## PENGUJIAN PADA APLIKASI MANAJEMEN ASET MENGGUNAKAN BLACK BOX TESTING
Fenti Agil Sakinah, Firza Prima Aditiawan, Afina Lina Nurlaili Teknik Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur fentiagil@gmail.com

## ABSTRAK
Aplikasi manajemen aset merupakan alat yang penting bagi organisasi untuk memantau dan mengelola aset inventaris.  Pada  penelitian  ini,  perusahaan  telah  mengembangkan  aplikasi  manajemen  aset  sesuai  dengan kebutuhannya.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  aplikasi  manajemen  asset  salah  satu  perusahaan  BUMN.  Dari pernyataan perusahaan, terlihat bahwa pengujian aplikasi ini sangat diperlukan untuk memastikan bahwa aplikasi tersebut beroperasi dengan baik dan bebas dari kesalahan. Pengujian aplikasi manajemen aset menggunakan Black Box Testing menjadi kunci penting sebelum aplikasi dipublikasikan untuk pengguna.  Tujuan dari pengujian ini adalah  untuk  menguji  fungsionalitas  aplikasi  dari  perspektif  pengguna  tanpa  memerlukan  pemahaman  teknis aplikasi. Metode pengujian yang digunakan adalah Black Box Testing dengan teknik Boundary Value Analysis dan  Equivalence  Partitioning.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  dari  227  skenario  pengujian,  226  sesuai dengan harapan dan terdapat satu kesalahan ditemukan dengan persentase kesuksesan kasus uji sebesar 99 persen. Penemuan kesalahan ini menunjukkan bahwa keberlanjutan dan kesempurnaan aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna akhir membutuhkan pengujian mendalam menggunakan teknik Black Box Testing.
Kata kunci :  Black Box Testing, Aplikasi manajemen asset, Pengujian Perangkat Lunak

## 1. PENDAHULUAN
Aplikasi  manajemen  aset  dibuat  dan  digunakan oleh  organisasi  untuk  melacak  dan  mengelola  aset inventarisnya[1]. Dalam hal ini penelitian dilakukan di PT  Petrokima  Gresik,  dimana  saat  ini  perusahaan tersebut  telah  membuat  dan  merancang  aplikasi manajemen  aset  untuk  kebutuhan  perusahaan. Bedasarkan  pernyataan  dari  pihak  perusahaan, diperlukan adanya pengujian aplikasi manajemen aset ini guna memastikan aplikasi tersebut berjalan dengan baik  dan  tidak  ditemukan  kesalahan.  Pengujian aplikasi  ini  diharapkan  dapat  mengukur  kinerja aplikasi dalam memenuhi fungsinya.
Pengujian  perangkat  lunak  adalah  kumpulan prosedur  yang  dimaksudkan  untuk  menemukan kesalahan pada setiap komponen sistem[2]. Pengujian Black  Box dan White  Box merupakan  jenis  dari pengujian  perangkat  lunak.  Pengujian Black  Box berfokus  untuk  memeriksa  kinerja  sistem,  sedangkan pengujian White Box berfokus untuk menguji struktur sistem  di  dalamnya[2].  Pada  penelitian  ini  penulis berfokus pada pengujian kinerja aplikasi tanpa melihat bagian  internal  aplikasi,  oleh  karena  itu  penulis menggunakan  metode Black  Box dibandingkan metode White  Box. Dengan  menemukan  kesalahan sebelum  aplikasi  digunakan,  diharapkan  dapat mengurangi masalah serius yang mungkin muncul jika aplikasi tersebut bermasalah saat digunakan.
Beberapa  teknik  yang  dapat  digunakan  dalam pengujian  sistem  dalam  pengujian Black  Box yaitu Cause-Effect  Graph,  Boundary  Value  Analysis ,  dan Equivalence Partitioning [3]. Bill Elmendorf dari IBM menciptakan  teknik  Cause-Effect  Graph  pada  tahun 1972, Teknik ini berfokus pada penggunaan grafik di mana  input  dianggap  sebagai  penyebab  dan  output dianggap  sebagai  efek[4] Equivalence  Partitioning
berfokus  pada  nilai  masukan  dan  membaginya menurut fungsinya untuk menentukan apakah bernilai valid atau tidak[5]. Boundary Value Analysis berfokus untuk  memeriksa  input  di  sekitar  batasan  nilai  valid yang diizinkan system dengan memilih elemen dalam kelas ekuivalen pada sisi batas kelas [6].
Penggunaan teknik Boundary Value Analysis dan Equivalence  Partitioning pada  pengujian Black  Box digunakan  penulis  pada  penelitian  ini.  Hal  ini dikarenakan  menurut  Santi  dkk.  [6]  teknik Boundary Value  Analysis dapat  digunakan  sebagai  pelengkapi teknik Equivalence  Partitioning dimana  perangkat lunak yang dibuat tidak selalu memenuhi persyaratan fungsional  pengguna.  Pada  setiap  inputan  aplikasi diuji dan dikelompokkan sesuai fungsi valid atau tidak menggunakan Equivalence  Partitioning. Penggunaan teknik Boundary  Value  Analysis digunakan  sebagai acuan  batas  input  untuk  memverifikasi  dan  validasi output  berdasarkan  inputan,  system  tidak  bisa melakukan  proses  ke  database  jika  inputan  melebihi atau dibawah batasan yang ditentukan.
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan pengujian  dengan  kedua  Teknik  tersebut.  Dalam penelitian  yang  dilakukan  Sholeh  dkk.  [7]  teknik Boundary Value Analysis dan Equivalence Partitioning pada  pengujian  website  ukmbantul.com. Pada penelitian ini Equivalence Partitioning digunakan  dalam  menentukan  nilai  valid  atau  tidak suatu  inputan,  sedangkan Boundary  Value  Analysis sebagai acuan batas inpus yang diuji [7]
Berdasarkan  teori  dan  masalah  yang  telah dijelaskan,  penulis  ingin  menemukan  kesalahan  dan memastikan aplikasi manajemen asset PT Petrokimia Gresik  berjalan  dengan  benar  dengan  menerapkan teknik Boundary  Value  Analysis dan Equivalence Partitioning dalam Black Box Testing.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Santi dkk. melakukan penelitian pertama tentang Black  Box  Testing  dengan  menggunakan  Boundary Value  Analysis  dan  Equivalence  Partitioning  pada sistem informasi akademik Universitas Mataram. [6]. Data  akademik  universitas  diolah  melalui  sistem  ini. Karena  sistem  masih  memiliki  kekurangan,  penulis mengujinya. Studi ini menemukan 80 kasus gagal dari 322 skenario. Oleh karena itu, persentase keberhasilan data uji adalah 75,16%.
Dalam  penelitian  kedua  yang  dilakukan  oleh Hutapea dkk. [8], penulis membahas pengujian Black Box  dengan  teknik Boundary  Value  Analysis dan Equivalence Partitioning pada aplikasi homelab yang digunakan  sebagai pendukung pembelajaran siswa di Universitas  Telkom.  19  fungsi  diuji  dengan  teknik Boundary Value Analysis dan 2 fungsi dengan teknik Equivalence  Partitioning .  Hasil  penelitian  ini  dapat menunjukkan  bahwa  meskipun  beberapa  input  data tidak  sesuai  dengan  dokumen  SRS,  sistem  dapat mengidentifikasi kesalahan tersebut dan menghentikan proses penyimpanan data.
Vikasari [9] melakukan penelitian ketiga. Dalam penelitian  tersebut,  penulis  membahas  pengujian Black  Box  Testing dengan  menggunakan Boundary Value Analysis pada sistem informasi magang industri Politeknik Negeri Cilacap. Sistem ini digunakan untuk memproses data magang industri mahasiswa. Penelitian  ini  menguji  enam  kolom,  masing-masing dengan  empat  data,  total  24  data.  Hasilnya,  penulis menemukan  satu  data  yang  gagal  dari  kolom  tahun magang,  yang  menunjukkan  tingkat  kesuksesan  total pengujian sebesar 95%.
Penelitian  keempat  dilakukan  oleh  Wijaya  dan Astuti [10]. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan  teknik Equivalence  Partitioning untuk melakukan pengujian Black Box pada sistem informasi PT  INKA  (Persero)  untuk  menilai  kinerja  karyawan. Dalam  penelitian  ini,  penulis  memeriksa  sebelas  test case dan menemukan bahwa sistem tidak menemukan kesalahan  fungsionalitas  di  setiap  fiturnya.  Ini menunjukkan  bahwa  teknik dapat  membantu  dalam pembuatan  test  case,  menguji  kinerja  sistem,  dan menemukan kesalahan input.
Dalam  penelitian  kelima, Putri  [5]  melakukan penilaian Black Box pada aplikasi manajemen kas dan inventaris  di  Yayasan  Tunas  Mulia.  Penulis menggunakan Equivalence Partitioning untuk melakukannya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa aplikasi  tersebut  tidak  menunjukkan  kesalahan,  yang berarti  bahwa  aplikasi  tersebut  berhasil.  Dengan demikian, penulis menyimpulkan bahwa Equivalence Partitioning dapat membantu dalam menyusun pengujian  secara  fungsionalitas  dan  menemukan kesalahan test case saat memasukkan data.

## 2.2. Aplikasi Manajemen Aset yang diuji
Aplikasi  manajemen  aset  adalah  sistem pengelolaan  aset  yang  terintegrasi  untuk  PT
Petrokimia  Gresik.  Sistem  ini  mencakup  proses pengajuan hingga penghapusbukuan asset.

## 2.3. Pengujian Perangkat Lunak
Pengujian  perangkat  lunak  adalah  prosedur untuk menemukan kesalahan sistem secara menyeluruh,  mencatat  hasilnya,  dan  mengevaluasi setiap komponen yang dibuat  [2]. Untuk memastikan bahwa program tidak mengalami kerugian, pengujian sangat  penting  untuk  menemukan  dan  memperbaiki kesalahan  [10].  Sehubungan  dengan  [2],  Glen  Myers memberikan garis besar aturan yang dapat digunakan dalam penjelasan pengujian perangkat lunak:
a. Pengujian  adalah  proses  menjalankan  program dengan  tujuan  utama  untuk  mengidentifikasi kesalahan.
b. Kasus  yang  memiliki  kemungkinan  kesalahan yang tinggi dianggap baik.
c. Hasil pengujian menunjukkan kesalahan
Jadi,  pengujian  yang  baik  dapat  menemukan kesalahan  perangkat  lunak  dan  data  uji,  yang memungkinkan penemuan kesalahan yang lebih cepat dan teliti. Pengujian perangkat lunak dapat dilakukan dengan  dua  metode: Black  Box  Testing menguji fungsionalitas perangkat lunak dan White Box Testing menguji  semua  komponen  program,  seperti  data internal, loop , logika keputusan, dan jalur [2].
2.4. Black Box Testing
Black  Box  Testing merupakan  pengujian  yang menguji input dan output sesuai dengan spesifikasinya,  sehingga  tidak  perlu  memahami struktur  internal software [4].  Untuk  memastikan bahwa  fungsionalitas  aplikasi  sudah  memenuhi persyaratan,  pengujian Black  Box dilakukan  untuk memverifikasi hasil eksekusi aplikasi berdasarkan data uji yang diberikan [11]. Black Box Testing dilakukan untuk  menemukan  kesalahan  perangkat  lunak  agar tidak  terjadi  lagi  atau  untuk  memperbaikinya  jika terjadi  [12].  Sebagaimana  dinyatakan  dalam  [12], metode  pengujian Black  Box terdiri  dari  berbagai pendekatan, seperti:
a. Teknik Equivalence  Partitioning: Teknik  yang membagi  input  data  menjadi  beberapa  partisi atau kelompok yang setara.
b. Teknik Boundary Value Analysis : Teknik ini ini berfokus  pada  penemuan  kesalahan  di  sekitar batas input minimum dan maksimum.
c. Teknik Fuzzing : Fuzzing menemukan  bug  atau gangguan  dalam  perangkat  lunak  dengan menggunakan data yang cacat atau tidak valid.
d. Teknik Cause-Effect  Graph :  Teknik  ini  ini menggunakan grafik untuk menunjukkan hubungan  antara  penyebab  dan  efek  dalam perangkat lunak.
e. Teknik Orthogonal  Array  Testing :  Digunakan ketika domain input agak kecil tetapi kompleks, terutama untuk pengujian skala besar.
f. Teknik All Pair Testing : Tujuan teknik ini untuk menghasilkan pasangan kasus uji yang mencakup setiap kombinasi diskrit yang dapat dimungkinkan dari input parameter.
2.5. Boundary Value Analysis
Boundary  Value  Analysis menguji  batas  nilai ekstrim  tertentu  untuk  mendapatkan  nilai  valid  yang cukup relevan [6] . Pilihan elemen kelas ekivalen pada sisi  batas  kelas  menggunakan Boundary  Value Analysis dilengkapi dengan Equivalence Partitioning [12].  Untuk  meningkatkan  efisiensi  pengujian perangkat  lunak, Boundary  Value  Analysis dapat diterapkan  bersamaan  dengan  pendekatan  pengujian tambahan  seperti Equivalence  Partitioning [13]. Metode  untuk  menentukan  batas  atas  dan  bawah didasarkan pada [6]:
a. Nilai  {a-1},  a,  {a+1},  {b-1},  b,  dan  {b+1}  ada karena ada batasan pada nilai a dan b.
b. Uji  nilai  sebanyak  {n-1},  n,  dan  {n+1}  jika masukan menunjukkan bahwa n = nilai.
c. Untuk output, dua metode sebelumnya digunakan untuk membuat tabel pengujian hasil dari nilai maks dan min.
d. Jika bentuk data internal program, seperti ukuran buffer  dan  batas  array,  diuji  dengan  data masukan, program memiliki jangkauan.

## 2.6. Equivalence Partitioning
Equivalence Partitioning adalah metode pengujian  yang  memeriksa  masukkan  dan  keluaran data  yang  dikelompokkan  berdasarkan  fungsinya apakah valid atau tidak valid [12]. Untuk menentukan test  case, Equivalence  Partitioning melihat  kondisi input  seperti  nilai  numerik,  kisaran  nilai,  kumpulan nilai  yang  terkait,  atau  kondisi  Boolean  [6]. Equivalence  Partitioning mengevaluasi  input  dari setiap menu, dan beberapa menu dimasukkan ke dalam kelompok dan diklasifikasikan berdasarkan fungsinya [10]. Sebagai contoh, metode berikut dapat digunakan untuk menentukan kelas ekuivalensi [14]:
a. Satu kelas mengandung nilai nilai yang valid dan dua kelas mengandung nilai nilai yang tidak valid jika kondisi input mengatur rentang nilai.
b. Dalam  hal  kondisi  mengatur  himpunan,  satu kelas akan dibuat sebagai ekivalen untuk semua nilai  yang  termasuk  dalam  himpunan,  dan  dua kelas lainnya akan dibuat untuk nilai yang tidak termasuk dalam himpunan.
c. Jika  kondisi  input  boolean,  akan  ada  dua  kelas ekivalen untuk nilai benar dan nilai salah.

## 2.7. Skenario Pengujian
Serangkaian tindakan atau prosedur yang disebut skenario pengujian digunakan untuk menguji kinerja, fungsionalitas,  dan  keamanan  perangkat  lunak  [15]. Skenario  pengujian  memiliki  kemungkinan  besar untuk menemukan kesalahan dengan waktu dan tenaga yang paling sedikit, sesuai dengan tujuan uji coba [16].
Menurut [16], desain skenario pengujian dapat dibuat dengan menggunakan berbagai teknik pengujian:
a. White  Box  Testing ,  pengujian  yang  memastikan perangkat lunak bekerja sesuai dengan spesifikasinya.
b. Black  Box  Testing ,  pengujian  yang  memastikan fungsi  perangkat  lunak  bekerja  dengan  benar sesuai  dengan  kebutuhan  fungsional  yang  telah didefinisikan.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Flowchart alur penelitian
Pada  gambar  diatas  merupakan  flowchart  alur penelitian yang akan dilakukan oleh penulis, yaitu:

## 3.1. Studi literatur
Pada  tahap  ini,  penulis  mempelajari  literatur untuk  meningkatkan  pemahaman  tentang  pengujian Black Box dengan teknik Boundary Value Analysis dan Equivalence Partitioning . Penulis mengambil referensi dari  majalah, buku,  dan internet  yang dapat diandalkan.

## 3.2. Identifikasi permasalahan
Proses identifikasi pertama melibatkan pengujian aplikasi  AMS  atau Asset  Management  System di  PT. Petrokimia  Gresik  untuk  menemukan  masalah  dan kesalahan
Proses  pertama  untuk  mengidentifikasi  masalah adalah  menguji  aplikasi  manajemen  aset  PT.
Petrokimia  Gresik  untuk  menemukan  masalah  dan kesalahan.

## 3.3. Analisis kebutuhan
Tujuan  dari  analisis  kebutuhan  adalah  untuk menentukan kebutuhan dan tujuan utama dari aplikasi manajemen  aset  yang  dibuat  PT.  Petrokimia  Gresik. Saat  menguji  aplikasi,  penulis  dapat  menggunakan kebutuhan  dan  tujuan  utamanya  sebagai  acuan. Selanjutnya, aspek fungsional aplikasi akan dibandingkan  dengan  kebutuhan  dan  tujuan  utama instansi yang dibuat sebelumnya.

## 3.4. Membuat test plan
Pada  tahap  ini  penulis  membuat Test  plan yang mencakup  gambaran  teknik  pengujian,  strategi pengujian, dan jadwal pengujian yang akan dilakukan.
a. Teknik Pengujian Metode Black  Box ,  yang  menggunakan  teknik Boundary  Value  Analysis dan Equivalence Partitioning ,  digunakan  untuk  menguji  aplikasi manajemen aset.
b. Strategi Pengujian Strategi pengujian memeriksa fungsionalitas dan antarmuka sistem.
c. Jadwal Pada tahap ini penulis membuat jadwal pengujian yang akan dilakukan beserta estimasi waktu yang diperlukan.

## 3.5. Membuat skenario pengujian
Skenario  pengujian  memungkinkan  proses pengujian  berjalan  dengan  cepat  dan  menghindari kehilangan waktu. Dokumen skenario pengujian juga berfungsi  sebagai  bukti  pengujian  fitur  aplikasi manajemen  aset.  Hasil  pengujian  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  aplikasi  dan  menghitung efektivitasnya.  Hasil  ini  digunakan  sebagai  dasar untuk  memberikan  rekomendasi  perbaikan  kepada perusahaan yang relevan untuk meningkatkan aplikasi. Skenario pengujian disusun berdasarkan fitur aplikasi yang memiliki form input dan berfokus pada masalah yang diidentifikasi.

## 3.6. Pelaksanaan pengujian
Pengujian Black  Box dimulai  dengan Boundary Value  Analysis dan Equivalence  Partitioning setelah skenario  dibuat.  Pengujian  ini  berkonsentrasi  pada fungsionalitas  aplikasi,  tidak  peduli  apakah  skenario menghasilkan  hasil  yang  diharapkan.  Aplikasi  dapat dianggap  sempurna  jika  kesalahan  tidak  ditemukan selama pengujian. Namun, jika kesalahan terus terjadi dan  hasil  yang  diharapkan  tidak  tercapai,  aplikasi harus ditingkatkan. Hasil pengujian ini mempengaruhi nilai  kinerja  yang  selanjutnya  dihitung  untuk  sampai pada  kesimpulan  tentang  seberapa  efektif  aplikasi manajemen aset.

## 3.7. Hasil pengujian
Pada langkah ini, penulis menghitung efektivitas dari  hasil  yang  diperoleh  dari  langkah  sebelumnya. Hasil  persentase  kelayakan  aplikasi  adalah  nilai efektivitas,  yang  menunjukkan  seberapa  efektif aplikasi bekerja.
a. Perhitungan Nilai Efektivitas Setiap Tabel Sebelum  menghasilkan  nilai  efektivitas  aplikasi, penulis  akan  menghitung  nilai  efektivitas  untuk setiap  tabel.  Setiap  tabel  mengandung  sejumlah skenario  pengujian,  masing-masing  dengan  hasil yang  berbeda.  Menurut  [6],  untuk  menentukan nilai efektivitas, rumus berikut digunakan:
Nilai Efektivitas Tabel =
( Σ Pengujian sesuai Σ Jumlah skenario pengujian ) × 100%
(1)
di mana jumlah skenario yang berhasil atau sesuai dimasukkan,  dibagi  dengan  jumlah  skenario pengujian  yang  ada  dalam  tabel,  dan  kemudian dikalikan  dengan  100  untuk  menghasilkan persentase.
b. Perhitungan Nilai Efektivitas Secara Keseluruhan
( Nilai tabel A  +  Nilai tabel B + . . . Nilai tabel n (Σ Jumlah tabel skenario )
(2)
Setelah  menghitung  semua  tabel,  penulis  akan menemukan  nilai  efektivitas  total.  Penulis akan melakukan  ini  dengan  menggunakan  rumus  yang sama  yang  digunakan  untuk  menghitung  rata- rata, nilai  efektivitas  dari  setiap  tabel  akan dikumpulkan,  kemudian  dibagi  dengan  jumlah tabel  skenario  yang  dibuat.  Hasil  perhitungan  ini menghasilkan nilai efektivitas aplikasi manajemen aset.  Nilai  ini  dihitung  dengan  menggunakan standar  yang  dikeluarkan  oleh  Litbang  Depdagri (1991)  untuk  mengevaluasi  apakah  aplikasi tersebut  memenuhi  standar  yang  ditetapkan  oleh penguji. Tabel berikut menunjukkan nilai-nilai ini.
Tabel 1. Standar acuan efektivitas berdasarkan litbang depdagri
Rasio Efektivitas Tingkat Capaian Di bawah 40 Sangat Tidak Efektif 40 – 59.99 Tidak Efektif 60 – 79.99 Cukup Efektif Di atas 80 Sangat Efektif
Pada  table  diatas  merupakan  standar  acuan efektifitas dalam pengujian aplikasi.
3.8. Penulisan laporan
Pada tahap ini, penulis menulis karya ilmiah yang  berisi  dokumentasi  penelitian,  hasil,  dan kegiatan penelitian lainnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memuat  hasil,  Pengujian  dan  pembahasan tentang skripsi yang telah dilakukan.

## 4.1.  Hasil pengujian
Pada tahap ini menunjukkan hasil pengujian dari aplikasi  manajemen  asset  PT  Petrokimia  Gresik. Pengujian  ini  dilakukan  berdasarkan  skenario pengujian yang ada dan membandingkan hasil dengan hasil  yang  diharapkan.  Tujuan  dari  pengujian  ini adalah  untuk  menentukan  apakah  aplikasi  tersebut sesuai  dengan  harapan  atau  tidak.  Pada  table  2 merupakan table yang berisi total jumlah scenario dan tabel  pengujian  tiap  modulnya.  Berikut  merupakan salah satu hasil skenario pengujian pada tiap modulnya
Tabel 2. Total skenario pengujian No Modul pengujian Jumlah tabel Total skenario 1 Pengajuan Investasi 8 tabel 37 skenario 2 Pengajuan BASTBI 5 tabel 14 skenario 3 Pengelolaan Aset 4 tabel 15 skenario 4 Penghapusbukuan Aset 34 tabel 129 skenario 5 Penghapusbukuan Aset Tanah dan Bangunan 8 tabel 32 skenario Total 59 tabel 227 skenario a. Pengajuan Investasi
Tabel 3. Data uji halaman edit ajuan investasi by form Data Input Data Uji Lokasi Aset, Kode aset, dan Keterangan Equivalance Partitioning Partisi nilai invalid Nilai 0 Nilai lebih dari 500 (550) Partisi nilai valid Nilai 1-500 karakter (15) Boundary Value Analysis Nilai minimum, invalid (n-1) Nilai 0 Batas minimum yang valid Nilai 1 dan 2 Batas maksimum yang valid Nilai 499 dan 500 Nilai di atas batas maksimum, invalid (n+1) Nilai 501 Perkiraan Umur Teknis Equivalance Partitioning Partisi nilai invalid Nilai 0 Nilai lebih dari 308 (350) Partisi nilai valid Nilai 1-308 karakter (4) Boundary Value Analysis Nilai minimum, invalid (n-1) Nilai 0 Batas minimum yang valid Nilai 1 dan 2 Batas maksimum yang valid Nilai 307 dan 308 Nilai di atas batas maksimum, invalid (n+1) Nilai 309 Unit Kerja Pengguna, Klasifikasi, Cost Center, dan Estimasi Selesai Equivalance Partitioning Partisi nilai invalid Dropdown kosong Partisi nilai valid Dropdown terisi dengan salah satu opsi Pada tabel diatas merupakan penggunaan metode
Equivalence  Partitioning dan Boundary  Value
Analysi s pada setiap data input, yang akan digunakan dalam skenario pengujian.
Tabel 4. Hasil pengujian edit investasi by form Test ID Skenario Expected Result Result SP001 Mengubah data investasi dengan menambahkan nilai valid ke form yang ada 1.Mampu mengubah data ajuan investasi 2. Dapat mengajukan dan menyimpan data ajuan investasi ke departemen PKM 3.Mampu menyimpan draft data ajuan investasi Sesuai SP002 Mengubah data investasi dengan mengosongkan salah satu form Gagal mengubah data ajuan investasi dan muncul peringatan bahwa formulir harus diisi Sesuai SP003 Mengubah data investasi dengan mengosongkan semua form Gagal mengubah data ajuan investasi dan muncul peringatan bahwa formulir harus diisi Sesuai SP004 Mengubah data investasi dengan menambah nilai di atas nilai validnya Muncul notifikasi error karena kegagalan mengedit data ajuan investasi Tidak Sesuai
Tabel  di  atas  menunjukkan  hasil  tes  pada formulir  edit  investasi  menggunakan  formulir  3  dari empat  skenario  tes  yang  dirancang  sesuai  dengan hasilnya.
Pada  gambar  2  adalah  tampilan  form  edit pengajuan investasi.
Gambar 2. Form edit pengajuan investasi
b. Penciptaan BASTBI
Tabel 5. Data uji halaman buat pengajuan BASTBI Data Input Data Uji Lokasi (free text) Equivalance Partitioning Partisi nilai invalid Nilai 0 Partisi nilai valid Nilai lebih dari 1 (20) Boundary Value Analysis Nilai minimum, invalid (n-1) Nilai 0 Batas minimum yang valid Nilai 1
Jenis Berita Acara, Dari Departemen, Kepada
Departemen, Fund Center, Cost Center, Approver, Jenis Pengadaan, Aset tetap Sebelumnya, Barang Investasi, Cost Center Pengelola Terkecil, dan Perkiraan Umur Teknis Equivalance Partitioning Partisi nilai invalid Dropdown kosong Partisi nilai valid Dropdown terisi dengan salah satu opsi
Pada tabel diatas merupakan  penggunaan  metode Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysi s pada setiap data input, yang akan digunakan dalam skenario pengujian.
Tabel 6. Hasil pengujian buat pengajuan BASTBI Test ID Skenario Expected Result Result SP005 Mengisi semua form yang tersedia untuk membuat pengajuan. Proses pembuatan draft dokumen BASTBI berhasil Sesuai SP006 Buat pengajuan dengan mengisi salah satu form yang ada. Gagal membuat draft dokumen BASTBI dan muncul peringatan kolom yang harus diisi Sesuai
Tabel  di  atas  menunjukkan  hasil  tes  pada  form pengajuan BASTBI. Dua skenario tes yang dirancang sesuai dengan hasil tersebut.
Pada gambar 3 adalah tampilan form penciptaan BASTBI baru.
Gambar 3. Form penciptaan BASTBI
c. Pengelolaan Aset Tetap
Tabel 7. Data uji halaman import aset tetap Data Input Data Uji
File aset tetap Equivalance Partitioning Partisi nilai invalid File ajuan berupa file selain Excel Partisi nilai valid File ajuan berupa file Excel dan data sesuai format. Partisi nilai invalid File ajuan berupa file Excel, tetapi data tidak sesuai format. Ukuran file lebih dari 10 MB Boundary Value Analysis Nilai minimum, invalid (n-1) Nilai 0 Batas minimum yang valid Nilai 1 KB Batas maksimum yang valid Nilai 10 MB Nilai di atas batas maksimum, invalid (n+1) Nilai 11 MB
Pada tabel diatas merupakan penggunaan metode
Equivalence  Partitioning dan Boundary  Value
Analysi s pada setiap data input, yang akan digunakan dalam skenario pengujian. Tabel 8. Hasil pengujian import asset tetap Test ID Skenario Expected Result Result SP007 Mengupload file ajuan dengan data dan format Excel untuk melakukan import. Sukses melakukan import aset tetap Sesuai SP008 Mengupload file ajuan dalam format yang berbeda dari Excel untuk melakukan import Gagal mengimport aset tetap dan muncul notifikasi file tidak bisa diupload. Sesuai SP009 Melakukan import dengan mengupload file Excel ajuan, tetapi data tidak sesuai. Gagal mengimport aset tetap dan tidak dapat menekan tombol "import". Sesuai SP010 Mengupload file ajuan dengan ukuran lebih dari 10 MB untuk melakukan import. Gagal mengimport aset tetap dan muncul notifikasi file tidak bisa diupload. Sesuai
Tabel  di  atas  menunjukkan  hasil  tes  pada halaman  import  aset  tetap.  Empat  skenario  tes  yang dirancang sesuai dengan hasil tersebut.
Gambar 4. Import asset tetap
Pada gambar diatas adalah tampilan form import asset tetap.
d. Penghapusbukuan Aset BTT
Tabel 9. Data uji halaman disposisi permohonan
identifikasi Data Input Data Uji Catatan (free text) Equivalance Partitioning Partisi nilai invalid Nilai 0 Partisi nilai valid Nilai lebih dari 1 (10) Boundary Value Analysis Nilai minimum, invalid (n-1) Nilai 0 Batas minimum yang valid Nilai 1 Kepada Equivalance Partitioning Partisi nilai invalid Dropdown kosong Partisi nilai valid Dropdown terisi dengan salah satu opsi Pada tabel diatas merupakan penggunaan metode
Equivalence  Partitioning dan Boundary  Value Analysis pada setiap data input, yang akan digunakan dalam skenario pengujian.
Tabel 10. Hasil pengujian disposisi permohonan identifikasi Test ID Skenario Expected Result Result SP011 Mengajukan permohonan dengan mengisi form yang ada Dapat memberikan disposisi kepada inspektur atau pegawai lainnya Sesuai SP012 Mengisi salah satu kolom untuk mengajukan permohonan Gagal memberikan disposisi kepada inspektur dan muncul peringatan kolom yang harus diisi Sesuai SP013 Mengosongkoan semua kolom untuk mengajukan permohonan Gagal memberikan disposisi kepada inspektur dan muncul peringatan kolom yang harus diisi
Sesuai
Tabel  di  atas  menunjukkan  hasil  tes  pada disposisi  permohonan  identifikasi.  Dari  tiga  skenario tes  yang  dirancang,  tiga  di  antaranya  sesuai  dengan hasilnya.
Gambar 5. Disposisi permohonan identifikasi
Pada  gambar  diatas  adalah  tampilan  form disposisi permohonan identifikasi.
e. Penghapusbukuan Aset Tanah dan Bangunan
Tabel 11. Data uji settlement penghapusbukuan tanah dan bangunan Data Input Data Uji No Document Settlement Equivalance Partitioning Partisi nilai invalid Nilai 0 Nilai lebih dari 128 (200) Partisi nilai valid Nilai 1-128 karakter (20) Boundary Value Analysis Nilai minimum, invalid (n-1) Nilai 0 Data Input Data Uji Batas minimum yang valid Nilai 1 dan 2 Batas maksimum yang valid Nilai 127 dan 128 Nilai di atas batas maksimum, invalid (n+1) Nilai 129
Pada tabel diatas merupakan penggunaan metode Equivalence  Partitioning dan Boundary  Value Analysi s pada setiap data input, yang akan digunakan dalam skenario pengujian.
Tabel 12. Hasil pengujian settlement penghapus bukuan tanah dan bangunan Test ID Skenario Expected Result Result SP014 Proses penghapusbukuan tanah dan bangunan dilakukan dengan melengkapi formulir yang ada dan bernilai valid Mampu mensettlement penghapusbukuan tanah dan bangunan Sesuai SP015 Mengkosongkan form yang ada Gagal menyelesaikan penghapusbukuan tanah dan bangunan, dan muncul peringatan tentang formulir yang harus diisi Sesuai SP016 Menghapusbukukan tanah dan bangunan dengan menambahkan nilai yang lebih besar dari nilai yang valid Settlement penghapusbukuan tanah dan bangunan gagal, dan muncul notifikasi error Sesuai SP017 Melihat daftar settlement tanah dan bangunan 1. mampu melihat daftar yang harus disettlement 2. mampu melihat daftar penghapusbukuan Tanah dan Bangunan yang disettlement Sesuai SP018 Melihat detail settlement tanah dan bangunan Mampu melihat detail hasil settlement tanah dan bangunan Sesuai SP019 Melakukan Logout Sukses  melakukan logout Sesuai
Tabel di atas menunjukkan hasil pengujian pada halaman  settlement  penghapusbukuan  tanah  dan bangunan,  serta  daftar  dan  detail  settlement penghapusbukuan  tanah  dan  bangunan.  6  dari  6 skenario pengujian dirancang sesuai dengan hasilnya.
Gambar 6. Settlement penghapusbukuan tanah dan bangunan
Pada  gambar  diatas  adalah  tampilan  form settlement penghapusbukuan tanah dan bangunan.

## 4.3. Nilai efektifitas
Pada tahap ini, nilai efektifitas aplikasi dihitung dengan  mengetahui  jumlah  tabel  yang  diuji,  jumlah skenario  pengujian,  dan  hasil  skenario  pengujian. Hasil  dari  ketiga  faktor  ini  dapat  dihitung  dengan
menggunakan rumus. Hasil pengujian dapat disimpulkan sebagai berikut:
Tabel 13. Kesimpulan data uji No Modul pengujian Hasil tidak sesuai Hasil sesuai Total skenario 1 Pengajuan Investasi 1 36 37 skenario 2 Penciptaan BASTBI 0 14 14 skenario 3 Pengelolaan Aset Tetap 0 15 15 skenario 4 Penghapusbuku an Aset BTT 0 129 129 skenario 5 Penghapusbuku an Aset Tanah dan Bangunan 0 32 32 skenario Total 1 226 227
Tabel di atas berisi informasi tentang data uji, dan perhitungan  nilai  efektifitas  penggunaan  manajemen aset PT. Petrokimia Gresik adalah sebagai berikut:
a. Menghitung efektifitas tiap tabel
Perhitungan nilai efektifitas menggunakan persamaan (1) sebagai berikut :
Tabel 14. Perhitungan nilai efektifitas Keterangan Modul Pengujian Hasil Perhitungan
Hasil sesuai
Pengajuan Investasi
( 36 37 ) × 100% = 97%
Penciptaan BASTBI ( 14 14 ) × 100% = 100% Pengelolaan Aset Tetap ( 15 15 ) × 100% = 100%
Penghapusbukuan Aset BTT ( 129 129 ) × 100%
= 100% Penghapusbukuan Aset Tanah dan Bangunan ( 32 32 ) × 100% = 100% Hasil tidak sesuai Pengajuan Investasi ( 1 37 ) × 100% = 3%
Tabel  di  atas  menunjukkan  hasil  perhitungan skenario yang sesuai dan tidak sesuai untuk setiap modul.  Satu  hasil  yang  tidak  sesuai  terjadi  untuk modul pengajuan investasi, sementara hasil untuk modul lainnya sesuai sebesar 100%.
b. Menghitung efektifitas keseluruhan Perhitungan nilai efektifitas keseluruhan menggunakan persamaan (2) sebagai berikut:
Nilai efektifitas :
( 100% +  100% +  100% +  100% + 97%
5 ) × 100% = 99%
Hasil perhitungan di atas menunjukkan bahwa satu skenario  pengujian  yang  tidak  sesuai  terjadi  pada modul  pengajuan  investasi,  sehingga  aplikasi manajemen  aset  PT  Petrokimia  Gresik  memiliki tingkat  capaian  yang  sangat  efektif  dengan  rasio efektifitas  di  atas  80%.  Dengan  demikian,  nilai efektifitas  total  aplikasi  adalah  99%  dari  total efektifitas  setiap  modul  dan  dibagi  oleh  banyak modul.  Dengan  demikian,  aplikasi  sudah  dapat berjalan  sesuai  mekanisme  dan  berfungsi  dengan baik.

## 4.4.  Daftar temuan kesalahan aplikasi
Setelah  menguji  aplikasi  manajemen  aset  PT Petrokimia  Gresik,  berikut  adalah  kelemahan  yang ditemukan  penguji.  Kelemahan  tersebut  disertai dengan saran untuk perbaikan.
Tabel 15. Hasil scenario pengujian yang tidak sesuai
Hasil pengujian

## Hasil yang diharapkan
Hasil  pengujian  yang  tidak  sesuai  ditunjukkan pada  table  di  atas.  Ini  terjadi  saat memasukkan  data yang salah pada halaman edit investasi.
Tabel 16. Daftar temuan kelemahan sistem
No Kelemahan sistem Rekomendasi perbaikan 1 Jika pengguna mengisi nilai yang lebih besar dari nilai valid pada formulir edit investasi melalui pada kolom lokasi dan keterangan, sistem tidak akan menampilkan peringatan error. Menambahkan pemberitahuan kesalahan pada formulir jika pengguna menginputkan nilai lebih dari nilai validnya untuk memberi tahu pengguna tentang kesalahan yang terjadi.
Tabel  di  atas  menunjukkan  kelemahan  sistem aplikasi manajemen aset. Hasil pengujian menunjukkan satu kelemahan dan rekomendasi untuk perbaikan.

## 4.5.  Analisis prioritas perbaikan
Setelah  melakukan  pengujian pada  aplikasi manajemen  aset,  ditemukan  bahwa  salah  satu kelemahan  sistem  yang  signifikan  adalah  tidak  dapat menampilkan notifikasi error saat pengguna memasukkan  nilai  yang  tidak  valid pada  form  edit investasi  di  kolom  lokasi  dan  keterangan.  Karena pengguna  mungkin  tidak  menyadari  kesalahan  yang terjadi,  kelemahan  ini  dapat  mengganggu  integritas data  dan  keakuratan  informasi  sistem.  Salah  satu perbaikan yang disarankan adalah menambahkan peringatan  kesalahan  ke  formulir  edit investasi. Ini akan memungkinkan pengguna menemukan  dan  memperbaiki  kesalahan  dengan cepat, meningkatkan keamanan data, dan
meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Diharapkan  bahwa  implementasi  perbaikan  ini akan  meningkatkan  efektivitas  aplikasi  secara keseluruhan dengan memberikan feedback yang tepat kepada  pengguna  dan  meningkatkan  kepercayaan pengguna  terhadap  sistem.  Selain  itu,  perbaikan  ini akan  memastikan  bahwa  data  dan  informasi  yang disimpan  dalam  sistem  adalah  akurat,  sehingga pengguna  dapat  lebih  mengandalkan  aplikasi  saat mengelola aset perusahaan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  aplikasi manajemen  aset menggunakan  teknik Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysis menunjukkan bahwa dari 227 skenario pengujian, 226 sesuai  dan  1  tidak  sesuai.  Ini  menunjukkan  bahwa aplikasi  menghasilkan  nilai  efektivitas  sebesar  99% dan  dapat  dianggap  sangat  efektif  karena  berjalan sesuai dengan mekanisme dan fungsionalitasnya. Kesalahan yang muncul tersebut harus  diperbaiki  segera.  Berikut  ini  adalah saran  untuk  perbaikan  dan  pengembangan:  Segera terapkan rekomendasi perbaikan untuk meningkatkan penggunaan aplikasi. Secara teratur setiap enam bulan, mengevaluasi kinerja dan fungsionalitas aplikasi untuk menemukan area perbaikan dan mengikuti perubahan kebutuhan pengguna untuk memastikan relevansi dan efisiensi  sistem.  Melakukan  uji  pengguna  langsung untuk  mendapatkan  umpan  balik  penting  tentang pengalaman  pengguna  sehari-hari.  Melanjutkan penelitian  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dengan menggunakan  alat  pengujian  seperti  IDE  Selenium untuk  hasil  yang  dapat  dibandingkan  dan  saling melengkapi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Ridwan  and  S.  Ramadhani,  “Rancangan Sistem Informasi Manajemen Aset di PT. Sentral Tukang Indonesia,” Jurnal CoreIT , vol. 3, no. 2, 2017.
[2]  W.  Wibisono  and  F.  Baskoro,  “PENGUJIAN PERANGKAT LUNAK DENGAN MENGGUNAKAN  MODEL  BEHAVIOUR UML,” 2002.
[3]  M. S. Mustaqbal, R. F. Firdaus, and H. Rahmadi, “PENGUJIAN  APLIKASI  MENGGUNAKAN BLACK BOX TESTING BOUNDARY VALUE ANALYSIS  (Studi  Kasus :  Aplikasi  Prediksi Kelulusan SNMPTN),” 2015.
[4]  A.  Sukmawati  and  G.  Agiyani,  “Cause  Effect Graph  dan  Functional  Testing  dalam  Pengujian Sistem Informasi Perjalanan Dinas,” 2022.
[5]  D. I. Putri, “Teknik Equivalence Partitions untuk Pengujian  Aplikasi  Manajemen  Kas  dan
Inventaris  Berbasis  Web,” INFORMATION MANAGEMENT  FOR  EDUCATORS  AND PROFESSIONALS ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  193–202, 2022.
[6]  P. A. Desi, A. Santi, R. Afwani, and M. A. Albar, “PENGUJIAN  BLACK  BOX  DENGAN METODE  EQUIVALENCE  PARTITIONING DAN  BOUNDARY  VALUE  ANALYSIS (STUDI KASUS: SISTEM INFORMASI AKADEMIK  UNIVERSITAS  MATARAM),” 2022.
[7]  M. Sholeh, I. Gisfas, Cahiman, and M. A. Fauzi, “Black Box Testing on ukmbantul.com Page with Boundary  Value  Analysis  and  Equivalence Partitioning  Methods,”  in Journal  of  Physics: Conference  Series ,  IOP  Publishing  Ltd,  Mar. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1823/1/012029.
[8]  H.  Albert,  S.  Hutapea,  Y.  Priyadi,  and  E. Darwiyanto,  “Analisis  dan  Pengujian  dengan Menggunakan Metode Boundary Value Analysis dan  Metode  Equivalence  Partitioning  (Studi Kasus: Aplikasi Homelab),” Apr. 2022.
[9]  Vikasari,  “Pengujian  Sistem  Informasi  Magang Industri  dengan  Metode  Blackbox  Testing Boundary Value Analysis,” 2018.
[10]  Y.  Dwi  Wijaya  and  M.  Wardah  Astuti, “PENGUJIAN
BLACKBOX SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PT INKA (PERSERO)
BERBASIS  EQUIVALENCE  PARTITIONS,” Jurnal Digital Teknologi Informasi , vol. 4, p. 22, 2021.
[11]  V. Febrian, M. R. Ramadhan, M. Faisal, and A. Saifudin,  “Pengujian  pada  Aplikasi  Penggajian Pegawai dengan menggunakan Metode Blackbox,” vol. 5, no. 1, pp. 2622–4615, 2020.
[12]  R.  Parlika,  T.  Ardhian  Nisaa’,  S.  M.  Ningrum, and B. A. Haque, “LITERATURE STUDY  OF THE LACK AND EXCESS OF TESTING THE BLACK  BOX,” TEKNOMATIKA ,  vol.  10,  no. 02, pp. 1–5, 2020.
[13]  A.  Richardson,  “Boundary  Value  Analysis Explained,” eviltester.com.
[14]  A.  Rifqi,  Y.  Arfani,  P.  Kasih,  and  D.  P. Pamungkas,  “Pengujian  Aplikasi  Presensi dengan  Black  box  Testing  dengan  Metode Equivalence  Partitioning  dan  Boundary  Value Analysis,” May 2021.
[15]  Autodika,  “Cara  Membuat  Skenarion  Testing Untuk Melakukan Pengujian Aplikasi,” Autodika.com.
[16]  H.  Dumoharis  Lumbanraja,  “PERANCANGAN SISTEM  INFORMASI  AKADEMIK  ONLINE MENGGUNAKAN  BLACK  BOX  TESTING PADA  SEKOLAH  TINGGI  ILMU  EKONOMI SURYA NUSANTARA,” Oct. 2018.