Thesis Type: Postgraduate
Institution Of The Thesis: Ankara University, Fen Bilimleri Enstitüsü, Turkey
Approval Date: 2020
Thesis Language: Turkish
Student: Adem Dilbaz
Supervisor: BÜLENT TUĞRUL
Abstract:azılım metrikleri, yazılım projelerinin ölçülebilen ya da yapılan bu ölçümlere göre hesaplanan değerlerine denir. Yazılım metrikleri, yazılımların test, geliştirme, bakım, hata giderme ve proje yönetimi gibi konularda yazılımın birçok yönden değerlendirilmesini sağlayan ölçüm yöntemleridir. Bir yazılım geliştirici maliyet, hata, güvenilirlik, test, güvenlik tahminleri gibi birçok zorlu ihtiyaçlar ile baş etmek durumundadır. Yazılım geliştirmenin büyük oranda payını insan gücü oluşturduğundan yapılan işin her aşamada takibi de önem arz etmektedir. Bu yüksek lisans tez çalışmasında sık kullanılan yazılım metrikleri, bu metriklerin sonuçlarının değerlendirilip analiz edilmesi ve yazılım ölçüm metrikleri ile ilgili çalışmalar anlatılmış, literatür taraması sonrasında 103 farklı Java kütüphanesinin majör versiyonlarına ait kaynak kodlar Github ve Maven Repository kaynaklarından elde edilmiş, bu kodlar Source Monitor adlı yazılım metrik ölçüm aracına girdi olarak verilerek, 13 farklı yazılım metriği bu kütüphaneler için hesaplanmıştır. Metrik sonuçları normalize edilerek, Rapidminer uygulaması kullanılarak 3 farklı makine öğrenme algoritmasına kaynak olarak verilmiş, algoritmaların parametrelerindeki değişime göre hata payı (RMSE) değişimi takip edilmiştir. Bu veriler ışığında yazılım versiyon değişikliğindeki maliyet ölçümlemede minimum hata oranı hangi algoritmada ve hangi parametrelerle gerçekleşebileceği gözlemlenmiştir.