## EQUIVALENCE PARTITIONING DAN BOUNDARY VALUE ANALYSIS DALAM BLACK BOX TESTING PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS WEB DI LIMA BENUA
Annisa Fadhilasari, Henni Endah Wahanani, Fawwaz Ali Akbar Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya No. 1, Gunung Anyar, Surabaya, Indonesia annisafadhila0299@gmail.com

## ABSTRAK
Pandemi COVID-19 memberikan dampak pada sektor ekonomi dan bisnis sehingga mengalami goncangan ekonomi. Sementara itu, e-commerce mengalami lonjakan pesat, memberikan peluang bagi pelaku bisnis untuk beralih dari transaksi konvensional ke bisnis online guna memperluas jangkauan pelanggan, termasuk PT Lima Benua Koneksindo. Sebagai penyedia solusi TI, web-commerce perusahaan ini memainkan peran penting dalam mendukung kegiatan perniagaan, yaitu menjadi media promosi dan wadah untuk memberikan kemudahan layanan free  ongkir sehingga  pelanggan  tertarik  untuk  kembali  berbelanja.  Untuk  menunjang  kenaikan  kunjungan  dan transaksi pelanggan di web-commerce lima benua dibutuhkan  pengujian dari sudut pandang pengguna. Teknik Black Box menjadi pilihan tepat untuk menguji sistem ini karena berfokus pada perspektif pengguna akhir. Dengan mengombinasikan  Equivalence  Partitioning,  yang  membagi  inputan  menjadi  partisi  ekuivalen,  dan Boundary Value  Analysis ,  yang  memfokuskan  pada  nilai-nilai  batas  inputan,  diharapkan  mampu  mendeteksi  kesalahan, mengevaluasi fungsionalitas, mengukur efektivitas, serta memberikan rekomendasi perbaikan. Berdasarkan hasil pengujian, efektivitas keseluruhan sistem mencapai 81,02%, menunjukkan kinerja yang sangat efektif meskipun terdapat beberapa kesalahan yang perlu diperbaiki oleh pengembang.
Kata kunci :  black box testing, website, e-commerce, equivalence partitioning,boundary value analysis
1 PENDAHULUAN
Perkembangan e-commerce di Indonesia menunjukkan  tren  yang  mengagumkan,  terutama selama masa pandemi COVID-19. Data menunjukkan peningkatan  signifikan  dalam  aktivitas  ekonomi e- commerce ,  dengan  pertumbuhan  hingga  40,6%  di sektor  ini.  Pada  kuartal  kedua  tahun  2020,  Shopee mencatatkan  260  juta  transaksi,  dengan  rata-rata  2,8 juta  transaksi  setiap  harinya.  Selain  itu,  penjualan e- commerce secara  keseluruhan  meningkat  26%,  dan tercatat  peningkatan  konsumen  baru  sebesar  51% selama masa pandemic [1]. Data survei April 2021 dari We  Are  Social  menunjukkan  persentase  pengguna internet  di  Indonesia  menggunakan  layanan e- commerce sebesar  88,1%,  menjadikannya  yang tertinggi  dibandingkan  dengan  negara-negara  lain seperti Inggris dan Filipina [2].
Pasar  digital  yang  semakin  mendominasi memberikan  peluang  besar  bagi  pelaku  bisnis  untuk beralih dari transaksi konvensional ke e-commerce . Ini bukan hanya sebagai respons terhadap pandemi, tetapi juga  sebagai  strategi  untuk  menjaga  kelangsungan usaha  dengan  mengikuti  tren  yang  berkembang  di masyarakat  [1].  Keberadaan  pasar  digital  ini memberikan  manfaat  berlipat,  tidak  hanya  bagi pengusaha dalam penghematan biaya operasional dan akses  pasar  global  yang  lebih  luas,  tetapi  juga  bagi konsumen  dalam  hal  kenyamanan  bertransaksi  dan layanan  yang  ditawarkan,  seperti  kredit online , pengiriman gratis, cashback , dan diskon produk [3]. Salah  satu  perusahaan  yang  mengadopsi e- commerce untuk  memperluas  bisnisnya  adalah  PT. Lima  Benua  Koneksindo,  yang  bergerak  di  bidang teknologi  informasi  (TI).  Dengan  membuka  toko
offline dan toko online melalui marketplace serta web- commerce lima benua, perusahaan ini bertujuan untuk memperluas  jangkauan  pelanggan  dan  meningkatkan pemahaman mereka terhadap produk dan layanan yang ditawarkan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk melakukan pengujian terhadap web menggunakan metode black box testing , berfokus pada fungsionalitas dan efektivitas  sistem, dengan harapan dapat  menemukan  kesalahan  dan  menilai  kelayakan aplikasi,  sehingga  dapat  menunjang  peningkatan kunjungan  calon  pelanggan  maupun  mendorong pelanggan agar kembali berbelanja.
