Hubungi Kami
 Durasi 14 jam

Kerangka Materi

Pengenalan AI dalam Pengujian Perangkat Lunak

  • Gambaran umum kemampuan AI dalam pengujian dan QA
  • Jenis alat AI yang digunakan dalam alur kerja pengujian modern
  • Manfaat dan risiko rekayasa kualitas yang didorong AI

LLM untuk Generasi Kasus Uji

  • Rekayasa prompt (prompt engineering) untuk menghasilkan uji unit dan fungsional
  • Pembuatan templat uji yang terparametrisasi dan berbasis data
  • Konversi cerita pengguna (user stories) dan persyaratan menjadi skrip uji

AI dalam Pengujian Eksploratif dan Kasus Tepi (Edge Case)

  • Mengidentifikasi cabang atau kondisi yang belum diuji menggunakan AI
  • Mensimulasikan skenario penggunaan yang langka atau abnormal
  • Strategi generasi uji berbasis risiko

Pengujian UI dan Regresi Otomatis

  • Menggunakan alat AI seperti Testim atau mabl untuk pembuatan uji UI
  • Mempertahankan stabilitas uji UI melalui selektor penyembuh diri (self-healing selectors)
  • Analisis dampak regresi berbasis AI setelah perubahan kode

Analisis Kegagalan dan Optimasi Uji

  • Pengelompokan kegagalan uji menggunakan model LLM atau ML
  • Mengurangi eksekusi uji yang tidak stabil (flaky test) dan kelelahan peringatan (alert fatigue)
  • Memprioritaskan eksekusi uji berdasarkan wawasan historis

Integrasi Pipeline CI/CD

  • Memasukkan generasi uji AI ke dalam Jenkins, GitHub Actions, atau GitLab CI
  • Validasi kualitas uji selama permintaan penarikan (pull requests)
  • Rollback otomasi dan pengujian pintar (smart test gating) dalam pipeline

Tren Masa Depan dan Penggunaan AI yang Bertanggung Jawab dalam QA

  • Mengevaluasi akurasi dan keamanan uji yang dihasilkan AI
  • Tata kelola (governance) dan jejak audit untuk proses pengujian yang ditingkatkan dengan AI
  • Tren platform AI-QA dan observabilitas cerdas

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengalaman dalam pengujian perangkat lunak, perencanaan uji, atau otomasi QA
  • Kenalan dengan framework pengujian seperti JUnit, PyTest, atau Selenium
  • Pemahaman dasar tentang pipeline CI/CD dan lingkungan DevOps

Audiens

  • Insinyur QA
  • Insinyur Pengembangan Perangkat Lunak untuk Uji (SDETs)
  • Pengujian perangkat lunak yang bekerja dalam pengaturan agile atau DevOps

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait