Tugas Akhir ini berkaitan dengan penelitian mengenai analisis efektivitas algoritma search-based untuk test case prioritization dalam mendeteksi fault. Hasil yang diharapkan adalah efektivitas dari algoritma search-based yang diteliti berdasarkan metric fault detection dapat diketahui. Diharapkan juga hasil dapat membuktikan apakah perbandingan antara algoritma memiliki perbedaan yang signifikan atau tidak. Penelitian ini didasari oleh penelitian Zheng Li, dan kawan-kawan yang melakukan penelitian efektivitas algoritma search-based untuk test case prioritization (TCP) dalam mendeteksi fault menggunakan metrics code coverage. Namun code coverage tidak selalu berkorelasi dengan kemampuan test case dalam mendeteksi kesalahan. Pada akhir penelitiannya Zheng Li menyarankan untuk menggunakan metric fault detection, dalam Tugas Akhir ini digunakan metric Average Percentage Fault Detection (APFD). Tugas Akhir ini dilakukan untuk membandingkan efektivitas tiga algoritma search-based, yaitu greedy algorithm, additional greedy algorithm dan 2-optimal algorithm untuk TCP dalam mendeteksi fault berdasarkan APFD. System Under Test (SUT) yang digunakan untuk eksperimen adalah SUT yang sama dengan Zheng Li, yaitu bersumber dari Software-artifact Infrastructure Repository (SIR). Kategori SUT ini berdasarkan Line of Code (LoC) besar (program dengan ukuran lebih dari sama dengan 9000 LoC) dan LoC kecil (program dengan ukuran kurang dari 1000 LoC). SUT yang digunakan yaitu print_tokens, print_tokens2, schedule, schedule2, sed, dan grep. Hasil eksperimen menunjukkan Additional Greedy Algorithm memiliki efektivitas terbaik dibandingkan dengan Greedy Algorithm dan 2-Optimal Greedy Algorithm di SUT ber-LoC kecil maupun besar. Hasil efektivitas dari Additional Greedy Algorithm ini memiliki perbedaan yang signifikan dibandingkan dengan efektivitas Greedy Algorithm dan 2-Optimal Greedy Algorithm pada kategori LoC berukuran kecil. Pada SUT dengan LoC berukuran besar pun efektivitas Additional Greedy Algorithm menunjukkan perberbedaan yang signifikan dibandingkan dengan efektivitas Greddy Algorithm dan 2-Optimal Greedy Algorithm. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa Additional Greedy Algorithm merupakan algoritma terbaik dibandingkan dengan Greedy Algotihm dan 2-Optimal Greedy Algorithm dalam mendeteksi fault pada SUT dengan LoC berukuran kecil maupun LoC berukuran besar.

This final project is related to research on analyzing the effectiveness of search-based algorithms for test case prioritization in detecting faults. The expected result is that the effectiveness of the search-based algorithm based on the fault detection metric could be seen. It is also likely that the results can prove the comparisons between algorithms have significant differences or not. This study is base on research by Zheng Li et.al, who researched the effectiveness of search-based algorithms for test case prioritization (TCP) in detecting faults using metrics code coverage. However, code coverage does not always correlate with the test case's ability to detect errors. At the end of his research, Zheng Li suggested using a fault detection metric, the Average Percentage Fault Detection (APFD) metric used in this final project This final project compares the effectiveness of three search-based algorithms for TCP in detecting faults based on APFD, which is the greedy algorithm, additional greedy algorithm, and the 2-optimal algorithm. The System Under Test (SUT) used for the experiment is the same SUT as Zheng Li, sourced by the Software-artifact Infrastructure Repository (SIR). This SUT category is base on large Line of Code (LoC) (programs with a size greater than 9000 LoC) and small LoC (programs with a size less than 1000 LoC). The SUTs used are print_tokens, print_tokens2, schedule, schedule2, sed, and grep. The experimental results show that the Additional Greedy Algorithm has the best performance than the Greedy Algorithm and 2-Optimal Greedy Algorithm in small and large SUTs. The effectiveness result of this Additional Greedy Algorithm has a significant difference from the effectiveness of the Greedy Algorithm and 2-Optimal Greedy Algorithm in the small LoC category. Even at large SUTs with large LoCs, the efficacy of the Additional Greedy Algorithm shows a significant difference than the effectiveness of the Greedy Algorithm and 2-Optimal Greedy Algorithm. From these results, it could be concluded that the Additional Greedy Algorithm is the best compared to the Greedy Algorithm and 2-Optimal Greedy Algorithm in detecting faults in SUTs with small LoC and large LoC.

http://digilib.polban.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptppolban-gdl-matinmajdu-13058