Perbandingan Test Case Generation Dengan Pendekatan Genetic Algorithm Mutation Analysis Dan Sampling
| Main Author: | Satrio, Christopher Dimas |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/1501/1/Bagian%20Depan.pdf http://repository.ub.ac.id/1501/2/BAB%20I.pdf http://repository.ub.ac.id/1501/3/BAB%20II.pdf http://repository.ub.ac.id/1501/4/BAB%20III.pdf http://repository.ub.ac.id/1501/5/BAB%20IV.pdf http://repository.ub.ac.id/1501/6/BAB%20V.pdf http://repository.ub.ac.id/1501/7/BAB%20VI.pdf http://repository.ub.ac.id/1501/8/Daftar%20Pustaka.pdf http://repository.ub.ac.id/1501/ |
Daftar Isi:
- Pengujian perangkat lunak memiliki peranan penting dalam mengetahui dan menjaga kualitas suatu perangkat lunak. Dalam proses pengujian perangkat lunak sangat diperlukan adanya test case. Namun, pembuatan test case membutuhkan waktu yang relatif lama sehingga dilakukan pembuatan test case secara otomatis menggunakan algoritma tertentu. Salah satu algoritma yang sering digunakan adalah genetic algorithm. Banyak pendekatan genetic algoritm yang telah dikembangkan. Namun, belum ada penelitian yang membandingkan pendekatan genetic algorithm yang lebih baik. Penelitian ini akan membandingkan pendekatan genetic algorithm mutation analysis dan sampling. Kedua pendekatan tersebut akan diimplementasikan dan dianalisis hasilnya. Dari segi hasil akhir akan dilihat jumlah pengurangan test case yang terjadi. Banyaknya iterasi, akumulasi jumlah individual, banyaknya evaluasi fitness yang terjadi, dan ukuran dari test suites akan menjadi variabel pembanding diantara kedua pendekatan tersebut. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pendekatan genetic algorithm mutation analysis lebih baik dibanding genetic algorithm sampling pada jumlah pengurangan test case dan semua variabel pembanding yang diterapkan.