY ,   US A,  129 - 137.   [32]   S.  A.  Shahwaiz ,   A.  A.  Mali k  a nd  N.  Sabaha t .   “ A  par ametr ic   e ffort   esti m at ion  m odel   for  m obil e  apps” .   In  19t h   Inte rnational   M ult i - Topic   Conf e renc e  ( INMIC) ,   I slamabad, 2016,  pp.   1 - 6.   [33]   Cat oli no ,   G.,   P.   Salz a ,   Gravi no,   C. ,   &  Ferruc ci,   F.  “ A  set  of  me trics  for  the   ef fort  esti m at ion  of  Mobile   apps” .   Proce ed ings o f   t he   IE EE / ACM  4 t h  Int. Conf.  Mob .   Sof tw. E ng .   Sys t .   MO BILE Soft . 2017.   [34]   W adhwa ni  V,  Mem on  F,  Ha m ee d  MM .   “ A rch itect ur e  base d  rel ia b il i t y   an d  te sting  est imati on  for  m obile   appl i ca t ions”. In   Inte rnat ional   M ult i  Topi c  Con fer enc e   2008   Apr  11  (pp. 64 - 75). Springer, Be r li n,   Heide lb erg .   [35]   Zuba ir  As ghar   M,  Habib  A,  H abi b  A,  Rab ail  Za hra   S,   Ism ai l  S.  “ AndorEstim at or:  Android - b a sed   Software   C ost   Esti m at ion   Appl ic a ti on” .   arX iv p reprint  arXi v:1 6 05. 02304.   2016 .     [36]   A.  Nitz e,   A.  Sc hm ie te ndorf,   R .   Dum ke.   “ An   A nal og y - Based   Ef fort  Esti m at ion  Approac h  for  Mobile   Applicat io n   Deve lopment  Projects”.   In  Softw are  Me asur eme nt  and  the   Int ernati onal  Conf ere nce   on  Sof t ware  Proce ss   and  Product   M easurement   ( IWSM - M ENSURA ) ,   2014.   [37]   Parve z,  A.W.M. M.  “ Eff iciency   f ac t or   and   risk  fa ct or  b ase d  user   ca se  po int   te st   e ffort   est imati on   m odel   compati b l e  with  agile  softw are   d eve lopment ”.   In  Proceedi ng s  of  the   Inte rnat ional   Conf ere nc e  on  Informatio n  Technol ogy   an d   El e ct rica l  Eng in ee ring  -   ICITEE ’13.   Yog y ak art a ,   Indone sia   . 2013 .   pp .   113 – 118 .     [38]   R.   Franc ese ,   C.   Gravi no,   M.  R isi,   G.   Scanniello,  G.  Tort or a.   “ On  the   use  o f  r equi rement s  m e asure s  to  pr edi c t   software   project   and  produc t  m e asure s  in  the   co nte xt  of  Android   m obil e  apps:  A  pre li m ina r y   stu d y ” .   In  Proc .   41 st  Euromicro  Conf. Se r ie s So ft w .   En g.   Ad vanced App l .   2015 .   pp .   357 - 364.   [39]   W .   As la m ,   F.  I j az ,   M.  I .   La l i,  a nd  W .   Mehm ood,   “ Risk - awa re   and  qua li t y   enr i che d  eff ort   estim at ion  for  m obi le  appl i ca t ions i n   d istri bute d   ag il e   s oftwa re  d evelop m ent ”.  J. I nf .   S ci.  Eng .   2017 ;  33( 6):  1481 – 1500   [40]   K.  Qi  and  B.   W.   Boehm.  “ A  li ght - weight   in crem ent al   eff ort  est imati on  m odel   for  use  ca se  driv en  proje c ts”.   IE EE  28th  Annua l  Sof t ware  Technol og y  Conf ere nc e  ( STC ) ,   Gait her sbur g,   MD ,   2017 ,   pp .   1 - 8.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   12 , N o.   3 ,  Dece m ber  2 01 8   :   1265   –   1272   1272   [41]   Lusk y   M.,   Pow i la t  C. ,   Böhm   S.  “ Software   Cost  Esti m at ion  for  U ser - Cent ere d  Mobile   App  Deve lopment  in  Large   Ent erp r ises”.   In :   Ahram  T.,   Karw owski  W.   ( eds)  Advanc es   in   H uman  Fac tors,  S oft ware,   and  S ys te ms   Engi ne erin g .  AH FE  2017.   Ad vanc es  in  In te l ligent  S y s te m s a n d  Com puti ng,   vo l  598.   Springer ,   Cham   [42]   Corra l,   L.,  Sill itti ,   A. ,   &  Suc ci ,   G.  “ Agile   software   dev el opm ent  proc esses  for  m obil e  s y stems :   Acc om pli shm ent ,   evi den ce  and   ev olut ion ”.   In  Proce ed ings o f   the  Mobil e   We b   Info rm ati on  Syste ms .   2013 .   90 - 106 .   [43]   Rit a  Franc ese ,   Carmine  Gravi no,   Miche l e  Ri si,  Giuseppe   Scanniell o ,   and  Genove ffa   Tortora.   “ Mobile   a pp   deve lopment  an d  m ana gement:   result s  from   a  q ual itati v e  inv estigati on ”.   In  Proc ee dings  of  the   4 th  Inte rnat ional  Confe renc e  on   Mobil e   Soft ware   Engi n ee ring   an d  Syste ms .   2017.   IEEE  Press ,   Pis ca t awa y ,   NJ ,   US A,  133 - 143.   [44]   Kum ar,   N.  A.,  Krishna,   K.   T .   H. ,   &  Manjula,   R.   “ Chal le ng es  and   best  pra ct i ce s  in   m obil e  applic at i on  deve lopmen t ” .  Imp.  J .   In te rdisc ip.   Re s . 2016 ;  2( 12):  1607 – 1611.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.