Pengujian Tabel Keputusan (Contoh)

Oleh: Thomas Hamilton Thomas Hamilton
Hours Updated

⚡ Ringkasan Cerdas

Pengujian Tabel Keputusan adalah teknik kotak hitam yang menangkap kombinasi input dan output yang diharapkan dalam bentuk tabel. Tutorial ini menjelaskan konsep sebab-akibat, membahas contoh login dan unggah, dan menunjukkan mengapa metode ini memberikan cakupan yang kuat untuk logika bisnis yang kompleks.

  • 🧮 Ide Inti: Tabel keputusan memetakan kondisi (penyebab) ke hasil (dampak) untuk cakupan sistematis.
  • 🔢 Aturan Kombinasi: Jumlah aturan sama dengan 2 dipangkatkan dengan jumlah kondisi (2^n).
  • 🔐 Contoh Soal: Layar login dan unggah foto menampilkan kondisi Benar/Salah yang dipetakan ke output.
  • ✅ Penggunaan Terbaik: Ideal digunakan ketika perilaku sistem berbeda untuk setiap kombinasi input.
  • 🤖 Pemberdayaan AI: Saat ini, alat AI menghasilkan tabel keputusan dari persyaratan dan memangkas aturan yang berlebihan.
Baca Selengkapnya

Pengujian Tabel Keputusan

Apa itu Pengujian Tabel Keputusan?

Pengujian tabel keputusan adalah teknik pengujian perangkat lunak yang digunakan untuk menguji perilaku sistem untuk berbagai kombinasi input. Ini adalah pendekatan sistematis di mana berbagai kombinasi input dan perilaku sistem (output) yang sesuai ditangkap dalam bentuk tabel. Itulah mengapa teknik ini juga disebut sebagai... Sebab-Akibat tabel, tempat penyebab dan akibat dicatat untuk cakupan pengujian yang lebih baik.

A Tabel Keputusan adalah representasi tabular dari input versus aturan, kasus, atau kondisi pengujian. Ini adalah alat yang sangat efektif untuk hal-hal yang kompleks. pengujian perangkat lunak dan manajemen persyaratan. Tabel keputusan membantu memeriksa semua kemungkinan kombinasi kondisi, dan penguji dapat dengan mudah mengidentifikasi kondisi yang hilang. Kondisi ditunjukkan menggunakan nilai Benar (T) dan Salah (F).

Contoh 1: Tabel Keputusan untuk Layar Login

Mari kita buat tabel keputusan untuk layar login.

Tabel Dasar Keputusan untuk Layar Login

Syaratnya sederhana: jika pengguna memasukkan nama pengguna dan kata sandi yang benar, mereka akan dialihkan ke halaman beranda. Jika ada input yang salah, pesan kesalahan akan ditampilkan.

Kondisi Aturan 1 Aturan 2 Aturan 3 Aturan 4
Nama pengguna (T/F) F T F T
Kata Sandi (T/F) F F T T
Keluaran (E/H) E E E H

Legenda:

  • T – Nama pengguna/kata sandi yang benar
  • F – Nama pengguna/kata sandi salah
  • E – Pesan kesalahan ditampilkan
  • H – Layar beranda ditampilkan

Interpretasi:

  • Kasus 1 – Nama pengguna dan kata sandi salah. Pengguna akan melihat pesan kesalahan.
  • Kasus 2 – Nama pengguna benar, kata sandi salah. Pengguna akan melihat pesan kesalahan.
  • Kasus 3 – Nama pengguna salah, kata sandi benar. Pengguna akan melihat pesan kesalahan.
  • Kasus 4 – Nama pengguna dan kata sandi keduanya benar. Pengguna menuju ke halaman beranda.

Saat mengkonversi ini menjadi Kasus cobaanAnda dapat membuat dua skenario, karena ketiga kasus kesalahan tersebut menguji aturan yang sama.

  • Masukkan nama pengguna dan kata sandi yang benar, lalu klik Masuk — pengguna akan diarahkan ke halaman beranda.
  • Masukkan nama pengguna dan/atau kata sandi yang salah, lalu klik Masuk — pengguna akan melihat pesan kesalahan.

Contoh 2: Tabel Keputusan untuk Layar Unggah

Sekarang perhatikan sebuah kotak dialog yang meminta pengguna untuk mengunggah foto dengan kondisi tertentu:

  1. Hanya format “.jpg” yang diperbolehkan.
  2. Ukuran file harus kurang dari 32 KB.
  3. Resolusi harus 137 × 177.

Jika salah satu kondisi gagal, sistem akan menampilkan pesan kesalahan yang sesuai; jika semua kondisi terpenuhi, foto akan berhasil diunggah.

Tabel Keputusan untuk Layar Unggah

Tabel keputusan untuk kasus ini ditunjukkan di bawah ini.

