{"id":404,"date":"2022-01-25T11:12:11","date_gmt":"2022-01-25T11:12:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cybermedian.com\/id\/?p=404"},"modified":"2025-02-18T12:43:05","modified_gmt":"2025-02-18T04:43:05","slug":"top-7-most-popular-agile-estimation-methods-for-user-stories","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cybermedian.com\/id\/top-7-most-popular-agile-estimation-methods-for-user-stories\/","title":{"rendered":"7 Metode Estimasi Agile Paling Populer untuk User Stories"},"content":{"rendered":"

Ketika berbicara tentang estimasi agile, Anda tidak bisa tidak menyebutkan prinsip dasarnya: menggunakan unit estimasi relatif (seperti story points), mempromosikan diskusi mendetail tentang konten user stories, membentuk konsensus dan komitmen terhadap solusi, serta meningkatkan tim melalui kolaborasi yang kohesif.<\/p>\n

Metode Estimasi Agile untuk User Stories\u200a\u2014\u200aVisual Paradigm International<\/figcaption><\/figure>\n

Banyak tim agile di sekitar saya menggunakan \u201cplanning poker\u201d untuk memperkirakan story points. Meskipun metode ini populer, ia juga memiliki keterbatasan.<\/p>\n

Contohnya:<\/p>\n

    \n
  1. Fungsi yang akan diestimasi terlalu besar, dan tidak mudah untuk memperkirakan dengan \u201cplanning poker\u201d;<\/li>\n
  2. 300 user stories muncul;<\/li>\n
  3. User story yang akan diestimasi tidak memiliki cukup informasi untuk referensi;<\/li>\n
  4. Waktunya terbatas, tidak ada waktu untuk memperkirakan seluruh daftar permintaan produk.<\/li>\n<\/ol>\n

    Jadi, artikel ini tidak hanya memperkenalkan metode estimasi agile paling populer \u201cplanning poker\u201d, tetapi juga 6 metode estimasi agile lainnya untuk memenuhi semua kebutuhan Anda dalam estimasi user story.<\/p>\n

    1. Planning Poker<\/h3>\n

    Semua peserta menggunakan kartu bermain bernomor untuk memperkirakan cerita pengguna, memberikan suara secara anonim saat memperkirakan, mendiskusikan jika ada ketidaksepakatan besar, dan kemudian memberikan suara lagi, sampai seluruh tim mencapai konsensus tentang akurasi estimasi. Penggunaan planning poker memiliki keterbatasan dan paling cocok untuk tim kecil (5\u20138 orang) dan sejumlah kecil user stories (hingga 10).<\/p>\n

    Tip:<\/strong>meskipun ini bukan aturan, sangat disarankan untuk memecah user stories dalam backlog produk tidak lebih besar dari 13 poin; sehingga tim Anda dapat dengan jelas memahami user stories hingga tingkat detail yang dapat diestimasi dengan nyaman.<\/p>\n

    Kartu Planning Poke\u200a\u2014\u200aMetode Estimasi Agile<\/figcaption><\/figure>\n

    2. Ukuran T-shirt<\/h3>\n

    Gunakan ukuran T-shirt untuk memperkirakan ukuran cerita pengguna: XS, S, M, L, XL. Ukuran masing-masing ukuran mewakili kebutuhan untuk diskusi yang terbuka dan jujur. Metode ini cepat dan mudah, dan Anda dapat memperkirakan ukuran daftar permintaan produk dengan cara yang berani.<\/p>\n

    Tip:<\/strong>Metode ini cocok untuk memperkirakan daftar permintaan besar dari user stories besar, terutama ketika beberapa tim Scrum bekerja di sekitar produk.<\/p>\n

    Metode Estimasi Agile Ukuran T-shirt\u200a\u2014\u200aVisual Paradigm International<\/figcaption><\/figure>\n

    3. Dot Vote<\/h3>\n

    Metode ini cocok untuk memperkirakan user stories kecil, dan metode itu sendiri sangat sederhana dan efektif. \u201cDot voting\u201d adalah cara untuk membuat keputusan, tetapi Anda juga dapat menggunakannya untuk memperkirakan user stories. Metodenya adalah: setiap orang diberikan beberapa catatan post-it, bebas memilih user stories mana yang akan dipilih. Semakin banyak titik yang didapat user story, semakin banyak volume yang diwakilinya.<\/p>\n

    Tip:<\/strong>Metode ini dapat digunakan di tim besar maupun kecil, tetapi Anda harus membatasi jumlah user stories yang diestimasi.<\/p>\n