Dalam  studi  kasus  ini,  kami  akan  melakukan black  box  testing dengan  kombinasi  metode Equivalence Partitioning dan Boundary  Value Analysis . Black  box dipilih  karena  memungkinkan pengujian  dari  sudut  pandang  pengguna  tanpa memerlukan  pengetahuan  khusus  tentang  bahasa pemrograman  tertentu  [4].  Kemudian Equivalence Partitioning akan difokuskan pada pengujian fungsional data, sedangkan Boundary Value Analysis akan  digunakan  untuk  menguji  batas  atas  dan  batas bawah dari entri data.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan pemahaman yang lebih baik tentang proses black box testing pada web-commerce lima benua menggunakan Equivalence  Partitioning dan Boundary  Value Analysis , serta mengevaluasi efektivitas pengujian dan memberikan  rekomendasi  perbaikan  yang  diperlukan untuk meningkatkan fungsionalitas situs web.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [5] melibatkan  pengujian black  box pada  aplikasi
perawatan  barang  milik  negara  di  Politeknik  Negeri Cilacap dengan menggunakan pendekatan Equivalence Partitioning . Fokus penelitian ini adalah menjaga mutu aplikasi dan menilai tingkat efektivitasnya,  khususnya  pada  modul  fungsional penggantian  barang.  Hasil  pengujian  menunjukkan tingkat efektivitas aplikasi sebesar 93,2%.
Penelitian  [6]  juga  melakukan  pengujian black box , kali ini pada aplikasi inventory barang kedatangan perpustakaan berbasis web. Penelitian ini memusatkan perhatian  pada  pengujian  bagi  pemula  dengan menggunakan  teknik Equivalence Partitioning untuk menemukan  kesalahan  pada  berbagai  aspek  sistem. Hasilnya  menunjukkan  ketidaksesuaian output pada salah satu fitur aplikasi, yaitu form edit barang, dengan nilai validitas keseluruhan sebesar 75%.
Sebagai  tambahan,  [7]  melakukan  penelitian pada  aplikasi  penjualan  PT  Global  Advindo  untuk menguji  jumlah  digit  maksimal  dan  minimal  pada form  penambahan  barang.  Mereka  menggunakan metode Boundary Value Analysis dalam black box testing untuk  memastikan  akurasi  data  yang dimasukkan  ke  dalam  aplikasi.  Hasil  pengujian menunjukkan  keberhasilan  pengujian  fungsionalitas form  tambah  barang  sebesar  100%,  menunjukkan relevansi  metode Boundary Value Analysis dalam aplikasi penjualan tersebut.
Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh  [8],  yang menguji  sistem  informasi  barang  Rayyan  Medical berbasis  web  dengan  pendekatan Boundary  Value Analysis .  Mereka  melakukan  pengujian  terhadap beberapa fitur sistem, termasuk form login , dashboard admin, dan dashboard karyawan. Meskipun demikian, tidak ditemukan celah kesalahan atau ketidaksesuaian pada sistem tersebut.
