Masa Depan Pengujian Regresi Visual di Era AI

Temukan Masa Depan Pengujian Regresi Visual di Era AI. Tetap terdepan dengan kemajuan terbaru dalam pengujian perangkat lunak.

Pengujian regresi memastikan bahwa modifikasi pada kode sumber tidak menimbulkan masalah bagi sistem saat ini. Pengujian visual berpusat pada bagaimana pengguna akhir memandang antarmuka akhir dari produk yang mengalami kemunduran. Interaksi pengguna dengan aplikasi sangatlah penting, khususnya mengenai elemen visual halaman web.

Apa itu Pengujian Regresi Visual?

Pengujian Regresi Visual melibatkan verifikasi keakuratan UI suatu aplikasi, situs web, atau perangkat lunak setelah adanya perubahan kode.

Bug visual, yang secara signifikan berdampak pada pengalaman pengguna di situs web, aplikasi, atau perangkat lunak, sangat terlihat oleh pengguna dan sering kali membentuk kesan awal mereka.

Selain itu, pengujian regresi visual juga bermanfaat untuk aplikasi, memastikan fungsionalitas tombol, visibilitas dan keterbacaan teks, serta mencegah iklan menghalangi elemen visual.

Pengujian Regresi Visual melibatkan pembuatan, analisis, dan perbandingan tangkapan layar browser untuk mengidentifikasi perubahan piksel. Varians ini disebut sebagai perbedaan visual, perbedaan persepsi, perbedaan CSS, atau perbedaan UI.

Mengapa Pengujian Regresi Visual?

Pengujian regresi visual sangat penting untuk mencegah gangguan visual yang merugikan saat mencapai tahap produksi. Mengabaikan validasi visual dapat merusak pengalaman pengguna, sehingga berpotensi menyebabkan hilangnya pendapatan.

Bagaimana Pengujian Regresi Visual Bekerja?

Untuk melakukan pengujian visual, test runner diperlukan untuk menulis dan melaksanakan pengujian, bersama dengan kerangka otomatisasi browser yang mampu mereplikasi tindakan pengguna. Banyak program yang dapat mensimulasikan fungsi pengguna, dan program pengujian visual menangkap tangkapan layar. Tangkapan layar ini dibandingkan dengan tangkapan layar dasar awal yang diambil sebelum pengujian dimulai.

Setiap kali perubahan terdeteksi, tangkapan layar akan diambil, dan beberapa alat pengujian bahkan menyoroti perbedaan yang diamati dari garis dasar. Peninjau kemudian menilai apakah masalah tersebut berasal dari bug terkait kode yang perlu diatasi oleh pengembang atau apakah masalah tersebut terkait dengan masalah integrasi iklan.

Bagaimana Tes Regresi Visual Mengidentifikasi Masalah?

Tes regresi visual menggunakan tangkapan layar untuk mengidentifikasi potensi masalah atau masalah yang ada akibat regresi. Metodologi ini secara efektif menunjukkan dengan tepat di mana bug visual mungkin telah dimasukkan ke dalam sistem.

Misalnya, masalah dapat timbul dari teks yang tumpang tindih sehingga membuat bagian halaman tidak dapat dibaca, atau teks memenuhi tombol sehingga membuatnya tidak berfungsi. Pengujian regresi visual juga memeriksa iklan yang menutupi halaman, sehingga menyebabkan teks tidak dapat dibaca atau tombol dan tautan tidak dapat diakses. Masalah kompatibilitas di seluruh browser, ukuran layar, dan sistem operasi dapat menyebabkan masalah tersebut. Banyak kombinasi dan konfigurasi sistem operasi-resolusi-ukuran layar perangkat yang dapat mengubah cara kode menampilkan piksel.

Bagaimana Menerapkan Pengujian Regresi Visual?

Penerapan pengujian Regresi Visual dapat dilakukan dengan berbagai cara, bergantung pada kebutuhan Anda.

Tentukan Skenario Tes:

Hasilkan skenario pengujian yang menguraikan apa yang harus diambil dan kapan harus mengambil tangkapan layar.

