เมนูนำทาง
ฟังก์ชันพอยต์ การวิเคราะห์ฟังก์ชันฟอยต์การวิเคราะห์ฟังก์ชันฟอยต์ (Function Point Analysis :FPA) เป็นการวัดขนาดของระบบสารสนเทศและแสดงออกมาในรูปแบบของฟังก์ชันพอยต์ โดยการวิเคราะห์นั้นจะถูกปรับปรุงให้เหมาะสมและทันสมัยอยู่เสมอโดยกลุ่มผู้ใช้ฟังก์ชันพอยต์สากล(International Function Point Users Group : IFPUG) และสมาคมผู้ใช้ตัววัดซอฟต์แวร์แห่งเนเธอร์แลนด์(The Netherlands Software Metrics users Association :NESMA) โดยมาตรฐานของ IFPUG จะเรียกว่าIFPUG FSM (Functional Size Measurement) และมาตรฐานของ NESMA จะเรียกว่า NESMA FSM
สำหรับผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ฟังก์ชันฟอยต์นั้น จะแสดงขนาดฟังก์ชันการใช้งานของระบบสารสนเทศในรูปแบบตัวเลขตัวหนึ่งในหน่วยฟังก์ชันพอยต์ หรือ FPs (เช่น ระบบนี้มีขนาด 314 FPs) หลักเกณฑ์การวิเคราะห์ฟังก์ชันพอยต์โดยคร่าวๆ สามารถแจกแจงได้ดังหัวข้อย่อยต่อไปนี้
การวิเคราะห์ฟังก์ชันพอยต์จะแบ่งความต้องการเชิงฟังก์ชันของผู้ใช้ (Functional User Requirement)ออกเป็นสองประเภท คือ ฟังก์ชันเชิงข้อมูล (Data Function) และฟังก์ชันเชิงรายการเปลี่ยนแปลง (Transaction Function) โดยแบ่งออกเป็น 5 หมวดหมู่ตามหลักของวิธี IFPUG FSM และให้ค่าของฟังก์ชันพอยต์จากค่าเหล่านี้
วิธีการนับว่าระบบสารสนเทศมีจำนวนฟังก์ชันในแต่ละหมวดหมู่ว่ามีค่าเท่าใดนั้น ต้องแล้วแต่ว่าผู้ใช้ต้องการแบ่งความหยาบละเอียดในการวัดอย่างไร โดยการนับฟังก์ชันห้าหมวดหมู่มีการนับโดยคร่าวๆดังนี้
การซ้ำซ้อน การใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพัทธ์แทนแฟ้มข้อมูล เป็นต้น
โดยเกณฑ์การนับโดยละเอียดอาจศึกษาดูจากเอกสารของ IFPUG
หลังจากที่นับจำนวนฟังก์ชันของระบบสารสนเทศ จะต้องนำไปคูณกับค่าน้ำหนักของแต่ละหมวดหมู่ฟังก์ชันซึ่งจะไม่เท่ากัน โดยการคิดจะนำจำนวนของฟังก์ชันที่นับได้ในแต่ละหมวดหมู่คูณกับค่าน้ำหนักของหมวดหมู่นั้นๆ ผลลัพธ์ที่ได้จะเรียกว่าจะเป็นค่าฟังก์ชันพอยต์ที่ยังไม่ได้ปรับค่า(Unadjusted Function Point :UAF) โดยรายละเอียดแล้วน้ำหนักที่คูณอาจมีการคำนึงถึงความซับซ้อนอีกด้วย
หมวดหมู่ | น้ำหนักของหมวดหมู่ | จำนวนฟังก์ชัน | ผลคูณ |
---|---|---|---|
EIs | 4 | 3 | 12 |
EOs | 5 | 2 | 10 |
EQs | 4 | 1 | 4 |
ILFs | 10 | 1 | 10 |
EIFs | 7 | 1 | 7 |
ค่าฟังก์ชันพอยต์ที่ยังไม่ได้ปรับค่า | 43 |
เนื่องจากค่าฟังก์ชันพอยต์ที่ยังไม่ได้ปรับค่า ยังไม่ได้ปรับเทียบกับความซับซ้อนเชิงเทคนิคของระบบ จึงสร้างค่าตัวเลขตัวหนึ่งที่เรียกว่า ค่าตัวคูณปรับค่า (Value Adjustment Factor:VAF) ซึ่งค่าตัวเลขนี้จะได้มาจากการพิจารณาลักษณะจำเพาะของระบบโดยทั่วไป (General System Characteristics:GSCs) 14 ลักษณะ โดยใช้เกณฑ์มากน้อย 6 ระดับ(ระดับ 0 คือลักษณะจำเพาะนี้ไม่มีนัยสำคัญกับระบบ ไล่ระดับไปเรื่อยๆ จนถึงระดับ 5 คือลักษณะจำเพาะนี้มีนัยสำคัญกับระบบมาก) ลักษณะจำเพาะของระบบโดยทั่วไป 14 ลักษณะ มีดังนี้
ยกตัวอย่างเช่นหากประเมินแล้วแต่ละข้ออยู่ที่ 4 ดังนั้นจะมีผลรวมในการประเมิน (Sum of Score: SS) เท่ากับ 4 × 14 = 56 {\displaystyle 4\times 14=56} โดยทั่วไปแล้วค่าตัวคูณปรับค่า (Value Adjustment Factor:VAF) จะคำนวณได้จาก
V A F = 0.65 + ( 0.01 × S S ) {\displaystyle VAF=0.65+(0.01\times SS)}
เพราะฉะนั้นจะได้ว่าตัวคูณปรับค่าในครั้งนี้ 0.65 + ( 0.01 × 56 ) = 1.21 {\displaystyle 0.65+(0.01\times 56)=1.21}
ค่าฟังก์ชันพอยต์ที่ปรับค่าแล้วคำนวณได้จาก
F P = U A F × V A F {\displaystyle FP=UAF\times VAF}
เช่นระบบตัวอย่างจะมีค่าฟังก์ชันพอยต์ที่ปรับค่าแล้วเท่ากับ 42 × 1.21 = 50.82 ≈ 51 {\displaystyle 42\times 1.21=50.82\approx 51} กล่าวโดยสรุปคือเมื่อวิเคราะห์ฟังก์ชันพอยต์แล้ว ระบบตัวอย่างมีขนาด 51 FPs
เมนูนำทาง
ฟังก์ชันพอยต์ การวิเคราะห์ฟังก์ชันฟอยต์ใกล้เคียง
ฟังก์ ฟังก์ชันพื้นและฟังก์ชันเพดาน ฟังก์ชันเลขชี้กำลัง ฟังก์ชันตรีโกณมิติ ฟังก์ชัน (คณิตศาสตร์) ฟังก์ชันแกมมา ฟังก์ชันนับจำนวนเฉพาะ ฟังก์ชันตรีโกณมิติผกผัน ฟังก์ชันเลียปูนอฟ ฟังก์ชันแฮชแหล่งที่มา
WikiPedia: ฟังก์ชันพอยต์ http://www.softwaremetrics.com/fpafund.html