Penulis  [9]  melaksanakan  penelitian  terhadap aplikasi ukmbantul.com menerapkan metode Boundary Value Analysis dan Equivalence Partitioning . Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi dan  meminimalisir kesalahan baik dari sisi  pengguna  maupun  hasil  aplikasi  pada website tersebut.  Pengujian  dilakukan  pada  berbagai  fitur, seperti  formulir  pendaftaran  anggota,  halaman  login, dan halaman dashboard . Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  batasan  entri  data  telah diperhitungkan  dengan  baik  dalam  pengembangan situs tersebut.

## 3 METODE PENELITIAN
3.1 Black Box Testing
Pengujian black box adalah  teknik  pengujian perangkat  lunak  yang  berfokus  pada  spesifikasi fungsional. Pengujian ini dilakukan dengan mengabaikan  struktur  kontrol  untuk  fokus  pada informasi  domain  [4].  Metode  pengujian  ini,  juga dikenal  sebagai  pengujian  kotak  hitam,  memiliki kemampuan untuk mendeteksi berbagai jenis kesalahan, termasuk kesalahan fungsional, antarmuka, struktur data, kinerja, deklarasi, dan terminasi [10].
Sebagai acuan, [6] mengidentifikasi tujuh teknik pengujian black  box yang  umum  digunakan.  Di antaranya  adalah equivalence partitioning , boundary value analysis , orthogonal array testing , cause-effect relationship testing , fuzzing testing, all  pair testing , dan state transition diagrams testing .  Dengan menggunakan berbagai teknik ini, pengujian black box dapat menyediakan cakupan yang luas dan mendalam dalam  mengevaluasi  fungsionalitas  sistem  tanpa memerlukan pengetahuan tentanginternal sistem.
Gambar 1. Tahapan equivalence partitioning dan boundary value analysis [10]
3.2 Equivalence Partitioning
Equivalence partitioning adalah salah satu teknik pengujian black box yang  membagi  ruang  masukan menjadi  beberapa  kelas  data  yang  setara,  dengan tujuan untuk menghasilkan kasus uji yang representatif.  Pendekatan  ini  didasarkan  pada  asumsi bahwa komponen input dan output sistem dapat dibagi menjadi  beberapa  kelas  data  yang  setara,  sehingga pengujian  dilakukan  terhadap  setiap  kelas  data  ini. Ketika  melakukan  pengujian,  kami  menerapkan pendekatan  partisi  ekuivalensi  untuk  menentukan kasus uji  yang akan digunakan, dengan  memilih satu
representatif  dari  setiap  kelas  data.  Setiap  kasus  uji kemudian  diuji  terhadap  sistem,  dan  data  hasil  yang dihasilkan  akan  dikumpulkan  dan  dianalisis.  Nilai validitas dari setiap kasus uji kemudian dihitung untuk mengevaluasi  kinerja  sistem  secara  keseluruhan  [5]. Dengan  menggunakan  teknik  ini,  kami  dapat memastikan  bahwa  pengujian  dilakukan  secara komprehensif,  mencakup  berbagai  kemungkinan skenario yang mungkin terjadi pada sistem.

## 3.3 Boundary Value Analysis
Boundary value analysis adalah teknik pengujian black box yang berfokus pada pengujian batas atas dan batas  bawah  dari  input  [4].  Pendekatan  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi  kesalahan  yang  mungkin terjadi  di  sekitar  batas  nilai  yang  digunakan  dalam sistem. Teknik ini sering dianggap sebagai pelengkap dari  metode Equivalence Partitioning [11],  karena dengan menggunakan kedua teknik ini bersama-sama, pengujian  dapat  menjadi  lebih  komprehensif.  Ketika menggunakan Boundary Value Analysis ,  kami menentukan nilai-nilai yang berdekatan dengan batas atas  dan  batas  bawah  setiap  kelas  data  yang  telah ditetapkan  menggunakan Equivalence Partitioning . Dengan  demikian,  data  uji  yang  dihasilkan  menjadi lebih  terfokus  dan  jelas  [10],  membantu  dalam menemukan  potensi  kesalahan  yang  mungkin terlewatkan  dalam  pengujian  lainnya.  Dengan mengintegrasikan Boundary Value Analysis ke dalam strategi  pengujian  kami,  kami  dapat  meningkatkan ketepatan  dan  akurasi  pengujian  secara  keseluruhan, serta meningkatkan keandalan sistem yang diuji.

## 3.4 Nilai Efektivitas
Efektivitas  mengacu  pada  sejauh  mana  suatu kegiatan atau proses mencapai tujuan atau target yang telah  ditetapkan[12].  Dalam  konteks  operasional, efektivitas  merujuk  pada  kemampuan  suatu  kegiatan untuk  mencapai  hasil  yang  diharapkan  atau  tujuan akhir  yang  ditetapkan  dalam  kebijakan.  Sebuah kegiatan  operasional  dikatakan  efektif  jika  mampu mencapai tujuan dan target yang telah ditetapkan, atau dalam  istilah  lain,  mencapai  hasil  guna  yang diinginkan.  Untuk  mengukur  efektivitas,  sering  kali digunakan  standar atau kriteria  yang telah ditetapkan sebelumnya. Salah satu standar yang sering digunakan adalah  standar  yang  sesuai  dengan  Acuan  Litbang Depdagri (1991)[12]. Standar tersebut biasanya terkait dengan  parameter  atau  indikator  tertentu  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  efektivitas  suatu kegiatan atau proses. Misalnya, standar tersebut dapat mencakup  tingkat  pencapaian  target,  kualitas  hasil, efisiensi  penggunaan  sumber  daya,  dan  sebagainya. Dengan  menggunakan  standar  yang  sesuai,  nilai efektivitas suatu kegiatan dapat diukur secara objektif dan dapat digunakan sebagai acuan untuk mengevaluasi  kinerja  atau  pencapaian  tujuan  suatu kegiatan  atau  program  (Acuan  Litbang  Depdagri (1991)[12].
Tabel 1. Standar ukuran efektivitas[12] Rasio Efektivitas Tingkat Capaian < 40 Sangat Tidak Efektif 40 - 59,99 Tidak Efektif 60-79,99 Cukup efektif >80 Sangat efektif
Sumber : Litbang Depdagri (1991)[12]
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  akan  diproses dan  dihitung  untuk  menentukan  nilai  efektivitasnya. Rumus perhitungannya adalah sebagai berikut:
Nilai Efektivitas = ( ∑ 𝐾𝑒𝑠𝑖𝑚𝑝𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 ∑ 𝑆𝑘𝑒𝑛𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 ) ×  100 (1)
Nilai Efektivitas Sistem= ( ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑓𝑒𝑘𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 )  × 100 (2) 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Use Case Aplikasi
Diagram use case adalah alat visual yang vital dalam rekayasa perangkat lunak  yang  menggambarkan interaksi antara aktor, kasus penggunaan ( use case ), dan sistem yang sedang dikembangkan. Representasi grafis ini  memberikan  pemahaman  visual  kepada  para pengembang  perangkat  lunak  tentang  bagaimana berbagai entitas dalam sistem berinteraksi satu sama lain dalam konteks penggunaan nyata. Dengan menggunakan  diagram use  case ,  pengembang  dapat menyajikan  skenario-skenario  atau  situasi-situasi  yang mungkin terjadi ketika pengguna menggunakan sistem, serta cara sistem merespons interaksi dari pengguna atau aktor  yang  terlibat.  Melalui  diagram  ini,  pengembang dapat  dengan  jelas  melihat  fungsionalitas  sistem  dan mengidentifikasi  kebutuhan  pengguna  dalam  berbagai situasi,  yang  pada  gilirannya  membantu  dalam perancangan dan pengembangan sistem yang lebih baik sesuai  dengan  kebutuhan  dan  harapan  pengguna. Dengan demikian, diagram use case menjadi instrumen penting  dalam  memastikan  bahwa  solusi  yang dikembangkan  memenuhi  tujuan  bisnis  dan  kebutuhan pengguna dengan tepat.
Gambar 2. Use case web-commerce Lima Benua
Pada  Gambar  2  menunjukkan use  case  web- commerce Lima  Benua  yang  terdiri  dari  dua  aktor,
pengunjung  dan  pelanggan.  Di  samping  itu  terdapat beberapa use case yang  menjadi  data  uji  dalam penelitian ini, yaitu login , registrasi, pencarian produk, detil  produk,  keranjang  belanja,  dan checkout . Diantara  ketujuh use  case , login dan checkout hanya dapat  dilakukan  oleh  pelanggan  dan  registrasi dilakukan oleh pengunjung.
Gambar 3. Activity diagram menu keranjang belanja

## 4.2 Tampilan Menu Keranjang Belanja
Tampilan  dari  menu  keranjang  belanja web- commerce Lima  Benua  adalah  sebagai  berikut.  Pada halman  ini  menampilkan  daftar  produk  yang  dipesan oleh  pengguna  (pelanggan  dan  pengunjung)  sebelum dilakukan  proses checkout .  Gambar  4  menunjukkan pelanggan  atau  pengunjung  telah  menambahkan produk ke keranjang belanja.
Gambar 4. Menu keranjang belanja

## 4.3 Membuat Test Case
Test  case merupakan  daftar  skenario  yang digunakan  sebagai  alat  dalam  menguji  sistem web- commerce  Lima  Benua  dengan  memadukan  teknik black  box  testing , Equivalence  Partitioning dan Boundary Value Analysis .
Tabel 5. Test Case halaman keranjang belanja Test case Halaman Keranjang Belanja ID Skenario Metode Kondisi Hasil yang diharapkan F02 Mengisi quantity dengan nilai ‘0’ Boundary value analysis Batas bawah Quantity gagal diperbarui dan muncul error handling
F04 Mengisi quantity dengan nilai maksimum interger Boundary value analysis Batas atas Muncul alert “ warning: product out of stock ”
F05 Mengosongi quantity Quantity: (NULL) Equivalence Partitioning Valid : Quantity gagal diperbarui dan
muncul error handling
Invalid : Quantity berhasil diperbarui
Quantity gagal diperbarui dan muncul error handling F06 Mengisi quantity dengan data acak Equivalence Partitioning Valid : muncul alert “ warning: masukkan jumlah produk dengan benar”.
Invalid : Quantity berhasil diperbarui
Muncul alert “ warning:
masukkan jumlah produk dengan benar”.
Tabel  5  memperlihatkan  3  dari  12  skenario  uji dalam test  case yang  digunakan  untuk  menguji  tabel keranjang  belanja web- commerce Lima  Benua. Skenario  uji  didasarkan  oleh  data  uji  yang  berfokus pada  masukkan  kuantitas  produk  yang  dipesan pelanggan atau pengunjung di keranjang belanja.
Pada skenario ini, tiga diantaranya menggunakan boundary  value  analysis disebabkan  beberapa field
memerlukan  masukkan  dengan range tertentu  yang dikelompokkan ke dalam tiga kondisi: batas bawah (x- 1),  nilai  batas  (x  dan  y),  dan  batas  bawah  (y+1), sedangkan skenario lainnya menggunakan equivalence  partitioning diperuntukkan  bagi field dengan  kebutuhan  sistem  yang  tidak  memerlukan masukkan  dengan range tertentu  dan  digolongkan kedua partisi: valid dan invalid.
4.4 Proses Pengujian
Pengujian web-commerce lima  benua  dilakukan menggunakan test  case yang  telah  disajikan sebelumnya bertujuan untuk mengetahui apakah hasil uji  sesuai  atau  tidak  sesuai  dengan  membandingkan kesesuaian  antara  hasil  yang  ingin  dicapai  dan  hasil temuan pada proses pengujian.  Hasil uji terdiri dari ID test  case ,  hasil  yang  diharapkan,  hasil  uji,  dan kesimpulan valid dan invalid.

## Tabel 6. Hasil uji halaman keranjang belanja
Hasil Uji Halaman Keranjang Belanja ID Test case Hasil yang diharapkan Hasil Uji Kesimpulan F02 Quantity gagal diperbarui dan muncul error handling Produk berhasil dihapus dan muncul error handling Invalid/ tidak sesuai F04 Muncul alert “ warning: product out of stock ” Muncul alert “ warning: product out of stock ” Valid/ sesuai F05 Quantity gagal diperbarui dan muncul error handling Produk berhasil dihapus muncul error handling Invalid/ tidak sesuai F06 Muncul alert
“ warning: masukkan jumlah produk dengan benar” Produk terhapus Invalid/ tidak sesuai
Dari Tabel 6 memperlihatkan hasil uii keranjang belanja  dengan  ditemukannya  1  kesimpulan  uji  yang invalid/ tidak sesuai, sedangkan sisa skenario lainnya valid/sesuai.  Lalu  data  tersebut  akan  dihitung  nilai efektivitas  tiap  tabelnya  dan  dianalisis  guna  sebagai dasar  memberikan  rekomendasi  perbaikan  bagi pengembang.

## 4.5 Evaluasi Hasil Pengujian
Gambar 4. Grafik Nilai Efektivitas Tabel
Berdasarkan  pengujian  terhadap  7  tabel  yang diujikan dengan total 121 skenario, hasil menunjukkan terdapat  91  skenario  valid/  sesuai  dan  30  skenario invalid/  tidak  sesuai  dengan  nilai  efektivitas  masing- masing  disajikan  pada  gambar  4  dan  perolehan  nilai efektivitas sistem (keseluruhan) sebesar 81,02%.
Merujuk  pada  hasil  nilai  efektivitas  sistem menunjukkan  aplikasi  ini  sangat  efektif.  Namun terdapat  beberapa  catatan  temuan  kelemahan  dari sistem  yang  diuji.  Beberapa  hasil  temuan  dan rekomendasi perbaikannya adalah sebagai berikut.

## Tabel 7. Rekomendasi Perbaikan Sistem
Temuan Kesalahan Rekomendasi Tidak terdapat validasi input data sehingga beberapa form dapat menyimpan data acak Menambahkan validasi input data agar data yang diinputkan sesuai dengan yang diinginkan Dapat menyimpan data nol pada field qty dan sukses menambahkan jumlah produk ke keranjang Membuat fungsi menolak masukkan form yang kosong atau bernilai nol dan sistem gagal menyimpan data Semua transaksi pemesanan produk tidak dapat diproses ke tagihan pembayaran, namun invoice dapat diterima melalui e-mail pelanggan sebagai spam Menambahkan error handling serta alternatif pembayaran, dan invoice tidak perlu dikirimkan jika transaksi gagal

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Merujuk  pada  hasil  penelitian,  terbukti  bahwa penggunaan  metode  Equivalence  Partitioning  dan Boundary Value Analysis secara bersama-sama dalam pengujian black  box di platform e-commerce Lima Benua  menghasilkan  efektivitas  yang  signifikan. Dengan  mencapai  persentase  keefektifan  sebesar 89,19%,  sistem  terbukti  mampu  beroperasi  dengan baik  dan  memberikan  hasil  yang  dapat  diandalkan. Meskipun demikian, dalam proses pengujian, terdapat beberapa  temuan  yang  perlu  menjadi  perhatian  bagi pengembang  guna  meningkatkan  kualitas  sistem  di masa depan.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  metode dan teknik  yang berbeda guna  memberikan penilaian yang lebih komprehensif terhadap sistem. Selain fokus pada  aspek  fungsional,  penelitian  tersebut  dapat mempertimbangkan  aspek  non-fungsional  seperti keamanan,  kinerja,  dan  keandalan  sistem.  Dengan demikian,  akan  lebih  berpeluang  untuk  menemukan kesalahan-kesalahan yang mungkin terlewatkan dalam penelitian  ini  serta  untuk  memastikan  bahwa  sistem mampu beroperasi dengan baik dalam berbagai situasi dan  kondisi.  Hasil  pengujian  berikutnya  diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam meningkatkan efisiensi dan kualitas dari aplikasi yang diuji, serta membantu pengembang dalam mengidentifikasi  dan  memperbaiki  potensi  masalah yang mungkin timbul.
100 80 80.95 91.67
54.55 75 85 0 20 40 60 80 100 120 Nilai Efektivitas (%)

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Ayu  and  A.  Lahmi,  “Peran  e-commerce terhadap perekonomian Indonesia selama pandemi  Covid-19,” Jurnal  Kajian  Manajemen Bisnis , vol. 9, no. 2, pp. 114–123, 2020.
[2]  A. Lidwina, “Penggunaan E-Commerce Indonesia  Tertinggi  di  Dunia,”  databooks.
Accessed:  Mar.  12,  2023.  [Online].  Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021 /06/04/penggunaan-e-commerce-indonesia- tertinggi-di-dunia
[3]  Sudaryono,  E.  Rahwanto,  and  R.  Komala,  “E- COMMERCE  DORONG  PEREKONOMIAN INDONESIA,SELAMA PANDEMI COVID 19 SEBAGAI  ENTREPRENEURMODERN  DAN PENGARUHNYA TERHADAP BISNIS OFFLINE,” Jurnal  Manajemen  dan  Bisnis (Jumanis) , vol. 02, no. 02, pp. 111–124, 2020.
[4]  T.  S. Jaya,  “Pengujian  Aplikasi  dengan  Metode Blackbox  Testing  Boundary  Value  Analysis (Studi  Kasus:  Kantor  Digital  Politeknik  Negeri Lampung),” : Jurnal Pengembangan IT , vol. 03, no. 02, pp. 45–48, 2018.
[5]  N.  W.  Rahadi  and  C.  Vikasari,  “Pengujian Software  Aplikasi  Perawatan  Barang  Milik Negara  Menggunakan  Metode  Black  Box Testing Equivalence Partitions,” Jurnal Infotekmesin , vol. 11, no. 1, pp. 57–61, 2020.
[6]  N.  Muhammad  Arofiq,  R.  Ferdo  Erlangga,  A. Irawan, and A. Saifudin, “OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer  dan  Science  Pengujian  Fungsional Aplikasi  Inventory  Barang  Kedatangan  Dengan Metode Black Box Testing Bagi Pemula,” vol. 2, no. 5, 2023, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/oktal
[7]  S.  R.  Yulistina,  T.  Nurmala,  R.  M.  A.  T. Supriawan,  Sandi,  H.  I.  Juni,  and  A.  Saifudin, “Penerapan  Teknik  Boundary  Value  Analysis untuk
Pengujian
Aplikasi Penjualan Menggunakan  Metode  Black  Box  Testing,”
Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 5, no. 2, pp. 129–135, 2020.
[8]  B. A. Maulana, E. Mawarni, M. Y. Hidayattuloh, V.  Suryawijaya,  and  A.  Saifudin,  “OKTAL : Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Science  Pengujian Black  Box  pada  Sistem  Informasi  Barang Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Boundary Value Analysis,” vol. 2, no. 6, 2023.
[9]  M. Sholeh, I. Gisfas, Cahiman, and M. A. Fauzi, “Black Box Testing on ukmbantul.com Page with Boundary  Value  Analysis  and  Equivalence Partitioning  Methods,” J  Phys  Conf  Ser ,  vol. 1823,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1823/1/012029.
[10]  S.  Ikhlaashi  and  H.  P.  Putro,  “Komparasi  Dua Teknik  Black  Box  Testing:  Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysis (Studi Kasus:  Aplikasi  Postcrossing),”  in Annual Research Seminar (ARS) , 2019, pp. 213–220.
[11]  A. R. Y. Arfani, P. Kasih, and D. P. Pamungkas, “Pengujian Aplikasi Presensi dengan Black box Testing dengan Metode Equivalence Partitioning dan  Boundary  Value  Analysis,” Seminar Nasional Inovasi Teknologi , pp. 1–6, 2021.
[12]  E. Hartati,  “PENGUKURAN  TINGKAT EFEKTIVITAS  DAN  EFISIENSI  SISTEM UJIAN  NASIONAL  COMPUTER  BASED TEST,” 2018.