Gunakan Alat Pengujian Visual Otomatis:

Gunakan alat pengujian visual otomatis untuk membandingkan tangkapan layar yang baru diambil (perubahan kode pos) dengan gambar aplikasi yang ada.

Identifikasi Perbedaan UI:

Periksa hasil untuk mengetahui perbedaan atau masalah UI, laporkan perubahan pada desain produk terbaru.

Mengatasi Bug Visual:

Jika bug visual teridentifikasi, atasi dan selesaikan.

Perbarui tangkapan layar, tetapkan sebagai gambar dasar untuk pengujian Regresi Visual berikutnya.

Pentingnya Pengujian Validasi Visual

Pengujian regresi visual sangatlah penting, karena masalah keterbacaan di situs web atau aspek non-fungsional aplikasi akibat kesalahan antarmuka visual dapat menyebabkan pengguna keluar atau mencopot pemasangan aplikasi. Hal ini berdampak langsung pada pendapatan, karena pengguna tidak memperoleh manfaat dari pengalaman tersebut.

Mengoptimalkan pengalaman pengguna sangat penting untuk memaksimalkan pendapatan. Antarmuka pengguna harus berfungsi dan memberikan pengalaman terbaik untuk mempertahankan keterlibatan pengguna. Antarmuka yang menarik secara visual, dilengkapi dengan logo yang dirancang dengan baik yang mencerminkan identitas merek, sangat penting dalam menarik keterlibatan dan akibatnya memengaruhi pendapatan iklan, Pengoptimalan Mesin Telusur, dan aspek pengelolaan situs web lainnya.

Selain itu, antarmuka dan pengalaman pengguna yang patut dicontoh berkontribusi dalam membangun kepercayaan dan kredibilitas dengan basis pengguna. Mereka memperkuat citra merek, memandu pengguna menuju tindakan yang diinginkan, dan mengarahkan perhatian ke elemen halaman utama. Keseluruhan keterbacaan dan fungsionalitas situs web yang bersih dan seimbang secara visual sangat penting untuk mencapai tujuan ini.

Bahkan distorsi kecil pada antarmuka pengguna dapat menimbulkan ketidaknyamanan atau, paling buruk, merugikan bisnis. Meskipun pengembang mungkin tidak memperhitungkan setiap ukuran dan resolusi layar, mereka harus memastikan pengalaman yang konsisten di seluruh platform seperti Apple, Android, dan Windows, serta antara lingkungan seluler dan desktop.

Pendekatan Berbeda untuk Pengujian Regresi Visual

Mari kita jelajahi jenis dan proses pengujian regresi visual.

Ikhtisar Tes Visual:

Tes visual melibatkan produksi, analisis, dan perbandingan tangkapan layar untuk mendeteksi perubahan piksel. Pelari pengujian dan kerangka kerja digunakan, yang memungkinkan pembuatan dan eksekusi pengujian, dan kerangka kerja mereplikasi tindakan pengguna selama penelusuran. Snapshot panjang diambil untuk mengukur modifikasi terhadap tolok ukur, dan setelah ditetapkan, tim QA mengeksekusi kode pengujian. Alat ini menghasilkan laporan otomatis pasca-eksekusi, memungkinkan pengembang menjalankan perbaikan jika ada masalah yang teridentifikasi.

Pengujian Visual Manual:

Metode ini mengharuskan pengembang untuk memeriksa kode secara manual tanpa menggunakan alat pengujian otomatis. Meskipun cocok untuk tahap pengembangan awal, ini bisa lebih cepat dan nyaman untuk pengujian aplikasi yang komprehensif. Risiko kesalahan manusia juga menjadi salah satu kelemahannya.

Perbandingan Tata Letak:

Pendekatan ini membandingkan ukuran dan posisi elemen UI, bukan piksel individual. Perubahan ukuran atau posisi memicu kegagalan pengujian.

Perbandingan Piksel demi Piksel:

Metode ini menganalisis tangkapan layar pada tingkat piksel, menyoroti perbedaan. Meskipun komprehensif, hal ini mungkin menandai kasus-kasus yang tidak relevan dan positif palsu, sehingga memerlukan peninjauan manual.

Perbandingan Struktural:

Pendekatan ini membandingkan struktur Model Objek Dokumen (DOM) untuk mengidentifikasi perubahan markup HTML, jika ada yang gagal.

Perbandingan AI Visual:

Dengan memanfaatkan pembelajaran mesin dan AI, metode ini mengambil dua gambar tanpa memerlukan gambar dasar. Ini meniru penglihatan manusia, mencegah kesalahan positif dan secara efektif menguji konten dinamis.

Perbandingan Berbasis DOM:

Menggabungkan perbandingan tata letak dan analisis DOM, pendekatan ini mengidentifikasi perubahan struktural pada elemen UI sebelum dan sesudah modifikasi. Namun, hasilnya mungkin rentan terhadap kesalahan, sehingga memerlukan peninjauan manual yang cermat.

Membuat Tes Regresi Visual Khusus:

Tes regresi visual khusus dapat dibuat untuk mempertahankan kontrol atas validasi visual, menyeimbangkan upaya penulisan tes dan pertimbangan waktu.

Memasukkan Pos Pemeriksaan Visual:

Pos pemeriksaan visual dapat dimasukkan menggunakan tes fungsional yang ada untuk memvalidasi fungsionalitas aplikasi. Namun, ini membatasi cakupan pengujian alat.

Memasukkan Validasi Visual Implisit:

Dengan menambahkan validasi visual implisit ke kerangka pengujian yang ada, metode ini menggabungkan pemeriksaan visual dengan kode tambahan minimal dan cocok untuk validasi genetik.

Pengujian Regresi Visual Manual vs. Otomatis:

Meskipun pengujian manual rentan terhadap kesalahan dan memakan waktu, pengujian visual otomatis menawarkan kecepatan, akurasi, dan efisiensi biaya jangka panjang. Meskipun biaya awal lebih tinggi, pengujian otomatis terbukti bermanfaat untuk pengujian berkelanjutan dan pemeliharaan pengujian seiring waktu. Memilih antara pengujian manual dan otomatis bergantung pada kecepatan, akurasi, dan persyaratan proyek secara keseluruhan. Pengujian otomatisasi sangat bermanfaat untuk aplikasi yang kompleks dan dinamis dengan perubahan yang sering terjadi.

Mengintegrasikan AI dalam Pengujian Visual

Lanskap pengujian sedang bertransformasi, beralih dari metode tradisional yang bergantung pada inspeksi manual atau kerangka kerja otomatisasi seperti Selenium. Yang terakhir ini sering kali menghadapi tantangan dalam mengembangkan kode aplikasi, sehingga menghasilkan negatif palsu dan mengharuskan seringnya revisi skrip.

AI muncul sebagai solusi yang lebih efektif. Alat pengujian menggabungkan “Pencari Lokasi Visual” canggih yang meningkatkan ketahanan, menghilangkan masalah yang terkait dengan pendekatan berbasis pemilih yang kaku. AI dalam Pengujian Visual menggunakan pencari lokasi visual yang serupa dengan persepsi manusia, sehingga mengurangi tantangan yang ditimbulkan oleh perubahan dalam penyeleksi elemen.

Memanfaatkan Visual AI

Visual AI banyak digunakan dan memengaruhi berbagai pasar dan industri. Contohnya termasuk ID Wajah Apple, pelabelan gambar otomatis di Google Foto, dan toko bebas kasir seperti Amazon Go. Kemajuan AI visual memperkuat teknologi seperti mobil self-driving, analisis gambar medis, alat pengeditan gambar yang canggih, dan pengujian visual perangkat lunak untuk pencegahan bug.

Keterbatasan Pengujian Snapshot

Pengujian snapshot, yang bertujuan menilai tampilan aplikasi, memiliki keterbatasan. Mengandalkan snapshot dasar untuk perbandingan, pemeriksaan pada tingkat piksel sering kali menghasilkan hasil positif palsu karena faktor-faktor seperti efek anti-aliasing, perubahan konten dinamis, dan variabilitas browser. Tantangan-tantangan ini menimbulkan ketidakpuasan di kalangan teknisi pengujian QA, sehingga memerlukan intervensi manual untuk mengatasi kesalahan positif.

Bagaimana Visual AI Bekerja?

Visual AI mengatasi kelemahan teknik piksel dan DOM dengan mengidentifikasi elemen visual pada layar atau halaman web. Alih-alih analisis tingkat piksel, Visual AI menggunakan visi komputer untuk mengenali elemen sebagai objek dengan berbagai atribut, mirip dengan penglihatan manusia. Kemudian membandingkan elemen pos pemeriksaan dengan garis dasar, mendeteksi perbedaan yang terlihat.

Alur Kerja Solusi Visual AI

Pengumpulan dan Pemrosesan Data:

• Kumpulkan UI dan DOM dasar setelah rilis berhasil.
• Tangkap tangkapan layar dan DOM halaman web yang dimodifikasi saat perubahan diterapkan.
• Praproses gambar untuk membandingkan gambar dasar dan gambar saat ini.

Klasifikasi Elemen:

• Periksa elemen DOM yang relevan untuk pengujian visual, identifikasi, dan filter elemen yang tidak relevan.
• Teliti garis dasar dan uji DOM untuk melihat perubahan elemen visual.

Pencari AI Visual:

• Gunakan visi komputer untuk menemukan komponen visual yang telah ditentukan sebelumnya di halaman web.
• Pindai tangkapan layar yang dimodifikasi untuk mengetahui keberadaan pencari lokasi.

Perbedaan Visual:

• Bandingkan pencari lokasi dan elemen dari halaman dasar dan halaman yang dimodifikasi untuk mengidentifikasi perbedaan visual.
• Hasilkan laporan komprehensif yang menyoroti perbedaan visual.

Pendekatan Visual AI melampaui pengujian berbasis piksel dan DOM dengan mengabaikan perbedaan kecil, membedakan antara elemen visual dan non-visual, dan mengenali pergerakan elemen visual yang diperbolehkan.

Bagaimana Visual AI Mengubah Pengembangan dan Pengujian Perangkat Lunak Saat Ini

Pengujian manual tetap lazim dalam metodologi pengujian perangkat lunak konvensional, bahkan dalam organisasi dengan kerangka kerja otomatis. Visual AI mengatasi tantangan dengan memvalidasi seluruh halaman web secara efisien dan mengotomatiskan pencari lokasi dan pernyataan yang rumit. Dengan meningkatnya kompleksitas aplikasi dan percepatan rilis, Visual AI membantu mempertahankan cakupan pengujian dan mempercepat proses pengujian di beragam platform dan browser.

Bagaimana Visual AI Membantu dalam Pengujian Lintas-Browser

Visual AI membuka kemungkinan untuk menyederhanakan dan mempercepat pengujian lintas browser dan lintas perangkat dengan menerapkan pendekatan 'rendering' di berbagai kombinasi perangkat dan browser. LambdaTest, yang berfungsi sebagai platform orkestrasi dan eksekusi pengujian yang didukung AI, mendukung pengujian manual dan otomatis di 3000 sistem operasi dan perangkat nyata. Ini menawarkan pengujian visual yang didukung AI di 3000+ lingkungan desktop dan seluler nyata menggunakan kerangka kerja seperti Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium, dan banyak lagi!

Kesimpulan

Di era digital saat ini, sebagian besar informasi visual yang kita temui berbentuk format digital. Baik diakses melalui desktop, laptop, atau ponsel pintar, individu dan bisnis mengandalkan kemampuan komputasi yang luas dan akses ke berbagai aplikasi yang mudah digunakan.

Lanskap digital kontemporer, yang penuh dengan data visual dalam jumlah besar, sebagian besar keberadaannya disebabkan oleh bantuan yang diberikan oleh kecerdasan buatan. Visual AI, yang memanfaatkan visi komputer untuk menafsirkan gambar dengan cara yang mirip dengan manusia, memainkan peran penting. Ketika konten digital semakin memprioritaskan visual, pentingnya AI dalam memahami dan mengelola gambar dalam skala besar semakin meningkat.

Otomatisasi pengujian berbasis AI bukan hanya sebuah konsep teoretis tetapi juga solusi praktis yang selaras dengan kebutuhan bisnis mendasar. Hal ini mempunyai potensi untuk ditingkatkan secara efektif, menyiapkan panggung untuk otomatisasi pengujian generasi berikutnya.