    Metode Estimasi Agile Dot Vote<\/figcaption><\/figure>\n

    4. Sistem Bucket<\/h3>\n

    Misalkan Anda memiliki sejumlah besar user stories yang perlu diestimasi, dan Anda ingin mempercepat seluruh proses. Sebenarnya, Anda mencari estimasi yang lebih efisien daripada planning poker, maka \u201csistem bucket bisa menjadi pilihan yang diinginkan.\u201d<\/p>\n

    Pertama, siapkan beberapa \u201cbucket\u201d dalam urutan berurutan dari \u201ckartu planning poker\u201d. Kemudian, tim menulis user story yang akan diestimasi di catatan post-it dan memasukkannya ke dalam estimasi \u201cbucket\u201d.<\/p>\n

    Sistem Bucket\u200a\u2014\u200aMetode Estimasi Agile<\/figcaption><\/figure>\n

    3. Metode Tiga Poin<\/h3>\n

    Estimasi 3 poin termasuk dalam area pengetahuan manajemen waktu. Ini juga dapat digunakan selama Estimasi Biaya. Masalah dengan estimasi titik tunggal adalah bahwa mereka jarang benar. Estimasi tiga poin adalah estimasi yang lebih baik, dibandingkan dengan estimasi titik tunggal.<\/p>\n

    Estimasi titik tunggal hanya memberi Anda satu angka\u200a\u2014\u200amisalnya,<\/p>\n

    Kembangkan:<\/em>\u00a0Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan fitur proses pemesanan?<\/strong><\/p>\n

    Seberapa dapat diandalkannya ini5 hari<\/em>\u00a0estimasi? Itu akan tergantung pada pengembang, dan apakah tugas ini telah dilakukan sebelumnya atau tidak? Jika ini adalah tugas rutin, dan telah dilakukan berkali-kali, estimasi titik tunggal mungkin adalah cara yang tepat. Tetapi jika ini adalah sesuatu yang belum pernah dilakukan, atau merupakan aktivitas baru, atau insinyur baru dalam aktivitas ini, angka ini mungkin saja tidak benar. Dalam kasus seperti itu, memilih estimasi tiga poin akan memberi Anda lebih banyak keandalan.<\/p>\n

    Estimasi tiga poin melihat estimasi yang paling optimis (O), estimasi yang paling mungkin (M), dan estimasi pesimis (Estimasi paling tidak mungkin) atau (L).<\/p>\n

    Metode Estimasi Agile 3 Poin<\/figcaption><\/figure>\n

    6. Estimasi Afinitas<\/h3>\n

    Estimasi afinitas adalah untuk menemukan kesamaan dari user stories yang akan diestimasi. Tugas tim adalah mengelompokkan user stories yang serupa. Cara terbaik untuk \u201cmenemukan kesamaan\u201d adalah dengan memvisualisasikan proses dan menggabungkan subtotal menjadi kelompok besar.<\/p>\n

    Estimasi Afinitas\u200a\u2014\u200aAgile Scrum<\/figcaption><\/figure>\n

    Tip:<\/strong>Metode ini bekerja paling baik dalam kelompok kecil orang dan sejumlah kecil user stories, Anda harus memberikan estimasi yang berbeda untuk kelompok yang berbeda.<\/p>\n

    7. Metode Pengurutan<\/h3>\n

    Pendekatan ini memungkinkan Anda untuk memiliki penilaian yang relatif akurat tentang ukuran relatif dari cerita pengguna. Jika sekelompok kecil ahli melakukan ini, itu akan bekerja dengan baik.<\/p>\n

    Berikut caranya: Tempatkan semua user stories pada label tick dari rendah ke tinggi dalam urutan apa pun, dan setiap peserta dapat memindahkan user story pada skala, hanya memindahkan satu bingkai rendah atau tinggi untuk setiap gerakan. Atau menyerah satu putaran. Ulangi proses ini sampai semua anggota tim tidak ingin memindahkan user story atau menyerah satu putaran.<\/p>\n

    Metode Estimasi Pengurutan<\/figcaption><\/figure>\n

    Tip:<\/strong>Metode pengurutan ini dapat memperoleh estimasi ukuran butiran halus, yang cocok untuk kelompok kecil orang dan sejumlah besar user stories.<\/p>\n

    Ringkasan<\/h4>\n

    Tujuan artikel ini adalah untuk memperkenalkan Anda pada keberadaan metode-metode ini. Sebelum penggunaan harian, Anda harus mencoba berbagai metode berdasarkan cerita pengguna Anda sendiri dan ukuran staf Anda.<\/p>\n

    Jika Anda tertarik dengan metode-metode ini, silakan tinggalkan pesan di bagian komentar. Saya dapat menjelaskan metode tersebut dengan lebih rinci dalam artikel terpisah.<\/p>\n

    Artikel Lainnya dalam Teknik dan Artefak Scrum<\/h4>\n