de_DEen_USes_ESfr_FRjapl_PLpt_PTru_RUvizh_CNzh_TW

Panduan Lengkap untuk Menghasilkan Kasus Uji dari Kasus Penggunaan dan Diagram Perilaku

Pengantar Generasi Uji yang Didukung Kecerdasan Buatan

Dalam lingkup jaminan kualitas perangkat lunak, menghasilkan kasus uji dari deskripsi kasus penggunaanatau diagram perilaku—seperti diagram aktivitas atau diagram urutan—adalah langkah kritis. Ini memastikan bahwa perangkat lunak memenuhi persyaratan fungsional, mencakup kasus-kasus ekstrem, dan siap untuk verifikasi dan validasi yang ketat. Namun, penurunan secara manual sering kali memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan manusia.

Visual Paradigm’s Studio Pemodelan Kasus Penggunaan AI (sering disebut sebagai Studio AI Kasus Penggunaan) merevolusi proses ini. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan untuk menganalisis deskripsi teks dan model visual, alat ini dapat menurunkan skenariodan menghasilkan otomatis kasus uji yang terstruktur lengkap dengan prasyarat, langkah-langkah, hasil yang diharapkan, dan jenis uji. Panduan ini menguraikan proses praktis langkah demi langkah menggunakan fitur-fitur ini untuk menyederhanakan alur kerja pengujian, dengan mengambil contoh dari sistem reservasi restoran yang umum.

Mengapa Menghasilkan Kasus Uji dari Kasus Penggunaan dan Diagram Perilaku?

Menjembatani kesenjangan antara persyaratan naratif dan pengujian terstruktur menawarkan beberapa keunggulan khusus dalam siklus pengembangan:

  • Pelacakan:Uji dapat dilacak kembali secara langsung ke persyaratan tertentu, alur kasus penggunaan, dan titik keputusan dalam diagram aktivitas.
  • Cakupan:Algoritma kecerdasan buatan membantu menurunkan skenario positif (jalur utama) maupun skenario negatif (pengecualian), batas, dan skenario alternatif yang mungkin terlewat secara manual.
  • Efisiensi:Mengotomatisasi proses penurunan menghemat waktu yang signifikan, karena AI dapat langsung menarik kesimpulan mengenai cabang, kondisi pengawal, dan kondisi batas.
  • Kelengkapan:Diagram perilaku mengungkap logika tersembunyi, seperti paralelisme dan perulangan, menghasilkan jalur yang dapat diuji secara lebih komprehensif.

Prasyarat dalam Studio AI Kasus Penggunaan Visual Paradigm

Sebelum memulai proses generasi, pastikan prasyarat berikut terpenuhi dalam ekosistem Visual Paradigm:

  1. Akses Platform:Masuk ke Visual Paradigm Online atau versi desktop.
  2. Buka Studio Pemodelan Kasus Penggunaan:Navigasikan ke studio dengan mengklik “Buat dengan AI” dan mencari aplikasi terkait kasus penggunaan (misalnya, “Pembuat Deskripsi Kasus Penggunaan AI”) atau dengan mengakses proyek yang sudah ada melalui dasbor.
  3. Tentukan Kasus Penggunaan:Anda harus memiliki kasus penggunaan yang didefinisikan dengan nama, aktor, dan deskripsi singkat. Idealnya, sebuah deskripsi kasus penggunaan yang rinci termasuk prasyarat, alur utama, alternatif, dan pengecualian harus ada.

Langkah 1: Buat atau Muat Kasus Penggunaan dengan Deskripsi

Dasar dari generasi pengujian AI adalah deskripsi kasus penggunaan yang kuat. Anda dapat memuat kasus penggunaan yang sudah ada atau membuatnya dari awal menggunakan alat AI.

Menggunakan Pembuat Deskripsi Kasus Penggunaan AI

Jika memulai dari awal, navigasikan ke dasbor dan pilih+ Baru. Gunakanpembuat AIdengan memasukkan permintaan seperti: “Pengunjung memesan meja di restoran melalui aplikasi seluler, termasuk pencarian, pemilihan slot, konfirmasi, dan penanganan konflik.”

AI akan menghasilkan data terstruktur berikut:

  • Nama Kasus Penggunaan: Pesan Meja
  • Aktor:Pengunjung
  • Prasyarat:Pengunjung telah diverifikasi dan memiliki metode pembayaran yang valid.
  • Skenario Sukses Utama:Langkah-langkah untuk memilih waktu, memvalidasi ketersediaan, dan mengonfirmasi pemesanan.
  • Perluasan/Pengecualian:Penanganan slot yang tidak tersedia atau kegagalan pembayaran.

Setelah dihasilkan, tinjau dan perbaiki deskripsinya. Teks ini berfungsi sebagai sumber utama untuk generasi kasus pengujian selanjutnya.

