Partisi Equivalence (EP) dapat membantu dalam mengoptimalkan upaya pengujian dan mengamankan keandalan perangkat lunak. Hal ini memungkinkan penguji untuk mengurangi kasus uji karena mengelompokkan data input ke dalam kelas kesetaraan yang berperilaku sama, memastikan cakupan penuh dengan perangkat lunak yang lebih rendah.
Kami akan membahas dasar -dasar partisi kesetaraan, jenisnya, manfaat, dan praktik terbaik untuk implementasi.
Ringkasan
Equivalence Partitioning (EP) adalah teknik pengujian kotak hitam yang membagi data input menjadi kelas kesetaraan, mengurangi jumlah kasus uji sambil memastikan cakupan yang komprehensif.
Fitur utama dari partisi kesetaraan
- Menyederhanakan Desain Kasus Uji: Mengurangi redundansi dengan memilih nilai representatif dari setiap kelas kesetaraan.
- Meningkatkan cakupan tes: Memastikan semua skenario input yang relevan diuji, bahkan dengan kasus uji lebih sedikit.
- Meningkatkan Deteksi Cacat: Membantu menemukan masalah potensial lebih cepat dengan berfokus pada berbagai kondisi input.
- Menggabungkan dengan teknik lain: Bekerja dengan baik dengan metode seperti Analisis Nilai Batas (BVA) untuk meningkatkan akurasi pengujian.
- Praktik terbaik untuk implementasi: Melibatkan langkah -langkah yang jelas seperti mendefinisikan kelas kesetaraan dan memanfaatkan otomatisasi untuk efisiensi yang lebih baik.
Langkah -langkah untuk mengimplementasikan partisi kesetaraan
- Identifikasi variabel input dan memahami dampaknya pada sistem.
- Tentukan kelas kesetaraan yang valid dan tidak valid berdasarkan input.
- Pilih kasus uji representatif Dari setiap kelas untuk mengurangi beban uji.
- Mengeksekusi tes dan menganalisis hasilnya untuk mengidentifikasi cacat.
Apa itu partisi kesetaraan?
Teknik pengujian kotak hitam, partisi kesetaraan, membagi data input menjadi kelompok yang berbeda atau set terpisah di mana perilaku serupa diharapkan.
Penguji tidak menguji masing -masing dan setiap nilai input yang mungkin, melainkan memilih nilai perwakilan. Ini dilakukan dari setiap kelas kesetaraan untuk memverifikasi perilaku sistem.
Poin -poin penting untuk dipahami:
- Kelas kesetaraan dibagi menjadi set yang valid dan tidak valid.
- Kasing uji dipilih dari setiap kelas untuk mengurangi redundansi sambil mempertahankan cakupan yang efektif.
Jenis Kelas Kesetaraan
Ada dua jenis utama kelas kesetaraan:
Kelas kesetaraan yang valid
- Ini adalah set input untuk sistem untuk diproses dengan benar dan menerima. Misalnya, kelas kesetaraan yang valid dapat berupa bilangan bulat dari 18 hingga 60, karena suatu bentuk meminta usia. Itu harus menjadi rentang inklusif.
Kelas kesetaraan tidak valid
- Sistem akan menangani atau menolak semua set input ini tanpa kesalahan. Seperti 17 atau bahkan 61, contoh memang termasuk usia lebih dari 60 atau kurang dari 18.
Contoh:
- Untuk formulir login yang membutuhkan nama pengguna dan kata sandi, kelas yang valid mungkin termasuk nama pengguna dan kata sandi yang benar, sedangkan kelas tidak valid mungkin termasuk bidang kosong atau kombinasi yang salah.

Tangkap tangkapan layar firefox otomatis di 3000+ browser nyata dan OS. Coba lambdatest hari ini!
Proses Partisi Kesetaraan Langkah-demi-Langkah
Menerapkan partisi kesetaraan secara efektif melibatkan langkah -langkah berikut:
- Identifikasi variabel input: Mengakui bahwa output sistem pasti akan dipengaruhi oleh variabel input, serta bidang input, jadi identifikasi terlebih dahulu.
- Tentukan kelas kesetaraan: Maka data harus dikategorikan ke dalam kelas yang valid dan tidak valid, berdasarkan variabel input.
- Pilih kasus uji representatif: Pilih nilai -nilai khas dari setiap kelas kesetaraan untuk memotong beban kasus uji.
- Buat kasus uji: Kembangkan kasus uji menggunakan nilai representatif yang dipilih dari kelas kesetaraan.
- Jalankan dan analisis: Jalankan tes dan analisis hasilnya untuk mengidentifikasi cacat.
Partisi Kesetaraan vs Analisis Nilai Batas
Partisi kesetaraan berfokus pada membagi data input menjadi kelompok -kelompok yang bermakna, sedangkan BVA menargetkan tepi kelompok -kelompok ini, karena cacat sering muncul di dekat batas -batas rentang input, di mana BVA membantu mengungkapkannya.
Partisi kesetaraan
- Berkonsentrasi pada input yang diantisipasi untuk berperilaku dengan cara yang sama.
- Nilai representatif dari setiap kelas dipilih, yang memfasilitasi pengurangan jumlah kasus uji.
Analisis Nilai Batas
- Fokusnya di sini adalah pada pengujian data input ekstrem yang mencakup nilai batas atas, bawah dalam kelas kesetaraan.
- Biasanya, proses ini digunakan bersama dengan partisi kesetaraan untuk memberikan pengujian yang lebih menyeluruh dan mendalam sambil mengurangi jumlah kasus uji sama sekali.
Mari kita lihat perbandingan tabular berikut dari Partisi Kesetaraan & Analisis Nilai Batas untuk memahaminya dengan lebih baik:
Fitur | Partisi kesetaraan | Analisis Nilai Batas |
---|---|---|
Fokus | Membagi data input menjadi kelompok yang bermakna (kelas ekivalensi). | Berfokus pada pengujian tepi rentang input (batas atas dan bawah). |
Tujuan | Mengurangi jumlah kasus uji dengan memilih nilai representatif dari setiap kelas. | Mengidentifikasi cacat yang sering muncul di dekat batas rentang input. |
Pemilihan kasus uji | Kasus uji dipilih dari setiap kelas kesetaraan untuk meminimalkan redundansi. | Kasus uji fokus pada batas (ekstrem) dari setiap kelas kesetaraan. |
Gunakan dengan teknik lain | Terutama digunakan sendiri untuk mengurangi jumlah tes dan meningkatkan cakupan. | Biasanya digunakan bersama partisi kesetaraan untuk pengujian yang lebih komprehensif. |
Keuntungan dari partisi kesetaraan
Keuntungan dari partisi kesetaraan meliputi:
- Mengurangi kasus uji: Penguji dapat mengurangi jumlah tes hanya dengan memilih nilai representatif dari setiap kelas kesetaraan sambil mempertahankan cakupan tes yang kuat.
- Desain kasus uji yang efisien: Ini menyederhanakan proses membuat kasus uji melalui fokusnya pada kelas yang membutuhkan pengujian. Itu tidak fokus pada semua nilai yang mungkin.
- Deteksi cacat yang ditingkatkan: EP menemukan kemungkinan cacat lebih cepat karena berfokus pada banyak situasi input.
- Cakupan tes yang ditingkatkan: Semua skenario yang relevan diuji, meskipun ada lebih sedikit kasus uji dari biasanya.
Keterbatasan partisi kesetaraan
Sementara partisi kesetaraan sangat efektif, ia memang memiliki keterbatasan tertentu:
- Asumsi perilaku homogen: EP mengasumsikan bahwa semua input dalam suatu kelas akan berperilaku sama, yang mungkin tidak selalu benar.
- Skenario Input Kompleks: EP mungkin tidak efektif ketika input memiliki saling ketergantungan atau saat menguji perilaku sistem yang kompleks.
- Fokus Terbatas: EP terutama berfokus pada validasi input, yang berarti output atau perilaku sistem mungkin tidak diuji secara menyeluruh.
Praktik Terbaik untuk Menerapkan Partisi Kesetaraan
Untuk mendapatkan hasil maksimal dari partisi kesetaraan, ikuti praktik terbaik ini:
- Analisis persyaratan menyeluruh: Pastikan Anda memiliki pemahaman yang kuat tentang persyaratan sistem untuk mendefinisikan kelas kesetaraan yang akurat.
- Ulasan dan Perbarui Reguler: Kelas kesetaraan harus diperbarui ketika sistem berkembang, memastikan cakupan yang komprehensif.
- Bergabung dengan teknik lain: Gabungkan partisi kesetaraan dengan analisis nilai batas untuk cakupan uji yang lebih luas.
- Leverage Automation: Gunakan alat otomatisasi uji untuk secara efisien membuat dan menjalankan tes berdasarkan kelas kesetaraan, mengurangi upaya manual.
Contoh Partisi Kesetaraan Dunia Nyata
Contoh 1 – Validasi Usia
Untuk aplikasi yang memvalidasi usia pengguna:
- Kelas yang valid: Usia antara 18 dan 60.
- Kelas tidak valid: Usia di bawah 18 dan di atas 60.
Kasus uji dapat mencakup usia seperti 18, 30, 45, dan 60 untuk input yang valid, dan 17, 61 untuk input yang tidak valid.
Contoh 2 – Validasi Formulir Login
Untuk formulir login:
- Kelas yang valid: Nama pengguna dan kata sandi yang benar.
