Peningkatkan Pemahaman Requirement pada Model  GPT untuk Peningkatan Konsistensi Pembangkitan Test  Case  - Dalam bentuk buku karya ilmiah

PUTU VIDYA ANANDA RATMAYANTI

Informasi Umum

Kode

25.04.3246

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Computer Software - Testing

Dilihat

8 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Proses pembuatan test case merupakan bagian krusial dalam pengujian perangkat lunak, namun metode generasi otomatis yang berbasis model bahasa besar (Large Language Model) seperti GPT masih menghadapi tantangan dalam hal konsistensi hasil test case. Ketika diberikan requirement yang telah ditetapkan namun metode generasi otomatis yang berbasis model bahasa besar (Large Language Model) seperti GPT masih menghadapi tantangan dalam hal konsistensi hasil. Ketika diberikan requirement yang serupa, model sering kali menghasilkan test case dengan format, jumlah, dan struktur yang tidak stabil. Penelitian ini mengusulkan pendekatan untuk meningkatkan konsistensi pembangkitan test case dengan meningkatkan pemahaman model GPT terhadap requirement melalui proses pelatihan ulang model bahasa besar atau Large Language Model yakni model GPT menggunakan data requirement yang yang telah diproses menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP). Dataset yang digunakan untuk melatih model berasal dari requirement fungsional sistem manajemen rumah sakit. Model yang telah di latih ulang dengan proses continual pretraining akan dibandingkan dengan model dasar ChatGPT menggunakan beberapa metrik evaluasi, yaitu requirement coverage, Jaccard Similarity, dan hasil eksekusi otomatis menggunakan Selenium. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang diberi pelatihan ulang menggunakan requirement mampu mencapai requirement coverage 100%, nilai Jaccard Similarity 0.78, serta menghasilkan test case yang konsisten dan langsung dapat dijalankan. Sebaliknya, model dasar menunjukkan ketidakstabilan dalam jumlah dan struktur test case. Penelitian ini membuktikan bahwa peningkatan pemahaman requirement dengan melakukan pelatihan ulang model GPT menggunakan requirement dapat meningkatkan konsistensi pembangkitan test case dalam proses otomatisasi pengujian perangkat lunak.