Pengujian perangkat lunak adalah proses penting untuk memastikan kepuasan pelanggan. Ini melibatkan pengujian otomatis di mana aplikasi diuji dalam kondisi tertentu, dengan penguji memahami ambang batas dan risiko yang ada. AI dalam pengujian perangkat lunak membantu menjaga keamanan aplikasi dan mencegah potensi kegagalan yang bisa merugikan organisasi. Dengan semakin banyaknya penggunaan AI, kebutuhan untuk pengujian juga meningkat. Misalnya, pada mobil tanpa pengemudi, jika kecerdasan buatan tidak berfungsi dengan baik, hal ini dapat menyebabkan kecelakaan yang membahayakan nyawa.
Manfaat AI dalam Otomasi Pengujian
Berikut adalah keuntungan utama dari AI dalam otomasi pengujian:
- Mencari Tim yang Tepat: AI memungkinkan bisnis menemukan tim dan keterampilan yang sesuai dengan menyediakan lingkungan pengujian yang semi atau sepenuhnya tanpa skrip.
- Mengurangi Waktu pada Pekerjaan Berulang: Proyek otomasi pengujian baru sering kali memerlukan pembuatan kode serupa yang memakan waktu. AI dapat secara otomatis mengembangkan skrip pengujian dengan belajar dari input dan hasil proyek sebelumnya.
- Mengatasi Tes Flaky: Tes flaky, yang gagal akibat kesalahan aplikasi atau persiapan yang buruk, dapat menyebabkan penundaan rilis. AI membantu membuat tes yang lebih andal dan mengidentifikasi tren kegagalan untuk mempercepat proses.
- Perubahan UI Memerlukan Modifikasi Skrip**: Perubahan kecil pada antarmuka pengguna sering kali membuat skrip pengujian gagal. Teknologi berbasis AI dan ML dapat mendeteksi perubahan kecil dan mengurangi kebutuhan intervensi manusia dalam memperbarui skrip.
- Memelihara Suite dan Skrip Pengujian**: Dengan pertumbuhan aplikasi, pemeliharaan banyak skrip pengujian menjadi sulit. Alat AI dapat digunakan untuk memelihara dan mengekstrak skrip yang tepat sesuai kebutuhan pengujian, membantu mengatasi masalah otomasi pengujian tradisional.
Mengapa AI Diperlukan dalam Otomatisasi Pengujian?
Pengujian adalah langkah penting dalam pengembangan aplikasi, namun seringkali terhambat oleh keterbatasan waktu dan sumber daya. Diperlukan sistem yang dapat cerdas mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki dan fokus pada aspek yang dapat diotomatisasi. Dengan mengotomatisasi pengujian yang repetitif (80%), kita dapat mengurangi biaya dan usaha, memungkinkan penguji untuk fokus pada aspek kreatif (20%). AI membantu meningkatkan efisiensi pengujian, menemukan lebih banyak bug, dan meningkatkan keandalan aplikasi, sehingga pengembang dapat menyempurnakan produk melalui pembelajaran dari kesalahan.
Metode Berbasis AI untuk Otomatisasi Pengujian Perangkat Lunak
Berikut adalah beberapa metode untuk otomatisasi pengujian perangkat lunak berbasis AI
- Regression Suite Automation
Pengujian regresi yang memakan waktu dan usaha dapat diotomatisasi dengan AI, yang menjalankan pengujian secara cerdas berdasarkan perubahan kode. Tujuannya adalah mengurangi waktu siklus pengujian regresi dengan menemukan dan menjalankan kasus pengujian yang tepat.
- Defect Analysis and Prediction
Metode ini menggunakan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami untuk mendeteksi cacat perangkat lunak secara akurat, dengan tujuan memastikan deteksi kesalahan lebih awal dan mempercepat waktu peluncuran ke pasar.
- Self-healing Automation
Proses ini memungkinkan skrip pengujian untuk memperbaiki diri secara otomatis saat terjadi perubahan pada objek atau properti. Tujuannya adalah meminimalkan intervensi manual dan mempercepat proses penyembuhan.
Pengujian Perangkat Lunak Manual vs. Pengujian AI
Pengujian manual bergantung pada peran penguji sebagai pengguna akhir, sementara pengujian berbasis AI menawarkan solusi untuk masalah yang melekat pada pengujian manual dan dapat beradaptasi dengan perubahan.
5 Alat AI Teratas untuk Otomatisasi Pengujian
Berikut adalah lima alat berbasis AI yang populer untuk otomatisasi pengujian:
- UiPath Test Suite
Menggabungkan teknologi RPA terbaik dengan kemampuan pengujian unggulan untuk mempercepat skala otomatisasi. Alat ini membantu praktisi dan pemangku kepentingan dengan menyediakan manajemen pengujian, studio, dan komponen lainnya yang mendukung kolaborasi dan penggunaan yang mudah.
- AI
Alat otomatisasi kualitas berbasis AI tanpa kode untuk menguji aplikasi seluler di berbagai perangkat Android dan iOS. Sofy.AI menyederhanakan pengujian, mengurangi waktu pengujian, dan meningkatkan produktivitas untuk pengujian manual, otomatis, dan RPA.
- Tricentis Tosca
Solusi untuk pengujian otomatis end-to-end aplikasi perangkat lunak, menawarkan fitur seperti Vision AI dan otomatisasi berbasis model. Vision AI mengotomatiskan dan menyesuaikan pengujian menggunakan jaringan saraf konvolusional dalam kombinasi dengan heuristik cerdas.
- Functionize
Solusi pengujian otomatis berbasis cloud untuk pengujian fungsional dan non-fungsional. Menggunakan teknik AI dan ML, alat ini dapat menghasilkan dan mengelola pengujian dengan cepat, serta menjalankan ratusan pengujian dalam satu menit.
- Parasoft
Alat pengujian otomatis yang dapat digunakan untuk semua tingkat siklus pengembangan perangkat lunak. Mengintegrasikan AI dan ML untuk membantu analisis statis dan mendeteksi cacat lebih awal, memastikan kepatuhan terhadap persyaratan keamanan dan kode.
Kesimpulan
Kita akan segera menghadapi tantangan di mana “Pengujian Berkelanjutan” tidak cukup untuk mengimbangi siklus pengiriman yang semakin singkat dan kompleksitas teknis yang meningkat. Meskipun kita telah mulai menggunakan AI dasar, perlu ada evolusi dalam pengujian untuk mencapai efisiensi dalam pengujian robotika dan IoT. Kita harus belajar untuk bekerja lebih cerdas, memastikan kualitas di era di mana perangkat lunak mengolah data secara real-time, seperti pada kendaraan “self-driving”.