- Kelas tidak valid: bidang kosong, kata sandi yang salah, nama pengguna yang salah.
Banyak alat dapat membantu dalam mengotomatiskan pembuatan kasus uji berdasarkan partisi kesetaraan:
- Alat Otomatisasi Uji: Alat seperti Selenium dan Playwright dapat mengotomatiskan proses membuat dan menjalankan tes.
- Sumber Daya Pelatihan: Lambdatest menawarkan berbagai sumber daya untuk membantu penguji lebih memahami dan mengimplementasikan partisi kesetaraan.
- Forum Komunitas: Platform seperti Reddit sangat berharga untuk membahas tantangan dan praktik terbaik.
Kesimpulan
Partisi kesetaraan adalah teknik yang kuat yang menyederhanakan pengujian perangkat lunak, mengurangi kasus uji, dan meningkatkan cakupan. Ini sangat berharga untuk pengujian kotak hitam, di mana logika sistem internal tidak tersedia. Dengan berfokus pada kasus uji yang representatif, metode ini memastikan bahwa Anda menguji skenario yang paling relevan dengan upaya minimal. Apakah Anda seorang SDET yang berpengalaman atau pemula, memasukkan partisi kesetaraan ke dalam strategi pengujian Anda dapat membantu Anda mengoptimalkan cakupan pengujian dan meningkatkan kualitas perangkat lunak.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Bagaimana Anda menerapkan partisi kesetaraan dalam desain kasus uji?
Partisi kesetaraan membagi data input menjadi kelompok atau kelas yang berbeda yang diharapkan menghasilkan hasil yang serupa. Kasing uji kemudian dibuat untuk setiap partisi, mengurangi jumlah tes yang diperlukan sambil memastikan cakupan.
Apa keuntungan partisi kesetaraan dalam pengujian?
Ini mengurangi jumlah kasus uji yang diperlukan dengan menghilangkan yang berlebihan, memastikan cakupan uji yang efisien sambil menargetkan skenario input yang berbeda.
Bisakah Anda memberikan contoh partisi kesetaraan?
Untuk sistem yang menerima usia antara 18 dan 60, kelas kesetaraan mungkin termasuk:
Input yang valid: Usia 18-60 & Input tidak valid: Usia kurang dari 18, lebih besar dari 60
Apa hubungan antara partisi kesetaraan dan analisis nilai batas?
Sementara partisi kesetaraan berfokus pada pengelompokan input ke kelas yang valid dan tidak valid, analisis nilai batas secara khusus menargetkan tepi partisi ini untuk memeriksa apakah sistem dengan benar menangani kondisi batas.
Bagaimana Anda menentukan kelas kesetaraan dalam partisi?
Kelas kesetaraan ditentukan berdasarkan kondisi input seperti rentang, jenis, atau data yang valid/tidak valid. Kelas -kelas ini membantu meminimalkan pengujian dengan mengelompokkan input serupa bersama -sama.
Bagaimana Partisi Kesetaraan membantu dalam mengurangi kasus uji?
Dengan menguji nilai representatif dari setiap kelas kesetaraan alih -alih setiap input yang mungkin, partisi kesetaraan secara signifikan mengurangi jumlah kasus uji tanpa mengorbankan cakupan.
Apa keterbatasan partisi kesetaraan?
Meskipun efektif untuk mengurangi jumlah tes, partisi kesetaraan mungkin tidak mencakup semua kasus tepi atau hubungan yang kompleks antara kondisi input, yang memerlukan strategi pengujian tambahan.
Bisakah partisi kesetaraan digunakan untuk pengujian fungsional dan non-fungsional?
Ya, partisi kesetaraan dapat diterapkan pada tes fungsional (seperti validasi input) dan tes non-fungsional (seperti tes kinerja) untuk memastikan berbagai kondisi diuji.
Apa kelas kesetaraan yang valid dan tidak valid?
Kelas kesetaraan yang valid adalah kelas yang berisi input yang diharapkan bekerja dengan benar (misalnya, dalam kisaran yang diperlukan). Kelas tidak valid berisi input yang harus gagal (misalnya, nilai out-of-range atau format yang salah).
Mengapa partisi kesetaraan penting dalam pengujian kotak hitam?
Partisi kesetaraan adalah teknik utama dalam pengujian kotak hitam karena memungkinkan penguji untuk fokus pada input dan output tanpa khawatir tentang cara kerja internal sistem, memastikan pengujian menyeluruh berdasarkan perilaku.
News
Berita
News Flash
Blog
Technology
Sports
Sport
Football
Tips
Finance
Berita Terkini
Berita Terbaru
Berita Kekinian
News
Berita Terkini
Olahraga
Pasang Internet Myrepublic
Jasa Import China
Jasa Import Door to Door