ISTRAŽIVANJE UTICAJA AUTOMATIZOVANIH ALATA ZA REFAKTORISANJE NA ZADOVOLJSTVO KORISNIKA U PROCESU REINŽENJERINGA
Apstrakt
Reinženjering informacionih sistema predstavlja kompleksan proces transformacije postojećih sistema u cilju poboljšanja performansi, efikasnosti i funkcionalnosti. U ovom istraživanju fokus je bio na ispitivanju uticaja upotrebe automatizovanih alata za refaktorisanje na zadovoljstvo korisnika u ovom procesu. Automatizovani alati za refaktorisanje predstavljaju softverske alate koji omogućavaju automatizovanu analizu i preuređenje izvornog koda sistema, sa ciljem poboljšanja njegove strukture, čitljivosti i održivosti. Ovi alati se sve više koriste u procesu reinženjeringa informacionih sistema kako bi se ubrzao i unapredio proces transformacije. U istraživanju je korišćen kvantitativni pristup, prikupljeni su podaci putem ankete. Analiza prikupljenih podataka pokazala je da upotreba automatizovanih alata za refaktorisanje ima pozitivan uticaj na zadovoljstvo korisnika u procesu reinženjeringa informacionih sistema. SonarQube je najpoznatiji i najčešće korišćeni alat za refaktorisanje, poznat 94,4% ispitanika, a korišćen od 88,9% ispitanika. Većina korisnika izrazila je visoko zadovoljstvo rezultatima alata (83,3%), naglašavajući njegovu efikasnost i brzinu refaktorisanja. Iako većina ispitanika nije prepoznala značajne nedostatke u izabranom alatu, neki su ukazali na potrebu za boljom integracijom u razvojna okruženja i većim standardima za ovakve alate.
Reference
[2] M. Vidal and A. Polino, “Assessing the Impact of Refactoring Activities on Software Quality: A Longitudinal Study,” 2016.
[3] C. Sahin, L. Pollock, and J. Clause, “How do code refactorings affect energy usage?,” Proceedings of the 8th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, 2014.
[4] M. Kohler and G. Salvaneschi, “Automated Refactoring to Reactive Programming,” 34th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), 2019.
[5] D. Oliveira, A. C. Bibiano, and A. Garcia, “On the Customization of Batch Refactoring,” IEEE/ACM 3rd International Workshop on Refactoring, 2019.
[6] Anna Maria Eilertsen, “Predictable, Flexible or Correct: Trading off Refactoring Design Choices,” IEEE/ACM 42nd International Conference on Software Engineering Workshops (ICSEW), 2020.
[7] Valentina Lenarduzzi, Nyyti Saarimäki, and Davide TaibiSome, “SonarQube issues have a significant but small effect on faults and changes. A large-scale empirical study,” 2020.
[8] M. T. Baldassarre, V. Lenarduzzi, S. Romano, and N. Saarimäki, “On the Diffuseness of Technical Debt Items and Accuracy of Remediation Time When Using SonarQube.,” 2020.
[9] V. Lenarduzzi, F. Lomio, H. Huttunen, and D. Taibi, “Are SonarQube Rules Inducing Bugs?,” IEEE 27th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER), 2020.
[10] “Google Forms.” Accessed: Nov. 30, 2023. [Online]. Available: https://www.google.com/forms/about/