Langkah 2: Hasilkan Tampilan Perilaku (Opsional tetapi Direkomendasikan)

Meskipun kasus pengujian dapat dihasilkan hanya dari teks, membuat tampilan perilaku visual memungkinkan AI untuk ‘melihat’ cabang logika dengan lebih jelas, menghasilkan cakupan pengujian yang lebih tinggi.

Membuat Diagram Aktivitas dan Diagram Urutan

Navigasikan keTampilan Perilaku UC atau Lapisan UC MVCtab. MenggunakanDiagram Aktivitas dari Kasus Penggunaanaplikasi, Anda dapat menganalisis deskripsi teks untuk secara otomatis menghasilkandiagram aktivitas. Representasi visual ini akan mencakup:

  • Keputusan:Pemeriksaan logika seperti “Apakah slot tersedia?”
  • Cabang:Proses paralel seperti mengirim pemberitahuan sambil memperbarui basis data.
  • Pengecualian:Jalur penanganan kesalahan.

Demikian pula, fiturLapisan UC MVCfitur ini dapat mengidentifikasi objek Model-View-Controller (misalnya, Model Reservasi, Kontroler Pemesanan) dan menghasilkandiagram urutan. Diagram ini mengungkap logika sistem internal, memberikan konteks mendalam kepada AI untuk pengembangan pengujian.

Langkah 3: Hasilkan Kasus Uji Secara Otomatis

Visual Paradigm menawarkan alat terintegrasi untuk mengubah definisi dan diagram yang telah disiapkan menjadikasus uji terstruktur.

Menggunakan Tab Lapisan UC MVC / Kasus Uji

Metode utama untuk generasi melibatkan antarmuka khusus Kasus Uji:

  1. Beralih keLapisan UC MVCtab.
  2. Pilih kasus penggunaan target (misalnya, “Pesan Meja”).
  3. TemukanKasus Ujisub-tab di panel kanan. Tabel ini mencakup kolom untuk ID Uji, Skenario, Pra-syarat, Langkah, Hasil yang Diharapkan, dan Jenis.
  4. KlikHasilkan Uji tombol (biasanya tombol ungu dengan ikon kilauan AI).

AI menganalisis alur utama untuk pengujian positif, alternatif/ekspektasi untuk pengujian negatif, dan prasyarat untuk langkah-langkah persiapan. Ia membuat tabel yang terisi mirip dengan struktur di bawah ini:

ID Pengujian Jenis Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan
TC-001 Positif Alur Pemesanan Berhasil Reservasi dibuat, Status “Dikonfirmasi”, Pemberitahuan dikirim.
TC-002 Negatif Konflik Reservasi Sistem menampilkan pesan “Slot waktu tidak tersedia”.
TC-003 Negatif Metode Pembayaran Tidak Valid Transaksi ditolak, pengguna diminta memperbarui pembayaran.

Metode Alternatif

Di luar tab utama, pengguna dapat menggunakanPenganalisis Skenario Kasus Penggunaan AI untuk membuat tabel keputusan yang dapat diekspor ke kasus pengujian, atau gunakanChatbot AI untuk secara interaktif meminta jenis pengujian tertentu (misalnya, “Buat pengujian batas untuk batas ukuran meja”).

Langkah 4: Haluskan, Ekspor, dan Lacak

Setelah AI menghasilkan kumpulan kasus pengujian awal, penyempurnaan oleh manusia memastikan pengujian dapat dijalankan dan tepat.

Penyempurnaan dan Injeksi Data

Tinjau baris yang dihasilkan untuk menambahkan nilai data tertentu. Misalnya, ganti placeholder umum dengan “4 orang” atau “2026-01-20 19:00”. Anda juga dapat menambahkan pengujian batas secara manual, seperti mencoba memesan untuk tanggal di masa lalu atau melebihi ukuran kelompok maksimal.

Pelacakan dan Ekspor

Visual Paradigm memfasilitasi pelaporan pelacakan. Gunakan tab Dashboard atau Report untuk membuat matriks yang menghubungkan Kasus Penggunaan → Skenario → Kasus Pengujian. Akhirnya, ekspor proyek ke JSON, buat laporan PDF, atau salin tabel langsung ke CSV/Excel untuk diimpor ke alat manajemen pengujian pihak ketiga.

Kesimpulan

Studio Pemodelan Kasus Penggunaan AI dari Visual Paradigm mengubah pembuatan kasus uji dari tugas manual yang melelahkan menjadi strategi semi-otomatis dengan cakupan tinggi. Dengan memulai dari deskripsi kasus penggunaan yang kuat dan memungkinkan AI membuat tampilan perilaku, tim dapat menghasilkan kasus uji yang konsisten, cerdas, dan dapat dilacak dalam hitungan menit. Pendekatan ini tidak hanya mempercepat pengembangan tetapi juga secara signifikan mengurangi risiko cacat dengan memastikan cakupan skenario yang komprehensif.

Sidebar Search
Loading

Signing-in 3 seconds...

Signing-up 3 seconds...