IMPLEMENTASI PROSES UJI SISTEM INFORMASI ADMISI PASCASARJANA UNIVERSITAS SAM RATULANGI
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak Kualitas Perangkat Lunak menjadi hal yang sangat penting di era perkembangan teknologi informasi yang pesat saat ini. Untuk mengukur apakah suatu perangkat lunak berkualitas maka harus dilakukan pengujian. Pengujian (Testing) adalah proses menganalisa suatu entitas software untuk mendeteksi perbedaan antara kondisi yang ada dengan kondisi yang di inginkan untuk menemukan defects/ errors/ bugs dan mengevaluasi fitur-fitur dari entitas software. Demikian juga dalam pengembangan Sistem Informasi Admisi Pasca Sarjana UNSRAT perlu dilaksanakan pengujian untuk menemukan bug sehingga kemudian dapat dilaporkan kepada tim pengembang. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan dan mendaftrakan bug yang terjadi pada Sistem Informasi Admisi Pasca Sarjana UNSRAT. Metode yang digunakan adalah metode Verifikasi dan Validasi. Yang menjadi inti dari metode ini adalah pengujian. Pengujian dilaksanakan dengan menggunakan teknik-teknik pengujian sepeti Required Based Testing, White Box Testing, Black Box Testing, dan Basic Path Testing. Proses Pengujian menggunakan Requirement Based Testing Framework yang digunakan oleh RIM bekerja sama dengan University of Waterloo. Hasil penelitian diperoleh hasil berupa daftar error yang terjadi pada perangkat lunak Sistem Informasi Admisi Pasca Sarjana UNSRAT, dan dalam proses pengujian dihasilkan dokumentasi test plan document, test suite document, test report document. Error yang terjadi adalah kesalahan fungsi beberapa fitur yang tidak berjalan baik, kesalahan pada antarmuka yang mengganggu estetika interkasi manusia dan komputer. Kata Kunci: Perangkat Lunak, Pengujian, Verifikasi & Validasi
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,041 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».