Path: Top » Jurnal ICTech Vol. 8 No. 2 Mei 2013
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENGUJIAN PERANGKAT LUNAK METODE BLACK-BOX
Oleh : Arochman, STMIK Widya Pratama (arochman.stmikwp@yahoo.co.id)
Dibuat dengan 1 file
Keyword : algoritma genetika, fuzzy inference system, black-box testing
Pengujian black-box sangat penting karena teknik tersebut mampu mengidentifikasi kesalahan dalam fungsi, antar muka, model data, dan akses kesumber data eksternal. Dalam pelaksanaan sering timbul masalah penguji tidak perna yakin apakah perangkat lunak yang diuji telah benar-benar lolos dalam pengujian.Hal ini terjadi karena kemungkinan masih ada beberapa jalur eksekusi yang belum perna teruji. Penguji seharusnya membuat setiap kemungkinan kombinasi data masukan untuk pengujian. Pemilihan data masukan untuk menemukan kesalahan menjadi masalah bagi penguji karena memiliki probabilitas yang tinggi. Pendekatan dalam pengujian black-box yang digunakan adalah boundary value. Penyusunan dan pengeksekusian cakupan uji secara otomatis dapat menjadi solusi. Untuk menghasilkan cakupan uji secara otomatis dibutuhkan sebuah teknik Artificial Intelligence. Komputasi cerdas yang digunakan dalam optimasi penyusunan cakupan uji adalah algoritma genetika. Algoritma genetika adalah suatu algoritma pencarian yang berbasis pada mekanisme seleksi alam dan genetika. Terkait dengan pengujian black-box algoritma genetika dapat digunakan dalam pencarian kemungkinan-kemungkinan data masukan untuk penyusunan cakupan uji yang optimal.untuk mengeksekusi cakupan uji digunakan Sikuli, Sikuli adalah teknologi visual untuk mengotomatisasi dan menguji antarmuka pengguna grafis (GUI) dengan menggunakan gambar (screenshot) dari perangkat lunak yang diuji. Algoritma genetika merupakan algortima yang paling optimal dan efisien untuk penyusunan cakupan uji. Akan tetapi pada penentuan parameter probabilitas crossover dan probabilitas mutationtidak optimal.Peningkatan kinerja algorima genetika digunakan fuzzy inference system. Cakupan uji yang tersusun menggunakan algoritma genetika berbasis fuzzy inference system(GAFIS) dieksekusi secara otomatis menggunakan Sikuli IDE. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan kinerja algoritma genetika standart (GA) dengan algoritma genetika berbasis fuzzy inference system (GAFIS) dalam penyusunan cakupan uji. Hasil penunjukan adanya peningkatan kinerja algoritma genetika berbasis fuzzy inference system (GAFIS) sekitar 18.35%.
Copyrights : Copyright (c) 2001 by Jurnal Ilmiah ICTech. Verbatim copying and distribution of this entire article is permitted by author in any medium, provided this notice is preserved.
Properti | Nilai Properti |
---|---|
ID Publisher | ICTech |
Organisasi | STMIK Widya Pratama |
Nama Kontak | Slamet Joko Prasetiono, S.T.,M.Kom |
Alamat | Jl. Patriot no. 25 |
Kota | Pekalongan |
Daerah | Jawa Tengah |
Negara | Indonesia |
Telepon | 0285-427816 , 0285-427817 |
Fax | 0285-427815 |
E-mail Administrator | p3m@stmik-wp.ac.id |
E-mail CKO | p3m@stmik-wp.ac.id |
Print ...
Kontributor...
- , Editor: Slamet Joko Prasetiono, S.T.,M.Kom
Download...
Download hanya untuk member.