Kondisi Kasus 1 Kasus 2 Kasus 3 Kasus 4 Kasus 5 Kasus 6 Kasus 7 Kasus 8
dibentuk . Jpg . Jpg . Jpg . Jpg Bukan .jpg Bukan .jpg Bukan .jpg Bukan .jpg
Ukuran < 32 KB < 32 KB ≥ 32 KB ≥ 32 KB < 32 KB < 32 KB ≥ 32 KB ≥ 32 KB
Resolusi 137x177 Bukan 137×177 137x177 Bukan 137×177 137x177 Bukan 137×177 137x177 Bukan 137×177
Keluaran Foto diunggah Ketidakcocokan resolusi Ketidaksesuaian ukuran Ketidaksesuaian ukuran & resolusi Ketidaksesuaian format Ketidaksesuaian format & resolusi Ketidaksesuaian format & ukuran Ketidaksesuaian format, ukuran & resolusi

Dari tabel ini, Anda dapat membuat delapan kasus uji untuk cakupan lengkap:

  1. .jpg, < 32 KB, 137×177 → foto berhasil diunggah.
  2. .jpg, < 32 KB, bukan 137×177 → kesalahan ketidaksesuaian resolusi.
  3. .jpg, ≥ 32 KB, 137×177 → kesalahan ketidaksesuaian ukuran.
  4. .jpg, ≥ 32 KB, bukan 137×177 → kesalahan ketidaksesuaian ukuran dan resolusi.
  5. Bukan .jpg, < 32 KB, 137×177 → kesalahan ketidaksesuaian format.
  6. Bukan .jpg, < 32 KB, bukan 137×177 → kesalahan ketidaksesuaian format dan resolusi.
  7. Bukan .jpg, ≥ 32 KB, 137×177 → kesalahan ketidaksesuaian format dan ukuran.
  8. Bukan .jpg, ≥ 32 KB, bukan 137×177 → kesalahan ketidaksesuaian format, ukuran, dan resolusi.

Mengapa Pengujian Tabel Keputusan Penting?

Pengujian tabel keputusan penting karena menguji banyak kombinasi kondisi dan memberikan cakupan yang kuat untuk logika bisnis yang kompleks. Ketika perilaku sistem berbeda untuk setiap set input, teknik ini memberikan cakupan yang baik dalam representasi yang sederhana dan mudah dibaca.

In rekayasa Perangkat LunakAnalisis nilai batas dan partisi kesetaraan adalah teknik yang serupa, tetapi teknik ini paling efektif ketika sistem menunjukkan sama perilaku di berbagai macam input. Ketika perilakunya adalah berbeda Untuk setiap kombinasi input, teknik-teknik tersebut tidak dapat menjamin cakupan yang baik — dan pengujian tabel keputusan menjadi pilihan yang lebih baik.

Tabel ini juga berfungsi sebagai referensi untuk pengembangan persyaratan dan fungsionalitas karena mudah dipahami dan mencakup semua kombinasi. Signifikansinya meningkat seiring bertambahnya input: jumlah kombinasi yang mungkin adalah 2^n, di mana n adalah jumlah input. Untuk n = 10, yang umum dalam formulir web, itu berarti 1,024 kombinasi. Anda tidak dapat menguji semuanya, tetapi Anda dapat memilih subset yang kaya menggunakan pengujian berbasis keputusan.

ARTIKEL TERKAIT

Keuntungan Pengujian Tabel Keputusan

  • Metode ini efektif ketika perilaku sistem berbeda antar input, di mana pembagian kesetaraan dan analisis nilai batas tidak memadai.
  • Representasi ini sederhana, sehingga mudah dipahami dan bermanfaat bagi tim pengembangan maupun tim bisnis.
  • Membantu membangun kombinasi yang efektif dan memastikan cakupan pengujian yang lebih baik.
  • Kondisi bisnis yang kompleks apa pun dapat diubah menjadi tabel keputusan.
  • Dapat memastikan cakupan 100% ketika jumlah kombinasi input rendah.

Kekurangan Pengujian Tabel Keputusan

Kelemahan utamanya adalah, seiring bertambahnya jumlah input, tabel menjadi semakin kompleks dan sulit dikelola.

Pertanyaan Umum Demo Slot

Pengujian tabel keputusan adalah teknik kotak hitam yang menangkap kombinasi kondisi masukan dan keluaran yang diharapkan dalam sebuah tabel. Teknik ini memastikan cakupan sistematis dari aturan bisnis yang kompleks.

Tabel ini memetakan penyebab (kondisi masukan) ke akibat (keluaran sistem). Dengan menangkap kedua sisi dalam satu tabel, hubungan tersebut menjadi eksplisit, itulah sebabnya tabel ini juga dikenal sebagai tabel sebab-akibat.

Jumlah aturan sama dengan 2^n, di mana n adalah jumlah kondisi biner. Misalnya, 4 kondisi menghasilkan 16 aturan, dan 10 kondisi menghasilkan 1,024 kemungkinan kombinasi.

Analisis nilai batas cocok untuk input yang perilakunya sama di seluruh rentang. Tabel keputusan cocok untuk kasus di mana setiap kombinasi input menghasilkan output yang berbeda, memberikan cakupan yang tidak dapat diberikan oleh teknik lain.

Gunakan fitur ini ketika suatu fitur memiliki beberapa kondisi input yang saling berinteraksi untuk menghasilkan output yang berbeda, seperti validasi login, unggahan formulir, atau aturan harga dan diskon dengan beberapa ketergantungan.

Ketika jumlah kondisi bertambah, tabel akan meluas secara eksponensial (2^n) dan menjadi sulit dikelola. Penguji biasanya memilih subset aturan yang representatif daripada menguji setiap kombinasi.

Alat AI membaca persyaratan dan menghasilkan tabel keputusan secara otomatis, mengidentifikasi aturan yang hilang atau berlebihan, dan menggabungkan aturan yang setara. Hal ini mengurangi upaya manual sekaligus meningkatkan cakupan kombinasi.

Ya. AI dapat mengubah setiap aturan dalam tabel keputusan menjadi kasus uji konkret dengan input dan hasil yang diharapkan, kemudian memprioritaskannya berdasarkan risiko sehingga kombinasi yang berdampak tinggi diuji terlebih dahulu.

Ringkaslah postingan ini dengan: