Studi Perbandingan Alat Pengujian Otomatis untuk Aplikasi Android

Pengujian adalah tahap yang penting dan harus dilalui dalam proses pengembangan perangkat lunak. Pengujian tersebut dilakukan untuk menghindari kesalahan yang mungkin terdapat pada perangkat lunak yang diuji. Ada banyak kasus uji (test case) yang harus dieksekusi dalam proses pengujian. Karena itu, pengujian yang dilakukan secara manual membutuhkan upaya yang besar. Oleh sebab itu pengujian otomatis (automated testing) menjadi hal yang penting untuk dipertimbangkan menggantikan pengujian manual. Pengujian otomatis adalah penggunaan kakas pengujian (testing tools atau testing framework) dalam melakukan pengujian suatu perangkat lunak yang secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melakukan pengujian. Ada banyak kakas yang dapat digunakan untuk melakukan pengujian otomatis, antara lain Selendroid, Calabash, dan UI Automator. Tulisan ini membahas tentang studi perbandingan kakas pengujian otomatis pada aplikasi mobile berbasis android dengan menggunakan Selendroid, Calabash, dan UI Automator.  Eksperimen dilakukan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan masing-masing tools. Dari hasil analisis dan eksperimen, penulis merekomendasikan UI Automator sebagai kakas terbaik dalam hal kemudahan penginstalasian dan menjalankan kasus uji dalam sebuah kegiatan pengujian aplikasi mobile berbasis android. AbstractTesting is a must to do phase in software development process. It is perfomed to avoid any bugs that may exist in the software. There are many test cases to be executed in the testing process to make sure software is running according to its specification and without any bugs. Testing done manually takes a long time and extra work. Therefore, automated testing is important. Automated testing is the use of testing tools or testing framework in testing a software. Automated testing aims to test or significantly reduce the time required for testing. There are many tools that can be used to perform test automation of android mobile application, including Selendroid, Calabash, and UI Automator. This paper discusses about comparative studies of automated testing tools on android applications using Selendroid, Calabash, and UI Automator. Some experiments are conducted to know the strengths and weakness of each tool. Based on this study, we give recommendation to UI Automator as the handiest tool to use in term of installation and the execution of the test cases

“Proses Otomatisasi Pemeriksaan dan Perbaikan Ejaan Kata yang Benar dalam e-Document ber-Bahasa Indonesia”: Sebuah Topik Tugas Akhir di Politeknik Informatika Del

Pendidikan diploma merupakan pendidikan tinggi yang mempersiapkan peserta didik untuk memiliki pekerjaan dengan keahlian terapan tertentu. Politeknik merupakan salah satu perguruan tinggi yang melaksanakan pendidikan program diploma selama tiga tahun atau disebut diploma III. Salah satu mata kuliah dalam sebuah program diploma yang sangat menentukan kelulusan mahasiswa yaitu tugas akhir. Makalah ini membahas sebuah topik tugas akhir yang sedang dikerjakan oleh sekelompok mahasiswa di Politkenik Informatika Del, yaitu sebuah Politeknik yang berfokus di bidang Informasi dan Teknologi yang berlokasi di Kabupaten Tobasamosir Propinsi Sumatera Utara. Topik tugas akhir yang dibahas pada makalah ini adalah “Proses Otomatisasi Pemeriksaan dan Perbaikan Ejaan Kata yang Benar dalam e-Document ber-Bahasa Indonesia”. Tujuan dari pembahasan topik tugas akhir ini adalah sebagai media untuk berbagi pengalaman tentang tugas akhir di Politeknik. Penulisan makalah ini diharapkan dapat membantu dalam menentukan standar baku pengerjaan tugas akhir yang sesuai untuk program diploma III, khususnya yang diselenggarakan oleh Politeknik. Selain itu, tulisan ini diharapkan dapat meningkatkan jiwa penelitian di lingkungan Politeknik

Business Development of Digital Tenun Nusantara (Ditenun) Using Business Model Canvas and SWOT Analysis

DiTenun is a start-up engaged in traditional woven fabrics. The main product of DiTenun is the technology that can create woven motifs using artificial intelligence. In running the business, DiTenun is still experiencing stagnation in its development so that DiTenun continues to make efforts to develop its business. One of these efforts is to participate in the Kedaireka Matching Fund program offered by the Ministry of Education and Culture. This program requires DiTenun to cooperate with Batikta and Kaldera. To support this collaboration, it is necessary to know Dtenun business model's description to make the collaboration flow more focused. Therefore, this research aimed to discover the description of the DiTenun business model and its business collaboration. Canvas Business Model was used to determine the business strategy and was tested using SWOT planning method to evaluate the project's strengths, weaknesses, opportunities and threats or business speculation. From the BMC (Canvas Business Model) that has been designed for weaving, the company are recommended to further develop it in the elements of several elements. On the key activities element, it can focus on building a community of weavers when marketing expansion is better at selling its products. On the key partner element, it can expand its partners to the ones who can make DiTenun more developed, both in terms of business and production. On key resource elements, they can further develop their technology so that they can produce more perfect motifs and can be much easier for weavers to understand. Another essential thing that DiTenun needs to pay attention to is participating in critical programs to help DiTenun expand its business. Keywords: ditenun, start-up, business model canvas, swot, business developmen

Metamorphic testing: a review of challenges and opportunities

Metamorphic testing is an approach to both test case generation and test result verification. A central element is a set of metamorphic relations, which are necessary properties of the target function or algorithm in relation to multiple inputs and their expected outputs. Since its first publication, we have witnessed a rapidly increasing body of work examining metamorphic testing from various perspectives, including metamorphic relation identification, test case generation, integration with other software engineering techniques, and the validation and evaluation of software systems. In this paper, we review the current research of metamorphic testing and discuss the challenges yet to be addressed. We also present visions for further improvement of metamorphic testing and highlight opportunities for new research

Verifikasi Kualitas Gambar Dengan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Untuk Studi Kasus Ulos Batak Toba

Verifikasi Verifikasi kualitas gambar pada aplikasi DiTenun sebelumnya dilakukan menggunakan algoritma Fast Four Transform (FFT) dan Principle Componen Analysis (PCA). Pada penelitian ini dilakukan verifikasi kualitas gambar menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk dapat digunakan pada aplikasi DiTenun. SVM digunakan untuk membentuk model klasifikasi kualitas gambar ke dalam kategori baik dan buruk. Algoritma SVM yang digunakan adalah non-linear SVM dengan kernel yang berbeda, yaitu kernel gaussian rbf, polynomial, dan sigmoid. Sebelum dilakukan klasifikasi, terlebih dahulu gambar dilabeli menjads dua label yaitu kualitas baik dan kualitas buruk dengan menggunakan metode cohen kappa.Klasifikasi kualitas gambar dilakukan berdasarkan fitur tekstur gambar, yaitu fitur contrast, dissimilarity, homogeneity, energy, dan correlation yang diperoleh menggunakan metode Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Pada dataset berupa fitur-fitur tekstur gambar diterapkan data preprocessing seperti data integration, custom transformation, dan data reduction. Penentuan kombinasi fitur dan jumlah fitur agar diperoleh model klasifikasi dengan akurasi tertinggi dilakukan menggunakan metode chi square.Data pada penelitian ini dibagi menjadi train set dan test set dengan perbandingan sebesar 80:20. Penilaian performansi model adalah berdasarkan akurasi, precision, recall, dan F1-Score yang diperoleh melalui confusion matrix. Hasil penelitian ini adalah model hasil penggunaan SVM dengan kernel gaussian rbf yang memiliki performansi paling baik dibandingkan dengan penggunaan kernel polynomial dan sigmoid. Model terbaik tersebut termasuk dalam kategori good classification. Dari hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa pendekatan machine learning khususnya dengan algoritma SVM efektif dan dapat digunakan untuk verifikasi kualitas gambar pada aplikasi DiTenu

Pengembangan Modul Kristik Aplikasi DiTenun

DiTenun adalah perangkat cerdas yang menghasilkan motif nusantara yang dirancang untuk menghasilkan motif ulos baru tanpa meninggalkan nilai pada motif yang sebelumnya. Selain itu, DiTenun juga dapat menghasilkan lembar kerja kristik berupa gambar kotak–kotak yang memudahkan penenun menerjemahkan gambar motif Ulos ke dalam kain. Namun modul kristik DiTenun masih memiliki beberapa kelemahan, yaitu gambar kristik yang dihasilkan memiliki warna yang lebih gelap dari motif asli dan memiliki banyak gradasi warna yang bukan merupakan warna asli motif. Pada penelitian ini juga akan melakukan pengembangan pada modul ini dengan menghasilkan gambar kristik hitam putih. Analisis penyebab kelemahan tersebut dilakukan dengan cara observasi dan pengujian terhadap modul krisik DiTenun. Berdasarkan analisis yang dilakukan, gambar kristik yang terlihat gelap disebabkan oleh nilai parameter transparansi dan penggunaan warna DMC. Gradasi warna pada gambar kristik disebabkan oleh terlalu banyak jumlah warna yang digunakan untuk menghasilkan gambar kristik serta pengggunaan warna DMC juga menyebabkan warna-warna gambar kristik memiliki warna yang berbeda dengan motif asli. Beberapa alternatif ditemukan untuk memperbaiki beberapa kelemahan modul kristik DiTenun, diantaranya mengubah nilai parameter transparansi menjadi 100 dan tidak menggunakan warna DMC untuk menghasilkan gambar kristik yang memiliki warna yang lebih terang dan warna yang dihasilkan mirip dengan motif asli. Alternatif untuk memperbaiki gradasi warna gambar kristik adalah dengan mengontrol jumlah warna agar tidak memuncukan terlalu banyak warna. Selain itu, warna DMC yang sebelumnya digunakan sebaiknya tidak digunakan agar warna yang dihasilkan lebih seragam. Alternatif untuk menghasilkan gambar kristik hitam putih adalah denga menggunakan teknik segmentasi watershed dan penggunaaan warna grayscal